Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.434
P-Index
This Author published in this journals
All Journal DedikasiMU: Journal of Community Service Al Khidma: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal of Information Technology and Society (JITS) Journal of Informatics and Vocational Education
Zikri Wahyuzi
Universitas Muhammadiyah Bangka Belitung
Religion Humanities Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Social Sciences

Published : 9 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 9 Documents
Search

 1 
Pencegahan Pernikahan Dini Sebagai Upaya Megurangi Stunting pada Anak di Desa Keciput Zikri Wahyuzi; Muhammad Alfajri; Nurtri Oktavia; Juliana Juliana; Kiranda Kiranda
Al Khidma: Jurnal Pengabdian Masyarakat Al Khidma Vol. 6 No. 2 April - Juni 2026
Publisher : Sekolah Tinggi Ilmu Al-Qur'an (STIQ) Amuntai Kalimantan Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35931/ak.v6i2.6353

Abstract

Pernikahan pada usia anak masih menjadi permasalahan yang sering dijumpai dan berpengaruh besar terhadap tingginya kasus stunting pada anak. Praktik ini umumnya muncul pada masyarakat dengan tingkat pendidikan yang rendah, pengetahuan kesehatan reproduksi yang terbatas, serta kondisi ekonomi yang belum memadai. Desa Keciput di Kecamatan Sijuk, Kabupaten Belitung, menjadi salah satu wilayah yang menghadapi persoalan tersebut, dengan prevalensi stunting mencapai 22,2% dan masih terdapat remaja yang menikah di usia muda. Untuk menjawab permasalahan itu, kegiatan pengabdian masyarakat dilakukan dengan tujuan meningkatkan pemahaman remaja dan warga mengenai risiko pernikahan dini serta hubungannya dengan stunting. Sosialisasi yang berlangsung pada 15 September 2025 ini menghadirkan pemateri dari KUA Kecamatan Sijuk dan Puskesmas Tanjung Binga. Kegiatan dilakukan melalui metode ceramah, sajian visual, dan diskusi interaktif. Materi yang diberikan mencakup definisi pernikahan usia anak, kesiapan reproduksi, dampak kesehatan pada ibu remaja, faktor penyebab stunting, serta langkah-langkah pencegahannya. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan pengetahuan peserta yang ditandai dengan tingginya partisipasi, diskusi yang hidup, dan tanggapan positif terhadap materi. Secara keseluruhan, program ini efektif dalam menumbuhkan kesadaran masyarakat untuk menunda usia pernikahan dan memperkuat upaya pencegahan stunting. Kegiatan serupa disarankan untuk terus dilaksanakan melalui kerja sama antar pihak terkait.
Revitalisasi Plang dan Digitalisasi Homestay Berbasis Google Sites dan QR-Code Sebagai Upaya Branding Desa Tanjong Tinggi Rio Ferdiansyah; Zikri Wahyuzi; Suhendri Suhendri; Sri Widari Ainantia; Perawati Perawati; Alviola Mawar Tifani; Nova Febriyanti; Alya Rahmadea; Abela Ayu Lusianty
Al Khidma: Jurnal Pengabdian Masyarakat Al Khidma Vol. 6 No. 2 April - Juni 2026
Publisher : Sekolah Tinggi Ilmu Al-Qur'an (STIQ) Amuntai Kalimantan Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35931/ak.v6i2.6405

Abstract

Permasalahan keterbacaan plang homestay dan minimnya informasi digital menjadi hambatan dalam penguatan branding Desa Tanjong Tinggi sebagai destinasi wisata. Kondisi ini menyulitkan wisatawan dalam menemukan akomodasi dan memperoleh informasi yang dibutuhkan. Penelitian ini bertujuan mendeskripsikan pelaksanaan revitalisasi plang dan digitalisasi informasi homestay melalui Google Sites yang terintegrasi dengan QR-Code. Metode yang digunakan adalah deskriptif kualitatif melalui observasi, pendataan, dokumentasi, dan sosialisasi kepada pemilik homestay, melibatkan delapan mahasiswa KKN dan masyarakat. Dari 22 homestay teridentifikasi, 14 di antaranya aktif dan layak ditindaklanjuti. Kegiatan menunjukkan peningkatan visibilitas dan keterbacaan plang melalui pengecatan ulang dan penebalan identitas visual. Digitalisasi melalui katalog daring memudahkan akses terhadap fasilitas, tarif, lokasi, dan kontak homestay. Sosialisasi pemilik homestay turut meningkatkan literasi digital dan kemampuan pemanfaatan teknologi untuk promosi. Temuan ini menegaskan bahwa intervensi partisipatif dan berbasis teknologi mampu memperkuat citra wisata desa serta mendorong kemandirian masyarakat, dan berpotensi direplikasi pada desa wisata lain yang memiliki kebutuhan serupa.
Generation of Batik Cual Bangka Belitung Motif Variations Using Stable Diffusion Models Rakha Piadika; Zikri Wahyuzi; Arvi Pramudyantoro
Journal of Informatics and Vocational Education Vol. 9 No. 1 (2026): Journal of Informatics and Vocational Education - March
Publisher : Informatics Education Department, Faculty of Teacher Training and Education, Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/joive.v9i1.3215

Abstract

Batik Cual Bangka Belitung is a visual cultural heritage characterized by repetitive motifs, fine line details, and high ornament complexity, presenting significant challenges for digital exploration without compromising its visual identity. This study aims to generate variations of Batik Cual motifs using a prompt-guided image-to-image (img2img) approach based on the Stable Diffusion model with a single-reference image. Furthermore, the research analyzes the influence of the strength parameter on the delicate balance between structural similarity and generative visual variation. The dataset consists of 13 independently collected Batik Cual motifs, pre-processed through RGB conversion and standardized to a resolution of 512×512 pixels. Controlled experiments were conducted using varied strength values of 0.4, 0.6, and 0.8, while maintaining other parameters constant. Quantitative evaluation utilized the Structural Similarity Index Measure (SSIM) to assess structural integrity and CLIP similarity to measure semantic alignment between the prompt and output image. The results indicate that increasing strength consistently decreases SSIM values, signifying greater structural deviation from the reference image, whereas CLIP similarity remains relatively stable across configurations. Quantitatively, a strength of 0.4 offers the optimal combination of structural similarity and semantic suitability. However, qualitative assessments reveal that for certain motifs, a strength of 0.6 produces a more balanced variation between pattern innovation and motif character preservation. These findings confirm a measurable trade-off between identity preservation and generative exploration, demonstrating the potential of Stable Diffusion as a controlled method for developing Batik Cual digital assets.
Integration of Artificial Intelligence Models into a Flask-Based Web Application for Classification and Generation of Batik Cual Motifs from Bangka Belitung Syifa Nandini Girfita; Muhammad Ressi Rabsanjani; Zikri Wahyuzi; Rike Pradila
Journal of Informatics and Vocational Education Vol. 9 No. 2 (2026): Journal of Informatics and Vocational Education - July
Publisher : Informatics Education Department, Faculty of Teacher Training and Education, Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/joive.v9i2.3225

Abstract

Artificial Intelligence (AI) has been increasingly adopted to support digital preservation and creative exploration of cultural heritage. However, many existing studies primarily focus on model development, while limited attention is given to the practical integration and deployment of AI models in real-world applications. This study presents the integration of AI models into a web-based application using the Flask framework for Batik Cual motif classification and generation. The proposed system enables users to interact with AI functionalities through a browser-based interface, supporting motif classification from uploaded images and motif generation based on textual input and reference images. The integration is implemented using a RESTful backend architecture, where Flask manages request handling, preprocessing, AI inference workflows, postprocessing, and result visualization. Functional testing results indicate that the system operates according to its intended design, providing structured outputs with acceptable response times. The findings demonstrate that Flask is an effective and practical framework for deploying AI-driven web applications, particularly for prototype-scale systems aimed at supporting digital preservation and dissemination of traditional cultural motifs.
Early Fire Detection Using IoT and Deep Learning Syandhu Dea Fermanda; Zikri Wahyuzi; Arvi Pramudyantoro
Journal of Informatics and Vocational Education Vol. 9 No. 3 (2026): November 2026
Publisher : Informatics Education Department, Faculty of Teacher Training and Education, Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/joive.v9i3.3515

Abstract

Fire incidents in strategic facilities such as weapon storage rooms can cause severe damage, threaten personnel safety, and disrupt operational readiness. Conventional fire detection systems generally rely on smoke or temperature sensors, which often respond only after hazardous conditions reach a certain threshold. Therefore, this study proposes an early fire prevention system based on Internet of Things (IoT) and deep learning using CCTV cameras. The system was developed using the System Development Life Cycle (SDLC) with the Waterfall model. The object detection model employed YOLOv8 and was trained on a laptop before being deployed to a Raspberry Pi 5 as the real-time processing unit. The implemented hardware consisted of a Raspberry Pi 5, a Logitech webcam, monitor, keyboard, and mouse. Testing was conducted in a room measuring 6 m × 4 m × 3.5 m. The developed system successfully detected four object classes, namely fire, smoke, cigarette, and person. The implemented logic mechanism classified fire detection as a fire incident, while simultaneous cigarette and smoke detection was categorised as smoking activity with potential fire risk. In addition, the system successfully sent automatic warning notifications through Telegram, enabling faster response without continuous manual monitoring. The results indicate that combining YOLOv8, Raspberry Pi 5, and IoT communication can provide an effective, practical, and low-cost intelligent fire prevention solution for indoor strategic facilities.
Face Recognition-Based Attendance System for Village Officials Using YOLOv8n, ArcFace, and Web-Based Microservice Architecture Wenni Siswanti; Zikri Wahyuzi; Arvi Pramudyantoro
Journal of Informatics and Vocational Education Vol. 9 No. 3 (2026): November 2026
Publisher : Informatics Education Department, Faculty of Teacher Training and Education, Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/joive.v9i3.3516

Abstract

The attendance system at Bencah Village has been conducted manually, creating vulnerability to data manipulation, recording errors, and lack of transparency in managing village official attendance data. This study aimed to design and develop a face recognition-based attendance system for Bencah Village officials using deep learning technology, implemented as a web-based platform. The system was developed using the Waterfall Software Development Life Cycle (SDLC) model with a layered microservice architecture, integrating face detection using the lightweight YOLOv8n model, face feature extraction using InsightFace buffalo_l with the ArcFace approach generating 512-dimensional embedding vectors, and identity matching using cosine similarity with a threshold of 0.5. The backend was built with Laravel 12 and Python Flask, containerized using Docker and communicating via REST API. Functional testing using the black-box testing method on 25 main system functions confirmed that all functions performed as expected. Face recognition performance evaluation on 30 test data yielded a Recognition Accuracy of 93.33%, a False Acceptance Rate (FAR) of 0%, and a False Rejection Rate (FRR) of 10%. The FAR of 0% confirmed the system successfully prevented unauthorized identity acceptance, which is critical for attendance data integrity. These results demonstrate the system is feasible as a biometric attendance solution for village government environments.
PENGENALAN POLA KASUS POTENSI BANJIR DI PANGKALPINANG DENGAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN XGBOOST MENGGUNAKAN GOOGLE EARTH ENGINE Randi Atul Aufa; Eka Altiarika; Arvi Pramudyantoro; Yudistira Bagus Pratama; Zikri Wahyuzi
Jurnal Teknologi Informasi dan Masyarakat Vol 3 No 1 (2025): Journal of Information Technology and Society (JITS)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Bangka Belitung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35438/jits.v3i1.1415

Abstract

Banjir merupakan bencana yang sering terjadi di Kota Pangkalpinang dan menimbulkan dampak sosial serta ekonomi yang signifikan. Setiap tahun, curah hujan tinggi dan elevasi wilayah yang rendah menyebabkan genangan air di berbagai titik, mengganggu aktivitas masyarakat dan infrastruktur kota. Oleh karena itu, diperlukan sistem peringatan dini yang efektif berbasis teknologi untuk mengenali pola potensi banjir secara akurat dan cepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengenali pola kasus banjir dengan menggabungkan data historis lingkungan dan iklim menggunakan algoritma pembelajaran mesin melalui platform Google Earth Engine (GEE). Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi pengumpulan data spasial dan klimatologis dari GEE, seperti curah hujan, kelembapan tanah, suhu permukaan, tutupan lahan, dan elevasi. Data selanjutnya diproses menggunakan Google Colab, termasuk tahapan preprocessing dan feature engineering. Algoritma Random Forest dan XGBoost digunakan dalam pendekatan ensemble learning dengan metode soft voting. Data dibagi menjadi 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik Accuracy, Precision, Recall, dan F1 Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memiliki performa tinggi dengan Accuracy 0.98, Precision 0.97, Recall 0.99 dan F1 Score 0.98. Prediksi potensi banjir tahun 2025–2030 menunjukkan tren perubahan jumlah titik banjir dengan probabilitas tinggi setiap tahunnya. Visualisasi pengenalan pola potensi banjir dalam bentuk peta interaktif di GEE mempermudah analisis spasial dan mendukung pengambilan keputusan mitigasi. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi solusi praktis dalam peringatan dini dan strategi adaptasi terhadap bencana banjir.
Perbandingan Sentimen Komentar Youtube pada Video Promosi Bisnis Kuliner di Bangka Belitung Menggunakan Algoritma Machine Learning Al Ahfaz Reza Ramdani; Yudistira Bagus Pratama; Arvi Pramudyantoro; Eka Altiarika; Zikri Wahyuzi
Jurnal Teknologi Informasi dan Masyarakat Vol 3 No 1 (2025): Journal of Information Technology and Society (JITS)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Bangka Belitung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35438/jits.v3i1.1416

Abstract

Penelitian ini membandingkan sentimen komentar youtube pada video promosi bisnis kuliner di Bangka Belitung menggunakan algoritma machine learning. Penelitian ini bertujuan untuk memahami persepsi masyarakat terhadap bisnis kuliner lokal yang tersebar di platform youtube, serta mengetahui algoritma mana yang lebih efektif dalam mengklasifikasikan sentimen komentar. Metode yang digunakan adalah analisis sentimen dengan pendekatan kualitatif. Algoritma machine learning yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes. Data diperoleh melalui proses web scraping terhadap 27 video kuliner khas Bangka Belitung, seperti lempah kuning, mie Koba, otak-otak, dan martabak Bangka, yang kemudian dikumpulkan menjadi 13.692 komentar. Komentar-komentar tersebut diproses melalui tahapan preprocessing, seperti case folding, penghapusan simbol dan angka, tokenisasi, stopword removal, serta stemming. Setelah itu, dilakukan pelabelan sentimen secara manual dan otomatis untuk mengklasifikasikan komentar ke dalam kategori positif, negatif, dan netral. Model klasifikasi kemudian dibangun menggunakan algoritma SVM dan Naïve Bayes, dan dilakukan evaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa SVM memiliki akurasi lebih tinggi (86.55%) dibandingkan Naïve Bayes (84.63%). Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas komentar memiliki sentimen netral, dengan sedikit komentar positif dan negatif. Penelitian ini memberikan wawasan tentang sentimen masyarakat terhadap bisnis kuliner di Bangka Belitung, yang dapat bermanfaat bagi pelaku bisnis kuliner dalam meningkatkan strategi pemasaran dan pelayanan mereka.
PENGUATAN LITERASI AI DAN ETIKA DIGITAL UNTUK SISWA SEKOLAH DASAR MELALUI DEMONSTRASI TERPANDU DI SDN 16 SIJUK Zikri Wahyuzi; Yurdayanti
DedikasiMU : Journal of Community Service Vol. 7 No. 4 (2025): Desember
Publisher : Universitas Muhammadiyah Gresik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30587/dedikasimu.v7i4.11031

Abstract

Perkembangan kecerdasan buatan (AI) dan internet membuat siswa sekolah dasar semakin akrab dengan teknologi digital, namun belum diikuti dengan pemahaman yang memadai tentang literasi AI dan etika digital. Kondisi ini berpotensi menimbulkan risiko, seperti menerima informasi tanpa verifikasi, membagikan data pribadi, serta berperilaku tidak santun di ruang digital. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk menguatkan literasi AI dan etika digital pada siswa sekolah dasar melalui penyuluhan interaktif. Kegiatan dilaksanakan di SDN 16 Sijuk, Kabupaten Belitung, dengan sasaran 28 siswa kelas V dan VI. Metode pelaksanaan berupa pemaparan materi dan demonstrasi penggunaan AI generatif melalui proyektor yang dipadukan dengan sesi tanya jawab dan diskusi kelas mengenai contoh penggunaan teknologi digital secara aman dan beretika. Evaluasi kegiatan dilakukan menggunakan angket post-test yang terdiri atas lima pernyataan terkait pemanfaatan internet untuk belajar, kesopanan berkomunikasi, kesadaran terhadap kebenaran informasi, perlindungan data pribadi, dan kehati-hatian membuka tautan. Hasil menunjukkan 96% siswa menyatakan menggunakan internet untuk belajar, 100% berkomunikasi secara sopan, 89% menyadari bahwa tidak semua informasi di internet benar, 96% tidak membagikan foto pribadi tanpa izin, dan 100% berhati-hati saat membuka tautan. Temuan ini mengindikasikan bahwa kegiatan pengabdian mampu menguatkan sikap positif siswa terhadap pemanfaatan internet dan AI secara aman dan beretika, serta dapat menjadi model sederhana yang direplikasi di sekolah dasar lain dengan fasilitas terbatas.
Co-Authors Abela Ayu Lusianty Al Ahfaz Reza Ramdani Alviola Mawar Tifani Alya Rahmadea Arvi Pramudyantoro Eka Altiarika Juliana Juliana Kiranda Kiranda Muhammad Alfajri Muhammad Ressi Rabsanjani Nova Febriyanti Nurtri Oktavia Perawati Perawati Rakha Piadika Randi Atul Aufa Rike Pradila Rio Ferdiansyah Sri Widari Ainantia Suhendri Suhendri Syandhu Dea Fermanda Syifa Nandini Girfita Wenni Siswanti Yudistira Bagus Pratama Yurdayanti