Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penutup lahan merupakan komponen penting dalam memahami interaksi aktivitas manusia dengan lingkungannya. Perubahan penutup lahan dapat dianalisis untuk memberikan informasi yang diperlukan untuk pemahaman yang tepat mengenai bagaimana suatu lahan digunakan di masa lalu, jenis perubahan yang terjadi pada lahan tersebut, dan apa yang diharapkan dari suatu lahan tersebut di masa depan. Kota Bogor dipilih sebagai wilayah penelitian karena beberapa tahun ke belakang mengalami pertumbuhan populasi dan urbanisasi. Hal ini berpengaruh pada pertumbuhan dan perkembangan kota yang menjadi alasan terjadinya perubahan penutup lahan. Dalam mendeteksi perubahan penutup lahan, terdapat berbagai pilihan metode yang dapat digunakan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perubahan penutup lahan yang terjadi di Kota Bogor sekaligus melihat metode klasifikasi yang paling efisien untuk dijadikan rekomendasi. Penelitian ini terdiri atas analisis spasial dan analisis statistik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa perubahan penutup lahan yang terjadi di Kota Bogor pada tahun 2022 dari tahun 2013 didominasi oleh kelas Lahan Terbangun yang disebabkan oleh terjadinya urbanisasi di Kota Bogor. Informasi penutup lahan yang didapatkan dari hasil klasifikasi menggunakan berbagai metode berbasis objek dan berbasis piksel yang dianalisis kecepatan dan tingkat akurasinya. Dari proses analisis tersebut, didapatkan informasi bahwa metode klasifikasi yang dikatakan paling efisien merupakan metode berbasis piksel Random Forest karena memiliki kecepatan proses pengolahan yang cukup tinggi serta tingkat akurasi yang paling baik jika dibandingkan dengan metode-metode lainnya.

---

Land cover is an important component in understanding the interaction of human activities with the environment. Land cover changes can be analyzed to provide the information necessary for a proper understanding of how land was used in the past, the types of changes that occurred to the land, and what to expect from the land in the future. Bogor City was chosen as the research area because in the past few years it has experienced population growth and urbanization. This affects the growth and development of the city which is the reason for changes in land cover. In detecting changes in land cover, there are various methods that can be used. Therefore, this study aims to analyze changes in land cover methods that have occurred in Bogor City as well as to see the most efficient classification to be used as a recommendation. This research consists of spatial analysis and statistical analysis. The results of this study indicate that changes in land cover that occurred in Bogor City in 2022 from 2013 were dominated by the Built-up Land class caused by urbanization in Bogor City. The land cover information obtained from the classification results uses various object-based and pixel-based methods that are analyzed for speed and accuracy. From the analysis process, information is obtained that the classification method which is said to be the most efficient is the Random Forest pixel-based method because it has high processing speed and the best level of accuracy when compared to other methods."

"Penurunan luas RTH dan kerapatan vegetasinya dapat menimbulkan perubahan variabilitas unsur cuaca. Variabilitas unsur cuaca adalah perbedaan variabel unsur cuaca antara satu tempat dengan tempat lainnya. Unsur cuaca yang paling dipengaruhi oleh keberadaan vegetasi adalah suhu udara, kelembapan udara, serta kecepatan angin. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui distribusi spasial dari kerapatan vegetasi, suhu udara, kelembapan relatif, dan kecepatan angin di Kota Denpasar, serta menganalisis hubungan antara kerapatan vegetasi terhadap variabilitas unsur cuaca di Kota Denpasar. Kerapatan vegetasi didapatkan dari citra satelit Landsat 8 yang diolah dengan metode NDVI, sedangkan unsur cuaca didapatkan dari pengukuran langsung. Ditemukan bahwa kota Denpasar terbagi menjadi empat kelas kerapatan vegetasi dengan luasan: 43,8 km2 (34.3%) berkerapatan jarang; 48,8km2 (38,2%) berkerapatan sedang; 13,1 km2 (10,3%) berkerapatan rapat; dan 21,9km2 (17,2%) berkerapatan sangat rapat. Umumnya nilai suhu udara yang tinggi ditemukan di penggunaan lahan yang terbuka dengan kerapatan vegetasi jarang hingga sedang. Di wilayah penelitian ditemukan kecenderungan hubungan antara kelembapan dan kecepatan angin dengan garis pantai. Hubungan antara kerapatan vegetasi dengan suhu udara maupun kelembapan udara berkekuatan sedang, masing-masing di angka -0.473 dan 0.468. Hubungan antara kerapatan RTH dan kecepatan angin bersifat sangat lemah.

---

The decrease in the area of green open space and the density of the vegetation can cause changes in the variability of weather elements. Variability of weather elements is the difference in variable weather elements from one place to another. The weather elements that are most affected by the presence of vegetation are air temperature, air humidity, and wind speed. This study aims to determine the spatial distribution of vegetation density, air temperature, relative humidity, and wind speed in Denpasar City, and to analyze the relationship between vegetation density and the variability of weather elements in Denpasar City. Vegetation density was obtained from Landsat 8 satellite imagery which was processed using the NDVI method, while the weather elements were obtained from direct measurements. It was found that the city of Denpasar is divided into four classes of vegetation density with an area of: 43.8 km2 (34.3%) sparse density; 48.8km2 (38.2%) medium density; 13.1 km2 (10.3%) is dense; and 21.9km2 (17.2%) is very dense. Generally, high air temperature values are found in open land use with sparse to moderate vegetation density. In the research area, it was found that there was a tendency for a relationship between humidity and wind speed with the coastline. The relationship between vegetation density and air temperature and air humidity is moderate, at -0.473 and 0.468, respectively. The relationship between green open space density and wind speed is very weak."

"Kecamatan Cisarua, Kabupaten Sumedang merupakan memiliki masalah kurangnya sumber air bersih walaupun memiliki banyak sumber mata air yang beragam. Hal tersebut dapat disebabkan oleh kurangnya pengetahuan warga akan air bersih dan kurangnya insfrastruktur untuk menyalurkan air bersih dari mata air ke permukiman warga. Oleh karena itu, penelitian ini ingin mengetahui sebaran mata air, menganalisis karakteristik mata air berdasarkan karakteristik fisik wilayah, dan wilayah pemanfaatannya di Kecamatan Cisarua, Kabupaten Sumedang. Variabel terikat dalam penelitian ini adalah karakteristik fisik wilayah dan variabel bebas dalam penelitian ini, yaitu karakteristik mata air (meliputi kualitas air dan debit) dan wilayah pemanfaatannya. Metode analisis deskriptif, spasial, dan statistik digunakan untuk mendapatkan hasil dan pembahasan dari penelitian ini. Hasil studi menunjukkan bahwa pola sebaran mata air di Kecamatan Cisarua, Kabupaten Sumedang ialah berkelompok (clustered). Terdapat mata air asin yang diakibatkan oleh pertemuan dua jenis batuan. Tidak semua karakteristik mata air di wilayah penelitian dapat dipengaruhi oleh kondisi fisik wilayahnya. Mata air di Kecamatan Cisarua memiliki pemanfaatan untuk irigasi pertanian dan kebutuhan rumah tangga. Total luas potensial pemanfaatan mata air sebesar 405,91 Ha, dari total luas wilayah Kecamatan Cisarua 1.315,25 Ha. Hal tersebut tidak sejalan dengan wilayah pemanfaatan aktualnya, yang hanya mencakup sebesar 11,74 Ha.

---

Cisarua District in Sumedang Regency has a problem of lack of clean water sources even though it has many diverse springs. This can be caused by the lack of knowledge of residents about clean water and the lack of infrastructure to distribute clean water from springs to residential areas. Therefore, this study wanted to know the distribution of the springs, analyze the characteristics of the springs based on the physical characteristics of the area, and the area of spring utilization in Cisarua District, Sumedang. The dependent variable in this study is the physical characteristics of the area and the independent variables in this study are the characteristics of the springs (including water quality and discharge) and the area of utilization. Descriptive, spatial, and statistical analysis methods were used to obtain the results and discussion of this research. The results of the study show that the distribution pattern of springs in Cisarua District, Sumedang Regency is clustered. There are salt springs caused by the meeting of two types of rock. Not all of the characteristics of springs in the research area can be influenced by the physical conditions of the area. The springs in Cisarua District are used for agricultural irrigation and household needs. The total area of ​​potential utilization of the springs is 405.91 Ha, from the total area of ​​the Cisarua District of 1,315.25 Ha. This is not in line with the actual utilization area, which only covers 11.74 Ha."

"Kecamatan Cisarua, Kabupaten Sumedang merupakan memiliki masalah kurangnya sumber air bersih walaupun memiliki banyak sumber mata air yang beragam. Hal tersebut dapat disebabkan oleh kurangnya pengetahuan warga akan air bersih dan kurangnya insfrastruktur untuk menyalurkan air bersih dari mata air ke permukiman warga. Oleh karena itu, penelitian ini ingin mengetahui sebaran mata air, menganalisis karakteristik mata air berdasarkan karakteristik fisik wilayah, dan wilayah pemanfaatannya di Kecamatan Cisarua, Kabupaten Sumedang. Variabel terikat dalam penelitian ini adalah karakteristik fisik wilayah dan variabel bebas dalam penelitian ini, yaitu karakteristik mata air (meliputi kualitas air dan debit) dan wilayah pemanfaatannya. Metode analisis deskriptif, spasial, dan statistik digunakan untuk mendapatkan hasil dan pembahasan dari penelitian ini. Hasil studi menunjukkan bahwa pola sebaran mata air di Kecamatan Cisarua, Kabupaten Sumedang ialah berkelompok (clustered). Terdapat mata air asin yang diakibatkan oleh pertemuan dua jenis batuan. Tidak semua karakteristik mata air di wilayah penelitian dapat dipengaruhi oleh kondisi fisik wilayahnya. Mata air di Kecamatan Cisarua memiliki pemanfaatan untuk irigasi pertanian dan kebutuhan rumah tangga. Total luas potensial pemanfaatan mata air sebesar 405,91 Ha, dari total luas wilayah Kecamatan Cisarua 1.315,25 Ha. Hal tersebut tidak sejalan dengan wilayah pemanfaatan aktualnya, yang hanya mencakup sebesar 11,74 Ha.

---

Cisarua District in Sumedang Regency has a problem of lack of clean water sources even though it has many diverse springs. This can be caused by the lack of knowledge of residents about clean water and the lack of infrastructure to distribute clean water from springs to residential areas. Therefore, this study wanted to know the distribution of the springs, analyze the characteristics of the springs based on the physical characteristics of the area, and the area of spring utilization in Cisarua District, Sumedang. The dependent variable in this study is the physical characteristics of the area and the independent variables in this study are the characteristics of the springs (including water quality and discharge) and the area of utilization. Descriptive, spatial, and statistical analysis methods were used to obtain the results and discussion of this research. The results of the study show that the distribution pattern of springs in Cisarua District, Sumedang Regency is clustered. There are salt springs caused by the meeting of two types of rock. Not all of the characteristics of springs in the research area can be influenced by the physical conditions of the area. The springs in Cisarua District are used for agricultural irrigation and household needs. The total area of potential utilization of the springs is 405.91 Ha, from the total area of the Cisarua District of 1,315.25 Ha. This is not in line with the actual utilization area, which only covers 11.74 Ha."

"Tanaman adalah makhluk hidup yang dapat menyerap karbon pada suatu daerah melalui proses fotosintesis, sehingga keberadaannya diperlukan untuk menyerap emisi karbon. Mengestimasi nilai biomassa merupakan indikator penting karena memberikan prasyarat dasar mengenai estimasi kepadatan dan penyimpanan karbon dalam wilayah tersebut. Ketidak seimbangan antara emisi karbon dengan stok karbon akan terjadi apabila kegiatan manusia yang menghasilkan emisi karbon lebih tinggi dibandingkan dengan stok karbon pada daerah tersebut. Faktor yang memengaruhi tingkat emisi karbon pada daerah tersebut adalah tingkat kepadatan populasi, persentase wilayah urban, dan kepadatan jalan. Nilai karbon didapatkan dari model dengan perhitungan model menggunakan regresi linear. Sementara untuk mengetahui nilai biomassa diperlukan data diameter setinggi dada pada jenis jenis pohon perkotaan. Citra satelit untuk kemudian diolah menjadi data NDVI serta citra yang digunakan adalah Sentinel 2-A. Nilai Estimasi stok karbon dapat dilakukan dengan menggunakan perhitungan persamaan allometrik yang dapat menentukan nilai biomassa permukaan, setelah mendapatkan nilai biomassa permukaan dilakukan persamaan regresi terhadap nilai NDVI. Perhitungan antara nilai emisi karbon dengan nilai stok karbon kemudian dihitung selisihnya untuk mendapatkan wilayah yang kelebihan penyimpanan karbon atau kekurangan penyimpanan karbon. Hasil dari penelitian ini adalah komposisi antara karbon yang mampu disimpan oleh tanaman pada wilayah Kecamatan Kuta, Kuta Utara dan Kuta Selatan dengan emisi karbon yang terdapat di Kecamatan Kuta, Kuta Utara dan Kuta Selatan.

---

The Plant is an living creatures that can absorbs carbons on open air with their capability to photosynthesis, therefore its existence are surely needed to absorbs carbon emissions. Estimating biomass was one of the important indicator because it is an basic requirements about estimating the density of carbons storage on that region. The imbalance between carbon emissions and carbon stocks will happen if the human activity that produce carbon emissions were higher than carbon stocks on that region. Driving factors that interfere the size of carbon emissions on some regions are populations density, road density, and urban percentages. Carbons value were collected by model with calculations using linear regressions. In the other hand to determine biomass value required diameter breast height on tree species on the city. Satellite imagery is also required to produce NDVI data, satellite imagery that were used on this study was Sentinel 2-A. Estimations value of carbon stocks can be obtained by using allometric equation which can determine aboveground biomass, after obtaining the aboveground biomass the next step is making linear regressions against NDVI value. Calculations between carbon emissions value and carbon stocks value were calculated the difference for obtaining which region that had more carbon stocks and which region that hasn’t. the result of this study were composisions between carbons that can be absorbs by the plant in Kuta,North Kuta, and South Kuta District with the carbon emissions that happened on Kuta, North Kuta and South Kuta District."

"Tanah longsor merupakan salah satu kejadian alam paling merugikan yang terjadi setiap tahun di Kabupaten Pacitan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis aspek fisik yang berperan sebagai faktor penyebab tanah longsor serta membuat analisis tingkat kerawanan tanah longsor menggunakan metode regresi logistik di Kabupaten Pacitan. Digunakan 468 titik longsor hasil inventarisasi BPBD Kabupaten Pacitan, survei lapang, dan interpretasi citra satelit yang kemudian dibagi menjadi 80% sebagai basis data uji dan 20% sebagai validasi model. Analisis probabilitas kejadian tanah longsor menggunakan nilai koefisien 14 aspek fisik menghasilkan bahwa aspek fisik berupa lereng, aspek/arah hadap lereng, curah hujan, penggunaan tanah, jenis tanah, dan litologi memiliki nilai koefisien positif. Sedangkan pada aspek fisik berupa ketinggian, topographic wetness index (TWI), profile curvature, plan curvature, jarak dari patahan, jarak dari jalan, jarak dari jalan, dan normalized difference vegetation index (NDVI) yang memiliki nilai koefisien negatif. Dihasilkan lima tingkat kerawanan tanah longsor di Kabupaten Pacitan, yaitu; sangat rendah (43,219.8 Ha), rendah (32,256.9 Ha), sedang (24,133.8 Ha), tinggi (20,590.7 Ha), dan sangat tinggi (18,787.6 Ha). Tingkat kerawanan longsor sangat tinggi mendominasi wilayah bagian tengah sampai Timur Kabupaten Pacitan di Kecamatan Kebonagung, Arjosari, Tulakan, dan Pacitan dengan ciri wilayah memiliki rata-rata lereng 23.2°, tersusun atas batuan dalam Formasi Arjosari dengan jenis tanah aluvial dan penggunaan tanah semak belukar, curah hujan rata-rata 2,384.64 mm/tahun, jarak dari patahan rata-rata 693.4 m, jarak dari sungai rata-rata 499.87 m, nilai topographic wetness index (TWI) rata-rata 4.79, dan profile curvature sebesar -0.04 atau cembung. Sementara itu, tingkat kerawanan longsor sangat rendah dominan berada pada pada bagian Barat Kabupaten Pacitan di Kecamatan Donorojo, Punung, dan Pringkuku dengan ciri wilayah memiliki rata-rata lereng 11.05°, tersusun atas batuan sedimen gamping dari Formasi Wonosari dengan jenis tanah litosol dan penggunaan tanah tegalan/ladang, curah hujan rata-rata 2,042.63 mm/tahun, jarak dari patahan 3,222.57 m, jarak dari sungai rata-rata 2,216.60 m, nilai topographic wetness index (TWI) rata-rata 5.5, dan profile curvature 0.06 atau cekung. Validasi model menggunakan data uji dengan AUROC bernilai 0.876. Dihasilkan validasi tingkat kerawanan menggunakan data validasi dengan akurasi sebesar 0.781 dan presisi sebesar 0.755.

---

Landslides are one of the most detrimental natural events that occur every year in the Pacitan Regency. This study analyzes the physical aspects that act as factors causing landslides and the level of landslide susceptibility using the logistic regression method in Pacitan Regency. Four hundred sixty-eight landslide points were used from the BPBD inventory in Pacitan Regency, field surveys, and interpretation of satellite imagery and separated with 80% as test data and 20% as model validation. The probability analysis of landslides using 14 physical aspects coefficient results that slopes, aspects/directions towards the slopes, rainfall, land use, soil types, and lithology have positive coefficients values. Meanwhile, the physical aspects include elevation, topographic wetness index (TWI), profile curvature, plan curvature, distance from fault, distance from road, distance from road, and normalized difference vegetation index (NDVI), have negative coefficients values. Five levels of landslide susceptibility were generated in Pacitan Regency, namely, very low (43.219.8 Ha), low (32.256.9 Ha), medium (24.133.8 Ha), high (20.590.7 Ha), and very high (18.787.6 Ha). Very high level of landslide susceptibility dominates the central to the eastern part of Pacitan Regency in Kebonagung, Arjosari, Tulakan, and Pacitan Districts with regional characteristics having an average slope of 23.2°, composed of rocks in the Arjosari Formation with alluvial soil types, and shrub land use, rainfall the average rainfall is 2,384.64 mm/year, the distance from the fault is 693.4 m, the distance from the river is 499.87 m, the topographic wetness index (TWI) value is 4.79, and the curvature profile is -0.04 or convex. Meanwhile, the very low level of landslide susceptibility is dominated in the western part of Pacitan Regency in Donorojo, Punung, and Pringkuku Subdistricts, with regional characteristics having an average slope of 11.05°, composed of limestone sedimentary rocks from the Wonosari Formation with litosol soil types and dry farming land use. /field, the average rainfall is 2,042.63 mm/year, the distance from the fault is 3,222.57 m, the distance from the river is 2,216.60 m on average, the topographic wetness index (TWI) value is 5.5 on average, and the curvature profile is 0.06 or concave. Validation of the model using test data with AUROC worth 0.876. Vulnerability validation using validation data resulted in an accuracy of 0.781 and a precision of 0.755."

"Kemacetan lalu lintas merupakan masalah bagi setiap daerah di Indonesia maupun dunia, tak terkecuali Kota Bogor. Faktor penyebab kemacetan di Kota Bogor diduga berasal dari penggunaan lahan, geometri dan kinerja jalan, dan rute transportasi publik angkutan kota. Perubahan rute angkutan kota angkot yang dilakukan oleh Pemerintah Kota Bogor bertujuan untuk mengurangi kepadatan dan kemacetan, namun hal tersebut bukan merupakan suatu jaminan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola spasial kepadatan dan kemacetan dengan rute angkot saat ini serta membangun suatu model untuk memprediksi kepadatan dan kemacetan jika digunakan rute angkot baru, berdasarkan atas variabel penggunaan lahan jumlah sekolah dan pasar/mall, geometri dan kinerja jalan volume kendaraan, kapasitas jalan, kecepatan rata-rata, tipe jalan, jumlah jalur, jumlah simpang bersinyal dan tidak bersinyal, dan rute angkot yang melewati suatu ruas jalan. Metode yang digunakan dalam pemodelan adalah regresi berganda dengan menggunakan satu variabel dummy, serta metode stepwise regression. Hasil dari pemodelan menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh terhadap kepadatan adalah kecepatan rata-rata, jumlah simpang bersinyal dan tak bersinyal, dan rute angkot dengan nilai R2 66,9. Sedangkan variabel yang berpengaruh dalam model kemacetan adalah volume kendaraan, kapasitas jalan, jumlah simpang bersinyal, dan rute angkot dengan nilai R2 81,4. Untuk melihat akurasi dalam memprediksi model kepadatan dan kemacetan digunakan validasi Mean Absolute Precentage Error MAPE. Hasilnya menunjukkan nilai 12,46 untuk kepadatan yang artinya bahwa model memiliki akurasi prediksi baik dan 5,62 untuk kemacetan yang artinya model memiliki akurasi prediksi tinggi. Dengan demikian pada penelitian ini penggunaan lahan sekolah dan pasar tidak sebagai faktor penyebab kepadatan dan kemacetan, sedangkan geometri dan kinerja jalan serta rute angkot sebagai faktor penyebab kemacetan.

---

Traffic congestion is a problem for every region in Indonesia and the world, Bogor City is no exception. Factors causing congestion in Bogor City are thought to come from land use, the geometry and performance of road, and public transport routes urban transport. The change of urban transport route angkot carried out by Bogor City Government aims to reduce traffic density and congestion, but it is not a guarantee. Therefore, this study aims to determine the spatial patterns of traffic density and congestion with current angkot routes and construct a model to predict traffic density and congestion when new angkot routes are used, based on land use variables number of schools and markets malls, geometry and performance of road vehicle volume, road capacity, average velocity, road type, number of lanes, number of signaled and non signal intersection, and an angkot route passing a road. The method used in modeling is multiple regression using one dummy variable, and stepwise regression method. The result of modeling shows that the variables affecting traffic density are velocity, number of signaled and non signal intersection, and angkot route with R2 value 66,9. While the influential variables in the traffic congestion model are vehicle volume, road capacity, number of signaled intersection, and angkot route with R2 value 81.4. To see accuracy in predicting model of traffic density and congestion, Mean Absolute Precentage Error MAPE validation is used. The results show a value of 12.46 for traffic density which means that the model has good prediction accuracy and 5.62 for traffic congestion which means the model has high prediction accuracy. Thus in this study the landuse of school and market is not a factor causing traffic density and congestion, while the geometry and performance of roads and public transportation routes as a factor causing congestion."

"Schistosomiasis Japonicum merupakan penyakit parasit yang disebabkan oleh infeksi cacing Schistosoma, terdapat pada host siput Oncomelania Hupensis Linduensis. Penyakit Schistosomiasis atau demam keong di Indonesia bersifat endemik, untuk menghilangkan Schistosomiasis, mengendalikan populasi siput dianggap sebagai salah satu langkah pengendalian terpadu dalam mengendalikan penyakit Schistosomiasis. Telah diketahui dengan baik bahwa transmisi Schistosomiasis japonicum terkait erat dengan distribusi host perantara siput, yang bergantung pada karakteristik geografis dan faktor lingkungan. Penelitian ini dilakukan untuk membangun model analisis spasial penyebaran habitat siput dengan menggunakan data pengindraan jauh untuk mengekstraksi informasi indeks vegetasi NDVI , indeks kelembaban lahan TVDI , tutupan lahan, dengan data dukung kemiringan lahan, ketinggian, jarak dari sungai, jarak dari danau, temperature permukaan tanah, dan curah hujan. Penelitian yang dilakukan di Dataran Lindu dianalisis dengan stepwise regretion untuk mengidentifikasi faktor penentu ekologi kehidupan Oncomelania Hupensis Lindoensis. Hasilnya menunjukan bahwa TVDI, tutupan lahan, NDVI, dan LST merupakan variable yang paling signifikan dengan korelasi 85,9 dan tingkat keakurasian 87,03 . Dari analisis permodelan diketahui bahwa distribusi habitat Oncomelania hupensis menunjukan pola acak. Dengan mengetahui karakterisrtik sebaran habitat Oncomelania hupensis melalui analisis penginderaan jauh, diharapkan dapat dilakukan monitoring pergerakan habitat, sehingga langkah tersebut dapat digunakan untuk membantu pengendalian habitat dimaksud sebagai host penyakit schistosomiasis di Indonesia.

---

Schistosomiasis Japonicum is a parasitic disease caused by a worm infection of Schistosoma, found on the host Snail Oncomelania Hupensis Linduensis. Schistosomiasis or snail fever in Indonesia is endemic, to eliminate Schistosomiasis, controlling snail populations is considered as one of the integrated control measures in controlling Schistosomiasis disease. It is well known that the Schistosomiasis japonicum transmission is closely related to the distribution of hosted slug intermediaries, which depend on geographic characteristics and environmental factors. This research was conducted to build spatial analysis model of spreading of snail habitat by using remote sensing data to extract vegetation index information NDVI , land humidity index TVDI , land cover, with data of land inclination, altitude, distance from river, distance from lake , ground surface temperature, and rainfall. Research conducted in the Lindu Plains was analyzed by stepwise regretion to identify the ecological determinants of Oncomelania Hupensis Lindoensis life. The results show that TVDI, land cover, NDVI, and LST are the most significant variables with 85,9 correlation and 87,03 accuracy. From the modeling analysis it is known that Oncomelania hupensis habitat distribution shows random pattern. By knowing the characteristic of Oncomelania hupensis habitat distribution through remote sensing analysis, it is expected to monitor the movement of habitat, so that the step can be used to help control the habitat referred to as host of schistosomiasis disease in Indonesia. "

"Kekeringan pertanian merupakan dampak yang diterima tanaman akibat menurunnya ketersediaan air dan kelembaban lahan yang digunakan untuk keperluan pertanian. Berkurangnya intensitas hujan merupakan indikasi pertama terjadinya kekeringan pertanian sekaligus faktor penyebab utama penurunan hasil produksi lahan. Kabupaten Pandeglang adalah sumber lumbung padi Provinsi Banten yang mengalami kekeringan dalam kurun waktu lebih dari 10 tahun. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola kekeringan tahun 2009 hingga 2019 dan menganalisis hubungan antara produktivitas padi dan curah hujan di wilayah yang sangat kering di Kabupaten Pandeglang. Metode yang digunakan dalam penentuan wilayah kekeringan adalah Normalized Difference Drought Index (NDDI) dengan menggunakan citra multitemporal LandSat. Metode uji regresi linear sederhana digunakan untuk mengetahui hubungan antara produktivitas padi dan curah hujan di wilayah kekeringan. Hasil dari penelitian ini adalah pola kekeringan pertanian di Kabupaten Pandeglang dari tahun 2009-2019 tersebar pada lahan sawah di dataran rendah bagian tengah hingga selatan. Pola kekeringan pertanian dominan berada pada rata-rata curah hujan 113,5-118,1 mm/bulan, jenis tanah alluvial, dan ketinggian 0-50 m dpl. Terdapat hubungan positif antara curah hujan dan produktivitas padi di wilayah kekeringan pertanian Kabupaten Pandeglang. Hal ini menandakan semakin tinggi curah hujan, maka produktivitas padi akan semakin meningkat. Namun demikian produktivitas padi di Kabupaten Pandeglang juga dipengaruhi oleh modal dan keterjangkauan wilayah.

---

Agricultural drought is the impact received by plants due to decreased availability of water and soil moisture used for agricultural purposes. The reduced rainfall intensity is the first indication of agricultural drought as well as a major contributing factor to the decline in land production. Pandeglang Regency is a source of rice granaries in Banten Province which has been experiencing drought for more than 10 years. This study aims to identify patterns of drought from 2009 to 2019 and analyze the relationship between rice productivity and rainfall in very dry regions in Pandeglang Regency. The method used in determining the drought area is the Normalized Difference Drought Index (NDDI) using the multitemporal LandSat image. Simple linear regression test method is used to determine the relationship between rice productivity and rainfall in drought areas. The results of this study are the patterns of agricultural drought in Pandeglang Regency from 2009-2019 are spread on lowland rice fields in the middle to the south. The dominant pattern of agricultural drought is in the average rainfall of 113.5-118.1 mm/month, alluvial soil types, and altitudes of 0-50 m above sea level. There is a positive relationship between rainfall and rice productivity in the agricultural drought area of Pandeglang Regency. This indicates the higher the rainfall, the productivity of rice will increase. However, rice productivity in Pandeglang Regency is also influenced by capital and regional affordability."

"Bencana tsunami Selat Sunda pada 22 Desember 2018 telah menghantam wilayah Kabupaten Pandeglang, Serang, dan Lampung Selatan. Berdasarkan kejadian tersebut diperlukan mitigasi bencana guna mengurangi kerugian jika terjadi bencana di kemudian hari. Rencana evakuasi bencana memainkan peran yang sangat penting sebelum, selama, dan setelah bencana terjadi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merencanakan dan mengetahui lokasi bangunan evakuasi serta jangkauannya sehingga dapat digunakan sebagai tempat evakuasi saat terjadi tsunami. Penentuan lokasi Tempat Evakuasi Sementara (TES) dengan memperhatikan wilayah bahaya tsunami, aksesibilitas, dan waktu tempuh. Wilayah bahaya tsunami memperhitungkan wilayah inundasi tsunami dengan tools fuzzy membership untuk mengkaji kelas bahayanya. Metode Network Analysis pada software ArcGIS digunakan untuk mengetahui wilayah jangkauan dengan waktu tempuh 30 menit. Selanjutnya dari wilayah jangkauan 30 menit dapat diketahui jumlah penduduk berdasarkan People In Pixels (PIP). Hasil penelitian menunjukkan terdapat 11 bangunan TES. 3 TES di Kecamatan Carita, 2 TES di Kecamatan Labuan, 5 TES di Kecamatan Panimbang, dan 1 TES di Kecamatan Sumur. Seluruh TES tersebut berada di lereng datar dan berada di konsentrasi pemukiman tinggi. Kapasitas TES usulan yang dapat menampung seluruh penduduk yang berada di pemukiman bahaya tsunami adalah TES di Kecamatan Carita dan Kecamatan Labuan, sedangkan TES di Kecamatan Panimbang dan Kecamatan Sumur tidak dapat menampung seluruh penduduk yang berada di pemukiman bahaya tsunami.

---

The Sunda Strait tsunami disaster on 22^nd December 2018 has hit the Pandeglang, Serang and South Lampung regencies. Based on these events disaster mitigation is needed in order to reduce losses in the event of a disaster in the future. Disaster evacuation plans play a very important role before, during and after a disaster occurs. The purpose of this study is to plan and find out the location of the evacuation building and its scope so that it can be used as an evacuation site during a tsunami. Determination of the location of Temporary Evacuation Sites (TES) by taking into account tsunami hazard areas, accessibility, and travel time. Tsunami hazard areas take into account tsunami inundation areas with fuzzy membership tools to assess the hazard class. The Network Analysis method in ArcGIS software is used to determine the coverage area with a travel time of 30 minutes. Furthermore, from the 30 minute coverage area, it can be seen the number of residents based on People In Pixels (PIP). The results showed that there were 11 TES buildings, in Carita District 3 TES, in Labuan District 2 TES, 5 TES in Panimbang District, and 1 TES in Sumur District. All of the TES are on flat slopes and in high concentration of settlements. The proposed TES capacity that can accommodate all residents in tsunami hazard settlements is TES in Carita and Labuan Districts, while TES in Panimbang District and Sumur District cannot accommodate all residents in tsunami hazard settlements."