Geographically Weighted Regression (GWR) is regression model that developed for data modeling with continuous respond variable and considering the spatial or location aspect. Leptospirosis case happened in some regions in Indonesia, including in Bantul District, Special Region of Yogyakarta. The purpose of this study are to determine local and global variable in making vulnerable area model of Leptospirosis disease, determine the best type of weighting function and make vulnerable area map of Leptospirosis. Alos satelite imagery as primary data to get settlement and paddy fields area. The others variable are the percentage of population’s age, flood risk, and the number of health facility that obtained from secondary data. Determinant variables that affect locally are flood risk, health facility, percentage of age 25-50 years old and the percentage of settlement area. Meanwhile, independent variable that affects globally is the percentage of paddy fields area. Vulnerability map of Leptospirosis disease resulted from the best GWR model which used weighting function Fixed Bisquare. There are 3 vulnerable area of Leptospirosis disease, high vulnerability area located in the middle of Bantul District, meanwhile the medium and low vulnerability area showed clustered pattern in the side of Bantul District. Abstrak Geographically Weighted Regression (GWR) adalah model regresi yang dikembangkan untuk memodelkan data dengan variabel respon yang bersifat kontinu dan mempertimbangkan aspek spasial atau lokasi. Kejadian Leptospirosis terjadi di beberapa wilayah di Indonesia termasuk di wilayah Kabupaten Bantul Daerah Istimewa Yogyakarta. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan variabel lokal dan global dalam membuat model kerentanan Leptospirosis dan menentukan jenis fungsi pembobot yang terbaik serta membuat peta kerentanan wilayah Leptospirosis menggunakan aplikasi GWR. Citra Satelit Alos digunakan untuk mendapatkan data penggunaan lahan, yang selanjutnya diturunkan menjadi prosentase luas permukiman dan sawah. Parameter lainya adalah prosentase umur penduduk, resiko banjir dan jumlah fasilitas kesehatan yang diperoleh dari data sekunder. Variabel yang berpengaruh secara lokal adalah Risiko Banjir, Fasilitas Kesehatan Presentase Usia 25-50 tahun, Prosentase Luas Pemukiman, sedangkan variabel independen yang bepengaruh secara global adalah Presentase Luas Sawah. Peta kerentanan Leptospirosis yang dihasilkan dari model GWR terbaik yaitu menggunakan fungsi pembobot Fixed Bisquare. Terdapat 3 kelas kerentanan Leptospirosis yaitu kelas kerentanan tinggi berada di desa-desa di tengah Kabupaten Bantul, sedangkan kelas sedang dan rendah menunjukkan pola menggelompok di wilayah pinggiran Kabupaten Bantul
Kota Mataram adalahpusat dan ibukota dari provinsi Nusa Tenggara Barat yang tentunya menjadi pusat semua aktivitas masyarakat disekitar daerah tersebut sehingga menyebabkan peningkatan urbanisasi. Semakin meningkatnya peningkatan urbanisasi yan terjadi di perkotaan akan menyebabkan perubahan penutup lahan, dari awalnya daerah bervegetasi berubah menjadi lahan terbangun. Oleh karena itu, akan memicu peningkatan suhu dan menyebabkan adanya fenomena UHI dikota Mataram.Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui hubungan kerapatan vegetasi dengan kondisi suhu permukaan yang ada diwilayah penelitian dan memetakan fenomena UHI di Kota Mataram. Citra Landsat 8 OLI tahun 2018 yang digunakan terlebih dahulu dikoreksi radiometrik dan geometrik. Metode untuk memperoleh data kerapatan vegetasi menggunakan transformasi NDVI, LST menggunakan metode Split Window Algorithm (SWA) dan identifikasi fenomena urban heat island. Hasil penelitian yang diperoleh menunjukkan kerapatan vegetasi mempunyai korelasi dengan nilai LST. Hasil korelasi dari analisis pearson yang didapatkan antara kerapatan vegetasi terhadap suhu permukaan menghasilkan nilai -0,744. Fenomena UHIterjadi di pusat Kota Mataram dapat dilihat dengan adanya nilai UHI yaitu 0-100C. Semakin besar nilai UHI, semakin tinggi perbedaan LSTnya.
Permukiman kumuh adalah perumahan yang mengalami penurunan kualitas fungsi sebagai tempat hunian. Tidak layak huni karena ketidakteraturan bangunan, tingkat kepadatan bangunan yang tinggi, dan kualitas bangunan serta sarana dan prasarana yang tidak memenuhi syarat, (UU No.1 Tahun 2011). Permukiman kumuh banyak ditemukan di kota-kota besar termasuk di sebagian Kota Yogyakarta, karena tidak layak dari sisi keaman, kesehatan dan tidak sesuai dengan tata ruang kota, maka perlu penanganan kawasan permukiman kumuh ini. Sebagai upaya penanganan kawasan kumuh, dibutuhkan pemantauan kawasan permukiman kumuh secara berkelanjutan, sehingga perlu suatu identifikasi cepat untuk membantu pemetaan kawasan kumuh. Penelitian ini bertujuan untuk identifikasi awal permukiman kumuh menggunakan pendekatan Object Base Image Analysis (OBIA) serta menguji kemampuan interpretasi OBIA dalam melakukan pengenalan permukiman kumuh berdasarkan ciri fisik permukiman. Data yang digunakan berupa Citra Satelit Worldview-2 tahun perekaman 2016, data kawasan kumuh Kota Yogyakarta dari program KOTAKU Yogyakarta, dan data survey lapangan. Alat yang digunakan berupa GPS, computer yang dilengkapi dengan software Ecognition, ENVI dan ArcGIS.10.2. Langkah pertama yang dilakukan sebelum menjalankan proses OBIA adalah mengenali karakteristik permukiman kumuh baik dari studi literatur, perundang-undangan maupun pengamatan lapangan. Berdasarkan studi sebelumnya dapat disusun aturan/kunci interpretasi untuk mendeteksi permukiman kumuh. Hasil identifikasi awal permukiman kumuh menggunakan OBIA dapat dilakukan berdasarkan analisis pola permukiman, kondisi jalan, tekstur, vegetasi dan jarak dengan sungai. Identifikasi permukiman kumuh di wilayah pinggiran sungai berdasarkan kondisi fisik permukiman menggunakan citra Wordview-2 mengasilkan ketelitian sebesar 82,14%. Ketelitian ini dapat dikatakan baik sehingga kedepannya diharapkan dapat membantu identifikasi awal dalam rangka pemetaan permukiman kumuh terutama di wilayah pinggiran sungaiABSTRACTSlums are housing that have decreased the quality of function as dwellings. Uninhabitable due to building irregularities, high levels of building density, and the quality of buildings and facilities and infrastructure that do not meet the requirements, (Act No.1 of 2011). Slum settlements are found in large cities including in parts of Yogyakarta City, because they are not feasible in terms of security, health and are not in accordance with the urban spatial structure, it is necessary to deal with these slums. As an effort to deal with slum areas, it is necessary to monitor slum areas in a sustainable manner, so that a quick identification is needed to assist in mapping the slums. This study aims to initial identification of slums using the Object Base Image Analysis (OBIA) approach and to test the ability of OBIA's interpretation of the introduction of slums based on physical characteristics of settlements. The data used are recording Worldview-2 years Satellite Image 2016, data from Yogyakarta City slum area from Yogyakarta KOTAKU program, and field survey data. The tools used in the form of GPS, computers equipped with Ecognition, ENVI and ArcGIS software.10.2. The first step taken before carrying out the OBIA process is to recognize the characteristics of slums both from literature studies, legislation and field observations. Based on previous studies, rules / key interpretations can be prepared to detect slums. The results of the initial identification of slums using OBIA can be done based on the analysis of settlement patterns, road conditions, texture, vegetation and distance to the river. Identification of slums in the riverside area based on the physical conditions of settlements using Wordview-2 imagery resulted in accuracy of 82.14%. This accuracy can be said to be good so that in the future it is expected to be able to help initial identification in the framework of mapping slum settlements, especially in the riverside areas
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.