Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Geografi Jurnal Kelautan Nasional
Sanjiwana Arjasakusuma
Universitas Gadjah Mada
Earth & Planetary Sciences Education Environmental Science Social Sciences Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
MAPPING MANGROVE SURFACE CARBON STOCKS USING MULTISENSOR IMAGERY IN CLUNGUP MANGROVE CONSERVATION (CMC) MALANG REGENCY Maulana Abdul Hakim; Muhammad Kamal; Sanjiwana Arjasakusuma
JURNAL GEOGRAFI Vol 14, No 2 (2022): JURNAL GEOGRAFI
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/jg.v14i2.33575

Abstract

Mangroves can store carbon effectively with a value of about 1,023 Mg C/Ha and become one of the richest forests that store 4-20 billion tons of blue carbon globally. Remote sensing imagery can be used to map mangrove surface carbon stocks using radar and optical image sensors. Generally, forest carbon on earth is stored in two places, namely above the surface (Above Ground Carbon, AGC) and below the surface (Below Ground Carbon, BGC). This study aims to estimate the surface carbon stock of mangroves using multisensory imagery using the Random Forest method in the Clungup Mangrove Conservation (CMC) area, Malang Regency, East Java. Four vegetation indices (IRECI, NDI45, NDVI, SAVI), single band, and VV VH polarization were used as predictive variables. Estimating the carbon stock mangrove value using Sentinel-1 imagery produced 2,126 tons of C with R² 0.11. Meanwhile, Sentinel-2 produces an estimated carbon value of 2,025 tons C with an R² of 0.22. The estimation model using Sentinel-2 shows a better evaluation value with a Root Mean Squared Error (RMSE) of 0.89 and a Mean Absolute Error (MAE) of 0.75. The IRECI vegetation index is the most important variable in estimating carbon stocks. The results of the mapping accuracy of the Sentinel-1 model show a value of 34.73% and Sentinel-2 35.03%.Keywords: Mangrove, Carbon, Sentinel-1, Sentinel-2, Random Forest
Identifikasi Tumpahan Minyak di Laut Akibat Tank Cleaning Menggunakan Metode Tidak Terselia Rizky Faristyawan; Pramaditya Wicaksono; Sanjiwana Arjasakusuma; Restu Wardani
Jurnal Kelautan Nasional Vol 18, No 1 (2023): APRIL
Publisher : Pusat Riset Kelautan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15578/jkn.v18i1.12404

Abstract

Tumpahan minyak di laut dapat terdeteksi oleh citra satelit dengan sensor Synthetic Aperture Eadar (SAR) dan memungkinkan untuk diidentifikasi menggunakan berbagai macam metode baik terselia maupun tidak terselia. Salah satu metode terselia yang biasa digunakan adalah digitasi visual, namun metode ini sangat subjektif pada kapasitas interpreter. Untuk meminimalisasi subjektifitas interpreter maka metode tidak terselia perlu dikaji lebih lanjut. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji algoritma tidak terselia untuk identifikasi tumpahan minyak yang diakibatkan oleh tank cleaning. Citra satelit yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra Sentinel-1 di wilayah perairan utara Pulau Bintan. Proses identifikasi dilakukan menggunakan metode tidak terselia, dan penelitian ini membandingkan dua algoritma dalam proses identifikasi, yaitu K-Means dan CLARA. Dapat disimpulkan bahwa dalam melakukan identifikasi perlu diketahui terlebih dahulu kondisi perairan terutama kecepatan angin dan arus laut sebelum memasuki tahap komputasi. Hasil identifikasi menggunakan kedua algoritma ini dibandingkan dengan data referensi dari LAPAN sebagai instansi yang melakukan diseminasi terkait tumpahan minyak di laut. Jika dibandingkan dengan data referensi tersebut, algoritma K-Means memiliki persentase hasil yang lebih baik dalam mendeteksi luasan tumpahan minyak, namun algoritma CLARA mampu memberikan hasil identifikasi dengan look-alike tumpahan minyak yang lebih sedikit sehingga kesalahan identifikasi menjadi minimal.
Co-Authors Maulana Abdul Hakim Muhammad Kamal Pramaditya Wicaksono Restu Wardani Rizky Faristyawan