Nagari Kamang Mudiak merupakan salah satu lokasi objek wisata yang belum terekspos secara nasional, yaitu Tarusan Kamang. Namun, masyarakat Nagari Kamang Mudiak belum terlibat langsung dalam pengembangan objek Tarusan Kamang, sehingga wisatawan yang berkunjung hanya datang untuk melihat objek wisata saja. Padahal penting adanya ekonomi kreatif untuk menyuplai permintaan dan kebutuhan wisatawan, salah satunya souvenir wisata. Solusi yang ditawarkan adalah menjadikan Nagari Kamang Mudiak sebagai Nagari Binaan UNP dengan tema Nagari Souvenir Minangkabau atau nagari yang kaya dengan souvenir khas Minangkabau, dengan menggunakan konsep Human Centered Design (HCD). Program yang ditawarkan tersebut sesuai dengan RIP UNP 2016-2020 dengan bidang Pemberdayaan Ekonomi.Kegiatan pelatihan bertujuan untuk meningkatkan minat wirausaha melalui memberikan pelatihan ketarmpilan souvenir wisata minangkabau berbasis human centered design di nagari Kamang Mudiak Kegiatan pengabdian ini dilakukan selama 2 tahun, dimana pada tahun 1 dilakukan pelatihan pembuatan yaitu pembuatan souvenir gantungan kunci dan pin, souvenir gelas, souvenir akrilik objek wisata, souvenir hiasan dinding, souvenir miniatur rumah adat, souvenir dari tempurung, souvenir dari songket dan souvenir miniatur jam gadang. Di samping itu untuk mendesain dan memproduksi kemasan semua produk Nagari Souvenir Minangkabau secara menarik dan memiliki karakteristik yang berbeda. Pada tahun 2, dilakukan promosi dan pemasaran produk yang sudah dibuat selama 1 tahun. Hasil dari pelatihan ini adalah 1) Terciptamya tenaga tenaga yang memliki ketrampilan untuk berwirausaha di bidang souvenir nuansa mingkabau, 2) sebagian peserta pelatihan telah berwirausaha baik melalui online maupun langsung, 3) dibukanya pusat galeri untuk pemasaran produk peserta pelatihan, 4) berdasarkan hasil survey terdapat pengaruh yang signifikan pelatihan ketrampilan terhadap minat wirausaha peserta pelatihan, 5) berdirinya pusat pelatihan ketrampilan bagi masyarakat Kamang Mudiak yang direncanakan kerjasama LP2M UNP dengan nagari Kamang Mudiak.
Remote sensing is generally defined as the technical art of obtaining information or data regarding the physical condition of an object or object, target, target or area and phenomenon without touching or direct contact with the object or target (Soenarmo, 2009). With remote sensing data, this research can easily see how the condition of the lake water. Based on these factors, efforts are needed to monitor the distribution of TSS in Lake Maninjau considering the importance of water potential to support various needs. In this study the classification was divided into 5 for the first class with concentration values of tss- 0 – 15 mg/L, 15 – 25 mg/L, 25 – 35 mg/L, TSS 35 – 80 mg/L, TSS > 80 mg/L. The result of in situ data processing is the lowest value is 8.2 mg/L and the highest is 72.2 mg/L. The Syarif Budhiman algorithm has the lowest at 8.14 mg/L and the highest at 40.04 mg/L. The lowest Parwati algorithm is 3.32 mg/L and the highest is 32.86 mg/L. The Guzman - Santaella algorithm has the lowest at 3.15 mg/L and the highest at 164.38 mg/L. The TSS concentrations in the alleged party and budhiman algorithms tend to have the same pattern as the TSS concentrations in the field, but there are several points with significant differences. The validation test shows that the Budhiman Algorithm (2004) has the smallest NMAE value between in situ data and image processing with a value of 14.4%.
Perubahan iklim meningkatkan frekuensi kejadian fenomena alam ekstrim yang berujung pada meningkatnya risiko masyarakat dan ekosistem pesisir. Perubahan garis pantai dianggap sebagai hal krusial yang penting di wilayah pesisir. Masyarakat pesisir perlu mengetahui mengenai perubahan dinamika pantai untuk persiapan untuk dampak di masa depan. Metode-metode perlindungan pantai sebagai upaya pengurangan risiko bencana pesisir diterapkan untuk melindungi sumberdaya infrastruktur kota pesisir. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui dinamika garis pantai dengan pelindung vegetasi. Penelitian dilaksanakan berbasis Remote Sensing dan GIS. Data utama adalah citra Landsat dengan resolusi temporal 20 tahun. Data diolah dengan memanfaatkan ArcGIS menggunakan tools Digital Shoreline Analysis System. Perubahan garis pantai pada tahun 2000-2020 terlihat terjadinya abrasi dan akresi di wilayah pantai yang menyebabkan perubahan garis pantai. Luas daratan berkurang dengan jarak rerata 141,50 m/tahun. Sedangkan luas lahan bertambah dengan jarak rerata 285,69 m/tahun. Hal ini menunjukkan bahwa perubahan yang terjadi pada umumnya adalah penambahan luas bibir pantai karena adanya pengelolaan itu vegetasi yang hidup di sepanjang pantai berpengaruh untuk mengurangi laju abrasi. Kata kunci: DSAS, Pengelolaan Vegetatif, Efektifitas Pengelolaan
This study uses two DEM images, namely ASTER GDEM and DEM SRTM to map the distribution of rivers and geomorphology located in The District of Pesisir Selatan. In this study a comparison of the two images was carried out with the same level of resolution of 30 meters to see the accuracy of the images used in the study of watersheds and geomorphology. The method used in this research is processing image data then identifying the river for each image used. Further carrying out a confusion matrix which is used to check or improve data from a quantitative approach. The results of the study in terms of comparison of ASTER and SRTM images for watershed identification show that SRTM imagery is more accurate in identifying watersheds compared to ASTER imagery. After taking samples with the number of sample points taken, namely 36 samples on each, and then testing for spatial accuracy, the results show that the SRTM imagery had an accuracy rate of 88% where out of 36 sample points only 5 were wrong or not on the river. Whereas in the ASTER image of 36 sample points, there were only 6 which were right on the river, show that the level of image accuracy is only 14% for river identification. The study also shows that after the research process and accuracy test, for geomorphologic identification on the two DEM images, namely DEM SRTM and ASTER GDEM, it found that both images have the same level of accuracy, therefore both images are equally good at identifying geomorphology.
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.