Penilaian Kerentanan Pantai menggunakan Metode Integrasi CVI-MCA Studi Kasus Pantai Indramayu

The increasing of sea level due to climate change has been focused many research activities in order to know the coastal response to the change, and determine the important variables which have contribution to the coastal change. This paper presents a method for integrating Coastal Vulnerability Index (CVI), Multi Criteria Analysis (MCA) method and Geographic Information-System (GIS) technology to map the coastal vulnerability. The index is calculated based-on six variables: coastal erosion, geomorphology, slope, significant wave height, sea level change and tidal range. Emphasize has been made to the methodological aspect, essentially which is linked to: (i) the use of GIS technique for constructing, interpolation, filtering and resampling the data for shoreline grid, (ii) the standardization each rank of variables (0-1) and the use of several percentile (20%, 40%, 60%, and 80%) for each rank score, and (iii) the use of variable’s rank to map the relative (local) and standard (global) vulnerability of the coastline. The result show that for local, the index consist of four categories: very high (19.61%), high (68.63%), moderate (1,96%), and low (9.80%). Meanwhile, for global level, the index is constantly in low category

Pemetaan Kompleksitas Habitat Dasar Perairan Menggunakan Data Batimetri di Perairan Pulau Kemujan Karimunjawa

The complexity of the substrate of the bottom waters describes the diversity of the bottom structure of the waters. The structure of the complexity of bottom waters can be measured by the rugosity. Manual method for measuring rugosity can be used chain method. Besides that rugosity can be calculated using bathymetry data using Surface Area from Elevation Grid Extension tools that integrated in ArcGIS which produces Arc-chord ratio (ACR) rugosity. Based on this method, a flat area has rugosity close to 1, while an area with high elevated will show rugosity value higher then 1 (>1). Measurement of the complexity of the bottom waters is carried out to see the condition of benthic habitat in the shallow waters of Kemujan Island, Karimunjawa Islands. Based on the rugosity index, conditions of bottom waters of the Kemujan Island are quite complex (ACR rugosity index, 2-2.044). The ACR rugosity index correlated quite well with the rugosity index of the field measurement (r = 0.76).  Kompleksitas dasar perairan menggambarkan keragaman struktur dasar perairan. Struktur kompleksitas suatu dasar perairan dapat diukur dengan tingkat kekasaran (rugosity) dasar perairan. Metode pengukuran rugosity secara manual dilakukan dengan menggunakan metode rantai (chain). Selain itu rugosity juga dapat dihitung dengan menggunakan data kedalaman dengan menggunakan Surface Area from Elevation Grid Extension yang terintegrasi pada ArcGIS yang menghasilkan Arc-chord ratio (ACR) rugosity. Berdasarkan metode ini daerah datar memiliki nilai rugosity mendekati 1, sedangkan area dengan relief tinggi akan menunjukkan nilai rugosity yang lebih tinggi (>1). Pengukuran kompleksitas dasar perairan dilakukan untuk melihat kondisi habitat dasar di perairan dangkal Pulau Kemujan Kepulauan Karimunjawa. Berdasarkan indeks rugosity, kondisi dasar perairan Pulau Kemujan memiliki kompleksitas yang cukup tinggi (indeks ACR rugosity 2-2.044). Hal tersebut menggambarkan kondisi dasar perairan di sekitar lokasi penelitian cukup beragam. Indeks rugosity ACR berkorelasi cukup baik dengan indeks rugosity hasil pengukuran lapangan (r=0.76)

Estimasi Kedalaman Perairan Dangkal Menggunakan Citra Satelit Multispektral Sentinel-2A

Estimasi kedalaman perairan dangkal menggunakan data penginderaan jauh menjadi salah satu alternatif pengukuran kedalaman yang terkendala masalah teknis dan logistik. Ekstraksi kedalaman menggunakan citra Sentinel-2A dilakukan di sekitar perairan Pulau Kemujan Taman Nasional Perairan Karimunjawa Jawa Tengah. Sebanyak 2134 data (1280 data training dan 854 data test) hasil pemeruman digunakan pada saat analisis. Dark Object Substraction (DOS) digunakan pada proses awal pengolahan citra Sentinel 2A untuk menghasilkan citra yang terkoreksi atmosferik. Metode algoritma yang digunakan untuk mengestimasi kedalaman antara lain: linear transform, ratio transform dan support vector machine (SVM). Hasil korelasi antara data prediksi kedalaman dan hasil pemeruman tertinggi dihasilkan dari metode algoritma SVM dengan koefisien determinasi (R2)  0,71 (data training) dan 0,56 (data test). Hasil penilaian akurasi menggunakan nilai Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Error (MAE), metode algoritma SVM memiliki nilai penyimpangan terkecil (< 1 m). Hal tersebut mengindikasikan bahwa metode algoritma SVM memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan kedua metode lainnya

KLASIFIKASI HABITAT PERAIRAN DANGKAL BERBASIS OBJEK DENGAN ALGORITMA SVM DAN KNN PADA CITRA WORLDVIEW 2 DAN CITRA SPOT 6 DI GUSUNG KARANG LEBAR

This study uses the Object Based Image Analysis (OBIA) approach for mapping shallow-water benthic habitats in Kepulau Seribu. This study aims to compare the capabilities of the classification techniques of Support Vector Machin algorithm and k-Nearest Neighbor on Worldview and SPOT Satellite Images. The selection of SVM and KNN algorithms in the classification process has an influence on the final results of image processing. The results show that the overall accuracy in the Worldview algorithm SVM image is 76% and KNN is 80%, while for SPOT imagery they are 73% and 77% respectively. The results of this study indicate that the SVM and KNN algorithms are able to map the shallow water benthic habitat well in Wordview 2 and SPOT 6 imagery

Changes Detection of Mangrove Ecosystembased on Obia Method in Liong River, Bengkalis Riau Province

Status of mangrove ecosystem on Liong River, Bengkalis Island, Riau Province, is currently in a condition that tends to get a stressed doe to 60% of indigenous people living around mangroves are loggers. Series Landsat is used as recording data to map the mangrove and to see the changes in the region. This study aims to map changes in mangrove ecosystems from 1990 - 2017 using the OBIA method. The field observation was done using Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The results showed that mangrove area has decreased every year. It was caused by anthropogenic and natural factors. Approximately 4.2% of mangrove decrease from 1990 to 2017 and mangrove highest exploitation occurred in 2007 with a decline of 31.5%

Perancangan Board Game Tentang Manajemen Waktu Dalam Berlalu Lintas

Indonesia tepatnyakota Surabaya, merupakankotadenganjumlahpenduduk yang cukuppadat. Tick Tock Go! Merupakan board game yang mengedukasibetapapentingnyamengaturwaktutertutamadalamberlalulintasdengancara yang menyenangkan.Perancanganiniditujukanuntukkonsumenusia 16 tahunkeatas. Diharapkandengandiciptakan Tick Tock Go! Masyarakatdapatlebihdisiplindalammengaturwaktuterutamadalamberlalulintas

Klasifikasi Mangrove Berbasis Objek dan Piksel Menggunakan Citra Sentinel-2b di Sungai Liong, Bengkalis, Provinsi Riau

Penelitian pemetaan mangrove di Sungai Liong, Bengkalis Provinsi Riau sangat terbatas, sehingga ketersediaan data spasial di wilayah ini masih sangat terbatas. Pemanfaatan citra satelit dapat dijadikan alternatif dalam menyediakan data spasial secara efektif dan efesien. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan mangrove sampai tingkat komunitas menggunakan citra sentinel 2B dengan metode klasifikasi berbasis objek/OBIA dan membandingkannya dengan teknik klasifikasi berbasis piksel. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah support vector machine (SVM). Pengembangan skema klasifikasi mangrove pada penelitian ini di bagi menjadi 2 level, yaitu kelas penutup lahan di sekitar mangrove dan kelas komunitas mangrove. Data yang digunakan untuk klasifikasi kelas penutup lahan adalah data foto udara yang diperoleh dengan menggunakan pesawat tanpa awak (unmanned aerial vehicle/UAV) dan untuk klasifikasi komunitas menggunakan data transek tahun 2013. Akurasi keseluruhan (OA) yang diperoleh untuk klafikasi penutup lahan mangrove dengan kedua teknik klasifikasi berbasis objek dan piksel berturut-turut adalah 78,7% dan 70,9%. Sedangkan akurasi keseluruhan (OA) untuk klasifikasi komunitas mangrove berbasis objek dan piksel berutru-turut yaitu 76,6% dan 75,0%. Sekitar 7,8% peningkatan akurasi pemetaan penutup lahan dan sekitar 1,6% peningkatan akurasi pemetaan komunitas mangrove yang diperoleh dengan metode klasifikasi berbasis objek

COASTAL UPWELLING UNDER THE INFLUENCE OF WESTERLY WIND BURST IN THE NORTH OF PAPUA CONTINENT, WESTERN PACIFIC

Coastal upwelling play an important role in biological productivity and the carbon cycle in the ocean. This research aimed to examine the phenomenon of coastal upwelling that occur in the coastal waters north of Papua continent under the influence of Westerly Wind Burst(WWB) prior to the development of El Nino in the Pacific. Data consisted of sea surface temperature, vertical oceanic temperature, ocean color satellite image, wind stress and vector wind speed image, sea surface high, and Nino 3.4 index. Coastal upwelling events in the northern coastal waters of Papua continent occurred in response to westerly winds and westerly wind burst (WWBs) during December to March characterizing by low sea surface temperature (SST) (25 - 28C), negative sea surface high deviation and phytoplankton blooming, except during pre-development of the El Nino 2006/2007 where weak upwelling followed by positive sea surface high deviation. Strong coastal upwelling occurred during two WWBs in December and March1996/1997 with maximum wind speed in March produced a strong El Nino 1997/1998. Upwelling generally occurred along coastal waters of Jayapura to Papua New Guinea with more intensive in coastal waters north of Papua New Guinea indicated by Ekman transport and Ekman layer depth maximum

Faktor-faktor Penghambat Value Management Process Pada Tahapan Konstruksi

Value Management Processadalah proses yang sangat sistematis dan terstruktur yang dimana pengambilan keputusannya berbasis tim. Hal ini bertujuan untuk mencapai nilai terbaik dari sebuah proyek atau proses dengan mendefinisikan fungsi-fungsi yang diperlukan untuk mencapai tujuan nilai dan memberikan fungsi-fungsi setidaknya biaya (biaya total atau penggunaan sumber daya) tersebut konsisten dengan kualitas yang dibutuhkan serta kinerjanya. Pada penelitian ini penulis meninjau faktor-faktor yang mempengaruhi value management process dalam menjalankan suatu proyek. Dengan lebih mengetahui faktor-faktor yang terjadi dalam menjalani value managent process akan memudahkan bagi para kontraktor untuk mengerti cara mengantisipasi faktor-faktor yang terjadi dalam menjalankan suatu proyek konstruksi. Metode pengolahan data dilakukan dengan menggunakan uji validitas, uji reliabilitas dan analisa statistik deskriptif, sedangkan metode analisa data yang dipakai adalah uji ANOVA dari sumber data yang berasal dari kuesioner. Hasil penelitian menunjukan bahwa kontraktor telah cukup memahami dan mudah dalam menerapkan prinsip – prinsip value management process, Kemudian antara kontraktor grade 5, 6, dan 7 tidak terdapat perbedaan yang signifikan dalam perbandingan jawaban mengenai faktor-faktor tiap VMP

Penilaian Kerentanan Pantai menggunakan Metode Integrasi CVI-MCA Studi Kasus Pantai Indramayu

The increasing of sea level due to climate change has been focused many research activities in order to know the coastal response to the change, and determine the important variables which have contribution to the coastal change. This paper presents a method for integrating Coastal Vulnerability Index (CVI), Multi Criteria Analysis (MCA) method and Geographic Information-System (GIS) technology to map the coastal vulnerability. The index is calculated based-on six variables: coastal erosion, geomorphology, slope, significant wave height, sea level change and tidal range. Emphasize has been made to the methodological aspect, essentially which is linked to: (i) the use of GIS technique for constructing, interpolation, filtering and resampling the data for shoreline grid, (ii) the standardization each rank of variables (0-1) and the use of several percentile (20%, 40%, 60%, and 80%) for each rank score, and (iii) the use of variable’s rank to map the relative (local) and standard (global) vulnerability of the coastline. The result show that for local, the index consist of four categories: very high (19.61%), high (68.63%), moderate (1,96%), and low (9.80%). Meanwhile, for global level, the index is constantly in low category