Abstract:Abstract: The Salah Nama island is located in the middle of the Musi River waters, located in Mariana Ilir Village, Banyuasin 1 District, Banyuasin Regency, South Sumatra Province. The people of Salah Nama Island have UMKM…
KM engaged in culinary, animal husbandry and agriculture. The current obstacle that is still being faced is the marketing of UMKM products. Coupled with access to locations that are still quite difficult to reach. Lack of promotion due to lack of marketing strategy is a major problem. Globalization that continues to grow is also marked by the number of existing social media. Today, social media has become the center of public attention that can be used as a means of product marketing. The lack of information and knowledge about the use of the internet and social media in the people of Salah Nama Island is one of the causes of the non-optimal use of existing social media. This service program is carried out with the aim of training the community in using social media so that they can increase the marketing of UMKM products on Salah Nama Island. The method used is by conducting counseling, practical assistance, to discussion. From the stages of service that have been carried out, the community understands how to create social media accounts and understands the use of social media in various aspects, not only as a means of communication. So that people can use social media to improve the economy.
Keywords: marketing; micro small medium enterprises; salah nama island; social media
Abstrak: Pulau salah nama berada di tengah perairan Sungai Musi, berlokasi di Kelurahan Mariana Ilir, Kecamatan Banyuasin 1, Kabupaten Banyuasin, Propinsi Sumatera Selatan. Masyarakat Pulau Salah Nama memiliki UMKM yang bergerak dibidang kuliner, peternakan dan pertanian. Kendala saat ini yang masih dihadapi ialah bidang pemasaran produk UMKM. Ditambah dengan akses lokasi yang masih cukup sulit dijangkau. Kurangnya promosi akibat minimnya strategi pemasaran menjadi permasalahan utama. Globalisasi yang terus berkembang juga ditandai dengan banyaknya media sosial yang ada. Dewasa ini media sosial menjadi pusat perhatian publik yang dapat dimanfaatkan untuk menjadi sarana pemasaran produk. Minimnya informasi dan pengetahuan mengenai penggunaan internet dan media sosial pada masyarakat Pulau Salah Nama menjadi salah satu penyebab belum optimalnya penggunaan media sosial yang ada. Program pengabdian ini dilaksanakan dengan tujuan untuk melatih masyarakat dalam menggunaan media sosial sehingga dapat meningkatkan pemasaran produk UMKM di Pulau Salah Nama. Metode yang digunakan yaitu dengan melakukan penyuluhan, pendampingan praktik, hingga diskusi. Dari tahapan pengabdian yang sudah dilaksanakan masyarakat menjadi paham cara pembuatan akun media sosial dan mengerti kegunaan media sosial dalam berbagai aspek tidak hanya sebagai sarana komunikasi. Sehingga masyarakat dapat memanfaatkan media sosial untuk meningkatkan perekonomian.
Kata kunci: media sosial; pemasaran; pulau salah nama; usaha mikro kecil menengah
Abstract:Abstract: Hypertension is a chronic disease and the number one killer in the world. Hypertension can attack almost all groups of people around the world, where the number of people who experience hypertension is increasing…
ng from year to year. Efforts can be made to reduce the incidence, such as taking blood pressure measurements or health checks, counseling about hypertension and treatment or handling to lower blood pressure. The village of Danurejo, especially in the hamlet of Japunan, is ranked fourth and fourth for people with hypertension. Lack of knowledge about hypertension management is one of the causes. This activity aims to increase public knowledge about hypertension and control the increase in blood pressure with herbal plants that are proven to reduce blood pressure, namely cucumber and celery. The results of the analysis with a comparison table, the results obtained that there are changes between before and before the administration of herbal medicines and health education. The average before the measurement of blood pressure is smaller than before the intervention, thus showing the influence of the administration of herbal medicine and health education. The implications of giving herbal medicines and health education can be used to increase the knowledge of citizens regarding hypertension management, so as to improve the quality of life of the elderly.
Keywords: hypertension; hypertension management; herbal drug therapy
Abstrak: Penyakit hipertensi merupakan penyakit bersifat menetap dan pembunuh nomor satu di dunia. Hipertensi dapat menyerang hampir semua golongan masyarakat diseluruh dunia, dimana jumlah masyarakat yang mengalami hipertensi semakin bertambah dari tahun ke tahun. Upaya yang dapat dilakukan untuk menurunkan angka kejadian hipertensi diantaranya melakukan kegiatan pengukuran tekanan darah atau pemeriksaan kesehatan, penyuluhan mengenai penyakit hipertensi dan pengobatan atau penanganan untuk menurunkan tekanan darah. Desa Danurejo terutama di dusun Japunan menjadi peringkat keempat untuk penderita hipertensi. Rendahnya pengetahuan tentang manajemen hipertensi menjadi salah satu penyebabnya. Kegiatan ini bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan masyarakat tentang penyakit hipertensi dan mengontrol peningkatan tekanan darah dengan tanaman herbal yang sudah terbukti dapat menurunkan tekanan darah yaitu mentimun dan seledri. Hasil analisis dengan tabel perbandingan, didapatkan hasil bahwa terdapat perubahan antara sebelum dan sesudah pada pemberian obat herbal dan pendidikan kesehatan. Rata-rata sesudah pengukuran tekanan darah lebih kecil dari sebelum intervensi, sehingga menunjukan adanya pengaruh dari pemberian obat herbal dan pendidikan kesehatan. Implikasi pemberian obat herbal dan pendidikan kesehatan dapat di terapkan untuk meningakatkan pengetahuan warga terkait manajemen hipertensi, sehingga dapat meningkatkan kualitas hidup lansia.
Kata kunci: hipertensi; manajemen hipertensi; terapi obat herbal
Abstract:Abstrak: Teachers of Palembang 130 Elementary School still use one-way learning patterns where the teacher explains the material in front of the class and only relies on textbooks. Based on the results of interviews and…
discussions, the ability of SDN 130 Papuan teachers is still lacking. One contributing factor is age, besides the lack of availability of supporting facilities and infrastructure. SDN 130 Palembang teachers are more comfortable using conventional learning methods. They consider that conventional learning methods are easier, less difficult, and assume the material in the book is sufficient. This community service is aimed at providing training to teachers in SDN 130 Palembang in order to make the internet an alternative source of learning. The target to be achieved is to raise the motivation of teachers to recognize the internet as an alternative source of learning. The method used is counseling, direct practice, and discussion. The result of this activity is that teachers are greatly helped in the use of the internet as an alternative source of learning and developing teaching materials. So they don't just use my text as a learning resource.
Keywords: alternative learning resources; IT; internet utilization
Abstract: Guru-guru di SD Negeri 130 Palembang masih menggunakan pola pembelajaran satu arah dimana guru menjelaskan materi di depan kelas dan hanya mengandalkan buku teks. Berdasarkan hasil wawancara dan diskusi, kemampuan guru SDN 130 Papua masih kurang. Salah satu faktor penyebabnya adalah usia, selain kurangnya ketersediaan fasilitas dan infrastruktur pendukung. Guru SDN 130 Palembang lebih nyaman menggunakan metode pembelajaran konvensional. Mereka menganggap bahwa metode pembelajaran konvensional lebih mudah, tidak sulit, dan menganggap materi dalam buku ini sudah cukup. Pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk memberikan pelatihan kepada guru-guru di SDN 130 Palembang untuk menjadikan internet sebagai sumber belajar alternatif. Sasaran yang ingin dicapai adalah meningkatkan motivasi guru untuk mengenali internet sebagai sumber belajar alternatif. Metode yang digunakan adalah konseling, praktik langsung, dan diskusi. Hasil dari kegiatan ini adalah para guru sangat terbantu dalam penggunaan internet sebagai sumber belajar alternatif dan mengembangkan bahan ajar. Jadi mereka tidak hanya menggunakan teks saya sebagai sumber belajar.
Kata kunci: alternatif sumber belajar; IT; pemanfaatan internet
Abstract:Abstract:Diarrhea is the fifth largest disease that causes death. This disease usually caused by an unhealthy and clean lifestyle. The need to grow and develop a healthy life from childhood. Clean and healthy behavior (PHBS)…
HBS) can be started by washing hands using soap. In Teluk Jambu Village, the high diarrheal disease makes this community service activity carried out at SD Negeri 154 where the target of these activities is children. Washing your hands with soap is a way to kill germs that cause disease. The method used to make students easy to remember and apply must require appropriate media, for example, music which is then accompanied by a seven-step demonstration of hand washing, so that student's behavior changes are achieved after learning about how to wash hands using soal.
Keywords: behavior; CTPS (Handwashing With Soap); learning
Abstrak: Diare merupakan penyakit terbesar kelima yang menyebabkan kematian. Penyakit ini biasanya disebabkan karena pola hidup yang tidak sehat dan bersih. Perlunya menumbuh kembangkan hidup sehat dari kecil. Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (PHBS) bisa dimulai dari mencuci tangan dengan menggunakan sabun. Di desa Teluk Jambu tingginya penyakit diare membuat kegiatan pengabdian masyarakat ini dilaksanakan di SD Negeri 154 yang mana sasaran pengabdian ini adalah untuk anak-anak. Mencuci tangan dengan menggunakan sabun merupakan cara membunuh kuman penyebab penyakit. Metode yang digunakan agar siswa/i mudah mengingat dan mengaplikasikannya harus membutuhkan media yang tepat, misalnya musik yang kemudian diiringi dengan demonstrasi gerakan tujuh langkah cuci tangan, agar tercapainya perubahan perilaku siswa/i setelah diberikan pembelajaran mengenai cara mencuci tangan menggunakan sabun.
Kata kunci: CTPS (Cuci Tangan Pakai Sabun); pembelajaran; perilaku
Abstract:Abstract: Stroke is one of the leading causes of death and disability in various parts of the world, including in Indonesia. Along with the development of digital technology, the use of Machine Learning in the health sector…
tor is growing, one of which is in an effort to predict the occurrence of stroke. This study aims to implement the Logistic Regression algorithm in predicting the likelihood of a person having a stroke based on data from the Brain Stroke dataset. The research process includes data preprocessing (missing value handling, normalization, and label encoding), dividing the data into 80% training data and 20% test data, as well as model training. The model was then evaluated using several measures such as accuracy, precision, recall, F1-score, and ROC-AUC, as well as a confusion matrix. The results of the study showed that Logistic Regression was able to provide stroke classification results with an accuracy of 82.4%, precision of 80.1%, recall of 78.6%, F1-score of 79.3%, and a ROC-AUC value of 0.87. Then, the model is integrated into applications that use Streamlit, so it can be used interactively to predict stroke risk in new data. The results of this study show that the combination of Machine Learning and web-based applications has the potential to support efforts to detect early stroke risk.
Keywords: logistic regression; machine learning; prediction; streamlit; stroke.
Abstrak: Stroke adalah salah satu penyebab utama kematian dan kecacatan di berbagai belahan dunia, termasuk di Indonesia. Seiring perkembangan teknologi digital, penggunaan Machine Learning dalam bidang kesehatan semakin berkembang, salah satunya dalam upaya memprediksi terjadinya penyakit stroke. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Logistic Regression dalam memprediksi kemungkinan seseorang mengalami stroke berdasarkan data dari dataset Brain Stroke. Proses penelitian meliputi preprocessing data (penanganan missing value, normalisasi, dan label encoding), membagi data menjadi 80% data latih dan 20% data uji, serta pelatihan model. Model kemudian dievaluasi menggunakan beberapa ukuran seperti akurasi, precision, recall, F1-score, dan ROC-AUC, serta confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Logistic Regression mampu memberikan hasil klasifikasi penyakit stroke dengan akurasi sebesar 82,4%, precision 80,1%, recall 78,6%, F1-score 79,3%, dan nilai ROC-AUC sebesar 0,87. Kemudian, model tersebut diintegrasikan ke dalam aplikasi yang menggunakan Streamlit, sehingga dapat digunakan secara interaktif untuk memprediksi risiko stroke pada data baru. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi Machine Learning dan aplikasi berbasis web berpotensi mendukung upaya deteksi dini risiko stroke.
Kata kunci: logistic regression; machine learning; prediksi; streamlit; stroke.
Abstract:Abstract: Breast cancer is the leading cause of death for women globally, exacerbated by late detection. This study proposes a breast cancer risk prediction framework using XGBoost with SelectKBest feature selection. It…
aims to improve the accuracy and efficiency of early detection through exploratory data analysis, coding, SMOTE to address class imbalance, and feature selection (k=29). As a result, the XGBoost model achieved 98.1% accuracy, 98.1% recall, 98.1% f1-score, and 98.2% precision on test data, highlighting the importance of feature selection. These results are promising in patient prioritization (triage) for further examination, helping medical personnel identify high-risk patients, thus improving resource allocation efficiency. These findings validate SelectKBest and pave the way for the development of a machine learning-based clinical decision support system for breast cancer early detection workflows. This research contributes significantly to the application of machine learning to support early breast cancer detection.
Keywords: breast cancer; feature selection; machine learning; risk prediction; XGBOOST.
Abstrak: Kanker payudara menjadi penyebab utama kematian wanita global, diperparah deteksi yang terlambat. Penelitian ini mengusulkan kerangka prediksi risiko kanker payudara menggunakan XGBoost dengan seleksi fitur SelectKBest. Tujuannya meningkatkan akurasi dan efisiensi deteksi dini melalui analisis data eksploratif, pengkodean, SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas, dan seleksi fitur (k=29). Hasilnya, model XGBoost mencapai akurasi 98.1%, recall 98.1%, f1-score 98.1%, dan presisi 98.2% pada data uji, menyoroti pentingnya seleksi fitur. Hasil ini menjanjikan dalam penentuan prioritas pasien (triage) untuk pemeriksaan lebih lanjut, membantu tenaga medis mengidentifikasi pasien berisiko tinggi, sehingga meningkatkan efisiensi alokasi sumber daya. Temuan ini memvalidasi SelectKBest dan membuka jalan bagi pengembangan sistem pendukung keputusan klinis berbasis machine learning untuk alur kerja deteksi dini kanker payudara. Penelitian ini berkontribusi signifikan dalam penerapan machine learning untuk mendukung deteksi dini kanker payudara.
Kata kunci: kanker payudara; pembelajaran mesin; prediksi risiko ; seleksi fitur; XGBOOST.
Abstract:Abstract: Heart disease is one of the leading causes of death worldwide, making early detection and accurate diagnosis crucial for reducing mortality rates and improving patient outcomes. This study aims to evaluate the…
effectiveness of four machine learning algorithms—Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), and K-Nearest Neighbors (KNN)—in predicting heart disease, with a focus on enhancing model performance using Linear Discriminant Analysis (LDA) for feature reduction. Among the models, SVM achieved the highest accuracy at 84.24%, followed by Logistic Regression at 83.70%. Although Random Forest and KNN showed lower accuracies, all models benefited from LDA's dimensionality reduction. This study suggests that SVM, combined with LDA, offers an optimal solution for early and accurate heart disease prediction in the healthcare industry.
Keywords: feature reduction; heart disease; linear discriminant analysis (LDA); machine learning; SVM
Abstrak: Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia, sehingga deteksi dini dan diagnosis yang akurat sangat penting untuk menurunkan angka kematian dan meningkatkan hasil pengobatan pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas empat algoritma pembelajaran mesin—Regresi Logistik, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), dan K-Nearest Neighbors (KNN)—dalam memprediksi penyakit jantung, dengan fokus pada peningkatan kinerja model menggunakan Analisis Diskriminan Linear (LDA) untuk reduksi fitur. Di antara model yang diuji, SVM mencapai akurasi tertinggi sebesar 84,24%, diikuti oleh Regresi Logistik dengan 83,70%. Meskipun Random Forest dan KNN menunjukkan akurasi yang lebih rendah, semua model memperoleh manfaat dari reduksi dimensi yang diberikan oleh LDA. Studi ini menunjukkan bahwa SVM yang dikombinasikan dengan LDA merupakan solusi optimal untuk prediksi penyakit jantung secara dini dan akurat dalam industri kesehatan.
Kata kunci: linear discriminant analysis (LDA); machine learning; penyakit jantung; reduksi fitur; SVM.
Abstract:Abstract: Lung cancer is most deadly cancers in the world. Identification and classification of the causes of understanding lung cancer is essential for developing more effective prevention and treatment strategies. The…
issue is that a lot of individuals are unaware about the characteristics and causes of lung cancer. The purpose of this study is to apply the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm in the classification of the causes of lung cancer and provide education to the public must be aware of the traits of lung cancer patients and, to stay away from the causes of lung cancer. The dataset used consists of 309 samples with 16 relevant attributes. The K-NN algorithm was trained and tested to assess its ability to classify the factors that cause lung cancer. The results showed an accuracy of 90.32%, with a precision for the "YES" class of 96% and the "NO" class of 67%. The recall value for the "YES" class was 92% and for the "NO" class was 80%. The implementation of this algorithm gives good results in classification and can help in early detection and prevention of lung cancer which can be used in the development of more effective prevention and early diagnosis strategies.
Keywords: lung cancer; k-nearest neighbor; classification; machine learning
Abstrak: Kanker paru-paru tergolong jenis penyakit kanker yang memperoleh angka kematian paling tinggi di dunia. Identifikasi dan klasifikasi penyebab kanker paru-paru sangat penting untuk pengembangan strategi pencegahan dan pengobatan yang lebih efektif. Masalah yang terjadi adalah banyak orang yang belum mengetahui tentang ciri-ciri dan penyebab-penyebab dari kangker paru tersebut. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam klasifikasi penyebab kanker paru-paru serta memberikan edukasi kepada masyarakat banyak agar mengetahui ciri-ciri orang yang mengidap kangker paru-paru dan tentunya untuk menghindari penyebab-penyebab dari kangker paru-paru tersebut. Dataset yang digunakan terdiri dari 309 sampel dengan 16 atribut yang relevan. Algoritma K-NN kemudian dilatih dan diuji untuk menilai kemampuannya dalam mengklasifikasikan faktor-faktor penyebab kanker paru-paru. Hasil penelitian menunjukkan akurasi sebesar 90.32%, dengan skor precision untuk kelas "YES" sebesar 96% dan kelas "NO" sebesar 67%. Nilai recall untuk kelas "YES" adalah 92% dan untuk kelas "NO" sebesar 80%. Implementasi algoritma ini memberikan hasil yang baik dalam klasifikasi dan dapat membantu dalam deteksi dini serta pencegahan kanker paru-paru yang dapat digunakan dalam pengembangan strategi pencegahan dan diagnosis dini yang lebih efektif.
Kata kunci: kanker paru-paru; k-nearest neighbor; klasifikasi; machine learning
Abstract:Abstract: The use of intravenous infusion sets has greatly increased, but there are some problemscaused by various causes, namely negligence by nurses, lack ofsupervision by the patient's family and from the actions of the…
he patient who caninterfere with the infusion system. The urgency expected to be madeone of the effective and efficient solutions in the automation system for detecting the volume of infusion water and this innovation is expected to help nurses in monitoring intravenous fluid replacement, reducing the risk of delays in replacing intravenous fluids for patients and the public to know the system is running out of infusion water with the sound of an alarm/buzzer. The purpose of this study was to design an infusion control device by detecting the volume of infusion water based on the weight of the infusion using a Wireless Sensor Network. The Wireless Sensor Network used by the load cell sensor functions to detect the weight value of the infusion water in the infusion bag. The buzzer becomes an indicator indicating that the infusion bag is ready to be replaced and also through the Stuffing Machine the Internet of Things will inform the nurse via the Telegram application to inform that the infusion bag is worth replacing. So that nurses can monitor the process of detecting the volume of infused water remotely. Keywords: Arduino, Blind Detector, Indicator system, Prototype
Abstrak: Penggunaan infus set intravena sangat meningkat, namun ada beberapa masalah
yang disebabkan oleh berbagai penyebab yaitu kelalaian oleh perawat, kurangnya
pengawasan oleh keluarga pasien dan dari tindakan pasien yang dapat
menghambat sistem kerja pada infus. Urgensi yang diharapkan agar dapat dijadikan
salah satu solusi yang efektif dan efisien dalam sistem otomatisasi pendeteksian volume air infus dan inovasi ini diharapkan bisa membantu perawat dalam pemantauan penggantian cairan intravena, mengurangi resiko keterlambatan penggantian cairan intravena bagi pasien dan masyarakatpun mengetahui sistem habisnya air infus dengan bunyinya alarm/buzzer. Tujuan penelitian ini menghasilkan rancangan alat pengontrolan infus dengan cara mendeteksi volume air infus berdasarkan berat dari air infus dengan menggunakan Wireless Sensor Network. Wireless Sensor Network yang digunakan sensor load cell berfungsi untuk mendeteksi nilai berat air infus yang ada pada kantung infus. Buzzer menjadi sebuah indikator yang menandakan bahwa kantung airinfus sudah layak diganti dan juga melalui Stuffing Machine Internet Of Things akan menginformasikan ke perawat melalui aplikasi Telegram menginformasikan kantung air infus sudah layak diganti. Sehingga perawat dapat memonitoring proses pendeteksi volume air infus dari jarak jauh..
Kata kunci: Infused Water; Load Cells; Prototypes; Stuffing Machine Internet Of Things; Volume
Abstract:Abstract: Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) play a crucial role in the economic growth of Indonesia. However, their contribution has not reached its maximum potential, with over 40% of MSMEs facing various challenges,…
llenges, one of which is funding. The funding issue has become a hindrance to the growth of this sector. One contributing factor is the difficulty in obtaining loans with high interest rates.Crowdfunding has been considered a potential solution, but it has not been fully utilized due to the lack of literacy and negative cases surrounding it. In this context, the development of a Shariah-compliant crowdfunding application is seen as a suitable solution, given the government's efforts to strengthen the Shariah economic ecosystem. To support this application's development, the Laravel framework and the Extreme Programming method, emphasizing simplicity and accelerating the development process, are employed. The result of this research is the implementation of the UML design and system logic, resulting in the Tasha Crowdfunding application as a funding solution for MSMEs. It can accelerate the development process. The research outcomes include the backend implementation of the UML design and system logic, with a 100% successful blackbox testing result, leading to the creation of the Tasha Crowdfunding application as an MSME funding solution.
Keywords: backend services; crowdfunding syariah; extreme programming; MSMEs.
Abstrak: Di Indonesia Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) mempunyai peran yang sangat penting bagi pertumbuhan perekonomian negara. Meskipun demikian, ternyata kontribusi yang diberikan oleh UMKM belum mencapai angka yang maksimum dikarenakan lebih dari 40% UMKM masih mengalami banyak permasalahan salah satunya adalah pendanaan. Permasalahan pendanaan yang dihadapi oleh Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) di Indonesia telah menjadi penghambat pertumbuhan sektor ini. Salah satu faktor penyebabnya adalah kesulitan dalam memperoleh pinjaman dengan suku bunga yang tinggi. Crowdfunding telah dianggap sebagai solusi potensial, namun belum dimanfaatkan secara optimal karena kurangnya literasi dan kasus negatif yang terjadi. Dalam konteks ini, pengembangan aplikasi crowdfunding syariah dianggap sebagai solusi yang cocok, mengingat penguatan ekosistem ekonomi syariah yang sedang dilakukan oleh pemerintah. Untuk mendukung pengembangan aplikasi ini, digunakan framework laravel dan metode Extreme programming yang menekankan kesederhanaan dan percepatan proses pengembangan. Hasil penelitian ini berupa implementasi perancangan UML dan logika sistem yang menghasilkan aplikasi Tasha Crowdfunding sebagai solusi pendanaan UMKM.dapat mempercepat proses pengembangan. Hasil dari penelitian ini berupa implementasi backend dari perancangan UML dan logika sistem yang telah dibuat dengan hasil pengujian blackbox testing 100% sukses dan menghasilkan aplikasi tasha crowdfunding sebagai solusi pendanaan UMKM.
Kata kunci: backend service; crowdfunding syariah; extreme programming; UMKM.