Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal AMALIAH: JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT Jurnal Informatika Medis (J-INFORMED)
Riko Muhammad Suri
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Health Professions Library & Information Science Nursing Public Health Veterinary

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Pelatihan digitalisasi data pada Organisasi karang taruna Budi Utomo dan perangkat desa Sari Mulya Jujuhan Ilir Praptomo, Sidik; Riko Muhammad Suri
Amaliah: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 9 No 2 (2025): Amaliah Jurnal: Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : LPPI UMN AL WASHLIYAH

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32696/ajpkm.v9i2.5982

Abstract

Digitalisasi data merupakan suatu upaya strategis dalam meningkatkan pemahaman dan keterampilan dalam melakukan pemanfaatan teknologi informasi untuk pengelolaan data. Kegiatan ini dilatarbelakangi oleh kebutuhan akan efisiensi, akurasi, dan keamanan dalam penyimpanan serta pengolahan data di era digital. Metode pelatihan dilakukan melalui kombinasi penyampaian materi, praktik langsung, dan pendampingan intensif, sehingga peserta tidak hanya memperoleh pengetahuan teoritis, tetapi juga keterampilan praktis dalam mengaplikasikan perangkat digital. Materi yang disampaikan meliputi dasar-dasar digitalisasi, penggunaan perangkat lunak pengolah data, manajemen arsip digital, hingga pemahaman mengenai keamanan data. Peserta pelatihan terdiri dari berbagai latar belakang instansi maupun individu yang memiliki kebutuhan serupa, yakni transformasi dari sistem manual menuju sistem digital. Hasil pelatihan menunjukkan adanya peningkatan signifikan pada pemahaman dan keterampilan peserta dalam melakukan proses digitalisasi data. Selain itu, peserta juga lebih siap dalam menerapkan teknologi digital di lingkungan kerja masing-masing. Dengan demikian, pelatihan ini memberikan kontribusi nyata terhadap peningkatan kualitas pengelolaan data serta mendukung tercapainya transformasi digital yang lebih luas.
MODEL DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI PNEUMONIA : STUDI EKSPERIMEN MENGGUNAKAN (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK) ARSITEKTUR VGG16 Kurniawan, Ade Agung; Dwi Baharna, Haryan; Riko Muhammad Suri
Jurnal Informatika Medis Vol. 3 No. 2 (2025): Jurnal Informatika Medis (J-INFORMED)
Publisher : Program Studi Informatika Medis Universitas Muhammadiyah Muara Bungo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52060/im.v3i2.3847

Abstract

Pneumonia merupakan salah satu penyebab utama kematian pada anak usia di bawah lima tahun, terutama di negara dengan pendapatan rendah dan menengah. Keterbatasan tenaga kesehatan menyebabkan proses diagnosis sering terlambat, sehingga penanganan penyakit ini menjadi semakin sulit. Penelitian ini mengusulkan penerapan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur VGG16 untuk melakukan deteksi pneumonia secara otomatis melalui citra rontgen dada. Metode ini dipilih karena kemampuannya dalam mengekstraksi fitur penting dari citra dengan efisien. Dataset yang digunakan berisi citra rontgen dada dengan dua kategori, yakni pneumonia dan normal. Model VGG16 diterapkan menggunakan teknik transfer learning guna mengatasi jumlah data pelatihan yang terbatas. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi 96,42%, precision 96,36%, dan F1-Score 97,58%. Dibandingkan dengan penelitian terdahulu, performa model ini mengalami peningkatan yang signifikan, baik dari sisi akurasi maupun keseimbangan antara presisi dan recall. Selain itu, pendekatan ini mampu meminimalkan overfitting yang sering terjadi pada model lain, sehingga lebih stabil dan layak diterapkan dalam praktik. Dengan demikian, model VGG16 yang dikembangkan berpotensi menjadi solusi yang efektif untuk membantu tenaga medis dalam mendeteksi pneumonia secara cepat dan akurat, serta dapat diperluas untuk identifikasi penyakit paru-paru lainnya.
Co-Authors Dwi Baharna, Haryan Kurniawan, Ade Agung Sidik Praptomo