Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"[Universitas Indonesia memiliki keberagaman fasilitas untuk menunjang aktifitas perkuliahan yang memiliki variasi tutupan lahan. Universitas Indonesia sebagai tempat beraktifitas dapat mewakili sebuah kota dalam lingkup yang lebih kecil. Variasi tutupan lahan mempengaruhi adanya variasi suhu permukaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola spasial variasi suhu permukaan daratan. Penelitian ini menggunakan pendekatan keruangan (spasial) untuk menganalisis variasi suhu permukaan daratan dan pendekatan ekologi untuk menganalisis keterkaitan antara suhu permukaan daratan dengan kehijauan kanopi vegetasi (NDVI) dan kerapatan atap bangunan (NDBI). Data suhu permukaan dihasilkan dari citra penginderaan jauh. Penelitian ini menggunakan citra Landsat 8 untuk memperoleh data suhu, kehijauan kanopi vegetasi, dan kerapatan atap bangunan. Hasilnya menunjukkan suhu maksimum permukaan daratan di kampus UI depok pada tahun 2013 dan tahun 2014 mencapai 35oC dan mempunyai suhu minimum 21oC. Variasi suhu permukaan sejalan dengan variasi tutupan lahannya. Semakin rendah kehijauan tutupan kanopi vegetasinya maka semakin tinggi pula suhu permukaan daratannya, begitu juga sebaliknya semakin tinggi kerapatan atap bangunannya maka semakin tinggi pula suhu permukaan daratannya.;University of Indonesia has a diversity of facilities to support the activities of thelectures that have variations in land cover. University of Indonesia as a place ofactivity can represent a city within a smaller scope. Variations in land cover affectsurface temperature variations. This study aims to determine the spatial patterns ofland surface temperature variations. This study uses a spatial approach (spatial) toanalyze the variations in the temperature of the land surface and ecologicalapproach to analyze the relationship between the land surface temperaturevegetation canopy greenness (NDVI) and the density of the roof of the building(NDBI). Surface temperature data generated from remote sensing imagery. Thisresearch use Landsat 8 to obtain temperature data, greenish vegetation canopy,and the density of the roof of the building. The results show the maximum surfacetemperature of land in UI Depok campus in 2013 and 2014 reached 35°C andhave a minimum temperature of 21°C. Land surface temperature variationschanges in line with variations in land cover. The lower greenish vegetationcanopy cover, the higher the temperature of the land surface, on the contrary thehigher density of the roof of the building, the higher the temperature of the landsurface.;University of Indonesia has a diversity of facilities to support the activities of thelectures that have variations in land cover. University of Indonesia as a place ofactivity can represent a city within a smaller scope. Variations in land cover affectsurface temperature variations. This study aims to determine the spatial patterns ofland surface temperature variations. This study uses a spatial approach (spatial) toanalyze the variations in the temperature of the land surface and ecologicalapproach to analyze the relationship between the land surface temperaturevegetation canopy greenness (NDVI) and the density of the roof of the building(NDBI). Surface temperature data generated from remote sensing imagery. Thisresearch use Landsat 8 to obtain temperature data, greenish vegetation canopy,and the density of the roof of the building. The results show the maximum surfacetemperature of land in UI Depok campus in 2013 and 2014 reached 35°C andhave a minimum temperature of 21°C. Land surface temperature variationschanges in line with variations in land cover. The lower greenish vegetationcanopy cover, the higher the temperature of the land surface, on the contrary thehigher density of the roof of the building, the higher the temperature of the landsurface.;University of Indonesia has a diversity of facilities to support the activities of thelectures that have variations in land cover. University of Indonesia as a place ofactivity can represent a city within a smaller scope. Variations in land cover affectsurface temperature variations. This study aims to determine the spatial patterns ofland surface temperature variations. This study uses a spatial approach (spatial) toanalyze the variations in the temperature of the land surface and ecologicalapproach to analyze the relationship between the land surface temperaturevegetation canopy greenness (NDVI) and the density of the roof of the building(NDBI). Surface temperature data generated from remote sensing imagery. Thisresearch use Landsat 8 to obtain temperature data, greenish vegetation canopy,and the density of the roof of the building. The results show the maximum surfacetemperature of land in UI Depok campus in 2013 and 2014 reached 35°C andhave a minimum temperature of 21°C. Land surface temperature variationschanges in line with variations in land cover. The lower greenish vegetationcanopy cover, the higher the temperature of the land surface, on the contrary thehigher density of the roof of the building, the higher the temperature of the landsurface., University of Indonesia has a diversity of facilities to support the activities of thelectures that have variations in land cover. University of Indonesia as a place ofactivity can represent a city within a smaller scope. Variations in land cover affectsurface temperature variations. This study aims to determine the spatial patterns ofland surface temperature variations. This study uses a spatial approach (spatial) toanalyze the variations in the temperature of the land surface and ecologicalapproach to analyze the relationship between the land surface temperaturevegetation canopy greenness (NDVI) and the density of the roof of the building(NDBI). Surface temperature data generated from remote sensing imagery. Thisresearch use Landsat 8 to obtain temperature data, greenish vegetation canopy,and the density of the roof of the building. The results show the maximum surfacetemperature of land in UI Depok campus in 2013 and 2014 reached 35°C andhave a minimum temperature of 21°C. Land surface temperature variationschanges in line with variations in land cover. The lower greenish vegetationcanopy cover, the higher the temperature of the land surface, on the contrary thehigher density of the roof of the building, the higher the temperature of the landsurface.]"

"ABSTRAKPenelitian ini membahas perubahan fungsi lahan yang terjadi di daerah Kemang dan Cipete Raya. Kemang dan Cipete Raya seharusnya diperuntukan sebagai kawasan perumahan, namun saat ini berubah peruntukkannya menjadi kawasan bisnis. Penelitian ini menggunakan beberapa teori yaitu teori ruang dan tata ruang, manajemen tata ruang, penggunaan lahan, perubahan penggunaan lahan dan dampak perubahan penggunaan lahan. Penelitian dilakukan dengan menggunakan paradigma kualitatif, melalui wawancara mendalam dan studi dokumen. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, peneliti memperoleh hasil bahwa perubahan fungsi lahan di Kemang dan Cipete Raya sudah terjadi sejak lama dan disebabkan karena faktor sejarah, faktor ekonomi dan letak yang strategis, faktor aglomerasi atau lingkungan, lemahnya tata ruang dan pengawasan pemerintah yang rendah. Lalu proses perizinan juga bermasalah karena meskipun tidak memiliki izin tempat-tempat usaha di Kemang dan Cipete Raya tetap berdiri dan tidak adanya tindakan dari pemerintah. Kemudian dengan terjadinya perubahan fungsi lahan maka menimbulkan dampak positif dan negatif.

---

ABSTRACT

This research discusses change of land function which occurred in Kemang and Cipete Raya areas. Kemang and Cipete Raya should be designated as a residential area, but currently changed its designation into a business area. Researcher uses space and spatial theory, spatial management theory, land use theory, land use change theory, and impact of land use change theory. By using qualitative paradigm and in depth interview as well as literature study, researcher find that land function changing in Kemang dand Cipete Raya has been going on for a long time and caused by historical factor, economic factors and strategic location, agglomeration and neighbourhood factors, spatial weakness and low government oversight. The licensing process is also problematic because many business premises are standing even if they do not have permission and the government did not take any action. And then, The occurrence of changes in land function has an positive impact and negative impact."

"Emisi Gas Rumah Kaca (GRK), termasuk emisi karbondioksida (CO2) telah menjadi penyebab utama dari perubahan iklim dan pemanasan global sejak pertengahan abad ke-20. Ekosistem Karbon Biru (EKB), yang meliputi mangrove dan padang lamun berperan penting dalam mitigasi dan adaptasi perubahan iklim. Sebaliknya, kerusakan ekosistem ini dapat menimbulkan resiko lepasnya emisi karbon yang tersimpan kembali ke atmosfer. Indonesia merupakan salah satu negara yang memiliki potensi terbesar dari ekosistem tersebut, namun demikian, degradasi EKB di Indonesia yang disebabkan oleh konversi lahan dan kegiatan akuakultur kian meningkat. Sebagai kerangka pengaturan, Perencanaan Tata Ruang berperan penting untuk mengendalikan aktivitas tersebut, menimalisir konflik antar pengguna, dan melindungi EKB melalui instrumen Tata Ruang guna mencegah degradasi lebih lanjut. Perlindungan, pemulihan, dan pengelolaan EKB secara berkelanjutan tidak hanya mempertahankan kapasitasnya dalam penyerapan CO2, tetapi juga mempertahankan jasa ekosistem yang penting bagi adaptasi perubahan iklim, meningkatkan potensi sosial-ekonomi masyarakat, memberikan perlindungan terhadap risiko perubahan iklim di wilayah pesisir, serta memulihkan habitat yang terdegradasi guna mempertahankan fungsinya dalam mitigasi dan adaptasi perubahan iklim. Penelitian ini akan melakukan analisis berkaitan dengan mengenai peran Penataan Ruang dalam proses Tata Kelola Karbon Biru, yang secara spesifik mencakup pengaturan dan instrumen tata ruang dalam perlindungan EKB dalam berbagai peraturan perundang-undangan, permasalahan kelembagaan dalam pengelolaan EKB di Indonesia, dan pengaturan serta studi kasus berkaitan keterlibatan masyarakat untuk pengelolaan EKB pada provinsi Kalimantan Timur dan Bangka Belitung.

---

Emission of greenhouse gases, including carbon dioxide (CO2), has been the main cause of climate change and global warming since the mid-20th century. Blue carbon ecosystems (BCE), which include mangrove and seagrass meadows play a key role in climate change mitigation and adaptation. Conversely, damage to these ecosystems risks the release of that carbon back to the atmosphere. Indonesia hosts one of the biggest proportions of such ecosystems, however, the rate of BCE degradation in Indonesia caused by land conversion and aquaculture remains high. As a regulatory framework, spatial planning plays a key role to control such activities, maintain conflict between uses, and protect BCE through spatial planning instruments to prevent further degradation. Conserving, restoring, and manage BCE sustainably not only maintains CO2 sequestration capacity but also services essential for climate change adaptation along coasts, improves socio-economic potential of the coastal community, provide protection against risks related to climate change in coastal areas, as well as restoring degraded habitats to recover their climate change mitigation potential and avoid additional greenhouse emissions. This paper aimed to analyzed the role of Spatial Planning in the Blue Carbon Governance process, which specifically includes spatial arrangements and instruments for the protection of BCE in various laws and regulations, institutional arrangement issues in the management of BCE in Indonesia, and case studies related to community involvement in the management of BCE in 2 provinces, East Kalimantan and Bangka Belitung.

"

"Kemiskinan adalah suatu masalah yang tidak hanya dipengaruhi oleh dimensi ekonomi, namun juga dapat dipengaruhi oleh dimensi-dimensi lain seperti pendidikan, kesehatan, dan standar hidup yang layak. Kemiskinan dapat diukur dengan Head Count Index, yaitu indeks yang mengukur persentase penduduk miskin di suatu wilayah. Dimensi-dimensi yang menjelaskan kemiskinan biasanya terdiri dari beberapa variabel. Sehingga apabila dalam penelitian akan dilakukan pemodelan menggunakan beberapa dimensi, akan mengandung banyak sekali variabel, yang memungkinkan adanya multikolinearitas antar variabel independen. Kondisi ini menyebabkan pemodelan tidak dapat dilakukan dengan baik. Masalah multikolinearitas pada data yang dimodelkan, dapat diatasi menggunakan metode Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis). Metode Principal Component Analysis (PCA) dilakukan pada variabel-variabel independen, sehingga diperoleh komponen-komponen utama yaitu hasil reduksi dari variabel-variabel independen. Komponen-komponen utama ini tidak lagi saling berkorelasi. Selanjutnya dilakukan analisis regresi dengan komponen-komponen utama tersebut sebagai variabel independen barunya. Model ini disebut Regresi Komponen Utama (RKU). Penelitian ini menggunakan data yang terkait dengan lokasi atau geografis atau dapat disebut dengan data spasial. Setelah dilakukan pemeriksaan asumsi, terdapat multikolinearitas dan heterogenitas spasial pada data. Oleh karena itu, untuk menangani kedua masalah ini, dapat digunakan pemodelan Geographically Weighted Principal Component Regression (GWPCR) atau Regresi Komponen Utama Terboboti Geografis (RKUTG). Sebelum diterapkan metode Regresi Komponen Utama Terboboti Geografis (RKUTG), akan digunakan metode Analisis Komponen Utama menentukan komponen-komponen utama untuk dijadikan variabel independen atau prediktor baru dalam penelitian ini. Didapat tiga komponen utama yang masing-masing komponen menjelaskan Faktor Demografi dan Air Bersih untuk PC1 atau komponen utama pertama, Faktor Kondisi Hidup Layak dan Ketimpangan untuk PC2, dan Faktor Kesejahteraan Anak untuk PC3. Lalu dilakukan Regresi Komponen Utama (RKU) dengan PC1, PC2, dan PC3 sebagai prediktornya dan diperiksa asumsi heterogenitas spasial dari model RKU. Pemeriksaan asumsi mengambil keputusan bahwa terdapat heterogenitas spasial pada model RKU sehingga model GWPCR dapat dilakukan. Berdasarkan hasil pemodelan RKUTG, pengaruh setiap komponen utama bervariasi pada setiap lokasi dan jika dikelompokkan diperoleh 4 kelompok, yaitu kelompok 1 yaitu Kabupaten/Kota dengan Head Count Index dipengaruhi oleh PC1 yaitu sebanyak 13 Kabupaten/Kota, kelompok 2 yaitu Kabupaten/Kota dengan Head Count Index dipengaruhi PC1 dan PC2 yaitu sebanyak 5 Kabupaten/Kota, kelompok 3 yaitu Kabupaten/Kota dengan Head Count Index dipengaruhi PC1 dan PC3 yaitu sebanyak 4 Kabupaten/Kota, dan kelompok 4 yaitu Kabupaten/Kota dengan Head Count Index dipengaruhi PC1, PC2 dan PC3 yaitu sebanyak 4 Kabupaten/Kota.

---

Poverty is a problem that is not only influenced by the economic dimension, but can also be influenced by other dimensions such as education, health, and a decent standard of living. Poverty can be measured by the Head Count Index, which is an index that measures the percentage of poor people in a region. The dimensions that explain poverty usually consist of several variables. Therefore, if the research will be modeled using several dimensions, it will contain a large number of variables, which allows for multicollinearity between independent variables. This condition causes the modeling to not be done properly. The problem of multicollinearity in the data being modeled can be overcome using the Principal Component Analysis method. The Principal Component Analysis (PCA) method is performed on the independent variables, so that the main components are obtained, namely the reduction results of the independent variables. These main components are no longer correlated with each other. Furthermore, regression analysis is carried out with these main components as the new independent variables. This model is called Principal Component Regression (RKU). This study uses data related to location or geography or can be called spatial data. After checking the assumptions, there is multicollinearity and spatial heterogeneity in the data. Therefore, to handle these two problems, Geographically Weighted Principal Component Regression (GWPCR) modeling or Geographically Weighted Principal Component Regression (RKUTG) can be used. Before applying the Geographically Weighted Principal Component Regression (RKUTG) method, the Principal Component Analysis method will be used to determine the main components to be used as independent variables or new predictors in this study. There are three main components, each of which explains the Demographic and Clean Water Factors for PC1 or the first main component, the Decent Living Conditions and Inequality Factors for PC2, and the Child Welfare Factor for PC3. Principal Component Regression (RKU) was then conducted with PC1, PC2, and PC3 as predictors and the assumption of spatial heterogeneity of the RKU model was checked. The assumption check makes a decision that there is spatial heterogeneity in the RKU model so that the GWPCR model can be carried out. Based on the results of RKUTG modeling, the influence of each main component varies at each location and if grouped, 4 groups are obtained, namely group 1, namely districts / cities with Head Count Index influenced by PC1, consisting of 13 districts / cities, group 2, namely districts / cities with Head Count Index influenced by PC1 and PC2, consisting of 5 districts / cities, group 3, namely districts / cities with Head Count Index influenced by PC1 and PC3, consisting of 4 districts / cities, and group 4, namely districts / cities with Head Count Index influenced by PC1, PC2 and PC3, consisting of 4 districts / cities."

"Zonasi estuari belum bisa dipastikan karena air laut yang berubah secara dinamis seiring dengan perubahan musim. Musim yang berubah-ubah dapat mempengaruhi nilai salinitas karena nilai salinitas rentan terpengaruh oleh curah hujan dan aliran sungai. (Supriatna et al., (2016). Wilayah estuari memiliki tingkat produktivitas yang tinggi, sekaligus sebagai tempat berkembang biak nya habitat ikan, maka perlu pengetahuan mengenai batas estuari. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis zona Estuari di Jawa bagian barat meliputi Estuari Cisadane, Estuari Ciujung, Estuari Tegalpapak, Estuari Binuangeun, dan Estuari Cimandiri berdasarkan salinitas permukaan perairan dan menganalisis perbedaan zona estuari berdasarkan aspek oseanografis dan aspek Daerah Aliran Sungai. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah salinitas, curah hujan, arus permukaan air laut, Total Suspended Solid (TSS), batimetri, gelombang laut, luas DAS dan tutupan lahan. Metode penelitian menggunakan Algoritma Cimandiri dengan mengolah Citra Landsat 8 OLI tahun 2022, 2023, dan 2024. Analisis data yang digunakan ialah analisis spasial untuk mendapatkan zonasi estuari berdasarkan bulan basah dan bulan kering, serta analisis statistik deskriptif untuk menganalisis sebaran salinitas berdasarkan aspek oseanografis yang terdiri dari arus laut, TSS, batimetri dan gelombang laut. Sedangkan aspek Daerah Aliran Sungai (DAS) terdiri dari luas DAS dan tutupan lahan DAS. Hasil dari penelitian ini adalah zonasi estuari berdasarkan salinitas permukaan perairan yang diamati berdasarkan bulan basah dan bulan kering terbagi menjadi 2 kelas zona estuari yaitu zona Mexo-mesohaline dan Mexo-polyhaline. Luas Estuari di Jawa bagian barat mendapat pengaruh dari aspek oseanografis dan aspek Daerah Aliran Sungai. Aspek oseanografis memiliki pengaruh yang kuat dibandingkan dengan aspek Daerah Aliran Sungai.

---

The zonation of the estuary is uncertain because seawater changes dynamically with seasonal changes. Changing seasons can affect salinity values because salinity values are susceptible to being affected by rainfall and river flow. (Supriatna et al., 2016). The estuary area has a high level of productivity, as well as a breeding ground for fish habitat, so knowledge of the estuary boundaries is needed. This study aims to analyse Estuary zones in western Java including the Cisadane Estuary, Ciujung Estuary, Tegalpapak Estuary, Binuangeun Estuary, and Cimandiri Estuary based on the salinity of surface waters and analyse the differences in estuary zones based on oceanographic aspects and watershed aspects. The variables used in this study were salinity, rainfall, sea surface currents, Total Suspended Solid (TSS), bathymetry, sea waves, watershed area and land cover. The research method used Cimandiri Algorithm by processing Landsat 8 OLI images in 2022, 2023, and 2024. The data analysis used was spatial analysis to obtain estuary zoning based on wet months and dry months, and descriptive statistical analysis to analyse salinity distribution based on oceanographic aspects consisting of ocean currents, TSS, bathymetry and ocean waves. While the watershed aspect consists of watershed area and watershed land cover. The results of this study are the estuary zoning based on surface water salinity observed during wet and dry months, divided into 2 estuary zone classes, namely the Mexo-mesohaline zone and the Mexo-polyhaline zone. Estuary area in western Java is influenced by oceanographic aspects and watershed aspects. Oceanographic aspects have a strong relationship compared to watershed aspects."

"GOR Bulu Tangkis di Jakarta Timur dapat dikategorikan sesuai standardisasi yang terbentuk melalui strategi bauran pemasaran (marketing mix) 4P dan brand equity. Seringkali ditemui para pengelola GOR Bulu Tangkis kurang memperhatikan komponen-komponen pembentuk standardisasi GOR Bulu Tangkis. Padahal standardisasi pada GOR Bulu Tangkis akan memudahkan pemain dalam memenuhi motivasinya bermain bulu tangkis di GOR Bulu Tangkis. Tujuan dari penelitian ini ialah untuk mengetahui standardisasi GOR Bulu Tangkis di Jakarta Timur serta pola spasial pemilihan lokasi GOR Bulu Tangkis oleh pemain. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu pendekatan kualitatif dengan teknik in-depth interview dan observasi lapangan. Analisis deskriptif dan analisis spasial digunakan untuk menjelaskan karakteristik lokasi GOR Bulu Tangkis serta pola spasial pemilihan pemain. Hasil menunjukkan bahwa sebagian besar GOR Bulu Tangkis di Jakarta Timur masih berstandar lokal. Hanya GOR Sarwendah yang masuk dalam kategori GOR Bulu Tangkis berstandar nasional. Pemain dengan motivasi existence, relatedness, dan growth akan memilih GOR Bulu Tangkis dengan jarak yang paling dekat dari rumah. Namun bagi pemain growth, fitur produk dan brand equity menjadi komponen penting yang perlu dipertimbangkan ketika akan bermain di GOR Bulu Tangkis.

---

Badminton Hall in East Jakarta can be categorized according to the standardization formed through the 4P marketing mix strategy and brand equity. It is often found that the owners of the Badminton Hall do not pay attention to the components that make up the standardization of the Badminton Hall. Whereas standardization at the Badminton Hall will make it easier for players to fulfill their motivation to play badminton at the Badminton Hall. The purpose of this study was to determine the standardization of the Badminton Hall in East Jakarta and the spatial pattern of choosing the location of the Badminton Hall by players. The method used in this study is a qualitative approach with in-depth interview techniques and field observations. Descriptive analysis and spatial analysis were used to explain the location characteristics of the Badminton Hall and the spatial pattern of player selection. The results show that most of the Badminton Halls in East Jakarta still have local standards. Only GOR Sarwendah is included in the category of national standard Badminton Hall. Players with the motivation of existence, relatedness, and growth will choose the Badminton Hall with the closest distance from home. However, for growth players, product features and brand equity are important components that need to be considered when playing at the Badminton Hall."

"Identifikasi image menjadi salah satu hal penting yang harus dilakukan dalam bidang Kedokteran Nukir, karena melalui proses ini efektifitas radiofarmaka di dalam tubuh pasien dapat dimonitor dan dievaluasi. Salah satu parameter yang merepresentasikan kualitas suatu image adalah resolusi spasial. National Electrical Manufacturing Association (NEMA) telah menerbitkan protokol standar yang selama ini digunakan sebagai dasar penentuan resolusi spasial pada sistem pencitraan PET (NEMA, 2007). Namun metode ini masih memiliki banyak sekali kekurangan, diantaranya metode NEMA hanya memperhitungkan analisa profil dalam satu dimensi dan metode fitting parabola sederhana untuk menentukan titik puncak, kemudian metode NEMA tidak dapat memperhitungkan nilai standar deviasi, dan yang terakhir metode ini tidak memungkinkan dilakukan model selection (Hardiansyah, 2018) (Romano, 2015) (Attarwala, 2017). Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode alternatif evaluasi resolusi spasial menggunakan fungsi Gaussian menjadi sebuah perangkat lunak open source yang dapat menganalisa resolusi spasial tidak hanya melalui perhitungan secara empat dimensi mengingat di Indonesia belum ada hal serupa. Perangkat lunak yang dikembangkan nantinya dapat diakses secara bebas, tanpa lisensi berbayar dan akan melengkapi keterbatasan metode NEMA agar dapat membantu para fisikawan medis untuk mengevaluasi resolusi spasial dengan waktu pengerjaan yang relatif singkat dan hasil yang lebih akurat sehingga treatment yang diberikan pada pasien akan lebih maksimal.

---

Image identification is one of the important things that must be done in the field of Nuclear Medicine, because through this process the effectiveness of radiopharmaceuticals in the patient's body can be monitored and evaluated. One of the parameters that represent the quality of an image is the spatial resolution. The National Electrical Manufacturing Association (NEMA) has published a standard protocol that has been used as the basis for determining spatial resolution in PET imaging systems (NEMA, 2007). However, this method still has many shortcomings, including the NEMA method can only takes into account profile analysis in one dimension and a simple parabolic fitting method to determine the peak point, then the NEMA method cannot take into account the standard deviation value, and finally this method does not allow model selection (Hardiansyah, 2018) (Romano, 2015) (Attarwala, 2017). This study aims to develop an alternative method of evaluating spatial resolution using the Gaussian function into an open source software that can analyze spatial resolution not only through four-dimensional calculations considering that in Indonesia there is no such thing. The software developed will be freely accessible, without a paid license and will complement the limitations of the NEMA method in order to help medical physicists evaluate spatial resolution with a relatively short processing time and more accurate results so that the treatment given to patients will bemaximized."

"

 

ABSTRAK

Ambon merupakan kota dengan pertumbuhan ekonomi dan penduduk tertinggi di Provinsi Maluku, yang menjadikan kebutuhan lahan terbangun yang tinggi dan pesat. sehingga dapat menurunkan daya dukung lahan kota tersebut. Hal ini menyebabkan prediksi daya dukung lahan perlu dilakukan agar status daya dukung lahan dapat diketahui sebelum mengalami penurunan. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan model dinamika spasial daya dukung lahan di Kota Ambon. Penelitian ini menggunakan data populasi 2008 - 2018 dan citra Landsat 5 TM (2008) tahun 2008-2018, dan citra Landsat 8 OLI (2013 dan 2018). Daya dukung lahan diprediksi dari tahun 2008-2100 dengan metode model system dinamis berdasarkan hubungan antara kebutuhan lahan dan pertumbuhan penduduk serta ketersediaan lahan untuk lahan terbangun, yang kemudian dikonversikan ke spasial untuk melihat sebaran spasial dengan metode model dinamika spasial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada tahun 2033 daya dukung lahan di Kota Ambon telah mencapai 30% dan pada tahun 2051 daya dukung lahan telah habis.

Kata kunci: dinamika spasial, system dinamis, daya dukung lahan.

---

 

ABSTRACT.

Ambon is a city with the highest economic and population growth in Maluku Province which makes the built-up land have high and rapid growth so that it can reduce the land carrying capacity of the city. This causes the predictions on the land carrying capacity needs to be done so that the status of the land carrying capacity can be detected before declining. The aim of this study is to produce a spatial dynamics model of land carrying capacity in Ambon City. This study uses population data of 2008-2018, Landsat 5 TM (2008) images, and Landsat 8 OLI images (2013 and 2018). The land carrying capacity is predicted from 2008-2100 using the system dynamics model method based on the relationship between land requirements based on population growth and land availability based on built-up land, which then converted to spatial to see the spatial distribution with spatial dynamics model method. Research shows that in 2033 the land carrying capacity in Ambon City has reached 30% and in 2051 the land carrying capacity has been exhausted.

Keywords: spatial dynamics, system dynamics, land carrying capacity.

 

 

 

 

"

"

Indonesia merupakan negara kepulauan yang memiliki pulau – pulau kecil yang tersebar dari Sabang hingga Merauke. Hal ini menjadi tantangan untuk meningkatkan konektivitas antar pulau nya, terutama di beberapa wilayah terpencil dan masih tertinggal. Beberapa wilayah ini sangat membutuhkan akses transportasi yang layak khususnya transportasi laut untuk menopang perekonomiannya. Maka dari itu, pelayaran perintis yang merupakan jasa pelayaran yang didanai oleh APBN dalam rangka membantu daerah – daerah yang membutuhkan askes transportasi laut, pelayaran ini juga bertujuan untuk mendukung perkembangan perekonomian di beberapa daerah terpencil Indonesia. Rute pelayaran saat ini masih belum efektif, terutama rute pelayaran perintis di Pelabuhan Bitung, Kepulauan Sulawesi Utara ditunjukkan dengan waktu pelayaran keliling selama 22 hari. Dengan waktu selama itu, intensitas kapal untuk mengunjungi setiap daerah menjadi lebih sedikit. Pada penelitian ini, beberapa faktor yang mempengaruhi konektivitas antar pulau akan dioptimasi, dengan cara mengurangi jarak tempuh pelayaran untuk mengurangi pengeluaran anggaran APBN, dan mengurangi waktu pelayaran keliling yang bertujuan untuk meningkatkan intensitas kunjungan ke setiap daerah terpencil. Proses optimasi untuk mendukung kedua hal itu dilakukan dengan metode DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Application with Noise) dan TSP (Traveling Salesman Problem). Hasil akhir dari penelitian ini adalah berupa rekomendasi rute baru untuk Pelabuhan Bitung (R-35 dan R-36).

---

Indonesia is an archipelagic country that has small islands spread from Sabang to Merauke. This is a challenge to improve inter-island connectivity, especially in some remote and underdeveloped areas. Some of these areas really need access to proper transportation, especially sea transportation to support their economy. Therefore, Perintis Shipping routes which is a shipping service funded by the State Budget in order to help areas that need access to sea transportation, this cruise also aims to support economic development in several remote areas of Indonesia. Current shipping routes are still ineffective, especially the Perintis Shipping routes at Bitung Port, North Sulawesi Archipelago with a circumnavigation time of 22 days. With that long, the intensity of ships to visit each area becomes less. In this study, several factors affecting inter-island connectivity will be optimized, by reducing shipping distances to reduce spending on the state budget, and reducing circumnavigation time which aims to increase the intensity of visits to each remote area. The optimization process to support both of these is carried out using the DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Application with Noise) and TSP (Traveling Salesman Problem) methods. The final result of this research is a new route recommendation for Bitung Port (R-35 and R-36).

"

"Pertumbuhan penduduk yang tinggi tanpa diimbangi penambahan fasilitas, sarana, prasarana cenderung membentuk permukiman yang sangat padat. Permukiman penduduk yang sangat padat memberikan peluang atau penyebab kondisi lingkungan kota menjadi buruk. Kapasitas ruang yang ada tidak mampu melayani rumah penduduk secara layak sehingga muncul permukiman kumuh. Hampir semua pinggiran sungai di perkotaan digunakan untuk permukiman. Peraturan Pemerintah nomer 35 Tahun 1991 tentang sungai pasal 26 dilarang mendirikan bangunan di bantaran sungai harus seizin pemerintah setempat. Bantaran sungai merupakan jalur pengaman atau penghijauan. Masalah yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah bagaimana karakteristik permukiman kumuh, dan bagaimana konsepsi penataan ruang dan pembangunan jangka panjang serta bagaimana pemahaman dan kesiapan masyarakat di daerah penelitian. Hasil penelitian menunjukkan permukiman kumuh Region Barat Bantaran Ci-Liwung meliputi Kelurahan Manggarai - Kelurahan Srengseng Sawah terdapat dua karakteristik yaitu kumuh sedang dan kumuh ringan. Permukiman kumuh Region Timur Bantaran Ci-Liwung meliputi Kelurahan Kampung Melayu - Kelurahan Kalisari terdapat tiga karakteristik yaitu kumuh berat, kumuh sedang, kumuh ringan. Daerah penelitian tidak sesuai dengan konsepsi penataan ruang serta masyarakat daerah penelitian tidak paham dan tidak siap tentang implementasi konsep penataan ruang khususnya pada daerah penelitian.

---

Higher population growth without balanced addition of facilities, equipment, infrastructure tends to form a very dense settlements. A very dense population settlements provide opportunities or environmental conditions cause the city to be bad. The capacity of the existing space could not adequately serve the people's houses so that they appear slums. Almost all rivers in the urban periphery is used for settlements.

Government Regulation number 35 Year 1991 on the river section 26 are prohibited from building on flood plains should the local government's permission. Flood plains is a safety line or reforestation. Issues to be discussed in this research is how the characteristics of slums, and how the conception of spatial planning and long-term development and how the understanding and preparedness of communities in the study area.

The results showed the banks of the slums of West Region Ci-Liwung includes Kelurahan Manggarai - Kelurahan Srengseng Sawah there are two characteristics of slum and shanty was mild. Eastern Region slums banks of Ci-Liwung include Kelurahan Kampung Melayu - Kelurahan Kalisari there are three characteristics of heavy slum, medium slum, mild slum. The study area does not match the spatial conception of society does not understand the research area and is not ready on the implementation of the concept of spatial planning, particularly in the research area."