Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
4.176
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Tropical Soils Geoplanning : Journal of Geomatics and Planning Jurnal Pertanian Terpadu MEDIAN Jurnal Teknik Pertanian Lampung (Journal of Agricultural Engineering) JURNAL METEOROLOGI DAN GEOFISIKA Jurnal Teknologi Pertanian Andalas Jurnal Agritechno Agritechnology : Jurnal Teknologi Pertanian Jurnal Natural Igya ser hanjop: Jurnal Pembangunan Berkelanjutan Rona Teknik Pertanian Jurnal Meteorologi dan Geofisika
Arif Faisol
Universitas Papua
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Earth & Planetary Sciences Energy Engineering Environmental Science Immunology & microbiology Mathematics Physics Other

Published : 25 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 25 Documents
Search

 1   2   3 
Validasi Curah Hujan Data TerraClimate dengan Data Pengamatan BMKG di Provinsi Kalimantan Barat Joko Suryanto; Arif Faisol
Jurnal Pertanian Terpadu Vol 10 No 1 (2022): Jurnal Pertanian Terpadu Jilid X Nomor 1 Juni 2022
Publisher : Sekolah Tinggi Pertanian Kutai Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36084/jpt..v10i1.395

Abstract

Estimasi curah hujan memanfaatkan data hujan bentuk grid merupakan alternatif untuk memperoleh data hujan yang terbatas karena sedikitnya pengamatan pada wilayah yang luas. TerraClimate menyediakan data curah hujan bulanan dalam bentuk grid dengan resolusi spasial dan temporal yang tinggi. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi akurasi data TerraClimate dalam mengestimasi curah hujan bulanan di Provinsi Kalimantan Barat. Penelitian menggunakan data curah hujan TerraCLimate dan penakar hujan dari Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) periode tahun 1996 - 2020 (25 tahun) pada 8 stasiun meteorologi yang tersebar di Provinsi Kalimantan Barat. Uji konsistensi data curah hujan bulanan TerraClimate dan data BMKG dilakukan menggunakan metode Rescaled Adjusted Partial Sums (RAPS). Akurasi data TerraClimate ditentukan menggunakan nilai Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), persen bias (PBIAS) dan koefisien korelasi Pearson (R). Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai MAE berkisar antara 58 – 106 mm, nilai RMSE antara 93,3 – 133,8 mm, nilai PBIAS antara 0,45% – (-12,2%), dan koefisien korelasi antara 0,47 – 0,71. Nilai rerata PBIAS diperoleh 1,89% dan koefisien korelasi data TerraClimate secara keseluruhan 0,62 yang menunjukkan data TerraClimate mempunyai akurasi sangat baik dengan tingkat korelasi yang kuat.
Komparasi Citra Satelit Hujan Resolusi Tinggi dalam Mengestimasi Curah Hujan Harian di Provinsi Papua Barat Arif Faisol; Bertha Ollin Paga
Agritechnology Vol 4 No 1 (2021): Edisi Juni
Publisher : Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Papua, Manokwari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51310/agritechnology.v4i1.81

Abstract

Hujan merupakan salah satu penyebab utama bencana banjir dan tanah longsor. Oleh sebab itu ketersediaan data hujan yang akurat dengan rentang data lebih dari 20 tahun sangat dibutuhkan. Saat ini data hujan di Provinsi Papua Barat diperoleh dari hasil pengamatan 7 (tujuh) stasiun iklim yang dikelola oleh Badan Meteorologi dan Geofisika (BMKG) yang tersebar di Provinsi Papua Barat, sehingga secara spasial belum mewakili data hujan di Provinsi Papua Barat. Disamping itu data yang tersedia pada umumnya kurang dari 20 tahun. Saat ini telah tersedia data hujan hasil pemantauan satelit dengan durasi perekaman lebih dari 20 tahun serta memiliki tingkat keterwakilan spasial yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan mengkomparasi performa Global Precipitation Measurement (GPM), Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), dan Climate Hazards Group Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS) dalam mengestimasi hujan harian di Provinsi Papua Barat. Penelitian ini terdiri atas 5 (lima) tahapan utama yaitu; inventarisasi data, ekstraksi data, seleksi data, evaluasi data, dan komparasi data. Data GPM, TRMM, CHIRPS, dan data hujan harian tahun 2015 – 2019 hasil pengamatan pada stasiun iklim Rendani – Kabupaten Manokwari, Torea – Kabupaten Fakfak, dan Utarom – Kabupaten Kaimana digunakan pada penelitian ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa TRMM, GPM, dan CHIRPS sangat baik dalam menggambarkan distribusi hujan di Provinsi Papua Barat dengan tingkat keterwakilan spasial yang tinggi. Disamping itu TRMM, GPM, dan CHIRPS dapat mendeteksi hujan dengan baik. Namun, hasil uji statistik menunjukkan TRMM, GPM, dan CHIRPS kurang akurat dalam mengestimasi curah hujan harian di Provinsi Barat serta terdapat perbedaan yang signifikan dengan data hasil pengamatan pada stasiun iklim. Oleh sebab itu, masih perlu dilakukan penelitian lebih lanjut menggunakan rentang data yang lebih panjang.
Evaluasi Kebijakan Pengembangan Kawasan Pertanian di Provinsi Papua Barat Melalui Analisis Iklim Oldeman dan Data Climate Hazards Group Infrared Precipitation with Stations Arif Faisol; Bertha Ollin Paga; Risma Ulli Situngkir
Agritechnology Vol 4 No 2 (2021): Edisi Desember
Publisher : Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Papua, Manokwari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51310/agritechnology.v4i2.82

Abstract

Several areas in West Papua have been designated as National Agricultural Area Development, i.e. Manokwari, Sorong, Tambrauw, Teluk Wondama, Manokwari Selatan, Teluk Bintuni, Sorong Selatan, Kaimana, Fakfak, dan Raja Ampat. The priority commodities to be developed include rice, shallots, chilies, cocoa, palm oil, and nutmeg. Climate is one of the parameters that have a significant effect on growth and productivity, especially rain. This study aims to evaluate the policy of developing agricultural areas in West Papua through climate suitability analysis based on Oldeman climate zoning. Oldeman's climate zoning was analyzed using Climate Hazards Group Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS) data recorded from 1981 to 2020. Research showed that the commodities and the area designated as Agricultural Area Development in West Papua are suitable with climatic conditions based on Oldeman climate zoning. However, the shallot is not suitable to be developed in West Papua Province.
Pemanfaatan Data Global Precipitation Measurement (GPM) dan Standardized Precipitation Index (SPI) untuk Deteksi Kekeringan Meteorologis di Provinsi Papua Barat Arif faisol; Budiyono Budiyono; Indarto Indarto; Elida Novita
Jurnal Agritechno Jurnal Agritechno, Vol. 13, Number 1, April 2020
Publisher : Depertemen Teknologi Pertanian Universitas Hasanuddin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (748.766 KB) | DOI: 10.20956/at.v13i1.242

Abstract

Drought is a natural disaster in Indonesia. The National Disaster Management Agency (BNPB) reports that West Papua Province has a moderate to high threat of drought. This study aims to analyze the level of drought in West Papua Province using Global Precipitation Measurement (GPM) data and the Standardized Precipitation Index (SPI) method. The results showed that throughout 2019 there was no meteorological drought in West Papua, only a few areas in Kaimana were rather dry in the January-March 2019 SPI. In general, the GPM data and the SPI method have quite good accuracy in describing the level of meteorological drought in The Province of West Papua is compared with the analysis of rainfall data and drought level maps released by the Meteorology, Climatology and Geophysics Agency (BMKG), so that the GPM data and SPI method can be used to monitor the level of drought in West Papua Province especially in agricultural areas.
Pemanfaatan Data Hujan Global Untuk Mengevaluasi Rencana Pengembangan Komoditas Pertanian Prioritas Di Provinsi Papua Barat Arif Faisol; Bertha Ollin Paga
Median : Jurnal Ilmu Ilmu Eksakta Vol. 14 No. 3 (2022): Jurnal Median
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sorong

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1721.713 KB) | DOI: 10.33506/md.v14i3.1988

Abstract

Provinsi Papua Barat merupakan salah satu wilayah yang ditetapkan sebagai Lokasi Kawasan Pertanian Nasional dengan komoditas prioritas padi, cabai, kako, kelapa sawit, bawang merah, pala, dan kelapa.  Iklim merupakan parameter utama dalam pengembangan kawasan pertanian. Zona iklim Schmidt–Ferguson dan Oldeman merupakan zona iklim berbasis data hujan bulanan yang digunakan secara luas untuk perencanaan pertanian di Indonesia. Terbatasnya stasiun iklim di Provinsi Papua Barat dengan durasi pencatatan kurang dari 30 tahun menjadi kendala dalam melakukan analisis iklim. Climate Hazards Group Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS) merupakan salah satu dataset hujan global berbasis penginderaan jauh yang memiliki durasi perekaman lebih dari 30 tahun. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan data CHIRPS, metode Schmidt – Ferguson, dan metode Oldeman untuk mengevaluasi rencana pengembangan komoditas pertanian prioritas di Provinsi Papua barat. Secara umum penelitian ini terdiri atas 3 (tiga) tahapan utama, yaitu; inventarisasi data, klasifikasi data hujan, dan evaluasi kesesuaian iklim. Hasil penelitian menunjukkan bahwa komoditas pertanian prioritas yang telah ditetapkan oleh pemerintah sesuai dengan kondisi iklim di Provinsi Papua Barat. Hanya komoditas bawang merah yang tidak sesuai dengan kondisi iklim di Provinsi Papua Barat. Oleh sebab itu kebijakan pengembangan komoditas pertanian prioritas di Provinsi Papua Barat dapat dijalankan dalam rangka menjaga ketahanan pangan serta pertumbuhan ekonomi di Indonesia.
Estimation of Erosion Potentials through Utilization of Remote Sensing Data and The Universal Soil Loss Equation Model Arif Faisol; Mashudi Mashudi
Jurnal Teknik Pertanian Lampung (Journal of Agricultural Engineering) Vol 12, No 1 (2023): March 2023
Publisher : The University of Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jtep-l.v12i1.223-235

Abstract

Remote sensing data and USLE models have been used widely for erosion analysis. In Indonesia, the USLE model is a reference in erosion analysis to assess land suitability for agricultural crop development. Erosion analysis using remote sensing data provides various advantages, including good accuracy, lower costs, and can analyze erosion rates quickly compared to direct measurement methods. The aim of this study was to analyze the potential erosion in the Arui watershed - Manokwari Regency – West Papua Province using remote sensing data and USLE models. The research was conducted from April to July 2022, with three main stages i.e data inventory, data analysis, and erosion rate estimation. The research shows that the potential erosion rate in the Arui watershed is 15 tons/ha/year or 3.480 tons/year, thus exceeding the tolerable soil loss (TSL) erosion rate threshold of 9.6 tons/ha/year. Therefore, a conservation and restoration program is needed to control the erosion rate in the Arui watershed. Keywords:   Erosion rate, Remote sensing, Tolerable soil loss, USLE, Watershed
Comparison between Standardized Precipitation Index (SPI) and Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) Methods to Identify Meteorological Drought in West Papua Arif Faisol; Budiyono Budiyono
Agritechnology Vol 5 No 2 (2022): Edisi Desember
Publisher : Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Papua, Manokwari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51310/agritechnology.v5i2.89

Abstract

The Standardized Precipitation Index (SPI) and Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) methods have been widely used to monitor meteorological droughts, especially in Indonesia. This study aims to compare the SPI and SPEI methods in identifying meteorological drought in West Papua. This research consists of 3 (three) main stages, i.e., climate data inventory acquired from 1996 to 2020, drought level analysis using SPI and SPEI methods, and comparison SPI and SPEI drought index. The results showed that the drought level in West Papua is moderately dry to moderately wet based on the SPI method, and near normal to moderately wet based on the SPEI method. Generally, the SPI and SPEI methods have a strong correlation in analyzing drought in West Papua although in some periods there were significant differences in index values.
Zonation of Flood-Prone Areas Based on Remote Sensing Data and Hydrodynamic Models Samsul Bachri; Arif Faisol
Jurnal Teknik Pertanian Lampung (Journal of Agricultural Engineering) Vol 12, No 2 (2023): June 2023
Publisher : The University of Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jtep-l.v12i2.509-523

Abstract

Many watersheds in Manokwari are classified as flood-prone areas with a frequency of more than 1 flood per year. Limited rain stations and climate stations make it difficult to the zoning of flood-prone areas. This study aims to utilize remote sensing data and hydrodynamic models to zone flood-prone areas in watersheds (DAS). The research was conducted in the Wosi Watershed - Manokwari Regency - West Papua Province. The data used in this research is DEMNAS topographic data, Climate Hazards Group Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS) data acquired 1996 – 2020, Sentinel 2 imagery acquired 21 September 2020, and river maps. The peak flow in the Wosi watershed was analyzed using rational methods and flood hazard zoning was analyzed using HEC-RAS. The research showed that the Wosi River was not able to accommodate the peak flow at various return periods, consequently, the Wosi River had the potential for flooding every year. The results of this study are relevant to actual events, therefore remote sensing data and hydrodynamic models can be used to analyze peak flow and flood hazard zoning.Keywords: Climate Hazards Group Infrared Precipitation with Stations,    DEMNAS,  HEC-RAS, Satellite Imagery, Sentinel 2.
Proyeksi Kebutuhan Lahan Sawah di Kabupaten Manokwari untuk Memenuhi Kebutuhan Konsumsi Beras Masyarakat Menggunakan Analisis Sistem Dinamis Arif Faisol; Siti Asfihana Rahmawati; Hostalige Hutasoit
Agritechnology Vol 6 No 2 (2023): Vol 6 No 2 : Edisi Desember 2023
Publisher : Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Papua, Manokwari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51310/agritechnology.v6i2.115

Abstract

Beras merupakan salah satu bahan pangan di Kabupaten Manokwari. Pada tahun 2022 Kabupaten Manokwari masih defisit beras ± 6.846,54 ton karena jumlah lahan sawah yang dimanfaatkan untuk tanaman padi hanya 47% dari total lahan sawah yang tersedia. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan proyeksi kebutuhan lahan sawah minimal menggunakan sistem dinamis agar kebutuhan pangan penduduk Kabupaten Manokwari dapat tercukupi. Secara umum penelitian ini terdiri atas 4 (empat) tahapan utama, yaitu; inventarisasi data, penyusunan model dinamis, analisis data, dan validasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lahan sawah yang tersedia di Kabupaten Manokwari akan mampu memenuhi kebutuhan beras untuk konsumsi penduduk Kabupaten Manokwari sampai tahun 2046 apabila lahan tersebut dimanfaatkan 100% untuk tanaman padi dengan Indeks Pertanaman (IP) 2 kali, kebutuhan beras akan tercukupi sampai tahun 2050 apabila menggunakan tanaman padi varietas Inpago 11, dan mampu memenuhi kebutuhan beras untuk konsumsi penduduk Kabupaten Manokwari sampai tahun 2072 apabila IP ditingkatkan menjadi 3 kali.
Evaluasi Data TerraClimate Dalam Mengestimasi Suhu Udara Di Provinsi Papua Barat Baso Daeng; Arif Faisol
Rona Teknik Pertanian Vol 14, No 1 (2021): Volume 14, No.1, April 2021
Publisher : Department of Agricultural Engineering, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17969/rtp.v14i1.19241

Abstract

Abstrak. Terra Climate merupakan seperangkat data iklim yang mengkombinasikan antara data WorldClim, Climate Research Unit (CRU), dan Japanese 55-year Reanalysis (JRA 55). TerraClimate menyediakan data iklim bulanan tahun 1958 – 2019  pada resolusi spasial ~4 km. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi data TerraClimate dalam mengestimasi suhu udara di Provinsi Papua Barat. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data TerraClimate dan data suhu udara perekaman tahun 1996 – 2019 yang diperoleh dari automatic weather stations (AWS) Rendani – Kabupaten Manokwari, AWS Jefman – Kabupaten Raja Ampat, AWS Torea – Kabupaten Fakfak, dan AWS Kaimana – Kabupaten Kaimana. Data TerraClimate dievaluasi dengan dibandingkan data AWS menggunakan metode point to pixel berdasarkan 5 (lima) parameter statistik, yaitu mean error (ME), root mean square error (RMSE), relative bias (RBIAS), percent bias (PBIAS), dan koefisien korelasi Pearson (r). Hasil penelitian menunjukkan bahwa data TerraClimate cenderung overestimated dalam mengestimasi suhu udara minimum bulanan dan cenderung underestimated dalam mengestimasi suhu udara maksimum bulanan di Provinsi Papua Barat. Namun TerraClimate memiliki akurasi yang sangat baik dalam mengestimasi suhu udara bulanan di Provinsi Papua Barat  dengan nilai ME= 0,87 oC, RMSE = 1,19 oC, RBIAS = 0,04, dan PBIAS = 3,71 dalam mengestimasi suhu udara minimum, dan ME = 0,54 oC, RMSE = 0,88 oC,  RBIAS = 0,02, dan PBIAS = 1,79 dalam mengestimasi suhu udara maksimum. Disamping itu TerraClimate memiliki korelasi yang sedang terhadap data AWS nilai r = 0,40 - 0,68. Sehingga TerraClimate dapat digunakan sebagai solusi alternatif untuk penyedia data suhu udara di Provinsi Papua Barat.An Evaluation of TerraClimate Data in Estimating Monthly Air Temperature in West PapuaAbstract. TerraClimate is a climate dataset that combines WorldClim data, Climate Research Unit (CRU) data, and Japanese 55-year Reanalysis (JRA 55) data at ~4 km spatial resolution. TerraClimate provides monthly climate data from 1958 to recent years. This research aims to evaluate the TerraClimate data in estimating monthly air temperature in West Papua compared with automatic weather stations (AWS) data recording. The data used in this research are TerraClimate data and AWS data recording from 1996 to 2019 obtained from AWS Rendani – Manokwari, AWS Jefman – Raja Ampat, AWS Torea – Fakfak, and AWS Kaimana – Kaimana. TerraClimate data were evaluated using the Point to Pixel method based on 5 (five) statistical parameters i.e., mean error (ME), root mean square error (RMSE), relative bias (RBIAS), percent bias (RBIAS), and Pearson correlation coefficient (r). The research showed that TerraClimate is overestimated in estimating monthly minimum air temperature and underestimated in estimating monthly maximum air temperature in West Papua. However, TerraClimate and has very good accuracy in estimating the monthly temperature in West Papua with ME = 0.87 oC, RMSE = 1.19 oC, RBIAS = 0.04, and PBIAS = 3.71 in estimating monthly minimum air temperature, and ME=0.54 oC, RMSE = 0.88 oC, RBIAS = 0.02, PBIAS = 1.79 in estimating monthly maximum air temperature. Besides, TerraClimate data has a moderate correlation with AWS data in estimating monthly air temperature with r= 0.40 - 0.68. Therefore, TerraClimate can be used as an alternative solution for providing air temperature data in West Papua. 
Co-Authors Atekan Baso Daeng Bertha Ollin Paga Budiyono Budiyono Darma Darma Elida Novita Hostalige Hutasoit Hostalige Hutasoit Indarto Indarto indarto indarto Joko Suryanto Mario M. Selano Mashudi Mashudi Risma Ulli Situngkir Samsul Bachri Siti Asfihana Rahmawati Siti Asfihana Rahmawati