Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.961
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Indo Green Journal Indo Green Journal
Nanda Argaswari Yurez
Universitas Hang Tuah Pekanbaru, Indonesia
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Transformasi Digital melalui Sistem Informasi Manajemen di Sektor Kesehatan: Peluang dan Tantangan di Era Industry 4.0 Nanda Argaswari Yurez; Muthia Prajuwita; Rizka Novriana; Budi Hartono
Indo Green Journal Vol. 4 No. 2 (2026): Green 2026
Publisher : Published by Institut Teknologi Pendidikan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/green.v4i2.179

Abstract

Era Revolusi Industri 4.0 mendorong transformasi digital di sektor kesehatan melalui integrasi teknologi seperti artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), dan big data. Artikel ini bertujuan mengkaji peluang, tantangan, dan strategi transformasi digital melalui Sistem Informasi Manajemen (SIM) kesehatan di era Industry 4.0 menggunakan pendekatan narrative literature review terhadap 11 artikel ilmiah terindeks Scopus, PubMed, dan Sinta periode 2021–2025. Hasil tinjauan menunjukkan bahwa transformasi digital menawarkan peluang signifikan dalam peningkatan efisiensi layanan, perluasan akses melalui telemedicine, penguatan surveilans berbasis data, serta optimalisasi pengelolaan sumber daya manusia kesehatan. Namun, implementasinya masih terhambat oleh kesenjangan infrastruktur TIK, keterbatasan kompetensi SDM digital, fragmentasi sistem informasi, serta tata kelola regulasi data yang belum optimal. Kondisi ini berimplikasi pada keselamatan pasien dan memerlukan strategi berjenjang yang melibatkan penguatan infrastruktur, pengembangan SDM, standardisasi interoperabilitas, dan harmonisasi kebijakan. Keberhasilan transformasi digital tidak semata ditentukan oleh ketersediaan teknologi, melainkan juga oleh kesiapan SDM, pemerataan infrastruktur, dan kebijakan yang adaptif.
Transformasi Digital melalui Sistem Informasi Manajemen di Sektor Kesehatan: Peluang dan Tantangan di Era Industry 4.0 Nanda Argaswari Yurez; Muthia Prajuwita; Rizka Novriana; Budi Hartono
Indo Green Journal Vol. 4 No. 2 (2026): Green 2026
Publisher : Published by Institut Teknologi Pendidikan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/green.v4i2.179

Abstract

Era Revolusi Industri 4.0 mendorong transformasi digital di sektor kesehatan melalui integrasi teknologi seperti artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), dan big data. Artikel ini bertujuan mengkaji peluang, tantangan, dan strategi transformasi digital melalui Sistem Informasi Manajemen (SIM) kesehatan di era Industry 4.0 menggunakan pendekatan narrative literature review terhadap 11 artikel ilmiah terindeks Scopus, PubMed, dan Sinta periode 2021–2025. Hasil tinjauan menunjukkan bahwa transformasi digital menawarkan peluang signifikan dalam peningkatan efisiensi layanan, perluasan akses melalui telemedicine, penguatan surveilans berbasis data, serta optimalisasi pengelolaan sumber daya manusia kesehatan. Namun, implementasinya masih terhambat oleh kesenjangan infrastruktur TIK, keterbatasan kompetensi SDM digital, fragmentasi sistem informasi, serta tata kelola regulasi data yang belum optimal. Kondisi ini berimplikasi pada keselamatan pasien dan memerlukan strategi berjenjang yang melibatkan penguatan infrastruktur, pengembangan SDM, standardisasi interoperabilitas, dan harmonisasi kebijakan. Keberhasilan transformasi digital tidak semata ditentukan oleh ketersediaan teknologi, melainkan juga oleh kesiapan SDM, pemerataan infrastruktur, dan kebijakan yang adaptif.
Pemanfaatan Artificial Intelligence dalam Proses Data to Information untuk Mendukung Pengambilan Keputusan di Fasilitas Kesehatan: Systematic Literature Review Nanda Argaswari Yurez; Evi Desiana; Dwi Septi Andria; M Tsaqif Hendana; Budi Hartono
Indo Green Journal Vol. 4 No. 2 (2026): Green 2026
Publisher : Published by Institut Teknologi Pendidikan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/green.v4i2.439

Abstract

Transformasi digital di sektor kesehatan menghasilkan volume data yang sangat besar, namun belum seluruhnya mampu diolah menjadi informasi yang bermakna bagi pengambilan keputusan. Artificial Intelligence (AI), khususnya Machine Learning (ML), dinilai memiliki potensi besar dalam mendukung proses Data to Information (DTI) di fasilitas kesehatan melalui pembersihan data, analisis prediktif, deteksi pola, dan penyediaan informasi berbasis bukti. Penelitian ini bertujuan menganalisis peran, manfaat, hambatan, kelemahan, serta strategi optimalisasi pemanfaatan AI dalam proses DTI untuk mendukung pengambilan keputusan di fasilitas kesehatan. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review dengan pendekatan naratif terhadap 10 artikel ilmiah terbitan tahun 2017–2025 yang diperoleh dari database PubMed, PubMed Central, SpringerLink, SINTA, JMIR Medical Informatics, dan Frontiers in Artificial Intelligence. Hasil kajian menunjukkan bahwa AI berperan penting dalam meningkatkan kualitas data, memprediksi kebutuhan klinis dan manajerial, serta mendukung evidence-based decision making di fasilitas kesehatan dan fasilitas pelayanan kesehatan primer. Namun, implementasi AI juga memiliki kelemahan, antara lain ketergantungan pada kualitas data, risiko bias algoritma, rendahnya interpretabilitas model, potensi ketergantungan berlebihan terhadap teknologi, serta risiko privasi dan keamanan data pasien. Oleh karena itu, pemanfaatan AI perlu disertai strategi antisipatif berupa penguatan tata kelola data, interoperabilitas sistem, validasi model, penerapan human in the loop, peningkatan literasi digital SDM, serta regulasi internal terkait etik dan keamanan data. Kesimpulannya, AI dapat menjadi instrumen strategis dalam proses DTI apabila diterapkan secara bertahap, kontekstual, aman, dan akuntabel.
Pemanfaatan Artificial Intelligence dalam Proses Data to Information untuk Mendukung Pengambilan Keputusan di Fasilitas Kesehatan: Systematic Literature Review Nanda Argaswari Yurez; Evi Desiana; Dwi Septi Andria; M Tsaqif Hendana; Budi Hartono
Indo Green Journal Vol. 4 No. 2 (2026): Green 2026
Publisher : Published by Institut Teknologi Pendidikan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/green.v4i2.439

Abstract

Transformasi digital di sektor kesehatan menghasilkan volume data yang sangat besar, namun belum seluruhnya mampu diolah menjadi informasi yang bermakna bagi pengambilan keputusan. Artificial Intelligence (AI), khususnya Machine Learning (ML), dinilai memiliki potensi besar dalam mendukung proses Data to Information (DTI) di fasilitas kesehatan melalui pembersihan data, analisis prediktif, deteksi pola, dan penyediaan informasi berbasis bukti. Penelitian ini bertujuan menganalisis peran, manfaat, hambatan, kelemahan, serta strategi optimalisasi pemanfaatan AI dalam proses DTI untuk mendukung pengambilan keputusan di fasilitas kesehatan. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review dengan pendekatan naratif terhadap 10 artikel ilmiah terbitan tahun 2017–2025 yang diperoleh dari database PubMed, PubMed Central, SpringerLink, SINTA, JMIR Medical Informatics, dan Frontiers in Artificial Intelligence. Hasil kajian menunjukkan bahwa AI berperan penting dalam meningkatkan kualitas data, memprediksi kebutuhan klinis dan manajerial, serta mendukung evidence-based decision making di fasilitas kesehatan dan fasilitas pelayanan kesehatan primer. Namun, implementasi AI juga memiliki kelemahan, antara lain ketergantungan pada kualitas data, risiko bias algoritma, rendahnya interpretabilitas model, potensi ketergantungan berlebihan terhadap teknologi, serta risiko privasi dan keamanan data pasien. Oleh karena itu, pemanfaatan AI perlu disertai strategi antisipatif berupa penguatan tata kelola data, interoperabilitas sistem, validasi model, penerapan human in the loop, peningkatan literasi digital SDM, serta regulasi internal terkait etik dan keamanan data. Kesimpulannya, AI dapat menjadi instrumen strategis dalam proses DTI apabila diterapkan secara bertahap, kontekstual, aman, dan akuntabel.
Satu Data, Banyak Kendala: Studi Literatur Tantangan Integrasi Sistem Informasi Kesehatan (SIK) di Tingkat Kabupaten Nanda Argaswari Yurez; Dwi Septi Andria; Rizka Novriana; Misnan Dewi; Budi Hartono
Indo Green Journal Vol. 4 No. 3 (2026): Green 2026
Publisher : Published by Institut Teknologi Pendidikan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/green.v4i3.502

Abstract

Peningkatan mutu pelayanan kesehatan menuntut rumah sakit untuk mengadopsi teknologi digital dalam pengelolaan informasi kesehatan, salah satunya melalui penerapan Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas Data Collection berbasis digital dalam SIMRS dengan fokus pada akurasi, kelengkapan, ketepatan waktu, kemudahan akses data, serta kontribusinya dalam mendukung pelayanan rumah sakit. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif dengan metode studi kasus pada satu rumah sakit tipe B di Kota Pekanbaru yang telah mengimplementasikan SIMRS selama lebih dari satu tahun. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara mendalam, dan telaah dokumen yang melibatkan tenaga kesehatan serta pihak manajemen rumah sakit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Data Collection berbasis digital melalui SIMRS mampu meningkatkan akurasi dan kelengkapan data pasien, mempercepat proses input dan pencarian data, mengurangi kesalahan pencatatan, serta meningkatkan koordinasi dan pertukaran informasi antarunit pelayanan. Selain itu, ketersediaan data yang lebih cepat dan akurat mendukung proses pengambilan keputusan manajerial maupun klinis secara lebih efektif. Namun, efektivitas sistem masih dipengaruhi oleh kesiapan infrastruktur, stabilitas sistem, kompetensi pengguna, serta dukungan manajemen. Penelitian ini merekomendasikan evaluasi sistem secara berkala, peningkatan kapasitas sumber daya manusia, dan penguatan infrastruktur teknologi informasi guna mengoptimalkan efektivitas Data Collection berbasis digital dalam mendukung pelayanan kesehatan yang efisien, akurat, dan berkualitas.
Satu Data, Banyak Kendala: Studi Literatur Tantangan Integrasi Sistem Informasi Kesehatan (SIK) di Tingkat Kabupaten Nanda Argaswari Yurez; Dwi Septi Andria; Rizka Novriana; Misnan Dewi; Budi Hartono
Indo Green Journal Vol. 4 No. 3 (2026): Green 2026
Publisher : Published by Institut Teknologi Pendidikan Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/green.v4i3.502

Abstract

Peningkatan mutu pelayanan kesehatan menuntut rumah sakit untuk mengadopsi teknologi digital dalam pengelolaan informasi kesehatan, salah satunya melalui penerapan Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas Data Collection berbasis digital dalam SIMRS dengan fokus pada akurasi, kelengkapan, ketepatan waktu, kemudahan akses data, serta kontribusinya dalam mendukung pelayanan rumah sakit. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif deskriptif dengan metode studi kasus pada satu rumah sakit tipe B di Kota Pekanbaru yang telah mengimplementasikan SIMRS selama lebih dari satu tahun. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara mendalam, dan telaah dokumen yang melibatkan tenaga kesehatan serta pihak manajemen rumah sakit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Data Collection berbasis digital melalui SIMRS mampu meningkatkan akurasi dan kelengkapan data pasien, mempercepat proses input dan pencarian data, mengurangi kesalahan pencatatan, serta meningkatkan koordinasi dan pertukaran informasi antarunit pelayanan. Selain itu, ketersediaan data yang lebih cepat dan akurat mendukung proses pengambilan keputusan manajerial maupun klinis secara lebih efektif. Namun, efektivitas sistem masih dipengaruhi oleh kesiapan infrastruktur, stabilitas sistem, kompetensi pengguna, serta dukungan manajemen. Penelitian ini merekomendasikan evaluasi sistem secara berkala, peningkatan kapasitas sumber daya manusia, dan penguatan infrastruktur teknologi informasi guna mengoptimalkan efektivitas Data Collection berbasis digital dalam mendukung pelayanan kesehatan yang efisien, akurat, dan berkualitas.
Co-Authors Budi Hartono Budi Hartono Dwi Septi Andria Evi Desiana M Tsaqif Hendana Misnan Dewi Muthia Prajuwita Rizka Novriana