Pemateri
Rafli Ortega Jaya
GIS Instructor at Geosoftware.IDRafli Ortega Jaya merupakan praktisi GIS dan penginderaan jauh yang memiliki pengalaman dalam analisis geospasial, pemodelan lingkungan, serta pemanfaatan data satelit untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data. Saat ini beliau aktif sebagai GIS Engineer di Byarta dan AI Content Writer & Geographic Data Science Intern di Resilience Development Initiative (RDI). Sebelumnya, beliau juga pernah berperan sebagai GIS & Hydraulic Network Simulation Operator Intern di Nusantara Infrastructure serta Assistant Lecturer mata kuliah GNSS di Universitas Pendidikan Indonesia. Dalam pelatihan ini, peserta akan mempelajari teknik kuantifikasi dan pemetaan kualitas udara menggunakan data satelit Sentinel-5P TROPOMI melalui integrasi Google Earth Engine dan QGIS. Materi mencakup akuisisi dan pengolahan data atmosfer, estimasi emisi polutan menggunakan metode Flux Divergence dan Cross-Sectional Flux, analisis sumber emisi dengan Geographically Weighted Regression (GWR), hingga penyusunan Air Quality Index (AQI) dan visualisasi hasil analisis dalam bentuk peta tematik.
Deskripsi
Pelatihan ini dirancang untuk membekali Sobat Geosoftware dengan pemahaman dan keterampilan dalam pemantauan kualitas udara berbasis data satelit menggunakan teknologi penginderaan jauh dan sistem informasi geografis (SIG). Peserta akan mempelajari konsep dasar polutan atmosfer, pemanfaatan data Sentinel-5P TROPOMI, serta pengolahan data kualitas udara menggunakan Google Earth Engine dan QGIS untuk menghasilkan informasi spasial yang mendukung pengambilan keputusan.
Melalui pelatihan ini, peserta akan mempelajari teknik kuantifikasi emisi polutan seperti NO₂, SO₂, dan CO menggunakan metode Flux Divergence dan Cross-Sectional Flux. Selain itu, peserta juga akan mempelajari analisis sumber emisi menggunakan Geographically Weighted Regression (GWR), penyusunan Air Quality Index (AQI), serta visualisasi hasil analisis dalam bentuk peta tematik dan dashboard monitoring kualitas udara.
Pada tahap akhir, peserta akan mengintegrasikan berbagai hasil analisis untuk mengidentifikasi hotspot pencemaran udara dan menyusun produk geospasial yang siap digunakan untuk keperluan riset, perencanaan, maupun evaluasi lingkungan. Pelatihan ini diharapkan dapat memberikan bekal praktis bagi peserta dalam menerapkan teknologi geospasial untuk monitoring kualitas udara secara efektif dan berbasis data.
Jadwal dan List Materi:
Sesi 1 (Rabu, 1 Juli 2026 pukul 19.00–21.30 WIB)
Dasar Monitoring Kualitas Udara Berbasis Satelit
- Pengenalan isu kualitas udara dan dampaknya terhadap lingkungan serta kesehatan
- Memahami karakteristik polutan utama: NO₂, SO₂, dan CO
- Pengenalan Sentinel-5P TROPOMI dan konsep Vertical Column Density (VCD)
- Memahami parameter data atmosfer seperti band dan qa_value
- Perbandingan metode Flux Divergence dan Cross-Sectional Flux
- Akuisisi, persiapan, dan visualisasi data kualitas udara
- Pengantar workflow analisis geospasial kualitas udara
Sesi 2 (Kamis, 2 Juli 2026 pukul 19.00–21.30 WIB)
Kuantifikasi Emisi NO₂ dan SO₂
- Konsep hubungan VCD, flux, dan estimasi emisi
- Integrasi data angin untuk analisis transport polutan
- Kuantifikasi emisi NO₂ menggunakan Flux Divergence
- Estimasi emisi SO₂ dengan koreksi lifetime
- Quality control dan identifikasi anomali data
- Interpretasi hasil dan keterbatasan metode
- Visualisasi hasil estimasi emisi
Sesi 3 (Sabtu, 4 Juli 2026 pukul 09.00–11.30 WIB)
Kuantifikasi Emisi CO dan Analisis Spasial
- Pengenalan metode Cross-Sectional Flux untuk emisi CO
- Integrasi data angin dan analisis arah plume
- Kuantifikasi emisi CO menggunakan Gaussian Integral
- Background subtraction dan quality check hasil analisis
- Integrasi data dengan batas administrasi
- Analisis statistik wilayah menggunakan zonal statistics
- Konsolidasi hasil untuk analisis lanjutan
Sesi 4 (Minggu, 5 Juli 2026 pukul 13.00–15.30 WIB)
Identifikasi Sumber Emisi dan Visualisasi
- Pengenalan Geographically Weighted Regression (GWR)
- Analisis hubungan polutan dengan faktor lingkungan dan aktivitas manusia
- Interpretasi variasi spasial dan nilai lokal R²
- Analisis musiman kualitas udara
- Penyusunan Air Quality Index (AQI) multi-polutan
- Validasi hasil menggunakan data ISPU
- Pembuatan peta dan visualisasi hasil analisis
Sesi bootcamp
1
Sesi 1: Dasar Monitoring Kualitas Udara Berbasis Satelit
Sesi ini dirancang untuk memberikan pemahaman dasar mengenai kualitas udara dan pemanfaatan teknologi penginderaan jauh untuk pemantauannya. Peserta akan mempelajari karakteristik polutan utama seperti NO₂, SO₂, dan CO, serta mengenal data Sentinel-5P TROPOMI dan konsep Vertical Column Density (VCD). Selain itu, peserta juga akan mempelajari metode kuantifikasi polutan, akuisisi data, dan visualisasi awal untuk mendukung analisis geospasial kualitas udara....
2
Sesi 2: Kuantifikasi Emisi NO₂ dan SO₂ Menggunakan Flux Divergence
Pada sesi ini, peserta akan mempelajari konsep estimasi emisi polutan berbasis data satelit melalui metode Flux Divergence. Materi mencakup integrasi data angin atmosfer, kuantifikasi emisi NO₂ dan SO₂, serta proses quality control untuk memastikan kualitas hasil analisis. Di akhir sesi, peserta diharapkan mampu menginterpretasikan hasil estimasi emisi dan memahami keterbatasan metode yang digunakan....
3
Sesi 3: Kuantifikasi Emisi CO dan Analisis Spasial
Sesi ini membahas kuantifikasi emisi CO menggunakan metode Cross-Sectional Flux dan pendekatan Gaussian Integral. Peserta akan mempelajari integrasi data angin, analisis plume, serta pengolahan data spasial menggunakan batas administrasi dan zonal statistics. Hasil analisis kemudian dikonsolidasikan untuk mendukung evaluasi kualitas udara secara komprehensif....
4
Sesi 4: Identifikasi Sumber Emisi dan Visualisasi Kualitas Udara
Pada sesi terakhir, peserta akan mempelajari identifikasi sumber emisi menggunakan Geographically Weighted Regression (GWR) serta analisis variasi spasial dan musiman kualitas udara. Selain itu, peserta juga akan menyusun Air Quality Index (AQI), melakukan validasi hasil menggunakan data ISPU, dan menyajikan hasil analisis dalam bentuk peta tematik dan visualisasi geospasial....
Konten
Dasar Monitoring Kualitas Udara Berbasis Satelit
Kuantifikasi Emisi NO₂ dan SO₂ Menggunakan Flux Divergence
Kuantifikasi Emisi CO dan Analisis Spasial
Silabus
01
Silabus
Akses silabus melalui link berikut: https://s.id/silabuskualitasudara
Frequently Asked Question
Apakah pelatihan ini cocok untuk pemula?
Ya. Pelatihan ini dirancang secara bertahap mulai dari konsep dasar kualitas udara, pengenalan data satelit Sentinel-5P TROPOMI, hingga analisis dan visualisasi hasil. Peserta tidak diwajibkan memiliki pengalaman sebelumnya dalam analisis kualitas udara.
Apakah saya harus bisa pemrograman untuk mengikuti pelatihan ini?
Tidak harus. Pelatihan lebih berfokus pada pemanfaatan Google Earth Engine dan QGIS untuk analisis geospasial. Pemahaman dasar terkait GIS dan penginderaan jauh akan membantu, tetapi materi akan dijelaskan secara bertahap.
Software apa saja yang digunakan dalam pelatihan?
Pelatihan menggunakan Google Earth Engine (GEE) dan QGIS sebagai perangkat utama untuk pengolahan, analisis, dan visualisasi data kualitas udara.
Apakah peserta akan mendapatkan data dan modul pelatihan?
Ya. Peserta akan memperoleh modul pelatihan, dataset yang digunakan selama praktik, serta bahan paparan dari pemateri.
Apakah pelatihan direkam?
Ya. Seluruh sesi pelatihan direkam dan rekamannya dapat diakses kembali oleh peserta 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
Kemampuan Dasar yang Disarankan untuk Peserta
1. Peserta disarankan memiliki ketertarikan terhadap pemanfaatan teknologi geospasial, penginderaan jauh, dan analisis lingkungan berbasis data satelit. 2. Peserta diharapkan terbiasa menggunakan perangkat komputer, internet, dan aplikasi desktop maupun berbasis cloud untuk kebutuhan pembelajaran dan pengolahan data. 3. Peserta disarankan memiliki pemahaman dasar mengenai data geospasial, seperti peta, raster, vektor, sistem koordinat, dan batas administrasi. 4. Peserta tidak diwajibkan memiliki pengalaman dalam analisis kualitas udara atau pemrograman tingkat lanjut, karena materi akan disampaikan secara bertahap mulai dari konsep dasar hingga implementasi. 5. Peserta disarankan memiliki email aktif yang dapat digunakan untuk mengakses Google Earth Engine, penyimpanan cloud, dan platform pendukung selama pelatihan berlangsung....
02
Spesifikasi Perangkat yang Disarankan
1. Prosesor: Minimal Intel Core i3 / AMD Ryzen 3 atau setara. Direkomendasikan Intel i5 / AMD Ryzen 5 atau lebih tinggi agar proses analisis dan visualisasi data berjalan lebih lancar. 2. RAM: Minimal 4 GB. Disarankan 8 GB atau lebih untuk menjalankan browser, QGIS, dan aplikasi pendukung secara bersamaan. 3. Storage: Minimal tersedia 5–10 GB ruang kosong untuk penyimpanan dataset, hasil analisis, dan instalasi aplikasi pendukung. 4. Sistem Operasi: Windows 10/11 (64-bit), macOS, atau Linux dengan dukungan browser modern dan instalasi QGIS. 5. Koneksi Internet: Stabil dengan kecepatan minimal 5 Mbps untuk mengakses Google Earth Engine, mengunduh data satelit, dan mengikuti sesi pelatihan daring. 6. Perangkat Lunak: Peserta disarankan telah menginstal QGIS versi terbaru serta memiliki akun Google Earth Engine yang aktif sebelum pelatihan dimulai....
03
CATATAN
Pelatihan ini ditujukan bagi mahasiswa, peneliti, praktisi GIS, maupun profesional lingkungan yang ingin mempelajari teknik pemantauan kualitas udara berbasis data satelit. Kelas disusun mulai dari pengenalan konsep dasar polutan atmosfer hingga analisis lanjutan untuk kuantifikasi emisi dan identifikasi sumber pencemaran udara. Materi pelatihan difokuskan pada praktik langsung menggunakan Google Earth Engine dan QGIS, termasuk pengolahan data Sentinel-5P TROPOMI, estimasi emisi menggunakan metode Flux Divergence dan Cross-Sectional Flux, penyusunan Air Quality Index (AQI), serta visualisasi hasil analisis dalam bentuk peta tematik. Setelah mengikuti pelatihan, peserta diharapkan mampu menerapkan workflow analisis kualitas udara untuk kebutuhan riset, perencanaan, maupun pengambilan keputusan berbasis data geospasial....