Ditemukan 4 dokumen yang sesuai dengan query
"In western Indonesia, Sumatra is the largest population cluster outside Java. It is also the source of most of Indonesia’s exports by value. This paper presents an up to date map of vegetation types found in Sumatra and with an associated map briefly views human occupancy associated with or mapping on vegetation. Other associations on Sumatra besides vegetation include major lakes and river, volcanic cones and clusters, cities and ports, and so on. While the initial impetus for the vegetation map and the main purpose of the paper focused on an updated vegetation map of Sumatra, the closely associated human occupancy by an increasingly large and diverse population pose question for future associations and balances of vegetation types and human use areas in Sumatra.
"
GEOUGM 11:41 (1981)
Artikel Jurnal Universitas Indonesia Library
Wahyu Widiyono
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2002
T40132
UI - Tesis Membership Universitas Indonesia Library
Anjari Raiha Safitri
"Teh (Camellia sinensis L.) merupakan salah satu komoditas perkebunan yang mempunyai peran cukup penting pada perekonomian di Indonesia. Namun, terlihat bahwa terdapat penurunan ekspor teh di Indonesia yang diiringi dengan penurunan produksi teh setiap tahunnya sehingga diperlukan penguatan dan peningkatan produktivitas. Penginderaan jauh dapat menjadi sumber informasi penting untuk manajemen produksi pertanian seperti untuk melihat kondisi produktivitas lahan teh. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model estimasi produktivitas tanaman teh terbaik menggunakan analisis statistik dan regresi linear sederhana dengan memanfaatkan algoritma NDVI, ARVI dan SAVI yang diperoleh dari pengolahan citra Sentinel-2 serta melihat hubungan antara aspek fisik dengan estimasi produktivitas teh. Hasil uji akurasi menggunakan RMSE menunjukkan bahwa indeks SAVI memiliki akurasi yang paling baik dalam melakukan estimasi produktivitas teh di Perkebunan Cianten PTPN VIII. Terlihat bahwa aspek fisik curah hujan tidak memiliki pengaruh yang cukup signifikan terhadap pertumbuhan tanaman teh, kelas ketinggian 900 – 1000 menunjukkan produktivitas yang tinggi serta kelas lereng datar (0 – 8%) memiliki produktivitas yang tinggi di Perkebunan Cianten. Setiap bulan, Perkebunan Cianten memiliki blok tanam yang tidak berproduksi. Tahun pangkas pada suatu blok akan mengakibatkan terhambatnya pertumbuhan teh yang dapat berpengaruh pada produktivitas.
Tea (Camellia sinensis L.) is one of the plantation commodities that has an important role in the economy in Indonesia. However, it can be seen that there is a decline in tea exports in Indonesia which is accompanied by a decrease in tea production every year so that it is necessary to strengthen and increase productivity. Remote sensing can be an important source of information for agricultural production management such as to see the condition of tea land productivity. This study aims to build the best tea plant productivity estimation model using statistical analysis and simple linear regression using the NDVI, ARVI and SAVI algorithms obtained from Sentinel-2 image processing and see the relationship between physical aspects and tea productivity estimates. The results of the accuracy test using RMSE show that the SAVI index has the best accuracy in estimating tea productivity at PTPN VIII's Perkebunan Cianten. Rainfall does not have a significant effect on the growth of tea plants, the altitude class 900 – 1000 shows high productivity and the flat slope class (0 – 8%) has high productivity in the Perkebunan Cianten. Every month, Perkebunan Cianten has planting blocks that are not producing. The year of pruning in a block will result in inhibition of tea growth which can affect productivity."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2022
S-pdf
UI - Skripsi Membership Universitas Indonesia Library
Yani Rahmanida
"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."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi Membership Universitas Indonesia Library