GOOGLE EARTH ENGINE PEMANFAATANNYA UNTUK PEMETAAN MANGROVE

Authors

Romansah Wumu
Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
Nia Kurniadin
Politeknik Pertanian Negeri Samarinda

Synopsis

Mangrove memiliki peran penting dalam mejaga ekosistem pantai serta berperan dalam mengurangi emisi karbon. Hutan mangrove juga perperan mencegah abrasi pantai. Pulau Ponelo merupakan salah satu pulau di Provinsi Gorontalo yang memiliki hutan mangrove. Perkembangan teknologi penginderaan jauh dan dengan adanya platform pengolah data Google Earth Engine (GEE) memungkinkan kita untuk dapat mengolah multi data citra satelit dan multitemporal dengan cepat dan mudah. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil pemetaan area mangrove menggunakan metode Random Forest (RF) dan K-Means Clustering yang terdapat pada platform Google Earth Engine.

Author Biographies

Romansah Wumu, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda

Romansah Wumu, S.Pd., M.T. Lahir di Gorontalo 16 Mei 1988. Menyelesaikan Studi Sarjana Pendidikan Fisika di Universitas Negeri Gorontalo tahun 2011 dan Teknik Geomatika di Institut Teknologi Sepuluh Nopember tahun 2016. Sejak tahun 2020 aktif mengajar di Program Studi Teknologi Geomatika Politeknik Pertanian Negeri Samarinda. Fokus bidang keahlian adalah Sistem Informasi Geografis. Penelitian yang pernah dilakukan di antaranya adalah Analisa Tingkat Kerentanan Longsor Menggunakan Metode Weighted Linear Combination (WLC)-The Analytic Hierachy Process (AHP) tahun 2016, Perbaikan Algoritma Suhu Permukaan Laut LANDSAT 8 untuk Perairan Ponelo tahun 2017, dan Penentuan Musim Tanam Padi Sawah Menggunakan Data Time Series Curah Hujan Di DAS Limboto Bone Bolango Tahun 2021. Pada tahun 2021 memperoleh Hibah Kompetitif Penelitian Dosen Pemula (PDP) dari DRPM Direktorat Jendral Riset dan Pengembangan Kementerian Riset dengan fokus Teknologi Informasi dan Komunikasi dan topik Peningkatan Konten TIK untuk data informasi geospasial dan indraja. Tahun 2021 penulis menyelesaikan buku dengan judul Citra Satelit Radar Untuk Penentuan Awal Musim Tanam Padi Sawah Menggunakan GEE Dan Google Colab.

Nia Kurniadin, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda

Nia Kurniadin, S.Pd., M.T. pria kelahiran Wanamukti (Kab. Parigi Moutong, Sulawesi Tengah), pada tanggal 22 Februari 1984. Sarjana Pendidikan Matematika di Universitas Tadulako, lulus pada tahun 2009, dan Magister Teknik Geomatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, lulus pada tahun 2016. Berprofesi sebagai Dosen Luar Biasa pada Program Studi Teknik Geologi di Universitas Tadulako pada tahun 2017, dan Dosen pada Program Studi Teknologi Geomatika Politeknik Pertanian Negeri Samarinda sejak tahun 2018 hingga sekarang. Minat penelitian pada bidang Pengindraan Jauh dan SIG. Berbagai penelitian telah dilakukan di antaranya “Analisis Temporal Sebaran Total Suspended Solid Perairan Teluk Palu Menggunakan Citra Satelit Landsat”, “Analisis Perubahan Morfologi Garis Pantai Akibat Tsunami di Teluk Palu Menggunakan Data Citra Sentinel 2”, dan “Pemanfaatan Sistem Informasi Geografis Berbasis Web (WEBGIS) untuk Pemetaan Aset Lahan dan Bangunan Politani Samarinda”. Ketiga penelitian tersebut, dua diantaranya merupakan penelitian kompetitif nasional PDP (Penelitian Dosen Pemula) tahun 2019 dan 2020 yang dibiayai oleh DRPM Direktorat Riset dan Pengembangan Kemenristekdikti, dan lainnya merupakan hibah kompetitif internal Perguruan Tinggi tahun 2021. Pada bidang pengabdian, aktif berperan serta dalam pengabdian program studi Teknologi Geomatika, dan salah satu pengabdian terbaru adalah pengabdian dengan hibah kompetitif internal perguruan tinggi yaitu “Pelatihan Foto Udara di BPBD Kota Samarinda untuk Pemetaan Area Terdampak Bencana Alam” pada tahun 2022. Penulis juga aktif dalam pengabdian dalam menerapkan ilmu pengetahuannya dalam mendukung pemerintahan, diantaranya menjadi Tenaga Ahli di Bidang Geospasial dalam penyusunan KLHS (Kajian Lingkungan Hidup Strategis) RPJMD (Rencana Pembangunan Jangka Menengah Daerah) Kabupaten Kutai Kartanegara tahun 2020, Tim Ahli Validasi KLHS RPJMD Kabupaten/Kota seprovinsi Kalimantan Timur tahun 2021, dan Tenaga Ahli bidang Geospasial dalam Penyusunan KLHS Revisi RTRW (Rencana Tata Ruang Wilayah) Provinsi Kalimantan Timur tahun 2022.

References

Agung, A., Zainuri, M., Wirasatriya, D. A., Maslukah, L., Subardjo, P., Anugroho, A., Suryosaputro, D., & Handoyo, G. (2018). Analisis Sebaran Klorofil-A dan Suhu Permukaan Laut sebagai Fishing Ground Potensial (Ikan Pelagis Kecil) di Perairan Kendal, Jawa Tengah. Buletin Oseanografi Marina Oktober, 7(2), 67–74. http://ejournal.undip.ac.id/index.php/bulomaDiterima/

Aryawati, R., & Thoha, H. (2011). Hubungan Kandungan Klorofil-A dan Kelimpahan. Maspari Journal, 02, 89–94. http://masparijournal.blogspot.com

Breiman, L. (2001). Random Forests (Vol. 45).

Budhiman, S., Hobma, T., & Vekerdy, Z. (2004). Remote Sensing for Mapping TSM Concentration in Mahakam Delta: an Analytical Approach. The Thirteenth Workshop of OMISAR.

Danoedoro, P., & Heru Murti, S. (2019). KLASIFIKASI TUTUPAN LAHAN DATA LANDSAT-8 OLI MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST. Jurnal Pengindraan Jauh Indonesia Februari 2021, 03(01). http://jurnal.mapin.or.id/index.php/jpji/issue/archive

Department of Geography. (2021). Accuracy assessment. Humboldt-Universität Zu Berlin. Department of Geography. https://pages.cms.hu-berlin.de/EOL/geo_rs/S10_Accuracy_assessment.html#Learning_goals

Developers Google. (2020). Welcome to Google Earth. Google. https://developers.google.com/earth-engine

Donya, M. A. C., Sasmito, B., & Nugraha, A. L. (2020). Pemetaan Parameter Suhu Permukaan Laut Dan Oksigen Terlarut Di Perairan Pulau Karimunjawa Kabupaten Jepara Menggunakan Citra Landsat-8. Jurnal Geodesi Undip, 9(4), 52–58.

Fletcher, Karen., & European Space Agency. (2012a). Sentinel-1 : ESA’s radar observatory mission for GMES operational services. ESA Communications.

Fletcher, Karen., & European Space Agency. (2012b). Sentinel-2 : ESA’s optical high-resolution mission for GMES operational services. ESA.

Fletcher, Karen., & European Space Agency. (2013). Sentinel-3 : ESA’s global land and ocean mission for GMES operational services.

Hu, L., Xu, N., Liang, J., Li, Z., Chen, L., & Zhao, F. (2020). Advancing the mapping of mangrove forests at national-scale using Sentinel-1 and Sentinel-2 time-series data with Google Earth Engine: A case study in China. Remote Sensing, 12(19). https://doi.org/10.3390/RS12193120

Jahromi, M. N., Jahromi, M. N., Zolghadr-Asli, B., Pourghasemi, H. R., & Alavipanah, S. K. (2020). Google Earth Engine and Its Aplication in Forest Science. Environmental Science and Engineering, 629–649.

KKP. (2021). KONDISI MANGROVE DI INDONESIA. Kementerian Kelautan Dan Perikanan Republik Indonesia. https://kkp.go.id/djprl/p4k/page/4284-kondisi-mangrove-di-indonesia

Kurniawan, D. (2021). Pengenalan Machine Learning dengan Python. In Dios Kurniawan (1st ed., Vol. 1).

Kusuma, A. J. (2021). Pentingnya Penguatan Aspek Penyadartahuan Mitigasi Bencana dan Adaptasi Perubahan Iklim di Masyarakat Pesisir di Kabupaten Sumba Timur, Provinsi NTT. Kementerian Kelautan Dan Perikanan. https://kkp.go.id/djprl/p4k/artikel/29445-pentingnya-penguatan-aspek-penyadartahuan-mitigasi-bencana-dan-adaptasi-perubahan-iklim-di-masyarakat-pesisir-di-kabupaten-sumba-timur-provinsi-ntt

NASA, & USGS. (2020). Landsat 9. https://www.usgs.

Nuriya, H., Hidayah, Z., & Nugraha, W. A. (2010). Pengukuran Kosentrasi Klorofil-a dengan Pengolahan Citra Landsat ETM-7 dan Uji Laboratorium di Perairan Selat Madura Bagia Barat. Jurnal KELAUTAN, 3, 60–65.

PCI Geomatics Enterprises. (2022). Random Trees classifier. https://catalyst.earth/catalyst-system-files/help/concepts/focus_c/oa_classif_intro_rt.html

Perdana, P., Wiguna, K., Wayan, N., Sutari1, S., Febriarta, E., Lisditya Permata-Sari, A., Suherningtyas, I. A., Ainun, N., Pulungan, H. J., Gani, M., & Sukraini, T. T. (2022). Spatial Analysis of Mangrove Distribution Using Landsat 8 Oli in Badung Regency and Denpasar City, Bali Province, Indonesia. https://doi.org/10.23917/forgeo.v36i1.14711

Rahmadi, M. T., Suciani, A., & Auliani, N. (2020). Analisis Perubahan Luasan Hutan Mangrove Menggunakan Citra Landsat 8 OLI di Desa Lubuk Kertang Langkat. https://doi.org/10.23887/mkg.v21i2.24197

Ridho Fariz, T., Permana, I., Daeni, F., Cahyadhi, A., Putra, P., Semarang, U. N., Pertanahan, B., Kabupaten, N., & Raya, K. (2021). Pemetaan Ekosistem Mangrove di Kabupaten Kubu Raya Menggunakan Machine Learning pada Google Earth Engine. Jurnal Geografi, 18(2), 83–89. https://doi.org/10.15294/jg.v18i2.30231

Samuels, P. (2014). Pearson Correlation The relationship between self-regulated learning, learning development, academic achievement and life-long learning View project Contemporary Trends in Pentecostalism View project. https://www.researchgate.net/publication/274635640

Sudarsono, B., & Sukmono, A. (2016). STUDI DISTRIBUSI TOTAL SUSPENDED SOLID (TSS) DI PERAIRAN PANTAI KABUPATEN DEMAK MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT. Jurnal Geodesi Undip, 6(1).

Sun, T., Chen, F., Zhong, L., Liu, W., & Wang, Y. (2019). GIS-based mineral prospectivity mapping using machine learning methods: A case study from Tongling ore district, eastern China. Ore Geology Reviews, 109, 26–49. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2019.04.003

Umroh, Adi, W., & Sari, S. P. (2016). Detection of Mangrove Distribution in Pongok Island. Procedia Environmental Sciences, 33, 253–257. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2016.03.076

USGS. (2016). Landsat 8 (L8) Data Users Handbook. In USGS (Vol. 8, Issue 1993). https://Landsat.usgs.gov/documents/Landsat8DataUsersHandbook.pdf

USGS. (2022a). Landsat 9. https://doi.org/10.3133/fs20193008

USGS. (2022b). Landsat 9 Data Users Handbook.

Utama, I. G. B. R. (2021). Korelasi Linier dan Berganda.

Yancho, J. M. M., Jones, T. G., Gandhi, S. R., Ferster, C., Lin, A., & Glass, L. (2020). The google earth engine mangrove mapping methodology (Geemmm). Remote Sensing, 12(22), 1–35. https://doi.org/10.3390/rs12223758

Zhang, F., Zhou, G., & Nilsson, C. (2013). Remote estimation of the fraction of absorbed photosynthetically active radiation for a maize canopy in Northeast China. Journal of Plant Ecology, 8(4), 429–435. https://doi.org/10.1093/jpe/rtu027

Zulhaniarta, D., Ida Sunaryo, A., & Aryawati, R. (2015). SEBARAN KONSENTRASI KLOROFIL-A TERHADAP NUTRIEN DI MUARA SUNGAI BANYUASIN KABUPATEN BANYUASIN PROVINSI SUMATERA SELATAN. Maspari Journal, 7(1), 9–20.

Published

10 November 2022

Series

Buku Referensi/Monograf

Categories

Copyright (c) 2022 tanesa