STUDI PENILAIAN LAJU EROSI UNTUK WILAYAH PANTAI UTARA PROVINSI ACEH MENGGUNAKAN CLOUD COMPUTING GOOGLE EARTH ENGINE (GEE) | ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION

Electronic Theses and Dissertation

Universitas Syiah Kuala

    SKRIPSI

STUDI PENILAIAN LAJU EROSI UNTUK WILAYAH PANTAI UTARA PROVINSI ACEH MENGGUNAKAN CLOUD COMPUTING GOOGLE EARTH ENGINE (GEE)


Pengarang

MUHAMMAD GHUFRAN - Personal Name;

Dosen Pembimbing

Muhammad Nanda - 199206092024211017 - Dosen Pembimbing I
Haekal Azief Haridhi - 198712172014041001 - Dosen Pembimbing II



Nomor Pokok Mahasiswa

2111101010026

Fakultas & Prodi

Fakultas Kelautan dan Perikanan / Ilmu Kelautan (S1) / PDDIKTI : 54241

Subject
-
Kata Kunci
-
Penerbit

Banda Aceh : FAKULTAS KELAUTAN DAN PERIKANAN UNIVERSITAS SYIAH KUALA., 2025

Bahasa

No Classification

-

Literature Searching Service

Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)

Erosi pantai menjadi salah satu ancaman serius bagi kelestarian ekosistem laut, khususnya di kawasan pesisir utara Provinsi Aceh, Indonesia. Penelitian ini menilai tingkat risiko erosi tanah melalui perhitungan model Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) yang dipadukan dengan Cloud Computing Google Earth Engine (GEE). Ilustrasi ini menunjukkan bagaimana peta spasial erosi tanah dapat dibuat dengan menggabungkan informasi tentang kondisi iklim seperti curah hujan, erodibilitas tanah, sudut dan panjang lereng, indeks vegetasi, serta praktik konservasi lahan. Hasil analisis menghasilkan peta risiko erosi yang dapat dijadikan rujukan dalam perencanaan dan pelaksanaan tindakan mitigasi erosi. Data geospasial ini sangat bernilai untuk mengidentifikasi daerah-daerah strategis yang rentan terhadap degradasi lahan dan erosi pantai. Selain itu, Rekomendasi tersebut juga mempertimbangkan langkah-langkah tambahan untuk mengatasi sedimentasi area pesisir yang disebabkan oleh erosi tanah.

Coastal erosion is a serious threat to the sustainability of marine ecosystems, particularly in the northern coastal region of Aceh Province, Indonesia. This study assesses the level of soil erosion risk through calculations using the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) model combined with Google Earth Engine (GEE) Cloud Computing. This illustration shows how a spatial map of soil erosion can be created by combining information about climatic conditions such as rainfall, soil erodibility, slope and length, vegetation index, and land conservation practices. The analysis results produced an erosion risk map that can be used as a reference in planning and implementing erosion mitigation measures. This geospatial data is invaluable for identifying strategic areas that are vulnerable to land degradation and coastal erosion. In addition, the Recommendations also consider additional measures to address coastal sedimentation caused by soil erosion.

Citation



    SERVICES DESK