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 semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
Jurnal Geodesi Undip
Published by Universitas Diponegoro
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science,
Earth & Planetary Sciences
Jurnal Geodesi Undip adalah media publikasi, komunikasi dan pengembangan hasil karya ilmiah lulusan Program S1 Teknik Geodesi Fakultas Teknik Universitas Diponegoro.
Arjuna Subject : -
Articles 839 Documents
 52   53   54   55   56 
VERIFIKASI BATAS WILAYAH ANTARA KABUPATEN SUKOHARJO DAN KABUPATEN KARANGANYAR Pamungkas, Guntur Bagus; Sudarsono, Bambang; Kahar, Sutomo
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (766.892 KB)

Abstract

ABSTRAKPermasalahan batas daerah merupakan masalah yang sangat kompleks dan akan selalu menimbulkan konflik apabila tidak ditangani secara baik. Permasalahan batas daerah ini erat kaitannya dengan potensi Sumber Daya Alam maupun Sumber Daya Manusia, jumlah penduduk yang semakin bertambah sementara luas tanah atau daerah tidak akan bertambah.Dalam penelitian ini telah dilakukan pengkajian penentuan titik-titik koordinat Pilar Batas Antara / PBA wilayah Kabupaten Sukoharjo dan Kabupaten Karanganyar yang mengkomparasi dari titik referensi orde-2 ke titik referensi orde-1 menggunakan GPS Geodetic Spectra Precision EPOCH-10 sebagai alat pengukuran, dengan menggunakan metode pengukuran Single-Frecuency (L1).Secara umum, batas dapat diartikan sebagai pemisah antara dua bidang, dua ruang, dua daerah, dan sebagainya. Batas-batas tersebut harus bisa divisualisasikan secara nyata sehingga perlu diberi tanda, yaitu tanda batas. Sesuai Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 76 Tahun 2012 (yang sebelumnya Permendagri no.1 tahun 2006) tentang Pedoman Penegasan Batas Daerah bahwa dalam rangka penentuan batas daerah secara pasti di lapangan sesuai dengan undang-undang tentang pembentukan daerah, perlu dilakukan penegasan batas daerah secara sistematis dan terkoordinasi. Sehingga terjadi perubahan koordinat Pilar Batas Antara (PBA) wilayah Kabupaten Sukoharjo dan Kabupaten Karanganyar. Dari hasil perbandingan pengukuran dengan ikatan orde-2 dan pengukuran dengan ikatan orde-1 terdapat perbedaan antara perbandingan kedua pengukuran tersebut.Kata Kunci : Batas Daerah, Single-Frecuency, Permendagri ABSTRACTProblems of the region is a very complex problem and will always cause conflict if not handled properly. Problems of the region is closely related with the potential of natural resources and human resources, a population that is growing while the land area or areas will not be incremented.In this research has been carried out studies on the determination of the coordinates of the points cornerstones of  border betweenthe Sukoharjo Regency and from the Karanganyar Regency reference point a-2 to order-1 reference point using GPS Points Spectra Precision EPOCH-10 as a tool of measurement, measurement method using Single-Frecuency (L1).Generally, the limit can be defined as separation between the two fields, the two spaces, the two regions, and so on. Those limits have to be visualized in real so it needs to be given a sign, that sign limits. According to regulation of the Minister of Internal Affairs Number 76 in 2012 (formerly Permendagri No. 1 of 2006) about the guideline Assertion that Area in order to Limit the determination of limits for certain areas in the field in accordance with the law on the formation of regions, regional limit affirmation needs to be done in a systematic and coordinated.So that happens changes the coordinates of the boundary between Pillars (PBA) is locality Sukoharjo Regency and Karanganyar Regency. From the results of the comparison measurements with a bond order 2 and measurements with bond order 1-there is a difference between the comparison of both such measurement.Key Words :  Boundary Areas, Single-Frecuency, Permendagri
PENENTUAN LOKASI POTENSIAL PENGEMBANGAN KAWASAN INDUSTRI MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DI KABUPATEN SUKOHARJO Albertus Indra Bagus Cahyadi; Andri Suprayogi; Fauzi Janu Amarrohman
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 7, Nomor 1, Tahun 2018
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (508.659 KB)

Abstract

ABSTRAK           Kabupaten Sukoharjo memiliki kelebihan untuk dapat dijadikan model pembangunan kawasan industri. Hal ini, dikarenakan letak wilayahnya yang berada dekat dengan Kota Solo dan termasuk wilayah yang strategis dan fungsional untuk mendirikan sebuah kawasan industri. Untuk mendorong pertumbuhan sektor industri agar menjadi lebih terarah, terpadu dan memberikan hasil guna yang lebih optimal, maka dibutuhkan pengembangan kawasan industri. Pengembangan kawasan industri merupakan kategori aspek spasial yang mana diperlukan sebuah metode untuk menyajikannya. Salah satu metode yang digunakan adalah Sistem Informasi Geografis (SIG). SIG merupakan langkah yang tepat dalam menyajikan aspek spasial (keruangan). Dalam hal ini SIG mempunyai manfaat yang dapat digunakan untuk mengetahui tingkat potensi lahan pengembangan kawasan industri di Kabupaten Sukoharjo. Kawasan industri yang diteliti merupakan semua jenis industri dengan luas minimal 20 ha dan masuk kedalam industri besar. Penelitian ini mempertimbangkan tujuh parameter untuk menunjang dalam pengembangan kawasan industri, yaitu kemiringan lereng, penggunaan lahan, jenis tanah, jarak lahan terhadap jalan utama, jarak lahan terhadap sungai, jarak lahan terhadap fasilitas umum serta aksesbilitas jalan terhadap lahan. Data tersebut kemudian diidentifikasi dengan menggunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Process) untuk menunjukkan besar bobot yang mempengaruhi untuk masing-masing parameter. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah peta potensi lahan untuk kawasan indusrtri. Tingkat potensi lahpan untuk pengembangan kawasan industri di Kabupaten Sukoharjo dibagi menjadi lima kelas, yaitu sangat sesuai (S1) sebesar 2,176 %, cukup sesuai (S2) sebesar 18,382  %, sesuai marginal sebesar (S3) 48,715 %, tidak sesuai pada saat ini (N1) sebesar 29,343 % dan 1,384 % untuk tidak sesuai permanen (N2). Dari hasil analisis, diperoleh peta potensi lahan baru untuk dikembangkan sebagai kawasan industri selain kawasan RTRW di Kabupaten Sukoharjo seluas 450,887 ha. Kata Kunci: AHP, Kabupaten Sukoharjo, Potensi Lahan Industri, SIG                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 ABSTRACT           Sukoharjo District has advantages to be used as a model of industrial estate development. This is due to the location of its territory which is close to Solo City and includes a strategic and functional area to establish an industrial estate. To encourage the growth of industrial sector to become more focused, integrated and provide more optimal results, it is necessary to develop industrial estate. Industrial estate development is a spatial aspect category which requires a method to present it. One of the methods used is Geographic Information System (GIS). GIS is an appropriate step in presenting the spatial aspect. In this case GIS has benefits that can be used to determine the level of potential land for industrial development in Sukoharjo District. The industrial areas studied are all types of industries with a minimum area of 20 ha and entered into large industries. This study considers seven parameters to support in the development of industrial estate, ie slope, land use, soil type, land distance to main road, distance of land to river, distance of land to public facilities and road accessibility to land. The data is then identified using the AHP (Analytical Hierarchy Process) method to show the magnitude of the weights that affect for each parameter. The results obtained from this research are land potential map for industrial area. The level of land potential for industrial estate development in Sukoharjo Regency is divided into five classes, which is very suitable (S1) of 2,176 %, quite appropriate (S2) of 18,382 %, marginally equal (S3) 48,715 %, not appropriate at this time (N1) of 29,343 % and 1,384 % for permanent non-conformity (N2). From the analysis result, obtained a map of potential new land to be developed as an industrial area other than RTRW area in Sukoharjo Regency is 450,887 hectar. Keywords : AHP, Sukoharjo District, Industrial Land Potential, SIG
ANALISIS KESESUAIAN PENGGUNAAN LAHAN TERHADAP RENCANA TATA RUANG/WILAYAH DI KECAMATAN KUTOARJO MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS Fauzi Iskandar; Moehammad Awaluddin; Bambang Darmo Yuwono
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 5, Nomor 1, Tahun 2016
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (734.88 KB)

Abstract

ABSTRAKRuang adalah wadah yang meliputi ruang darat, ruang laut, dan ruang udara, termasuk ruang didalam bumi sebagai satu kesatuan wilayah, tempat manusia dan makhluk lain hidup, melakukan kegiatan, dan memelihara kelangsungan hidupnya. Keberadaan ruang yang terbatas dan pemahaman masyarakat yang berkembang terhadap pentingnya penataan ruang sehingga diperlukan penyelenggaraan penataan ruang yang transparan, efektif, dan partisipatif agar terwujud ruang yang aman, nyaman, produktif, dan berkelanjutan. Untuk kepentingan pengendalian, dilakukan monitoring agar didapatkan kesesuaian penggunaan lahan yang baikPenelitian ini dilakukan dengan cara membuat peta penggunaan lahan yang bertujuan untuk melihat bagaimana keadaan di lapangan serta mebandingkannya dengan dengan peta perencanaan menggunakan Sistem Informasi Geografis. Hasil dari perbandingan peta perencanaan dan keadaan di lapangannya didapatkan kesesuaian penggunaan lahan.Berdasarkan hasil penelitian, 3.620,782 hektar (92,35%) merupakan lahan dengan klasifikasi sesuai, dan 299,995 hektar (7,65%) merupakan lahan dengan klasifikasi tidak sesuai.Kata Kunci : Kesesuaian, Penggunaan Lahan, Peta Perencanaan.ABSTRACTSpace is a container which includes land space, sea space and air space, including the space on the earth as a place for humans and other living creatures for live, doing activities and preserving their survival. Limited of existence space and grew up of people comprehension against spatial planning are required spatial planning that transparent, effective, and participatory. It will cause spatial planning in order to materialize the safe, comfortable, productive, and sustainable room. To get good suitability of land use, it is conducted a monitoring due to controlling purpose.This research is conducted by making a land use map which aims to see the circumstance on the grounds then comparing with the spatial planning maps of Geographic Information Systems. By comparing a spatial planning map and  an appearing of the ground,  it is obtained the land use suitability map.By the result of research, 3,620.782 hectare (92.35%) is land with suitable area classification, and 299.995 hectare (7.65%) is land with unsuitable area classification.Keyword : Land use, Planning Map, Suitability *) Penulis, Penanggungjawab
DESAIN PENGEMBANGAN APLIKASI PEROLEHAN SUARA HASIL PEMLIHAN UMUM 2019 MENGGUNAKAN WEBGIS (STUDI KASUS : KECAMATAN DEMAK, KABUPATEN DEMAK ) Rizqi Umi Rahmawati; Arief Laila Nugraha; Andri Suprayogi
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 8, Nomor 4, Tahun 2019
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (726.901 KB)

Abstract

Pemilihan umum adalah proses memilih orang untuk mengisi jabatan-jabatan politik tertentu. Pemilihan umum dilakukan dengan memberikan suara pada tempat pemungutan suara. Tempat pemungutan suara atau biasa disebut dengan TPS adalah tempat pemilih memberi suara dan mengisi surat suara mereka dalam pemilihan umum. Jumlah seluruh kelurahan/ desa di Kecamatan Demak yaitu 19 daerah, sehingga dibutuhkan suatu tahapan yang memakan waktu lama dalam pelaksanaanya. Banyak penduduk yang hanya mengerti hasil akhir pemilu namun tidak mengerti hasil pemilu setiap TPS dan posisi TPS tersebut. Hal ini membutuhkan suatu sistem untuk menentukan informasi mengenai hasil perolehan suara pada setiap TPS beserta posisi TPSnya yang disebut Sistem Informasi Geografis (SIG).Data yang diambil berasal dari data perhitungan langsung, sehingga aplikasi yang dibuat peneliti memberikan informasi lebih jelas, lengkap, dan bersifat umum, sehingga dapat diakses oleh siapapun dan informasi mengenai hasil pemilu dapat tersosialisasikan dengan baik. Peneliti memanfaatkan sistem informasi geografis berbasis web untuk memetakan hasil pemilu 2019 dengan studi kasus di 10 desa/ kelurahan dengan penduduk yang memiliki hak pilih paling banyak di  Kecamatan Demak. Peneliti menggunakan software Carto dengan basis data Mysql. Website ini terdapat informasi mengenai persebaran TPS dan visualisasinya serta hasil pemilu serentak 2019 di Kecamatan Demak, Kabupaten Demak. Setelah dilakukan pengujian sistem didapatkan hasil bahwa website tersebut dapat diakses di  semua browser, dan pada pengujian usability menunjukkan efektivitas aplikasi mendapatkan nilai kepuasan 89,3% serta efisiensi mendapatkan nilai kepuasan 90,2%. Maka dapat dikatakan responden sangat puas dengan website. Kata Kunci : Carto, Mysql, SIG, TPS ABSTRACTElection is the process of choosing people to fill certain political positions. Elections are made by voting at the polling station. A polling station or commonly called a TPS is a place where voters vote and fill their ballots in general elections. The total number of Kelurahan / Desa in Demak Subdistrict is 19 regions, so we need a stage that takes a long time to implement. Many residents only understand the final election results but do not understand the election results for each polling station. This requires a system to determine information about candidates and parties submitted and the results of the majority of votes at each polling station and the position of the polling station.The data taken comes from direct calculation data, so that applications made by researchers provide clearer, more complete, and general information, so that it can be accessed by anyone and information about election results can be well socialized. Researchers used a web-based geographic information system to map the results of the 2019 elections with case studies in 10 villages with the most voting rights in Demak District. Researchers used Carto software with MySQL database.On this website there is information about the distribution of polling stations and its visualization as well as the results of the 2019 simultaneous elections in Demak District, Demak Regency. After testing the system, the results show that the website can be accessed in all browsers, and the usability test shows the effectiveness of applications to get a satisfaction rating of 89.3% and efficiency of getting a satisfaction rating of 90.2%. Then it can be said that respondents are very satisfied with the website.
DETEKSI PERUBAHAN GARIS PANTAI DENGAN METODE BILKO DAN AGSO (STUDI KASUS KAWASAN PANTAI SELATAN PROVINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA TAHUN 1997 SAMPAI TAHUN 2012) Cahyani, Septian Dewi; Suprayogi, Andri; Awaluddin, Moehammad
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (157.244 KB)

Abstract

Coastline change detection in Yogyakarta Province conducted in 15 years (1997-2012)  utilizing Landsat satellite imagery in 1997, 2002, 2006, and 2012. According to Sudarsono, 2011 coastline is the meeting between the shore (land) and water (ocean). A certain water level was chosen to explain the position of the coastline, the water line (high water line) as the coastline and the line of low water (low water line) as a reference depth. The conclusion from the results of digitization and validation using GPS handeld tracking in the field in 2012 with Landsat image data are applied to the formula BILKO and AGSO obtained the best accuracy values ​​of 95% for BILKO formula. Average coastline change from the best formula is (1) Average coastline change in 1997-2002 caused by the abrasion of 212.20 Ha, and average result of the accretion of 107.89 Ha. (2) Average coastline change in 2002-2006 caused by the abrasion of 287.00 hectares, and average result of the accretion of 236.89 Ha. (3) Average year 2006-2012 coastline changes that occur due to abrasion of 379.50 Ha, and average result of the accretion of 250.07 Ha.   Key words : Landsat Satellite Imagery, Coastline Change
KAJIAN PENENTUAN GARIS PANTAI MENGGUNAKAN METODE UAV DI PANTAI TELENG RIA KABUPATEN PACITAN Nur Fajar Nafiah; Arief Laila Nugraha; Fauzi Janu Amarrohman
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 6, Nomor 1, Tahun 2017
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1023.503 KB)

Abstract

ABSTRAK                Garis pantai merupakan salah satu aspek teknis dalam penetapan dan penegasan batas pengelolaan wilayah pesisir dan laut. Perkembangan teknologi dalam bidang geospasial dan pengindraan jarak jauh dapat memudahkan dalam pekerjaan geospasial seperti halnya dalam pembentukan garis pantai dengan menggunakan UAV proses pengukuran dan pengolahan garis pantai dapat dilakukan dengan cepat dan dengan hasil yang akurat. Dalam penetapan garis pantai dibutuhkan bidang referensi ketinggian muka air laut. Secara periodik permukaan air laut selalu berubah, karena itu perlu dipilih suatu tinggi muka air tertentu untuk menjelaskan posisi garis pantai dalam penelitian tugas akhir ini jenis garis pantai yang digunakan adalah garis pantai Mean Sea Level atau garis pantai muka air laut rata-rata. Mengacu pada UU. No 4 tahun 2011, pasal 13 point 2 dan 3.Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui hasil dan analisis penentuan garis pantai menggunakan metode UAV di Pantai Teleng Ria Kabupaten Pacitan. Metode pengolahan UAV menggunakan software Agisoft PhotoScan untuk mendapatkan Orthophoto dan Digital Terrain Model. Sedangkan untuk pengolahan pasang surut dilakukan menggunakan software SLP64 yang menggunakan bahasa pemrograman untuk mendapatkan konstanta harmonik dan prediksi pasang surut selama 18,6 tahun dan menggunakan data kedalaman Peta LPI untuk daerah topografi kedalaman laut .Hasil dari penelitian ini menunjukkan langkah-langkah dalam pembentukan peta topografi menggunakan software Agisoft PhotoScan untuk menghasilkan Orthophoto dan Digital Terrain Model yang telah dilakukan uji akurasi sesuai dengan PERKA BIG No 15 Tahun 2014  dengan hasil untuk ketelitian horizontal sebesar 0,022 meter dan ketelitian vertikal sebesar 1,064 meter. Serta hasil pengolahan prediksi pasang surut selama 18,6 tahun yang didapatkan nilai tinggi yang didapat adalah sebesar 2,680 meter untuk HAT, 0,160 meter untuk LAT dan 1,210 meter untuk nilai MSL. Sedangkan untuk nilai yang telah ditransformasikan terhadap MSL untuk nilai LAT, HAT dan MSL masing-masing sebesar -1,050 meter, 1,470 meter dan 0 meter.Kata Kunci:  Garis Pantai, UAV, Orthophoto, Digital Terrain Model, MSL. ABSTRACT                    Coastline is one technical aspect in the determination and demarcation of marine and coastal zone management. Technological developments in the field of geospatial and remote sensing can facilitate the work of geospatial. While in its application in the formation of the shoreline using UAVs process measurement and processing of the coastline can be done quickly and with accurate results. In determining the required shoreline reference plane height of sea level. Periodically the sea level is always changing, because it needs to have a certain water level to explain the position of the shoreline in this research have used type of shoreline is Mean Sea Level coastline or shoreline sea level on average. Referring to the UU. No. 4 of 2011, section 13 point 2 and 3.This research is performed to invent the result and analysis of coastline determination by the use of UAV method at Teleng Ria Beach, Pacitan Regency. UAV method utilizes Agisoft PhotoScan software to obtain Orthophoto and Digital Terrain Model. Meanwhile, the processing of riptide utilizes SLP64 software to obtain harmonic Constanta including the prediction of riptide for 18,6 years. As for depth data for the area topographic map LPI depths of the ocean.The results of this study show the steps in the formation of topographic maps using the software Agisoft PhotoScan to produce orthophoto and Digital Terrain Models that have been tested accuracy in accordance with Perka BIG No. 15 of 2014 with the results for accuracy horizontal of 0,022 meters, the accuracy of the vertical of 1,064 meters. The results of the processing of the tidal prediction for 18,6 years obtained high value obtained is equal to 2,680 meters for HAT, 0,160 meters for the LAT and 1,210 meters to the value of MSL. As for the value that has been transformed to MSL for the value LAT, HAT and MSL respectively -1.050 meters, 1,470 meters and 0 meters.Keywords:  Coastline, UAV, Orthophoto, Digital Terrain Model, MSL.
ANALISIS KETELITIAN DEM ASTER GDEM, SRTM, DAN LIDAR UNTUK IDENTIFIKASI AREA PERTANIAN TEBU BERDASARKAN PARAMETER KELERENGAN (Studi Kasus : Distrik Tubang, Kabupaten Merauke, Provinsi Papua) Mahmudi, Mahmudi; Subiyanto, Sawitri; Yuwono, Bambang Darmo
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 4, Nomor 1, Tahun 2015
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1060.87 KB)

Abstract

ABSTRAKLereng merupakan permukaan bumi yang memiliki kemiringan seragam. Kelerengan merupakan perbandingan antara beda tinggi dengan jarak. Salah satu pemanfaatan informasi kelerengan yaitu dalam bidang perkebunan tebu untuk penentuan area tanam. Proses pemetaan area dengan luas ribuan hektar, tentu tidak efisien apabila menggunakan metode survey pemetaan langsung di permukaan tanah. Salah satu metode alternatif yang sering diterapkan yaitu dengan memanfaatkan elevasi dari data DEM SRTM dan ASTER yang dianggap sebagai tinggi permukaan tanah. Meski demikian, banyak literatur lain yang menjelaskan bahwa elevasi DEM (Digital Elevation Model) sebenarnya merupakan elevasi tutupan lahan di atas permukaan tanah. Dari hal itu, maka hadir metode LIDAR (Light Detection and Ranging) yang dirasa lebih baik, karena berbasis sinar laser yang dapat menjangkau informasi tinggi permukaan tanah. Penelitian ini menganalisis korelasi, dan perbedaan klasifikasi kelerengan data DEM SRTM dan ASTER terhadap klasifikasi kelerengan data LiDAR. Area yang diteliti meliputi perkebunan tebu dengan luas ±7.370 Ha di daerah Tubang, Merauke, Papua.Pembuatan peta kelerengan mengikuti SOP (Standard Operating Procedures) yang dikeluarkan oleh BIG (Badan Informasi Geospasial) pada tahun 2012, tentang pengolahan data untuk pemetaan kemiringan lereng nomor 03.01.11.02. Dimana garis besar tahap pengolahannya meliputi gridding, definisi sistem proyeksi, klasifikasi kelerengan, klustering, penghalusan, dan generalisasi. Sedangkan pembagian jenis klasifikasi kelerengan mengikuti aturan yang dibuat oleh Puslittanak (Pusat Penelitian Tanah dan Agroklimat), hal tersebut mengingat penelitian ini berkaitan dengan kondisi tanah pertanian. Hasil dari penelitian ini berupa tiga buah peta kelerengan, dan tiga buah peta kesesuaian lahan pertanian tebu berdasarkan parameter kelerengan skala 1:30,000 dari data LIDAR, SRTM, dan ASTER.Hasil proses interpolasi grid menunjukkan bahwa data yang paling akurat yaitu LiDAR dengan nilai standar deviasi ±0,3674013m; selanjutnya SRTM sebesar ±8,0916394m; dan terakhir ASTER sebesar ±9,8854329m. Setelah dilakukan uji ketinggian data terhadap titik kontrol BM dan peta RBI, diketahui bahwa data LiDAR memiliki selisih paling baik dengan standar deviasi ±0,078m dan ±1,387m; kemudian SRTM ±0,422m dan ±4,339m; ASTER ±0,297m dan ±7,979m. Meski demikian, dalam perhitungan manual ditunjukkan bahwa ketiga data menghasilkan analisis kemiringan lereng yang sama dengan RBI, selisih dan standar deviasi ketiganya kurang dari ±0,4%. Kemudian hasil uji korelasi dan signifikansi luas hasil klasifikasi kelerengan LiDAR menunjukkan bahwa hubungan terhadap SRTM searah sebesar 49,6% (Cukup), sedangkan terhadap ASTER tidak searah sebesar 57,8% (Kuat). Nilai selisih luas rata-rata antara LiDAR dengan SRTM sebesar 3.382.840 m², sedangkan dengan ASTER sebesar 5.547.200 m². Selisih luas area sesuai tanam tebu SRTM terhadap LiDAR yaitu 4.702.697,081m², sedangkan ASTER terhadap LiDAR yaitu 12.733.548,477m². Persamaan jenis klasifikasi area sesuai tanam ASTER terhadap LiDAR yaitu 34,82%; sedangkan SRTM terhadap LiDAR 29,80%.Kata Kunci : ASTER, Lereng, LiDAR, SRTM , Tebu ABSTRACTSlopes are the earth's surface that has a sloping uniform. Slope is the ratio between the height difference and distance. One of information usages of slope is in the field of sugarcane plantations especially for the determination of the planting area. The mapping process of thousands acres of area is certainly not efficient when using directly survey mapping survey method. One of alternative methods that usually applied is by using the elevation data of DEM SRTM and ASTER which are considered as a high ground area. However, many other literatures explain that the elevation of DEM (Digital Elevation Model) is actually a level of land cover elevation above ground. This condition triggers the present method of LIDAR (Light Detection and Ranging) that is considered better than the previous methods, due to the laser beam based which possibly measures the height of terrain. This study analyzed relationship and differences in the classification slope DEM SRTM and ASTER data with the classification slope LiDAR data. Area examined in this research is the sugarcane plantations area with the vast of ± 7,370 hectares in Tubang, Merauke, Papua.Map making slope is cited from SOP (Standard Operating Procedures) issued by BIG (Badan Informasi Geospasial) in 2012 related to the data processing for mapping slope number 03.01.11.02. Whereas, the outline of the data processing stages are including gridding, definition of projection system, slope classification, clustering, smoothing, and generalization. While, the distribution of slope classification types following the rules made by Puslittanak (Pusat Penelitian Tanah dan Agroklimat), it is due to this study relates to the condition of agricultural land. This study is resulting three slope maps with a scale of 1:30,000 of LiDAR, SRTM and ASTER data.After the testing of height data towards the BM control point and RBI maps, revealed that LiDAR data has the best difference with a standard deviation of ± 1.387 m, then SRTM ± 4.339 m, and ASTER ± 7.979 m. However, the manual calculations indicated that the three data produced the same slope analysis with the RBI, differentiation and standard deviations are less than ± 0.4 m. Then the results of correlation and significance of the slope broad classification show a 49.6% direct relationship between SRTM and LIDAR (considered to be enough), whereas a 57.8% indirect relationship between LIDAR and ASTER (considered to be strong). And the value difference between LiDAR and SRTM is 3,382,840 m²,  while the between LiDAR and ASTER is 5,547,200 m². The result of recapitulating sugarcane planting area which based of DEM/DTM has explained that the more resemble is between LiDAR and SRTM with the value difference is 1,380,356.127 m², while the between LiDAR and ASTER is 9,952,798.232 m². Then the equality of arable area which resemble with the result of LiDAR is ASTER, it has equation a 85.18%, whereas SRTM a 73.76%.Keywords : ASTER, LiDAR, Slope, SRTM, Sugarcane
ANALISIS PENGARUH PERUBAHAN TUTUPAN LAHAN TERHADAP DISTRIBUSI SUHU PERMUKAAN DAN KETERKAITANNYA DENGAN FENOMENA URBAN HEAT ISLAND Sendi Akhmad Al Mukmin; Arwan Putra Wijaya; Abdi Sukmono
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 5, Nomor 1, Tahun 2016
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1023.42 KB)

Abstract

ABSTRAK Kota Cirebon merupakan salah satu daerah di Jawa Barat dengan pertumbuhan penduduk yang cukup pesat. Bertambahnya jumlah penduduk adalah salah satu penyebab perubahan tutupan lahan. Bertambahnya jumlah penduduk mangakibatkan semakin meningkatnya pemukiman, berkembangnya pusat perdagangan dan industri serta sarana dan prasarana untuk menunjang aktivitas penduduk. Perubahan tutupan lahan, terutama perubahan dari vegetasi menjadi lahan terbangun, dapat mempengaruhi distribusi spasial suhu permukaan dan menyebabkan terjadinya Urban Heat Island. Metode penginderaan jauh dapat digunakan untuk menghitung perubahan luasan tutupan lahan, indeks vegetasi dan distribusi suhu permukaan Kota Cirebon dan daerah sekitanya tahun 1999, 2007 dan 2014 serta menganalisis keterkaitannya dengan fenomena Urban Heat Island.Pada penelitian ini, analisis menggunakan citra satelit Landsat 5 tahun 1999 dan tahun 2007 serta Landsat 8 tahun 2014. Nilai suhu permukaan didapat dari pengolahan kanal termal citra satelit Landsat yang kemudian dikorelasikan dengan perubahan tutupan lahan menggunakan uji regresi sederhana.Hasil penelitian menunjukkan pada tahun 1999 kelas suhu permukaan yang mendominasi adalah kelas 29°C-30°C, namun kelas tersebut semakin berkurang pada tahun 2007 dan 2014  dan kelas 33°C-34°C mendominasi akibat semakin meningkatnya lahan terbangun. Hasil uji regresi sederhana antara perubahan luas lahan terbangun terhadap suhu permukaan didapatkan nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 99%. Sedangkan hasil uji regresi sederhana antara perubahan luas sawah terhadap suhu permukaan didapatkan nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 99%. Suhu tinggi yang terdapat di wilayah pusat kota yang kemudian menurun ke arah pinggiran kota sampai ke desa, dengan selisih ±1-3°C, membuktikan adanya fenomena Urban Heat Island di Kota Cirebon. Kata Kunci: Penginderaan Jauh, Suhu Permukaan, Tutupan Lahan, Urban Heat Island.  ABSTRACT Cirebon city is one of area in West Java with a large population growth. The increasing population is one of the causes of land cover changes. It causes the increasing of residentials, the expansion of trade center and industries and also various types of infrastructures that support the citizens activities. Land cover changes, especially the changing of vegetation area into built-up area, affected the distribution of land surface temperature and causes the Urban Heat Island. Remote sensing method can be used to calculate land cover changes, vegetation index and land surface temperature distribution of Cirebon city and the surrounding area in 1999, 2007 and 2014 and to analyze the correlation with Urban Heat Island.                In this study, analysis was performed using Landsat 5 satellite image in 1999 and in 2007 and Landsat 8 in 2014. The value of land surface temperature obtained from the processing of thermal band of Landsat satellite image which then correlated with land cover changes using simple regression test.The results show that in 1999, land surface temperature class that dominate is 29°C-30°C, but this class decrease in 2007 and 2014 because the increses of built-up area and causing 33°C-34°C class dominate. A simple regression test between built-up area with land surface temperature obtained the value of the coefficient regression (R2) of 99%. A simple regression test between rice field area with land surface temperature obtained the value of the coefficient regression (R2) of 99%. The high temperature that occur in the urban area which then decreases towards suburban to rural, prove that Urban Heat Island occur in Cirebon City. Key Words: Land Cover, Land Surface Temperature, Remote Sensing, Urban Heat Island. *)Penulis Penanggung Jawab
ANALISIS PERAMALAN DATA KOSONG BULANAN PASANG SURUT MENGGUNAKAN METODE ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM (ANFIS) (STUDI KASUS: STASIUN PASUT SURABAYA) Eka Yuliandany; L.M Sabri; Moehammad Awwaluddin
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 9, Nomor 1, Tahun 2020
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (702.993 KB)

Abstract

ABSTRAKSebagai suatu fenomena yang terjadi secara periodik maka pasang surut (pasut) dapat diprediksi. Metode untuk mengkaji dan memprediksi tinggi pasut konvensional umumnya membutuhkan data dengan rentang data yang panjang. Data pasut yang lengkap dengan rentang waktu yang panjang masih sulit untuk ditemukan. Hal tersebut mendorong peneliti untuk mengaplikasikan berbagai metode untuk simulasi peramalan data kosong (fill gap) pada data pasut, salah satunya dengan metode ANFIS. Penelitian pasang surut ini menggunakan metode ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) untuk melakukan peramalan data kosong (fill gap) pasut. Data yang digunakan adalah data pasut per jam kota Surabaya dari tahun 2000-2018. Model ANFIS untuk simulasi peramalan data kosong (fill gap) pada data pasut dibuat dengan panjang data pelatihan yang berbeda. Hasil dari penelitian ini diperoleh bahwa panjang data masukan tidak berpengaruh langsung terhadap kinerja ANFIS dalam melakukan peramalan data kosong (fill gap) pasut. Nilai RMSE testing terkecil terdapat pada tahun 2001 yaitu sebesar 0,000029 m dengan panjang data pelatihan per input sebesar 48 jam, dan nilai RMSE terting terbesar trdapat pada tahun 2016 yaitu sebesar 0,122940 m dengan panjang data pelatihan per input sebesar 360 jam. Prediksi dengan data input tahunan diporoleh nilai standar deviasi terkecil pada tahun 2015 sebesar 0,099 m dan nilai standar deviasi terbesar pada tahun 2007 sebesar 0,183 m dengan rata-rata nilai korelasi sebesar 0,9650. Sedangkan untuk prediksi mengunakan panjang data input yang berbeda diperoleh hasil prediksi dengan nilai standar deviasi terkecil terdapat pada kelompok data taun 2007-2017 sesudah dilakukan proses fill gap yaitu sebesar 0,106 m dan nilai standar deviasi terbesar terdapat pada kelompok data tahun 2000-2017 sebelum dilakukan proses fill gap sebesar 0,332 m.                        Kata Kunci: ANFIS, Fill Gap, Pasang Surut, RMSE, Standar Deviasi ABSTRACTAs a phenomenon that occurs periodically, the tidal can be predicted. Methods for assessing and predicting conventional tidal height generally require data with a long range data. In practice, complete tidal data with a long time span is still difficult to find. This encourages researchers to apply various methods for simulating empty data forecasting (fill gap) on tidal data, one of them is the ANFIS method. This tidal research uses the ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) method to forecast the tidal fill data. The data used is the hourly tidal data of the city of Surabaya from 2000-2018. ANFIS models for the simulation of empty data forecasting (fill gap) on tidal data are made with different training data lengths. From this study, the results obtained that the length of the input data does not directly affect the performance of ANFIS in forecasting empty data (tide gap). The smallest RMSE testing value was found in 2001 which was 0.000029 m with the length of training data per input of 48 hours, and the highest RMSE value was obtained in 2016 which was 0,122940 m with the length of training data per input of 360 hours. For predictions with annual input data, the smallest standard deviation value in 2015 was 0.099 m and the largest standard deviation in 2007 was 0.183 m, with an average correlation value of 0.9650. Predictions using different input data lengths obtained prediction results with the smallest standard deviation values are found in the 2007-2017 data group after the fill gap process is equal to 0.106 m and the largest standard deviation values are found in the 2000-2017 data group before the process fill gap of 0.332 m.
PEMETAAN TOTAL SUSPENDED SOLID (TSS) MENGGUNAKAN CITRA SATELIT MULTI TEMPORAL DI DANAU RAWA PENING PROVINSI JAWA TENGAH Pinastika Nurandani; Sawitri Subiyanto; Bandi Sasmito
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 2, Nomor 4, Tahun 2013
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (321.497 KB)

Abstract

Rawa Pening is a natural lake located in Central Java that vital existence. Quality and quantity of water are mayor concern. One of water quality parameter is Total Suspended Solid (TSS). TSS are solid materials, including organic and anorganic, that are suspended in the water. High concentration of TSS can reduce the penetration of sunlight into water bodies, increase water turbidity, and can settle at any time, causing silting.Distribution of TSS cab be identified using satellite remote sensing imagery. Metode used is development of modelling algorithms using regression equation of the relationship between the insitu value and reflectance of Landsat-7 ETM+ image at 2013. This research aims to determine the suitable empirical algorithm to estimate the concentration of TSS and mapping the distribution of TSS in Rawa Pening at 2002, 2007, and 2013.The research result shows that ratio between blue band and green band of Landsat-7 ETM+ using logarithmic regression are the most suitable algorithm for estimating TSS concentration in Rawa Pening. The equation are TSS=368,7ln(x)+31,52. Water Quality in Rawa Pening has decrease at 2007 compared to 2002, and increase at 2013.Keywords: Total Suspended Solid (TSS), remote sensing, Landsat-7ETM+, empirical algorithm, insitu, reflectance

Page 54 of 84 | Total Record : 839

 52   53   54   55   56 

Filter by Year

2012 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 13, No 2 (2024): Jurnal Geodesi Undip Vol 13, No 1 (2024): Jurnal Geodesi Undip Vol 12, No 4 (2023): Jurnal Geodesi Undip Vol 12, No 3 (2023): Jurnal Geodesi Undip Vol 12, No 2 (2023): Jurnal Geodesi Undip Vol 12, No 1 (2023): Jurnal Geodesi Undip Vol 11, No 4 (2022): Jurnal Geodesi Undip Vol 11, No 3 (2022): Jurnal Geodesi Undip Vol 11, No 2 (2022): Jurnal Geodesi Undip Vol 11, No 1 (2022): Jurnal Geodesi Undip Vol 10, No 4 (2021): Jurnal Geodesi Undip Vol 10, No 3 (2021): Jurnal Geodesi Undip Volume 10, Nomor 2, Tahun 2021 Volume 10, Nomor 1, Tahun 2021 Volume 9, Nomor 4, Tahun 2020 Volume 9, Nomor 3, Tahun 2020 Volume 9, Nomor 2, Tahun 2020 Volume 9, Nomor 1, Tahun 2020 Volume 8, Nomor 4, Tahun 2019 Volume 8, Nomor 3, Tahun 2019 Volume 8, Nomor 2, Tahun 2019 Vol 8, No 1 (2019) Volume 7, Nomor 4, Tahun 2018 Volume 7, Nomor 3, Tahun 2018 Volume 7, Nomor 2, Tahun 2018 Volume 7, Nomor 1, Tahun 2018 Volume 6, Nomor 4, Tahun 2017 Volume 6, Nomor 3, Tahun 2017 Volume 6, Nomor 2, Tahun 2017 Volume 6, Nomor 1, Tahun 2017 Volume 5, Nomor 4, Tahun 2016 Volume 5, Nomor 3, Tahun 2016 Volume 5, Nomor 2, Tahun 2016 Volume 5, Nomor 1, Tahun 2016 Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015 Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015 Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015 Volume 4, Nomor 1, Tahun 2015 Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014 Volume 3, Nomor 3, Tahun 2014 Volume 3, Nomor 2, Tahun 2014 Volume 3, Nomor 1, Tahun 2014 Volume 2, Nomor 4, Tahun 2013 Volume 2, Nomor 3, Tahun 2013 Volume 2, Nomor 2, Tahun 2013 Volume 2, Nomor 1, Tahun 2013 Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012 More Issue