Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.895
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Perikanan dan Kelautan Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer INVOTEC Jurnal Pendidikan Geografi: Kajian, Teori, dan Praktik dalam Bidang Pendidikan dan Ilmu Geografi Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer SemanTIK : Teknik Informasi Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Georafflesia : Artikel Ilmiah Pendidikan Geografi METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi J SIG (Jurnal Sains Informasi Geografi) PENA AKUATIKA : JURNAL ILMIAH PERIKANAN DAN KELAUTAN Jurnal Komunitas: Jurnal Pengabidian Kepada Masyarakat Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal Mandala Pengabdian Masyarakat Jurnal Kemaritiman: Indonesian Journal of Maritime Zona Laut : Jurnal Inovasi Sains dan Teknologi Kelautan Simpatik: Jurnal sistem Informasi dan Informatika Journal of Scientech Research and Development JATIKOM: Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer Jurnal Perikanan dan Kelautan
Willdan Aprizal Arifin
Universitas Pendidikan Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 28 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 28 Documents
Search

 1   2   3 
PEMANFAATAN CITRA SATELIT LANDSAT 8 UNTUK MEMETAKAN HUTAN MANGROVE WISATA BAHARI PANTAI KARANGANTU, TELUK BANTEN Kiran Aulia Putri; Willdan Aprizal Arifin; La Ode Alam Minsaris
Jurnal Sains Informasi Geografi (J SIG) Vol 5, No 2 (2022): Edisi November
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31314/jsig.v5i2.1774

Abstract

Mangrove marine tourism is one of the tourism sectors involved in large and important projects in tourism development. The transformation of PPN Karangantu from a protected area to marine tourism has caused environmental damage. This continued focus on mass tourism has resulted in environmental damage and pollution of the mangrove area found in PPN Karangantu. The aim of the study was to calculate the area of mangrove forest, the accuracy value of mangrove density and changes in conditions due to the existence of the Karangantu Beach marine tourism area in the last 5 years. The research method uses a mixed method to identify mangrove areas by visually analyzing landsat 8 spectral values using the Google Earth Engine (GEE) platform and by image processing for 2018-2022. The results showed that in 2018 the area of mangrove land was 17.04 ha, which decreased drastically in 2019 to 6.28 ha due to an oil spill that was carried away from Karawang Waters. In 2020 it will be 10.6 ha, in 2021 it will be 9.56 ha and in 2022 it will be 7.32 ha. This decrease area is due to marine tourism activities which damage the mangrove ecosystem land and many visitors do not protect the ecosystem. The use of GEE can provide an overview of the capabilities of Landsat 8 satellite imagery in mapping the mangrove forests in Karangantu Beach.
Model Prediksi Kenaikan Permukaan Air Laut Menggunakan Data Satelit Altimery Jason-1 dengan pendekatan Algoritma Long-Short Term Memory (Studi Kasus: Teluk Jakarta) Amien Rais; Della Ayu Lestari; Willdan Aprizal Arifin
Jurnal Georafflesia: Artikel Ilmiah Pendidikan Geografi Vol 7 No 2 (2022)
Publisher : Universitas Prof. Dr. Hazairin, S.H

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32663/georaf.v7i2.3203

Abstract

The capital city of Jakarta is the area with the highest population density in Indonesia with a population density of 16,937 people/sq km. Topographically, DKI Jakarta is located in the lowlands and is vulnerable to natural disasters, especially sea level rise. Data on sea level rise records show The trend of sea level rise is clearly visible in this tide gauge record from 1984 to 2004, at a rate of about 10mm/year. This certainly needs special attention to find out how much sea level rise will be so that it can be used as a coastal reference in making Jakarta regional policies. One way to find out the rate of sea level rise is by forecasting. In modeling time series forcing requires a model that can accommodate the time interval and the variables involved in the calculation. Each variable has a value depending on its past value and also on other past value variables. Therefore, we use the Long Short-Term Memory (LSTM) algorithm for forecasting sea level rise in Jakarta Bay. We use data from the last 30 years to model sea level rise in Jakarta Bay. The results show that there will be a maximum increase of 140 centimeters in 2040 with a maximum area of 6144.2 ha.
Pemodelan Spasial Genangan Banjir Rob, Studi Kasus: Pesisir Utara Banten (Kecamatan Kasemen) Dhea Rahma Azhari; Della Ayu Lestari; Willdan Aprizal Arifin
Jurnal Georafflesia: Artikel Ilmiah Pendidikan Geografi Vol 7 No 2 (2022)
Publisher : Universitas Prof. Dr. Hazairin, S.H

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32663/georaf.v7i2.3201

Abstract

The northern coast of Banten, especially Kasemen District, is an area with accessibility that is directly opposite the Java Sea and has a sloping topography so that it has vulnerability to the potential for tidal flooding. This certainly has a significant impact on community activities. It is impossible to avoid the risk of tidal flooding, but spatial distribution of land use can be carried out to produce information for policy makers. This study uses a Geographic Information System by utilizing spatial data to analyze tidal flood modeling through historical data scenarios of the worst tidal flood events for the last 3 years, as well as knowing the area of ??vulnerability land with tidal flood detection in the North Coast region of Banten. The spatial approach is carried out through data processing which is divided into several stages, including reassessment, as well as cropping DEMNAS data, rasterization, and carrying out a modeling process to produce a map of the tidal flood area using the equilibrium method. The results showed that the Kasemen District area with a 0.10 meter scenario might inundate an area of ??574.38 ha, a 0.15 meter scenario inundate an area of ??582.67 ha, a 0.20 meter scenario an area of ??591.28 ha, and with a 0.25 meter scenario it inundate an area of 598.49 ha. Keywords: equilibrium, spatial model, tidal flood
WEATHER FORECAST FROM TIME SERIES DATA USING LSTM ALGORITHM Yoga Estu Nugraha Nugraha; Ishak Ariawan; Willdan Aprizal Arifin
JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI Vol 14 No 1 (2023): Maret
Publisher : UNIVERSITAS STEKOM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/jtikp.v14i1.531

Abstract

Accurate weather forecasts play an important role in today's world as various sectors such as marine, navigation, agriculture and industry are basically dependent on weather conditions. Weather forecasts are also used to predict the occurrence of natural disasters. Weather forecasting determines the exact value of weather parameters and then predicts future weather conditions. In this study the parameters used are. Different weather parameters were collected from the Serang Maritime Meteorological Station and then analyzed using a neural network-based algorithm, namely Long-short term memory (LSTM). In predicting future weather conditions using LSTM neural networks are trained using a combination of different weather parameters, the weather parameters used are temperature, humidity, rainfall, and wind speed. After training the LSTM model using these parameters, future weather predictions are performed. The prediction results are then evaluated using RMSE. Prediction results show that the model is more accurate when predicting temperature data with RMSE 0.37, then RMSE wind speed 0.72, RMSE sunlight 2.79, and RMSE humidity 5.05. This means that the model is very good at studying weather data, inversely proportional to humidity data.
ANALISIS SEBARAN DAN PERUBAHAN EKOSISTEM MANGROVE DI WPP-NRI 712 INDONESIA Ayang Armelita Rosalia; Ishak Ariawan; Willdan Aprizal Arifin; Muhamad Renaldi Apriansyah; Nurjanah Nurjanah; Pardip Maulana
Jurnal Kemaritiman: Indonesian Journal of Maritime Vol 3, No 2 (2022): Desember 2022
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

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

Abstract

ABSTRACTThe State Fisheries Management Area of the Republic of Indonesia (WPP-NRI) 712 covers the coastal areas of eastern Lampung, the northern seas of the island of Java, the southern islands of Kalimantan, and islands in the Java Sea. The distribution of mangroves in WPP-NRI 712 has been studied by many researchers. The research in this paper is to collect data on the distribution of mangroves that have been written in published journals. Data obtained from the journal states that the distribution of mangroves in WPP-NRI 712 has decreased due to human and natural activities. The characteristics of mangroves in WPP-NRI have similarities with mangroves in other marine coastal areas in Indonesia and other tropical areas. This study aims to determine changes in the area of mangrove forest cover in the Fisheries Management Area (WPP) 712 starting from 2011 to 2020. Keywords: area, ecosystem, impact, change, WPP-NRI 712 ABSTRAKWilayah Pengelolaan Perikanan Negara Republik Indonesia (WPP-NRI) 712 meliputi daerah pesisir lampung timur, laut utara pulau Jawa, selatan Pulau Kalimantan, dan pulau yang berada di laut Jawa. sebaran mangrove yang ada di WPP-NRI 712 telah diteliti banyak peneliti. Penelitian pada tulisan ini yaitu mengumpulkan data-data sebaran mangrove yang telah ditulis di jurnal-jurnal yang telah terbit. Data yang didapat dari jurnal menyatakan sebaran mangrove di WPP-NRI 712 mengalami penurunan akibat aktivitas manusia dan alam. Karakteristik mangrove di WPP-NRI memiliki kesamaan dengan mangrove di wilayah pesisir laut lainnya di Indonesia dan daerah tropis lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perubahan luas tutupan hutan mangrove yang berada di wilayah pengelola perikanan (WPP) 712 dimulai dari tahun 2011 sampai tahun 2020. Kata kunci: ekosistem, dampak, luasan, perubahan, WPP-NRI 712
Perancangan Webiste Pembelajaran Pemrograman menggunakan Google Blockly dengan Metode Pembelajaran Creative Learning Cycle Ani Anisyah; Willdan Aprizal Arifin; Fernaldy Akbar Faudzan
JATIKOM: Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer Vol 6, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jatikom.v6i1.56549

Abstract

Keterampilan menulis program menjadi keterampilan yang penting pada abad ke-21. Dalam upaya peningkatan keterampilan abad ke-21 terutama dalam keterampilan computational thinking untuk pemrograman diperlukan metode pembelajaran yang selaras dan teknologi yang mendukung. Pemrograman berbasis blok (Block-based Programming) merupakan konsep pembelajaran pemrograman bebasis virtual yang digunakan untuk pemula dalam memahami konsep pemrogramn. Metode pembelajaran creative learning cycle merupakan pembelajaran yang mendorong seseorang untuk berpikir kreatif dan problem solving yang telah teruji menjadi pembealajaran yang dapat mendukung keahlian abad ke-21. Berdasarkan hal tersebut perlu adanya teknologi pembelajaran yang mendukung kebutuhan tersebut. Pembelajaran berbasis web ini dirancang dengan menggunakan tahapan waterfall yang terdiri dari tahapan analisis, desain, pengkodean, verifikasi/testing, dan deployment. Hasil analisis respon pengguna terhadap web yang dibangun mendapatkan nilai sebesar 79,5% yang dikategorikan sebagai nilai yang sangat baik. Kebelanjutan dari penelitian ini diharapkan penggembang dapat lebih memperkaya fitur block program pada blocky sehingga fitur lebih lengkap.
Pengembangan Pelayanan Administrasi Aplikasi Website Desa Lontar Novi Sofia Fitriasari; Ishak Ariawan; Willdan Aprizal Arifin; Herli Salim; Fawaz Fawaz; Muhamad Renaldi Apriansyah; Titania Ferodova Shonda; Futriansyah Lipalda
Jurnal Mandala Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 1 (2023): Jurnal Mandala Pengabdian Masyarakat
Publisher : Progran Studi Farmasi STIKES Mandala Waluya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35311/jmpm.v4i1.140

Abstract

Pengaplikasian teknologi dan informasi di bidang pemerintahan dilakukan dari pusat hingga tingkat desa untuk memberikan informasi kepada masyarakat. Pada tahun 2021 oleh program studi Sistem Informasi Kelautan Universitas Pendidikan Indonesia membuat aplikasi website Desa Lontar untuk memberikan informasi terkait berita masyarakat desa. Pengembangan yang dilakukan yaitu untuk meningkatkan fitur pelayanan adaministasi umum yang bisa dilakukan dengan menggunakan aplikasi website. Tujuan dari pengembangan website di fitur pelayanan administrasi umum yaitu agar masyarakat diberikan kemudahan dalam pembuatan surat atau izin dari pemerintah desa yang bisa dilakukan dengan menggunakan aplikasi webiste. Hasil dari pengabdian di Desa Lontar pengembangan aplikasi website Desa Lontar sebagai pengaplikasian e-government berjalan dengan baik dan sesuai dengan kebutuhan masyakarat dan pemerintah desa. Masyarakat desa bisa mudah mengajukan surat tanpa perlu datang ke kantor desa dan pegawai administrasi umum desa bisa melayani tanpa perlu bertatap langsung dengan masyarakat sehingga lebih cepat dan efisien.
ESTIMASI STOK KARBON TERSIMPAN PADA HUTAN MANGROVE DI PALUH KURAU, DELI SERDANG Maulana, Pardip; Arifin, Wildan Aprizal; Minsaris, La Ode Alam
Journal of Scientech Research and Development Vol 5 No 2 (2023): JSRD, December 2023
Publisher : Ikatan Dosen Menulis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56670/jsrd.v5i2.254

Abstract

Hutan mangrove merupakan ekosistem penting di lokasi pesisir yang menyediakan fungsi ekologi dan ekonomi yang penting. Hutan mangrove menyediakan fungsi penyerap karbon dengan menyerap CO2 dari atmosfer melalui fotosintesis dan penyimpanan karbon pada sedimen. Karbon yang tersimpan dalam lumpur bakau akan bertahan selama ribuan tahun sebelum kembali ke atmosfer dan bertindak sebagai penyerap karbon jangka panjang. Oleh karena itu, penting untuk memahami distribusi karbon yang tersimpan di dalam ekosistem mangrove secara spasial dan temporal. Penelitian ini memaparkan upaya pemetaan stok karbon di hutan mangrove dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh. Penggunaan Landsat 9 OLI resolusi spasial menengah digunakan untuk pemetaan stok karbon mangrove. Dengan menggunakan data Penginderaan Jauh, teknik pengolahan citra Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) digunakan untuk menentukan strategi optimal dalam menjelaskan varians stok karbon mangrove. Selain itu, penelitian ini mencoba mengukur laju penyerapan karbon mangrove dengan menggunakan analisis multitemporal. Terakhir, peta stok karbon disajikan dengan menunjukan simpanan karbon sebesar 136.192,12ton dengan koefisien determinasi persamaan linear sebesar 0,839.
ANALISIS DISTRIBUSI DAN PREDIKSI HASIL TANGKAPAN JARING ARAD MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Wilujeung, Alya Dina; Arifin, Willdan Aprizal; Rosalia, Ayang Armelita
SemanTIK : Teknik Informasi Vol 8, No 2 (2022):
Publisher : Informatics Engineering Department of Halu Oleo University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55679/semantik.v8i2.28419

Abstract

Produksi ikan di Muara Gading Mas menurun dengan adanya larangan penggunaan alat penangkapan ikan Pukat Hela (Trawls). Akan tetapi saat ini produksi ikan menunjukkan peningkatan seiring perkembangan alat tangkap modifikasi dari trawl yaitu jaring arad. Namun, informasi mengenai pola distribusi hasil tangkapan mulai dari ikan didaratkan di TPI sampai ke konsumen belum tersedia, selain itu belum pernah dilakukannya prediksi hasil tangkapan guna mendukung pasokan distribusi. Tujuan penelitian adalah mengetahui pola distribusi hasil tangkapan jaring arad dan menguji metode prediksi hasil tangkapan. Metode yang digunakan adalah studi kasus dengan pelaksanaan pada bulan November 2021 hingga Maret 2022. Guna mengetahui pola distribusi analisis yang diterapkan adalah Supply Chain sedangkan metode pengujian menggunakan analisis Conjugate Gradient pada Back Propagation Neural Network dalam memperoleh nilai terbaik. Didapatkan hasil dari analisis supply chain bahwa TPI Muara Gading Mas sudah mampu menyediakan pasokan untuk daerah sekitarnya sebesar 94% namun untuk tujuan luar kota sebesar 6%. Berdasarkan hasil pengujian BPNN, learning rate dengan 0.1, toleransi error 0.01 dan epoch 50 telah memperoleh akurasi terbaik dengan nilai mean square error (MSE) sebesar 1.2446 x 10-6. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma BPNN dapat diterapkan untuk metode prediksi alternatif.Kata kunci; Arad, Distribusi, Ikan, TPI Muara Gading Mas, Prediksi
PENERAPAN METODE REGRESI DALAM ANALISIS TINGKAT KONSUMSI IKAN DI JAWA TIMUR AKBAR fitransyah, Hikmal; Muhamad Ashari, Mahathir; Rahaditya Aryadi, Naufal; Aprizal Arifin, Willdan
METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol. 10 No. 2 (2024): Volume 10 Nomor 2
Publisher : Universitas Methodist Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46880/mtk.v10i2.2982

Abstract

The Indonesian marine ecosystem, rich in water resources, makes the fishing sector important for the economy, food, and jobs. East Java, with the highest catch production in Indonesia, has huge potential in the fishing sector. Despite its high potential, fish consumption in Indonesia is still relatively low due to lack of awareness, unoptimal distribution, and other factors. The study aims to analyze the level of fish consumption in Eastern Java and determine the best regression method to predict the rate of fish intake based on the region and the types of available commodities. This study uses three regression methods, namely Linear Regression, Support Vector Regression (SVR), and Gradient Boosting Machine. (GBM). Data visualization is done using bar diagrams, and results are validated using the determination coefficient R2 which is then analyzed descriptively. The Sumenep region has the highest level of fish consumption in East Java during the period 2018-2020. Whereas the commodities with the highest consumption are Tuna, Tongkol, Cakalang (TTC) Diawetkan. The GBM method showed its best performance and proved to be the most effective and accurate in predicting the level of fish consumption in East Java with a perfect determination coefficient (0,9999), compared to Linear Regression (0,8755) and SVR (0,9825).
Co-Authors Acep Saepul Zamil Agung Setyo Sasongko Ahmad Beryliumsyah Ikmaludin Ahmad Satibi Ahmad Satibi AKBAR fitransyah, Hikmal Alya Dina Wilujeung Amien Rais Andre Aprinaldo Ani Anisyah Anzani, Luthfi Apriansyah, Muhamad Renaldi Armelita, Ayang Azhari, Dhea Rahma Cakra Rahardjo cakra rahardjo Della Ayu Lestari Della Ayu Lestari Dhea Rahma Azhari Dhea Rahma Azhari Fahriza, Salsabila Putri Fawaz Fawaz Fernaldy Akbar Faudzan Futriansyah Lipalda Haekal Ghossan Firdaus Hajijah, Karimatul Aulia Hari Din Nugraha Herli Salim Ishak Ariawan Ita Arianti Jelita, Dinda Kiffah Kayyisah Ahmad Kiran Aulia Putri Kiran Aulia Putri Kukuh Widiyanto Larasati, Wenny Ananda Lukman Lukman Lukman Lukman Maulana, Pardip Minsaris, La Ode Alam Muhamad Ashari, Mahathir Muhamad Renaldi Apriansyah Muhammad Renaldi Apriansyah Nabila Tufailah Novi Sofia Fitriasari Nurokhim, Arif Pardip Maulana Raden Mohamad Herdian Bhakti Rahaditya Aryadi, Naufal Rahardjo, Cakra Sabilla, Annisa Maulana Sariwardoyo, Awanda Muthia Septiantina, Shinta Shafa Salsabilla Buchori Salsabilla Buchori Shinta Septiantina Sriyanto, Sesar Prabu Dwi Syamsul Arifin Tarigan, Daniel Julianto Taufiq Ejaz Ahmad Tirtana, Denta Titania Ferodova Shonda Virgianisa, Tania Wilujeung, Alya Dina Yoga Estu Nugraha Nugraha Zamil, Acep Saepul