Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.037
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Nusanatara of Engineering Jurnal Techno Bahari JTECS : Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dharma wiyata
Farrady Alif Fiolana
Universitas Nusantara PGRI Kediri
Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mechanical Engineering Social Sciences Transportation

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Rekonstruksi 3D dari Multiview Image sebagai Intepretasi Ukuran Objek Fiolana, Farrady Alif
Nusantara of Engineering Vol 1, No 1 (2014)
Publisher : Fakultas Teknik - Universitas Nusantara PGRI Kediri

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

Abstract

Rekonstruksi 3D menggunakan multiview image dapat menghasilkan informasi koordinat pada world frame. Informasi tersebut dapat digunakan untuk memandu end-effector robot pahat untuk mereplika sebuah benda nyata pada suatu benda kerja. Pengambilan gambar dilakukan dengan menggunakan kamera yang tersusun secara stereo dari beberpa sudut pandang. Kamera tersebut telah dikalibrasi. Proses normalisasi warna bertujuan untuk memisahkan objek dan latar. Hal ini bertujuan untuk mendapatkan daerah yang diinginkan. Penentuan kedalaman pixel dihitung pada beberapa sampel titik yang memiliki korespondensi untuk dibangun sebuah mesh. Untuk menemukan titik tersebut, kami membandingkan performa dekteksi ciri SURF (Speed-Up Robust Feature), SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) yang keduanya dikombinasi dengan KNN (K-Nearest Neighbor). Selain itu juga membandingkan performa optical flow Lucas-Kanade, Horn-Schunck, Farneback, dan Block Match. Metode Block Match menunjukkan performa terbaik dengan keberhasilan 88.53%. Kombinasi SIFT, KNN, dan RANSAC (Random Sample Consensus) digunakan untuk menentukan matrik transformasi observer menuju model untuk proses penyelarasan gambar. Evaluasi hasil rekonstruksi menggunakan RMSE (Root Mean Square Error) dengan membandingkan jarak antar titik yang berkesesuaian dengan objek sebenarnya. RMSE yang dihasilkan berkisar antara 0.3076801cm dan 0.3277154cm. Hasil registrasi memiliki RMSE 0.3679023cm. Hal ini disebabkan oleh kesalahan turunan dari pembentuknya, kekurang sesuaian vertex antara model dan observer, dan pendekatan untuk memperoleh matrik transformasi dari observer menuju model.   Kata kunci : Rekonstruksi 3D, kamera stereo, deteksi ciri, optical flow.
Virtual Drum Based Image Processing System Fiolana, Farrady Alif; Yumono, Fajar; Anggara, Muhammad Yusuf Ari
Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer Vol 1 No 1: JTECS Januari 2021
Publisher : FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ISLAM KADIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32503/jtecs.v1i1.688

Abstract

Drum/drumset adalah gabungan dari beberapa alat perkusi yang dimainkan oleh satu atau dua orang pemain. Bagian drum sendiri biasanya terdiri dari hihat, tom, crash, dan bass kick. Image processing dapat menjadikan bagian tersebut praktis dan mudah dibawa dengan membuat program pendeteksi gerakan ujung stik yang berbentuk lingkaran menggunakan HSV dan hough circle. Hasil deteksi digunakan untuk pengambilan keputusan jenis suara yang dikeluarkan terhadap koordinat drum yang telah di tentukan. Terdapat 3 posisi drum dalam frame yang menentukkan jenis suara yang berbeda.
Trajectory Planning Pada Robot Lengan 3 DOF Puspita Sari, Erni; Fiolana, Farrady Alif; Kusumastutie, Diah Arie Widhining
Techno Bahari Vol 11 No 2 (2024)
Publisher : Politeknik Negeri Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52234/tb.v11i2.305

Abstract

Abstrak Sebuah robot lengan dapat beroperasi karena sebuah program. Program dibentuk karena adanya perhitungan pada sudut dimana rotasi setiap sudut robot lengan digunakan untuk menemukan posisi lengan saat bergerak. Dengan adanya perhitungan tersebut berdasarkan kecepatan perubahan posisi terhadap perubahan sudut akan membentuk garis vertikal dan horizontal. Untuk membentuk garis vertikal yang presisi secara praktek perubahan sudut yang dibutuhkan dari keadaan awal ke keadaan berikutnya adalah sendi 1 sebesar 3,2? dan sendi 2 sebesar 5,3?, namun ketika sesuai dengan spesifikasi motor steper setiap 1 langkah perubahan masing-masing sudut sebesar 1,8? tetapi tidak menghasilkan garis yang presisi, sehingga error dari kedua perhitungan sebesar 4,87778 mm. Sedangkan untuk membentuk garis horizontal yang presisi, secara praktek perubahan sudut yang terjadi pada sendi 1 sebesar 0,25?, sendi 2 sebesar 0,35? dan sendi 3 sebesar 2,27?, namun jika sesuai dengan spesifikasi motor steper dengan masing-masing perubahan sudut pada sendi sebesar 1,8? yang diperoleh error sebesar 0,65305 mm.
Perancangan Sistem Deteksi Penyakit Kulit Serta Penentuan Obat Berbasis Image Processing Moch Sunan Makmur Azis, Mochamad Dzaky Makarim; Widhining K, Diah Arie; Fiolana, Farrady Alif
ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Vol. 6 No. 1 (2025): ALINIER Journal of Artificial Intelligence & Applications
Publisher : Program Studi Teknik Elektro S1 ITN Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/alinier.v6i1.14365

Abstract

Penyakit kulit merupakan masalah kesehatan umum yang memerlukan diagnosis akurat untuk penanganan yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah sistem deteksi penyakit kulit dan penentuan obat berbasis image processing. Metode yang digunakan meliputi ekstraksi ciri tekstur dari citra penyakit kulit menggunakan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), diikuti dengan proses klasifikasi menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST) untuk mengidentifikasi lima jenis penyakit kulit: basal cell carcinoma, dermatitis atopik, keratosis, melanoma, dan nevi melanositik. Sistem diuji menggunakan 1000 data, dengan 800 data untuk pelatihan dan sisanya untuk pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dirancang mampu mencapai tingkat akurasi keseluruhan sebesar 86% dalam mengklasifikasikan penyakit kulit. Keberhasilan tertinggi dicapai pada klasifikasi dermatitis atopik (100%), sementara beberapa kegagalan disebabkan oleh isu pada tahap ekstraksi fitur grayscale akibat variasi pencahayaan dan kontras. Sistem ini menunjukkan potensi sebagai alat bantu diagnosis penyakit kulit dan langkah awal menuju rekomendasi pengobatan otomatis.
SOSIALISASI DAMPAK RADIASI MEDAN ELEKTROMAGNETIK DARI TOWER BTS (BASE TRANSCEIVER STATION) DI BAYEMAN KABUPATEN PROBOLINGGO W. K, Diah Arie; Fiolana, Farrady Alif; Mudzakir, Mohammad Alfian
Dharma Wiyata: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 2 No 2 (2024): Dharma Wiyata
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Pawyatan Daha

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

Abstract

Perkembangan teknologi telekomunikasi berkembang sangat pesat dan masyarakat sangat terbantu dengan adanya hal tersebut karena informasi dapat diakses dengan cepat. Dibangunnya Tower BTS didaerah pemukiman menimbulkan rasa kekhawatiran tentang dampak radiasi medan elektromagnetik dari pemancar yang membahayakan kesehatan dan beberapa kekhawatiran yang lain yaitu bertambahnya intensitas petir daerah tersebut, Tower roboh dan merusak rumah warga. Telah dilakukan Sosialisasi dampak radiasi medan elektromagnetik dari Tower BTS di Desa Bayeman Kab. Probolinggo yang dihadiri oleh kurang lebih 30 orang yang terdiri dari tokoh masyarakat yaitu Lurah, Sekdes, Ketua RT, Ketua RW dan masyarakat di sekitar Tower BTS. Sosialisasi ini menyampaikan ke warga sekitar Tower BTS bahwa isu-isu pemberitaan yang tidak didasarkan atas penelitian ilmiah. Tim Pengabdian bekerja sama dengan PT. Tower Bersama dan PT. Teleconsult Nusantara membuktikan dengan beberapa penelitian yang telah dilakukan yang menyatakan bahwa nilai radiasi medan elektromagnetik yang dipancarkan oleh Tower BTS jauh di bawah batas dari standardisasi yang ditentukan dan dapat dikategorikan aman. Pihak Tower juga memberikan jaminan-jaminan apabila terjadi kerusakan yang diakibatkan oleh Tower BTS tersebut.
KLASIFIKASI SUARA SIRENE MENGGUNAKAN STFT (SHORT-TERM FOURIER TRANSFORM) permana, Muchamad fajar; fiolana, Farrady alif; W.K., Diah Arie
Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Vol. 1 No. 3 (2022): November : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Publisher : LPPM Universitas Sains dan Teknologi Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51903/juisi.v1i3.414

Abstract

Sirene merupakan sebuah alat yang mampu menghasilkan bunyi yang mendengung keras, digunakan sebagai tanda bahaya dan sebagainya. Sirene dipergunakan pada kendaraan darurat seperti untuk ambulance, polisi dan pemadam kebakaran.. Selain itu sirene juga digunakan untuk alarm suatu bencana. Suara sirene pada kendaraan darurat juga memiliki bunyi yang berbeda-beda tergantung pada penggunaan dan penerapannya. Dalam penelitian ini data suara sirene diolah menggunakan algoritma STFT dan diklasifikasikan dengan menggunakan artificial neural network. Proses pengolahan data sirene menghasilkan bahwa nilai amplitude maksimal tertinggi sebesar 0,29(-11dB) pada frekuensi 800Hz milik sirene ambulance mode wail2. Sedangkan nilai amplitude maksimal terendah sebesar 0,03(-30dB) pada frekuensi 1,3KHz milik sirene kendaraan pemadam kebakaran. Proses learning data menghasilkan nilai MSE terkecil sebesar 0,0000066218 pada epoch ke 1000. Kemudian dari uji coba proses training data untuk pencocokan sirene kendaraan darurat, dihasilkan dari data yang di-training berjumlah 640 data, terdapat data sirene yang berjumlah 630 berhasil dan 10 gagal. Hasil uji coba memiliki persentase keberhasilan yang tinggi sesuai yang diharapkan yaitu sebesar 98,44%.
Co-Authors Anggara, Muhammad Yusuf Ari Kusumastutie, Diah Arie Widhining Moch Sunan Makmur Azis, Mochamad Dzaky Makarim Mudzakir, Mohammad Alfian permana, Muchamad fajar Puspita Sari, Erni W. K, Diah Arie W.K., Diah Arie Widhining K, Diah Arie Yumono, Fajar