Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian mengenai analisis kerapatan dan persebaran vegetasi mangrove menggunakan teknologi penginderaan jauh berlokasi di Pulau Tunda, Kabupaten Serang, Provinsi Banten perlu dilakukan untuk memberikan informasi dan data ilmiah mengenai vegetasi mangrove di Pulau Tunda. Penelitian tersebut bertujuan untuk mengetahui komposisi spesies vegetasi mangrove, kerapatan vegetasi mangrove, dan zonasi vegetasi mangrove. Penelitian ini telah dilakukan pada 1--5 April 2016. Metode penelitian yang digunakan antara lain purposive sampling, metode transek garis berpetak, dan pengolahan citra landsat 8 OLI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa komposisi mangrove sejati terdiri atas 9 spesies dari 7 famili, sedangkan mangrove asosiasi terdiri atas 9 spesies dari 8 famili. Kerapatan vegetasi mangrove berdasarkan transfomrasi NDVI (0,194) dan EVI (0,085) termasuk ke dalam kelas kerapatan mangrove jarang dan tingkat kesehatan mangrove rendah. Koefisien korelasi antara NDVI (0,147) dan EVI (0,007) dengan luas basal area berkolerasi positif tetapi tergolong rendah. Zonasi mangrove sejati yang paling dominan ialah 1) Rhizophora stylosa, 2) Excoecaria agallocha, dan 3) Sonneratia caseolaris, sedangkan zonasi mangrove asosiasi ialah 1) Pongamia pinnata, 2) Morinda citrifolia, dan 3) Pandanus odoratissima. Mangrove di Pulau Tunda memiliki kelas kerapatan jarang dan persebaran acak.

---

Research on analysis of the density and distribution of mangrove vegetation using remote sensing technology in Tunda Island, Serang Regency, Banten Province, was needed to give information and scientific data about mangrove vegetation in Tunda Island. The study aims to know species composition of mangrove vegetation, mangrove vegetation density, and mangrove vegetation zonation. The study was conducted on 1st -- April 5th, 2016. The method was used purposive sampling, partition line transect, and landsat satellite image 8 OLI processing.

The results showed that true mangrove composition consist of 9 species from 7 families, while associate mangrove consist of 9 species from 8 families. Mangrove vegetation density based transformation of NDVI (0,194) and EVI (0,085) was considered as rare class of mangrove density and mangrove healthy as low grade. Correlation coefficient between NDVI (0,147) and EVI (0,007) with basal area was considered as positive correlation but low grade correlation. The most dominant zonation of true mangrove vegetation were 1) Rhizophora stylosa, 2) Excoecaria agallocaha, and 3) Sonneratia caseolaris, while zonation of associate mangrove were 1) Pongamia pinnata, 2) Morinda citrifolia, and 3) Pandanus odoratissima. Mangrove in Tunda Island has rare class of density and random distribution."

"

Pertambangan menjadi sektor penting yang berperan dalam mendukung pembangunan dan perekonomian Indonesia. Salah satu perusahaan tambang terbesar di dunia adalah PT Freeport Indonesia yang terletak di Kabupaten Mimika, Papua. Dalam operasi pertambangannya, PT Freeport Indonesia menghadapi sejumlah masalah lingkungan, salah satunya adalah perubahan lahan bervegetasi menjadi lahan tandus yang minim vegetasi. Kerusakan lingkungan hidup yang terjadi akibat aktivitas pertambangan dapat dipulihkan melalui kegiatan reklamasi. Reklamasi lahan di wilayah pertambangan memerlukan waktu dalam jangka panjang untuk mencapai struktur dan fungsi ekosistem yang berkembang, stabil, dan matang sehingga diperlukan monitoring perubahan kondisi tutupan vegetasi di lahan bekas tambang menggunakan teknologi yang efektif dan efisien, yaitu penginderaan jauh. Dalam penelitian ini, citra penginderaan jauh yang digunakan adalah citra Sentinel-2 yang dikumpulkan dari tahun 2016 hingga 2023 untuk mendapatkan distribusi nilai indeks tutupan vegetasi (NDVI) dan tingkat kehijauan vegetasi di Area Reklamasi Grasberg. Variabel yang digunakan untuk menganalisis perubahan tutupan vegetasi selama proses revegetasi di Area Reklamasi Grasberg adalah indeks vegetasi (NDVI), jenis vegetasi, tahun reklamasi, ketinggian, kemiringan lereng, dan arah lereng. Penelitian ini menunjukkan bahwa semakin bertambah waktu reklamasi, maka semakin bertambah luas area yang tertutupi vegetasi dengan tingkat kehijauan sedang dan tinggi yang ditunjukkan dari hasil regresi linier yang bernilai posistif. Perubahan tutupan vegetasi di Area Reklamasi Grasberg menunjukkan tren peningkatan tutupan vegetasi seluas 379,66 hektar atau 98,71% dari total luas area reklamasi dan sisanya mengalami tren penurunan berdasarkan hasil analisis tren Sen’s Slope+Mann Kendall. Perubahan tutupan vegetasi di Area Reklamasi Grasberg tidak dipengaruhi oleh jenis vegetasi karena karakteristik vegetasi di area tersebut cenderung sama. Sedangkan perubahan tutupan vegetasi di Area Reklamasi Grasberg berdasarkan hasil uji korelasi dipengaruhi oleh faktor kondisi topografi. Ketinggian wilayah tidak menunjukkan pengaruh yang kuat terhadap tutupan vegetasi tetapi kemiringan lereng yang curam akan memicu terjadinya tingkat kehijauan tutupan vegetasi yang rendah dan sebaliknya. Sedangkan vegetasi yang berada di lereng yang menghadap ke arah timur memiliki tingkat kehijauan yang tinggi karena mendapatkan penyinaran matahari yang cukup. Pemantauan perubahan tutupan vegetasi di area reklamasi bekas tambang sangat bermanfaat untuk kebijakan pengelolaan lahan di area pertambangan dan perencanaan reklamasi.

---

Mining is an important sector that plays a role in supporting Indonesia's development and economy. One of the largest mining companies in the world is PT Freeport Indonesia, located in Mimika Regency, Papua. In its mining operations, PT Freeport Indonesia faces a number of environmental problems, one of which is the change of vegetated land into barren land with minimal vegetation. Environmental damage caused by mining activities can be restored through reclamation activities. Land reclamation in mining areas takes a long time to achieve a developed, stable and mature ecosystem structure and function so that it is necessary to monitor changes in vegetation cover conditions in post-mining land using effective and efficient technology, namely remote sensing. In this research, the remote sensing images used were Sentinel-2 images collected from 2016 to 2023 to obtain the distribution of vegetation cover index (NDVI) and vegetation greenness in the Grasberg Reclamation Area. The variables used to analyze changes in vegetation cover during the revegetation process in the Grasberg Reclamation Area are vegetation cover index (NDVI), vegetation type, reclamation year, elevation, slope, and slope direction. This study shows that as the reclamation time increases, the area covered by vegetation with medium and high greenness levels increases, as shown by the positive linear regression results. Changes in vegetation cover in the Grasberg Reclamation Area show an increasing trend covering 379.66 hectares or 98.71% of the total reclamation area and the others show a decreasing trend based on the results of Sen's Slope+Mann Kendall trend analysis. Changes in vegetation cover in the Grasberg Reclamation Area are not influenced by vegetation type because the characteristics of vegetation in the area tend to be the same. Meanwhile, changes in vegetation cover in the Grasberg Reclamation Area based on the results of the correlation test are influenced by topographic conditions. The elevation of the area does not show a strong influence on vegetation cover but steep slopes will trigger a low level of vegetation cover greenness and vice versa. The vegetation on the east-facing slope has a high level of greenery because it gets enough sunlight. Monitoring changes in vegetation cover in ex-mining reclamation areas is very useful for land management policies in mining areas and reclamation planning."

"One aspect of the agricultural development is an information corresponding to potency and availability of land resources for both intensification and extensification

---

"

"Many remote sensing applications are devoted to the coastal and ocean sector. Representative case studies are presented in the special issue Advances in Remote Sensing of Coastal and Ocean. remote sensing techniques represent a powerful tool for landslide investigation:applications are traditionally sea surface temperature, marine habitat into three main classes, although this subdivision has some limitations and borders are sometimes fuzzy in coastal and ocean. Remote sensing combined with geographic information systems. can be used as a technology tool to obtain information about the object quickly and accurately, including objects in coastal and ocean areas. Remote sensing data essentially can be used as an alternative technology in obtaining information at a cheaper cost when compared with the conventional way."

"Remote sensing provides information on how remote sensing relates to the natural resources inventory, management, and monitoring, as well as environmental concerns. It explains the role of this new technology in current global challenges. Remote sensing will discuss remotely sensed data application payloads and platforms, along with the methodologies involving image processing techniques as applied to remotely sensed data. This title provides information on image classification techniques and image registration, data integration, and data fusion techniques. How this technology applies to natural resources and environmental concerns will also be discussed."

"Air tanah merupakan salah satu sumber daya alam yang sangat penting. Berdasarkan kebutuhan penduduk, penggunaan air tanah memenuhi sekitar 60% untuk irigasi, industri, air minum, MCK, dll. Berdasarkan data DESDM Provinsi Banten (2016), wilayah Kecamatan Bayah termasuk ke dalam akuifer produktif kecil dan air bawah tanah langka. Dengan berkembangnya Wisata di wilayah Bayah maka akan diperlukan tata ruang kawasan objek wisata yang diharapkan tidak hanya mementingkan keuntungan saja melainkan dengan berwawasan lingkungan. Salah satu hal yang penting dalam penentuan tata ruang berwawasan lingkungan adalah dengan penentuan kawasan resapan air tanah di daerah tersebut, mengingat air tanah atau akuifer di wilayah Bayah sendiri yang memiliki produktif kecil dan langka. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui sebaran potensi resapan air tanah di daerah Kecamatan Bayah. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan metode Remote Sensing atau penginderaan jauh. Sumber data yang digunakan adalah peta geologi, citra DEMNAS, citra Landsat-8, citra Landsat-5 TM, stasiun curah hujan Bayah. Data-data tersebut diolah menggunakan GIS untuk menghasilkan peta-peta tematik seperti peta litologi, tutupan lahan, densitas pola kelurusan, densitas drainase, curah hujan, kemiringan lereng, dan geomorfologi. Dari seluruh peta tematik dilakukan skoring dengan metode multi-criteria evaluation/analysis berdasarkan keunggulan tiap peta tematik dan data di dalam peta tematik itu sendiri terhadap besar resapan air tanah. Hasil dari skoring pada tiap peta tematik kemudian dilakukan overlay tiap peta tematik untuk menghasilkan peta potensi resapan air tanah.Groundwater is one of the most important natural resources. Based on

---

industry, drinking water, sanitary facilities, etc. Based on data from the DESDM of Banten Province (2016), the Bayah Subdistrict area belongs to a small productive aquifer and rare underground water. With the development of tourism in the Bayah region, it will be necessary to have a spatial layout of tourist attractions that are expected not only to be concerned with profit but also with environmental insight. One of the important things in determining environmentally planning is by determining groundwater recharge areas in the area, considering groundwater or aquifers in the Bayah region itself which has small and rare productions. The purpose of this study was to determine the distribution of potential groundwater recharge in the Bayah District. The method used in this study is the Remote Sensing method. Data sources which used here is geological maps, DEMNAS imagery, Landsat-8 imagery, Landsat-5 TM imagery, Bayah rainfall stations. These data are processed using GIS to produce thematic maps such as lithology maps, land cover, Lineament density, drainage density, rainfall, slope, and geomorphology. Scoring of all thematic maps is done using the multi-criteria evaluation / analysis method based on the superiority of each thematic map and the data in the thematic map itself on large groundwater recharge. The results of scoring on each thematic map are then overlaid on each thematic map to produce a map of potential groundwater recharge"

"Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui dan menganalisis pengaruh pertumbuhan ekonomi, populasi, pendidikan dan kesehatan terhadap jumlah penduduk miskin di Kabupaten/Kota Propinsi Jawa Timur Tahun 2005-2008. Analisis deskriptif dan ekonometrika dilakukan untuk menelaah keterkaitan pertumbuhan ekonomi, populasi, pendidikan dan kesehatan terhadap kemiskinan dengan menggunakan data dari berbagai instansi seperti BPS dan Pemerintah Propinsi Jawa Timur. Kurangnya kualitas pertumbuhan ekonomi dicerminkan oleh tingginya rata-rata angka kemiskinan sebesar 19,80 persen diatas rata-rata angka kemiskinan nasional sebesar 16,43 persen. Penyebaran penduduk miskin terpusat di Kabupaten dengan 94,17 persen dengan 54,12 persen bekerja di sektor pertanian, sebagai sumber utama pendapatan. Pertumbuhan ekonomi berpengaruh signifikan dalam menurunkan jumlah penduduk miskin, populasi berpengaruh signifikan dalam menambah jumlah penduduk miskin, angka melek huruf berpengaruh signifikan dalam mengurangi jumlah penduduk miskin, berdasarkan temuan tersebut, kebijakan yang disarankan untuk ditempuh guna mengurangi jumlah penduduk miskin adalah pertumbuhan ekonomi yang dapat dinikmati penduduk miskin, pengendalian pertambahan jumlah penduduk dan peningkatan angka melek huruf.

---

The objective of this research is to understand and analyze the impact of economic growth, population, education and health on the number of poor people on Regency/City in the East Java Province 2005-2008. The descriptive and econometric analyses were used to find out the linkage between economic growth, population, education and health on poverty by applying data provided by BPS and the East Java Province Government. The less impressive quality of economic development has shown by the figure of poverty average 19,80 percent. The spread of poor was concentrated in Regency 94,17 percent which 54,12 percent agriculture is the main source of income. The economic growth was significantly affecting to decrease the number of poor people, number of population was significantly affecting to increase the number of poor people and adult literacy rate was significantly affecting to decrease the number of poor people. Based on these findings, policy recomendation to reduce the number of poor people is pro poor growth, the effective control of population growth rate and increasing the adult literacy rate."

"Pusat Teknologi dan data Penginderaan Jauh (Pustekdata) BRIN memiliki tantangan dalam pemenuhan seluruh kebutuhan Kementerian/Lembaga, TNI, POLRI, dan Pemerintah Daerah dan menuntut jaminan kontinuitas data penginderaan jauh. SPACeMAP merupakan sistem informasi geografis yang dikembangkan Pustekdata untuk menjawab tantangan dalam pemenuhan kebutuhan pengguna. Dalam praktiknya didapatkan kendala berupa keterlambatan publikasi data, kelengkapan data, dan pengguna aplikasi yang masih sedikit berdasarkan log activity sistem. kendala tersebut jika tidak diantisipasi, akan berakibat terhadap tidak adanya pengguna yang menggunakan SPACeMAP dan sangat berpengaruh bagi keberhasilan sistem informasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi kesuksesan SPACeMAP dan rekomendasi untuk perbaikan kedepannya. Penelitian ini menggunakan model kesuksesan sistem informasi Delone & Mclean dan modifikasi penambahan variabel non teknis. Variabel-variabel yang digunakan antara lain information quality, system quality, service quality, top management support, perceived usefulness, user satisfaction dan net benefit to organization. Hasil dari pengumpulan data yang dilakukan melalui kuesioner online selanjutnya diolah dan dianalisis dengan teknik PLS-SEM menggunakan bantuan perangkat lunak SmartPLS versi 2.9. Hasil analisis menunjukan bahwa dari 11 hipotesis yang diajukan, 8 hipotesis diterima dan 3 hipotesis ditolak. Faktor-faktor yang memengaruhi kesuksesan sistem informasi SPACeMAP adalah information quality, system quality, top management support, perceived usefulness, user satisfaction dan net benefit to organization. Penelitian ini juga menghasilkan rekomendasi bagi organisasi untuk perbaikan kedepannya yang divalidasi oleh top management di Pustekdata.

---

Remote Sensing Technology and Data Center BRIN has challenges in meeting all the needs of Ministries/Agencies, TNI, POLRI, and Local Governments and demands assurance of continuity of remote sensing data. SPACeMAP is a geographic information system developed by Pustekdata to answer the challenges of meeting user needs. In practice, there are obstacles in the form of delays in data publication, completeness of data, and few application users based on system activity logs. If these obstacles are not anticipated, it will result in the users does not use the SPACeMAP and will greatly affect the success of the information system. This study aims to determine the factors that influence the success of SPACeMAP and recommendations for future improvements. This study uses the Delone & Mclean information system success model and modification of the addition of non-technical variables. The variables include information quality, system quality, service quality, top management support, perceived usefulness, user satisfaction and net benefits to organization. The results of data collection conducted through online questionnaires were then processed and analyzed using the PLS-SEM technique using the SmartPLS software version 2.9. The results of the analysis show that of the 11 hypotheses proposed, 8 hypotheses are accepted and 3 hypotheses are rejected. The factors that influence the success of the SPACeMAP information system are information quality, system quality, top management support, perceived usefulness, user satisfaction and net benefits to the organization. This research also produces recommendations for organizations for future improvements which are validated by top management at Pustekdata."

"ABSTRAKKecamatan Ciemas merupakan daerah yang terkenal dengan kesuburan tanahnya tetapi masih banyak daerah yang belum memanfaatkan kesuburan tanah tersebut. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui sebaran kandungan bahan organik tanah di Kecamata Ciemas dengan menggunakan citra Landsat 8 dan analisis statistik regresi linier serta dikaitkan dengan jenis tanah, penggunaan tanah, dan kemiringan lereng. Hasilnya adalah sebaran kandungan bahan organik tanah di Kecamatan Ciemas tersebar hampir merata di seluruh wilayah dengan kelas sangat tinggi, sementara klasifikasi kelas tinggi terdapat dibeberapa bagian wilayah penelitian. Klasifikasi sedang dan rendah tidak terdapat di wilayah penelitian. Citra Landsat 8 dengan menggunakan bantuan dari rumus NDSI tidak terdapat hubungan yang kuat dengan kandungan bahan organik tanah. Hal ini didasarkan analisis regresi linier antara nilai bahan organik tanah dengan pixel value dari hasil pengolahan rumus NDSI sebesar 0,216. Sehingga hasil pengolahan citra landsat 8 dengan menggunakan rumus NDSI belum mampu mengetahui kandungan bahan organik tanah. Sebaran kandungan bahan organik dengan klasifikasi tinggi terdapat pada penggunaan tanah sawah dengan jenis tanah alluvium hidromorf dan dominasi dari jenis tanah kompleks laterik merah kekuningan dan podsolik merah kekuningan yang terdapat pada kemiringan lereng 15 ? 40 % sampai >40%. Sebaran kandungan bahan organik dengan klasifikasi sangat tinggi terdapat pada hampir seluruh wilayah Kecamatan Ciemas yang di dominasi oleh penggunaan tanah hutan dengan jenis tanah dominasi kompleks latosol merah kekuningan, latosol coklat kemerahan dan latosol yang terdapat pada kemiringan lereng 2 ? 15% sampai 15 ? 40 %.

---

ABSTRACTSubdistrict Ciemas is an area that is famous for soil fertility but there are still many areas that do not take advantage of the fertility of the land. The purpose of this study was to determine the distribution of soil organic matter content in Kecamata Ciemas using Landsat 8 and linear regression statistical analysis and associated soil type, land use, and slope. The result is a distribution of soil organic matter content in the District Ciemas spread almost evenly across the region with a very high grade, high-grade classification while there are some parts of the study area. Medium and low classification is not in the research area. Landsat 8 with the help of the formula NDSI there is no strong relationship with soil organic matter content. This is based on linear regression analysis between the values ​​of soil organic matter with a pixel value of the processing results NDSI formula of 0.216. So that the processing of Landsat 8 using the formula NDSI not been able to determine the content of soil organic matter. Distribution of organic matter content with a high classification contained in land use paddies hidromorf alluvium soil type and the dominance of the complex soil types laterik yellowish red and yellowish red podsolic found on the slope of 15-40% to> 40%. Distribution of organic matter content with the classification of very high-exist in almost the entire territory of the District Ciemas which is dominated by the use of forest land with soil type dominance of complex latosol yellowish red, latosol reddish brown and latosol found on the slope of 2-15% to 15-40%;;"