Search

PT. XYZ is one of the Farmer Food Corporations (KPP) in Ciamis Regency, providing services ranging from production facilities to facilitating credit capital applications. This farmer corporatization program benefits farmers by increasing their income, thus necessitating the sustainability of PT. XYZ. Therefore, it is crucial to examine the effectiveness of the PT. XYZ program, its sustainability level, and the impact of its effectiveness on business sustainability. This study employs an integrated (mixed method) approach with a dominant quantitative design. The population comprises rice farmers who are members of the Farmer Food Corporation in Ciamis Regency under PT. XYZ. A sample size of 51 respondents was selected using a simple random sampling method to ensure equal representation. The effectiveness of the PT. XYZ program was analyzed descriptively through a descriptive statistical analysis approach, and the Partial Least Square (PLS) Structural Equation Model (SEM) analysis was performed to understand the influence of program effectiveness on PT. XYZ's business sustainability. The research results indicate that all variables influence the effectiveness of the PT. XYZ programs are constructed by real manifests, with contributions ranging from medium to high. The five manifest variables constructing effectiveness are program objectives, real change, program socialization, precision, and monitoring. The sustainability variable is constructed by market, workplace, environment, and community variables. The program's effectiveness has a significant influence on PT. XYZ's business sustainability. In conclusion, the PT. XYZ program effectively enhances farmers' income and contributes significantly to the sustainability of PT. XYZ's business. Continuous improvement in program implementation and monitoring is essential to maintain and enhance these benefits.

Abstract Smallholder farmers, crucial to global food security, face challenges in sustainable integration into agricultural innovation due to inherent flaws in existing finance models. This research addresses the conspicuous gap in comprehensive reviews on sustainable finance in agriculture through a bibliometric approach. Financial constraints, limited market access, and climate vulnerability plague smallholder farmers, hindering the long-term sustainability of current financial models. This study aims to systematically map the scholarly landscape of sustainable finance models for smallholder farmers, focusing on the adoption of agricultural innovations. A critical knowledge gap exists regarding bibliometric patterns and trends in the adoption of agricultural innovations by smallholder farmers. The study utilizes the RAPID framework for a streamlined and evidence-based bibliometric review, employing RStudio and the bibliometrix-package. The analysis aims to recognize, assess, purge, investigate, and document key themes and emerging patterns in the literature. Noteworthy trends from bibliometric reviews indicate a rise in bibliometric approaches, with VOSviewer as a prevalent tool. This research contributes methodologically by advocating for Scopus as the primary database. The study’s significance lies in informing policy, practice, and research initiatives supporting smallholder farmers. By revealing bibliometric patterns, this study aims to guide the design of innovative and context-specific financial instruments, fostering a more sustainable and inclusive agricultural landscape. In conclusion, this research endeavors to bridge the knowledge gap and provide novel insights at the intersection of sustainable finance and agricultural innovation adoption. The anticipated outcomes will inform the development of tailored financial models, advancing the resilience and productivity of smallholder farmers globally.

The quality of potato seeds is important to support increased production. The majority of farmers do not certify potato seeds, which can result in various risks for potato seed production activities. This research aims to identify the risks of potato seed production and formulate risk control strategies for potato seeds production. The research uses house of risk method. The results of this study show thirty-nine identified risk events. The most impactful risk event was rotten potato. Thirty-two identified risk agents with two priorities must be handled first. The most effective ways in handling strategy are training, the certification of potato seed breeder farmers, potato seed certification, as well as purchasing breeder seeds from vegetable crop research center and from other seed breeders. This research suggests the needs to produce quality potato seeds by certifying potato seed and to update the competency certification of potato seed breeders.

Abstract.Information plays important role in agricultural finance. The availability of clear and precise information can determine the success of farmers in obtaining financing for farming. This community service was conducted to improve the knowledge and skills of farmers in accessing information about financing from various sources of finance. This program applied the methods of socializing, training, and mentoring activities. The material provided in this training activity was to provide information on various sources of finance around farmers, and various information related to the conditions for obtaining finance from various sources of finance, as well as activities that need to be done in order to get access to financial information Keywords: community service, financial information, Garut District. Abstrak.Peranan informasi sangat penting dalam sektor pembiayaan pertanian. Tersedianya informasi yang jelas dan tepat dapat menentukan keberhasilan petani dalam memperoleh pembiayaan untuk usaha tani. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat diselenggarakan dalam rangka peningkatan pengetahuan dan ketrampilan petani untuk mengakses informasi mengenai pembiayaan dari berbagai sumber-sumber pembiayaan. Kegiatan ini menerapkan metode penyuluhan, pelatihan dan pendampingan. Materi kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini yaitu memberikan sosialisasi mengenai berbagai sumber-sumber pembiayaan di lingkungan sekitar petani, dan berbagai informasi terkait dengan syarat-syarat untuk mendapatkan pembiayaan dari berbagai sumber-sumber pembiayaan, serta aktivitas-aktivitas apa saja yang perlu dilakukan dalam rangka mendapatkan akses informasi pembiayaan. Kata kunci: pengabdian kepada masyarakat, informasi pembiayaan, Kabupaten Garut.

Kebutuhan informasi geospasial tiga dimensi (3D) untuk wilayah kota sangatlah penting mengingat kota sebagai pusat kegiatan dengan jumlah bangunan dan infrastruktur yang banyak dan memiliki karakteristik data geospasial yang multi obyek, multi struktur dan bermacam jenis (heterogenitas). Informasi visualisasi data geospasial 3D dapat digunakan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan terkait dengan keberlangsungan perencanaan, pembangunan dan operasional infrastruktur di wilayah kota. Dalam membuat 3D city model tentu diperlukan data-data yang mendukung seperti data ketinggian, footprint bangunan, titik vegetasi, dan jaringan jalan. Data tersebut dapat diperoleh dari LiDAR (Light Detection and Ranging) dan foto udara. LiDAR digunakan untuk informasi ketinggian dan foto udara digunakan untuk memodelkan atap. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk membuat kota tiga dimensi adalah metode semi-automatis. Metode ini memodelkan seluruh kota menggunakan sistem yang dapat menumbuhkan jaringan. Jaringan dapat diatur dalam beberapa menit dengan proses otomatisasi tetapi jika pengguna ingin diubah, dapat dilakukan secara manual. Hasil yang didapatkan adalah didapatkan lima tipe atap pada lokasi penelitian, yaitu pelana (gable), limas (hip), datar (flat), kubah (dome), dan mansard. Tipe atap yang dominan adalah tipe datar, pelana, dan limas. Sedangkan tipe kubah dan mansard hanya sebagai pelengkap. Jika ditinjau dari tingkat kesulitannya, gedung tinggi jenis apartemen adalah tipe bangunan yang sulit untuk dimodelkan. Kemudian perumahan dan yang paling mudah dimodelkan adalah permukiman. Tingkat kesulitan diukur berdasarkan kompleksitas atap masing-masing bangunan. Kesalahan yang terjadi dalam pemodelan berasal dari kurang atau lebihnya segmentasi atap. Hal ini bisa diatasi dengan mengulang segmentasi atap menggunakan foto udara. Ketelitian geometri keliling yang dihasilkan sebesar 0,92 m dari toleransi sebesar 2 m. Ketelitian luas yang dihasilkan sebesar 0,34% kesalahan luas dari toleransi 2%. Sedangkan ketelitian level of detail (LOD) level 2 sebesar 86,07% dari toleransi 85%. Hal ini menunjukkan bahwa model yang dihasilkan dapat diterima.

Digital Terrain Model (DTM) merupakan model medan digital yang memuat informasi ketinggian permukaan tanah (bare earth surface) tanpa terpengaruh oleh vegetasi atau fitur buatan manusia lainnya, sedangkan Digital Surface Model (DSM) merupakan representasi permukaan bumi yang memuat lebih banyak informasi ketinggian termasuk semua objek yang berada di atas permukaan bumi seperti vegetasi, gedung, dan fitur lainnya. Perlu dilakukan percepatan dalam penyediaan informasi geospasial, dalam hal ini DTM sebagai unsur pembentuk peta topografi skala besar. Untuk itu diperlukan metode pembentukan DTM yang lebih efektif. Sehingga tujuan pada penelitian ini adalah mengkaji metode yang dapat menghasilkan DTM secara otomatis dan menghasilkan DTM turunan yang mendekati akurat. Pada penelitian ini metode yang digunakan untuk dikaji yaitu Slope Based Filtering (SBF) atau metode penyaringan berbasis lereng dan Grid Based Filtering (GBF) atau Metode Penyaringan Berbasis Grid. Terdapat dua daerah yang diteliti. Pada area pertama yaitu lokasi yang memiliki karakteristik daerah padat penduduk sehingga terdapat banyak bangunan yang saling berhimpit, area tersebut berlokasi di Kelurahan Wonokromo, Surabaya Selatan. Pada area kedua yaitu lokasi yang memiliki karakteristik terbuka, sedikit pemukiman dan banyak medan datar dan kosong, area tersebut berlokasi di Kelurahan Lontar, Surabaya Barat. Hasil data dari kedua metode tersebut kemudian dibandingkan terhadap DTM Stereoplotting yang digunakan sebagai referensi. Perbandingan tersebut berupa geomorfologi atau visualisasi, dan ketelitian geometri vertikal. Hasil dari penelitian ini menunjukkan metode Slope Based Filtering memiliki keakuratan yang lebih tinggi dibandingkan dengan Grid Based Filtering. Hal tersebut dibuktikan oleh hasil klasifikasi pengolahan data menggunakan delapan parameter pada masing-masing metode. Rata-rata RMS Error yang diperoleh di Wonokromo lebih kecil yaitu 0,605 meter dibandingkan dengan Kelurahan Lontar sebesar 1,605 m. Kelurahan Wonokromo memiliki rata-rata skala ketelitian peta 1: 2.500 sedangkan Kelurahan Lontar memiliki rata-rata kelas ketelitian peta 1: 5.000. Secara visual geomorfologi yang dihasilkan dari metode SBF lebih halus dibandingkan dengan GBF yang masih kasar.

Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) merupakan salah satu pajak daerah yang penting bagi daerah. Kontribusi PBB terhadap besarnya pembiayaan daerah cukup tinggi. Maka diperlukan adanya efisiensi dalam proses pengelolaannya. Hal ini perlu dimulai dari lingkup kecil seperti Desa. Dengan berkembangnya teknologi Sistem Informasi Geografis (SIG), tentu dapat dimanfaatkan untuk mengefisiensikan pengelolaan PBB dengan menggunakan teknologi WebSIG. Penelitian ini menggunakan data PBB dari buku Daftar Himpunan Ketetapan Pajak (DHKP) Desa Bener Tahun 2019, Peta bidang tanah versi Kantor Badan Pertanahan Nasional (BPN) Kabupaten Madiun, dan versi Kantor Desa Bener. Data buku DHKP diolah menjadi tabel basis data pada WebSIG. Data bidang tanah pada kedua peta bidang tanah disatukan menjadi data spasial WebSIG. Bidang tanah pada WebSIG berjumlah 1634 bidang. Dari 1634 bidang, 1323 sudah memiliki informasi PBB yang lengkap, 95 belum memiliki kejelasan NOP, dan 216 lainnya belum teridentifikasi. Dari hasil pengujian WebSIG yang dihasilkan dapat meningkatkan efisiensi dalam pencarian data informasi objek PBB. Data posisi objek PBB diperoleh dengan lebih mudah, tanpa menggunakan peta cetak berukuran besar dan memakan banyak tempat. Dengan adanya WebSIG ini informasi objek PBB dapat diakses dimana saja dan kapan saja melalui komputer maupun smartphone, selama terdapat koneksi internet sehingga dapat mempermudah dalam proses pengelolaan PBB.

This paper proposes to identify the variation of accessibility to healthcare facilities based on vulnerability assessments of floods by using open source data. The open source data comprises Open Street Map (OSM), world population, and statistical data. The accessibility analysis is more focused on vulnerable populations that might be affected by floods. Therefore, a vulnerability assessment is conducted beforehand to identify the location where the vulnerable population is located. A before and after scenario of floods is applied to evaluate the changes of healthcare accessibility. A GIS Network Analyst is chosen as the accessibility analysis tool. The results indicate that the most vulnerable population lives in the Asemrowo district. The service area analysis showed that 94% of the West of Surabaya was well-serviced in the before scenario. Otherwise, the decrement of service area occurs at the city center in the after scenario. Thus, the disaster manager can understand which vulnerable area is to be more prioritized in the evacuation process.

Indonesia's agricultural sector is still faced with a variety of problems, especially with regard to the low interest of youth to work in the agricultural sector. Total population aged 15 years and over who worked in the field of business in agriculture, plantation, forestry, and hunting in February 2013 amounted to 3,642,008 people, or 19.61% of the entire working population. This value certainly is not comparable if we see that our country is an agricultural country where agriculture is a major sector in Indonesia. In fact, to achieve better agricultural conditions required the participation of the younger generation as the successor to the farmer. The process of succession in agribusiness is very important to note. The purpose of this study to analyze the process of succession in agribusiness chili in Taraju, see the changes that occurred after reviewing succession and empowerment-based entrepreneurship which is believed to support the success of the process of succession in the agri-horticulture. This study will be conducted in the District. Taraju, Kab.Tasikmalaya using qualitative design and engineering case studies. Soft Systems Approach Methodhology (SSM) will be used to design an appropriate model. The results showed that the succession managed to farmers with large-scale enterprises because generally they have planned succession process, but on a small scale farmers they do not prepare the succession process. Agribusiness chili after a succession of changes to the packaging and marketing. Empowerment needs to be given to the first generation to be able to design a succession process as early as possible, while at empowering the next generation should be given to improving the business life, as well as generate interest in youth to businesses in the agricultural sector.

Jembatan Suramadu merupakan jembatan terpanjang di Indonesia yang melintasi Selat Madura untuk menghubungkan Pulau Jawa (di Kota Surabaya) dan Pulau Madura (di Bangkalan), Indonesia. Pengamatan deformasi dilakukan untuk memberikan informasi geometrik dari benda terdeformasi. Fotogrametri jarak dekat digunakan untuk pengamatan deformasi karena kelebihannya dalam hal efisiensi biaya serta ukuran dan jangkauan objek yang diamati. Proses kalibrasi kamera dan ortorektifikasi (pembuatan foto tegak) dilakukan untuk mereduksi pergeseran film akibat ketidakstabilan parameter orientas pada kamera dijital non metrik format kecil. Hasil dari proses ortorektifikasi berupa mosaik ortofoto dengan sistem koordinat 2 dimensi dan DEM. Pengamatan deformasi menggunakan proses ortorektifikasi sisi Gresik jembatan Suramadu pada tanggal 19 Maret 2015 dan 7 Mei 2015 menunjukkan bahwa di bentang 1 (antara Abutment Surabaya dan pilar 1, deformasi pada sumbu XY berkisar antara 1 – 16 mm dan pada sumbu Z berkisar antara 0 – 35 mm. Dan di bentang 100 (antara pilar 99 dan 100), deformasi pada sumbu XY berkisar antara 11 – 55 mm dan pada sumbu Z berkisar antara 6 – 37 mm. Uji validasi koordinat mosaik ortofoto terhadap koordinat pengukuran terestris menunjukkan bahwa koordinat mosaik ortofoto di arah Surabaya tidak memiliki nilai yang signifikan sedangkan di arah Madura memiliki nilai yang signifikan terhadap koordinat hasil pengukuran terestris. Terdapat beberapa saran untuk penelitian berikutnya. Pertama, melakukan pengamatan lebih dari 2 kala. Kedua, menggunakan GCP yang memiliki tanda silang. Ketiga, melakukan proses kalibrasi bundle adjustment self calibration dengan menggunakan titik kontrol pada jembatan dan keempat adalah melakukan percobaan lebih dari 1 kali dalam proses ortorektifikasi.

Seiring dengan perkembangan pertumbuhan pembangunan dari yang awalnya secara horizontal menuju ke pembangunan secara vertikal, mengakibatkan munculnya banyak gedung – gedung baru yang memiliki ketinggian yang beragam. Hal ini bisa menjadi masalah jika keberadaannya berada pada area sekitar Bandara. Karena gedung tersebut dapat menjadi halangan pesawat terbang dalam melakukan pendaratan maupun lepas landas.Oleh karena itu dibutuhkan batas-batas ketinggian yang diperbolehkan dalam melakukan pembangunan secara vertikal. Di Indonesia batas-batas tersebut dikenal dengan Kawasan Keselamatan Operasi Penerbangan (KKOP) yang ada pada setiap bandara di indonesia Dalam penelitian ini Masjid Ar-Ridlo dijadikan sebagai studi kasus penelitian. Penelitian ini akan menghasilkan data ketinggian dari masjid tersebut dengan mempertimbangkan factor perbedaan permukaan tanah.

Pemanfaatan lahan di kawasan pesisir menjadi salah satu penyebab utama terjadinya permasalahan pada kawasan pesisir yang mempengaruhi penyimpangan tata guna lahan di suatu kawasan. Untuk mengurangi penyimpangan tata guna lahan dibutuhkan analisis mengenai kesesuaian tutupan lahan dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh dan dengan dukungan analisis Sistem Informasi Geografis (SIG) yang digunakan fungsi overlay dan buffering.Lokasi penelitian ini terdiri dari empat kecamatan yaitu Kecamatan Asemrowo, Kecamatan Krembangan, Kecamatan Pabean Cantikan, dan Kecamatan Semampir dimana wilayah tersebut akan dianalisis kesesuaian tutupan lahan berdasarkan lahan tambak, konservasi, dan permukiman. Pada penelitian ini menentukan tutupan lahan berdasarkan kategori sesuai (S1), Sesuai bersyarat (S2), dan tidak sesuai (N1). Data citra yang digunakan untuk menentukan tutupan lahan pada penelitian ini adalah citra Worldview-2 tahun 2013, dan metode klasifikasi yang digunakan pada proses pengolahan citra ini adalah klasifikasi berbasis objek. Pada analisa kesesuaian tutupan lahan dilakukan proses analisa kesesuaian dengan menggunakan fungsi analisis Sistem Informasi Geografis menggunakan metode overlay dan buffering. Berdasarkan hasil tutupan lahan yang didapatkan dengan menggunakan klasifikasi berbasisis objek didapatkan 7 kelas yaitu Permukiman 617,453 Ha, Industri dan pergudangan 544,962 Ha, RTH 401,066 Ha, Lahan kosong 64,488 Ha, Tambak dan rawa 299,690 Ha, Sungai 97,692 Ha, dan Jalan dan parkiran 121,083 Ha. Hasil uji klasifikasi pada interpretasi digital dengan menggunakan metode berbasis objek dan interpretasi manual secara berturut-turut adalah 91,836%, dan 95,918%

Pelabuhan Tanjung Perak merupakan salah satu pelabuhan pintu gerbang di Indonesia, yang menjadi pusat kolektor dan distributor barang ke Kawasan Timur Indonesia, khususnya untuk Propinsi Jawa Timur. Karena letaknya yang strategis dan didukung oleh daerah hinterland Jawa Timur yang potensial maka Pelabuhan Tanjung Perak juga merupakan pusat pelayaran interinsulair Kawasan Timur Indonesia. Pada penelitian ini akan dilakukan pembuatan sistem informasi geografis berbasis Web mengenai sarana dan prasarana Pelabuhan Tanjung Perak dengan menggunakan Citra Resolusi Tinggi Worldview-2, Peta Kawasan Pelabuhan Tanjung Perak 2012 dan basis data Sarana dan Prasarana Pelabuhan meliputi Terminal Penumpang Darat, Terminal Penumpang Laut, Gudang, Lapangan Penumpukan, Pasar, Perkantoran, Lapangan Parkir. Sedangkan fokus sarana dan prasarana yang digunakan adalah Gudang, Lapangan Penumpukan, dan Terminal Penumpang yang meliputi area Terminal Jamrud, Mirah, Berlian dan Kalimas. Hasil penelitian ini menunjukkan perbandingan perubahan sarana dan prasarana di Kawasan Pelabuhan Tanjung Perak mengalami perubahan yang signifikan pada area gudang, lapangan penumpukan, dan terminal penumpang tahun 2012-2013. Dimana terdapat penambahan luasan gudang sebesar 67,610 %, Kemudian terdapat penambahan pada lapangan penumpukan sebesar 80,075%. Dan pada terminal penumpang terdapat penambahan sebesar 24,637 % dan pengurangan sebesar 35,795 %.

Indonesia merupakan negeri yang besar baik dari segi luas wilayah, jumlah penduduk, sumberdaya alam dan budaya. Untuk membangun negeri Indonesia yang besar dan strategis tersebut, diperlukan perencanaan yang didukung data dan informasi spasial yang lengkap, up to date, andal serta dapat dipertanggungjawabkan. Undang-Undang Informasi Geospasial (UU IG) bertujuan untuk menjamin ketersediaan dan akses IG yang dapat dipertanggungjawabkan serta mewujudkan kebergunaan dan keberhasilgunaan IG melalui kerjasama, koordinasi, integrasi, dan sinkronisasi. UU ini mendorong penggunaan IG dalam pemerintahan dan kehidupan bermasyarakat dengan menggunakan referensi tunggal (single reference) yang mencakup Informasi Geospasial Dasar (IGD) dan Informasi Geospasial Tematik (IGT). Pemetaan partsipatif adalah publik bersama-sama atau terlibat dalam proses pengumpulan data dan analisis terkait problem dan isu di sekitar mereka melalui identifikasi dan penggambaran fitur geospasial dengan menggunakan piranti dan teknologi pemetaan. Pemetaan partisipatif semakin memberi ruang yang lebar terhadap komunikasi dua arah antara pemerintah dan masyarakat, dan juga antarpemangku kepentingan pada daerah pengembangan. Pemetaan partisipatif adalah pemetaan yang dilakukan oleh kelompok masyarakat mengenai tempat / wilayah di mana mereka hidup. Karena masyarakat yang hidup dan bekerja di tempat itulah yang memiliki pengetahuan mendalam mengenai wilayahnya. Jadi, hanya mereka yang bisa membuat peta secara lengkap dan akurat mengenai sejarah, tata guna lahan, pandangan hidup, dan harapan masa depan. Manfaat pemetaan partisipatif bagi masyarakat adalah untuk meningkatkan kesadaran seluruh anggota masyarakat mengenai hak-hak mereka atas tanah dan sumber daya alam.Peta bisa digunakan sebagai media negosiasi dengan pihak lain, karena dengan peta tersebut menjadi jelaslah bagaimana wilayah itu dimanfaatkan oleh masyarakat dan siapa saja yang berhak atas wilayah itu.Proses pemetaan partisipatif menumbuhkan semangat untuk menggali pengetahuan lokal, sejarah asal-usul, sistem kelembagaan setempat, pranata hukum setempat, identifikasi sumber daya alam yang dimiliki, dan sebagainya. Tujuan dalam kegiatan pengabdian masyarakat di Desa Selotapak, Mojokerto ini adalah sebagai pembuatan peta partisipatif Desa Selotapak, Mojokerto yang dijadikan sebagai dasar penataan ruang berdasarkan potensi yang ada. Masyarakat Desa Selotapak, Mojokerto dapat berperan serta dalam proses perencanaan, pemanfaatan, dan pengendalian pemanfaatan ruang wilayah desanya berdasarkan potensi yang ada.

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghitung nilai indeks vegetasi serta mencari indeks vegetasi yang paling baik dalam rangka pembuatan peta kerapatan vegetasi hutan gambut Kabupaten Katingan dan Kabupaten Pulang Pisau,Kalimantan Tengah. Peta tersebut berguna untuk mengidentifikasi vegetasi hutan gambut.Metode indeks vegetasi yang digunakan adalah NDVI, RDVI, dan MSR dengan menggunakan panjang gelombang ( 750,705) dan ( 800,670 ) yang dikorelasikan dengan data prosentase crown cover. Selanjutnya perhitungan algoritma dengan koefisien korelasi terbaik yang akan digunakan untuk menghasilkan peta persebaran crown cover. Lokasi penelitian adalah kawasan hutan gambut Kalimantan Tengah yang terletak di koordinat ( 1º56’29.68”LS, 113º27’27.86”BT ) – ( 1º47’58.88”LS, 113º38’3.29”BT ) pada test site 1 di Kabupaten Katingan dan ( 2º26’3.39”LS, 113º51’13.42”BT ) – ( 2º14’13.55”LS, 114º7’38.41”BT ) pada test site 2 di Kabupaten Pulang Pisau. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa citra Airborne Hyperspectral Hymap mampu digunakan dalam menghasilkan data indeks vegetasi dengan algoritma NDVI, RDVI, dan MSR. Nilai koefisien determinasi tertinggi 0,821 yaitu dengan indeks vegetasi NDVI pada panjang gelombang ( 750,705 ) kerapatan crown cover yang dihasilkan menjadi 6 kelas yaitu sangat rapat ( 85-100%), rapat ( 70-84% ), sedang ( 50-69% ), rendah ( 30-49% ), jarang ( 10-29% ), sangat jarang ( 1-9% ). Kecuali NDVI pada panjang gelombang ( 800,670 ), crown cover dapat memiliki efek yang besar pada indeks vegetasi yang diikuti dengan besarnya koefisien determinasi yaitu MSR( 750,700 ) = 0.798, RDVI( 750,705)= 0.541, RDVI( 800,670 )= 0.678, NDVI( 800,670 ) = 0.305, NDVI( 750,705 )= 0.821.Hasil klasifikasi dari Peta Kerapatan Vegetasi digunakan untuk analisa kesesuaian terhadap UU RKTN 2011 – 2030, yang hasilnya adalah pada test site 1 terdapat 0.002% dari vegetasi yang termasuk dalam kawasan hutan alam dan lahan gambut, 0.067% termasuk dalam kawasan pengusahaan skala kecil, dan 2.883% termasuk dalam kawasan perusahaan skala besar (HA/HT). Namun pada test site 2 84% vegetasi termasuk pada kawasan konservasi dan sisanya tidak termasuk dalam kawasan arahan kebijakan.

Lingkungan merupakan suatu hal yang bersifat dinamis dan dapat berubah sewaktu – waktu.Sehingga dibutuhkan metode yang cepat dan akurat dalam meng-update data spasial untuk memonitoring perubahan lingkungan tersebut.Penelitian ini menggunakan teknologi penginderaan jauh. Data penginderaan jauh yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra satelit WorldView 2 tahun 2012 dan Peta Garis Surabaya skala 1:5000 tahun 2002 hasil pemotretan foto udara. Daerah yang digunakan dalam penelitian ini adalah Kecamatan Pakal, Kota Surabaya.Dalam pengolahan citra WorldView 2 didapatkan hasil identifikasi tutupan lahan di wilayah Kecamatan Pakal, Kota Surabaya yang didominasi oleh kelas tutupan lahan tambak, yakni seluas 756,476 Ha (40,62%),dan kelas tutupan lahan terendah adalah kelas tutupan lahan waduk, yakni seluas 3,556 Ha (0,17%).Dilakukan analisa perubahan tutupan lahan dari tahun 2002 hingga 2012.Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini menunjukkan terjadinya perubahan luas yang paling signifikan di wilayah Kecamatan Pakal adalah meningkatnya kelas tutupan lahan permukiman, yakni sebesar 132,019 Ha (27,32%). Serta menurunnya kelas tutupan lahan pertanian, semak belukar, dan tambak, yaitu seluas 145,559 Ha (30,12%) pada kelas tutupan lahan pertanian, 60,628 Ha (12,55%) pada kelas tutupan lahan semak belukar, dan 35,441 Ha (7,33%) pada kelas tutupan lahan tambak.Hasil akhir dari penelitian ini adalah peta tutupan lahan tahun 2012 yang di-update menggunakan citra satelit WorldView 2 di wilayah Kecamatan Pakal, Kota Surabaya.

Padi merupakan salah satu tanaman budidaya yang terpenting karena merupakan makanan pokok bagi 90% penduduk Indonesia. Oleh sebab itu dibutuhkan analisa yang cepat dan akurat mengenai kesehatan tanaman padi. Dalam Penelitian ini NDVI atau Normalized Difference Vegetation Index merupakan metode yang digunakan dalam membandingkan tingkat kehijauan vegetasi yang berasal dari citra ASTER. Dari nilai NDVI tersebut dapat diketahui klasifikasi kesehatan tanaman padi. Dalam penelitian ini klasifikasi kesehatan tanaman padi dibagi menjadi 4 kelas. Kesehatan sangat baik terdapat pada rentang nilai NDVI 0.721-0.92, untuk kesehatan baik rentang nilai NDVI antara 0.421-0.72, dan nilai NDVI kesehatan normal terdapat pada rentang 0.221-0.42, sedangkan kesehatan buruk nilai NDVI 0.11-0.22. Selain itu juga menggunakan data Field Spectrometer sebanyak 14 titik sebagai data lapangan yang digunakan untuk proses validasi. Validasi ini mempunyai koefisien korelasi (R) sebesar 0.829. Sehingga dapat dikatakan antara nilai hasil prediksi dan hasil pengukuran lapangan berkolerasi sebesar 82,9 %. Dengan data citra ASTER juga dihasilkan pustaka spektral dan peta kesehatan tanaman padi, dalam pustaka spektral semakin sehat tanaman nilai Digital Number pada band 2 semakin kecil. Sedangkan band 3 banyak dipantulkan atau tidak digunakan sehingga nilai Digital Number pada tanaman padi yang semakin sehat, nilainya semakin tinggi. Sedangkan dalam peta kesehatan tanaman padi klasifikasi kesehatan buruk luas areanya 3.949.560 Ha. Pada klasifikasi kesehatan normal luas areanya 14.877.315 Ha. Sedangkan pada klasifikasi kesehatan baik luas areanya 9.846.833 Ha dan pada klasifikasi kesehatan sangat baik luas areanya 8.922.892.

InSAR merupakan alat yang kuat untuk pengukuran deformasi di permukaan tanah dengan ketelitian sub-sentimeter. InSAR menggabungkan dua buah citra SAR untuk menghasilkan citra interferogram. Citra interferogram inilah yang digunakan untuk melakukan pemantauan pergerakan tanah. Mentawai adalah salah satu wilayah di Indonesia yang terletak di cincin api dunia. Berdasarkan struktur tektonik, gempa Mentawai yang terjadi pada tanggal 25 Oktober 2010 terjadi sebagai akibat dari lempeng Indo-Australia bergerak ke arah utara-timur laut dengan lempeng Sunda dengan kecepatan 57-69 mm / tahun. Penelitian deformasi di daerah rawan gempa menggunakan sepasang ALOS PALSAR pada tanggal 29 September 2010 dan 14 November 2010. Sebagai model elevasi eksternal digunakan DEM SRTM3 90 m. Metode yang digunakan adalah two-pass differential interferometry synthetic aperture radar (DInSAR). Hasil pengolahan metode DInSAR menunjukkan pergeseran antara -20 cm sampai 20 cm. Berdasarkan hasil pengolahan SAR untuk mengetahui akurasi deformasi dilakukan validasi dengan data GPS kontinyu SuGAr (SuGAr Network). SuGAr Network adalah jaringan stasiun GPS di sepanjang batas lempeng Sumatera. SuGAr Network yang digunakan untuk validasi data SAR adalah stasiun MKMK, BSAT, PRKB dan BSAT. Pergeseran di setiap stasiun GPS menuju zona subduksi trench Sumatera dengan nilai pergeseran yang relatif besar, yaitu 7,268 cm, 4,352 cm dan 5,576 cm di stasiun pengamatan GPS BSAT, PRKB dan SLBU. Hasil metode DInSAR dengan data GPS kontinyu SuGAr memiliki residu rata-rata 0,947 cm. Berdasarkan hasil pengolahan data GPS, dapat disimpulkan terjadi penurunan tanah di setiap stasiun GPS dengan arah pergerakan ke barat daya.

Fotogrametri adalah sebuah proses untuk memperoleh informasi metris mengenai sebuah objek melalui pengukuran yang dibuat pada hasil foto baik dari udara maupun dari permukaan tanah. Interpretasi foto didefinisikan sebagai ekstraksi dari informasi kualitatif mengenai foto udara dari sebuah objek oleh analisis visual manusia dan evaluasi fotografi (Edward dan James 2004). Dalam disiplin ilmu fotogrametri dipelajari berbagai metode untuk mengklasifikasikan dan menginterpretasi foto udara dengan berbagai metode. Pengolahan data dilakukan dengan pengambilan gambar objek menggunakan kamera non metric, pengukuran menggunakan Electronic Total Station (ETS) dan roll meter yang kemudian dilakukan kalibrasi kamera menggunakan Sotware Photomodeler Scanner untuk mendapatkan parameter internal kamera. Kemudian melakukukan penandaan titik pada foto sampai akhirnya pembentukan objek 3 dimensi dan volume objek. Selanjutnya melakukan perbandingan dengan hasil pengolahan data thacymetri. Hasil penetilian ini menunjukkan bahwa data foto pada fotogrametri jarak dekat belum bisa dijadikan acuan dalam proses pembentukan 3 dimensi maupun perhitungan volumenya. Perkiraan volume pada objek lemari menggunakan metode fotogrametri jarak dekat adalah 0,903 m3 dan dengan menggunakan rol meter adalah 0,192 m3. Sementata itu, volume objek gundukan berumput menggunakan metode thacymetri adalah 162,164987 m3 dan luas adalah 30 m2.

Klorofil merupakan pigmen yang paling penting dalam proses fotosintesis. Tanaman sehat yang mampu tumbuh maksimum umumnya memiliki jumlah klorofil yang lebih besar daripada tanaman yang tidak sehat. Dalam Estimasi kandungan klorofil tanaman padi dengan airborne hyperspectral dibutuhkan algoritma khusus untuk mendaaptkan akurasi yang baik. Objek dari penelitian ini mengembangkan reflektan in situ menjadi model algoritma estimasi kandungan klorofil tanaman padi untuk airborne hyperspectral. Dalam penelitian ini beberapa indeks vegetasi seperti normalized difference vegetation index (NDVI), modified simple ratio (MSR) , modified/transformed chlorophyll absorption ratio index (MCARI, TCARI) dan bentuk integrasi (MCARI/OSAVI and TCARI/OSAVI) digunakan untuk membentuk model estimasi dengan metode regresi linear. Selain itu juga digunakan Blue/Green/Yellow/Red Edge Absorption Clhorophyll Index. Dari proses regresi di dapatkan tiga ground model yang mempunyai korelasi kuat (R2≥0.5) terhadap klorofil tanaman padi. Ketiga model tersebut yaitu MSR (705,750) dengan R2 sebesar 0.51, TCARI/OSAVI (705, 750) dengan R2 sebesar 0.52 dan REACL 2 dengan R2 sebesar 0.57. Dari ketiga tersebut dipilih groun model terbaik REACL 2 untuk di upscalling ke model algoritma airborne hyperspectral. Pembentukan algoritma dengan data airborne hyperspectral sensor Hymap dan REACL 2 menghasilkan model algoritma ( Klorofil (SPAD unit) = 3.031((B22-B18)/(B18-B13)) + 31.596) dengan R2 sebesar 0.78

Digital Elevation Model (DEM) atau Model Ketinggian Dijital merupakan suatu model yang merepresentasikan topografi suatu permukaan. Salah satu sumber data yang digunakan untuk membuat model ketinggian dijital ini adalah menggunakan sebaran titik-titik yang memuat informasi koordinat tiga dimensi yaitu x, y, dan z di permukaan bumi. Pengambilan data sebaran titik ini dapat dilakukan melalui foto udara stereo yaitu foto udara yang saling bertampalan sehingga memberikan efek tiga dimensi yang kemudian dapat diambil informasinya. Proses yang dilakukan untuk membuat sebaran titik ini kemudian disebut stereoplotting yaitu ekstraksi data secara stereoskopis. Sebaran titik-titik yang kemudian disebut dengan mass point ini kemudian diinterpolasi menggunakan metode TIN, IDW, dan Kriging sehingga dapat diketahui perbedaan model DEM dari masing-masing metode yang diproses menggunakan sumber data yang sama. Dari hasil interpolasi tersebut selanjutnya dilakukan analisa hasil dari elevasi setelah dilakukan interpolasi sehingga diketahui presentasenya. Metode TIN dan IDW memiliki kemiripan dengan memberikan presentasi yang hampir sama pada tiap-tiap kelas ketinggian, sedangkan metode Kriging lebih menampilkan hasil korelasi dari titik-titik dengan radius tertentu sehingga permukaannya tidak ada yang terlalu tinggi ataupun terlalu rendah. Elevasi terkecil dan terbesar terdapat pada metode TIN yaitu sebesar 58,674 meter dan 107, 638 meter. Sementara itu, presentase persebaran ketinggian diklasifikasikan dalam 11 kelas dengan masing-masing intervalnya 5 meter. Persebaran terbesar terdapat pada range 72 – 77 meter. Dari hasil pembuatan DEM kemudian dibuat RMSE nya dengan membandingkan antara elevasi pada metode TIN, IDW, dan Kriging dengan DEM dari TerraSAR-X. Nilai yang memenuhi standar perhitungan RMSE adalah TIN dan IDW karena kurang dari sama dengan 1 meter sesuai standar RMSE dari ASPRS. Pembuatan DEM paling baik adalah menggunakan metode TIN karena memiliki RMSE terkecil yaitu 0,477 meter.

Bidang teknik sering membutuhkan penentuan volume, bahkan penentuan volume juga berpengaruh dalam bidang lain seperti bidang perekonomian serta digunakan dalam berbagai riset. Penentuan volume dalam geodesi dibantu alat ukur yang teknologinya terus berkembang. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui hasil penentuan volume dari dua alat ukur dengan teknologi berbeda, Total Station (TS) dan Terrestrial Laser Scanner (TLS) sebagai teknologi terbaru. Kemudian dilakukan uji ketelitian dari hasil tersebut serta beberapa analisa pada setiap proses sebelum nilai volume didapatkan. Dalam penelitian ini dilakukan penentuan volume dengan TS dan TLS pada obyek berbentuk beraturan (kontainer) sebagai obyek 1 dan tidak beraturan (bukit kapur) sebagai obyek 2. Pengukuran volume menggunakan dua metode pengukuran, yakni tachymetri untuk alat ukur TS dan Terrestrial Laser Scanning untuk alat ukur TLS. Analisa dilakukan dengan uji ketelitian koordinat Independent Check Point (ICP) dan hasil volume dari Terrestrial Laser Scanner dengan acuan hasil dari Total Station sebagai teknologi terdahulu. Berdasarkan uji statistik t-student kepercayaan 90% yang telah dilakukan pada ICP obyek 1 sumbu X semua koordinat diterima, sedangkan sumbu Y dan Z terdapat masing-masing 2 koordinat yang ditolak. Pada ICP obyek 2, pada sumbu X dan Z terdapat masing-masing koordinat yang ditolak, sedangkan untuk sumbu Y terdapat 2 koordinat yang ditolak. Terdapat 8 sampel yang ditolak dari 36 sampel atau 77.78% sampel uji diterima. Berdasarkan uji statistik t-student yang telah dilakukan pada volume, semua nilai volume diterima. Dari hasil analisa terlihat bahwa tidak ada perbedaan yang cukup berarti/signifikan antara kedua alat ukur dalam hal ketelitian koordinat ICP maupun volume.

Fotogrametri Jarak Dekat (Close Range Photogrammetry) adalah teknik fotogrametri dengan menggunakan prinsip kesegarisan atau kolinearitas, namun dalam pengambilan data dilakukan pada jarak dekat yakni 100 mm sampai dengan 300 m. Seiring perkembangan Perkembangan teknologi era digital semakin memudahkan manusia dalam menyelesaikan masalah. Perhitungan CRP dapat digunakan dengan metode image matching, Image matching ini memiliki kegunaan antara lain : melakukan proses orientasi relatif, pembentukan 3D model, pembentukan DEM (Digital Elevation Model), serta pembuatan ortofoto. Dalam penelitian ini melakukan visualisasi 3D model objek dengan memanfaatkan teknologi komputer dalam melakukan pengukuran 3D Teknik Fotogrametri jarak dekat pada objek kontainer (beraturan). Bentuk objek tersebut memiliki ukuran kecil sehingga pengukuran GCP (Ground Control Point menggunakan alat pita ukur. Visualisasi 3D Objek dapat dibentuk dari point cloud dan data DEM (Digital Elevation Model). Kalibrasi dikalukan dengan dua cara yaitu kalibrasi secara otomatis (image maching) pada objek grid dan kalibrasi analitik (manual) pada objek kontainer. Hasil kedua kalibrasi dapat dilihat bahwa nilai panjang fokus memiliki perbedaan yang relatif kecil sebesar 0,142 mm. Nilai koordinat pusat kamera memiliki perbedaan selisih sebesar 0,503 mm untuk sumbu x dan 0,117 mm untuk sumbu y. Selisih nilai K1, K2, dan K3 pada kedua kalibrasi sebesar 0,0000169; 0,000 dan 0,000. Sedangkan nilai koefisien P1 dan P1 memiliki selisih sebesar 0,000498 ; 0,000. Perbedaan nilai kalibrasi kamera diatas dapat dipengaruhi oleh kondisi objek kalibrasi. Dan ketelitian koordinat 3D objek kalibrasi otomatis lebih akurat terhadap koordinat ICP pita ukur, yaitu 80% kordinat X, Y, dan Z dapat diterima, sedangkan hasil koordinat 3D model kalibrasi analitik yaitu 60 % titik koordinat Y dapat diterima dan 80% titik koordinat X dan Z dapat diterima.