Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sains Student Research Jurnal Kemitraan dan Pengabdian
M Choirul Amri
Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Education Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Implementasi Green Computing sebagai Strategi Gaya Hidup Berkelanjutan: Studi Kasus Kos Angku M Choirul Amri; Abdul Rasyid; Muhammad Farros Atiqi; Enteng Hardiasyah; Ika Diana Sari Siregar
Jurnal Kemitraan dan Pengabdian Vol. 1 No. 1 (2025): JUNI
Publisher : PT Arfa Digital Technology

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.65358/jurnamitra.v1i1.25

Abstract

Green Computing merupakan pendekatan ramah lingkungan dalam bidang teknologi informasi yang bertujuan untuk mengurangi dampak negatif terhadap lingkungan melalui efisiensi energi, manajemen limbah elektronik, dan penggunaan sumber daya secara berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji implementasi prinsip-prinsip Green Computing dalam mempromosikan gaya hidup berkelanjutan, dengan studi kasus pada Kos Angku. Melalui pendekatan kualitatif, penelitian ini mengevaluasi bagaimana penggunaan perangkat teknologi hemat energi, digitalisasi proses operasional, serta kesadaran penghuni terhadap praktik ramah lingkungan dapat mendukung terciptanya lingkungan hunian yang lebih hijau. Hasil studi menunjukkan bahwa penerapan prinsip Green Computing di Kos Angku tidak hanya berkontribusi pada efisiensi operasional, tetapi juga menjadi sarana edukasi yang efektif dalam membentuk perilaku berkelanjutan di kalangan generasi muda. Temuan ini memberikan gambaran bahwa teknologi dapat berperan aktif dalam mendukung gaya hidup ramah lingkungan jika diintegrasikan secara strategis dalam kehidupan sehari-hari.
Analisis Performa Transfer Learning Menggunakan MobileNetV2 untuk Klasifikasi Citra X-Ray Paru-Paru M Choirul Amri; Lailan Sofinah Harahap; Abdul Rasyid
JOURNAL SAINS STUDENT RESEARCH Vol. 4 No. 1 (2026): Februari: Jurnal Sains Student Research
Publisher : CV. KAMPUS AKADEMIK PUBLISING

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61722/jssr.v4i1.8306

Abstract

Pneumonia is a lung disease that requires early detection to prevent serious complications. Chest X-ray images are widely used for diagnosis; however, their interpretation still depends on medical experts. This study aims to analyze the performance of transfer learning using MobileNetV2 for classifying chest X-ray images. The Chest X-Ray Pneumonia dataset from Kaggle was used and divided into 75% training data, 15% validation data, and 10% testing data. Image preprocessing included resizing, pixel normalization, and data augmentation. The model was trained for 20 epochs using the Adam optimizer. Experimental results achieved an accuracy of 95.40%, precision of 95.62%, recall of 95.40%, and an F1-score of 95.46%. These results indicate that MobileNetV2 provides effective and stable performance for chest X-ray image.
Co-Authors Abdul Rasyid Enteng Hardiasyah Ika Diana Sari Siregar Lailan Sofinah Harahap Muhammad Farros Atiqi