Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Berdasarkan Rencana Detail Tata Ruang dan Peraturan Zonasi hanya berjumlah sekitar 14,46% yang belum dapat mencapai target 20% runtuk Ruang Terbuka Hijau (RTH) Publik serta dibutuhkan pendanaan untuk pembebasan lahan persil bidang tanah sebesar Rp. 2.261.748.181.458.400 untuk pembebasan lahan persil bidang tanah pada Tipe Hak Guna Bangunan, Hak Milik, dan Hak Lain guna Ruang Terbuka Hijau (RTH) Publik dengan mengacu kepada sampel sebaran NJOP Provinsi DKI Jakarta Tahun 2018. Besaran Penggunaan Lahan pada tahun 2019 terdapat fungsi yang dapat diasumsikan sebagai Ruang Terbuka Hijau (RTH) proporsi luasan menjadi sebesar 14,33% juga masih dibawah batasan target 20 persen untuk Ruang Terbuka Hijau (RTH) Publik. Dalam menentukan prioritas Ruang Terbuka Hijau (RTH) diresmikan kriteria berdasarkan variabel Suhu Permukaan, Index Kerapatan Vegetasi, Index Kerapatan Bangunan dan Klasifikasi Ruang Terbuka Hijau (RTH). Didapatkan 101 Lokasi Prioritas Ruang Terbuka Hijau (RTH). ......Based on the Detailed Spatial Planning and Zoning Regulations, only around 14.46% have not been able to achieve the 20% target for Public Green Open Space and funding is needed for land acquisition for parcels of land amounting to Rp. 2,261,748,181,458,400 for land acquisition for parcels of land in the Type of Building Use Rights, Ownership Rights, and Other Rights for Public Green Open Space by referring to the sample distribution of the DKI Jakarta Province NJOP in 2018. The amount of land use in 2019 is the function that can be assumed as Green Open Space the proportion of the area to 14.33% is also still below the target limit of 20 percent for Public Green Open Space. In determining the priority of Green Open Space criteria were inaugurated based on the variables of Surface Temperature, Vegetation Density Index, Building Density Index and Green Open Space Classification. Obtained 101 Priority Locations of Green Open Space.

Abstrak :
Jakarta sebagai kota metropolitan memiliki kompleksitas permasalahan perkotaan salah satunya adalah bentuk kota yang tersebar dan mengakibatkan ketergantungan masyarakat terhadap kendaraan bermotor. Kawasan transit oriented development (TOD) merupakan salah satu alternatif untuk mengatasi permasalahan tersebut dengan meningkatkan kepadatan dan aksesibilitas antar destinasi serta mengintegrasikan moda transportasi umum. Artikel ini bertujuan untuk memprediksi kepadatan hunian yang belum dioptimalkan oleh pembangunan vertikal untuk mengoptimalkan pemanfaatan ruang di kawasan TOD Dukuh Atas melalui analisis spasial. Penelitian ini menggunakan analisis kuantitatif melalui metode Sistem Informasi Geografis (SIG) dengan menganalisis kesesuaian lahan melalui teknik overlay, menghitung daya dukung lingkungan pada kawasan pemukiman, menganalisis indeks kepadatan bangunan menggunakan metode Normalized Difference Built-up Index (NDBI), dan mengekstraksi area padat dengan melapiskan data Floor Area Ratio (FAR). Berdasarkan hasil analisis kesesuaian, ditemukan adanya kawasan yang tidak sesuai sekitar 16,33% dari total luas kawasan TOD Dukuh Atas, terutama di bagian barat. Hasil perhitungan daya dukung lingkungan menunjukkan bahwa kawasan TOD Dukuh Atas masih dapat menampung 2,05 kali lipat dari jumlah penduduk saat ini. Untuk mengoptimalkannya kembali, dibuat alokasi area kepadatan hunian sesuai dengan FAR dalam Rencana Detail Tata Ruang Jakarta sehingga jumlah lantai maksimum dapat dicapai. Hasil perhitungan tersebut dapat menghasilkan prediksi kebutuhan hunian yang lebih detail dan konsisten dengan kondisi kawasan TOD di Dukuh Atas. ......Jakarta, as a metropolitan city, has a complexity of urban problems, one of which is the shape of the city, which is spread out and results in people’s dependence on motorized vehicles. Transit-oriented development (TOD) areas are one alternative to solving these problems by increasing density and accessibility between destinations and integrating modes of public transportation. This article aims to predict the occupancy density that has not been optimized by vertical development to optimize the use of space in the Dukuh Atas TOD area through spatial analysis. This study uses quantitative analysis through the Geographic Information System (GIS) method by analyzing land suitability through overlay techniques, calculating environmental carrying capacity in residential areas, analyzing building density index using the Normalized Difference Built-up Index (NDBI) method, and extracting dense areas by superimposing on Floor Area Ratio (FAR) data. Based on the results of the conformity analysis, it was found that there were areas that were not suitable for approximately 16.33% of the total area of the Dukuh Atas TOD area, especially in the western part. The calculation of environmental carrying capacity results shows that the TOD area of Dukuh Atas can still accommodate 2.05 times the current population. To re-optimize it, an allocation of residential density area is generated following the FAR in Jakarta’s Detailed Spatial Plan so that the maximum number of floors can be achieved. The results of these calculations can produce predictions of residential needs that are more detailed and consistent with the conditions of the TOD area in Dukuh Atas.

Abstrak :
Pertumbuhan Jakarta meluas secara spasial membentuk wilayah Jabodetabek. Seiring dengan pertumbuhan kota, ruang hijau digantikan dengan gedung dan jalan menghasilkan fenomena Urban Heat Island. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis distribusi spasial UHI, pola hubungan antara LST, NDVI dan NDBI serta memodelkan prediksi UHI dengan metode Long Short Term Memory (LSTM). LSTM adalah variasi RNN yang memiliki prinsip kerja dengan menyimpan informasi terhadap pola-pola data. Hasilnya distribusi spasial UHI arahnya cenderung kearah timur dan selatan Jakarta. Karakteristik wilayah terdampak fenomena UHI berada pada daerah pusat industri, pengembangan pemukiman, perekonomian, transportasi, pelayanan, serta perdagangan. Profil LST bervariasi berdasarkan jarak dan ketinggian elevasi. Fenomena UHI mampu menghangatkan suatu wilayah sebesar 10C dibandingkan suhu normalnya. Pola spasial UHI berpola random akibat mengikuti pola jaringan jalan yang menyebar secara tidak teratur. Hasil pembangunan model sistem prediksi UHI bulan Januari tahun 2021 – Oktober tahun 2022 didapatkan nilai indeks positive 4,3 – 7,1 ini menunjukan suhu di wilayah Jakarta lebih panas dibandingkan Bogor. Pada uji nilai akurasi didapatkan RMSE sebesar 1,65 dan MAE sebesar 2,73 ......akarta’s growth expanded spatially to the Jabodetabek area. As cities grow, green spaces replaced with buildings and roads, resulting in a temperature difference phenomenon known as Urban Heat Island. This study aims to analyze the occurrence of UHI, synthesize the relationship between LST, NDVI, and NDBI, and model temperature prediction using Long Short-Term Memory (LSTM) method. LSTM is a variation of RNN which has a working principle by storing information and data patterns. The result is that the spatial distribution of UHI tends to be towards east and south Jakarta. The characteristics of the area affected by UHI are areas that centers of industry, settlements, economy, transportation, services, and trade. The LST profile varies with distance and elevation. UHI phenomenon can warm an area by 1°C compared to the average temperature. The spatial pattern of UHI is random as a result of following a road network pattern that spreads irregularly. The results of the development of the UHI prediction system model for January 2021 - October 2022 obtained a positive index value of 4.30C – 7.10C, this shows that temperature in Jakarta always hotter than temperature in Bogor. Accuracy value test, RMSE was 1.65, and the MAE was 2.73.

Abstrak :
Salah satu masalah paling utama bumi khususnya di perkotaan adalah meningkatnya suhu permukaan karena alih fungsi lahan vegetasi menjadi non-vegetasi. Terus berkembangnya Kota Semarang menjadi kota perdagangan dan kota jasa pariwisata menyebabkan peningkatan luas lahan terbangun dan penurunan luas area hijau. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan tutupan lahan di Kota Semarang tahun 2008-2018 menganalisis variasi Land Surface Temperature di Kota Semarang tahun 2008-2018 dan menganalisis korelasi antara Land Surface Temperature dengan tutupan lahan, Normalized Difference Vegetation Index, Normalized Difference Building Index dan Normalized Difference Water Index Kota Semarang tahun 2000-2018. Data yang digunakan adalah citra Landsat 5 dan Landsat 8 pada bulan kering. Metode pada penelitian ini berupa Supervised Classification, LST, NDVI NDBI dan NDWI. Uji akurasi data tutupan lahan menggunakan Producer Accuracy, User Accuracy, Overall Accuracy dan Kappa Coefficient. Survei lapang dilakukan untuk melakukan validasi data tutupan lahan dan pengukuran suhu. Hasil penelitian menunjukan bahwa tutupan lahan Kota Semarang dari tahun 2008, 2011, 2015 dan 2018 terus mengalami perubahan luas. Luas area terbangun di Kota Semarang terus meningkat diikuti dengan penurunan pada kelas tutupan lahan lainnya. Secara umum, LST Kota Semarang dari tahun 2008 hingga 2018 terus mengalami kenaikan. NDVI dan NDWI berkorelasi negatif dengan LST Kota Semarang sedangkan NDBI berkorelasi positif dengan LST Kota Semarang. ......One of the most important problems of the earth, especially in urban areas, is rising surface temperatures due to conversion of vegetation land to non-vegetation. The continued development of the City of Semarang as a city of trade and tourism services city led to an increase in the area of ​​built land and a decrease in the area of ​​green areas. This study aims to analyze changes in land cover in the city of Semarang in 2008-2018 to analyze variations in Land Surface Temperature in the City of Semarang in 2008-2018 and analyze the correlation between Land Surface Temperature and land cover, Normalized Difference Vegetation Index, Normalized Difference Building Index and Normalized Difference Semarang City Water Index 2000-2018. The data used are Landsat 5 and Landsat 8 images on dry months. The method in this research is Supervised Classification, LST, NDVI NDBI and NDWI. Test the accuracy of land cover data using Producer Accuracy, User Accuracy, Overall Accuracy and Kappa Coefficient. A field survey was conducted to validate land cover data and temperature measurements. The results showed that the Semarang City land cover from 2008, 2011, 2015 and 2018 continued to experience extensive changes. The area built up in the city of Semarang continues to increase followed by a decrease in other land cover classes. In general, Semarang City LST from 2008 to 2018 continues to increase. NDVI and NDWI are negatively correlated with LST Semarang while NDBI is positively correlated with LST Semarang.

Abstrak :
Kota Tangerang Selatan merupakan kota dengan pertumbuhan penduduk paling tinggi di Provinsi Banten dan salah satu kota dengan laju pertumbuhan ekonomi tertinggi di Indonesia. Hal ini menyebabkan semakin banyaknya kebutuhan lahan di Kota Tangerang Selatan yang membuat semakin banyaknya perubahan lahan menjadi lahan terbangun di Kota Tangerang Selatan. Gedung-gedung dan aspal yang ada di perkotaan memberikan kontribusi besar terhadap suhu permukaan yang tinggi, sehingga dapat mempengaruhi tingkat kenyamanan manusia. Penelitian ini bertujuan untuk melihat perubahan tutupan lahan yang terjadi di Kota Tangerang Selatan tahun 2004, 2008, 2013, dan 2018, serta pengaruhnya terhadap suhu permukaan darat dan tingkat kenyamanan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra Landsat TM (2004 dan 2008) dan OLI-TIR (2013 dan 2018) untuk melihat tutupan lahan, kerapatan bangunan, kerapatan vegetasi, dan suhu permukaan darat; dan data lapangan berupa suhu udara dan kelembapan udara untuk mendapatkan indeks kenyamanan. Penelitian ini menggunakan metode decision tree, NDBI, NDVI, LST, dan THI dalam pengolahan data. Hasil menunjukkan bahwa perubahan tutupan lahan menjadi lahan terbangun menyebabkan peningkatan suhu permukaan darat sekitar 0,4-0,7°C per tahun di Kota Tangerang Selatan, yang kemudian berdampak pada penurunan tingkat kenyamanan.

Abstrak :
Jakarta merupakan Kota Metropolitan yang dinamis dan memiliki wilayah yang luas serta kepadatan penduduk tinggi. Hal tersebut terindikasi dari tingginya perubahan dan intensitas penggunaan lahan yang merupakan dampak dari degradasi lingkungan fisik perkotaan salah satunya adalah terjadi peningkatan suhu permukaan daratan SPD. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui kaitan antara kehijauan vegetasi dan kerapatan bangunan dengan suhu permukaan daratan Kota Jakarta. Hubungan tersebut dikaji secara spasial dan temporal berdasarkan pengolahan citra Lansat 8 OLI/TIRS tahun 2015 dan 2016 dengan parameter SPD, NDVI, NDBI yang divalidasi dengan data survei lapang pada 60 lokasi yang dipilih secara random sampling. Variasi curah hujan dikaitkan dengan kehijauan vegetasi pada setiap musim. Analisis spasial dilakukan dengan metode overlay yang diperkuat dengan analisa statistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SPD tinggi terdapat pada wilayah pusat kota yang umumnya merupakan wilayah terbangun, sementara SPD rendah terdapat di wilayah pinggiran kota dengan tutupan lahan vegetasi. SPD pada musim hujan tahun 2016 memiliki nilai suhu maksimum sebesar 29,460C, sedangkan musim kemarau tahun 2015 memiliki suhu yang lebih tinggi dibandingkan tahun 2016 dengan suhu maksimum lebih dari 360C. Nilai SPD memiliki korelasi negatif dengan NDVI yang menunjukkan semakin tingginya nilai kehijauan vegetasi, maka nilai suhu permukaan daratan semakin rendah. Sedangkan SPD memiliki korelasi positif dengan NDBI yang menunjukkan semakin tinggi kerapatan bangunan maka suhu permukaan daratan akan semakin tinggi.

---

Jakarta as a Metropolitan city, has a very dynamic growth with large area and high population density. This is indicated by the high change and intensity of land use which is the impact of urban physical environment degradation, such as the increase of land surface temperature. The aim of the study is to examine the correlation between the greenness of vegetation as well as the buildings density with the land surface temperatures LST of Jakarta. These relationships were assessed spatially and temporally based on Landsat 8 OLI TIRS on 2015 and 2016 with LST, NDVI, NDBI parameters validated by field survey data at 60 randomly selected sampling sites. Rainfall variation is associated with the greenness of vegetation in each season. Spatial analysis is done by overlay method which is reinforced by statistical analysis. The results showed that high LST was found in central urban areas that were generally build up areas, while low LST were found in suburban areas which covered by a lot of vegetation. LST in the rainy season of 2016 has a maximum temperature value of 29.460C, while the dry season of 2015 has a higher temperature than in 2016 with a maximum temperature of more than 360C. LST value has a negative correlation with NDVI which indicates the higher value of greenness of vegetation, the value of land surface temperature is lower. On the other hand, LST has a positive correlation with NDBI which shows the higher the density of the building, the land surface temperature will be higher.

Abstrak :
ABSTRAK Universitas saat ini bisa disebut sebagai small cities mengacu kepada ukuran luasan, populasi dan berbagai macam aktifitas yang berada di dalam kampus. Institut Pertanian Bogor adalah sebuah kampus yang dapat mewakili sebuah kota dalam lingkup yang lebih kecil. Institut Pertanian Bogor berupaya mewujudkan cita-cita menjadi kampus hijau yang ramah lingkungan dengan membuat program IPB Menuju Green Campus 2020. Untuk mewujudkan dirinya sebagai Green Campus, Ruang Terbuka Hijau (RTH) terus menjadi perhatian IPB sebagai salah satu variasi tutupan lahan. Variasi tutupan lahan mempengaruhi adanya variasi suhu permukaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola spasial variasi suhu permukaan daratan di area kampus IPB dramaga Bogor. Penelitian ini menggunakan analisis spasial untuk menganalisis variasi suhu permukaan daratan dengan tutupan lahan dan analisis statistik untuk menganalisis keterkaitan antara suhu permukaan daratan dengan kerapatan vegetasi (NDVI) dan kerapatan bangunan (NDBI). Data dihasilkan dari pengolahan citra penginderaan jauh dengan menggunakan citra Landsat 8 disertai dengan survey lapangan untuk proses validasi. Hasilnya menunjukkan suhu minimum dan maksimum sebesar 23,9 ºC dan 29,1 ºC pada tahun 2013 dan mengalami peningkatan menjadi 27,8 ºC dan 34,8 ºC pada tahun 2018. Variasi suhu permukaan sejalan dengan jenis tutupan lahannya. Variasi suhu membentuk pola spatial dimana suhu tertinggi cenderung terletak pada wilayah tengah kampus berupa lahan terbangun dan suhu terendah cenderung terletak pada wilayah utara berupa hutan kampus. Peningkatan suhu tertinggi terjadi pada wilayah yang mengalami perubahan tutupan lahan dari lahan vegetasi menjadi lahan terbangun sebesar 7 ºC lebih besar dari peningkatan suhu pada tutupan lahan yang sejenis sebesar 4,7 ºC. Semakin tinggi kerapatan vegetasi maka semakin rendah suhu permukaan daratan, begitu sebaliknya semakin tinggi kerapatan bangunan maka semakin tinggi pula suhu permukaan daratannya.

---

ABSTRACT At present time university can be called as small cities due to their size of the area, population and various kinds of activities. Bogor Agricultural University is a campus that can represent a city in a smaller scope with a high variety of land cover. Bogor Agricultural University seeks to realize the ideals of being a green campus that is eco-friendly by making program IPB toward Green Campus in 2020. To realize itself as a Green Campus, Green Open Space to be the focus of IPB as one of the variations in land cover. Further, the variation of a land cover will affects the surface temperature variation. This study aims to determine the spatial pattern of land surface temperature variation and the relationship with land cover and changes, vegetation density (NDVI) and building density (NDBI). The data use in this study generated from Landsat 8 imagery and field surveys, then analize using the spatial and statistic analysis tools. The results show the minimum and maximum temperatures are 23.9 ºC and 29.1 ºC in 2013 and increased to 27.8 ºC and 34.8 ºC in 2018. The temperature have a spatial pattern associated with the land cover. Where the highest temperature tends to be located in the central region in the form of built-up area and the lowest temperature tends to be located in the northern region in the form of forest area. The highest increase in temperature tends to appeared in the area that show a changes from vegetation to built-up area. More over this study also found that this phenomena only appear with temperature value were 7ºC greater than the increase in temperature on a similar land cover with value 4.7 ºC. Finally, this study prove that the higher vegetation density will create a lower the temperature of the land surface, while the higher the building density create a higher land surface temperature.