Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi AGRIKAN Jurnal Ilmiah Agribisnis dan Perikanan
Muzakir Hi Sultan
Universitas Muhmmadiyah Maluku Utara
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Mathematics

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Optimasi parameter neural network pada data time series Sultan, Muzakir Hi
CAUCHY Vol 3, No 2 (2014): CAUCHY
Publisher : Mathematics Department, Maulana Malik Ibrahim State Islamic University of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1487.271 KB) | DOI: 10.18860/ca.v3i2.2574

Abstract

Gempa bumi merupakan suatu pergerakan tanah yang terjadi secara tiba-tiba hingga menimbulkan getaran, besarnya kekuatan gempa dapat mengakibatkan bencana baik kerusakan maupun korban jiwa. Untuk mengantisipasi bencana yang akan datang maka diperlukan suatu model khususnya untuk meramalkan besarnya kekuatan gempa. Pada penelitian ini, digunakan model ARIMA dan model kombinasi dari Neural Network-Algoritma Genetik (NN-GA) untuk memprediksi rata-rata kekuatan gempa bumi setiap bulan khususnya yang terjadi di wilayah Maluku Utara. Data yang digunakan adalah data kekuatan gempa berdasarkan skala richter yang diperoleh dari Badan Meteorologi, Klimatologi dan Geofisika (BMKG) kota Ternate. Sebagai input pada model ARIMA dan NN-GA digunakan rata-rata kekuatan gempa bumi 36 bulan dan rata-rata kekuatan gempa 36 bulan berikutnya digunakan sebagai target untuk prediksi. Untuk meng-update parameter (bobot) dari Neural Network digunakan metode Gradient Descent dan untuk mendapatkan parameter yang lebih optimal pada layer Output, maka di diterapkan Algoritma Genetik. Hasil peramalan dari kedua model kemudian dibandingkan dan model terbaik ditentukan dari nilai Mean square Error (MSE) yang terkecil. dari hasil peramalan dengan model ARIMA diperoleh MSE sebesar 1.0125, sedangkan pada model NN-GA diperoleh MSE sebesar 0.9196. Nilai tersebut, menunjukkan bahwa model NN-GA lebih baik dari model ARIMA untuk peramalan rata-rata kekuatan gempa bumi beberapa bulan ke depan
Identification of Tuna and Skipjack Fish Texture Using GLCM With Naive Bayes Classification Muzakir Hi. Sultan; Ruslan Laisouw
Agrikan: Jurnal Agribisnis Perikanan Vol 13, No 2 (2020)
Publisher : Sangia Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29239/j.agrikan.13.2.285-291

Abstract

Fish in Indonesian waters have various types, the famous ones are tuna and skipjack. The two types of fish look similar, because they come from the same family, namely scombridae. To find out and differentiate types of tuna and skipjack fish, it can be seen based on the texture image. The method that can be used in analyzing texture is the Gray Level Coocurent Matrix (GLCM) method. There are several methods of image classification, one of which is the Naive Bayes method. This study aims to identify types of tuna and skipjack based on texture analysis using the GLCM and Naive Bayes methods. Based on the results of testing data analysis on types of tuna and skipjack meat using GLCM with angles  and , the distance of each pixel is 1, indicating the value of Energy, Entropy Contrast, Homogeneity, Correlation, Sum Average, and Sum of Variance are highly varies. As well as the Naive Bayes classification results obtained a probability of 0.58 or 58% categorized as tuna meat, while the remaining probability of 0.42 or 42% is categorized as skipjack.
Sebaran Parameter Klorofil-a di Perairan Pulau Ternate Hubungnya dengan Hasil Tangakapn Ikan Pelagis Kecil Armain Naim; Muzakir Hi. Sultan
Agrikan: Jurnal Agribisnis Perikanan Vol 12, No 2 (2019)
Publisher : Sangia Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1382.238 KB) | DOI: 10.29239/j.agrikan.12.2.322-325

Abstract

Penelitian ini dilaksanakan selama bulan Mei sampai Juli 2019 bertempat di perairan pulau Ternate, dengan tujuan untuk mengkaji sebaran konsentrasi klorofil-a dan hubungannya dengan hasil tangkapan ikan pelagis kecil di perairan Pulau Ternate. Pengguanaan metode eksperimtal fishing, dengan data hasil penelitian di analisis menggunakan analisis SIG dan analisis statistik.  Hasil penelitian di dapat bahwa konsentrasi klorofil-a memberikan respon terhadap kehadiran ikan pelagis kecil di daerah Perairan Pulau Ternate  dengan nilai rata-rata selama penelitian berkisar antara 0.21 - 0.26 mg/m3, dimana konsentrasi klorofil-a memiliki hubungan yang nyata dengan koefisien korelasi sebesar 0.84.
Co-Authors Naim, Armain Ruslan Laisouw Umar Tangke, Umar