Abstract:Abstract: The hypertension prevalence in Daerah Istimewa Yogyakarta places second rank of the province with highest cases of hypertension (Kemenkes, 2018). According to the top 10 of diseases visits data from 2 January to…
o 31 December 2020, hypertension prevalence at Puskesmas Danurejan 1 shows the prevalence of the visits’ highest number. Based on this issue, the researchers collaborated with Psychologist of Puskesmas Danureja I to conduct Conscious Breathing (COBRA) Therapy Training, as an effort to improve the skills of elderly Posyandu Cadres to treat hypertension evenly in Tegal Panggung sub-district. The activities in this program are generally divided into five stages, those are : identifying problems occurred in Puskesmas Danurejan I; obtanining information about hypertension cases and treatment carried out by Puskesmas Danurejan I; and trial of Conscious Breathing (COBRA) therapy implementation. The results of the statistical analysis of the pared sample t-test showed a Z score = -3.752a with a value of p = 0.000 (p <0.01). Therefore, it can be concluded that Conscious Breathing (COBRA) therapy training gave an impact on increasing the knowledge of elderly posyandu cadres about hypertension and its treatment.. Moreover, the Elderly Posyandu cadres also actively shared the knowledge to another Elderly Posyandu member.
Keywords: conscious breathing; elderly posyandu; hypertension; puskesmas.
Abstract: Prevalensi hipertensi di Daerah Istimewa Yogyakarta menempatkan urutan ke- 2 sebagai provinsi dengan kasus hipertensi tertinggi (Kemenkes, 2018). Prevalensi Hipertensi di Puskesmas Danurejan I menurut data 10 besar kunjungan penyakit pertanggal 2 januari sampai 31 desember 2018 menunjukan prevalensi jumlah kunjungan terbanyak. Hal ini membuat peneliti bekerja sama dengan Psikolog Puskesmas Danureja I melakukan pelatihan terapi Conscious Breathing (COBRA) sebagai upaya peningkatan ketrampilan kader posyandu lansia guna penanganan penyakit hipertensi secara merata di kelurahan Tegal Panggung. Kegiatan yang dilakukan pada program ini secara umum dibagi menjadi lima tahapan yaitu; mengindentifikasi masalah-masalah yang dialami oleh Puskesma Danurejan I, memperoleh informasi mengenai kasus hipertensi dan penanganan yang dilakukan oleh Puskesmas Danurejan I, uji coba pelaksanaan terapi Conscious Breathing (COBRA), Pelatihan terapi Conscious Breathing (COBRA), dan follow up pelatihan yang telah diberikan. Hasil analisis statistik pared sample t-test menunjukan Skor Z = -3.752a dengan nilai p = 0,000 (p < 0,01). Dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh pelatihan terapi Conscious Breathing (COBRA) terhadap kenaikan pengetahuan kader posyandu lansia terhadap penyakit hipertensi dan penanganannya. Selain itu kader posyandu lansia juga aktif dalam memberikan ilmu yang didapatkan kepada anggota posyandu lansia.
Keywords: conscious breathing; hipertensi; posyandu lansia; puskesmas.
Abstract:Abstract: One of the subdistricts in Magelang regency which has a problem with the Diabetes Mellitus Disease in the Sawangan District, especially in the area of Sawangan Public Health Center, namely Kalangan, Gondowangi…
Village. So as the resolve this problem must be done various efforts of early detection in solve the problem of Diabetes Mellitus. One of the solutions to solve this problem is the dissemination as early detection and utilization of Diabetes Mellitus herbal plants. With the socialization and utilization of herbal medicinal plants on Diabetes Mellitus, it is expected that the community can pay attention to healthy lifestyles in the future, reduce the incidence of Diabetes Mellitus in the community and can take advantage of herbal treatments around the house so that people are not dependent on chemical or synthetic treatments that have side effects in the body.
Keywords: diabetes mellitus; early detection; herbal medicinal plants
Abstrak: Salah satu Kecamatan yang ada di Kabupaten Magelang yang terdapat masalah Diabetes Mellitus yaitu Kecamatan Sawangan khususnya di wilayah kerja Puskemas Sawangan II yaitu Dusun Kalangan desa Gondowangi. Sehingga untuk mengatasi hal tersebut harus di lakukan berbagai upaya Deteksi Dini dalam mengatasi masalah Diabetes Mellitus. Salah satu dalam mengatasi masalah tersebut di lakukan sosialisasi sebagai bagian deteksi dini Diabetes Mellitus dan pemanfaatan tanaman herbal Diabetes Melitus. Dengan di adakannya sosialisasi dan pemanfaatan tanaman obat keluarga (TOGA) tentang Diabetes Melitus di harapkan mayarakat kedepannya dapat memperhatikan pola hidup sehat, mengurangi kejadian penyakit Diabetes Melitus di masyarakat dan dapat memanfaatkan pengobatan herbal di sekitar rumah agar masyarakat tidak ketergantungan dengan pengobatan kimia atau sintetik yang mempunyai efek samping dalam tubuh.
Kata kunci: deteksi dini; diabetes mellitus; tanaman obat keluarga
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: The emergence of some diseases that often attack school-age children, it turns out generally related to Clean and Healthy Life Behavior (PHBS). Other schools function as a place of learning and can also be a threat…
reat of disease transmission if not managed properly. More than that, school age for children is also a vulnerable period of various diseases. Therefore, the planting of PHBS values in schools is an absolute necessity and can be done through an approach with the PMR (Youth Red Cross) which is assisted by the local PMI (Indonesian Red Cross. In the hope that PMR members can carry out the Promotion Efforts to realize Clean and Healthy Life Behavior in the school environment to realize a Healthy School. The specific target of this activity will involve 30 members of the Intermediate PMR in the PMI Area of Magelang City. This activity includes the provision of material related to the technique of washing hands properly and properly and maintaining personal hygiene, the dangers of cigarettes and drugs, HIV AIDS, and the use of healthy latrines. Implementation with simulations for the application of Clean and Healthy Behavior through campaigns and demonstrations.
Keywords: PHBS, PMR, school
Abstrak: Munculnya sebagian penyakit yang sering menyerang anak usia sekolah, ternyata umumnya berkaitan dengan Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (PHBS). Sekolah selain berfungsi sebagai tempat pembelajaran juga dapat menjadi ancaman penularan penyakit jika tidak dikelola dengan baik. Lebih dari itu, usia sekolah bagi anak juga merupakan masa rawan terserang berbagai penyakit. Oleh karena itu, penanaman nilai-nilai PHBS disekolah merupakan kebutuhan mutlak dan dapat dilakukan melalui pendekatan dengan PMR (Palang Merah Remaja) yang merupakan binaan dari PMI (Palang Merah Indonesia) setempat..Target khusus kegiatan ini akan melibatkan 30 anggota PMR Madya di wilayah Binaan PMI Kota Magelang. Kegiatan ini meliputi pemberian materi terkait teknik mencuci tangan dengan baik dan benar serta menjaga kebersihan diri, Bahaya Rokok dan Napza, HIV AIDS, serta Penggunaan Jamban Sehat. Implementasi dengan adanya simulasi untuk penerapan Perilaku Hidup Bersih dan Sehat melalui bentuk kampanye dan demonstrasi. Tujuan kegiatan pengabdian ini adalah meningkatkan pemahaman dan perilaku sasaran dalam memahami serta menerapkan perilaku hidup bersih dan sehat dan dapat mengaplikasikan dalam upaya menjaga kesehatan lingkungan sekolah dengan menghindari perilaku-perilaku yang beresiko menimbulkan penyakit.
Kata kunci: PHBS, PMR, sekolah
Abstract:Abstract: Asthma is a chronic respiratory disease that affects millions of people worldwide, making early detection crucial to prevent complications. This study aims to compare the performance of the Decision Tree and Random…
ndom Forest algorithms in classifying asthma based on clinical symptom data. The data were processed through feature selection and model training stages, then evaluated using accuracy, precision, recall, and F1-score.The experimental analysis revealed that the Random Forest algorithm surpassed the Decision Tree in all metrics, achieving 95.19% accuracy, 90.43% precision, 95.00% recall, and 93.00% F1-score. In contrast, the Decision Tree obtained 89.14% accuracy, 90.60% precision, 88.70% recall, and 89.70% F1-score. These results suggest that Random Forest is more robust and dependable, especially in managing complex and imbalanced medical datasets.
Keywords: asthma detection; decision tree; random forest; machine learning.
Abstrak: Asma merupakan penyakit pernapasan kronis yang memengaruhi jutaan orang di seluruh dunia sehingga deteksi dini sangat penting untuk mencegah komplikasi. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja algoritma Decision Tree dan Random Forest dalam mengklasifikasikan asma berdasarkan data gejala klinis. Data diproses melalui tahapan seleksi fitur dan pelatihan model, kemudian dievaluasi menggunakan akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest memberikan performa terbaik dengan akurasi 90.43%, presisi 95.00%, recall 95.00%, dan F1-score 93.00%. Sebaliknya, Decision Tree memperoleh akurasi 89.14%, presisi 90.60%, recall 88.70%, dan F1-score 89.70%. Hasil ini menunjukkan bahwa Random Forest lebih kuat dan dapat diandalkan, terutama dalam mengelola kumpulan data medis yang kompleks dan tidak seimbang.
Kata kunci: deteksi asma; decision tree; random forest; pembelajaran mesin.
Abstract:Abstract: The rice plant, Oryza sativa, is a major food source in Indonesia. This plant is processed into rice, a staple food for the Indonesian people. Rice growth is crucial to ensure the rice produced is of good quality.…
ty. One part of the rice plant that is susceptible to disease is the leaves, which can inhibit growth and reduce rice quality. Therefore, early detection and accurate classification of rice diseases are crucial to minimize these negative impacts. This has driven the development of a Deep Learning model capable of high-performance automatic classification. This study aims to create a rice leaf classification model using the CNN algorithm and several transfer learning architectures such as ResNet101, VGG16, and Xception. A dataset of 859 rice leaf images collected from the Kaggle website was then processed using augmentation techniques to a total of 2,439 images, plus 215 smartphone photos for external data validation. Thus, the total dataset increased to 2,656 images, covering four categories: leafblast, brownspot, healthy, and hispa. The model was processed in two stages: on the initial dataset (Non-Augmented Dataset) and the Augmented Dataset. The best experimental results were obtained using the ResNet architecture, with a training accuracy of 96.17% and a validation accuracy of 95.22%. Based on the research results, the rice plant disease classification model using deep learning demonstrated good performance.
Keywords: convolutional neural network; deep learning; fine-tuning; image classification; resnet; rice plant
Abstract:Abstract: This study applies an integrated approach to optimize heart failure classification. The main objective is to address the challenge of class imbalance in medical datasets and to improve the accuracy, sensitivity,…
, and generalization of the classification model. The urgency of this issue is emphasized by statistics showing that cardiovascular diseases cause approximately 17.9 million deaths worldwide each year. Using a quantitative experimental approach, this study analyzes the "Heart Failure Prediction Dataset" from Kaggle, which consists of 918 records. The data were processed through normalization and encoding, followed by the application of SMOTE on the training set to balance class distribution. This step successfully increased model accuracy from 88.41% to 90.22% and minority class recall from 0.82 to 0.88. Furthermore, Bayesian Optimization was employed to refine the hyperparameters of SVM, resulting in a final model with an accuracy of 89.13% that demonstrated better generalization. This integrated approach significantly enhances the stability, sensitivity, and generalization of the model, making it a reliable tool for clinical decision support systems in predicting heart failure.
Keywords: bayesian optimization; heart failure; machine learning; SMOTE; SVM.
Abstrak: Penelitian ini menerapkan pendekatan terintegrasi untuk mengoptimalkan klasifikasi gagal jantung. Tujuan utama studi ini adalah untuk mengatasi tantangan ketidakseimbangan kelas dalam dataset medis dan meningkatkan akurasi, sensitivitas, serta generalisasi model klasifikasi. Urgensi ini ditegaskan oleh statistik yang menunjukkan bahwa penyakit kardiovaskular menyebabkan sekitar 17,9 juta kematian setiap tahun secara global. Menggunakan pendekatan eksperimental kuantitatif, penelitian ini menganalisis "Heart Failure Prediction Dataset" dari Kaggle, yang terdiri dari 918 catatan. Data diproses dengan normalisasi dan encoding, lalu SMOTE diterapkan pada data pelatihan untuk menyeimbangkan distribusi kelas. Langkah ini berhasil meningkatkan akurasi dari 88,41% menjadi 90,22% dan recall kelas minoritas dari 0,82 menjadi 0,88. Selanjutnya, Bayesian Optimization menyempurnakan hyperparameter SVM, menghasilkan model akhir dengan akurasi 89,13% yang menunjukkan generalisasi lebih baik. Pendekatan terintegrasi ini secara signifikan meningkatkan stabilitas, sensitivitas, dan generalisasi model. Hasil penelitian ini menjadikannya alat yang andal untuk sistem pendukung keputusan klinis dalam prediksi gagal jantung.
Kata kunci: bayesian optimization; gagal jantung; machine learning; SMOTE; SVM
Abstract:Abstract: Uterine disease is a serious threat to women's health, which can affect fertility and quality of life. Delayed diagnosis often results in patients not getting optimal early treatment at the H. Abdul Manan Simatupang…
upang Kisaran Regional General Hospital. This study aims to develop a fuzzy logic-based expert system to diagnose uterine disease based on the symptoms experienced by patients. This system receives symptom data as input, then performs analysis using the fuzzy logic method to determine the level of possibility of a disease. The final results produced are an initial diagnosis and treatment recommendations. System testing shows that this method is able to identify uterine disease with fairly good accuracy, where one case showed the possibility of Endometriosis with a confidence level of 63%. With this system, patients can obtain initial information about their health condition, so they can take more appropriate and faster medical steps.
Keywords: expert system; fuzzy logic; uterine disease.
Abstrak: Penyakit rahim merupakan ancaman serius bagi kesehatan wanita, yang dapat berdampak pada kesuburan dan kualitas hidup. Keterlambatan diagnosis sering kali menyebabkan pasien tidak mendapatkan penanganan dini yang optimal di Rumah Sakit Umum Daerah H. Abdul Manan Simatupang Kisaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pakar berbasis logika fuzzy guna mendiagnosis penyakit rahim berdasarkan gejala yang dialami pasien. Sistem ini menerima data gejala sebagai input, kemudian melakukan analisis menggunakan metode logika fuzzy untuk menentukan tingkat kemungkinan suatu penyakit. Hasil akhir yang dihasilkan berupa diagnosis awal dan rekomendasi penanganan. Pengujian sistem menunjukkan bahwa metode ini mampu mengidentifikasi penyakit rahim dengan akurasi yang cukup baik, di mana salah satu kasus menunjukkan kemungkinan penyakit Endometriosis dengan tingkat kepercayaan sebesar 63%. Dengan adanya sistem ini, pasien dapat memperoleh informasi awal mengenai kondisi kesehatannya, sehingga dapat mengambil langkah medis yang lebih tepat dan cepat.
Kata kunci: fuzzy logic; penyakit rahim; sistem pakar.
Abstract:Abstract: Hypertension is one of the chronic diseases that can increase the risk of cardiovascular disease. A healthy diet is an important factor in managing hypertension, but many patients struggle to choose foods that…
are suitable for their condition. Therefore, a decision support system is needed to help patients determine healthy food choices objectively and systematically. This research aims to apply the ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant La Réalité) method in determining healthy foods for hypertension patients. This method is used because it can handle various criteria simultaneously and provide recommendations based on a mathematical approach. Data were obtained from Serozha Clinic through interviews, observations, and literature reviews on the nutritional content of food. The research results show that the ELECTRE method is capable of providing healthy food recommendations with an accuracy level of 90%, higher than the manual technique which only reaches 70%. In addition, the time required in the decision-making process has significantly decreased. Patients also showed a higher level of satisfaction with the proposed system. In conclusion, the ELECTRE method has proven effective in helping hypertension patients choose foods that meet their nutritional needs, and can thus be used as a reference in the development of decision support systems in the health sector.
Keywords: electre method; healthy food; health management; hypertension.
Abstrak: Hipertensi merupakan salah satu penyakit kronis yang dapat meningkatkan risiko penyakit kardiovaskular. Pola makan yang sehat menjadi faktor penting dalam pengelolaan hipertensi, namun banyak pasien kesulitan dalam memilih makanan yang sesuai dengan kondisi mereka. Oleh karena itu, diperlukan sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pasien dalam menentukan pilihan makanan sehat secara objektif dan sistematis. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant La Realite) dalam menentukan makanan sehat bagi penderita hipertensi. Metode ini digunakan karena mampu menangani berbagai kriteria secara simultan dan memberikan rekomendasi berdasarkan pendekatan matematis. Data diperoleh dari Klinik Serozha melalui wawancara, observasi, serta tinjauan literatur mengenai kandungan gizi makanan.Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ELECTRE mampu memberikan rekomendasi makanan sehat dengan tingkat akurasi 90%, lebih tinggi dibandingkan teknik manual yang hanya mencapai 70%. Selain itu, waktu yang dibutuhkan dalam proses pengambilan keputusan berkurang secara signifikan. Pasien juga menunjukkan tingkat kepuasan yang lebih tinggi terhadap sistem yang diusulkan.Kesimpulannya, metode ELECTRE terbukti efektif dalam membantu penderita hipertensi memilih makanan yang sesuai dengan kebutuhan gizi mereka, sehingga dapat digunakan sebagai referensi dalam pengembangan sistem pendukung keputusan di bidang kesehatan.
Kata kunci: hipertensi; makanan sehat; metode electre; pengelolaan kesehatan.
Abstract:Abstract: Infectious diseases are one of the most common health problems in children because they have immature immune systems. Children are more susceptible to infections caused by bacteria, viruses, fungi, and protozoa.…
. Some common infectious diseases in children include fever, acute respiratory infections (ARI), pneumonia, acute gastroenteritis (GAE), measles, chickenpox, and diphtheria. The limited number of pediatricians and the difficulty of accessing health facilities in remote areas hinder children's health services. To overcome this, an Android-based expert system is needed using the Naïve Bayes method to help diagnose infectious diseases in children earlier. The research method used is the Software Development Life Cycle (SDLC), where Black Box is used for internal testing, and PSSUQ is used to measure user satisfaction. The data set used was 1320 taken from a local hospital. The test results show that all the main features work as expected without any errors. The implementation of the system in diagnosing diseases went well and based on end-user feedback from 74 respondents, the system obtained a user satisfaction score of 6.40, where users felt that the system was easy to use, efficient, and provided clear and useful information.
Keywords: expert system; infectious disease; naïve bayes; PSSUQ; SDLC
Abstrak: Penyakit menular merupakan salah satu masalah kesehatan yang paling umum terjadi pada anak-anak karena mereka memiliki sistem kekebalan tubuh yang belum matang. Anak-anak lebih rentan terhadap infeksi yang disebabkan oleh bakteri, virus, jamur, dan protozoa. Beberapa penyakit infeksi yang umum terjadi pada anak-anak antara lain demam, infeksi saluran pernapasan akut (ISPA), pneumonia, gastroenteritis akut (GEA), campak, cacar air, dan difteri. Keterbatasan jumlah dokter spesialis anak dan sulitnya akses ke fasilitas kesehatan di daerah terpencil, menjadi kendala pada pelayanan kesehatan anak. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan sistem pakar berbasis Android menggunakan metode Naïve Bayes untuk membantu mendiagnosis penyakit infeksi pada anak-anak lebih dini. Metode penelitian yang digunakan adalah Software Development Life Cycle (SDLC), di mana Black Box untuk pengujian internal, dan PSSUQ untuk mengukur kepuasan pengguna. Data set yang digunakan adalah 1320 yang diambil dari rumah sakit setempat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur utama berjalan sesuai harapan tanpa kesalahan. Implementasi sistem dalam mendiagnosa penyakit berjalan dengan baik dan berdasarkan umpan balik pengguna akhir dari 74 responden, sistem memperoleh skor kepuasan pengguna sebesar 6,40, di mana pengguna merasa sistem ini mudah digunakan, efisien, serta menyediakan informasi yang jelas dan bermanfaat.
Kata kunci: naïve bayes; penyakit menular; PSSUQ; SDLC; sistem pakar