Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Technologia: Jurnal Ilmiah ALKHIDMAH: Jurnal Pengabdian dan Kemitraan Masyarakat
Ahmadi Ahmadi
Universitas Islam Kalimantan MAB
Computer Science & IT

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Pembuatan Aplikasi Pelayanan Rukun Tetangga di Kelurahan Pasar Lama Ibrahim Ibrahim; Fitrah Yuridka; Ahmadi Ahmadi
ALKHIDMAH: Jurnal Pengabdian dan Kemitraan Masyarakat Vol. 2 No. 1 (2024): Januari : Jurnal Pengabdian dan Kemitraan Masyarakat
Publisher : LP3M INSTITUT KH YAZID KARIMULLAH

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59246/alkhidmah.v2i1.743

Abstract

The development of information technology is currently very pronounced and almost all fields have used it, access to information can be done anywhere and at any time, whether at home, work or even during holidays. Digital data management that can be done accurately, precisely and quickly. Utilization of digital information can be used as needed. In the service of residents in the Pasar Lama sub-district, data collection often occurs repeatedly, hardcopies are lost, data storage is not neatly arranged, there are new residents who are confused about how to move or come to that place. Includes population data collection, issuance of a letter of introduction or statement. The population service system in the Pasar Lama sub-district area is still bookkeeping or archiving so it is prone to redundancy in population data which can result in inaccurate population data, difficulties often occur when compiling monthly reports on population numbers, and there is still no population data archiving system resulting in data searches very difficult and prone to being lost. The aim of this service is to design an Information System to improve population services which is expected to make it easier for the Pasar Lama sub-district administrators to serve the population, thereby helping to achieve maximum work results and supporting fast and accurate information.
APLIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT KULIT BERBASIS DEEP LEARNING Jauhari Maulani; Ihda Innar Ridho; Ahmadi Ahmadi
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 17 No 2 (2026): Technologia (April)
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/tji.v17i2.21208

Abstract

Penyakit kulit seperti eksim, herpes, dan rosacea merupakan gangguan dermatologis yang umum terjadi dan memerlukan diagnosis dini untuk mencegah komplikasi lebih lanjut. Permasalahan yang dihadapi adalah keterbatasan tenaga medis dalam melakukan klasifikasi penyakit kulit secara akurat dan cepat, terutama di daerah dengan akses layanan kesehatan terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi otomatis penyakit kulit menggunakan metode deep learning berbasis arsitektur VGG16. Dataset yang digunakan terdiri dari tiga kelas utama, yaitu eksim, herpes, dan rosacea, yang diperoleh dari sumber terbuka dan telah melalui tahap preprocessing berupa resizing, augmentasi, dan normalisasi. Model dilatih selama 20 epoch dengan teknik transfer learning dan evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix serta metrik akurasi, precision, recall, dan f1-score. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan ketiga jenis penyakit kulit dengan akurasi validasi mencapai 90%, dan nilai f1-score rata-rata di atas 0,89. Sistem ini kemudian diimplementasikan dalam aplikasi berbasis web menggunakan platform Streamlit dengan fitur prediksi gambar secara real-time, login pengguna, dan antarmuka mode terang maupun gelap. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa kombinasi arsitektur VGG16 dan antarmuka Streamlit dapat menghasilkan sistem klasifikasi penyakit kulit yang akurat, cepat, dan mudah diakses oleh pengguna non-teknis. Sistem ini memiliki potensi untuk diterapkan dalam layanan kesehatan berbasis teknologi.
Co-Authors Fitrah Yuridka Ibrahim . Ihda Innar Ridho Jauhari Maulani