Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.189
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Nusanatara of Engineering Setrum : Sistem Kendali-Tenaga-elektronika-telekomunikasi-komputer Multitek Indonesia : Jurnal Ilmiah Jurnal Teknik Elektro dan Komputer TRIAC JASIEK (Jurnal Aplikasi Sains, Informasi, Elektronika dan Komputer) Journal Zetroem Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Jurnal Techno Bahari JTECS : Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer JEEE-U (Journal of Electrical and Electronic Engineering-UMSIDA) ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Nusantara of Engineering (NOE) JPMP Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Bridge: Jurnal Publikasi Sistem Informasi dan Telekomunikasi Uranus: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, Sains dan Informatika dharma wiyata
Farrady Alif Fiolana
UNIVERSITAS ISLAM KADIRI
Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Social Sciences Transportation

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 27 Documents
Search

 1   2   3 
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.
Robotik Arm Rancangan Bangun Lengan Robot Arm Untuk Menggambar Menggunakan Invers Kinematik: Rancangan Robot lengan, Invers Kinematik, 3-DOF. Zen Nurkholik; Farrady Alif Fiolana; Diah Arie Widhining Kusumastutie
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.v1i3.413

Abstract

Robot lengan merupakan sebuah alat mekanik yang dapat melakukan sebuah proses manipulasi dengan mengguanakan lengan mekanik. Robot lengan dibuat menyerupai lengan manusia memiliki sifat fleksibel sehingga mudah digunakan untuk melakukan suatu pekerjaan. Robot lengan memiliki jumlah derajat kebebasan (degree of freedom) DOF untuk melakukan gerakan tertentu. Rancangan robot lengan ini memiliki 3 derajat kebebasan atau 3-dof dimana setiap joint (sendi) memiliki gerakan berputar atau rotasi yang dapat melakukan pergerakan pada sumbu x, y, dan z dalam ruang tiga dimensi sebagai acuan gerak robot lengan ini menggunakan 3 motor stepper sebagai pengeraknya. Ada berbagai cara untuk membuat sebuah rancangan robot lengan, salah satunya adalah mengunakan invers kinematik yaitu, mencari solusi untuk setiap sudut pada tiap motor stepper agar posisi end-effector dapat tercapai. Dengan harapan proses rancangan robot lengan ini dapat membantu pembelajaran mengenai perubahan gerak pada robot lengan untuk menggambar menggunakan invers kinematik.
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%.
KLASIFIKASI BUNGA ANGGREK BULAN BERDASARKAN WARNA DAN TEKSTURNYA MENGGUNAKAN METODE JST: Anggrek Bulan(Phalaenopsis), CCM(color co-occourrence matrix), JST al farikhi, ahmad faiza; Farrady Alif Fiolana; Fajar Yumono
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.v1i3.417

Abstract

Orchidaceae merupakan nama latin dari bunga anggrek yang memiliki variasi bentuk, Bunga anggrek di Indonesia sangatlah banyak dan beragam jenis yang salah satunya anggrek bulan (Phalaenopsis). Meskipun anggrek banyak yang membudidayakan, namun untuk membedakan jenis anggrek satu dengan yang lain yaitu dengan melihat warna dan tekstur. Namun secara umum jenis bunga anggrek memiliki kemiripan warna, tekstur, hal ini yang menyebabkan seseorang kesulitan dalam mengidentifikasi jenis bunga anggrek, oleh karena itu dilakukan secara otomatis dengan sistem komputer. Dengan menggunakan metode color co-occourrence matrix (CCM) dan klasifikasi menggunakan metode JST (Jaringan Saraf Tiruan). Yang diharapkan mampu membedakan jenis anggrek bulan berdasarkan ekstraksi warna dan tekstur menggunakan CCM dan melakukan klasifikasi JST berdasarkan data CCM. Memanfaatkan metode penelitian eksperimen yang menggunakan pendekatan kuantitatif. Dengan MSE terkecil 3,5 x 10-6 serta 1000 iterasi. Serta hasil uji coba 5 anggrek bulan, dimana anggrek bulan kuning berhasil diklasifikasi sebanyak 112 bunga dan gagal 28 bunga dengan presentase keberhsilan 89.70%, anggrek bulan merah 207 dapat di kenali dengan benar dan 3 tidak dikenali, dengan presentase keberhasilan 98.57%. Anggrek bulan putih sebanyak 171 dapat dikenali dengan benar dan 29 salah dengan tingkat presentase keberhasilan 85.50%. Anggrek bulan Taiwan dapat dikenali 213 bunga secara benar dan salah 37 bunga dengan presentase keberhasilan 85.20%. Anggrek bulan ungu dapat dikenali benar sebanyak 194 bunga dan tidak dapat dikenali 6 bunga drngan presentase keberhasilan 97%. Dari keseluruhan uji coba 5 anggrek bulan secara keseluruhan terdapat 897 dapat dibaca secara benar dan 103 salah dengan presentase keberhasilan 89.70%. Sehingga pada penelitian ini mampu menyempurnakan penelitian sebelumnya.
Perancangan Alat Penerjemah Bahasa Isyarat Ke Suara Berbasis Sensor Flex, Sensor Mpu6050, dan Raspberry Pi Zauqy Launu Hayya; Farady Alif Fiolana; Diah Arie Widhining
Uranus: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, Sains dan Informatika Vol. 3 No. 4 (2025): Desember: Uranus: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, Sains dan Informatika
Publisher : Asosiasi Riset Teknik Elektro dan Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61132/uranus.v3i4.1285

Abstract

Communication is a fundamental human need for conveying information and ideas. However, individuals who are deaf and mute face difficulties in communicating with the broader community that does not understand sign language. This study aims to design and implement a real-time static sign language translator into speech using five flex sensors, an MPU6050 sensor, a Raspberry Pi Pico, an ADS1115 ADC module, and a DFPlayer Mini module as the audio output medium. Testing results show that the device successfully recognizes finger movements and hand orientation. The system is capable of playing audio output corresponding to recognized gestures, with the shortest latency recorded at 1.1 seconds and the longest at 2.8 seconds, achieving a detection accuracy rate of 75% based on 60 tests across 12 sign words. This device supports the translation of 12 simple sign words. The implementation demonstrates potential as an assistive communication tool, although further development is needed to improve accuracy, expand vocabulary, and conduct trials directly with deaf or mute users.
Rancang Bangun Alat Penganalisa Kerusakan Berdasarkan Getaran dan Kecepatan Putar Motor Menggunakan loT Adam Setiawan Tiyas; Farrady Alif Fiolana; Diah Arie Widhining Kusumastutie
Bridge : Jurnal Publikasi Sistem Informasi dan Telekomunikasi Vol. 4 No. 3 (2026): Agustus : Bridge : Jurnal Publikasi Sistem Informasi dan Telekomunikasi
Publisher : Asosiasi Profesi Telekomunikasi Dan Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62951/bridge.v4i3.1006

Abstract

Electric motors are important components in various sectors, so monitoring vibration and rotational speed is necessary to maintain optimal performance and minimize downtime. This study aims to design an Internet of Things (IoT)-based motor condition monitoring system by integrating vibration and rotational speed sensors and applying the Random Forest machine learning algorithm to classify motor conditions. The system uses an ESP32 microcontroller, ADXL345 vibration sensor, and TCRT5000 rotational speed sensor. A total of 1,200 datasets representing three fan conditions—normal, loose bushing, and bent shaft—were used to develop the classification model. The Random Forest model uses 15 decision trees with a depth of 5. Evaluation using 240 test data produced 100% accuracy, precision, recall, and F1-score for each condition. The monitoring data were successfully transmitted to a web-based IoT dashboard in real time, with an average update interval of approximately one second.
Co-Authors Adam Setiawan Tiyas ahmad faiza al farikhi Ahmad Irfan Al Farasyi al farikhi, ahmad faiza Aldiana Nugroho Mianah Anggara, Muhammad Yusuf Ari Arie Widhining K., Diah Ayssa Nurmastika Brilliant, Ganiesa Nasrulloh Diah Arie W.K. Diah Arie Widhining Diah Arie Widhining K Diah Arie Widhining K Diah Arie Widhining Kusumastutie Diah Arie Widhining Kusumastutie Diah Arie Widhining Kusumastutie Diantoro, Tri EDWIN AGUS BUNIARTO Edwin Syahputra Eka Rahayu Septiana Erwanto, Danang Fajar Yumono Fajar Yumono Haris Odi Rizaldy Moch Sunan Makmur Azis, Mochamad Dzaky Makarim Mochtar Yahya Mochtar Yahya Mochtar Yahya Muchamad fajar permana Mudzakir, Mohammad Alfian permana, Muchamad fajar Prasetyo Defantara Hadi Puspita Sari, Erni Putra, Anggara Permana Rosanti, Aulia Dewi W. K, Diah Arie W.K., Diah Arie Widhining K, Diah Arie Widining K., Diah Arie Yudo Bismo Utomo Yumono, Fajar Zauqy Launu Hayya Zen Nurkholik Zen Nurkholik