Arahan Penggunaan Lahan untuk Memperbaiki Kinerja DAS Menggunakan Machine Learning di Sub DAS Tanralili
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi debit aliran sungai menggunakan algoritma machine learning dan memberikan arahan penggunaan lahan spasial yang optimal untuk meningkatkan kinerja DAS di wilayah studi.
Evaluasi Algoritma Machine Learning untuk Klasifikasi dan Prediksi Penggunaan Lahan
Riset ini menguji efektivitas berbagai algoritma komputasi klasifikasi untuk memetakan dinamika tata guna lahan secara otomatis. Temuan riset ini menjadi fondasi bagi otomatisasi spasial yang saya kembangkan.
Pemodelan Hidrograf untuk Menilai Dampak Perubahan Penggunaan Lahan di Sub-DAS Tanralili
Studi ini memodelkan respon hidrologis terhadap perubahan tutupan lahan historis. Hasil validasi riset ini diaplikasikan langsung dalam modul pemodelan kalkulator ilmu tanah saya.
Pengaruh Perubahan Penutupan Lahan terhadap Komponen Aliran Sungai di Sub DAS Tanralili
Penelitian tingkat sarjana yang bertujuan untuk mengetahui deret waktu perubahan penutupan lahan menggunakan analisis GIS, serta memisahkan komponen aliran sungai dengan analisis hidrograf.