PEMANFAATAN INTERPRETASI HIBRIDA CITRA LANDSAT DALAM IDENTIFIKASI KERAPATAN BANGUNAN UNTUK PEMANTAUAN PERKEMBANGAN WILAYAH KOTA UNGARAN

Kota Ungaran merupakan salah satu kota yang berkembang cukup pesat di wilayah Provinsi Jawa Tengah. Wilayah ini sangat berkembang sebagai perifer penyangga Kota Semarang. Perkembangan kota ungaran ini dapat dilihat dengan memantau perkembangan fisik Kota Ungaran, elemen fisik kota yang dapat dipantau salah satunya adalah kerapatan bangunan.  Identifikasi kerapatan bangunan secara multitemporal dapat menunjukkan perkembangan wilayah suatu kota. Identifikasi kerapatan bangunan ini dapat menggunakan data citra satelit Landsat melalui metode interpretasi hibrida. Interpretasi hibrida merupakan kombinasi antara teknik interpretasi visual dan digital (tranformasi urban index). Interpretasi visual dilakukan dengan pemetaan lahan terbangun secara delianiasi blok. Sedangkan interpretasi digital dilakukan dengan teknik tranformasi urban index. Hasil interpretasi menunjukkan terjadinya peningkatan kerapatan bangunan periode 2009-2018. Kecepatan rata-rata perubahan luasan bangunan dari tahun 2009-2018 sebesar 43,83 Ha/pertahun. Arah perubahan kepadatan bangunan pada tahun 2009-2018 di Kecamatan Ungaran Timur dan Ungaran Barat mengarah dari timur ke barat, perubahan kepadatan bangunan banyak terjadi di daerah pusat kota sepanjang jalan utama dan daerah pinggiran perkotaan. Hasil identifikasi kerapatan bangunan dengan metode interpretasi hibrida ini dilakukan validasi dengan data pengukuran kerapatan bangunan lapangan. Hasil validasi menunjukkan ketelitian metode ini sebesar 89,78 %

PEMANTAUAN TOTAL SUSPENDED SOLID (TSS) WADUK GAJAH MUNGKUR PERIODE 2013-2017 DENGAN CITRA SATELIT LANDSAT-8

Sedimentasi merupakan masalah utama bagi waduk di Indonesia. Salah satu waduk yang mengalami masalah serius terhadap sedimentasi adalah waduk Gajah Mungkur. Sedimentasi tinggi pada waduk Gajah Mungkur mengakibatkan pendangkalan yang menyebabkan waduk tidak dapat berfungsi secara optimal. Besarnya tingkat sedimentasi ini dapat dilihat dari nilai Total Suspended Solid (TSS). Pemantauan perkembangan TSS sangat dibutuhkan dalam penanganan sedimentasi waduk. Data ini dapat digunakan sebagai acuan dalam penentuan strategi dan area prioritas penanganan pendangkalan waduk. Perkembangan teknologi penginderaan jauh memungkinkan TSS dihitung menggunakan data citra satelit. Salah satunya citra satelit Landsat-8. Dalam penelitian ini digunakan citra satelit Landsat-8 untuk pemantauan TSS di waduk Gajah Mungkur periode 2013-2017. Algoritma TSS yang digunakan adalah algoritma Syarief Budiman. Untuk memastikan akurasi dari pengolahan TSS dari citra dilakukan uji akurasi menggunakan pengukuran TSS in situ sebanyak 26 titik sampel. Hasil dari penelitian ini menunjukkan nilai TSS kelas tinggi (50-100 mg/L) dan kelas sangat tinggi (>100 mg/L) mengalami kenaikan yang signifikan dari tahun 2013 ke tahun 2017. Kenaikan TSS terjadi terutama pada muara Sub Das Keduang dan Sub Das Wiroko. Hasil uji akurasi menunjukkan nilai koefisien determinasi sebesar 0, 92 dimana hasil ini menunjukkan bahwa metode algoritma citra ini cukup akurat untuk pemantauan TSS

IDENTIFIKASI KEKERINGAN LAHAN SAWAH MENGGUNAKAN KOMBINASI LEAF WATER CONTENT INDEX DAN VEGETATION INDEX DENGAN CITRA LANDSAT-8

Kekeringan lahan sawah merupakan salah satu ancaman bagi produksi pertanian di Indonesia. Ancaman ini menjadi sangat serius ketika terjadi kemarau panjang yang merupakan efek dari El Nino. Kekeringan ini dapat mengakibatkan sawah menjadi puso atau gagal panen. Dampak kekeringan ini dapat diminimalkan dengan upaya identifikasi kekerigan lahan sawah secara dini. Berbagai teknik identifikasi kekeringan lahan sawah telah dikembangkan, salah satunya dengan teknologi citra satelit. Pada identifikasi kekeringan lahan sawah dengan data citra satelit dibutuhkan suatu algoritma khusus. Penelitian ini memanfaatkan kombinasi antara Leaf Water Content Index (LWCI) dan Enhanced Vegetation Index (EVI) untuk mendapatkan Rice Water Stress Index. Rice Water Stress Index ini digunakan untuk identifikasi kekeringan lahan sawah di wilayah Kabupaten Kendal tahun 2015. Identifikasi kekeringan lahan dapat dikelompokkan dalam empat kelas (Sangat sehat, Normal, Potensial kekeringan, dan Kekeringan). Hasil uji akurasi identifikasi kekeringan sawah dengan Rice Water Stress Index ini menghasilkan akurasi sebesar 87,5 %

ANALISA KESESUAIAN LAHAN TEH DI BANJARNEGARA MENGGUNAKAN TEKNOLOGI PENGINDERAAN JAUH DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS

Teh merupakan komoditas unggulan Kabupaten Banjarnegara. Peluang pengembangan teh di banjarnegara sangat baik karena pasar ekspor yang masih belum terpenuhi. Akan tetapi masih minimnya informasi terkait daerah yang sesuai untuk budidaya teh menyebabkan investasi the di Banjarnegara tidak berkembang dengan pesat.  Penelitian ini menggunakan teknologi penginderaan jauh dan Sistem informasi Geografis untuk menganalisa daerah potensi pengembangan budidaya teh berdasarkan kesesuaian lahan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan lahan yang sesuai (S2) untuk budidaya teh seluas 2147,21 Ha (6,58%) dan  Sesuai marjinal (S3) seluas 6882,32 Ha (21,10%). Validasi hasil peta ini dilakukan dengan ground truth pada 32 titik sampel dengan tingkat kebenaran 88 %

Analysis of Built-up Land Spatial Patterns Using Multitemporal Satellite Imagery in Pekalongan City

Regional growth is characterized by an increase in built-up land. An increase in built-up land can cause changes in land use such as vacant land turned into built-up land. One of the cities in Central Java that experienced an increase in built-up land was in the City of Pekalongan. Based on Pekalongan City Regulation Number 30 Year 2011, the National Spatial Planning stipulates that Pekalongan City is the Regional Activity Center. This causes the Pekalongan City to have the potential to increase the amount of built-up land. An increase in uncontrolled built-up land can cause negative impacts such as reduced water catchment areas so that the disruption of water resources conditions. Therefore, it is necessary to monitor the increase of built-up land in Pekalongan City and see its development spatial patterns. One of method for monitoring a city's built-up land uses the remote sensing method. This study uses an Index-based Built-up Index (IBI) algorithm. Based on the results of this study, it can be concluded that the city of Pekalongan experienced an increase in built-up land between 2013 and 2019. The largest increase in built-up land is in the range of 2017 to 2019 with an area of increase of 359.088 ha so that it can be obtained the speed of increase of built-up land by 170.544 ha/year. The spatial pattern of built-up land increased in 2017 to 2019 heading south because South Pekalongan Regency has a toll road that connects the main road with the toll road

PEMBENTUKAN MODEL LEAF AREA INDEX (LAI) TANAMAN PADI PADA CITRA HYPERSPECTRAL BERBASIS SPEKTRAL IN SITU UNTUK PEMANTAUAN FASE TUMBUH PADI

Leaf Area Index (LAI) atau indeks kerapatan daun pada tanaman padi sangat erat kaitannya dengan fase pertumbuhan tanaman. Dalam manajemen pertanian pemantauan fase pertumbuhan ini sangat penting untuk mengetahui luas lahan siap panen pada beberapa waktu ke depan. Teknologi penginderaan jauh dengan sensor hyperspectral dapat membantu untuk melakukan pemetaan distribusi kerapatan daun tanaman padi dalam wilayah yang luas secara efektif dan efisien . Dalam estimasi indeks kerapatan daun tanaman padi dengan citra hyperspectral diperlukan algoritma khusus untuk medapatkan akurasi yang baik.Dalam penelitian ini digunakan beberapa indeks vegetasi seperti Renormalized Difrerence Vegetation Index (RDVI), Multiple Simple Ratio (MSR), Modified Soil Adjusted Vegetation Index (MSAVI) dan bentuk modifikasi dari Trianggle Vegetation Index (MTVI 1 dan MTVI 2) untuk estimasi kerapatan daun tanaman padi. Pemodelan dilakukan menggunakan metode regresi dari data pengukuran spectral in situ dan kerapatan daun in situ. Selain itu dalam penelitian ini juga digunakan metode pendekatan model dengan Multiple Linear Regression (MLR) dan Partial Least Square Regression (PLSR).Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa RDVI , MTVI 1 dan PLSR 44 Band pada PC no 07 cukup efektif untuk estimasi kerapatan daun tanaman padi. Model hubungan korelasi RDVI dengan kerapan daun mempunyai Koefisien determinasi (R2) sebesar 0.903 dan RMSE 0.62 LAI unit. ,untuk MTVI 1 mempunyai koefisien determinasi (R2) sebesar 0.886 dan RMSE 0.68 SPAD unit. Kemudian untuk PLSR 44 band mempunyai koefisien determinasi (R2) sebesar 0.938 dan RMSE sebesar 0.29 LAI unit. Hasil Validasi model dengan citra Airborne HyMap menghasilkan R2 sebesar 0.905 untuk RDVI , 0.89 untuk MTVI 1 dan 0.97 untuk PLSR 44 band

Integration of Leaf Water Content Index (LWCI) and Enhanced Vegetation Index (EVI) for Stress Detection of Rice Plant Using Landsat 8 Satellitte Imagery

Rice is the main staple food for Indonesian society. Almost 95% of Indonesians consume rice. Along with the increasing population in Indonesia, the level of rice consumption each year has increased. But on the other hand, the amount of paddy fields has decreased due to the development of settlements and industry. Consequently, the business of fulfilling rice consumption needs should prioritize agricultural intensification method. This agricultural intensification program requires good supporting data. One of the supporting data required is a plant health condition that can be represented in data on rice stress levels. Monitoring the stress level of rice plants can be done using remote sensing methods based on satellite imagery. One of them is Landsat-8 satellite imagery with certain algorithm. In this research, a modification algorithm of Rice Paddy Stress Index (RPSI) was obtained by integrating Leaf Water Canopy Index (LWCI) and Enhanced Vegetation Index (EVI). LWCI is used as a representation of water content in vegetation and EVI is used as a representation of the greenish level of plants associated with chlorophyll content. Plants that experience a decrease in health will decrease the content of chlorophyll and water. The results of this study indicate that in 2015 planting season 2 in Kendal Regency there are 1696.26 ha of rice fields indicated experiencing stress and 3493.85 Ha of rice fields have a potential stress. The result of validation test shows that RPSI algorithm method has 75% accuracy for determining rice stress level

Analisis Kesesuaian Lahan Untuk Perkebunan Kopi Di Kabupaten Semarang

Semarang Regency is located on the high ground and has relatively low temperature, so many commodities of plantation produced. One of the plantation commodities in Semarang Regency is coffee. Based on statistical data Semarang Regency in Figures 2009, the area of coffee plantation increased 60% from before. Land use for coffee plantations are not always in accordance with the conditions and actual capability of the land. Potential of the land is usually determined by the state of the biophysical and environment of the land, so by applying that principle, the plant productivity can be optimized and keep the quality of the land. This study was conducted to determine the suitability of coffee plantation in Semarang Regency. So, based on that suitability of coffee plantation, the land can be used in accordance with its capabilities. On the basis of the method by FAO, the determination of land suitability classes conducted using the method of matching and scoring method (AHP). The result from this study are the land suitability of arabica coffee based on matching method are 46.938,81 Ha marginal suitable (S3) and 5.387,25 Ha not suitable (N). The land suitability of robusta coffee are 238,11 Ha very suitable (S1), 33.372,84 suitable (S2), 17.920, 25 Ha marginal suitable (S3) and 790,81 Ha not suitable (N). The results of the land suitability of arabica coffee based on AHP are 14.089,93 Ha very suitable (S1), 34.167,95 Ha suitable (S2), 4.062,13 Ha marginal suitable (S3) and 6,35 Ha not suitable (N). The land suitability of robusta coffee are 37.211,36 Ha very suitable (S1), 14.994,20 Ha suitable (S2), and 8,28 Ha not suitable (N)