Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.284
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi Jurnal Kesehatan Medika Saintika JURNAL REKAYASA TEKNOLOGI INFORMASI Jurnal Pengabdian Magister Pendidikan IPA JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Ensiklopedia of Journal Jurnal Mantik Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis jurnal abdimas saintika JOURNAL OF MEDICAL RECORDS AND HELATH INFORMATION Jurnal Sistem Cerdas dan Rekayasa Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis Masyarakat: Jurnal Pengabdian
Muhammad Ihksan
STIKes Syedza Saintika Padang
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 26 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 26 Documents
Search

 1   2   3 
PELATIHAN KONFIGURASI KABEL LAN STRAIGHT DAN CROSSOVER UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS SDM TENAGA KEPENDIDIKAN DI STIKES SYEDZA SAINTIKA Abdillah, Nurul; Ihksan, Muhammad; Susilo, Herman
Jurnal Abdimas Saintika Vol 4, No 2 (2022): November Jurnal Abdimas Saintika
Publisher : Stikes Syedza Saintika Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30633/jas.v4i2.1665

Abstract

Kabel LAN (Local Area Network) jenis Straight dan Crossover merupakan kabel yang berguna untuk menghubungkan beberapa komputer/ perangkat dalam area yang terbatas contohnya seperti rumah, kantor, laboratorium, perkantoran. Kabel LAN Straight dan Crossover dapat digunakan untuk menghubungkan komputer satu dengan lainnya. Koneksi menggunakan LAN akan lebih stabil dan kencang dibanding kita menggunakan wireless LAN. Kabel LAN Straight dan Crossover juga digunakan saat kita ingin menghubungkan komputer dengan device lain, salah satu contohnya adalah saat kita ingin menghubungkan komputer dengan printer. Sekolah Tinggi Ilmu Kesehatan Syedza Saintika yaitu salah satu Perguruan Tinggi swasta di Nusantara yang bermodel Sekolah Tinggi, diurus oleh dikti dan tercatat kedalam kopertis wilayah 10. Salah satu aspek yang terdapat dalam tata kelola sistem pendidikan adalah tenaga kependidikan (Tendik). Dalam proses pekerjaan Tendik hampir semuanya menggunakan kabel LAN untuk akses jaringan ataupun perangkat seperti printer. Tapi belum semua Tendik yang paham cara menkonfigurasi kabel LAN Straight dan Crossover. Dengan memberikan pelatihan,  maka pengetahuan dan pemahaman Tendik menjadi meningkat tentang Konfigruasi Kabel LAN Straight dan Crossover. Mengingat besarnya manfaat kegiatan pengabdian pada masyarakat ini, maka selanjutnya perlu diadakan sosialisasi dan pelatihan serupa kepada Tendik di sekolah tinggi lain, dengan materi yang sama dan menyediakan kesinambungan program pasca kegiatan pengabdian ini sehingga para Tendik benar-benar dapat memanfaatkan pengetahuan mereka.Kata Kunci: LAN; Straight; Crossover
SOSIALISASI PEMANFAATAN APLIKASI MICROSOFT OFFICE UNTUK MEMAKSIMALKAN AKTIFITAS TATA USAHA DI SMA PERTIWI 2 PADANG Susilo, Herman; Ihksan, Muhammad; Abdillah, Nurul
Jurnal Abdimas Saintika Vol 4, No 2 (2022): November Jurnal Abdimas Saintika
Publisher : Stikes Syedza Saintika Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30633/jas.v4i2.2006

Abstract

Pendidikan di era digital menuntut inovasi dan adaptasi terus-menerus dalam proses belajar-mengajar. Salah satu elemen kunci dalam manajemen sekolah adalah Tata Usaha (TU), yang berperan penting dalam mengkoordinasikan berbagai kegiatan administratif. SMA Pertiwi 2 Padang, sebagai lembaga pendidikan yang berkomitmen untuk memberikan layanan terbaik kepada siswa dan staf, menghadapi tantangan untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pengelolaan TU mereka. Kegiatan Pengabdian ini bertujuan untuk memberikan solusi dalam bentuk sosialisasi pemanfaatan aplikasi Office, salah satu alat digital yang memiliki potensi besar untuk meningkatkan produktivitas dan pengelolaan informasi. Melalui pendekatan partisipatif, staf TU, guru, dan siswa akan diberikan pelatihan intensif untuk memahami dan memanfaatkan aplikasi Office secara optimal. Hasil dari sosialisasi ini diharapkan dapat memberikan manfaat berlipat ganda. Pertama, penggunaan aplikasi Office akan meningkatkan efisiensi administratif, seperti pengelolaan data siswa, absensi, dan jadwal sekolah. Kedua, siswa akan diajak untuk menggunakan Office sebagai alat pembelajaran yang lebih interaktif, memungkinkan mereka untuk mengembangkan keterampilan digital yang relevan.Dengan implementasi yang tepat, pemanfaatan aplikasi Office di TU SMA Pertiwi 2 Padang akan menjadi landasan bagi perbaikan berkelanjutan dalam pengelolaan sekolah. Ini juga dapat menjadi contoh bagaimana sekolah-sekolah lain dapat memanfaatkan teknologi untuk meningkatkan kualitas pendidikan dan pelayanan kepada masyarakat.Kata kunci : Sosialisasi, Pemanfaatan, Aplikasi Office, Efisiensi, Tata Usaha (TU) 
SOSIALISASI REPLIKASI DATABASE DALAM PENGELOLAAN DATA REKAM MEDIS DI KLINIK SETIA Ihksan, Muhammad; Susilo, Herman; Abdillah, Nurul
Jurnal Abdimas Saintika Vol 4, No 2 (2022): November Jurnal Abdimas Saintika
Publisher : Stikes Syedza Saintika Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30633/jas.v4i2.2579

Abstract

Pengabdian Masyarakat (Pengabmas) pada tanggal 10 Oktober 2022 di Klinik Setia dengan tema sosialisasi mengenai replikasi database dalam pengelolaan data rekam medis di Klinik Setia bertujuan untuk meningkatkan layanan yang diberikan kepada pasien. Basis diidentifikasi sebagai tempat pengumpulan data, sedangkan data adalah representasi dari fakta dunia nyata. Replikasi database merupakan teknik dalam sistem database terdistribusi yang digunakan untuk menggandakan dan mendistribusikan data antar database serta menjaga konsistensi data melalui sinkronisasi. Hasil sosialisasi menunjukkan peningkatan pemahaman mengenai replikasi database pada data rekam medis pasien di Klinik Setia. Tingginya partisipasi peserta dalam sesi tanya jawab menjadi indikator positif keberhasilan sosialisasi mengenai replikasi database data rekam medis pasien.Kata Kunci: Sosialisasi, Database, Replikasi Database
Peningkatan Literasi Artificial Intelligence melalui Pelatihan Deep Learning pada Pengenalan Citra Bidang Kesehatan Dede Fauzi; Muhammad Ihksan; Abdur Rahman; Andri Swandi
Jurnal Pengabdian Magister Pendidikan IPA Vol 9 No 1 (2026): Januari - Maret 2026
Publisher : Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/jpmpi.v9i1.14452

Abstract

Perkembangan Artificial Intelligence (AI), khususnya Deep Learning, telah membawa perubahan signifikan dalam berbagai bidang, termasuk bidang kesehatan melalui pemanfaatan pengenalan citra. Namun, tingkat literasi AI pada kalangan siswa, mahasiswa, dan pendidik masih relatif terbatas, terutama dalam memahami konsep dasar dan mekanisme kerja Deep Learning. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan literasi Artificial Intelligence melalui pelatihan Deep Learning pada pengenalan citra bidang kesehatan dengan pendekatan edukatif dan praktis. Kegiatan dilaksanakan pada 26 Desember 2025 di Laboratorium Komputer Universitas Syedza Saintika dengan mitra SMK Negeri 2 Padang, melibatkan 45 peserta yang terdiri atas siswa, mahasiswa, dosen, dan guru dengan tingkat literasi pemula. Metode pelaksanaan mencakup penyampaian materi dasar mengenai konsep AI, Machine Learning, Deep Learning, dan Convolutional Neural Network (CNN), yang dilanjutkan dengan praktik langsung pengenalan citra menggunakan Google Colab. Evaluasi dilakukan melalui pre-test dan post-test berbasis ujian praktikum untuk mengukur peningkatan pemahaman peserta. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan literasi AI dan pemahaman konsep Deep Learning sebesar 80%. Selain peningkatan pengetahuan, kegiatan ini juga menghasilkan luaran berupa sertifikat pelatihan dan dokumentasi kegiatan. Pelatihan ini terbukti efektif dalam meningkatkan pemahaman peserta terhadap konsep dasar Deep Learning serta memberikan gambaran awal mengenai pemanfaatan pengenalan citra di bidang kesehatan, sehingga berpotensi menjadi model pengabdian masyarakat yang dapat direplikasi pada konteks pendidikan lainnya.
Digitalisasi Klasifikasi Penyakit ICD-10 dalam Sistem Informasi Pencarian Diagnosis untuk Mendukung Rekam Medis Elektronik: Implementasi Metode String Matching pada Sistem Berbasis Web untuk Meningkatkan Efisiensi Pencarian Diagnosis Denos Imam Fratama; Dede Fauzi; Muhammad Ihksan
Jurnal Sistem Cerdas dan Rekayasa (JSCR) Vol 8 No 1 (2026): Jurnal Sistem Cerdas dan Rekayasa (JSCR) 2026
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Widya Kartika (LPPM UWIKA)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61293/jscr.v8i1.951

Abstract

Penerapan rekam medis dalam format digital di institusi layanan kesehatan menuntut tersedianya mekanisme pengkodean diagnosis yang baku dan dapat dioperasikan dengan mudah. ICD-10 (International Classification of Diseases, 10th Revision) merupakan referensi klasifikasi internasional yang diadopsi secara global untuk mendokumentasikan dan mengkategorikan berbagai kondisi medis. Tujuan utama penelitian ini adalah membangun sebuah platform berbasis web yang mengonversi seluruh data klasifikasi ICD-10 menjadisistem pencarian diagnosis terdigitalisasi yang terorganisasi dan responsif. Proses pengembangan sistem mengacu pada model waterfall dengan memanfaatkan PHP sebagai bahasa pemrograman utama dan MySQL sebagai pengelola basis data. Kapabilitas utama sistem mencakup mekanisme pencarian berbasis kata kunci (string matching), kategorisasi kode penyakit, serta penyajian informasi kode secara sistematis. Pengujian dilaksanakanmenggunakan pendekatan blackbox testing, pengukuran kecepatan respons, serta instrumen System Usability Scale (SUS). Hasil evaluasi memperlihatkan sistem beroperasi optimal pada semua skenario pengujian fungsional, dengan rata-rata waktu pencarian di bawah 2 detik dan perolehan skor SUS 82,5 yang masuk dalam kategori "Excellent". Sistem ini diyakini mampu meningkatkan produktivitas dan ketepatan pengelolaan kode diagnosis ICD-10 di berbagai fasilitas pelayanan kesehatan.
Perbandingan Model Deep Learning DenseNet121, EfficientNetB0 dan Resnet-50 pada Klasifikasi Anemia Citra Telapak Tangan Muhammad Ihksan; Dede Fauzi
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol. 13 No. 3 (2026): Juni 2026
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v13i3.9638

Abstract

Anemia is a global health problem affecting approximately 1.2 billion people worldwide, with the highest prevalence among pregnant women and adolescent girls. Conventional diagnosis through laboratory blood tests is invasive, requires trained medical personnel, and is unaffordable for communities in remote areas. This study aims to evaluate and compare the performance of three deep learning architectures, namely DenseNet121, EfficientNetB0, and ResNet-50, in classifying anemia and non-anemia conditions non-invasively based on palm images. The dataset used is a public dataset called anemiatangan from the Kaggle platform, consisting of 10,200 images with two classes, Anemia and Non-Anemia, divided into 80% training data (8,200 images), 10% validation (1,000 images), and 10% testing (1,000 images). All three models were trained using a transfer learning approach with pre-trained weights from ImageNet, accompanied by preprocessing and data augmentation. Evaluation was performed based on accuracy, precision, recall, F1-Score, and AUC-ROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve) metrics. The test results indicate that DenseNet121 and EfficientNetB0 achieved the highest accuracy of 99% with precision, recall, and F1-Score values approaching perfection at 0.99, while ResNet-50 recorded an accuracy of 97%. Therefore, DenseNet121 and EfficientNetB0 are proven to be the most optimal architectures for implementing a non-invasive anemia screening system based on palm images, with the potential to be integrated into mobile applications and telemedicine systems to support early detection of anemia in remote areas.
Co-Authors Abdur Rahman Andri Swandi Arika Juwita Z Denos Imam Fratama Dewi, Alfita Fauzi, Dede Hanim, Hafizah Herman Susilo Herman Susilo Honesty Diana Morika Ika Yulia Darma Ika Yulia Darma Isnan, Mahmud Masdalena, Masdalena Nurul Abdillah Pramulichati, Sundari Sari, Imrah Sulrieni, Ilma Nuria Yuhandri Yuhandri, Yuhandri