Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.846
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Komunikasi Fisika Indonesia Jurnal Fisika Unand JOURNAL ONLINE OF PHYSICS ORBITA: Jurnal Pendidikan dan Ilmu Fisika Jurnal Fisika dan Terapannya Jurnal Pengabdian Masyarakat (ABDIRA) Jurnal Riset Fisika Indonesia Jurnal Pengabdian Masyarakat Pinang Masak Jurnal Tiyasadarma: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Yoza Fendriani
UNIVERSITAS JAMBI
Aerospace Engineering Humanities Astronomy Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Mathematics Nursing Physics Social Sciences Other

Published : 28 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 28 Documents
Search

 1   2   3 
Ekstraksi dan Karakterisasi Hidroksiapatit (HAp) dari Tulang Ikan Tenggiri (Scomberomorus commersoni) dengan Metode Heat Treatment Rodearni Ananda Putri Purba; Tika Restianingsih; Rista Mutia Anggraini; Yoza Fendriani; Frastica Deswardani
Jurnal Fisika Unand Vol 13 No 2 (2024)
Publisher : Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jfu.13.2.247-253.2024

Abstract

Telah dilakukan ekstraksi hidroksiapatit (HAp) dari tulang ikan tenggiri (Scomberomorus commersoni) menggunakan metode heat treatment. Penelitian bertujuan melihat pengaruh suhu yang  diberikan kepada sampel terhadap ukuran kristal dan derajat kristalinitas. Heat treatment dilakukan pada suhu 400OC, 600OC dan 800OC masing-masing selama 3 jam terhadap sampel yang telah di preparasi. Hasil analisis XRD menunjukkan adanya puncak  yang terbentuk pada sudut 2θ 25,950; 31,880; 39,620; 44,410; 46,700; 49,400 untuk suhu 400OC, 31,780; 32,800; 34,610 pada suhu 600OC dan 31,760; 32,210; 32,940; 34,070 pada suhu 800OC yang disesuaikan dengan referensi JCPDS 090432. Pada suhu 400OC, 600OC dan 800OC diperoleh ukuran kristal berturut-turut 12,05 nm, 14,18 nm dan  42,55 nm dan  derajat kristalinitas bernilai 41,91%, 76,38% dan 87,29%. Spektrum FTIR menunjukkan bahwa, semakin tinggi suhu maka lembah yang terbentuk semakin tajam dan adanya gugus fungsi OH-, dan  yang merupakan karakteristik dari gugus fungsi HAp, selain itu muncul pula gugus H2O. Karakterisasi SEM menunjukkan morfologi berbentuk bulk.
Analisis Keluaran Berkas Radiasi Sinar-X pada Pesawat Linear Accelerator (LINAC) Berdasarkan TRS 398 IAEA di RSUD Arifin Achmad Provinsi Riau Saphira Indah Cahyaningtyas; Rista Mutia Anggraini; Yoza Fendriani
Jurnal Fisika Unand Vol 13 No 2 (2024)
Publisher : Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jfu.13.2.282-289.2024

Abstract

Telah dilakukan penelitian tentang analisis keluaran berkas radiasi sinar-X pada pesawat Linear Accelerator (Linac). Analisis ini bertujuan untuk mengetahui keluaran berkas radiasi pada pesawat Linac menunjukkan nilai 1 cGy atau sama dengan 1 MU, yang diperoleh dari analisis ionisasi chamber, suhu, tekanan, efek polaritas, dan rekombinasi ion. Penelitian ini dilakukan menggunakan energi foton sebesar 6 MV dan energi elektron dengan variasi (4, 6, 8, 10, 12, dan 15) MeV. Luas lapangan yang digunakan yaitu 10 cm x 10 cm serta source to surface distance (SSD) 100 cm. Hasil analisis menunjukkan berkas energi foton 6 MV didapatkan nilai keluaran per 1 MU sebesar 1,0046 cGy/MU dengan deviasi 0,46%. Sedangkan pada berkas elektron energi 4 MeV sebesar 1,0112 cGy/MU dengan deviasi 1,12%, energi 6 MeV sebesar 1,0064 cGy/MU dengan deviasi 0,64%, energi 8 MeV sebesar 0,9991 cGy/MU dengan deviasi 0,09%, energi 10 MeV sebesar 0,9987 cGy/MU dengan  deviasi 0,13%, energi 12 MeV sebesar 0,9978 dengan deviasi 0,22% dan energi 15 MeV sebesar 1,0013 cGy/MU dengan deviasi 0,13%. Dalam hal ini keluaran berkas radiasi sinar-X pada pesawat Linac (Linear Accelerator) di RSUD Arifin Achmad Provinsi Riau telah sesuai dengan standar TRS 398 IAEA dengan rentang deviasi pengukuran yaitu ±3%.
RANCANG BANGUN SISTEM PENGUKURAN INTENSITAS CAHAYA, SUHU, DAN KELEMBABAN RUANGAN BERBASIS SENSOR DHT11 DAN BH1750 Pebralia, Jesi; Fendriani, Yoza; Afrianto, M. Ficky; Nur Syaqila, Cindy
JOURNAL ONLINE OF PHYSICS Vol. 10 No. 1 (2024): JOP (Journal Online of Physics) Vol 10 No 1
Publisher : Prodi Fisika FST UNJA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22437/jop.v10i1.38230

Abstract

Intensitas cahaya dalam ruangan, suhu, dan kelembaban udara merupakan parameter fisis penting yang secara langsung mempengaruhi kualitas udara di dalam ruangan sebagaimana diatur dalam Peraturan Menteri Kesehatan (Permenkes) RI Nomor 2 Tahun 2023. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem pengukuran intensitas cahaya, suhu, dan kelembaban ruangan berbasis sensor BH1750 dan DHT11, serta untuk mengevaluasi kinerja dari system yang dibangun melalui pengujian terhadap nilai akurasi dan presisi system. Metode penelitian yang digunakan adalah metode penelitian dan pengembangan (R&D). Pengujian dilakukan di dua lokasi dimana lokasi pertama untuk mengkalibrasi akurasi sensor, sedangkan lokasi kedua digunakan untuk menguji nilai presisi sistem secara keseluruhan. Penelitian ini telah menghasilkan system pengukuran intensitas cahaya, suhu, dan kelembaban ruangan yang diintegrasikan dengan mikrokontroller Arduino uno sebagai perangkat pemrograman serta LCD TFT sebagai antar muka yang menampilkan data hasil pengukuran. Selain itu, hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem pengukuran yang dikembangkan memiliki akurasi sebesar 90,13% dengan error sebesar 9,87% dan presisi sebesar 99,23%. Hal ini mengindikasikan bahwa sistem ini reliabel untuk mengukur parameter lingkungan dalam ruangan.
Penerapan Teknologi Tepat Guna Berbasis Internet Of Things (Iot) Untuk Pemantauan Kualitas Air Pada Kolam Pembibitan Lobster Di Desa Mendalo Darat Kabupaten Muaro Jambi Peslinof, Mardian; Afrianto, M. Ficky; Fendriani, Yoza; Hutabarat, Benedika Ferdian
Jurnal Pengabdian Masyarakat Pinang Masak Vol. 5 No. 2 (2024): Desember 2024
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Jambi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22437/jpm.v5i2.29603

Abstract

Dusun Kota Graha merupakan bagian dari Desa Mendalo Darat Kabupaten Muaro Jambi. Pada saat ini banyak masyarakat yang mencoba bisnis pembibitan Lobster Air Tawar. Kolam pembibitan lobster memerlukan pemantauan kadar oksigen terlarut dan kadar amonia dalam air secara berkala. Dengan teknologi berbasis Internet of Things (IoT), pemantauan kadar oksigen terlarut dan kadar amonia dalam air dapat dilakukan secara real-time tanpa memerlukan pengawasan manusia secara langsung. Hal ini meningkatkan efisiensi pengelolaan dan produksi dalam budidaya lobster. Pengabdian dilaksanakan dengan beberapa tahap yaitu tahap analisis situasi, pembuatan instrumentasi pengabdian, tahap workshop atau sosialisasi instrumen pengabdian kepada masyarakat mitra, dan tahap evaluasi kegiatan pengabdian. Tahap yang telah dilaksanakan sampai saat ini sudah sampai tahap sosialisasi sistem pemantauan kualitas air pada pembibitan lobster kepada masyarakat. Dalam tahap sosialisasi ini dilaksanakan berdasarkan analisis situasi yang dilakukan. Diharapkan dari kegiatan pengabdian ini masyarakat mendapatkan pengetahuan dalam usaha pembibitan lobster dalam meningkatkan produktivitas usahanya.
Pengenalan Teknologi Digital Berbasis Bencana untuk Mencapai Disaster Resilience bagi Siswa Sekolah Dasar Ichy Lucya Resta; Husnul Hamdi; Fendriani, Yoza; Fernando Mersa Putra; Maulina Tanjung
Jurnal Tiyasadarma Vol. 2 No. 2 (2025): Vol. 2 No. 2 (2025): Januari 2025 | Jurnal Tiyasadarma
Publisher : LPPM ITEBA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62375/jta.v2i2.330

Abstract

The urgency of introducing disaster-based digital technology to elementary school students is increasing along with the rising frequency and intensity of natural disasters in Indonesia, particularly in Kerinci Regency. The lack of students' understanding about disaster risks and their mitigation could hinder the achievement of disaster resilience at the community level. The activity was conducted at SDN 48/III Sungai Jambu, Kerinci Regency, involving 20 students. The method used was technology-based learning with a participatory approach, engaging students in discussions, simulations, and the use of the application to understand disaster risks in their surrounding environment. Evaluation was carried out using a survey to assess students' satisfaction with the activity and changes in their understanding of disaster-related topics. Survey results showed that most students were satisfied with the activity and found it beneficial in improving their knowledge of disaster mitigation. Additionally, students demonstrated a better understanding of mitigation measures after participating in the activity. The use of digital technology in disaster education proved to be effective in building awareness and disaster preparedness among students. This activity can serve as a model for enhancing disaster education in other schools, especially in disaster-prone areas.
Klasifikasi Kanker Kulit dari Citra Dermoskopi menggunakan Fitur Gray Level Co-occurence Matrix (GLCM) dengan Algoritma Machine Learning Imanuel Purba, Chrisman; Alrizal, Alrizal; Fendriani, Yoza
JFT : Jurnal Fisika dan Terapannya Vol 12 No 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/jft.v12i1.56651

Abstract

This study aims to classify skin cancer based on dermoscopic images using texture feature extraction through the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) technique by comparing the performance of four machine learning algorithms: Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (K-NN), Decision Tree, and Random Forest. This approach was developed to address the limitations of previous studies, which typically employed only a single algorithm without comprehensive comparison. The evaluation results show that Random Forest achieved the best performance, with an accuracy of 92.72%, precision of 94.44%, recall of 92.39%, and an F1-score of 93.40%. This is attributed to its ensemble nature, which combines multiple decision trees through a voting mechanism, making it effective in handling imbalanced data and complex texture patterns. Conversely, Support Vector Machine (SVM) demonstrated the lowest performance, with an accuracy of 66.06%, precision of 84.44%, recall of 64.40%, and an F1-score of 73.07%, indicating its limitations in recognizing nonlinear in high-dimensional data. Based on these results, the combination of GLCM and Random Forest has proven to be effective and optimal for medical image classification, and holds significant potential to support more accurate clinical decision-making in the early detection of skin cancer
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.
Pembuatan dan Karakterisasi Scaffold Hidroksiapatit (HAp) dari Limbah Tulang Ikan Tenggiri (Scomberomorus commerson) Rohania, Meisa; Deswardani, Frastica; Fendriani, Yoza; Anjelina, Ria; Anggraini, Rista Mutia; Maulana, Lucky Zaehir; Pujaningsih, Febri Berthalita
Jurnal Riset Fisika Indonesia Vol 5 No 2 (2025): Juni
Publisher : Jurusan Fisika, Universitas Bangka Belitung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33019/jrfi.v5i2.6410

Abstract

Defects in bone tissue represent a significant health concern and continue to pose challenges in clinical surgery. The fabrication of scaffolds from hydroxyapatite (HAp) can support bone regeneration. However, producing HAp scaffolds with ideal pore structures for effective bone tissue engineering remains difficult. In recent decades, many studies have attempted to enhance HAp scaffolds by incorporating polymeric materials to address their limitations. In this study, corn starch was used as a pore-forming agent, and polyvinyl alcohol (PVA) served as a binder and pore size regulator. The scaffolds were fabricated using the freeze-drying method, which offers the advantage of forming porous structures while maintaining scaffold integrity. This study investigated the effects of varying PVA additions which 3 wt%, 7 wt%, and 10 wt%. XRD analysis showed that the diffraction peaks of all samples corresponded to the HAp phase, displayed β-TCP peaks, and a crystal size with values ranging from 0.96 nm to 11.77 nm.  SEM analysis showed that the HAp-7 scaffold has the largest pore size distribution range of about 1.19 µm to 11.77 µm.
PENGARUH PENYEBARAN ACAK PARTIKEL TERHADAP PERFORMANSI SISTEM PENGUKURAN PM 2.5 BERBASIS SENSOR GP2Y1010AU0F: EKSPERIMEN DENGAN SIRKULASI UDARA BUATAN Frayoga, Andito; Pebralia, Jesi; Afrianto, Muhammad Ficky; Fendriani, Yoza
JOURNAL ONLINE OF PHYSICS Vol. 11 No. 1 (2025): JOP (Journal Online of Physics) Vol 11 No 1
Publisher : Prodi Fisika FST UNJA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22437/jop.v11i1.48688

Abstract

Telah dilakukan penelitian mengenai perancangan dan pengujian sistem pengukuran kualitas udara menggunakan sensor Sharp GP2Y1010AU0F untuk mendeteksi konsentrasi partikel debu PM 2.5 dalam ruangan tertutup. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem monitoring, melakukan kalibrasi sensor terhadap alat referensi standar, serta mengevaluasi akurasi dan presisi pengukuran sensor dalam dua kondisi berbeda, yaitu dengan kipas dan tanpa kipas. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode research and development (R&D) dengan jenis penelitian eksperimen. Kalibrasi sensor dilakukan dengan membandingkan data sensor terhadap alat referensi standar, dan diperoleh persamaan regresi linier y = 88.082x – 0.1859. Persamaan ini menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang kuat antara tegangan output sensor dan konsentrasi partikel debu, yang meningkatkan akurasi hasil pembacaan. Evaluasi akurasi dan presisi menunjukkan hasil berbeda antara kondisi ruangan dengan kipas dan tanpa kipas. Pada kondisi dengan kipas, sensor mengukur nilai rata-rata pembacaan PM 2.5 sebesar 31,4 µg/m³, error absolut rata-rata sebesar 0,6 µg/m³, akurasi sebesar 98,13% dan presisi sebesar 97,56%. Sementara itu, pada kondisi tanpa kipas, nilai rata-rata sebesar 30,2 µg/m³ diperoleh, dengan error absolut rata-rata sebesar 0,2 µg/m³, akurasi sebesar 99,3% dan presisi sebesar 93,85%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keberadaan kipas berperan penting dalam mendistribusikan partikel debu secara merata, sehingga sensor bekerja lebih akurat dan stabil. Pada pengujian menggunakkan debu diperoleh rata-rata pengukuran sensor sebesar 92,15 µg/m³ dengan standar deviasi 8,9 µg/m³ dan rata-rata hasil pengukuran instrumen referensi yang sebesar 94,53 µg/m³. Selisih antara keduanya adalah 2,38 µg/m³, nilai akurasi sensor mencapai 97,48%, yang berarti sensor mampu memberikan hasil pengukuran yang sangat dekat dengan nilai sebenarnya. Sementara itu, nilai presisi yang diperoleh adalah 90,35%
Co-Authors -, Maison Afrianto, M Ficky Afrianto, Muhammad Ficky Afrianto, Muhammad Ficky Alrizal, Alrizal Ananda, Jihan Suci Anggraeni, Rista Mutia Anggraini, Rista Mutia Anjelina, Ria Atika Maulida Benedika Ferdian Hutabarat Cahyaningtyas, Saphira Indah Ermadani Ermadani Faizar Farid Febri Berthalita Pujaningsih Fernando Mersa Putra Frastica Deswardani Frayoga, Andito Haryono Haryono Haryono Haryono Husnul Hamdi Husnul Hamdi, Husnul Imanuel Purba, Chrisman Jesi Pebralia Latifah, Adelia Linda Handayani Lucky Zaehir Maulana Madyawati Latief Mardian Peslinof Maulida, Atika Maulina Tanjung Noveranty, Amelia Nur Syaqila, Cindy Nurhidayah Nurhidayah Nurhidayah Nurhidayah Pebralia, Jesi Purba, Rodearni Ananda Putri Raden Mohamad Herdian Bhakti Rani, Debby Mustika Regita Kharisma Resta, Ichy Lucya Restianingsih, Tika Riany, Hesti Rista Mutia Anggraini Rista Mutia Anggraini Rodearni Ananda Putri Purba Roedearni Ananda Putri Purba Rohania, Meisa Rustan Samsidar Samsidar Samsidar Saphira Indah Cahyaningtyas Sari, Nadhia Nortania Tika Restianingsih Yurinanda, Sherli