Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.257
P-Index
This Author published in this journals
All Journal HAYATI Journal of Biosciences Indonesian Journal of Geography Jurnal Pembangunan Wilayah dan Kota LaGeografiA Media Komunikasi Geografi Jurnal Geografi : Media Informasi Pengembangan dan Profesi Kegeografian Majalah Geografi Indonesia JTSL (Jurnal Tanah dan Sumberdaya Lahan) Jurnal Tataloka Jurnal Geosaintek MAJALAH ILMIAH GLOBE Jurnal Environmental Science Jurnal Geografi, Edukasi dan Lingkungan Jurnal Epidemiologi Kesehatan Komunitas International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences (IJReSES) Jurnal Geografi LIngkungan Tropik (Journal of Geography of Tropical Environments) Jurnal Geosaintek The International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences (IJReSES)
Tambunan, Mangapul Parlindungan
Department Of Geography, Faculty Of Mathematics And Natural Sciences (FMIPA), Universitas Indonesia, Depok 16424, Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Astronomy Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Earth & Planetary Sciences Education Environmental Science Health Professions Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 31 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 31 Documents
Search

 1   2   3   4 
RENCANA STRATEGIS PENENTUAN ALTERNATIF RUMAH SAKIT RUJUKAN COVID-19: Studi Kasus Kabupaten Bogor Ristiantri, Yusniar Rah Ayu; Syetiawan, Agung; Tambunan, Mangapul Parlindungan; Tambunan, Rudy P.
Majalah Ilmiah Globe Vol. 23 No. 1 (2021): GLOBE Vol 23 No 1 TAHUN 2021
Publisher : Badan Informasi Geospasial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Beberapa wilayah di Kab. Bogor merupakan daerah penyangga Ibukota negara, dengan kepadatan penduduk tinggi dan merupakan pusat perekonomian. Akibatnya, wilayah tersebut terancam mempunyai kerentanan yang tinggi terhadap penyebaran COVID-19. Peningkatan pasien terkonfirmasi positif COVID-19 di Kab. Bogor semakin masif dari hari ke hari. Peningkatan kasus yang signifikan ini sangat mengkhawatirkan, terutama terhadap kemampuan fasilitas pelayanan kesehatan. Kemampuan fasilitas pelayan kesehatan, terutama rumah sakit rujukan untuk menjangkau wilayah-wilayah rentan kasus positif dapat dengan mudah dilihat menggunakan analisis spasial. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan lokasi strategis fasilitas kesehatan di Kab. Bogor sebagai Rumah Sakit rujukan COVID-19 dengan menggunakan metode analisis jaringan. Rencana strategis rumah sakit rujukan ditentukan berdasarkan wilayah-wilayah yang tidak bisa dijangkau oleh rumah sakit yang ada. Selanjutnya, penentuan indeks kesiapan rumah sakit rujukan menggunakan analisis multi kriteria Simple Additive Weighting. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat satu rumah sakit existing dengan indeks kesiapan tinggi, kemudian 4 rumah sakit dengan indeks kesiapan sedang. Lebih lanjut, terdapat 13 alternatif rumah sakit rujukan menunjukkan kesiapan rendah. Sebaran rumah sakit di Kab. Bogor pun tidak banyak, dan hanya memusat di bagian tengah wilayah Kab. Bogor. Oleh karena itu, seluruh rumah sakit alternatif sangat strategis menjadi rumah sakit rujukan COVID-19. Jumlah rumah sakit rujukan COVID-19 di Kab. Bogor masih kurang menjangkau seluruh wilayah, sehingga pemerintah daerah selayaknya berupaya untuk melakukan penambahan jumlah rumah sakit atau penambahan kapasitas layanan kesehatan.
PENGUKURAN VARIABILITAS INFORMASI COVID-19 DALAM WEB-GIS Studi Kasus Kota Bogor Wayan Gede Krisna Arimjaya; Mangapul Parlindungan Tambunan; Rudy Parluhutan Tambunan; Muhammad Dimyat
Majalah Ilmiah Globe Vol. 23 No. 2 (2021): GLOBE Vol 23 No 2 TAHUN 2021
Publisher : Badan Informasi Geospasial

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dalam perspektif geografis, COVID-19 dilihat sebagai data yang dapat diolah menjadi informasi dan dimodelkan secara spasial. Berdasarkan Peraturan Presiden Nomor 39 Tahun 2019 tentang Satu Data Indonesia, tata kelola data dan informasi yang baik dilaksanakan dengan menerapkan prinsip Satu Data Indonesia. Penerapan standar data, metadata, interoperabilitas data, dan kode referensi dan/atau data induk sangat penting untuk mewujudkan sinergi antar-pemangku kepentingan. Variasi data dan informasi COVID-19 antara portal Kota Bogor dengan portal Provinsi Jawa Barat mengindikasikan kebijakan satu data Indonesia belum berjalan dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur variabilitas data dan informasi COVID-19 Kota Bogor, mengukur implikasi dari adanya variasi data tersebut dan membangun WEB-GIS COVID-19 Kota Bogor dengan prinsip satu data dan satu peta. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif berdasarkan kuesioner, wawancara, dan observasi. Pertanyaan disusun menggunakan Skala Likert dengan 5 ukuran skala. WEB-GIS dibangun menggunakan frame work ArcGIS Online dan dievaluasi dengan Lighthouse pada Google Chrome. Hasil survei menunjukkan variasi data terjadi di sebagian besar kecamatan di Kota Bogor. Hanya Kecamatan Bogor Timur yang memiliki variasi terendah. Implikasi dari adanya variasi data dan informasi COVID-19 di Kota Bogor berada pada kategori cukup netral dengan skor 58,77. Pemerintah perlu lebih gencar mensosialisasikan data dan informasi COVID-19 Kota Bogor. WEB-GIS COVID-19 berhasil dibuat berupa web map application dengan nilai rata-rata hasil uji 87% pada perangkat mobile dan 85% pada perangkat desktop.
Assessment Site Attraction in Gunung Mas Agrotourism, Bogor Regency, West Java Fitriani, Sarah Putri; Manessa, Masita Dwi Mandini; Tambunan, Mangapul Parlindungan; Tambunan, Rudy Parluhutan
Jurnal Geografi Lingkungan Tropik (Journal of Geography of Tropical Environments) Vol. 7, No. 1
Publisher : UI Scholars Hub

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Gunung Mas Agrotourism is a sub-unit managed by PT Perkebunan Nusantara VIII (PTPN VIII) under the management of Agrotourism and is the largest contributor to PTPN VIII's revenue, which is 70% and most of it comes from the tourism sector. The facilities and activities offered by Gunung Mas Agrotourism also vary, from lodging, restaurants, tourist attractions, and supporting facilities to meet the tourists' needs. To find out the magnitude of tourist interest in tourist attractions, an analysis of the attractiveness of tourist attractions is needed. This study aims to assess tourist attractions based on tourist preferences as well as the availability and accessibility of facilities in the Gunung Mas Agrotourism area, Bogor Regency. The method used is a survey method with a quantitative approach with the Analytical Hierarchy Process (AHP). The results of this study show that horseback riding got the highest meanwhile ATV got the lowest value of attractiveness. It indicates that the easier accessibility as well as the higher number of facilities to a tourist attraction, the greater the value of attractiveness.
Penggunaan Data Sistem Lahan Skala 1 : 50.000 untuk Pemetaan Rawan Longsor di Kabupaten Majalengka Widiastuti, Rastika; Khairullah, Muhammad Qabus Abid; Tambunan, Mangapul Parlindungan; Wijaya, Muhammad Sufwandika
Majalah Geografi Indonesia Vol 39, No 1 (2025): Majalah Geografi Indonesia
Publisher : Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/mgi.96138

Abstract

Abstrak. Penelitian ini mencoba mengoptimalkan pemanfaatan data sistem lahan untuk mengidentifikasi daerah rawan bencana tanah longsor di Kabupaten Majalengka. Data kejadian longsor dan peta sistem lahan digunakan sebagai sumber data utama, dengan fokus meihat pola kejadian longsor pada setiap unit sistem lahan. Metode analisis tumpang susun antara peta sistem lahan dan data kejadian longsor dikombinasikan dengan analisis geomorfologi digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat kerawanan longsor. Hasilnya menunjukkan bahwa wilayah dengan sistem lahan Tanggamus, Gamnokora, dan Talamau memiliki tingkat kerawanan paling tinggi, sementara wilayah dengan sistem lahan Maput, Cipancur, dan Bukit Balang memiliki tingkat kerawanan sedang. Kelas kemiringan lereng digunakan untuk mendetilkan kelas kerawanan longsor pada setiap unit sistem lahan. Hasil pemetaan kerawanan longsor divalidasi dengan peta rawan bencana dari BNPB, menunjukkan persentase kesamaan sebesar 63.51%. Meskipun memiliki akurasi rendah, peta hasil dari data sistem lahan memiliki pola identik pada kelas kerawanan tinggi dan tidak rawan dengan peta referensi. Ini menunjukkan bahwa data sistem lahan dapat digunakan sebagai alternatif dalam pemetaan kerawanan longsor terutama untuk daerah dengan cakupan wilayah yang luas atau pada skala lebih kecil.Abstract. This research aims to optimize the utilization of land system data used to identify areas susceptible to landslide hazards in Majalengka Regency. Landslide occurrence data and land system maps are used as the main data sources, focusing on landslide occurrence patterns in each land system unit. An overlay analysis method between land system maps and landslide occurrence data combined with geomorphological analysis is used to classify the susceptibility levels to landslides. The results indicate that areas with Tanggamus, Gamnokora, and Talamau land systems have the highest susceptibility levels, while areas with Maput, Cipancur, and Bukit Balang land systems have moderate susceptibility levels. Slope classes are used to detail the susceptibility levels to landslides in each land system unit. The landslide susceptibility mapping results are validated with disaster-prone maps from BNPB, showing a similarity percentage of 63.51%. Despite having low accuracy, the mapping results from land system data exhibit identical patterns in high susceptibility and non-susceptibility classes compared to the reference maps. This indicates that land system data can be used as an alternative in landslide susceptibility mapping, especially for areas with extensive coverage or on a smaller scale. Submitted: 2024-05-14 Revisions: 2024-09-19 Accepted: 2024-10-25 Published: 2025-02-17
Analisis Sebaran Spasial Tingkat Kejadian Kasus Covid-19 Dengan Metode Kernel Density di Kota Ambon Heinrich Rakuasa; Mangapul Parlindungan Tambunan; Rudy Parluhutan Tambunan
Jurnal Geografi : Media Informasi Pengembangan dan Profesi Kegeografian Vol 18, No 2 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/jg.v18i2.28234

Abstract

Kota Ambon merupahkan daerah dengan kasus COVID-19 tertinggi di provinsi Maluku yaitu 435 orang terkonfirmasi positif dan yang terkonfimasi suspek 10 orang. Kasus COVID-19 di Kota Ambon dari bulan maret-desember, cenderung meningkat setiap bulannya. Jumlah penderita COVID-19 di Kota Ambon meningkat disebabkan karena wilayah tersebut merupakan wilayah dengan jumlah penduduk yang banyak dibandingkan wilayah lain, jumlah penduduk Kota Ambon saat ini yaitu 371.650 Jiwa. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sebaran spasial tingkat kejadian kasus positif COVID-19 dengan metode Kernel Density di Kota Ambon  dan untuk menganalisis hubungan antara kepadatan penduduk dan jumlah kasus Positif COVID-19 di Kota Ambon. Hasil analisis pola spasial sebaran tingkat kejadian kasus Positif COVID-19 terkonsentrasi pada wilayah-wilayah tertentu mengikuti jumlah penduduk dan faktor lingkungan lain di Kota Ambon. Sebaran spasial tingkat kejadian kasus Positif COVID-19 menunjukan, kelas tertinggi terdapat disekitar 22 desa dan Kelurahan dengan luas 1420 Hektar atau 4%, kelas sedang terdapat di 8 desa dan kelurahan dengan luas 2258 atau 7%, dan kelas rendah terdapat di 29 desa dan kelurahan  dengan luas 28877 atau 89%. Hubungan kepadatan penduduk dengan jumlah kejadian kasus Positif COVID-19 di Kota Ambon mempunyai korelasi yang  kuat dengan nilai (r) 0,620 dan mempunyai hubungan yang positif.
Pola Sebaran Kekeringan di Kecamatan Simpenan Menggunakan Metode SPI (Standardized Precipitation Index) Widyastuti, Ratri; Tambunan, Mangapul Parlindungan; Taqyuddin, Taqyuddin; Tambunan, Rudy Parluhutan
Jurnal Geosaintek Vol. 6 No. 1 (2020)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Monitoring kekeringan menjadi salah satu kegiatan penting yang dapat dilakukan dengan berbagai macam metode. Penelitian ini menggunakan data curah hujan hasil observasi dari stasiun pengamatan curah hujan milik BMKG yang berada di Kecamatan Simpenan, Jawa Barat, dan data produksi hasil pertanian yaitu padi sawah dan bawang merah yang merupakan salah satu komoditas unggulan di Kecamatan Simpenan, Jawa Barat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola sebaran kekeringan di Kecamatan Simpenan berdasarkan analisis SPI (Standardized Precipitation Index) yang di kategorikan dalam 7 kelompok yaitu sangat basah, basah, agak basah, normal, kering, agak kering, sangat kering, dan juga mengetahui pengaruh kekeringan terhadap hasil produktivitas pertanian unggulan di Kecamatan Simpenan yaitu padi sawah dan bawang merah. Nilai SPI kemudian dipetakan dengan ArcGIS menggunakan metode Inverse Distance Weighted (IDW) untuk melihat pola sebaran kekeringan secara spasial. Dari hasil pengolahan didapatkan nilai SPI tertinggi terjadi pada bulan Januari hingga Februari dengan rentang nilai 1,00 s.d 1,71, yang termasuk dalam kategori agak basah hingga basah. Nilai SPI terendah terjadi pada bulan September hingga Oktober dengan rentang nilai -1,50 s.d -1,99. Kondisi kekeringan yang terjadi di Kecamatan Simpenan berpengaruh terhadap hasil produksi pertanian varietas unggulan yaitu padi sawah dan bawang merah. Produktivitas tertinggi untuk padi sawah dan bawang merah terjadi pada bulan Maret dengan hasil panen padi sawah 296 ton/ha, dan bawang merah 70 kwintal/ha. Penurunan produktivitas padi sawah dan bawang merah terjadi pada bulan Agustus dengan hasil panen padi sawah 50 ton/ha, dan bawang merah 43 kwintal/ha.
URBAN HEAT ISLAND DI KOTA TANGERANG SELATAN Prastiwi, Agita Devi; Supriatna, Supriatna; Tambunan, Rudy P.; Tambunan, Mangapul Parlindungan
Jurnal Geosaintek Vol. 8 No. 2 (2022)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The industrial revolution opened up opportunities in changing people’s lives from an agrarian economic activity to an industry-based economy so that many people mass produced the phenomenon of migration. In 2018, 55% of the world’s population live in urban areas and by 20150 this will increase to 70 percent (United Nations, 2019). Migration disturbs the heat energy balance in urban areas as compared to suburban or surrounding areas, resulting in a temperature difference phenomenon known as urban heat island (Sharma et al. 2019). South Tangerang is one of the districts adjacent to the city of DKI Jakarta which is known as the world’s big city so it has vulnerability as a migration destination. So it is necessary to conduct a study that can provide an overview of the future phenomena of the emergence of potential urban heat island (UHI) that can be used as mitigation of the impacts of climate changes. As a results, from 2004 and 2020 there was an increase 0,30C UHI Index. The UHI phenomenon that occurs in South Tangerang City is also a result of existing developments in DKI Jakarta for areas that are directly connected to DKI Jakarta, such as Pondok Karya, Pondok Betung, and Cirendeu will experience urban growth.
FUTURE SUITABILITY OF TEA PLANTS -CLIMATE ANALYSIS USING REMOTE ANALYSIS IN JAVA, INDONESIA Firdaus, Pramudhian; Manessa, Masita Dwi Mandini; Tambunan, Mangapul Parlindungan; Tambunan, Rudy Parlindungan
International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences (IJReSES) Vol 20, No 1 (2023)
Publisher : Ikatan Geografi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30536/j.ijreses.2023.v20.a3833

Abstract

Tea production is highly dependent on the geographical and climatic conditions of the environment where the plants are grown and on the crisis of climate change from time to time. Therefore, an analysis is needed to determine the impact of climatic conditions on the tea production industry, especially in Indonesia. Precipitation and temperature are the contributing factors to the productivity of tea. This phenomenon can be understood through analysis and projection of climate. This analysis can be utilized for mitigation and adaptation to applied climate in Indonesia's agriculture sector, especially in the industrial production of tea. By comparing the analysis of climate for tea in the past 1991 – 2020 period and the projection of future climate in the period 2051 – 2070, this study explains climate analysis to the production of tea, especially in Gunung Mas and Java Island, Indonesia. The result shows that climate analysis in the past in period 1991 – 2020, obtained existence influence and trend change to bulk available rain and temperature for the region Gunung Mas and its surroundings. Projection suitability land industry plant tea based on scenario future climate seen the impact with decrease suitable area as land growth plant tea. Climate scenarios RCP 4.5 and RCP 8.5 for 2070 show the influence of climate impact on the suitability of the tea plantation land industry.
SPATIAL ANALYSIS OF LAND USE AND LAND COVER VARIATIONS AFFECTING TEA PRODUCTION IN GUNUNGMAS PLANTATION THROUGH REMOTE SENSING TECHNIQUES Paramita, Elok Lestari; Manessa, Masita Dwi Mandini; Tambunan, Mangapul Parlindungan
International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences (IJReSES) Vol 20, No 2 (2023)
Publisher : Ikatan Geografi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30536/j.ijreses.2023.v20.a3888

Abstract

Tea is a manufactured beverage that is popular around the world. In value chain analysis to increase efficiency, remote sensing technology can be developed to monitor the phenomenon of land use land cover (LULC) change and vegetation health conditions. This study aims to identify LULC in tea plantations, identify the health condition of tea plantations, then analyze spatial trends of changes in tea productivity in Gunungmas Afdeling-1 due to changes in tea area or tea vegetation health condition. Identification of changes in LULC in tea plantations can be carried out using remote sensing technology and machine learning, in this study, Google Earth Engine (GEE) LULC identification was generated using a supervised classification with the random forest algorithm on the GEE. Tea productivity trends decreased from 2019 to 2020, but increased from 2020 to 2021. They show that the trend of changes in the area of tea plantation classification is decreasing. According to the NDVI result, most of the reduced area of tea plantations is in areas with healthy vegetation. The trends in tea productivity changes are not in line with changes in the LULC area of tea plantation classification class and tea vegetation health condition.
SPATIAL ANALYSIS OF LAND USE AND LAND COVER VARIATIONS AFFECTING TEA PRODUCTION IN GUNUNGMAS PLANTATION THROUGH REMOTE SENSING TECHNIQUES Elok Lestari Paramita; Masita Dwi Mandini Manessa; Mangapul Parlindungan Tambunan
International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences Vol. 20 No. 2 (2023)
Publisher : BRIN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30536/j.ijreses.2023.v20.a3888

Abstract

Tea is a manufactured beverage that is popular around the world. In value chain analysis to increase efficiency, remote sensing technology can be developed to monitor the phenomenon of land use land cover (LULC) change and vegetation health conditions. This study aims to identify LULC in tea plantations, identify the health condition of tea plantations, then analyze spatial trends of changes in tea productivity in Gunungmas Afdeling-1 due to changes in tea area or tea vegetation health condition. Identification of changes in LULC in tea plantations can be carried out using remote sensing technology and machine learning, in this study, Google Earth Engine (GEE) LULC identification was generated using a supervised classification with the random forest algorithm on the GEE. Tea productivity trends decreased from 2019 to 2020, but increased from 2020 to 2021. They show that the trend of changes in the area of tea plantation classification is decreasing. According to the NDVI result, most of the reduced area of tea plantations is in areas with healthy vegetation. The trends in tea productivity changes are not in line with changes in the LULC area of tea plantation classification class and tea vegetation health condition.
Co-Authors Aditya Ramadhan Agita Devi Prastiwi Agung Syetiawan, Agung Andri A. Wibowo Annisa Putri Bayu Prasetyo Pambudi Benedict Diah Ardiani Dwi Hastuti Elok Lestari Paramita Elok Lestari Paramita, Elok Lestari Firdaus, Pramudhian Fitriani, Sarah Putri Heinrich Rakuasa Heinrich Rakuasa Isranto Handoyo Putra Jaelani, Lalu Muhamad Khairullah, Muhammad Qabus Abid Khalifah Insan Nur Rahmi Khalifah Insan Nur Rahmi Kuswantoro Marko Lukman, Eva Nurrahmi Mannesa, Masita Dwi Mandini Maryanto Maryanto Masita Dwi Mandini Manessa MASITA DWI MANDINI MANESSA, MASITA DWI MANDINI Masita Dwi Mandini Mannesa Melianus Salakory Mochamad Indrawan Muhammad Dimyat Muhammad Sufwandika Wijaya Nur Aliyah Nurina Rachmita Nurwita Mustika Sari Pambudi, Bayu Prasetyo Permatasari, Ni Ketut Feny Pinoa, W S Prastiwi, Agita Devi Rakuasa, Heinrich Raldi Hendro Toro Seputro Koestoer Ratna Saraswati Revi Hernina Rezky Yunita Ristiantri, Yusniar Rah Ayu Ristiantri, Yusniar Rah Ayu Rokhmatuloh Rokhmatuloh Rudy P. Tambunan Rudy P. Tambunan Rudy P. Tambunan Rudy P. Tambunan Rudy Parluhutan Tambunan Rudy Parluhutan Tambunan Rudy Parluhutan Tambunan Rudy Parluhutan Tambunan Rudy Parluhutan Tambunan Rudy Tambunan S Supriatna Suliyanti Pakpahan Supriatna Supriatna Supriatna Supriatna Tambunan, Rudy Tambunan, Rudy Parlindungan Tambunan, Rudy Parluhutan Tambunan, Rudy Parluhutan Taqyuddin, Taqyuddin Wayan Gede Krisna Arimjaya Widiastuti, Rastika Widyastuti, Ratri