Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

1.037

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Fisika Unand Jurnal Ilmu Fisika MONSU'ANI TANO Jurnal Pengabdian Masyarakat Warta Pengabdian Andalas: Jurnal Ilmiah Pengembangan Dan Penerapan Ipteks Indonesian Journal of Physics (IJP) Indonesian Journal of Community Empowerment and Service

Imam Taufiq

Jurusan Fisika Universitas Andalas

Author-ID : 3444357

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Astronomy Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Materials Science & Nanotechnology Medicine & Pharmacology Physics Social Sciences Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Title

Rancang Bangun Alat Ukur Kelajuan Dan Arah Angin Berbasis Mikrokontroler Atmega8535 Menggunakan Sistem Sensor Cahaya Rhahmi Adni Pesma; Wildian -; Imam Taufiq
Jurnal Fisika Unand Vol 2 No 4: Oktober 2013
Publisher : Universitas Andalas

Telah dirancang sebuah alat ukur kelajuan dan arah angin. Rangkaian elektronik alat ukur terdiri dari rangkaian catu daya, rangkaian mikrokontroler dan LCD, rangkaian schmitt trigger dan rangkaian fotodioda. Baling-baling pada alat berupa sistem tiga mangkuk. Bagian mekanik alat terbuat dari material ringan, sehingga dapat mengoptimalkan gerakan rotasi mangkuk. Mangkuk terbuat dari bahan plastik yang berdiameter 7,7 cm, sedangkan piringan sensor merupakan cakram CD yang bermassa 20,64 g. Bagian mekanik alat memiliki karakteristik 1 kali pulsa (1 kali putaran) dalam 1 detik (frekuensi = 1 Hz) mewakili kecepatan angin sebesar 0,61m/s. Standardisasi alat dilakukan dengan pengujian terhadap anemometer Lutron AM-4206, ketepatan pengujian sebesar 99,10%, sebagai pembanding, dilakukan juga pengujian antara anemometer mangkuk permanen di BMKG dengan anemometer Lutron AM-4206, ketepatan pengujian sebesar 90,47%. Penentuan arah angin menggunakan sebuah bilah yang akan berputar untuk menentukan 8 arah angin dengan resolusi sebesar 450.

Prediksi El Nino Southern Oscillation (ENSO) Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan (JST)-Backpropagation Bunga Aprilia; Marzuki Marzuki; Imam Taufiq
Jurnal Fisika Unand Vol 9 No 4 (2020)
Publisher : Universitas Andalas

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi nilai indeks ENSO yaituÂ Sea Surface TemperatureÂ (Nino 1.2, Nino 3, Nino 3.4 dan Nino 4),Â Southern Oscillation IndexÂ (SOI) danÂ Multivariate ENSO Index versi 2Â (MEI.v2) yang diambil dari tahun 1979-2018. Prediksi dilakukan dengan menggunakan metode JST-backpropagationÂ dengan memvariasikanÂ learning rateÂ dan momentum. Semua indeks menghasilkan nilai akurasi prediksi ENSO yang tinggi,Â namun indeks Nino 4 merupakan indeks yang memiliki akurasi tertinggi karena nilaiÂ Mean Square ErrorÂ (MSE) pelatihan dan pengujiannya yang relatif lebih kecil dibandingkan dengan indeks lainnya. Indeks Nino 4 memiliki MSE pelatihan 0,0072739 yang berhenti padaÂ epochÂ ke-69 dan MSE pengujian 0,0085917 dengan akurasi prediksi 99,9989%. Hasil ini diperoleh dari arsitektur JST-backpropagationÂ 12-10-1 dengan nilaiÂ learning rateÂ 0,10 dan momentum 0,40.Â Prediksi ENSO berdasarkan indeks Nino 4 untuk tahun 2021 menunjukkan keadaan iklim dunia dalam kondisi normal.Â This study aims to predict ENSO index using Sea Surface Temperature (Nino 1.2, Nino 3, Nino 3.4 and Nino 4 indexes), Southern Oscillation Index (SOI), and Multivariate ENSO Index version 2 (MEI.v2) during Â 1979 - 2018. The prediction was carried out using the ANN-backpropagation method by varying the learning rate and momentum. All indices produce high ENSO prediction accuracy values, but the Nino 4 index is the best one because the Mean Square Error (MSE) for training and testing steps are relatively smaller than other indexes. The Nino 4 index has a training MSE of 0.0072739 which stops at the 69th epoch and a testing MSE of 0.0085917 with a predictive accuracy of 99.9989%. These results were obtained from the back-propagation architecture ANN 12-10-1 with a learning rate of 0.10 and a momentum of 0.40. The prediction of ENSO in 2021 based on the Nino 4 index shows that the world climate condition is under normal conditions.

Analisis Perencanaan Radioterapi Pasien Kanker Nasofaring Menggunakan Teknik Intensity Modulated Radiotherapy Rahmah Elvira; Imam Taufiq; Rico Adrial; Muhammad Ilyas
Jurnal Fisika Unand Vol 10 No 3 (2021)
Publisher : Universitas Andalas

Telah dilakukan perencanaan radioterapi pada pasien kanker nasofaring (KNF) stadium III menggunakan teknik Intensity Modulated Radiotherapy (IMRT). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis nilai Conformity Index (CI), Homogeneity Index (HI), dan dosis radiasi Organ at Risk (OAR). Perencanaan IMRT dilakukan menggunakan Software Treatment Planning System (TPS) Eclipse pada 5 pasien laki-laki KNF yang berusia 8-65 tahun dengan dosis 2 Gy, 35 fraksi, 5 dan 7 lapangan radiasi. Penelitian ini dilakukan dengan 4 variasi perencanaan IMRT yaitu IMRT 5 lapangan manual (M5), IMRT 5 lapangan beam angle optimization (O5), IMRT 7 lapangan manual (M7), dan IMRT 7 lapangan beam angle optimization (O7). Total jumlah pasien yang memiliki nilai CI sesuai rekomendasi International Commision on Radiation Units and Measures (ICRU) Report 62 pada perencanaan M7 (4 pasien), O5 (3 pasien), O7 (2 pasien), dan M5 (1 pasien). Semua perencanaan memiliki nilai HI yang sesuai dengan rekomendasi ICRU Report 83. Nilai dosis OAR yang tidak sesuai dengan rekomendasi Radiation Therapy Oncology Group (RTOG) 0615 didapatkan hanya pada perencanaan M5 untuk 2 pasien. Perencanaan M7 (p-value<0,05) direkomendasikan sebagai perencanaan utama KNF stadium III karena memiliki rata-rata nilai CI (0.9573Â±0,01) dan HI (0,0651Â±0,01) yang lebih tinggi dari perencanaan lain.

Perbandingan JST Metode Backpropagation dan Metode Radial Basis dalam Memprediksi Curah Hujan Harian Bandara Internasional Minangkabau Nursakinah Aulia Fitri; Imam Taufiq
Jurnal Fisika Unand Vol 9 No 2 (2020)
Publisher : Universitas Andalas

Telah dilakukan prediksi curah hujan harian menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan beberapa fungsi pelatihan backpropagation dan radial basis. Penelitian ini menggunakan data curah hujan harian dari Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Stamet Kelas II Bandara Internasional Minangkabau Padang Pariaman dari tahun 2008 sampai tahun 2018. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja prediksi curah hujan jaringan syaraf tiruan Backpropagation dan Radial Basis dan menentukan arsitektur jaringan syaraf tiruan terbaik untuk prediksi curah hujan di Bandara Internasional Minangkabau. Untuk metode backpropagation optimisasi dilakukan terhadap jumlah lapisan tersembunyi, jumlah neuron pada lapisan tersembunyi, fungsi transfer, fungsi latih dan jumlah data masukan pada data latih. Untuk metodeÂ radial basis optimisasi dilakukan pada jumlah neuron lapisan tersembunyi, jumlah data masukan pada data latih dan nilai spread. Dari penelitian ini ditemukan hasil terbaik untuk metode backpropagationadalah dengan menggunakan fungsi latih trainlm dan arsitektur (60-70-6-1) dengan tingkat ketepatan prediksi 86,4876%. Untuk metode radial basis hasil terbaiknya diperoleh nilai spread 0,01 dengan arsitektur (60-120-1) dan tingkat ketepatan prediksi 95,3107%. Dengan demikian dapat disimpulkan metode paling bagus untuk prediksi curah hujan harian pada daerah Bandara Internasional Minangkabau adalah metode radial basis.Â Research on daily rainfall predictions have made by using artificial neural networks with some backpropagation and radial basis training functions. This study used daily rainfall data from the Meteorology Climatology and Geophysics Agency in Class II of the Minangkabau International Airport Padang Pariaman from 2008 to 2018. The purposes of the study is to compare the predicted performance of rainfall in Backpropagation and Radial Neural Networks and determine which one the best artificial neural network architecture for rainfall predictions at Minangkabau International Airport is. For the backpropagation method, optimization is performed on the number of hidden layers, the number of neurons in the hidden layer, the transfer function, the training function and the amount of input data on the training data. For the radial basis optimization method is performed on the number of hidden layer neurons, the amount of input data on the training data and the spread value. From this study found the best results for the backpropagation method were obtained with trainlm and architectural training functions (60-70-6-1) with a prediction accuracy level of 86.4876%. The best results for the radial basis method by value of a spread is 0.01 with architecture (60-120-1) and a predictive accuracy rate of 95.3107%. Thus the best method for the prediction of daily rainfall in the area of the Minangkabau International Airport is the radial basis method.

Analisis Radionuklida pada Fly Ash dan Bottom Ash PLTU Teluk Sirih Menggunakan Spektrometer Gamma Rahmi Dwi Putri; Imam Taufiq; Nurokhim Nurokhim
Jurnal Fisika Unand Vol 8 No 4 (2019)
Publisher : Universitas Andalas

Analisis radionuklida pada fly ash dan bottom ash dari PLTU Teluk Sirih telah dilakukan menggunakan spektrometer gamma. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui radionuklida yang terdapat pada fly ash dan bottom ash PLTU Teluk Sirih, kemudian membandingkan konsentrasi aktivitas radionuklida yang didapatkan dengan PP RI no.101/2014 mengenai pengelolaan limbah B3. Sampel fly ash dan bottom ash dari PLTU Teluk Sirih dipreparasi sesuai dengan prosedur standar yang ditetapkan oleh BATAN, lalu dicacah menggunakan spektrometer gamma yang dilengkapi detektor HPGe selama 17 jam. Radionuklida yang didapatkan dari hasil pencacahan adalah 210Pb, 230Th, 234Th, 226Ra, 232Th, 228 Th, 238U, 40K. Konsentrasi aktivitas radionuklida pada sampel fly ash berkisar antara 21,20Â±5,378 Bq/kg sampai dengan 320,40Â±31,279 Bq/kg, sedangkan konsentrasi aktivitas radionuklida pada sampel bottom ash berkisar antara â‰¤ 2,529 Bq/kg sampai dengan 163,728Â±15,88 Bq/kg. Berdasarkan PP RI No.101/2014 pemanfaatan fly ash dan bottom ash dari PLTU Teluk Sirih masih diperbolehkan karena konsentrasi aktivitas pada fly ash dan bottom ash PLTU Teluk Sirih berada dibawah ambang batas yaitu untuk deret uranium dan thorium adalah 1000 Bq/kg dan untuk kalium sebesar 10.000 Bq/kg.Kata kunci : aktivitas, bottom ash, fly ash, limbah B3, radionuklida, spektrometer gamma

Co-Authors Abdul Waris Adrial, Rico Afdal Afdal Afdal, Afdal Afdhal Muttaqin Ahmad Fauzi Pohan Alimin Mahyudin Arif Budiman Astuti Astuti Astuti Bunga Aprilia Dahyunir Dahlan Damayanti, Elok Dedi Mardiansyah Dian Fitriyani Dian Milvita Dwi Pujiastuti Dwi Puryanti Eif Sparzinanda Elistia Liza Namigo, Elistia Elvaswer Elvaswer Feriska Handayani Irka, Feriska Handayani Frans Madah Basoaro Wau Harmadi Harmadi Iqbal Ramadhan Marzuki Marzuki Meqorry Yusfi Mitra Djamal Mora Mora Muhammad Arif Muhammad Ilyas Muhammad Kahfi Muldarisnur, Mulda Mutya Vonnisa Naela Amalia Zulfa Nini Firmawati Nurokhim Nurokhim Nursakinah Aulia Fitri Nurul Hasanah Rahmad Rasyid Rahmah Elvira Rahmat Rasyid Rahmi Dwi Putri Ramacos Fardela Rani Delvihardini Rhahmi Adni Pesma Ridha Khairani Sri Handani Sri Oktamuliani Trengginas Eka Putra Sutantyo Usna, Sri Rahayu Alfitri Wildian - Wildian Wildian Zaki Suud Zulfi Zulfi Zulfi

Title Search

Found 5 Documents Search Journal : Jurnal Fisika Unand

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 5 Documents
Search
Journal : Jurnal Fisika Unand