Yogyakarta, 21 Mei 2026 – Pada Wisuda Periode III Tahun Akademik 2025/2026, Program Studi Sarjana Terapan Sistem Informasi Geografis (SIG), Departemen Teknologi Kebumian, Sekolah Vokasi Universitas Gadjah Mada kembali meluluskan mahasiswa dengan karya inovatif berbasis teknologi geospasial yang mengintegrasikan komputasi awan, kecerdasan buatan, penginderaan jauh, serta sistem informasi spasial interaktif untuk mendukung penyelesaian berbagai permasalahan lingkungan dan pembangunan berkelanjutan.
Pada periode ini, proyek akhir mahasiswa menunjukkan penerapan teknologi geospasial mutakhir melalui pemanfaatan Google Earth Engine (GEE), analisis spasial multitemporal, algoritma deep learning, pemrosesan data Unmanned Aerial Vehicle (UAV), hingga pengembangan dashboard dan platform visualisasi berbasis web. Tema penelitian yang diangkat mencakup mitigasi kebakaran hutan, pemulihan ekosistem pascabencana, monitoring kesehatan tanaman perkebunan berbasis kecerdasan buatan, serta pemantauan geodiversitas kawasan geopark dalam mendukung konservasi dan pembangunan wilayah yang berkelanjutan.
SISTEM MONITORING SPASIAL-TEMPORAL BERBASIS GOOGLE EARTH ENGINE UNTUK ANALISIS TINGKAT KEPARAHAN KEBAKARAN HUTAN MENGGUNAKAN INDEKS dNBR DAN PEMANTAUAN LAJU PEMULIHAN VEGETASI PASCA-BENCANA DI TAMAN NASIONAL BROMO TENGGER SEMERU
Disusun oleh: Maureen Arsa Sanda Cantika (22/496535/SV/20972)
Penelitian ini mengembangkan sistem monitoring spasial-temporal berbasis Google Earth Engine untuk menganalisis tingkat keparahan kebakaran hutan dan laju pemulihan vegetasi pasca-bencana di Taman Nasional Bromo Tengger Semeru (TNBTS). Analisis dilakukan menggunakan citra Sentinel-2 MSI Level-2A periode Juni 2023–Desember 2024 dengan indeks Differenced Normalized Burn Ratio (dNBR) untuk mengidentifikasi tingkat keparahan kebakaran dan indeks Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) untuk memantau dinamika pemulihan vegetasi. Penelitian juga memanfaatkan data pendukung seperti DEM SRTM, curah hujan CHIRPS, ESA WorldCover, data angin ERA5-Land, serta data hotspot FIRMS NASA untuk memperkuat analisis dan validasi. Hasil menunjukkan bahwa kebakaran tahun 2023 di TNBTS didominasi kelas keparahan tinggi seluas 1.252 ha atau 43,04% dari total area terbakar 2.908,4 ha. Pemantauan NDVI menunjukkan pola pemulihan vegetasi yang dinamis dengan peningkatan hingga mencapai nilai sekitar 0,80 pada Desember 2024, mengindikasikan proses pemulihan yang baik. Seluruh hasil divisualisasikan melalui Earth Engine Apps “BromoFire Dynamics” yang memperoleh nilai usabilitas sangat baik sebesar 89,3%. Penelitian ini berkontribusi pada SDG 13 (Climate Action) melalui penguatan mitigasi dan pemantauan dampak kebakaran hutan, SDG 15 (Life on Land) dalam mendukung perlindungan serta pemulihan ekosistem daratan, serta SDG 11 (Sustainable Cities and Communities) melalui penyediaan sistem informasi spasial untuk pengurangan risiko bencana dan pengelolaan kawasan berkelanjutan.
IMPLEMENTASI ALGORITMA YOLOV3 DAN CITRA VARI UNTUK MONITORING KESEHATAN TANAMAN KELAPA SAWIT USIA 6 BULAN DAN 18 BULAN MENGGUNAKAN DATA UAV (STUDI KASUS: PERKEBUNAN PT MUSTIKA SEMBULUH)
Disusun oleh: Johanes Berchmann Juvens Junior Pareira (22/496923/SV/21050)
Penelitian ini mengembangkan model deep learning untuk memonitor kesehatan tanaman kelapa sawit pada fase Tanaman Belum Menghasilkan (TBM) usia 6 bulan dan 18 bulan menggunakan data UAV resolusi tinggi. Analisis dilakukan dengan mengombinasikan algoritma YOLOv3 dan indeks vegetasi Visible Atmospherically Resistant Index (VARI) untuk mendeteksi serta mengklasifikasikan kondisi kesehatan tanaman secara otomatis. Tahapan penelitian meliputi persiapan dataset berbasis perhitungan VARI dan inspeksi visual, pelatihan model menggunakan framework arcgis.learn pada Jupyter Notebook, implementasi model menggunakan ArcGIS Pro, serta visualisasi hasil melalui dashboard interaktif berbasis ArcGIS Online. Hasil menunjukkan model memiliki performa deteksi yang baik, dengan rata-rata F1-score inspeksi visual mencapai 97,26% untuk deteksi kelapa sawit, 84,15% untuk kelas sehat, dan 88,27% untuk kelas tidak sehat. Validasi lapangan terhadap 80 sampel menghasilkan F1-score sebesar 74,69% untuk kelas sehat dan 75,19% untuk kelas tidak sehat. Model terbukti efektif mendeteksi gejala defisiensi nutrisi seperti klorosis, meskipun masih memiliki keterbatasan dalam mendeteksi serangan hama Oryctes. Dashboard yang dikembangkan menampilkan peta interaktif persebaran tanaman, perbandingan kondisi kesehatan, serta indikator jumlah pohon dan SPH sebagai pendukung pengambilan keputusan. Penelitian ini berkontribusi pada SDG 2 (Zero Hunger) melalui peningkatan produktivitas pertanian berkelanjutan, SDG 9 (Industry, Innovation and Infrastructure) melalui penerapan kecerdasan buatan dan teknologi UAV, serta SDG 15 (Life on Land) melalui pengelolaan perkebunan yang lebih presisi dan berkelanjutan.
PEMANTAUAN MULTITEMPORAL GEODIVERSITY HOTSPOT BERBASIS HEMEROBY INDEX MENGGUNAKAN ARCGIS EXPERIENCE BUILDER (STUDI KASUS: GEOPARK JOGJA) TAHUN 2016–2024
Disusun oleh: Hajir Helmi Nur Salim (21/481498/SV/19804)
Penelitian ini memantau perubahan geodiversity hotspot di Geopark Jogja periode 2016–2024 untuk menganalisis pengaruh tekanan antropogenik terhadap kondisi geodiversitas serta mendukung pengelolaan kawasan secara berkelanjutan. Analisis dilakukan menggunakan citra Sentinel-2A multitemporal dengan pendekatan Hemeroby Index untuk mengukur tingkat gangguan ekologis akibat aktivitas manusia, serta metode hotspot analysis Getis-Ord Gi* melalui ArcGIS guna mengidentifikasi pola spasial geodiversity hotspot. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan tingkat hemeroby pada kawasan dengan intensitas pembangunan dan aktivitas pariwisata yang tinggi. Pergeseran geodiversity hotspot mengindikasikan adanya hubungan antara tekanan antropogenik dan penurunan kualitas geodiversitas di wilayah Geopark Jogja. Seluruh hasil analisis kemudian diintegrasikan dalam sistem monitoring spasial berbasis ArcGIS Experience Builder untuk mendukung evaluasi kondisi kawasan secara lebih interaktif dan berkelanjutan. Penelitian ini berkontribusi pada SDG 11 (Sustainable Cities and Communities) melalui pengelolaan kawasan berbasis konservasi, SDG 15 (Life on Land) melalui perlindungan dan pelestarian bentang alam, serta SDG 13 (Climate Action) melalui pemantauan perubahan lingkungan akibat aktivitas manusia.
Keseluruhan proyek akhir mahasiswa pada Wisuda Periode III Tahun Akademik 2025/2026 menunjukkan kemampuan mahasiswa Program Studi Sarjana Terapan Sistem Informasi Geografis SV UGM dalam mengintegrasikan teknologi geospasial modern dengan kebutuhan nyata di lapangan. Pemanfaatan komputasi awan, deep learning, penginderaan jauh multitemporal, analisis spasial, dan pengembangan platform digital interaktif menjadi bukti semakin kuatnya transformasi digital dalam bidang geospasial.
Tema-tema yang diangkat, mulai dari mitigasi bencana dan pemulihan ekosistem, peningkatan produktivitas pertanian presisi, hingga konservasi kawasan geopark, menunjukkan bahwa Sistem Informasi Geografis memiliki peran strategis dalam menghasilkan solusi berbasis data yang adaptif, inovatif, dan berorientasi pada pembangunan berkelanjutan. Berbagai penelitian tersebut secara nyata mendukung SDG 4 (Quality Education) melalui penerapan pembelajaran berbasis riset dan penguasaan teknologi mutakhir, SDG 9 (Industry, Innovation and Infrastructure) melalui pengembangan inovasi digital dan pemanfaatan teknologi geospasial, SDG 2 (Zero Hunger) melalui peningkatan produktivitas sektor pertanian yang lebih presisi dan berkelanjutan, SDG 11 (Sustainable Cities and Communities) melalui penguatan pengelolaan wilayah dan pengurangan risiko bencana, SDG 13 (Climate Action) melalui upaya mitigasi perubahan iklim dan pemantauan dampak lingkungan, serta SDG 15 (Life on Land) melalui perlindungan, pemulihan, dan pelestarian ekosistem daratan.
Selamat kepada para lulusan Wisuda Periode III Tahun Akademik 2025/2026. Semoga kompetensi, inovasi, dan semangat yang telah dibangun selama proses pembelajaran dapat menjadi kontribusi nyata bagi pengembangan ilmu pengetahuan, masyarakat, dan pembangunan Indonesia yang berkelanjutan.
Kontak:
Program Studi Sarjana Terapan Sistem Informasi Geografis
Departemen Teknologi Kebumian
Sekolah Vokasi UGM
Email: str-sig.sv@ugm.ac.id
Telepon: (0274) 551255 ; +6285740262040
Website: sig.sv.ugm.ac.id
