Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Madaniya
Muhammad Umar Abdussalam
Universitas Muhammadiyah Palembang
Religion Humanities Computer Science & IT Education Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Upaya Pencegahan DBD Melalui Pembuatan dan Pengaplikasian Ovitrap di Kecamatan Sukarami Kota Palembang Indri Ramayanti; Thia Prameswarie; Mochammad Nanda Ardani Alfath; Muhammad Umar Abdussalam
Madaniya Vol. 6 No. 1 (2025)
Publisher : Pusat Studi Bahasa dan Publikasi Ilmiah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53696/27214834.1132

Abstract

Kota Palembang merupakan wilayah dengan kasus Demam Berdarah Dengeu (DBD) tertinggi pada tahun 2023 yaitu sebanyak 727. Kecamatan Sukarami merupakan salah satu daerah yang mengalami DBD dengan angka kejadian tertinggi sebanyak 83 kasus, dengan tingginya angka kasus setiap tahunnya, sehingga perlu dilakukan pemberdayaan masyarakat untuk pencegahan DBD melalui edukasi dan pelatihan pembuatan ovitrap atau perangkap telur di Kecamatan Sukarame. Kegiatan pengabdian ini dilaksanakan di Kelurahan Sukajaya Kecamatan Sukarami dan dihadiri oleh 40 orang peserta. Tingkat pengetahuan masyarakat dalam pencegahan DBD dan pemahaman pembuatan ovitrap diukur melalui pre test dan post test. Pada kegiatan ini juga dilakukan pengaplikasian ovitrap yaitu dengan meletakkan ovitrap di dalam dan di luar rumah peserta. Terjadi peningkatan pengetahuan masyarakat dari hanya 12 peserta (30%) mendapatkan nilai baik menjadi 32 orang (80%) mengenai pencegahan penyakit DBD dan pemahaman dalam pembuatan ovitrap setelah diberikan materi dan pelatihan. Kemudian melalui kegiatan ini juga yaitu pemasangan ovitrap di rumah peserta dapat menjadi metode untuk menggambarkan tingkat populasi nyamuk Aedes aegypti di wilayah endemis Kota Palembang, khususnya di Kecamatan Sukarami. Diharapkan melalui kegiatan ini bisa dilaksanakan secara rutin setiap tahun sebagai upaya pencegahan DBD khususnya di wilauah endemis DBD di Kota Palembang.
DIABETIC RETINOPATHY SEVERITY CLASSIFICATION USING GAMMA CORRECTION-BASED IMAGE ENHANCEMENT AND BN-VGG ARCHITECTURE Indri Ramayanti; Karnadi; Septiani Nadra Indawaty; Muhammad Umar Abdussalam; Malika Zilda; Anita Desiani
JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer) Vol. 11 No. 4 (2026): JITK Issue May 2026
Publisher : LPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/jitk.v11i4.8094

Abstract

Diabetic retinopathy (DR) is a diabetes-related condition that can cause vision impairment or vision loss. Accurately identifying the level of DR from retinal fundus images is crucial for early detection. However, poor image quality often degrades classification performance. This study proposes an approach that integrates gamma correction-based image enhancement with a Batch Normalization–Visual Geometry Group (BN-VGG) architecture for multiclass DR severity classification. Gamma correction is applied to improve image contrast, while BN-VGG enhances training stability and feature representation. The proposed method categorizes DR into five classifications: normal, mild, moderate, severe, and proliferative. The enhanced images achieved PSNR of 30.85 and SSIM above 0.86, indicating improved visual quality. The model achieved accuracy at 0.97, sensitivity at 0.92, specificity at 0.98, F1-score at 0.92, Cohen's Kappa at 0.90, and G-Mean at 0.97. The innovative aspect of this study is the incorporation of gamma correction with BN-VGG architecture, demonstrating that image enhancement can significantly improve multiclass DR classification performance without increasing model complexity. The study's results indicate the proposed method's effectiveness for accurate & reliable DR severity classification
Co-Authors Anita Desiani Karnadi Malika Zilda Mochammad Nanda Ardani Alfath Ramayanti, Indri Septiani Nadra Indawaty Thia Prameswarie