SOSIALISASI APLIKASI PELAYANAN MEDIS PENYAKIT HERPES MENGGUNAKAN TEKNOLOGI MACHINE LEARNING
Authors: Hakim Arif Rahman , Atmaja Dewi Marini Umi , Tugiman Tugiman , Basri Amat 
Published: June 2023

Abstrak: Infeksi herpes merupakan masalah kesehatan yang masih menjadi perhatian di masyarakat. Pengembangan aplikasi herpes (PEMPERS) dengan menggunakan teknologi machine learning merupakan salah satu solusi untuk membantu masyarakat dalam mengelola infeksi herpes mereka. Pengabdian kepada masyarakat aplikasi herpes (PEMPERS) ini dilakukan di RS. Medika Lestari, Tangerang, Banten. Adapun peserta yang hadir terdiri dari para staf rumah sakit, tenaga kesehatan, perawat, bidan, dokter dan masyarakat umum dengan jumlah peserta 30 orang. Pengabdian masyarakat ini dilakukan sebagai referensi bagi para peserta dapat mengetahui bahwa pemanfaat teknologi informasi berperan penting dalam mempermudah pengambilan keputusuan dalam mendiagnosa penyakit, dan sebagai sarana dalam mengedukasi masyarakat agar dapat meningkatkan pola hdup sehat di lingkungannya masing-masing. Pengabdian kepada masyarakat aplikasi herpes (PEMPERS) ini dilakukan melalui tahap Persiapan yaitu dengan melakukan obervasi dan wawancara kepada penderita penyakit maupun yang tidak, hasilnya dianalisa dan dirancangan dalam sebuah aplikasi. Tahap kedua adalah pelaksanaan yaitu mensosialisasikan aplikasi Herpes pada rumah sakit Medika Lestari yang berlokasi di di Jl. HOS Cokroaminoto No.56, RT.001/RW.012, Kel. Karang Timur., Kec. Karang Tengah, Kota Tangerang, Banten. Tahap selanjutnya adalah evaluasi dan tindak lanjut dari hasil pengabdian kepada masyarakat. Hasil dari kuesioner mengenai evaluasi aplikasi herpes (PEMPERS) ini menunjukan bahwa rata-rata dari peserta pelatihan yang menjawab Sangat Setuju sebanyak 83% sedangkan peserta pelatihan yang menjawab Tidak Setuju sebanyak 17%. Adapun masukan dari para peserta pelatihan aplikasi herpes (PEMPERS) ini antara lain penambahan fitur untuk mendeteksi penyakit kulit lain selain herpes. Oleh karena itu, perlu dilakukan riset yang lebih mendalam, pelatihan dan sosialisasi yang intensif, serta evaluasi yang berkala untuk meningkatkan efektivitas aplikasi herpes ini.Abstract: Herpes infection is a health problem that is still a concern in the community. The development of herpes application (PEMPERS) using machine learning technology is one of the solutions to help people manage their herpes infection. This community service for herpes application (PEMPERS) was conducted at RS Medika Lestari, Tangerang, Banten. The participants consisted of hospital staff, health workers, nurses, midwives, doctors and the general public with a total of 30 participants. This community service is carried out as a reference for participants to know that the use of information technology plays an important role in facilitating decision-making in diagnosing disease, and as a means of educating the public so they can improve healthy lifestyles in their respective environments. Community service for the application of herpes (PEMPERS) is carried out through the Preparation stage, namely by observing and interviewing people with the disease or not, the results are analyzed and designed in an application. The second stage is the implementation, namely socializing the Herpes application at the Medika Lestari hospital located on Jl. HOS Cokroaminoto No. 56, RT. 001/RW. 012, Kel. Karang Timur. Kec. Karang Tengah, Tangerang Kota, Banten. The next stage is the evaluation and follow-up of the results of community service PEMPERS. The results of the questionnaire regarding the evaluation of the herpes application (PEMPERS) showed that the average of the trainees who answered Strongly Agree was 83% while the trainees who answered Disagree was 17%. The input from the trainees of this herpes application (PEMPERS) includes the addition of features to detect other skin diseases besides herpes. Therefore, it is necessary to conduct more in-depth research, intensive training and socialization, and periodic evaluation to improve the effectiveness of this herpes application.