Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Technologia: Jurnal Ilmiah Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat
Jauhari Maulani
Universitas Islam Kalimantan MAB
Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Health Professions Public Health

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
PEMANFAATAN LAYANAN ADMINISTRASI BERBASIS MAIL MERGE PADA KELURAHAN PASAR LAMA Jauhari Maulani; Ihda Innar Ridho; Galih Mahalisa; Muhammad Amin; Muhammad Iqbal Firdaus; Gita Ayu Syafarina; Nadiya Hijriana; Sefto Pratama
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 4 No. 1 (2023): Volume 4 Nomor 1 Tahun 2023
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v4i2.12086

Abstract

Layanan administrasi surat menyurat merupakan hal penting dalam proses penyelesaian kelengkapan berkas pada warga atau masyarakat. Selama ini, layanan administasi surat menyurat yang ada di kelurahan dilakukan dengan sistem manual, yaitu dengan langsung datang ke lokasi. Kelurahan hanya menggunakan Template form surat yang diisi dengan tulis tangan untuk membuat pengantar dari RT, atau beberapa surat sejenisnya. Hal tersebut mempunyai kekurangan salah satunya yaitu tidak ada perekapan surat, hasil surat yang dibuat tidak statis atau format pengisian yang biasa selalu berubah-ubah, serta tidak teratur dan tertata rapi dalam pembuatan surat. Maka dari itu Pelatihan dengan materi yang diberikan oleh tim pengabdian kepada masyarakat dapat meningkatkan pengetahuan dalam administrasi berbasis mail merge lengkap pada Kelurahan Pasar Lama Banjarmasin.
Strategi Aplikasi Sistem Affiliate Berintegrasi Web Penerimaan Mahasiswa Baru Jauhari Maulani; Ihda Innar Ridho; Muharir Muharir; Muhammad Iqbal Firdaus
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 15, No 1 (2024): Technologia (Januari)
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/tji.v15i1.13559

Abstract

Era digital saat ini setiap organisasi, perusahaan maupun institusi dituntut untuk melakukan penerapan secara digital. Tidak hanya Startup, Perguruan Tinggi juga dituntut untuk masuk ke dalam lingkungan digital, karena para mahasiswa ataupun calon mahasiswa yang merupakan mayoritas kalangan muda merupakan pengguna digital. Persaingan perguruan tinggi dalam mendapatkan mahasiswa baru juga banyak strategi yang digunakan, rata-rata beberapa perguruan tinggi banyak yang menggunakan media sosial sebagai sarana promosi, selain itu juga menggunakan iklan tv, radio dan promosi dari orang terdekat. Pada tahun sebelum terjadinya covid-19, angka pendaftaran mahasiswa baru lumayan tinggi, namun setelah itu menurun akibat pandemi covid-19. Penunrunan ini membuat pemikiran bagaimana bisa menaikan kembali pendaftaran mahasiswa baru, sehingga perlunya strategi baru dalam meningkatkan pendaftaran mahasiswa baru, salah satunya menggunakan teknologi marketing affiliate yang mana sistem ini terinntegrasi dengan sistem penerimaan mahasiswa baru. Penerapan sistem affiliate yang mengandalkan semua kalanangan bisa menjadi agen dari penerimaan mahasiswa baru, dengan sebaran link sistem affiliate yang dibagikan melalui  media sosial pribadi agen tersebut atau pun media digital lainnya, yang mana bisa meningkatkan promosi penerimaan mahasiswa baru sehingga pendaftaran mahasiswa baru bisa lebih meningkat dan para agen affiliator juga mendapat penghasilan tambahan dari sistem affiliate.
APLIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT KULIT BERBASIS DEEP LEARNING Jauhari Maulani; Ihda Innar Ridho; Ahmadi Ahmadi
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 17 No 2 (2026): Technologia (April)
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/tji.v17i2.21208

Abstract

Penyakit kulit seperti eksim, herpes, dan rosacea merupakan gangguan dermatologis yang umum terjadi dan memerlukan diagnosis dini untuk mencegah komplikasi lebih lanjut. Permasalahan yang dihadapi adalah keterbatasan tenaga medis dalam melakukan klasifikasi penyakit kulit secara akurat dan cepat, terutama di daerah dengan akses layanan kesehatan terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi otomatis penyakit kulit menggunakan metode deep learning berbasis arsitektur VGG16. Dataset yang digunakan terdiri dari tiga kelas utama, yaitu eksim, herpes, dan rosacea, yang diperoleh dari sumber terbuka dan telah melalui tahap preprocessing berupa resizing, augmentasi, dan normalisasi. Model dilatih selama 20 epoch dengan teknik transfer learning dan evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix serta metrik akurasi, precision, recall, dan f1-score. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan ketiga jenis penyakit kulit dengan akurasi validasi mencapai 90%, dan nilai f1-score rata-rata di atas 0,89. Sistem ini kemudian diimplementasikan dalam aplikasi berbasis web menggunakan platform Streamlit dengan fitur prediksi gambar secara real-time, login pengguna, dan antarmuka mode terang maupun gelap. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa kombinasi arsitektur VGG16 dan antarmuka Streamlit dapat menghasilkan sistem klasifikasi penyakit kulit yang akurat, cepat, dan mudah diakses oleh pengguna non-teknis. Sistem ini memiliki potensi untuk diterapkan dalam layanan kesehatan berbasis teknologi.
Co-Authors Ahmadi Ahmadi Galih Mahalisa Gita Ayu Syafarina Ihda Innar Ridho Muhammad Amin Muhammad Iqbal Firdaus Muharir Muharir Nadiya Hijriana Sefto Pratama