Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL ITENAS REKAYASA REKA GEOMATIKA Indonesian Journal of Geospatial Journal of Mathematical and Fundamental Sciences
Dewi Kania Sari
Jurusan Teknik Geodesi - FTSP, Institut Teknologi Nasional (Itenas) Bandung
Astronomy Chemistry Earth & Planetary Sciences Education Mathematics Physics

Published : 9 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 9 Documents
Search

 1 
Pemanfaatan Citra Landsat 8 OLI untuk Identifikasi Lahan Pertanian Tercemar Limah B3 dengan Metode Analisis Spektral Campuran Indrajid, Ganny; Sari, Dewi Kania
Indonesian Journal of Geospatial Vol 5, No 2 (2018)
Publisher : Indonesian Journal of Geospatial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (434.264 KB)

Abstract

Karawang merupakan kota dengan lahan pertanian mencapai 94.311Ha. Daerah pertanian pada kawasan Karawang ini terletak di sekitar wilayahindustri. Sehingga lahan pertanian di Karawang memiliki potensi untuk tercemarlimbah B3. Maka dari itu, perlu adanya penelitian tentang identifikasi lahanpertanian tercemar limbah B3 agar dapat dilakukan pencegahan lebih lanjut.Pada penelitian ini, diperlukan metode yang cepat dan efisien dalam identifikasilahan pertanian yang luas. Metode pengindraan jauh memiliki kemampuan untukmengidentifikasi lahan pertanian tercemar limbah B3 dengan cepat dan arealyang luas. Pada penelitian ini digunakan citra Landsat 8 OLI, serta datapengamatan lapangan dengan alat spektrometer. Teknologi pengindraan jauhyang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Analisis Spektral Campuran(ASC). ASC adalah suatu metode analisis yang menggunakan kombinasialgoritma tertentu dengan menggunakan nilai dari endmember pada spectrallibrary. Hal tersebut dilakukan untuk mengindentifikasi suatu objek yangdiidikasikan memiliki piksel campuran. Daerah studi pada penelitian ini adalahlahan pertanian pada Kecamatan Telukjambe Kabupaten Karawang, Jawa Barat.Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sebesar 7.,4 ha atau 0.,44% lahanpertanian di Kecamatan Telukjambe tercemar limbah.
Estimasi Produktivitas Padi Sawah Berbasis Kalender Tanam Heterogen Menggunakan Teknologi Pengindraan Jauh Sari, Dewi Kania; Ismullah, Ishak Hanafiah; Sulasdi, Widyo Nugroho; Harto, Agung Budi
JURNAL ITENAS REKAYASA Vol 14, No 3 (2010)
Publisher : Jurnal ITENAS Rekayasa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1587.197 KB)

Abstract

ABSTRAKPengindraan jauh yang dikombinasikan dengan model-model produksi tanaman merupakan sarana yang ampuh untuk mengestimasi produktivitas hasil tanaman pada berbagai skala spasial. Makalah ini menyajikan metode baru untuk mengestimasi produktivitas hasil tanaman padi sawah berbasis kalender tanam heterogen. Metode ini dibangun berdasarkan sintesis antara model estimasi produktivitas hasil tanaman dengan model deteksi fenologi padi sawah. Model yang dikembangkan diimplementasikan di wilayah Pantura Jawa Barat untuk padi sawah musim kemarau tahun 2004 dengan menggunakan data MODIS. Validasi dengan menggunakan data statistik dari Dinas Pertanian Kabupaten memberikan rata-rata kuadrat simpangan (RMSD) sebesar ± 0,974 ton/ha untuk perbandingan pada tingkat kecamatan dan ± 0,548 ton/ha untuk perbandingan pada tingkat kabupaten. Meskipun data MODIS dengan resolusi 1 km × 1 km terlalu kasar untuk mengestimasi produktivitas hasil tanaman pada skala lokal, namun cukup memadai untuk mengkaji variabilitas spasial produktivitas padi sawah pada area yang luas yang mencakup beberapa skema irigasi atau DAS.Kata Kunci: produktivitas, biomassa, padi sawah, model SEBAL, fenologi, MODIS. ABSTRACTThe combination of remote sensing and crop production models is a powerful tool to estimate crop yield at various spatial scale. This paper presents a new method for estimating the lowland rice yield based on heterogeneous cropping calendar. The method was developed by synthesizing a crop yield estimation model with a lowland rice phenology detection model. The developed method has been implemented in the northern part of West Java Province, known as Pantura Jawa Barat region, by using MODIS data. The validation using rice yield statistics data of District Office of Agriculture revealed a root mean square deviation (RMSD) of ± 0.974 ton/ha and ± 0.548 ton/ha for subdistrict and district level comparisons, respectively. MODIS measurements with 1 km × 1 km are too coarse to estimate crop yield on a local scale, but they are suitable to assess spatial variabilities rice yield over irrigation schemes and river basins.Keywords: crop yield, biomass, lowland rice, SEBAL model, phenology, MODIS. 
Pemodelan Harga Tanah Perkotaan Menggunakan Metode Geostatistika (Daerah Studi: Kota Bandung) Sari, Dewi Kania; Nugroho, Hary; Hendriawaty, Susy; Ginting, Masyitah
JURNAL ITENAS REKAYASA Vol 14, No 2 (2010)
Publisher : Jurnal ITENAS Rekayasa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (589.901 KB)

Abstract

ABSTRAKTanah merupakan salah satu sumber daya yang mempunyai peranan strategis dalam pembangunan perkotaan. Informasi harga tanah diperlukan dalam pengelolaan tanah perkotaan. Distribusi spasial harga tanah dapat diperoleh pemodelan spasial. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pemodelan harga tanah perkotaan menggunakan pendekatan geostatistik, dengan daerah studi Kota Bandung. Metode yang digunakan untuk memprediksi harga tanah adalah metode ordinary kriging. Adapun model semivariogram yang digunakan adalah model sferikal dan eksponensial, dengan pendekatan isotrofis dan anisotrofis. Data sampel yang digunakan merupakan harga pasar pada tahun 2007-2008, yang berjumlah 485 buah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model semivariogram sferikal memberikan ketelitian yang lebih baik dibandingkan model eksponensial. Ketelitian hasil prediksi harga tanah dipengaruhi oleh jumlah dan sebaran data sampel. Distribusi spasial harga tanah Kota Bandung memperlihatkan harga tanah tertinggi terletak di pusat kota, yaitu di sekitar Jl. Asia Afrika, Jl. Naripan, Jl. ABC, dan Jl. Braga. Menjauhi pusat kota secara umum harga tanah menurun dan mencapai nilai terendah di daerah pinggiran kota. Laju kenaikan harga tanah tidak sama ke semua arah di wilayah Kota Bandung. ABSTRACTAs one of resource factors, land plays a strategic role in urban development. Land price information is needed in urban land management. Spatial distribution of land price can be obtained through spatial modelling. This research aims to examine the use of geostatistical approach in modelling urban land price, with Bandung municipality as the study area. We used ordinary kriging method to predict land price. The semivariogram models used in this research were spherical and exponential models, developed in isotropic and anisotropic approaches. We used 485 samples of market land price data in 2007-2008. Research results showed that spherical semivariogram models gave better accuracy than exponential models. Prediction errors were affected by the amount and distribution of sample data. The spatial distribution of land price of Kota Bandung showed the highest land price occurred in Bandung downtown area, that is, around Jalan Asia Afrika, Jalan Naripan, Jalan ABC, and Jalan Braga. The land price decreased with the increasement of the distance from the downtown area and attained the lowest value in urban fringe areas. The rate of land price increasement did not similar to all directions in Bandung area.
Pemodelan Permukaan Digital Data Magnetik Survei Geofisika Udara menggunakan Metode Geostatistika untuk Ekplorasi Mineral (Daerah Studi: Wilayah Komopa, Papua) Nugroho, Hary; Sari, Dewi Kania; Hernawati, Rika
REKA GEOMATIKA Vol 2017, No 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2078.726 KB) | DOI: 10.26760/jrg.v2017i2.1767

Abstract

ABSTRAKDalam interpretasi data, data hasil survei geofisika udara umumnya perlu diubah menjadi model permukaan digital atau digital terrain model (DTM). Hal ini sebagai langkah untuk memudahkan dalam memahami kondisi data secara keseluruhan. Untuk membuat DTM banyak metode yang dapat diterapkan. Salah satu di antaranya adalah dengan metode Geostatistika Kriging. Penerapan metode Geostatistika Kriging dapat menggunakan berbagai macam teknik di antaranya adalah teknik Simple Kriging dan Disjunctive Kriging. Dalam penelitian ini dilakukan pengolahan DTM untuk data magnetik dengan menggunakan kedua teknik ini dengan aproksimasi Gaussian Kernel dan Density Skew. Wilayah studi pada penelitian ini adalah wilayah Komopa, Kabupaten Painai, Provinsi Papua yang merupakan wilayah Kontrak Karya PT. Freeport Indonesia. Adapun data yang digunakan adalah data hasil survei geofisika udara yang dilakukan pada periode 1983-1984. Hasil pemodelan yang diperoleh dari kedua teknik tersebut selanjutnya dibandingkan dan diperoleh hasil bahwa teknik Disjunctive Kriging dengan aproksimasi Density Skew lebih baik daripada teknik Simple Kriging dengan aproksimasi Gaussian Kernels maupun Density Skew.Kata kunci: survei geofisika udara, magnetik, DTM, geostatistika, krigingABSTRACTIn data interpretation, airborne geophysical survey results generally need to be transformed into a digital terrain model (DTM). This is an effort to facilitate in understanding the condition of the whole of data. To make the DTM, many methods can be applied. One of them is Kriging geostatistical method. Application of Kriging geostatistical method can use various techniques such as Simple Kriging and Disjunctive Kriging technique. In this research DTM processing for magnetic data has been performed by using both of these techniques with Gaussian Kernel and Density Skew approximation. The study area in this study is the area of Komopa, Painai District, Papua Province which is the area of Work Contract of PT. Freeport Indonesia. The data used is the data of airborne geophysical survey conducted in the period 1983-1984. The modelling results from the two techniques were then compared and the results showed that the Disjunctive Kriging technique with Density Skew approximation is better than Simple Kriging techique with Gaussian Kernels and Density Skew approximation.Keywords: airborne geophysical survey, magnetic, DTM, geostatistics, kriging
Pemetaan Pola Tanam dan Kalender Tanam Padi Sawah menggunakan Teknik Pengindraan Jauh Hernawati, Rika; Harto, Agung Budi; Sari, Dewi Kania
REKA GEOMATIKA Vol 2017, No 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1149.85 KB) | DOI: 10.26760/rg.v2017i2.1768

Abstract

ABSTRAKPemantauan dan prakiraan hasil tanam padi sawah penting untuk dilakukan antara lain dalam rangka menjaga ketahanan pangan nasional. Saat ini, pemantauan pertumbuhan tanaman padi sawah dapat dilakukan dengan mengaplikasikan teknologi pengindraan jauh, antara lain dengan mendeteksi fenologi tanaman padi sawah yang terekam pada setiap piksel citra yang selanjutnya dapat digunakan untuk pemetaan pola tanam dan kalender tanam padi sawah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritma deteksi fenologi padi sawah dengan menggunakan indeks vegetasi Enhanced Vegetation Index (EVI) dan Land Surface Water Index (LSWI) berkala yang diturunkan dari data citra MODIS, dengan menerapkan proses penapisan Gaussian. Penerapan teknik penapisan Gaussian pada data indeks vegetasi tersebut diharapkan dapat meminimalisasi derau, sehingga akan meningkatkan ketelitian hasil pendeteksian fenologi tanaman padi sawah. Wilayah studi mencakup 3 Kabupaten di Provinsi Jawa Barat bagian utara, yaitu Kabupaten Subang, Kabupaten Karawang, dan Kabupaten Bekasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan penapisan Gaussian pada metode deteksi fenologi padi sawah berbasis indeks vegetasi EVI dan LSWI berkala telah dapat meningkatkan ketelitian hasil deteksi tanggal-tanggal fenologis padi sawah. Keakuratan hasil estimasi luas tanam dan luas panen padi sawah divalidasi menggunakan data statistik dari Dinas Pertanian Kabupaten.Kata Kunci: deteksi fenologi, EVI, LSWI, penapisan GaussianABSTRACTMonitoring and forecasting yields of paddy rice are important to do, in order to maintain national food security. The current paddy crop growth monitoring can be done by applying remote sensing technology by detecting paddy phenology to produce the date of planting and harvest dates, which were recorded at each pixel of the digital image of rice field and can then be used for cropping pattern and planting calendar mapping. This research aims to develop a detection algorithm phenology paddy using vegetation indices Enhanced Vegetation Index (EVI) and Land Surface Water Index (LSWI) periodic image data derived from MODIS, by applying a Gaussian filtering process. The application of Gaussian filtering techniques to the data of vegetation indeces, EVI and LSWI, are expected to minimize the noise, thereby increasing the precision of detection of paddy rice crop phenology. The study area covers three districts in the northern part of West Java Province, i.e. Subang, Karawang and Bekasi. The results showed that the application of Gaussian filtering on the detection method of paddy rice phenology based on multitemporal vegetation indices EVI and LSWI can improve the precision of the detection of paddy phenological dates. The accuracy of the estimation results of the planting and harvested area of paddy were validated using statistical data from the District Agricultural Office.Keywords: phenology detection, EVI, LSWI, Gaussian filtering
Pemanfaatan Citra Landsat 8 OLI untuk Identifikasi Lahan Pertanian Tercemar Limah B3 dengan Metode Analisis Spektral Campuran Ganny Indrajid; Dewi Kania Sari
Indonesian Journal of Geospatial Vol 7 No 2 (2018)
Publisher : Indonesian Journal of Geospatial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Karawang merupakan kota dengan lahan pertanian mencapai 94.311Ha. Daerah pertanian pada kawasan Karawang ini terletak di sekitar wilayahindustri. Sehingga lahan pertanian di Karawang memiliki potensi untuk tercemarlimbah B3. Maka dari itu, perlu adanya penelitian tentang identifikasi lahanpertanian tercemar limbah B3 agar dapat dilakukan pencegahan lebih lanjut.Pada penelitian ini, diperlukan metode yang cepat dan efisien dalam identifikasilahan pertanian yang luas. Metode pengindraan jauh memiliki kemampuan untukmengidentifikasi lahan pertanian tercemar limbah B3 dengan cepat dan arealyang luas. Pada penelitian ini digunakan citra Landsat 8 OLI, serta datapengamatan lapangan dengan alat spektrometer. Teknologi pengindraan jauhyang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Analisis Spektral Campuran(ASC). ASC adalah suatu metode analisis yang menggunakan kombinasialgoritma tertentu dengan menggunakan nilai dari endmember pada spectrallibrary. Hal tersebut dilakukan untuk mengindentifikasi suatu objek yangdiidikasikan memiliki piksel campuran. Daerah studi pada penelitian ini adalahlahan pertanian pada Kecamatan Telukjambe Kabupaten Karawang, Jawa Barat.Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sebesar 7.,4 ha atau 0.,44% lahanpertanian di Kecamatan Telukjambe tercemar limbah.
Pemetaan Pola Tanam dan Kalender Tanam Padi Sawah menggunakan Teknik Pengindraan Jauh Rika Hernawati; Agung Budi Harto; Dewi Kania Sari
REKA GEOMATIKA Vol 2017, No 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAKPemantauan dan prakiraan hasil tanam padi sawah penting untuk dilakukan antara lain dalam rangka menjaga ketahanan pangan nasional. Saat ini, pemantauan pertumbuhan tanaman padi sawah dapat dilakukan dengan mengaplikasikan teknologi pengindraan jauh, antara lain dengan mendeteksi fenologi tanaman padi sawah yang terekam pada setiap piksel citra yang selanjutnya dapat digunakan untuk pemetaan pola tanam dan kalender tanam padi sawah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritma deteksi fenologi padi sawah dengan menggunakan indeks vegetasi Enhanced Vegetation Index (EVI) dan Land Surface Water Index (LSWI) berkala yang diturunkan dari data citra MODIS, dengan menerapkan proses penapisan Gaussian. Penerapan teknik penapisan Gaussian pada data indeks vegetasi tersebut diharapkan dapat meminimalisasi derau, sehingga akan meningkatkan ketelitian hasil pendeteksian fenologi tanaman padi sawah. Wilayah studi mencakup 3 Kabupaten di Provinsi Jawa Barat bagian utara, yaitu Kabupaten Subang, Kabupaten Karawang, dan Kabupaten Bekasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan penapisan Gaussian pada metode deteksi fenologi padi sawah berbasis indeks vegetasi EVI dan LSWI berkala telah dapat meningkatkan ketelitian hasil deteksi tanggal-tanggal fenologis padi sawah. Keakuratan hasil estimasi luas tanam dan luas panen padi sawah divalidasi menggunakan data statistik dari Dinas Pertanian Kabupaten.Kata Kunci: deteksi fenologi, EVI, LSWI, penapisan GaussianABSTRACTMonitoring and forecasting yields of paddy rice are important to do, in order to maintain national food security. The current paddy crop growth monitoring can be done by applying remote sensing technology by detecting paddy phenology to produce the date of planting and harvest dates, which were recorded at each pixel of the digital image of rice field and can then be used for cropping pattern and planting calendar mapping. This research aims to develop a detection algorithm phenology paddy using vegetation indices Enhanced Vegetation Index (EVI) and Land Surface Water Index (LSWI) periodic image data derived from MODIS, by applying a Gaussian filtering process. The application of Gaussian filtering techniques to the data of vegetation indeces, EVI and LSWI, are expected to minimize the noise, thereby increasing the precision of detection of paddy rice crop phenology. The study area covers three districts in the northern part of West Java Province, i.e. Subang, Karawang and Bekasi. The results showed that the application of Gaussian filtering on the detection method of paddy rice phenology based on multitemporal vegetation indices EVI and LSWI can improve the precision of the detection of paddy phenological dates. The accuracy of the estimation results of the planting and harvested area of paddy were validated using statistical data from the District Agricultural Office.Keywords: phenology detection, EVI, LSWI, Gaussian filtering
Pemodelan Permukaan Digital Data Magnetik Survei Geofisika Udara menggunakan Metode Geostatistika untuk Ekplorasi Mineral (Daerah Studi: Wilayah Komopa, Papua) Hary Nugroho; Dewi Kania Sari; Rika Hernawati
REKA GEOMATIKA Vol 2017, No 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAKDalam interpretasi data, data hasil survei geofisika udara umumnya perlu diubah menjadi model permukaan digital atau digital terrain model (DTM). Hal ini sebagai langkah untuk memudahkan dalam memahami kondisi data secara keseluruhan. Untuk membuat DTM banyak metode yang dapat diterapkan. Salah satu di antaranya adalah dengan metode Geostatistika Kriging. Penerapan metode Geostatistika Kriging dapat menggunakan berbagai macam teknik di antaranya adalah teknik Simple Kriging dan Disjunctive Kriging. Dalam penelitian ini dilakukan pengolahan DTM untuk data magnetik dengan menggunakan kedua teknik ini dengan aproksimasi Gaussian Kernel dan Density Skew. Wilayah studi pada penelitian ini adalah wilayah Komopa, Kabupaten Painai, Provinsi Papua yang merupakan wilayah Kontrak Karya PT. Freeport Indonesia. Adapun data yang digunakan adalah data hasil survei geofisika udara yang dilakukan pada periode 1983-1984. Hasil pemodelan yang diperoleh dari kedua teknik tersebut selanjutnya dibandingkan dan diperoleh hasil bahwa teknik Disjunctive Kriging dengan aproksimasi Density Skew lebih baik daripada teknik Simple Kriging dengan aproksimasi Gaussian Kernels maupun Density Skew.Kata kunci: survei geofisika udara, magnetik, DTM, geostatistika, krigingABSTRACTIn data interpretation, airborne geophysical survey results generally need to be transformed into a digital terrain model (DTM). This is an effort to facilitate in understanding the condition of the whole of data. To make the DTM, many methods can be applied. One of them is Kriging geostatistical method. Application of Kriging geostatistical method can use various techniques such as Simple Kriging and Disjunctive Kriging technique. In this research DTM processing for magnetic data has been performed by using both of these techniques with Gaussian Kernel and Density Skew approximation. The study area in this study is the area of Komopa, Painai District, Papua Province which is the area of Work Contract of PT. Freeport Indonesia. The data used is the data of airborne geophysical survey conducted in the period 1983-1984. The modelling results from the two techniques were then compared and the results showed that the Disjunctive Kriging technique with Density Skew approximation is better than Simple Kriging techique with Gaussian Kernels and Density Skew approximation.Keywords: airborne geophysical survey, magnetic, DTM, geostatistics, kriging
Detecting Rice Phenology in Paddy Fields with Complex Cropping Pattern Using Time Series MODIS Data Dewi Kania Sari; Ishak H. Ismullah; Widyo N. Sulasdi; Agung B. Harto
Journal of Mathematical and Fundamental Sciences Vol. 42 No. 2 (2010)
Publisher : Institute for Research and Community Services (LPPM) ITB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5614/itbj.sci.2010.42.2.2

Abstract

Monitoring paddy rice phenology and cropping schedules over wide areas is essential for many applications. Remote sensing provides a viable means to meet the requirement of improved regional-scale data set of paddy rice fields, such as phenological stages. A number of methods have been developed for detecting seasonal vegetation changes by using satellite images. Development of such methods to paddy fields with complex cropping pattern is still challenging. In this study, we developed a method for remotely determining phenological stages of paddy rice that uses time series of two vegetation indices (EVI and LSWI) obtained from MODIS data. We ran the algorithm to determine the planting date, heading date, and harvesting date of paddy rice in 5 districts of West Java Province, using the 8-day composite MODIS Surface Reflectance products (500-m spatial resolution) in 2004. Estimated harvesting dates were then used to calculate paddy rice harvested area. We validated the performance of the method against statistical data in 13 subdistricts. The root mean square errors of the estimated paddy rice harvested area against the statistical data were: 851 Ha for monthly data, 1227 Ha for quarterly data, and 2433 Ha for yearly data. Subdistrict-level comparisons of paddy rice harvested area between the MODIS estimation and statistical data showed moderate correlation, with coefficient of determination (r2) 0.6, 0.7, and 0.6 for monthly, quarterly and yearly data, respectively. The results of this study indicated that the MODIS-based paddy rice phenological detection algorithm could potentially be applied at large spatial scales to monitor paddy rice agriculture on a timely and frequent basis.
Co-Authors Agung B. Harto Agung Budi Harto Agung Budi Harto Ganny Indrajid Hary Nugroho Hary Nugroho Hernawati, Rika Indrajid, Ganny Ishak H. Ismullah Ishak Hanafiah Ismullah Masyitah Ginting Susy Hendriawaty Widyo N. Sulasdi Widyo Nugroho Sulasdi