Prinsip Smart City di Indonesia

Buku ini merupakan salah satu referensi untuk pembelajaran mahasiswa Strata 1 dan Strata 2 pada berbagai disiplin keilmuan yang ingin mendalami tentang Smart City di Indonesia. Buku ini terdiri atas 3 bagian yang dibagi dalam empat belas bab yaitu: Bagian 1 terdiri dari pengenalan, definisi, ruang lingkup dan komponen pembangunan Smart City. Bagian kedua adalah indikator smart city dan bagian ketiga adalah dimensi dalam Smart City. Melalui penerbitan buku ini, penulis menyampaikan terima kasih yang tak terhingga kepada Kementerian Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia atas kepercayaan yang diberikan kepada penulis sebagai Tenaga Ahli Smart City. sejak tahun 2020 sampai dengan sekarang. Kiranya buku catatan sederhana ini dapat menjadi sumbangsih penulis dalam turut serta mencerdaskan kehidupan bangs

Modul Matakuliah Sistem Basis Data 1

Buku ini merupakan salah satu referensi untuk pembelajaran mahasiswa Strata 1 pada berbagai disiplin keilmuan yang ingin mendalami tentang pemodelan dan simulasi di Indonesia. Melalui penerbitan buku ini, diharapkan dapat membantu mahasiswa dalam memahami konsep dan implementasi pemodelan dan simulasi dalam berbagai kegiatan akademik dan professional lainnya. Kiranya buku catatan sederhana ini dapat menjadi sumbangsih penulis dalam turut serta mencerdaskan kehidupan bangsa

Modul Praktikum Pemodelan Spasial

Buku ini merupakan salah satu referensi untuk pembelajaran mahasiswa Strata 1 pada berbagai disiplin keilmuan yang ingin mendalami tentang analisis spasial di Indonesia. Buku ini terdiri atas 9 bagian yang terdiri dari pengenalan data vector, raster, vegetation indices, spatial autocorrelation, IDW, Kriging dan analisis data citra peswat udara nir awak. Melalui penerbitan buku ini, diharapkan dapat membantu mahasiswa dalam memahami konsep dan implementasi pemodelan spasial dalam berbagai kegiatan akademik dan professional lainnya. Kiranya buku catatan sederhana ini dapat menjadi sumbangsih penulis dalam turut serta mencerdaskan kehidupan bangsa

Model Penilaian Tata Guna Lahan Dengan Citra Landsat 8 OLI Menggunakan Algoritma XGBoost Diwilayah Beresiko Tsunami (Studi Kasus : Kota Palu Sulawesi Tengah)

Tsunami merupakan salah satu bencana alam yang berbahaya dimana dapat memakan korban jiwa, gelombang air yang besar pada bencana tsunami dapat bergerak sangat cepat dan dapat menghancurkan wilayah pemukiman yang berada dekat dengan laut. Dimana Indonesia merupakan salah satu negara yang berada diurutan pertama dari 256 negara didunia dengan ancaman tsunami yang tinggi. Pada tanggal 28 September 2018 terjadi sebuah tsunami pada Kota Palu yang memakan korban jiwa sebanyak 3.689 orang hilang dan meninggal. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah model peta yang dapat memberikan informasi mengenai klasifikasi lahan beresiko tsunami. Tingkat klasifikasi lahan beresiko tsunami dibagi menjadi 5 klasifikasi yaitu sangat rawan, tinggi, rendah, sangat rendah, dan tidak rawan. Hasil penelitian yang didapatkan pada nilai akurasi untuk semua parameter sebesar 0.909, sedangkan nilai perulangan pertama train mlogloss sebesar 0.6926 dan test mlogloss 0.6928, dan untuk perulangan keseratus mendapatkan nilai train mlogloss 0.6437 dan test mlogloss 0.6547, diketahui bahwa semakin banyak melakukan perulangan nilai dari pada test mglogloss dan train mglogloss akan semakin kecil perluang dari kesalahan Extreme Gradient Boosting. Berdasarkan hasil klasifikasi antara data yang sudah dan belum diprediksi menggunakan Extreme Gradient Boosting didapatkan 43 kelurahan yang mempunyai hasil yang berbeda. Sehingga Extreme Gradient Boosting dapat digunakan untuk pengambilan keputusan dalam membuat model klasifikasi lahan beresiko tsunami

Autokorelasi Spasial Untuk Analisis Pola Pengawasan Kawasan Lindung Di Kota Ambon Maluku

Kota Ambon memiliki kawasan lindung yang ditetapkan untuk melindungi kelestarian lingkungan dan sangat sensitif terhadap dampak negatif untuk memenuhi kebutuhan manusia dalam penggunaan lahan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pengawasan kawasan lindung dalam bentuk data perubahan penutupan lahan pada 50 wilayah di Kota Ambon dengan menggunakan uji autokorelasi indeks Global Moran’s I dan Local Indicator of Spatial Association (LISA), selanjutnya melakukan peramalan pola spasial pada data perubahan penutupan lahan di tahun 2020. Penelitian ini menunjukkan terdapat autokorelasi spasial dari perubahan penutupan lahan untuk kawasan lindung tetapi korelasi melemah dengan nilai indeks Moran’s I berubah dari 0,283362665 menjadi -0,042523054. Peramalan tahun 2020 menunjukkan terdapat autokorelasi spasial pada tingkat perubahan penutupan lahan yang berkorelasi negatif dengan nilai indeks Moran’s I -0,011095491

Sebaran Vegetasi pada Kawasan Berpotensi Bencana Banjir Pesisir (Rob) Kota Semarang

Abstrak - Banjir pesisir atau rob adalah banjir yang terjadi karena masuknya air laut ke area daratan dan menjadi masalah utama pada daerah di Indonesia yang besinggungan langsung dengan daerah pantai seperti Kota Semarang. Angin, tinggi gelombang, curah hujan, dan topologi tanah menjadi faktor yang sangat mempengaruhi perbedaan tinggi permukaan air laut dari muka daratan. Mangrove merupakan salah satu vegetasi yang cocok untuk daerah pantai karena dapat tumbuh di lingkungan dengan kadar garam yang tinggi. Keadaan permukaan Kota Semarang seperti persebaran vegetasi dan ketinggian tanah dapat diketahui dengan memanfaatkan teknologi remote sensing atau penginderaan jauh. Indeks vegetasi seperti NDVI (Normalized Different  Vegetation Index) menjadi salah satu metode yang dipakai untuk menganalisa persebaran dan tingkat kehijauan pada suatu wilayah. Selain NDVI dalam penelitian juga memanfaatkan peta DEM (Digital Elevtion Model) untuk mengetahui kondisi ketinggian atau kontur dalam wilayah tertentu. Tingkat kehijauan di daerah utara Kota Semarang lebih banyak memiliki nilai kehijauan rendah hingga sangat rendah dan 9 dari 16 Kecamatan di Kota Seamarang memiliki kontur ketinggian tanah kurang dari 25 meter. Dari kedua keadaan tersebut bencana banjir pesisir atau rob akan sulit untuk dihindari dan perlu adanya peranan dari masyarakat maupun pemerintah untuk menangani masalah banjir pesisir di Kota Semarang

Prediksi Spasial Wilayah Resiko Tanah Longsor Di Jawa Tengah Berdasarkan SAVI, OSAVI, DVI, NDVI Menggunakan Krigging

Landslides are the process of moving rock periods (soil) due to gravity. On the spatial prediction of landslide occurrence in the District in Central Java based on vegetation index using kriging. The vegetation index is the amount of green vegetation values obtained from the processing of digital signal data of the brightness value of several satellite sensor data channels. Some of the vegetation index algorithms used are SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index), OSAVI (Optimized Soil Adjusted Vegetation Index), DVI (Difference Vegetation Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Kriging is one of the prediction and interpolation methods in geostatistika, consisting of two types of ordinary kriging when only one variable and cokriging when there are more than one variable observed. Kriging functioning formation of color gradient pattern on map result of data interpolation. In this research it was found that the occurrence of landslide in the sample area correlated with low, medium, high, DVI vegetation index of DVI, NDVI, SAVI, OSVII. Banjarnegara Regency is prone to landslides in medium category, Wonosobo Regency in High category, Magelang Regency in High category, Kebumen Regency in Low category, Purworejo Regency in Low category. So it can be concluded that landslides are affected or associated with low tree cover seen by NDVI, DVI, SAVI, OSAVI vegetation indices

Pemanfaatan Teknologi Machine Learning Untuk Klasifikasi Wilayah Risiko Kekeringan di Daerah Istimewa Yogyakarta Menggunakan Citra Landsat 8 Operational Land Imager (OLI)

Drought is a natural disaster that occurs slowly and lasts a long time. Bantul and Gunung Kidul Regencies, Special Region of Yogyakarta are also areas affected by high drought risk. This happened because the area was the result of the construction of a cement factory and limestone mining along the Sewu Mountains. Prediction and classification of areas affected by drought can be done more accurately over large areas by extracting vegetation indices through remote sensing imagery. This research was conducted to provide information about the potential risk of drought in the region using Landsat 8 OLI spectral vegetation index data. Prediction or classification of drought potential using Artificial Neural Network. Vegetation index used in this study is NDVI, TCI, VCI, and VHI. Correlation results between vegetation indices showed the highest correlation occurred between the vegetation index TCI and VHI with the potential for a medium drought of 0.501 and the potential for a high drought of 0.684. Also obtained are the results of the classification of 9 villages that fall into the category of high drought potential (High Risk). Accuracy results and Kappa values indicate that Random Forest is the best method used with a breakdown of values of 99.91% and 99.81%, respectively. Spatial prediction results are performed using Inverse Distance Weighted (IDW) on vegetation index and prediction. Testing of spatial relationships between villages that have the potential for drought is done using Moran’s I. analysis.