Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Majalah Cendekia Mengabdi Journal of Fundus
Almaida Almaida, Almaida
Pusat Aplikasi Teknologi Isotop dan Radiasi-BATAN.
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Languange, Linguistic, Communication & Media Nursing Public Health Social Sciences

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Cegah Stunting Dengan Cara Melakukan Antropometri Dari Sekarang (GATINGRAPORIRANG) Nito, Paul Joae Brett; Manto, Onieqe Ayu Dhea; Fetriyah, Umi Hanik; Munawarah, Aisyah; Pratiwi, Aisyah; Nurvela, Ain; Widia, Widia; Rahmah, Tri Ayu Aulia; Ranai, Ahmad; Kamal, Al Mustafa; Almaida, Almaida
Majalah Cendekia Mengabdi Vol 2 No 3 (2024): Majalah Cendekia Mengabdi
Publisher : CV. Wadah Publikasi Cendekia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63004/mcm.v2i3.478

Abstract

Pendahuluan: Stunting adalah masalah gizi kronis pada anak yang masih tinggi di Indonesia, mempengaruhi perkembangan fisik, mental, dan kecerdasan anak. Meskipun prevalensi menurun, upaya pencegahan tetap diperlukan untuk mencapai target kesehatan yang diharapkan. Pencegahan stunting memerlukan penanganan komprehensif dari berbagai pihak, termasuk orang tua, lingkungan, dan tenaga kesehatan. Deteksi dini melalui pengukuran antropometri, terutama berat dan tinggi badan, penting untuk pencegahan stunting. Selain itu, pendidikan kesehatan dan penyuluhan untuk ibu berperan penting dalam meningkatkan pengetahuan tentang stunting dan upaya pencegahannya. Tujuan: Tujuan dari Pengabdian Kepada Masyarakat yaitu untuk memberikan Edukasi kepada siswa/i SD Negeri Sungai Lulut 8 kemudian memberikan pengetahuan secara langsung tentang Cegah Stunting Dengan Cara Melakukan Antropometri Dari Sekarang (GATINGRAPORIRANG). Metode: Metode pengumpulan data pada kegiatan edukasi berupa pemberian pengetahuan, pengukuran antropometri serta memberikan Pre-Test dan Post-Test kepada siswa/i kelas 6 SD Negeri Sungai Lulut 8 untuk mengukur tingkat pengetahuan. Hasil: Hasil dari Pelaksanaaan kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini melibatkan 29 siswa/i dalam kegiatan satu hari yang mencakup pre-test, materi, sesi tanya jawab, dan post-test. Hasil menunjukkan peningkatan signifikan dalam pengetahuan siswa tentang Stunting, dengan persentase pemahaman kategori Tinggi meningkat dari 34% menjadi 93% dan kategori Rendah dari 14% menjadi 0%. Program ini berhasil meningkatkan pemahaman siswa tentang cegah stunting dengan cara melakukan antropometri. Simpulan: Pada kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat ini dapat disimpulkan bahwa para peserta memahami dan mampu menerapkan Cegah Stunting Dengan Cara Melakukan Antropometri.
Hubungan Tingkat Pengetahuan Ibu Hamil Primigravida Tentang Gizi Dengan Kejadian Anemia Hardaniyati, Hardaniyati; Soekmawaty Riezqy Ariendha, Dian; Setyawaty, Irni; Almaida, Almaida
Journal of Fundus Vol. 2 No. 1 (2022): Journal of Fundus
Publisher : STIKES Yarsi Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57267/fundus.v2i2.250

Abstract

Anemia merupakan suatu gangguan hematologis dengan adanya penurunan jumlah sel darah merah, sehingga kadar Hb menjadi tidak normal. Menurut WHO anemia merupakan penyebab penting dari kematian ibu saat hamil ataupun melahirkan. Metode penelitian ini adalah deskriptif korelasi dengan pendekatan cross sectional. Populasi seluruh ibu hamil primigravida, Sampel 34 orang ibu hamil,Teknik. pengambilan sampel cara total sampling. Tingkat pengetahuan di ukur dengan kuesioner dan kejadian anemia dengan pemeriksaan Hb sahli. Analisa data menggunakan kendall tau dengan taraf kepercayaan 95% (α = 0.05”). hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dari 34 responden yang mempunyai tingkat pengetahuan tinggi, 28 responden (82,4%) tidak mengalami anemia, 6 responden (17,6%) mengalami anemia ringan. Hasil analisis uji kendall tau didapatkan p value = 0,008 dan  = - 0,452 (p< 0,005). Ada hubungan antara tingkat pengetahuan ibu hamil primigravida dengan kejadian anemia. Ibu hamil sebaiknya perlu lebih meningkatkan pengetahuan tentang kejadian anemia baik dari informasi, penyuluhan, media massa dan televisi.
Klasifikasi dan Identifikasi Buah Sawit dari Citra Visual dengan Deep Learning CNN Hasanah, Uswatun; Rouza, Erni; Almaida, Almaida; Nafisyah, Hana; Osama, Saddam; Yuwansyah, M. Aldi; Maulana, Rafli; Fimawahib, Luth
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 4 (2026): November - January
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i4.4271

Abstract

Penentuan tingkat kematangan buah kelapa sawit (TBS) secara akurat memegang peranan krusial dalam industri perkebunan, karena secara langsung memengaruhi kualitas dan kuantitas rendemen minyak yang dihasilkan. Namun, praktik di lapangan masih banyak mengandalkan penilaian manual yang bersifat subjektif, tidak konsisten, dan sangat bergantung pada pengalaman individu, yang dapat berujung pada kerugian ekonomi. Untuk mengatasi tantangan ini, penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi otomatis tingkat kematangan buah kelapa sawit berdasarkan citra digital menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). CNN dipilih karena kemampuannya yang unggul dalam mengekstraksi fitur visual kompleks seperti warna, tekstur, dan bentuk tanpa perlu definisi fitur manual. Dataset yang digunakan terdiri dari 600 citra buah kelapa sawit yang dikategorikan menjadi tiga tingkat kematangan: muda, setengah matang, dan matang, dengan masing-masing kelas berjumlah 200 citra. Sebelum pelatihan, citra-citra tersebut melalui tahap pra-pemrosesan, termasuk resizing, normalisasi, dan augmentasi data untuk meningkatkan ketahanan model terhadap variasi. Model CNN kemudian dilatih selama 25 epoch. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mencapai akurasi pelatihan di atas 90% dan akurasi validasi rata-rata di atas 75%. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa kategori 'matang' memiliki performa klasifikasi terbaik, sementara kategori 'setengah matang' menjadi yang paling menantang karena karakteristik visualnya yang berada di fase transisi. Temuan ini membuktikan bahwa CNN efektif untuk klasifikasi kematangan TBS dan berpotensi besar untuk dikembangkan menjadi sistem pendukung keputusan (SPK) berbasis mobile bagi para pemanen, yang pada akhirnya dapat meningkatkan efisiensi dan profitabilitas perkebunan.
Co-Authors Aisyah Pratiwi, Aisyah Dian Soekmawaty Riezqy Ariendha Erni Rouza, Erni Hardaniyati, Hardaniyati Kamal, Al Mustafa Luth Fimawahib Manto, Onieqe Ayu Dhea Maulana, Rafli Munawarah, Aisyah Nafisyah, Hana Nito, Paul Joae Brett Nurvela, Ain Osama, Saddam Rahmah, Tri Ayu Aulia Ranai, Ahmad Setyawaty, Irni Umi hanik Fetriyah, Umi hanik Uswatun Hasanah Widia, Widia Yuwansyah, M. Aldi