cover
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,
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
ANALISIS SPASIAL HISTORIS PERTUMBUHAN WILAYAH JAKARTA ABAD XVII HINGGA ABAD XXI Zuraidha, Riza Nur; Prasetyo, Yudo; Nugraha, Arief Laila
Jurnal Geodesi Undip Volume 9, Nomor 2, Tahun 2020
Publisher : Jurusan Teknik Geodesi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (343.524 KB)

Abstract

ABSTRAK Jakarta merupakan ibukota negara Indonesia yang memiliki sejarah penting dari zaman penjajahan Belanda. Perubahan spasial pada Jakarta terjadi baik dari segi luas maupun tutupan lahan yang ada. Sejarah perkembangan wilayah harus diperhatikan dalam membangun suatu wilayah, sehingga perkembangan wilayah dapat dilakukan secara optimal dan dapat mengurangi dampak-dampak yang mungkin terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui potensi kajian spasial terhadap historis pertumbuhan wilayah Jakarta serta bagaimana pola perubahan spasial perkembangan wilayah Jakarta dari abad XVII hingga abad XXI. Data yang dipakai yaitu citra SPOT 6 tahun 2018 dan peta analog Jakarta abad XVII hingga abad XX. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu kombinasi digitasi, wawancara dan studi literatur untuk mendapatkan data pertumbuhan Kota Jakarta abad XVII hingga XX. Metode klasifikasi supervised dengan menggunakan Maximum Likelihood untuk mendapat peta tutupan lahan Jakarta abad XXI dan metode Standart Devitiational Ellips (SDE) untuk mendapat arah pertumbuhan fisik Jakarta. Berdasarkan hasil pengolahan dan analisis tutupan lahan Jakarta dari abad XVII hingga XXI diketahui bahwa Jakarta mengalami perubahan luas yang pesat dan dinamis terutama pada abad XXI dengan perubahan luas wilayah sebesar 3104,13 ha. Adapun perubahan sumbu rotasi pertumbuhan Jakarta abad XX menuju abad XXI terjadi pada semua arah dengan perubahan sumbu rotasi sebesar 11,288º mendekati sumbu Y. Dimana Jakarta pada abad XX hanya berkisar diwilayah Jakarta Pusat yang sekarang ini Jakarta terbagi menjadi 5 kota yaitu Jakarta Utara, Jakarta Timur, Jakarta Selatan, dan Jakarta Barat. Kata Kunci : Digitasi on screen, Klasifikasi supervised, Jakarta, Spasial historis.  ABSTRACT Jakarta is the capital city of Indonesia which has an important history from the Dutch colonial era. Spatial changes in Jakarta occur both in terms of area and existing land cover. The history of regional development must be considered in developing an area, so that regional development can be carried out optimally and can reduce the impacts that may occur. This study aims to determine the potential for a spatial study of the historical growth of the Jakarta region and how the pattern of spatial change in the development of the Jakarta region from the 17th century to the 21st century. The data used are SPOT 6 2018 images and analog maps of Jakarta 17th century to 20th century. The method used in this research is a combination of digitize, interviews and literature studies to obtain data on the growth of Jakarta City 17th century to 20th. The supervised classification method uses Maximum Likelihood to get a map of Jakarta's land cover in the 21st century and the Standard Devitional Ellips (SDE) method to make the direction of Jakarta's physical growth. Based on the results of the processing of Jakarta's land cover from the 17th century to 21st century, it is known that Jakarta experienced rapid and dynamic changes in area, especially in the 21st century with changes in the area of 3104.13 ha. The changes in the direction of growth in Jakarta from the 17th to 20th century which are more likely to go south follow the Ciliwung river flow pattern, while the growth of the 21st century spreads in all directions in the 21st century with centers in the Menteng, Tanah Abang, and Setiabudi districts with a rotation direction of 11.288º Y axis. The change in direction of Jakarta's growth rotation is the most striking occurred in the 17th century to 18th century with a change in the direction of rotation of 16.314º away from the Y axis. The direction of rotation of physical growth in Jakarta is also in accordance with the direction of rotation in the growth of buildings in Jakarta.
ANALISIS PERUBAHAN ZONA NILAI TANAH AKIBAT KEBERADAAN LOKASI WISATA TAHUN 2016-2019 DI KECAMATAN PEKALONGAN UTARA KOTA PEKALONGAN (STUDI KASUS : KECAMATAN PEKALONGAN UTARA) Muhammad, Rido; Suprayogi, Andri; Firdaus, Hana Sugiastu
Jurnal Geodesi Undip Volume 9, Nomor 2, Tahun 2020
Publisher : Jurusan Teknik Geodesi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (315.688 KB)

Abstract

ABSTRAKKota Pekalongan merupakan salah satu kota yang berada di Provinsi Jawa Tengah yang mempunyai beberapa objek wisata yang beragam mulai dari objek wisata alam hingga objek wisata buatan. Salah satu objek wisatanya adalah Pantai Slamaran yang berada di Kecamatan Pekalongan Utara. Potensi wisata yang ada di Kecamatan Pekalongan Utara berpengaruh terhadap jumlah kebutuhan lahan untuk sarana penunjang objek wisata atau sarana jual beli untuk kebutuhan ekonomi di sekitar objek wisata. Hal itu membuat terjadinya pembangunan sarana penunjang objek wisata atau pembangunan sarana jual beli semakin pesat sehingga mengakibatkan kebutuhan lahan akan semakin meningkatDalam penelitian ini dibentuk peta ZNT berdasarkan nilai tanah dengan penilaian masal. Penelitian ini dilakukan dengan pembuatan zona untuk menentukan titik sampel yang akan dicari. Kemudian membuat peta zona nilai tanah berdasarkan metode  pendekatan yang digunakan pendekatan perbandingan penjualan  Kecamatan Pekalongan Utara. Perhitungan penilaian menggunakan Microsoft Excel 2016. Pembuatan Peta Zona Nilai Tanah menggunakan ArcGIS.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai zona tanah pada tahun 2019 dan analisa perubahan nilai zona tanah dari tahun 2016 hingga 2019 di Kecamatan Pekalongan Utara. Hasil penelitian mendapatkan 56 zona dengan 476 sampel pada zona nilai tanah 2019 serta penelitian ini juga menghasilkan dampak yang diberikan oleh wisata pada tahun 2019 dari hasil regresi menunjukkan nilai R²  sebesar 0,1722 yang menunjukkan bahwa model regresi ini antara variabel memiliki kecocokkan yang lemah karena mendekati nilai 0. Hasil tersebut akan menunjukkan analisa pada tahun 2020 pengunjung turun harga dan tanah akan tetap naik sebagaimana pada tahun 2019Kata kunci : Kota Pekalongan, Potensi Wisata, Zona Nilai Tanah (ZNT)ABSTRACTPekalongan city is one of the cities in Central Java Province which has several diverse tourist object ranging from natural attractions to artificial attractions. One ot the tourist object is Slamaran Beach , located in North Pekalongan District. The tourism potential in North Pekalongan District has an influence of the amount of land need for supporting tourism object or facilities for economic needs around tourist attraction. That makes the construction of support facilities or the development of the facilities increasingly rapid, resulting the need for land will increase.In this research a ZNT map was formed based on land values with mass assesments. This research was conducted by make a zone to determine the sample point to be searched. Then make a map of the land value zone based on the methed of approach usend in sale comparison approach of North Pekalongan District. Calculation using Microsoft Excel 2016 and making the map of  land value zone using ArcGIS.This study aims to determine the value of land zones in 2019 and analysis of changes in land zone values from 2016 to 2019 in the District of North Pekalongan. The results found 56 zones with 476 samples in the 2019 land value zone and regression results showing an R² value of 0.1722 which indicates that this regression model between variables has a weak match because it approaches the value of 0. These results will show an analysis in 2020 visitors go down in price and land will continue to rise as in 2019Keywords : Pekalongan City , Tourist Attraction Potential , Land Value Zone 
PEMETAAN SPASIAL TINGKAT RISIKO BENCANA TSUNAMI DI WILAYAH KABUPATEN SERANG MENGGUNAKAN CITRA SPOT-6 Izzudin Al Qossam; Arief Laila Nugraha; LM Sabri
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 9, Nomor 2, Tahun 2020
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (504.111 KB)

Abstract

ABSTRAKUpaya untuk mengurangi kerugian akibat bencana tsunami salah satunya yaitu dengan memetakan tingkat risiko bencana tsunami. Risiko bencana berguna untuk melihat potensi kerugian yang ditimbulkan akibat bencana pada suatu wilayah, pada kasus ini dikhususkan untuk bencana tsunami. Peta risiko bencana tsunami dapat dibuat dengan Metode Crunch, yaitu dengan mengalikan tingkat  kerentanan dan tingkat ancaman suatu wilayah. Pemetaan daerah kerentanan pada penelitian ini dilakukan dengan metode pembobotan dan tumpang susun (overlay) dengan menggunakan lima parameter, yaitu jarak dari pantai, jarak dari sungai, ketinggian permukaan, kelerengan dan tutupan lahan. Peta ancaman dibuat menggunakan metode Hloss dengan ketinggian tsunami setinggi 10 meter. Hasil dari penelitian risiko bencana tsunami ini bahwa terdapat 11 Desa yang terkena risiko bencana tsunami pada wilayah pesisir Kabupaten Serang di antaranya yaitu Desa Anyar (35,3%), Desa Bandulu (6,4%), Desa Bulakan (6,7%), Desa Cikoneng (3,6%), Desa Cinangka (2,4%), Desa Kemasan (0,8%), Desa Karangsuraga (7,8%), Desa Pasauran (5,5%), Desa Sindanglaya (5,7%), Desa Tambangayam (2,6%), dan Desa Umbul Tanjung (2,7%). Persentase wilayah terdampak dengan wilayah total desa sebesar 4,74% dengan total luas wilayah terdampak sebesar 385,217 Ha. Adapun desa yang sangat tinggi tingkat risiko terhadap bencana tsunami yaitu Desa Anyar dengan luas tingkat risiko sangat tinggi sebesar 41,026 Ha. Total penduduk yang terancam pada risiko bencana tsunami sebanyak 7.836 jiwa dengan luas total pemukiman pada tingkat risiko sangat tinggi sebesar  36,938 Ha. Adapun desa yang memiliki tingkat penduduk terbanyak akibat risiko bencana tsunami adalah Desa Anyar sebanyak 2.590 jiwa. Kata Kunci: Bencana Tsunami, Metode Hloss, Kab. Serang, Model Crunch, Peta Risiko ABSTRACT One of the efforts to reduce losses due to the tsunami disaster is to map the level of tsunami risk. Disaster risk is useful to see the potential losses incurred due to disasters in an area, in this case specifically for the tsunami disaster. Tsunami disaster risk maps can be made using the Crunch Method, namely by multiplying the level of vulnerability and the level of threat of an area. Mapping the area of vulnerability in this study was carried out by the method of weighting and overlapping (overlay) with five parameters, namely distance from the coast, distance from the river, surface height, slope and land cover. While making a threat map using the Hloss method with a tsunami height as high as 10 meters. The results of this tsunami disaster risk study show that there are 11 villages affected by the tsunami disaster in the Serang Regency, including Anyar Village (35.3%), Bandulu Village (6.4%), Bulakan Village (6.7%) , Cikoneng Village (3.6%), Cinangka Village (2.4%), Packaging Village (0.8%), Karangsuraga Village (7.8%), Pasauran Village (5.5%), Sindanglaya Village (5 , 7%), Tambangayam Village (2.6%), and Umbul Tanjung Village (2.7%). Percentage of area affected by the total area of villages is 4.74% with a total area of affected area of 385,217 Ha. The village with a very high level of risk from the tsunami disaster is Anyar Village with a very high level of risk of 41,026 Ha. The total population threatened by the tsunami disaster is 7,836 people with a total area of settlements at a very high risk level of 36,938 Ha. The village that has the highest population level due to the risk of tsunami disaster is Anyar Village with 2,590 people. Key Words: Crunch Model, Hloss Method, Risk Map, Serang District, Tsunami Disaster
PENGARUH KELAS KELERENGAN TANAH TERHADAP PERSENTASE SELISIH PERHITUNGAN VOLUME DATA TERRESTRIAL LASER SCANNER DAN FOTO UDARA UNMANNED AERIAL VEHICLE Risqi Fadly Robby; Abdi Sukmono; Nurhadi Bashit
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 9, Nomor 2, Tahun 2020
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (355.622 KB)

Abstract

ABSTRAKPerusahaan tambang open pit yang memiliki kelerengan topografi yang beragam membutuhkan data pengukuran topografi untuk keperluan menghitung volume galian tambang. Pengukuran menggunakan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) diharapkan mampu dijadikan sebagai alternatif dari pengukuran menggunakan Terrestrial Laser Scanner (TLS) untuk kegunaan perhitungan volume. Penelitian ini bertujuan untuk menghitung perbedaan hasil perhitungan volume galian tambang batu gamping antara data TLS dengan data foto udara UAV dengan dua skema berbeda. Metode dengan foto udara UAV akan dianalisis pengaruh kelas kelerengan studi areanya, terhadap persentase selisih volumenya dengan metode data TLS. Analisi relasi antara persentase selisih volume dengan kelas kelerengan tanah dinyatakan dalam bentuk persamaan regresi. Kekuatan dari relasi tersebut dianalisis menggunakan analisis korelasi. Hasil perhitungan volume dari data TLS sebesar 2.574.708,371 m3, selisih hasil volume antar dataTLS dan data UAV Skema 1 sebesar 3.782,155 m3, serta selisih hasil volume antar dataTLS dan data UAV Skema 2 sebesar 17.470,885 m3. Persamaan regresi antara persentase selisih volume dengan kelas kelerengan pada UAV Skema 1 adalah berbentuk linier positif dengan korelasi “Sedang” dengan nilai korelasi sebesar 0,624 . Persamaan regresi antara persentase selisih volume dengan kelas kelerengan pada UAV Skema 2 adalah berbentuk linier positif dengan korelasi “Sedang” dengan nilai korelasi sebesar 0,618   Kata Kunci: Persentase Selisih, Skema, TLS, UAV, Volume  ABSTRACTOpen pit mining companies that have various topographic slopes require topographic measurement data for the purpose of calculating the volume of mining excavation. Measurement using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is expected to be able to be used as an alternative to measurements using Terrestrial Laser Scanner (TLS) for the purpose of volume calculation. This study aims to calculate differences in the results of the calculation of the volume of limestone quarrying between TLS data with UAV aerial data with two different schemes. The method with UAV aerial photography will be analyzed the effect of the area slope class study, on the percentage of the volume difference using the TLS data method. Analysis of the relationship between the percentage difference between the volume and the class of soil slope is expressed in the form of a regression equation. The strength of the relation is analyzed using correlation analysis. The results of the calculation of the volume of TLS data amounted to 2,574,708,371 m3, the difference in volume results between the TLS data and Scheme 1 UAV data amounted to 3,782,155 m3, and the difference between the volume results between TLS data and Schema 2 UAV data amounted to 17,470,885 m3. The regression equation between the percentage difference between the volume and the slope class in UAV Scheme 1 is positive linear with "Moderate" correlation with a correlation value of 0.624. The regression equation between the percentage difference in volume with the slope class in UAV Scheme 2 is positive linear with " Moderate " correlation with a correlation value of 0.618.  Key Words: Percentage of Difference, Scheme, TLS, UAV, Volume
ANALISIS PENAMBAHAN VARIABEL PEMBANDING FISIK DALAM PERHITUNGAN HARGA TANAH DI KECAMATAN BANYUMANIK Lusiana Dewi Fatmalasari; Sawitri Subiyanto; Hana Sugiastu Firdaus
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 9, Nomor 2, Tahun 2020
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (374.269 KB)

Abstract

ABSTRAKKecamatan Banyumanik termasuk ke dalam wilayah pinggiran kota (urban fringe) yang berkembang cukup pesat akibat dari padatnya aktivitas pembangunan dan laju pertumbuhan penduduk yang terjadi di pusat Kota Semarang. Hal tersebut menyebabkan meningkatnya permintaan dan penawaran lahan setiap tahun di Kecamatan Banyumanik dimana kondisi wilayahnya didominasi oleh area perbukitan dengan ketinggian kurang lebih 250 mdpl. Topografi yang bervariasi tersebut merupakan salah satu faktor fisik tanah yang menjadi penentu dari tinggi rendahnya harga tanah, oleh karena itu dilakukan penelitian terkait pengaruh penambahan penyesuaian faktor fisik dalam perhitungan harga tanah untuk memperoleh Nilai Pasar Wajar (NPW). Penelitian ini dilakukan dengan membuat peta Zona Nilai Tanah (ZNT) tahun 2013, 2016, dan 2019 berdasarkan data harga tanah hasil survei lapangan dengan penilaian masal. Dilakukan dua kali perhitungan dalam penelitian ini yaitu perhitungan dengan unsur penyesuaian menurut Badan Pertanahan Nasional (BPN) dan perhitungan dengan penambahan penyesuaian variabel pembanding fisik untuk mengetahui tingkat kedekatan data dengan Nilai Jual Objek Pajak (NJOP). Variabel pembanding fisik yang digunakan antara lain kemiringan, lebar jalan, bentuk tanah, luas tanah, dan kedudukan tanah. Berdasarkan data harga tanah yang diperoleh, dilakukan analisis pola harga tanah berdasarkan jalur jalan utama di Kecamatan Banyumanik. Hasil penelitian menunjukkan pada tahun 2013 – 2016 perubahan harga tanah tertinggi terjadi pada zona 53 yang terletak di Kelurahan Sumurboto sebesar Rp 3.351.000 dan pada tahun 2016 - 2019 terjadi pada zona 11 yang terletak di Kelurahan Ngesrep sebesar Rp 8.472.000. Berdasarkan dua perhitungan yang telah dilakukan menunjukkan bahwa perhitungan tanpa variabel pembanding fisik lebih mendekati data NJOP dengan selisih tertinggi Rp 4.553.000 pada tahun 2013, Rp 4.783.000 pada tahun 2016, dan Rp 5.034.000 pada tahun 2019. Dari data harga tanah yang ada dihasilkan pola harga tanah di Kecamatan Banyumanik yang cenderung berbentuk radial yang berpusat pada satu titik yaitu Kantor Kecamatan Banyumanik sebagai pusat kota dan mengikuti jalur jalan utama.  Kata Kunci: ZNT, Faktor Fisik Tanah, NJOP, Pola Harga Tanah, NPW ABSTRACTBanyumanik subdistrict is included in the suburban area (urban fringe) which develops quite rapidly due to the high development activities and population growth rate that is happening in the center of Semarang City. This situation causes an increase of the demand and supply in land every year in Banyumanik District where the area is dominated by hilly areas with an altitude of approximately 250 meters above sea level. This varied topography is one of the physical factor of land that determines the high and low land prices,. therefore this research is conducted related to the effect of adding physical factor adjustment in the calculation of land prices to obtain Fair Market Value (NPW). This research is done by making a map of Land Value Zones (ZNT) in 2013, 2016, and 2019 based on land price data from field observations with mass assessments. The calculations are done twice in this study are calculation with the adjustment element according to the National Land Agency (BPN) and the calculation with the addition of the physical comparison variable adjustment element to determine the level of data proximity with Tax Object Selling Value (NJOP).. Physical comparison variables used in this research are slope, road width, land shape, land area, and land position. Then from the obtained land price data, land price patterns were analyzed based on the main road lane in the Banyumanik District. The results show that in 2013-2016 the highest land price change occurred in zone 53 located in Sumurboto Sub-District with the amount of Rp 3.35.,000 and in 2016-2019 occurred in zone 11 located in Ngesrep Sub-District with the amount of Rp 8.472.000. Both calculations show that the calculation without physical comparison variables is closer to the NJOP data with the percentage difference Rp 4.553.000 in 2013, Rp 4.783.000 in 2016, and Rp 5.034.000 in 2019. From the existing land price data, land price pattern in the District Banyumanik, which tends to be radial, is centered at one point, namely the Banyumanik District Office as the center of the districtt and follows the main road.Keywords: ZNT, Land Physical Factor, NJOP, Land Price Pattern, NPW
ANALISIS PENGARUH FENOMENA UPWELLING TERHADAP JUMLAH TANGKAPAN IKAN DENGAN PENGAMATAN TEMPORAL CITRA AQUA MODIS (Studi Kasus : Selat Bali) Hot Parningotan Banjarnahor; Andri Suprayogi; Nurhadi Bashit
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 9, Nomor 2, Tahun 2020
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (479.819 KB)

Abstract

ABSTRAKPerairan Selat Bali merupakan daerah di selatan khatulistiwa yang terletak diantara Pulau Jawa dan Pulau Bali. Perairan Selat Bali memiliki potensi sumber daya perikanan yang cukup tinggi. Kelimpahan dan persebaran ikan dipengaruhi oleh produktivitas lingkungan seperti sebaran konsentrasi klorofil-a dan variasi suhu permukaan laut. Produktivitas lingkungan dipengaruhi oleh fenomena pembalikkan massa air (upwelling) yang diakibatkan oleh pergerakan angin yang melewati Selat Bali. Pada umumnya lokasi penangkapan ikan akan berpindah-pindah mengikuti pergerakan kondisi lingkungan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh dari fenomena upwelling terhadap jumlah tangkapan ikan dengan pengamatan parameter suhu permukaan laut, klorofil-a, dan angin. Metode yang digunakan untuk pengamatan fenomena upwelling adalah dengan memanfaatkan hasil perekaman citra satelit yaitu citra Aqua MODIS dan data angin ASCAT. Data harian satelit Aqua MODIS dan ASCAT dikompilasi kedalam bentuk musiman menggunakan pemograman IDLuntuk mendapatkan nilai rata-rata parameter upwelling. Hasil akhir dari penelitian ini berupa pola sebaran parameter upwelling serta nilai variabilitas setiap parameternya. Fenomena upwelling di Selat Bali terjadi pada musim Timur dan musim Peralihan II dengan puncak konsentrasi klorofil sebesar 1,870 mg/m3 dan suhu rata-rata terendah 25,366°C serta kecepatan angin tertinggi sebesar 8,808 m/s. Kategori upwelling yang terjadi di Selat Bali didominasi kategori medium yang terjadi pada bulan Mei sampai dengan November dengan luas 26.906 - 3.322,588 km2. Hasil regresi polinomial menunjukkan koefisien determinasi yang berbeda-beda. Tahun 2016 koefisien determinasinya 0,0445, dan 0,2847 yang menunjukkan tingkat hubungan yang rendah, sedangkan tahun 2018 koefisiennya sebesar 0,6823 dan 0,7513 yang menunjukkan hubungan tinggi.Kata kunci: Angin, Aqua Modis, Klorofil-a, Suhu Permukaan Laut, Upwelling.  ABSTRACTThe waters of the Bali Strait are areas south of the equator, located between Java and Bali. The waters of the Bali Strait have a high potential for fishery resources. Fish abundance and distribution are influenced by environmental productivity such as the distribution of chlorophyll-a concentrations and variations in sea surface temperature. Environmental productivity is influenced by the upwelling phenomenon caused by the movement of wind through the Bali Strait. In general, fishing locations will move around following the movement of environmental conditions. The purpose of this study was to determine the effect of the upwelling phenomenon on the number of fish catches by observing parameters of sea surface temperature, chlorophyll-a, and wind. The method used for observing the upwelling phenomenon is to utilize the results of recording satellite imagery, namely Aqua MODIS imagery and Ascat wind data. Daily data on Aqua MODIS and ASCAT satellites are compiled into a seasonal form using IDL programming to get the average value of the upwelling parameter. The final results of this study in the form of the distribution pattern of upwelling parameters and the value of the variability of each parameter. The upwelling phenomenon in the Bali Strait occurred in the East and Transition II seasons with peak chlorophyll concentrations of 1,870 mg/m3 and the lowest average temperature of 25,366 °C and the highest wind speed of 8,808 m/s. The upwelling category that occurred in the Bali Strait is dominated by the medium category which occurred in May to November with an area of 26.906 – 3.322,588 km2. Polynomial regression results show different coefficients of determination. In 2016 the coefficient of determination was 0,0445, and 0,2847, which showed a low level of relationship, while in 2018 the coefficients were 0,6823 and 0,7513, which showed a high relationship.Keywords: Aqua Modis, Chlorophyll-a, Sea Surface, Temperature, Upwelling, Wind.
ANALISIS TINGKAT KEKUMUHAN PADA PERMUKIMAN MENGGUNAKAN MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) (STUDI KASUS : KOTA SURAKARTA, JAWA TENGAH) Rintyas Chandra Irawan; Arief Laila Nugraha; Hana Sugiastu Firdaus
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 9, Nomor 2, Tahun 2020
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (448.148 KB)

Abstract

ABSTRAKKota Surakarta merupakan salah satu kota di Provinsi Jawa Tengah yang sedang mengalami perkembangan yang pesat dari berbagai aspek. Aktivitas perekonomian yang meningkat akan menyebabkan peningkatan arus urbanisasi Kota yang berakibat pertambahan penduduk. Meningkatnya penduduk kota menyebabkan permukiman yang semakin padat, eksploitasi sumber daya lingkungan dan kualitas permukiman yang semakin menurun sehingga menyebabkan terbentuknya permukiman kumuh. Menurut Surat Keputusan Walikota Surakarta 413.21/38.3/1/2016, Kota Surakarta memiliki 28 kawasan permukiman kumuh dengan luas total permukiman kumuh Kota Surakarata 359,55 Ha yang tersebar pada 51 Kelurahan di Kota Surakarta. Klasifikasi permukiman kumuh Kota Surakarta dapat dilakukan dengan metode scoring dengan 16 parameter permukiman kumuh yaitu Ketersesuaian terhadap tata ruang (X1), Kepadatan bangunan (X2), Kondisi bangunan temporer (X3), Ketidakteraturan bangunan (X4), Kepadatan Penduduk (X5), Cakupan pelayanan jalan lingkungan (X6), Kualitas permukaan jalan (X7), Ketikamampuan mengalirkan limpasan air (X8). Ketersediaan saluran drainase (X9), Kualitas saluran drainase (X10), Ketersediaan akses aman air minum (X11), Tidak terpenuhinya kebutuhan minimal air minum layak (X12), Sistem pengelolaan air limbah (X13), Sarana prasarana pengelolaan air limbah (X14), Sarana prasarana persampahan  (X15) dan Sistem pengelolaan persampahan (X16). Permukiman kumuh Kota Surakarta dapat di modelkan menggunakan Geographically Weighted Regression (GWR). Metode GWR menggunakan pembobotan spasial untuk menghilangkan efek heterogenitas spasial dalam analisis data geostatistik. Penelitian ini memodelkan hubungan antara permukiman kumuh Kota Surakarta sebagai variabel terikatnya dengan 16 parameter permukiman kumuh sebagai variabel bebasnya. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa permukiman kumuh pada setiap Kelurahan di Kota Surakarta dapat diklasifikasikan menjadi tidak kumuh dan kumuh ringan. Kumuh ringan terdapat pada 13 Kelurahan yaitu Kelurana Kestalan, Manahan, Nusukan, Gandekan, Kepatihan Kulon, Sewu, Kerten, Baluwarti, Joyotakan, Kemlayan, Kratonan, Serengan dan Tipes. Model GWR dalam pemodelan terhadap terjadinya permukiman kumuh dapat digunakan, dimana model ini memiliki nilai koefisien determinasi (R2) sebesar 0,970543 serta nilai RSS lebih rendah sebesar 22,180616 dari model global regresi. Parameter yang paling berpengaruh signifikan terhadap terjadinya permukiman kumuh adalah cakupan pelayanan jalan lingkungan (X6) dimana variabel ini selalu muncul di 26 Kelurahan dan sistem pengelolaan persampahan (X16) yang paling kurang berpengaruh dimana hanya muncul pada 4 Kelurahan saat melakukan uji parsial model dengan nilai |thitung| ≥ t0,025;34 = 2,0324.Kata kunci : GWR, Klasifikasi Tingkat Kekumuhan, Kota Surakarta, Penilaian KumuhABSTRACTSurakarta City is one of the cities in Central Java Province that is experiencing rapid development from various aspects. Increased economic activity will cause an increase in the urbanization flow of the City resulting in population growth. An increase in urban population will lead to increasingly dense settlements, exploitation of environmental resources and a declining quality of settlements, leading to the formation of slums. According to the Decree of the Mayor of Surakarta 413.21 / 38.3 / 1/2016, Surakarta City has 28 slum areas with a total area of 359.55 hectares of Surakarata slum areas spread over 51 kelurahans in the city of Surakarta. The classification of Surakarta City slums can be done using the scoring method using 16 parameters of slum areas, namely Suitability to spatial (X1), Building density (X2), Temporary building conditions (X3), Building irregularity (X4), Population Density (X5), Coverage of environmental road services (X6), road surface quality (X7), ability to drain water runoff (X8). Availability of drainage channels (X9), Quality of drainage channels (X10), Availability of safe access to drinking water (X11), Non-fulfillment of minimum requirements for proper drinking water (X12), Wastewater management system (X13), Wastewater management infrastructure (X14) , Solid waste infrastructure (X15) and Solid waste management system (X16). Surakarta City slums can be modeled using Geographically Weighted Regression (GWR). The GWR method uses spatial weighting to eliminate the effects of spatial heterogeneity in the analysis of geostatistical data. This study models the relationship between Surakarta City slums as the dependent variable with 16 slum parameters as the independent variable. The results of this study indicate that slums in each Kelurahan in Surakarta City can be classified as not slum and mild slum. Mild slums are found in 13 Subdistrict, namely Kestalan, Manahan, Nusukan, Gandekan, Kepatihan Kulon, Sewu, Kerten, Baluwarti, Joyotakan, Kemlayan, Kratonan, Serengan and Tipes. The GWR model in modeling the occurrence of slums can be used, where this model has a coefficient of determination (R2 = 0.970543) and a lower RSS (22.180616) than the global model. The parameters that have the most significant influence on the occurrence of slums are the coverage of environmental road services (X6) where this variable always appears in 26 Subdistrict and the waste management system (X16 where its just appears in 4 Subdistrict when conducting partial test models with the value | t count | ≥ t0,025; 34 = 2,0324. Keywords : Assestment Slum Level, Classification of Slum, GWR, Surakarta City
PEMBUATAN MODEL 3D WADUK PENDIDIKAN DIPONEGORO MENGGUNAKAN DATA UAV PADA TAHUN 2019 Jonathan Ardian Hendra Pranoto; L.M Sabri; Nurhadi Bashit
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 9, Nomor 2, Tahun 2020
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (668.65 KB)

Abstract

ABSTRAKBendungan adalah bangunan yang berupa urukan tanah, urukan batu, beton, dan/atau pasangan batu yang dibangun menampung dan mengatur laju air. Waduk adalah wadah buatan yang terbentuk sebagai akibat dibangunnya bendungan. Waduk membutuhan pemeliharaan dalam menjalankan fungsinya sehingga dapat bekerja secara normal dan dapat memberikan manfaat yang sesuai dengan rencana. Kurangnya perawatan bendungan akan mengakibatkan menurunnya efektifitas bendungan dan dapat membahayakan keamanan bendungan tersebut. Pemantaun bendungan dalam prosesnya diperlukan teknologi yang dapat memetakan kondisi kontruksi bendungan. Pemetaan terestris lapangan terkendala dengan kemiringan lahan, sementara itu pemetaan menggunakan satelit terkendala resolusi data yang rendah, sedangkan pengukuran menggunakan pesawat berawak kurang efektif karena membutuhkan biaya yang cukup besar. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka digunakan teknologi pesawat tampa awak atau UAV (Unmanned Aerial Vehicle) untuk survei dan pemetaan kondisi waduk. Penelitian ini dilaksanakan di kawasan Waduk Pendidikan Diponegoro menggunakan data pemotretan udara dari UAV. Misi pemotretan foto udara menggunakan ketinggian 90 m dan 100 m dengan overlap foto sebesar 80%. Data tersebut diolah untuk menghasilkan model DTM (Digital Terrain Model) dan orthofoto dari bendungan. Hasil uji akurasi ketinggian, Peta hasil pemotretan udara memiliki nilai RMSE sebesar 0,116 m dengan nilai perubahan koordinat vertikal rata-rata sebesar 0,013 m. Hasil analisis Uji akurasi Planimetrik, Peta hasil pemotretan udara memiliki nilai RMSE sebesar  0,231  m dengan nilai perubahan koordinat horizontal rata-rata sebesar 0,060 m. Hasil DTM dan orthofoto yang terbentuk digunakan sebagai data pemantauan untuk pemeliharaan kawasan bendungan. Kata kunci: Bendungan, Pemodelan Tiga Dimensi, UAV, Waduk Pendidikan Diponegoro     ABSTRACT           Dams are buildings in the form of earth fill, rock fill, concrete, and / or stone pairs that are built to storing and regulate the water rate. Reservoirs are artificial containers formed as a result of the dam being built. The reservoir needs maintenance in carrying out its functions so that it can work normally and can provide benefits in accordance with the plan. Lack of maintenance of the dam will result in decreased effectiveness of the dam and can endanger the safety of the dam. Dam monitoring in the process requires technology that can map the condition of dam construction. Field terrestrial mapping is constrained by land slope, mapping using satellites is constrained by low resolution data, while measurement using manned aircraft is less effective because it requires a large enough cost. Based on these problems, the UAV (Unmanned Aerial Vehicle) technology is used to survey and map reservoir conditions. This research was conducted in the Diponegoro Educational Reservoir area using aerial photography data from the UAV. The aerial photo shoot mission uses a height of 90 m and 100 m with an overlap of photos by 80%. The data is processed to produce DTM (Digital Terrain Model) and orthophoto models from the dam. Altitude accuracy test results, the map of aerial photography has an RMSE value of 0.116 m with an average vertical coordinate change of 0.013 m. Analysis of Planimetric accuracy test results, Maps of aerial photography have RMSE values of 0.231 m with an average horizontal coordinate change of 0.060 m. The results of DTM and orthophoto formed are used as monitoring data for the maintenance of dam areas.
ANALISIS KETERSEDIAAN RUANG TERBUKA HIJAU TERHADAP EMISI CO2 OLEH GAS BUANG KENDARAAN BERMOTORDI KELURAHAN TEMBALANG DAN SUMURBOTO Cartenz Noviantri Handayani; Abdi Sukmono; Hana Sugiastu Firdaus
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 9, Nomor 2, Tahun 2020
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (406.611 KB)

Abstract

ABSTRAKWilayah Kelurahan Tembalang dan Sumurboto sebagai wilayah terdampak perkembangan kawasan pendidikan mengalami peningkatan aktivitas pemenuhan kebutuhan masyarakat yang signifikan. Seiring dengan peningkatan aktivitas tersebut, maka kebutuhan transportasi yang memadai akan meningkat dan mengakibatkan kepadatan kendaraan bermotor di kawasan ini pada jam-jam tertentu. Kondisi ini dapat meningkatkan risiko pemanasan global (global warming) akibat kenaikan Efek Rumah Kaca (ERK) yang dipicu oleh meningkatnya emisi CO2. Maka diperlukan penelitian mengenai keseimbangan lingkungan berupa ketersediaan Ruang Terbuka Hijau (RTH) yang dapat berperan sebagai penyerap emisi CO2. Metode survei data primer menggunakan pemotretan foto udara UAV untuk peta dasar digitasi persebaran RTH dan traffic counting pada puncak lalumlintas yang bertujuan untuk mengetahui kadar CO2 maksimum oleh kendaraan bermotor pada ruas jalan. Analisis penghitungan daya serap dengan mengalikan luas tutupan vegetasi dan daya serapnya terhadap CO2. Analisis penghitungan kadar emisi CO2 dengan persamaan kekuatan emisi dan klasifikasinya menggunakan natrual breaks. Analisis spasial hasil kekuatan emisi CO2 dan luas tutupan vegetasi dengan menggunakan metode Sistem Informasi Geospasial (SIG). Hasil akhir penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat 9 ruas jalan dengan daya serap sangat kurang. Saran sebagai penanggulangan kondisi ini adalah dengan optimalisasi RTH eksisting pada Jalan Banjarsari Raya disertai penambahan luas 0,903 Ha, Jalan Jatimulyo disertai penambahan luas 0,729 Ha, Jalan Sirojudin disertai penambahan luas 0,146 Ha, Jalan Soedharto bagian GSG disertai penambahan luas 0,475 Ha, Jalan Soedharto di area jembatan tol disertai penambahan luas 0,837 Ha, Jalan Setiabudi bagian selatan Patung Diponegoro disertai penambahan luas 12,518 Ha, Setiabudi bagian utara Patung Diponegoro disertai penambahan luas 10,762 Ha,  dan Tol Gerbang Tembalang disertai penambahan luas 13,210 Ha. Kata Kunci:         Daya serap CO2, Emisi CO2, Foto udara, Ruang Terbuka Hijau (RTH), Traffic counting ABSTRACTTembalang and Sumurboto Village as affected areas by the educational activities have increase significant people’s activities to supply their needs. Along with it, the need of proper transportation will also increases and will causes density of motorized vehicles at certain hours. This condition can increase the risk of global warming due to the Greenhouse Effect which is triggered by CO2 emissions. So this research is needed for environmental balance to know about Green Open Space availability that can absorb CO2 emissions. The primary data survey method uses aerial photography for the basemap of the distribution of Green Open Space, and traffic counting at the peak traffic which aims to determine maximum CO2 levels on the road. Calculation analysis of Green Open Space absorption is by multiplying the area of vegetation cover and its CO2’s absorption capacity. Calculation analysis of CO2 emission levels uses equation of emission strength and the level’s classification uses natrual breaks. Spatial analysis of the CO2’s strength emissions and the area of vegetation cover is using the Geospatial Information System (GIS) method. The final results of this research indicate that there are 9 roads with CO2 emissions remaining after optimizing the existing Green Open Space. Suggestions to overcome this condition are by optimizing the existing green open spaces on Jalan Banjarsari Raya with 0,903 Ha additional area, Jalan Jatimulyo with 0,729 Ha additional area, Jalan Sirojudin with 0,146 Ha additional area, Jalan Soedharto GSG section with 0,475 Ha additional area, Jalan Soedharto in the area toll bridge with 0,837 Ha additional area, Jalan Setiabudi in the southern part of Diponegoro Statue with 12,518 Ha addition area, Setiabudi in the northern part of Diponegoro Statue with 10,762 Ha addition area, and Tembalang Gate Toll Road with 13,210 Ha addition area. Key Word:           Aerial photography, CO2 absorbtion, CO2 emission, Green Open Space, Traffic counting
SURVEI DEFORMASI SESAR KALIGARANG DENGAN METODE SURVEI GNSS TAHUN 2019 Bagas Yanna Aulia Fattaah; L.M Sabri; Moehammad Awwaluddin
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 9, Nomor 2, Tahun 2020
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (418.9 KB)

Abstract

ABSTRAKKota Semarang dilalui oleh Sesar Kaligarang yang membelah antara Semarang Timur dan Semarang Barat. Sesar Kaligarang terdapat pada lembah Sungai Kaligarang yang membelah wilayah Semarang pada arah utara sampai selatan. Lembah dari sungai ini diduga merupakan sesar yang aktif sejak zaman tersier hingga kuarter. Sesar aktif dapat bergerak relatif kecil maupun besar. Pergeseran dari sesar ini dapat berdampak pada infrastruktur di sekeliling sesar seperti jalan, jembatan, dan lain lain. Permasalahan tersebut yang mendasari penelitian ini untuk melakukan pemantauan terhadap Sesar Kaligarang. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui kondisi deformasi di daerah sekitar Sesar Kaligarang pada 2 periode yaitu tahun 2018 dan 2019. Titik pengamatan pada penelitian ini tersebar di 12 titik di Kota Semarang. Penentuan deformasi Sesar Kaligarang dapat ditentukan dengan pengamatan GNSS secara berkala. Pengukuran yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan GNSS dual frekuensi. Data sekunder yang digunakan adalah data GNSS yang diukur pada tahun 2018 bulan Juni. Pengolahan data GNSS dilakukan dengan software GAMIT 10.7. Hasil dari penelitian ini yaitu kondisi deformasi di daerah sekitar Sesar Kaligarang dari tahun 2018 hingga 2019 mengalami pergeseran pada bagian barat sesar sebesar 0,017 m/tahun sampai 0,103 m/tahun dan pada bagian timur sebesar 0,009 m/tahun sampai 0,0115 m/tahun. Bagian barat sesar utama mengalami pergerakan yang lebih dinamis dibandingkan dengan pergerakan pada bagian timur sesar utama. Pengolahan menggunakan 1 titik ikat yang berbeda beda menunjukan hasil dengan selisih yang cukup sedikit setiap titiknya.  Kata Kunci : GNSS, Deformasi, Sesar, Sesar Kaligarang.  ABSTRACTThe city of Semarang is crossed by the Kaligarang Fault which divides East Semarang with West Semarang. The Kaligarang Fault is found in the Kaligarang River valley which divides the Semarang area from north to south. River valleys are considered as active faults from the tertiary to the quarter. Active fault can move relative slowly or faster. This movement can be effected into the infrastructur in arround of its fault. This problem that underlines this research to monitor Kaligarang Fault movement. The purpose of this research is to knowing the deformation condition at the area arround the Kaligarang Fault in 2 periods of time. Observation points of this research is spread at 12 points in Semarang City.  The determination of Kaligarang fault deformation can be calculated by periodic GNSS observations. GNSS data processing is using GAMIT 10.7 software. The results of this study are the deformation conditions in the area around the Kaligarang fault from 2018 to 2019 there was a shift in the western fault of 0.017 m / year to 0.103 m / year and in the east by 0.009 m / year for 0.0115 m / year. The western part of the main fault is more dynamic than the eastern part of the main fault. Processing data using 1 different control point shows the results with slight difference in value.

Filter by Year

2012 2024


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