cover
Contact Name
Agung Tjahjo Nugroho
Contact Email
agungtnugroho@unej.ac.id
Phone
+6281289118299
Journal Mail Official
jei@unej.ac.id
Editorial Address
Jurusan Fisika Fakultas MIPA Universitas Jember Jl. Kalimantan 37 Kampus Tegalboto Jember 68121
Location
Kab. jember,
Jawa timur
INDONESIA
Journal of Electronics and Instrumentation
Published by Universitas Jember
ISSN : -     EISSN : 30323398     DOI : https://doi.org/10.19184/jei
Artikel JEI ditekankan pada aplikasi Elektronika dan Instrumentasi diberbagai bidang ilmu sains dan teknologi, seperti Fisika Material, Fisika Nuklir, Geofisika, Biofisika, Biologi, Kimia, Elektronika, Geografi, Fisika Kebumian, Fisika Kelautan, Fisika Lingkungan, Astronomi, dan ilmu science lainnya. JEI membagi fokus menjadi dua yaitu: fokus aplikasi Elektronika dan fokus aplikasi instrumentasi.
Articles 35 Documents
Kajian Sifat Fisik Putih dan Kuning Telur Bebek Selama Penyimpanan Pada Temperatur Berbeda Fanta, Ryo; Wenny Maulina; Tjahjo Nugroho, Agung; Arkundato, Artoto; Ayu Berlianti, Nindha
Journal of Electronics and Instrumentation Vol. 1 No. 1 (2023)
Publisher : Fakultas MIPA, Universitas Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/jei.v1i1.700

Abstract

Telur bebek merupakan salah satu jenis telur yang banyak dikonsumsi di Indonesia, setelah telur ayam. Karakteristik telur termasuk telur bebek akan mengalami perubahan selama proses penyimpanan. Telur bebek memiliki sifat fisik yang mudah rusak. Cangkang telur bebek memiliki jumlah pori-pori lebih banyak dibandingkan telur ayam sehingga berpeluang lebih besar terkontaminasi bakteri. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengkaji sifat fisik telur bebek selama penyimpanan pada temperatur ruang dan rendah. Karakteristik dari sifat fisik telur bebek yang diukur meliputi weight loss, kerapatan, pH albumen, pH kuning telur, Haugh Unit, dan indeks kuning telur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lama penyimpanan pada temperatur berbeda memiliki dampak pada perubahan sifat fisik telur bebek. Telur bebek yang disimpan pada temperatur ruang mengalami peningkatan weight loss, pH albumen dan pH kuning telur. Sedangkan kerapatan, Haugh Unit, dan indeks kuning telur mengalami penurunan pada temperatur ruang. Sebaliknya telur bebek yang disimpan pada lemari es (8 ℃) menghasilkan weight loss dan pH albumen yang menurun, sedangkan kerapatan, pH kuning telur, Haugh Unit, dan indeks kuning telur mengalami peningkatan.
Deteksi Fitur Wajah pada Hasil Usg 3D Janin dengan Algoritma Viola-Jones Hikmatul Wilda; Kholifah, Nurul; Desy Fitri Wulandari; Ainayya Halifah
Journal of Electronics and Instrumentation Vol. 1 No. 2 (2024)
Publisher : Fakultas MIPA, Universitas Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/jei.v1i2.703

Abstract

Ultrasound (Ultrasonography) is a medical imaging technology used for monitoring fetal development during pregnancy. It produces visual images that support the process of medical diagnosis and pregnancy monitoring. Image processing is used to process and analyze digital images, providing valuable additional information. One of the methods used in image processing is the Viola-Jones algorithm. The Viola-Jones algorithm is commonly used to detect objects in image processing and computer vision, especially human faces. Face detection using the Viola-Jones algorithm can be implemented using software such as Matlab and Python. However, in this experiment, there were difficulties in using the Viola-Jones algorithm to detect baby ultrasound images. This is caused by the position seen from the side in the baby's ultrasound image and the uniformity of color throughout the face. In fact, some features such as eyebrows and eyes are difficult to recognize clearly. In addition, the resulting training files may not provide consistent results on other samples due to complex variations in infant ultrasound images.
Karakterisasi Sistem Sensor LDR Berdasarkan Perbedaan Panjang Gelombang Cahaya Kholifah, Nurul; Ratna Arum Febrianti; Gladyns Anandita Yasmin; Nurul Fatma Hidayati
Journal of Electronics and Instrumentation Vol. 1 No. 2 (2024)
Publisher : Fakultas MIPA, Universitas Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/jei.v1i2.704

Abstract

LDR is a type of resistor whose resistance value is influenced by light. LDRs can have varying sensitivity and linearity depending on the type of LDR used. LDR light sensors have different sensitivities to each color variation of light that hits them with their respective wavelengths. An LDR with high sensitivity will show a greater change in resistance when there is a change in the level of light received. LDR linearity is a measure of the extent to which its resistance response to changes in light levels is linear or not. This experiment uses two types of circuits, namely series and parallel circuits to obtain current values ​​when the light intensity is varied in order to test the sensitivity and linearity of the LDR sensor. The LED color variations used are white, red, green and blue. The circuit that produces a large current is a parallel circuit, but in a system with red and blue LEDs the opposite happens, there is a small difference which causes the current in the series circuit to be greater. The R square value in the regression value data for voltage and intensity against the resistance of each LED color starting from white, red, green and blue respectively is 0.868747; 0.765793; 0.833222; and 0.798801.
Analisis Karakteristik Statis Instrumentasi Pengaruh Variasi Massa Beras dan Volume Air terhadap Massa Nasi dan Durasi Waktu Memasak Linggar Ayu Octaviani
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.v1i3.708

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memberikan pemahaman mendalam tentang karakteristik fisik nasi serta menganalisis pengaruh variasi massa beras dan volume air terhadap massa akhir nasi dan durasi waktu memasak. Penelitian dilakukan secara eksperimental dengan mengukur massa beras, volume air, massa nasi yang dihasilkan, waktu memasak, serta tekstur nasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variasi massa beras dan volume air secara signifikan memengaruhi karakteristik fisik nasi dan durasi memasak. Variabel-variabel ini berperan penting dalam menentukan tekstur, rasa, dan aroma nasi, serta efisiensi waktu memasak. Temuan ini memiliki implikasi penting bagi pengembangan metode memasak nasi yang dapat mempertahankan kualitas sensoris yang diinginkan sekaligus meminimalkan waktu dan energi yang dibutuhkan dalam proses memasak. Dengan memahami pengaruh massa beras dan volume air, metode memasak yang lebih efisien dapat dirancang, mendukung keberlanjutan produksi beras, dan meningkatkan pemahaman dalam memilih jenis beras yang sesuai dengan kebutuhan dan nilai lingkungan.
Cover Volume 1 Nomor 1
Journal of Electronics and Instrumentation Vol. 1 No. 1 (2023)
Publisher : Fakultas MIPA, Universitas Jember

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

Abstract

Klasifikasi Tangisan Bayi Menggunakan Parameter Pitch Dengan K-Nearest Neighbors Ainayya Halifah; Agung Tjahjo Nugroho; Wenny Maulina
Journal of Electronics and Instrumentation Vol. 1 No. 2 (2024)
Publisher : Fakultas MIPA, Universitas Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/jei.v1i2.880

Abstract

Baby crying is a basic and important thing for mothers or caregivers to understand. In general, young mothers who do not receive guidance from experienced people, usually interpret baby crying as a sign of hunger only, even though crying in babies has different meanings or types of crying depending on the trigger/cause of crying. This study was conducted to establish the characteristics of the cause of infant crying through pitch parameters formed in the Bag of Features and determine the accuracy of the resulting classification. The feature extraction and classification methods used in this research are pitch, Bag of Features and K-Nearest Neighbor. Pitch feature extraction is done by changing the range parameters and methods in estimating the fundamental frequency. The range and method used in this research are (70,170) and PEF. The baby cries used for this study were taken in two ways, namely downloading Dunstan Baby Language and field measurements based on the perception of mothers and medical personnel. The types of infant cries used in this study were burpme, hungry, lower wind pain, tired, uncomfortable and pain. The results of this study show that the sequence of DBL baby cry labels that have a high average fundamental frequency probability value based on the Bag of Features histogram are tired (0.290), lower wind pain (0.207), hungry (0.206), burpme (0.182) and uncomfortable (0.090) while the sequence of baby cry labels from measurement data shows that the sick label has a higher average fundamental frequency, which is 0.200 when compared to the hungry label whose average fundamental frequency is 0.064. The classification accuracy results obtained between the DBL database test and the measurement database using K-Nearest Neighbor look optimal, which is 92% and 98%.
Cover Volume 1 Nomor 2
Journal of Electronics and Instrumentation Vol. 1 No. 2 (2024)
Publisher : Fakultas MIPA, Universitas Jember

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

Abstract

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%
Klasifikasi Tingkat Kematangan Tomat Menggunakan Fuzzy Logic Berbasis Ekstraksi Citra Warna dan K-means Clustering Khasanah, Zainatul; Risqillah Ayu Puspita
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.v1i3.1019

Abstract

Penelitian ini mengkaji penerapan fuzzy logic untuk mengidentifikasi tingkat kematangan tomat berdasarkan warna kulit. Pematangan tomat merupakan faktor krusial yang memengaruhi kualitas dan nilai jual produk. Identifikasi manual tingkat kematangan sering kali rawan kesalahan dan inkonsistensi. Dalam penelitian ini, metode fuzzy logic digunakan untuk mengatasi masalah tersebut melalui ekstraksi citra menggunakan metode K-means clustering di ruang warna Lab. Setelah proses ekstraksi, citra dikonversi kembali ke ruang warna RGB. Gambar tomat diperoleh dengan menggunakan wadah mika untuk mengontrol intensitas cahaya, kemudian diproses menggunakan morfologi dan deteksi tepi canny untuk isolasi objek. Nilai RGB dari tomat yang telah diisolasi dimasukkan ke dalam sistem fuzzy logic untuk diklasifikasikan menjadi enam tingkat kematangan: unripe, breaker, turning, pink, light red, dan red. Hasil menunjukkan bahwa sistem fuzzy logic memiliki akurasi sebesar 96,59% pada data latih dan 88,24% pada data uji. Penelitian ini juga menemukan bahwa intensitas cahaya memengaruhi nilai RGB, yang berdampak pada hasil klasifikasi. Solusi yang diusulkan untuk meningkatkan akurasi adalah dengan menggunakan histogram equalization untuk menormalisasi citra. Penelitian ini menawarkan solusi yang lebih akurat dan konsisten dalam identifikasi tingkat kematangan tomat, yang berpotensi meningkatkan efisiensi penanganan dan distribusi.  
Klasifikasi Produktivitas Padi di Kabupaten Jember Menggunakan Indeks Vegetasi NDVI Tahun 2023 Safhira Aulia Nurazizah; Muhammad Haesya Hakim Altajuddin; Muhammad Iqbal Mukhlis; Paulinus Dwi Cahyo Puspito; Albertini Magdalena Sitorus
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.v1i3.1047

Abstract

Produktivitas lahan merupakan indikator penting dalam menentukan potensi agrikultur suatu wilayah. Penelitian ini dilakukan di Kabupaten Jember dengan memanfaatkan teknologi penginderaan jauh, khususnya Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), untuk mengukur produktivitas lahan secara efisien. NDVI dihitung dari citra satelit yang mencerminkan kondisi vegetasi dan kesehatan tanaman. Tujuan penelitian ini adalah mengklasifikasikan produktivitas lahan di Kabupaten Jember pada tahun 2023, menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi variasi NDVI, serta menyediakan peta distribusi produktivitas lahan. Penelitian ini menggunakan citra satelit multispektral Landsat 8 yang diperoleh dari USGS Earth Explorer, serta data lapangan terkait produktivitas pertanian. NDVI dihitung dengan menggunakan dua pita spektral, yaitu near-infrared (NIR) dan red. Nilai NDVI ini digunakan untuk mengklasifikasikan produktivitas lahan, di mana wilayah dengan NDVI tinggi dianggap memiliki produktivitas tinggi, dan sebaliknya. Klasifikasi dilakukan berdasarkan fase pertumbuhan padi, yaitu fase air, vegetatif, dan generatif, yang masing-masing memiliki rentang NDVI tertentu. Model produktivitas dikembangkan dengan menganalisis intensitas NDVI pada saat tanaman mencapai kehijauan maksimum, menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS). Hasil akhir penelitian ini berupa peta klasifikasi produktivitas lahan yang dapat dimanfaatkan oleh pemerintah daerah, petani, dan pemangku kepentingan lainnya dalam perencanaan dan pengelolaan pertanian yang lebih efisien dan berkelanjutan di Kabupaten Jember.

Page 2 of 4 | Total Record : 35