Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pembangunan kota yang semakin intensif membuat kota semakin panas. Hal ini dapat diidentifikasi dari pola spasial suhu permukaan daratan (SPD), yang merupakan salah satu indikator terjadinya pemanasan global. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perkembangan SPD beserta pengaruh antara tutupan lahan, kerapatan bangunan, kerapatan vegetasi terhadap suhu permukaannya. Variabel yang digunakan didapat dari hasil pengolahan citra Landsat 7 (tahun 1999), Landsat 5 (tahun 2006) dan Landsat 8 (tahun 2014).Hasil analisa menunjukkan bahwa distribusi suhu permukaan daratan mengikuti pola tutupan lahan, kerapatan bangunan dan kerapatan vegetasi di Kota Bekasi. Perkembangan kota dapat terlihat dari perubahan dominasi tutupan lahan dari vegetasi di tahun 1999 berubah menjadi lahan terbangun tahun 2006-2014. Kecamatan yang telah mengalami perkembangan pesat berada di Kecamatan Jatiasih. Lahan terbangun memiliki pengaruh yang paling kuat terhadap peningkatan suhu permukaan daratan, yang kemudian diikuti oleh lahan terbuka, badan air dan vegetasi.Dari tahun 1999-2014, variasi suhu permukaan daratan semakin bertambah karena semakin menurunnya kerapatan vegetasi akibat kerapatan bangunan yang semakin meningkat. Wilayah dominasi SPD tinggi mengalami pergeseran dari bagian utara ke tengah kota pada periode 1999-2006 dan terus menuju bagian selatan pada periode 2006-2014, dengan pola SPD tinggi berada di sepanjang jalan arteri.

---

Intensified urban development makes cities hotter. It can be identified from the spatial patterns of land surface temperature (LST), which is one indicator of global warming. This study aims to determine the development of the LST and the influence between land cover, building density, vegetation density on the surface temperature. Variables used obtained from image processing Landsat 7 (1999), Landsat 5 (2006) and Landsat 8 (2014).

The analysis shows that the distribution of land surface temperature follows the pattern of land cover, vegetation density and building density in Bekasi City. Development of the city can be reflected from the dominance of land cover change of vegetation in 1999 turned into land up in 2006-2014. Rapidly growing district is Jatiasih District. Land up having the strongest influence on the increase in land surface temperature, which is then followed by open land, water area and vegetation.

From 1999 to 2014, the land surface temperature variation is increasing due to the decline in the density of vegetation as a result of the ever increasing building density. Region of high land surface temperature dominance shifted from the north to the center of the city in the period 1999-2006 and continue towards the south in the period 2006-2014, with a high temperature pattern is along the arterial roads."

"This study is intended to simulate the river discharges in major watersheds of northwestern Java, Indonesia. The five largest watersheds are considered: Ciujung, Cisadane, Ciliwung, Citarum, and Cimanuk. The simulation period covers the 20th century and early 21st century, from January 1901 to June 2006, at a monthly time step. Discharge simulation was carried out using STREAM (Spatial Tools for River Basins and Environmental and Analysis of Management Option). The input data for the simulation are climate (precipitation and temperature), land cover and topographic data. Setup and analysis of input data are also part of this study. The Mann-Kendall test and linear regression were used to detect trends. Temperature datasets show statistically significant increasing trends for all periods and areas. Significant increasing trends of precipitation occurred in the latest 16-year period (1990-2006) in hilly and middle areas. A positive trend of simulated discharge is seen in all watersheds and periods. They are only significant for Ciujung (periods of 1950-2006 and 1975-2006), Cisadane (periods of 1950-2006 and 1990-2006), and Ciliwung (periods of 1950-2006, 1975-2006, and 1990- 2006). The most noteworthy trend is seen in the 1990-2006 period. Over the course of the 20th and early decade of the 21st century, monthly discharges have increased by 3% to 9%."

"Perubahan tutupan lahan mengacu pada perubahan tutupan permukaan suatu wilayah seiring berjalannya waktu akibat faktor alam dan manusia. Perbedaan orientasi kawasan antara Kecamatan Cibadak yang urban karena dekat dengan pintu keluar tol BOCIMI (Bogor-Ciawi-Sukabumi) dan sebagai persimpangan Bogor-Sukabumi, dengan Kawasan rural pada Kecamatan Cikidang akan menghasilkan dinamika LST dan perubahan tutupan lahan yang berbeda. Peningkatan suhu yang terjadi pada Kecamatan Cibadak dan Cikidang selama tahun 2013–2023 menjadi fokus permasalahan utama pada penelitian ini. Isu tersebut kemudian ditinjau menggunakan metode analisis spasiotemporal dengan variabel tutupan lahan sebagai variabel bebas dan LST menjadi variabel terikat. Metode pengambilan sampel pada penelitian ini menggunakan clustered purposive sampling. Variabel tutupan lahan divalidasi dengan citra Google Earth dan variabel LST divalidasi dengan data suhu udara dari BMKG. Data citra Landsat 8 diolah di platform Google Earth Engine (GEE) menjadi peta tutupan lahan dan LST secara spasiotemporal yang kemudian dianalisis hubungan antara keduanya dengan analisis spasial penampang melintang dan perhitungan statistik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peningkatan rerata LST pada tutupan lahan selama periode 2013–2023 adalah sebesar 7,76°C. Penampang melintang menunjukkan fluktuasi suhu permukaan lahan berdasarkan jenis tutupan lahan. Suhu akan menurun pada daerah tutupan lahan bervegetasi yang terdiri dari hutan dan kebun dengan interval antara 24–32°C dan meningkat ke lahan terbuka dengan interval nilai antara 32–36°C pada tahun 2013, 2018 dan 2023, dan lahan terbuka pada suhu diatas 40°C. Berdasarkan dengan pendekatan statistik dengan korelasi spearman dan regresi linier berganda, koefisien korelasi antara perubahan tutupan lahan dengan perubahan LST tahun 2013–2018 menunjukkan adanya korelasi positif yang signifikan dengan tingkat korelasi 0,8117 dengan koefisien determinasi sebesar 0,6588, sedangkan pada tahun 2018–2023 koefisien korelasi sebesar 0,7925 atau kuat dengan koefisien determinasi sebesar 0,6560.

---

Land cover change refers to changes in the surface cover of an area over time due to natural and human factors. The difference in regional orientation between Cibadak Sub-district, which is urbanized due to its proximity to the BOCIMI (Bogor-Ciawi-Sukabumi) toll exit and as a Bogor-Sukabumi junction, and the rural area of Cikidang Sub-district will result in different LST dynamics and land cover change. The temperature increase that occurred in Cibadak and Cikidang sub-districts during 2013-2023 became the focus of the main problem in this study. The issue was then reviewed using the spatiotemporal analysis method with the land cover variable as the independent variable and LST as the dependent variable. The sampling method in this study used clustered purposive sampling. Land cover variables were validated with Google Earth imagery and LST variables were validated with air temperature data from BMKG. The Landsat 8 image data was processed on the Google Earth Engine (GEE) platform into spatiotemporal land cover and LST maps which were then analyzed for the relationship between the two by spatial analysis of cross-sections and statistical calculations. The results showed that the average increase in LST on land cover during the period 2013-2023 was 7,76°C. The cross section shows the fluctuation of land surface temperature based on the type of land cover. The temperature will decrease in vegetated land cover areas consisting of forests and gardens with intervals between 24-32°C and increase to open land with interval values between 32-36°C in 2013, 2018 and 2023, and open land at temperatures above 40°C. Based on the statistical approach with Spearman correlation and multiple linear regression, the correlation coefficient between land cover change and LST change in 2013-2018 shows a significant positive correlation with a correlation level of 0,8117 with a coefficient of determination of 0,6588, while in 2018-2023 the correlation coefficient is 0,7925 or strong with a coefficient of determination of 0,6560."

"Pada tahun 2000 wilayah Kabupaten Jembrana menjadi wilayah dengan luasan hutan paling luas di Provinsi Bali, namun hal ini berubah seiring perkembangan penduduk dan kebutuhan masyarakat. Adanya aktivitas masyarakat dalam mengubah hutan menjadi bentuk lainnya seperti sawah dan kebun menjadi andil utama pada perubahan hutan yang ada di Jembrana. Aktivitas ngawen atau kegiatan merambah hutan demi memanfaatkan hutan sebagai lahan produktif membuat wilayah hutan di Jembrana sedikit demi sedikit berkurang. Ngawen menyebabkan perubahan pada wilayah yang dahulu merupakan tutupan lahan hutan berubah menjadi tutupan lahan non-hutan. Guna meneliti perubahan tutupan lahan di Jembrana, klasifikasi data berdasarkan citra tahun 2000 hingga 2020 dilakukan dengan metode klasifikasi terbimbing menggunakan citra Landsat 7. Selain itu, dilakukan pula proses wawancara serta observasi guna memeroleh data terkait aktivitas ngawen oleh masyarakat. Berdasarkan hasil pengolahan data citra, didapatkan bahwa tutupan lahan hutan di Jembrana berkurang hingga sekitar 30 ribu hektar pada kurun waktu 20 tahun yakni dari tahun 2000 hingga tahun 2020. Melalui hasil analisa fragmentasi juga nampak bahwa wilayah Jembrana telah mengalami fragmentasi pada 34 persen wilayahnnya dan 12 persen diantaranya termasuk dalam kategori sangat tinggi. Adanya perubahan pada tutupan lahan ini berakibat pada terjadinya peristiwa kebencanaan seperti banjir dan tanah longsor yang belum lama ini terjadi. Berdasarkan penuturan informan, peristiwa bencana ini terjadi pasca maraknya aktivitas ngawen yang ada di wilayah hutan Jembrana. Perubahan tutupan lahan di Jembrana sebenarnya sudah berusaha dicegah dan diatur oleh pemerintah melalui upaya pembentukan Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten Jembrana tahun 2012-2032. Namun berdasarkan hasil pemodelan di tahun 2032 wilayah Jembrana diprediksikan tidak sesuai dengan rencana tata ruang yang disusun oleh pemerintah. Wilayah hutan yang direncanakan menutupi 53 persen wilayah Jembrana, berdasarkan pemodelan hanya mampu menutupi sekitar 32 persen dari keseluruhan wilayah Jembrana.

---

In 2000 the Jembrana Regency area became the area with the largest forest area in Bali Province, but this changed with the development of the population and community needs. The existence of community activities in turning forests into other forms such as rice fields and gardens is the main contribution to the changes in forests in Jembrana. Ngawen activities or activities to penetrate forests to use forests as productive land make the forest area in Jembrana gradually reduced. Ngawen caused changes in the area that used to be forest land cover turned into non-forest land cover. To examine changes in land cover in Jembrana, the classification of data based on imagery from 2000 to 2020 was carried out by guided classification method using Landsat 7 imagery. In addition, there is also an interview and observation process to obtain data related to authorized activities by the community. Based on the results of processing image data, it was found that forest land cover in Jembrana was reduced to about 30 thousand hectares in the period of 20 years, from 2000 to 2020. Through the results of fragmentation analysis, it also appears that the Jembrana region has experienced fragmentation in 34 percent of its territory and 12 percent of them fall into a very high category. The existence of changes in land cover resulted in disaster events such as floods and landslides that recently occurred. Based on the informant's account, this disaster event occurred after the rise of ngawen activities in the Jembrana forest area. Changes in land cover in Jembrana have actually tried to be prevented and regulated by the government through efforts to establish a Spatial Plan for Jembrana Regency in 2012-2032. However, based on the results of modeling in 2032, the Jembrana region is predicted to be not in accordance with the spatial plan drawn up by the government. The planned forest area covers 53 percent of Jembrana area, based on modeling is only able to cover about 32 percent of the entire Jembrana area.

"

"This paper presents the aplication of the daily discharge model of MODDAS, to simulate the stream flow of Aih tripe river under land cover change scenarios..."

"Land cover information is vital for supporting decision concerning the management of the environment and for understanding the causes and trnds of human and natural processess on the earth surface...."

"

Perubahan tutupan lahan merupakan suatu permasalahan yang terjadi secara global dan tak terkecuali pada wilayah Asia Tenggara. Perubahan tutupan lahan yang terjadi pada wilayah Asia Tenggara ini terjadi sangat pesat dalam beberapa dekade terakhir tanpa terkecuali pada wilayah Sub DAS Batang Tembesi. Perubahan yang terjadi pada sub DAS Batang Tembesi ini terjadi pada tutupan lahan hutan yang dialih fungsikan menjadi tutupan lahan jenis lain. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis karakteristik hydrologic response unit dan pengaruh perubahan penutup lahan terhadap karakteristik hidrologi di sub-das Batang Tembesi. Penelitian ini menggunakan model hidrologi SWAT+ (Soil and Water Assessment Tool+) berdasarkan perubahan penutup lahan untuk mendapatkan pola spasial dan temporal dari HRU dan karakteristik hidrologi sub-das Batang Tembesi. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini adalah pada kurun waktu 2013 – 2020 terjadi pola perubahan HRU dan karakteristik hidrologi akibat dari berubahnya tutupan lahan di sub-DAS Batang Tembesi. Berubahnya penutup lahan pada sub-das Batang Tembesi berpengaruh terhadap pola spasial dan temporal HRU dan juga berpengaruh terhadap berubahnya karakteristik hidrologi di sub-das Batang Tembesi.

---

Land cover change is a problem that occurs globally and is no exception in the Southeast Asia region. Land cover changes that have occurred in the Southeast Asia region have occurred very rapidly in the last few decades, including in the Batang Tembesi sub-watershed area. The changes that occurred in the Batang Tembesi sub-watershed occurred in forest land cover which was converted into other types of land cover. This research aims to analyze the characteristics of the hydrologic response unit and the influence of changes in land cover on the hydrological characteristics of the Batang Tembesi sub-basin. This research uses the SWAT+ (Soil and Water Assessment Tool+) hydrological model based on land cover changes to obtain spatial and temporal patterns of HRU and hydrological characteristics of the Batang Tembesi sub-watershed. The results obtained in this research are that in the period 2013 - 2020 there was a pattern of changes in HRU and hydrological characteristics as a result of changes in land cover in the Batang Tembesi sub-watershed. Changes in land cover in the Batang Tembesi sub-basin affect the spatial and temporal patterns of HRU and also influence changes in hydrological characteristics in the Batang Tembesi sub-watershed.

 

"

"

Data LiDAR banyak menggantikan data dua dimensi untuk merepresentasikan data geografis karena kekayaan informasi yang dimilikinya. Salah satu jenis pemrosesan data LiDAR adalah segmentasi semantik tutupan lahan yang mana telah banyak dikembangkan menggunakan pendekatan model deep learning. Algoritma-algoritma tersebut menggunakan representasi jarak Euclidean untuk menyatakan jarak antar poin atau node. Namun, sifat acak dari data LiDAR kurang sesuai jika representasi jarak Euclidean tersebut diterapkan. Untuk mengatasi ketidaksesuaian tersebut, penelitian ini menerapkan representasi jarak non-Euclidean yang secara adaptif diupdate menggunakan nilai kovarian dari set data point cloud. Ide penelitian ini diaplikasikan pada algoritma Dynamic Graph Convolutional Neural Network (DGCNN). Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah data LiDAR Kupang. Metode pada penelitian ini menghasilkan performa nilai akurasi 75,55%, di mana nilai akurasi ini lebih baik dari algoritma dasar PointNet dengan 65,08% dan DGCNN asli 72,56%. Peningkatan performa yang disebabkan oleh faktor perkalian dengan invers kovarian dari data point cloud dapat meningkatkan kemiripan suatu poin terhadap kelasnya.

---

LiDAR data widely replaces two-dimensional geographic data representation due to its information resources. One of LiDAR data processing tasks is land cover semantic segmentation which has been developed by deep learning model approaches. These algorithms utilize Euclidean distance representation to express the distance between the points. However, LiDAR data with random properties are not suitable to use this distance representation. To overcome this discprepancy, this study implements a non-Euclidean distance representation which is adaptively updated by applying their covariance values. This research methodology was then implemented in Dynamic Graph Convolutional Neural Network (DGCNN) algorithm. The dataset in this research is Kupang LiDAR. The results obtained performance accuracy value of 75.55%, which is better than the baseline PointNet of 65.08% and Dynamic Graph CNN of 72.56%. This performance improvement is caused by a multiplication of the inverse covariance value of point cloud data, which raised the points similarity to the class.

"

"This research was made not only to find out scope of green area and total of carbondioxide?s emission in Palangka Raya which can be absorbed by vegetation but also to findout suitability of land use of green area of Palangka Raya with necessity of green openspace in Palangka Raya. The research was a description about environment condition inPalangka Raya which related to total of carbon dioxide?s emission and scope of vegetatedland. The result of the research based on analysis of land cover and carbon dioxideabsorption showed that scope of vegetated land in Palangka Raya was 219.498.7 hectaresand it was still able to absorb all carbon dioxide?s emission amount to 387.366,248 tonswhich came from energy consumption and respiration of Palangka Raya?s inhabitants.Based on the extent of its region, urban area of Palangka Raya needed green open space(RTH) with wide to 14.096,1 hectares, based on the number of inhabitants was needed581,84 hectares RTH which consisted of city park, city forest, median, river border andcemetery, based on equality of water use was needed 323,75 hectares RTH and based oncarbon dioxide?s emission was needed 3.331,38 ha RTH. Based on suitability plan of landuse of green area in urban area of Palangka Raya, there was lack of green open space. Subdistrict Pahandut lack of RTH based on extent of its district (-3.513,23 hectares), number ofinhabitants (-244,85 hectares), need of water (-142,45 hectares) and carbon dioxide?semission (-2.368,88 hectares) while sub district Jekan Raya lack of RTH based on extent ofits district (-9.071,96 hectares) and carbon dioxide?s emission (-5.660,93 hectares).Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui luas kawasan hijau dan jumlah emisikarbondioksida yang mampu diserap oleh vegetasi serta untuk mengetahui kesesuaian tataruang kawasan hijau Kota Palangka Raya dengan kebutuhan ruang terbuka hijau KotaPalangka Raya. Penelitian berupa deskripsi tentang keadaan lingkungan di Kota PalangkaRaya yang berkaitan dengan jumlah emisi karbondioksida dan luas lahan bervegetasi.Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan analisis tutupan lahan dan serapankarbondioksida, diketahui luas lahan bervegetasi di Kota Palangka Raya adalah 219.498,7ha dan masih mampu menyerap seluruh emisi karbondioksida sejumlah 387.366,248 tonyang berasal dari konsumsi energi dan respirasi penduduk Kota Palangka Raya.Berdasarkan luas wilayah, kawasan perkotaan Kota Palangka Raya memerlukan RTHseluas 14.096,1 ha, berdasarkan jumlah penduduk diperlukan 581,84 ha RTH yang berupataman kota, hutan kota, jalur hijau jalan, sempadan sungai dan pemakaman, berdasarkankesetaraan penggunaan air diperlukan 323,75 ha RTH dan berdasarkan emisi karbondioksida diperlukan 3.331,38 ha RTH. Berdasarkan kesesuaian rencana tata ruanghijau kawasan perkotaan Kota Palangka Raya, diperoleh adanya kekurangan RTH.Kecamatan Pahandut kekurangan RTH berdasarkan luas wilayah (-3.513,23 ha), jumlahpenduduk (-244,85 ha), kebutuhan air (-142,45 ha) dan emisi karbondioksida (-2.368,88 ha),sedangkan Kecamatan Jekan Raya kekurangan RTH berdasarkan luas wilayah (-8.936,96ha) dan emisi karbondioksida (-2.849,04 ha)."

"Peningkatan jumlah penduduk menyebabkan kebutuhan akan ruang sebagai tempat bermukim juga semakin meningkat. Perubahan penggunaan tanah non permukiman menjadi permukiman merupakan salah satu gejala perubahan penggunaan tanah. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis perkembangan permukiman dan membuat simulasi melalui metode Markov Chain dan Cellular Automata di wilayah metropolitan Malang Raya periode 1989-2002 dan 2002-2016 dan prediksi tahun 2031. Dalam penelitian ini digunakan citra Landsat 4 TM, Landsat 7 ETM , dan Landsat 8 OLI multi temporal untuk mengidentifikasi penutup lahan. Daerah studi penelitian ini adalah wilayah metropolitan Malang atau dikenal dengan sebutan Malang Raya yang termasuk di dalamnya dua kota dan satu kabupaten. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan analisis spasial. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perkembangan permukiman cenderung terus meningkat dari tahun 1989-2016 hingga prediksi pada tahun 2031. Meningkatnya perkembangan permukiman ditandai dengan meluasnya wilayah permukiman ke arah Utara, Selatan, dan Barat Laut dikarenakan adanya pusat kota dan jaringan jalan nasional yang mampu memicu meningkatnya aktivitas manusia.

---

The growing number of population increased the needs for settlement space. The change in land use for non ndash settlement to settlement space is one of the signs of change for land use. The purpose of this research is to analyze the housing development and create a simulation using Markov Chain and Cellular Automata method in metropolitan area of Malang Raya for the period of 1989 ndash 2002 and 2002 ndash 2016, and prediction for the year of 2031. In this research, Landsat 4 TM, Landsat 7 ETM , and multi temporal Landsat 8 OLI were used to identify the land cover. The focus area for this study research is metropolitan area of Malang or famously known as Malang Raya, which includes two cities and one district. The analysis used in this research are descriptive and spatial analysis. The results of this research show that settlement development tends to increase from year 1989 ndash 2016, up until the prediction of year 2031. The increased rate of settlement development is marked by the expansion of settlement area to the North, South, and North West, caused by the existence of city center as well as national road network, which triggers more human rsquo s activities."