Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

EDUKASI SMK 1 BLITAR MELALUI PELATIHAN DASAR PEMROGRAMAN PHYTON DAN PENGENALAN APLIKASI KECERDASAN BUATAN UNTUK DETEKSI TINGKAT KECEMASAN PADA REMAJA Purwanti, Endah; Ain, Khusnul; Widiyanti, Prihartini; Rulaningtyas, Riries; Amma, Fadli; Chandra Satria Arisgraha, Franky; Nur Rahma, Osmalina; Pramudita, Alfian; Qulub, Fitriyatul; Firdhausi Wardhani, Inten
Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 8, No 5 (2025): MARTABE : JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tapanuli Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31604/jpm.v8i5.%p

Abstract

Berdasarkan beberapa sumber di media massa/elektronik dan badan penanggulangan Penyakit Tidak Menular dan Kesehatan Jiwa Dinas kesehatan Kabupaten Blitar, mencatat pada tahun 2022, ada 755 warga yang terdeteksi menderita gangguan mental emosional (GME) khususnya kecemasan emosional dan banyak temuan kasus dari kalangan remaja. Ada beberapa faktor pemicu, diantaranya adalah kondisi keluarga yang broken home, serta pengaruh sosial media yang tidak dimanfaatkan dengan baik. Kecemasan yang tidak tertangani dapat berkembang menjadi depresi yang berpotensi memicu tindakan bunuh diri, terutama pada individu yang berada di usia produktif. Kelompok usia dengan angka bunuh diri tertinggi berada dalam rentang 15 hingga 29 tahun. Upaya pendeteksian dini terhadap kecemasan emosional khususnya di kalangan remaja menjadi sebuah peluang solusi untuk mencegah generasi muda melakukan bunuh diri melalui pemanfaatan teknologi. Kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi di era revolusi industri 4.0 telah melahirkan berbagai inovasi baru yang memberikan dampak signifikan di berbagai sektor kehidupan. Salah satu inovasi yang menonjol adalah teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence). Setiap peluang yang tersedia akan menjadi sia-sia jika tidak didukung oleh sumber daya manusia yang kompeten dan memiliki wawasan luas. Generasi muda merupakan sasaran utama yang paling tepat untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia di Indonesia. Melalui kegiatan pengabdian kepada masyarakat (PKM) ini, sekelompok masyarakat dengan latar belakang pengetahuan dasar di bidang pemrograman komputer telah memperoleh pembekalan pengetahuan dan keterampilan. Dalam konteks ini, pelatihan diberikan kepada siswa SMKN 1 Kota Blitar, Provinsi Jawa Timur, yang memiliki minat di bidang Teknik Komputer dan Informatika (TKI). Kegiatan yang telah  dilakukan tidak hanya dapat bermanfaat dalam penanggulangan kesehatan emosional remaja di beberapa daerah di kota Blitar, tapi juga sebagai  upaya peningkatan mutu siswa berkaitan dengan bidang komputer cerdas agar ketika lulus sekolah mampu bersaing di dunia kerja dan mampu mengembangkan berbagai macam software yang bermanfaat bagi masyarakat di Indonesia dalam menghadapi era Industri 4.0. Kegiatan PKM ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu pelatihan pemrograman dasar python dan pengenalan aplikasi kecerdasan buatan untuk deteksi tingkat kecemasan pada remaja. Evaluasi pelaksanaan program ini dilakukan melalui sistem kuesioner yang mengukur tingkat pengetahuan siswa sebelum dan sesudah mengikuti PKM terkait materi pelatihan yang diberikan. Selain itu, masukan dan testimoni dari siswa serta guru SMKN 1 Blitar turut menjadi bahan pertimbangan untuk meningkatkan kualitas pelaksanaan program PKM di masa mendatang. Kegiatan edukasi melalui pelatihan dasar pemrograman phyton dan pengenalan aplikasi kecerdasan buatan untuk deteksi tingkat kecemasan pada remaja sangat bermanfaat dalam penanggulangan kesehatan emosional remaja di beberapa daerah di kota Blitar dan juga sebagai upaya peningkatan mutu siswa berkaitan dengan bidang komputer cerdas agar ketika lulus mampu bersaing di dunia kerja. Metode workshop yang bersifat interaktif melalui penerapan praktik langsung dalam pembuatan aplikasi berbasis Python dan kecerdasan buatan dapat memperkuat minat siswa untuk mengikuti proses pembelajaran di kelas. Selain itu, metode ini juga mendukung guru dalam menyampaikan materi kepada siswa dengan lebih mudah.
Online PID-neural network for tracking lower limb rehabilitation exoskeleton angular position Hanifah, Ummi; Adinda, Aura; Rahmatillah, Akif; Sapuan, Imam; Ain, Khusnul; Septanto, Harry; Chai, Rifai
Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Vol 14, No 5: October 2025
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/eei.v14i5.9395

Abstract

Gait trajectory tracking control is an essential component of a lower limb rehabilitation exoskeleton (LLRE). Meanwhile, the proportional-integral-derivative (PID) controller remains popular for a variety of applications, including LLRE. Nonetheless, employing PID presents a significant issue, namely determining how to choose or tune the parameters. This paper addresses the LLRE’s hipknee angular position tracking system based on an online PID-NN controller, i.e., a PID controller, whose parameters are online modified by a trained neural network (NN). A proposed framework for designing the PID-NN controller is elaborated. Numerical verifications are carried out by comparing the performance of the PID-based control system, whose parameters have been tuned using Ziegler-Nichols (ZN), without and using NN. Performance comparisons involving the presence of external disturbance are also carried out. The simulation results show that the proposed PID-NN-based control system provides better performance with lower mean squared error (MSE), root mean squared error (RMSE), and mean absolute error (MAE) values.
Bioelectrical Impedance Spectroscopy (BIS) For Ratiometric Identification Alhaq, Elmira Rofida; Salwa, Umaimah Mitssalia Umi; Ain, Khusnul; Sapuan, Imam
Indonesian Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Vol. 7 No. 1 (2025): February
Publisher : Jurusan Teknik Elektromedik, Politeknik Kesehatan Kemenkes Surabaya, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35882/j81sf349

Abstract

This research explores the potential use of Electrical Impedance Spectroscopy (EIS) and ratiometric methods to improve security and reproducibility in bioelectrical impedance-based biometric authentication systems. Traditional biometric technologies such as fingerprints are susceptible to forgery and less effective in handling external variations, making bioelectric signal-based approaches a promising alternative. By using Analog Discovery 2 to measure the impedance of ten pairs of fingers in the frequency range of 20 kHz to 500 kHz, with a 1 mA sinusoidal current injected into the subject's fingers, real-time data collection can be performed with the precision required for biometric applications. The measurement results show that the impedance value for each finger differs among subjects, making it a useful parameter for biometric authentication. The application of the ratiometric method successfully reduces day-to-day measurement variations, especially at high frequencies above 100 kHz, resulting in more stable and consistent data. This research shows that bioelectrical impedance methods have the potential to improve security compared to traditional methods such as fingerprinting, as they are more difficult to replicate. This approach offers a promising solution for a more secure and highly reproducible biometric authentication system, with potential applications in various security systems and wearable technologies.
Application Of Electrical Impedance Tomography For Detecting Meat (Body Tissue): A Study On Frequency And Amplitude Variations Aisya, Rohadatul; Samatha, Syifa Candiki; Ain, Khusnul; Astuti, Suryani Dyah
Indonesian Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Vol. 7 No. 2 (2025): May
Publisher : Jurusan Teknik Elektromedik, Politeknik Kesehatan Kemenkes Surabaya, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35882/ijeeemi.v7i2.54

Abstract

Electrical Impedance Tomography (EIT) is an emerging non-invasive imaging technique with significant potential for detecting tissue anomalies; however, its performance is highly sensitive to variations in the frequency and amplitude of the injected electrical signals, which can lead to challenges in accurately differentiating between tissue types and detecting subtle pathological changes. This study aims to optimize EIT performance by systematically investigating the impact of signal frequency and amplitude on image reconstruction quality, thereby enhancing diagnostic accuracy. A portable multi-frequency EIT system was developed using Analog Discovery 2 and MATLAB, featuring a 16-electrode configuration arranged evenly around a tissue phantom, with beef tissue serving as an analog for human tissue due to its comparable conductivity properties. The experimental protocol varied signal amplitudes from 0.4 mA to 1.0 mA and frequencies from 50 kHz to 120 kHz, while two reconstruction algorithms the Gauss-Newton method and the GREIT algorithm were employed to evaluate image quality. Results demonstrated that the Gauss-Newton method achieved superior image clarity, with an approximate 18% improvement in reconstruction accuracy and a 20% reduction in noise at an optimal setting of 100 kHz frequency and 0.8 mA amplitude. Although the GREIT method provided faster reconstruction times, its lower sensitivity to amplitude variations resulted in less detailed anomaly detection. Overall, these findings underscore the critical importance of optimizing electrical parameters in EIT systems to enhance diagnostic capabilities. Future research should focus on integrating machine learning algorithms for real-time image processing and expanding the evaluation to include diverse tissue models to further improve the clinical applicability and robustness of EIT-based diagnostics.