Split Panel
Split Panel adalah salah satu fitur User Interface (UI) di Earth Engine yang dirancang untuk membandingkan citra secara efisien. Fitur ini terdiri dari dua panel berdampingan—panel kiri dan kanan—yang menampilkan area yang sama dengan citra yang berbeda. Ini sangat berguna untuk analisis perbandingan citra dari waktu yang berbeda atau dari sensor yang berbeda.
Data yang tersedia:
Sentinel-2
Menyediakan citra RGB, NDVI, NDBI, NDWI, NDMI, NDDI, dan BSI dari tahun 2018 hingga saat ini. Sentinel-2 memberikan informasi detail mengenai vegetasi, permukaan tanah, dan kelembaban.Â
Landsat-8
Menyediakan citra RGB, LST, NDVI, NDBI, NDWI, NDMI, NDDI, dan BSI dari tahun 2013 hingga sekarang. Juga mencakup indeks surface water dari tahun 1984 hingga 2022, hasil gabungan data dari satelit Landsat 5, Landsat 7, dan Landsat 8.Â
Sentinel-5P
Menyediakan citra indeks kualitas udara, termasuk CO, NO2, dan SO2 dari tahun 2018 hingga saat ini. Data ini membantu dalam pemantauan polusi udara dan kualitas atmosfer.Â
CHIRPS
Menyediakan citra indeks curah hujan dari tahun 1981 hingga sekarang, memberikan informasi penting tentang distribusi curah hujan di berbagai lokasi.Â
Fitur LainnyaÂ
Selain Split Panel dan pilihan dataset lengkap, aplikasi kami menawarkan berbagai fitur tambahan untuk memudahkan analisis dan visualisasi data:
Pengaturan Waktu
Sesuaikan rentang waktu sesuai kebutuhan Anda untuk melihat citra dan data pada periode tertentu. Fitur ini memungkinkan Anda untuk membandingkan kondisi lingkungan dari waktu ke waktu dengan fleksibilitas penuh.
Area of Interest (AOI)
Pilih dari berbagai area kecamatan di Jakarta untuk fokus analisis Anda. Fitur ini memudahkan pemantauan dan evaluasi kondisi lingkungan secara spesifik di setiap kecamatan.
Pengaturan Opasitas
Atur tingkat opasitas citra untuk memudahkan visualisasi dan perbandingan data. Dengan kontrol opasitas yang intuitif, Anda dapat menyesuaikan tampilan citra sesuai dengan kebutuhan analisis.
Legenda
Tampilkan legenda yang jelas untuk membantu interpretasi citra dan data. Legenda menyediakan informasi penting tentang skala warna dan indeks yang digunakan dalam visualisasi data.
Nilai Indeks dalam Histogram Tahunan
Lihat distribusi nilai indeks dalam histogram tahunan untuk memahami pola dan tren data sepanjang tahun. Fitur ini membantu dalam analisis mendalam mengenai perubahan dan variasi data lingkungan.

RGB (Red, Green, Blue)
Citra tiga saluran ini memberikan gambaran visual warna yang membantu dalam pemantauan visual dan interpretasi area tertentu.

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)
Indeks ini mengukur kerapatan vegetasi dan kesehatan tumbuhan, dengan rentang nilai antara -1 hingga 1.
NDVI = (NIR-RED)/(NIR+RED)

NDBI (Normalized Difference Built-up Index)
Digunakan untuk mengidentifikasi area yang telah dibangun, seperti pemukiman atau industri.
NDBI = (SWIR-NIR)/(SWIR+NIR)

NDWI (Normalized Difference Water Index)
Indeks ini berguna untuk mengenali area air, termasuk sungai dan danau.
NDWI = (GREEN-NIR)/(GREEN+NIR)

NDMI (Normalized Difference Moisture Index)
Memberikan informasi tentang kelembaban tanah dan vegetasi.
NDMI = (NIR-SWIR)/(NIR+SWIR)

NDDI (Normalized Difference Drought Index)
Indeks ini mencerminkan tingkat kekeringan suatu wilayah.
NDDI = (NDVI-NDMI)/(NDVI+NDMI)

BSI (Bare Soil Index)
Mengidentifikasi area tanah kosong atau yang tidak tertutup oleh vegetasi.Â
BSI = ((SWIR + RED)-(NIR+BLUE))/((SWIR + RED)+(NIR+BLUE))

Land Surface Temperature (LST)
indeks yang digunakan dalam penginderaan jauh untuk mengukur suhu permukaan tanah atau permukaan bumi.
Indeks LST biasanya dihitung menggunakan data dari sensor termal pada satelit penginderaan jauh, seperti Landsat.
Indeks Vegetasi
Nilai NDVI yang tinggi menunjukkan keberlanjutan vegetasi yang baik, sedangkan nilai rendah dapat mengindikasikan adanya perubahan atau kerusakan pada tanaman.
Interpretasi Nilai NDVI:
Nilai Tinggi (0.6 - 1): Tanaman yang sehat dan berdaun lebat memiliki nilai NDVI tinggi. Ini mengindikasikan keberlanjutan vegetasi yang baik. Hutan, area pertanian yang subur, dan taman kota dapat memiliki nilai NDVI yang tinggi.Â
Nilai Sedang (0.2 - 0.6): Area urban, semak belukar, atau vegetasi yang tidak optimal dapat menghasilkan nilai NDVI sedang. Area yang mengalami beberapa bentuk pengaruh manusia atau perubahan musiman dapat memiliki nilai ini.
Nilai Rendah (-1 - 0.2): Wilayah yang sangat terurbanisasi, daerah gundul, atau area yang mengalami tekanan lingkungan dapat memiliki nilai NDVI rendah. Perubahan lahan seperti deforestasi atau kekeringan dapat tercermin dalam nilai NDVI rendah.
Nilai NDBI positif menunjukkan area yang terurbanisasi atau terbangun, sedangkan nilai negatif mengindikasikan area yang tidak terbangun atau terurbanisasi.
Nilai positif pada NDWI mengindikasikan keberadaan air. Semakin tinggi nilai, semakin besar keberadaan air. Nilai negatif pada NDWI mengindikasikan kurangnya atau tidak adanya air.
Nilai NDMI yang tinggi mengindikasikan tingkat kelembaban yang tinggi, seperti keberadaan air atau tanah yang lembap. Nilai NDMI yang rendah atau negatif dapat mengindikasikan kurangnya kelembaban atau kekeringan.
Nilai NDDI yang tinggi mengindikasikan kondisi vegetasi yang sehat dan cukup air. Nilai NDDI yang rendah atau negatif mengindikasikan keadaan kekeringan atau stres pada vegetasi akibat kurangnya air.
Nilai BSI yang tinggi mengindikasikan keberadaan tanah atau minimnya vegetasi. Ini menunjukkan area dengan penutupan vegetasi yang rendah. Nilai BSI yang rendah atau negatif mengindikasikan adanya vegetasi yang cukup dan tanah yang tertutup oleh tanaman.
Klasifikasi
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index):
Ekosistem Hutan:
Tinggi: Hutan yang lebat, vegetasi subur.
Rendah: Area deforestasi, hutan yang gundul.
Tanah Pertanian:
       Tinggi: Lahan pertanian dengan tanaman yang tumbuh subur.
        Rendah: Lahan pertanian yang tidak aktif, atau tanaman yang mengalami stres.
Kawasan Urban:
        Tinggi: Taman kota atau area hijau perkotaan.
        Rendah: Kawasan perkotaan dengan sedikit vegetasi.
NDBI (Normalized Difference Built-Up Index):
Daerah Urban yang Padat Penduduk:
        Tinggi: Kawasan perkotaan yang padat penduduk dengan struktur bangunan tinggi.
        Rendah: Area urban yang kurang padat atau didominasi oleh lahan terbuka.
 Wilayah Industri:
        Tinggi: Wilayah industri atau komersial dengan struktur bangunan yang padat.
        Rendah: Daerah industri yang kurang berkembang atau masih dalam tahap konstruksi.
NDWI (Normalized Difference Water Index):
Badan Air Besar:
        Tinggi: Sungai besar, danau, atau reservoir.
        Rendah: Daratan atau air dalam jumlah sedikit.
Zona Pesisir:
        Tinggi: Garis pantai dengan air laut yang jelas terlihat.
        Rendah: Daerah pesisir yang kering atau sedikit air.
NDMI (Normalized Difference Moisture Index):
Lahan Sawah:
        Tinggi: Sawah yang lembap dan subur.
        Rendah: Sawah yang mengalami kekeringan atau kekurangan air.
Hutan Musim Hujan:
        Tinggi: Hutan musim hujan yang memiliki tingkat kelembaban tinggi.
       Rendah: Hutan musim hujan yang mengalami kekeringan atau kekurangan air.
NDDI (Normalized Difference Drought Index):
Zona Kekeringan Parah:
        Tinggi: Daerah yang sangat rentan terhadap kekeringan, tanaman stres air.
        Rendah: Daerah yang relatif tidak terpengaruh oleh kekeringan.
Kawasan Konservasi Air:
        Tinggi: Kawasan yang dijaga dengan manajemen air yang baik.
        Rendah: Kawasan dengan potensi kekeringan atau stres air.
BSI (Bare Soil Index):
Konstruksi dan Pengembangan Tanah:
       Tinggi: Area konstruksi atau tanah yang baru dikembangkan.
        Rendah: Lahan yang sudah tertutup oleh vegetasi atau tanah yang sudah stabil.
Pertanian yang Baru Ditanami:
        Tinggi: Lahan pertanian yang baru ditanami atau dikelola.
        Rendah: Lahan pertanian yang sudah subur dan tertutup oleh tanaman.

CO (Carbon Monoxide)
Indeks CO memberikan informasi tentang konsentrasi karbon monoksida dalam udara. Tingkat konsentrasi yang tinggi dapat menunjukkan tingginya tingkat polusi udara.

NO2 (Nitrogen Dioxide)
Indeks ini memberikan informasi tentang konsentrasi nitrogen dioksida dalam udara, membantu pemantauan kualitas udara di Jakarta.

SO2 (Sulfur Dioxide)
Digunakan untuk mendeteksi konsentrasi sulfur dioksida, memberikan wawasan tentang polusi udara.
Data diukur dalam satuan mol/m2, memberikan gambaran yang akurat tentang polusi udara di Jakarta.
Indeks Kualitas Udara
CO adalah gas yang terbentuk dari pembakaran bahan bakar fosil seperti gas mobil, industri, dan pembakaran biomassa. Gas ini dapat menjadi indikator polusi udara dan memiliki dampak negatif pada kualitas udara dan kesehatan manusia.
NO2 seringkali dianggap sebagai indikator utama polusi udara perkotaan karena banyak berasal dari aktivitas transportasi dan industri. NO2 dapat memiliki dampak buruk pada saluran pernapasan manusia dan dapat menyebabkan atau memperburuk masalah kesehatan seperti asma dan penyakit paru-paru.
SO2 adalah gas beracun yang dihasilkan dari pembakaran bahan bakar fosil, proses industri, dan aktivitas vulkanik. Gas ini dapat menyebabkan masalah kesehatan manusia dan memiliki dampak negatif terhadap lingkungan, termasuk pembentukan hujan asam.

Indeks Curah Hujan
Data curah hujan yang disediakan oleh CHIRPS membantu dalam memahami pola dan distribusi curah hujan di Jakarta selama rentang waktu tertentu. Ini sangat penting untuk pemantauan banjir dan perencanaan tata air.
Data diukur dalam satuan mm/bulan, membantu pemahaman tentang pola curah hujan dan potensi risiko banjir.
Klasifikasi
Klasifikasi nilai curah hujan dalam mm/bulan dapat membantu memberikan pemahaman yang lebih jelas tentang pola curah hujan di suatu wilayah.
Sangat Ringan:
Kurang dari 10 mm/bulan.
Kondisi ini umumnya dianggap sebagai periode curah hujan yang sangat rendah atau hampir tidak ada hujan.
Ringan:
10 mm/bulan hingga 25 mm/bulan.
Kondisi ini mencerminkan tingkat curah hujan yang ringan, mungkin tidak mencukupi untuk memenuhi kebutuhan tanaman atau menyebabkan banjir.
Sedang:
25 mm/bulan hingga 75 mm/bulan.
Curah hujan yang cukup untuk memenuhi kebutuhan tanaman dan dapat menyebabkan pertumbuhan vegetasi yang sehat.
Berat:
75 mm/bulan hingga 150 mm/bulan.
Curah hujan yang tinggi, dapat menyebabkan genangan air dan meningkatkan risiko banjir.
Sangat Berat:
Lebih dari 150 mm/bulan.
Curah hujan yang sangat tinggi, dapat menyebabkan banjir parah dan kerusakan lingkungan.
