Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Cegah Penyebaran Misinformasi di Media Sosial Menggunakan Peralatan dan Fitur Literasi Digital Irham Akbar, Mohammad; Rezza Fahlevvi, Mohammad
RENATA: Jurnal Pengabdian Masyarakat Kita Semua Vol. 1 No. 1 (2023): Renata - April 2023
Publisher : PT Berkah Tematik Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61124/1.renata.2

Abstract

Misinformasi di media sosial menjadi masalah besar di era digital saat ini. Ini tidak hanya menyebarkan informasi palsu tetapi juga merusak kredibilitas berita dan sumber informasi. Membangun keterampilan literasi digital untuk menyanggah misinformasi di media sosial sangat penting bagi individu untuk membedakan antara informasi yang kredibel dan tidak kredibel. Informasi yang salah di media sosial sering kali disebarkan melalui narasi yang bermuatan emosional, tajuk utama yang sensasional, serta gambar dan video yang menyesatkan. Strategi- strategi ini dirancang untuk memanipulasi emosi dan keyakinan orang dan mungkin sulit untuk dilawan. Pemikiran kritis, literasi media, dan kewargaan digital adalah keterampilan literasi digital yang penting bagi individu untuk dikembangkan agar dapat memerangi kesalahan informasi di media sosial secara efektif. Selain itu, pentingnya memanfaatkan alat seperti situs web pengecekan fakta, evaluasi sumber, dan sumber daya pendidikan literasi media. Alat dan sumber daya ini dapat membantu individu mengidentifikasi dan menangkal misinformasi di platform media sosial. Individu dapat menerapkan keterampilan dan alat literasi digital untuk memerangi kesalahan informasi di media sosial secara efektif. Dengan membangun dasar keterampilan literasi digital yang kuat, individu dapat meningkatkan kemampuan mereka untuk mengevaluasi informasi secara online secara kritis dan membuat keputusan berdasarkan informasi. Ini, pada gilirannya, dapat menghasilkan masyarakat digital yang lebih terinformasi dan terlibat
Mobile application for diagnosing alzheimer's based on clinical dementia rating Supriyanti, Retno; Putra Yubiksana, Muhammad; Mahardika Wijonarko, Bintang Abelian; Ramadhani, Yogi; Syaiful Aliim, Muhammad; Irham Akbar, Mohammad; Budi Widodo, Haris; Widanarto, Wahyu; Alqaaf, Muhammad
Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Vol 40, No 3: December 2025
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijeecs.v40.i3.pp1607-1617

Abstract

Alzheimer's is a neurodegenerative disease characterized by memory loss, impaired thinking abilities, and changes in behavior. It is the most common form of dementia, significantly affecting a person's ability to carry out daily activities. Statistics indicate that the number of individuals suffering from Alzheimer's worldwide continues to rise as the population ages. Diagnosing Alzheimer's is a complex process that typically requires a skilled medical team. One diagnostic tool that can be utilized is an MRI machine. Previous research focused on extracting features from MRI images taken from three different cross-sections: axial, coronal, and sagittal. Based on these three types of cross-sectional images, we developed a system to classify the severity of Alzheimer's. This paper focuses on creating an Alzheimer's classification system accessible through a mobile application. The results indicate that our system has a performance accuracy of 90% in classifying the severity of the disease.