Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Padi merupakan komoditas tanaman pangan penghasil beras dan berperan penting dalam kehidupan ekonomi Indonesia. Sebanyak 90% penduduk Indonesia mengonsumsi beras sebagai makanan pokok sehari-hari, sehingga dibutuhkan antisipasi jika kebutuhan pangan meningkat. Estimasi produktivitas padi menggunakan penginderaan jauh dinilai efektif dan relatif murah. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis karakteristik tanaman padi dan mengestimasi produktivitas padi serta sebarannya dengan menggunakan model estimasi produktivitas padi di Kecamatan Nagrak, Sukabumi. Metode yang digunakan yaitu metode NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dan memanfaatkan citra sentinel-2A untuk menentukan umur tanaman padi dan kemudian digunakan untuk membuat model estimasi produktivitas padi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat akurasi indeks vegetasi NDVI sebesar 90%. Nilai indeks vegetasi meningkat seiring dengan bertambahnya umur tanaman padi. Tanaman padi mempunyai masa tanam 2-3 kali dalam setahun. Sementara itu, model estimasi produktivitas padi di Kecamatan Nagrak yaitu y = 3,7636 x + 3,0602 dengan nilai korelasi nilai NDVI dan produktivitas padi sebesar 91,64%. Nilai Indeks vegetasi NDVI dan produktivitas padi berhubungan positif pada tiap kondisi fisik. Indeks vegetasi tinggi mencerminkan produktivitas tinggi dan sebaliknya. Produktivitas padi didominasi oleh produktivitas tinggi (>6,0 ton/ha) yang banyak tersebar pada wilayah dengan ketinggian 500-1000 m dpl, lereng 8-15% dan pada jarak 0-150 m dari sungai.

---

Rice plant is a food-producing crop that supplies rice and plays an important role in the economic life of Indonesia. Rice is eaten by as much as 90% of Indonesia's population as their everyday staple food, so anticipation is needed if food needs increase. The calculation of rice productivity using remote sensing is considered efficient and relatively inexpensive. The aim of this analysis was to evaluate the characteristics of rice plants and estimate the productivity and distribution of rice in Nagrak District, Sukabumi, using the rice productivity estimation model. The methodology used is the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) approach which uses sentinel-2A imagery to assess the age of rice plants and then to produce rice productivity estimation model. The results showed that the accuracy rate of the NDVI is 90 percent. The value of the vegetation index increases with increasing age of the rice plants. Rice plants have a planting period of 2-3 times a year. Meanwhile, the rice productivity estimation model in Nagrak District is y = 3.7636 x + 3.0602 with a correlation value of the NDVI value and rice productivity of 91.64 percent. The NDVI vegetation index value and rice productivity were positively related to each physical condition. High vegetation index reflects high productivity and vice versa. Rice productivity is dominated by high productivity levels (> 6.0 tons/ha) which are widely spread over areas with an altitude of 500-1000 m above sea level, slopes of 8-15% and at a distance of 0-150 m from the river."

"Pembentukan ruang terbuka hijau sangat penting untuk mengurangi dampak perubahan iklim dan pemanasan global pada ekosistem perkotaan. Ekspansi Kota Bekasi yang cepat dari megapolitan Jakarta memengaruhi Kota Bekasi dan selanjutnya mengarah pada konversi besar-besaran ruang terbuka hijau menjadi kawasan terbangun. Dari adanya perubahan tersebut mempengaruhi kandungan biomassa dan kemampuan penyerapan vegetasi pada ruang terbuka hijau terhadap emisi dari kegiatan antropogenik. Upaya pemantauan melalui estimasi biomassa penting untuk pemahaman yang lebih baik tentang manfaat ruang terbuka hijau. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini yaitu menganalisis distribusi spasial biomassa dan daya serap CO2 serta menganalisis kemampuan vegetasi pada Ruang Terbuka Hijau dalam menyerap emisi CO2 di Kota Bekasi. Penelitian ini melakukan perhitungan biomassa diatas permukaan pohon dengan pengukuran lapangan dan persamaan alometrik yang dikembangkan oleh United States Department of Agriculture (USDA). Serta menggunakan citra satelit Sentinel-2B yang diperoleh pada tahun 2020 dan dilakukan formulasi indeks vegetasi yaitu NDVI, GNDVI, SAVI, dan OSAVI dengan menghubungkan nilai biomassa hasil pengukuran lapangan untuk menghasilkan model estimasi biomassa. Hasil model estimasi biomassa menunjukkan bahwa indeks vegetasi terpilih yaitu OSAVI yang memiliki korelasi sebesar 75,3% dengan akurasi model sebesar 99%. Distribusi spasial biomassa dan daya serap vegetasi RTH Kota Bekasi secara keseluruhan mendominasi kelas rendah, berada di lereng datar dan sangat landai yang mengikuti jaringan jalan arteri, kolektor, dan tol tepatnya pada vegetasi RTH jalur hijau. Adapun juga dijumpai pada vegetasi RTH sempadan jalan kereta dan sempadan situ/danau. Selain itu pada jaringan jalan arteri dan kolektor juga di jumpai lereng yang landai dengan keberadaan distribusi spasial biomassa dan daya serap vegetasi pada RTH yang tinggi tepatnya di vegetasi RTH kota. Distribusi spasial biomassa dan daya serap vegetasi RTH Kota Bekasi yang sedang berada pada lereng sangat landai berada di sekitaran jaringan jalan lokal dan lingkungan Kota Bekasi tepatnya berada pada vegetasi RTH taman kecamatan, kelurahan, sempadan sutet dan rekreasi. Distribusi spasial biomassa dan daya serap sangat tinggi dijumpai lereng agak curam hingga sangat curam yang dijumpai pada sekitaran sungai tepatnya berada pada vegetasi RTH sempadan sungai. Kemampuan vegetasi pada RTH Kota Bekasi seluruhnya mengalami penyerapan sebagian terhadap emisi karbon dioksida. Vegetasi pada RTH Kota Bekasi hanya memiliki kemampuan serapan CO2 sebesar 1,75 % dari keseluruhan emisi karbon dioksida di Kota Bekasi. Dikarenakan emisi karbon dioksida yang menyeluruh begitu tinggi di Kota Bekasi, yang bersumber dari emisi kendaraan bermotor dengan ditujukkan mendominasi sekitar jaringan jalan arteri, kolektor, dan lokal di Kota Bekasi yang melebihi besaran daya serap karbon dioksida vegetasi pada ruang terbuka hijau.

---

The establishment of green open spaces is critical to reducing the impact of climate change and global warming on urban ecosystems. The rapid expansion of Bekasi City from Jakarta megapolitan affected Bekasi City and subsequently led to the massive conversion of green open space into a built-up area. From these changes affect biomass content and vegetation absorption ability in green open space against emissions from anthropogenic activities. Monitoring efforts through biomass estimation are important for a better understanding of the benefits of green open space. Therefore, the purpose of this study is to analyze the spatial distribution of biomass and CO2 absorption and analyze the ability of vegetation in Green Open Space in absorbing CO2 emissions in Bekasi City. This study performed biomass calculations on the surface of trees with field measurements and alometric equations developed by the United States Department of Agriculture (USDA). As well as using Sentinel-2B satellite imagery obtained in 2020 and carried out vegetation index formulations namely NDVI, GNDVI, SAVI, and OSAVI by connecting the biomass value of field measurement results to produce biomass estimation models. Biomass estimation model results showed that the selected vegetation index is OSAVI which has a correlation of 75.3% with model accuracy of 99%. Spatial distribution of biomass and vegetation absorption of RTH Bekasi City as a whole dominates the low class, being on flat slopes and very sloping that follow the network of arterial roads, collectors, and tolls precisely on the green line RTH vegetation. It is also found on the vegetation of RTH railway road border and situ/lake border. In addition, arterial road networks and collectors are also found slopes that ramp with the presence of spatial distribution of biomass and vegetation absorption in high RTH precisely in the city's RTH vegetation. Spatial distribution of biomass and vegetation absorption RTH Bekasi city that is on a slope is very sloping in the vicinity of the local road network and bekasi city environment precisely located on the vegetation RTH district park, village, border sutet and recreation. Spatial distribution of biomass and absorption is very high found slopes rather steep to very steep found in the surrounding rivers precisely located in the vegetation RTH river border. Vegetation capability in RTH Bekasi city is entirely experiencing partial absorption of carbon dioxide emissions. Vegetation in RTH Bekasi city only has a CO2 absorption capability of 1.75% of the total carbon dioxide emissions in Bekasi City. Because the overall carbon dioxide emissions are so high in Bekasi City, which is sourced from motor vehicle emissions with the aim of dominating around the arterial road network, collectors, and local in Bekasi City that exceeds the amount of vegetation carbon dioxide absorption in green open space."