Pesisir Kota Pekalongan merupakan salah satu wilayah rawan banjir rob, yang mana sudah terjadi lebih dari 10 tahun. Kondisi ini memberikan dampak sosial yang dirasakan oleh masyarakat seperti terjadinya pergeseran peran gender dalam melakukan aktivitas sehari-hari. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi area rawan banjir rob serta mengkaji pembagian peran gender pada masyarakat sebagai bentuk adaptasi. Metode yang digunakan yaitu mix method dengan kuantitatif dan kualitatif. Penelitian diawali dengan pembuatan peta kelas kerawanan banjir dengan menggunakan nilai elevasi muka air tertinggi (HHWL) dan DEM. Selanjutnya dilakukan analisis deskriptif dari situasi sosial yang dikaji yang kemudian dilakukan triangulasi data. Pengumpulan data menggunakan studi pustaka, wawancara, observasi dan dokumentasi. Hasil yang didapat yakni dapat ditentukan kerawanan banjir di masing-masing kelurahan dengan kelas banjir rendah, sedang dan tinggi. Pembagian peran reproduktif masih dibebankan oleh perempuan dan peran pengelolaan masyarakat masih didominasi oleh laki-laki. Terdapat diskriminasi perempuan di area banjir tinggi Kelurahan Panjang Wetan, terlihat pada terjadinya beban ganda pada perempuan dengan suami atau laki-laki yang bekerja sebagai nelayan kapal besar atau di luar kota, sebab harus menjalankan peran produktif dan reproduktif secara bersamaan.
Penyediaan data distribusi mangrove serta perubahannya membutuhkan waktu pemrosesan yang lama jika dilakukan dengan interpretasi citra secara konvensional, apalagi jika dilakukan pada area yang luas seperti Kabupaten Kubu Raya. Hadirnya platform yang bernama Google Earth Engine (GEE) bisa menjadi solusi permasalahan tersebut. GEE mempunyai akses data yang besar, mampu mengolah data berbasis cloud serta memiliki banyak algoritma machine learning. Oleh karena itu penelitian ini mencoba memetakan mangrove di Kabupaten Kubu Raya menggunakan machine learning yang tersedia di GEE, selain itu kami juga membahas beberapa future work terkait pemetaan mangrove di Kabupaten Kubu Raya menggunakan GEE. Machine learning yang digunakan dalam penelitian ini antara lain: CART, Random Forest, GMO Max Entropy, Voting SVM, Margin SVM. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa machine learning yang terbaik dalam memetakan mangrove di Kabupaten Kubu Raya adalah CART. Random Forest juga menjadi machine learning dengan akurasi tertinggi setelah CART, baik keduanya merupakan machine learning berbasis logika atau juga disebut machine learning berbasis pohon keputusan. Dari beberapa studi juga mendukung bahwa machine learning ini sangat cocok digunakan untuk pemetaan penutup lahan. Hasil pemetaan mangrove ini memiliki akurasi kappa yang baik walaupun masih terdapat misklasifikasi sehingga perlu dilakukan sentuhan manual seperti interpretasi visual. Penelitian ini masih terdapat banyak keterbatasan sehingga perlu dikembangkan penelitian dengan menggunakan input data yang lebih beragam dan pengujian hyperparamater antar machine learning.
Penelitian ini bertujuan untuk mengkomparasikan akurasi metode ANN dan LR dalam memprediksi perubahan lahan sawah di Kabupaten Purworejo. Adapun data masukan yang dibutuhkan adalah peta lahan sawah tahun 2008, 2015 dan 2019 hasil interpretasi visual citra satelit resolusi tinggi dan faktor pendorong perubahan lahan sawah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model prediksi lahan sawah yang dibangun dari ANN dan LR secara umum memiliki akurasi yang sama-sama baik. Tetapi jika dilihat dari total nilai false alarm dan misses, model CA yang dibangun dari ANN lebih baik dari LR. Hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa dalam rentang tahun 2008 sampai 2019, luasan lahan sawah di Kabupaten Purworejo berkurang sekitar 194.01 Ha. Kata kunci: artificial neural network; cellular automata; logistic regression; perubahan penggunaan lahan; sawah. This research aims to compare the accuracy of the ANN and LR methods in predicting changes in paddy fields in Purworejo Regency. The input data required is a map of paddy fields in 2008, 2015 and 2019 as a result of visual interpretation of high-resolution satellite imagery and the driving factors for changes in paddy fields. The results showed that the paddy field prediction model built from ANN and LR generally has the same accuracy. But if it is seen from the total value of false alarms and misses, the CA model from ANN is better than LR. This study shows that from 2008 to 2019, the area of paddy fields in Purworejo Regency decreased around 194.01 Ha. Keywords: artificial neural network; cellular automata; land-use changes; logistic regression; paddy field.
Lake Rawa Pening, in Semarang Regency, is one of the super lakes of revitalization priority. Lake revitalization is an activity to restore the natural function of the lake as a water reservoir through lake dredging, cleaning of invasive alien plants, and land use planning. This makes land use and land cover information in Lake Rawa Pening useful for formulating policy strategies related to revitalization. This study will discuss land cover mapping in Lake Rawa Pening. Mapping using Landsat 9 Imagery and machine learning on Google Earth Engine (GEE). Machine Learning used in this study is CART and RF. The research result shows that the land cover map with the best accuracy is obtained from machine learning RF with an overall accuracy of around 0.78, while CART machine learning is approximately 0.76. The overall accuracy values for CART and RF are not much different because they are both decision tree-based machine learning. This research needs to be developed using cloud masking, comparing image transformations, and comparing its predecessor data, namely Landsat 8. This is useful for providing representative land cover data as the basis for the policy of revitalizing Lake Rawa Pening.
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.