Analisis Spasial Perubahan Tutupan Lahan Di Das Wae Batugantong, Kota Ambon

Latue, Philia Christi; Rakuasa, Heinrich

doi:10.21776/ub.jtsl.2023.010.1.17

Cited by 7 publications

(8 citation statements)

References 11 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Di antara komponen-komponen ini terdapat hubungan timbal balik (interaksi), sehingga perubahan yang terjadi pada salah satu komponen dapat merubah komponen lainnya. Pengelolaan DAS adalah upaya dalam mengelola hubungan timbal balik antar sumberdaya alam terutama vegetasi, tanah dan air dengan sumber daya manusia di Daerah Aliran Sungai dan segala aktivitasnya untuk mendapatkan manfaat ekonomi dan jasa lingkungan bagi kepentingan pembangunan dan kelestarian ekosistem DAS (Latue dan Rakuasa, 2023). Dolok Silau adalah salah satu kecamatan yang berada di wilayah Kabupaten Simalungun, Sumatera Utara, Indonesia.…”

Section: Pendahuluanunclassified

Analisis Kelas Kemampuan Lahan Di Sub Das Bah Buangan, Kecamatan Dolok Silau, Kabupaten Simalungun

Pratama,

Harahap,

Sianturi

2024

JTSL

View full text Add to dashboard Cite

Penggunaan lahan digunakan berdasarkan pada pemanfaatan lahan masa kini karena aktivitas manusia yang bersifat dinamis. Pengelompokan dan penggolongan atau klasifikasi agar lahan dapat diperlakukan sebagai unit-unit yang seragam untuk suatu tujuan khusus. Klasifikasi kemampuan lahan berupa sebuah upaya untuk mengevaluasi lahan untuk penggunaan tertentu, termasuk di Sub DAS Bah Buangan yang relatif curam sehingga banyak ditemukan lahan-lahan yang longsor. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan membandingkan temuan kelas kemampuan lahan berdasarkan referensi dengan perhitungan pembanding. Metode penelitian yang digunakan adalah metode deskriptif kuantitatif melalui studi pustaka dan metode arithmatic matching untuk mendapatkan faktor yang dominan sebagai penentu kelas kemampuan lahan.. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh kesimpulan bahwa terdapat 11 satuan lahan di Sub DAS Bah Buangan, Kecamatan Dolok Silau yang memiliki kelas berbeda-beda. Mereka di antaranya satuan lahan AnIP, AnIIP, AnIIIP, AnIVP, LaIIP, LaIVP, AnIIBu, LaVBU, LaIIIH, LaIVH, dan LaVH. Satuan lahan AnIP sangat cocok terhadap sektor pertanian, dan satuan lahan LaVH tidak cocok karena tidak subur.

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Analisis Kelas Kemampuan Lahan Di Sub Das Bah Buangan, Kecamatan Dolok Silau, Kabupaten Simalungun

Pratama,

Harahap,

Sianturi

2024

JTSL

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Google Earth Engine adalah platform komputasi awan yang dikembangkan oleh Google untuk analisis data geospasial dan pemantauan lingkungan secara skalabilitas tinggi [14]. Platform ini menyediakan akses ke kumpulan data citra satelit global dan alat pemrograman yang kuat untuk analisis dan visualisasi data [15], [16].…”

Section: Google Earth Engineunclassified

“…Evaluasi kualitas udara: Kerapatan vegetasi yang tinggi dapat membantu dalam menjaga kualitas udara di Kota Ambon, karena tumbuhan dapat menyerap gas dan partikel yang ada di udara. Analisis kerapatan vegetasi dapat membantu dalam evaluasi kualitas udara dan upaya peningkatan kualitas udara melalui penghijauan [21], [16]. (3).…”

Section: Gambar 5 Peta Kerapatan Vegetasi Kota Ambonunclassified

See 1 more Smart Citation

Analisis Kerapatan Vegetasi Kota Ambon Menggunakan Data Citra Satelit Sentinel-2 dengan Metode MSARVI Berbasis Machine Learning pada Google Earth Engine

Latue

Rakuasa

Sihasale

2023

sudo j. Teknik inform.

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Pertumbuhan kota Ambon yang pesat serta dapat mempengaruhi penurunan Indeks kerapatan vegetasi di Kota Ambon. Penelitian ini bertujuan untuk mengnalisis kerapatan vegetasi Kota Ambon menggunakan data citra satelit sentinel-2 dengan metode MSARVI berbasis machine learning pada google earth engine. Penelitian ini menggunakan data Citra Satelit Sentinel-2 yang dianalisis menggunakan Google Earth Engine dengan metode Modified Soil-Adjusted Vegetation Index. Hasil analisis kerapatan vegetasi menggunakan metode Metode MSARVI (Modified Soil-Adjusted Vegetation Index) menunjukan bahwa daerah yang memiliki kerapatan vegetasi tinggi memiliki luas sebesar 32.856,03 ha atau 85%, daerah yang memiliki kerapatan vegetasi sedang memiliki luas sebesar 3.508,67 ha atau 9,11 % dan daerah yang memiliki kerapatan vegetasi rendah memiliki luas sebesar 2.169,64 ha atau 5,63 %. Nilai kerapatan vegetasi di Kota Ambon pada tahun 2023 yaitu nilai terendah -0,481341 dan nilai tertinggi 0,978457. Hasil penelitian ini dapat digunakan untuk monitoring perubahan lingkungan, mengidentifikasi area dengan kualitas lingkungan yang buruk, mengukur dampak perubahan iklim dan menyediakan informasi bagi pengambil keputusan.

show abstract

“…Land cover is changing constantly in various regions, especially in urban areas [1]. The National Activity Centres (PKN), especially on the Sumatera Island, are closely related to land cover changes, due to its area has more significant population, environmental conditions, various economic activity, accessibility, and social life compared to other areas [2].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Assessing Land Cover Change Projections and Its Suitability with Urban Spatial Pattern Plan Using Google Earth Engine and Cellular Automata in the National Activity Centres on Sumatera Island

Sukmawati,

Simorangkir,

Juniati

et al. 2023

IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci.

View full text Add to dashboard Cite

The national activity centres (Pusat Kegiatan Nasional – PKN) areas, especially in Sumatera Island, are closely related to the land cover change phenomenon. This study aimed to identify the land cover change projection and assess its suitability with the spatial pattern plan in the “Rencana Tata Ruang Wilayah” (RTRW) which focuses on the study area including Medan, Pekanbaru, and Padang. The integration of remote sensing data, geographic information systems (GIS), and spatial analysis techniques are used to identify and assess the patterns of land cover change over the specific period. The analysis of land cover change patterns is performed using Landsat-7 and Sentinel-2A imagery data which processed in Google Earth Engine (GEE). Furthermore, Cellular Automata and Artificial Neural Network (CA-ANN) modelling is used to identify land cover prediction using transition rules like main road as driving factor then followed by overlay analysis to assess its suitability with the spatial pattern plan. The result shows the different level of each land cover classification in sub-district level. The proportion of the land cover projection suitability in Medan at 2042 was 84,92%; in Pekanbaru at 2040 was only 58,51%; while in Padang at 2030 was 77%. This findings can be able to serve as a suggestion for stakeholders in formulating effective strategies for spatial planning evaluation and managing land cover uses, especially in several national activity centers in Sumatera.

show abstract

Analisis Spasial Perubahan Tutupan Lahan Di Das Wae Batugantong, Kota Ambon

Cited by 7 publications

References 11 publications

Analisis Kelas Kemampuan Lahan Di Sub Das Bah Buangan, Kecamatan Dolok Silau, Kabupaten Simalungun

Analisis Kelas Kemampuan Lahan Di Sub Das Bah Buangan, Kecamatan Dolok Silau, Kabupaten Simalungun

Analisis Kerapatan Vegetasi Kota Ambon Menggunakan Data Citra Satelit Sentinel-2 dengan Metode MSARVI Berbasis Machine Learning pada Google Earth Engine

Assessing Land Cover Change Projections and Its Suitability with Urban Spatial Pattern Plan Using Google Earth Engine and Cellular Automata in the National Activity Centres on Sumatera Island

Contact Info

Product

Resources

About