Marza Ihsan Marzuki, Marza Ihsan
Unknown Affiliation

Published : 3 Documents
Articles

Found 3 Documents
Search

MACHINE LEARNING-BASED MANGROVE LAND CLASSIFICATION ON WORLDVIEW-2 SATELLITE IMAGE IN NUSA LEMBONGAN ISLAND Ilham, Aulia; Marzuki, Marza Ihsan
International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences (IJReSES) Vol 14, No 2 (2017)
Publisher : National Institute of Aeronautics and Space of Indonesia (LAPAN)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1109.335 KB) | DOI: 10.30536/j.ijreses.2017.v14.a2820

Abstract

Machine learning is an empirical approach for regressions, clustering and/or classifying (supervised or unsupervised) on a non-linear system. This method is mainly used to analyze a complex system for  wide data observation. In remote sensing, machine learning method could be  used for image data classification with software tools independence. This research aims to classify the distribution, type, and area of mangroves using Akaike Information Criterion approach for case study in Nusa Lembongan Island. This study is important because mangrove forests have an important role ecologically, economically, and socially. For example is as a green belt for protection of coastline from storm and tsunami wave. Using satellite images Worldview-2 with data resolution of 0.46 meters, this method could identify automatically land class, sea class/water, and mangroves class. Three types of mangrove have been identified namely: Rhizophora apiculata, Sonnetaria alba, and other mangrove species. The result showed that the accuracy of classification was about 68.32%.
Analisa Propagasi Gelombang Continuous Wave Pada Radio Amatir di Frequency 21 MHz Marzuki, Marza Ihsan; Irawan, Bambang
InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 7, No 2 (2016)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1551.878 KB) | DOI: 10.22441/incomtech.v7i2.1169

Abstract

Ionosfer merupakan lapisan atmosfer bumi pada ketinggian ratusan kilometer di atas permukaan laut. Sebagai zantara yang dirambati gelombang electromagnetic, ionosfer berupa plasma, yakni gas yang terdiri atas electron-electron dan ion-ion positif pasangannya dalam keseimbangan dinamik. Ketinggian lapisan ionosfer mempengaruhi besarnya frekuensi yang dapat dipantulkan oleh lapisan ionosfer. Perhitungan dua parameter komunikasi radio HF, yakni frekuensi maksimum dan waktu terbaik untuk berkomunikasi. Dengan menggunakan perumusan Multi Quasi Parabolic tersebut dilakukan perhitungan dengan menggunakan asumsi jari-jari bumi di ekuator yaitu 6378.3888 kilometer, dari hasil analisa tersebut didapat bahwa frekuensi maksimum radio HF bergantung kepada kerapatan electron dan ketinggian (h) lapisan ionosfer serta jarak komunikasi (d), untuk komunikasi radio jarak jauh diperlukan frekuensi yang lebih tinggi dibandingkan komunikasi jarak dekat, untuk komunikasi jarak jauh diperlukan tiang antenna yang lebih tinggi, komunikasi radio pada malam hari lebih rentan terhadap gangguan oleh obyek di sekitar antenna sehingga diperlukan tiang antenna yang lebih tinggi.
Optimalisasi Perencanaan Jaringan Akses Serat Optik Fiber To The Home Menggunakan Algoritma Genetika Manggolo, Inu; Marzuki, Marza Ihsan; Alaydrus, Mudrik
InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer Vol 2, No 1 (2011)
Publisher : Department of Electrical Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (407.58 KB) | DOI: 10.22441/incomtech.v2i1.1102

Abstract

Dalam perencanaan jaringan akses serat optik FTTH, semakin bertambahnya permintaan dari pelanggan maka desain dan jalur infrastruktur akan berubah juga. Hal inilah yang akan menjadikan pengulangan pembangunan infrastruktur yang akan mengakibatkan investasi ulang untuk proyek FTTH tersebut. Untuk menghasilkan perencanaan yang optimal pada jaringan akses infrastruktur FTTH, permasalahan tersebut dapat dilakukan dengan menggunakan pemodelan pedagang keliling (Travelling Salesman Problem). Selanjutnya dari pemodelan tersebut kemudian dicari solusi permasalahan dengan menggunakan algoritma genetika. Algorima genetika dipilih dalam penelitian ini dikarenakan algoritma ini mampu menghasilkan solusi yang optimal secara sederhana dan menghasilakan nilai fitness terbaik dengan cepat. Pada implementasi awal kelurahan Grogol Utara diperoleh jalur optimal dengan menggunakan algoritma genetika pada generasi ke-60 dengan nilai fitness 216.51 yang tidak berubah sampai dengan generasi ke-300.