Geospasial #5

Masterclass Google Earth Engine

Dari Citra Satelit Menjadi Peta Analisis Kebakaran Hutan

2 Hari Praktik Analisis Citra Satelit dengan Google Earth Engine: Case Study Kebakaran Hutan di Indonesia.

Pelajari Google Earth Engine dari nol, tanpa harus mahir coding. Dalam dua hari, Anda akan mempraktikkan pengolahan data satelit, pemetaan hotspot, serta analisis perubahan kondisi lahan sebelum dan sesudah kebakaran menggunakan Sentinel-2.

Mulai dari menentukan wilayah studi, menghitung indeks NBR dan dNBR, hingga mengidentifikasi area indikatif terdampak dan mengekspor hasil analisis untuk kebutuhan riset, pemantauan lingkungan, maupun laporan profesional.

Hasil yang ditargetkan:

  • Peta Distribusi Hotspot Kebakaran

  • Peta Citra Satelit Pra–Pasca Kebakaran

  • Peta Perubahan NBR & dNBR

  • Peta Area Indikatif Terdampak & Estimasi Luas

  • File Hasil Analisis & Ringkasan Insight

Daftar Sekarang

Jumat-Sabtu, 13-14 November 2026

19.00 - 21.00 WIB

Live Zoom Meeting & Youtube

Kenapa kamu harus belajar di Pakarify?

Instruktur Expert di Bidangnya
Pemateri kami adalah praktisi industri yang terbukti kompeten di bidangnya masing - masing. Mereka mengajarkan materi dan strategi nyata yang sudah teruji, bukan sekadar teori buku, disampaikan dengan bahasa yang lugas dan mudah dipraktekkan.
Materi kelas dirancang khusus untuk menjawab kebutuhan industri terkini. Kami berfokus pada penguasaan tools modern dan kebutuhan skillset yang menjadi standar baru perusahaan top dan klien global tahun ini.
Di Pakarify, kami tidak hanya menjual wawasan. Anda akan dibekali studi kasus nyata, template siap pakai, dan simulasi workflow yang menjamin materi bisa langsung Anda terapkan ("Plug & Play").
Bergabung dengan Komunitas Pakarify dalam ekosistem profesional yang suportif. Anda berkesempatan berjejaring dengan ribuan karyawan, manajer, dan freelancer dari berbagai industri untuk berbagi info lowongan kerja, peluang proyek, hingga kolaborasi bisnis.
Kami fokus pada hasil. Skill yang Anda pelajari didesain untuk memberikan dampak langsung pada nilai tawar Anda baik untuk negosiasi kenaikan gaji maupun membuka keran pendapatan sampingan berskala global.

Kurikulum

Klik 🔒 untuk membuka potensial skillset kamu!
Mengenal Google Earth Engine dan Dasar Analisis Kebakaran Hutan
  • Memahami Google Earth Engine dari Nol 
Peserta akan diperkenalkan dengan Google Earth Engine (GEE) sebagai platform berbasis cloud yang dapat digunakan untuk mengakses, mengolah, dan menganalisis data citra satelit secara langsung melalui browser. Materi dimulai dari pengenalan fungsi, manfaat, serta contoh penerapan Google Earth Engine dalam berbagai bidang, seperti lingkungan, kehutanan, pertanian, dan pemantauan bencana. Peserta juga akan memahami perbedaan Google Earth Engine dengan Google Earth serta bagaimana platform ini membantu proses analisis wilayah tanpa harus mengunduh dan mengolah citra satelit secara manual.  Peserta memahami fungsi dasar Google Earth Engine, manfaat penggunaannya, serta contoh penerapannya dalam analisis lingkungan dan pemantauan bencana di Indonesia. 
  • Mengenal Workspace dan Cara Kerja Google Earth Engine 
Peserta diperkenalkan dengan tampilan Google Earth Engine Code Editor, mulai dari script panel, map display, console, inspector, layer, hingga task export. Materi disampaikan menggunakan pendekatan copy, run, dan modify, sehingga peserta yang belum memiliki pengalaman pemrograman tetap dapat mengikuti praktik. Peserta akan mempelajari cara membuka dan menjalankan script template, memahami fungsi bagian kode secara sederhana, serta mencoba menampilkan data spasial pada peta. Tahapan ini menjadi dasar sebelum menggunakan Google Earth Engine untuk menganalisis kejadian kebakaran hutan dan lahan.  Peserta berhasil menjalankan script template sederhana dan menampilkan layer peta pertama pada Google Earth Engine. 
  • Memahami Data Satelit untuk Analisis Kebakaran Hutan 
Peserta akan mengenal bagaimana citra satelit digunakan untuk membantu pemantauan kebakaran hutan dan lahan di Indonesia. Materi membahas perbedaan data hotspot atau titik panas dengan citra satelit optik secara sederhana, termasuk fungsi VIIRS/FIRMS untuk mendeteksi anomali termal dan Sentinel-2 untuk mengamati perubahan kondisi permukaan lahan. Peserta juga akan memahami bahwa hotspot bukan merupakan batas pasti area terbakar, sehingga diperlukan analisis citra sebelum dan sesudah kejadian untuk memperoleh gambaran perubahan wilayah yang lebih informatif.  Peserta memahami perbedaan fungsi data hotspot dan citra satelit serta mampu menggambarkan alur sederhana analisis kebakaran menggunakan Google Earth Engine. 
  • Menentukan Area of Interest dan Periode Studi Kasus Kebakaran di Indonesia 
Peserta mempraktikkan cara menentukan Area of Interest (AOI) sebagai batas wilayah yang akan dianalisis menggunakan drawing tools atau data batas administrasi. Studi kasus menggunakan salah satu kejadian kebakaran hutan dan lahan di Indonesia, dengan lokasi dan periode yang dipilih berdasarkan ketersediaan data satelit untuk praktik. Peserta kemudian belajar menentukan periode sebelum, saat, dan setelah kejadian kebakaran, sekaligus memahami pentingnya mempertimbangkan kondisi awan dan waktu perekaman citra agar hasil analisis dapat dibandingkan secara lebih tepat.  Peserta menghasilkan satu AOI dan rancangan periode sebelum, saat, dan setelah kejadian kebakaran yang akan digunakan selama praktik.
  • Menampilkan dan Membaca Distribusi Hotspot Kebakaran di Indonesia 
Peserta mempraktikkan pemanggilan data active fire VIIRS/FIRMS pada Google Earth Engine berdasarkan wilayah dan periode kejadian kebakaran yang telah dipilih. Peserta belajar menyaring data sesuai lokasi dan waktu pengamatan, menampilkan titik panas pada peta, serta membaca pola persebarannya secara sederhana. Materi juga menekankan bahwa hotspot menunjukkan indikasi anomali termal dan tidak secara langsung menggambarkan keseluruhan luas area terbakar. Hasil pengamatan ini digunakan sebagai informasi awal untuk menentukan wilayah yang memerlukan analisis perubahan citra lebih lanjut.  Peserta menghasilkan satu peta distribusi hotspot pada wilayah dan periode studi kasus kebakaran di Indonesia. 
  • Menyiapkan Citra Sentinel-2 Surface Reflectance 
Peserta belajar mengakses koleksi Sentinel-2 Surface Reflectance Harmonized melalui Google Earth Engine berdasarkan AOI dan periode pengamatan. Praktik mencakup penyaringan citra berdasarkan tanggal, pengelolaan pengaruh awan, pemilihan band yang relevan, serta penyusunan komposit citra untuk memperoleh tampilan wilayah yang lebih representatif. Peserta juga diperkenalkan dengan cara memeriksa jumlah citra yang tersedia dan mengevaluasi kualitas visualnya sebelum digunakan dalam analisis, sehingga pemilihan data tidak hanya didasarkan pada kedekatan tanggal dengan kejadian kebakaran.  Peserta menghasilkan komposit citra Sentinel-2 yang siap digunakan sebagai data dasar analisis kebakaran. 
  • Membandingkan Kondisi Pra dan Pasca Kebakaran 
Peserta menyiapkan dua komposit citra Sentinel-2 yang mewakili kondisi wilayah sebelum dan setelah kejadian kebakaran. Kedua citra ditampilkan menggunakan kombinasi band yang membantu mengamati perubahan vegetasi dan karakteristik permukaan lahan. Peserta kemudian membandingkan tampilan kedua periode untuk mengenali area yang menunjukkan indikasi perubahan. Materi juga membahas pengaruh awan, kondisi musiman, dan perbedaan waktu perekaman agar peserta tidak langsung menganggap seluruh perubahan visual sebagai dampak kebakaran.  Peserta menghasilkan dua layer citra pra dan pasca kebakaran yang siap digunakan untuk analisis perubahan pada sesi kedua.
  • Menghitung Normalized Burn Ratio pada Dua Periode 
Peserta mempraktikkan penggunaan Normalized Burn Ratio atau NBR sebagai indeks yang memanfaatkan respons spektral near-infrared dan short-wave infrared untuk membantu melihat kondisi vegetasi dan permukaan yang berkaitan dengan kebakaran. Peserta menjalankan script perhitungan NBR pada citra pra dan pasca kejadian, mengatur visualisasi nilai, serta membandingkan pola yang terbentuk. Penekanan diberikan pada pemahaman fungsi indeks dan interpretasi peta, bukan pada perhitungan matematis manual yang kompleks.  Peserta menghasilkan peta NBR pra-kejadian dan NBR pasca-kejadian untuk AOI yang sama. 
  • Membuat Peta Perubahan dNBR 
Peserta menghitung perubahan antara NBR sebelum dan setelah kejadian untuk menghasilkan layer dNBR. Melalui peta tersebut, peserta belajar mengenali area yang menunjukkan perubahan spektral lebih kuat maupun relatif kecil. Praktik tidak menggunakan satu batas universal untuk menyimpulkan tingkat keparahan kebakaran, karena klasifikasi perlu disesuaikan dengan konteks wilayah dan kebutuhan analisis. Fokus kelas adalah membangun workflow perubahan yang dapat dibaca, diuji, dan dikembangkan lebih lanjut.  Peserta menghasilkan satu peta dNBR yang menunjukkan variasi perubahan kondisi permukaan pada wilayah studi. 
  • Mengidentifikasi dan Menghitung Area Indikatif Terdampak 
Peserta mempraktikkan proses mengubah hasil analisis dNBR menjadi area kandidat yang akan diperiksa lebih lanjut berdasarkan kriteria yang digunakan dalam praktik. Setelah area indikatif terbentuk, peserta menggunakan fungsi spasial Google Earth Engine untuk memperoleh ringkasan luas pada AOI. Hasil perhitungan dibaca secara hati-hati sebagai estimasi berbasis parameter analisis, bukan sebagai angka resmi luas kebakaran, sehingga peserta memahami perbedaan antara hasil eksploratif dan informasi yang telah melalui proses validasi.  Peserta menghasilkan layer area indikatif terdampak dan ringkasan luas berdasarkan kriteria analisis yang digunakan.
  • Menghubungkan Hotspot dengan Hasil Perubahan Citra 

Peserta menumpangtindihkan distribusi hotspot dengan hasil dNBR dan area indikatif terdampak untuk memeriksa hubungan spasial antar-layer. Peserta diarahkan mengamati apakah konsentrasi hotspot berdekatan dengan perubahan yang terlihat pada citra, sekaligus mengenali kemungkinan area yang tidak menunjukkan hubungan langsung. Tahapan ini membantu peserta memahami bahwa analisis kebakaran sebaiknya tidak bergantung pada satu sumber data saja dan bahwa perbedaan waktu perekaman maupun karakteristik sensor dapat memengaruhi hasil. 

Peserta menghasilkan satu tampilan integrasi hotspot, dNBR, dan area indikatif terdampak untuk mendukung interpretasi. 

  • Menyusun Insight dan Batas Interpretasi 

Peserta belajar mengubah hasil pemetaan menjadi informasi yang dapat dijelaskan dalam laporan atau penelitian. Interpretasi diarahkan pada lokasi konsentrasi hotspot, pola perubahan pra-pasca kejadian, area yang menunjukkan perubahan relatif kuat, serta bagian yang memerlukan pemeriksaan tambahan. Peserta juga membahas keterbatasan analisis akibat awan, perbedaan tanggal citra, kondisi musiman, resolusi sensor, dan parameter klasifikasi sehingga kesimpulan tidak melampaui kemampuan data yang digunakan. 

Peserta menyusun minimal tiga insight utama dan satu catatan keterbatasan berdasarkan hasil studi kasus. 

  • Mengekspor dan Menyusun Output Analisis 

Peserta mempraktikkan proses mengekspor hasil utama Google Earth Engine untuk penggunaan lanjutan. Output dapat mencakup raster GeoTIFF hasil NBR/dNBR atau area indikatif, serta data ringkasan yang relevan dengan praktik. Peserta diarahkan menata layer dan elemen informasi utama sehingga hasil analisis dapat dikembangkan kembali di QGIS atau software GIS lainnya untuk kebutuhan layout. Tahapan terakhir sekaligus merangkum workflow agar peserta memahami bagian yang perlu dimodifikasi ketika menggunakan AOI atau periode berbeda. 

Peserta menghasilkan paket output berupa file hasil analisis, peta akhir studi kasus, dan ringkasan insight yang siap dikembangkan untuk laporan atau penelitian.

📋 Persiapan Kelas

Apa yang perlu Anda persiapkan?

Laptop & Internet

Zoom Meeting dan koneksi jaringan yang stabil

Tools yang Digunakan

Pastikan untuk Menginstall Aplikasi sesuai Tema Kelas

Whatsapp Grup

Informasi kelas akan disampaikan melalui Grup

  • 🗓️   Jadwal dapat berubah menyesuaikan situasi
  • ℹ️   Informasi perubahan jadwal akan disampaikan melalui grup kelas dan media sosial resmi Pakarify

Profil Pembicara

geo1

Kurniawan Aji Wicaksono, S.Si

Remote Sensing & GIS Professional

✅ Remote Sensing & GIS Professional dengan pengalaman 5+ tahun di bidang geospasial dan environmental monitoring
✅ Berpengalaman dalam analisis hidrologi, pengelolaan lahan gambut, dan monitoring lingkungan menggunakan data spasial & citra satelit
✅ Spesialis Google Earth Engine, QGIS, ArcGIS, Sentinel/Landsat, spatial analysis & hydrological modelling

Pendidikan

Universitas Gadjah Mada (2019) Yogyakarta

Bachelor Science in Environmental Geography

Thesis: Total Maximum Daily Load Modeling Using WASP Program On Gelis River At Kudus Regency

APP Forestry – Peatland Specialist (Sep 2023 – Present)

Deskripsi:

  • Collaborate with the Water Management team to develop and redesign databases using MSSQL and GIS software such as ArcGIS and QGIS, ensuring accurate and efficient data management.
  • Led on providing hydrological analyses by integrating remote sensing, spatial and hydrological modelling, and 1D/2D hydrodynamics model to support sustainable peatland management strategies and solved problematic flood caused area.
  • Prepared comprehensive reports and models on water level trends and compartmental management for presentation to senior management and board members, contributing to informed policy-making and operational improvements.
  • Stayed abreast of the latest GIS and remote sensing technologies to enhance analytical capabilities and drive innovative solutions in peatland and water management initiatives.

APP Forestry – Remote Sensing Officer (Nov 2022 – Sep 2023)

Deskripsi:

  • Contributed to the digital transformation using remote sensing for accurate forest monitoring in planted area
  • Applied GIS spatial data analysis on improving business productivity using satellite imagery’s indices. Evaluate plantation progress using drone data and led AI’s objects detection model project development.

Peatland and Mangrove Restoration Agency of Republic Indonesia (BRGM RI) – Rewetting GIS Engineer
(Sep 2021 – Nov 2022)

Deskripsi:

  • Collaborated with national government agencies and international donors for peatland restoration strategies.
  • Supported field teams and stakeholders in planning canal blocking and rewetting zones using geospatial prioritization.
  • Engaged with local communities and stakeholders to integrate spatial planning with socio-environmental needs.

Avirtech – Operation Team Lead (Mar 2021 – Jul 2022)

Deskripsi:

  • Led a team of 7 for UAV (unmanned aerial vehicle) data acquisition in Forestry Industries, communicating with client, Leadership Management, create elevation model, and controlling good image qualities for the result.
  • Produced aerial products from UAV e.g. RGB Ortho mosaic, Multispectral imagery, Digital elevation model (DSM and DTM), and Canopy Height Model.

KLK Agriservindo – Sustainability Management Trainee (Apr 2020 – Feb 2021)

Deskripsi:

  • Assisted in sustainability certification processes (RSPO, ISCC, ISPO) for plantations across Kalimantan and Sumatra.
  • Contributed to compliance reporting and spatial documentation of sustainable practices.
  • Peat Dome Identification, PT Arara Abadi – APP Forestry (Jan 2024 – Present)
    Mapped peatland domes to inform conservation priorities and restoration actions.
  • Water Management Database Optimization, APP Forestry (Jan 2024 – Jun 2025)
    Cleaned and structured geospatial water infrastructure datasets for integration into hydrological models.
  • Land Use and Forest Monitoring, PT. Geonusa (Nov – Dec 2023)
    Applied remote sensing for REDD+ forest cover assessment in the April Salumei project area.
  • Water Balance Assessment using CHIRPS/TerraClimate, BRGM (Apr – Nov 2022)
    Conducted spatial analysis of water input/output in peat hydrological units to support rewetting strategy.
LinkedIn: linkedin.com/in/kurniawan-wicaksono/
  • Trainer on Google Earth Engine Basic Class Remote Sensing Courses with PT. Taalenta Digital Inteleksia (Oct 2024)
  • Flood Mapping using HEC-HMS, HEC-RAS, and QGIS Courses by Kursus Sipil (Sep 2024)
  • R and Data Spatial Manipulation Courses by Geosoftware Community (Dec 2022)
  • Participant on International Conference and Workshop on Artificial Intelligence Remote Sensing for Forestry Applications Held by BRIN and WRI Indonesia (Nov 2021)
  • Attendee Cartography MOOC ESRI (Mar 2021)

Apa kata mereka tentang Pakarify?

“Sudah baik, narasumber sangat kompeten dengan penjelasan yang sangat mudah dimengerti dan bermanfaat.”

Harun Al Rasyid
Dosen Universitas Brawijaya

“Penjelasannya materi mudah dipahami dan dilengkapi tutorial. Hal tersebut, sangat bermanfaat bagi Saya yang masih pemula.”

Nursakti Niko Rosandy
Manager PT Telkom Indonesia

“Baik sekali, menambah pengetahuan, Semoga ada pelatihan secara offline”

Muhammad Irvansyah
Konsultan PT Centria Integrity Advisory
📚 Ebook Gratis

E-Book Gratis Masterclass App & Software

Dapatkan GRATIS 3 E-book seharga RATUSAN RIBU bagi peserta yang mendaftar di website Pakarify!

Return Of Investment Kelas Pakarify

Pelajari keterampilan praktis yang relevan dengan kebutuhan industri saat ini dan dapat langsung diterapkan untuk mendukung karier, proyek, maupun peluang profesional Anda.

  • Green Skills Lebih Dicari

Profesional dengan green skills memiliki tingkat perekrutan sekitar 47% lebih tinggi dibanding tenaga kerja secara umum.

Sumber: LinkedIn Global Green Stocktake, 2025

  • Kebutuhan Green Talent Terus Tumbuh

Permintaan green talent tumbuh 2× lebih cepat dibanding pertumbuhan ketersediaan skill-nya, yaitu 8% vs 4%.

Sumber: LinkedIn Economic Graph, 2025

  • Industri Carbon Accounting Bertumbuh

Nilai pasar industri geospasial global diproyeksikan menembus US$309 miliar pada tahun 2034.

Sumber: Fortune Business Insights, 2026

Kuota Terbatas

Segera daftarkan dirimu sekarang!

Starter

Rp 149k

Kelas Zoom & Youtube Eksklusif
Grup Pakarify Network
Free Notulensi
Free Recording Kelas Selamanya
Daftar Sekarang

Professional

Rp 179k

Kelas Live Zoom & Youtube Eksklusif
Grup Pakarify Network
Free Notulensi
Free Recording Kelas Selamanya
Free Ebook Carbon Accounting
E-Certificate
Daftar Sekarang

Exclusive
BUY 1 GET 2 Class QGIS

Rp 350k

Rp 229k

Kelas Live Zoom & Youtube Eksklusif
Grup Pakarify Network
Free Notulensi
Free Recording Kelas Selamanya
Free Ebook Carbon Accounting
E-Certificate
Voucher 10% Pakar kelas (untuk kelas Pakar berikutnya)
Free +Ecourse Kelas Google Earth Engine #1 Pak Firman Hadi
Daftar Sekarang

Formulir Pendaftaran

Silakan isi data diri Anda di bawah ini untuk mendaftar kelas ini

Form Pendaftaran Kelas Geospasial #5