Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian Masyarakat Bumi Raflesia Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS)
Alwas Muis
Universitas Ahmad Dahlan
Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Comparison Analysis of Brain Image Classification Based on Thresholding Segmentation With Convolutional Neural Network Alwas Muis; Sunardi Sunardi; Anton Yudhana
Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) Vol. 4 No. 2 (2023): Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS)
Publisher : Yayasan Riset dan Pengembangan Intelektual (YRPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37385/jaets.v4i2.1583

Abstract

Brain tumor is one of the most fatal diseases that can afflict anyone regardless of gender or age necessitating prompt and accurate treatment as well as early discovery of symptoms. Brain tumors can be identified using Magnetic Resonance Imaging (MRI) to detect abnormal tissue or cell development in the brain and surrounding the brain. Biopsy is another option, but it takes approximately 10 to 15 days after the inspection, so technology is required to classify the image. The goal of this study is to conduct a comparative analysis of the greatest accuracy value attained while classifying using segmentation with thresholding versus segmentation without thresholding on the CNN method. Images are assigned threshold values of 150, 100, and 50. The dataset consists of 7023 MRI scans of four types of brain tumors: glioma, notumor, meningioma, and pituitary. Without utilising thresholding segmentation, the classification yielded the highest degree of accuracy, 92%. At the threshold of 100, classification by segmentation received the highest score of 88%. This demonstrates that thresholding segmentation during CNN model preprocessing is less effective for brain image classification
Digitalisasi Portofolio Siswa Berbasis Website di SMK Informatika Wonosobo Imam Riadi; Rusydi Umar; Alwas Muis; Muhajir Yunus
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bumi Rafflesia Vol. 6 No. 3 (2023): Desember : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Bumi Raflesia
Publisher : Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Siswa dilatih untuk memiliki skill dan pengetahuan agar dapat bekerja pada industri. Setiap siswa dituntut memiliki pengetahuan yang dapat digunakan untuk mencari kerja setelah lulus. Kebutuhan akan adaptasi terhadap perkembangan teknologi informasi dan komunikasi dalam dunia pendidikan semakin meningkat. Sehingga dibutuhkan pelatihan terkait penggunaan teknologi informasi untuk membantu siswa beradaptasi dengan perkembangan teknologi. Tujuan pelatihan ini yaitu untuk memperkenalkan siswa tentang konsep portofolio digital berbasis website dan membekali mereka dengan keterampilan menggunakan teknologi informasi yang relevan untuk membangun dan mengelola portofolio. Manfaat pelatihan ini yaitu membantu siswa untuk mempresentasikan karya-karya mereka secara efektif kepada pihak-pihak yang berkepentingan seperti calon perguruan tinggi dan pemberi kerja. Metode analisis data pada pelatihan ini menggunakan metode likert dengan memberikan pernyataan dan memberikan jawaban mulai dari sangat setuju, setuju, netral, tidak setuju, dan sangat tidak setuju. Siswa berhasil membangun portofolio digital yang menarik dan profesional, memamerkan karya-karya mereka dengan efektif. Metode pengumpulan data pada kegiatan ini yaitu menggunakan kuesioner. ini menunjukkan bahwa pelatihan portofolio menggunakan website sangat mudah dipahami oleh siswa. Selain itu, seluruh siswa berharap pelatihan seperti sering diadakan untuk membantu dalam memanfaatkan teknologi informasi untuk pengembangan diri. Penerapan pelatihan ini di SMK Informatika Wonosobo memberikan manfaat yang signifikan bagi siswa dalam menghadapi tantangan di era digital.   Kata Kunci: Google sites, pelatihan, portofolio, website
Co-Authors Anton Yudhana Imam Riadi Muhajir Yunus Rusydi Umar Sunardi, Sunardi