Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Fitoplankton adalah tumbuhan mikroskopis yang berfungsi sebagai penghasil oksigen dan bahan organik, serta memiliki peran sebagai produsen utama dalam rantai makanan di suatu ekosistem perairan. Klorofil-a merupakan pigmen yang paling umum terdapat pada fitoplankton sehingga konsentrasi klorofil-a dapat digunakan sebagai representasi kelimpahan fitoplankton. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola sebaran klorofil-a secara temporal dan spasial di perairan laut Cirebon, Jawa Barat. Selanjutnya dalam penelitian ini juga membahas hubungan antara konsentrasi klorofil-a dengan kondisi oseanografis yaitu salinitas, Suhu Permukaan Laut SPL, Total Suspended Solid TSS, dan arus laut. Konsentrasi klorofil-a, salinitas, SPL, dan TSS diidentifikasi menggunakan data penginderaan jauh yaitu citra Landsat 8 OLI multitemporal berdasarkan bulan basah dan bulan kering pada tahun 2014-2015 yang sudah divalidasi. Arus laut diidentifikasi menggunakan data Ocean Surface Current Analysis Realtime OSCAR. Analisis yang digunakan yaitu analisis deskriptif dan statistik dengan pendekatan keruangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara temporal konsentrasi klorofil-a cenderung lebih tinggi pada bulan basah dibandingkan pada bulan kering, sedangkan secara spasial konsentrasi klorofil-a lebih tinggi pada wilayah dekat garis pantai dibandingkan ke arah laut lepas. Persebaran klorofil-a memiliki hubungan kuat dengan salinitas dan TSS pada kedua musim, sedangkan SPL berhubungan kuat hanya pada bulan basah, serta arus laut tidak secara langsung mempengaruhi klorofil-a. Salinitas dan SPL yang tinggi menyebabkan konsentrasi klorofil-a semakin rendah, sedangkan TSS yang tinggi akan menyebabkan konsentrasi klorofil-a semakin tinggi.

---

Phytoplankton is a microscopic plant which has a function to produce oxygen and organic materials. It also used as primary producer in marine food chain. It has chlorophyll which is used as one of substances to make a food. The chlorophyll a is the most common type of chlorophyll which phytoplankton has. Therefore, chlorophyll a concentration can be used to represent the abudance of phytoplankton. The purpose of this research is to identifying the temporal and spatial distribution of chlorophyll a concentration in the sea waters area around Cirebon Region, West Java. Furthermore, this research discusses about the correlation between chlorophyll a with salinity, Sea Surface Temperature SST, Total Suspended Solid TSS, and sea current. This research analyzed the distribution temporally during years of 2014 2015 based on wet and dry month which determined by rainfall of the study area. Clorophyll a concentration, Salinity, SST, and TSS obtained from the Landsat 8 OLI data using the algorithm that can be used to estimate chlorophyll a concentration which has been validated. Sea current is obtained from Ocean Surface Current Analysis Realtime OSCAR data. This research used descriptive and statistics analysis with spatial approach. The results of the research show that temporally, chlorophyll a concentration have a tendency to be higher in wet months compared to dry months, while chlorophyll a is higher on areas near the coastline compared to open sea areas. The distribution of chlorophyll a concentration has high relationship with salinity and TSS distribution on both season, while SST just affected on wet month, and sea current is not affecting chlorophyll a directly. The higher value of Salinity and SST will make lower chlorophyll a, while the higher TSS value will make higher chlorophyll a."

"Rumput laut merupakan komoditas perairan yang memiliki beragam manfaat bagi kehidupan manusia. Salah satu jenis rumput laut yang banyak dimanfaatkan karena bermanfaat bagi kesehatan dan memiliki nilai ekonomis tinggi adalah jenis Euchema Cottoni. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis wilayah potensi yang dapat digunakan sebagai kawasan budidaya rumput laut di perairan pantai utara Cirebon, Jawa Barat. Penentuan wilayah potensi ini dilakukan dengan mempertimbangkan beberapa parameter oseanografi berupa salinitas, suhu permukaan laut, muatan padatan tersuspensi, klorofil-a, arus permukaan laut, dan kedalaman perairan. Nilai salinitas, suhu permukaan laut, klorofil-a, dan muatan padatan tersuspensi diperoleh berdasarkan pengolahan data satelit penginderaan jauh Landsat 8 OLI. Data arus permukaan laut diperoleh berdasarkan pengolahan data OSCAR. Analisis dalam penelitian ini menggunakan analisis keruangan dan deskriptif. Penentuan wilayah potensi budidaya rumput laut dilakukan berdasarkan hasil kesesuaian budidaya rumput laut pada musim barat dan musim timur dengan mempertimbangkan kondisi lingkungan di sekitar perairan laut Cirebon. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara umum wilayah penelitian sesuai sebagai lokasi budidaya rumput laut. Hasil kesesuaian antara musim barat dan musim timur menunjukkan luas wilayah kesesuaian yang tidak jauh berbeda. Dari luas wilayah perairan sebesar 79,23 km2, potensi budidaya rumput laut di wilayah perairan pesisir Cirebon memiliki persentase luasan sebesar 9,86 pada musim barat dan 13,85 pada musim timur, serta berada pada wilayah perairan Kecamatan Lemahwungkuk, Kecamatan Mundu, sebagian Kecamatan Kejaksan, dan sebagian Kecamatan Astanajapura.

---

Seaweed is known as a water resource that contains various benefits for human life. One species of seaweed that is widely used because of its benefits in health and economy is the Euchema Cottoni. The goal of this research is to identify potential sea areas that can be used as a site to cultivate seaweed.

Determining potential areas is done by considering several oceanographic parameters such as salinity, sea surface temperature, total suspended solids, clorophyll a, sea surface currents, and bathymetry. All the mentioned oceanographic parameters will be acquired by remote sensing data processing of Landsat 8 OLI. Variations in sea surface current values are obtained according to OSCAR data processing.

Analysis in this research uses spatial anlaysis and descriptive analysis. The identification of potential seaweed cultivation areas are done according to the results of seaweed feasibility during west and east seasons by considering environmental conditions around Cirebon seawaters.

Results of this research show that generally, the study area is feasible as seaweed cultivation areas. The results of west and east season feasibility show that feasible areas and the whole measured areas do not display much differences. Based on water area of 79.23 km2, potential of seaweed cultivation in coastal areas of Cirebon has a percentage of 9,86 in the wet season, and 13,85 in the east season, and is located in water bodies of Lemahwungkuk District, Mundu District, part of Kejaksan District, and part of Astanajapura District."

"

DKI Jakarta merupakan kota metropolitan dengan aktivitas manusia yang tinggi. Tingginya aktivitas manusia akan memicu terjadinya perubahan penggunaan lahan sehingga berpengaruh terhadap proses dispersi pencemar udara. Aktivitas manusia yang tinggi juga diiringi dengan meningkatnya jumlah kendaraan bermotor sebagai sumber pencemar udara. Parameter pencemar udara terdiri dari lima (5) unsur, salah satunya yaitu Particulate Matter-10 (PM10). PM10 merupakan partikel yang berdampak besar terhadap kesehatan manusia. Untuk itu, penelitian ini bertujuan mengetahui distribusi spasial Particulate Matter-10 (PM10) di DKI Jakarta tahun 2019 serta melihat hubungannya dengan kondisi meteorologis (suhu udara, kelembaban udara, dan kecepatan angin), penggunaan lahan, dan kemacetan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah model algoritma PM10 dengan memanfaatkan Citra Landsat 8 OLI. Variabel yang digunakan yaitu atmospheric reflectance pada visible band, konsentrasi PM10, suhu udara, kelembaban udara, kecepatan angin, penggunaan lahan, dan kemacetan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PM10 tertinggi di DKI Jakarta pada tahun 2019, yakni dengan konsentrasi lebih dari 150 μg/m^3, secara spasial terdistribusi mengikuti pola penggunaan lahan gedung/bangunan, industri/pergudangan, dan penggunaan lain yang jalannya mengalami kemacetan. Konsentrasi PM10 dengan suhu udara, kelembaban udara, dan kecepatan angin tidak menunjukkan adanya hubungan. Hubungan antara konsentrasi PM10 dengan penggunaan lahan dan kemacetan menunjukkan bahwa konsentrasi PM10 memiliki hubungan positif dengan penggunaan lahan gedung/bangunan, industri/pergudangan, serta permukiman dan tempat kegiatan yang kondisi jalannya macet, sebaliknya konsentrasi PM10 memiliki hubungan yang negatif dengan penggunaan lahan semak belukar, vegetasi, hutan bakau/mangrove, dan badan air yang kondisi jalannya tidak macet.

---

DKI Jakarta is a metropolitan city with high human activity. The high level of human activity will trigger changes in land use that affect the process of air pollutant dispersion. High human activity also accompanied by an increasing number of motor vehicles as sources of air pollutants. The air pollutant parameter consists of five (5) elements, one of which is the Particulate Matter-10 (PM10). PM10 is a particle that has a significant impact on human health. The study aims to determine the spatial distribution of PM10 in DKI Jakarta in 2019 and to see its relationship with meteorological conditions (air temperature, humidity, wind speed), land use, and congestion. The method used in this study is the PM10 algorithm model using Landsat 8 OLI Imagery. The variables used are atmospheric reflectance in the visible band, PM10 concentration, air temperature, air humidity, wind speed, land use, and congestion. The results showed that the highest PM10 in DKI Jakarta in 2019, namely with a concentration more than 150 μg/m³, spatially distributed following the land use pattern of buildings, industry/warehousing, and other uses with congested roads. PM10 concentration with air temperature, air humidity and wind speed did not show any relationship. The relationship between PM10 concentration with land use and congestion shows that the concentration of PM10 has a positive relationship with the use those are land for buildings, industry/warehousing, as well as settlements and places of activity. The concentration of PM10 has a positive relation with road conditions indicated as congested and the other hand, the concentration of PM10 has a negative relationship with shrub, park, mangrove forests, and water bodies with the not congested road.

"

"Jenis alat tangkap bagan yang digunakan nelayan di Teluk Palabuhanratu terus meningkat dari waktu ke waktu, dari alat tangkap bagan rakit hingga perahu. Jumlah alat tangkap bagan di Teluk Palabuhanratu berjumlah sekitar 500 unit pada tahun 2019. Tujuan penelitian ini adalah untuk menjelaskan distribusi temporal alat tangkap bagan di Teluk Pelabuhan Ratu pada bulan basah dan bulan kering tahun 2019 dan mengetahui distribusi spasial alat tangkap bagan pada kondisi Oseanografis di Teluk Pelabuhan Ratu. Parameter Oseanografis yang digunakan dalam penelitian ini adalah salinitas, klorofil-a, suhu permukaan laut, arus laut, dan kedalaman. Penelitian ini menggunakan aplikasi Google Earth untuk menandai lokasi alat tangkap bagan. Citra satelit tambahan dari sensor Landsat 8 OLI-TIRS diterapkan untuk menghasilkan peta salinitas permukaan laut, SST, dan klorofil-a. Alat tangkap bagan sebagian besar tersebar di perairan dangkal (kedalaman air antara 40 hingga 100 meter). Konsentrasi klorofil-a, salinitas permukaan laut, SPL, dan kedalaman air merupakan ciri oseanografi yang paling signifikan mempengaruhi jumlah alat tangkap bagan selama dua periode (bulan basah dan bulan kering).

---

The types of charting gear being utilized by fisher in Palabuhanratu Bay are improving over time. From the raft lift-nets to the boat charting equipment. According to local authorization in fish gathering or PPI, the number of chart fishing gear in Palabuhanratu Bay is around 500 pieces in 2019. The goals of this study are to analyze the spatial distribution of lift net fishing devices during the dry and rainy months and determine the oceanographic features that are might influencing the spread. Some oceanographic parameters being employed include sea surface salinity, sea surface temperature (SST), water current, water depth, and chlorophyll-a concentration. This study uses images from the Google Earth application to mark the location of the lift net fishing devices. Additional satellite imageries from Landsat 8 OLI-TIRS sensors applied to generate sea surface salinity, SST, and chlorophyll-a maps. The lift net fishing devices are mostly distributed in shallow water (water depth between 40 to 100 meters). The chlorophyll-a concentration, sea surface salinity, SST, and water depth the most significant oceanographic features influencing the number of lift net fishing devices during both seasons (dry and rainy months)."

"Kota Yogyakarta sebagai pusat pariwisata dan pendidikan di DIY mengalami perubahan lahan seiring dengan perkembangan kota. Terbatasnya lahan Kota Yogyakarta membuat pertumbuhan lahan terbangun berekspansi ke Kabupaten Sleman dan Bantul sehingga terbentuk Kawasan Perkotaan Yogyakarta KPY. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui suhu permukaan daratan, hubungannya dengan kehijauan vegetasi dan fenomena UHI pada KPY tahun 2015-2017. Suhu permukaan daratan diperoleh dari pengolahan citra Landsat 8 OLI/TIRS dengan metode mono-window dan validasi dengan pengukuran suhu udara langsung, kehijauan vegetasi dengan algoritma NDVI dan UHI yaitu suhu permukaan daratan diatas 30°C. Hasilnya menunjukkan suhu permukaam daratan pusat kota mempunyai rata-rata 32,37°C dan semakin jauh dari pusat kota suhu turun hingga 0,93°C setiap kilometernya. Suhu permukaan daratan tertinggi terjadi pada bulan Oktober 2015 yang merupakan puncak El Nino 2015. Suhu permukaan daratan berkorelasi kuat dengan kehijauan vegetasi dengan koefisien korelasi hingga -0.709 yaitu semakin tinggi kehijauan vegetasi maka suhu permukaan semakin rendah. Fenomena UHI tahun 2015-2017 terjadi setiap bulannya pada KPY dengan variasi UHI maksimum 11,85°C dan minimum 4,01°C dan suhu fenomena UHI tertinggi pada bulan Oktober 2015 yaitu 41,85 C. Kesimpulan dari penelitian adalah terdapat variasi UHI di KPY setiap bulan pada tahun 2015-2017 dengan suhu tertinggi dan area terluas pada bulan Oktober 2015.

---

Yogyakarta City as a center of tourism and education in DIY experienced significant land use changes along with the demand for the built up area. However, the limited land of Yogyakarta City made the growth of built up area extend to Sleman and Bantul Regency that formed Yogyakarta Urban Area YUA . This study aims to determine the pattern of surface temperature, its relationship with vegetation greenness and the occurrence of UHI phenomenon in YUA in 2015 2017. Surface temperature obtained from Landsat 8 OLI TIRS image processing using mono window method and validation with air temperature measurement, vegetation greenness with NDVI algorithm and UHI with surface temperature above 30°C.

The results show that the mean surface temperature at the city center reaches up to 32,37°C and the farther from the city center the surface temperature drops to 0,93°C per kilometer. The highest surface temperature occurs in October 2015 which is the peak of El Nino 2015. Surface temperature has a strong correlation with vegetation greenness with correlation coefficient up to 0.709 means the higher the vegetation greenness, the lower surface temperature. UHI phenomenon occurs every month at YUA with a maximum, and a minimum value of UHI variation is 11,85°C, and 4,01°C and the highest UHI temperature reach up to 41,85°C in Oktober 2015. In conclusion, UHI phenomenon occurs every month in 2015 with the highest temperature and most extensive area in October 2015."

"Kecamatan Kembangan merupakan wilayah yang sangat kompleks dari segi tutupan lahannya. Tutupan lahan di kecamatan ini mengalami perubahan dari tahun ke tahun dan didominasi perubahan dari area vegetasi menjadi area lahan terbangun. Perubahan tutupan lahan tersebut sangat berpotensi dalam memengaruhi penginkatan fenomena urban heat island yang terjadi di Kecamatan Kembangan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui keterkaitan antara perubahan tutupan lahan yang terjadi dengan fenomena urban heat island di Kecamatan Kembangan. Penelitian ini dilakukan di Kecamatan Kembangan dengan memanfaatkan data dari citra satelit Landsat 8 OLI/ TIRS yang diketahui datanya dapat diekstraksi menjadi nilai suhu permukaan daratan karena terdapatnya kanal termal pada citra tersebut. Waktu penelitian ini adalah tahun 2014, 2018, dan 2022. Pengukuran lapang dilakukan guna memvalidasi data suhu yang didapatkan dari citra (LST) dengan suhu di lapangan (AST) dengan menggunakan uji regresi linier dan RMS Error. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perubahan tutupan lahan yang paling dominan terjadi adalah perubahan lahan bervegetasi menjadi lahan terbangun. Kenaikan area lahan terbangun ini memengaruhi peningkatan nilai LST yang semula pada tahun 2014 rata-rata nilainya hanya sebesar 32,13 oC menjadi 34,25 oC pada tahun 2022. Kenaikan nilai LST pada akhirnya mengakibatkan terjadinya peningkatan persebaran wilayah terdampak UHI di Kecamatan Kembangan yang semula pada tahun 2014 hanya seluas 825,12 Ha atau 805 grid menjadi 1176,39 Ha atau 1139 grid pada tahun 2022. Secara spasial perluasan wilayah UHI dominan dari arah pusat ke arah utara dan selatan yang mengikuti perubahan tutupan lahan yang terjadi. Hal ini diperkuat dengan hasil uji korelasi Chi-Square yang menyatakan bahwa perubahan tutupan lahan berpengaruh terhadap peningkatan fenomena UHI di Kecamatan Kembangan.

---

Kembangan District is a very complex area in terms of land cover. Land cover in this sub-district changes from year to year and is dominated by changes from vegetation areas to built-up land areas. The change in land cover has the potential to affect the increase in the urban heat island phenomenon that occurs in Kembangan District. The purpose of this study was to determine the relationship between changes in land cover that occurred with the urban heat island phenomenon in Kembangan District. This research was conducted in Kembangan District by utilizing data from Landsat 8 OLI/TIRS satellite imagery which is known to extract the data into land surface temperature values ​​due to the presence of thermal channels in the image. The time of this research is 2014, 2018, and 2022. Field measurements were carried out to validate the temperature data obtained from the image (LST) with the temperature in the field (AST) using linear regression test and RMS Error. The results showed that the most dominant change in land cover occurred was the change of vegetated land into built-up land. This increase in the area of ​​built-up land affects the increase in the value of ESG which was originally in 2014 the average value was only 32.13 oC to 34.25 oC in 2022. The increase in the value of ESG eventually resulted in an increase in the distribution of areas affected by UHI in Kembangan District which was originally in 2014 only an area of ​​825.12 Ha or 805 grids to 1176.39 Ha or 1139 grids in 2022. Spatial expansion of the UHI area is dominant from the center to the north and south following changes in land cover that occur. This is reinforced by the results of the Chi-Square correlation test which states that changes in land cover affect the increase in the UHI phenomenon in Kembangan District."