Matakuliah

Cloud Computing Berbasis Google Earth Engine (GEE)

- Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Deskripsi Mata Kuliah

Mata kuliah ini membekali mahasiswa Fisika UNP dengan kemampuan memanfaatkan platform komputasi awan Google Earth Engine (GEE) — platform geospasial cloud terbesar di dunia yang menyimpan lebih dari 70 petabyte data satelit dan memungkinkan analisis skala regional hingga nasional tanpa perlu mengunduh data. Mahasiswa mempelajari paradigma server-side computation yang membedakan GEE dari pengolahan citra konvensional: pemrosesan dijalankan langsung di server Google, sehingga analisis citra Sentinel-2 seluruh Sumatera yang membutuhkan ratusan GB data dapat diselesaikan dalam menit. Seluruh studi kasus dirancang berorientasi industri energi dan pertambangan: monitoring multi-konsesi tambang skala nasional, pemantauan lingkungan area konsesi Wilayah Kerja Panas Bumi (WKP), analisis time-series tutupan lahan untuk pelaporan AMDAL, dan pembangunan aplikasi web GEE (Earth Engine Apps) yang dapat diakses oleh tim HSE, manajer eksplorasi, dan pemangku kebijakan tanpa instalasi perangkat lunak apapun. Mata kuliah ini menjadi kelanjutan natural dari SIG berbasis AI dan membuka akses mahasiswa ke infrastruktur komputasi kelas dunia secara gratis.

CPL Program Studi pada MK

CPL-5 - Menerapkan metode matematika untuk menjelaskan, mendeskripsikan program studi, menganalisis, dan memecahkan masalah fisika

CPL-6 - Memecahkan masalah sistem fisik standar secara komprehensif menggunakan prinsip dasar fisika, persamaan matematika, alat komputasi/TIK

CPL-9 - Melaksanakan eksperimen dalam bidang fisika atau bidang lain yang berkaitan dengan fisika, serta dapat mengolah, menganalisis, dan menafsirkan data yang diperoleh

CPMK

CPMK-1 - Mampu menjelaskan arsitektur platform Google Earth Engine — model data (Image, ImageCollection, Feature, FeatureCollection), paradigma server-side vs client-side, dan ekosistem API JavaScript & Python.

CPMK-2 - Mampu mengakses, memfilter, memproses, dan memvisualisasikan koleksi citra satelit skala regional (Sentinel, Landsat, MODIS) menggunakan GEE JavaScript API dan geemap Python API.

CPMK-3 - Mampu membangun pipeline analisis time-series multi-temporal pada GEE untuk monitoring perubahan tutupan lahan, deforestasi, reklamasi tambang, dan fenomena data sains skala provinsi hingga nasional.

CPMK-4 - Mampu mengintegrasikan algoritma machine learning (Random Forest, SVM, k-NN) yang tersedia di GEE untuk klasifikasi citra skala besar secara efisien tanpa batasan memori lokal.

CPMK-5 - Mampu merancang dan mempublikasikan Earth Engine App — aplikasi web GEE interaktif yang dapat diakses publik untuk keperluan monitoring industri, pelaporan AMDAL, atau sistem informasi kebencanaan.