Pelatihan Penggunaan Ms. Office Bagi Mahasiswa Tingkat Akhir (Pemuda ANGKEMI) di Kota Ambon, Maluku

Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini beranjak dari kesadaran akan kurang optimalnya kemampuan para pemuda perkumpulan ANGKEMI di Kota Ambon dalam menyelesaikan proses akademik. Tujuan kegiatan ini adalah untuk meningkatkan kemampuan para pemuda ANGKEMI khususnya mahasiswa tingkat akhir dalam memahami fitur-fitur Ms. Office sehingga dapat diterapkan dalam pengembangan diri dan karir mereka ke depan. Kegiatan ini terdiri dari tiga tahapan penting yaitu tahap persiapan, tahap pelaksanaan, dan tahap evaluasi. Pelaksanaan kegiatan dilakukan selama dua hari dengan jumlah peserta 20 orang. Pelatihan optimalisasi penggunaan Ms. Office yang dilakukan selama dua hari memperlihatkan adanya peningkatan kemampuan para peserta dalam mengoperasikan dan menggunakan fitur–fitur yang tersedia pada Ms. Office Word maupun Excel. Secara keseluruhan, pelatihan ini berjalan dengan sangat baik dan berdampak positif ditandai dengan antusiasme peserta dalam mengikuti kegiatan PkM serta hasil yang ditunjukkan

Analytic Predictive of Hepatitis using The Regression Logic Algorithm

Hepatitis is an inflammation of the liver which is one of the diseases that affects the health of millions of people in the world of all ages. Predicting the outcome of this disease can be said to be quite challenging, where the main challenge for public health care services itself is due to a limited clinical diagnosis at an early stage. So by utilizing machine learning techniques on existing data, namely by concluding diagnostic rules to see trends in hepatitis patient data and see what factors are affecting patients with hepatitis, can make the diagnosis process more reliable to improve their health care. The approach that can be used to carry out this prediction process is a regression technique. The regression itself provides a relationship between the independent variable and the dependent variable. By using the hepatitis disease dataset from UCI Machine Learning, this study applies a logistic regression model that provides analysis results with an accuracy rate of 83.33

PELATIHAN PEMBUATAN AROMATHERAPY DARI TANAMAN KAYU PUTIH UNTUK DIVERSIFIKASI PRODUK

Abstrak: Aroma minyak kayu putih sangat bermanfaat bagi kesehatan. Khasiat ini belum dioptimalkan di wilayah Pulau Buru sebagai penghasil tanaman kayu putih terbesar di Maluku melalui diversifikasi produk. Sehingga pengabdian ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman dan melatih keterampilan mitra dalam membuat aromaterapi. Metode yang digunakan yaitu pelatihan kepada 10 peserta melalui materi, simulasi dan tanya jawab terkait pembuatan aromaterapi, pendampingan secara langsung maupun video termasuk label produk dan pemasaran online, serta monitoring evaluasi yang melibatkan pemerintah desa kepada 10 orang pekerja ketel di Desa Wamlana, Kabupaten Buru, Provinsi Maluku. Hasil yang telah dicapai dalam kegiatan ini yaitu nilai pre-test meningkat dari 81 menjadi 92 pada post-test dengan hasil observasi praktik mandiri 94. Selain itu, produk aromaterapi yang siap dipasarkan juga telah tersedia dengan kemasan produk. Peningkatan pengetahuan dan hasil observasi dengan kategori baik menunjukkan peserta sudah memahami diversifikasi produk aromaterapi dan bagaimana komposisi pembuatannya. Sehingga pengembangan produk perlu dilakukan evaluasi monitoring agar tetap memberi kontribusi dan dampak berkelanjutan.Abstract: The health benefits of eucalyptus oil are significant, yet these advantages remain underutilized in the Buru Island region, which stands as the largest producer of eucalyptus plants in Maluku. The potential for product diversification has not been fully explored. This service is designed to address this gap by training partners to diversity their products, particularly focusing on aromatherapy. The training method involved instructing 10 participants through materials, simulations, and a Q&A session related to aromatherapy production. The training included both direct and video assistance, encompassing aspects such as product labelling and online marketing. Evaluation monitoring, involving the village government, was conducted for 10 boiler workers in Wamlana Village, Buru Regency, Maluku Province. The results of this activity were noteworthy. The pre-test scores increased from 81 to 92 in the post-test, with an independent practice observation yielding a score of 94. Additionally, ready-to-market aromatherapy products, complete with packaging, were successfully developed. The improvement in knowledge and observation, falling into the ‘good’ category, indicates that participant now comprehend the diversification of aromatherapy products and the production process. To ensure sustainability and ongoing positive impact, it is crucial to monitor and evaluate product development continually. This will help maintain a steady contribution to the community and beyond

Radial Basis Function Neural Network in Identifying The Types of Mangoes

Mango (Mangifera Indica L) is part of a fruit plant species that have different color and texture characteristics to indicate its type. The identification of the types of mangoes uses the manual method through direct visual observation of mangoes to be classified. At the same time, the more subjective way humans work causes differences in their determination. Therefore in the use of information technology, it is possible to classify mangoes based on their texture using a computerized system. In its completion, the acquisition process is using the camera as an image processing instrument of the recorded images. To determine the pattern of mango data taken from several samples of texture features using Gabor filters from various types of mangoes and the value of the feature extraction results through artificial neural networks (ANN). Using the Radial Base Function method, which produces weight values, is then used as a process for classifying types of mangoes. The accuracy of the test results obtained from the use of extraction methods and existing learning methods is 100%

KLASIFIKASI CITRA SEL DARAH MERAH TERINFEKSI MALARIA MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

Malaria merupakan salah satu penyakit infeksi menular yang hingga saat ini masih mengancam kehidupan manusia. Morbiditas malaria jika dilihat berdasarkan provinsi menunjukan wilayah Indonesia Bagian Timur merupakan daerah dengan Annual Parasite Incidence (API) tertinggi, yaitu Papua, Papua Barat, NTT dan Maluku. Hal inilah yang menjadi perhatian untuk terus adanya upaya pengendalian dan eliminasi malaria di wilayah endemis tinggi malaria tersebut. Oleh sebab itu, untuk menjawab bagaimana memberikan inovasi di bidang teknologi dalam upaya mempercepat eliminasi malaria, penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi dataset berupa gambar sel darah merah terinfeksi malaria sebagai salah satu cara untuk proses diagnosis menggunakan Deep Learning dengan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) yang diberi perbaikan pada usulan model baru yang digunakan. Hasil yang diperoleh dalam penelitian menunjukan keberhasilan penggunaan model usulan dipengaruhi oleh tahap pra pemrosesan serta fungsi dropout regularization yang digunakan. Nilai akurasi diperoleh sebesar 0.9901 atau 99.01%, presisi 0.9889, recall 0.9901 dan F1 score sebesar 0.9894. Akan tetapi proses inferensi dalam hal ini menguji jaringan pembelajaran dengan mengumpankan gambar sel darah merah yang benar-benar baru diluar set data yang digunakan belum diterapkan sehingga menjadi keterbatasan dalam penelitian dan usulan bagi pengembangan kedepan