Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kebakaran hutan merupakan salah satu bencana alam yang memiliki faktor kerugian yang sangat banyakdi Indonesia mulai dari segi ekonomi, politik sosial serta dari sisi lingkungan hidup sendiri. Satelit TERRA/AQUA yang membawa sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) merupakan satelit penginderaan jauh yang digunakan untuk beberapa penelitian, salah satu yang dapat digunakan adalah untuk ekstraksi data suhu permukaan yang bersifat regional. Dengan wilayah cakupan yang luas yakni 2330 km dan resolusi spasial 250 m serta resolusi spektral yang tinggi yakni 36 kanal maka diharapkan MODIS mampu untuk menampilkan citra satelit untuk wilayah yang luas dan waktu pengamatan yang maksimal. Selanjutnya data citra MODIS diekstraksi sehingga didapatkan nilai dari jumlah hot spot yang akan digunakan untuk megetahui pola persebaran ttik hot spot yang terjadi. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pola persebaran titik hot spot yang terjadi selama 5 tahun,antara tahun 2004 sampai 2008 pada pulau Sumatera dan Kalimantan sedangkan kanal yang digunakan adalah kanal 31 dan 32.Berdasarkan hasil penelitian didapatkan peta persebaran data hot spot pulau Kalimantan dan Sumatera.Selain itu data persebaran hot spot yang terjadi di daerah Kalimantan dan Sumatera ternyata berkaitan erat dengan grafik curah hujan dan grafik perkembangan el- nino. Berdasarkan hal hal tadi dapat disimpulkan bahwa satelit TERRA/AQUA yang membawa sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) merupakan contoh satelit penginderaan jauh yang datanya dapat dimanfaatkan untuk mengetahui persebaran titik hot spot yang dapat digunakan untuk memonitoring bencana kebakaran hutan.

---

Forest fire is a natural disaster that has a loss factor which is very lot in Indonesia in terms of economic, political, social and environmental side of their own. Terra satellite / sensor AQUA bring Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) is a satellite remote sensing used for some research, one that can be used is to extract surface temperature data that are regional. With a wide coverage area of 2330 km and 250 m spatial resolution and high resolution Spectral channel 36 that is then expected to be able to show the MODIS satellite imagery for the region and a broad maximum observation time. Next MODIS image data obtained so that the value extracted from a hot spot that will be used to know distribution pattern a hot spot happened.

This research was conducted to know the distribution pattern of hot spot point going for 5 years, between the years 2004 until 2008 on Sumatra and Kalimantan island ,with the channel 31 is used and results obtained 32.Based on map data distribution hot spot island and Kalimantan Sumatera.Selain the hot spot data distribution that occurred in the area of Kalimantan and Sumatra was closely associated with rainfall graphs and charts the development of El Nino.

Based on the case before it can be concluded that satellite Terra / AQUA bring the sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite is an example remote sensing data can be used for the distribution point hot spot that can be used for forest fire disaster monitor."

"Land Surface Temperature (LST) atau Suhu Permukaan Bumi merupakan salah satu parameter kunci keseimbangan energi pada permukaan Bumi dan merupakan variabel klimatologis utama dalam mengendalikan fluks energi gelombang panjang yang melalui atmosfer. Satelit TERRA/AQUA yang membawa sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) merupakan satelit penginderaan jauh untuk pengamatan lingkungan yang dapat digunakan untuk ekstraksi data suhu permukaan yang bersifat regional bahkan global. Dengan wilayah cakupan luas yakni 2330 km dan resolusi spasial 250 m, 500 m dan 1000 m serta resolusi spektral tinggi yakni 36 kanal, maka diharapkan MODIS mampu menampilkan citra satelit untuk wilayah luas dan waktu pengamatan maksimal. Selanjutnya data citra MODIS diekstraksi sehingga diperoleh nilai LST yang kemudian digabungkan dengan poligon batas kota untuk mendapatkan nilai suhu permukaan untuk 8 kota besar di Pulau Jawa. Analisis LST bulanan dalam periode 2003-2008 menunjukkan trend atau pola suhu permukaan untuk kota-kota besar tersebut semakin meningkat.

---

Land Surface Temperature (LST) is one of key parameter balance of energy from the surface and statistical variable of climatology which is very important to manage the energy flux that pass through the atmosphere to the Earth. The LST data is important to monitor the surface temperature. TERRA/AQUA Satellite with MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) payload is a remote sensing satellite for Earth observation that can be used to extract the surface temperature globally or regionally.

The coverage area large enough (about 2330km), with spatial resolutions of 250m, 500m and 1000m and 36 channel of spectral resolution so MODIS will be able to take the image of Earth surface in maximum observation time. The LST from MODIS data will be extracted based on boundary polygon of city to measure the surface temperature of 8 big cities in Java Island. The measurement results showed that the average value of monthly LST in 2003-2008 period for those cities is increasing."

"Salah satu teknologi yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah negara kepulauan, di antaranya pelanggaran batas wilayah, penentuan lokasi sumber daya alam, serta kemampuan dini dalam mendeteksi awalnya suatu bencana alam, adalah teknologi pengindraan jauh. Teknologi ini menggunakan kemampuan sensor satelit yang dapat menangkap citra pemetaan suatu wilayah dengan spesifikasi yang dimilikinya. Salah satu sensor yang memiliki kemampuan tersebut adalah Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Indonesia yang dilalui garis khatulistiwa, mempunyai karakteristik unik karena di wilayah perairannya terjadi interaksi antara masa air yang datang dari Samudra Hindia dan Samudra Pasifik. Sedangkan habitat dari komunitas ikan sangat dipengaruhi oleh kondisi atau parameter oseonografi perairan seperti suhu permukaan laut, salinitas, konsentrasi klorofil laut, cuaca dan sebagainya, yang berpengaruh pada dinamika atau pergerakan air laut baik secara horizontal maupun vertikal. Di dalam Tugas Akhir ini akan dikembangkan penghitungan Suhu Permukaan Laut menggunakan data MODIS. Data diolah menggunakan rumus yang diturunkan dari Algorithm Theoretical Basis Documents (ATBD) sehingga mendapatkan nilai pasti dari suhu permukaan laut pada beberapa sampel lokasi di perairan Indonesia.

---

One of many technologies which can be used to overcome archipelago's problems; the violation of a territory, the determination of natural resources location, and the earlier ability to detect earlier natural disaster, is Remote Sensing Technology. This technology uses satellite's ability to capture cartography image of an area with its specification. One of satellites which has that ability is MODIS sensor carried by TERRA/AQUA satellite.

Indonesia, which is passed by the equator line, has an unique characteristic. There is an interaction between water volume from Indian Ocean and Pacific Ocean. Meanwhile, fishing ground in the ocean depends on the condition or oceanography parameters, such as sea surface temperature, salinity, sea chlorophyll concentration, weather, etc. which are influenced by dynamic sea's mobility both horizontally and vertically. One of the sea parameters, the Sea Surface Temperature (SST), could be derived from MODIS data. The data is processed using formula derived from Algorithm Theoretical Basis Documents (ATBD) and implemented to obtain the SST of several sample area in Indonesian watery."

"Penipisan lapisan ozon secara global yang terjadi saat ini merupakan suatu bencana besar bagi Bumi dan umat manusia mengingat vitalnya fungsi lapisan ozon ini. Pengamatan terhadap lapisan ozon merupakan sesuatu yang sangat diperlukan untuk terus memantau perkembangannya. MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) sebagai instrumen penginderaan jauh dapat melakukan perhitungan ketebalan lapisan ozon. Sistem yang dibangun di dalam penelitian ini akan mengolah data MODIS dari level 0 menjadi level 2 menggunakan perangkat lunak IMAPP VA. Hasil pengolahan berupa file berformat HDF (Hierarchical Data Format) yang di dalamnya terdapat sekumpulan set data profil atmosfer, termasuk data ketebalan lapisan ozon. Data ini kemudian diekstraksi untuk dianalisis dan dipetakan menggunakan perangkat lunak pengolah data matematis. Pengukuran dilakukan terhadap tiga wilayah yang memiliki karakteristik yang berbeda, yaitu Indonesia, Amerika Serikat dan Kutub Selatan. Untuk wilayah Indonesia dan Amerika Serikat, digunakan data MODIS pada tahun 2003, 2005, 2007, 2009 dan 2011. Sedangkan untuk wilayah digunakan data MODIS pada tahun 2003, 2005, 2007, 2009 dan 2010. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa wilayah Indonesia sedikit mengalami kenaikan rata-rata ketebalan lapisan ozon dalam periode waktu tersebut, sedangkan ketebalan lapisan ozon di wilayah Amerika Serikat dan Kutub Selatan mengalami penurunan rata-rata ketebalan lapisan ozon pada periode waktu tersebut. Panelitian ini juga membuktikan adanya lubang ozon didaerah Kutub Selatan setiap tahunnya.

---

Nowadays, Ozone Depletion Layer is a serious disaster for earth and human life as it's vital function. Monitoring of ozone layer is needed to know the the progress of this layer. MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) as the remote sensing instrument can calculate total column ozone. The system developed in this research will processes the MODIS data from level 0 to level 2 using IMAPP VA software. The result of the processing is the file with HDF (Hierarchical Data Format) data format which is include the information of atmospheric profile, such as total column ozone.The total column ozone dataset embedded in HDF file extracted and mapped to the global map by mathematical data processing software. The system measure total column ozone in three area, Indonesia, United States of America(USA), and Antarctica. In Indonesia and USA region, this measurenment held in 2003, 2005, 2007, 2009 and 2011. In Antarctica this measurenment held in 2003, 2005, 2007, 2009 and 2010. The result of this observation shows that Indonesia's average total column ozon increased by insignificant value in that period of time. Meanwhile in USA and Antarctic Region, the average total column ozone decreased in that period of time. This observation also proof that there is an ozone hole over the antarctic in every year observed. "

"Pencarian korban pada daerah bencana biasanya memiliki kondisi medan yang tidak menguntungkan bagi penyelamat sehingga bisa menyebabkan korban yang ingin diselamatkan tidak mendapatkan penanganan dalam tepat waktu. Sistem pencarian korban berbasis Multi-UAV (Unmanned Aerial Vehicles) muncul sebagai solusi untuk memfasilitasi operasi pencarian yang lebih mudah. Penggunaan perangkat Multi-UAV dalam pencarian korban memerlukan aliran data yang besar, sering kali membebani jaringan dan protokol yang ada, mengakibatkan ketidakstabilan dalam latensi dan penurunan FPS (Frame Per Second). FogVerse, framework dengan model komunikasi Publish-Subscribe, menawarkan solusi dengan sistem yang peka terhadap throughput, sehingga menstabilkan latensi dan meningkatkan FPS, terutama di daerah bencana dengan keterbatasan konektivitas internet. Sistem pencarian korban berbasis Multi-UAV beroperasi dengan mendeteksi manusia di daerah bencana dengan model deep learning. Penelitian ini mengatasi tantangan dalam pencarian korban dengan Multi-UAV dan juga menunjukkan faktor-faktor yang dapat memengaruhi latensi, seperti penggunaan CPU (Central Processing Unit), Memori, dan GPU (Graphics Processing Unit) dari komponen yang terlibat dalam sistem. Di antara berbagai model, model YOLOv8n yang telah dilakukan transfer learning dipilih dan dibandingkan dengan model awal sebelum transfer learning. Model tersebut menunjukkan peningkatan dibanding model aslinya, termasuk peningkatan precision/recall sebesar 0.384/0.562, peningkatan mAP sebesar 0.555, dan pengurangan waktu inferensi sebesar 2.2 ms. Model itu sendiri menunjukkan peningkatan latensi rata-rata sekitar 9.775 milidetik di semua skenario. Meskipun berkinerja sedikit lebih baik dalam hal FPS dengan 1 atau 2 UAV, model awal YOLOv8n umumnya mencapai FPS yang lebih tinggi ketika digunakan 3 atau 4 UAV. Arsitektur Multi UAV FogVerse memberikan FPS yang lebih unggul dan latensi yang lebih stabil dibandingkan dengan arsitektur Centralized, meskipun memiliki memori dan GPU usage yang lebih tinggi. Namun, keunggulan FPS-nya menurun dengan penggunaan UAV yang lebih banyak, menunjukkan tantangan alokasi sumber daya, sementara arsitektur Centralized mempertahankan penggunaan sumber daya yang konsisten tetapi mengalami lonjakan latensi dan frame loss yang lebih tinggi.

---

The search for victims in disaster-stricken areas typically involves challenging terrain conditions for rescuers, potentially resulting in delayed assistance for those in need. A Multi-UAV (Unmanned Aerial Vehicles) based victim search system emerges as a solution to facilitate more efficient search operations. The use of Multi-UAV devices in victim searches generates substantial data streams, often overwhelming existing networks and protocols, leading to instability in latency and decreased FPS (Frame Per Second). FogVerse, a framework with a Publish-Subscribe communication model, offers a solution with a system that is sensitive to throughput, thereby stabilizing latency and improving FPS, especially in disaster-stricken areas with limited internet connectivity. The Multi-UAV based victim search system operates by detecting humans in disaster areas with a deep learning model. This research addresses challenges in victim searches with Multi-UAV, while also shows factors that can influence latency, such as CPU (Central Processing Unit), Memory, and GPU (Graphics Processing Unit) usage of the components involved in the system. Across different models, the transfer-learned YOLOv8n model is chosen and compared to its original model. The transfer-learned model shows enhancements over the original model, including an increase in precision/recall by 0.384/0.562, an mAP improvement of 0.555, and a reduction in inference time by 2.2 ms. The model itself shows an average latency improvement of approximately 9.775 milliseconds across all scenarios. Although it performs slightly better in terms of FPS with 1 or 2 UAVs, the standard YOLOv8n model generally achieves higher FPS when 3 or 4 UAVs are used. The Multi UAV FogVerse Architecture provides superior FPS and more stable latency compared to the Centralized architecture, despite higher memory and GPU usage. However, its FPS advantage decreases with more UAVs, suggesting resource allocation challenges, while the Centralized architecture maintains consistent resource usage but suffers from higher latency and frame loss."

"Demam Berdarah Dengue (DBD), penyakit menular berbahaya yang ditularkan oleh nyamuk Aedes Aegypti, merupakan salah satu penyakit yang memiliki laju penyebaran tercepat di dunia. Karena penggunaan vaksin DBD masih diperdebatkan di berbagai negara, maka pencegahan penyakit dengue sangat bergantung terhadap pengendalian vektor dengue. Salah satu kesulitan dalam melakukan pengendalian vektor dengue adalah sulitnya menemukan daerah sumber vektor. Untuk meningkatkan akurasi dari usaha pengendalian vektor, maka penelitian mengenai analisis hot spot mengenai daerah berpotensi wabah perlu dilakukan. Pada penelitian ini, hot spot merupakan daerah yang berpotensi menjadi sumber penyebaran wabah DBD. Dengan menggunakan analisis hot spot, makadaerah potensial sumber penyakit DBD dapat dideteksi. Data yang digunakan adalah data spasial jumlah insiden DBD di Jakarta. Statistik Getis-Ord Gi* digunakan sebagai teknik dalam melakukan analisis hot spot. Metode ini menggunakan parameter dalam bentuk matriks bobot spasial yang menggambarkan relasi penyebaran penyakit DBD dari satu daerah ke daerah lain. Matriks bobot spasial yang digunakan pada penelitian ini adalah matriks Queen’s Contiguity, matriks Inverse Distance, dan matriks model radiasi.Hasil yang diperoleh dari penelitian ini mampu menggambarkan daerah-daerah yangberpotensi menjadi prioritas dalam pengendalian vektor DBD. Penelitian ini diharapkan mampu membantu pihak dinas kesehatan di provinsi DKI Jakarta dalam meningkatkan akurasi dalam usaha pengendalian vektor DBD.

---

Dengue fever is one of the most rapidly spreading mosquito-borne diseases in the world.

Since the use of dengue vaccines is still debatable in many countries, dengue control

mainly depends on vector control measures. One of the difficulties of dengue vector

control is the detection of vector breeding sites. To improve the accuracy of dengue

vector control measures, a study on hot spots of dengue is conducted. In this research,

hot spot refers to a site which is potentially became an epidemic source of the disease. By

applying hot spot analysis, it is possible to detect areas with high risk of dengue outbreak.

We analyze dengue incidence in Jakarta using geospatial data of dengue fever incidence

in the region on year 2016 calculated by district. Getis-Ord Gi* statistic is used as the

tool for conducting hot spot analysis. This method requires a parameter in the form of a

weight matrix representing the possibility of dengue spreading from one district to other

districts. The weight matrix is generated using Queen’s Contiguity, inverse distance, and

radiation model weight matrix. The results of the study could show the area which has the

highest potential of being a vector breeding site at a district level. The map visualization

generated by the hot spot analysis will help public health officials achieve greater accuracy

in dengue control measures. We expect that this research can be a scientific back up for

the real implementation of dengue prevention in the field."

"Knockout Switching merupakan salah satu alternatif switching yang ditawarkan sebagai implementasi dari perkembangan teknologi telekomunikasi, khususnya pada broadband ATM Packet Switching. Kehandalan kinerja sebagai syarat penting dalam penilaian kualitas sebuah switch dapat ditentukan oleh probabilitas kehilangan paket, probabilitas terjadinya pemblokiran dan penundaan pada switch, disamping jumlah throughput yang di hasilkannya. Dalam analisis kinerja ini difokuskan pada seberapa besar probabilitas kehilangan paket yang melalui Knockout Switching. Dengan menggunakan persamaan-persamaan yang berdistribusi Binomial dan Poisson serta modifikasinya, akan dinilai kinerja Knockout Switch untuk tiga pola kedatangan yang berbeda yaitu -uniform traffic, hot-spot traffic dan point-to-point traffic. Hasil yang diperoleh dari analisa ini adalah Knockout Switch memiliki kinerja yang cukup baik untuk ketiga pola kedatangan tersebut. Walaupun untuk pola kedatangan hotspot traffic, kinerjanya tidak sebaik untuk dua pola kedatangan lainnya."

"Posisi geografis Indonesia yang terletak di antara 2 benua dan samudra sesungguhnya selain strategis, juga menyimpan risiko besar mengalami berbagai bencana. Perubahan iklim dan kerawanan lokasinya yang dikelilingi lempeng dan patahan-patahan geologis di kerak Bumi mengakibatkan Indonesia menjadi wilayah rawan gempa Bumi dan deformasi tanah/longsor. Selain itu kebakaran hutan, banjir, pembalakan liar, degradasi lahan pertanian, polusi air dan udara, pencurian ikan oleh kapal-kapal asing, gunung meletus, hingga bergesernya garis pantai dan batas negara, menjadi masalah krusial untuk dipecahkan. Untuk mencari solusi yang paling menyeluruh, diperlukan data spasial yang dapat memantau Bumi Indonesia melalui satelit Penginderaan Jauh (PJ). Salah satu hal yang dapat dideteksi dengan penginderaan jauh adalah terjadinya kebakaran hutan. Dengan penginderaan jauh, lokasi terjadinya kebakaran akan terdeteksi sebagai hotspot. Dalam penelitian ini data hotspot didapatkan dengan menerapkan algoritma yang digunakan oleh Z. Li (CCRS). Algoritma ini mendeteksi hotspot dari data satelit NOAA/AVHRR dengan menggunakan nilai suhu kecerahan pada kanal 3, 4 dan 5 dan nilai reflektansi pada kanal 2 untuk mengenali piksel potensial hotspot. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data dari sistem penerimaan data HRPT satelit NOAA dan data yang diambil dari internet. Setelah data hotspot didapatkan, data tersebut akan ditampilkan dalam web-GIS beserta data yang lain seperti garis pantai, garis lintang dan bujur dan data citra satelit NOAA. Dari hasil data hotspot yang didapatkan, pada musim kemarau terdapat banyak hotspot dan pada musim penghujan hanya terdapat sedikit hotspot.

---

Indonesia`s geographic position which is located between two continent and two ocean, although strategic, it also contain big risk of disaster happening. Climate changes and its insecure position which is surrounded by earth`s plates and geological fracture on earth`s crust results in Indonesia becoming an area which is prone to earthquake and land deformation. Furthermore, forest fire, flood, illegal logging, farm land degradation, water and air polution, fish theft by foreign ship, volcanoes, and the shift of coastline and country border, becomes a crucial problem to be solved. To find a comprehensive solution, spatial data is needed to monitor Indonesia by using remote sensing satellite. One of the things that can be detected by remote sensing is forest fire. With remote sensing, the place where forest fire occurs will be detected as hotspot. In this research, hotspot data is obtained by using the algorithm used by Z. Li (CCRS). This algorithm detects hotspot from NOAA/AVHRR satellite data by using brightness temperature value of channel 3, 4 and 5, and reflectance value of channel 2 to recognize hotspot potential pixel. Data used in this research is obtained from NOAA satellite HRPT data capture system and data obtained from internet. After hotspot data is obtained, the data will be displayed in web-GIS along with other data like coastline, graticules, and NOAA satellite image. From the obtained hotspot data, it is found that on dry season there ara many hotspots and on rainy season there are only a few hotspots."

"Faktor bencana alam sangat penting untuk dipertimbangkan dalam perancangan permukiman mengingat Indonesia adalah salah satu negara yang berada pada area rawan bencana, dan permukiman adalah salah satu kebutuhan pokok manusia. Selama ini faktor bencana alam hanya didudukan pada urutan yang tidak begitu penting dalam perencanaan permukiman baik oleh masyarakat umum ataupun kalangan profesional. Makalah ini mengusulkan upaya-upaya yang perlu dilakukan untuk meminimalkan dampak bencana alam khususnya pada area permukiman melalui kajian analitis dalam proses perancangan permukiman."