Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Anoa : Jurnal Pengabdian Masyarakat Sosial, Politik, Budaya, Hukum. Ekonomi
Sarita, Ihsan
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Environmental Science Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
PELATIHAN DAN EDUKASI PENGUATAN KAMPUNG TANGGUH NUSANTARA (KTN) MELALUI SINERGI POLSEK LANDONO DAN WARGA DESA ENDANGA KECAMATAN LANDONO KABUPATEN KONAWE SELATAN Moita, Sulsalman; Tawai, Adrian; Tarimana, Ambo Wonua; P., Iwan; Sarita, Ihsan
Anoa : Jurnal Pengabdian Masyarakat Sosial, Politik, Budaya, Hukum, Ekonomi Vol 2, No 3 (2021): OKTOBER
Publisher : Universitas Halu Oleo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (776.122 KB) | DOI: 10.52423/anoa.v2i3.22028

Abstract

Program Kampung Tangguh Nusantara adalah gerakan yang dipelopori oleh institusi Polri untuk menghasilkan berbagai jenis ketangguhan dalam menghadapi pandemi covid-19. Desa Endanga merupakan salah satu wilayah di Kecamatan Landono Kabupaten Konawe Selatan yang menjadi sasaran Program KTN. PKMI ini bertujuan untuk: (1) Meningkatkan perilaku tangguh masyarakat desa, melalui tangguh kesehatan, tangguh ekonomi, tangguh keamanan, tangguh sosial, dan tangguh psikologi; 2) Menguatnya kemitraan dan sinergi institusi Polri dengan masyarakat dalam menghadapi dampak pandemi Covid-19; 3. Meningkatnya partisipasi masyarakat mendukung gerakan KTN melalui program: protokol kesehatan covid-19, peran dalam satgas penanggulangan covid, solidaritas sosial bagi warga terdampak covid, gotong royong pembersihan lingkungan, serta menjaga keamanan dan ketertiban komunitas. Untuk mencapai tujuan tersebut, maka metode yang dilakukan adalah pelatihan dengan memfokuskan pada pendekatan FGD. Pendekatan FGD menekankan pada identifikasi masalah-masalah sosial ekonomi di masa pandemi Covid-19, serta strategi mengatasi masalah dengan pendekatan kampung tangguh melalui sharing pengalaman, peragaan dan simulasi. Hasil Program Kemitraan Masyarakat Internal menunjukkan bahwa: (1).Pelatihan dan Edukasi penguatan Program Tangguh Nusantara, dapat mendorong dan meningkatkan pengetahuan, kapasitas, pengalaman, dan kemampuan teknis warga desa dalam mengatasi problematika sosial ekonomi di masa pandemi covid-19 dengan berbagai realitas ketangguhan; (2) Pelatihan dan Edukasi penguatan Program Tangguh Nusantara, dapat meningkatkan kemitraan dan relasi Polsek Kecamatan melalui peran Babinkamtibmas dan peran serta warga melalui gerakan dan aksi dengan spirit keswadayaan dan kemandirian.
Sistem Deteksi Penyakit Pneumonia Menggunakan Algoritma Faster R-CNN Berbasis Citra Digital Rontgen Dada Ifayatin, Hadijah Nisa; Sarita, Ihsan; Saputra, Rizal Adi
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 12, No 4 (2024)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v12i4.81304

Abstract

Pneumonia menjadi perhatian utama dalam pelayanan kesehatan yang masuk dalam 10 penyakit terbanyak di fasilitas pelayanan kesehatan. Pneumonia, infeksi pada kantung udara di paru-paru, merupakan penyakit serius yang dapat menyebabkan kematian. Data statistik dari Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Tenggara menunjukkan adanya peningkatan kasus pneumonia, terutama di rumah sakit. Kasus pneumonia pada balita di Provinsi Sulawesi Tenggara pada tahun 2022 mencapai 13.214, namun hanya sekitar 11,14% yang teridentifikasi dan ditangani. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Faster Convolutional Neural Network ( Faster RCNN) dengan menggunakan model ResNet50. Metode ini digunakan untuk membagi citra rontgen dada menjadi wilayah-wilayah tertentu, yang kemudian diekstraksi guna mendeteksi pneumonia melalui analisis gambar dari data klaster. Algoritma Faster -RCNN dipilih karena keunggulannya dalam bidang visi komputer dan kecepatan dalam eksekusi RPN lebih baik dari RCNN dan Fast RCNN. Sistem ini diharapkan dapat mendeteksi citra gambar yang akan diklasifikasikan menjadi pneumonia dan normal menggunakan Faster RCNN. Pada tahap pengujian, sistem ini akan dievaluasi dengan menggunakan matriks kekeliruan sebagai metode evaluasi utama. Pengujian ini akan mencakup nilai rata-rata loss, spesifisitas  dan akurasi  untuk setiap fitur utama dari sistem yang diusulkan. Evaluasi kinerja sistem juga menggunakan pengujianbounding box . Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengenali citra rontgen dada yang terdeteksi pneumonia atau tidak dan hasil akhir yang diperoleh berdasarkan kesamaan antara data uji dan data latih yang telah disiapkan untuk mengklasifikasikan keluaran antara pneumonia dan normal.
Co-Authors Adrian Tawai Ifayatin, Hadijah Nisa P., Iwan Rizal Adi Saputra Sulsalman Moita, Sulsalman Tarimana, Ambo Wonua