IDENTIFIKASI POLA PERUBAHAN URBAN SPRAWL MENGGUNAKAN CLOUD COMPUTING GOOGLE EARTH ENGINE BERBASIS WEB GIS (STUDI KASUS : KECAMATAN JONGGOL, JAWA BARAT)
Abstract Views : 1114 / Downloads Count: 1332DOI:
https://doi.org/10.31949/infotech.v7i2.1365Keywords:
Urban Sprawl, Land Surface Temperature, Random Forest, Penggunaan Lahan, dan Citra Landsat.Abstract
Urban Sprawl merupakan fenomena yang terjadi akibat perkembangan kota yang semakin meluas ke wilayah pinggiran (sub-urban). Wilayah sub-urban yang masih tergantung kepada kota inti juga menjadi salah satu pemicu prosess urbanisasi yang terjadi diwilayah pinggiran tersebut. Kecamatan Jonggol saat ini mengalami banyak perubahan penggunaan lahan yang sangat signifikan, baik dari sector insfrastruktur dan pembangunan, membuat tingkat penggunaan lahan tidak sesuai dengan kemampuan lahan, daya dukung lahan dan peruntukkannya, sehingga terjadi perubahan penggunaan lahan yang tidak terartur atau terencana. Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah informasi yang didasarkan pada sistem kerja yang memasukkan, menganalisa, mengelola, memanipulasi, dan menganalisa data serta menjelaskan uraian. Proses Identifikasi Perubahan Pola Urban Sprawl Menggunakan Cloud Computing Google Earth Engine Berbasis Web GIS maka penataan informasi tersebut perlu dikemas dalam suatu sistem informasi geografis dengan menggunakan metode Land Surface Temperature dan Random Forest. Ditampilkan kedalam sebuah WebGIS.
Downloads
References
“Kecamatan Jonggol Dalam Angka” Katalog BPS: 1102001.320170.
Tessie Krisnaningtyas Endang Trimarmanti (2014).
Evaluasi Perubahan Penggunaan Lahan Kecamatan di Daerah Aliran Sungai Cisadane Kabupaten Bogor. Jurnal Wilayah dan Lingkungan, 2(1), 55-72.
Reni Mujiandari. (2014).
Perkembangan Urban Sprawl Kota Semarang PAda Wilayah Kabupaten Demak Tahun 2001-2012.
Moh. Dede, Galuh Putri Pramulatsih, Millary
Agung Widiawaty , Yanuar Rizky Ramadhan, Amniar Ati. (2019). DINAMIKA SUHU PERMUKAAN DAN KERAPATAN VEGETASI DI KOTA CIREBON. Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Vol. 6 Departemen Pendidikan Geografi, FPIPS, Universitas Pendidikan Indonesia. Program Studi Meteorologi, FITB, Institut Teknologi Bandung
Yuari Susanti, Syarifudin, Muhammad Helmi.
(2020). Analisa Perubahan Penggunaan Lahan Di Daerah Aliran Sungai Serayu Hulu Dengan Pengginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis. 1Master Program in Environmental Science, School of Postgraduate Studies, Diponegoro University, Semarang – Indonesia.
Anggoro Wahyu Utomo., Andri Suprayogi., Bandi
Sasmito (2017). ANALISIS HUBUNGAN VARIASI LAND SURFACE TEMPERATURE DENGAN KELAS TUTUPAN LAHAN MENGGUNAKAN DATA CITRA SATELIT LANDSAT (Studi Kasus : Kabupaten Pati) Departemen Teknik Geodesi Fakultas Teknik Universitas Diponegoro.
Katmoko Ari Sambodo., Mulia Inda Rahayu.,
Novie Indriasari., M.Natsir. (2014). KLASIFIKASI HUTAN-NON HUTAN DATA ALOS PALSAR MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST. Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh, LAPAN.
Mutanga, O., & Lalit Kumar,. (2019).
Google Earth Engine Applications. School of Agricultural, Earth and Environmental Sciences, University of KwaZulu Natal, P. Bag X01 Scottsville, Pietermaritzburg 3209, South Africa