📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 12 dokumenSTRATEGI INTERVENSI PENGELOLAAN PANTURA JAWA MELALUI SMCDA MENGGUNAKAN ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)
Kawasan Pantai Utara (Pantura) Jawa merupakan urat nadi perekonomian nasional yang menyumbang 48,88 persen dari total PDRB Pulau Jawa dan menaungi lebih dari 70 kawasan industri serta 5 Kawasan Ekonomi Khusus. Kawasan ini menghadapi ancaman krisis sosio-ekologis yang bersifat eksistensial: kerugian ekonomi akibat bencana mencapai Rp 30,4 Triliun pada periode 2013-2025, laju penurunan muka tanah (land subsidence) 10-25 cm per tahun di Semarang, Demak, dan Pekalongan, serta degradasi tutupan mangrove yang masif. Penelitian ini bertujuan merumuskan strategi intervensi pengelolaan Pantura Jawa melalui analisis geospasial dan model keputusan berbasis Multi-Criteria Decision Making (MCDM) dengan pendekatan Analytic Hierarchy Process (AHP). Pendekatan penelitian bersifat deskriptif-kuantitatif dengan mengintegrasikan data sekunder dari Kementerian ESDM, BIG, Pushidrosal, Kementerian Kehutanan, dan instansi lain serta penilaian pakar dari akademisi dan praktisi infrastruktur. Kriteria evaluasi dikelompokkan ke dalam empat dimensi: Sosial (bobot 0,284), Lingkungan (0,248), Ekonomi (0,236), dan Fisik (0,231), dengan Consistency Ratio (CR) agregat 0,0284. Tiga tipologi intervensi dievaluasi: Grey Infrastructure, Green Infrastructure, dan Hybrid Infrastructure. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner kepada 26 panel pakar dari berbagai lembaga menggunakan metode Aggregation of Individual Judgments (AIJ) dengan rata-rata geometrik. Hasil analisis AHP menunjukkan Hybrid memperoleh skor agregat tertinggi (50,8%), diikuti Green Infrastructure (27,0%) dan Grey Infrastructure (22,2%). Temuan kunci penelitian ini adalah bahwa pendekatan seragam tidak tepat diterapkan: diperlukan zonasi spasial yang mendelegasikan jenis intervensi sesuai tipologi kawasan. Penelitian ini merekomendasikan: (1) Hybrid sebagai pendekatan prioritas global (skor 50,8%) yang menggabungkan perlindungan struktural dengan pemulihan ekosistem; (2) Zonasi tiga klaster: Grey Infrastructure untuk zona metropolitan, PSN, dan kawasan industri dengan subsidensi ekstrem (Jakarta Utara, Bekasi, Semarang, Demak, Pekalongan, Subang, dan segmen industri Gresik); Green Infrastructure untuk zona agro-perikanan dan konservasi (Batang, Indramayu, Tuban, dan segmen pesisir utara Gresik) guna mencegah eskalasi kemiskinan struktural; Hybrid untuk zona transisi dengan karakteristik campuran (Brebes, Lamongan, Karawang, serta pesisir Banten). Diperlukan integrasi kebijakan lintas sektoral melalui sinkronisasi penataan ruang dan pengelolaan lingkungan untuk lebih lanjut menerapkan model yang telah disusun.
PENGEMBANGAN SISTEM AI AGENT GEOSPASIAL MULTIMODAL (STUDI KASUS: PEMERIKSAAN STASIUN RADIO MICROWAVE LINK)
Pemeriksaan izin stasiun radio (ISR) microwave link merupakan fungsi kritis dalam pengelolaan spektrum frekuensi radio yang dilakukan oleh Unit Pelaksana Teknis (UPT) Monitor Spektrum Frekuensi Radio (SFR) Direktorat Jenderal Infrastruktur Digital Kementerian Komunikasi dan Digital. Saat ini, proses pemeriksaan masih bersifat semi-manual, meliputi identifikasi anomali data izin (jarak link dan pergeseran koordinat lokasi), analisis potensi interferensi antar link, dan ekstraksi parameter teknis dari screenshot konfigurasi perangkat. Proses ini memerlukan waktu lama (rata-rata 60 menit per siklus analisis), sumber daya manusia besar, dan rentan terhadap kesalahan. Penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem multimodal artificial intelligence (AI) agent geospasial yang dapat melakukan deteksi anomali jarak link (< 20 m atau > 200 km) dan pergeseran koordinat lokasi (> 20 m), analisis potensi interferensi berbasis analisis spasial-frekuensi, ekstraksi otomatis teks konfigurasi dari screenshot menggunakan vision-language model, dan visualisasi interaktif hasil analisis pada peta digital dengan fitur filtering berdasarkan wilayah, klien, dan rentang frekuensi. Sistem dirancang menggunakan arsitektur tool-calling agent berbasis large language model (LLM) dengan beberapa modul terintegrasi: (1) modul deteksi anomali berbasis aturan (rule-based) untuk memeriksa konsistensi data izin sesuai standar operasional prosedur (SOP) Ditjen SDPPI; (2) modul analisis interferensi yang menggunakan spatial indexing (BallTree) dan frequency overlap detection untuk mengidentifikasi potensi gangguan co-channel dan adjacent-channel; (3) modul ekstraksi teks dari screenshot menggunakan vision-language model dan optical character recognition (OCR); serta (4) modul visualisasi geospasial menggunakan peta interaktif dengan fitur filter dinamis. Sistem diimplementasikan menggunakan Python dengan integrasi Telegram chatbot sebagai antarmuka pengguna berbasis bahasa natural. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem berhasil meningkatkan efisiensi waktu analisis sebesar 99,95% (dari 60 menit menjadi 2,81 detik menggunakan Gemini Flash-Lite), dengan akurasi deteksi anomali mencapai 100% dan akurasi identifikasi kandidat interferensi mencapai 95,3% dibandingkan validasi manual. Tool-calling agent mencapai akurasi rata-rata 0,95 dalam pemilihan tools dan parameter yang tepat, dengan model Claude Haiku 4.5 mencatat akurasi tertinggi sebesar 0,98 ± 0,13. Biaya operasional sistem 99,95% lebih rendah dibandingkan solusi komersial seperti Tableau (USD 0,035 vs USD 70/bulan). Evaluasi usability menunjukkan bahwa 100% responden teknisi UPT Monitor SFR menilai antarmuka Telegram mudah digunakan, dengan pencarian ISR di sekitar lokasi lapangan 75% lebih cepat dibanding metode manual (15 detik vs 60 detik). Sistem ini dirancang untuk mengurangi ketergantungan pada solusi berbayar, meningkatkan aksesibilitas bagi institusi pemerintah dengan keterbatasan anggaran, dan mempercepat proses pemeriksaan stasiun radio melalui antarmuka yang intuitif dan mobile-friendly.
PENENTUAN NILAI SHAPE INDEX DENGAN DATA GEOSPASIAL TUTUPAN LAHAN PADA EKOREGION PULAU JAWA
Suatu guna lahan/tutupan lahan merupakan bagian dari ekoregion sangat rentan terhadap gangguan eksternal baik manusia dalam memenuhi kebutuhan sosial dan ekonominya maupun dari alam. Untuk memperkirakan sebesar apa kerentanan suatu guna lahan/tutupan lahan ini, para ahli membuat suatu nilai ukuran dengan melihat dari bentuk geometri dari suatu ekosistem yang disebut shape index. Untuk menghitung nilai shape index ini diperlukan besarnya luas dan keliling setiap tutupan lahan per ekoregion. Karena nilai shape index didapatkan dengan cara keliling dibagi dengan dua kali akar luas yang telah dikalikan dengan nilai π (227).Hasil dari perhitungan nilai ini berupa peta distribusi nilai shape index untuk setiap tutupan lahan per ekoregion. Ada 13 peta sesuai dengan jumlah tutupan lahan yang ada di Pulau Jawa.
ESTIMASI POPULASI PENDUDUK BERDASARKAN ANALISIS REGRESI MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 7 ETM+ (STUDI KASUS : KOTA BANDUNG)
Penginderaan jauh telah sering dimanfaatkan dalam estimasi populasi penduduk. Penelitian ini mengembangkan metode untuk estimasi populasi penduduk Kota Bandung menggunakan citra Landsat 7 ETM+ dan data penduduk tiap kecamatan Kota Bandung. Nilai band spektral citra, indeks vegetasi, dan temperatur tiap kecamatan menjadi variabel bebas untuk mengestimasi kepadatan penduduk sebagai variabel terikat. Analisis regresi linear digunakan untuk mengetahui korelasi antara kedua variabel tersebut dan membentuk persamaan matematika dimana kepadatan penduduk merupakan fungsi dari variabel-variabel bebas. Persamaan matematika untuk estimasi kepadatan penduduk Kota Bandung semakin baik dalam hal akurasi dan keandalan dengan disusun oleh beberapa variabel bebas, yaitu indeks vegetasi, band spektral citra, dan temperatur. Sehingga diperoleh hasil estimasi populasi penduduk untuk Kota Bandung pada tahun 2003 dengan tingkat kesalahan dibawah 8%.
IMPLEMENTATION OF DIGITAL TRANSFORMATION IN URBAN HOUSING MANAGEMENT: A CASE STUDY IN PURWAKARTA REGENCY
Urban housing development in Indonesia faces persistent challenges related to the provision, management, and formal handover of public infrastructure, facilities, and utilities (PSU). Although national regulations mandate that housing developers transfer PSU assets to local governments, the process is often delayed or incomplete due to insufficient documentation, technical verification bottlenecks, and inconsistent data management practices. This study explores the use of photogrammetry as a lightweight and scalable digital tool to support PSU asset verification in urban housing developments, with a case study conducted in Purwakarta Regency, West Java. By applying photogrammetry techniques to two housing clusters, Cluster Marsela and Bumi Gandasari, this research demonstrates how spatial data can be generated and analyzed to measure PSU areas, including roads, drainage, and green open spaces. Orthomosaic images and area calculations were produced using Agisoft Metashape and QGIS, allowing for comparison against existing site plans and regulatory standards. The findings highlight the discrepancies between planned and actual PSU provisions and underscore the potential of photogrammetry to improve technical verification processes in housing asset management. While not equivalent to a full-scale digital twin system, the use of photogrammetry represents an early-stage application of digital transformation in local housing governance. This approach contributes to more efficient data collection, enhances monitoring capabilities, and lays groundwork for future adoption of more integrated digital tools in urban infrastructure management.
ANALISA SPASIAL PERENCANAAN PEMBANGUNAN JALUR TRANSMISI DENGAN METODE MULTI CRITERIA DECISION ANALYSIS
Perencanaan pembangunan jalur transmisi saat ini masih dilakukan dengan metode manual yang memiliki berbagai kelemahan, termasuk kurangnya efektivitas jalur dan potensi cost overrun, kesulitan akses ke lokasi perencanaan, serta rendahnya akurasi perencanaan yang seringkali tidak sesuai dengan kondisi nyata di lapangan. Metode ini juga belum mampu secara efektif mempertimbangkan faktor kebencanaan, dan tata kelola lingkungan, sosial untuk merencanakan survey lokasi jalur transmisi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode perencanaan jalur transmisi yang lebih efektif, efisien, dan optimal, serta meningkatkan akurasi lokasi survey perencanaan. Selain itu, penelitian ini akan mengeksplorasi cara-cara untuk mempertimbangkan data raster penggunaan tanah, akses jalan, faktor kebencanaan, dan memperhitungkan aspek-aspek tata kelola lingkungan, sosial, dan perusahaan. Pemodelan spasial dengan metode Multi Criteria Decision Analysis (MCDA) dapat melakukan pendekatan yang lebih komprehensif, perencanaan pembangunan jalur transmisi dapat lebih optimal dan berkelanjutan.
PEMODELAN DEMAND ENERGI DAN PRODUKSI EMISI PADA ZONA IKLIM LOKAL TERDAMPAK URBAN HEAT ISLAND DI KOTA BANDUNG
Urbanisasi di Kota Bandung telah memicu fenomena Urban Heat Island (UHI), yang meningkatkan permintaan energi untuk pendinginan dan menciptakan siklus umpan balik negatif melalui pelepasan Antrophogenic Heat Flux (AHF) dan emisi Gas Rumah Kaca. Namun, pemahaman mengenai variasi spasial dari dampak ini masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah model kuantitatif terpadu untuk menganalisis dan memetakan sensitivitas permintaan energi dan produksi emisi terhadap intensitas UHI di berbagai LCZ di Kota Bandung. Metodologi penelitian mengintegrasikan tiga pendekatan: (1) analisis geospasial untuk pemetaan LCZ dan UHI menggunakan data satelit Landsat; (2) Pemodelan Energi Bangunan Perkotaan (UBEM) dengan perangkat lunak City Energy Analyst (CEA) untuk mensimulasikan permintaan energi pada arketipe bangunan referensi; dan (3) analisis Geographically Weighted Regression (GWR) untuk membedah heterogenitas spasial. Hasil analisis menunjukkan korelasi kuat antara morfologi perkotaan dengan intensitas UHI, di mana LCZ 3 (Compact midrise) teridentifikasi sebagai kontributor utama peningkatan suhu. Model berhasil mengkuantifikasi "pajak energi" (energy penalty) akibat UHI, dengan demand energi pendinginan pada bangunan ritel di LCZ 2 menunjukkan sensitivitas tertinggi, yaitu meningkat sebesar +24.20 kWh/????2/tahun untuk setiap kenaikan satu unit Z-score UHI. Lebih lanjut, analisis GWR mengungkap heterogenitas spasial yang signifikan: kerentanan bangunan perumahan tertinggi terjadi di dekat zona komersial (efek tumpahan panas), sementara sensitivitas bangunan komersial mencapai puncaknya di koridor urban atau 'urban canyon' yang padat. Sebaliknya, bangunan industri terbukti hampir tidak merespons UHI eksternal dan berfungsi sebagai sumber panas utama. Studi ini menghasilkan sebuah kerangka kerja berbasis bukti yang mendetail untuk mendukung perumusan kebijakan mitigasi UHI dan perencanaan tata ruang yang lebih terfokus dan efektif di Kota Bandung.
PEMBANGUNAN MODUL ANALISIS SOSIAL, EKONOMI, DAN TUTUPAN LAHAN BERBASISKAN DATA GEOSPASIAL.
Perubahan tutupan lahan, pertumbuhan penduduk, dan distribusi Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) memiliki dampak signifikan terhadap tata ruang di Indonesia. Urbanisasi yang pesat, degradasi lingkungan, serta ketimpangan pembangunan antarwilayah membutuhkan solusi inovatif dalam pengelolaan data spasial. Projek ini bertujuan untuk mengembangkan Plugin QGIS yang mampu melakukan analisis spasial secara otomatis dengan metode seperti Cross Tabulation, Mean Spatial, Moran's I, Local Moran‘s I, Location Quotient, dan Regresi statistik. Plugin ini dirancang untuk mempermudah pengambilan keputusan berbasis data, mengurangi kesalahan, dan meningkatkan efisiensi proses analisis. Analisis bisnis menunjukkan bahwa solusi berbasis Plugin lebih unggul dari segi biaya, keberlanjutan, dan kemudahan penggunaan dibandingkan alternatif lainnya. Dengan implementasi yang efektif, Plugin ini diharapkan menjadi alat strategis dalam mendukung pembangunan yang berkelanjutan.
PEMBANGUNAN MODUL ANALISIS SOSIAL, EKONOMI, DAN TUTUPAN LAHAN BERBASISKAN DATA GEOSPASIAL
Perubahan tutupan lahan, pertumbuhan penduduk, dan distribusi Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) memiliki dampak signifikan terhadap tata ruang di Indonesia. Urbanisasi yang pesat, degradasi lingkungan, serta ketimpangan pembangunan antarwilayah membutuhkan solusi inovatif dalam pengelolaan data spasial. Projek ini bertujuan untuk mengembangkan Plugin QGIS yang mampu melakukan analisis spasial secara otomatis dengan metode seperti Cross Tabulation, Mean Spatial, Moran's I, Local Moran‘s I, Location Quotient, dan Regresi statistik. Plugin ini dirancang untuk mempermudah pengambilan keputusan berbasis data, mengurangi kesalahan, dan meningkatkan efisiensi proses analisis. Analisis bisnis menunjukkan bahwa solusi berbasis Plugin lebih unggul dari segi biaya, keberlanjutan, dan kemudahan penggunaan dibandingkan alternatif lainnya. Dengan implementasi yang efektif, Plugin ini diharapkan menjadi alat strategis dalam mendukung pembangunan yang berkelanjutan.
STUDI PENERAPAN KONSEP INFRASTRUKTUR HIJAU BIRU DALAM PERANCANGAN KAWASAN PUSAT KOTA BERKETAHANAN IKLIM STUDI KASUS: SUB WILAYAH KOTA GEDEBAGE, KOTA BANDUNG
Pengembangan kawasan pusat Kota Bandung di bagian timur untuk memeratakan pergerakan dan konsentrasi penduduk berpusat pada kawasan SWK Gedebage sebagai pusat primer dan terpadu. Namun tantangan perubahan iklim yang sangat tidak stabil dan karakteristik fisik kawasan dapat menghambat pengembangan perkotaan dengan dampaknya terhadap lingkungan maupun sosial. Permasalahan ini mengantarkan pada kebutuhan penelitian potensi penerapan konsep pengembangan yang berwawasan lingkungan baik dari segi perancangan kota maupun infrastruktur penunjangnya agar mendukung aktivitas terpadu yang layak dan berkelanjutan. Infrastruktur Hijau Biru menjanjikan dalam membangun masa depan berkelanjutan dimana pendekatan pengelolaan lingkungan dengan memanfaatkan elemen alamiah seperti vegetasi, tanaman, taman dan elemen sistem aliran untuk menghadapi tantangan perkotaan. Penelitian ini menggunakan metode campuran yang menggabungkan unsur kualitatif dan kuantitatif (spasial). Pengambilan data secara umum dilakukan dengan menggunakan data sekunder dari instansi pada lingkup yang bersangkutan dan studi literatur, serta data primer dari wawancara dan observasi lapangan untuk meninjau kondisi eksisting wilayah. Analisis data linear mulai dari content analysis untuk mengidentifikasi prinsip, spatial analysis multikriteria untuk mengidentifikasi lokasi potensial, serta gap analysis secara deskriptif. Penelitian ini mengidentifikasi prinsip perancangan kota berketahanan iklim berdasarkan enam elemen utama: guna lahan, bentuk dan massa bangunan, sirkulasi, ruang terbuka, aktivitas pendukung, dan jalur pejalan kaki. asil studi menunjukkan bahwa sebagian besar wilayah terbangun di SWK Gedebage mengalami kesenjangan dalam hal konektivitas ruang hijau, kapasitas sistem drainase, dan kurangnya integrasi vegetasi dalam infrastruktur eksisting, seperti Pasar Induk Gedebage. Di sisi lain, wilayah yang belum terbangun memiliki nilai kesesuaian tinggi terutama di Kelurahan Cipamokolan dan Cisaranten Kidul untuk potensi penerapan infrastruktur seperti rain park, riverwalk, dan green street. Penelitian ini merekomendasikan implementasi infrastruktur hijau biru secara bertingkat, mulai dari bangunan individu hingga jaringan ruang terbuka publik. Penelitian ini juga menyoroti pentingnya harmonisasi kebijakan kota agar infrastruktur hijau biru tidak hanya menjadi intervensi spasial, melainkan strategi adaptasi yang terukur dalam pembangunan jangka panjang.
PERENCANAAN PENGENDALIAN BANJIR DI JALAN PERINTIS KEMERDEKAAN, KECAMATAN PULOGADUNG
DKI Jakarta merupakan kota yang rawan terhadap banjir. Banjir terjadi secara rutin terjadi setiap tahun di Jakarta. Banjir yang terjadi di Jakarta menimbulkan dampak dan kerugian yang besar bagi Kota Jakarta. Salah satu lokasi di Jakarta yang rutin terjadi banjir adalah Jalan Perintis Kemerdekaan. Sebagai jalan penghubung berbagai kawasan di Jakarta, banjir yang terjadi di Jalan Perintis Kemerdekaan akan berdampak pada mobilitas penduduk di sekitar Jalan Perintis Kemerdekaan. Tugas akhir ini bertujuan untuk merencanakan pengendalian banjir di Jalan Perintis Kemerdekaan. Pengerjaan tugas akhir ini melingkupi penggunaan ArcGIS untuk pengolahan data spasial, HEC-HMS sebagai pembantu dalam analisis hidrologi, HEC-RAS sebagai alat pemodelan banjir, dan Plaxis 2D untuk melakukan analisis stabilitas tanah. Perencanaan pengendalian banjir direncanakan terhadap debit banjir sebesar 482.31 m3/s. Perencanaan menghasilkan rencana normalisasi Kali Sunter, pembangunan tanggul dengan tinggi 2.14-2.37 m, dan pengerukan Waduk Ria Rio. Rencana-rencana tersebut didapatkan cukup dalam menanggulangi banjir yang terjadi di Jalan Perintis Kemerdekaan. RAB untuk mewujudkan rencana yang telah direncanakan adalah Rp 20,318,015,314.00.
PEMANFAATAN TEKNOLOGI MACHINE LEARNING PADA ORTHOPHOTO UNTUK ANALISIS PENUTUP LAHAN YANG EFISIEN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NETWORK U-NET
Informasi geospasial skala rinci merupakan elemen penting untuk perencanaan dan pengambilan keputusan. Informasi penutup lahan merupakan data paling fundamental yang mempengaruhi pemahaman terhadap pengambilan keputusan. Data ini dapat digunakan untuk memahami berbagai fenomena spasial seperti perubahan lingkungan, laju urbanisasi, dan manajemen sumber daya baik alam maupun infrastruktur. Untuk mendapatkan data penutup lahan yang bermakna perlu melalui tahapan interpretasi dan digitize on-screen secara manual yang memerlukan waktu dan dipengaruhi oleh tingkat kedetailan serta luasan area, dimana semakin detail dan luas maka waktu serta biaya juga akan semakin bertambah. Disamping itu, sering terdapat error pada saat proses digitasi maupun interpretasi sehingga diperlukan suatu metode yang lebih efisien untuk mendapatkan data penutup lahan yang akurat, cepat, dan lebih sedikit error. Metode yang ditawarkan adalah segmentasi semantik menggunakan machine learning pada orthophoto dengan deep convolutional neural network U-Net. Metode ini banyak diterapkan pada bidang biomedis dan penglihatan komputer pada kendaraan autonomous. Metode ini mampu membuat prediksi kelas lahan yang akurat melalui pemahaman yang mendalam terhadap gambar dan meyimpan data dengan konsisten. Berdasarkan kelas lahan yang dibagi menjadi lima kategori yang terdiri dari bangunan, hutan, air, jalan, dan latar belakang (area yang tidak di klasifikasikan) dapat menghasilkan mean Intersection of Union (mIoU) yang bervariasi cukup akurat dimulai dari mean IoU 0,7449 sampai dengan 0,8100 dengan bagian tepi hasil prediksi lebih halus dibandingkan dengan data label sehingga menghasilkan segmentasi dengan mengikuti pola bentuk pada gambar objek pada gambar uji. Bahkan hasil segmentasi di tampilkan pada objek jalan yang terhalang oleh piksel berupa bayangan dari efek sinar matahari dari kanopi pepohonan dengan hasil jalan tersegmentasi seolah tidak terpengaruh oleh piksel bayangan kanopi tersebut. hasil rangkaian penelitian ini menunjukkan keunggulan terutama dalam hal keakuratan, adaptabilitas, dan kemampuan menangani masalah yang kompleks.