Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.751
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Electronics and Instrumentation Jurnal Hasil Pengabdian Kepada Masyarakat Universitas Jember
Fahreza, Rafi Achmad
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Physics Social Sciences

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Journal of Electronics and Instrumentation

 1 
Model Regresi untuk Estimasi Suhu Oral Berdasarkan Pengukuran Suhu Dahi Menggunakan Thermogun Fahreza, Rafi Achmad; Zainatul Khasanah; Atika Azizah; Risqillah Ayu Puspita; Ainayya Halifah
Journal of Electronics and Instrumentation Vol. 1 No. 3 (2024)
Publisher : Fakultas MIPA, Universitas Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/jei.v1i3.689

Abstract

Semenjak pandemi Covid-19, terjadi revolusi di dalam dunia medis mengenai cara pengukuran suhu tubuh asli manusia. Suhu tubuh asli manusia sebelumnya banyak diukur menggunakan termometer digital yang diletakkan di ketiak. Namun, sejak terjadinya pandemi Covid-19 dokter dan tenaga medis dituntut untuk dapat melakukan pengukuran suhu tubuh secara lebih cepat dan dengan metode tanpa kontak dengan anggota tubuh. Hal tersebut membuat banyak dokter dan tenaga medis menggunakan thermogun yang dapat mengukur suhu tubuh manusia dengan cepat dan tanpa menyentuh anggota tubuh. Namun, permasalahan mengenai ketidakakuratan thermogun dan titik pengukuran di dahi membuat hasil pembacaan suhu tidak sesuai dengan suhu asli tubuh sebenarnya. Selain itu, pengukuran suhu tubuh menggunakan thermogun memiliki banyak faktor yang dapat mempengaruhi hasil yang didapatkan baik faktor internal maupun eksternal. Penelitian ini berfokus pada faktor internal yaitu titik pengukuran suhu. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengatasi ketidakakuratan pengukuran suhu tubuh dengan cara memberikan prediksi suhu oral (titik yang dapat merepresentasikan suhu tubuh sebenarnya) berdasarkan pengukuran suhu di dahi (titik paling efisien untuk pengukuran). Metode analisis data yang digunakan yaitu regresi linear sederhana di mana suhu dahi akan menjadi prediktor dan dapat memprediksi suhu oral yang menjadi respons. Analisis mengenai hubungan antara variabel dengan mencari nilai muliple R, koefisien determinasi, dan standart error of estimate (SEE). Setelah dilakukan analisis regresi, dilanjutkan dengan uji F menggunakan analisist of variable (Anova). Hasil persamaan garis regresi linear yang didapatkan yaitu , dengan . Hal tersebut membuat suhu dahi memiliki kesesuaian dengan suhu oral sebesar .
Klasifikasi Pes Planus Menggunakan Ekstraksi Fitur HOG dan BoF dengan Random Forest Stefano Akbar; Fahreza, Rafi Achmad; Fery Ferdianto; Desy Fitria Wulandari; Erviana Widia Astuti
Journal of Electronics and Instrumentation Vol. 1 No. 3 (2024)
Publisher : Fakultas MIPA, Universitas Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/jei.v1i3.980

Abstract

Salah satu kontribusi fisika dalam bidang kesehatan adalah membantu proses diagnosis penyakit melalui citra medis, salah satunya untuk mendeteksi flat foot atau Pes Planus. Pada penelitian ini, metode ekstraksi dan pemilihan fitur digunakan untuk meningkatkan akurasi klasifikasi flat foot dengan menggunakan teknik machine learning. Histogram of Oriented Gradients (HOG) merupakan teknik ekstraksi fitur yang mengelompokkan nilai gradien piksel berdasarkan orientasi pada setiap bagian lokal dari citra, sedangkan Bag of Features (BoF) atau Bag of Words merupakan pendekatan yang memperlakukan ciri-ciri dari gambar sebagai fitur yang dapat diolah. Penelitian ini mengekstraksi gambar menjadi histogram dan mengidentifikasi fitur penting dari distribusi gradien intensitas piksel. Pemilihan fitur tambahan (additional features) dilakukan berdasarkan tingkat pengaruhnya terhadap model Random Forest. Data yang digunakan berjumlah 307 sampel, yang dibagi dalam beberapa lipatan menggunakan variasi nilai k-fold untuk memperoleh hasil validasi terbaik dan hasil pembelajaran optimal, dengan teknik sampling stratified. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode BoF mampu mengklasifikasikan Pes Planus berdasarkan fitur jejak kaki dengan akurasi 77,81%. Namun, metode HOG memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi, yaitu 85,67%
Efektivitas K-Means Clustering dan GMM dalam Menentukan Klaster Organ dan Jaringan Kanker Pada Paru-paru Berdasarkan Nilai HU CT Thorax Fahreza, Rafi Achmad; Erviana Widia Astuti
Journal of Electronics and Instrumentation Vol. 2 No. 2 (2025)
Publisher : Fakultas MIPA, Universitas Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/jei.v2i2.1666

Abstract

Penelitian ini membandingkan efektivitas dua algoritma klasterisasi, Gaussian Mixture Model (GMM) dan K-Means, dalam mengelompokkan jaringan pada citra CT scan toraks dengan diagnosis adenokarsinoma berdasarkan nilai Hounsfield Unit (HU). Dalam penelitian ini, nilai HU yang mewakili berbagai jenis jaringan, seperti udara, lemak, otot, dan tulang, diekstraksi dan diklasifikasikan menggunakan kedua algoritma tersebut. GMM menggunakan pendekatan probabilistik yang lebih fleksibel dalam menangani variasi densitas jaringan, sementara K-Means bekerja dengan memisahkan data berdasarkan jarak terdekat dari pusat klaster. Hasil menunjukkan bahwa GMM memberikan performa klasterisasi yang lebih unggul dengan Silhouette Score 0,7447, dibandingkan dengan K-Means yang memperoleh skor 0,70. GMM mampu memisahkan jaringan yang lebih kompleks dengan akurasi lebih tinggi, khususnya pada jaringan dengan nilai HU yang tumpang tindih, seperti jaringan otot dan adenokarsinoma. Oleh karena itu, GMM dinilai lebih efektif dan andal untuk analisis segmentasi pada data medis yang kompleks, seperti diagnosis kanker paru-paru berbasis citra CT scan.
Co-Authors Ahmad Syarif Hidayatullah, Ahmad Syarif Ainayya Halifah Atika Azizah Desy Fitria Wulandari Dewi, Shopiana Erviana Widia Astuti Faradilla, Rizka Fery Ferdianto Nurlaili, Hidayatul Alim Oktavianti, Anggun Prasetyawan, Safa Anindya Kaenori Rahman, Muhamad Habil Risqillah Ayu Puspita Sa’adah, Naulus Stefano Akbar Syuhada, Yahya Ayyasy Zahro, Indah Fatimatus Zainatul Khasanah