Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.149
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Science and Technology: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Riset Sains dan Kesehatan Indonesia Journal of Scientific Insights Jurnal Teknologi dan Sains Modern
Mustamin, Syaiful Bachri
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Health Professions Materials Science & Nanotechnology Public Health Social Sciences Other

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search

 1   2 
Pemanfaatan Teknologi Telemedicine untuk Peningkatan Diagnosis Pneumonia Anak di Daerah Terpencil Atnang, Muhammad; Samsidar; Mustamin, Syaiful Bachri
Jurnal Teknologi dan Sains Modern Vol. 2 No. 1 (2025): Januari-Februari
Publisher : CV. Science Tech Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69930/jtsm.v2i1.314

Abstract

Perkembangan teknologi dewasa ini yang dibarengi oleh keberanian tenaga kesehatan komunitas bersatu untuk menaklukkan tantangan kesehatan global. Penelitian terbaru membuka tabir bagaimana telehealth bukan lagi sekadar angan-angan, melainkan solusi nyata untuk pendidikan medis yang merata. Dengan video konferensi dan program seperti Project ECHO, pelatihan berkualitas kini menjangkau para pahlawan medis di pelosok negeri, menghilangkan batasan geografis. Lebih dari itu, tenaga kesehatan komunitas (CLHW) tampil sebagai pejuang garis depan dalam perang melawan pneumonia. Mereka tidak hanya cakap memberikan amoksisilin oral, tetapi juga terampil menggunakan pulse oximetry, memastikan setiap anak dan bayi mendapatkan penanganan yang tepat waktu. Ini bukan lagi sekadar teori, melainkan bukti nyata bahwa perawatan kesehatan bisa diakses bahkan di daerah terpencil. Namun, ada raksasa ekonomi yang harus kita hadapi, yaitu biaya rawat inap pneumonia yang mencengangkan. Data di Inggris menunjukkan angka £731 juta per tahun, dan ini mungkin baru puncak gunung es. Di sisi lain, secercah harapan muncul dari Yordania, di mana masyarakat semakin menerima telemedicine, terutama mereka yang berpendidikan dan melek teknologi. Ini adalah panggilan bagi kita untuk memanfaatkan teknologi sebagai jembatan menuju layanan kesehatan yang lebih adil dan terjangkau. Temuan ini bukan hanya data, melainkan inspirasi untuk perubahan yang lebih baik.
Integrasi Internet of Things (IoT) dan Machine Learning (ML) untuk Efisiensi, Keberlanjutan, dan Keamanan Konasara, Zakiyah; Mustamin, Syaiful Bachri; Fajar, Nurhikmah; Hidayatullah, Nurul; Sahriani
Jurnal Teknologi dan Sains Modern Vol. 2 No. 2 (2025): Maret-April
Publisher : CV. Science Tech Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69930/jtsm.v2i2.347

Abstract

Integrasi Internet of Things (IoT) dan Machine Learning (ML) telah menjadi fokus utama penelitian untuk meningkatkan efisiensi, keamanan, dan keberlanjutan di berbagai sektor. Kajian ini menganalisis penerapan IoT dan ML dalam manajemen perangkat keras, sistem tanggap darurat, keamanan siber, dan manajemen pertanian, dengan penekanan pada pendekatan berbasis data dan efisiensi komputasi.Hasil studi menunjukkan bahwa IoT dan ML dapat diterapkan secara efektif di berbagai konteks. Dalam manajemen perangkat keras, sensor IoT memantau kondisi real-time, sementara model ML memprediksi degradasi perangkat untuk mendukung efisiensi energi dan prinsip ekonomi sirkular. Dalam keamanan dan respons darurat, IoT dan ML meningkatkan kecepatan respons dan melindungi perangkat dari ancaman siber, dengan penerapan differential privacy untuk menjaga privasi data. Di sektor pertanian, kombinasi IoT dan ML membantu mengoptimalkan kondisi lingkungan, seperti dalam manajemen koloni lebah untuk meningkatkan produktivitas.Penelitian juga menekankan pentingnya efisiensi komputasi, di mana teknik seperti reduksi dimensi PCA dan pemilihan fitur (XGBoost) berhasil mengurangi kompleksitas tanpa mengorbankan akurasi. Bahkan, data frekuensi rendah dapat menghasilkan model ML yang andal.IoT dan ML adalah teknologi yang saling melengkapi, memberikan solusi inovatif untuk berbagai tantangan, dengan fokus pada efisiensi, keberlanjutan, dan keamanan. Penelitian ini tidak hanya menawarkan solusi saat ini tetapi juga membuka peluang bagi inovasi berkelanjutan di masa depan.
Kecerdasan Buatan untuk Keberlanjutan: Menavigasi Aplikasi dan Tantangan Etis dalam Mengelola Lingkungan Ramli, Agus Salim; Mustamin, Syaiful Bachri; Fajar, Nurhikmah; Hidayatullah, Nurul; Atnang, Muhammad
Jurnal Teknologi dan Sains Modern Vol. 2 No. 2 (2025): Maret-April
Publisher : CV. Science Tech Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69930/jtsm.v2i2.348

Abstract

Kecerdasan Buatan (AI) berperan penting dalam mengatasi tantangan lingkungan melalui pemantauan iklim, optimasi sumber daya, dan konservasi alam. Studi ini menggunakan tinjauan sistematis terhadap lima sumber utama untuk mengeksplorasi penerapan AI, seperti analisis citra satelit, pembelajaran mesin, dan integrasi IoT. Hasil menunjukkan peningkatan akurasi prediksi iklim, efisiensi penggunaan air dan energi, serta konservasi keanekaragaman hayati. Namun, tantangan seperti konsumsi energi AI, isu etika, dan kesenjangan akses teknologi masih perlu diatasi. Kesimpulannya, AI memiliki potensi besar untuk mendukung keberlanjutan jika diimbangi dengan pendekatan etis dan kolaboratif.
Potensi Transformasi Deep Learning dalam Berbagai Domain: Studi Literatur pada Manufaktur dan Layanan Kesehatan Mutia, Yesi Nurul; Mustamin, Syaiful Bachri; Saktilawati, Wa Ode; Sahriani; Fajar , Nurhikmah; Sari, Sri Kurniyan
Jurnal Teknologi dan Sains Modern Vol. 2 No. 2 (2025): Maret-April
Publisher : CV. Science Tech Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69930/jtsm.v2i2.349

Abstract

Penerapan deep learning di sektor manufaktur dan layanan kesehatan untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan otomatisasi. Di sektor manufaktur, kolaborasi manusia-robot menghadapi tantangan dalam merencanakan tugas dan mengendalikan gerakan robot di lingkungan tak terstruktur, sementara deteksi cacat geometris pada produk menggunakan data awan titik 3D membutuhkan teknologi yang mampu menangani data kompleks. Di sektor layanan kesehatan, deep learning memainkan peran penting dalam segmentasi citra medis dan triage departemen gawat darurat untuk meningkatkan kecepatan dan akurasi pengambilan keputusan medis. Penelitian ini menggunakan studi literatur untuk mengeksplorasi berbagai aplikasi deep learning dalam kedua sektor tersebut, seperti penggunaan mixed reality head-mounted display (MR-HMD), deep reinforcement learning (DRL), dan model PointNet++ dalam manufaktur, serta aplikasi deep learning dalam segmentasi citra medis dan analisis data rekam medis elektronik di layanan kesehatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa deep learning meningkatkan efisiensi kolaborasi manusia-robot, memperbaiki deteksi cacat geometris, serta meningkatkan akurasi dan kecepatan proses triage di layanan kesehatan. Kesimpulannya, deep learning memiliki potensi transformasi besar di berbagai sektor dan membuka peluang untuk otomatisasi serta pengambilan keputusan berbasis data yang lebih canggih.
Transformasi Layanan Kesehatan melalui Telemedicine dan Telehealth: Tantangan, Peluang, dan Pendekatan Berpusat pada Pasien Nurhaliza, Siti; Mustamin, Syaiful Bachri; Saktilawati , Wa Ode; Atnang , Muhammad; Fajar , Nurhikmah; Sari , Sri Kurniyan
Jurnal Riset Sains dan Kesehatan Indonesia Vol. 2 No. 2 (2025): Mar-Apr
Publisher : CV. Science Tech Group

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69930/jrski.v2i2.357

Abstract

Telemedicine dan telehealth memiliki potensi besar untuk meningkatkan akses, kenyamanan, dan efisiensi layanan kesehatan¹. Namun, tantangan seperti kekhawatiran privasi data, kesenjangan digital, dan interoperabilitas masih perlu diatasi. Beberapa studi mengeksplorasi berbagai aspek penting dari telemedicine. Sebuah studi tentang sentimen konsumen mengidentifikasi tantangan kualitas layanan dan akses terbatas, namun juga manfaat seperti kenyamanan dan penghematan biaya. Persepsi pasien kanker menunjukkan bahwa meskipun ada kekhawatiran tentang privasi dan keamanan, telemedicine membantu pasien memperoleh informasi dan dukungan sosial, serta menjaga kontinuitas perawatan². Artikel mengenai aplikasi robotik dalam telemedicine menyoroti peran perangkat medis robotik dalam pembedahan, diagnosis, dan rehabilitasi. Di sisi lain, privasi dan keamanan data dibahas melalui penggunaan blockchain dan federated learning yang memungkinkan penyimpanan data yang aman dan kolaborasi model pembelajaran mesin tanpa berbagi data sensitif.³ Terakhir, pemantauan diabetes jarak jauh dengan teknologi berbasis blockchain dan IoT menawarkan solusi pemantauan real-time bagi pasien diabetes.⁴ Secara keseluruhan, penelitian ini menekankan pentingnya pendekatan berpusat pada pasien dalam desain dan implementasi solusi telemedicine, dengan fokus pada inovasi untuk mengatasi tantangan yang ada, meningkatkan interoperabilitas, dan memastikan privasi data, guna mengoptimalkan potensi telemedicine dalam transformasi layanan kesehatan.
Co-Authors Amrullah, Mujahidin Anggriani, Dwi Atnang , Muhammad Atnang, Muhammad Eka Purnama Sari, Eka Purnama Fajar , Nurhikmah Fajar, Nurhikmah Hikmah , Nur Kiki Konasara, Zakiyah Muh. Edihar Mutia, Yesi Nurul Nur Azaliah MAR, Nur Azaliah Nurul Hidayatullah, Nurul Pahlawan , Muammar Reza Ramli, Agus Salim Sahriani Sahriani , Sahriani Sahriani, Sahriani Saktilawati , Wa Ode Saktilawati, Wa Ode Samsidar Sari , Sri Kurniyan Sari, Sri Kurnian Sari, Sri Kurniyan Siti Fatmah, Siti Siti Nurhaliza Suci Dwi Yanti Surahmawanti, Mita