Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.882
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Keperawatan GSH Jurnal Komputer dan Teknologi (JUKOMTEK) Jurnal Rekayasan Lingkungan dan Biosistem
Meliyani, Revi
Unknown Affiliation
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Education Health Professions Library & Information Science Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Other

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

Found 6 Documents
Search

 1 
PENGARUH INHALASI UAP KAYU PUTIH TERHADAP KETIDAKEFEKTIFAN BERSIHAN JALAN NAFASPADA PASIEN BRONKHITIS DI PUSKESMAS WONOGIRI I Meliyani, Revi; Marni, Marni
Jurnal AKPER GSH Vol 9, No 2 (2020): Juli 2020
Publisher : Akademi Keperawatan Giri Satria Husada Wonogiri

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

Abstract

Latar Belakang: Bronkitis adalah suatu infeksi saluran pernapasan yang menyebabkan inflamasi yang mengenai trakea, bronkus utama dan menengah yang bermanifestasi sebagai batuk, dan biasanya akan membaik tanpa terapi dalam 2 minggu. Salah satu upaya untuk mengatasi masalah tersebut dapat dilakukan dengan cara terapi inhalasi uap. Inhalasi uap adalah pemberian obat dalam bentuk uap langsung menuju alat pernafasan(hidung dan paru-paru menggunakan alat cerobong yang bertujuan untuk mencairkan dahak / lendir dari paru-paru yang menutupi saluran pernafasan sehingga nafas kembali normal. Tujuan Penulisan: Menyusun resume asuhan keperawatan pada pasien bronkitis dengan tindakan inhalasi uap kayu putih untuk mengatasi masalah ketidakefektifanbersihan jalan nafas. Metode : Penelitian ini menggunakan metode studi kasus (Case Study). Partisipan adalah 2 subjek yang mengalami masalah ketidakefektifan bersihan jalan nafas. Instrumen yang digunakan adalah adalah air panas, handuk dan kayu putih. Hasil: Subjek mengalami penurunan sesak nafas dan RR atau frekuensi nafas berkurang Kesimpulan: Terapi inhalasi terbukti dapat mengatasi sesak nafas.
PENGARUH INHALASI UAP KAYU PUTIH TERHADAP KETIDAKEFEKTIFAN BERSIHAN JALAN NAFASPADA PASIEN BRONKHITIS DI PUSKESMAS WONOGIRI I Meliyani, Revi; Marni, Marni
Jurnal AKPER GSH Vol 9, No 2 (2020): Juli 2020
Publisher : Akademi Keperawatan Giri Satria Husada Wonogiri

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

Abstract

Latar Belakang: Bronkitis adalah suatu infeksi saluran pernapasan yang menyebabkan inflamasi yang mengenai trakea, bronkus utama dan menengah yang bermanifestasi sebagai batuk, dan biasanya akan membaik tanpa terapi dalam 2 minggu. Salah satu upaya untuk mengatasi masalah tersebut dapat dilakukan dengan cara terapi inhalasi uap. Inhalasi uap adalah pemberian obat dalam bentuk uap langsung menuju alat pernafasan(hidung dan paru-paru menggunakan alat cerobong yang bertujuan untuk mencairkan dahak / lendir dari paru-paru yang menutupi saluran pernafasan sehingga nafas kembali normal. Tujuan Penulisan: Menyusun resume asuhan keperawatan pada pasien bronkitis dengan tindakan inhalasi uap kayu putih untuk mengatasi masalah ketidakefektifanbersihan jalan nafas. Metode : Penelitian ini menggunakan metode studi kasus (Case Study). Partisipan adalah 2 subjek yang mengalami masalah ketidakefektifan bersihan jalan nafas. Instrumen yang digunakan adalah adalah air panas, handuk dan kayu putih. Hasil: Subjek mengalami penurunan sesak nafas dan RR atau frekuensi nafas berkurang Kesimpulan: Terapi inhalasi terbukti dapat mengatasi sesak nafas.
Bio antagonistic Analysis of Trichoderma sp. as Biofertilizer Agent for Supporting Sustainable Agriculture in Indonesia zulaika, aidha; Taniwiryono, Darmono; Ningrum, Sari Sekar; Meliyani, Revi; Maulida, Bunga
Jurnal Rekayasa Lingkungan dan Biosistem Vol. 2 No. 1 (2024): Jurnal Relibi Vol.2 No.1 2024
Publisher : Universitas Ibn Khaldun Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32832/relibi.v2i1.896

Abstract

Nowadays plantation has change to more sustainable agricultural system towards effectivity, smart system and not only environmentally friendly but also in sustainability aspects. This study aims to explore Trichoderma as biofertilizer with bioantagonistic ability. The experiment design to test Trichoderma against Fusarium Oxysporum (Wilt Desease) and Thrips (pathogen) in aclimatisation test in tomato and chili plant. The result in antagonistic against Fusarium, T. harzianum B and T. cacao 29 have good inhibitory, namely around 70% of the resistance percentage. While T. Koninggii or T. Pseudokoningii (DT 38) was the weakest. Based on that Trichoderma approved has bioantagonistic ability against Fusarium invasion. But for large scale implementation, formulation and perfection microbial isolate are needed.
Biocontrol Analysis of Trichoderma sp. as endophytic fungi for potential bioinsecticide against Thrips zulaika, aidha; Taniwiryono, Darmono; Ningrum, Sari Sekar; Meliyani, Revi; Ernaldi, Efnur
Jurnal Rekayasa Lingkungan dan Biosistem Vol. 2 No. 1 (2024): Jurnal Relibi Vol.2 No.1 2024
Publisher : Universitas Ibn Khaldun Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32832/relibi.v2i1.897

Abstract

Thrips is a pathogen insect that commonly attacked crop plant. Tomato and chili are essential crop plant in indonesia. In order to tackle this problem not only environmentally friendly but also in sustainability aspects, bioinsecticide agent are explored. This study aims to explore Trichoderma as endhopytic fungi with bioinsecticide ability. The experiment design to test Trichoderma Thrips in aclimatisation test for tomato and chili plant. The result in controling test against Thrips, T. DT 38 and T koningii was the best resistence while T harzianum B was the worst. This isolate can help slowing the effect of Thrips invasion. Based on that Trichoderma approved has bioinsecticide ability against Thriips invasion. But for effective implementation, formulation and perfection microbial isolate are needed.
PREDIKSI KLAIM ASURANSI MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING DENGAN PEMBANDING GENERALIZED LINEAR MODEL (GLM) Meliyani, Revi; Amin Siregar, Qowiyyul; Rahmah, Hikmah; Musito, M. Hamal; Liana Kacaribu, Tica
Jurnal Komputer dan Teknologi Vol 3 No 1 (2024): JUKOMTEK JANUARI 2024
Publisher : Yayasan Pendidikan Cahaya Budaya Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64626/jukomtek.v3i1.563

Abstract

Permasalahan prediksi klaim pada industri asuransi merupakan aspek penting dalam proses underwriting, perhitungan premi, dan manajemen risiko. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis performa algoritma machine learning dalam memprediksi klaim asuransi dan membandingkannya dengan pendekatan statistik klasik, yaitu Generalized Linear Model (GLM). Data klaim umumnya memiliki karakteristik yang kompleks seperti non-linearitas, imbalance class, dan variabel interaksi yang sulit ditangkap oleh model linear. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan beberapa algoritma machine learning, yaitu Random Forest, Gradient Boosting, dan XGBoos, untuk memodelkan probabilitas klaim. Evaluasi performa dilakukan menggunakan metrik AUC, F1-score, dan akurasi, disertai analisis feature importance. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model machine learning memiliki performa prediksi yang lebih baik dibandingkan GLM, terutama pada masalah data tidak seimbang. XGBoost memberikan nilai AUC tertinggi sebesar 0,063194, sedangkan GLM cenderung memiliki performa lebih rendah pada pola data non-linear. Temuan ini menunjukkan bahwa machine learning dapat menjadi pendekatan alternatif yang efektif dalam mendukung proses pengambilan keputusan aktuaria dan pengembangan sistem pendukung keputusan di industri asuransi
PREDIKSI RISIKO GAGAL BAYAR PREMI MENGGUNAKAN ALGORITMA GRADIENT BOOSTING: STUDI TRAVEL INSURANCE PREDICTION Amin Siregar, Qowiyyul; Meliyani, Revi; Rahmah, Hikmah; Musito, M. Hamal; Claudia Secu, Maria Amelia
Jurnal Komputer dan Teknologi Vol 3 No 2 (2024): JUKOMTEK JULI 2024
Publisher : Yayasan Pendidikan Cahaya Budaya Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64626/jukomtek.v3i2.565

Abstract

Prediksi risiko gagal bayar premi merupakan salah satu aspek penting dalam pengelolaan risiko perusahaan asuransi. Ketepatan model prediksi memungkinkan perusahaan mengidentifikasi calon tertanggung yang berpotensi menunggak pembayaran premi sehingga langkah mitigasi dapat dilakukan sejak awal. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Gradient Boosting Classifier (GBC) dalam memprediksi risiko gagal bayar dengan menggunakan dataset publik Travel Insurance Prediction. Variabel target direlabel menjadi Default Risk sebagai representasi risiko gagal bayar. Proses penelitian meliputi pre-processing data, encoding variabel kategorik, penyeimbangan data dengan SMOTE, dan evaluasi model menggunakan metrik AUC, akurasi, precision-recall. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Gradient Boosting menghasilkan performa terbaik dibandingkan Logistic Regression dan Random Forest, dengan nilai AUC tertinggi dan stabilitas prediksi yang baik pada data tidak seimbang. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan model risiko berbasis machine learning di industri asuransi.
Co-Authors Aidha Zulaika Amin Siregar, Qowiyyul Claudia Secu, Maria Amelia Darmono Taniwiryono Ernaldi, Efnur Idaman, Syukrio Liana Kacaribu, Tica Marni Marni, Marni Maulida, Bunga Musito, M. Hamal Ningrum, Sari Sekar Rahmah, Hikmah Sahamony, Nur Fitriyani