Kind: captions
Language: id
Ya. Asalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh. Selamat siang Bapak, Ibu,
dan rekan-rekan sekalian. Selamat datang
kembali di webinar Eko Edu ke-130.
Saya ucapkan terima kasih kepada Bapak,
Ibu semuanya yang sudah selalu setia
untuk mengikuti acara webinar ini. Dan
hari ini webinar Ekoed Edu akan
mengangkat tema pemanfaatan data
pengindraan jauh untuk memantau
perubahan kualitas lingkungan. Dan
perkenalkan saya Dini yang akan bertugas
sebagai moderator pada acara ini. Ee
baik Bapak Ibu semuanya sebelum kita
mulai webinar alangkah baiknya kita
berdoa bersama-sama sesuai dengan agama
dan kepercayaan masing-masing. Untuk itu
berdoa dipersilakan.
berdoa dicukupkan.
Untuk acara selanjutnya, mari kita
menyanyikan lagu Indonesia Raya secara
bersama-sama dan diharapkan kepada Bapak
Ibu untuk duduk tegar.
[Musik]
[Tepuk tangan]
[Musik]
Ee baik ee Bapak Ibu semuanya di sini
izinkan saya untuk mempromosikan tiga
pelatihan dalam waktu dekat ini yang
akan diselenggarakan oleh kami
ee yaitu yang pertama ee di sini di
minggu selanjutnya yaitu pada tanggal 20
hingga 24 dan 20 hingga 28 Oktober di
sini kami akan mengadakan dua pelatihan
yaitu yang pertama adalah pelatihan
dasar AMDAL gelombang 19 yang di mana
apabila Bapak Ibu tertarik Bapak Ibu
bisa Bapak Ibu cukup untuk membayar
biaya investasi sebesar Rp4.500.000.
Kemudian di minggu yang sama juga kami
akan mengadakan pelatihan pemodelan
kualitas air sungai qual 2K dan WASP
gelombang 20. Dan Bapak Ibu di sini
cukup membayar dengan biaya investasi
sebesar Rp3.600.000.
Lalu kemudian di minggu selanjutnya
yaitu pada tanggal 27 hingga 31 Oktober
2025 kami akan mengadakan pelatihan
perhitungan emisi gas rumah kaca atau
GRK dan perdagangan karbon gelombang 21.
Dan apabila Bapak Ibu tertarik untuk
mengikuti pelatihan tersebut, Bapak Ibu
cukup membayar dengan biaya investasi
sebesar Rp3.600.000.
Dan untuk informasi lebih lanjut dapat
menghubungi admin kami yaitu ada Riris
Danisa. Dan Bapak Ibu juga bisa
mengunjungi sosial media kami yaitu ada
Instagram, YouTube channel, Facebook dan
juga website resmi kami di
www.ecoedu.co.id.
Dan apabila Bapak Ibu langsung tertarik
untuk mendaftarnya, silakan saja diakses
ke pendaftaran.edu.co.id.
Dan selain itu juga kami di sini
terdapat inhouse training yang dapat
dilakukan secara offline maupun online
sesuai dengan permintaan dari instansi
atau perusahaan Bapak Ibu semuanya. Jadi
kami tunggu Bapak Ibu semuanya di
pelatihan.
Dan baik, langsung saja kita akan
langsung masuk pada kegiatan utama kita
yang di mana webinar kali ini kita akan
berdiskusi mengenai pemanfaatan data
pengindraan jauh untuk memantau
perubahan kualitas lingkungan dan tentu
saja kita kami juga telah menghadirkan
narasumber yang sangat kompeten di
bidangnya untuk memberikan materi dan
wawasan yang bermanfaat ini. Dan
langsung saja izinkan saya untuk
memperkenalkan narasumber kita hari ini
yaitu adalah Bapak Dr. Raden Putra, ST.
Beliau merupakan dosen Teknik Lingkungan
di Institut Teknologi Sumatera atau
Itera dan saya akan menyapa terlebih
dahulu. Selamat siang, Pak Raden.
Selamat siang,
ya. Baik, Pak Raden. Apa kabarnya hari
ini?
Alhamdulillah kabar baik.
Heeh.
Alhamdulillah. Mudah-mudahan kita selalu
dalam keadaan sehat walafiat dan mungkin
ee sebelum dimulai izinkan saya untuk
menyampaikan beberapa teknis terlebih
dahulu. Yaitu yang pertama adalah untuk
pemaparan akan dilaksanakan selama 1 jam
dan kemudian dilanjutkan dengan sesi
tanya jawab dengan menggunakan aplikasi
Slido dan dilanjutkan lagi dengan tanya
jawab secara langsung. Dan baik untuk
mengefektifkan waktu saya serahkan
ruangan Zoom ini kepada Pak Raden dan
kepada Bapak Ibu semuanya selamat
mengikuti acara webinar.
Baik, terima kasih.
Asalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh. Selamat pagi semuanya,
Bapak, Ibu.
sebelumnya apakah suara saya terdengar
dengan baik?
Terdengar, Pak.
Baik, terima kasih.
Sebelumnya saya ucapkan terima kasih
kepada ee pihak Eko Endu ya yang sudah
ee mengundang saya untuk berbagi dan
berdiskusi
terkait dengan judul pemanfaatan data
penginderaan jauh ya untuk memantau
kualitas lingkungan.
Di kesempatan kali ini izinkan saya
Bapak Ibu untuk bisa sharing, berbagi
pengalaman seperti itu. Tidak ada maksud
untuk menggurui atau seperti ee memberi
kuliah begitu, tidak ya Bapak Ibu. tapi
lebih kepada ee kita berbagi ee
pengetahuan
mana tahu kita ee bisa saling
berkolaborasi seperti itu untuk
penelitian, untuk pengajaran, dan ee
kegiatan-kegiatan lainnya yang
bermanfaat untuk kita semua.
Em judulnya terkait dengan data
penginderaan jauh ee fokusnya adalah
untuk pemantauan perubahan kualitas
lingkungan.
Next. ee
dalam materi hari ini itu ada setidaknya
ada empat poin ya Bapak Ibu yang coba
saya paparkan ke depan terkait dengan ee
bagaimana mekanisme dari penginderaan
jauh tersebut ee menghasilkan sebuah
data, kemudian bagaimana karakteristik
dari data yang akan dihasilkan seperti
itu. nanti ee itu akan kita coba bahas
dan cuma kita kaji seberapa jauh ee
data-data tersebut mungkin bisa
dimanfaatkan
dalam pendekatan kondisi lingkungan di
sekitar kita. Kemudian yang topik yang
berikutnya kita juga akan coba mengkaji
terkait dengan bagaimana sebuah
penginderan jauh itu dimaknai sebagai
sumber data dalam pemantauan lingkungan.
Karena ee di
ee keilmuan lingkungan sendiri ini
sebenarnya adalah satu hal yang ee baru
gitu ya atau belum lama seperti itu.
Bagaimana data-data penginderan jauh itu
coba di posisikan sebagai pengganti dari
data-data yang mungkin selama ini
dihasilkan dari pemantauan langsung di
lapangan. mungkin menggunakan instrumen
atau mengambil sampel seperti itu ya.
Namun ini akan kita coba ganti seperti
itu dengan data-data rekaman hasil
penginderaan jauh baik itu dari ee data
citra satelit atau data foto udara
seperti itu ya. Kemudian ee dalam
paparan juga saya sajikan terkait dengan
studi kasus beberapa ee hal dan
pengalaman yang pernah kami kerjakan
bersama teman-teman di Institut
Teknologi Sumatera. mungkin ada beberapa
juga yang berkolaborasi dengan ee pihak
lain.
Next,
penginderaan jauh sendiri, Bapak Ibu
sekalian, itu memang kita maknai sebagai
ee tools ya, tools dalam atau ilmu untuk
mendapatkan ee
informasi tentang permukaan bumi. Jadi
jelas Bapak Ibu bahwa objek dari
pengindaan jauh itu adalah objek yang
terdapat pada permukaan bumi. Namun
dalam proses
mendapatkan datanya tersebut kita tidak
memerlukan kontak langsung terhadap
objek tersebut. Seperti itu. Jika di
dunia survei pemetaan mungkin kita
mendengar ee mengenal ya dengan istilah
ee akuisi data terestrial seperti itu
ya. atau ee kami juga di Teknik
Lingkungan ee umum
mengambil data sampling air, udara,
emisi, begitu ya untuk selanjutnya di ee
lakukan pengujian di lab seperti itu.
Itu artinya kita langsung bersentuhan
dengan objek yang akan kita kaji
informasinya.
Namun tidak demikian dengan yang
penginderaan jauh.
Pada gambar juga terlihat ya bahwa ee
mekanisme bagaimana sebuah sistem
penginderan jauh itu melakukan perekaman
dan akuisisi data yang sebenarnya
memanfaatkan
gelombang elektromagnetik ya yang
selanjutnya diolah untuk mendapatkan
karakteristik dari si objek yang
direkam.
Untuk lebih jelasnya kita lanjut ke
slide berikutnya ya, Bapak, Ibu. bahwa
di dalam pengindan jauh itu memang ada
beberapa sistem komponen seperti itu.
Jika saya sederhanakan
itu setidaknya ada 1 2 3 4 5 6 7uh kotak
ya Bapak Ibu ya. Bahwa penginderan jauh
itu memang komponen yang pertama itu
terkait dengan sumber tenaganya. Jadi
penginderaan jauh itu perlu untuk
dibekali oleh power atau sumber tenaga
yang mana ini menjadi komponen untuk ee
sebagai sumber dari gelombang
elektromagnetik yang nantinya akan
direkam.
Dalam poin sumber tenaga ini, Bapak Ibu,
kita mengenal dengan istilah
penginderaan jauh aktif dan pasif. di
mana penginderaan jauh pasif itu kita
memanfaatkan
ee sumber tenaga dari alam yang
berlimpah
yaitu bintang matahari ya yang ee terus
memancarkan panjang gelombang tertentu
yang kemudian diterima oleh objek di
permukaan bumi. Sementara untuk sumber
tenaga aktif itu atau kita sebutnya
sebagai penginderaan jauh aktif itu
memang si sensor atau wahana itu memang
dibekali oleh sumber tenaga sendiri.
Semacam ee sistem radar ya. ya itu juga
ee dia dibekali oleh ee sumber tenaga
yang memancarkan panjang gelombang
tertentu sehingga karena dia sifatnya
aktif dan dibekali oleh sumber tenaga
maka ee sistem penginderaan jauh aktif
itu cenderung memiliki karakteristik
data yang lebih lengkap, yang lebih ee
minim gangguan seperti itu ya Bapak, Ibu
ya. Kemudian
komponen yang berikutnya tentu ee kita
butuh yang namanya media. Media yang
menjadi perantara bagi panjang gelombang
tertentu untuk ee bisa
ee
berpindah ya dari sumber menuju ee
objeknya. Nah, atmosfer ini dalam sistem
penginderan jauh dimaknai sebagai media.
Namun di sisi lain juga ee atmosfer itu
juga dimaknai sebagai sebuah hambatan
untuk menghasilkan data yang
berkualitas.
Sebagaimana yang kita ketahui Bapak, Ibu
ya, bahwa pengindraan jauh itu memang
menggunakan ee sensor yang dibawa oleh
wahana satelit yang dia posisinya
beredar di luar. bumi seperti itu
beredar pada orbitnya sehingga ee
panjang gelombang yang dipancarkan yang
diterima objek kemudian yang dipantulkan
dan diterima kembali oleh si sensor
satelit itu tentu melewati ee kolom
atmosfer dengan sekian banyak gangguan
ya Bapak Ibu ya. di situ ada awan, ada
temperatur seperti itu. Itu yang bisa
dimaknai sebagai gangguan ee bagi
menghasilkan data penginderaan jauh yang
berkualitas.
Untuk selanjutnya ee penginderaan jauh
juga memanfaatkan gelombang ee
elektromagnetik
sebelumnya. Ee komponen yang ketiga
yaitu gelombang elektromagnetik. ini
yang dimanfaatkan oleh penginderaan jauh
yang untuk selanjutnya nanti akan
direkam. Biasanya kita mengenal dengan
istilah kanal atau pen ya yang ee
menjadi wadah untuk perekaman data pada
satu sensor. Kemudian objek di permukaan
bumi itu adalah menjadi ee subjek yang
akan dilakukan pemantauan dalam sistem
penginderaan jauh. Kemudian sebuah
sistem penginderan jauh juga tidak bisa
lepas dari yang namanya sensor
perekaman. Karena memang dalam
penginderaan jauh ini ee
panjang gelombang elektromagnetik
yang dipantulkan
atau yang dipancarkan oleh objek di
permukaan bumi itu harus mampu direkam
oleh sebuah sensor yang dibawa oleh poin
berikutnya yaitu wahana. Nah, wahana ini
memang dimaknai sebagai ee
satelit atau si pembawa sensornya ya
yang melakukan perekaman terhadap ee
panjang gelombang elektromagnetik yang
selanjutnya disimpan dalam kanal atau
band dengan karakteristik tertentu yang
selanjutnya akan dilakukan ee pemrosesan
data seperti itu. Nah, hasil dari
pemurhan data itu akan dilakukan
interpretasi untuk menghasilkan sebuah
informasi.
Ketika kita ee membahas terkait dengan
penginderaan jauh, Bapak Ibu, kita
memang tidak bisa terlepas dari seluruh
kotak ini, Bapak, Ibu, ya. di mana ee
sensor kemudian panjang gelombang,
kemudian wahana yang membawa si
sensornya itu menjadi sebuah satu
kesatuan seperti itu. Kemudian diakhiri
dengan ee pemrosesan data. Biasanya kita
menggunakan ee pemoses secara digital
ya, Bapak, Ibu ya, dengan bantuan tools
atau ee perangkat-perangkat luna sesuai
dengan data yang kita gunakan.
Next.
Penginderaan jauh
yang diakuisisi melalui mekanisme
yang sudah dijelaskan sebelumnya ya,
Bapak, Ibu. Tentu dia memiliki
kekurangan dan kelebihan Bapak, Ibu.
kekurangan dan kelebihan dari data yang
dihasilkan oleh penginderaan jauh
tersebut secara sederhana itu bisa
dinilai melalui tiga karakteristik ini
atau kita biasanya juga menyebut dengan
istilah resolusi ya Bapak Ibu ya bahwa
karakteristik ee atau resolusi spasial
kemudian karakteristik atau resolusi
spektral dan yang berikutnya adalah ee
resolusi temporal.
terkait dengan yang spasial Bapak Ibu
ya. Ee karakteristik spasial dalam
penginderaan jauh itu yang paling banyak
sebenarnya dibahas. Karena memang
biasanya ketika kita berbicara tentang
konsep spasial ke ruangan, kita memang
ee memaknai konsep tersebut sebagai
akurasi ke ruangan
yang dalam data pengindraan jauh itu
bisa diwakili oleh ukuran piksel dari
setiap data yang dihasilkan.
Jadi kalau secara sederhana Bapak Ibu
terkait dengan resolusi spasial itu
sangat erat kaitannya ee dengan yang
namanya ee ukuran piksel.
Sebuah data dengan resolusi spasial
tinggi tentu dia memiliki ukuran
resolusi atau satuan piksel yang semakin
kecil.
Ukuran piksel yang semakin kecil akan
membuat density dari piksel tersebut
dalam satu paket data akan semakin
tinggi. Jadi kalau ukuran pikselnya
rendah maka tingkat kepadatan pikselnya
akan semakin tinggi. Kapasitasnya pun
akhirnya juga semakin besar. Namun
kedilan dari data itu juga akan
tersampaikan.
Begituun sebaliknya Bapak Ibu ya. Jadi
kalau Bapak Ibu ingin mendapatkan ee
akurasi spasial yang tinggi, maka Bapak
Ibu harus mencari data-data pada
resolusi tinggi yang mana ukuran
pikselnya akan ee semakin kecil dengan
kerapatan yang semakin tinggi sehingga
informasi yang Bapak Ibu dapatkan akan
semakin ee banyak seperti itu. Kemudian
yang kedua ini adalah terkait dengan ee
resolusi spektral ya yang bisa kita
maknai sebagai kemampuan si sensor yang
bertindak sebagai perekam panjang
gelombang dalam mengidentifikasi
kehalusan interval panjang gelombang
yang dia rekap. Jadi ee semakin halus
interval panjang gelombang yang bisa dia
rekam untuk setiap karakteristiknya,
tentu ee karakteristik spektralnya juga
akan semakin baik. Resolusi spektral
yang lebih halus
itu juga akan mencerminkan interval
panjang gelombang yang lebih dekat.
Artinya panjang gelombang ini juga ee
menjadi satu hal yang utama dalam ee
pengolahan data menggunakan perangkat
lunak ya Bapak, Ibu ya. Kombinasi dan
tingkat kehalusan
dari panjang gelombang yang direkam itu
tentu akan ee semakin mewakili objek
yang ee dibawa oleh si panjang gelombang
tersebut.
Yang ketiga terkait dengan karakteristik
temporal ya Bapak, Ibu ya. Ini yang
sebenarnya yang paling mudah dipahami
ya, Bapak ya. Secara sederhana
karakteristik temporal itu sebenarnya
adalah bagaimana sebuah sistem
pengindraan jauh mampu
untuk meng-capture untuk mendapatkan
data pada posisi yang sama
ee namun pada waktu yang berbeda seperti
itu ya. Jadi ee kalau misalnya kita
ingin mendapatkan
peta atau citra satu daerah itu berapa
lama lagi kemampuan si ee sistem
penginderan jauh tersebut untuk
mengakuisisi
data pada posisi yang sama seperti itu.
Nah, itu dimaknai sebagai ee
karakteristik temporal.
Karakteristik temporal ini memang sangat
berkaitan erat dengan ee orbit, kemudian
ee berapa banyak juga ee wahana atau
satelit yang beredar ya, Bapak, Ibu ya.
seperti itu sehingga ee temporal itu
akan menghasilkan ee waktu perekaman
antara satu sistem dengan sistem
pengendaraan jauh lainnya akan berbeda.
Next. lebih detail Bapak Ibu ee kalau
kita selami lebih dalam ya Bapak Ibu ya
yang pojok kiri atas itu
simulasi terkait dengan resolusi spasial
di mana resolusi spasial tinggi itu akan
menampilkan
informasi yang lebih detail.
Sementara
ukuran piksel yang besar tentu dia akan
mereduksi informasi yang direkam oleh ee
sistem penginderaan jauh.
Kita biasanya menyebut ee resolusi
spasial ini dengan ee resolusi
rendah, menengah, dan tinggi ya, Bapak,
Ibu. Sementara yang di pojok kanan itu
terkait dengan resolusi spektral
itu untuk yang di sumbu Y-nya itu spot
5, LANSAT 8 itu merupakan ee beberapa
produk dari sistem penginderaan jauh ya
Bapak Ibu ya ee yang lakukan perekaman
dan dia memiliki karakteristik panjang
gelombang perekaman pada masing-masing
ee
datanya. Jadi, spot 5 itu diwakili yang
ee spot-spot warna merah itu ya, Bapak,
Ibu ya. Kalau dilihat memang yang paling
ee banyak
apa istilahnya perekamannya itu yang
paling bawah ya Bapak, Ibu ya. High map
ya, paling bawah ya, Bapak, Ibu ya. itu.
Kemudian yang berikutnya juga yang
paling halus juga itu ada di Word View 3
di mana ee panjang gelombang
pada karakteristik tertentu itu akan ee
dimanfaatkan untuk pengolahan data
dengan komposit band yang berbeda-beda.
Untuk selanjutnya Bapak Ibu itu ada yang
di pojok kanan bawah ya, Bapak Ibu ya.
itu merupakan ee gambaran terkait dengan
perbandingan antara resolusi spasial
dengan resolusi temporal. Memang untuk
spatial resolution dan temporal resolusi
itu biasanya memang berbanding terbalik
Bapak, Ibu ya. di mana sistem
penginderan jauh yang menghasilkan
temporal resolusi tinggi itu biasanya
tidak dibarengi dengan spasial resolusi
yang juga baik seperti itu. Jadi, Bapak,
Ibu harus mensiatsati apabila kebutuhan
pekerjaan, kebutuhan riset Bapak, Ibu
itu membutuhkan ee resolusi temporal
yang lebih baik, maka biasanya Bapak Ibu
akan coba mengorbankan untuk yang
resolusi spasialnya. Ini sebagai
gambaran ya, Bapak, Ibu, bahwa
teman-teman di BMKG misalnya yang biasa
berkutat dengan cuaca, iklim, kemudian
fenomena klimatologi Bapak Ibu ya itu
memang biasanya
akan lebih memilih untuk ee tipe-tipe
penginderan jauh yang menghasilkan
resolusi temporal lebih rapat. Jadi
perekaman dari data temporalnya itu
semakin rapat Bapak Ibu ya. Tapi untuk
resolusi spasialnya biasanya itu yang
dikorbankan karena ukurannya pikselnya
terlalu ee atau cukup besar seperti itu.
Tapi yang di kaji oleh teman-teman di
keilmuan klimatologi biasanya memang
mereka mempelajari terkait dengan
bagaimana dinamika pergerakan dari
sebuah ee parameter tertentu gitu ya
atau sebuah anomali iklim tertentu
seperti badai, seperti pergerakan angin
seperti itu ya. curah hujan itu
dipelajari dalam konteks intensitas dan
juga konteks ee pergerakannya
menuju ke mana seperti itu. sehingga
memang ketika ee kajian-kajian yang
sifatnya
lebih menekankan kepada pergerakan
arah ke mana, intensitas bagaimana, itu
memang ee teman-teman biasanya lebih ee
menginginkan
data
yang lebih rapat sehingga resolusi
temporalnya yang menjadi fokus utama.
Sementara bagi ee
kajian-kajian yang sifatnya ke
perencanaan, tata ruang seperti itu, itu
memang mengarah kepada ee
resolusi spasial karena memang ee ingin
mendapatkan informasi terkait dengan
tutupan lahan,
informasi terkait dengan ee temperatur
suatu wilayah seperti itu ya di daratan.
Nah, seperti itu. Jadi ee berbeda
aspek yang dikaji tentu ee resolusi yang
dipilih tentu juga mungkin akan
menghasilkan kebutuhan yang berbeda.
Kemudian yang di sebelah kiri bawah itu
Bapak Ibu ya yang ada tabel ya itu saya
ee masukkan contoh dari ee data Lansat 8
dari United States USGS ya Bapak Ibu ya.
di mana ee sistem pengindraan jauh LAN 8
ini, Lens satelit 8 ini, itu dia
melakukan perekaman terhadap ee 11 kanal
atau band yang masing-masing bandnya itu
memang memiliki fungsi perekaman pada
karakteristik panjang gelombang
elektromagnetik tertentu yang memiliki
fungsi khusus. Ini contohnya BN1 ya,
Bapak, Ibu ya. itu dia merekam pada
panjang gelombang 0,43 sampai 453 dengan
maksud ee untuk mempelajari kostal atau
aerosol seperti itu. Di mana resolusi
spasialnya
satu pikselnya itu memiliki ukuran 30 m
* 30 m. Nah, dalam pengolahan data
penginderaan jauh Bapak Ibu kita
biasanya mengenal yang namanya komposit
pin ya Bapak Ibu ya. bagaimana kita
mengkombinasikan beberapa band untuk
menghasilkan ee gambaran visual yang
berbeda-beda. Karena ee setiap kajian
tentu dia ingin menghasilkan visual yang
ee khusus mungkin untuk natural
ee color gitu ya. untuk warna alami
mungkin dia akan lebih memilih
menggunakan RGB seperti itu. Tapi kalau
untuk ee membedakan antara daratan dan
lautan juga tentu dia akan memiliki ee
karakteristik komposit band yang berbeda
seperti itu.
Saya rasa itu ya Bapak Ibu terkait
dengan ee bagaimana kita memahami
karakteristik data dari penginderaan
jauh melalui tiga pendekatan tadi,
spektral, kemudian spasial, dan ee
temporal. Sehingga melalui tiga
kombinasi itu kita bisa tahu ee data
mana yang akhirnya kita pilih untuk kita
gunakan sebagai sumber informasi untuk
mendekati kondisi lingkungan yang ada di
sekitar objek penelitian kita. Next.
Jadi ee secara sederhana Bapak Ibu saya
coba menyajikan bagaimana pemanfaatan
data penginderaan jauh itu dimaknai
sebagai proses
kita berangkat dari sebuah masalah ee
yang coba kita pahami dan kita
berdasarkan pemahaman atas masalah
tersebut kita menentukan data apa yang
perlu kita dapatkan.
data apa yang perlu kita kumpulkan. Saya
lebih memilih redaksi saat ini,
penentuan dan pengumpulan ya, Bapak, Ibu
ya. Karena memang ee teknologi remote
sensing penginderaan jauh dewasa ini
juga mengarah kepada mekanisme
cloud computing. Artinya mulai ee
mengarah kepada data-data tersebut.
Tidak perlu di-download lagi, Bapak, Ibu
ya. tapi cukup dipanggil kemudian cukup
menginputkan algoritmanya apa hasilnya
akan di ee dapatkan seperti itu. Ini ee
sekarang dewasa ini perangkat lunak yang
mampu itu yang paling banyak digunakan
sekarang ya Bapak Ibu ya. Mungkin Bapak,
Ibu juga sudah banyak yang menggunakan
yaitu Google Earth Engine. Bagaimana
ketika kita ingin menggunakan sebuah
data itu kita tidak lagi perlu untuk
men-download-nya, tapi ee kita cukup ee
memasukkan script yang berisi algoritma,
yang berisi tentang data-data apa yang
kita butuhkan, mau diolah seperti apa
dan ingin dihilkan dalam format apa. itu
biasanya kita menggunakan ee Google
Earth Engine. Jadi ee mekanismenya
sekarang sudah semakin bergeser ya,
Bapak, Ibu ya. Kalau dulu zaman-zaman
penelitian saya S1 itu teman-teman yang
fokus penelitian di penginderaan jauh
itu ya kuat-kuatan download data gitu
Bapak, Ibu ya. Misalnya data Lansat.
data lanat itu satu scene satu petrow
itu bisa 500 ee 300 lah 350 sampai ee
600 MB
ya rata-rata 12 giga lah ya Bapak Ibu
ya. Sementara dalam satu penelitian itu
biasanya kita membutuhkan ee beberapa
ee rekaman data sehingga download-nya
harus ee menunggu gitu ya Bapak Ibu ya.
Belum lagi kalau misalkan kita ingin
download ee citra satelitnya pada level
produk tertentu, jadi kita harus request
lagi gitu ya kalau untuk lansat seperti
itu. Nah, ini
ini semakin ke sini itu
perkembangannya sudah mulai mengarah
kepada ee
cloud computing atau pemprosesan di
cloud ya, Bapak, Ibu ya. Jadi kita ee
sekarang cukup
mencari script-nya kemudian kita
masukkan ke dalam Google Earth
Engine-nya misalnya akan menghasilkan
produk. Kemudian ee di
di kotak yang ketiga setelah kita
melakukan ee penentuan dan pengumpulan
data Bapak Ibu, kita melakukan pra
pemprosesan ya Bapak Ibu ya. Jadi data
itu kalau dalam mekanisme pengolahan
data penginderaan jauh, sebuah data itu
memang perlu dipraprocessing.
Artinya data-data itu perlu diberikan ee
koreksi, perlu dilakukan perbaikan
seperti itu. Baik dari sisi mungkin
bentuknya, dari posisinya, kemudian dari
gangguan ee awan begitu ya, Bapak, Ibu
ya. Nah, itu ee juga harus dilakukan
perbaikan atau koreksi dari ee posisinya
geometriknya. Jadi itu beberapa poin ee
yang harus dilakukan dalam kontak
praprocessing atau praproprosesan
yang selanjutnya diilakukan
tahap analisis ketika memang data
tersebut sudah ee mendapatkan pemrosesan
koreksi
perbaikan misalnya penajaman
citra begitu ya Bapak Ibu ya ancement.
Kemudian dilakukan proses analisis. Nah,
proses analisis ini memang ee ada
beberapa tipe ya, Bapak, Ibu ya. Nanti
di slide berikutnya akan ada prinsip dan
kerangka utama dalam pemanfaatan data
penginderaan jauh
ketika proses analisis yang dilakukan
dengan metode misalnya klasifikasi
pendekatan indeks atau langsung
menggunakan nilai ee atau konsentrasi
yang
hasil pengolahan atau kombinasi band,
maka proses analisis berikutnya itu,
Bapak Ibu adalah bagaimana kita
melakukan interpretasi terhadap terhadap
hasil yang kita dapatkan seperti itu.
Proses interpretasi ini tentu
disesuaikan dengan kebutuhannya
masing-masing ya, Bapak, Ibu ya. Apakah
ee interpretasinya ini menyangkut
terkait dengan studi perubahan atau
hanya sebagai ee studi untuk
mengkuantifikasi, untuk mendapatkan
gambaran distribusi spasialnya seperti
itu. Nah, itu ee sangat bergantung pada
kerangka riset, kerangka kegiatan yang
Bapak, Ibu ee kembangkan. Baru setelah
dilakukan interpretasi hasil, kita
lanjut bagaimana ee sebuah hasil
interpretasi itu dilanjutkan ke
penyajian informasi. Seperti itu. Next.
Dalam ee
tahap berikutnya
kita akan bahas ya, Bapak, Ibu ya,
terkait dengan beberapa permasalahan
lingkungan.
Ee ada beberapa poin ini sebelumnya saya
mohon maaf ya Bapak Ibu. Saya juga
sampaikan ke admin bahwa ada ee
kesalahan
ee saya ya. saya itu sudah buat
materinya dilengkapi dengan ee data-data
nih. Harusnya di slide ini saya
menampilkan nih data-data dari IPCC ya
terkait dengan bagaimana isu perubahan
iklim yang dikumpulkan dari beberapa
daerah seperti itu, beberapa negara.
Namun memang ada kesalahan dalam ee saya
menyimpan file-nya seperti itu. Jadi ee
saya dadak harus buat lagi. Tapi enggak
apa-apa akan ee saya coba sampaikan
bahwa secara sederhana Bapak Ibu
permasalahan lingkungan yang dapat dan
ee mampu untuk didekati oleh data
penginderaan jauh itu setidaknya ada
perubahan dan degradasi ekosistem.
Kemudian ada pencemaran dan kualitas
lingkungan. Namun untuk yang poin kedua
ini memang kita tidak bisa begitu detail
ya, Bapak, Ibu ya. Karena ee kita
mendekatinya dalam konteks spasial ke
ruangan. Karena ee biasanya kalau kami
di teknik lingkungan itu kan ee
pengujian-pengujian lab skala detail ya
pada ee kontrol lingkungan yang dapat
dijaga begitu karena dia skalanya adalah
skala lab ini tidak bisa untuk bisa
menghasilkan ee karakteristik yang
semacam itu, tetapi kita bisa
memanfaatkannya untuk pendekatan untuk
skala yang lebih luas seperti itu. itu.
Kemudian permasalahan lingkungan yang
berikutnya memang kita juga bisa ee
bagaimana memanfaatkan data pengindaran
jauh untuk mengukur bagaimana daya
dukung, mengukur bagaimana perencanaan
tata ruang dan perubahan iklim seperti
itu. Itu juga mampu didekati dengan ee
interpretasi
data-data penginderaan jauh yang ada.
Next.
penginderaan jauh dalam pendekatan
permasalahan lingkungan Bapak Ibu itu
kalau saya sederhanakan saya biasanya
menggunakan tiga ee prinsip ini ya Bapak
Ibu ya.
bagaimana permasalahan lingkungan yang
tadi disampaikan itu mampu dijelaskan
oleh interpretasi data pemanfaatan
lingkungan melalui metode pendekatan
nilai konsentrasi atau kelimpahan. Jadi
dalam konteks ini data-data penginderaan
jauh citra satelit e kemudian juga kita
bisa menyebutnya foto udara ya Bapak Ibu
ya ee sebagai bagian dari penginderaan
jauh. Namun memang foto udara itu karena
sangat ee masif perkembangannya Bapak
Ibu itu seolah-olah dia menjadi sebuah
cabang ilmu sendiri gitu Bapak Ibu ya.
Padahal kalau kita cermati ee fotara itu
mekanismenya sebenarnya ee
masuk ke dalam konteks penginderaan jauh
ya. bagaimana sebuah sensor dibawa oleh
sebuah wahana untuk ee mempelajari objek
yang ada di permukaan bumi. Kembali lagi
bahwa pendekatan nilai konsentrasi atau
kelimpahan dari misalnya kita ambil
contohnya ee parameter
ee kondisi lingkungan ya Bapak Ibu ya.
misalnya kita ke parameter udara
misalnya adanya emisi ee karbon seperti
itu. Nah, itu itu kita bisa langsung
memanfaatkan data citra satelit ee
perekaman misalnya data citra Sentinel
5P
itu dia sudah menyiapkan produk ee yang
bisa untuk mengukur mempelajari
bagaimana kelimpahan sebuah parameter
karbon kelimpahan ee karbon di satu
wilayah. Cuman memang catatannya Bapak,
Ibu ketika kita menggunakan data
penginderaan jauh untuk pendekatan
nilai, konsentrasi dan kelimpahan,
berhatihati pada ee jenis satuannya ya
Bapak, Ibu ya. Biasanya kalau kita
menilai
parameter udara itu kan biasanya adalah
kelimpahan per volume biasanya. Tapi
untuk data
dari pengindaran jauh itu biasanya
menampilkan dalam konsentrasi pers
satuan luas karena memang ee dalam
sistem penginderan jauh kita mengukur
pada satuan dua dimensi atau luas.
Begitu ya Bapak Ibu. Kemudian yang kedua
kita juga biasanya mengenal ini beberapa
pendekatan indeks ya. Jadi kita ada
parameternya,
tapi ee nilainya itu tidak langsung
menggunakan nilai kelimpahan atau
konsentrasinya, tapi kita konversi
menjadi sebuah indeks untuk mengukur
bagaimana ee tingkat indeksnya. Nah,
indeks ini ada macam-macam ya, Bapak,
Ibu ya. Kalau pendekatan indeks ini yang
paling umum yang selalu mungkin
teman-teman
yang berpenelitian bekerja di keilmuan
pengindaran jauh mungkin yang paling
umum adalah ee indeks vegetasi atau
indeks kehijauan vegetasi ya Bapak Ibu
ya. Green index yang menggunakan rumus
NDVI ya Bapak Ibu ya. Nearest density
vegetation index itu yang paling umum.
Namun di luar itu sebenarnya masih
banyak ya Bapak, Ibu ya. Ada tentang
kebasahan ee itu adalah density water
index eh wetness index. Kemudian untuk
yang ee menghitung kerapatan dari
bangunan, kita punya yang namanya NDBI
build up index seperti itu. Ee
kita bisa mendekati ee kualitas
lingkungan juga melalui pendekatan
indeks yang saya sebutkan tadi, Bapak,
Ibu.
Yang berikutnya kita melakukan
pendekatan klasifikasi.
Nah, pendekatan klasifikasi ini ee kita
biasanya sudah punya rentang interval
ya, Bapak, Ibu ya. Kemudian dari rentang
interval itu kita klasifikasikan sesuai
dengan apa? Regulasi SNI atau sesuai
dengan kebutuhan ee kerja kita. Next,
kita mungkin langsung ke Oh, i ini juga
cukup penting Bapak, Ibu. bagaimana ee
dalam pemanfaatan data penginderaan jauh
itu harus
dibarengi dengan kerangka umum atau
kerangka pikir seperti itu, Bapak, Ibu
ya. Bahwa data pengindaran jauh yang
kita olah itu kita tujukan untuk yang
sifatnya kajian distribusi spasial itu
yang paling dangkal. Kemudian ee yang
berikutnya kita juga bisa melakukan
kajian terkait bagaimana perubahan
atas satu parameter atau kualitas
lingkungan. Misalnya bagaimana tingkat
kehijauan vegetasi dari satu ke waktu ee
yang lain seperti itu ya Bapak, Ibu ya.
Kemudian ee yang paling tinggi memang
itu mengarah kepada kajian pemodelan.
Nah, pemodelan ini sebenarnya bisa
diklasifikasikan lagi, Bapak, Ibu.
Apakah pemodelan ini diarahkan hanya
untuk meningkatkan akurasi hasil dengan
ee biasanya kita mengkombinasikan data
penginderaan jauh, kita kombinasikan
dengan data ee pengukuran lapangan. Nah,
data penginderan jauhnya itu biasanya ee
digunakan untuk mendekati secara luas.
Namun data
lapangannya itu untuk memodelkan agar ee
nilai pendekatan dari spasialnya itu
lebih baik seperti itu. Kemudian ee data
pengineran jauh juga bisa ee digunakan
untuk pemodelan yang mengarah kepada
prediksi seperti itu. bagaimana prediksi
sebuah tutupan lahan di masa yang akan
datang itu juga bisa di ee dapatkan.
Begituun juga dengan pemodelan yang
mengarah kepada ee pengambilan keputusan
misalnya terkait dengan kesesuaian lahan
atau ee kesesuaian ee suatu
ee tujuan yang akan dicapai ya. Misalnya
kita ingin membuat TPA dengan para
tempat ee pembuangan akhir ya, Bapak,
Ibu ya, atau pemesan asir akhir yang ee
dia dibentuk kesesuaian TPA-nya itu
berdasarkan beberapa parameter data
pengindaran jauh misalnya, itu juga bisa
didapatkan. Jadi tinggal Bapak Ibu ingin
melaksanakan riset ee dapat pekerjaan
perencanaan apa misalnya seperti itu.
Tinggal Bapak Ibu tentukan Bapak Ibu
ingin menggunakan kerangka pikir pada
level yang paling dangkal, yang paling
dasar sebagai visualisasi distribusi
spasial saja atau sampai yang paling
tinggi advance untuk ee pemodelan ee
prediksi atau pemodelan ee kesesuaian.
Next, kita mungkin langsung menuju ke
studi kasus ya, Bapak, Ibu ya. ini
beberapa ee kegiatan penelitian mungkin
yang pernah ee dilaksanakan ee beberapa
ee tim baik itu kolaborasi juga ya
dengan mahasiswa atau dengan ee kolega
yang lain. Bagaimana ee data penginderan
jauh berupa citra satelit Sentinel 2A
itu diolah menggunakan ee software Snap
7 versi 7 ya, Bapak, Ibu ya. itu mampu
untuk mendekati
ee kondisi lingkungan
dan menentukan bagaimana status trofik
dari air danau. Ini kebetulan ee objek
kajiannya ada di Danau Warhanau di
Lampung. Jadi ini kita mendekati dengan
tiga parameter untuk menyusun status
trofiknya. Di situ ada parameter
klorofil A, di situ ada parameter
kecerahan,
kemudian di situ juga ada parameter
total fosfor. Jadi ee dengan menggunakan
kombinasi band yang menggunakan
algoritma dari penelitian yang sudah ada
sebelumnya, kita coba mendekati
bagaimana kelimpahan klorofil A,
bagaimana tingkat kecerahan, dan
bagaimana ee konsentrasi total fosfor
yang terkandung dalam perairan Danau
Ranau. seperti yang ditunjukkan Bapak,
Ibu bahwa memang ini ee berhasil untuk
mewakili status ee perairan tersebut.
Yang selanjutnya untuk menuju status
trofik next itu kita perlu mengkonversi
dari kelimpahan konsentrasi di
masing-masing parameter tadi Bapak Ibu
itu dikonversi ke pendekatan indeks.
Jadi kalau tadi sebelumnya itu dia ee
hanya dalam bentuk intensitas dan
kelimpahan atau konsentrasi ya Bapak Ibu
ya di perairan. Kemudian kita rubah ke
indeks dengan ee rumus yang ada seperti
itu untuk masing-masing ee parameter.
Kemudian dimasukkan ke dalam ee rumus
untuk menghitung bagaimana status trofik
Danau Ranau. Jadi, status trofik
perairan ini ee menggambarkan bagaimana
tingkat kesuburan dari ee perairan
tersebut
yang arahnya adalah mengarah kepada ee
bagaimana kualitas dari perairan itu.
Kualitasnya dinilai dari tingkat
kesuburan tadi, Bapak, Ibu ya. ee dan
didapatkan bahwa ee danau ranau tersebut
berada pada ee kelas ee 1 dan 2 ya Bapak
Ibu yang di atas. Oke, next.
Yang berikutnya
ee kami juga pernah melakukan studi
terkait dengan kekeringan lahan gambut
di Provinsi Riau seperti itu menggunakan
data-data ee berupa data pengineran
jauhnya yang kita manfaatkan waktu itu
dari Lansat 8 ya Bapak, Ibu ya untuk
interval perekaman tahun 2018 sampai
2020 seperti itu. Kemudian coba kita
kombinasikan, kita combine dengan
data-data hasil perekaman stasiun
pemantauan lahan gambut atau kita sebut
ee Sipalaga. Ini dulu ee di tahun lalu
ini Sipalaga masih dioperasikan oleh
Badan Restorasi Gambut Mangrve ya,
Bapak, Ibu ya, Bu Irgi. Namun sekarang
nampaknya ee tidak dilanjutkan untuk
Badan Restorasi gambut mangr tersebut.
Em sebenarnya
instrumen Cipalaga tersebut itu sangat
baik ya Bapak Ibu ya data-datanya
bagaimana bisa dimanfaatkan salah
satunya contohnya untuk ee mendekati
bagaimana kekerengan lahan gambut di
Riau yang sensitif dan selama ini selalu
ee terpapar oleh isu kebakaran hutan dan
lahan seperti itu.
Secara sederhana e kerangka pikir dari
studi kekeringan lahan gabut ini
bagaimana kita coba ee menilai
kekeringan lahan tapi kita tidak
menggunakan data lapangan, tapi
bagaimana kita coba mengkombinasikan
data lapangan dan data penginderaan
jauh. Fungsinya tidak lain tidak bukan
Bapak, Ibu ya, bahwa ee data lapangan
itu kan hasil perekaman yang sifatnya
adalah data diskrit. Artinya dia tidak
kontinue, Bapak, Ibu. Nah, data yang
diskrit tersebut itu berfungsi untuk ee
memodelkan bagaimana data kontinue yang
dihasilkan oleh data pengindraan jauh
itu bisa diintervensi oleh si data
lapangan ini. sehingga ee hasil
pemodelannya itu tentu akan menghasilkan
akurasi
data spasial yang harusnya lebih baik
dari sekedar kita hanya menggunakan data
ee penginderaan jauh dalam hal ini lansa
delapan. Next. Hasilnya Bapak Ibu di
sini eh kita coba olah menggunakan
normalized different vegetation index.
kita menilai sejauh apa vegetasi
kehijauan ee atau tingkat kehijauan
vegetasi ya yang ada di lahan gambut
Provinsi Riau. Kemudian kita juga ee
menilai bagaimana temperatur dari lahan
gambut tersebut.
Kemudian dari dua ee hasil pemantauan
dari data penginderaan jauh ini. Next.
Ini coba kita lakukan. ee analisis
hubungan keterkaitan secara sederhana
menggunakan analisis ee skater plot ya
Bapak Ibu atau ee linear sederhana. Dari
sini ee kita mendapatkan bahwa memang ee
keterkaitan antara vegetasi kerapatan
atau maaf ee kerapatan vegetasi terhadap
temperatur permukaan tanah itu memang
memiliki ee
korelasi yang cukup tinggi ya, Bapak,
Ibu. Sehingga atas dasar ini, next, kita
mampu untuk menghasilkan yang namanya ee
temperatur vegetation density index. ini
adalah ee kekeringan lahan, tapi
kekeringan lahannya itu diapatkan
melalui pendekatan ee tingkat kehijauan
vegetasi
seperti itu melalui hasil dari
pendekatan skater plot antara vegetation
index dengan lens suppli temperatur
tadi. dalam format ee riset kami pada
saat itu, kami membandingkan bagaimana
tahun 2018 dan tahun 2000 19. Next.
Kemudian 2019 dan 2020 ee bagaimana
kecenderungannya ya Bapak Ibu? Karena
kita tahu pada saat itu 2018 1920 itu
tahun 2019-nya kita mengalami anomali
iklim ya Bapak, Ibu ya. sehingga musim
kemarau kita lebih panjang seperti itu.
Nah, atas dasar itu kita coba
mempelajari bagaimana temperatur lahan
gambut yang dipengaruhi oleh adanya
kemarau panjang akibat adanya anomali
iklim. Kalau tidak salah 2019 itu
anomali iklimnya itu tentang ee elino ya
Bapak, Ibu ya, yang ada di Samdra
Pasifik. Next.
Kemudian ini kita ee validasi atau kita
bandingkan dengan data-data hasil
perekaman lapangan ya. Ini yang
bintang-bintang ini. Ini ada stasiun
pemantauan lahan gambutnya ya Bapak Ibu
ya. Yang merekam tinggi muka air, yang
merekam curah hujan, yang merekam
kelembaban tanah. Nah, itu coba akan
kita ee bandingkan terhadap ee nilai
kekeringan lahan yang sudah kita
hasilkan tadi. Next.
Nah, hasil dari ee
perbandingannya kita sajikan secara
sederhana ya, Bapak, Ibu ya. Melalui
perbandingan grafik saja. Ini dengan
curah hujan. Next. Data curah hujannya
dapatnya yang dari Sipalaga ya, Bapak,
Ibu ya. Kemudian ini juga kita
bandingkan dengan tinggi muka air
gambut. Next. Kemudian ee kita
bandingkan juga dengan kelembapan tanah
atau soer yang dihasilkan. Next.
Ini ee
dibandingkan dengan ee hotspot ya,
Bapak, Ibu ya ee atau ee kebakaran lahan
gambut. Next.
itu ee Bapak Ibu untuk yang ee studi
kasus berikutnya yang terakhir ini. ini
ee saya coba menyajikan bagaimana
penginderaan jauh khususnya untuk
teknologi pemetaan udara ya foto udara
itu mampu kita manfaatkan untuk
mendekati nilai volume
timbunan sampah yang ada di tempat
pembuangan air. Ini kas studi kasusnya
di TPA Bakung yang ada di Kota Bandar
Lampung.
kita coba ee
mengukur bagaimana timbunannya. Kita
mulai dengan meletakkan posisi ground
control point dan independent control
point-nya GCP dan ICP. Kemudian kita
men-setting bagaimana jalur terbang dari
ee foto udara yang nantinya akan kita
hasilkan. Kemudian kita lakukan
pengukuran untuk GCPICP menggunakan GNSS
ee tipe geodetik. Kemudian kita juga ee
laksanakan misi terbangnya. Next.
Dari hasil itu kita coba olah untuk
dapatkan digital elevation modelnya. Dan
berdasarkan DM eh digital elevation
model dan dibandingkan terhadap eh
tinggi elevasi muka tanah yang ada di
masterplnya ya Bapak Ibu ya itu kita
bisa mendapatkan yang namanya volume
timbunan sampah. Nah, pada saat itu kami
coba membandingkan
bagaimana
ee timbunan sampah yang ada sekarang
pada saat itu tahun 2022 ee itu
dibandingkan dengan berapa banyak ritasi
truk timbunan sampah yang masuk ke dalam
TPA. Jadi kita bisa membandingkan
kemudian kita hitung bagaimana proyeksi
timbunan sampah yang akan masuk ke dalam
TPA. Nah, dari hasil perbandingan antara
proyeksi itu kita hitung dan ternyata
kita dapat di antara tahun 2024 dan 2025
itu TPA akan mengalami yang namanya
overload
seperti itu. Jadi, e TPA akan penuh pada
interval 2024. menuju 2025.
Dan ee tadi yang terlewat bahwa hasil
pengukuran dari foto udara ini ini
ternyata ee memenuhi ee akurasi kelas 1
ya, Bapak, Ibu ya. Kalau dilihat dari ee
CE90 dan linear error 90-nya kalau
dibandingkan dengan SNI tentang
ketelitian peta dasar. Nah, dari hasil
ini kita tahu bahwa tahun 2024 menuju
2025 TPA akan penuh dan apa ee fakta
lapangannya Bapak Ibu. Next. Ternyata di
tahun 2025 Bapak Ibu kita ee atau Kota
Bandar Lampung itu mengalami ee
penyegelan terhadap TPA Bakung ya Bapak,
Ibu ya. Jadi, TPH Bakung itu di ee akhir
2024 itu mengalami ee penyegelan oleh
Kementerian Lingkungan Hidup dan
Kehutanan pada saat itu. Nah, ini
semakin ee menyadarkan kita bahwa
sebenarnya teknologi ee penginderaan
jauh ee dalam eksekusi pendekatan
kondisi lingkungan itu ternyata dirasa
cukup mampu untuk ee mewakili fakta yang
ada di lapangan bahkan ketika kita
berbicara untuk proyeksi sekalipun.
Next. Saya rasa itu ee Bapak, Ibu
beberapa studi kasus sehingga kita masuk
kepada kesimpulan ee secara sederhana
saja bahwa penginderaan jauh sampai ee
saat ini itu masih menjadi salah satu
sumber data yang cukup memegang peran
penting dalam ee berbagai kajian
lingkungan. Yang kedua, bagaimana
pemanfaatan data penginderaan jauh itu
dia ee ber mengambil posisi sebagai
representasi kondisi lingkungan atau dia
meningkatkan akurasi dari hasil atau
juga bisa dimaknai sebagai data ee data
pengindaran jauh itu sebagai bank data.
Kemudian juga ee dalam konteks
perencanaan ee data penginderaan jauh
yang sudah diolah menghasilkan informasi
itu bisa juga menghasilkan pengambilan
keputusan untuk ee pengambilan keputusan
ya Bapak Ibu. Yang terakhir,
perkembangan teknologi dan kecerdasan
buatan atau ya, Bapak, Ibu ya, saat ini
ya, itu sebenarnya harus dimaknai
sebagai peluang besar bahwa penginderaan
jauh itu sebenarnya bisa menjadi pilihan
utama untuk mendekati studi lingkungan
hingga skala menengah dan menuju detail
seperti itu. Tapi tentu perlu di ee
barengi juga dengan ee resolusi spasial
dan temporalnya tadi ya, Bapak, Ibu ya.
Yang sudah kita bahas khususnya untuk
lingkup pemantauan kualitas lingkungan.
Next. Saya rasa itu Bapak Ibu ee sedikit
sharing season dari saya. Jadi ee kalau
ada salah dalam penyampaian atau ada
yang ee belum jelas seperti itu saya
mohon maaf. ee mungkin kita bisa
lanjutkan ke sesi diskusi. Saya
kembalikan kepada moderator,
ya. Baik. Ee terima kasih banyak at
kepada Pak Raden atas pemaparan
materinya yang sangat informatif dan
membuka wawasan kita semuanya. Dan baik
Bapak Ibu semuanya, kita juga sudah
mendengarkan penjelasan yang
komprehensif tadi dimulai dari konsep
dasar penginderan jauh kemudian hingga
pemanfaatan penginderan jauh untuk
menganalisis permasalahan lingkungan.
Dan untuk itu kita akan lanjutkan pada
sesi diskusi atau tanya jawab yang di
mana untuk tanya jawab pertama itu dari
aplikasi Slido terlebih dahulu.
Dan di sini sudah ada 11 pertanyaan Pak
Raden dan mungkin ee kepada Pak Raden
bisa langsung saja untuk menjawabnya
satu per satu persatu pertanyaannya.
Baik, terima kasih.
Em yang pertama, bagaimana langkah
pengerjaan
ee penginderaan jauh mengkaji perubahan
kualitas air waduk yang difungsikan
sebagai tempat wisata, data dan metode
yang diinginkan agar menjadi disertasi
yang berbobot dan menarik. Wah, ini
berat ini mau mengarah ke disertasi ya,
Bapak, Ibu ya. Jadi harus ada novelty
yang ditawarkan ya. Jadi memang
kecenderungannya Bapak Ibu kalau data
pengindraan jauh untuk ee targetnya itu
adalah produk pendidikan yang tertinggi
ya Bapak Ibu ini disertasi S3 memang
banyak mengarahkan kepada pemodelan.
Bagaimana pemodelan itu akan
menghasilkan ee rumus algoritma yang itu
dinilai sebuah novelty ya Bapak, Ibu ya.
Nah, itu itu ee jawaban pertamanya
Bapak, Ibu. Nah, tinggal pengerjaannya.
Nah, kalau pengerjaannya tadi itu Bapak,
Ibu ee
bisa dilihat dari tahapan sederhana tadi
itu ya, bagaimana memahami permasalahan
sampai menentukan data dan menghasilkan
informasi seperti itu. Kalau yang Waduk
tadi yang studi kasus saya itu sederhana
aja Bapak, Ibu. Jadi kita enggak
membangun model, tapi kita menggunakan
model algoritma dari penelitian orang.
Terus kita pakai karena kita rasa itu
mendekati
kondisi WADO yang kita akan kaji.
Kemudian ee kita pakai algoritmanya.
Nah, algoritmanya itu akan
mengkombinasikan band-band hasil
perekaman dari citra satelitnya. Dalam
hal ini citra satelitnya yang saya pakai
adalah ee Sentinel 2. Sentinelnya
Sentinel 2A. Jadi begitu ya Bapak Ibu
mudah-mudahan menjawab seperti itu.
Kemudian untuk yang kedua,
bagaimana pengindaran jauh dimanfaatkan
untuk memantau dampak tambang batubara
dengan perangkat sederhana.
ee kalau
dampak
pertambangan batu bara mungkin Bapak Ibu
ya. Jadi kayak semacam ee debu terbang
ya kayak fly as bottom as-nya seperti
itu ya atau debu di jalan hasil dari ee
transport batuara ya Bapak Ibu ya.
Ee
kalau dari skill-nya Bapak, Ibu ya,
mungkin saya kalau diminta untuk
mempelajari itu saya lebih memilih untuk
menggunakan ee foto udara ya, Bapak, Ibu
ya. Tidak saya arahkan kepada data citra
satelit karena kalau ee mengarahnya
kepada penggunaan data citra satelit
harga mati itu kayaknya harus
menggunakan yang resolusi tinggi Bapak,
Ibu ya. Nah, resolusi tinggi itu
biasanya berbayar dan cukup besar. Ee
kalau saya sih lebih memilih nerbangin
drone aja Bapak Ibu untuk ee akuisisi
datanya. Tinggal bagaimana ee wahana
pesawat nir awaknya itu saya bekali
dengan sensor. Nah, sensornya
tergantung. Kita sensornya mau
mempelajari tentang sensornya sensor apa
ee terkait dengan ee debu partikulat
seperti itu ya. atau mau mengarah ke ee
gas seperti itu.
Jadi kalau untuk ee pemantauan dampak
tambang batubara ya saya memaknainya
demikian ya Bapak Ibu ya. Mudah-mudahan
menjawab.
Kemudian ini ada dari Jogja, Pak Haris
Longke.
Bagaimana cara masyarakat umum termasuk
pelajar dapat memanfaatkan informasi
dari penginderaan jauh untuk
meningkatkan kesadaran lingkungan? Nah,
ini
kalau mau belajar
pemanfaatan datanya sebenarnya sekarang
sudah banyak Bapak Ibu ya ee
panduan-panduan. Bahkan kalau di
YouTube-YouTube itu Bapak Ibu ee di
YouTube itu step by step-nya itu udah
sangat rigid sekali Bapak itu. Bagaimana
habis ngeklik ini, ngeklik ini, setelah
download ini diapain lagi gitu. Jadi
tinggal ngikutin aja. Saya rasa kalau
untuk ee pemprosisan data penginderaan
jauh itu tidak akan sangat sulit untuk
mendapatkan ee bagaimana cara
eksekusinya.
Kemudian kalau untuk yang
software-software terkadang itu juga
udah ada komunitasnya Bapak, Ibu ya.
Kayak misalnya Google Earth Engine tuh
yang baru-baru ini kan e banyak dipakai
itu untuk eh generate script-nya itu
udah cukup banyak Bapak Ibu
komunitas-komunitas ee untuk sharing ee
pengetahuan terkait dengan script yang
ee ada di dalam ee Google Earth engine.
Sementara kalau untuk meningkatkan
kesadaran lingkungan saya lebih
memaknainya ke arah literasi saja sih,
Bapak Ibu ya. Jadi, bagaimana ee
kebiasaan membaca kita itu justru yang
ee mampu menyadarkan kita bahwa ee kita
perlu menjaga.
Kemudian cara menjaganya juga itu bisa
kita dapatkan dengan fakta-fakta yang
sudah kita literasi seperti itu.
Mudah-mudahan menjawab, Pak Haris.
Kemudian dari Pak
Pak atau Mbak ini ya, Maulina Rizki
Amaliah, Mbak kayaknya ya atau Ibu.
Seberapa sering data pengindaran jauh
diperbaharui agar bisa digunakan untuk
pemantauan berkelanjutan.
Ah, ini ini poin bagus nih pertanyaannya
Bapak, Ibu ya. Jadi ee kita tuh kalau
mau mempelajari tentang studi kasus
perubahan ee membandingkan
data perekaman satu dengan yang lain itu
tuh kira-kira paling tepatnya itu
per interval berapa? Saya memahami
pertanyaannya begitu ya Bapak Ibu ya.
Jadi kalau
antara satu
kajian dengan kajian yang lain tentu
akan berbeda-beda ya Bapak Ibu ya.
Misalnya kita ingin mengidentifikasi
perubahan tutupan lahan. Perubahan
tutupan lahan yang terjadi di kawasan
urban dengan kawasan ee hutan tentu dia
akan memiliki interval perubahan yang
berbeda ya, Bapak, Ibu ya.
Untuk yang kawasan hutan
yang masih terjaga tentu mungkin
perubahan tutupan lahannya dalam 1 2 3
atau 5 tahun itu mungkin tidak akan
terlihat begitu jelas Bapak Ibu.
Tapi kalau untuk kawasan urban
perkotaan,
dinamika perubahan ee kawasan itu itu
mungkin antara 1 tahun, 2 tahun itu
mungkin sudah bisa terlihat ya, Bapak,
Ibu ya. bagaimana ee area-area yang
bervegetasi mungkin hilang, berkurang,
kemudian area-area yang terbangun
semakin bertambah seperti itu. Jadi ee
kembali lagi ee Bu Rizki ya terkait
dengan ee kajian apa yang akan di ee
laksanakan.
Izin bertanya ini dari Mas Roni. Pak
Roni,
peranan pemantauan perubahan kualitas
lingkungan dengan menggunakan
pengindraan jauh untuk suatu proyek
konstruksi khususnya
em
kebutuhannya kalau saya ee lihat dari
kacamata ini kebutuhan-kebutuhan detail
ya Bapak Ibu ya. Ee ini juga saya rasa
saya akan lebih memilih menggunakan ee
teknologi-teknologi pengindraan jauh
yang ee
ee yang skala detail ya, seperti foto
udara ya, Bapak, Ibu ya. Jadi, bagaimana
kita mengakuisisi data foto sebelum dan
sesudah.
Tapi untuk ee large scale-nya itu bisa
di
pelajari menggunakan data pengindraan
jauh seperti itu.
Saya rasa itu ini Ibu moderator harus
dibacain, harus ditanggapi semua nih.
Iya, Pak. Biasanya gitu. Ini udah hasil
dari apa? Di filter juga, Pak.
Oke. Iya.
Heeh. Enggak apa-apa berarti ee
teman-teman yang mengikuti cukup ee
ingin banyak tahu ya Bapak Ibu ya
terkait dengan penginduran jauh.
Kemudian yang ee berikutnya dari
Bu atau Bapak Dias nih ya. Apakah metode
penginderaan jauh saat ini sudah bisa
memberikan nilai kuantitatif yang bisa
dijadikan data pembanding utamanya
terkait IKLH?
Ini indeks kualitas lingkungan hidup ya
kita bicaranya ya berarti ya menjadi
pembanding utama.
Jawabannya bisa Bapak, Ibu. Bahkan ee
kajian-kajian kebencanaan saat ini itu
dominan juga banyak menggunakan data
pembanding ee
penginderaan jauh khususnya untuk ee
ketersediaan data ya Bapak, Ibu ya.
Karena penginderaan jauh ini sebenarnya
kalau berkaitan dengan ketersediaan data
ini adalah salah satu metode yang paling
powerful loh Bapak Ibu.
Ee data citra satelit lansat itu, Bapak
Ibu itu dari tahun 090-an itu sudah ada,
Bapak Ibu. Jadi kalau Bapak Ibu mau
mempelajari kualitas lingkungan misalnya
tutupan lahan gitu ya di era-era 8090-an
sangat-sangat bisa menggunakan data ee
itu. Sekarang pertanyaan saya mana ada
lagi data ee yang sekian tahun dari
zaman dulu ya itu tersedia gitu dan
masih bisa diolah gitu ya, kualitasnya
tidak menurun begitu maksud saya. Jadi
ee sangat-sangat bisa terkait dengan
indeks kualitas lingkungan hidup ya. Ee
tinggal parameternya aja Bapak Ibu ee
mau dibandingkannya
dalam konteks apa. Misalnya kalau
kualitas air perairan ya di suatu
sungai. Tentu kalau sungainya
ee
enggak besar ya, skalanya kecil termasuk
sungai kecil gitu ya, tentu ee data
citra satelit enggak enggak enggak mampu
untuk mendapatkan data itu kalau untuk
resolusi menengah ke bawah. Nah, untuk
pembanding utamanya kita bisa
memanfaatkan data-data pengindaran jauh
pada level kurasi tinggi. Itu itu sangat
memungkinkan Bapak, Ibu dengan
mengkombinasikan ee atau menggunakan
algoritma
dan komposit band sesuai dengan ee
kebutuhan parameter yang akan diamati.
Jenis data untuk mengetahui kualitas air
tanah menggunakan ee remote sensing.
Bapak Ibu, kalau di remote sensing itu
ee
data citra satelit itu pada umumnya bisa
digunakan.
tinggal
ee kita ingin menggunakan algoritma apa.
Nah, algoritma itu membutuhkan band-nya
apa atau panjang gelombang berapa
seperti itu. Jadi, kalau kita ee bermain
di ranah pengenderaan jauh, Bapak Ibu ee
kita tidak lagi dipusingkan dengan data
sebenarnya yang data dalam konteks ini
ya, Bapak, Ibu ya. data dalam konteks
perekaman panjang gelombang dan
lain-lain. Yang jadi masalah itu, Bapak,
Ibu, data
ee penginderaan jauh itu adalah gangguan
atmosferiknya kayak di tertutup awan.
Nah, itu itu sering terjadi itu Bapak,
Ibu, bahwa ee satu lokasi itu tertutup
awan sehingga perlu di ee
cari solusi data lainnya seperti itu.
Sepanjang datanya clear, selagi datanya
baik dari sisi visualisasi, harusnya
data tersebut bisa dimanfaatkan untuk
analisis ee berbagai kebutuhannya,
Bapak, Ibu ya.
Nah, itu
kemudian
sertifikasi apa yang sebaiknya dimiliki
lulusan
fres graduate teknik lingkungan
yang ingin berkarir. Ah, ya ini biasanya
ini ya Bapak, Ibu ya, sertifikat
pendamping ijazah ya, SPI ya. Itu ya.
Kalau di pengindraan jauh kita ada
jenjang-jenjangnya
ee ada mulai dari ee operator,
kemudian analis seperti itu ya. Itu itu
ada. Tapi memang ee penginderaan jauh
kalau untuk di bidang teknik lingkungan
itu masih dirasa sebagai ee
hal yang belum umum ya, Bapak, Ibu ya.
seperti itu. Ee di teknik lingkungan itu
biasanya memang masih ee banyak yang
berbau-bau laboratorium, desain seperti
itu ya, Bapak, Ibu ya. Seperti itu. Tapi
kalau ditanya lulusan Fres Groit itu
tadi kalau ingin ee sertifikasi
pengindraan jauh ya bisa disesuaikan
dengan jenjangnya. Kalau lulusan ee S1
teknik lingkungan biasanya dia eligible
untuk level operator
ee pengindaran jauh seperti itu.
Kemudian bagaimana pemanfaatan drone
untuk pengukuran analisis lahan dalam
teknologi penginderaan jauh.
Sebentar.
Bagaimana pemanfaatan drone untuk
pengukuran atau analisis lahan dalam
teknologi penginderaan jauh? Jadi,
pemanfaatan drone-nya itu dimaknai
sebagai wahananya ya, Bapak, Ibu ya.
Jadi ee drone itu adalah wahana yang ee
membawa sensor perekamannya
kemudian diterbangkan untuk mengakuisisi
data ee
lapangannya. seperti itu. Kemudian yang
terakhir, bagaimana
cara bagaimana cara menghitung kerugian
ekonomi dari emisi karbon berdasarkan
data TVDI? Misalnya saat status lahan
gambut berubah menjadi kering.
Kerugian ekonomi ya. Jadi emisi karbon
ee berdasar data TVDI misalnya saat
status lahan gambut menjadi kering. Oke.
Jadi ee kalau yang saya pahami
gambut itu kan sebenarnya ekosistem yang
dominannya mesti berada pada kondisi
basa ya Bapak Ibu ya. Jadi naturalnya
fit ekosistem itu akan selalu basah
sepanjang tahun.
Namun memang ee karena adanya
intervensi, penggunaan lahan dan
lain-lain ya, Bapak, Ibu ya. Jadi
akhirnya ee
lahan gambut itu kering ketika ee musim
kemarau. Nah, itu jadi ee kalau ditanya
bagaimana ya kita harus menghitung dulu
bagaimana ee cadangan karbon yang
terkandung dalam ee
satu satuan lahan tersebut.
Kemudian itu bisa kita bandingkan ketika
misalnya terjadi kebakaran atau lainnya
begitu ya. Gu ya.
Ya, saya rasa itu saya kembalikan ke
Mbak moderator. Kasih
iya. Baik ee terima kasih Pak Raden atas
jawaban-jawabannya.
Ee mungkin Pak Raden juga bisa lebih
santai, Pak. Bisa sambil minum gitu atau
lainnya.
Baik, Pak Raden. Untuk itu dilanjutkan
lagi dengan diskusi ee langsung dengan
peserta Zoom. Mungkin di sini saya akan
batasi dulu untuk dua penanya utama dan
kebetulan juga sudah ada yang raise hand
di sini. Mungkin ini Bapak atau Ibu
dipersilakan untuk
langsung menyampaikan pertanyaannya ya.
Dipersilakan Bu.
Oke. Baik. Ee terima kasih ee Mbak
moderator ya. Perkenalkan nama saya
Maksub dari Poltekes Kemenkes Palembang.
Kebetulan ee kami jurusannya Kesehatan
Lingkungan dan sangat membutuhkan
mungkin data-data yang disampaikan oleh
Pak Raden tadi terkait dengan
pengindraan jauh, mungkin terkait dengan
beberapa penyakit yang berbasis
lingkungan gitu ya yang membutuhkan
data-data. Pertanyaan saya, apakah ee
pengendaraan jauh ini memungkinkan untuk
kita gunakan ee kaitannya dengan data
dukung ee kejadian suatu penyakit
berbasis lingkungan. Katakanlah
Palembang ini adalah endemik dengan DBD
gitu ya. Nah, sehingga kita butuh tuh
data itu ee sehingga juga kita bisa
apply ke mahasiswa yang bisa mengakses
data dukung yang sebetulnya data
lingkungan ini sangat dibutuhkan gitu.
walaupun mungkin ee menggunakan ee
pengindraan jauh. Yang kedua, apakah
bisa ee pengindraan jauh ini kita bisa
melihat ee seberapa banyak tadi? Kalau
saya lihat kan bisa melihat tutupan
lahan, melihat gambut, melihat ee
kesuburan tanah dan lain-lain. Nah,
apakah bisa dengan pengindraan Jauh ini
kita melihat ee data-data di beberapa
perkebunan gitu yang menggunakan
pestisida dan ini sangat sangat
mendukung sekali gitu ya ketika kita ee
dapat meng ee explore data yang terkait
dengan penggunaan pestisida ee dari
beberapa ee perkebunan yang ada di ee
wilayah Indonesia gitu. Mungkin itu Mbak
dua pertanyaan itu. Terima kasih.
Iya. Baik. Ee terima kasih Ibu Maksud
atas pertanyaannya. Mungkin bisa
langsung
ee dijawab saja oleh Pak Raden.
Dipersilakan.
Mohon ditunggu sebentar Bapak Ibu. Ini
Pak Raden tadi sempat terlempar jadi ini
baru masuk lagi
di ruangan Zoom.
Suara saya terdengar ya?
Iya sudah terdengar Pak.
Heeh. Tadi saya pindah device karena
lobet.
Ee seluruh pertanyaan Bu Maksuk ini
kebetulan senior saya di ee S3 Ilmu
Lingkungan.
ee
bagaimana terkait dengan riset yang ke
arah kesehatan, kemudian bagaimana
mempelajari ee untuk wilayah-wilayah
yang berbasis perkebunan ya, Bu Maksud
ya. yang pertama ee mungkin bisa lebih
diarahkan kepada ee data-data
kesehatan
yang dipengaruhi oleh
parameter-parameter lingkungan yang bisa
di ee pantau oleh data-data penginderaan
jauh. Bu maksud ya kayak misalnya ee
demam berdarah atau penyakit-penyakit
yang berasal dari nyamuk misalnya Bu
maksud ya. itu kan biasanya dia sangat
ee terpengaruh oleh temperatur atau suhu
suatu wilayah seperti itu. Jadi,
bagaimana kita mempelajari
dinamika
ee parameter lingkungannya kemudian
dikaitkan terhadap ee penyakit-penyakit
atau kesehatan-kesehatan yang ee bisa
dipengaruhi oleh para-parameter yang
direkam oleh sistem penginderan jauh.
Kemudian pertanyaan yang kedua,
bagaimana data perkebunan ya Bapak, Ibu
ya itu bisa didekati dengan data-data
penginderaan jauh. Pada umumnya, Bu
Maksud ee perkebunan itu kan kalau
dihubungkan dengan data tutupan lahan
itu kan skalanya sangat-sangat mendukung
untuk ee dikaji melalui data pengindraan
jauh.
Apalagi perkebunan itu
biasanya konteksnya akan membentuk
mozaik-mozaik
perkebunan ya yang akan sangat mudah
untuk diidentifikasi.
blok-blok perkebunan itu itu
sangat-sangat mudah diidentifikasi
seperti itu. Nah, dari situ mungkin ee
kita bisa mulai untuk mempelajari
bagaimana kualitas dari lingkungan
misalnya diarahkan kepada biodiversitas
atau kekaaragaman
hayati seperti itu
ya. Mungkin itu jawabannya ya ee Bu
Maksud. Mudah-mudahan ee menjawab.
Kalau untuk kesehatan mestinya Bu Maks
untuk arah ke risetnya ke arah mana gitu
ya Bu ya. Seperti itu.
Iya. Baik. Ee terima kasih Bu Maksud.
Mudah-mudahan ee jawabannya jawaban
jawabannya tadi sudah dapat menjawab
pertanyaan dari Ibu dan di sini ee masih
ada tersisa waktu dipersilakan kepada
para peserta Zoom apabila ada hal yang
ingin ditanyakan terkait pengindaraan
jauh ee mangga dipersilakan bisa
menggunakan raise hand nanti saya akan
mengajukan untuk tidak dimute seperti
itu.
[Musik]
Mungkin saya akan memberikan waktu
sekitar 1 menit mungkin apabila Bapak
Ibu masih ada hal yang ingin dipikirkan
apa yang akan ditanyakan ataupun
didiskusikan dipersilakan karena
waktunya juga masih cukup banyak ada
sekitar 15 menit lagi.
Bagi Bapak Ibu yang ingin bertanya
terkait pengindraan jauh untuk
permasalahan lingkungan. Nah, di sini
kebetulan sudah ada yang raise hand.
Ee dipersilakan kepada Ibu Naumita
Helena.
Oke, ee selamat siang Bapak Raden dan
Ibu Dini.
Ee saya mau bertanya, Bu, untuk masalah
ee
materi kita hari ini itu kan mengenai
ee
pemanfaatan data pengindaran jauh untuk
memantau perubahan kualitas lingkungan.
Kebetulan ee saya bekerja di
perusahaan sarung tangan di mana
lingkungan kita ini ee dekat dengan ee
masyarakat.
Jadi kalau boleh tahu untuk memantau
perubahan kualitas lingkungan ini
apa-apa saja poin yang perlu dilakukan
testing dan berapa harganya? Ee sekian
dari saya, Ibu dan Pak Raden.
Halo.
I baik Buita dipersilakan kepada Pak
Raden bisa langsung untuk menjawab.
Baik, terima kasih.
Ini agak sensitif kata-kata terakhirnya
Bu Naumita langsung
langsung ini ya langsung nembak harga.
Eh
ya ee bisnis as usual ya Bu ya.
Iya Pak. ee kalau untuk lingkup
perusahaan ya Bu ya itu ee kalau saya
lihat memaknainya itu memang
kebutuhannya adalah kebutuhan pada skala
detail Bapak Ibu ya seperti itu. Apalagi
kalau kita lihat ee
tadi data penginderaan jauh itu, Bu satu
unitnya itu untuk resolusi
menengah itu tuh ukuran pikelnya itu 30
* 30 m. Jadi kalau ada lahan dengan
ukuran 30 * 30 m itu informasi datanya
itu cuman ada satu, Bu. Seperti itu.
Nah, itu jadi ee kalau untuk kebutuhan
detail itu memang kalau ingin mengarah
kepada penginderaan jauh, saya lebih
mengarahkan kepada data ee foto ya,
Bapak, Ibu ya. Seperti itu.
Nah, tinggal apa nih yang mau
parameternya diamati apakah itu terkait
dengan emisi?
Apakah itu terkait dengan partikulat
misalnya atau terkait dengan kualitas
cemaran air seperti itu atau kalau
memang ingin diarahkan kepada ee pola
spasial itu sebenarnya lebih mengarah
kepada pemanfaatan sistem informasi
geografis
yang ee informasi sebelumnya harusnya
sudah dapat pelatihannya di minggu lalu
ya Bu moderator ya. Nah, itu makanya
saya tidak mengarah kepada ee sistem
informasi geografis tapi lebih ke
pengindaran jauhnya. Ah, kalau ditanya
ee tetap ngarah kepada itu ya, Bu ya.
Itu bisa, Bu, ke data foto udara.
Tinggal Ibu mau mengamatinya pada
parameter apa. Tinggal nanti sensor yang
akan dibawa sama si drone-nya itu yang
disesuaikan dengan ee pemanfaatan. Nah,
kalau ditembak harganya, Bu. Nah, saya
perlu informasi lebih dalam lagi nih,
Bu. Ibu lokasinya di mana ya kan?
Nah, itu kalau enggak kejauhan ya
bisalah main-main nanti kan, Bu.
Gitu.
Iya, Pak.
Saya rasa itu Bu moderator.
Oke, terima kasih Pak Raden.
Iya. Baik. Ee terima kasih Bu Naumita
atas ee pembuka diskusinya.
Ee dipersilakan juga kepada Bapak Ibu
yang lain apabila ada hal yang ingin
ditanyakan.
Baik, di sini kebetulan sudah ada Ibu
Heni yang raise hand. Dipersilakan
kepada Bu Heni
ya. Ee asalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh.
Waalaikumsalam warahmatullahi
wabarakatuh.
Izin saya ee un video ya, Pak, Bu. E off
kamera.
Ee saya dari Politeknik Perikanan Negeri
2 Maluku.
ee untuk materi dari Bapak Raden
untuk saya tertarik untuk yang studi
kasus yang pertama, Pak. Nah, ee tetapi
saya belum mengetahui bagaimana ee
tahapan analisis datanya.
Jadi, kalau di sini kan pulau kecil dan
hanya memiliki satu danau di pulau yang
saya tempati. Dan kebetulan saya memang
sedang fokus untuk mengetahui ee status
trofiknya. Untuk sementara saya baru
meneliti ee parameter-parameter fisika
kimia untuk danau tersebut. Nah, saya
sangat tertarik jika ee bisa ada data
spasialnya. Begitu, Pak. Terima kasih,
Pak sama Ibu moderator. Asalamualaikum
warahmatullahi wabarakatuh.
Waalaikumsalam warahmatullahi
wabarakatuh. Terima kasih Bu Heni dan
dipersilakan kepada Pak Raden bisa
langsung saja untuk menjawabnya.
Baik. Ee Bu Heni kalau memang ingin
diarahkan kepada ee distribusi
spasialnya ya Bu ya untuk mengarah
kepada data continue memang itu adalah
ee
itu memang adalah poin utamanya
bagaimana kita menggunakan data
penginderaan jauh. Jadi kita men-sifting
mengarahkan data diskrit yang pemantauan
per titik ya Bu ya. di danau itu bisa
dijadikan data kontinue sebagai data
sebaran spasial untuk seluruh ee danau.
Nah, kalau langkah-langkahnya Bu
sederhana saja sebenarnya Ibu itu ee
kita bisa download dulu ee datanya
seperti itu. Misalnya kita pakai
Sentinel ya, kita ke website-nya
Sentinel dan itu terbuka, Bu.
Jadi enggak berbayar kalau untuk level
data satelit level menengah ke bawah,
resolusi spasialnya menengah ke bawah
itu rata-rata data-data itu terbuka.
Lansat Sentinel itu terbuka. Memang
harus di-download dulu, Bu. Seperti itu
sesuai dengan area ee penelitian kita
itu ada di Danau mana misalnya. atau
pilihannya kalau enggak mau download
datanya kita bisa menggunakan eh
software yang sifatnya cloud computing
kata saya tadi misalnya pakai Google
Earth Engine. Jadi kita enggak perlu
download datanya tapi kita perlu
membangun yang namanya script atau
bahasa pemrograman seperti itu. Nah,
yang langkah berikutnya tinggal diolah,
Bu. Yang sesuai dengan tahapan tadi ada
pra pemprosesan berarti harus dikoreksi
dulu tuh ee datanya. Tinggal kita ee
men-download datanya pada level produk
apa. Secara sederhananya gitu, Bu. Dan
itu udah ada software-nya, Bu. Kayak
misalnya kita Sentinel, kita download,
kita pakai software-nya Snap.
Dan untuk step by step-nya kalau mau
belajar sendiri pun juga di YouTube
sudah banyak Ibu untuk ininya. Tapi
kalau misalkan mau ee lebih mendalam
lagi ya mungkin ee bisa kita kolaborasi
seperti itu Bu untuk ee mengarah kepada
kerja sama seperti itu kan Bu. Apalagi
kan untuk itu status trofi kan memang
sudah ada ee yang pernah mengerjakan
kalau di kami seperti itu. Ee enggak
ribet kok, Bu. Sederhana. Apalagi kalau
misalkan memang Ibu tadi sudah
menyampaikan sudah ada pemantauan ee
kimia fisikanya ya di lapangan. Justru
data itu yang bisa kita jadikan sebagai
bahan modeling untuk perbaikan data
spasialnya sehingga data representasinya
akan lebih mendekati nilai aslinya.
seperti itu. Mudah-mudahan menjawab ya,
Bu Heni. Kalau step by step-nya secara
sederhana itu tadi download praprosesan
processing tinggal diinterpretasikan
saja seperti itu
ya. Baik ee Bu Heni mudah-mudahan ee
bisa menjawab atas pertanyaannya tadi
dan sekarang ini sudah menunjukan jam
11.54. Saya akan memberikan satu
kesempatan lagi apabila masih ada dari
para peserta di sini yang ingin bertanya
terkait pengindraan jauh,
dipersilakan. Saya akan menunggu ee 1
menit.
Ee mungkin saya ee ulangi lagi ya.
Barangkali di sini Bapak Ibu masih ada
hal yang ingin ditanyakan terkait atau
didiskusikan terkait pengindraan jauh ee
pemanfaatannya dalam ee permasalahan
lingkungan. karena pengindraan jauh juga
ee salah satu upaya yang cukup bagus
dalam mem apa dalam menganalisis suatu
permasalahan permasalahan lingkungan.
Jadi ini ee lumayan ee bagus ya Bapak
Ibu apabila memanfaatkannya
kesempatannya untuk bertanya kepada Pak
Raden apabila Bapak Ibu ada hal yang
ingin ditanyakan
ya. Baik, untuk itu Oh, tadi sempat ada
yang ris tapi tidak jadi.
Oke. Baik, kalau begitu apabila sudah
ada yang tidak ingin ditanyakan mungkin
sesi tanya jawabnya kita cukupkan dan
saya dan saya ucapkan terima kasih
kepada Bapak Ibu yang sudah
berpartisipasi.
Dan untuk menutup acara webinar ini
mungkin kepada Pak Raden untuk
memberikan closing statement-nya, Pak.
Baik, terima kasih. Eh, sebelumnya saya
juga ucapkan terima kasih ya kepada ee
tim Eko yang sudah memberikan kesempatan
saya dan saya juga berterima kasih atas
antusiasmenya
Bapak, Ibu sekalian, teman-teman semua.
Ee saya berharap ee
apa pola pikir terkait dengan pemanfahan
data penginderaan jauh ini benar-benar
bisa memberi wawasan dan penambahan
keilmuan baru terkait dengan peserta
yang hadir hari ini. Bahwa opsi lain
sebenarnya terkait dengan data yang bisa
dimanfaatkan
dalam mendekati kondisi lingkungan kita.
seperti itu. Jadi tidak melulu terkait
dengan ee pengambilan sampling kemudian
diuji di lab seperti itu yang hanya
menghasilkan data yang bersifat diskrit
atau ee data statik seperti itu. Nah,
penginderan jauh menawarkan untuk
memberi pola data yang lebih luas dan
bisa dimaknai secara spasial ke ruangan.
Terima kasih. Saya juga mohon maaf kalau
ada ee salah kata, mungkin ada salah
dalam penyampaian dan belum bisa
menjawab semua pertanyaan dari Bapak
Ibu. Saya kembalikan kepada moderator.
Wabillahi taufik hidayah.
Wasalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh.
Waalaikumsalam warahmatullahi
wabarakatuh. Ya, terima kasih banyak
kepada Pak Raden. Mungkin Pak Raden ee
jangan dulu meninggalkan ruangan Zoom.
kita akan kita akan dokumentasi terlebih
dahulu dan kepada Bapak Ibu yang bisa
mengaktifkan kameranya dipersilakan.
Iya. Baik Bapak Ibu semua, saya langsung
saja untuk melakukan perhitungan mundur
dimulai dari angka tiga.
3 2 1
mungkin sekali lagi 3 2 1.
Oke. Baik, untuk dokumentasi sudah
dicukupkan dan saya ucapkan terima kasih
kembali kepada Pak Raden atas
penyampaian materinya yang sangat
bermanfaat dan membuka wawasan bagi kita
semuanya. Dan semoga juga di kesempatan
lain kita dapat kembali berdiskusi dan
bertemu dalam kegiatan berikutnya. Dan
dengan hormat kami persilakan kepada Pak
Raden apabila ingin meninggalkan ruangan
Zoom.
Terima kasih semuanya. Saya izin live
ya. Terima kasih, Pak Raden
I.
Ya. Ya. Baik, Bapak Ibu semuanya,
berakhir sudah acara webinar di hari ini
dan bagi Bapak Ibu yang ingin
mendapatkan e-sertifikatnya,
Bapak Ibu dapat mengisi link presensi
kehadiran yang tertera di layar ini. Dan
ketika Bapak, Ibu mengisi presensi,
pastikan nama dan email sudah diketik
dengan benar karena hal ini akan
mempengaruhi pengiriman e-sertifikatnya.
Dan baik saya akhiri kegiatan webinar
hari ini. Mohon maaf apabila saya ada
salah sikap dan ucap. Wabillahi taufik
wal hidayah. Wasalamualaikum
warahmatullahi wabarakatuh. Selamat
siang dan selamat melanjutkan aktivitas
lainnya.