Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRACTJalan merupakan aset suatu negara yang terbagi dalam jalan nasional dan jalan daerah dan telah terdokumentasi dalam peta jaringan jalan nasional pada program Integrated Road Management System (IRMS). Total panjang jalan nasional yang tersebar di seluruh provinsi di Indonesia adalah 47.01,27 km, 1.789,02 km diantaranya terdapat di Provinsi Jawa Barat. Sebagai aset, jalan perlu pengenal untuk memudahkan identifikasinya. Data utama yang diperlukan dalam identifikasi jalan adalah koordinat geografis jalan tersebut. Koordinat geografis adalah bagian dari sistem informasigeografis untuk merepresentasikan dunia nyata suatu lokasi dipermukaan bumi secara digital sehingga dapat dilihat dalam bentuk peta digital. Koordinat geograjfs tersebut didapatkan dengan melakukan pengukuran langsung dengan alat Global Positioning System (GPS) pada jalan yang dituju.Validasi ruas jalan pada penelitian ini dimaksudkan untuk mendapatkan data jalan yang tervalidasi dan akurat berdasarkan koordinat global yang berlaku umum saat ini. Hasil pengukuran yang didapat adalah titik geografis yang menunjukkan posisi jalan tersebut diatas permukaan bumi berupa titik awal dan titik akhir, panjang jalan, dan model tikungan jalan tersebut. Data inilah yang akan menjadi dasar pembenahan data jalan bagi pemegang kepentingan selanjutnya."

"Pendahuluan, penanggulangan KLB penyakit meliputi surveilans, deteksi dini melalui sistem kewaspadaan dini dan respon cepat, jika dilakukan dengan cara efektif, efisien akan berdampak terhadap penurunan jumlah korban yang signifikan, informasi KLB yang tepat, akurat, dan cepat dapat diperoleh jika dirancang suatu sistem informasi berbasis web dan real time, dimana setiap ada kejadian KLB dapat diinformasikan langsung dari lokasi KLB melalui jaringan internet Metode Penelitian, kualitatif dengan kuasi eksperimental menggunakan post lest only tanpa kontrol, karena belum terdapat sistem pembanding yang serupa dengan sistem yang dirancang saat ini Hasil Penelitian, sistem dikembangkan dari format input dalam laporan W1 yang dilaporkan dalam kurun waktu 24 jam setiap terjadi KLB kemudian dirancang sebuah Sistem Informasi Geografis (SIG) yang dapat menampilkan data spasial wilayah dan puskesmas serta data tabular informasi KLB dalam tampilan peta digital, legenda peta, tool navigasi dan informasi query pada halaman web, sehingga dapat bekerja sebagai suatu sistem informasi geografis yang dapat diakses secara interaktif melalui internet Kesimpulan, secara umum prototype perangkat lunak SIG berbasis web SIMPB-KLB dapat dimanfaatkan untuk monitoring penyakit berpotensi KLB; secara khusus meningkatkan kecepatan penyampaian informasi secara interaktif dan real time karena berbasis web, mengetahui secara langsung lokasi terjadinya KLB atau wabah penyakit, membuat sistem monitoring penyakit berpotensi KLB, membuat model sistem informasi kewaspadaan dini yang berbasis wilayah.

---

Introduction, prevention of disease outbreaks including surveillance, early detection through a system of early warning and rapid response, if done effectively, efficiently will have an impact on reducing the significant number of victims. Outbreaks Information would be right, accurate, fast that can be obtained if designed a web-based information Systems, where every event of outbreak can be informed immediately from outbreak locations through the Internet, Research Methods, qualitative quasi-experimental post test using only without control, because there is not a comparison system similar to systems designed up to now, Research Results, developed a system based on input formats in the report WI which reported within 24 hours of any outbreak' occurs and then designed a Geographic Information System (GIS) that can display spatial data and the region health tabular data outbreak information in a digital map display, map legend, navigation tools and information queries on the web page, so it can work as a geographic information system that can be accessed interactively via the internet, Conclusion, in general, Software prototype of web-based GIS (SIMPB-KLB) can be used to monitor potential disease outbreaks; specifically speeding up the delivery of Interactive information and real time as a web-based, direct knowledgc of the location of outbreaks or epidemics, making the monitoring system for the potential disease outbreaks, to model early warning information system based on region."

"pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu faktor penting untuk menentukan kesejahteraan suatu wilayah. akan tetapi, perbedaan kondisi geografis dan potensi wilayah menyebabkan perbedaan kondisi ekonomi yang berbeda antarwilayah. studi kasus dilakukan terhadap Provinsi Jawa Tengah karena merupakan salah satu kontributor PDRB terbesar di Indonesia, yang ternyata masih memiliki ketimpangan perekonomian antar kota dan antar kabupaten. untuk memudahkan visualisasi pertumbuhan dan penggerombolan dalam wilayah Provinsi Jawa Tengah tersebut. metode yang bisa digunakan untuk analisis gerombol sangat beragam. salah satu metode Self Organizing Map (SOM) yang mampu menggerombolkan data multidimensi disertai dengan visualisasinya dengan teknik Unsupervised Artifical Neural Network. aplikasi ini memudahkan visualisasi dan analisisnya karena diintegrasikan dengan Sistem Informasi Geografis (SIG). aplikasi yang dibuat selanjutnya digunakan untuk melakukan analisis gerombol dengan data studi kasus Provinsi Jawa Tengah. Visualisasi yang dihasilkan mampu menunjukkan pola pertumbuhan ekonomi di Provinsi Jawa Tengah namun belum terlihat adanya pemusatan kutub pertumbuhan ekonomi di Provinsi Jawa Tengah karena pola penggerombolan berdasarkan indikator pertumbuhan ekonomi masih menyebar."

"Melihat inovasi penginderaan jauh dalam estimasi stok karbon kelapa sawit untuk inventarisasi stok karbon, diperlukan pembangunan model demi mengetahui distribusi stok karbon kelapa sawit melalui penginderaan jauh. Variabel yang digunakan yaitu nilai piksel dari indeks vegetasi NDVI, GNDVI, EVI, ARVI, SAVI pada citra satelit Sentinel 2-B dan Landsat 8. Data stok karbon lapangan diperoleh dengan persamaan allometrik biomassa dari tinggi dan keliling batang. Model terpilih yaitu ARVI pada Sentinel 2-B dan Landsat 8 dengan memiliki nilai korelasi dan determenansi tertinggi. Model terpilih yang dijadikan distribusi spasial estimasi stok karbon mempunyai rentang estimasi stok karbon berupa <110 kg/piksel, 110 – 150 kg/piksel, 150 – 190 kg/piksel, dan 190 – 240 kg/piksel pada Sentinel 2-B dan <900 kg/piksel, 900 – 1100 kg/piksel, 1100 – 1300 kg/piksel dan 1300 – 1500 kg/piksel pada Landsat 8 yang terdistribusi spasial di kelompok umur 17, 18, 19, dan 20 tahun dari berbagai bagian timur dan tenggara, kerapatan vegetasi, dan aspek kondisi lingkungan Kecamatan Kemang dan Ranca Bungur. Berdasarkan perbandingan, nilai piksel indeks vegetasi berbanding lurus dengan kelompok umur dimana semakin tua maka semakin tinggi, sama dengan kerapatan vegetasi di area, semakin banyak jumlah vegetasi maka semakin tinggi juga nilai piksel dari indeks vegetasi. Landsat 8 terpilih karena memiliki nilai korelasi lebih besar terhadap kerapatan vegetasi, hasil akhir yaitu estimasi stok karbon kelapa sawit umur 17 tahun dengan luas 267,56 Ha ialah 3.421,74 ton, 18 tahun 369,12 Ha ialah 5150,52 ton, 19 tahun 316,41 Ha ialah 4.271,86 ton, dan 20 tahun 55,54 Ha ialah 761,67 ton. Jumlah total estimasi stok karbon pada wilayah penelitian adalah 13.605,79 ton.

---

Seeing the innovation of remote sensing in the estimation of oil palm carbon stock for carbon stock inventory, it is necessary to develop a model to determine the distribution of oil palm carbon stock through remote sensing. The variable used is the pixel value of the vegetation index NDVI, GNDVI, EVI, ARVI, SAVI on the Sentinel 2-B and Landsat 8 satellite images. Field carbon stock data were obtained by using allometric equations of biomass from stem height and circumference. The selected model is ARVI on Sentinel 2-B and Landsat 8 with the highest correlation and determination values. The selected model which is used as a spatial distribution of carbon stock estimates has a range of carbon stock estimates in the form of <110 kg/pixel, 110 – 150 kg/pixel, 150 – 190 kg/pixel, and 190 – 240 kg/pixel on Sentinel 2-B and <900 kg/pixel, 900 – 1100 kg/pixel, 1100 – 1300 kg/pixel and 1300 – 1500 kg/pixel on Landsat 8 which are spatially distributed in the 17, 18, 19, and 20 year age groups from different parts of the east and southeast, density vegetation, and aspects of environmental conditions in the Districts of Kemang and Ranca Bungur. Based on the comparison, the pixel value of the vegetation index is directly proportional to the age group where the older it is, the higher it is, equal to the density of vegetation in the area, the more the number of vegetation, the higher the pixel value of the vegetation index. Landsat 8 was chosen because it has a greater correlation value with vegetation density, the final result is the estimated carbon stock of oil palm aged 17 years with an area of 267.56 Ha is 3,421.74 tons, 18 years 369.12 Ha is 5150.52 tons, 19 years 316.41 Ha is 4,271.86 tons, and 20 years 55.54 Ha is 761.67 tons. Total estimated carbon stock is 13,605.79 tons."

"Gerakan tanah adalah proses ketika material tanah atau batuan mengalami perpindahan akibat gravitasi bumi dan dampaknya merugikan bagi lingkungan hingga menimbulkan korban jiwa (Noor, 2011). Berdasarkan catatan dari Badan Nasional Penanggulangan Bencana, terdapat 289 kejadian bencana akibat gerakan tanah terhitung tahun 2018 hingga tahun 2022 di Kabupaten Banyumas, Provinsi Jawa Tengah (Data Informasi Bencana Indonesia (DIBI)). Pergerakan tanah dipengaruhi oleh parameter-parameter yang berpengaruh terhadap gerakan tanah seperti litologi, aspek lereng, curvature, curah hujan, kemiringan lereng, elevasi, tata guna lahan, jarak dari sungai, jarak dari struktur, dan normalized difference vegetation index (NDVI) (Chen et al., 2021). Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengidentifikasi daerah rawan pergerakan tanah berdasarkan parameter-parameter tersebut dan memetakan daerah rawan pergerakan tanah di daerah Kabupaten Banyumas mengacu pada Sistem Informasi Geografis (SIG) dengan menggunakan metode information value model dan frequency ratio. Tujuan lainnya yaitu untuk mengkaji tingkat akurasi dari setiap metode dan menentukan metode apakah yang lebih baik digunakan di lokasi penelitian. Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa model yang dihasilkan oleh metode frekuensi rasio mendapatkan nilai AUC pada succes rate sebesar 70,5% dan predictife rate 61,14%. Sementara model yang dihasilkan oleh metode information value mendapatkan nilai AUC succes rate sebesar 66,39% dan predictife rate 60,26%. Berdasarkan validasi AUC dari kedua model tersebut, maka diketahui metode frekuensi rasio merupakan metode yang lebih baik dari metode information value dalam memodelkan tingkat kerentanan gerakan tanah di lokasi penelitian.

---

Land movement is a process when soil or rock material is displaced due to the earth's gravity and the impact is detrimental to the environment and causes casualties (Noor, 2011). Based on records from the National Disaster Management Agency, there were 289 disaster events due to land movement from 2018 to 2022 in Banyumas Regency, Central Java Province (Disaster Information Data Indonesia (DIBI)). Land movement is influenced by parameters that affect land movement such as lithology, slope aspect, curvature, rainfall, slope, elevation, land use, distance from rivers, distance from structures, and normalized difference vegetation index (NDVI) (Chen et al., 2021). The purpose of this research is to identify land movement prone areas based on these parameters and map land movement prone areas in the Banyumas Regency area referring to the Geographic Information System (GIS) using the information value model and frequency ratio methods. Another objective is to assess the accuracy level of each method and determine which method is better used in the research location. The results of this study found that the model generated by the frequency ratio method obtained an AUC value at a success rate of 70.5% and a predictive rate of 61.14%. While the model produced by the information value method gets an AUC succes rate of 66.39% and a predictive rate of 60.26%. Based on the AUC validation of the two models, it is known that the frequency ratio method is a better method than the information value method in modeling the level of ground motion vulnerability at the research site."