Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pertambahan penduduk di daerah perkotaan merupakan salah satu alasan utamaterjadinya perubahan iklim lokal, dan berdampak besar pada daerah sekitarnya.Urbanisasi yang cepat dan daerah lahan terbuka yang digantikan oleh tutupan lahanbuatan yang berdampak negatif pada ekosistem yang mengakibatkan efek Urban HeatIsland (UHI). Hal tersebut berdampak merugikan pada lingkungan pemukiman danberimplikasi pada kesehatan manusia. Informasi indeks UHI yang akurat dapat sangatmembantu untuk mengambil strategi perencanaan kota yang efektif. Penelitian iniberkontribusi pada pengembangan sistem pemantauan suhu berbasis Internet of Thingsuntuk mendukung informasi indeks UHI. Sistem dirancang dengan menggunakan sensorsuhu DS18b20. Data dari sensor diolah oleh data logger dan dikirim ke servermenggunakan ESP8266. Sistem perancangan akan mengolah data dari sensor menjadiinformasi suhu perkotaan dan pedesaan serta indeks UHI. Selain itu, pendekatan LongShort Term Memory yang dihadirkan dalam penelitian ini diharapkan dapat bergunauntuk memprediksi indeks UHI dengan lebih akurat untuk mengantisipasi dampakpeningkatan indeks UHI. Hasil kalibrasi sensor suhu menunjukkan nilai koreksi pada setpoint 0 °C ,10 °C, 20 °C , 30 °C dan 40 °C sebesar 0,216 °C, 0,201 °C, -0,295 °C, -0,188°C dan -0,167 °C untuk sensor di daerah urban dan sensor yang dipasang di daerah ruralmemiliki nilai koreksi pada set point tersebut sebesar 0,116 °C, 0,267 °C, 0,165 °C, 0,294°C dan 0,211 °C . Hasil prediksi menunjukkan nilai MAE sebesar 0,55, RMSE sebesar0,78 dan akurasi sebesar 68,33%. Hasil penelitian ini menunjukkan sistem dapatdiimplementasikan sebagai alternatif untuk membantu dalam analisis UHI yang berbasisInternet of Things.Population growth in urban areas is one of the main reasons for local climate change, andhas a major impact on the surrounding area. Rapid urbanization and areas of open landreplaced by artificial land cover have a negative impact on the ecosystem resulting in theUrban Heat Island (UHI) effect. This has a detrimental impact on the residentialenvironment and has implications for human health. Accurate UHI index information canbe very helpful for adopting an effective urban planning strategy. This researchcontributes to the development of a temperature monitoring system based on the Internetof Things to support the UHI index information. The system is designed using theDS18b20 temperature sensor. The data from the sensor is processed by the data loggerand sent to the server using the ESP8266. The design system will process data fromsensors into urban and rural temperature information as well as the UHI index. Inaddition, the Long Short Term Memory approach presented in this study is expected tobe useful in predicting the UHI index more accurately to anticipate the impact ofincreasing the UHI index. The results of the temperature sensor calibration show acorrection value at set point 0 °C, 10 °C, 20 °C, 30 °C and 40 °C of 0.216 °C, 0.201 °C,-0.295 °C, -0.188 °C and -0.167 °C for sensors in urban areas and sensors installed inrural areas have correction values at the set point of 0.116 °C, 0.267 °C, 0.165 °C, 0.294°C and 0.211 °C . The prediction results show that the MAE value is 0.55, the RMSEvalue is 0.78 and the accuration is 68,33%. The results of this study indicate that thesystem can be implemented as an alternative to assist in the analysis of UHI based on theInternet of Things."

"Kecamatan Cibinong merupakan kecamatan dengan jumlah penduduk paling tinggi di Kabupaten Bogor sehingga menyebabkan kebutuhan akan ketersediaan lahan selalu meningkat setiap tahunnya yang akan memberikan dampak pada perubahan penutup lahan dari semula lahan vegetasi menjadi lahan terbangun. Alih fungsi lahan akan memberikan pengaruh terhadap suhu permukaan daratan dan menyebabkan terjadinya fenomena surface urban heat island (SUHI). Tujuan penelitian ini adalah melihat dinamika perkembangan lahan terbangun di Kecamatan Cibinong pada tahun 2015, 2019, dan 2023 menggunakan citra satelit tegak resolusi sangat tinggi World View 3.0, dan fenomena SUHI menggunakan citra satelit Landsat-8 TIRS Level 2 serta melakukan prediksi terhadap perkembangan lahan terbangun dan fenomena SUHI di tahun 2031 menggunakan metode Celullar Automata – Artificial Neural Network (CA-ANN) menggunakan plug-in MOLUSCE. Hasil penelitian menunjukan perkembangan lahan terbangun mengalami kenaikan sebesar 5,12% yang didominasi oleh kawasan permukiman, dan wilayah yang terdampak fenomena SUHI bertambah sebesar 0,72% yang umumnya terjadi di kawasan industri, perdagangan, dan perkantoran pada tahun 2023. Model prediksi penutup lahan dan SUHI tahun 2031 menunjukan lahan terbangun mengalami peningkatan meliputi 62% dari luas wilayah Kecamatan Cibinong, dan wilayah yang terdampak fenomena SUHI meliputi 35,4% luas wilayah Kecamatan Cibinong.

---

The highest population in Bogor is located in Cibinong District and causing the need for land availability to always increase every year. This condition lead to the land conversion from vegetation to built up area that will influence the increasing of land surface temperature and causing the surface urban heat island (SUHI) phenomenon. This research aims to analyze the dynamics of development of built-up area in Cibinong District in 2015, 2019 and 2023 using World View 3.0 and the SUHI phenomenon using Landsat-8 TIRS Level 2 satellite imagery and make predictions about the development of built-up area and the SUHI phenomenon in 2031 using the Celullar Automata - Artificial Neural Network (CA-ANN) method in MOLUSCE. The research results show that the development of built-up area has increased by 5.12%, which is dominated by residential areas, and areas affected by the SUHI phenomenon have increased by 0.72%, which generally occurs in industrial, commercial and office areas in 2023. Land cover prediction model and SUHI in 2031 shows that built-up land has increased, covering 62% of the area of Cibinong District, and the area affected by the SUHI phenomenon covers 35.4% of the area of Cibinong District."