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
 56   57   58   59   60 
PEMETAAN MULTI HAZARDS BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DI KABUPATEN DEMAK JAWA TENGAH Nyoman Winda Novitasari; Arief Laila Nugraha; Andri Suprayogi
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (795.37 KB)

Abstract

ABSTRAKKabupaten Demak Jawa Tengah rentan dengan 2 bahaya alam yaitu bahaya banjir dan bahaya kekeringan. Penelitian mengenai pemetaan multihazards belum pernah dilakukan di Kabupaten Demak. Pemetaan Multi Hazards adalah pemetaan yang menggabungan berbagai peta bahaya bahaya menjadi suatu kesatuan.Pemetaan Multi Hazards bahaya banjir dan kekeringan berbasis Sistem Informasi Geografis dibuat dengan software ArcGIS. Metode yang digunakan adalah skoring dan pembobotan parameter-parameter penyusun bahaya bahaya yang selanjutnya ditumpang susunkan (overlay). Dari hasil penelitian didapatkan hasil kesesuain pada saat verifikasi lapangan untuk bahaya banjir sebesar 64,28% dan 64,28% hasil kesesuaian terhadap bahaya kekeringan. Dan hasil kesesuaian terhadap multi hazards sebesar 64,28%. Wilayah Kabupaten Demak yang memiliki tingkat bahaya tinggi sebesar 70,961% terhadap bahaya banjir dan kekeringan. Sebesar 24,637% wilayah Kabupaten Demak memiliki tingkat bahaya sedang untuk bahaya banjir dan kekeringan. Sebesar 4,400% dengan tingkat bahaya rendah terhadap bahaya banjir dan kekeringan di Kabupaten Demak. Software ArcGIS dapat digunakan sebagai media pembuatan peta multi hazards dengan metode bobot dan skoring.Kata kunci: Banjir, Kekeringan, Peta Multi Hazards, dan Sistem Informasi Geografis,ABSTRACTDemak regency in Central Java is vulnerable with 2 natural disasters i.e. flood and drought disasters. Research on the multi hazards mapping has never been done . Multi hazards mapping is a mapping activity which combine various geo hazards map into a unity.Multi Hazards Mapping of flood and drought-based on Geographic Information System created with ArcGIS software. The method used is scoring and weighting parameters further constituent disaster threats in overlay. From the results, obtained the results of suitability at the time of field verification to the threat of flooding amounted to 64.28% and 57.14% of suitability to drought. And the results of conformity to the multi hazards of 64.28%. Demak regency which has a high threat level of 70.961% against the threat of flooding and drought. 24,637% of Demak has a medium threat level for the threat of flooding and drought. While the of 4,400% with low threat level against the threat of flood and drought in Demak. ArcGIS software can be used as media of making map multi hazards by the method of weighting and skoring.Keywords : Drought, Flood,  Geographic Information Systems, and Multi Hazards Maps,  *) Penulis, PenanggungJawab
ANALISIS POTENSI PANAS BUMI MENGGUNAKAN CITRA ASTER LEVEL 1 T TAHUN 2015 (Studi Kasus Kabupaten Kebumen, Jawa Tengah) Alan Aji Bintang; Bandi Sasmito; Hana Sugiastu Firdaus
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 8, Nomor 2, Tahun 2019
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1171.587 KB)

Abstract

ABSTRAKEnergi panas bumi diperhitungkan dan dikembangkan sebagai sumber energi yang dapat dimanfaatkan untuk keperluan sehari-hari. Potensi energi panas bumi di Indonesia sangat besar yakni mencapai 28.000 Megawatt atau setara dengan 40% dari total panas bumi di dunia. Hingga saat ini Indonesia masih mengoperasikan setidaknya 1.643 Megawatt sehingga potensi energi panas bumi di Indonesia masih sangat besar untuk dimanfaatkan. Pengindraan jauh mempunyai peranan dalam kegiatan identifikasi panas bumi dengan menggunakan band thermal, salah satunya menggunakan citra ASTER. Proses identifikasi suhu permukaan dilakukan berdasarkan pengolahan band 13 dan band 14 citra ASTER serta klasifikasi tutupan lahan menggunakan VNIR ASTER. Pengambilan sampel suhu lapangan dilakukan untuk melihat korelasi suhu permukaan hasil citra dan suhu lapangan. Identifikasi panas bumi erat kaitanya dengan suhu permukaan tanah yang merupakan salah satu parameter indikator adanya potensi panas bumi. Selain berdasarkan parameter panas bumi penelitian ini berdasarkan pada parameter kompleksitas batuan dan lineament (kelurusan). Hasil dari pengolahan citra pada band 13 memberikan rentang suhu 8,01 oC hingga 46,94 oC, sedangkan nilai suhu pada band 14 memberikan rentang sebesar 8,01 oC hingga 44,70 oC. Hasil pengolahan suhu diuji dengan suhu lapangan sebanyak 93 sampel. Korelasi nilai suhu hasil pengolahan citra untuk band 13 dan 14 pengamatan lapangan sebesar 0,47 dan 0,48 termasuk dalam kriteria korelasi lemah. Nilai suhu yang melebihi 30 oC merupakan indikator adanya potensi panas bumi untuk daerah non-vulkanik. Hasil pengolahan memberikan nilai 26,58 oC untuk band 13 dan 24,09 oC  untuk band 14 serta  35,40 oC dari pengamatan lapangan  yang terletak pada sekitar sumur manifestasi. Pada Kecamatan Alian, Kecamatan Karangsambung, Kecamatan Karanggayam dan Kecamatan Sempor terdapat kompleksitas batuan tinggi, kerapatan lineament  yang tidak terhubung dengan manifestasi permukaan dan > 30 oC, sehingga peneliti tidak merekomendasikan untuk dieksplorasi.
PEMANFAATAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK MEMETAKAN HASIL PEMILU LEGISLATIF 2009 DI DAERAH PEMILIHAN KOTA SEMARANG Arief Waskito Aji; Andri Suprayogi; Bambang Sudarsono
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 (727.461 KB)

Abstract

Sistem Informasi Geografis adalah sistem informasi yang digunakan untuk memasukkan, menyimpan, memanggil kembali, mengolah, menganalisa, dan menghasilkan data bereferensi geografis atau geospatial, untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu perencanaan. Dengan menggunakan SIG akan lebih mudah bagi para pengambil keputusan untuk menganalisa data yang ada. Menampilkan informasi data spasial dan data non spasial merupakan salah satu kemampuan yang dimiliki untuk pengembangan Sistem Informasi Geografis yang dapat digunakan untuk mengetahui persebaran suara hasil pemilu legislatif. Pada penulisan tugas akhir ini, penulis membuat Perancangan Sistem Informasi Geografis untuk mengetahui persebaran hasil pemilu legislatif pada tahun 2009 untuk daerah pemilihan Kota Semarang dengan menggunakan ArcView 3.3. Pemanfaatan SIG diharapkan mampu memberikan visualisasi terhadap keadaan politik atau peta politik di Kota Semarang sehingga dapat dijadikan sebagai tolak ukur untuk pilkada 2013 dan pemilu 2014, kepada masyarakat, anggota partai politik yang terlibat dalam pemilu dan KPU sebagai penyelenggara pemilu.
VERIFIKASI LETAK SEGMEN BATAS INDIKATIF BERDASARKAN ASPEK TEKNIS DAN NON-TEKNIS (Studi Kasus : Kecamatan Getasan, Kabupaten Semarang) Faizal Hafidz Muslim; Bambang Sudarsono; Arwan Putra Wijaya
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 (1748.798 KB)

Abstract

ABSTRAK UU No. 06 Tahun 2014 tentang Desa berimplikasi bahwa desa harus mandiri (otonom) dalam hal pembangunan, pembangunan membutuhkan perencanaan, perencanaan membutuhkan peta dan salah satu unsur dalam peta adalah batas wilayah yang jelas dan pasti (batas definitif). Ketidakjelasan batas wilayah berpotensi konflik bahkan sengketa. Kecamatan Getasan yang memiliki 13 desa dan semua segmen batasnya masih bersifat indikatif dibuat oleh 2 versi instansi berbeda yaitu BIG dan Bappeda.Penataan batas wilayah menjadi solusi untuk ketidakjelasan batas yang terdiri dari tahapan penetapan dan penegasan batas wilayah. Dalam Permendagri No. 27 Tahun 2006 tentang Penetapan dan Penegasan Batas Desa dan No. 76 Tahun 2012 tentang Pedoman Penegasan Batas Daerah proses penataan batas terdiri dari 3 tahapan utama yaitu pengumpulan dokumen, pembuatan peta dasar dan delineasi garis batas, yang didasarkan aspek teknis (berdasarkan prinsip geodesi) dan aspek non-teknis (administratif dan geografis).Hasil penelitian didapatkan skala maksimal peta yang bisa dibuat adalah 1:5.000, ketelitian planimetris 0,5mm diatas peta dilakukan uji t-student dengan Ha (hipotesis alternatif) = selisih rata-rata < 2,5 m, diperoleh hasil t tabel = -1,691 dan t hitung = -35,205 m (masuk daerah penolakan) maka Ha diterima. Batas versi RBI dan Bappeda pada aspek administratif (blok pajak) seluruh segmennya tidak sesuai dan aspek geografis pada unsur alam 2 segmen versi RBI dan Bappeda tidak sesuai, untuk unsur buatan 2 segmen versi BIG dan 4 segmen versi Bappeda tidak sesuai, secara visual berubah dan secara kuantitatif setelah dilakukan adjudikasi dan dibandingkan dengan batas versi BIG luas betambah 37,095 Ha, dengan Bappeda berkurang sebesar 49,931 Ha sedangkan dengan data BPS 2015 bertambah 10,207 Ha.                Kata Kunci: Batas Indikatif, Batas Definitif, Aspek Teknis dan Non-Teknis ABSTRACT Law No. 06/2014 about Village implies that the village must be autonomous in development, development requires planning, planning requires a map and one of the elements of the map is the exact and certainboundaries (definitive boundary).The boundary vagueness potentiallyinduces conflict even disputes. District Getasan which has 13 villages and indicative boundaries segment created by 2 different agencies such as BIG and Bappeda.Boundary regulation is the solution to the boundary vagueness problem which consist of determination and averment boundary. Minister of Home Affairs Law No. 27/2006 about Determination and Averment of Village Boundary and No. 76/2012 about Guidelinesof Averment Region Boundary mentioned about there are three steps in boundary determination, they are collecting document, creating base map, and delineating boundary line, which based on the technical aspects (geodetic principle) and non-technical aspects (administrative and geographical).The result showed the maximum scale that can be made is 1:5.000, with planimetric accuracy 0.5 mm above map tested using t-student,Ha = mean difference < 2.5 m and  obtained t table = -1.691 and t statistic= -35.205 (in denial area) so Ha is accepted. The boundarylines in BIG and Bappeda version are not suitableobserved from the administrative aspect (block tax map) in all segments,there are two segments observed from geographical aspectsin natural element which showsthe RBI and Bappeda version are not suitable, in the artificial elements there are 2 segments of RBI and four segmentsof BAPPEDAversion are not suitable. There are changes in visual and quantitative wide of the area in BIG version (37.095 Ha larger) and Bappeda version (49.931 Ha smaller) compared to BPS 2015 data (10.207 Ha larger).  Key Word : Indicative Boundary, Definitiv Boundary, Technical and Non-Thecnical aspect
KAJIAN CITRA QUICKBIRD UNTUK PELACAKAN BATAS WILAYAH SECARA KARTOMETRIK (Studi Kasus : Kecamatan Semarang Tengah, Semarang Utara, Semarang Timur) Muh Zaki Ulil Albab; Sutomo Kahar; Arwan Putra Wijaya
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 (771.954 KB)

Abstract

ABSTRAKPenetapan dan Penegasan batas daerah adalah suatu kegiatan untuk menentukan pembatas wilayah administrasi pemerintahan antar daerah yang merupakan rangkaian titik-titik koordinat yang berada pada permukaan bumi. Oleh karena itu diperlukan suatu pengukuran batas wilayah sesuai dengan spesifikasi teknis dari pemerintah kota/kabupaten untuk menghindari munculnya sengketa batas daerah yang disebabkan karena ketidakjelasan letak titik batasnya.Kota Semarang merupakan ibu kota provinsi Jawa Tengah yang merupakan urat nadi dari Kota Semarang itu sendiri. Sepanjang daerah perbatasan antara Kecamatan Semarang Tengah, Semarang Timur dan Semarang Utara terdiri dari jalan raya, sungai, garis pantai, dan rel kereta api. Secara garis besar, kegiatan pelacakan batas daerah adalah pelacakan titik-titik batas wilayah dari atas citra quickbird menggunakan metode kartometrik dengan mengacu pada Peraturan Menteri Dalam Negeri Nomor 76 Tahun 2012 tentang Pedoman Penegasan Batas Daerah.Dalam penelitian tugas akhir ini, hasil yang dicapai adalah pergeseran jarak posisi pilar acuan antara pengukuran lapangan dengan pelacakan dari atas citra quickbird dengan pergeseran terbesar adalah 9,803 meter pada pilar PABA 0005-B serta pergeseran terkecil adalah 0,001 meter pada pilar PABA 0004-A, dengan simpangan baku pergeseran posisi dari 26 pilar acuan adalah 5,717 meter, sehingga tidak memenuhi persyaratan dari Tim Penetapan dan Penegasan Batas Daerah (PBBD) yaitu 25 cm. Selain pergeseran posisi tersebut, tugas akhir ini mendapatkan hasil validasi jarak antara pengukuran lapangan dan penarikan jarak dari atas citra quikcbird yang terbesar adalah 8,691 meter pada pilar PABA 0003-B dan yang terkecil adalah 0,013 meter pada pilar PABA-0004-D, serta dari 26 pilar terdapat 1 pilar yang tidak memenuhi ketelitian planimetris 5 meter yang disyaratkan dalam Permendagri no.76 tahun 2012 karena berada pada simpangan baku 6,382 meter, sedangkan 25 pilar lainnya masuk dalam ketelitian tersebut.Kata Kunci : Batas Wilayah, Citra Quickbird, Kartometrik. ABSTRACTDetermination and Confirmation of boundaries is an activity to determine the limiting inter-regional administrative area which is a series of coordinate points that are on the surface of the earth. Therefore we need a measurement of boundaries in accordance with the technical specifications of the city / county to avoid border disputes caused by uncertainty lies the point limit.Semarang city is the capital of the Central Java province and that is main area of this Semarang City. Along the border area between the Central District of Semarang, East Districtof Semarang and North District of Semarang consists of roads, rivers, coastlines, and railroads. In essence, tracking activity is tracking the boundary point use QuickBird imagery using kartometrik method with reference to the Minister of Home Affairs Regulation No. 76 Year 2012 on Guidelines for Region Emphasis.In this research, the results are distance moving of pillars point between field tracking and tracking on the quickbird imagery with the biggest moving is 9,803 meters which located in PABA0005-B pillar and the smallest distance moving is 0,001 meters which located in PABA 0004-A pillar, with deviation standar distance moving of 26 pillars is 5,717 meters, so it doesn’t meet requirement of PBBD team with requirement 25 cm. Beside that distance movement, this final assignment get the results of the biggest distance validation between field tracking and distance measured on the quickbird imagery is 8,691 meters which located in PABA 0003-B pillar, and the smallest one is 0,013 meters which located in PABA 0004-D pillar, and from 26 pillars any 1 pillar doesn’t meet planimetris requirement 5 meters which stated by Permendagri Number 76 Year 2012 because the deviation standar results is 6,382 meters, while 25 pillars other can meet that requirement. Keywords : Boundaries, Quickbird Imagery, Kartometrik
ANALISIS KOMBINASI CITRA SENTINEL-1A DAN CITRA SENTINEL-2A UNTUK KLASIFIKASI TUTUPAN LAHAN (STUDI KASUS: KABUPATEN DEMAK, JAWA TENGAH) Dini Ramanda Putri; Abdi Sukmono; Bambang Sudarsono
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 7, Nomor 2, Tahun 2018
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1291.156 KB)

Abstract

ABSTRAKIndonesia merupakan salah satu negara yang telah memanfaatkan perkembangan teknologi citra satelit untuk memudahkan pengambilan keputusan dalam bidang pemetaan. Namun, dikarenakan letak Indonesia yang berada pada daerah dengan iklim tropis dan kondisi cuaca yang seringkali tertutup awan dan kabut, hal ini dapat menghilangkan informasi penting dari obyek di balik area yang tertutup oleh awan tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini akan mencoba melakukan kombinasi citra radar dengan citra optis. Kedua citra ini digunakan untuk saling melengkapi kelebihan dan kekurangan yang dimiliki.Pelaksanaan kombinasi kedua citra ini, menggunakan metode teknik fusi citra transformasi PCA, IHS dan Brovey untuk menggabungkan citra Sentinel-1A GRDH product dengan citra Sentinel-2A komposit band 432 serta mencoba melakukan kombinasi nilai indeks (NDVI, NDBI dan NDWI). Hasil dari pengolahan data kombinasi tersebut selanjutnya dilakukan pengklasifikasian tutupan lahan menggunakan metode supervised classification.Berdasarkan penelitian serta kajian yang telah dilakukan pada kedua citra tersebut, hasil proses fusi citra antara Sentinel-1A dengan Sentinel-2A dari metode PCA, Brovey dan IHS memiliki tampilan visual yang terlihat dari segi pewarnaan, mengadopsi warna dari citra Sentinel-2A, tetapi dengan perentangan kontras yang berbeda, sedangkan dari segi kualitas piksel terintegrasi oleh citra Sentinel-1A. Pada daerah perbukitan, hasil fusi citra memperlihatkan adanya kenampakan relief yang tidak terlihat pada citra Sentinel-2A, sehingga sangat tepat untuk menganalisis morfologi dan struktur geologi suatu kawasan di area perbukitan atau pegunungan. Citra baru yang dihasilkan dari ketiga metode tersebut memiliki keunggulan yang lebih terlihat pada wilayah yang mengandung vegetasi rapat atau lebat, pemukiman serta perairan dan menguntungkan jika digunakan untuk melihat bentuk serta lekukan sungai. Sedangkan pada kombinasi nilai indeks dapat digunakan untuk menganalisis obyek sawah, hutan rawa, hutan, perairan dan lahan terbangun.
ANALISIS PENGGUNAAN NDVI DAN BSI UNTUK IDENTIFIKASI TUTUPAN LAHAN PADA CITRA LANDSAT 8 (Studi Kasus : Wilayah Kota Semarang, Jawa Tengah) Dafid Januar; Andri Suprayogi; Yudo Prasetyo
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 (938.802 KB)

Abstract

ABSTRAK Lahan merupakan salah satu sumber daya alam penting yang sangat dibutuhkan oleh makhluk hidup baik hewan, tumbuhan dan manusia untuk berpijak,  sebagai tempat hidup dan melakukan kegiatan kehidupan serta untuk memenuhi kebutuhannya. Lahan dan manusia memiliki hubungan yang sangat kompleks dan erat antara satu dengan yang lain tidak dapat dipisahkan. Supaya manusia dapat memenuhi kebutuhannya seoptimal mungkin, maka  sumberdaya alam ini membutuhkan pengolahan, pelestarian, dan perlindungan.Pada penelitian ini, dilakukan pengidentifikasian tutupan lahan pada citra Landsat 8 akuisisi 29 Mei 2015 wilayah Kota Semarang. Metode yang digunakan adalah analisis NDVI dan kombinasi NDVI BSI yang kemudian dibangun kelas tutupan lahan yang terdiri dari lima kelas diantaranya badan air, lahan terbuka, pemukiman, sawah dan vegetasi yang kemudian hasil klasifikasi dibandingkan dengan acuan klasifikasi Maximum Likelihood.Hasil dari penelitian ini didapat untuk tingkat ketelitian hasil klasifikasi NDVI adalah sebesar 49,43% dengan user’s accuracy untuk kelas badan air sebesar 76,15%, lahan terbuka 12,60%, pemukiman 85,37%, sawah 25,44% dan vegetasi 65,55%. Sedangkan untuk hasil klasifikasi kombinasi NDVI BSI didapat tingkat ketelitian sebesar 60,14% dengan user’s accuracy untuk kelas badan air sebesar 77,03%, lahan terbuka 8,07%, pemukiman 82,47%, sawah 39,48% dan vegetasi 65,88%. Kata Kunci : NDVI, BSI, Maximum Likelihood, Landsat 8, Tutupan Lahan ABSTRACT Land is one of the important natural resources that are needed by living things both animals, plants and humans to stand, as a place of life and activities of life as well as to meet their needs. Land and human beings have a very complex relationship and closely with each other which can not be separated. So that people can meet their needs as optimally as possible, the natural resources requires the processing, preservation and protection. In this study, carried out the identification of land cover in the Landsat 8 May 29, 2015 acquisition of the city of Semarang. The method used is the analysis of NDVI and combination of NDVI BSI which later developed land cover classes consist of five classes including water, barren, settlements, rice fields and vegetation classification results are then compared with reference Maximum Likelihood classification.Results from this study to the level of accuracy obtained NDVI classification results amounted to 49.43% with the user's accuracy for the class of water by 76.15%, barren by 12.60%, settlements by 85.37%, rice fields by 25.44% and vegetation by 65.55%. As for the combination of NDVI BSI classification results obtained by 60.14% accuracy level with the user's accuracy for the class of water by 77.03%, barren by 8.07%, settlements by 82.47%, rice fields by 39.48% and vegetation by 65, 88%. Keywords : NDVI, BSI, Maximum Likelihood, Landsat 8, Land Cover *) Penulis, Penanggungjawab
ANALISIS KORELASI PERUBAHAN POLA KAWASAN TERBANGUN TERHADAP PENURUNAN MUKA TANAH MENGGUNAKAN METODE INDEX-BASED BUILT-UP INDEX (IBI) DAN DINSAR (STUDI KASUS : KOTA JAKARTA UTARA) Emeralda Amirul Ariefa; Yudo Prasetyo; 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 (859.527 KB)

Abstract

ABSTRAK Kota Jakarta Utara merupakan bagian dari propinsi DKI Jakarta memiliki permasalahan berkaitan dengan penurunan muka tanah. Permasalahan tersebut disebabkan oleh banyaknya pembangunan yang berakibat semakin padatnya jumlah bangunan menjadi beban terhadap daya dukung tanah pada lingkungan di Jakarta yang mana sebagian besar jenis tanah wilayahnya adalah alluvial. Dikutip dari BPS Kota Jakarta Utara realisasi perizinan IMB mencatatkan dari tahun 2016 hingga 2018 berjumlah 5.862 bangunan, jumlah tersebut hanya bangunan non tempat tinggal. Penelitian ini menggunakan citra Sentinel 1 pada tahun 2016 hingga 2019 dengan metode Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar (DInSAR). Kemudian, untuk mengetahui perubahan kawasan terbangun digunakan citra Sentinel 2 melalui proses klasifikasi bangunan dengan algoritma Index-based Built-up Index (IBI). Algoritma IBI merupakan kombinasi dari 3 algoritma yaitu, Normalized Difference Built-up Index (NDBI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) dan Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI).  Hasil dari penelitian ini berupa peta perubahan kawasan terbangun, peta penurunan muka tanah dan korelasi keduanya pada tahun 2016 hingga 2019. Hasil metode DInSAR didapati penurunan muka tanah yang terjadi di Kota Jakarta Utara memiliki rata-rata sebesar -11 cm/tahun, sementara penurunan muka tanah terbesar -15,6 cm/tahun dan terkecil pada nilai -4,6 cm/tahun. Kemudian, hasil dari metode IBI perubahan lahan terbangun dengan total seluas 228 hektar/tahun, sementara perubahan kelurahan terluas di Marunda seluas 57 hektar/tahun dan terkecil di Kelurahan Pekoja seluas 0,01 hektar/tahun, korelasi keduanya menunjukkan berkorelasi kuat 32%, 44% berkorelasi sedang dan 24 % diantara keduanya berkorelasi lemah. Pemanfaatan penelitian ini dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam rencana pembangunan di Kota Jakarta Utara juga sebagai mitigasi penurunan muka tanah. Kata Kunci : DInSAR, IBI, Jakarta Utara, MNDWI, NDBI, dan SAVI. ABSTRACT North Jakarta City is a part of DKI Jakarta province which has problems related to land subsidence. This problem is caused by the large number of buildings developments that results in the increasing density of buildings being a burden on the carrying capacity of land in the environment in Jakarta, where most of the area is alluvial type of soil. Quoted from BPS North Jakarta City, the realization of IMB licensing recorded from 2016 to 2018 amounted to 5.862 buildings, the number was only non-residential buildings.The research of deformation measurements in an area using Sentinel 1 imagery in 2016 to 2019 using Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar (DInSAR). Then, to find out the change in the built area,  with Sentinel 2 goes through the building classification process with the Index-based Built-up Index (IBI) algorithm. IBI algorithm is a combination of 3 algorithms such as, Normalized Difference Built-up Index (NDBI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) and Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI). The results of this study are in the form of a map of changes in the built area, a map of land subsidence and the correlation of both in 2016 to 2019. The results of the DInSAR method found that land subsidence in North Jakarta has an average of -11 cm/year, while. The largest subsidence -15,6 cm/year, smallest subsidence -4,6 cm/year. Then, the results of the IBI method of changing land were built with a total area of 228 hectares/year, while the most change in smallest district state is Marunda was changed 57 hectares/year and the smallest in Pekoja was 0,01 hectares/year, both of DInSAR and IBI result which showed a strong correlation of 32%, 44% were medium correlated and 24% between the two are weak correlated. Utilization of this research can be used as a consideration in development plans in the City of North Jakarta as well as mitigating subsidence. Keywords : DInSAR, IBI, North Jakarta, MNDWI, NDBI, and SAVI.
ANALISIS PENGARUH PERUBAHAN LAHAN PERTANIAN TERHADAP HASIL PRODUKSI TANAMAN PANGAN DI KABUPATEN PATI TAHUN 2001 – 2011 Nila Hapsari Nawangwulan; Bambang Sudarsono; Bandi Sasmito
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 2, Nomor 2, Tahun 2013
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (278.779 KB)

Abstract

Lahan Pertanian memiliki peran dan fungsi strategis bagi masyarakat yang bercorak agraris dimana sebagian besar masyarakatnya menggantungkan hidup pada sektor pertanian. Namun saat ini banyak alih fungsi lahan pertanian menjadi lahan non pertanian, contohnya di Kabupaten Pati. Jadi, jika terjadi alih fungsi lahan pertanian ke non pertanian pasti akan berdampak pada perekonomian masyarakatnya dan ketersediaan pasokan beras terkait dalam hal ketahanan pangan lokal penduduk Kabupaten Pati per tahunnya. Penelitian ini memanfaatkan aplikasi Sistem Informasi Geografis (SIG) dan Penginderaan Jauh dalam mendeteksi perubahan lahan pertanian yaitu sawah irigasi, sawah tadah hujan, dan tegalan dari tahun 2001 – 2011 dengan lokasi penelitian di Kabupaten Pati. Metode yang digunakan dalam pengolahan data adalah Metode Supervised Classification dan menggunakan proses Raster to Polygon dalam melakukan delineasi. Dimana hasil yang diperoleh adalah lahan sawah irigasi dan lahan tegalan yang menurun masing-masing 12.606,9775 Ha dan 3.537,842 Ha. Namun untuk luas lahan sawah tadah hujan mengalami peningkatan sebesar 24.239,8506 Ha. Untuk mencari perubahan lahan pertaniannya menggunakan overlay jenis intersect. Dengan memanfaatkan Metode Supervised Classification, maka dapat diketahui bahwa Kabupaten Pati defisit dalam ketersediaan pasokan beras terkait Ketahanan Pangan Lokal. Dengan kebutuhan beras per kapita per hari sebesar 0,24 kg, sedangkan angka ketetapan dari Dinas Ketahanan Pangan sebesar 0,3 kg. Kata Kunci : Perubahan Lahan, SIG dan Penginderaan Jauh, Kabupaten Pati
PEMETAAN ZONA NILAI TANAH UNTUK MENENTUKAN NILAI JUAL OBJEK PAJAK (NJOP) MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DI KECAMATAN PEDURUNGAN, KOTA SEMARANG Novita Amelia; Sawitri Subiyanto; Arwan Putra Wijaya
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 (854.477 KB)

Abstract

ABSTRAKZNT dimaknai sebagai area yang menggambarkan nilai tanah yang relatif sama sekumpulan tanah dibidang tanah di dalamnya, yang batasanya bersifat imanijer ataupun atau pun nyata sesuai penggunaan tanah dan mempunyai perbedaan nilai antara yang satu dengan yang lainnya berdasarkan analisis perbandingan harga pasar dan biaya. Mengingat ZNT berbasis nilai pasar, ZNT dapat dimanfaatkan untuk penentuan tarif dalam pelayanan pertanahan, referensi masyarakat dalam transaksi, penentuan ganti rugi, inventori nilai aset publik maupun aset masyarakat, monitoring nilai tanah dan pasar tanah, dan referensi penetapan NJOP untuk PBB, agar lebih adil dan transparan.   Dalam  penelitian  dibentuk  peta  ZNT  berdasarkan  nilai  tanah  dengan  penilaian  massal menggunakan pendekatan perbandingan penjualan (sales comparative) yang di overlay dengan Peta Administrasi Kecamatan Pedurungan, Kota Semarang dan Peta Blok PBB tahun 2013 dan dibandingkan dengan nilai tanah berdasarkan NJOP. Data harga tanah yang dihitung adalah data harga tanah murni dengan nilai bangunan yang sudah dikeluarkan dan penyesuaian sesuai karakteristik kondisi sosial ekonomi daerah.Hasil Penelitian Didapatkan 49 Zona Nilai Tanah dari data NJOP (Nilai Jual Objek Pajak) dan data berdasarkan Survey Transaksi Harga Tanah. Sedangkan dari analisis  peningkatan  pendapatan  rata-rata  besarnya  peningkatan  pendapatan  daerah  berdasarkan  perbandingan antara harga transaksi dan nilai NJOP adalah 409,31%.  Kata Kunci : Zona Nilai Tanah (ZNT), Nilai Jual Objek Pajak (NJOP), Pajak Bumi dan Bangunan     (PBB).ABSTRACKLand Value Zone is defined as an area that describes land's value which is similar of the same set of land parcels, in which the characteristic of the boundaries is either imaginary or real according to the appropriate use of the land and it also has a different value between one and another based on the comparison analysis of the market price and the cost .Considering znt based on the market value , znt can be utilized for the tariff determination in service land , reference for the community in  transactions , the determination of redress , inventori for public assets or community assets value, monitoring the value and market of land, and as reference for the NJOP's determination for PBB , to make it more fair and transparent. On the research Land Value Zone is mapped by land's value in mass assessment using sales comperative approach which is overlaid with Administration Map of Pedurungan Subdistric, Semarang and map of field in 2013 which is being compared with the land's value based on Tax Object Sales Value (NJOP). The Computation of land value is pure without any building value and it is also being adjusted with the characteristic of the household economy in the research area.The result on the research shows that there are 49 land value zone from Tax Object Sales Value (NJOP) and also from the Land Value Transaction Survey. As from analysis of local revenue taxation, the average number of the raising according to comparison between transaction's price and Tax Object Sales Value (NJOP)  is 409,31%.Keyword : Land Value Zone, Tax Object Sales Value, Tax on Aquistion of Land and Building.

Page 58 of 84 | Total Record : 839

 56   57   58   59   60 

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