cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota bogor,
Jawa barat
INDONESIA
MAJALAH ILMIAH GLOBE
Published by Badan Informasi Geospasial
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Earth & Planetary Sciences Education
Arjuna Subject : -
Articles 347 Documents
 29   30   31   32   33 
EVALUASI SPASIAL LOKASI KANTOR PEMERINTAHAN BERDASARKAN MODEL AREA LAYANAN DI KABUPATEN BOGOR: (Spatial Evaluation of Government Offices based on Service Area Model in Bogor Regency) Danang Budi Susetyo; Nugroho Purwono
Majalah Ilmiah Globe Vol. 23 No. 2 (2021): GLOBE Vol 23 No 2 TAHUN 2021
Publisher : Badan Informasi Geospasial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kabupaten Bogor merupakan kabupaten yang sangat besar dengan luas wilayah 2.986,20 km2 dan memiliki 40 kecamatan serta 435 desa/ kelurahan. Dengan banyaknya desa yang harus dilayani, kegiatan pemerintahan dan pelayanan publik di Kabupaten Bogor tersentralisasi di Kecamatan Cibinong. Ini menjadi tantangan tersendiri, karena ratusan desa yang berada di beberapa kecamatan terluar di Kabupaten Bogor berjarak puluhan kilometer dari Kecamatan Cibinong. Kondisi ini memunculkan sebuah pertanyaan mengenai kualitas distribusi layanan pemerintahan di Kabupaten Bogor jika dipandang dari perspektif kewilayahan. Penelitian ini mencoba mengeksplorasi secara teknis kondisi eksisting keberadaan kantor-kantor pelayanan publik di Kabupaten Bogor dalam konteks keruangan (spasial). Basis metode dalam penelitian ini yaitu analisis jaringan, di mana dalam konteks kewilayahan, metode tersebut memungkinkan untuk menyelidiki bagaimana struktur perkotaan dan pola aktivitas yang diakomodasi di dalamnya berinteraksi satu sama lain. Hasilnya, wilayah Kabupaten Bogor yang terjangkau dalam waktu kurang dari 1 jam tidak mencapai 70%, meski secara rasio 90% penduduk dapat mengakses layanan pemerintah daerah kurang dari durasi waktu tersebut. Namun idealnya tentu saja seluruh masyarakat mendapatkan layanan dengan baik dan maksimal. Oleh karena itu diperlukan penambahan kantor representatif pemerintahan di wilayah-wilayah yang tidak terjangkau berdasarkan model area layanan. Hasil analisis desa-desa yang direkomendasikan sebagai lokasi kantor representatif tersebut adalah Desa Pangaur (Kecamatan Jasinga), Desa Singabraja (Kecamatan Tenjo), Desa Antajaya (Kecamatan Tanjungsari), dan Desa Malasari (Kecamatan Nanggung).
MODEL KLASIFIKASI UNTUK PREDIKSI FASE PERTUMBUHAN PADI DENGAN MACHINE LEARNING BERDASARKAN CITRA SATELIT: (Classification Model for Paddy Growth Phase Prediction with Machine Learning Based on Satellite Imagery) Novian Tamara; Aji Hamim Wigena; Bagus Sartono
Majalah Ilmiah Globe Vol. 23 No. 2 (2021): GLOBE Vol 23 No 2 TAHUN 2021
Publisher : Badan Informasi Geospasial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Padi memegang peranan penting bagi masyarakat Indonesia. Rumah Tangga Usaha Pertanian (RTUP) padi sebesar 64,85% dari RTUP sub sektor tanaman pangan tahun 2018. Data padi yang akurat dapat membantu pemerintah dalam menyusun perencanaan, mengeksekusi program, dan membuat keputusan yang tepat. Tujuan penelitian kami yaitu membangun model klasifikasi untuk prediksi fase pertumbuhan padi sebagai upaya dalam mendukung keakuratan data padi. Pemodelan multi kelas dilakukan dengan teknik machine learning yaitu Random Forest dan Support Vector Machine. Penelitian ini menggunakan citra Landsat-8 dan Sentinel-2 sebagai fitur yang disupervisi oleh data Kerangka Sampling Area (KSA) dari BPS sebagai variabel target. Sebanyak 1239 fitur statistik temporal turunan dari 18 indeks spektral Sentinel-2 dan 15 indeks spektral Landsat-8 diseleksi dengan plot korelasi dan teknik stepwise. Ketidakseimbangan data ditangani dengan teknik sampling SMOTE+TL. Pada klasifikasi tahap 1, performa model dalam memprediksi sawah padi, sawah bukan padi, dan bukan sawah mencapai akurasi 0,95 dan Matthews Correlation Coefficient (MCC) 0,84. Pada klasifikasi tahap 2, performa model dalam memprediksi fase pertumbuhan padi mencapai akurasi 0,87 dan MCC 0,73. Hasil menunjukan kombinasi citra Landsat-8 dan Sentinel-2, seleksi fitur temporal, serta pemilihan metode klasifikasi mampu meningkatkan performa model.
INDEX GLOBE VOL 23 NO 2 Tahun 2021 Sekretariat Redaksi Majalah Ilmiah Globe
Majalah Ilmiah Globe Vol. 23 No. 2 (2021): GLOBE Vol 23 No 2 TAHUN 2021
Publisher : Badan Informasi Geospasial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

MIG
Front Page Majalah Ilmiah Globe Vol. 24 No. 2 Tahun 2022 Sekretariat Redaksi Majalah Ilmiah Globe
Majalah Ilmiah Globe Vol. 24 No. 2 (2022): GLOBE VoL 24 No 2 TAHUN 2022
Publisher : Badan Informasi Geospasial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Sekretariat Redaksi Majalah Ilmiah GlobePusat Penelitian, Promosi dan Kerja Sama, Badan Informasi Geospasial
VARIABILITAS TINGKAT KEHIJAUAN VEGETASI BERDASARKAN ENHANCED VEGETATION INDEX SELAMA KEKERINGAN EKSTRIM TAHUN 2015 DI PULAU JAWA: (Variability of Vegetation Greenness Level based on Enhanced Vegetation Index during the 2015 Extreme Drought in Java Island) Sayidah Sulma; Jalu Tejo Nugroho; Yenni Vetrita; Sri Harini
Majalah Ilmiah Globe Vol. 24 No. 2 (2022): GLOBE VoL 24 No 2 TAHUN 2022
Publisher : Badan Informasi Geospasial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Bencana kekeringan memiliki dampak yang sangat besar terhadap sektor pertanian dan perekonomian, sehingga pemantauan kekeringan perlu dilakukan secara berkala. Pemantauan kekeringan berbasis indeks vegetasi dari data satelit semakin berkembang dan perlu dikaji lebih lanjut khususnya untuk wilayah Indonesia. Pada tahun 2015 terjadi fenomena El Niño yang menyebabkan kondisi kekeringan ekstrim khususnya di wilayah Indonesia. Kondisi ini berpotensi untuk menjadi bahan kajian dalam pemantauan kekeringan menggunakan data penginderaan jauh. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui kemampuan pengkelasan Tingkat Kehijauan Vegetasi (TKV) dalam menggambarkan kondisi kekeringan, serta untuk menganalisis keterkaitan waktu terjadinya kekeringan meteorolgis dengan kekeringan pertanian. Pemantauan kondisi kekeringan dilakukan menggunakan indikator TKV. Variabilitas TKV diperoleh dari pengkelasan indeks vegetasi yaitu Enhanced Vegetation Index (EVI) dari data MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), yang dianalisis mewakili kondisi kekeringan ekstrim yaitu pada saat El Niño tahun 2015 di Pulau Jawa dan dibandingkan dengan kondisi TKV 2019 yang mewakilli kondisi netral. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa TKV dapat digunakan untuk pemantauan kondisi kekeringan di suatu wilayah, dimana saat musim kemarau di kedua waktu tersebut sama-sama menunjukkan kondisi kering, namun pada tahun 2015 saat iklim ekstrim TKV menunjukkan tingkat kehijauan vegetasi yang rendah hingga sangat rendah di sebagian besar Pulau Jawa. Berdasarkan penelitian diketahui bahwa rendahnya tingkat kehijauan vegetasi dapat mengindikasikan terjadinya kekeringan pertanian, dimana terdapat jeda waktu sekitar 2 bulan, dampak dari kekeringan meteorologi terhadap menurunnya kondisi tutupan vegetasi secara alami.
PEMETAAN HABITAT BENTIK BERBASIS PIXEL PERAIRAN DANGKAL DI PULAU SEBARU BESAR KEPULAUAN SERIBU MENGGUNAKAN CITRA SATELIT SENTINEL-2A: (Shallow Water Benthic Habitat Mapping based on Pixel in Sebaru Besar Island of the Kepulauan Seribu using Sentinel-2A Satellite Imagery) Ayub Sugara; Citra Arum Sari; Ari Anggoro; Esty Kurniawati; Ully Wulandari; Robin Saputra
Majalah Ilmiah Globe Vol. 24 No. 2 (2022): GLOBE VoL 24 No 2 TAHUN 2022
Publisher : Badan Informasi Geospasial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pulau Sebaru Besar merupakan bagian dari Kawasan Taman Nasional Kepulauan Seribu yang memerlukan pengawasan dan pengelolaan yang baik dan benar. Pendekatan berbasis piksel digunakan untuk memetakan habitat bentik di Pulau Sebaru Besar, Kepulauan Seribu. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui persebaran habitat bentik dan menghitung tingkat akurasi hasil klasifikasi habitat bentik dengan data citra Sentinel-2A di Pulau Sebaru Besar Kepulauan Seribu. Penelitian ini memanfaatkan data citra satelit Sentinel-2A untuk membandingkan citra setelah koreksi kolom air dan tanpa koreksi kolom air dengan metode klaisfikasi maximum likelihood (MLH). Penelitian ini menggunakan data in situ yang digunakan untuk validasi data. Survei pengambilan data lapang dilakukan pada tanggal 03-12 Mei 2018 dan 04-10 Desember 2018. Metode klasifikasi MLH menghasilkan peta habitat bentik dengan tujuh kelas tutupan. Berdasarkan hasil penelitian klasifikasi berbasis pixel dengan metode klasifikasi MLH yang terkoreksi kolom air memberikan hasil keakuratan menyeluruh (overall accuracy) yang lebih baik (63,33%) dari pada yang belum terkoreksi kolom air (56,67%). Pemetaan habitat bentik berbasis pixel di Pulau Sebaru Besar dengan koreksi kolom perairan dapat meningkatkan akurasi pemetaan sebesar 6,66%.
ESTIMASI PERUBAHAN GARIS PANTAI DAERAH PESISIR KABUPATEN BENGKULU UTARA DENGAN MENGGUNAKAN UNMANNED AERIAL VEHICLE (UAV): (Estimating Shoreline Changes at Coastal Region of North Bengkulu Regency using Unmanned Aerial Vehicle (UAV)) Ashar Muda Lubis; Rendi Hanapi; Juhendi Sinaga; Rida Samdara; Budi Harlianto
Majalah Ilmiah Globe Vol. 24 No. 2 (2022): GLOBE VoL 24 No 2 TAHUN 2022
Publisher : Badan Informasi Geospasial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pesisir Kabupaten Bengkulu Utara merupakan daerah yang rentan terhadap perubahan garis pantai yang disebabkan fenomena abrasi pantai. Abrasi pantai yang terjadi merusak infrastruktur, permukiman warga dan daerah agrobisnis. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi kecepatan perubahan garis pantai di daerah Kabupaten Bengkulu Utara menggunakan Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Pengambilan data UAV menggunakan drone DJI Mavic 2 Pro pada bulan Oktober 2018 pada lima lokasi daerah penelitian yakni daerah pantai Padang Betuah, Lais, Serangai, Ketahun dan Pelabuhan PT. Firman. Pengolahan data menggunakan software Agisoft PhotoScan untuk mendapatkan Orthophoto. Sebagai referensi data garis pantai sebelumnya digunakan peta Rupabumi dari Badan Informasi Geospasial (BIG) tahun 1992, 2000 dan 2011 sebagai data sekunder. Metode tumpang susun digunakan untuk mendapatkan informasi perubahan pantai dengan foto UAV tahun 2018 dan data tahun 1992, 2000 dan 2011. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai rata-rata kecepatan perubahan garis pantai yang telah terjadi di lima lokasi penelitian berdasarkan data UAV tahun 2018 dengan data sekunder 1992, 2000 dan 2011 adalah: Padang Betuah sebesar 19,4 m/th, Lais sebesar 19,9 m/th, Serangai sebesar 19,5 m/th, Ketahun sebesar 15,9 m/th dan Pelabuhan PT. Firman sebesar 15,7 m/th. Secara umum nilai rata-rata kecepatan perubahan garis pantai mencapai 18,1 m/th, sesuai dengan hasil pengamatan di lapangan. Perbedaan kecepatan perubahan garis pantai untuk masing-masing lokasi penelitian disebabkan oleh perbedaan morfologi/kemiringan, struktur batuan penyusun pantai, kekuatan gelombang laut dan arus sejajar pantai pada masing-masing lokasi, sehingga diperlukan kajian lanjutan berbagai disiplin ilmu untuk memahami karakteristik perubahan garis pantai di Bengkulu Utara secara komprehensif baik spasial maupun temporal.
ANALYSIS OF LAND COVER CHANGE IN THE MANGROVE FOREST IN AIR TELANG PROTECTED FOREST AREA, BANYUASIN REGENCY, INDONESIA: (Analisis Perubahan Tutupan Lahan di Hutan Mangrove di Kawasan Hutan Lindung Air Telang Kabupaten Banyuasin, Indonesia) Budi Utomo; Helfa Septinar
Majalah Ilmiah Globe Vol. 24 No. 2 (2022): GLOBE VoL 24 No 2 TAHUN 2022
Publisher : Badan Informasi Geospasial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Mangrove has an ecological and climate control function, but mangrove forests continue to decrease so that they threaten wetland ecosystem. This study aims to determine the spatial change of mangrove forest land cover in the Air Telang Protected Forest (ATPF) Area of Banyuasin Regency. The materials used in this study are Landsat 8 image in 2013, 2015 and 2018. Identified by mangrove forests using normalized difference vegetation index . Analysis of changes in mangrove land using multitemporal data in 2013, 20 di15 and 2018. The accuracy of the classification of mangrove forest in the ATPF of Banyuasin Regency was accuracy overall certification on Landsat imagery 8 in 2013 of 93%, in 2015 of 93% and in 2018 of 94%. Mangrove forest in the air telang protection forest area of Banyuasin Regency has a trend of decreasing the extent of both the core zone and the utilization zone. Causes of Mangrove Areas loss are population, economic activity and natural factors. Changes in the extent of mangrove forest cover in the air telang protection forest area of Banyuasin Regency from 2013 to 2018 there was a decrease in the area of mangrove forests covering an area of 5,021 hectares
KLASIFIKASI HABITAT BENTIK PERAIRAN LAUT DANGKAL DI PULAU BARRANG CADDI DENGAN PENDEKATAN OBIA MENGGUNAKAN CITRA SENTINEL-2 DAN SPOT-7 DENGAN PENERAPAN ALGORITMA BAYESIAN DAN K-NEAREST NEIGHBOR: (Classification of Shallow Water Benthic Habitat in Barrang Caddi Island with OBIA Approach using Sentinel-2 and SPOT-7 Satellite Images with Bayesian and K-Nearest Neighbor Algorithm) Indah Kartika; Vincentius Paulus Siregar; James P Panjaitan; Nurjannah Nurdin
Majalah Ilmiah Globe Vol. 24 No. 2 (2022): GLOBE VoL 24 No 2 TAHUN 2022
Publisher : Badan Informasi Geospasial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian terkait pemetaan habitat bentik perairan laut dangkal telah banyak dilakukan. Namun, masih terdapat beberapa lokasi penting di Indonesia yang hingga saat ini belum dilakukan pemetaan bentiknya dengan menggunakan teknologi terbaru, sehingga pembaharuan data habitat bentik masih perlu dilakukan. Algoritma-algoritma klasifikasi yang telah dikembangkan dalam pemetaan masih perlu dikaji karena setiap wilayah perairan memiliki karakteristik yang berbeda. Kajian ini bertujuan untuk menguji performa algoritma Bayesian dan K-Nearest Neighbour (K-NN) dengan pendekatan berbasis objek (Object-Based Image Analysis/OBIA) dalam mengklasifikasi habitat bentik perairan laut dangkal baik dengan dan tanpa penerapan algoritma Depth Invariant Index (DII). Penelitan ini dilaksanakan di perairan Pulau Barrang Caddi, Kepulauan Spermonde. Citra SPOT-7 dan Sentinel-2 dengan masing-masing resolusi spasial 6 x 6 m2 dan 10 x 10 m2 digunakan pada penelitian ini yang diakuisisi pada tanggal 10 Agustus 2021 dan 1 Oktober 2021. Skala segmentasi yang digunakan pada level 1 yaitu 20 dan level 2 dengan skala 10. Algoritma Bayesian dan K-NN digunakan dalam proses klasifikasi level 2. Skema klasifikasi yang digunakan yaitu sebanyak 7 kelas. Tingkat akurasi yang tertinggi pada penelitian ini dihasilkan dari algoritma Bayesian dengan menggunakan citra SPOT-7 tanpa penerapan algoritma DII yaitu sebesar 61.8%.
DINAMIKA TOTAL SUSPENDED SOLID DAN LAND COVER DI PERAIRAN PELABUHAN BIMA, TELUK BIMA, NUSA TENGGARA BARAT: (The Dynamics of Total Suspended Solid and Land Cover in the Port of Bima, Bima Bay, West Nusa Tenggara) Naufal Miftahul Ghalib; Nurjannah Nurdin; Syafyuddin Yusuf; Muhamad Farid Samawi; Muhamad Banda Selamat
Majalah Ilmiah Globe Vol. 24 No. 2 (2022): GLOBE VoL 24 No 2 TAHUN 2022
Publisher : Badan Informasi Geospasial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kawasan Teluk Bima merupakan salah satu lokasi perairan strategis yang berada di Kabupaten Bima dan Kota Bima. Teluk ini memiliki manfaat multifungsi sesuai dengan peruntukan penduduk sekitar teluk yang didominasi Suku Bima. Di wilayah pesisirnya terutama dimanfaatkan untuk pelabuhan, tambak, lokasi wisata dan permukiman pantai. Teluk Bima termasuk kawasan laut semi tertutup mirip seperti bentuk kantong, dimana terdiri dari mulut teluk yang sempit kemudian badan air teluk yang melebar di bagian dalam. Teluk ini merupakan tempat bermuaranya daerah aliran sungai (DAS) dan sub-DAS yang mengalirkan air dari semua pegunungan yang melingkupinya, diantaranya Sub-DAS Malaju dan Padolo. Adanya aktivitas pada Sub-DAS Malaju dan Padolo mengakibatkan terjadinya peningkatan sedimentasi di kolam pelabuhan. Penelitian dimaksudkan untuk melihat peningkatan total suspended solid (TSS) dan perubahan lahan pada DAS serta melihat korelasi antara perubahan tutupan lahan dengan meningkatnya persebaran sedimen tersuspensi tersebut. Penelitian ini menggunakan algoritma Parwati et al. (2006) untuk melihat sebaran TSS di Teluk Bima serta melakukan pengujian sampel untuk menghitung TSS di lapangan. Selanjutnya melakukan analisis korelasi dengan melihat hubungan perubahan TSS dengan perubahan tutupan lahan yang ada. Hasil penelitian ini menunjukkan terjadinya peningkatan TSS pada kawasan Teluk Bima. Tahun 1990, sebaran TSS >80 mg/l sebesar 0,45 ha dan pada tahun 2020 meningkat menjadi 35,89 ha. Pertanian lahan kering dan permukiman mengalami peningkatan masing-masing sebesar 9% dan 4%, sedangkan belukar berkurang 13%. Jenis tutupan lahan tertentu menjadi penyebab meningkatnya luas sebaran TSS, seperti pertanian lahan kering dengan nilai korelasi positif sebesar 1 dan permukiman dengan nilai korelasi positif sebesar 1.

Page 31 of 35 | Total Record : 347

 29   30   31   32   33 

Filter by Year

1999 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 26 No. 1 (2024): GLOBE VOL 26 TAHUN 2024 Vol. 25 No. 1 (2023): GLOBE VOL 25 NO 1 TAHUN 2023 Vol. 24 No. 2 (2022): GLOBE VoL 24 No 2 TAHUN 2022 Vol. 24 No. 1 (2022): GLOBE VOL 24 NO 1 TAHUN 2022 Vol. 23 No. 2 (2021): GLOBE Vol 23 No 2 TAHUN 2021 Vol. 23 No. 1 (2021): GLOBE Vol 23 No 1 TAHUN 2021 Vol 23, No 1 (2021) Vol. 22 No. 2 (2020): GLOBE VOL 22 NO 2 TAHUN 2020 Vol. 22 No. 1 (2020): GLOBE VOL 22 NO 1 TAHUN 2020 Vol 22, No 2 (2020) Vol 22, No 1 (2020) Vol 21, No 2 (2019) Vol 21, No 1 (2019) Vol 20, No 2 (2018) Vol 20, No 2 (2018) Vol 20, No 1 (2018) Vol 20, No 1 (2018) Vol 19, No 2 (2017) Vol 19, No 1 (2017) Vol 18, No 2 (2016) Vol 18, No 1 (2016) Vol 17, No 2 (2015) Vol 17, No 1 (2015) Vol 16, No 2 (2014) Vol 16, No 1 (2014) Vol 15, No 2 (2013) Vol 15, No 1 (2013) Vol 14, No 2 (2012) Vol 14, No 1 (2012) Vol 13, No 2 (2011) Vol 13, No 1 (2011) Vol 12, No 2 (2010) Vol 12, No 1 (2010) Vol 11, No 1 (2009) Vol 10, No 2 (2008) Vol 10, No 1 (2008) Vol 9, No 1 (2007) Vol 2, No 2 (2000) Vol 2, No 1 (2000) Vol 1, No 2 (1999) More Issue