Garuda - Garba Rujukan Digital

APLIKASI PENGINDERAAN JAUH UNTUK MEMETAKAN KEKERINGAN LAHAN PERTANIAN DENGAN METODE THERMAL VEGETATION INDEX (STUDI KASUS : KABUPATEN KUDUS, JAWA TENGAH) Nilasari, Monica; Sasmito, Bandi; Sukmono, Abdi
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 6, Nomor 3, Tahun 2017
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1691.842 KB)

ABSTRAK Indonesia sebagai negara yang terletak di kawasan tropis. Posisi Indonesia yang berada pada belahan bumi dengan iklim monsoon tropis sangat sensitif terhadap anomali iklim El-Nino Southern Oscillation (ENSO). ENSO menyebabkan terjadinya kekeringan. iklim ENSO ini juga menjadi salah satu penyebab Kabupaten Kudus terkena dampak kekeringan karena kemarau panjang. Ancaman kekeringan akibat pengaruh iklim tidak dapat dihindari, tetapi dapat diminimalkan dampaknya jika mengetahui pola kekeringan di suatu daerah tersebut.Salah satu cara yang dapat digunakan adalah dengan menggunakan aplikasi penginderaan jauh yaitu melalui pengolahan dan analisis menggunakan algoritma Thermal Vegetation Index (TVI) yang merupakan rasio antara Land Surface Temperature (LST) dan Index Vegetation untuk mengkaji sebaran dan pola kekeringan pertanian Kabupaten Kudus tahun 2015 dan 2016 yang kemudian akan dihubungkan dengan karakteristik wilayahnya untuk diketahui keterkaitannya dengan kekeringan Kabupaten Kudus.Hasil penelitian ini menunjukan bahwa kejadian kekeringan sangat luas terjadi pada bulan September 2015 dengan luas 20165,579 ha , sedangkan yang terendah terjadi pada bulan September 2016 dengan luas 4874,504 ha. Hasil uji statistik menunjukan bahwa parameter suhu permukaan, indeks vegetasi, kelerengan dan jenis tanah berpengaruh terhadap kejadian kekeringan lahan pertanian di Kabupaten Kudus.Kata Kunci : EVI, Kekeringan lahan pertanian, TVI, LST, EVI, Landsat ABSTRACT Indonesia is a country locate in tropical region. Position of Indonesia which is in the hemisphere with tropical monsoon climate is very sensitive to El-Nino Southern Oscillation (ENSO) climate anomaly.ENSO causes drought. ENSO climate also one of the causes Kudus regency affected with drought due to long dry season. Drought threats due to climate influence can’t be avoided, but the impact can be minimized if known the pattern of drought in a particular area. One method can be used using remote sensing application trough processing and analysis using Thermal Vegetation Index (TVI) algoritm which is ratio between Land Surface Temperature (LST) and Vegetation Index to study distribution and pattern of agricultural drought at Kudus Regency in year 2015 and 2016 which will be linked with teritory characteristics to be associated with the drought of Kudus Regency. The very wide drought occurred in September 2015 with an area of 20165.579 hectare, while the lowest drought occured in September 2016 with an area of 4874,504 hectare. The result of statistical test showed parameters of surface temperature, vegetation index, slope and soil type have an effect on the occurence of agricultural drought in Kudus RegencyKeywords: Agricultural drought, TVI, LST, EVI, Landsat

ANALISIS PENENTUAN NILAI EKONOMI KAWASAN MENGGUNAKAN TCM (TRAVEL COST METHOD) DAN CVM (CONTINGENT VALUATION METHOD) DENGAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (Studi kasus: Taman Kyai Langgeng Kota Magelang) Alfonsus Bima Samudra; Yudo Prasetyo; Sawitri Subiyanto
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 6, Nomor 3, Tahun 2017
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1154.908 KB)

ABSTRAKIndonesia adalah negara yang mempunyai banyak tempat wisata yang menarik untuk dikunjungi. Kota Magelang adalah salah satu kota yang menjadi tujuan bagi para wisatawan untuk melakukan kunjungan. Salah satu tempat wisata yang menjadi ujung tombak kota Magelang adalah Taman Kyai Langgeng. Dengan adanya objek wisata yang banyak maka diperlukan juga pengelolaan yang ekstra. Berdasarkan hal tersebut maka diperlukan pembuatan Zona Nilai Ekonomi Kawasan (ZNEK) untuk mengetahui nilai total ekonomi dan manfaat berdasarkan keinginan untuk membayar (willingness to pay) wisatawan dan masyarakat yang memperoleh manfaat dari Taman Kyai Langgeng.Metode yang digunakan dalam penelitian adalah Travel Cost Method (TCM) untuk mendapatkan nilai kegunaan (UV) dan Contingent Valuation Method (CVM) untuk mendapatkan nilai bukan kegunaan (NUV). Data yang digunakan adalah 70 responden untuk TCM dan 70 responden untuk CVM yang dilakukan dengan menyebar kuisioner dengan metode sampel aksidential dimana siapa saja yang secara kebetulan bertemu dengan peneliti dapat digunakan sebagai sampel, bila dipandang orang yang kebetulan ditemui itu cocok sebagai sumber data. Metode pengolahan data yang digunakan adalah analisis regresi linear berganda dan menghitung nilai total ekonomi menggunakan perangkat lunak maple 17. Serta dilakukan juga pengujian asumsi klasik (normalitas, heteroskedastisitas, multikolinieritas dan autokorelasi), validitas dan reliabilitas menggunakan SPSS 17.Hasil uji asumsi klasik dari penelitian ini menunjukkan semua data berdistribusi normal, tidak mengalami heteroskedastisitas, tidak memiliki multikolinieritas dan terbebas dari autokorelasi. Sedangkan hasil uji validitas dan reliabilitas menunjukkan hasil valid dan reliable pada model yang digunakan. Hasil dari perhitungan nilai total ekonomi didapatkan nilai total kegunaan sebesar Rp. 695.572.615.400, nilai total bukan kegunaan sebesar Rp. 16.095.842.250. Sehingga diperoleh nilai total ekonomi Taman Kyai Langgeng sebesar Rp. 711.668.457.650. Nilai total ekonomi menghasilkan peta zona nilai ekonomi kawasan, yang dapat digunakan untuk evaluasi nilai kawasan Taman Kyai Langgeng.Kata Kunci: Contingent Valuation Method, Regresi Linear Berganda, Travel Cost Method, Zona Nilai Ekonomi KawasanABSTRACTIndonesia is a country that has a lot of amazing place for tourist destination. One of them in Magelang, Central Java named Taman Kyai Langgeng. As a tourist destination is need to managed it better. Based on it, it’s need to reseach Zone of Economic Value to the Area (ZNEK). We use this to know the total economic value and benefit based on willingnes to pay by visitor and benefit to people around these place.The method used in the reseach are Travel Cost Method (TCM) that purpose to get Usability Value(UV) and Contigent Valuation Method (CVM) that purpose to get Non-Usability Value (NUV). The data used 140 respondents, 70 to TCM and 70 respondents to CVM by distributing questionnaires with an accidental sample method whereby anyone who meets the researcher and deems appropriate as a data source. Data procesing method used is Multiple Linear Regression Analysis and calculate the total economic value using Maple 17 software. And also doing clasical assumption testing (ie. Normality, heteroscedasticity, multicolinearity and autocorrelation) validity and reliability using SPSS 17.The result of the reseach using clasical assumption testing indicated that all data are normal distribution, no heteroscedasticity , have no multicolinearity and independent of autocorelation. The result using validity and reliability test are valid and reliable. And the result of calculation of total economic value are Rp. 714.668.457.650 that consist of Usabiliy Value(UV) Rp. 695.572.615.400, Non-Usability Value(NUV) rp. 16.095.842.250. Total economic value produces a zone of economic value map, that can be used to evaluate the value.Keywords: Contingent Valuation Method, Multiple Linear Regression, Travel Cost Method, Zone Of The Economic Value Of The Area

ANALISIS KORELASI DEFORMASI DAN TUTUPAN LAHAN KAWASAN GUNUNG MERAPI PRA DAN PASCA ERUPSI Riska Pratiwi; Yudo Prasetyo; Bambang Darmo Yuwono
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 6, Nomor 3, Tahun 2017
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1302.853 KB)

ABSTRAKPertemuan tiga lempeng tektonik yaitu Lempeng Eurasia, Indo-Australia dan Pasifik menyebabkan Indonesia memiliki banyak gunung api aktif. Salah satu gunung api aktif di Indonesia adalah Gunung Merapi yang terletak di Pulau Jawa dan pernah mengalami erupsi pada tanggal 26 Oktober 2010. Aliran lava dari erupsi yang mengalir akan mempengaruhi tutupan lahan di sekitar kawasan, sehingga akan ada perubahan tutupan lahan pra dan pasca erupsi Gunung Merapi. Perubahan permukaan tanah (deformasi) yang signifikan juga merupakan salah satu akibat dari pergerakan magma di bawah permukaan bumi yang tidak stabil pada saat terjadinya erupsi.Pada penelitian ini digunakan dua metode yaitu DInSAR dan klasifikasi Supervised. Kedua metode tersebut digunakan untuk mengetahui perubahan deformasi dan tutupan lahan pra dan pasca erupsi dengan menggunakan data ALOS PALSAR, Sentinel-1, Landsat 5 dan Landsat 8. Hasil korelasi perubahan deformasi dan tutupan lahan dikombinasikan dengan data Kawasan Rawan Bencana, sehingga didapatkan korelasi terhadap penetapan Kawasan Rawan Bencana.Penelitian ini menghasikan perubahan deformasi pra dan pasca erupsi sebesar 1,87 cm/th hingga 30,56 cm/th dan perubahan volumetrik sebesar 122.980.109,9 ton. Perubahan tutupan lahan sebesar 53,46% dari luas keseluruhan wilayah penelitian seluas 97.958,155 Ha. Korelasi perubahan deformasi dan tutupan lahan didasarkan pada perubahan perkecamatan dengan 3 tingkatan yaitu : rendah, sedang dan tinggi, sehingga didapatkan korelasi sebesar 95% yang merupakan gabungan dari tingkat sedang dan tinggi. Kesimpulan yang didapatkan adalah perubahan deformasi berkolerasi terhadap perubahan tutupan lahan.Korelasi perubahan deformasi dan tutupan lahan terhadap penetapan KRB terbagi menjadi 3 yaitu : rendah, sedang dan tinggi. Pada KRB I korelasi sebesar 98,97 %, KRB II sebesar 98,87% dan KRB III sebesar 99,28% yang merupakan gabungan dari tingkat sedang dan tinggi. Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah perubahan deformasi dan tutupan lahan berpengaruh terhadap penetapan Kawasan Rawan Bencana.Penelitian ini diharapkan bisa memberikan informasi tentang perubahan deformasi dan tutupan lahan pra dan pasca erupsi Gunung Merapi, serta memberikan informasi dalam penentuan Kawasan Rawan Bencana Gunung Merapi berdasarkan perubahan deformasi dan perubahan tutupan lahanKata Kunci : DInSAR, Kawasan Rawan Bencana, Supervised dan Tutupan Lahan, ABSTRACTThe encounter of three tectonic plates of Eurasian, Indo-Australian and Pacific Plate cause Indonesia has many active volcanoes. One of the active volcanoes in Indonesia is Mount Merapi located in Java Island and has erupted on October 26, 2010. Lava flow from eruption that flows will affect the land cover around the area, so there will be changes in land cover pre and post eruption of Mount Merapi. Significant ground level changes (deformations) are also one of the effects of unstable magma movements under the earth's surface during eruptions.In this study used two methods namely DInSAR and Supervised classification. Both methods are used to determine the changes of deformation and land cover pre and post eruption using ALOS PALSAR, Sentinel-1, Landsat 5 and Landsat 8. The correlation result of deformation change and land cover is combined with the data of Disaster Prone Areas, so that the correlation to the determination Disaster-prone areas.This study resulted in the change of pre and post-eruption deformation by 1.87 cm / th to 30.56 cm / year and volumetric changes of 122,980,109.9 tons. Land cover change of 53.46% of the total area of research area of 97,958.155 Ha. The correlation of deformation change and land cover is based on the change of crater with 3 levels ie: low, medium and high, so that the correlation is obtained by 95% which is a combination of medium and high level. Thus, it can be concluded that the deformation changes correlate to changes in land cover.The correlation of deformation change and land cover to the determination of KRB is divided into 3 namely: low, medium and high. In KRB I the correlation of 98.97%, KRB II of 98.87% and KRB III of 99.28% which is a combination of medium and high level. The conclusions obtained from this study are changes in deformation and land cover affect the determination of Disaster Prone Areas.This research is expected to provide information about the change of deformation and land cover pre and post eruption of Mount Merapi, and provide information in determination of Mount Merapi Disaster Prone Area based on deformation change and land cover change.Keywords : DInSAR, Disaster Prone Areas, Land Cover and Supervised

PEMETAAN KERENTANAN BENCANA GUNUNG BROMO DENGAN CITRA SENTINEL-1 MENGGUNAKAN METODE INTERFEROMETRIC SYNTHETIC APERTURE RADAR (InSAR) Adito Maulana; Yudo Prasetyo; Arwan Putra Wijaya
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 6, Nomor 3, Tahun 2017
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1207.672 KB)

ABSTRAK Erupsi gunung berapi adalah bencana alam yang menghasilkan dampak luas terhadap daerah terkena dampak bencana. Kerugian yang dialami dari erupsi gunung berapi tidak sedikit. Ancaman akibat erupsi gunung berapi tersebut dapat diminimalisir dengan pembuatan peta kerentanan bencana pada daerah yang rawan terjadi erupsi gunung berapi. Gunung Bromo merupakan gunung berapi yang masih aktif dan terkenal sebagai salah satu destinasi wisata terbaik di Indonesia. Peta kerentanan bencana Gunung Bromo sangat diperlukan untuk meminimalisir kerugian yang dapat terjadi di daerah wisata tersebut. Pemetaan kerentanan bencana Gunung Bromo ini menggunakan teknologi pengindraan jauh dan SIG (sistem informasi geografis). Peta kerentanan dibuat dengan menggunakan parameter kerentanan sosial dan lingkungan yang mengacu pada PERKA BNPB no.2 tahun 2012. Parameter kerentanan digabung lalu dilakukan proses skor dan pembobotan untuk menghasilkan peta kerentanan bencana. Teknologi pengindraan jauh menggunakan citra Sentinel-1 untuk mendapatkan pola aliran lava dari hasil digital elevation model (DEM) yang diperoleh dari proses InSAR. Citra Landsat-8 digunakan untuk mendapatkan tutupan lahan dengan klasifikasi Supervised Maximum Likelihood. Data aliran lava dan tutupan lahan di-overlay untuk menjadi peta kawasan rawan bencana Gunung Bromo. Penelitian ini menghasilkan peta dengan informasi tingkat kerentanan bencana Gunung Bromo. Tingkat kerentanan rendah seluas 4346,009 hektar (86,018%), tingkat sedang 694,920 hektar (13,754%) dan tingkat tinggi seluas 11,528 hektar (0,228%). Dampak erupsi Gunung Bromo dengan aliran lava dengan radius 25, 50 dan 75 meter tutupan lahan yang paling luas terkena lava erupsi adalah pasir coklat dengan presentase terkena aliran lava dibandingkan dengan tutupan lahan lain mencapai 30%. Kawasan rawan bencana yang paling luas terkena dampak pada radius 0,3 – 2,5 kilometer adalah pasir putih dan radius 2,5 – 5 kilometer adalah pasir coklat. Keandalan peta kerentanan bencana Gunung Bromo dengan acuan penelitian referensi berada pada tingkat andal karena parameter yang digunakan sudah disesuaikan dengan keadaan pada Gunung Bromo yang jarang terdapat pemukiman hingga radius 5 kilometer. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi kepada warga, wisatawan dan pemerintah setempat mengenai tingkat kerentanan Gunung Bromo sehingga dapat menjadi referensi untuk meningkatkan kesiapan dan kewaspadaan dalam menghadapi ancaman erupsi Gunung Bromo.Kata Kunci : Gunung Bromo, InSAR, Kerentanan Bencana, Parameter, Supervised ABSTRACT Volcanic eruptions is a natural disaster that produces a wide impact on disaster affected areas.The losses suffered from volcanic eruption are not small. The threat of volcanic eruption can be minimized by making disaster vulnerability maps in areas prone to volcanic eruption. Mount Bromo is a volcano that still active and famous as one of the best tourist destinations in Indonesia. Vulnerability disaster map of Mount Bromo is needed to minimize the losses that can occur in the tourist area of Mount Bromo. The vulnerability disaster mapping of Mount Bromo using GIS (geographic information system). The vulnerability map is created using vulnerability parameters of social and enviromental that refers to PERKA BNPB no.2 year 2012. The vulnerability parameters are combined and weighted to produce disaster vulnerability maps. Remote sensing technology using Sentinel-1 imagery to obtain lava flow pattern form digital elevation model (DEM) that obtained from InSAR process. Landsat-8 imagery used to obtain land cover with Supervised Maximum Likelihood classification. Lava flow and land cover data overlay to become a disaster prone map area of Mount Bromo. This research produces maps with information of vulnerability level of Mount Bromo. Low vurnerability area of 4346,009 hectare (86,018%), medium area of 694,920 hectare (13,754%) and high level area of 11,528 hectare (0,228%). The impact of eruption of Mount Bromo with lava flows with radius of 25, 50 and 75 meters of the most exposed land cover with lava eruption is brown sand with percentage of exposed lava flow compared with other land cover reaches 30%. The most disaster-prone areas affected by a radius of 0,3 – 2,5 kilometers are white sand and for a radius 2,5 -5 kilometers is brown sand. reliability of the vulnerability map of Mount Bromo disaster with reference research at a good reliable level because the parameters used are adjusted to the condition on Mount Bromo which is rarely settled up to a radius of 5 kilometers. This research is expected to provide information to the citizens, tourists and local goverment regarding the vulnerability of Mount Bromo so that it can be a reference to improve the readiness and alertness in facing threat of eruption at Mount Bromo.Keywords: InSAR, Mount Bromo, Parameters, Supervised, Vulnerability Disaster

ANALISIS PERUBAHAN KERAPATAN HUTAN MENGGUNAKAN METODE NDVI DAN EVI PADA CITRA SATELIT LANDSAT 8 TAHUN 2013 DAN 2016 (Area Studi : Kabupaten Semarang) Nanang Noviantoro Prasetyo; Bandi Sasmito; Yudo Prasetyo
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 6, Nomor 3, Tahun 2017
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (870.284 KB)

ABSTRAK Hutan pada dasarnya memiliki peranan penting sebagai penyangga bagi sistem kehidupan, beberapa diantaranya sebagai penyimpan cadangan air dan oksigen. Dengan peningkatan yang pesat pada pembangunan menyebabkan terdegradasinya areal hutan. Kerusakan hutan dalam jangka panjang akan mengakibatkan terganggunya ekosistem hutan dan kehidupan yang ada di sekitarnya.Pemantauan hutan secara berkala perlu dilakukan untuk menghindari terjadinya degradasi hutan. Metode yang bisa dilakukan dalam pemantauan hutan diantaranya dengan memanfaatkan teknologi pengindraan jauh. Teknologi pengindraan jauh dapat memberi solusi untuk pemantauan hutan skala luas, salah satunya dengan memanfaatkan sensor multispektral pada citra satelit Landsat 8 dengan berbagai macam algoritma pemprosesan indeks vegetasi.Penelitian ini menggunakan algoritma NDVI (Normalize Difference Vegetation Index) dan EVI (Enhanched Vegetation Index) untuk melakukan pemantauan perubahan hutan di Kabupaten Semarang. Metode yang dilakukan yaitu pemrosesan NDVI dan EVI pada citra Landsat 8, selanjutnya mengklasifikasikan kawasan hutan yang ada di Kabupaten Semarang dengan menggunakan metode supervised dengan algoritma maximum likelihood, langkah selanjutnya yaitu mengoverlay antara kawasan hutan dengan hasil dari proses NDVI dan EVI.Dari hasil overlay tersebut didapatkan luasan kerapatan hutan tinggi di Kabupaten Semarang pada tahun 2013 sebesar 25.418,4 Ha untuk NDVI dan 15.149,3 Ha untuk EVI, lalu pada tahun 2016 sebesar 26.677,7 Ha untuk NDVI dan 23.431 Ha untuk EVI. Berdasarkan uji ketelitian yang dilakukan dengan menggunakan metode survei ubinan didapatkan hasil ketelitian NDVI 53,33% dan EVI 80%. Hasil akhir dari pengolahan didapatkan peta kerapatan Hutan NDVI dan EVI yang dapat digunakan sebagai pemantauan areal hutan yang ada di Kabupaten Semarang.Kata Kunci : EVI, Hutan, NDVI, Pengindraan Jauh. ABSTRACT Forests basically have an important role as a buffer for the living system, some of them as a reservoir of water and oxygen. With the rapid rise in development leads to the degradation of forest areas.Long-term forest destruction will lead to disruption of forest ecosystems and the surrounding life. Periodic monitoring of forests needs to be done to avoid forest degradation. Methods that can be done in monitoring the forest include by utilizing remote sensing technology. Remote sensing technology can provide solutions for large-scale forest monitoring, one of them by utilizing multispectral sensors on Landsat 8 satellite images with a variety of vegetation index processing algorithms.This research uses NDVI (Normalize Difference Vegetation Index) and EVI (Enhanched Vegetation Index) algorithm to monitor the change of forest in Semarang regency. The method that is done is processing of NDVI and EVI in Landsat 8 image, then classify the forest area in Semarang Regency by using supervised method with maximum likelihood algorithm, the next step is to cover the forest area with the result of NDVI and EVI process.From the results of the overlay is obtained high forest density in Semarang regency in the year 2013 for 25,418.4 Ha for NDVI and 15.149.3 Ha for EVI, then in 2016 amounted to 26.677.7 Ha for NDVI and 23431 Ha for EVI.Based on the accuracy test conducted by using the ubinan survey method obtained the results of NDVI accuracy 53,33% and EVI 80%. The final results of the processing obtained density maps of Forest NDVI and EVI that can be used as monitoring of existing forest area in Semarang regency.Keyword : EVI, Forest, NDVI, Remote Sensing.

VERIFIKASI PENARIKAN GARIS BATAS PROVINSI KALIMANTAN BARAT, KALIMANTAN TENGAH, DAN KALIMANTAN TIMUR SESUAI DENGAN PERMENDAGRI NO. 76 TAHUN 2012 MENGGUNAKAN METODE KARTOMETRIK Aulia Imania Sukma; Bambang Sudarsono; Fauzi Janu Amarrohman
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 6, Nomor 3, Tahun 2017
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1231.913 KB)

ABSTRAK Indonesia merupakan negara kepulauan terbesar dengan pembagian wilayah terdiri dari 34 Provinsi, 397 Kabupaten dan 98 Kota, dengan total pembagian segmen batas daerah sebesar 966 segmen batas, yaitu terdiri dari 215 segmen definitive, 384 segmen yang sudah dilakukan pelacakan dan pengukuran, serta 367 segmen yang belum dilakukan pelacakan. Permasalahan batas daerah muncul salah satunya dikarenakan konflik yang dapat berujung menuju sengketa. Kesalahan dan tidak akuratnya gambar garis batas wilayah di peta berpotensi menimbukan sengketa posisional antar daerah yang berbatasan (Adler, 1995).Salah satu permasalahan terkait penegasan batas daerah adalah pada kasus perselisihan sengketa batas antara Provinsi Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, dan Kalimantan Timur, sengketa ini berada pada batas yang membatasi ketiga wilayah tersebut (simpul batas), yang membatasi 3 Kabupaten yang berbeda mewakili tiap provinsi yaitu Kabupaten Murung Raya Provinsi Kalimantan Tengah, Kabupaten Kapuas Hulu Provinsi Kalimantan Barat, dan Kabupaten Mahakam Ulu Provinsi Kalimantan Timur. Dalam penetapan simpul batas berpedoman pada Permendagri No. 76 tahun 2012. Peletakkan titik simpul batas dan penarikan garis batas dilakukan dari segi aspek teknis dengan menggunakan metode kartometrik. Data yang digunakan dalam penelitian berupa, peta RBI digital skala 1:50.000, dan DEM SRTM.Menurut hasil penelitian, terdapat dua titik simpul batas yang diletakkan sesuai dengan metode kartometrik yang pertama adalah pada Gunung Liang Tanjung, dan yang ke dua adalah dengan mengikuti garis batas sesuai peta lampiran UU No. 2 tahun 2013. Kata Kunci : Metode Kartometrik, Simpul Batas, Sengketa Wilayah, Aspek Teknis. ABSTRACT Indonesia is the largest archipelagic country with a division of 34 Provinces, 397 Districts and 98 Cities, indeed the divisions insist of 966 border segments, consisting with 215 definitive segments, 384 tracked and measured segments, and 367 unidentified segments. Regional boundary issues caused conflict that could possibly take the lead into sort of disputess. According to an inacurate the delineation on map caused positional dispute between the borderline areas (Adler, 1995). One of the problems related to the affirmation of regional borders is in the case of a dispute over the boundary disputes between West Kalimantan, Central Kalimantan and East Kalimantan provinces, this dispute lies within the boundary limiting the three regions (boundary node), which are divide into 3 different districts that representing each provinces, Murung Raya District, Central Kalimantan Province; Kapuas Hulu District, West Kalimantan Province; and Mahakam Ulu District, East Kalimantan Province. Permendagri No. 76 tahun 2012 in charge on precept of boundary making. Boundary position of point and delineation, takes charge from the point of view off technical aspect which is used kartometrik method. The data that used in this study are RBI digital map with scale 1 :50.000, and DEM SRTM and kartometrik method. According to the study, there are two alternative boundaries based on kartometrik methods. First, take a place in Liang Tanjung Mountain, and the second is attached to UU No. 2 tahun 2013. Keywords: Kartometrik Method, Boundary Node, Territory’s Dispute, Technical Aspect.

PENENTUAN NILAI EKONOMI KEBERADAAN DAN NILAI PENGGUNAAN LANGSUNG KAWASAN UNTUK PEMBUATAN PETA ZONA NILAI EKONOMI KAWASAN DAN PETA UTILITAS MENGGUNAKAN SIG (Studi Kasus : Kawasan KRKB Gembira Loka, Kota Yogyakarta) Fryda Arlina Mahardika; Sawitri Subiyanto; Fauzi Janu Amarrohman
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 6, Nomor 3, Tahun 2017
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1095.55 KB)

ABSTRAK Yogyakarta adalah salah satu daerah istimewa di Indonesia yang terkenal secara nasional maupun internasional sebagai salah satu kota tujuan wisata andalan. Beragamnya jenis wisata yang disuguhkan menjadikan kesungguhan dalam kelestarian alam dan lingkungan untuk peningkatan kunjungan wisatawan baik domestik maupun mancanegara di Yogyakarta. Salah satunya adalah Gembira Loka yang mempunyai daya tarik tersendiri bagi wisatawan yang berkunjung. Berdasarkan hal tersebut maka diperlukan suatu peta Zona Nilai Ekonomi Kawasan (ZNEK) pada lokasi ini untuk mengetahui nilai ekonomi dan Willingness To Pay atau keinginan pengunjung untuk membayar dimana akan mempengaruhi nilai kemanfaatan lokasi wisata tersebut bagi masyarakat dari adanya kawasan tersebut.Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah melakukan regresi linear berganda kemudian perhitungan dengan perangkat lunak Maple 17 dengan menggunakan data TCM (Travel Cost Method) sebanyak 100 sampel untuk menentukan nilai penggunaan langsung (DUV) dan data CVM (Contingent Valuation Method) sebanyak 100 sampel untuk menentukan nilai keberadaan (EV) sehingga dapat digunakan untuk pembuatan Peta Zona Nilai Ekonomi Kawasan. Selanjutnya dilakukan survei toponimi untuk pembuatan Peta Utilitas.Berdasarkan pengolahan dan perhitungan data yang sudah dilakukan, diperoleh nilai ekonomi kawasan dengan nilai surplus konsumen sebesar 4.588.171,- dan nilai WTP sebesar Rp. 49.198,- untuk CVM sehingga diperoleh nilai ekonomi total Gembira Loka sebesar Rp. 7.629.736.883.720,-. Kata Kunci : Yogyakarta, Gembira Loka, Travel Cost Method, Contingent Valuation Method, Zona Nilai Ekonomi Kawasan ABSTRACT Yogyakarta is a special region in Indonesia which is worldwide famous as one of Indonesia’s best destination. The rich variety of tourism spots provides by Yogyakarta making protection of the nature and the enviroment itself become very important. One of them is the Gembira Loka which has a special attraction for the tourists who visit. . Thus, economic value area zone map (ZNEK) and analysis of willingness to pay value are strongly needed, which will shown the tourism spot effect to the society, especially the people in the tourism spot’s area. The method used in this research is done using multiple linear regression and calculation using software Maple 17 to gain direct use value (DUV) by 100 sample TCM (Travel Cost Method) and existence value (EV) by 100 sample CVM (Contingent Valuation Method) so it can be used for making of economic value area zone map (ZNEK). And then, toponimi survey for making utiliy map. According to the analysis which have been done, the result of the economic area value with consumer surplus is Rp. 4.588.171, - and the WTP is Rp. 49.198, - to CVM, thus the total economic value of Gembiraloka is Rp. 7.629.736.883.720, -. Keywords: Yogyakarta, Gembira Loka, Travel Cost Method, Contingent Valuation Method, Economic Value Area Zone

ANALISIS OPTIMALISASI RUTE PEMADAM KEBAKARAN BERDASARKAN AREA CAKUPAN PIPA HIDRAN DI KOTA SEMARANG Dewi Shinta Septifany; Arief Laila Nugraha; Moehammad Awaluddin
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 6, Nomor 3, Tahun 2017
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (989.301 KB)

ABSTRAKKebakaran adalah salah satu musibah yang disebabkan oleh manusia yang disengaja ataupun yang tidak sengaja. Kebakaran yang besar dapat melahap benda yang ada disekitarnya dengan cepat sehingga mengalami kerugian yang besar pula bagi yang mengalaminya. Disini akan dibutuhkan jasa pemadam kebakaran untuk mengurangi risiko kebakaran yang akan berkelanjutan jika tidak langsung ditanggapi. Untuk menuju ke lokasi kebakaran, pemadam kebakaran harus dengan cepat agar situasi tidak semakin parah. Dalam penelitian ini akan diberikan estimasi antara 5-10 menit untuk menuju ke lokasi kejadian dari pos pemadam kebakaran dan disesuaikan dengan posisi letak pipa hidran yang ada di Kota Semarang. Dalam masalah ini dibutuhkan rute optimasi untuk pemadam kebakaran menuju lokasi tersebut.Aplikasi yang digunakan untuk membuat jalur pemadam kebakaran ini menggunakan Sistem Informasi Geospasial. Yaitu dengan menggunakan sistem basis data PostgreSQL, di dalamnya terdapat sintaks SQL yang berfungsi sebagai routing (static source dan destination) yaitu pgRouting. Dalam pgRouting terdapat algoritma yang dapat mencari rute terpendek. Penelitian ini menggunakan algoritma Dijkstra dan algoritma A-star. Untuk mengaktifkan fungsi routing pada PostgreSQL, diperlukan instalasi spatial extension PostGIS. Selanjutnya mengaktifkan fields yang diperlukan dalam operasi routing diantaranya source, target, length, topology, dan index. Setelah semua berhasil diaktifkan, kemudian memasukkan fungsi SQL query dalam SQL editor untuk mengimplementasikan fungsi shortest path dengan memperhatikan node source dan node target untuk kemudian di execute.Hasil penelitian didapatkan bahwa terdapat daerah yang tidak masuk kedalam radius penanganan kantor pemadam kebakaran di Kota Semarang karena lokasi pemadam yang kurang menyebar dan jumlah yang kurang. Untuk area yang diluar jangkauan pemadam kebakaran, memerlukan waktu untuk sampai di lokasi bencana lebih dari 10 menit yang mana waktu tersebut terlalu lama untuk penanganan kebakaran. Dari hasil pencarian rute optimalisasi menggunakan PostgreSQL, rute tersebut dapat digunakan sebagai gambaran jalur yang akan dilewati nantinya.Kata Kunci : Algoritma Dijkstra, Algoritma A- star, Jalur Optimasi, Pemadam Kebakaran, pgRouting. ABSTRACTFire is one of the calamities caused by intentional or unintentional human. Large fires can devour the objects around them quickly so as to suffer huge losses for those who experience it. This situation will be required fire fighters to reduce the risk of fire that will be sustainable if not directly addressed. To get to the location of the fire, the firefighters should be quick to prevent the situation from getting worse. In this research will be given an estimation between 5-10 minutes to go to the location of the incident from the fire station and adjusted to the position of the location of hydrant pipes in Semarang City. In this case it takes an optimization route for firefighters to that location.Applications used to create this fire route using Geospatial Information Systems. That is by using PostgreSQL database system, in which there is SQL syntax that serves as routing (static source and destination) is pgRouting. In pgRouting there is an algorithm that can find the shortest route. This research using Dijkstra algorithm and A-star algorithm. To enable routing functions in PostgreSQL, requires the installation of PostGIS spatial extensions. Furthermore, enable the required fields in the routing operations such as source, target, length, topology, and index. After those required fields succesfully activated, insert the SQL query in the SQL editor to implement the function of the shortest path by taking notice into the node source and the node target to be executed later on.The result of the research shows that there is an area that does not enter into the radius of fire station handling in Semarang City because the location of fire station extinguisher is less spread and the number less. For areas that are outside the range of firefighters, it may take up to 10 minutes to reach the location where it takes too long to handle the fire. From the search results optimization route using PostgreSQL, the route can be used as an overview of the path that will be passed later.Keywords: Dijkstra Algorithm, A-star Algorithm, , Optimazion Routes, Firefighters, pgRouting.

ANALISIS KORELASI SPASIAL DAMPAK PENURUNAN MUKA TANAH TERHADAP BANJIR DI JAKARTA UTARA Zainab Ramadhanis; Yudo Prasetyo; Bambang Darmo Yuwono
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 6, Nomor 3, Tahun 2017
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (779.439 KB)

ABSTRAKMeningkatnya jumlah penduduk di Jakarta Utara memaksa pemerintah untuk menambah lahan melalui reklamasi. Reklamasi dilakukan untuk memenuhi kebutuhan lahan permukiman dan dapat meningkatkan pendapatan ekonomi Pemerintah Daerah. Banyaknya gedung-gedung pencakar langit, pengambilan air tanah secara terus menerus dan jenis tanah Jakarta yang sebagian besar adalah alluvial menjadi beberapa faktor penyebab penurunan muka tanah, dikutip dari Kompas (2016) laju penurunan muka tanah di Jakarta meningkat dari 5-6 cm menjadi 10-11 cm per tahun. Penurunan muka tanah yang terjadi di Jakarta menyebabkan berbagai macam masalah yang serius, salah satunya adalah banjirDalam penelitian ini menggunakan Citra Sentinel-1A pada tahun 2015 dan 2016 untuk mengetahui penurunan muka tanah yang terjadi di Jakarta Utara dengan menggunakan metode DInSAR. Kemudian, untuk mengetahui zona ancaman banjir di Jakarta Utara, menggunakan metode pembobotan yang mengacu pada pada Katalog Metodologi Penyusunan Peta Geo Hazard Berbasis GIS karya Endro Santoso dari Badan Meterologi dan Geofisika dengan parameter berupa curah hujan, ketinggian, zona banjir dan tata guna lahan.Hasil dari metode DInSAR, penurunan muka tanah terjadi di empat dari enam kecamatan dengan besar -0,18 cm/tahun sampai dengan -2,45 cm/tahun dimana 61% penurunan muka tanah terjadi pada kawasan terbangun, 25% terjadi di kawasan tidak terbangun dan 14% terjadi kawasan sekitar perairan. Kemudian, hasil dari metode pembobotan adalah 82% dari wilayah Jakarta Utara merupakan zona banjir ancaman tinggi, 15% merupakan zona banjir ancaman sedang dan 3% merupakan zona banjir ancaman rendah. 81% zona ancaman banjir terdiri dari kawasan terbangun, 12% terdiri dari kawasan tidak terbangun dan 7% terdiri dari kawasan perairan. Selanjutnya, korelasi penurunan muka tanah terhadap banjir dibagi menjadi tiga tingkat kesesuaian, yaitu tinggi sebesar 74%, sedang sebesar 22% dan rendah sebesar 4%. 77% wilayah yang terdeteksi adanya korelasi penurunan muka tanah terhadap banjir merupakan kawasan terbangun, 17% merupakan kawasan tidak terbangun dan 6% merupakan kawasan perairan.Harapannya, penelitian ini dapat memberikan informasi mengenai penurunan muka tanah dan zona ancaman banjir di Jakarta Utara. Hal ini, dapat digunakan sebagai bahan kajian untuk perencanaan tata kota yang lebih baik.Kata Kunci : Banjir, DInSAR, Korelasi, Pembobotan, Penurunan Muka Tanah ABSTRACTThe population growth in North Jakarta forces the Government to enhance the land by reclamation. Reclamation was done to fulfill the settlement needs and to increase the economic revenues of Local Government, so that a lot of skyscrapers were built. A lot of skyscrapers, taking groundwater continuously and geological structure of Jakarta which most of it is alluvial become the factors cause land subsidence. Quoted from Kompas (2016), land subsidence rate in Jakarta is increasing from 5-6 cm to 10-11 cm a year. Land subsidence causes some serious problems, one of them is flood.This research used Sentinel-1A image in 2015 and 2016 to know the land subsidence rate in North Jakarta by using DInSAR method. Then, in order to know the flood threat zone in North Jakarta, used scoring method which referred to the Catalogue of Geo Hazard Map Methodology Based on GIS by Endro Santoso from Indonesian Agency for Meteorological, Climatological and Geophysics with parameters of rainfall, topographic height, flood zone and land use.The result of DInSAR method, prove that land subsidence occurred in four of out six sub-districts with the rate of to -0,18 cm/year to -2,5 cm/year which 61% of the land subsidence occurred in a well-built area, 25% occurred in a non-built area and 14% occurred at around the waters area. The result of scoring method is 82% of North Jakarta area is high the flood threat zone, 15% is medium the flood threat zone and 3% is low the flood threat zone. 81% of the flood threat zone consist of the built area, 12% consist of non the built area and 7% consist of the waters area. Then, the correlation land subsidence to flood is divided into three levels, 74% for high correlation, 22% for medium correlation and 4% for low correlation. 77% of area which detected to have the correlation land subsidence to flood is well-built area, 17% is non-built area and 6% is waters area. Hopefully, this research can provide information about land subsidence and flood threat zone in North Jakarta. So that, it can be used for better urban planning.Keywords: Correlation, DInSAR, Flood, Land Subsidence, Scoring

ANALISIS PENGARUH PEMILIHAN PETA DASAR TERHADAP PENENTUAN BATAS PENGELOLAAN WILAYAH LAUT SECARA KARTOMETRIS (STUDI KASUS : KABUPATEN SUMENEP, JAWA TIMUR) Ajeng Kartika Nugraheni Syafitri; Moehammad Awaluddin; Fauzi Janu Amarrohman
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 6, Nomor 3, Tahun 2017
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1045.894 KB)

ABSTRAK Sesuai dengan UU No. 23 Tahun 2014 tentang Pemerintah Daerah, kabupaten/kota memiliki kewenangan penuh untuk mengelola wilayahnya. Hal ini menjadikan batas wilayah sebagai sesuatu yang penting. Ketentuan penetapan dan penegasan batas wilayah baik darat maupun laut telah diatur dalam Permendagri No. 76 Tahun 2012, termasuk mengatur mengenai peta dasar yang digunakan untuk menentukan batas pengelolaan wilayah laut. Pada wilayah kabupaten, peta dasar yang digunakan adalah Peta LPI. Namun belum semua wilayah di Indonesia mempunyai Peta LPI, sehingga perlu dikaji agar diketahui peta dasar yang dapat digunakan untuk penentuan batas pengelolaan wilayah laut sebagai alternatif dari Peta LPI.Peta dasar yang akan diolah dan dianalisis dalam penelitian ini adalah peta RBI, citra satelit Landsat 8, dan peta LPI. Pengolahan dengan metode kartometrik dengan penarikan batas antara Kabupaten Sumenep dan Pamekasan menggunakan garis ekuidistan. Adapun garis dasar yang digunakan adalah garis dasar normal, garis dasar lurus, dan garis penutup teluk. Pengolahan menggunakan software arcGIS, autocad, dan ENVI.Dari hasil pengolahan, diperoleh koordinat titik batas dan luas pengelolaan wilayah laut. Wilayah dalam penelitian ini dibagi menjadi tiga area untuk untuk mempermudah dalam perhitungan luas. Namun pada peta LPI hanya terdapat dua area karena pada area ketiga (Kepulauan Masalembu) belum terpetakan. Pada citra satelit secara keseluruhan 666.125,240 Ha dengan rincian luas area I sebesar 332.218,013 Ha; luas area II sebesar 253.719,973 Ha; dan luas area III sebesar 80.187,254 Ha. Pada peta RBI secara keseluruhan 759.487,316 Ha dengan rincian luas area I sebesar 333.848,076 Ha; luas area II sebesar 345.730,540 Ha; dan luas area III sebesar 79.908,700 Ha. Sedangkanpada peta LPI secara keseluruhan 608.340,895 Ha dengan rincian luas area I sebesar 333.958,828 Ha dan luas area II sebesar 274.382,067 Ha. Kata Kunci : Garis Ekuidistan, Kartometrik, Landsat 8, LPI, RBI ABSTRACT According to Law number 23 year 2014 about Regional Government, districts/regency have full authority to manage its territory. This Law makes boundary become an important thing. Rule about determination and affirmation of district boundaries both land and sea have been regulated in Permendagri number 76 year 2012, including regulate the base map that used to determine the maritime boundary. Determination boundary within district/regency coverage, base map used is the LPI Map. However, not all regions in Indonesia have LPI Map, so it’s important to do research in order to know the base map that can be used for the determination of maritime boundary as an alternative of LPI Map.The base maps to be processed and analyzed in this study are RBI map, Landsat 8 satellite images, and LPI map. Processing use cartometric method, and drawing boundary between Sumenep and Pamekasan regency using equidistant line. The base line used is the normal base line, straight base line, and bay closing line. Processing use arcGIS software, autocad, and ENVI. From the results of processing, obtained coordinates of boundary point and dimension of maritime boundary. The area in this study is divided into three areas to simplify the calculation of area. However on the LPI map there are only two areas because in the third area (Masalembu Islands) has not been mapped. Dimension of maritime boundary of satellite image overall 666.125,240 Ha with details of area I 332.218,013 Ha; area II 253.719,973 Ha; and area III 80.187,254 Ha. On the map of RBI as a whole 759.487,316 Ha with details of area I 333.848,076 Ha; area II 345.730,540 Ha; and area III 79.908,700 Ha. While on the LPI map in overall 608.340,895 Ha with details of area I 333.958,828 Ha and area II of 274.382,067 Ha.Keywords: Equidistant Line, Cartometric, Landsat 8, LPI, RBI

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
-

Editorial Address
-

Location
Kota semarang,

Jawa tengah

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name -

Contact Email -

Phone -

Journal Mail Official -

Editorial Address -

Location Kota semarang, Jawa tengah INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
-

Editorial Address
-

Location
Kota semarang,

Jawa tengah

INDONESIA