Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.457
P-Index
This Author published in this journals
All Journal POSITRON Jurnal Sains dan Teknologi Komunikasi Fisika Indonesia Jurnal Fisika Unand JFA (Jurnal Fisika dan Aplikasinya) Jurnal Ilmiah Pertanian Jurnal Ilmiah Rekayasa Pertanian dan Biosistem Jurnal Pengabdian UntukMu NegeRI JURNAL PHOTON Jurnal Ilmu Fisika TELKA - Telekomunikasi, Elektronika, Komputasi dan Kontrol Jurnal Teori dan Aplikasi Fisika JTEIN: Jurnal Teknik Elektro Indonesia Ranah Research : Journal of Multidisciplinary Research and Development JIPFRI (Jurnal Inovasi Pendidikan Fisika dan Riset Ilmiah)
Neneng Fitrya
Program Studi Fisika, Fakultas MIPA Dan Kesehatan Universitas Muhammadiyah Riau
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Astronomy Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 35 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 35 Documents
Search

 1   2   3   4 
Portable Smart Door base on Arduino and Artifical Neural Network for Temperature and Face Mask Detection Fitrya, Neneng; Ginting, Delovita; Wirman, Shabri Putra; Anggreani, Selvia; Ariyani; Syahputra, Romi Fadli
JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 12 No. 2 (2023): July
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jstundiksha.v12i2.53491

Abstract

Temperature checks and wearing masks are an effort to reduce the transmission of Covid-19. Manual checking is impractical and spent time screening many people in public areas. This work propose a portable smart door that simultaneously detects the body temperature and mask of the people. Temperature detection uses MLX90614 sensor and Arduino, while mask recognition uses digital camera with artificial neural network (ANN). Component test and completion test are conducted to examine the smart door performance involving 20 volunteers. The door was tested to measure the body temperature of the volunteers with and without a mask. The measured temperature was compared with measurements of a thermal gun. The door will open automatically if the temperature is below 37.2°C and wearing a mask, while remaining closed if above 37.2°C or not wearing a mask. The temperature sensor works properly with a small deviation and saving time almost half of thermalgun response time. The accuracy of mask detection by the ANN is also at a high level of confidence. These findings demonstrate the applicability of the smart door for screening body temperature and mask in public areas for faster and precise.
Pemanfaatan Kulit Nenas dengan Variasi KCL, Gliserol dan Air Semen sebagai Elektrolit untuk Aplikasi Biobaterai Ramah Lingkungan Dalimunthe, Latipa Hannum; Fitrya, Neneng; Wirman, Shabri Putra
Jurnal Fisika Unand Vol 13 No 1 (2024)
Publisher : Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jfu.13.1.117-124.2024

Abstract

Biobaterai adalah baterai yang terbuat dari bahan alam yang ramah lingkungan. Biobaterai mampu menghasilkan energi listrik dengan menggunakan elektrolit kulit nenas dan elektroda Cu-Zn. Desain sel biobaterai yang dibuat menggunakan sel galvanik pada sel tertutup dengan variasi sel 3, 6, 9, 12, 16 yang disusun secara seri. Elektrolit biobaterai yang digunakan adalah elektrolit ampas kulit nenas murni, ampas murni dengan penambahan KCL, Ampas murni dengan penambahan Air semen, serta ampas murni dengan penambahan Gliserol. Pengukuran sifat listrik dari ampas nenas dengan menggunakan lampu DC 6 watt dengan melihat tingkat lama lampu menyala permenit.Tegangan maksimum diperoleh pada variasi penambahan KCL sebanyak 16 sel sebesar 9 V dan arus sebesar 0.9 mA, daya listrik yang diukur sebesar 8.01 mW dengan lama lampu menyala selama 480 m. Penambahan jenis campuran akan mempengaruhi nilai yang dihasilkan. Semakin asam elektrolit maka nilai tegangan dan arus semakin tinggi, semakin basa elektrolit maka nilai arus semakin kecil. Penelitian ini menunjukkan bahwa semakin banyak jumlah sel yang digunakan maka nilai tegangan dan arus semakin tinggi, semakin sedikit jumlah sel yang digunakan maka nilai tegangan dan arus semakin kecil.
Rancang Bangun Sistem Otomasi Pengatur Nutrisi pada Tanaman Hidroponik Nutrient Film Technique (NFT) dengan Sistem Pembangkit Listrik Off Grid Photovoltalk Nurhaliza, Gebby Yolanda; Wirman, Shabri Putra; Fitrya, Neneng
Ranah Research : Journal of Multidisciplinary Research and Development Vol. 8 No. 1 (2025): Ranah Research : Journal Of Multidisciplinary Research and Development
Publisher : Dinasti Research

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38035/rrj.v8i1.1919

Abstract

Sistem hidroponik dengan teknik Nutrient Film Technique (NFT) memerlukan pemantauan dan pengaturan nutrisi yang tepat untuk menjaga efisiensi pertumbuhan tanaman serta kualitas hasil panen. Pada sistem konvensional, proses pemantauan dan pengatur nutrisi umumnya masih dilakukan secara manual sehingga sering terjadi ketidaktepatan kadar larutan nutrisi yang berdampak pada penurunan hasil panen serta ketergantungan pada listrik dari jaringan umum. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengendalian nutrisi otomatis berbasis NFT yang menggunakan sumber daya listrik dari panel surya off-grid. Metode penelitian meliputi studi Pustaka, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Sistem menggunakan beberapa komponen elektronika seperti Arduino Uno, sensor TDS, solenoid valve, digital timer, keypad, dan LCD. Digital timer mengatur jadwal operasi selama 9 jam aktif dan 15 jam non-aktif setiap hari untuk menghemat energi. Selenoid valve bekerja berdasarkan data sensor TDS, membuka saat nilai PPM di bawah batas minimum dan menutup saat nilai melebihi batas maksimum. Hasil pengujian menunjukkan sensor TDS memiliki tingkat akurasi tinggi dengan rata-rata sebesar 0.75%, dan solenoid valve merespons dengan baik terhadap perubahan kadar nutrisi. Sistem panel surya menyediakan pasokan listrik stabil sehingga sistem dapat beroperasi sesuai jadwal tanpa bergantung pada sumber listrik konvensional. Kesimpulannya, sistem otomatis pengendalian nutrisi NFT berbasis energi surya ini meningkatkan efisiensi, akurasi dan keberlanjutan dalam budidaya hidroponik NFT berbasis energi terbarukan.
Peningkatan Stabilitas Citra Laser Speckle Imaging Portabel Non-Destruktif melalui Reduksi Noise Berbasis Silicon Rubber Hendra Pratama; Neneng Fitrya; Shabri Putra Wirman; Santika Anggraini Bakri
Jurnal Teori dan Aplikasi Fisika Vol. 14 No. 01 (2026): Jurnal Teori dan Aplikasi Fisika
Publisher : Department of Physics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jtaf.v14i01.555

Abstract

Laser Speckle Imaging (LSI) merupakan teknik pencitraan non-destruktif yang mampu menangkap variasi mikrostruktur permukaan melalui pola spekel yang terbentuk akibat hamburan cahaya koheren. Metode ini banyak diaplikasikan dalam bidang medis, material, hingga pangan karena karakteristiknya yang cepat, portabel, dan tidak merusak sampel. Tantangan utama pada penerapan LSI terletak pada kestabilan pola spekel yang sangat sensitif terhadap noise, baik yang berasal dari getaran mekanik maupun fluktuasi lingkungan. Kestabilan pola berperan penting dalam menjaga akurasi interpretasi data, sehingga diperlukan strategi peredaman yang efektif. Penelitian ini difokuskan pada evaluasi ketebalan silicon rubber sebagai lapisan peredam untuk meningkatkan stabilitas citra spekel. Variasi ketebalan yang diuji mencakup 0 mm, 1 mm, 2 mm, dan 3 mm. Parameter utama berupa kontras spekel, intensitas rata-rata, dan standar deviasi dihitung, kemudian hasilnya dianalisis menggunakan Principal Component Analysis (PCA) untuk menentukan ketebalan optimal. Hasil menunjukkan bahwa ketebalan 2 mm menghasilkan stabilitas citra terbaik pada kondisi tanpa gangguan maupun dengan gangguan. Pola spekel pada ketebalan ini menampilkan distribusi kontras yang konsisten serta klaster PCA yang rapat, menandakan noise dapat ditekan secara efektif tanpa kehilangan detail mikrostruktur. Berdasarkan hasil pengolahan citra spekel menggunakan MATLAB dan ImageJ, nilai error pada setiap ketebalan peredam silicon rubber diperoleh sebesar 0,099–0,011% untuk 0 mm, 0,158–0,005% untuk 1 mm, 0,013–0,004% untuk 2 mm, dan 0,004–0,003% untuk 3 mm, yang menunjukkan konsistensi hasil dengan selisih error di bawah 0,2%. Temuan ini membuktikan bahwa silicon rubber 2 mm mampu meningkatkan rasio sinyal terhadap noise sekaligus menjaga kualitas citra spekel, sehingga berpotensi memperkuat keandalan LSI sebagai metode pencitraan non-destruktif yang cepat, portabel, dan aplikatif pada berbagai bidang aplikasi. Kata kunci: Laser Speckle Imaging, Principal Component Analysis, Noise, Silicon rubber
Deteksi Kematangan Buah Sawit Non-Destruktif Menggunakan Hidung Elektronik Multisensor dan Random Forest Purnami, Tia; Lestari, Sri; Wirman, Shabri Putra; Fitrya, Neneng
Jurnal Ilmiah Rekayasa Pertanian dan Biosistem Vol 14 No 1 (2026): Jurnal Ilmiah Rekayasa Pertanian dan Biosistem
Publisher : Fakultas Teknologi Pangan & Agroindustri (Fatepa) Universitas Mataram dan Perhimpunan Teknik Pertanian (PERTETA)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/jrpb.v14i1.1221

Abstract

Accurate determination of oil palm fresh fruit bunch (FFB) ripeness is crucial to ensure crude palm oil (CPO) quality, yet conventional visual inspection remains subjective and inconsistent. This study proposes a non-destructive ripeness detection system based on a multisensor electronic nose combined with a Random Forest classifier. The system employs five metal oxide semiconductor gas sensors (MQ-2, MQ-3, MQ-4, MQ-5, and MQ-135) integrated with an ESP32 microcontroller to capture volatile organic compounds emitted during fruit ripening. Sensor signals were transformed into seven statistical features, including maximum, minimum, delta, mean, standard deviation, area under the curve, and slope. The dataset was divided into 70% training data and 30% testing data, and model performance was evaluated using a confusion matrix. The results demonstrated an accuracy of 95.3%, precision of 94.8%, recall of 95.1%, and an F1-score of 95.0%. The proposed system successfully classified oil palm fruits into four ripeness levels: unripe, underripe, ripe, and overripe. These findings indicate that the developed electronic nose system provides an objective and reliable approach for oil palm ripeness assessment, with strong potential to support harvesting decisions and quality control in the palm oil industry.
Co-Authors -, Yeeri Badrun Aisah, Nurul Aminah, Nur Anggreani, Selvia Ariyani Bibin - Sulianto Dalimunthe, Latipa Hannum Delovita Ginting, Delovita Elsie Fahana, Rahmi Fitri, Wahyuni - Harmadi Harmadi Hendra Pratama Husna, Ropiqotul ISRAWATI HARAHAP Iwantono Iwan Barnawi Lailatul Munawaroh Laras Sita Widara Latipa Hannum Dalimunthe Mughni Rumzi Noni Febriani Noni Febriani Noni Febriani Noni Febriani Noni Febriani, Noni Nopripa Herlina Novia Gesriantuti Novianas, Hafis Noviarni Gafura Rizki Nurhaliza, Gebby Yolanda Pakhriza Halwani Purnami, Tia Rahayu, Rahmat Dwi Rahmat Dwi Rahayu Rahmat Junaidi Rahmawati, Yunita Fifi Rahmi Fahana Retnowati, Sri Fitria Romi Fadli Syahputra Saktioto Saktioto Sandra Sandra Santika Anggraini Bakri Shabri Putra Wirman Sri Fitria Retnawaty Sri Fitria Retnowati Sri Lestari Sri Mulyani Sulianto, Bibin - Viviana Lubis Wahyuni - Fitri Welly, Indah Sri Yana, Debi Yulia Fitri Yunita, Esy