Permodelan Spasial Lahan Terbangun Menggunakan Spasial Statistik dan Penginderaan Jauh (Studi Kasus : Kota Batu, Jawa Timur)

Batu City is one of the tourism cities in East Java Province which often visited by several tourists, so that is necessary to increase infrastructure development which causes land functions changes. The land use changes can be observed temporally by utilizing satellite imagery. In this study, Landsat 7 ETM + and Landsat 8 satellite imagery is used to map the land use in Batu City in 2006, 2009 and 2013, which later spatially processed using the mathematical Binary Logistic Regression method to obtain the built-up land modelling in the study area. The built-up land area has increased from 2006 until 2013, where in 2006 (10.26 km2) and in 2013 (17.69 km2). The results of change built-up land in Batu City using Binary Logistic Regression modelling for years 2006-2009 is : Y = 0.8028 + 0.0003 X1 + 0.0071 X2 -0.0418 X3 +0.0004X4, while change built-up land for years 2009-2013 in Batu City is Y = -0.6227 + 0.0008 X1 + 0.0025 X2 -0.0141 X3 +0.0002X4 +0.0103X5, which the predictor variable X1 is distance from collector roads, X2 (distance from local roads), X3 (distance from agriculture), X4 (distance from rivers), and X5 (distance from existing built-up land in 2009). Percentage of modelling accuracy for change built-up land in Batu City for years 2006 - 2009 is 76.53% and 71.69% for predict the change built-up land in 2009 - 2013. Whereas for modelling accuracy of change built-up land in Batu City for years 2009 - 2013 is 77.65

PEMETAAN FORMASI BATUAN DENGAN MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 8 DAN TERRASAR-X (STUDI KASUS : KOTA BATU, JAWA TIMUR)

Pemetaan kondisi geologi sangatlah diperlukan untuk kajian teknis yang membutuhkan ketersedian akan data tersebut seperti halnya kajian akan bencana, sumber daya mineral dan lain sebagainya. Formasi batuan merupakan salah satu komponen yang menggambarkan kondisi geologi di suatu daerah. Metode pemetaan yang berkembang saat ini dapat digunakan untuk mendapatkan jenis formasi batuan yang lebih detail dengan skala 1:50.000 jika dibandingkan dengan metode konvensional. Penelitian ini menggunakan metode pengindraan jauh untuk memetakan formasi batuan di Kota Batu dengan proses image fusion citra Landsat 8 dan citra TerraSAR-X Ortho Rectified Radar Image dan Digital Surface Model. Hasil image fusion dari dua citra tersebut selanjutnya dilakukan interpretasi citra dengan menggunakan kunci interpretasi, kenampakan unsur morfologi, pola aliran sungai dan peta geologi skala 1:100.000 (Wilayah Kota Batu) guna memetakan jenis formasi batuan dengan skala 1:50.000 di Kota Batu. Terdapat 15 jenis formasi batuan di area studi dari hasil interpretasi dalam penelitian ini yaitu : Batuan Gunungapi G.Kimberi 1 (Qvk1), Batuan Gunungapi G.Kimberi 2 (Kvk2), Lava Gunungapi G.Welirang (Qvlw), Batuan Gunungapi (Qv), Batuan Gunungapi G.Arjuno (Qva), Batuan Gunungapi Lahar G.Arjuno (Qval), Lava Gunungapi Tua G. Arjuno (Qvola), Kipas Vulkanik Tua G.Arjuno (Qvfoa), Batuan Gunungapi Kompleks G.Ukir (Qv), Batuan Gunungapi Tua G.Preteng (Qvop), Batuan Gunungapi Tua G.Kukusan (Qvok), Batuan Gunungapi G.Kutugan (Qvk), Batuan Produk Vulkanik G.Butak (Qvbt), Batuan Gunungapi G.Panderman (Qvp), dan Batuan Gunungapi G.Seruk (Qvs)

Analysis of Morphological Development Due to the Industrial Development in Majalaya District, Bandung Regency

Majalaya District is one of the areas close to the Upper Citarum River. Agricultural land in some areas in the district is converted for industrial development. This causes a decrease in the quantity and quality of agricultural land. The existence of land conversion can affect morphological changes. The study aims to determine the pattern of land use changes and determine the morphology of regional development in 2014 and 2021 in Majalaya District, Bandung Regency. The spatial analysis method is done by on-screen digitization, descriptive analysis and figure ground analysis. The results of this study are the pattern of land use changes using figure ground method and descriptive analysis of the morphology in Majalaya District between 2014 and 2021. Based on the results of figure ground analysis calculation on the solid classification of industrial class in 2014 it was 182,310 Ha (25%), while in 2021 it was 258,905 Ha (27.19%). Morphological analysis of the district is based on the pattern of building plots, road network patterns and building systems from 2014 to 2021. The analysis results show the district morphology of octopus/star shaped cities and unpatterned cities. This form is influenced by the development of industrial buildings in Majalaya District which causes the morphology of the area also to change. Keywords: Figure Ground, Industry, Land Use Change, Majalaya District, Morpholog

Pemetaan Daerah Rawan Longsor dengan Metode Penginderaan Jauh dan Operasi Berbasis Spasial, Studi Kasus Kota Batu Jawa Timur

Jenis tanah pelapukan hasil letusan gunung api yang memiliki tingkat kesuburan tinggi terdapat di sebagian wilayah Indonesia. Komposisi tanah tersebut tersusun atas lempung dan sedikit pasir. Hal ini akan menimbulkan dampak negatif akan potensi tanah longsor jika tanah tersebut berada di atas batuan kedap air pada perbukitan dengan kemiringan sedang hingga terjal serta tidak ada tanaman keras berakar kuat. Fenomena tersebut dapat terjadi di daerah dengan topografi perbukitan seperti halnya di wilayah Kota Batu. Metode penginderaan jauh yang didasarkan pada citra satelit dapat digunakan untuk memetakan kawasan rawan longsor untuk wilayah yang relatif luas. Citra satelit menggambarkan reflektan dari objek di permukaan bumi yang di dalamnya terdiri dari komposisi beberapa band/kanal dengan rentang panjang gelombang tertentu. Komposit band dari citra digunakan untuk mempertajam objek sehingga memudahkan untuk melakukan klasifikasi tutupan lahan di permukaan bumi. Pemetaan zonasi area rawan longsor di Kota Batu didasarkan dari  perhitungan bobot dan scoring tiap parameter longsor yang meliputi kondisi geologi, jenis tanah, curah hujan, tingkat kelerengan serta tutupan lahan hasil olahan citra satelit serta dilanjutkan dengan operasi spasial dari parameter tersebut. Hasil yang didapat menunjukan skor komulatif potensi tanah longsor di Kota Batu berkisar antara 1,55 – 3,65 yang didominasi oleh kategori rawan dengan luas area sekitar 125,97 km2. Pemetaan kawasan rawan longsor sangat diperlukan untuk membantu penetapan arahan kebijakan guna mengurangi dampak yang ditimbulkan akibat longsor

ANALISIS KAPASITAS TERHADAP BENCANA BANJIR DI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)

Kota Semarang merupakan Ibu Kota Provinsi Jawa Tengah yang berada di dataran rendah dan tercatat total jumlah kejadian bencana banjir menurut BPBD Kota Semarang selama tahun 2022 yaitu dengan total 63 kejadian banjir. Semakin tingginya tingkat bencana banjir di Kota Semarang, maka semakin tinggi juga kapasitas yang harus dimiliki oleh Kota Semarang dalam menghadapi banjir. Upaya pemetaan kapasitas banjir, penting untuk dilakukan untuk mengetahui sejauh mana kesiapan Kota Semarang terhadap bencana banjir, baik dari komponen fisik, kesehatan, pendidikan, sosial, lingkungan, dan ekonomi. Pada penelitian ini, pemetaan dan analisis tingkat kapasitas banjir di Kota Semarang dilakukan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA). Metode PCA dapat menentukan tingkatan kapasitas banjir di Kota Semarang dengan mengelompokkan variabel – variabel atau parameter penentu tingkat kapasitas banjir yang tidak memiliki korelasi antara setiap variabelnya menjadi bentuk variabel baru yang dapat mewakili rangkaian informasi dari variabel asli atau dapat disebut dengan komponen utama. Tingkat kapasitas banjir dihitung menggunakan nilai varians kumulatif dari komponen utama yang terbentuk dan menghasilkan 3 kelas kapasitas yaitu Kapasitas Rendah yang berisi 1 Kecamatan, Kapasitas Sedang yang berisi 13 Kecamatan, dan Kapasitas Tinggi yang berisi 2 Kecamatan. Peta kapasitas menggunakan perhitungan PCA kemudian dihubungkan dengan peta ancaman dan kerentanan dari BPBD Kota Semarang untuk menntukan tingkat risiko. Hasil dari perhitungan risiko diperoleh wilayah dengan tingkat risiko rendah seluas 28392,126 Ha, atau sekitar 72,045%, tingkat risiko sedang memiliki luas sebesar 6510,210 Ha, atau sekitar 16,520%, dan tingkat risiko tinggi memiliki luas sebesar 4506,334 Ha atau sekitar 11,435% dari total luas wilayah Kota Semarang

Land Price Modelling with Radial Basis Function (Case Study: Utan Kayu Selatan Village, East Jakarta)

The price of land is an important matter that needs to be assessed by stakeholders. The study of land prices has an important role in seeing the stability of the property market. Several factors affect the property business such as accessibility, public facilities and social facilities. Utan Kayu Selatan is the largest village in Matraman Sub-District with an area of ​​1,12 kilometers. The potential of the property business is very tempting for investors to property developers. One of the economic sector developments is Utan Kayu Raya Road, which can increase land prices in the surrounding area. The factors that influence land prices can be analyzed through several approaches such as regression, mass appraisal and other. In this study, the method used in estimating land prices is the Radial Basis Function (RBF), by looking at the relationship between the distance of plot to roads, public facilities and social facilities. Modeling is carried out based on samples determined on ZNT and NJOP land prices. Furthermore, the calculation of the distance is done by using network analysis. As a result, the RMSE value for the NJOP RBF model and the ZNT RBF model is IDR 1.179.839 and IDR 2.972.345. Meanwhile, the CoV values ​​for both models were 6.2% and 6%. In the comparison of ZNT price predictions with market prices, the highest difference is IDR 13.119.915 and the lowest difference is IDR 537.009. While on the NJOP price prediction, the highest difference is IDR 15.797.583 and the lowest difference is IDR 291.270

ANALISIS PENURUNAN MUKA TANAH MENGGUNAKAN CITRA SENTINEL 1A DENGAN METODE DINSAR TAHUN 2019-2021 (STUDI KASUS : PEMBANGUNAN JALAN TOL SEMARANG DEMAK)

Kabupaten Demak dan Kota Semarang adalah daerah yang berada di pesisir Pulau Jawa yang padat dan pusat ekonomi yang berkembang secara pesat. Pada wilayah ini sering terjadi bencana sistematik berupa banjir rob dan penurunan muka tanah. Pembangunan jalan tol berfungsi untuk memperlancar kegiatan ekonomi di wilayah tersebut. Pemantauan secara berkelanjutan diperlukan untuk mengetahui dampak yang timbul seiring berjalannya waktu akibat fenomena penurunan muka tanah. Metode DInSAR dimanfaatkan dalam penelitian ini untuk memantau fenomena tersebut karena merupakan sebuah metode quick assement yang murah, cepat, mencangkup area yang luas dan tepat secara akurasi.Data yang digunakan terdiri dari 6 citra satelit Sentinel 1A mode IW yang diakuisisi tahun 2019-2021. Metode DInSAR menggunakan DEM SRTM 1 arcsec sebagai referensi topografi. Hasil penelitian sebelumnya berupa survei GNSS digunakan sebagai data pembanding dari hasil pengolahan DInSAR karena dianggap lebih teliti dalam hal akurasi. Data DInSAR dan GNSS di uji menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov untuk mengetahui signifikansi kedua data tersebut.Hasil penurunan muka tanah Kabupaten Demak dan Kota Semarang yang didapatkan dari metode DInSAR rata-rata sebesar 4,13 0,80 cm/tahun. Penurunan rata-rata terbesar terjadi di Kecamatan Genuk sebesar 7,94 0,85 cm/tahun sedangkan penurunan rata-rata terendah terjadi di Kecamatan Wonosalam sebesar 1,38 0,53 cm/tahun. Hasil uji Kolmogorov-Smirnov adalah 0,4 dimana nilai tersebut melebihi batas 0,05 sehingga dapat disimpulkan bahwa kedua data tidak berbeda secara signifikan. Kata kunci :  Demak, Dinsar, jalan tol, penurunan muka tanah, Semarang. Uji Kolmogorov-smirno

PERBANDINGAN METODE FUZZY C-MEANS DAN K-MEANS UNTUK PEMETAAN DAERAH RAWAN KRIMINALITAS DI KOTA SEMARANG

Kriminalitas merupakan salah satu masalah penting di wilayah perkotaan termasuk di Kota Semarang. namun di Polrestabes Kota Semarang selama ini hanya mencatat laporan terjadinya kriminalitas tanpa memvisualisasikan ke dalam bentuk informasi spasial. Hal ini perlu dilakukan untuk memudahkan pihak berwenang dalam memetakan dan monitoring sebaran daerah rawan kriminalitas. Pada penelitian ini, dilakukan perbandingan metode clustering untuk menentukan metode yang paling baik untuk memetakan daerah rawan kriminalitas di Kota Semarang. Metode clustering yang digunakan yaitu Fuzzy C-Means dan K-Means. Metode Fuzzy C-Means adalah pengelompokan data ditentukan oleh derajat keanggotaan, sedangkan metode K-Means adalah pengelompokan data ditentukan dari centroid kejadian kriminalitas. Hasil penelitian ini menunjukan terdapat 1.965 kasus kriminalitas selama kurun waktu tahun 2016-2018. Daerah tingkat kerawanan dari kedua metode tersebut mempunyai hasil yang berbeda-beda. Nilai uji pengolahan metode Fuzzy C-Means sebesar 0,818 dikategorikan baik karena mendekati angka 1. Hasil verifikasi dari kedua metode terhadap data kriminalitas tahun 2019, menunjukan nilai metode Fuzzy C-Means lebih baik dengan persentase sebesar 71,23 %