COVER Reza Fikri Yuzar
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB 1 Reza Fikri Yuzar
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB 2 Reza Fikri Yuzar
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB 3 Reza Fikri Yuzar
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan
BAB 4 Reza Fikri Yuzar
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan
PUSTAKA Reza Fikri Yuzar
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan
LAMPIRAN Reza Fikri Yuzar
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Irwan Sofiyan
» Gedung UPT Perpustakaan
Desa Palabuhanratu yang terletak di bagian pesisir selatan pulau Jawa dan berdekatan dengan segmen lempeng tektonik menyebabkan wilayah Palabuhanratu berpotensi terkena tsunami. Model tiga dimensi kota dari Kelurahan Palabuhanratu dapat digunakan sebagai dasar untuk visualisasi bahaya tsunami. Untuk membentuk model tiga dimensi kota diperlukan poligon bangunan dan data elevasi. Proses digitasi manual untuk mendapatkan poligon bangunan merupakan proses yang cukup banyak memakan waktu.
Pada penelitian ini dilakukan otomasi ekstraksi jejak bangunan dari ortofoto menggunakan machine learning dan menggunakan hasil ekstraksi tersebut untuk membuat model tiga dimensi kota. Untuk memvisualisasikan bahaya tsunami, model tiga dimensi kota ditumpang susunkan dengan model wilayah rendaman tsunami. Dilakukan pelatihan model machine learning dengan memberikan training sample dalam bentuk klasifikasi atap pada ortofoto. Model tersebut digunakan untuk mengekstraksi jejak bangunan yang pada tahap selanjutnya digunakan dengan data elevasi dari model elevasi digital untuk membentuk model tiga dimensi kota.
Dari hasil penelitian didapatkan akurasi ekstraksi jejak bangunan menggunakan machine learning sebesar 83.75% dan dapat mengidentifikasi 4288 dari total 6418 poligon bangunan hasil digitasi manual.