Pemateri
Fikri Algifahri
GIS and Remote Sensing Instructor at Geosoftware.IDFikri Algifahri, S.Geo. merupakan GIS and Remote Sensing Instructor di Geosoftware.ID. Ia memiliki latar belakang pendidikan Bachelor of Geography (S.Geo.) in Geographic Information Science dari Universitas Pendidikan Indonesia (2022–2026). Keahliannya mencakup Sistem Informasi Geografis (SIG), penginderaan jauh, survei dan pemetaan, serta kartografi, dengan perangkat yang rutin ia gunakan seperti QGIS, ArcGIS, ENVI, Google Earth Engine, dan Google Colab. Di bidang penginderaan jauh radar, Fikri pernah menjadi Asisten Dosen mata kuliah Penginderaan Jauh Berbasis Radar di Universitas Pendidikan Indonesia (2025), tempat ia menyusun modul praktikum penginderaan jauh SAR untuk mahasiswa. Ia juga pernah menjadi asisten dosen untuk mata kuliah Survei Hidrografi, Fotogrametri, dan Ilmu Ukur Tanah. Saat ini, Fikri aktif sebagai Junior UAV Surveyor di PT Terra Drone Indonesia dan Asisten Tenaga Ahli Geospasial di PT LAPI ITB (keduanya sejak 2026). Sebelumnya, ia berpengalaman sebagai Surveyor Hidrografi (Intern) di PT Geovaruna Pacific Survey (2025), Operator GIS di Dinas Pekerjaan Umum dan Tata Ruang Kota Cimahi (2024–2025), serta Mapping Analyst di PT Insight Spatial (2025).
Deskripsi
Pelatihan ini membekali peserta dengan kemampuan melakukan pemodelan spasial-temporal penurunan tanah (land subsidence) menggunakan time-series InSAR Sentinel-1 berbasis Python. Seluruh prosesnya dikerjakan di Google Colab, mulai dari persiapan data, pembentukan interferogram, pemrosesan SBAS-InSAR dengan PyGMTSAR, sampai pemetaan zona penurunan tanah.
Pada tahap awal, peserta akan mengenal konsep dasar Synthetic Aperture Radar (SAR) dan karakteristik data Sentinel-1, termasuk produk SLC dan parameter penting untuk analisis interferometri. Peserta juga mempelajari konsep InSAR (interferogram, phase, coherence, dan displacement), cara memantau land subsidence secara multitemporal, serta mengenal data Sentinel-1 SLC, Precise Orbit, dan DEM sebagai input analisis.
Tahap berikutnya berfokus pada persiapan data dan pemrosesan SBAS-InSAR. Peserta akan mengorganisasi data Sentinel-1 SLC multitemporal, melakukan orbit correction dan coregistration, lalu membentuk interferogram dengan koreksi topografi menggunakan DEM. Kualitas interferogram ditingkatkan lewat analisis coherence dan phase filtering, kemudian dilanjutkan dengan phase unwrapping. Setelah itu, peserta menyusun jaringan interferogram berdasarkan temporal dan perpendicular baseline, lalu memprosesnya dengan PyGMTSAR untuk mendapatkan displacement time series dan deformation velocity.
Pada tahap akhir, hasil SBAS-InSAR dianalisis secara spasial dan temporal untuk mengidentifikasi dan memetakan zona penurunan tanah. Hasilnya dikaitkan dengan bangunan, jalan, penggunaan lahan, dan infrastruktur, sehingga peserta bisa menyusun peta akhir land subsidence beserta interpretasinya untuk mendukung monitoring wilayah.
Jadwal dan List Materi
Sesi 1
- Konsep dasar Synthetic Aperture Radar (SAR) dan karakteristik data Sentinel-1
- Produk Sentinel-1 SLC dan parameter penting untuk analisis interferometri
- Konsep InSAR, interferogram, phase, coherence, dan displacement
- Konsep land subsidence dan pemantauan deformasi permukaan secara multitemporal
- Pengenalan data Sentinel-1 SLC, Precise Orbit, dan DEM sebagai input analisis
Sesi 2
- Akuisisi dan pengorganisasian data Sentinel-1 SLC multitemporal
- Orbit correction dan coregistration citra Sentinel-1
- Pembentukan interferogram dan koreksi topografi menggunakan DEM
- Analisis coherence dan phase filtering untuk meningkatkan kualitas interferogram
- Phase unwrapping dan persiapan interferogram untuk analisis SBAS-InSAR
Sesi 3
- Konsep Small Baseline Subset (SBAS) dan penyusunan jaringan interferogram multitemporal
- Penentuan pasangan interferogram berdasarkan temporal dan perpendicular baseline
- Pemrosesan InSAR menggunakan PyGMTSAR untuk analisis deformasi permukaan
- Estimasi displacement time series dan deformation velocity dari hasil SBAS-InSAR
- Visualisasi dan interpretasi hasil pemrosesan SBAS-InSAR untuk mengidentifikasi pola penurunan tanah
Sesi 4
- Identifikasi dan pemetaan zona penurunan tanah berdasarkan displacement dan deformation velocity
- Analisis pola spasial dan temporal land subsidence dari hasil SBAS-InSAR
- Integrasi hasil deformasi dengan bangunan, jalan, penggunaan lahan, dan infrastruktur
- Analisis karakteristik wilayah dan objek yang berada pada zona penurunan tanah
- Visualisasi, interpretasi, dan penyusunan peta akhir land subsidence untuk mendukung monitoring wilayah
Konten
Pengantar Sentinel-1 dan Konsep InSAR untuk Analisis Penurunan Tanah
Persiapan Data dan Pembentukan Interferogram Sentinel-1
Pemrosesan SBAS-InSAR Menggunakan PyGMTSAR
Silabus
01
Silabus Kelas 1
Akses silabus melalui link berikut: https://s.id/silabusSAR
Frequently Asked Question
Apakah saya harus sudah memiliki pengalaman menggunakan InSAR atau Python sebelumnya?
Tidak wajib. Pelatihan dimulai dari pengenalan konsep SAR dan InSAR, lalu peserta akan dipandu secara bertahap dalam proses persiapan data, pembentukan interferogram, pemrosesan SBAS-InSAR dengan PyGMTSAR, hingga pemetaan penurunan tanah.
Bagaimana jika saya belum memahami dasar penginderaan jauh atau radar?
Peserta yang belum memiliki pengalaman atau pemahaman dasar radar tetap dapat mengikuti pelatihan, karena Sesi 1 membahas konsep SAR, data Sentinel-1, dan dasar InSAR. Namun, agar lebih siap mengikuti materi dan praktik, disarankan untuk membaca sekilas konsep dasar penginderaan jauh dan citra satelit sebelum pelatihan dimulai.
Apakah pelatihan ini cocok untuk pemula?
Pelatihan ini cocok bagi peserta yang memiliki pemahaman dasar mengenai GIS, penginderaan jauh, atau data geospasial dan ingin mulai menerapkan InSAR untuk analisis penurunan tanah. Pengalaman Python atau InSAR sebelumnya tidak menjadi persyaratan utama karena konsep dan tahapan praktik akan diperkenalkan serta dipandu selama pelatihan.
Apa studi kasus yang digunakan dalam pelatihan?
Pelatihan menggunakan studi kasus penurunan tanah di [isi wilayah studi kasus] dengan data time-series Sentinel-1. Peserta akan mempraktikkan alur analisis dari awal sampai akhir, mulai dari persiapan data hingga peta akhir land subsidence.
Apakah saya perlu menginstal software khusus?
Tidak perlu. Praktik dilakukan menggunakan Python di Google Colab, jadi peserta cukup menyiapkan browser, koneksi internet yang stabil, dan akun Google. Modul dan data pelatihan akan dibagikan kepada peserta.
Apakah ada spesifikasi laptop khusus yang harus dipenuhi?
Tidak ada spesifikasi yang tinggi. Karena sebagian besar proses dijalankan di Google Colab, laptop dengan processor minimal Intel Core i3 / AMD Ryzen 3 atau setara, RAM minimal 8 GB, dan ruang penyimpanan kosong sekitar 20 GB sudah cukup. Pastikan juga kamu memakai versi terbaru Google Chrome, Microsoft Edge, atau browser berbasis Chromium.
Apakah pelatihan direkam?
Ya. Seluruh sesi direkam sehingga peserta dapat mempelajari kembali materi setelah pelatihan selesai.
Apakah peserta mendapatkan sertifikat?
Ya. Tersedia dua jenis sertifikat, yaitu 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 4 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
Cocok untuk Kamu yang…
1. Mahasiswa atau peneliti di bidang geografi, penginderaan jauh, geologi, kebencanaan, lingkungan, atau ilmu kebumian yang ingin mempelajari analisis penurunan tanah dan deformasi permukaan berbasis data InSAR Sentinel-1; 2. Praktisi GIS dan penginderaan jauh yang ingin mengembangkan kemampuan pemrosesan time-series InSAR, mulai dari pembentukan interferogram hingga SBAS-InSAR, menggunakan Python dan PyGMTSAR; 3. Peneliti atau analis kebencanaan, tata ruang, dan infrastruktur yang membutuhkan pendekatan berbasis data untuk mengidentifikasi, memantau, dan memetakan zona land subsidence; 4. Pengguna data penginderaan jauh yang ingin memahami alur kerja InSAR secara utuh, mulai dari persiapan data Sentinel-1 SLC, Precise Orbit, dan DEM hingga interpretasi hasil deformasi; 5. Peserta yang ingin mengembangkan workflow analisis spasial-temporal berbasis Python yang dapat diadaptasi untuk wilayah studi lain atau kebutuhan pemantauan deformasi lainnya....
02
Kemampuan Dasar yang Disarankan untuk Peserta
1. Memiliki ketertarikan pada bidang GIS, penginderaan jauh, kebencanaan, lingkungan, atau analisis data geospasial; 2. Memahami dasar-dasar penginderaan jauh, seperti konsep citra satelit, resolusi, serta interpretasi objek pada citra; 3. Memiliki kemampuan dasar dalam menggunakan komputer, mengelola file, menjalankan browser, serta mengakses dan mengunduh data; 4. Memiliki pemahaman dasar mengenai data spasial dan konsep radar akan membantu peserta mengikuti proses pembentukan interferogram, pemrosesan SBAS-InSAR, dan analisis deformasi dengan lebih mudah; 5. Pengalaman menggunakan Python, Google Colab, atau InSAR tidak wajib, karena konsep dan tahapan praktik akan diperkenalkan serta dipandu selama pelatihan....
03
Spesifikasi Perangkat yang Disarankan
1. Processor: minimal Intel Core i3 / AMD Ryzen 3 atau setara agar perangkat tetap lancar saat membuka browser, Google Colab, dan file pelatihan secara bersamaan; 2. RAM: minimal 8 GB (disarankan 16 GB bila memungkinkan) untuk menjalankan browser, Google Colab, dan kebutuhan praktik secara bersamaan; 3. Penyimpanan: tersedia ruang kosong minimal 20 GB untuk menyimpan data pelatihan, hasil pengolahan, dan file pelatihan, karena data Sentinel-1 berukuran cukup besar; 4. Browser: menggunakan versi terbaru Google Chrome, Microsoft Edge, atau browser berbasis Chromium agar semua fitur Google Colab dapat berjalan dengan baik; 5. Koneksi internet: koneksi internet yang stabil karena sebagian besar proses pengolahan dan praktik dilakukan menggunakan Google Colab serta layanan berbasis cloud; 6. Akun: akun Google aktif untuk mengakses Google Colab dan Google Drive selama pelatihan....
04
CATATAN
Pelatihan ini merupakan kelas Basic–Intermediate yang berfokus pada pemodelan spasial-temporal penurunan tanah menggunakan time-series InSAR Sentinel-1 berbasis Python. Pelatihan berlangsung dalam 4 sesi melalui Zoom live session, dilengkapi modul dan data pelatihan, bahan paparan pemateri, serta recording. Peserta akan mengikuti alur analisis secara bertahap, mulai dari pengenalan konsep SAR dan InSAR, persiapan data dan pembentukan interferogram, pemrosesan SBAS-InSAR dengan PyGMTSAR, hingga analisis spasial-temporal dan pemetaan land subsidence. Pengalaman pemrograman atau InSAR sebelumnya tidak menjadi persyaratan utama, karena konsep dan tahapan praktik akan diperkenalkan serta dipandu selama pelatihan. Namun, pemahaman dasar mengenai penginderaan jauh, GIS, dan data spasial akan membantu peserta mengikuti proses analisis dengan lebih lancar. Pendekatan yang dipelajari juga dapat dikembangkan untuk analisis penurunan tanah di wilayah lain dengan menyesuaikan data dan area kajian....