Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
9.376
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Keperawatan PROtek : Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Promotif: Jurnal Kesehatan Masyarakat Jurnal INSYPRO (Information System and Processing) Jurnal Manajemen Kesehatan Yayasan RS.Dr. Soetomo JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Jurnal Informasi Kesehatan Indonesia (JIKI) Journal of Health Sciences Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan Indonesia (JMIKI) Ainet : Jurnal Informatika Jurnal Ilmiah Perekam dan Informasi Kesehatan Imelda (JIPIKI) Babali Nursing Research Madaniya J-PEN Borneo : Jurnal Ilmu Pertanian Tangible Journal Jurnal Pendidikan, Sains, Geologi, dan Geofisika (GeoScienceEd Journal) Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Joutica : Journal of Informatic Unisla Al-Khidmah Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Ilmu Komputer PELS (Procedia of Engineering and Life Science) Jurnal Informatika Progres Media Bina Ilmiah International Journal of Health and Information System (IJHIS) Jurnal Abdimas Jatibara Pangulu Abdi: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat VISA: Journal of Vision and Ideas Jurnal Intelek Dan Cendikiawan Nusantara ARUS JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI Jurnal Intelek Insan Cendikia International Journal of Research in Counseling Journal of Muhammadiyah’s Application Technology Kajian Ilmiah Mahasiswa Administrasi Publik (KIMAP) Jurnal Medis Umum
Titin Wahyuni
Informatika, Universitas Muhammadiyah Makassar
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 82 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 82 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
The Success of Introducing Electronic Medical Records Using the Delone and Mclean Method: A Study in Nine Primary Healthcare Facilities in Surabaya Wahyuni, Titin; Sutha, Diah Wijayanti; Setiawan, Mohammad Yusuf
International Journal of Health and Information System Vol. 3 No. 1 (2025): May
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/ijhis.v3i1.63

Abstract

Since 2022, primary healthcare facilities in Surabaya have adopted electronic medical records for patient admission services. However, an evaluation of the implementation of the program has never been conducted. Therefore, the objective of this study is to evaluate the efficacy of integrating electronic medical records in the admission department of basic healthcare institutions in Surabaya. The evaluation is performed utilizing the DeLone and McLean methodologies. The characteristics assessed in this study are system quality, information quality, service quality, usage, user happiness, and perceived net benefit.   The research was carried out using a descriptive approach and incidental sampling. The respondents of this study are nine admission officers from nine primary healthcare facilities in the city of Surabaya. The result of this study indicates that all variables are in good to excellent condition. The system quality is in excellent condition, with a rating of 55.56%. The information quality, use, and perceived net benefit are also excellent, with a rating of 66.67%. Meanwhile, service quality is at a satisfactory level of 66.67%, and user satisfaction is at a satisfactory level of 89%. The conclusion is that the implementation of electronic medical records has been highly successful, at 78%. It requires a step to implement to enhance the functionality of electronic medical records, including the incorporation of universal consent and the inclusion of patients' electronic signatures.
Evaluation Of The Implementation Of Electronic Medical Records Using The Hot-fit Method In A Public Health Center In East Surabaya Saadah, Alfina Aisatus; Wahyuni, Titin; Faida, Eka Wilda; Sutha, Diah Wijayanti; Masyfufah, Lilis
International Journal of Health and Information System Vol. 3 No. 1 (2025): May
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/ijhis.v3i1.64

Abstract

The rapid development of information technology that has spread to various sectors of life including health can result in the development of a computer-based medical record system. Computer-based medical records or better known as EMR (Electronic Medical Record) have been used in various hospitals in the world as a complement or replacement for paper-based health records so that they can facilitate the process of managing, accessing, and distributing data or information. Based on the results of brief interviews with health workers working in health centers, it turns out that medical records for obstetric cases are still hybrid. The purpose of this study was to implement the application of Electronic Medical Records using the Hot-Fit method in East Surabaya Health Centers Indonesia. The research method used is descriptive research using a questionnaire sheet as a research instrument. The results of the study obtained data that the application of Electronic Medical Records in East Surabaya Health Centers from system quality, information quality, service quality, system use, organizational structure, facility conditions, and net benefits were categorized as good while for user satisfaction it was suggested to be satisfied and support was suggested to be supportive. So it can be concluded that the application of EMR was given well. Suggestions for the Health Center are the need to improve the system and network, the need to complete the information in the EMR in detail, the need to provide training to health workers in the use of EMR, and the need for socialization by superiors regarding the policy on the use of EMR.
Emergency Installation Staff Satisfaction with the Use of Electronic Medical Records Nurfadilla, Destiani Irma; Sutha, Diah Wijayanti; Wahyuni, Titin; Rahmawati, Ayu Isnaini
Jurnal Ilmiah Kesehatan Vol 18 No 02 (2025): Jurnal Ilmiah Kesehatan (Journal of Health Science) 
Publisher : Universitas Nahdlatul Ulama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33086/jhs.v18i02.6122

Abstract

Proper implementation of electronic medical records (EMRs) is essential to increase health worker satisfaction, which in turn improves the quality of health services. However, the use of EMR can also cause dissatisfaction, in part due to limitations in sentence format when completing medical assessments in the EMR system. This study aims to explore the relationship between the use of EMR and the satisfaction of health workers in the emergency room of RSMM (Rumah Sakit Mata Masyarakat), East Java. With a quantitative analysis approach, this research used a cross-sectional design with 19 participants selected through a total sampling method. This research focuses on two main variables: officer satisfaction (free) and EMR use (bound). Data was collected through interviews and questionnaires, and statistical analysis was carried out using the Spearman test. Findings showed that 63.2% of respondents were satisfied, with 78.9% expressing confidence in the quality of EMR use. The Spearman test produced a significant p-value of 0.006 (p < 0.05), indicating a significant relationship between the use of RME at RSMM East Java. RSMM East Java is committed to continuing to increase personnel satisfaction by continuously improving the EMR system based on feedback.
Implementasi Convolutional Neural Network (CNN) untuk Klasifikasi Penyakit Akut Berdasarkan Gejala Sari, Selvi Permata; Wahyuni , Titin; Rahman , Fahrim Irhamna
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 3 No 1: April (2025)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v3i1.1185

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dalam mengklasifikasikan penyakit akut berdasarkan gejala yang terdapat pada rekam medis pasien. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Rumah Sakit Umum Daerah Provinsi Sulawesi Barat, dengan total 1004 data pasien yang mencakup berbagai gejala spesifik. Proses penelitian melibatkan tahap preprocessing data, termasuk pembersihan teks gejala, transformasi data menjadi format numerik, dan normalisasi data untuk memastikan kualitas input. Model CNN dibangun dengan arsitektur yang terdiri dari beberapa lapisan convolutional dan max pooling, serta dioptimasi menggunakan fungsi aktivasi ReLU dan Softmax. Evaluasi model dilakukan dengan membagi data menjadi set pelatihan dan pengujian menggunakan proporsi 80:20, 90:10 dan 70:30. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model CNN mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 93% pada data uji, dengan nilai precision, recall, dan F1-score yang tinggi di berbagai kelas penyakit. Temuan ini menunjukkan bahwa CNN efektif dalam mengidentifikasi pola gejala untuk klasifikasi penyakit akut. Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi dalam pengembangan sistem pendukung keputusan medis berbasis kecerdasan buatan untuk diagnosis penyakit akut secara lebih cepat dan akurat.
Analisis Monitoring Gerakan Duduk dengan Menggunakan Metode Mobile Net Ssd pada Karyawan Aiman , Ailul; Rahman, Fahrim Irhamna; Wahyuni, Titin
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 3 No 1: April (2025)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v3i1.1211

Abstract

Produktivitas merupakan faktor kunci dalam keberhasilan organisasi di dunia kerja modern. Karyawan yang sehat dan nyaman cenderung lebih produktif dan inovatif. Namun, postur tubuh yang buruk saat duduk dapat menyebabkan kelelahan, nyeri punggung bawah, serta penurunan produktivitas. Untuk mengatasi masalah ini, teknologi pemantauan postur duduk berbasis computer vision semakin berkembang. Salah satu metode yang efektif adalah MobileNet Single Shot Detector (SSD), yang digunakan untuk mendeteksi dan menganalisis postur duduk. MobileNet SSD dapat mengenali berbagai pose duduk secara cepat dan memberikan umpan balik instan kepada karyawan mengenai posisi duduk yang ergonomis. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur akurasi MobileNet SSD dalam mendeteksi gerakan duduk yang baik dan buruk, serta untuk menganalisis potensi penerapan teknologi ini dalam lingkungan kerja. Hasil penelitian menunjukkan bahwa MobileNet SSD memiliki akurasi yang tinggi dalam mendeteksi postur duduk, yang dapat membantu perusahaan untuk meningkatkan kesejahteraan karyawan dan merancang strategi kerja yang lebih efisien di masa depan.
Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Penjualan Bahan Bangunan (Ud Kiki Fatmala) Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes Hayat, Muhyiddin A M; Wahyuni, Titin; Haidul, Haidul
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 3 No 1: April (2025)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v3i1.1213

Abstract

Penjualan bahan bangunan merupakan bidang usaha yang memiliki prospek menjanjikan dengan permintaan yang terus meningkat seiring pertumbuhan populasi dan pembangunan. Namun, permasalahan yang dihadapi oleh toko bahan bangunan, khususnya UD KIKI FATMALA, adalah kurangnya pemahaman terhadap minat pembeli, yang dapat menyebabkan penumpukan stok barang dan memperlambat perputaran modal. Untuk mengatasi permasalahan ini, penelitian ini menerapkan metode Naïve Bayes untuk memprediksi penjualan bahan bangunan berdasarkan data historis. Penelitian ini bertujuan untuk menggunakan teknik data mining sebagai pendukung keputusan dalam menentukan barang yang memiliki potensi penjualan tinggi guna mengoptimalkan stok dan meningkatkan efisiensi penjualan. Metode penelitian mencakup pengumpulan data penjualan, preprocessing data, pembagian data menjadi training dan testing, serta penerapan algoritma Naïve Bayes. Model yang dibangun dievaluasi menggunakan confusion matrix untuk menilai tingkat akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes mampu memprediksi penjualan bahan bangunan dengan akurasi sebesar 84%. Implementasi model ini dilakukan menggunakan Microsoft Excel untuk pengolahan data awal dan Jupyter Notebook untuk analisis lebih lanjut. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa metode Naïve Bayes dapat digunakan secara efektif untuk memprediksi produk yang memiliki peluang besar untuk terjual, sehingga membantu pengelolaan stok yang lebih optimal di UD KIKI FATMALA
SISTEM DETEKSI MASKER RUANGAN WAJIB MASKER DALAM MENGHADAPI ERA NEW NORMAL BERBASIS DEEP LEARNING RIDWANG, RIDWANG; A.MUHAMMAD SYAFAR; ASEP INDRA SYAHYADI; LUKMAN ANAS; TITIN WAHYUNI
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 7 No 1 (2022): APRIL
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v7i1.28829

Abstract

Virus Covid-19 atau yang lebih lazim dikenal Virus Corona oleh masyarakat telah memberikan dampak dalam tatanan berbagai aspek kehidupan. Diantara protokol kesehatan yang sangat di anjurkan pemerintah dan paling mudah dilakukan adalah menggunakan masker pada saat keluar dari rumah. Pada penelitian ini akan dikembangkan sistem deteksi penggunaan masker dengan menggunakan kamera, Rasbery phi dengan pendekatan deep learning secara real time. Metode yang digunakan yaitu Complutional Neural Network dengan model transfer learning. Model yang dihasilkan diharapkan dapat mendeteksi tiga tipe penggunaan masker yaitu penggunaan masker sesuai dengan aturan, penggunaan masker yang tidak sesuai dengan aturan, dan tidak menggunakan masker. Dengan adanya penelitian ini, diharapkan mampu menjadi pengingat kepada civitas akademik yang akan memasuki ruangan wajib masker untuk menggunakan masker atau menggunakan masker dengan baik. Kata Kunci: Sistem Deteksi, Masker, new normal, deep learning
PENGEMBANGAN MEDIA TRAINER INTERNET OF THINGS (IOT) DI SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN TITIN WAHYUNI; RIZKI YUSLIANA BAKTI; LUKMAN ANAS; RIDWANG; AHMAD RISAL; ANDI AGUNG DWI ARYA BULU
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 7 No 1 (2022): APRIL
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v7i1.28871

Abstract

Era perubahan teknologi telah merambah pada era revolusi industri 4.0, Sekolah Menengah Kejuruan sebagai lembaga pendidikan harus melakukan peningkatan ilmu pengetahuan untuk meningkatkan daya saing lulusan di era revolusi industri 4.0.Internet of Things (IoT) adalah kajian ilmu yang sangat penting dalam era revolusi industri 4.0 sehingga diangkatlah kajian penelitian yang yang bertujuan mengembangan media trainer untuk mendukung sebuah pembelajarandi Sekolah Menengah Kujuruan. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilah trainer internet of things yang valid, praktis, dan efektif untuk digunakan sebagai media pendukung pembelajaran di Sekolah Menengah Kejuruan Metode pendelitian adalah Research and Development (R&D) dengan desain pengembangan mengacu pada model PIE dengan tiga tahapan yaitu (1) Persiapan, (2) Pelaksanaan, (3) Evaluasi. Hasil penelitian ini diharapakan dapat menghasilkan media trainer IoT yang valid/layak untuk digunakan serta praktis dan efisien dalam penggunaanya. Kata Kunci: IoT, Media, Trainer, Teknologi
ANALISIS DETEKSI DINI PENYAKIT JANTUNG DENGAN METODE ENSEMBLE LEARNING PADA DATA PASIEN Adrianingsih, Rizka; Irhamna Rachman, Fahrim; Yusliana Bakti, Rizki; Wahyuni, Titin
Jurnal INSYPRO (Information System and Processing) Vol 10 No 1 (2025)
Publisher : Prodi Sistem Informasi UIN Alauddin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Heart disease is one of the leading causes of death, requiring early detection for prompt and accurate treatment. This study aims to develop a heart disease prediction model using ensemble learning methods, specifically the Adaptive Boosting (AdaBoost) technique. This method combines several weak models to improve the accuracy of heart disease classification based on patient data. The results show that applying the ensemble learning technique with the AdaBoost method produces a highly accurate model, especially after adding demographic features such as gender and age. The model's accuracy increased from 93.75% to 100%, with precision, recall, and F1-score reaching a perfect score of 1.00 for both classes. With these excellent results, the AdaBoost method has proven to be effective in detecting heart disease at an early stage, providing opportunities for more timely and effective medical interventions. This research is expected to make a significant contribution to the development of early heart disease detection technology and improve patient quality of life through more accurate diagnoses.
ANALISIS DAN PERBANDINGAN STOPWORD TERHADAP AKURASI ANALISIS SENTIMEN TEKS DENGAN MENGGUNAKAN TF-IDF STUDI KASUS NLP Wahyuni, Titin; Salsabila, Damai Arsila
Jurnal INSYPRO (Information System and Processing) Vol 10 No 1 (2025)
Publisher : Prodi Sistem Informasi UIN Alauddin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Dalam era digital yang berkembang pesat, jumlah data teks online meningkat signifikan, mencakup ulasan produk, komentar media sosial, dan artikel berita. Analisis sentimen, yang penting untuk memahami opini masyarakat, membutuhkan praproses teks dengan menghapus stopwords tidak signifikan. Penelitian ini mengeksplorasi penggunaan algoritma TF-IDF untuk menghasilkan stopwords kontekstual dan membandingkan pengaruhnya terhadap akurasi model analisis sentimen dengan stopwords standar. Hasil menunjukkan TF-IDF membantu mengidentifikasi kata-kata kurang penting, namun stopwords Sastrawi lebih baik mengenali konteks. Evaluasi dengan rasio pembagian data yang berbeda (90:10, 80:20, 70:30) menunjukkan akurasi tertinggi sebesar 0.789 pada rasio 80:20, meskipun ada ruang untuk peningkatan. Studi ini diharapkan dapat meningkatkan kinerja model analisis sentimen dengan daftar stopwords yang lebih sesuai.
Co-Authors A.MUHAMMAD SYAFAR Achmad Yanu Aliffianto Adi Malik Muhammad Mutsuhito Aditya, Dwi Martha Nur Adrianingsih, Rizka Agustiawal Agustiawal Agustin Dwi Syalfina Ahmad Faisal Ahmad Risal Aiman , Ailul Alfina Aisatus Saadah Alfina Aisatus Saadah Amelia, Azarine Nahdah Amir Ali Anang Sulistyo ANDI AGUNG DWI ARYA BULU Andi Yusri andi Yusri Anita Dahliana ardi24, ardiansyah_01 Arfandi, Viki Fahril Arianti, Kencana Indah Arshy Prodyanatasari Arvianda Asep Indra Syahyadi Aswad, Muh. Akhwan Adam Baba, Haedir Bakti, Riski Yusliana Bakti, Rizki Yusliana Bambang Nudji Bisono, Eva Firdayanti Cantika Aprilia Santi Chatarina Umbul Wahyuni Cholifah . Cholifah, Cholifah Christine Christine Dewi, Syamrilla Djalil, Sony Achmad Dzakki Adam, Ahmad Wildan Erwin Astha Triyono Fachrim Irhamma Rahman Fachrim Irhamna Rachman Fachrim Irhamnah Rachman Fadhillatul Lailia, Salsabilla Fahmi Ramadhan S Fahrim Irhamna Rahman Firdaus , Abidatu Zahrotul Firman Firman Fitrianti, Dwi Framz Hardiansyah Haidul, Haidul Halisah Duli, St Nur Haruna, Hanjas Hidayanti, Sukria Hidayat, Andra Dwitama Ilmiyah Rosyiari, Ahniyatul Indriani, Lis Jaelan Usman, Jaelan Kamal, Safutri Kazman Riyadi Khafi, Moh. Zainul khairat, arikal Krisnita Dwi Jayanti Krisnita Dwi Jayanti, Krisnita Dwi La Ode Taufik Ismail Listiawan, Nadhila Lukman LUKMAN ANAS Lukman Lukman Maharani, Eva Ratih Masyfufah, Lilis Masyfufah, Lilis  Maulia, Rizky Maylina Surya Wirawati Pribadi Mone, Ansyari Muh. Akhwan Adam Aswad Muhadi, Muhadi Muhammad Faisal Muhyiddin A.M Hayat Mujadilah, Siti Muslimah, Nurul Aulia Mustakim Mustakim Nadhila Listiawan Naila, Faiqotun Nandy Rizaldy Najib Natsir, Fitra M. Nisha, Khairun Nova Mellania Novianti, Siti Nur Alam Nurfadilla, Destiani Irma Octavia, Winda Dwi Pandin, Maria Yovita R. Pribadi, Maylina Surya Wirawati Puspadewi, Intan Putra, Yunior Bimasekti Rachman, Fachrim Irhamnah Rahman , Fahrim Irhamna Rahman, Fahrim Irhamna RAHMANIA Rahmania Rahmawati, Ayu Isnaini Ramadhan S, Fahmi Reski Awalia Retnowati Prihandini Ridwang Ridwang Ridwang Ridwang Ridwang, Ridwang Rinaldy, Muh Rosyiari, Ahniyatul Ilmiyah S. Kuba, Muhammad Syafa'at Salsabila, Damai Arsila Sari, Selvi Permata Sa’adah, Alfina Asiatus Setiawan, Mohammad Yusuf Setiawan, Muhammad Yusuf Setiawan, Tommy Reynaldy Shafira Trisnanda Fatimatus Zahra Siti Fatimatuz Zahroh Siti Mujanah Slamet Riyadi Sri Hastati Sukmantoro, Agung Anjar SULASTRI Suryadinata, Rivan Virlando Sutha, Diah Wijayanti Syamsuri, Andi Makbul Syarifuddin, Nur Annisa TANTRI INDRABULAN Uddin , Ardiansyah Umi Khoirun Nisak Wibawa. Ar, Arya Wilda Faida, Eka xss, aa xx Yulianita, Novi Eka Zainuddin, Mohammad Ramadhan