Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pertambangan dan Lingkungan PESARE: Science and Engineering Service Journal
Kana, Muhammad Rizki
Unknown Affiliation
Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Earth & Planetary Sciences Engineering Environmental Science Public Health

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Penggunaan Machine Learning Algoritma Support Vector Machine (SVM) Untuk Mengidentifikasi Kadar Pasir Besi di Kabupaten Aceh Besar Kana, Muhammad Rizki; Rahmi, Nadhiratur; Mulkal, Mulkal
Jurnal Pertambangan dan Lingkungan Vol 5, No 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jpl.v5i1.23216

Abstract

Seiring dengan perkembangan zaman, teknologi eksplorasi berkembang dengan sangat pesat. Salah satunya ialah penerapan machine learning dalam kegiatan eksplorasi. Penggunaan machine learning memungkinkan untuk mendapatkan sebaran mineral pasir besi pada lokasi tertentu dengan menambahkan berbagai parameter yang berpengaruh sehingga mendapatkan output berupa keputusan terkait keterdapatan dan kadar mineral pasir besi pada daerah tersebut. Dalam hal ini, penelitian yang dilakukan hanya berfokus pada algoritma Support Vector Machine (SVM). SVM merupakan salah satu algoritma machine learning yang digunakan untuk tugas-tugas klasifikasi dan regresi. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan model algoritma SVM yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi kadar pasir besi dengan menambah beberapa parameter pendukung seperti data jarak titik sampel terhadap pantai, jarak titik sampel terhadap sungai, jarak titik sampel terhadap sesar, nilai pixel, data ketinggian, temperatur, data curah hujan, dan jenis batuan penyusun. Hasilnya grafik regresi linear menunjukkan hubungan nilai kadar Fe prediksi dari model SVM dan kadar Fe aktual, dimana nilai Root Mean Square Error (RMSE) adalah 0,076 dan nilai r2 adalah 0,705. Artinya nilai model algoritma SVM yang dibuat memiliki tingkat kesalahan yang kecil dan korelasi antar data yang kuat sehingga algoritma tersebut dapat dijalankan untuk mengidentifikasi kadar pasir besi.
Penyelidikan Lapisan Akuifer dan Sumber Air Bersih Menggunakan Metode Geolistrik untuk Pembuatan Sumur Bor di Makam Syiah Kuala, Banda Aceh Alam, Pocut Nurul; Aslam, Izzan Nur; Aflah, Nurul; Pramana, Agus Hari; Sedik, Samuel Paulus; Kana, Muhammad Rizki
PESARE: Jurnal Pengabdian Sains dan Rekayasa Vol 2, No 1 (2024): Februari 2024
Publisher : Universitas Syiah Kuala

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24815/pesare.v2i1.37305

Abstract

Air merupakan kebutuhan pokok manusia untuk melangsungkan kehidupan. Air permukaan dan air tanah merupakan sumber air utama yang digunakan masyarakat untuk memenuhi berbagai kebutuhan. Air tanah terdapat pada lapisan tanah yang mengandung air yang disebut akuifer. Sebelum pembangunan sarana air bersih dilaksanakan, terlebih dahulu dilakukan penyelidikan geologi dan hidrogeologi sebagai bagian kegiatan eksplorasi. Kedalaman air tanah di suatu daerah tidak sama dengan daerah lainnya, tergantung dari ketebalan lapisan penutup serta kedudukan akuifernya. Lokasi penyelidikan pengabdian mencari sumber air bersih ini berada di Makam Syiah Kuala, Banda Aceh, di mana pengaabdian ini juga bekerjasama dengan Tentara Nasional Indonesia Angkatan Darat (TNI AD) Komando Daerah Militer (Kodam) Iskandar Muda. Di lokasi ini dilakukan pengukuran geolistrik dengan permodelan data geolistrik 1D menggunakan Software Earthimager. Proses pengabdian kepada masyarakat untuk mencari lapisan akuifer yang mengandung air di dalam tanah ini dilakukan dengan metode pendugaan geolistrik yang bertujuan di antaranya untuk memperkirakan ada tidaknya lapisan pembawa air (akuifer) dan mencari/ mengetahui letak, posisi, ketebalan, kedalaman dan penyebaran lapisan pembawa air (akuifer) bawah permukaan. Dari hasil penyelidikan diketahui bahwa lapisan yang diduga sebagai akuifer tidak terdapat pada hasil pemodelan hingga kedalaman pengukuran.
Co-Authors Izzan Nur Aslam Mulkal, Mulkal Nurul Aflah Pocut Nurul Alam Pramana, Agus Hari Rahmi, Nadhiratur Sedik, Samuel Paulus