Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

EDUKASI PENCEGAHAN STUNTING PADA ANAK MELALUI PENGOLAHAN IKAN TERI DI DESA KUPA KABUPATEN BARRU Hikmah Baharuddin, Nurul; Asmayanti, Asmayanti; Umar, Fitriyani; Hidayati Islamiah, Nur
Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 6, No 10 (2023): Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tapanuli Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31604/jpm.v6i10.3566-3572

Abstract

Stunting menjadi salah satu masalah gangguan gizi yang dialami oleh anak-anak, baik saat masih bayi maupun balita. Observasi yang telah dilakukan ditemukan bahwa Kecamatan Mallusetasi Kabupaten Barru terdapat 25 bayi dua tahun (baduta) mengalami stunting, 8 diantaranya di Desa Kupa. Ikan teri menjadi salah satu intervensi stunting yang bisa dilakukan dengan mengolah menjadi camilan dan sebagai asupan gizi yang baik bagi anak. Ikan teri mengandung kalsium tinggi yang menunjang pembentukan tulang dan gigi serta memungkinkan berfungsinya otak dan organ lainnya. Tujuan kegiatan ini adalah untuk meningkatkan kesadaran dan kepedulian masyarakat akan stunting melalui edukasi. Pelaksanaan kegiatan ini dilakukan di Desa Kupa Kecamatan Mallusetasi, Kabupaten Barru melalu tiga tahapan yaitu mengukur pemahaman pengetahuan melalui pre test, intervensi berupa edukasi dan evaluasi peningkatan pengetahuan melalui post test. Peserta yang hadir dalam program pengabdian masyarakat berjumlah 21 anggota kelompok Teri Kupa.Hasil kegiatan ini menunjukkan bahwa pengetahuan masyarakat kelompok Teri Kupa terhadap permasalahan stunting terjadi peningkatan setelah intervensi dilakukan dengan rata-rata tingkat pengetahuan di atas 90%. Informasi yang telah disampaikan dan direspon baik oleh masyarakat dan hal ini juga menambah pengetahuan masyarakat bahwa ikan teri yang mereka olah dapat dijadikan camilan anak-anak dalam mendukung penurunan angka kejadian stunting.
Classification of Herbal Leaves using EfficientNetB0 Alda, A. Nurul Aisya; Indra, Dolly; Umar, Fitriyani
Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 11, No 2 (2025): December 2025
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/coreit.v11i2.38017

Abstract

The identification of herbal leaves remains a challenging task due to the high morphological and visual similarity among commonly used species, which often leads to misclassification when performed manually. This study addresses the challenge of identifying herbal leaves, namely Sauropus androgynus, Moringa oleifera, Orthosiphon aristatus, Syzygium polyanthum, and Piper betle, which are often difficult to distinguish due to high morphological and visual similarity.The proposed approach utilizes the EfficientNetB0 Convolutional Neural Network architecture and employs a two-stage fine-tuning strategy, combined with data augmentation, to enhance generalization performance. A total of 500 manually collected leaf images were used for training, resized to 224×224 pixels, and augmented through rotation and flipping. Model optimization was performed using the Adam and SGD optimizers. The trained model was evaluated on 235 previously unseen external images to assess robustness. The experimental results demonstrate that the proposed model achieved an overall classification accuracy of 88.94%, with particularly strong performance on leaf classes exhibiting distinctive morphological features, such as Orthosiphon aristatus, which obtained an F1-score of 0.96. However, the model exhibited limitations in distinguishing visually similar classes, especially between Moringa oleifera and Sauropus androgynus, both of which possess compound leaf structures, and performance degradation was observed under varying illumination conditions and complex backgrounds. The novelty of this study lies in the application of an EfficientNetB0-based fine-tuning strategy for multi-class herbal leaf classification using a limited, manually collected dataset, demonstrating its potential for deployment in mobile or other resource-constrained environments to support fast and reliable herbal plant identification.
Pengembangan Prototype Sistem Deteksi Pemilik Kendaraan Roda Empat Berbasis Internet of Think Mude, Muh Aliyazid; Umar, Fitriyani
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 5 No. 1 (2026): Januari
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v5i1.243

Abstract

Masalah efisiensi pada identifikasi kendaraan secara manual telah diidentifikasi sebagai kendala utama dalam sistem keamanan. Sebuah perancangan sistem deteksi pemilik kendaraan berbasis Automatic Number Plate Recognition dan Internet of Things yang mengacu pada standar International Organization for Standardization / International Electrotechnical Commission 30141 telah dikembangkan dalam penelitian ini. Fokus utama riset dilakukan terbatas pada tahap perancangan prototipe menggunakan emulator fritzing guna memvalidasi arsitektur sistem secara virtual. Hasil perancangan menunjukkan bahwa berhasil divisualisasikan dengan tingkat akurasi logika pada 5 domain  pada ISO/EIC 130141 yakni device layer, gateway & network, data management, application layer dan domain business layer Disimpulkan bahwa model perancangan pada emulator   fritzing ini layak dan dijadikan acuan awal dalam pengembangan sistem keamanan kendaraan sebelum dilakukan implementasi pada perangkat fisik sehingga untuk pengembangan selanjutnya disarankan menggunakan elumator lainya agar ada gambaran yang jelas penggunaan tools berbasis IoT