Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.573
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Edufisika: Jurnal Pendidikan Fisika JOURNAL ONLINE OF PHYSICS SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan IRJE (Indonesian Research Journal in Education) Jurnal Fisika dan Terapannya Jurnal Pengabdian Masyarakat (ABDIRA) Afeksi: Jurnal Penelitian dan Evaluasi Pendidikan Jurnal Serambi Abdimas Jurnal Pembelajaran Fisika MIMBAR INTEGRITAS
Alrizal, Alrizal
Unknown Affiliation
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : JOURNAL ONLINE OF PHYSICS

 1 
KLASIFIKASI PENYAKIT KANKER PAYUDARA PADA CITRA MAMMOGRAM MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DAN RANDOM FOREST Latifah, Adelia; Alrizal, Alrizal; Fendriani, Yoza
JOURNAL ONLINE OF PHYSICS Vol. 10 No. 3 (2025): JOP (Journal Online of Physics) Vol 10 No 3
Publisher : Prodi Fisika FST UNJA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22437/jop.v10i3.43794

Abstract

Penelitian ini membahas klasifikasi kanker payudara pada citra mammogram menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dan Random Forest dengan implementasi berbasis Python. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan performa algoritma CNN dan Random Forest dalam mengklasifikasikan kanker payudara pada citra mammogram, yang dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Dataset citra mammogram diperoleh dari platform Kaggle, mencakup dua kategori: tumor jinak (benign) dan tumor ganas (malignant). Tahap preprocessing data meliputi reduksi noise, normalisasi intensitas piksel, dan ekstraksi fitur. Model CNN dan Random Forest dilatih dan dievaluasi menggunakan metrik performa yang telah ditentukan, dengan pembagian dataset 80% data latih dan 20% data uji untuk memastikan evaluasi objektif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN memiliki akurasi 97%, presisi 90%, recall 94%, dan F1-score 92%, sedangkan Random Forest mencapai akurasi 95%, presisi 86%, recall 91%, dan F1-score 88%. Hasil ini mengindikasikan bahwa model CNN menunjukkan performa lebih unggul dan berpotensi sebagai sistem pendukung diagnosis kanker payudara.  
IDENTIFIKASI KANDUNGAN TANAH DI KECAMATAN PEMAYUNG KABUPATEN BATANG HARI PROVINSI JAMBI Samsidar, Samsidar; maison, Maison; Ermadani, Ermadani; Latief, Madyawati; Fendriani, Yoza; Alrizal, Alrizal; Resta, Ichy Lucya; Riany, Hesti; Pebralia, Jesi
JOURNAL ONLINE OF PHYSICS Vol. 10 No. 3 (2025): JOP (Journal Online of Physics) Vol 10 No 3
Publisher : Prodi Fisika FST UNJA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22437/jop.v10i3.47051

Abstract

Informasi akan kandungan tanah penting diketahui sebagai dasar pengolahan pertanian. Pada Kabupaten batang Hari kecamatan pemayung Provinsi Jambi terdapat dua jenis tanah yang sering dimanfaatkan sebagai lahan pertanian yaitu tanah Ultisol dan Inseptisol. Dalam pemanfaatan sebagai lahan pertanian terhadap kedua jenis tanah tersebut umumnya pelaku pertanian melakukan penanaman langsung sehingga sering kali mendapatkan hasil yang kurang optimal akibat ketidaksesuaian jenis tanaman dan pupuk yang digunakan, untuk itu pada penelitian ini dilakukan karakterisasi terhadap tanah tersebut. Sampel tanah diambil dari 6 titik lokasi dengan ukuran 1km x 2km, selanjutnya dilakukan preparasi untuk pengukuran unsur logam dengan menggunakkan X-Ray Fluorescence (XRF), uji kandungan C-Organik dan pH. Hasil pengujian XRF menunjukkan bahwa daerah aluvial (Inseptisol) memiliki kandungan Mg dan C-organik lebih tinggi daripada tanah Ultisol dimana rata-rata kandungan Mg >18% dan C-Organik >14% serta memiliki kandungan Al dan Si lebih rendah, dimana Al <20% dan Si <25%. Untuk nilai C- Organik tanah inseptisol (aluvial) memiliki C-organik lebih tinggi (>14%) dan pH lebih rendah (<5) dibandingkan dengan tanah ultisol. Dari hasil pengujian kandungan tanah diharapkan pelaku pertanian pada daerah tersebut dapat mengetahui gambaran kandungan tanah dengan cara melakukan pencocokan pendekatan terhadap sampel tanah yang telah dilakukan pengujian pada penelitian ini.
SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW: APAKAH ENTROPI MEMILIKI HUBUNGAN TERHADAP PANAH WAKTU? Dharma, Surya; Pebralia, Jesi; Alrizal, Alrizal
JOURNAL ONLINE OF PHYSICS Vol. 9 No. 3 (2024): JOP (Journal Online of Physics) Vol 9 No 3
Publisher : Prodi Fisika FST UNJA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22437/jop.v9i3.35195

Abstract

Telah dilakukan Systematic Literature Review dalam menganalisis hubungan entropi terhadap panah waktu, terdapat 10 artikel yang telah dipilih melalui proses seleksi. Dimana tujuh artikel mendukung adanya hubungan antara entropi dengan panah waktu dan tiga artikel tidak mendukung adanya hubungan antara entropi dengan panah waktu. Di sisi yang mendukung mengatakan bahwa peningkatan entropi seiring waktu menunjukkan arah waktu yang bergerak dari keadaan lebih teratur ke lebih kacau. Sedangkan di sisi yang tidak mendukung mengatakan bahwa peningkatan entropi tidak cukup untuk sepenuhnya menjelaskan asimetri waktu, termasuk asimetri jejak masa lalu dan masa depan, entropi adalah fungsi keadaan dan bukan merupakan fungsi waktu. Entropi termodinamika digambarkan seperti melihat sebuah ruangan secara keseluruhan (makroskopis) sedangkan entropi Boltzmann digambarkan seperti melihat objek yang ada di ruangan dan menghitung semua cara berbeda objek-objek itu bisa disusun (mikroskopis). Dalam simulasi menggunakan Python, konsep entropi dianalisis melalui pergerakan dan interaksi partikel dalam ruang dua dimensi menggunakan distibusi Maxwell-Boltzmann. Variasi kecepatan partikel disesuaikan dengan suhu yang ditransformasi menjadi kecepatan (172 m/s (50 K), 244 m/s (100 K), 422 m/s (300 K), 770 m/s (1000 K)) menunjukkan bahwa distribusi kecepatan partikel berubah sesuai dengan suhu, di mana kecepatan lebih tinggi mengindikasikan suhu lebih panas dan lebih banyak ketidakteraturan. Sedangkan pada kecepatan yang lebih rendah mengindikasikan suhu lebih dingin dan kondisi dari partikel lebih teratur, dan semakin cepat pergerakan dari partikel, semakin tinggi nilai entropinya, dimana untuk nilai entropi berdasarkan kecepatan secara berturut-turut adalah 3,42 × 10-22 J/K; 3,69 ×10-22 J/K; 4,11 ×10-22 J/K; 4,57 ×10-22 J/K. Grafik hubungan entropi dengan panah waktu menunjukkan bahwa entropi, meningkat secara linear seiring waktu, sesuai dengan prinsip kedua termodinamika.
Co-Authors -, Maison Afrianto, M Ficky Anggraeni, Rista Mutia Asmara, Popi Astalini Astalini Aulia Sanova Dani, Rahma Dharma, Budi Eka Ermadani Ermadani Febri Berthalita Pujaningsih Frastica Deswardani Haerul Pathoni, Haerul Husnul Hamdi, Husnul Imanuel Purba, Chrisman Imroatul Mufidah, Imroatul Jules Nurhatmi Kurniawan, Dwi Agus Latifah, Adelia Latifah, Nindi Ayu Lestari, Neneng Lucky Zaehir Maulana M. Hidayat Madyawati Latief Muswita Muswita Nova Susanti Pebralia, Jesi Raden Mohamad Herdian Bhakti Rasmi, Dian Pratiwi Resta, Ichy Lucya Riany, Hesti Samsidar Samsidar Sandari, Tiara Siti Syuhada Sitompul, Ratna Sari Surya Dharma Wawan Kurniawan Yoza Fendriani