Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JPG (Jurnal Pendidikan Geografi) Jurnal Media Informatika
Syawal, Wahyu Dzunaid
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Education

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Dynamic System of Flood Disaster Management in Makassar City Using the Analysis AHP Method Syawal, Wahyu Dzunaid; Sideng, Uca; Arfan, Amal
JPG (Jurnal Pendidikan Geografi) Vol 12, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/jpg.v12i1.21739

Abstract

Flooding is one of the problems frequently faced by the people of Makassar City. This natural disaster is highly destructive and detrimental, affecting infrastructure, livelihoods, and the social conditions of the community. This study employs the Analytic Hierarchy Process (AHP) method to evaluate the criteria influencing flood management, focusing on population size and the role of stakeholders. Data were collected through questionnaires distributed to experts from various agencies, including the Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency (BMKG) Region 4 Makassar, the Environmental Agency of Makassar City, the Public Works Agency of Makassar City, the Jeneberang River Basin Office, and the Regional Disaster Management Agency (BPBD) of Makassar City.The results of the study indicate that AHP data processing yields a comparison matrix value for flood disaster risk management and mitigation. The most dominant influencing criterion is the role of stakeholders, accounting for 54%, followed by population size at 27%, land development rate at 13%, and environmental quality at 6%. The analysis of the management dynamics model shows that the risk and impact of flooding have an interrelated relationship among the four categories. The role of stakeholders has the greatest contribution in influencing the categories of population size, land development rate, and environmental quality.
Analysis of Land Cover Change and Its Relationship with Surface Temperature Using Google Earth Engine Irsan, Laode Muhamad; Isra, Muhammad; Rahman, Rival; Hasanah, Nur; Syawal, Wahyu Dzunaid
Jurnal Media Informatika Vol. 7 No. 1 (2026): Edisi Januari - Februari
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/jumin.v7i1.7360

Abstract

Kabupaten Boalemo, sebagai salah satu sentra pertanian di Sulawesi, mengalami tekanan ekologis, di mana lahan hutan terus berkurang untuk memenuhi kebutuhan ekonomi masyarakat. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui perubahan tutupan lahan hubungannya dengan perubahan suhu permukaan (land surface temperature) berbasis citra satelit. Data utama yang digunakan adalah citra satelit Landsat (Landsat 5 TM, Landsat 7 ETM+, dan Landsat 8 OLI/TIRS) yang diperoleh dan diolah melalui platform Google Earth Engine (GEE). Hasil penelitian mengungkap transformasi lanskap dan thermal yang sangat signifikan, didorong terutama oleh aktivitas deforestasi dan alih fungsi lahan. Tutupan lahan hutan mengalami penyusutan drastis sebesar 381,12 km² (dari 1.428,73 km² menjadi 1.047,61 km²), yang mengindikasikan tekanan tinggi akibat deforestasi. Sebaliknya, terjadi ekspansi besar-besaran lahan pertanian (bertambah 369,56 km² menjadi 753,08 km²) dan pemukiman (bertambah 16,4 km² menjadi 18,55 km²). Perubahan tutupan lahan tersebut berkorelasi langsung dengan peningkatan suhu permukaan yang dramatis. Zona suhu sejuk (<25°C) menyusut secara ekstrem dari 766,37 km² menjadi hanya 33,55 km² pada tahun 2024. Sebaliknya, zona suhu tinggi (30-35°C) dan sangat tinggi (>35°C) mengalami ekspansi masif. Zona suhu tinggi meluas dari 359,54 km² menjadi 673,00 km², sementara zona suhu sangat tinggi membengkak hampir 4 kali lipat dari 93,29 km² menjadi 370,52 km². Analisis ini didukung oleh akurasi yang tinggi dengan Overall Accuracy (OA) 91,43% dan Kappa Coefficient 0,88. Estimasi LST juga sangat akurat dengan nilai RMSE 0,6325°C, yang menunjukkan error rata-rata kurang dari 1°C.
Co-Authors Amal Arfan, Amal Irsan, Laode Muhamad Isra, Muhammad Nur Hasanah Rival Rahman, Rival