Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

Classification of Pneumonia from Chest X-ray Images Using Keras Module TensorFlow Arisgraha, S.T., M.T., Franky Chandra Satria; Rulaningtyas, Riries; Kusumawardani, Miranti Ayudya
Indonesian Applied Physics Letters Vol. 4 No. 1 (2023): Indonesian Applied Physics Letters - June 2023
Publisher : Universitas Airlangga

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20473/iapl.v4i1.48241

Abstract

Pneumonia is a respiratory disease caused by bacteria and viruses that attack the alveoli, causing inflammation of the alveoli. This study aims to examine the ability of the Convolutional Neural Network (CNN) model to classify pneumonia and normal x-ray images. The method used in this research is to construct a CNN model from scratch by compiling layers one by one with the help of the Keras TensorFlow module, which consists of a Convolution layer, MaxPooling layer, Flatten layer, Dropout layer, and Dense layer. Data used in this research is from Guangzhou Women and Children Medical Center, Guangzhou, China. The total data used is 200 images divided into 160 test data, 20 training data, and 20 validation data. From the results of the research conducted, the model has the fastest processing speed of 9.6ms/epoch with a total of 20 epochs. The model has the highest accuracy value of 77% in the training process and an accuracy value of 80% in the testing process. The highest sensitivity value is 1.54 in training and 1.6 in testing. The highest specificity value is 0.77 in training and 0.8 in testing. It can be said that the model can do good classification.
Inovasi Teknologi Otomatisasi Berbasis Mikrokontroler pada Budidaya Hidroponik dan Lele untuk Meningkatkan Ketahanan Pangan Masyarakat Kelurahan Kedurus Fitriyatul Qulub; Osmalina Nur Rahma; Franky Chandra Satria Arisgraha; Dhiela Huriyah Andiani; Dyo Wiratama; Daniel Agathon; Verlita Wijaya; Alamah Ulzanati Habibullah; M. Rifqi Aditya PN
I-Com: Indonesian Community Journal Vol 5 No 4 (2025): I-Com: Indonesian Community Journal (Desember 2025)
Publisher : Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Raden Rahmat Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70609/i-com.v5i4.8126

Abstract

Program pengabdian masyarakat dengan judul “Inovasi Teknologi Otomatisasi Berbasis Mikrokontroler untuk Optimalisasi Budidaya Hidroponik dan Lele sebagai Solusi Ketahanan Pangan di Kelurahan Kedurus” dilaksanakan untuk menjawab tantangan keterbatasan lahan dan fluktuasi pangan di wilayah perkotaan.  Kegiatan ini memadukan akuakultur lele dan hidroponik dalam ekosistem yang efisien dan ramah lingkungan. Tahapan pelaksanaan meliputi koordinasi dengan perangkat kelurahan dan kelompok masyarakat, sosialisasi, pre-test, serta pelatihan inti. Workshop otomasi pakan lele berbasis mikrokontroler menekankan prinsip desain, cara kerja, dan praktik langsung penggunaan teknologi untuk menekan biaya dan meningkatkan efisiensi, sedangkan materi hidroponik berkonsentrasi pada teknik pemilihan media, nutrisi, dan perawatan tanaman. Melalui diskusi, tanya jawab, dan praktik lapangan, partisipasi masyarakat sangat aktif. Hasil awal menunjukkan bahwa pengetahuan, keterampilan, dan kesadaran tentang pentingnya inovasi teknologi untuk kemandirian pangan telah meningkat. Diharapkan program ini akan menjadi model ketahanan pangan berkelanjutan di Kelurahan Kedurus dengan mendorong kelompok belajar dan rencana pendampingan berkelanjutan.