Pemetaan pesisir meliputi wilayah daratan dan perairan, batas antara darat dan air (laut) disebut garis pantai. Permukaan laut secara periodik berubah atau yang umum disebut pasang surut air, sehingga batas darat dan air juga berubah. Pemetaan dengan data dasar citra satelit sekarang sudah umum dilakukan. Citra satelit merekam sesaat pada suatu waktu tertentu, jika pada wilayah pantai tentunya adalah batas darat dan laut adalah ketinggian air sesaat yang terekam oleh citra sehingga garis pantai akan berbeda antar perekaman. Kajian ini akan membahas bagaimana penentuan garis pantai dengan mengunakan metode gabungan terestris dan penginderaan jauh (data citra) dengan memperhatikan waktu perekaman dan tinggi air sesaat. Citra satelit yang digunakan adalah Landsat-8 dan pengukuran terestris menggunakan metode GNSS (Global Navigation Satelite System). Hasil yang diharapkan adalah metode hibrid dalam penentuan garis pantai sehingga dapat digunakan dalam produksi peta pada wilayah pesisir.
ABSTRAKPembangunan infrastruktur di Kota Semarang berkembang sangat pesat sebagai pusat bisnis, ekonomi, industri, hiburan, dan pendidikan. Pembangunan memberikan dampak positif bagi masyarakat kota, namun terdapat juga dampak negatif yangterjadi yaitu penurunan kualitas lingkungan. Meningkatnya suhu udara adalah salah satu dampak dari penurunan kualitas lingkungan. Puncak atap dan dinding dari gedung bertingkat, tempat parkir, jalan, dan trotoar cenderung memiliki albedo yang rendah. Permukaan rendah albedo menyerap energi panas radiasi matahari lebih tinggi dari objek sekitarnya. Akibatnya, jumlah kelebihan energi panas menumpuk di sekitarnya menjadi pulau-pulau panas atau Urban Heat Island (UHI). Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi terjadinya fenomena kekritisan lingkungan akibat UHI dengan menganalisis suhu permukaan dan sebaran vegetasi di wilayah studi. Ada dua langkah metode dalam penelitian ini, pertama adalah membuat peta sebaran suhu permukaan tanah dan peta sebaran kerapatan vegetasi di tahun 2013 sampai 2016. Peta suhu permukaan dibuat dengan model algoritma Land Surface Temperature (LST) dan sebaran vegetasi adalah dengan algoritma Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). LST didapatkan dengan mengolah Citra Landsat-8 band TIRS (Thermal Infrared Red Sensor), sedangkan NDVI didapatkan dengan mengolah Citra Landsat-8 band OLI (Operation Land Imager). Langkah kedua adalah membuat peta kekritisan lingkungan dengan algoritma ECI (Environmental Criticality Index). ECI didapatkan dari nilai LST dibagi NDVI yang direntangkan histogram spektralnya menjadi 8 bit. Melalui hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa suhu permukaan di Kota Semarang meningkat dan sebaran kelas suhu tinggi meluas setiap tahun. Kekritisan lingkungan akibat UHI terdeteksi di pusat kota, yaitu wilayah Utara Kota Semarang. Kata kunci: Urban Heat Island (UHI), Land Surface Temperature (LST), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Environmental Criticality Index (ECI) ABSTRACT Infrastructure in Semarang City developes rapidly as a center of business, economics, industry, entertainment, and education. Development gives positive impact to citizen, however environmental degradation as the negative impact also occured. Temperatures rising is one of environmental degradation impact. Roof top and wall of a building, parking lot, road, and sidewalk tend to have a low albedo. The low surface albedo absorbs thermal energy from solar radiation higher than the surrounding objects. As a result, the amount of excess heat accumulate in the vicinity into heat islands or Urban Heat Island (UHI
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 %.
Traditionally bathymetry survey is generally carried out using boat, research vessel, and small craft which is equipped with the echo sounding instrument and involves many persons as the vessel crew. The survey method demands an additional cost because of the extra man power and an expensive vessel operational cost. An autonomous surface vehicle (ASV) which is equipped with echo sounder was developed by adopting small water-plane area twin hull (SWATH) hull form to support bathymetry survey in the coastal environment. The paper is focused on the design of hull and control system of the SWATH-ASV, electronic device and sensor selection for control of the vehicle. The hull and control system is designed to organize the surface vehicle to perform the defined mission from ground control station. The hull form geometry, hardware and software of the SWATH-ASV and the control system are presented.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.