Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.756
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL REKAYASA TEKNOLOGI INFORMASI Jurnal Pengabdian Magister Pendidikan IPA JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Ensiklopedia of Journal jurnal abdimas saintika Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Jurnal Sistem Cerdas dan Rekayasa Indonesian Research Journal on Education Masyarakat: Jurnal Pengabdian
Fauzi, Dede
Unknown Affiliation
Religion Arts Humanities Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Nursing Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 10 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 10 Documents
Search

 1 
AHP METHOD APPLICATION FOR LECTURER COMPETENCY ASSESSMENT: A STUDY CASE Fauzi, Dede; Hanim, Hafizah; Ihksan, Muhammad; Susilo, Herman
Ensiklopedia of Journal Vol 6, No 4 (2024): Vol. 6 No. 4 Edisi 2 Juli 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Penerbitan Hasil Penelitian Ensiklopedia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33559/eoj.v6i4.2625

Abstract

As a newly established higher education institution in Bukittinggi, Universitas Mohammad Natsir Bukittinggi (UMN Bukittinggi) is chosen as the study location since it required highly qualified and competent teaching staff to support its academic excellence. The competence of lecturers is a fundamental requirement that must be established by universities to enhance the quality of both the institution and its graduates. To determine the required competencies, the university has set specific criteria, including teaching quality, educational background, work ethic, and the quality of teaching materials. This research aims to build a desktop application with Analytic Hierarchy Process (AHP) in assessing lecture competency. Microsoft tools like Visual Studio and Visual Basic programming are used in the development of the application. The application maps the evaluation criteria of lecturer performance into a hierarchy, where each hierarchy will be a pairwise comparison between criteria so that a comparison of the relative importance between the criteria obtained. With the modeling utilizing Unified Modeling Language, this research also designs user interface modeling in the proposed application. Keywords: Lecturer Competence, Decision Support System, Analytical Hierarchy Process, Technological Competency
PEMANFAATAN KECERDASAN BUATAN (AI) DALAM MENINGKATKAN PERAN PEER EDUCATOR HIV/AIDS PADA LOKUS PEKERJA SEKS Fauzi, Dede; Ihksan, Muhammad
Masyarakat: Jurnal Pengabdian Vol. 2 No. 3 (2025)
Publisher : Yayasan Pendidikan Dan Pengembangan Harapan Ananda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58740/m-jp.v2i3.527

Abstract

Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) memberikan peluang untuk memperkuat peran peer educator HIV/AIDS dalam menjangkau kelompok berisiko, khususnya pekerja seks. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan HIV/AIDS dan keterampilan peer educator dalam membuat media edukasi digital berbasis AI. Metode pelaksanaan meliputi identifikasi kebutuhan, perumusan solusi, dan pelatihan yang dilaksanakan melalui ceramah singkat, praktik langsung, serta diskusi interaktif. Program ini dilaksanakan pada 2 Agustus 2025 di Yayasan Akbar dengan melibatkan 12 peer educator dan difasilitasi oleh ahli kesehatan serta praktisi teknologi. Hasil evaluasi menunjukkan adanya peningkatan pengetahuan HIV/AIDS sebesar 22% dan peningkatan keterampilan pembuatan media edukasi berbasis AI sebesar 45%. Luaran kegiatan berupa poster, video edukasi singkat, dan konten media sosial siap pakai yang dapat dimanfaatkan dalam kegiatan penyuluhan. Implikasi kegiatan ini adalah terbentuknya peer educator yang lebih kreatif, percaya diri, dan mampu memanfaatkan teknologi digital untuk memperluas jangkauan pesan edukasi, sehingga mendukung peningkatan efektivitas program pencegahan HIV/AIDS di masyarakat.
Arsitektur Sistem Automatic Number Plate Recognition Berbasis Web dengan Pipeline Deteksi YOLOv8 dan Pengenalan Karakter EasyOCR Ihksan, Muhammad; Fauzi, Dede; Isnan, Mahmud; Sari, Imrah
Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 9, No 2 (2025): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jurti.v9i2.21955

Abstract

Peningkatan volume kendaraan di Indonesia menuntut sistem identifikasi otomatis yang efisien, namun solusi Automatic Number Plate Recognition (ANPR) yang ada seringkali terbatas oleh biaya tinggi dan arsitektur yang kaku. Penelitian ini bertujuan untuk merancang, mengimplementasikan, dan mengevaluasi sebuah arsitektur sistem ANPR berbasis web yang robust dan dapat diakses. Metode yang digunakan adalah implementasi pipeline hibrida yang mengombinasikan deteksi objek YOLOv8 dengan pengenalan karakter EasyOCR, yang disajikan melalui layanan web menggunakan framework Flask. Inovasi utama penelitian ini terletak pada strategi deteksi iteratif dengan rotasi (90°, 180°, 270°) untuk meningkatkan robustisitas sistem terhadap variasi orientasi gambar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa arsitektur yang diusulkan berhasil divalidasi, dengan strategi rotasi yang secara efektif meningkatkan keberhasilan deteksi pada kondisi gambar yang tidak ideal. Sistem ini menyajikan sebuah blueprint untuk solusi Automatic Number Plate Recognition (ANPR) yang terjangkau, fleksibel, dan dapat direplikasi, menjawab kesenjangan antara pengembangan model dan kebutuhan deployment praktis.
Kajian Literatur Mengenai Peran Keterampilan Teknologi Informasi Dasar (Microsoft Excel) dalam Mendukung Efektivitas Manajemen Data dan Pengambilan Keputusan di Pelayanan Kesehatan Primer Yeni, Anita Citra; Syahputra, M.; Hanifa, Amalia; Werleam, Ihsan; Fauzi, Dede
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 3 (2025): Agustus - October
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i3.3221

Abstract

Kemajuan teknologi informasi telah memberikan dampak besar terhadap cara tenaga kesehatan mengelola data dan mengambil keputusan, khususnya di fasilitas pelayanan kesehatan primer seperti puskesmas dan klinik. Dalam konteks tersebut, kemampuan dasar dalam menggunakan Microsoft Excel menjadi salah satu keterampilan penting yang berperan dalam meningkatkan efektivitas manajemen data. Kajian literatur ini bertujuan untuk menelaah bagaimana keterampilan dasar penggunaan Microsoft Excel dapat membantu meningkatkan efisiensi pengelolaan data serta mendukung proses pengambilan keputusan di fasilitas pelayanan kesehatan primer. Metode penelitian dilakukan melalui penelusuran dan analisis berbagai sumber ilmiah, seperti jurnal, artikel penelitian, dan laporan institusi kesehatan yang membahas penerapan teknologi informasi dalam manajemen data kesehatan. Hasil kajian menunjukkan bahwa penguasaan Microsoft Excel memberikan kontribusi nyata terhadap peningkatan kecepatan, ketepatan, dan akurasi dalam proses input, pengolahan, serta analisis data kesehatan. Selain itu, fitur visualisasi data seperti tabel, grafik, dan dashboard mempermudah tenaga kesehatan dalam menyajikan informasi yang jelas, terukur, dan mudah dipahami. Hal ini membantu proses pengambilan keputusan berbasis data menjadi lebih efektif dan responsif terhadap kebutuhan pelayanan. Kajian ini menegaskan pentingnya penguatan kompetensi teknologi informasi dasar, khususnya kemampuan menggunakan Microsoft Excel, bagi tenaga kesehatan di lini pelayanan primer. Peningkatan keterampilan ini diharapkan dapat mendukung efisiensi sistem informasi kesehatan, mempercepat proses analisis data, serta berkontribusi terhadap peningkatan mutu pelayanan kesehatan secara menyeluruh.
Pengaruh Brand Image dan Online Customer Review terhadap Keputusan Pembelian dan Kepuasan Konsumen pada Penggunaan E-Commerce Sulistia, Engla; Yeni , Anita Citra; Fauzi, Dede; Werleam, Ihsan
Indonesian Research Journal on Education Vol. 5 No. 1 (2025): Irje 2025
Publisher : Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/irje.v5i1.1970

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menguji dan membahas tentang pengaruh Brand Image, Online Customer Review terhadap Keputusan Pembelian dan Kepuasan Konsumen di platform E-commerce Shopee. Penelitian ini bersifat kuantitatif dan memakai metode non-probability sampling dengan teknik purposive samplingdengan jumlah sampel sebanyak 100 orang responden. Pengumpulan data melalui kuesioner yang telah disusun berdasar indikator-indikator dari masing- masing variabel yang kemudian dianalisis dengan cara Partial Least Square(PLS) menggunakan SMART-PLS4. Temuan utama menunjukkan bahwa brand image yang kuat memiliki dampak positif yang signifikan terhadap keputusan pembelian. Selain itu, online customer review memberikan informasi berharga yang mempengaruhi kepercayaan konsumen dalam berbelanja, sehingga memutuskan untuk berberlanja melalui E-Commerce Shoppe. Keputusan Pembelian memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen, brand image tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kepuasan konsumen dan online customer review memiliki pengaruh yang positif dan signifikan terhadap kepuasan konsumen.
OPTIMASI DATA REKAM MEDIS PASIEN MELALUI SOSIALISASI DATA MINING DI RSIA MUTIARA BUNDA Abdillah, Nurul; Susilo, Herman; Ihksan, Muhammad; Fauzi, Dede; Dewi, Alfita; Sulrieni, Ilma Nuria
Jurnal Abdimas Saintika Vol 5, No 2 (2023): November Jurnal Abdimas Saintika
Publisher : Stikes Syedza Saintika Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30633/jas.v5i2.2206

Abstract

Peningkatan efisiensi dan kualitas pengelolaan data rekam medis pasien menjadi tantangan krusial dalam pelayanan kesehatan. Pengabdian Masyarakat (Pengabmas) pada tanggal 29 November 2023 di Rumah Sakit Ibu dan Anak (RSIA) Mutiara Bunda bertujuan untuk mengoptimalkan pengelolaan data rekam medis melalui sosialisasi data mining. Data mining, sebagai disiplin ilmu yang menggali pola dan wawasan dari data besar, diintegrasikan ke dalam kegiatan pengabmas dengan fokus pada pemahaman dan penerapan di RSIA Mutiara Bunda. Hasil kegiatan menunjukkan bahwa sosialisasi data mining berhasil meningkatkan pemahaman konsep ini di kalangan tenaga medis dan staf administrasi. Peserta menunjukkan minat dan partisipasi aktif, menciptakan potensi keberlanjutan implementasi data mining di lingkungan rumah sakit. Tingginya tingkat pemahaman terkait aplikasi data mining dalam pengelolaan rekam medis menegaskan dampak positif dan relevansi kegiatan ini dalam konteks praktik sehari-hari. Untuk langkah berikutnya, disarankan RSIA Mutiara Bunda terus mendukung implementasi data mining melalui penyediaan sumber daya dan pelatihan lanjutan. Integrasi aktif data mining dalam sistem informasi kesehatan, pengembangan kebijakan, dan pedoman penggunaan teknologi ini menjadi langkah penting. Upaya pemantauan dan evaluasi berkala juga diperlukan untuk memastikan keberlanjutan, mengevaluasi dampak positif, serta mengidentifikasi potensi area perbaikan. Kesinambungan komitmen dan dukungan penuh dari pihak rumah sakit diidentifikasi sebagai kunci keberhasilan dalam mewujudkan optimalisasi pengelolaan data rekam medis pasien melalui sosialisasi data mining. Dengan demikian, hasil dari Pengabmas ini dapat memberikan dasar yang kuat untuk transformasi positif dalam pengelolaan informasi kesehatan, menciptakan landasan yang kokoh untuk penyediaan layanan kesehatan yang lebih personal dan efektif di RSIA Mutiara Bunda.Kata Kunci: Data Mining; Rekam Medis, Sosialisasi, Optimasi
Sosialisasi Bahaya Phising Untuk Meningkatkan Kesadaran Keamanan Informasi di RSIA Mutiara Bunda Ihksan, Muhammad; Susilo, Herman; Abdillah, Nurul; Fauzi, Dede
Jurnal Abdimas Saintika Vol 5, No 2 (2023): November Jurnal Abdimas Saintika
Publisher : Stikes Syedza Saintika Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30633/jas.v5i2.2516

Abstract

Sosialisasi bahaya phising untuk meningkatkan kesadaran keamanan informasi di Rumah Sakit Ibu dan Anak (RSIA) Mutiara Bunda.. Pengabdian Masyarakat (Pengabmas) pada tanggal 29 November 2023 di Rumah Sakit Ibu dan Anak (RSIA) Mutiara Bunda bertujuan untuk mensosialisasikan bahaya phising. Phising adalah salah satu bentuk serangansocial engineering yang sangat terkenal. Penipuan phising melibatkan pengiriman email, page login paslu dan pesan teks yang bertujuan untuk membangkitkan perasaan mendesak, rasa ingin tahu, atau ketakutan pada korban. Sosialisasi menunjukkan bahwa kegiatan berhasil meningkatkan pemahaman phising, dampak phising, cara phising bekerja dan menampilkan demo phising ini di kalangan tenaga medis dan staf administrasi. Peserta menunjukkan keingintahuan dan partisipasi aktif dalam sesi diskusi yang dilakukan. Dengan demikian, hasil dari pengabdian masyarakat ini dapat memberikan pemahaman dasar terkait phising agar dapat terhindar dari bahaya phising. Kata Kunci: Sosialisasi, Phising, RSIA Mutiara Bunda
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 Denos Imam Fratama Dewi, Alfita Hanifa, Amalia Hanim, Hafizah Herman Susilo Isnan, Mahmud M. Syahputra Muhammad Ihksan Nurul Abdillah Sari, Imrah Sulistia, Engla Sulrieni, Ilma Nuria Werleam, Ihsan Yeni , Anita Citra Yeni, Anita Citra