Abstract:Abstract : The climatic conditions in Indonesia are very vulnerable to the formation of breeding grounds for disease populations. There are many types of diseases that generally occur due to mosquito parasites including…
Dengue Hemorrhagic Fever (DHF), Typhoid Fever, Measles (Morbili), Malaria, and several other tropical diseases. Information from doctors is needed by all sick people, but is constrained by the problem of costs for such expensive treatment. That is the reason for making an expert system that can diagnose mosquito parasitic fever. This designed system uses the Dempster.- Shafer method. Dempster-shafers can be used to combine separate pieces of information to calculate one by one the probability of an event occurring. This application can diagnose diseases caused by mosquito parasites by entering the symptoms of the questions answered by the patient and getting maximum results. The system can run on web applications such as Google Chrome and Mozilla.The research was conducted at the Simpang Empat Health Center, Asahan Regency.
Keywords : Mosquito; Dempster Shafer; Health Center
Abstrak : Kondisi iklim yang ada di Indonesia sangat rentan dengan pembentukan tempat berkembang biaknya populasi penyakit. Ada banyak jenis penyakit yang pada umumnya terjadi yaitu akibat parasit nyamuk diantaranya Demam Berdarah Dengue (DBD), Demam Tifoid, Campak (Morbili), Malaria, dan beberapa penyakit tropis lainnya. Informasi dari dokter dangat dibutuhkan oleh semua orang sakit, namun terkendala masalah biaya untuk perobatan yang begitu mahal. Itulah yang menjadi alasan untuk dibuatnya sebuah sistem pakar yang dapat mendiagnosa penyakit demam parasit nyamuk. Sistem yang dirancang ini menggunakan metode Dempster.- Shafer. Dempster-shafer bisa digunakan untuk menggabungkan potongan-potongan informasi yang terpisah untuk menghitung satu persatu kemungkinan yang terjadi dari suatu peristiwa. Aplikasi ini bisa mendiagnosis penyakit akibat parasit nyamuk dengan memasukkan gejala pertanyaan yang dijawab oleh pasien dan mendapatkan hasil yang maksimal. Sistem dapat berjalan pada aplikasi web seperti google crhrome dan mozilla. Penelitian dilaksanakan di Puskesmas Simpang Empat Kabupaten Asahan.
Kata Kunci : Nyamuk; Dempster Shafer; Puskesmas
Abstract:In order to increase community participation in preventing the spread of mosquito-borne diseases, education for the community needs to be carried out through counseling. Tanggamus Regency is one of the areas in Lampung where…
here DHF occurred, where from January to June 2024 there were 227 cases. To increase public knowledge in Banjar Agung Udik Village, Pugung District, Tanggamus Regency regarding phytotelmata as a breeding ground for mosquitoes, this counseling was carried out. Counseling was carried out using the pretest, lecture and discussion methods, and practicum. The results of the counseling showed that most participants knew that DBD and malaria were transmitted by mosquitoes, but not all knew the name of the vector species. Participants knew where mosquitoes perched at home and how to avoid mosquito bites. Participants also know mosquito breeding places, but are new to phytotelmata in this counseling. The practicum carried out by participants successfully identified six plant species that were proven to be phytotelmata. Thus, it can be concluded that this counseling has succeeded in providing knowledge to the community about the potential of phytotelmata as a source of mosquito-borne diseases.
Keywords: Phytotelmata; Mosquito Borne Diseases; Mosquito Breeding Places; Mosquitoes Bite.
Dalam rangka meningkatkan peran serta masyarakat dalam mencegah penyebaran penyakit tukar nyamuk itulah pendidikan kepada masyarakat perlu perlu dilakukan melalui penyuluhan. Kabupaten Tanggamus adalah salah satu daerah di Lampung yang kejadian DBD-nya dimana sejak Januari hingga Juni 2024 ada 227 kasus. Untuk meningkatkan pengetahuan masyarakat di Desa Banjar Agung Udik, Kecamatan Pugung, Kabupaten Tanggamus terhadap fitotelmata sebagai tempat perindukan nyamuk maka penyuluhan ini dilakukan. Penyuluhan dilakukan dengan metode pretes, ceramah dan diskusi, serta praktikum. Hasil penyuluhan didapatkan bahwa sebagian besar peserta tahu bahwa DBD dan malaria ditularkan nyamuk, tetapi tidak semua tahu nama spesies namuk vektornya. Peserta tahu tempat hinggap nyamuk di rumah dan juga tahu cara menghindarkan diri dari gigitan nyamuk. Peserta juga tahu tempat-tempat berkembang biak nyamuk, tetapi baru mengenal fitotelmata dalam penyuluhan ini. Praktikum yang dilakukan peserta berhasil mengidentifikasi enam spesies tumbuhan yang terbukti menjadi fitotelmata.Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa penyuluhan ini berhasil memberkan pengetahuan kepada masyarakat tentang potensi fitotelmata sebagai sumber penyebar penyakit tular nyamuk.
Kata kunci: Fitotelmata; Penyakit Tular Nyamuk; Tempat Perindukan Nymauk; Gigitan Nyamuk.
Abstract:Abstract: Malaria remains a major global health problem, particularly in tropical countries such as Indonesia. Accurate early diagnosis is essential for reducing malaria-related morbidity and mortality. Conventional microscopic…
oscopic examination is time-consuming, highly dependent on expert personnel, and prone to human error. This study compares the performance of two Convolutional Neural Network (CNN) architectures, ResNet-50 and DenseNet-121, for malaria image classification. The Cell Images for Malaria dataset provided by the National Institutes of Health (NIH) through Kaggle was used, consisting of 27,558 microscopic blood cell images categorized into Parasitized and Uninfected classes. The dataset was divided into 80% training data and 20% testing data. Image preprocessing included resizing to 224 × 224 pixels, normalization, labeling, and data augmentation using RandomFlip, RandomRotation, RandomZoom, and RandomContrast. Experimental results showed that the ResNet-50 model trained for 100 epochs achieved the highest performance, with an accuracy of 95.54% and precision, recall, and F1-score of 0.96. The confusion matrix indicated 5,272 correctly classified images out of 5,510 testing samples. These findings demonstrate that ResNet-50 outperformed DenseNet-121 and has strong potential for supporting accurate, reliable, and efficient computer-aided malaria diagnosis based on microscopic blood smear images.
Keywords: computer-aided diagnosis; convolutional neural network (CNN); densenet-121; early detection; image classification; malaria; microscopic blood smear images; resnet-50;
Abstrak : Malaria masih menjadi masalah kesehatan global yang serius, terutama di negara tropis seperti Indonesia. Diagnosis dini yang akurat sangat penting untuk menurunkan angka morbiditas dan mortalitas. Metode konvensional berupa pemeriksaan mikroskopis memiliki keterbatasan karena memerlukan waktu yang relatif lama, bergantung pada tenaga ahli, dan berpotensi menimbulkan kesalahan manusia. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) yaitu ResNet-50 dan DenseNet-121 dalam klasifikasi citra malaria. Dataset yang digunakan berasal dari Cell Images for Malaria yang disediakan oleh National Institutes of Health (NIH) melalui platform Kaggle, terdiri dari 27.558 citra dengan pembagian 80% data latih, 20% data validasi. Tahap praproses meliputi cleaning, resizing citra menjadi 224×224 piksel, normalisasi, labeling, serta data augmentasi menggunakan RandomFlip, RandomRotation, RandomZoom, dan RandomContrast. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model ResNet-50 pada epoch 100 memperoleh akurasi sebesar 95,54% dengan nilai precision, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 0,96. Confusion matrix menunjukkan jumlah prediksi benar sebanyak 5.272 dari total 5.510 data uji. Hasil ini menunjukkan bahwa arsitektur CNN mampu mengklasifikasikan citra malaria dengan tingkat akurasi yang tinggi dan memiliki kemampuan generalisasi yang baik terhadap data baru. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam evaluasi performa arsitektur CNN untuk mendukung pengembangan sistem diagnosis malaria berbasis citra mikroskopis yang lebih cepat dan akurat.
Kata kunci: convolutional neural network (CNN); citra mikroskopis hapusan darah; densenet-121; diagnosis berbantuan komputer; deteksi dini; klasifikasi citra; malaria; resnet-50
Abstract:application of this technological development is an expert system devoted to the diagnosis of disease, one of which is malaria disease. The method used is forward chaining. This malaria diagnosis expert system is designed…
d not only to diagnose symptoms ofmalaria but also how to prevent malaria. Expert system to diagnose malaria disease is built on the web.
Keywords: expert system, forward chaining, malaria, web.
Abstrak: Seiring kemajuan teknologi komputer yang semakin pesat, seluruh aspek-aspek yang berkaitan dengan kehidupan tak luput dari pengaruh perkembangan teknologi ini, begitu juga dengan dunia kesehantan. Bentuk penerapan dari perkembangan teknologi ini adalah sebuah sistem pakar yang ditujukan untuk diagnosa penyakit, salah satunya adalah penyakit malaria. Adapun metode yang digunakan adalah forward chaining. Pada sistem pakar diagnosa penyakit malaria ini dirancang tidak hanya dapat mendiagnosa gejala dari penyakit malaria saja tetapi juga bagaimana cara pencegahan dari penyakit malaria. Sistem pakar mendiagnosa penyakit malaria ini dibangun berbasis web.
Kata kunci: sistem pakar, forward chaining, malaria, web.
Abstract:Handling diseases in children under five years is very important in public health because they are vulnerable to serious diseases such as pneumonia, diarrhea, malaria and malnutrition. Integrated Management of Childhood…
Illness (IMCI) by WHO and UNICEF is a strategy that combines prevention, treatment and health promotion, including impact counseling to provide education to parents about the importance of disease management and access to health facilities. This research uses a systematic literature review to assess the influence of impact counseling in IMCI on parents' attitudes in bringing children to health facilities. Data was collected from databases such as PubMed, Scopus, and Google Scholar using relevant keywords. Articles that met the inclusion criteria were analyzed quantitatively and qualitatively to measure the effect of counseling on parental attitudes and behavior. The results of the analysis show that impact counseling significantly increases parents' understanding and involvement in children's health care. Counseling reduces anxiety and increases parents' confidence in caring for their child. The use of information technology in counseling makes it easier to access information and support. Counseling also improves access and utilization of health facilities by providing important information about available services. In conclusion, counseling in IMCI has a significant influence on parents' attitudes and behavior in bringing children to health facilities. Counseling helps increase understanding of a child's health, reduces anxiety, and promotes better health practices at home. Ongoing counseling programs are expected to improve child health outcomes and support the overall well-being of the family.
Abstract:Malaria merupakan salah satu masalah kesehatan masyarakat di Indonesia yang dapat menyebabkan kematian. Penyakit ini disebabkan oleh parasit Plasmodium yang ditularkan oleh Anopheles betina antara lain Plasmodium falciparum,…
rum, Plasmodium vivax, Plasmodium malariae, Plasmodium knowlesi dan Plasmodium ovale. Tujuan: Untuk megetahui Gambaran Karakteristik Penderita Malaria di Kota Jayapura Selama Januari – Desember 2021. Metode: penelitian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan dalam distribusi penderita malaria berdasarkan jenis kelamin dan rentang usia. Penderita paling banyak ditemukan pada laki-laki (62,7%) dibandingkan perempuan (37,3%). Selain itu, penderita paling banyak berusia antara 15 hingga 64 tahun (72,51%), sedangkan paling sedikit terdapat pada kelompok usia 1 hingga 11 bulan (0,4%) dan usia lebih dari 64 tahun (1,22%). Plasmodium falciparum merupakan jenis Plasmodium yang paling banyak ditemukan pada penderita malaria (48,5%), diikuti oleh Plasmodium vivax (46%) dan Plasmodium mix (5,10%). Jumlah penderita malaria yang paling sedikit terdapat pada Plasmodium malariae (0,82%) dan Plasmodium knowlesi (0,02%).Berdasarkan hasil Rapid Diagnostic Test (RDT), jenis Plasmodium yang paling banyak ditemukan di wilayah Kota Jayapura adalah Plasmodium falciparum dengan jumlah 14.527 orang, diikuti oleh Plasmodium vivax sebanyak 13.907 orang, dan Plasmodium mix sebanyak 1.544 orang. Kesimpulan: malaria masih menjadi masalah kesehatan masyarakat yang signifikan di Indonesia, terutama di Kota Jayapura. Saran: pola penularan malaria di Kota Jayapura dapat menjadi dasar untuk pengembangan strategi pengendalian penyakit ini di masa mendatang
Abstract:Kejadian malaria khususnya yang disebabkan oleh plasmodium falciparum pada remaja khususnya di Papua mengalami peningkatan dengan salah satu faktor pengetahuan, sikap dan perilaku dalam mencegah penyakit ini. Penelitian…
ini menggunakan pendekatan korelasi analitik pada 61 responden yang diperoleh dengan teknik purposive sampling. Pengambilan data menggunakan kuesioner yang hasilnya dianalisis secara bivariat menggunakan Uji Korelasi Spearman. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa ada hubungan antara pengetahuan dengan sikap pencegahan malaria tropika dengan tingkat yang cukup kuat serta berkorelasi secara positif. Hal ini dibuktikan dengan tingkat pengetahuan remaja dalam kategori kurang yang korelasinya sejalan dengan sikap negatif dalam mencegah malaria tropika. Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai lanjutan untuk penelitian selanjutnya, yang menemukan perilaku atau faktor yang berkaitan dengan pencegahan malaria tropika khususnya pada remaja.