Judul : Perangkat Lunak SIKBES-IKAN

Judul

Unit Kerja Deputi Kegunaan

Fungsi

DOKUMEN PENDUKUNG RKAKL Dokumen Program Dokumen Kontrak SPK Mitra Kerja SPESIFIKASI Spesifikasi Teknis

:

Perangkat Lunak “SIKBES-IKAN”

: Pusat Teknologi Inventarisasi Sumberdaya Alam (PTISDA) : Teknologi Pengembangan Sumberdaya Alam-Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi. : Kegunaan dari teknologi ini sangat bermanfaat di dalam memberikan data dan informasi fishing ground yang cepat, akurat, dan mudah untuk diakses, meningkatkan pendapatan dan kesejahteraan nelayan, potensi ekonomi bagi daerah dan devisa negara. Keunggulan utama dari software SIKBES-IKAN adalah: mampu memberikan solusi untuk mengatasi permasalahan-permasalahan pada metode konvensional yang ada sebelumnya, serta dapat membantu pengguna/user/Pemda didalam menyusun perencanaan strategis di bidang kelautan dan perikanan. Software SIKBES-IKAN memiliki ciri: Sistem pendukung keputusan secara cerdas (intelligenct decision support system), Fungsi obyektif meminimumkan biaya (cost minimizing objective function), bermanfaat secara ekonomi, serta mempunyai konsep Maju, Menguntungkan, Sejahtera dan Lestari. : Perangkat lunak Model Prediksi untuk Penentuan Lokasi Penangkapan Ikan (Fishing Ground) Berbasis Integrasi Knowledge-Based Expert Systems, Remote Sensing dan GIS. : 2006-2007 (DIPA 2006-2007) : Program Unggulan Pupuk Majemuk Mineral Berbahan Baku Lokal Untuk Meningkatkan Produktivitas Lahan : : : PemKab. Parigi Moutong, Sul-Teng, Pemda Kalimantan Selatan, Fakultas Ilmu Kelautan Universitas Hasanuddin : 1. Jendela Utama, terdiri dari: Judul aplikasi, Jendela tampilan data, Tombol keluar, Tombol about, Tombol pengarah ke halaman konfigurasi, Tombol pengarah ke halaman updateing data, Tombol pengarah ke halaman laporan. 2. About: Halaman ini menampilkan gambaran sistem secara umum yang dilengkapi dengan panduan teknis pengoperasian serta kontak person. 3. Konfigurasi Penataan Sistem: Informasi Posisi Penting, Penataan Kisaran Parameter Klorofil, Penataan Kisaran Parameter Suhu Permukaan Laut (SST).

Produk Teknologi Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi

Status Detail Engineering

4. Komponen ekonomi : Komponen Produksi Umum, Konfigurasi Baru, Konfigurasi Biaya : Modal Awal, Biaya Perawatan, Persentase Penyusutan, Kesesuaian Komponen : Kesesuaian Jenis Armada dengan Jarak Tempuh, Kesesuaian Alat Tangkap dengan Kedalaman Laut, Kesesuaian Jenis Armada dengan Jenis Alat Tangka, Kesesuaian Jenis alat Tangkap dengan Sarana Pendukung, Kesesuaian Jenis Alat Tangkap dengan Jenis Tangkapan, Kesesuaian Jenis Alat Tangkap dengan Sumberdaya Manusia, Kebutuhan Bahan Bakar, Statistik Hasil Tangkapan 5. Analisis Tangkapan: Deskripsi Titik Pendaratan Ikan, Deskripsi Titik Fishing Ground yang Dianalisa, Hasil Analisis Armada dan Prasarana Produksi, Perkiraan Hasil Tangkapan disetiap Titik Fishing Ground. 6. Analisis Ekonomi : Analisis Kebutuhan Bahan Bakar Bedasarkan Armada Penangkapan, Analisis Kebutuhan Bahan Bakar Bedasarkan Prasarana Penunjang, Estimasi Keuntungan Berdasarkan Biaya Operasional dan Pendapatan. 7. Simulasi : Milik BPPT : (1). Konsep SIKBES-IKAN

(2). Bagan Alir Cycling Modeling Approach Bagan alir Cyclical Modeling Approach yang diusulkan pada Tahapan Pengembangan dan penerapan knowledge-based expert system untuk prediksi fishing ground.

Pendekatan yang digunakan disini terdiri dari 3 tahapan, yaitu: Tahapan observasi (pattern recognition) yang akan Produk Teknologi Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi

melakukan pengenalan(recognition) lokasi fishing ground serta kondisi fisik perairan, Tahap analisis dan interpretasi obyek dengan data penginderaan jauh dan analisis spasial dengan GIS, Tahapan pemodelan yang dalam hal ini digunakan pendekatan knowledge-based expert system model. Keluaran dari sistem ini adalah peta lokasi daerah penangkapan ikan (fishing ground). (3). Integrasi KBES, Remote Sensing dan GIS: Diagram Alir Sistem Integrasi Knowledge-Based Expert System dengan Remote Sensing (RS) dan Geographic Information Systems (GIS) sebagai komponen utama pembangunan software SIKBES-IKAN

Kondisi saat ini

Market Lokasi Tenaga Ahli

Photo

: Sudah dilindungi UU Hak Cipta dari Ditjen. HKI, Departemen Hukum dan HAM RI. Siap beroperasi : Industri Perikanan, Pemda, Instansi terkait. : Di Pusat Teknologi Inventarisasi SDA (PTISDA), BPPT, Jakarta. : Dr. Muhamad Sadly (Contact Person), Dr. Nani Hendiarti, Awaluddin ,SPi, Ir. Sidik Mulyono,M.Eng, Ir. Arief Darmawan, Dr. Soehendar I. Sachoemar, Yoke Faisal,SPi, Retno A.A., MSc. : (1) Cover Software SISBES-IKAN

:

(2). Tampilan Spasial Fishing Ground (FG):


(3). Estimasi Ekonomi Daerah penangkapan Ikan :


Judul


Fungsi DOKUMEN PENDUKUNG RKAKL Dokumen Program Dokumen Kontrak SPK Mitra Kerja SPESIFIKASI Spesifikasi Teknis

Status Detail Engineering Kondisi saat ini Market Lokasi Tenaga Ahli

:

Data Citra Satelit ALOS-PALSAR, AVNIR-2 dan PRISM

: Pusat Teknologi Inventarisasi Sumberdaya Alam (PTISDA) : Teknologi Pengembangan Sumberdaya Alam-Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi. : Data citra satelit ALOS dari sensor PALSAR, AVNIR, dan PRISM yang mencakup beberapa daerah di Indonesia ini berguna untuk beberapa aplikasi pengamatan phenomena sumberdaya alam. Contoh aplikasi yang didapat dari data ini antara lain: pengamatan gunung api, pengamatan perubahan tinggi permukaan, pengamatan pergeseran permukaan bumi sakibat gempa, pengamatan perubahan tutupan lahan, dan deteksi kekeringan atau banjir. Citra PALSAR adalah citra radar sehingga bebas awan, citra AVNIR-2 adalah citra optik dengan 4 band dan resolusi spasial 10 meter, dan citra PRISM adalah citra optik pankkromatik dengan resolusi spasial 2.5 meter. : Citra ALOS berfungsi sama seperti citra optic dan radar lainnya. : : : : :

2008 RESTEC, Jepang

: Citra satelit ALOS menurut sensor dan lokasi pengamatan adalah: 1. PALSAR: Cadas Pangeran, Cianjur, Gunung Merapi, Gunung Soputan, Gunung Tangkuban Perahu, Sidoarjo 2. AVNIR-2: Gunung Tangkuban Perahu 3. PRISM: Gunung Merapi, Gunung Soputan, Gunung Tangkuban Perahu Seluruh citra ini diakuisisi pada tahun 2008 dan dalam format CEOS. : Milik BPPT : : Data mentah, siap dipakai untuk berbagai pengolahan aplikasi pengamatan muka bumi : Berbagai institusi. Misalnya untuk aplikasi pengamatan gunung api oleh PVMBG, dll. : Lokasi data berada di NeoNet, BPPT, Lantai 20 Gedung I, Jakarta : Dr. Agus Kristijono- PTLWB-TPSA BPPT, Gedung II, Lantai 18, Jl. MH Thamrin 8, Jakarta


Photo

:

1. Cadas Pangaeran

Citra Palsar 2. Cianjur (2 tanggal akuisisi)

Citra Palsar 3, Gunung Merapi

Citra Palsar Citra Prism 4. Gunung Saputan

Citra Palsar Citra Prism


Photo

:

5. Gunung Tangkuban Perahu

Citra Palsar Citra Prism 6. Sidiarjp (2 tanggal akuisisi)


Judul


Fungsi



:

Model Peramalan Sebaran OPT BLB Berbasis Spasial

: Pusat Teknologi Inventarisasi Sumberdaya Alam (PTISDA) : Teknologi Pengembangan Sumberdaya Alam-Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi. : Mengetahui potensi serangan Organisme Pengganggu Tumbuhan (OPT) BLB (Bacterial Leaf Blight, atau penyakit kresek pada daun padi) secara spasial dengan memberi masukan (input) utama adalah hujan yang diperoleh dari Radar Cuaca C-band Doppler (Program Harimau BPPT). : Memberi peringatan dini akan kemungkinan serangan OPT BLB pada tanaman Padi dengan masukan berupa data Curah Hujan dan memberikan luaran berupa peta sebaran serangan (lokasi dan intensitas serangan). : : : : :

Balai Besar Peramalan Organisme Tumbuhan, Departemen Pertanian

Pengganggu

: 1. Masukan model: - Data Curah Hujan dari data radar cuaca C-band Doppler yang terinstal di Puspitek Serpong (Radar dalam pengelolaan Program HARIMAU BPPT). - Data musim tanam padi - Data varietas padi - Data pendukung lain berupa data tabular dan spasial 2. Perangkat lunak yang digunakan: ILWIS (open source); merupakan perangkat lunak untuk pengolahan citra dijital dan Sistem Informasi Geografis (Geographic Information Systems, GIS). 3. Dapat dioperasikan pada komputer personal dengan spesifikasi standar, bersistem operasi Windows. : Milik BPPT 1. Persiapan data - Data spasial pendukung (batas administrasi, batas penggunaan lahan) - Data situasi; yaitu data musim tanam dan varietas dominan pada wilayah administrasi terkecil (kecamatan). - Persamaan (formula) perkembangan OPT BLB didapat dari model yang telah dikembangkan (nonspasial)


: Koefisien korelasi yang didapat dari data empiris lokasi pemodelan

Data spasial batas administrasi per kecamatan di Kabupaten Karawang.

Data Curah Hujan harian yang telah format spasial.

Data varietas padi dominan pada masing-masing kecamatan.

Data spasial untuk musim tanam pada masing-masing kecamatan.

rerata dalam

2. Model SMCE - SMCE, Spatial Multi-Criteria Evaluation, merupakan modul yang terdapat dalam perangkat lunak ILWIS. - Mempunyai dua tahapan fase, yaitu: Fase-1 merupakan fase disain; untuk menentukan lokasi yang akan diprediksi perkembangan OPT BLB. Fase-2 merupakan fase pemilihan criteria dan pemrosesan detil sesuai dengan kondisi unik dari masing-masing lokasi yang telah ditetapkan pada fase-1. Luaran dari fase-2 adalah hasil ramalan dari sebaran OPT BLB secara spasial/keruangan (lokasi, luasan, dan intensitas


Hasil model spasial, warna kuning adalah daerah dengan serangan sedang, dan warna abu-abu adalah daerah yang tidak mendapat serangan

3. Alur proses adalah seperti pada gambar dibawah ini:

Kondisi saat ini Market Lokasi Tenaga Ahli

: Dalam Penyelesaian : Departemen Pertanian : PTISDA : Hartanto Sanjaya. Fauziah AlHasanah, Fadli Syamsudin, Ardhi Adhari Arbain Kontak: Hartanto Sanjaya- PTISDA BPPT Gedung 1 Lantai 20, NEOnet BPPT Jl. MH. Thamrin no.8 Jakarta 10340 Telepon 021 – 3168908 E-mail: [email protected]

Photo

: -


Judul Unit Kerja Deputi Kegunaan


:

SRISOFT

: Pusat Teknologi Inventarisasi Sumberdaya Alam (PTISDA) : Teknologi Pengembangan Sumberdaya Alam-Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi. : SRISOFT adalah sebuah software yang diprogram dan bertujuan perhitungan menurut ketinggian pertumbuhan padi, perhitungan pertumbuhan varietas padi secara cepat, dapat dikelola lebih lanjut,dan mudah dipakai. Sistem ini dibangun dengan mengembangkan teknik dan pengumpulan, pengelolaan dan penyajian data secara cepat yang mampu menghasilkan angka yang dianalisis secara perhitungan statistik dan data dapat diupdate dan dimonitoring hingga mendapatkan hasil yang optimal. : Mengumpulkan, menyimpan dan mengelola dan mengolah data fase pertumbuhan padi pada lokasi yang telah ditentukan : 2008-2009 (DIPA 2008, DIPA2009) : WP 11.3.41 : Perjanjian Kerjasama Kementrian Koordinator Kesra – BPPT : Nomor: 05/SPK//KMK/DEP.II/RASKIN/ VIII/2009 tanggal 10 Agustus 2009 : Depratemen Pertanian, Dinas Pertanian dan Peternakan Kabupaten Indramayu, Kantor Menko Kesra : 1. Pembangunan Kerangka Sampel Segmen Pengumpulan data lapangan untuk mengetahui luas tanam suatu lahan persawahan, akan sangat memakan waktu lama dan biaya yang besar apabila dilakukan sensus. Kadangkala sensus juga tidak efektif manakala luas panen mengalami perubahan seiring dengan keberadaan air yang ada di lapangan (persawahan). Sehingga pengumpulan data yang memakan waktu lama menjadi tidak akurat karena perubahan di lapangan dilakukan secara cepat. Dalam kegiatan ini dilakukan pengkajian dan penerapan teknologi sampling untuk memperoleh data secara cepat, dengan keakuratan data sedapat mungkin dapat dipertanggungjawabkan secara statistikdam spasial statistik. 2 Metode Pengukuran dan Pemrosesan Data Pengukuran dapat dilakukan dengan alat spectrometer


untuk mendapatkan prediksi pertumbuhan padi dan kemudian diproses data melakukan pemrosesan data. Setelah data terkumpul diproses melalui software SRISOFT dapat menghasilkan data fase pertumbuhan padi tersebut. Metode Analisis dan Penyajian Data Analisis dan Penyajian data dilakukan dengan melakukan software dan perhitungan statistik. Keluaran Keluaran yang diperoleh dari sistem ini adalah informasi mengenai pengukuran pertumbuhan padi dari perhitungan analisis statistik kemudian dikelola hingga mengeluarkan grafik. Status Detail Engineering

: Milik BPPT : Bagan Sistem Informasi dan Pengiriman Data

Kondisi saat ini

: Sudah beroperasi secara online, Studi Kasus Kabupaten Indramayu : Departemen Pertanian, Dinas-Dinas Pertanian Daerah, BPS, Bulog dan Instansi terkait : Di Pusat Teknologi Inventarisasi SDA (PTISDA), BPPT, Jakarta. : Ir.Sidik Mulyono,M.Eng. Arief Darmawan,S.Si M.Si, Agus Wibowo, Muhammad Evri, M. Iqbal Habibie,S.Kom, Yoke Azhari Faisal,S.Si Kontak : PTISDA, BPPT Gedung II BPPT, Lantai 19, Jl.M.H.Thamrin 8, Jakarta 10340 Telepon:021-3169706;Fax:021-3144815 E-mail:[email protected],



Photo

:

Data :

Contoh Tampilan Software :


Judul


Fungsi



Perangkat Lunak Sistem Konversi Data Citra Radar Cuaca

:

: Pusat Teknologi Inventarisasi Sumberdaya Alam (PTISDA) : Teknologi Pengembangan Sumberdaya Alam-Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi. : Perangkat lunak ini berguna untuk melakukan konversi data citra radar cuaca C-band Serpong ke dalam data curah hujan yang dapat digunakan untuk analisis cuaca lebih lanjut. : Perangkat lunak ini berfungsi untuk melakukan klasifikasi terhadap piksel-piksel yang ada pada citra radar cuaca Cband Serpong yang kemudian akan dikonversi menjadi data curah hujan. : : : : :

-

: 1. Sistem Operasi/Platform : Microsoft Windows 2000, XP, Vista, 7 2. Programming/Design : Microsoft Visual Basic 6 SP 6, Ilwis 3. Database Format : 4. Format Data Masukan : • Data Citra Radar Cuaca C-band Serpong (GIF, tiap 6 menit) 5. Format Data Keluaran : • CSV, TXT 6. Fasilitas Lain : Duplicate Data Detection, Auto Conversion : Milik BPPT


:

Radar C-band Serpong menghasilkan dua tipe data utama yang diperbaharui setiap enam menit. Data tersebut adalah data RAW dan image (dalam format GIF). Baik data RAW dan image umumnya mengandung dua parameter utama, yaitu Reflectivity dan Doppler Velocity. Perangkat lunak konversi data citra akan melakukan pemrosesan data hanya pada parameter reflectivity. Proses ini menggunakan metode image processing dengan aplikasi Ilwis untuk melakukan klasifikasi pada tiap piksel yang terdapat pada citra. Tiap piksel diklasifikasikan berdasarkan warnanya masing-masing. Selanjutnya , dilakukan konversi koordinat tiap piksel pada citra ke dalam koordinat bumi.

Setelah nilai tiap piksel diklasifikasikan berdasarkan warna dan nilai reflectivitynya, konversi dilakukan untuk menghasilkan data curah hujan sesuai koordinat masing-masing piksel.


Photo

: Siap digunakan : Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) : Pusat Teknologi Inventarisasi SDA (PTISDA), BPPT, Jakarta. : Udrekh, Ardhi Adhary Arbain Kontak : Udrekh, Lab Neonet PTISDA Gedung 1 BPPT Lt.20 Telp. 021-3168908 :


Judul

Unit Kerja Deputi Kegunaan Fungsi


:

Database HyperSri (Hyperspectral Technology to Support National Food Security: Rice Monitoring and Prediction)

: Pusat Teknologi Inventarisasi Sumberdaya Alam (PTISDA) : Teknologi Pengembangan Sumberdaya Alam-Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi. : Kegunanan dari database HyperSri untuk memudahkan akses mendapatkan data-data hasil survey dan data pendukung riset HyperSri. : Aset maya ini berfungsi sebagai sumber data dalam proyek riset HyperSri. Semua data hypersri terkumpul , terstruktur dan terintegrasi dengan baik dengan adanya database ini. Salah satu data yang ada di database HyperSri ini adalah data hasil Field Spectrometer daerah Indramayu dan Subang. Data ini adalah data spectral yaitu yang terdiri dari panjang gelombang dan nilai reflektan yang dapat menggambarkan kondisi (umur, kesehatan, jenis) tanaman padi di persawahan Indramayu dan Subang. : : : : :

2008 Pemda Subang dan Indramayu Database HyperSri terdiri dari : • Satellite Data citra satelit. Sampai saat ini, data yang terkumpul berasal dari : ALOS-PALSAR, Landsat ETM • Airborne Foto – foto udara hasil air campaign • Field Spectrometer Kategori untuk data spectral • Field Survey Data yang dihasilkan dari survey lapangan. • Foto Foto kegiatan survey dan kegiatan lain • Peta Peta lokasi survey • Jurnal dan Dokumentasi Kumpulan jurnal dan dokumentasi tentang riset yang berkaitan dengan hypespectral untuk tanaman padi. • Sumber Informasi lainnya


Status Detail Engineering Kondisi saat ini Market Lokasi Tenaga Ahli Photo

: : : : : : :

Saat ini data riset Hypersri telah dikumpulkan di Server Neonet dengan alamat : \\192.168.2.7\hypersri dan ada juga ftp://192.168.2.7/ Milik BPPT -


Judul


Fungsi


Status

:

Peta Peramalan Sebaran OPT Nasional Berbasis WebGIS

: Pusat Teknologi Inventarisasi Sumberdaya Alam (PTISDA) : Teknologi Pengembangan Sumberdaya Alam-Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi. : Mengetahui sebaran Ramalan Organisme Pengganggu Tumbuhan (OPT) untuk 3 komoditas utama, yaitu Padi, Jagung dan Kedelai secara Nasional berbasis WebGIS (GIS melalui internet). : Memberi peringatan dini akan kemungkinan serangan OPT utama pada 3 (tiga) komoditas utama di tingkat Provinsi se Indonesia. Informasi yang didapat adalah kemungkinan luasan serangan masing-masing OPT pada semua Provinsi di Indonesia. : : : : :

Balai Besar Peramalan Organisme Pengganggu Tumbuhan (BB-POPT), Departemen Pertanian

: 1. Alamat akses: http://neonet.bppt.go.id/opt 2. Tiga pilihan untuk memilih komoditas: Padi, Jagung, Kedelai 3. Pada halaman komoditas Padi, terdapat 6 pilihan OPT, yang dapat dipilih melalui kolom legenda peta: Penggerek Batang, Wereng Coklat Tikus, Tungro, BLB, Blas 4. Pada halaman peta untuk komoditas Jagung, terdapat 6 pilihan OPT, dapat dipilih melalui kolom legenda peta: Bulai, Tikus, Lalat Bibit, Penggerek Batang, Penggerek Tongkol, Ulat Grayak 5. Pada halaman peta untuk komoditas Kedelai, terdapat 6 pilihan OPT, dapat dipilih melalui kolom legenda peta: Lalat Kacang, Penggerek Polong, Ulat Grayak, Tikus. Penggulung Daun, Ulat Jengkal 6. Perbedaan intensitas serangan antarwilayah ditandai dengan perbedaan warna, dan besarannya sesuai dengan kisaran angka pada legenda. : Milik BPPT dan BB-POPT Departemen Pertanian


Detail Engineering

: Aplikasi ini dibangun dengan menggunakan perangkat lunak: Mapserver, PostgreSQL

Tampilan pada aplikasi WebGIS: 4. Kolom kiri adalah pilihan layer yang akan ditampilkan 5. Kolom tengah adalah peta sebaran 6. Kolom kanan adalah legenda peta 7. Di bagian bawah peta adalah icon untuk fungsi kendali (navigasi) peta, yang terdiri dari pembesaran sekala (zoomin), pengecilan sekala (zoom-out), pergeseran posisi (panning), dan batas terluar peta (map extend)

Saat dilakukan pembesaran sekala (zoom-in) pada peta maka akan terlihat besaran angka ramalan serangan pada tiap Provinsi dalam satuan hektar

Beberapa contoh tampilan

Tampilan peta sebaran ramalan OPT dalam WebGIS untuk komoditas JAGUNG yang terkena TIKUS


Tampilan peta sebaran ramalan OPT dalam WebGIS untuk komoditas PADI yang terkena WERENG COKLAT

Tampilan peta sebaran ramalan OPT dalam WebGIS untuk komoditas JAGUNG yang terkena TIKUS


Photo

Tampilan peta sebaran ramalan OPT dalam WebGIS untuk komoditas KEDELAI yang terkena ULAT GRAYAK

: Dapat diakses pada alamat http://neonet.bppt.go.id/opt : Departemen Pertanian, Dinas Pertanian, Petugas Pengamat OPT, Petani, Perusahaan Pupuk dan Pestisida Dan pemangku kepentingan bidang pertanian lainnya : Aplikasi terinstal di NEOnet BPPT : Hartanto Sanjaya – PTISDA BPPT, Udrekh – PTISDA BPPT, Winarno – PTISDA BPPT, Edi Suwardiwijaya – BBPOPT Departemen Pertanian Kontak: Hartanto Sanjaya PTISDA BPPT- Gedung 1 Lantai 20, NEOnet BPPT Jl. MH. Thamrin no.8 Jakarta 10340 : -

Tellp.3168908 E-mail: [email protected]


Judul



:

Sistem Informasi Estimasi Produksi Padi (SiPADI)

: Pusat Teknologi Inventarisasi Sumberdaya Alam (PTISDA) : Teknologi Pengembangan Sumberdaya Alam-Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi. : SiPADI adalah sebuah sistem informasi yang bersifat online yang bertujuan melakukan estimasi dan peramalan produksi padi secara cepat, mudah diakses dan obyektif. Sistem ini dibangun dengan mengembangkan teknik dan pengumpulan, pengiriman, pengelolaan dan penyajian data secara cepat yang mampu menghasilkan angka indikatif secara cepat dengan biaya operasional yang tidak terlalu mahal sehingga monitoring bisa dilakukan dengan lebih baik dan kebijakan yang diambil bisa lebih tepat. : Mengumpulkan, menyimpan dan mengelola dan mengolah data fase pertumbuhan padi pada lokasi yang telah ditentukan : 2008-2009 (DIPA 2008, DIPA2009) : WP 11.3.13. Pengembangan Algoritma Kerangka Sampling Area : Perjanjian Kerjasama Kementrian Koordinator Kesra – BPPT : Nomor: 05/SPK//KMK/DEP.II/RASKIN/ VIII/2009 tanggal 10 Agustus 2009 : Depratemen Pertanian, Dinas Pertanian dan Peternakan Kabupaten Indramayu, Kantor Menko Kesra 1. Pembangunan Kerangka Sampel Segmen Pengumpulan data lapangan untuk mengetahui luas tanam suatu lahan persawahan, akan sangat memakan waktu lama dan biaya yang besar apabila dilakukan sensus. Kadangkala sensus juga tidak efektif manakala luas panen mengalami perubahan seiring dengan keberadaan air yang ada di lapangan (persawahan). Sehingga pengumpulan data yang memakan waktu lama menjadi tidak akurat karena perubahan di lapangan dilakukan secara cepat. Dalam kegiatan ini dilakukan pengkajian dan penerapan teknologi sampling untuk memperoleh data secara cepat, dengan keakuratan data sedapat mungkin dapat dipertanggungjawabkan secara statistikdam spasial statistik. 2. Metode Pengumpulan dan Pengiriman Data


Pengumpulan data lapangan dilakukan secara berkala (setiap bulan) oleh petugas lapangan atau surveyor dari UPTD setempat. Area yang disurvey telah ditentukan berdasarkan metode spatial random sampling dan bersifat tetap sepanjang waktu.Data yag dikumpulkan adalah data fase pertumbuhan padi pada titik-titik tertentu yang telah ditentukan. Pengiriman data dilakukan melalui Pesan Singkat (SMS) dari Handphone ke SMS-Server yang ada di BPPT, dengan format yang telah ditentukan 3. Metode Analisis dan Penyajian Data Analisis dan Penyajian data dilakukan secara langsung (on-line). Generator dan metode perhitungan telah di pasang di server. Setiap pesan (SMS) yang masuk divalidasi kebenarannya untuk kemudian dimasukkan ke dalam perhitungan 4. Keluaran Keluaran yang diperoleh dari sistem ini adalah informasi mengenai estimasi luasan lahan sawah, luasan setiap fasa pertumbuhan padi, informasi estimasi luasan panen, prediksi sampai 4 (empat) bulan kedepan setelah data masuk, sampai informasi perkiraan jumlah panen dalam satu kabupaten. Status Detail Engineering

: Milik BPPT : Bagan Sistem Informasi dan Pengiriman Data

Kondisi saat ini

: Sudah beroperasi secara online, Studi Kasus Kabupaten Indramayu : Departemen Pertanian, Dinas-Dinas Pertanian Daerah, BPS, Bulog dan Instansi terkait : Di Pusat Teknologi Inventarisasi SDA (PTISDA), BPPT, Jakarta. : Ir. Mubekti, MSc, Gatot Hendrarto, Bambang WInarno, Fauziah Al Hasanah, Lena Sumargana, Swasetyo Yulianto, Eko Kustiyanto Kontak : PTISDA- Gedung II BPPT, Lantai 19, Jl.M.H.Thamrin 8, Jakarta 10340 Telepon:021-3169706;Fax:021-3144815 E-mail:[email protected],



Photo

: Contoh Tampilan :

Contoh Pengiriman Data


Judul



:

Studi Optimalisasi Jalur Transportasi Berbasis Sumberdaya Alam Untuk Mendukung Rencana Pengembangan Pelabuhan-Pelabuhan di Kabupaten Tanah Laut

: Pusat Teknologi Inventarisasi Sumberdaya Alam (PTISDA) : Teknologi Pengembangan Sumberdaya Alam-Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi. : 1. Mendukung perencanaan pengembangan wilayah secara optimal dan berkesinambungan melalui pengembangan jaringan infrastruktur transportasi yang efisien dan mampu memberdayakan potensi semberdaya alam. 2. Memperoleh gambaran mengenai jaringan transportasi yang optimal guna memperlancar arus lalu lintas pengiriman sumberdaya alam dari pusat-pusat eksploitasi (origin) ke simpul-simpul distribusi dan dilanjutkan kea rah pelabuhan-pelabuhan dan rencana pelabuhan baru(destination), sehingga akan memudahkan bagi para pengambil keputusan untuk membuat suatu kebijakan. : Penentuan Jalur Alternatif, Potensi Sumberdaya Alam berdasarkan hasil analisis citra satelit, Analisa ekonomi. : 2008-2009 (Mitra Kerja 2008- Mitra Kerja 2008) : : MOU antara PemerintahDaerah Kabupaten Tanah Laut dengan PTISDA-BPPT : 01/PTISDA-BAPPEDA TANAH LAUT/VI/2008 dan 050.13/ 155A/ BAPPEDA / VI / 2008 : Badan Perencanaan Pembagunan Daerah (BAPPEDA) Kabupaten Tanah Laut. 1. Pembuatan suatu model jalur darat yang efisien dan optimal untuk perencanaan secara makro pembangunan jalur transportasi jalan raya ke arah pelabuhan baru dari kawasan penghasil sumberdaya alam dan sentra-sentra ekonomi. 2. Penentuan jalur alternatif dengan cara pengolahan data citra satelit ASTER lvl 1b dan 4° yang di-overlaykan dengan peta jalan 3. Kriteria penentuan jalan berdasarkan pada : Kemiringan lahan, Kepadatan permukiman, daerah kawasan lindung, daerah non rawa, RTRW. 4. Skala Peta 1 : 20.000 Potensi SDA berdasarkan pada analisa citra dan hasil


:


data sekunder 5. Analisa ekonomi yang meliputi perkiraaan harga pembebasan tanah dan biaya pembangunan jalan serta dampak yang diakibatkan oleh pembangunan itu sendiri : BAPPEDA Kabupaten Tanah Laut :


: : : :

Photo

: Contoh Peta Rencana Jalur Alternatif 1 : 20.000 :

Sedang berjalan di BAPPEDA Tanah Laut Pengusaha Tambang Sumberdaya Alam Di BAPPEDA Kabupaten Tanah Laut Ir. Agus Budi K, MSc, Defi Agusta Purnama, Ruki Ardiyanto, ST Kontak : PTISDA- Gedung II BPPT, Lantai 19, Jl.M.H.Thamrin 8, Jakarta 10340 Telepon:021‐3169706;Fax:021‐3144815


: Peta Kawasan Alternatif Jalan 1 : 20.000 :


Judul

:

Unit Kerja Deputi

: :

Kegunaan

:

Fungsi

:


: : : : :

Perangkat Lunak Sistem Basis Data Radar Cuaca dan Hidrometeorologi Pusat Teknologi Inventarisasi Sumberdaya Alam (PTISDA) Teknologi Pengembangan Sumberdaya Alam-Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi. Memberikan kemudahan bagi pengguna (pengamat/peneliti cuaca) untuk mengakses dan menganalisis berbagai data cuaca dan iklim yang berasal dari berbagai instrumen pengamatan dalam berbagai format, misalnya data radar cuaca, data iklim (FKLIM-78), data sinoptik (ME-45), data curah hujan harian, data Automatic Weather Station (AWS), data Hidrometeorologi dan lain-lain. Perangkat lunak ini juga mampu melakukan konversi data dari atau ke format data yang umum digunakan seperti CSV atau Excel Spreadsheet. Perangkat Lunak Sistem Basis Data Radar Cuaca dan Hidrometeorologi adalah sebuah perangkat lunak berbasis Microsoft Windows yang memiliki fungsi utama untuk melakukan mengintegrasikan berbagai jenis data pengamatan, seperti data radar, klimatologi dan hidrometeorologi, ke dalam satu basis data. Selain itu perangkat lunak ini juga bisa melakukan konversi data dari format konvensional (spreadsheet excel/csv) menjadi format basis data, demikian pula sebaliknya. Seluruh data yang telah dikonversi dalam format digital ini kemudian dikumpulkan dalam satu tempat yang disebut basis data agar dapat diambil kembali secara cepat apabila sewaktuwaktu dibutuhkan. 1. Sistem Operasi/Platform : Microsoft Windows 2000, XP, Vista, 7 2. Programming/Design : Microsoft Visual Basic 6 SP 6, Adobe Photoshop 7/CS 3. Database Format : Microsoft Access 2000/2003, MySQL (experimental) 4. Format Data Masukan : • Automatic Weather Station, CSV (10 menit) • Fklim-78, CSV (harian) • Sinoptik ME-45, CSV(60 menit)



:

• Curah Hujan Harian, CSV (harian) • C-Band Doppler Radar Serpong, TXT(6 menit) • Hidrometeorologi (10 menit, 60 menit) 5. Format Data Keluaran : • CSV, Microsoft Excel Spreadsheet, TXT 6. Modul Program : • Modul Input Data (Input Spreadsheet) • Modul Output Data (Output Spreadsheet) • Modul Proses Data (Data Onthology/Relational) • Modul Konversi Data (Access to CSV/XLS and vice versa) • Modul Manajemen Data Pengamatan (Data Inventory) • Modul Manajemen Data Referensi (Station Data, Coordinate) • Modul Manajemen Administrasi Pengguna (Admin, Super User, User) • Modul Konfigurasi Program (Auto save, quality control, Strict Activity Monitoring) 7. Fasilitas Lain : Multiuser, Password Protected, LAN, Analisis Statistik

:

Milik BPPT I. Struktur Program Integrasi Data Program Integrasi Data merupakan perangkat lunak yang digunakan untuk mengakses basis data terintegrasi, sehingga harus memiliki beberapa fungsi yang berhubungan dengan akses basis data, antara lain : 1. Modul Input Data, yang berfungsi untuk melakukan entri data ke dalam basis data. 2. Modul Output Data, yang berfungsi untuk mengakses dan menampilkan data ke monitor, file atau printer. 3. Modul Manajemen Data, yang berfungsi untuk melakukan pengelolan terhadap data yang tersimpan pada basis data, antara lain, pencarian data, penghapusan data, ketersediaan data dan lain-lain. 4. Modul Konversi Data, yang memungkinkan pengguna untuk menyimpan data dari berbagai format file ke dalam basis data (import) atau menyimpan data dari basis data ke dalam format file lain (export). 5. Modul Konfigurasi Program, yang memungkinkan pengguna untuk melakukan berbagai konfigurasi pada program, seperti pemilihan file basis data, penyimpanan otomatis, perubahan username dan password dan lainlain. 6. Modul Proses Data, yang berfungsi untuk melakukan seluruh proses terhadap seluruh basis data program, seperti basis data pengguna, referensi, pengamatan dan lain-lain. 7. Modul Administrasi Pengguna, khusus bagi


administrator dan super user, berguna untuk menambahkan pengguna yang dapat menggunakan program. 8. Modul Referensi, untuk melakukan berbagai akses terhadap data referensi, misalnya menambah atau mengubah data referensi. Program Integrasi data juga memiliki beberapa fungsi tambahan antara lain : 1. Multiuser, dapat digunakan secara bersamaan. Misalnya, terdapat beberapa program client untuk mengakses satu basis data master pada jaringan/LAN secara bersamaan. 2. Security based, hanya pengguna yang terdaftar yang bisa mengakses program. 3. Quality control, program dapat melakukan verifikasi terhadap data yang dimasukkan pengguna, untuk menghindari kesalahan penulisan data. 4. Statistik, program dapat melakukan perhitungan statistik sederhana, seperti nilai rata-rata, nilai maksimum, minimum, dan lain-lain. II. Sistem Basis Data Terintegrasi Karena program integrasi data memiliki modul yang terstruktur, maka basis data/tabel yang dibutuhkan oleh masing-masing modul juga terdiri dari beberapa jenis. Untuk sementara, basis data yang digunakan adalah Microsoft Access 2003. Basis data/tabel dapat dikelompokkan menjadi beberapa jenis sebagai berikut : 1. Basis Data Referensi, yang mengandung informasi dari referensi data pengamatan, misalnya lokasi pengamatan, koordinat, dan informasi tambahan lainnya. 2. Basis Data Pengamatan, yang merupakan basis data inti dari program, mengandung informasi data pengamatan dari berbagai jenis format data, misalnya data radar, FKLIM, Sinoptik, Curah Hujan harian, DAS/Hidrometeorologi dan lain-lain. 3. Basis Data Pengguna, yang mengandung informasi pengguna program. 4. Basis Data Program, yang mengandung berbagai konfigurasi untuk program. Tiap basis data dapat saling berhubungan satu sama lain (relasional), misalnya saja, apabila pengguna ingin mencari data pada basis data pengamatan, maka program akan memproses data referensi yang diberikan pengguna dan mencocokkannya dengan data pengamatan yang tersimpan.


III. Diagram Struktur Program Integrasi Data Bila digambarkan, maka struktur program integrasi data dapat ditampilkan sebagai berikut : Gambar Belum dapat dipindahkan Kondisi saat ini Market Lokasi Tenaga Ahli

: : : :

Photo

:

Dalam Tahap Penyelesaian Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Pusat Teknologi Inventarisasi SDA (PTISDA), BPPT, Jakarta. Ardhi Adhary Arbain, Nawa Suwedi, Evi Avianti, Fadli Syamsudin, Budi Sanjaya Kontak : Ardhi Adhary Arbain, Lab Neonet PTISDA Gedung 1 BPPT Lt.20 Telp. 021-3168908, Mobile. 0813-98879877 Email : [email protected]

Menu Utama

Modul Input/Output Data

Modul Manajemen Data Pengamatan/Data Inventory

Modul Administrasi Pengguna

Modul Administrasi Pengguna

Modul Konversi Data

Modul Konversi Data

Modul Konfigurasi Program


Judul

:

Unit Kerja Deputi

: :

Kegunaan

:

Fungsi

:


Basis Data HyperSri (Hyperspectral Technology to Support National Food Security: Rice Monitoring and Prediction) Pusat Teknologi Inventarisasi Sumberdaya Alam (PTISDA) Teknologi Pengembangan Sumberdaya Alam-Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi. Kegunanan dari basis data HyperSri untuk memudahkan akses mendapatkan data-data hasil survey dan data pendukung riset HyperSri. Aset maya ini berfungsi sebagai sumber data dalam proyek riset HyperSri. Semua data hypersri terkumpul , terstruktur dan terintegrasi dengan baik dengan adanya database ini. Salah satu data yang ada di database HyperSri ini adalah data hasil Field Spectrometer daerah Indramayu dan Subang. Data ini adalah data spectral yang terdiri dari panjang gelombang dan nilai reflektan yang dapat menggambarkan kondisi (umur, kesehatan, jenis) tanaman padi di persawahan Indramayu dan Subang.

: : : : :

2008 ERSDAC-Jepang, Pemda Subang dan Indramayu

:

Saat ini data hypersri masih belum berbentuk Sistem Manajemen basis data yang terintegrasi, tapi masih berupa kumpulan data yang dibagi menjadi folder-folder sesuai dengan jenis datanya. Data HyperSri terdiri dari : • Satellite Data citra satelit. Sampai saat ini, data yang terkumpul berasal dari : ALOS-PALSAR, Landsat ETM • Airborne Foto – foto udara hasil air campaign • Field Spectrometer Kategori untuk data spectral • Field Survey Data yang dihasilkan dari survey lapangan. • Foto Foto kegiatan survey dan kegiatan lain • Peta Peta lokasi survey • Jurnal dan Dokumentasi Kumpulan jurnal dan dokumentasi tentang riset yang berkaitan dengan hypespectral untuk tanaman padi.


:

Status Detail Engineering Kondisi saat ini

: : :


: : :

Photo

:

• Sumber Informasi lainnya Selain basis data nya, juga terdapat metadata dari data HyperSri tersebut. Metadata adalah keterangan tentang data . Metadata atau catalog dibangun dengan perangkat yang sudah ada yang berasal dari Geonetwork. Masih dalam tahap penyelesaian Saat ini data riset Hypersri telah dikumpulkan di Server Neonet dengan alamat : \\192.168.2.7\hypersri dan ada juga ftp://192.168.2.7/ Ir. Agus Wibowo, MSc, Nasriyati, SKom Kontak : Gedung BPPT II Lantai 19 Telp. 316 9713

Data hypersri yang terkumpul di server Neonet

Metadata HyperSri dengan Geonetwork


Judul

:

Unit Kerja Deputi

: :

Kegunaan

:

Fungsi

:

DOKUMEN PENDUKUNG RKAKL Dokumen Program Dokumen Kontrak SPK Mitra Kerja

: : : : :

SPESIFIKASI Spesifikasi Teknis

Perangkat Lunak Sistem Basis Data Radar Cuaca Image Radar Cuaca Wilayah Jabodetabek dan Sumatera Barat Pusat Teknologi Inventarisasi Sumberdaya Alam (PTISDA) Teknologi Pengembangan Sumberdaya Alam-Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi. Image radar cuaca wilayah Jabodetabek dan Sumatera Barat dapat diakses secara online melalui portal Sistem Informasi Curah Hujan dan Medan Angin, portal online ini dapat diakses oleh masyarakat luas yang ingin memperoleh informasi cuaca terkini di wilayah Jabodetabek dan Sumatera Barat. Sistem informasi tersebut dapat menyajikan data cuaca curah hujan dan medan angin yang diperoleh dari data radar cuaca C-band (CDR) di Serpong secara near real-time setiap 6 menit sekali dan X-band (XDR) di Padang setiap 10 menit sekali. Sistem ini selain memberikan informasi kepada masyarakat juga berfungsi sebagai media peringatan dini dari berbagai fenomena cuaca ekstrim yang umumnya terjadi di wilayah Jabodetabek dan Sumatera Barat, misalnya thunderstorm dan banjir. Image radar cuaca CDR dan XDR dapat memberikan informasi terkini kondisi curah hujan dan medan angin di wilayah Jabodetabek dan Sumatera Barat. 2008-2009 (DIPA 2008, DIPA2009)- WBS 8.4.1. Teknologi Radar Cuaca Perjanjian Kerjasama BPPT dan JAMSTEC JAMSTEC, BMKG, LAPAN, BBPOPT – Departemen Pertanian, PU. Data Radar Cuaca Format PPI PPI (Plan Position Indicator) adalah tampilan radar yang paling umum dikenal. Pada PPI, antena radar umumnya direpresentasikan sebagai titik pusat di layar, sehingga jarak dari titik pusat dan ketinggian dari atas permukaan tanah dapat digambarkan sebagai lingkaran konsentris. Pada saat antena berotasi, suatu jejak radial pada sapuan PPI akan disesuaikan dengan titik pusatnya. Radar antenna mengirimkan sinyal pada saat berotasi 360 derajat dan dapat mengubah sudut serta mengulang rotasinya (elevasi dan azimuth) sesuai dengan kebutuhan. Sinyal pantul dari target akan diterima oleh antena dan diproses oleh penerima. Tampilan langsung dari proses inilah

yang disebut sebagai PPI. Produk Teknologi Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi

:


: :

1 2. Data Radar Cuaca Format CAPPI CAPPI (Constant Altitude Plan Position Indicator) merupakan produk radar cuaca yang memberikan suatu tampilan penampang (cross-section) horizontal dari data curah hujan dan medan angin pada ketinggian yang konstan. Data CAPPI adalah salah satu jenis data radar yang paling baik digunakan untuk keperluan analisis, misalnya untuk kepentingan peringatan dini terhadap berbagai fenomena atmosfer seperti kejadian cuaca ekstrim atau banjir. Pada dasarnya, setiap jenis radar memiliki dua jenis produk data yang dihasilkan oleh perangkat lunak bawaannya, yaitu: data mentah (RAW) dan citra (image). Data mentah umumnya disimpan dalam suatu format spesifik sesuai dengan perangkat lunak yang menghasilkannya, sehingga data mentah yang dihasilkan oleh satu pabrikan (misalnya : Vaisala IRIS) tidak dapat diolah dengan perangkat lunak radar yang lainnya (misalnya : Rainbow 5). Data citra sendiri merupakan produk akhir yang dihasilkan dengan mengolah data-data mentah tersebut ke dalam format citra, misalnya GIF atau JPEG. Data CAPPI merupakan salah satu produk yang dihasilkan dari pengolahan data mentah. Milik BPPT dan JAMSTEC Bagan Sistem Informasi dan Pengiriman Data:

Spesifikasi C-band Doppler Radar (CDR):


Spesifikasi X-band Doppler Radar (XDR):

Kondisi saat ini

:

Market

:

Lokasi

:

Tenaga Ahli

:

Sudah beroperasi secara online (http://neonet.bppt.go.id/harimau), sudah digunakan untuk membuat model peramalan sebaran Organisme Pengganggu Tumbuhan (OPT) di Karawang. Sudah digunakan untuk menguji coba model banjir (HEC – RAS) wilayah Jabodetabek. BMKG, PU, Departemen Perhubungan, Departemen Pertanian, Dinas-Dinas Pertanian Daerah, PT. Perkebunan Nusantara, PT. Sang Hyang Seri, dan lain-lain.Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Kawasan Puspiptek, Serpong (C-band Doppler Radar/CDR) dan Komplek Departemen Perhubungan, Bandara Internasional Minangkabau (X-band Doppler Radar/XDR). Dr. Fadli Syamsudin, Udrekh, Reni Sulistyowati, Ardhi A. Arbain, Winarno, Rino Bahtiar, Hartanto Sanjaya Kontak : PTISDA, Gedung II BPPT, Lt. 19, Jl. M.H. Thamrin 8 Jakarta 10340 Telepon: 021-3169714 Fax: 021-3169720 E-mail: [email protected], [email protected]


Photo

:

Contoh Tampilan Portal HARIMAU

Contoh Image Radar C-band (CDR) Serpong


Contoh Image Radar X-band (XDR) Padang

Judul : Perangkat Lunak SIKBES-IKAN

Recommend Documents