Claim Missing Document
Check
Articles

Found 35 Documents
Search

Edukasi Etika Media Sosial Dan Keamanan Data Bagi Masyarakat Desa Marannu Najirah Umar; M. Adnan Nur; Nasrullah Nasrullah; I Wayan Suparno; Kamarudddin Kamarudddin; Nurahmad Nurahmad; Syuriadi Syuriadi
Jurnal Pengabdian Masyarakat Madani Vol 6 No 1 (2026): Jurnal Pengabdian Masyarakat Madani (JPMM)
Publisher : Sekolah Tinggi Ekonomi Bisnis Syariah Bina Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51805/jpmm.v6i1.258

Abstract

Peningkatan penggunaan media sosial dan layanan digital di masyarakat desa belum selalu disertai kesadaran yang memadai mengenai etika komunikasi dan pelindungan data pribadi. Kegiatan pengabdian ini bertujuan memperkuat literasi digital masyarakat Desa Marannu, Kecamatan Lau, Kabupaten Maros. Kegiatan menggunakan pendekatan edukatif-partisipatif melalui identifikasi kebutuhan, ceramah, demonstrasi, diskusi berbasis kasus, dan tanya jawab interaktif. Materi meliputi etika bermedia sosial, jejak digital, data pribadi, kata sandi kuat, autentikasi dua faktor, phishing, penipuan daring, hoaks, dan prinsip THINK. Peserta berasal dari unsur perangkat desa, petani, nelayan, pelaku UMKM, ibu rumah tangga, pemuda, dan masyarakat umum. Hasil observasi dan refleksi menunjukkan meningkatnya kesadaran peserta tentang komunikasi yang bertanggung jawab, perlindungan akun, kerahasiaan data pribadi, dan pengenalan pesan mencurigakan. Kegiatan sesuai dengan kebutuhan masyarakat, tetapi durasi satu hari dan belum adanya pretest-posttest terstandar membatasi pengukuran objektif. Pendampingan praktis dan evaluasi berkala diperlukan untuk menjaga keberlanjutan hasil.
Type Deep Learning Model for Multi-Label Waste Classification in Canal Environments: A Comparative Study with CNN Architectures Najirah Umar; Billy Eden William Asrul; Yuyun Yuyun
Journal of Applied Data Sciences Vol 7, No 1: January 2026
Publisher : Bright Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47738/jads.v7i1.1066

Abstract

The escalating environmental degradation caused by waste underscores the necessity of developing intelligent and sustainable management systems. This study introduces a deep learning–based framework with proposed a modified ConvNeXt architecture enhanced by a two-layer non-linear MLP classification, specifically designed for multi-object waste classification in canal environments. Specifically, ConvNeXt-CNN is introduced as the primary backbone for extracting visual features from waste images. Then, a modified Multi-Layer Perceptron (MLP) is employed to transform these features into multi-label predictions. To optimize the model’s generalization capability in recognizing the complexity of waste images, a hybrid data augmentation technique combining SMOTE and MixUp was applied during training. The proposed approach was then compared with ten fine-tuned Convolutional Neural Network (CNN) architectures, ResNet18, ResNet50, VGG16, VGG19, DenseNet121, MobileNet_v2, and EfficientNet (B0, B1, B2, and B3), and evaluated using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The experimental dataset comprises 855 waste images containing a total of 2,662 annotated objects across 18 categories, including Bamboo, Beverage Carton, Cardboard, Fabric, Glass Bottle, Inorganic Waste, Kite, Leaf, Metal, Organic Waste, Paper, Plastic, Plastic Bottle, Plastic Cup, Residual Waste, Rubber, Small E-waste, Styrofoam, and Wood. The results show that the fine-tuned ConvNeXt achieved the best performance with an F1-score of 0.99, surpassing DenseNet121 (0.95), ResNet18 (0.91), and VGG16 (0.94). The ConvNeXt model demonstrated its robust capability by achieving consistently high identification scores across majority 18 waste categories. When it came to training efficiency, the fine-tuned MobileNetV2 model proved to be the top performer, outclassing ten other pretrained models, with a training time of 13.35s per epoch.  Results exhibit that finetuned ConvNext outperforms in terms of accuracy, recall, precision, and F1-score. In conclusion, Integrating ConvNeXt and MLP for multi-object waste classification effectively supports intelligent waste management, enabling practical real-world deployment in smart bins, Material Recovery Facilities, and IoT-integrated urban waste systems.
Perancangan dan Evaluasi Kinerja Smart Buoy Berbasis GPS-IoT untuk Monitoring Posisi Real-Time di Perairan Batam Caniago, Deosa Putra; Umar, Najirah; Sjamsuddin, Irfan Nafis; Purnomo, Ariana Tulus; Rafsanjani, Ali Rifqi
Jurnal Pustaka Robot Sister (Jurnal Pusat Akses Kajian Robotika, Sistem Tertanam, dan Sistem Terdistribusi) Vol 4 No 2 (2026): Jurnal Pustaka Robot Sister (Pusat Akses Kajian Robotika, Sistem Tertanam, dan Si
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakarobotsister.v4i2.1831

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi kinerja sistem smart buoy berbasis Global Positioning System (GPS) dan Internet of Things (IoT) untuk pelacakan posisi real-time di perairan Batam. Berbeda dengan penelitian sebelumnya yang umumnya menggunakan integrasi multi-sensor dengan kompleksitas dan biaya implementasi yang tinggi, penelitian ini mengembangkan smart buoy sederhana berbasis GPS tunggal dan komunikasi seluler sebagai solusi monitoring perairan berbiaya rendah. Metode penelitian menggunakan pendekatan eksperimental berbasis prototipe yang meliputi perancangan sistem, implementasi perangkat keras dan perangkat lunak, serta pengujian lapangan pada kondisi nyata di perairan Batam. Sistem dikembangkan menggunakan modul GPS sebagai sensor utama, mikrokontroler sebagai unit pemrosesan, dan modul SIM808 untuk transmisi data melalui jaringan seluler. Parameter pengujian meliputi akurasi posisi, keberhasilan pengiriman data, dan kemampuan tracking posisi secara kontinu. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem menghasilkan rata-rata error posisi sebesar 3.32 meter dengan tingkat keberhasilan pengiriman data mencapai 96%. Selain itu, sistem mampu merepresentasikan perubahan posisi secara real-time dengan tingkat konsistensi tracking di atas 95%. Berdasarkan hasil tersebut, sistem smart buoy yang dikembangkan dinilai layak sebagai prototipe awal untuk monitoring posisi perairan berbasis GPS-IoT dengan pendekatan sederhana dan biaya implementasi yang relatif rendah.
Tahapan dan Tantangan Pembangunan Literasi Digital di Era Transformasi Digital Najirah Umar; Andi Asyhary J. Arsyad
Journal of Digital Literacy and Volunteering Vol. 3 No. 2 (2025): July
Publisher : Puslitbang Akademi Relawan TIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57119/litdig.v3i2.110

Abstract

Digital literacy is vital in today's information age, affecting various aspects of life, including education, employment, and social interaction. The study explores the stages of digital literacy development and its implications for individuals and organizations. The research aims to identify key factors that affect digital literacy and propose strategies to enhance it. Research highlights the importance of access to digital tools, training, and sustainable learning in promoting digital literacy. The study concludes that targeted interventions and supportive policies are essential for the development of effective digital literacy, which ultimately contributes to personal and social progress.
PEMANFAATAN APLIKASI CANVA UNTUK PEMBUATAN MEDIA PEMBELAJARAN INTERAKTIF Najirah Umar; Absri Absri; Memi Pratiwi; Jabal Nur; Nurul Indasari
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 7 No. 4 (2026): Vol. 7 No. 4 (2026)
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v7i4.55785

Abstract

Pemanfaatan teknologi digital dalam pembelajaran menjadi kebutuhan yang semakin penting di era Revolusi Industri 5.0, khususnya pada jenjang pendidikan dasar. Guru sekolah dasar dituntut untuk mampu mengintegrasikan teknologi sebagai media pembelajaran agar proses belajar menjadi lebih menarik, interaktif, dan sesuai dengan karakteristik peserta didik. Namun, pada kenyataannya masih terdapat keterbatasan keterampilan digital yang dialami oleh sebagian guru, sehingga pemanfaatan media pembelajaran digital belum optimal. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan  meningkatkan kompetensi digital guru SD MI Guppi Borong Pala’la melalui pelatihan pemanfaatan aplikasi Canva dalam pembuatan media pembelajaran interaktif. Metode pelaksanaan kegiatan menggunakan pendekatan partisipatif berbasis praktik yang meliputi tahapan analisis kebutuhan mitra, perencanaan kegiatan, pelaksanaan pelatihan, pendampingan dan kolaborasi, evaluasi, serta tindak lanjut. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan kemampuan guru dalam mendesain media pembelajaran berbasis visual yang lebih kreatif, komunikatif, dan sesuai dengan karakteristik peserta didik sekolah dasar. Selain itu, guru juga menunjukkan peningkatan kepercayaan diri dalam mengintegrasikan teknologi digital ke dalam proses pembelajaran serta terbentuknya kolaborasi antarguru dalam pengembangan media ajar. Secara keseluruhan, kegiatan ini memberikan kontribusi nyata dalam mendukung transformasi pembelajaran berbasis teknologi serta penguatan literasi digital guru sekolah dasar secara berkelanjutan di lingkungan sekolah mitra secara sistematis dan terencana melalui pendampingan berkelanjutan oleh tim pengabdi.