Sistem Informasi Geografis Persebaran Titik Api di Indonesia Menggunakan OpenGeo Suite 3.0

Kebakaran hutan merupakan masalah yang serius karena dapat mengakibatkan dampak buruk terhadap lingkungan. Salah satu upaya pencegahan kebakaran hutan adalah membangun sistem informasi geografis (SIG) berbasis web untuk mengelola data histori titik api sebagai indikator terjadinya kebakaran. Penelitian ini bertujuan untuk membangun SIG berbasis web menggunakan perangkat lunak OpenGeo Suite 3.0. OpenGeo Suite merupakan aplikasi yang mengemas sistem manajemen basis data PostgreSQL dengan ekstensi spasial PostGIS dan server peta Geoserver sehingga memberikan kemudahan dalam pembangunan dan pengelolaan SIG berbasis web. SIG yang dibangun menyediakan fitur utama yaitu menampilkan peta Indonesia, fungsi pan map, zoom in, zoom out, dan fungsi pencarian persebaran titik api berdasarkan wilayah dan waktu. Dengan adanya SIG berbasis web ini, pengelolaan data histori titik api dapat dilakukan dengan mudah sehingga dapat membantu pengguna dalam penyediaan data histori dan persebaran titik api untuk wilayah Indonesia

Optimasi Aturan Asosiasi Multidimensi Menggunakan Algoritme Genetika untuk Klasifikasi Kemunculan Titik Panas

Penelitian ini menggunakan algoritme genetika untuk mengoptimalkan pembentukan aturan asosiasi yang dihasilkan dari algoritme apriori. Algoritme apriori diterapkan pada dataset kebakaran hutan dengan daerah penelitian di wilayah Rokan Hilir provinsi Riau. Aturan asosiasi diklasifikasi menggunakan algoritme CPAR (classification based on predictive association rules) untuk mengetahui karakteristik wilayah yang berpotensi munculnya titik panas. Optimasi dalam algoritme genetika dilakukan melalui tahapan: skema pengkodean, evaluasi fitness, seleksi, pindah silang, mutasi. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini ialah jumlah aturan dapat dikurangi. Jumlah aturan yang dihasilkan yaitu sebanyak 121 aturan pada generasi ke-300 hingga mencapai 108 aturan pada generasi ke-50. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa daerah yang berpotensi timbulnya titik panas yang terdapat pada generasi ke-50 ditemukan pada daerah yang memiliki curah hujan lebih besar dari atau sama dengan 3 mm per hari dan yang memiliki temperatur pada interval 297 Kelvin hingga 298 Kelvin dengan laplace akurasi sebesar 0.76. Pada generasi 150 ditemukan daerah yang memiliki temperatur yaitu pada interval 297 Kelvin hingga 298 Kelvin dengan laplace akurasi sebesar 0.57. Pada generasi 300 ditemukan pada daerah yang memiliki kecepatan angin yaitu pada interval 1 m/s hingga 2 m/s dengan laplace akurasi sebesar 0.70

Model Simulasi Dan Visualisasi Prediksi Potensi Hasil Dan Produksi Kedelai Di Jawa Timur

The prediction of national soybean yield and production could be improved its accuracy by integrating a simulation model and Geographic Information Systems (GIS). The objective of this research was to integrate a simulation model with a GIS, to predict the potential yield and production of soybean in the soybean production centers of East Java. This study was conducted from December 2013 till May 2014. The approach used in this study was a systems approach using a simulation model as solution to the problem. The model is SUCROS.SIM (Simple Universal Crops Growth Simulator), which was written using Powersim software and Spreadsheet in order to be fully integrated with GIS. The initial phase of the integration process between SUCROS.SIM and GIS are as follows (a) model validation, using input data of soybean plant assimilate partitioning, (b) climatic data (solar radiation, maximum and minimum temperatures) collected from the climatological station (BMKG) Karangploso Malang and (c) observation data of soybean yields of two varieties (Wilis and Argomulyo) at Muneng Experiment Station. It was found that the coefficients of determination of simulation model of soybean yield potential (R2) range from 0.945-0.992 and RMSE (Root Mean Square Error) values range from 0.11 to 0.25 t/ha. The average of soybean yield potential and production in 2012 at soybean production centers of East Java were 1.94 t/ha and 293,459 ton, respectively. The conclusion is SUCROS.SIM valid to be integrated with GIS

Burn Area Processing to Generate False Alarm Data for Hotspot Prediction Models

Developing hotspot prediction models using decision tree algorithms require target classes to which objects in a dataset are classified.  In modeling hotspots occurrence, target classes are the true class representing hotspots occurrence and the false class indicating non hotspots occurrence.  This paper presents the results of satellite image processing in order to determine the radius of a hotspot such that random points are generated outside a hotspot buffer as false alarm data.  Clustering and majority filtering were performed on the Landsat TM image to extract burn scars in the study area i.e. Rokan Hilir, Riau Province Indonesia.  Calculation on burn areas and FIRMS MODIS fire/hotspots in 2006 results the radius of a hotspot 0.90737 km.  Therefore, non-hotspots were randomly generated in areas that are located 0.90737 km away from a hotspot. Three decision tree algorithms i.e. ID3, C4.5 and extended spatial ID3 have been applied on a dataset containing 235 objects that have the true class and 326 objects that have the false class. The results are decision trees for modeling hotspots occurrence which have the accuracy of 49.02% for the ID3 decision tree, 65.24% for the C4.5 decision tree, and 71.66% for the extended spatial ID3 decision tree

Downscaling Modeling Using Support Vector Regression for Rainfall Prediction

Statistical downscaling is an effort to link global scale to local scale variable. It uses GCM model which usually used as a prime instrument in learning system of various climate. The purpose of this study is as a SD model by using SVR in order to predict the rainfall in dry season; a case study at Indramayu. Through the model of SD, SVR is created with linear kernel and RBF kernel. The results showed that the GCM models can be used to predict rainfall in the dry season. The best SVR model is obtained at Cikedung rain station in a linear kernel function with correlation 0.744 and RMSE 23.937, while the minimum prediction result is gained at Cidempet rain station with correlation 0.401 and RMSE 36.964. This accuracy is still not high, the selection of parameter values for each kernel function need to be done with other optimization techniques