Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Analisis Perubahan Luasan Vegetasi Mangrove Berdasarkan Penginderaan Jauh dan Bisnis Intelijen Di Kawasan Muara Angke Alya Dina Wilujeung; Haekal Ghossan Firdaus; Ita Arianti; Ayang Armelita; Willdan Afrizal Arifin
Pena Akuatika Jurnal Ilmiah Perikanan Dan Kelautan Vol 21, No 1 (2022): PENA AKUATIKA JURNAL ILMIAH PERIKANAN DAN KELAUTAN
Publisher : Fakultas Perikanan Universitas Pekalongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31941/penaakuatika.v21i1.1572

Abstract

Pesisir Muara Angke merupakan wilayah pesisir metropolitan yang masih memiliki ekosistem hutan mangrove terjaga dalam beberapa tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perubahan luas tutupan vegetasi mangrove tahun 2013, 2017, dan tahun 2020 di wilayah pesisir utara Jakarta khususnya di Daerah Muara Angke. Penelitian ini dilakukan di Muara Angke, Jakarta Utara (6°6′21″LS dan 106°46′29.8″BT) dengan pengambilan data spasial Citra Landsat 8 pada periode 25 Agustus 2013, 19 Juli 2017, dan 22 April 2020. Hasil penelitian menunjukkan bahwa luas vegetasi mangrove di Muara Angke pada tahun 2013, 2017, dan 2020 mengalami sebaran peningkatan dan penurunan yang dinamis. Faktor penyebab perluasan dan pengurangan pada beberapa titik lokasi mangrove lebih disebabkan oleh kondisi lingkungan sekitar. Luas Vegetasi mangrove di muara angke pada tahun 2013 adalah 140,9529704 ha, tahun 2017 sebesar 208,675 ha, dan pada tahun 2020 sebesar 300,8701047 ha. Banyak faktor yang menyebabkan perubahan tersebut diantaranya pengalihan fungsi lahan hutan mangrove di kawasan Jakarta Utara menjadi tempat pemukiman, pusat pemerintahan, rekreasi, pendidikan dan lain-lain menjadikan ancaman bagi ekosistem hutan mangrove. Kesimpulan yang dapat dijelaskan dari penelitian ini adalah, terjadi pengurangan dan penambahan jumlah luasan mangrove di beberapa titik pada pesisir Muara Angke dari tahun 2013, 2017, dan 2020 yang kemungkinan besar disebabkan oleh alih fungsi lahan hutan mangrove di kawasan Jakarta Utara sebagai tempat sosial masyarakat sekitar.Kata kunci: Analisis, Faktor, Landsat 8, Mangrove, Muara Angke.
Analysis of Using Support Vector Regression (SVR) Algorithm to Predict The Occurrence of Sea Tides in Tanjung Medang, Riau by Saas Storage in Cloud Computing Dinda Faatihah Ramadhani Putri; Ita Arianti; Julydio Windu Nugroho; Silviya
Jurnal Mandiri IT Vol. 11 No. 1 (2022): July: Computer Science and Field.
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35335/mandiri.v11i1.154

Abstract

Tides in the waters of Tanjung Medang, Riau, have an important role of lives in communities around the coast, one of them is to help a fishermen when they want to go to sea. Cloud computing is an online based data storage that can make various human activities easier. The method that we used for this research is Support Vector Regression (SVR) with Cost (C) and Gamma parameters. The purpose of this research is to obtain the data accuracy and determine the RMSE value of the model in data processing process. The data will be stored through one of the cloud computing technologies, namely Software As A Service (SaaS) storage. Based on the research result, the Support Vector Regression (SVR) model was good enough to be used in processing tidal prediction data used Gamma parameter with a gain value of 100 and RMSE value of 0.451896.