Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.534
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SAINSMAT Indonesian Journal of Educational Studies LaGeografiA Journal of Marine Research Media Komunikasi Geografi JURNAL ANALISIS KEBIJAKAN KEHUTANAN Forum Geografi JPG (Jurnal Pendidikan Geografi) UNM Geographic Journal Jurnal Environmental Science Jurnal Kebijakan Sosial Ekonomi Kelautan dan Perikanan International Journal of Environment, Engineering, and Education International Journal of Environment, Engineering & Education SOCIAL : Jurnal Inovasi Pendidikan IPS JURNAL GEOGRAFIKA (GEOGRAFI LINGKUNGAN LAHAN BASAH) Jurnal Sylva Lestari Seminar Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat SAINSMAT: Jurnal Ilmiah Ilmu Pengetahuan Alam Jurnal Ilmu Kehutanan Amal Ilmiah: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat International Journal of Environment, Engineering, and Education Jurnal Penelitian Pendidikan Geografi
Amal Arfan, Amal
Universitas Negeri Makassar
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Astronomy Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Nursing Physics Social Sciences Other

Published : 54 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 54 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Analisis Kemiskinan Keluarga Nelayan Suku Bajo Suryani, Suryani; Maru, Rosmini; Nyompa, Sukri; Hasriyanti, Hasriyanti; Arfan, Amal; Hardiyansyah, Saiful
Jurnal Penelitian Pendidikan Geografi Vol 11 No 1 (2026)
Publisher : Jurusan Pendidikan Geografi FKIP Universitas Halu Oleo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36709/jppg.v11i1.740

Abstract

Poverty is a multidimensional condition influenced by various factors, such as economic, educational, health, and socio-cultural conditions. This study aims to describe the characteristics of poverty among the Bajo fishing community in Lamanggau Village. The research method used is descriptive qualitative through interviews and direct observation, as well as quantitative data support from survey results. The results show that the poverty of the Bajo fishing community is influenced by low levels of education, where the majority of heads of families only completed elementary school. Low education has implications for limited skills and job options, so they remain dependent on the hereditary profession of fishing. Economically, the average income of the head of a family is only around Rp. 500,000 per month, with a relatively large number of dependents, so it is unable to meet basic needs. In addition, inadequate housing conditions, limited access to clean water that must be brought in from neighboring villages, and uneven lighting further worsen the community's quality of life. From a health perspective, the lack of sanitation and the risks of working as a fisherman also increase vulnerability to poverty. Overall, the characteristics of poverty in the Bajo fishing community in Lamanggau Village are structural and cultural, thus requiring integrated policy interventions to improve education, repair basic infrastructure, and expand economic opportunities for the fishing community.
Pemetaan Kerapatan Mangrove Menggunakan NDVI, SAVI, dan EVI pada Citra Landsat 9 di Kota Makassar Sri Mulyani; Muhammad Faisal Juanda; Marlina Marlina; Rahma Musyawarah; Amal Arfan
Jurnal Environmental Science Vol 8, No 2 (2026): April
Publisher : UNIVERSITAS NEGERI MAKASSAR

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/jes.v8i2.83980

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sebaran dan tingkat kerapatan ekosistem mangrove di wilayah pesisir Kota Makassar menggunakan pendekatan penginderaan jauh dan sistem informasi geografis. Metode yang digunakan adalah penelitian kuantitatif dengan pendekatan deskriptif komparatif berbasis analisis spasial. Data diperoleh dari citra satelit Landsat 9, observasi lapangan, dan data pendukung lainnya. Teknik analisis meliputi pra pengolahan citra, perhitungan indeks vegetasi NDVI, SAVI, dan EVI, klasifikasi kerapatan vegetasi, serta analisis spasial dan statistik deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebaran mangrove mengikuti pola garis pantai dan alur sungai dengan dominasi vegetasi jarang hingga sedang. Nilai indeks menunjukkan bahwa NDVI memiliki rentang −0,134 hingga 0,674, SAVI berkisar antara −0,168 hingga 0,881, dan EVI memiliki rentang −0,166 hingga 1,000. Secara keseluruhan, EVI menunjukkan sensitivitas terbaik dalam membedakan variasi kerapatan vegetasi mangrove dibandingkan NDVI dan SAVI
OPTIMALISASI PEMANFAATAN APLIKASI PICTURETHIS DALAM PEMBELAJARAN GEOGRAFI BERBASIS LINGKUNGAN DI SMA Muh. Danil Gupran; Amal Arfan; Uca Sideng; Abdul Malik; Hasriyanti Hasriyanti
SOCIAL : Jurnal Inovasi Pendidikan IPS Vol. 6 No. 2 (2026)
Publisher : Pusat Pengembangan Pendidikan dan Penelitian Indonesia (P4I)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51878/social.v6i2.11749

Abstract

This study examines the use of the PictureThis application in environment-based geography learning, including its supporting factors, challenges, and optimization strategies. A qualitative case study approach was employed at SMAN 6 Pinrang. Data were collected through observation, interviews, and documentation, and analyzed using the Miles and Huberman interactive model. The findings reveal that the application shifts learning from passive to active engagement, allowing students to directly explore their environment. Supporting factors include vegetation diversity, students’ interest in technology, and supportive school policies. Meanwhile, challenges involve unstable internet access, varying levels of digital literacy, and differences in device quality. Teachers addressed these issues through simplified activities, technical guidance, and enhanced conceptual discussions. The study concludes that integrating digital tools with environmental learning improves educational quality, although it requires adequate infrastructure and adaptive teaching strategies. ABSTRAK Penelitian ini bertujuan mengkaji bagaimana aplikasi PictureThis dimanfaatkan dalam pembelajaran geografi berbasis lingkungan, sekaligus mengidentifikasi faktor pendukung, hambatan, dan strategi optimalisasi implementasinya. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif dengan desain studi kasus di SMAN 6 Pinrang. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi, kemudian dianalisis menggunakan model interaktif Miles dan Huberman. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan aplikasi PictureThis mampu mengubah pola pembelajaran menjadi lebih aktif dan kontekstual. Siswa tidak lagi sekadar menerima informasi, tetapi terlibat langsung dalam eksplorasi lingkungan. Faktor pendukung utama meliputi keberagaman vegetasi, tingginya minat siswa terhadap teknologi, serta adanya dukungan kebijakan sekolah. Sementara itu, hambatan yang muncul mencakup keterbatasan jaringan internet, variasi kemampuan literasi digital, serta perbedaan kualitas perangkat siswa. Strategi yang dilakukan guru meliputi penyederhanaan aktivitas, pendampingan teknis, serta penguatan diskusi konseptual. Penelitian ini menegaskan bahwa integrasi teknologi dan lingkungan dapat meningkatkan kualitas pembelajaran geografi, namun memerlukan dukungan infrastruktur serta strategi pedagogis yang adaptif.    
Perbandingan Luas Area Ekosistem Mangrove Pulau Tanakeke menggunakan Algoritma Random Forest dan Algoritma CART Amal Arfan; Wahidah Sanusi; Muhammad Faisal Juanda; Imam Muhajir Utama; Muhammad Arib Musba Amalul
Media Komunikasi Geografi Vol. 27 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/mkg.v27i1.113941

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan luas ekosistem mangrove menggunakan Algoritma Random Forest dan Algoritma CART. Data sampel diproses menggunakan teknik fotogrametri dan dimasukkan ke dalam Google Earth Engine (GEE) melalui API. Pengumpulan data dilakukan dengan metode in situ dan menggunakan drone. Teknik pengambilan sampel acak sistematis digunakan untuk memilih titik sampel berdasarkan interval yang teratur. Pengamatan lapangan dilakukan langsung di lokasi mangrove dengan dokumentasi foto dan koordinat GPS. Penggunaan drone mencakup pengambilan foto transek tegak lurus dan miring untuk memastikan representasi visual habitat. Hasil menunjukkan bahwa algoritma Random Forest (RF) lebih unggul daripada CART dalam pemetaan ekosistem mangrove di Pulau Tanakeke. Hasil RF memperkirakan luas mangrove sebesar 807,24 hektar, sedangkan CART menghasilkan perkiraan yang lebih besar, yaitu 1.097,90 hektar, namun lebih rentan terhadap overfitting karena membangun satu pohon keputusan yang sangat spesifik terhadap data latih tanpa mekanisme pengacakan. RF menunjukkan akurasi sebesar 92,99% dengan nilai Kappa yang tinggi, yang menunjukkan kesesuaian yang sangat baik antara prediksi dan kondisi aktual di lapangan. Sebaliknya, meskipun CART mencapai akurasi sebesar 90,05%, nilai Kappa-nya lebih rendah, yang menunjukkan bahwa stabilitas RF dalam menangani variasi data lebih baik daripada CART. Perbedaan estimasi menunjukkan bahwa overestimasi oleh CART dapat memengaruhi perencanaan pesisir, sehingga Random Forest lebih tepat untuk mendukung kebijakan pengelolaan mangrove.
Co-Authors Abdul Malik Abidin, Muh Rais Abidin, Muhammad Rais Al-Jabbar, Ahmad Khairi Alam, Muhammad Nur Alief Saputro Amalul, Muhammad Arib Musba Andi Fatimah Anshari . Anwar Anwar Basofi, Nurqamri Putri Chukure, Yosep Immanuel Destiquama, Destiquama Dirawan, Gufran Darma Dulvita, Criana Ekaprativi, Alifaturrizqi Swari Erman Syarif Erwin Asjayasari Arsyad Fahira, Lulu Fauzi, Kemal Fhaturrahman, Muh Fitri Handayani Fitri, Alfita Hamzar Hamzar Hardiyansyah, Saiful Hasriyanti Ibrahim Abbas Ibrahim Abbas Ibrahim Abbas, Ibrahim Ichsan Invanni Baharuddin Imam Muhajir Utama Indra Syamsuddin Irwansyah Sukri Jeddah Yanti Juanda, Muhammad Faisal Jusran Jusran Khairul, Muh Khairunnisa, Fatima Lisye Marselina Bure Maddatuang . Maddatuang M Mannan, Abdul Marlina Marlina Mudinillah, Adam Muh. Danil Gupran Muhamad Ihsan Azhim, Muhamad Ihsan Muhammad Arib Musba Amalul Muhammad Azrul Muin Muhammad Faisal Juanda Muhammad Faisal Juanda Muhammad Rakib Muhammad Rakib Muhammad Rakib Muhammad Rizal Muhammad Yusuf Muhammad Yusuf Muhsi, M. Hanif Najibullah, Najibullah Nasiah Nasiah, Nasiah Nining Miranti Nur Asia Novianti, Nur Asia Nur Hikmah Nur Hikmah Nurfahraini, Zarah Nurfhauzia Muhammad NURUL HIDAYAH Rabi'ah, Rabi'ah Rahma Musyawarah Rahmat Hidayat Ramli Umar Ramli Umar Rosmini Maru Sarkia Sarkia Siti Raihanah Rinduputri Faisal Sri Mulyani Sri Wahyuni Handayani Idang Suhartono Nurdin Sukri Nyompa Sulaiman Zhiddiq Sulaiman Zhiddiq, Sulaiman Suprapta Suprapta Suprapta Suprapta Suprapta Suprapta, Suprapta Suryani Suryani Syafruddin Side Syawal, Wahyu Dzunaid Uca Sideng Uca, Uca Vera, Melda Wahidah Sanusi Waskito, Bandang Ali