cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Lalu Muhamad Jaelani
Contact Email
lmjaelani@its.ac.id
Phone
+62819634394
Journal Mail Official
lmjaelani@its.ac.id
Editorial Address
Departemen Teknik Geomatika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Phone 031-5929486, 031-5929487
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia
Published by Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
ISSN : -     EISSN : 26570378     DOI : https://doi.org/10.12962/jpji
Core Subject : Science, Agriculture, Engineering,
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Astronomy Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Engineering
Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia disingkat JPJI (e-ISSN: 2657-0378) pertama kali terbit sejak 1 Februari 2019. JPJI adalah media komunikasi dan diseminasi hasil penelitian, kajian dan pemikiran terkait teori, sains, dan teknologi penginderaan jauh serta pemanfaatannya. Fokus jurnal mencakup penginderaan jauh untuk objek dipermukaan bumi, baik di darat, laut maupun atmosfer. JPJI diterbitkan oleh Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) bersama Masyarakat Ahli Penginderaan Jauh Indonesia (MAPIN/ISRS).
Arjuna Subject : Ilmu Bumi dan Planet (semua kategori) - Ilmu Bumi dan Planet (Lain-Lain)
Articles 35 Documents
 1   2   3   4 
Analisis Perubahan Perkerasan Jalan Berbasis LiDAR Multitemporal pada Jembatan Suramadu Mochamad Gading Alifiansyah; Nain Dhaniarti Raharjo; Lalu Muhamad Jaelani
Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia Vol 5 No 2 (2026)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/jpji.v5i2.9768

Abstract

Infrastruktur jalan merupakan komponen penting dalam mendukung mobilitas sehingga kondisi perkerasan perlu dievaluasi secara akurat dan berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kondisi perkerasan jalan pada bentang tengah Jembatan Suramadu menggunakan data point cloud LiDAR multitemporal berbasis Airborne Laser Scanning (ALS) yang dikombinasikan dengan orthophoto. Metode penelitian meliputi pembentukan Digital Elevation Model (DEM), identifikasi kerusakan melalui interpretasi visual orthophoto, serta analisis kuantitatif kedalaman lubang berdasarkan data elevasi dengan mempertimbangkan kemiringan melintang jalan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada periode ke-3 kedalaman lubang berada pada rentang 0,011–0,072 m dengan klasifikasi 4 titik aman, 4 titik sedang, dan 2 titik bahaya, sedangkan pada periode ke-5 berubah menjadi -0,015–0,089 m dengan klasifikasi 6 titik aman, 1 titik sedang, dan 3 titik bahaya. Peningkatan kedalaman mengindikasikan degradasi perkerasan, sedangkan penurunan hingga nol atau negatif menunjukkan adanya perbaikan yang terverifikasi melalui orthophoto. Secara umum, perubahan kondisi perkerasan lebih dominan terjadi pada aspek vertikal dibandingkan luas area kerusakan. Integrasi data LiDAR multitemporal dan orthophoto terbukti efektif dalam mendukung evaluasi kondisi perkerasan jalan secara kuantitatif dan visual.
Analisis Multitemporal Perubahan Indeks Vegetasi (NDVI) dan Suhu Permukaan Lahan (LST) serta Hubungan Keduanya di Kota Medan Tahun 2016–2024 Narendra Lukmana Putra
Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia Vol 5 No 2 (2026)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/jpji.v5i2.10101

Abstract

Perkembangan wilayah perkotaan dapat memengaruhi kondisi lingkungan, khususnya pada perubahan kerapatan vegetasi dan suhu permukaan. Penelitian ini bertujuan menganalisis perubahan Normalized Difference Vegetation Indeks (NDVI) dan Land Surface Temperature (LST) serta hubungan keduanya di Kota Medan secara multitemporal pada tahun 2016, 2020, dan 2024 Penelitian dilakukan dengan menggunakan citra landsat 8 collection 2 tier 1 yang diolah menggunakan google earth engine. NDVI dihitung menggunakan band merah (Red) dan inframerah dekat (Near Infrared), sedangkan LST diperoleh dari band termal ST_B10. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai rata – rata NDVI mengalami penurunan dari 0,182 pada tahun 2016 menjadi 0,172 pada tahun 2020 dan 0,167 pada tahun 2024. Sementara itu nilai rata-rata LST mengalami fluktuasi dari 41,95°C pada tahun 2016 menjadi 36,34°C pada tahun 2020 dan meningkat menjadi 42,98°C pada tahun 2024. Sebagian besar kota Medan didominasi area non vegetasi. Hasil analisis menunjukkan adanya hubungan negatif antara NDVI dan LST, di mana setiap penurunan kerapatan vegetasi diiringi oleh peningkatan suhu permukaan. Temuan ini mengindikasikan bahwa perubahan tutupan vegetasi berpengaruh terhadap suhu permukaan dan berpotensi memicu fenomena urban heat island.
Dinamika Spasio-Temporal NDVI, NDWI, NDBI, dan Land Surface Temperature dalam Kaitannya dengan Intensitas Urban Heat Island di Wilayah Barat Kabupaten Maros Periode 2017–2025 La Ode Ashamad Nusriah; Syahrajad Al Syarqiyah; Gerald Heaston Junior Mbatu
Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia Vol 5 No 2 (2026)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/jpji.v5i2.10412

Abstract

Fenomena Urban Heat Island (UHI) menjadi persoalan lingkungan yang semakin kritis seiring meningkatnya tekanan urbanisasi di kawasan perkotaan dan periurban Indonesia. Penelitian ini bertujuan menganalisis dinamika spasio-temporal NDVI, NDWI, NDBI, Land Surface Temperature (LST), dan distribusi UHI di wilayah barat Kabupaten Maros, Sulawesi Selatan, pada periode 2017, 2021, dan 2025. Data yang digunakan berupa citra Landsat-8 OLI/TIRS Collection 2 Level-1 yang diolah menggunakan Google Earth Engine dan Python, serta data tutupan lahan ESRI Land Cover. LST dihitung menggunakan pendekatan proporsi vegetasi berbasis NDVI untuk estimasi emisivitas dan inversi Planck, sedangkan UHI diidentifikasi berdasarkan selisih LST terhadap nilai rata-rata dan standar deviasinya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai LST maksimum meningkat dari 35,93°C pada 2017 menjadi 43,97°C pada 2025, disertai penurunan area Non-UHI dari 28.065,31 Ha menjadi 24.755,75 Ha. Analisis korelasi Pearson menunjukkan bahwa NDBI memiliki korelasi positif sedang hingga kuat terhadap LST (r = +0,525 hingga +0,725), sedangkan NDWI menunjukkan korelasi negatif lemah hingga sedang (r = −0,281 hingga −0,459). Sementara itu, NDVI memiliki korelasi positif yang lemah terhadap LST (r = +0,144 hingga +0,304), yang diduga dipengaruhi oleh dominasi lahan pertanian di wilayah penelitian. Temuan ini menunjukkan bahwa ekspansi kawasan terbangun merupakan faktor yang paling dominan dalam meningkatkan suhu permukaan, sedangkan keberadaan badan air berperan dalam menekan peningkatan LST sehingga keduanya menjadi komponen penting dalam mitigasi fenomena UHI di wilayah barat Kabupaten Maros.
Perbandingan Model Alometrik untuk Estimasi Biomassa dan Stok Karbon Kelapa Sawit Indonesia Berbasis Global Canopy Height di Indonesia Lita Hardiyanti; Rika Hernawati; Soni Darmawan; Dhimas Wiratmoko
Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia Vol 5 No 2 (2026)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/jpji.v5i2.10567

Abstract

Penelitian ini bertujuan membandingkan tiga model alometrik berbasis tinggi, yaitu Khalid (1999), Dewi (2009), dan Thenkabail (2004) untuk mengestimasi biomassa di atas permukaan tanah (aboveground biomass/AGB) dan stok karbon perkebunan kelapa sawit Indonesia berbasis Global Canopy Height (GCH). Wilayah studi mencakup perkebunan kelapa sawit di Indonesia, sedangkan evaluasi hubungan umur-biomassa dilakukan pada blok perkebunan PTPN III Sei Dadap, Kabupaten Asahan. Data yang digunakan meliputi GCH resolusi 10 m, peta perkebunan kelapa sawit resolusi 10 m, dan data tahun tanam per blok. Pengolahan dilakukan pada Google Earth Engine melalui ekstraksi dan masking tinggi kanopi, penerapan tiga model alometrik, konversi AGB menjadi stok karbon menggunakan fraksi karbon 0,47, perbandingan hasil antarmodel, serta regresi logaritmik terhadap umur tanaman. Hasil menunjukkan bahwa ketiga model menghasilkan pola spasial yang relatif serupa, tetapi memberikan nilai estimasi yang berbeda. Model Khalid menghasilkan AGB dan stok karbon tertinggi, model Dewi terendah, sedangkan model Thenkabail berada di antara keduanya. Hubungan umur tanaman dengan AGB dan stok karbon menunjukkan pola logaritmik dengan  sebesar 0,76-0,77. Hasil ini menegaskan bahwa pemilihan model alometrik sangat memengaruhi besaran estimasi, sehingga validasi menggunakan data lapangan diperlukan untuk menentukan model yang paling representatif bagi perkebunan kelapa sawit Indonesia.
Analisis Tumpahan Minyak Di Laut Menggunakan Pemodelan Random Forest Berbasis Data Sentinel -1 SAR Yudi Amril; Muhammad Iqbal Habibie; Kun Fayakun
Jurnal Penginderaan Jauh Indonesia Vol 5 No 2 (2026)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/jpji.v5i2.10665

Abstract

Tumpahan minyak di laut berdampak serius terhadap ekosistem pesisir, perikanan, dan keselamatan pelayaran. Penginderaan jauh Synthetic Aperture Radar (SAR) efektif digunakan untuk pemantauan karena tidak terpengaruh awan dan cahaya. Penelitian ini bertujuan mengembangkan metode klasifikasi tumpahan minyak menggunakan citra Sentinel-1 Single Polarization (VV) dengan mengintegrasikan fitur statistik lokal dan algoritma Random Forest (200 pohon keputusan). Fitur yang diekstraksi meliputi nilai backscatter VV, Local Mean, dan Local Standard Deviation (jendela 5×5 piksel). Model dilatih menggunakan 400.000 sampel kelas minyak dan non-minyak serta dievaluasi melalui confusion matrix, precision, recall, F1-score, dan overall accuracy. Hasil menunjukkan integrasi fitur statistik lokal meningkatkan akurasi dari 84,0% menjadi 91,52%. Nilai precision mencapai 0,93 (non-minyak) dan 0,90 (minyak), sedangkan recall masing-masing sebesar 0,89 dan 0,94. Model mengidentifikasi luasan tumpahan minyak sebesar 196,94 km² (1.969.436 piksel). Meskipun masih terdapat kecenderungan over-estimation, metode ini terbukti efektif meningkatkan akurasi klasifikasi dan berpotensi diterapkan untuk pemantauan pencemaran laut secara otomatis dan cepat.

Page 4 of 4 | Total Record : 35

 1   2   3   4 

Filter by Year

2019 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 5 No 2 (2026) Vol 5 No 1 (2026) Vol 4 No 2 (2025) Vol 4 No 1 (2025) Vol 3 No 1 (2021) Vol 2 No 2 (2020) Vol 2 No 1 (2020) Vol 1 No 2 (2019) Vol 1 No 1 (2019)