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 salatiga,
Jawa tengah
INDONESIA
Indonesian Journal of Computing and Modeling
Published by Universitas Kristen Satya Wacana
ISSN : -     EISSN : 25989421     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Agriculture,
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Education Mathematics
Fokus publikasi ICM mencakup : penemuan dan/atau penerapan metode baru, pengembangan algoritma optimal, kompleksitas algoritma dan pemanfataan model matematika atau statistika untuk eksplorasi dan analisis data. Makalah yang diterima dan dilanjutkan untuk proses review adalah makalah hasil penelitian teoritik, hasil penelitian lapangan, penelitian skala laboratorium, integrasi penelitian dalam proses pembelajaran atau bagian dalam suatu kegiatan penelitian yang multitahun.
Arjuna Subject : -
Articles 7 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 2 No 1 (2019)" : 7 Documents clear
Analisis Perbedaan Indeks Vegetasi Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan Normalized Burn Ratio (NBR) Kabupaten Pelalawan Menggunakan Citra Satelit Landsat 8 Valentino Kevin Sitanayah Que; Sri Yulianto Joko Prasetyo; Charitas Fibriani
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 2 No 1 (2019)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (430.419 KB)

Abstract

Indonesia became one of the various countries that experienced a forest fire disaster and became the second highest country to lose forests after Brazil was ranked first according to FRA. The purpose of this study is to see changes and differences in the value of vegetation index on forest / burned land in Pelalawan District, Riau Province. The method used in this study is remote sensing analysis, namely the vegetation index Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Burn Ratio (NBR). Fire statistics are obtained from riau.bps.go.id and the research data uses Landsat 8 OLI Satellite Imagery.The results of the study found that the NDVI vegetation index value was higher than the NBR vegetation index value, which meant that the NDVI vegetation index in Pelalawan District was classified as good but many areas were burnt and caused considerable losses. NDVI and NBR vegetation index values ​​at 3 time periods experienced a not significant increase and decrease. Pelalawan Regency is at the NBR vegetation index value of 0.123 - 0.529 and the vegetation index value of NDVI at 3 time periods is said to be large with the highest values ​​of 0.448 - 0.543 (> 0.4 good vegetation) which are classified as warm area forests and tropical rain forests. The area of ​​the burning area is at the highest moderate level (moderate-high), which is on 17 November 2016 covering an area of ​​522.708 hectares or almost half of the area of ​​Pelalawan District.
Pemetaan Lokasi UMKM Kaligrafi Kabupaten Kudus dengan Metode Location Based Service sebagai Media Promosi Berbasis WebGIS Muhammad Sholikhan; Sri Yulianto Joko Prasetyo; Kristoko Dwi Hartomo
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 2 No 1 (2019)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (997.823 KB)

Abstract

Kudus adalah sebuah kabupaten di Jawa Tengah yang dikenal mempunyai berbagai macam Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM), salah satunya adalah di bidang Kaligrafi. Beberapa UMKM kaligrafi sudah mampu beradaptasi dengan teknologi yaitu dengan memanfaatkan media sosial untuk melakukan promosi. Tetapi sebagian dari UMKM masih menggunakan cara tradisional sehingga berimbas pada rendahnya pendapatan. Di sisi lain, calon konsumen kaligrafi kesulitan menentukan pilihan dalam membeli produk kaligrafi dikarenakan minimnya informasi keberadaan UMKM kaligrafi di Kudus. Oleh karena itu dibuatlah penelitian dengan mengimplementasikan webGIS untuk pemetaan lokasi dan promosi produk UMKM kaligrafi di kabupaten Kudus dengan metode Location Based Service. Penelitian ini menghasilkan sebuah webGIS yang dibuat dengan Google Maps API v3 dan Framework CodeIgniter yang bisa diakses melalui browser internet. Di dalam webGIS ini dimuat profil 30 UMKM kaligrafi yang tersebar di 9 kecamatan yang ada di kabupaten Kudus. Berdasarkan rekapitulasi hasil uji usabilitas menggunakan kuesioner dengan 400 responden didapatkan hasil bahwa webGIS ini termasuk kategori cukup efektif dan cukup efisien
Potensi Resiko Banjir dengan Menggunakan Citra Satelit (Studi Kasus : Kota Manado, Provinsi Sulawesi Utara) Brian Laurensz; Feibe Lawalata; Sri Yulianto Joko Prasetyo
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 2 No 1 (2019)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (667.934 KB)

Abstract

Bencana alam adalah salah satu fenomena yang dapat terjadi setiap saat, dimanapun dan kapanpun. Bencana alam banjir merupakan bencana yang paling banyak di dapati hampir diseluruh tempat, banjir dapat membawa kerusakan , kerugiaan dan bahkan dapat merenggut nyawa. Kondisi Sulawesi utara (Sulut) dan sekitarnya merupakan wilayah rawan bencana baik secara geografis, geologis, hidrologis dan demografis. Kondisi daerah Sulut berada di pertemuan beberapa lempeng tektonik bumi, di kelilingi oleh beberapa gunung berapi, daerah kepulauan dan degradasi lingkungan yang tinggi. Oleh sebab itu hampir sebagian besar potensi ancaman bencana berada di wilayah sulut dan sekitarnya. Berdasarkan kejadian bencana alam di Kota Manado beberapa tahun terakhir ini, yang terjadi di beberapa kecamatan. Dilihat dari karakteristik wilayah Kota Manado maka dilakukan pemetaan daerah risiko banjir dengan pemanfaatan Sistem Informasi Geografis (SIG) yang bertujuan untuk memberikan informasi lokasi-lokasi yang memiliki resiko bencana banjir. Pada penelitian ini menggunakan metode analisis Standardized Precipitation Index (SPI), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) dan Inverse Distance Weighted (IDW) untuk eksplorasi data menggunakan Quantum GIS (QGIS). Dapat dilihat nilai NDVI atau indeks vegetasi tingkat kehijauan di Manado pada musim hujan ada pada rentang 0.451 – 0.639, yang menandakan indeks vegetasi kehijauan tinggi. Dan pada musim kemarau ada pada rentang 0.444 – 0.615, yang menandakan indeks vegetasi kehijauan tinggi. Dalam metode NDWI di dapati tingkat kebasahan di kota Manado ada pada tingkat sedang. Untuk metode SAVI di dapati Manado ad pada rentang nilai -0.103 sampai 0.153 yang menandakan banyak genangan air. Berdasarkan pembahasan di dapati kecamatan yang berpotensi banjir di kota Manado dari yang paling tinggi sampai dengan rendah yaitu : yang paling tinggi ada di kecamatan Tuminting, Singkil, Paal Dua, Tikala, Wanea, Sario, Wenang, Malalayang. Berpotensi sedang : Kecamatan Bunaken, dan berpotensi rendah Kecamatan Mapanget
Perubahan Konversi Lahan Menggunakan NDVI, EVI, SAVI dan PCA pada Citra Landsat 8 (Studi Kasus : Kota Salatiga) Riko Yudistira; Arit Imanuel Meha; Sri Yulianto Joko Prasetyo
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 2 No 1 (2019)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (537.133 KB)

Abstract

Perubahann fungsi lahan pada Kota Salatiga dipengaruhi oleh kebutuhan masyarakat dalam penggunaan tanah di wilayah Kota Salatiga, akibatnya lahan terus mengalami perubahan. Laju perubahan penggunaan tanah di Kota Salatiga dari daerah pertanian ke permukiman dan kawasan industri dari tahun ke tahun mencapai 8.1 Ha. Maka diperlukan sebuah pemetaan dan perhitungan perubahan konversi lahan yang terjadi di Kota Salatiga.Sistem Informasi Geografis sangat diperlukan untuk melihat jenis vegetasi yang berada pada wilayah penelitian yang di lakukan, indeks vegetasi yang diperlukan diantaranya indeks NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), EVI (Enhanced Vegetation Index) dan SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) yang kemudian akan dioleh menggunakan metode PCA (Principal Component Analysis). Dari hasil penelitian disimpulkan bahwa luas area untuk tahun 2013 dan tahun 2018 diantaranya pada luas area urban/pemukiman mengalami kenaikan sebesar 801.511 Ha, sedangkan lahan perkebunan/sawah mengalami penurunan sebesar 801.511 Ha, dan RTH (Ruang Terbuka Hijau) mengalami penurunan sebesar 1.001.889 Ha pada tahun 2018. Dari pengolahan PCA gabungan dari NDVI, EVI dan SAVI pada Kota Salatiga, Provinsi Jawa Tengah untuk tahun 2013 dan 2015 terjadi perubahan di nilai Eigenvalues dimana NDVI pada tahun 2015 mengalami penurunan sebesar 1,7433 sedangkan nilai EVI mengalami penurunan sebesar 1.5324, untuk indeks SAVI mengalami penurunan indeks nilai juga sebesar 0,8368. Sedangkan untuk perubahan persentase eigenvalues pada tahun 2013 dan 2018 perubahan indeks Eigenvalues NDVI mengalamipenurunan yang cukup signifikan yakni sebesar 1,5694, untuk indeks EVI juga mengalami penurunan sebesar 1,7201, dan SAVI juga mengalami penurunan sebesar 0,8522. Jadi Perubahan indeks vegetasi yang di olah menggunakan PCA dapat diketahui ketika melihat selisih perubahan dari nilai indeks Eigenvalues yang dihasilkan.
Evaluasi Area Terdampak Gempa di Kota Palu Menggunakan Metode OBIA pada Citra Landsat 8 Wasis Pancoro; Willson Mangoki; Sri Yulianto Joko Prasetyo
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 2 No 1 (2019)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (312.368 KB)

Abstract

Pasca gempa, wilayah kota palu mengalami perubahan struktur lahan dan tanah yang cukup parah akibat dampak dari likuifaksi. Dampak yang di timbulkan oleh gempa dapat memicu tsunami. Untuk mengetahui dan identifikasi perubahan struktur tanah yang mengakibatkan kerusakan wilayah maka diperlukan informasi secara visual. berbagai macam citra satelit beresolusi tinggi yang dapat menghasilkan informasi secara visual mengenai daerah pasca gempa yang diinginkan. Namun, diperlukan sebuah interpretasi untuk menampilkan hasil visual dari citra tersebut sehingga diperoleh informasi mengenai daerah bahaya dan kerusakan akibat bencana. Metode yang digunakan adalah Object Based Image Analysis (OBIA) dan pendekatan menggunakan NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dan NDBI (Normalized Difference Build-up Index). Hasil yang didapat dari penelitian ini adalah klasifikasi lahan terbangun yang dapat diidentifikasi dengan baik dari citra Landsat-8 berdasarkan metode yang digunakan. Rata-rata nilai NDBI lahan terbabungun relatif lebih tinggi dibandingkan obyek tutupan lahan lainnya. Hasil pengamatan dengan teknik overlay menunjukkan citra hasil pengolaan teknik OBIA mampu dengan baik menunjukkan kondisi lapangan yang sebenarnya
Identifikasi Sebaran Tanaman Pangan Kabupaten Kupang Menggunakan Citra Satelit Landsat 8 Raymond Elias Mauboy; Sri Yulianto Joko Prasetyo; Charitas Fibriani
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 2 No 1 (2019)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (504.802 KB)

Abstract

Hunger is a big problem for the community due to lack of food in a region, this problem often occurs in areas that have a low level of agricultural land management, areas in East Nusa Tenggara often experience famine almost every year, agricultural areas The government should be able to explain it well so that it can find out which areas are agricultural areas, settlements and forest areas so that the process of managing agricultural land has been known by the government and the community, this is a problem that often occurs in the East Nusa Tenggara region , the lack of agricultural distribution areas in the East Nusa Tenggar area, especially the Kupang Regency area, led researchers to conduct research on the Identification of Kupang Regency Food Crop Distribution Using Landsat 8 Satellite Imagery aimed at more agricultural distribution areas. this is known to the government and the community so that it can reduce the rate of hunger in Kupang district
Building A Smart Vehicle Registration Certificate Prototype Using RFID Indrastanti R Widiasari; Arie Arie Setiawan Prasida; Dian W Chandra
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 2 No 1 (2019)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (494.515 KB)

Abstract

The Indonesian government requires a system capable of identifying vehicles since imposed restrictions on the use of subsidized fuel. This research aims to build a smart vehicle registration which allows a vehicle registration as a means of identifying the vehicles data wirelessly or contactless. Systems built using RFID technology. This study resulted in four prototype models developed into a smart vehicle registration certificate prototype (e-STNK).

Page 1 of 1 | Total Record : 7

 1 

Filter by Year

2019 2019


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 4 No 1 (2021) Vol 3 No 2 (2020) Vol 3 No 1 (2020) Vol 2 No 2 (2019) Vol 2 No 1 (2019) Vol 1 No 2 (2018) Vol 1 No 1 (2018)