Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Journal of Advanced Health Informatics Research
Dwi Susanto
Universitas Ahmad Dahlan
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Edukasi Bijak Kelola Sampah untuk Masa Depan Berkelanjutan Aditya, Anggie Yudistira; Susanto, Dwi; Peryanto, Ari; Widodo, Yuwono Fitri
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Vol. 2 No. 12 (2025): Februari
Publisher : Amirul Bangun Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59837/jpmba.v2i12.2022

Abstract

Sampah menjadi isu global yang mendesak, terutama di negara berkembang seperti Indonesia, yang menghasilkan 68,5 juta ton sampah pada tahun 2021. Di wilayah Joho, Jambidan, Bantul, pengelolaan sampah masih menjadi tantangan akibat rendahnya kesadaran masyarakat, terbatasnya fasilitas pengelolaan, serta kebiasaan membakar sampah yang mencemari lingkungan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dilakukan edukasi dan sosialisasi pengelolaan sampah berkelanjutan bertujuan meningkatkan pengetahuan, mengubah perilaku, dan mendorong partisipasi aktif masyarakat. Metode yang digunakan meliputi wawancara, penyebaran kuesioner, dan pemberian materi sosialisasi. Hasil wawancara menunjukkan bahwa 50% masyarakat tidak mengetahui metode pengelolaan sampah yang benar, sementara kuesioner mengungkapkan jenis dan pola pembuangan sampah serta tingkat pengetahuan masyarakat. Materi penyuluhan disampaikan pada 20 Januari 2025 berhasil meningkatkan pemahaman masyarakat terkait pemilahan sampah organik dan anorganik, teknik pengomposan sederhana, dan pentingnya daur ulang. Tingkat pengetahuan masyarakat meningkat dari 50% tidak mengetahui menjadi 20%, dengan 40% mengetahui dan 40% sangat mengetahui pengelolaan sampah. Kegiatan ini menunjukkan bahwa edukasi dan pendekatan partisipatif efektif dalam meningkatkan kesadaran masyarakat terhadap pengelolaan sampah yang ramah lingkungan. Keterlibatan aktif masyarakat melalui tanya jawab dan praktik langsung mencerminkan kesiapan mereka untuk mengimplementasikan perubahan perilaku. Kesimpulannya, kegiatan ini memberikan kontribusi signifikan dalam menciptakan kesadaran dan tindakan nyata menuju lingkungan yang lebih bersih, sehat, dan berkelanjutan.
Classification of Skin Disease Images Using K-Nearest Neighbour (KNN) Ari Peryanto; Susanto, Dwi; Jihad, Bagus Hayatul
Journal of Advanced Health Informatics Research Vol. 2 No. 3 (2024)
Publisher : Peneliti Teknologi Teknik Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59247/jahir.v2i3.300

Abstract

The skin is the outermost part of the human body that is often exposed to the environment, so it is easy to experience disease disorders. Some of the skin diseases that are often contracted in humans are ulcers, herpes, and warts. Untreated skin diseases will be very annoying because of the sensation of itching so it can cause irritation and inflammation. The ability to classify skin diseases using technology is one solution. This study uses the K-Nearest Neighbour (KNN) method to detect images of skin diseases. KNN is one of the machine learning methods with a calculation method based on the proximity of k. KNN was chosen because it is fast and has high-accuracy results. The results of the research that has been carried out have obtained results of accuracy of 63%, precision of 63%, recall of 63%, and F1 Score of 63%. From the results of the study, it can be concluded that disease detection using KNN has been successfully applied and can be used in classification.
Co-Authors Abdul Fadil Aditya, Anggie Yudistira Anton Yudhana Jihad, Bagus Hayatul Peryanto, Ari Yuwono Fitri Widodo