Pemateri
Wening Asih Diva Aprilia
GIS and Remote Sensing Instructor at Geosoftware.IDWening Asih Diva Aprilia merupakan pengajar dan praktisi di bidang GIS dan penginderaan jauh dengan keahlian pada pengolahan data geospasial, analisis citra satelit, kartografi digital, dan penggunaan Google Earth Engine. Saat ini beliau merupakan M.Sc. Candidate di bidang Penginderaan Jauh di Universitas Gadjah Mada serta aktif sebagai mentor GIS dan penginderaan jauh. Beliau memiliki pengalaman sebagai asisten praktikum Penginderaan Jauh Sistem Pasif Digital, Penginderaan Jauh Sistem Aktif, dan Kartografi Digital di Universitas Gadjah Mada, serta terlibat dalam berbagai proyek pemetaan dan analisis spasial. Dalam pelatihan ini, peserta akan dibimbing untuk mempelajari Google Earth Engine mulai dari dasar, meliputi pengenalan antarmuka, dasar JavaScript, pengolahan citra, hingga klasifikasi tutupan lahan dan visualisasi hasil.
Deskripsi
Pelatihan ini dirancang untuk membekali peserta dengan kemampuan dasar penggunaan Google Earth Engine dalam pengolahan dan analisis data geospasial, mulai dari pengenalan antarmuka, pengelolaan data, hingga analisis citra dan klasifikasi tutupan lahan.
Pada tahap awal, peserta akan mempelajari struktur antarmuka Google Earth Engine, dasar pemrograman JavaScript, serta cara mengelola data spasial berupa data vektor dan raster. Peserta juga akan mempelajari konsep server-side dan bagaimana menampilkan serta mengekspor data hasil analisis.
Selanjutnya, pelatihan berfokus pada pengolahan data raster dan analisis spasial. Peserta akan mempelajari perhitungan indeks citra seperti NDVI, penggunaan operator logika dan masking, operasi spasial dasar seperti clip dan buffer, serta teknik visualisasi citra dengan berbagai kombinasi band. Selain itu, peserta juga akan mempelajari analisis statistik sederhana untuk memperoleh informasi dari area kajian.
Sebagai tahap akhir, peserta akan mempelajari pengolahan image collection dan klasifikasi tutupan lahan. Materi mencakup proses cloud masking, penyusunan sampel data, penerapan machine learning dasar untuk klasifikasi, evaluasi akurasi model, hingga penyajian hasil dalam bentuk peta, grafik, dan perhitungan luas tiap kelas tutupan lahan.
Jadwal dan List Materi:
Sesi 1
- Pembuatan akun dan registrasi Google Earth Engine
- Pengenalan antarmuka Google Earth Engine: panel editor, peta, dan console
- Dasar pemrograman JavaScript: variabel, list, dictionary, function, dan konsep server-side
- Import data vektor (shapefile) dan data raster (citra satelit)
- Ekspor hasil analisis
Sesi 2
- Perhitungan indeks citra seperti NDVI
- Filter nilai menggunakan operator relasional dan boolean
- Operasi spasial dasar seperti clip dan buffer
- Modifikasi dan visualisasi peta
- Pemilihan band pada citra dan pengaturan tampilan visual
- Analisis statistik sederhana menggunakan reducer
Sesi 3
- Pemanggilan dan filtering image collection
- Penghapusan tutupan awan (cloud masking)
- Pembuatan sampel data untuk klasifikasi
- Machine learning dasar untuk klasifikasi tutupan lahan
- Penerapan model dan evaluasi akurasi
- Perhitungan luas kelas hasil klasifikasi dan pembuatan grafik
Konten
Pengenalan Google Earth Engine, Dasar JavaScript, dan Manajemen Data Dasar
Perhitungan Indeks Citra, Masking, dan Visualisasi Data Raster
Silabus
01
Silabus Pelatihan
Akses silabus melalui link berikut: https://s.id/silabusdasarGEE
Frequently Asked Question
Apakah pelatihan ini cocok untuk pemula?
Ya. Pelatihan ini dirancang untuk peserta yang belum pernah menggunakan Google Earth Engine maupun belum memiliki pengalaman pemrograman.
Apakah saya harus bisa coding sebelum mengikuti pelatihan?
Tidak perlu. Dasar JavaScript akan dijelaskan dari awal dan langsung dipraktikkan di Google Earth Engine.
Apakah saya harus memiliki akun Google Earth Engine sebelum pelatihan?
Tidak harus. Pembuatan akun dan proses registrasi Google Earth Engine akan dipandu pada awal sesi.
Software apa saja yang digunakan?
Peserta hanya perlu menyiapkan browser seperti Google Chrome atau Microsoft Edge, serta koneksi internet yang stabil.
Apakah pelatihan dilakukan secara praktik?
Ya. Setiap sesi berisi penjelasan singkat dan praktik langsung menggunakan data serta script yang sudah disediakan.
Apakah data dan modul akan disediakan?
Ya. Peserta akan memperoleh dataset exposure, model kerentanan, modul pelatihan, template file OpenQuake, dan seluruh bahan praktik yang digunakan selama pelatihan.
Apakah ada rekaman kelas?
Rekaman kelas akan dibagikan kepada peserta yang telah terdaftar sehingga materi dapat dipelajari kembali setelah pelatihan.
Apakah peserta mendapatkan sertifikat?
Ya, tersedia dua jenis sertifikat: Certificate of Completion dan Certificate of Appreciation.
Apa syarat mendapatkan Certificate of Completion?
Certificate of Completion diberikan kepada peserta yang minimal menghadiri 2 sesi dari total 3 sesi pelatihan.
Apa syarat mendapatkan Certificate of Appreciation?
Certificate of Appreciation diberikan kepada peserta yang mengerjakan dan mengumpulkan mini project sesuai ketentuan yang ditetapkan.
Kelas Ini Cocok Untuk?
01
Kemampuan Dasar yang Disarankan untuk Peserta:
1. Kemampuan dasar mengoperasikan komputer, browser, dan pengelolaan file atau folder. 2. Pemahaman sederhana mengenai peta, citra satelit, atau data spasial akan membantu, tetapi tidak wajib. 3. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dalam GIS maupun pemrograman karena seluruh materi akan dijelaskan dari dasar....
02
Spesifikasi Perangkat yang Disarankan:
1. Laptop atau PC dengan prosesor minimal Intel i3 / AMD Ryzen 3 atau setara. 2. RAM minimal 4 GB, disarankan 8 GB agar browser berjalan lebih lancar. 3. Browser Google Chrome atau Microsoft Edge versi terbaru. Koneksi internet yang stabil selama pelatihan....
03
CATATAN
Pelatihan ini ditujukan untuk pemula yang ingin mulai belajar Google Earth Engine dari dasar. Pembuatan akun dan registrasi Google Earth Engine akan dipandu pada awal sesi, sehingga peserta tidak perlu memiliki akun terlebih dahulu. Materi disusun secara bertahap mulai dari pengenalan antarmuka, dasar JavaScript, import data, hingga pengolahan citra dan klasifikasi sederhana....