Sitanggang, Imas Sukaesih
Institut Pertanian Bogor
Articles
5
Documents
‚Äč
Sistem Informasi Geografis Persebaran Titik Api di Indonesia Menggunakan OpenGeo Suite 3.0

Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 3, No 1 (2014)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (558.981 KB)

Abstract

Kebakaran hutan merupakan masalah yang serius karena dapat mengakibatkan dampak buruk terhadap lingkungan. Salah satu upaya pencegahan kebakaran hutan adalah membangun sistem informasi geografis (SIG) berbasis web untuk mengelola data histori titik api sebagai indikator terjadinya kebakaran. Penelitian ini bertujuan untuk membangun SIG berbasis web menggunakan perangkat lunak OpenGeo Suite 3.0. OpenGeo Suite merupakan aplikasi yang mengemas sistem manajemen basis data PostgreSQL dengan ekstensi spasial PostGIS dan server peta Geoserver sehingga memberikan kemudahan dalam pembangunan dan pengelolaan SIG berbasis web. SIG yang dibangun menyediakan fitur utama yaitu menampilkan peta Indonesia, fungsi pan map, zoom in, zoom out, dan fungsi pencarian persebaran titik api berdasarkan wilayah dan waktu. Dengan adanya SIG berbasis web ini, pengelolaan data histori titik api dapat dilakukan dengan mudah sehingga dapat membantu pengguna dalam penyediaan data histori dan persebaran titik api untuk wilayah Indonesia.Kata Kunci: OpenGeo Suite, sistem informasi geografis berbasis web, titik api.

Optimasi Metaheuristik Koloni Semut untuk Solusi Masalah Jalur Terpendek pada Jaringan Jalan Riil

Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 3, No 2 (2014)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (259.187 KB)

Abstract

Salah satu permasalahan utama analisis jaringan pada sistem informasi geografis (SIG) adalah menentukan jalur terpendek antara dua lokasi dalam suatu jaringan. Meski terdapat beberapa metode untuk menyelesaikan permasalahan ini tetapi pencarian metode alternatif masih penting dilakukan. Penelitian ini menggunakan pendekatan metode optimasi metaheuristik koloni semut yang terinspirasi dari prilaku alamiah semut, untuk mencari jalur terpendek antara dua titik, pada data jaringan jalan riil (JJR). Pengujian terhadap metode ant colony optimization (ACO) dilakukan dalam dua tahap. Pertama, pengujian menggunakan data buatan untuk mendapatkan gambaran pengaturan terbaik dari parameter-parameter metode koloni semut. Kedua, pengujian menggunakan data JJR untuk melihat kinerja metode optimasi koloni semut terhadap data JJR. Hasil pengujian optimasi koloni semut pada data JJR kemudian dibandingkan dengan hasil pengujian algoritme jalur terpendek Dijkstra pada JJR dalam hal panjang jalur optimal dan waktu eksekusi. Hasil pengujian menunjukan bahwa secara secara umum metode Dijkstra menghasilkan solusi yang lebih baik dari metode ACO namun pada pengaturan parameter tertentu ACO lebih cepat dari Dijkstra.Kata Kunci: algoritme Dijkstra, analisis jaringan, jaringan jalan riil, optimasi koloni semut, permasalahan jalur terpendek.

Optimasi Aturan Asosiasi Multidimensi Menggunakan Algoritme Genetika untuk Klasifikasi Kemunculan Titik Panas

Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 4, No 1 (2015)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (706.825 KB)

Abstract

Penelitian ini menggunakan algoritme genetika untuk mengoptimalkan pembentukan aturan asosiasi yang dihasilkan dari algoritme apriori. Algoritme apriori diterapkan pada dataset kebakaran hutan dengan daerah penelitian di wilayah Rokan Hilir provinsi Riau. Aturan asosiasi diklasifikasi menggunakan algoritme CPAR (classification based on predictive association rules) untuk mengetahui karakteristik wilayah yang berpotensi munculnya titik panas. Optimasi dalam algoritme genetika dilakukan melalui tahapan: skema pengkodean, evaluasi fitness, seleksi, pindah silang, mutasi. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini ialah jumlah aturan dapat dikurangi. Jumlah aturan yang dihasilkan yaitu sebanyak 121 aturan pada generasi ke-300 hingga mencapai 108 aturan pada generasi ke-50. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa daerah yang berpotensi timbulnya titik panas yang terdapat pada generasi ke-50 ditemukan pada daerah yang memiliki curah hujan lebih besar dari atau sama dengan 3 mm per hari dan yang memiliki temperatur pada interval 297 Kelvin hingga 298 Kelvin dengan laplace akurasi sebesar 0.76. Pada generasi 150 ditemukan daerah yang memiliki temperatur yaitu pada interval 297 Kelvin hingga 298 Kelvin dengan laplace akurasi sebesar 0.57. Pada generasi 300 ditemukan pada daerah yang memiliki kecepatan angin yaitu pada interval 1 m/s hingga 2 m/s dengan laplace akurasi sebesar 0.70.Kata kunci: algortime apriori, algoritme CPAR, algoritme genetika, aturan asosiasi multidimensi, titik panas.

VISUALIZATION MODULE OF DENSITY-BASED CLUSTERING FOR HOTSPOT DISTRIBUTION IN INDONESIA USING MAPSERVER

Jurnal Silvikultur Tropika Vol 7, No 3 (2016): JURNAL SILVIKULTUR TROPIKA SUPLEMEN DESEMBER
Publisher : Institut Pertanian Bogor (IPB)

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (295.814 KB)

Abstract

A web-based Geographic Information System (GIS) has been built by previous researchers to visualize hotspots data in Indonesia. That GIS still has not contained a hotspot analysis module. Data mining method can be used to analyze hotspot data. This research aims to develop and to integrate a clustering module of hotspot in GIS which has been developed in the previous research. The clustering module for grouping hotspot data was built using the DBSCAN algorithm with PHP programming language. Clustering hotspot data was performed based on year, month, and province. Clustering parameters are epsilon and minimum points (MinPts). Epsilon value that used ranged from 0.01 to 0.1 while MinPts ranges from 1 to 6. The clustering results are shown in form of table which consists of the attribute Province, Regency, Latitude, Longitude and Cluster. Cluster column is the final result of clustering using algorithm DBSCAN. The attribute cluster represents clusters are visualized using the map of Indonesia that was built using MapServer. Visualization can help parties involved in making effective and efficient decisions to prevent forest fires.Key words: clustering, DBSCAN algorithm, geographic information system, hotspot

Peningkatan Kinerja Sistem Spatial Online Analytical Processing (SOLAP) Titik Panas Kebakaran Hutan

Jurnal Ilmu Komputer dan Agri-Informatika Vol 5, No 1 (2018)
Publisher : Departemen Ilmu Komputer IPB

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (511.825 KB)

Abstract

Data histori titik panas sebagai salah satu indikator kebakaran hutan dan lahan dapat dikelola dengan teknologi data warehouse dan sistem spatial online analytical processing (SOLAP). Pada penelitian sebelumnya telah dilakukan peningkatan kinerja terhadap sistem tersebut sehingga titik panas yang mampu dihasilkan meningkat menjadi 1500 titik. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kinerja sistem SOLAP data titik panas yang telah dibangun dalam penelitian sebelumnya. Peningkatan kinerja meliputi konfigurasi dari sisi perangkat lunak seperti peningkatan Java runtime environment (JRE), peningkatan server Apache Tomcat, dan peringkasan proses Javascript object notation (JSON) sedangkan spesifikasi perangkat keras menggunakan spesifikasi RAM dan processor yang sama dengan penelitian sebelumnya. Jumlah titik panas hasil query yang mampu dihasilkan dari konfigurasi tersebut meningkat menjadi 5344 titik.Kata kunci: kebakaran hutan, spatial data warehouse, spatial OLAP, titik panas