Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Dinamis Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
Moh. Rahmat Irjii Matdoan
Universitas Sains dan Teknologi Jayapura
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Social Sciences

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

Found 3 Documents
Search

 1 
PENYELIDIKAN POTENSI REMBESAN MINYAK BUMI DAERAH MUNUK DISTRIK SARMI SELATAN KABUPATEN SARMI PROVINSI PAPUA Lukman Nurdiansyah Reliubun; Moh. Rahmat Irjii Matdoan; Deyong P. Hindom
DINAMIS Vol 1 No 12 (2018): DINAMIS
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Sains dan Teknologi Jayapura

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

Abstract

Secara administrasi daerah penelitian berada di daerah Munuk, Distrik Sarmi Selatan Kabupaten Sarmi Provinsi Papua. Secara geografis daerah penelitian terletak pada koordinat 1380 38’ 08,2’’ – 1380 41’ 54,6” Bujur Timur (BT) dan 020 06’ 55.00” - 020 03’ 07,2” Lintang Selatan (LS). Daerah penelitian memiliki luasan 49 Km2 dengan ketinggian 125- 362.5 mdpl. Geomorfologi daerah penelitian berdasarkan relief dan genetik terdiri dari 2 (dua) satuan bentuk lahan yaitu Satuan Bentuk lahan Denudasional (D2) Munuk serta Satuan Bentuklahan Perbukitan kart (K2) Simate. Sungai yang mengalir pada daerah penelitian memiliki pola pengaliran Sub Dendritik dengan tipe genetik sungai konsekwen, isekwen dan resekwen Stadia sungai daerah penelitian adalah stadia muda menjelang dewasa. Berdasarkan singkapan batuan yang dijumpai di lapangan, maka stratigrafi daerah ini dikelompokan berdasarkan keseragaman ciri fisik, komposisi, dominasi serta hubungan antar litologi menjadi tiga satuan batuan yang secara berurutan dari tua ke muda adalah satuan batulempung, satuan batugamping, satuan batupasir. Rembesan minyak diketahui di daerah Munuk, pada daerah ini dijumpai satu titik rembesan minyak. Daerah penelitian termasuk dalam Formasi Unk, Kelompok Mamberamo (Qtu). Daerah penelitian berada dalam Zona Mamberamo yang terbentuk akibat lipatan dan sesar anjak. Munculnya rembesan minyak memberikan tanda bahwa terdapat system petroleum yang masih aktif di daerah ini. Penelitian geologi dilakukan guna mengetahui penyebab munculnya rembesan minyak serta kaitannya terhadap migrasi hidrokarbon.
PENYELIDIKAN POTENSI REMBESAN MINYAK BUMI DAERAH MUNUK DISTRIK SARMI SELATAN KABUPATEN SARMI PROVINSI PAPUA Lukman Nurdiansyah Reliubun; Moh. Rahmat Irjii Matdoan; Deyong P. Hindom
DINAMIS Vol 16 No 2 (2019): Dinamis
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Sains dan Teknologi Jayapura

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

Abstract

Secara administrasi daerah penelitian berada di daerah Munuk, Distrik Sarmi Selatan Kabupaten Sarmi Provinsi Papua. Secara geografis daerah penelitian terletak pada koordinat 1380 38’ 08,2’’ – 1380 41’ 54,6” Bujur Timur (BT) dan 020 06’ 55.00” - 020 03’ 07,2” Lintang Selatan (LS). Daerah penelitian memiliki luasan 49 Km2 dengan ketinggian 125- 362.5 mdpl. Geomorfologi daerah penelitian berdasarkan relief dan genetik terdiri dari 2 (dua) satuan bentuk lahan yaitu Satuan Bentuk lahan Denudasional (D2) Munuk serta Satuan Bentuklahan Perbukitan kart (K2) Simate. Sungai yang mengalir pada daerah penelitian memiliki pola pengaliran Sub Dendritik dengan tipe genetik sungai konsekwen, isekwen dan resekwen Stadia sungai daerah penelitian adalah stadia muda menjelang dewasa. Berdasarkan singkapan batuan yang dijumpai di lapangan, maka stratigrafi daerah ini dikelompokan berdasarkan keseragaman ciri fisik, komposisi, dominasi serta hubungan antar litologi menjadi tiga satuan batuan yang secara berurutan dari tua ke muda adalah satuan batulempung, satuan batugamping, satuan batupasir. Rembesan minyak diketahui di daerah Munuk, pada daerah ini dijumpai satu titik rembesan minyak. Daerah penelitian termasuk dalam Formasi Unk, Kelompok Mamberamo (Qtu). Daerah penelitian berada dalam Zona Mamberamo yang terbentuk akibat lipatan dan sesar anjak. Munculnya rembesan minyak memberikan tanda bahwa terdapat system petroleum yang masih aktif di daerah ini. Penelitian geologi dilakukan guna mengetahui penyebab munculnya rembesan minyak serta kaitannya terhadap migrasi hidrokarbon.
Metode Bayesian dan Multilayer Percepton dalam Mengklasifikasi Diabetes Mellitus Rasna; Moh. Rahmat Irjii Matdoan
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi 2022, Vol. 4, No. 2
Publisher : Rektorat Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (251.403 KB) | DOI: 10.37034/jsisfotek.v4i2.132

Abstract

Diabetes mellitus is a chronic metabolic disorder that causes glucose regulation in the blood. Blood sugar anomalies can be defined as unwanted readings either due to normal causes or reasons unknown to the patient. Machine learning applications have been widely introduced in diabetes research and blood sugar anomaly detection. However, modeling options and strategies for classification in diabetes mellitus are needed. This study aims to classify the data as diabetic or non-diabetic and improve classification accuracy. Classification accuracy is improved by using many of the data sets as training data and test data. Classification accuracy is improved by using multiple of the data set as data. In the test, the C4.5 and RF hybrid methods, as well as the MLP and Net Bayes hybrid classification methods were developed for the classification of diabetes. In the case of C4.5 + RF it provides an accuracy of 79.31% which is higher than the individual models. Similarly, MLP + Net Bayes, provides an 81.89% higher accuracy than the individual models. In the second case the 85-15% ensemble model training and test partitions have an important role for the classification of diabetes data. The proposed MLP + Net Bayes provides 81.89% accuracy as a robust model for data classification. So that the proposed model achieves the highest accuracy of 81.89% with 6 features and reaches the highest sensitivity of 64.10% and the highest specificity of 90.90%.
Co-Authors Deyong P. Hindom Lukman Nurdiansyah Reliubun Rasna