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
 70   71   72   73   74 
PEMODELAN 3 (TIGA) DIMENSI BANGUNAN MENGGUNAKAN FOTO UDARA FORMAT KECIL (STUDI KASUS: FAKULTAS TEKNIK, UNIVERSITAS DIPONEGORO) Fitrah Trikusuma; Yudo Prasetyo; firman Hadi
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 10, Nomor 2, Tahun 2021
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAKKonsep model pemetaan kawasan dalam bentuk 3 dimensi merupakan rintisan pengembangan teknologi terkini dalam lingkup geospasial terutama pengembangan model sederhana Smart City. Sebuah konsep berurgensi tinggi dalam pengembangan situs kawasan seperti pelabuhan, kampus, dan lainnya yang melingkupi aspek fisik dan semantik. Rekonstruksi bangunan berjalan sejajar dengan teknologi survei dan pemetaan akan kebutuhan data kebumian yang dapat memberikan informasi spasial berupa posisi serta ruang yang mendekati dari keadaan di lapangan dan terus berkembang, sudah saatnya untuk mendalami langsung mengenai konsep rekonstruksi bangunan (Ma Z. dkk., 2017).Pemodelan bangunan 3 dimensi dalam penelitian ini menggunakan data foto udara format kecil berbasis metode computer-generated achitecture (CGA). Pengolahan terbagi menjadi 2 tahap, yakni tahap pengolahan foto udara dan tahap pemodelan 3 dimensi bangunan. Pengolahan foto udara dilakukan guna mendapatkan surface model seperti digital elevation model (DEM), digital terrain and building model (DTBM) dan orthomosaic sebagai peta dasar pembuatan footprint bangunan. Tahap selanjutnya adalah proses pemodelan bangunan 3D menggunakan metode CGA dengan algoritma building from footrint.Hasil pengolahan foto udara meliputi DEM, DTBM dan orthomosaic yang layak sesuai dengan kriteria dalam melakukan pemodelan menggunakan metode CGA. DEM yang dihasilkan dapat layak digunakan dengan capaian tingkat kelas I berdasarkan standar peta RBI, Orhtomosaic yang dihasilkan layak digunakan dengan capaian tingkat kelas I berdasarkan standar ASPRS, dan DTBM yang dihasilkan layak digunakan dengan membandingkan resolusi DTBM penelitian miliki Buyukdemircioglu dkk., 2018 dengan resolusi sebesar 12 cm. Hasil pemodelan 3 dimensi menggunakan metode CGA menghasilkan 92,12% dari 51 bangunan secara keseluruhan. Model bangunan 3 dimensi juga berhasil mencapai level of detail kelas 2.2 berdasarkan standar milik Biljecki dkk., 2016.
ANALISIS GEOSPASIAL PERKEMBANGAN NILAI EKONOMI KAWASAN WISATA KOTA PAGAR ALAM MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS Jetri Livia Rindika; Sawitri Subiyanto; Fauzi Janu Amarrohman
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 9, Nomor 4, Tahun 2020
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAKKota Pagar Alam merupakan kota yang terletak  di Provinsi Sumatera Selatan yang memiliki banyak potensi obyek wisata. Kota yang merupakan dearah tujuan wisata dengan luas wilayah 633,66 Km². Obyek wisata yang menjadi tujuan wisata di Kota Pagar Alam yaitu objek wisata Tangga 2001 dan Green Paradise. Kedua obyek wisata tersebut merupakan jenis wisata alam yang memiliki potensi nilai ekonomi kawasan Maka dari itu diperlukan analisis arah perkembangan kedua objek wisata tersebut dengan  perhitungan  Zona Nilai Ekonomi Kawasan dengan metode pendekatan TCM (Travel Cost Method) dan CVM (Contingent Valuation Method)  untuk  mengukur perkembangan Total Nilai Ekonomi Kawasan wisata dan analisis  dengan menggunakan pendekatan metode HPM (Hedonic Pricing Method)  untuk mengetahui pengaruh nilai hedonik terhadap faktor jumlah permintaan kunjungan wisata,serta dilakukan analisis Gravity Model sebagai penentu potensi kawasan untuk perkiraan daya tarik suatu lokasi kawasan wisata. Dari hasil penelitian didapatkan hasil nilai total ekonomi (TEV) kawasan  Tangga 2001 Rp  354.953.019.370,- dan kawasan Green Paradise Rp. 346.430.302.110,- pada tahun 2019.  Faktor-faktor yang mempengaruhi frekuensi kunjungan untuk Tangga 2001 adalah biaya, umur, pendapatan, dan alternatif lokasi. Dan untuk Green Paradise adalah umur, dan lama kunjungan. Dan hasil perhitungan nilai hedonikinterval terkecil pada kawasan Tangga 2001 sebesar 4,385 dengan TEV rerata (3 tahun) sebesar  Rp. 363.903.203.960 sedangkan kawasan Green Paradise sebesar 4,175 dengan TEV rerata (3 tahun) sebesar  336.882.827.257,  maka nilai hedonik berkorelasi positif terhadap hasil nilai TEV rerata (selama 3 tahun). Berdasarkan perhitungan interaksi spasial perbandingan daya tarik kawaan  Tangga 2001 lebih tinggi di bandingkan Green Paradise.Kata Kunci: Tangga 2001 dan Green Paradise, Zona Nilai Eknomi Kawasan ABSTRACTPagar Alam City is one of the cities in South Sumatra Province which has a lot of potential tourism objects. The city is a tourist destination with an area of 633.66 km². Tourist objects that become tourist destinations in Pagar Alam City are Tangga 2001 and Cendrawasih Hijau. Both of these tourism objects are types of natural tourism that have the potential for regional economic value, therefore it is necessary to analyze the direction of development of the two tourism objects by calculating the Economic Value of the Zone Zone using the TCM (Travel Cost Method) method. ) and CVM (Contingent Valuation Method) to measure progress. Total Economic Value of tourist areas and their analysis using the Hedonic Pricing Method (HPM) approach to determine the effect of hedonic value on the number of factors in tourist demand, as well as the Gravity Model analysis as a determinant of the area's potential to estimate attractiveness. from the location of the tourist area. The results showed that the total economic value (TEV) of Tangga 2001 was Rp. 354,953,019,370, - and the Cendrawasih Green area of Rp. 346,430,302,110, - in 2019. Factors affecting the frequency of visits to Tangga 2001 are cost, age, income, and alternative locations. And for Green Paradise is age, and length of visit. And the calculation of the value of the smallest hedonic interval in the area of Tangga 2001 is 4.385 with a mean TEV (3 years) of Rp. 363,903,203,960 while the Green Cendrawasih area is 4.175 with a mean TEV (3 years) of 336,882,827,257, so the hedonic value is positively correlated with the mean TEV value (for 3 years). Based on the calculation of spatial interaction, the comparison of household attractiveness in 2001 was higher than that of Green Paradise. Keywords: Tangga 2001 and Green Paradise, Regional Economic Value Zone
ANALISIS HUBUNGAN BATAS PENGELOLAAN WILAYAH LAUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU DENGAN BATAS MARITIM NEGARA INDONESIA MENGGUNAKAN CITRA SENTINEL-1A Panusunan Nauli Siregar; Bambang Sudarsono; LM Sabri
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 10, Nomor 1, Tahun 2021
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAKProvinsi Kepulauan Riau merupakan daerah yang terdiri dari ribuan pulau yang membentuk gugusan pulau sehingga menjadi satu kesatuan. Provinsi Kepulauan Riau berbatasan langsung dengan negara Malaysia dan Singapura. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui luas batas pengelolaan wilayah laut Provinsi Kepulauan Riau menggunakan citra Sentinel-1A. Penelitian ini juga bertujuan untuk memperlihatkan dan mengetahui perbedaan batas wilayah laut Provinsi Kepulauan Riau dan batas maritim Indonesia berdasarkan titik awal penarikan garis batas serta mengetahui selisih luas setelah dilakukan overlay antara kedua batas. Batas wilayah laut Provinsi Kepulauan Riau ditarik dari garis pantai pada saat pasang tertinggi sedangkan batas maritim pada saat pasang tertinggi. Penentuan batas pengelolaan wilayah laut Provinsi Kepulauan Riau dilakukan dengan metode kartometrik di atas citra satelit Sentinel-1A. Citra satelit tersebut dikoreksi radiometrik, speckle filtering, dan koreksi geometrik. Deliniasi batas dilakukan setelah menentukan titik dasar, penarikan garis dasar, serta klaim 12 mil laut. Penarikan batas wilayah laut antara dua pulau yang berhadapan dilakukan dengan menggunakan metode median line (garis tengah). Setelah melakukan penarikan batas maka akan diketahui batas dan luas pengelolaan wilayah laut Provinsi Kepulauan Riau. Overlay batas pengelolaan wilayah laut Provinsi Kepulauan Riau menggunakan citra Sentinel 1-A dengan batas maritim Indonesia menggunakan batas eksistensi dari Badan Informasi Geospasial memperlihatkan selisih luas sebesar 55,814 km². Kata Kunci : batas wilayah laut, garis dasar, median line, titik pangkal, Sentinel-1A. ABSTRACTRiau Islands Province is an area consisting of thousands of islands that form a cluster of islands to become one unit. Riau Islands Province is directly adjacent to Malaysia and Singapore. This study aims to determine the extent of the management boundaries of the Riau Islands Province using Sentinel-1A imagery. This study also aims to show and determine the differences in the maritime boundaries of the Riau Islands Province and Indonesia's maritime boundaries based on the starting point of the boundary draw and to find out the difference in area after overlaying the two boundaries. The maritime boundary of the Riau Islands Province is drawn from the coastline at the highest tide while the maritime boundary is at the highest tide. The determination of the boundaries of the management of the marine area of the Riau Islands Province is carried out by using the cartometric method over the Sentinel-1A satellite imagery. The satellite image is corrected radiometric, speckle filtering, and geometric correction. Boundary delineation is carried out after determining the base point, drawing the baseline, and claiming 12 nautical miles. The drawing of the sea boundary between the two opposite islands is carried out using the median line method. After delineating the boundaries, it will be known the boundaries and extent of the management of the marine area of the Riau Islands Province. The overlay of the management boundaries of the marine area of the Riau Islands Province using the Sentinel 1-A image with the Indonesian maritime boundaries using the existing boundaries of the Geospatial Information Agency shows a wide difference of 55,814 km².
ANALISIS KESESUAIAN PENGGUNAAN LAHAN MANGROVE DAN TAMBAK DENGAN RENCANA TATA RUANG WILAYAH (STUDI KASUS : KAB. PATI) Ita Asriani; Bambang Sudarsono; Yasser Wahyuddin
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 10, Nomor 1, Tahun 2021
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAKKabupaten Pati merupakan wilayah di pesisir utara jawa yang memiliki pantai berlumpur sehingga ditumbuhi mangrove di beberapa area. Aktivitas masyarakat di pesisir pantai mayoritas sebagai petambak dan nelayan. Hal ini turut berdampak pada tingginya konversi hutan mangrove menjadi tambak yang menimbulkan permasalahan  seperti abrasi, banjir rob, dll. Sedangkan dari sudut pandang regulasi, konversi hutan mangrove menjadi lahan tambak merupakan bentuk perubahan guna lahan yang tidak  terkontrol dan tidak sejalan dengan peraturan pemerintah daerah Kabupaten Pati no. 5 Tahun 2011 tentang Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW). Berdasarkan hal tersebut, perlu adanya penelitian tentang seberapa luas persebaran hutan mangrove dan tambak di kabupaten dibeberapa waktu tertentu dan kesesuiannya dengan RTRW Kabupaten Pati. Penelitian ini dilakukan secara multitemporal dengan satelit SPOT (Satellites Pour l’Observation de la Terre) pada tahun 2009,2015 dan 2019. Metode yang digunakan adalah digitasi on screen dan didapatkan penggunaan lahan di pesisir Kabupaten Pati pada tahun 2009-2019 didominasi oleh kawasan   peruntukan perikanan.  Terjadi peningkatan sebesar 255,92 ha ( 2,4 %) pada  kawasan peruntukan perikanan. Perubahan ini dikarenakan beberapa faktor  diantaranya yaitu adanya akresi dan abrasi di wilayah pesisir kabupaten Pati. Sedangkan untuk kawasan  mangrove mengalami  peningkatan sebesar  200,08 ha (952,38%). Tingkat kesesuaian setelah dilakukan overlay  peta penggunaan lahan dengan Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) adalah  adalah 63,18% pada tahun 2009, tahun 2015 sebesar 63,49 %, dan tahun 2019 sebesar 63,32%. Kawasan mangrove mengalami peningkatan kesesuaian sebesar 5,48% pada tahun 2019. Sedangkan untuk kawasan peruntukan perikanan hanya sebesar 1,33%. Prediksi model penggunaan lahan di tahun 2023 menggunakan metode ANN Cellular Automata pada MOLUSCE QGIS didapatkan nilai RMS  sebesar 0,00117. Pada tahun 2023 kawasan sempadan pantai (mangrove) menghasilkan tingkat kesesuaian sebesar 74,43% % dengan luas kawasan 220,57ha. Sedangkan untuk kawasan peruntukan perikananan menghasilkan tingkat kesesuaian 146,76 % (10.941,94 ha).
KAJIAN PENURUNAN MUKA TANAH MENGGUNAKAN DIFFERENTIAL INTERFEROMATRY SYNTHETIC APERTURE RADAR (DInSAR) DAN UNMANNED AERIAL VEHICLE (UAV) (STUDI KASUS: WILAYAH PEMBANGUNAN JALAN TOL SEMARANG-DEMAK STA 17-22) Marissa Isabella Panggabean; Fauzi Janu Amarrohman; Yudo Prasetyo
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 10, Nomor 2, Tahun 2021
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAKKecamatan Karangtengah merupakan salah satu kecamatan yang rentan terhadap peristiwa Penurunan Muka Tanah (PMT) akibat dari endapan aluvial muda yang mendominasi di Desa Batu, Kedunguter, Dukun, Karangsari,Grogol dan Pulosari. Terkait peristiwa penurunan muka tanah, di lokasi ini juga sedang dilakukan pembangunan jalan tol Semarang-Demak yang berada pada STA 17-22. Penelitian ini menggunakan metode DInSAR (Differential Interferrometry Synthetic Aperture Radar) dalam mendapatkan nilai penurunan muka tanah dan penggunaan UAV untuk mendapatkan informasi perubahan volumetrik dengan menggunakan data Digital Elevation Model (DEM) yang terjadi selama rentang waktu penelitian pada wilayah pembangunan jalan tol. Hasil dari pengolahan DInSAR pada bulan Agustus hingga Oktober menunjukkan bahwa penurunan muka tanah tertinggi terjadi pada STA 20 sebesar 7,1±2,4 cm/tahun memiliki luas daerah penurunan 11,09 ha yang berada di Desa Karangsari serta penurunan terendah sebesar 2,7±2,0 cm/tahun pada STA 18 dengan luas area penurunan 7,41 ha yang berada di Desa Dukun. Luas area yang mengalami penurunan muka tanah adalah 42,55 ha (74,3%) dari luasan total area pembangunan jalan tol STA 17-22. Perubahan volume yang terjadi pada tanggal 30 Agustus hingga 11 Oktober tahun 2020 di sepanjang wilayah pembangunan jalan tol mengalami kenaikan volume sebesar 92.824,42 m3 akibat penimbunan selama rentang waktu akuisisi foto. Secara visual, perubahan volumetrik yang cukup signifikan terjadi pada STA 20 yang mengalami pengurangan volume (cut) dimana perubahan elevasi DEM di STA 20 mencapai 1,43±0,14m pada area akses jalan.
ANALISIIS PEMETAAN DAERAH POTENSIAL PENANGKAPAN IKAN (FISHING GROUND) DENGAN MENGGUNAKAN CITRA SATELIT TERRA MODIS DAN PARAMETER OSEANOGRAFI Nurrabia Fitriani; nurhadi Bashit; firman Hadi
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 10, Nomor 1, Tahun 2021
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAKPerairan Semarang  memiliki ketersediaan sumberdaya perikanan yang melimpah akan tetapi terkuak fakta bahwa masih banyak nelayan Tambak Lorok yang berada pada taraf ekonomi yang belum sejahtera karena tidak memperoleh banyak tangkapan ikan.. Nelayan Tambak Lorok juga menghadapi permasalahan pada biaya bahan bakar dan cuaca buruk. Cuaca buruk dapat mengakibatkan beberapa nelayan Tambak Lorok beralih profesi karena tidak lagi dapat melaut. Variabel cuaca yang mempengaruhi produktifitas nelayan antara lain seperti curah hujan, suhu udara, serta gelombang. Kenaikan suhu udara akan meningkatkan naiknya suhu air. Curah hujan yang tinggi juga mempengaruhi tingkat keasaman air menurun. Nelayan Tambak Lorok masih menggunakan cara tradisional dalam penangkapan ikan. Oleh karena itu, nelayan perlu mengetaui area potensi tangkapan ikan dengan memanfaatkan teknologi sehingga meningkatkan hasil tangkapan ikan. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini menentukan zona perkiraan penangkapan ikan dengan memanfaatkan data satelit TERRA MODIS yang dapat mendeteksi suhu permukaan laut dan klorofil-a. Algoritma Single image edge detection (SIED) adalah algoritma yang digunakan dalam menentukan area potensial penangkapan ikan. Algoritma ini dirancang untuk mendeteksi front pada citra temperatur permukaan laut. Data citra yang diamati dimulai dari tahun 2017 sampai dengan 2019 pada bulan Oktober hingga Desember.. Pada bulan Oktober 2017 dihasilkan 5 titik daerah potensial penangkapan ikan yang ditandai dengan nilai klorofil-a kurang dari 0,2 mg/m³ dan suhu permukaan laut berkisar antara 29,87 °C – 30,54 °C. Bulan November 2017 dihasilkan 6 titik daerah potensial penangkapan ikan yang ditandai dengan nilai klorofil-a lebih dari 0,2 mg/m³ dan suhu permukaan laut berkisar 31,00 °C – 31, 33°C. Validasi dilakukan dengan menganalisis hasil pengolahan citra dengan data hasil tangkapan ikan yang diperoleh dari Dinas Perikanan Kota Semarang. Kata Kunci: : Algoritma, Fishing Ground, Hasil Tangkapan Ikan, Klorofil-a, Suhu Permukaan Laut ABSTRACTSemarang's waters have abundant fishery resources but it is revealed that there are still many fishermen of  Tambak Lorok  who are at an economic level who are not prosperous because they do not get many fish catches. Tambak Lorok fishermen also face problems with fuel costs and bad weather. Bad weather can result in some Tambak Lorok  fishermen switching professions because they can not longer sea. Weather variables that affect fishermen's productivity include rainfall, air temperature, and waves. Rising air temperature will increase the rising water temperature. High rainfall also affects water acidity levels. Tambak Lorok fishermen still use the traditional way of fishing. Therefore, fishermen need to monitor the area of potential fishing by utilizing technology to improve the catch. Based on this, the study determined the estimated fishing zone by utilizing TERRA MODIS satellite data that can detect sea surface temperatures and chlorophyll-a. The Single image edge detection (SIED) algorithm is an algorithm used in determining potential areas of fishing. The algorithm is designed to detect fronts in sea surface temperature imagery. Imagery data observed from 2017 to 2019 from October to December. In October 2017 5 points of potential fishing were produced marked with a chlorophyll-a value of less than 0.2 mg/m³ and sea surface temperatures ranging from 29.87 °C – 30.54 °C.  In November 2017, 6 potential fishing points were produced marked with chlorophyll-a values of more than 0.2 mg/m³ and sea surface temperatures ranging from 31.00 °C – 31,33°C.  . Validation is done by analyzing the results of image processing with data of fish catches obtained from the Fisheries Office of Semarang City.
ANALISIS PENGARUH PERUBAHAN PENGGUNAAN LAHAN JALAN TOL TERHADAP LIMPASAN PERMUKAAN DI KECAMATAN PEMALANG Dyto Elang Narendrasastri; L.M Sabri; Yasser Wahyuddin
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 10, Nomor 1, Tahun 2021
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAKIndonesia adalah negara yang memiliki dua musim yaitu musim penghujan dan musim kemarau dimana kedua musim tersebut memiliki waktu rata-rata ±6 bulan kalender. Selain memiliki dua musim, Indonesia juga merupakan negara berkembang ke arah maju sehingga pembangunan fisik selalu diutamakan setiap tahunnya. Salah satu bentuk pembangunan fisik adalah pembangunan jalan tol. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh perubahan tutupan lahan jalan tol terhadap nilai limpasan permukaan di Kecamatan Pemalang serta mengidentifikasi bentuk arah aliran dan akumulasi aliran pada saat sebelum dan setelah adanya pembangunan jalan tol. Adapun metode yang digunakan adalah metode SCS-CN (Soil Conservation Service-Curve Number) untuk penghitungan nilai limpasan permukaan. Hasil penelitian berupa besar efek jalan tol terhadap nilai limpasan pada basin 4,5,dan 6 adalah  2.86% (10314.362 m3), 4.595% (1892.487 m3), dan 6.83% (5502.338 m3). serta perubahan aliran air sebelum dan seteah pembangunan jalan tol adalah sebesar 11.11% (1 titik dari 9 titik aliran air) dimana titik tersebut melebihi batas toleransi pergeseran yaitu 163.068 meter dari buffer 80 meter dan 143.068 meter dari buffer 100 meter.
ANALISIS PENGARUH NILAI KEKERUHAN AIR TERHADAP AKURASI SATELLITE DERIVED BATHYMETRY DENGAN ALGORITMA STUMPF (STUDI KASUS: PANTAI KARTINI, JAWA TENGAH) Muhammad Luthfi Ramadhan; Bandi Sasmito; firman Hadi
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 10, Nomor 2, Tahun 2021
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAKSattelite Derived Bathymetry (SDB) merupakan suatu metode di bidang penginderaan jauh yang digunakan untuk mendapatkan nilai kedalaman perairan dengan perhitungan suatu algoritma. Beberapa algoritma telah dikembangkan dalam upaya menghasilkan nilai kedalaman menggunakan metode SDB ini, salah satunya adalah algoritma Stumpf. Algoritma Stumpf memiliki prinsip penyederhanaan operasi hitungan dalam mengekstraksi nilai kedalaman air menggunakan perbandingan dua faktor reflektansi air pada band biru dan band hijau yang memiliki kemampuan tingkat penyerapan terhadap badan air yang berbeda. Prinsip tingkat penyerapan pada tiap band yang berbeda ini menghasilkan perbedaan rasio antar band yang akan mengalami perubahan ketika kedalaman berubah. Namun banyak faktor yang mengakibatkan kesalahan dalam proses pengolahan SDB ini salah satunya pengaruh sifat optis air berupa kekeruhan air. Penelitian ini menganalisis lebih lanjut tentang pengaruh nilai kekeruhan air terhadap akurasi yang dihasilkan dari pengolahan SDB menggunakan perhitungan algoritma Stumpf dengan sumber data citra Landsat-8 OLI/TIRS. Hasil dari pengolahan SDB tersebut kemudian dibandingkan dengan hasil pengolahan SDB yang telah ditambahkan dengan variabel kekeruhan air dari proses uji koefisien regresi terhadap nilai simpangan kedalaman dan nilai kekeruhan air. Pengolahan SDB dapat memetakan kedalaman perairan dengan rata-rata ketelitian (RMSE) yang dihasilkan sebesar 1,531 meter. Dengan menambahkan variabel kekeruhan air, hasil pengolahan SDB memiliki akurasi yang lebih baik dan dapat memetakan kedalaman perairan dengan rata-rata ketelitian (RMSE) yang dihasilkan sebesar 1,462 meter.
ANALISIS_SPASIAL_KEBERADAAN_MUSEUM_RANGGAWARSITA TERHADAP_FREKUENSI_KUNJUNGAN_WISATA_ANAK_SEKOLAH DENGAN_PENDEKATAN_TRAVEL COST METHOD DAN CONTINGENT_VALUATION_METHOD_MENGGUNAKAN SIG Ajeng Dwi Maturinsih; Sawitri Subiyanto; Bambang Sudarsono
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 10, Nomor 1, Tahun 2021
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAKKeberagaman dari Kota Semarang dapat dilihat dari berbagai macam faktor seperti kekayaan alam, sejarah, dan budaya yang dapat menarik perhatian wisatawan baik lokal maupun internasional. Pada masa sekarang ini banyak wisata baru akan tetapi wisata yang berkaitan dengan sejarah merupakan wisata yang harus dilestarikan serta dikembangkan karena memiliki nilai ekonomi serta nilai edukasi yang tinggi. Salah satu wisata sejarah di pusat kota Semarang yaitu Museum Ranggawarsita. Museum Ranggawarsita sudah berdiri sejak tahun 1989 dan masih ramai dikunjungi pengunjung terutama kalangan anak sekolah hingga sekarang. Berdasarkan potensi tersebut, maka diperlukan analisis spasial dari hubungan Museum Ranggawarsita dengan sekolah-sekolah yang pernah melakukan karyawisata ke Museum Ranggawarsita. Adapun analisis yang dilakukan adalah menggunakan metode Gravity Model untuk menentukan sekolah dasar  mana di kota Semarang yang memiliki interaksi paling kuat dengan museum Ranggawarsita pada tahun 2019. Selain itu juga diperlukan perhitungan total nilai ekonomi dari kawasan wisata Museum Ranggawarsita untuk menentukan juga apa saja faktor yang mempengaruhi besarnya nilai ekonomi tersebut. Perhitungan dilakukan Penulis dengan menggunakan metode Contingent Valuation Method dan Travel Cost Method. Penarikan sampel dilakukan penulis dengan menggunakan non probability sampling. Pengolahan dilakukan dengan model regresi linier berganda kemudian hasilnya dimasukkan ke dalam software Maple untuk dilakukan perhitungan. Hasil penelitian adalah total ekonomi kawasan wisata Museum Ranggawarsita Rp. 190.849.498.000,- pada tahun 2019. Faktor yang mempengaruhi TCM pada kawasan wisata Museum Ranggawarsita antara lain pendidikan (X3), lama kunjungan (X5), dan alternatif lokasi (X6). Sedangkan faktor yang mempengaruhi CVM antara lain pendidikan (X3), pendapatan pertahun (X5), konversi (X8), dan partisipasi (X9). Interaksi spasial tertinggi dari sekolah dasar di Kota Semarang yang pernah mengunjungi Museum Ranggawarsita pada tahun 2019 yaitu SD Al-Azhar dipengaruhi oleh jarak, jumlah siswa, dan jumlah pengunjung wisata.Kata-Kunci :  Total Nilai Ekonomi, Contingent Valuation Method, Travel Cost Method, Gravity Model  ABSTRACTThe diversity of the city of Semarang can be seen from a variety of factors such as natural wealth, history and culture that can attract the attention of both local and international tourists. At the present time, there are many new tours that have emerged, but tourism related to history is a tourism that must be preserved and developed because it has high economic and educational value. One of the historical tours in downtown Semarang is the Ranggawarsita Museum. Ranggawarsita Museum has been established since 1989 and is still busy with visitors, especially school children, until now. Based on this potential, it requires a spatial analysis of the relationship between the Ranggawarsita Museum and schools that have made field trips to the Ranggawarsita Museum. The analysis carried out is to use the Gravity Model method to determine which primary school in the city of Semarang has the strongest interaction with the Ranggawarsita Museum in 2019. In addition, it is also necessary to calculate the total economic value of the Ranggawarsita Museum tourist area to determine also what factors influence the amount of economic value. The calculation is done by the author using the Contingent Valuation Method and the Travel Cost Method. Sampling was done by the author using non probability sampling. Processing is done with multiple linear regression models then the results are entered into the Maple software for calculations. The result of this research is that the total economy of the tourist area of Ranggawarsita Museum is Rp. 190,849,498,000, - in 2019. Factors that affect TCM in the tourist area of the Ranggawarsita Museum include education (X3), length of visit (X5), and alternative locations (X6). While the factors that influence CVM include education (X3), annual income (X5), conversion (X8), and participation (X9). The highest spatial interaction of elementary schools in Semarang City who visited the Ranggawarsita Museum in 2019, namely Al-Azhar Elementary School was influenced by distance, number of students, and number of tourist visitors.
ESTIMASI PRODUKTIVITAS KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN METODE NDVI (NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX) DAN ARVI (ATMOSPHERICALLY RESISTANT VEGETATION INDEX) DENGAN CITRA SENTINEL-2A (STUDI KASUS : BEBERAPA WILAYAH DI PROVINSI RIAU) Vidya Velisa Taufik; Abdi Sukmono; Hana Sugiastu Firdaus
Jurnal Geodesi UNDIP Volume 10, Nomor 1, Tahun 2021
Publisher : Departement Teknik Geodesi Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

penghasil kelapa sawit terbesar. Selama beberapa tahun terakhir, Indonesia tercatat sebagai negara produsen nomor 1 di Asia bahkan dunia. Pada tahun 2019 nilai produksi kelapa sawit di Indonesia belum mencukupi kebutuhan konsumsi dan ekspor yang mengakibatkan naiknya harga kelapa sawit. Pada kondisi ini tentunya peran pemantauan produktivitas kelapa sawit sangat diperlukan untuk menjamin ketersediaan kelapa sawit. Provinsi Riau merupakan salah satu wilayah di Indonesia yang memproduksi kelapa sawit terbanyak dibandingkan provinsi lain di Indonesia. Pada tahun 2018 Provinsi Riau mempunyai luas perkebunan kelapa sawit sebesar 2,32 juta hektar. Hasil produksi kelapa sawit pada tahun 2018 di Provinsi Riau mencapai angka 7,14 juta ton.Penginderaan jauh merupakan salah satu metode pemantauan produksi kelapa sawit yang dapat digunakan untuk skala besar dan dengan waktu yang efisien di bandingkan metode konvensional. Penelitian ini menggunakan citra satelit Sentinel-2A dengan membandingkan hasil pengolahan menggunakan algoritma transformasi NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dan ARVI (Atmospherically Resistant Vegetation Index). Metode pengolahan dilakukan dengan metode regresi linear dan regresi linear berganda. Hasil penelitian menunjukkan estimasi produksi kelapa sawit dengan metode regresi linear berganda dengan algoritma transformasi NDVI menghasilkan akurasi 76,815% dan untuk algoritma transformasi ARVI menghasilkan akurasi 77,327%. Hasil estimasi produktivitas yang dihasilkan menggunakan transformasi indeks vegetasi NDVI berjumlah 215172,733 HA/Kg/Bulan dan hasil estimasi produktivitas yang dihasilkan menggunakan transformasi indeks vegetasi ARVI berjumlah 213775,927 HA/Kg/Bulan, sedangkan hasil produktivitas sebenarnya berjumlah 184620,957 HA/Kg/Bulan. Kata Kunci: Estimasi Produktivitas Kelapa Sawit, Regresi Linear, Regresi Linear Berganda, NDVI, ARVI ABSTRACTIndonesia is one of the largest palm oil producing countries. Over the last few years, Indonesia has been listed as the number 1 producing country in Asia and even the world. In 2019 the value of palm oil production in Indonesia was not sufficient for consumption and export needs which resulted in an increase in the price of palm oil. In this condition, of course, the role of monitoring oil palm productivity is needed to ensure the availability of oil palm. Riau Province is one of the regions in Indonesia that produces the most palm oil compared to other provinces in Indonesia. In 2018 Riau Province had an oil palm plantation area of 2,32 million hectares. Palm oil production in 2018 in Riau Province reached 7,14 million tonnes. Remote sensing is a method of monitoring oil palm production that can be used on a large scale and with time efficiency compared to conventional methods. This study uses Sentinel-2A satellite imagery by comparing the results of processing using the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and ARVI (Atmospherically Resistant Vegetation Index) transformation algorithms. The processing method is carried out by using linear regression and multiple linear regression. The results showed that the estimation of oil palm production using multiple linear regression method with the NDVI transformation algorithm resulted in an accuracy of 76,815% and for the ARVI transformation algorithm it produced an accuracy of 77,327%. The resulting productivity estimation results using the NDVI vegetation index transformation amounted to 215172,733 HA / Kg / Month and the resulting productivity estimation results using the ARVI vegetation index transformation amounted to 213775,927 HA / Kg / Month, while the actual productivity results amounted to 184620,957 HA / Kg / Month.

Page 72 of 84 | Total Record : 839

 70   71   72   73   74 

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