PENENTUAN ZONA POTENSI TINGKAT KERAWANAN BANJIR MENGGUNAKAN DATA PENGINDERAAN JAUH DAN SIG DI KALIMANTAN BARAT

The aim of the research is to describe the zoning of the level of flood potential by the use of remote sensing data and Geographic Information System (GIS) in West Kalimantan Province. The applied methodology  is the weighing of flood indicators which are simultaneously form as flood variables. The result of study leads to the conclusion that flood sensitiveness could be classified into 4 category: very sensitive, sensitive, less sensitive, and not sensitive. The level of flood sensitiveness in West Kalimantan on rainy season shows that 4 regencies  area included in sensitive and very sensitive class, they are Singkawang , Pontianak, Sintang and Putussibau. The total area of very sensitive class in West Kalimantan is 29,713 hectares, and sensitive class 64,408 hectares

DETEKSI LIMBAH ACID SLUDGE MENGGUNAKAN METODE RED EDGE BERBASIS DATA PENGINDERAAN JAUH (DETECTION OF ACID SLUDGE WASTE USING RED EDGE METHOD BASED ON REMOTE SENSING DATA)

Seiring dengan pertambahan penduduk dan industrialisasi, masalah pencemaran limbah berbahaya dan beracun (B3) semakin meningkat. Peningkatan didorong dengan penanganan tidak bijak baik dari sektor rumah tangga maupun industri. Pemantauan atau deteksi daerah atau zona yang terkena limbah adalah sangat krusial untuk mengetahui daerah mana saja yang masih terkontaminasi limbah B3. Penginderaan jauh merupakan salah satu alat yang dapat digunakan untuk deteksi kegiatan tersebut. Beberapa penelitian telah memanfaatkan data penginderaan jauh untuk mendeteksi lokasi atau daerah terkontaminasi dengan beberapa indek vegetasi, suhu permukaan, maupun indek-indeks lainnya. Penelitian ini mengusulkan metode red edge dari data Landsat TM untuk mendeteksi pencemaran limbah B3 di Pertamina RU-V Balikpapan. Berdasarkan review yang dilakukan bahwa metode red edge potensial untuk mendeteksi limbah B3, dimana dalam hal ini deteksi limbah acid sludge dihubungkan dengan perlakuan pemulihan lahan seperti netralisasi, bioremediasi, solidifikasi  dan pematian acid sludge di daerah yang terkontaminasi dapat dilihat pergeseran spektralnya. Penelitian ini menyimpulkan bahwa berdasarkan pola red edge yang dihasilkan, dapat dilakukan pemantauan kondisi limbah B3 yang sudah mengalami perlakuan atau belum. Kata kunci: Limbah B3, Acid Sludge, red edge, Spektral, Infra mera

DETECTION OF ACID SLUDGE CONTAMINATED AREA BASED ON NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX (NDVI) VALUE

The solid form of oil heavy metal waste is  known as acid sludge. The aim of this research is to exercise the correlation between acid sludge concentration in soil and NDVI value, and further studying the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) anomaly by multi-temporal Landsat satellite images. The implemented method is NDVI.  In this research, NDVI is analyzed using the  remote sensing data  on dry season and wet season.  Between 1997 to 2012, NDVI value in dry season  is around – 0.007 (July 2001) to 0.386 (May 1997), meanwhile in wet season  NDVI value is around – 0.005 (November 2006) to 0.381 (December 1995).  The high NDVI value shows the leaf health or  thickness, where the low NDVI indicates the vegetation stress and rareness which can be concluded as the evidence of contamination. The rehabilitation has been executed in the acid sludge contaminated location, where the high value of NDVI indicates the successfull land rehabilitation effort

DETEKSI DAERAH TERCEMAR LUMPUR ASAM MENGGUNAKAN DATA LANDSAT 7 ETM BERDASARKAN SUHU PERMUKAAN TANAH (DETECTING CONTAMINATED AREA BY ACID SLUDGE USING LANDSAT 7 ETM DATA BASED ON LAND SURFACE TEMPERATURE)

potensi pencemaran limbah bahan berbahaya dan beracun (B3). Salah satu bentuk limbah B3 adalah lumpur asam (acid sludge) yang merupakan campuran hidrokarbon dan asam sulfat yang berasal dari proses pembuangan pabrik lilin. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi daerah tercemar lumpur asam berdasarkan suhu permukaan tanah (Land Surface Temperature/LST) dari data Landsat 7 ETM multi temporal. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, penyusunan algoritma LST dari data Landsat 7 ETM berdasarkan hasil regresi dengan LST Terra-MODIS, perhitungan LST Landsat 7 ETM multitemporal dan pemantauan LST pada daerah tercemar.  Sebaran nilai LST MODIS dan Brightness Temperature(Tb) Landsat memiliki kemiripan pola sehingga MODIS dapat dijadikan acuan dalam penentuan LST dari Landsat. Untuk penentuan LST dari Landsat telah dibuat model pendugaan dari regresi linier antara LST MODIS dan Tb Landsat dengan koefisien determinasi sebesar 0.84. Berdasarkan analisis LST deret waktu pada daerah tercemar lumpur asam diketahui bahwa daerah tercemar memiliki suhu yang lebih tinggi dibandingkan dengan daerah tidak tercemar.  Tidak terlihat adanya hubungan yang signifikan antara pola LST dengan proses pemulihan lahan yang dilakukan. Hal ini menunjukkan bahwa proses pemulihan lahan tercemar tidak terlalu berpengaruh terhadap suhu lumpur asam di wilayah tersebut. Kata Kunci: Limbah B3, Lumpur asam, Suhu permukaan tanah, Landsat-7 ET

DETECTION OF GREEN OPEN SPACE USING COMBINATION INDEX OF LANDSAT 8 DATA (CASE STUDY: DKI JAKARTA)

Spatial information about the availability and presence of green open space in urban areas to be up to date and transparent was a necessity. This study explained the technique to get the green open spaces of spatial information quickly using an index approach of Landsat 8. The purpose of this study was to evaluate the ability of the method to detect the green open spaces, especially using Landsat 8 with a combination of several indices, namely Normalized Difference Build-up Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), Normalized Difference Build-up Index (NDBI) and Normalized Difference Bareness Index (NDBaI) with a study area of Jakarta. This study found that the detection and identification of green open space classes used a combination of index and band gave good results with an accuracy of 81%

THE UTILIZATION OF REMOTE SENSING DATA TO SUPPORT GREEN OPEN SPACE MAPPING IN JAKARTA, INDONESIA

Green open space becomes critical in maintaining the balance of the environment and improving the quality of urban living for a healthy life. The use of remote sensing data for calculation of green open space has been done notably using NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) method from Landsat 8 and SPOT data. This research aims to calculate the accuracy of the green open space classification from multispectral data of Landsat 8 and SPOT 6 using the NDVI methods. Green open space could be assessed from the value NDVI. The value of NDVI generated from Landsat 8 and SPOT 6’s Red and NIR channels. The accuracy of NDVI values is then examined by comparing with Pleiades data. Pleiades data which has 50 cm panchromatic resolution and 2 m multispectral with 4 bands (B, G, R, NIR) can precisely visualize objects. So, it can be used as the reference in the calculation of the green open space based on NDVI. The results of the accuracy testing of Landsat 8 and SPOT 6 image could be used to identify the green open space by using NDVI SPOT of 6 can increase the accuracy of 5.36% from Landsat 8

DETECTING THE AREA DAMAGE DUE TO COAL MINING ACTIVITIES USING LANDSAT MULTITEMPORAL (Case Study: Kutai Kartanegara, East Kalimantan)

Coal is one of the most mining commodities to date, especially to supply both national and international energy needs. Coal mining activities that are not well managed will have an impact on the occurrence of environmental damage. This research tried to utilize the multitemporal Landsat data to analyze the land damage caused by coal mining activities. The research took place at several coal mine sites in East Kalimantan Province. The method developed in this research is the method of change detection. The study tried to know the land damage caused by mining activities using NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDSI (Normalized Difference Soil Index), NDWI (Normalized Difference Water Index) and GEMI (Global Environment Monitoring Index) parameter based change detection method. The results showed that coal mine area along with the damage that occurred in it can be detected from multitemporal Landsat data using NDSI value-based change detection method. The area damage due to coal mining activities  can be classified into high, moderate, and low classes based on the mean and standard deviation of NDSI changes (ΔNDSI). The results of this study are expected to be used to support government efforts and mining managers in post-mining land reclamation activities

PERBANDINGAN HASIL KLASIFIKASI LIMBAH LUMPUR ASAM DENGAN METODE SPECTRAL ANGLE MAPPER DAN SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS BERDASARKAN CITRA LANDSAT - 8

The utilization of remote sensing data is an alternative way that could be used for rapid detection of large coverage hazardous waste area. This study aims to classify the acid sludge contaminated area using Landsat 8 by applying Spectral Angle Mapper (SAM) classification method with two spectral reference sources, namely field spectral measurement using a spectrometer and endmember spectral from the image, and then compare the classification results. The accuracy level of SAM classification result showed that classification using endmember spectral from the image as the reference spectral reached 66,7%, whereas classification using field spectral measurement as spectral reference only reached 33,3%. The accuracy level of Spectral Mixture Analysis (SMA) classification result showed that classification using endmember spectral from the image as the reference spectral reached 62,5%. The affecting factors for the low accuracy is the significant differences of the spectral profiles obtained from spectrometer with spectral Landsat-8 due to differences of spatial and altitude Keywords: Acid sludge Waste, Spectral Angle Mapper, Spectral Mixture Analysis, Landsat-8 ABSTRAKPemanfaatan data penginderaan jauh merupakan salah satu alternatif yang dapat digunakan untuk deteksi daerah tercemar limbah B3 secara cepat dengan wilayah yang luas. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi daerah tercemar lumpur asam menggunakan data Landsat 8 dengan metode Spectral Angle Mapper (SAM), kemudian membandingkan hasil klasifikasi SAM menggunakan spektral referensi berdasarkan pengukuran spektrometer dengan spektral yang diperoleh dari endmember citra. Tingkat akurasi klasifikasi SAM dengan spektral referensi berdasarkan endmember citra adalah sebesar 66,7 %, sedangkan dengan menggunakan referensi spektrometer hanya mencapai 33,3 %. Tingkat akurasi klasifikasi Spectral Mixture Analysis (SMA) dengan spektral referensi berdasarkan endmember citra adalah sebesar 62,5 %. Faktor yang mempengaruhi rendahnya akurasi adalah perbedaan yang signifikan antara profil spektral yang diperoleh dari spektrometer dengan spektral Landsat-8 akibat perbedaan spasial dan ketinggian

PERBANDINGAN HASIL KLASIFIKASI LIMBAH LUMPUR ASAM DENGAN METODE SPECTRAL ANGLE MAPPER DAN SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS BERDASARKAN CITRA LANDSAT - 8 (THE COMPARISON OF CLASSIFICATION OF ACID SLUDGE WITH SPECTRAL ANGLE MAPPER AND SPECTRAL MIXTURE ANALYSIS METHOD BASED ON LANDSAT-8)

Pemanfaatan data penginderaan jauh merupakan salah satu alternatif yang dapat digunakan untuk deteksi daerah tercemar limbah B3 secara cepat dengan wilayah yang luas. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi daerah tercemar lumpur asam menggunakan data Landsat 8 dengan metode Spectral Angle Mapper (SAM), kemudian membandingkan hasil klasifikasi SAM menggunakan spektral referensi berdasarkan pengukuran spektrometer dengan spektral yang diperoleh dari endmember citra. Tingkat akurasi klasifikasi SAM dengan spektral referensi berdasarkan endmember citra adalah sebesar 66,7 %, sedangkan dengan menggunakan referensi spektrometer hanya mencapai 33,3 %. Tingkat akurasi klasifikasi Spectral Mixture Analysis (SMA) dengan spektral referensi berdasarkan endmember citra adalah sebesar 62,5 %. Faktor yang mempengaruhi rendahnya akurasi adalah perbedaan yang signifikan antara profil spektral yang diperoleh dari spektrometer dengan spektral Landsat-8 akibat perbedaan spasial dan ketinggian.Kata Kunci: Limbah lumpur asam, Spectral Angle Mapper, Spectral Mixture Analysis, Landsat-

Analisis Zona Potensi Rawan Banjir Menggunakan Data Penginderaan Jauh dan SIG di Kalimantan Timur = Analysis of Potential Flooded Zone Using Remote Sensing Data and GIS in East Kalimantan

Citra Landsat menyajikan informasi fisik suatu daerah, sehingga dapat dianalisis dan diidentifikasi untuk parameter kajian banjir, serta analisis fenomena alam yang terjadi. Parameter yang digunakan adalah bentuk lahan dan penutup/penggunaan lahan yang dapat dianalisis dengan teknik Sistem Informasi Geografi (SIG). Tujuan penelitian adalah menentukan zona potensi rawan banjir melalui data penginderaan jauh dan SIG di Kalimantan Timur. Metode yang digunakan dalam penentuan zona potensi rawan banjir dilakukan dengan pembobotan indikator banjir yang sekaligus berfungsi sebagai variabel banjir. Variabel indikator banjir terdiri dari curah hujan, relief, tektur, tanah, dan penutup/penggunaan lahan. Hasil yang diperoleh bahwa klasifikasi tingkat kerawanan banjir dapat dibedakan menjadi 4 tingkat, yaitu sangat rawan, rawan, kurang rawan, dan tidak rawan. Tingkat rawan banjir pada musim penghujan yang terjadi di Kalimantan Timur yang termasuk klasifikasi rawan dan sangat rawan terjadi di 4 kabupaten, yaitu Kabupaten Tanah Grogot, Kabupaten Tarakan, Kabupaten Samarinda, dan Kabupaten Muarapahu. Luasan banjir di Kalimantan Timur yang termasuk kelas sangat rawan banjir seluas 6.712 hektar dan kelas rawan banjir seluas 77.225 hektar.Hlm. 517-52