Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.351
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Pendas : Jurnah Ilmiah Pendidikan Dasar International Journal of Economics, Business and Accounting Research (IJEBAR) Perwira Journal of Community Development (PJCD) Jurnal Ilmiah Kesehatan BPI Jurnal Online Skripsi Manajemen Rekayasa Konstruksi (JOS-MRK)
SUGIHARTI
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Dentistry Economics, Econometrics & Finance Engineering Health Professions Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Transportation Other

Published : 19 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Ilmiah Kesehatan BPI

 1 
HUBUNGAN DUKUNGAN KELUARGA, PENDIDIKAN, DAN JENIS KELAMIN TERHADAP KEAKTIFAN LANSIA DALAM KUNJUNGAN KE POSYANDU LANSIA X DI PAMULANG TAHUN 2024 Nanda, Prima Wira; 1Muninggar; Sugiharti
Jurnal Ilmiah Kesehatan BPI Vol. 8 No. 2 (2024): JURNAL ILMIAH KESEHATAN Bhakti Pertiwi Indonesia
Publisher : Jurnal Ilmiah Kesehatan BPI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58813/stikesbpi.v8i2.218

Abstract

Latar belakang: Lansia merupakan kelompok umur pada manusia yang telah memasuki tahapan akhir dari fase kehidupannya. Posyandu lansia terbilang banyak dan tersebar di seluruh provinsi di Indonesia, namun masih banyak kendala yang harus dihadapi dan ditanggulangi. Kendala tersebut antara lain kurangnya pengetahuan lansia mengenai keberadaan Posyandu lansia akibat kurang sosialisasi mengenai program yang ada pada Posyandu lansia, jarak lokasi yang jauh juga menyebabkan lansia sulit untuk datang ke posyandu lansia karena seorang lansia cenderung cepat merasa lelah apabila harus pergi dengan jarak yang jauh. Tujuan penelitian: untuk mengetahui faktor-faktor yang berhubungan dengan keaktifan lansia yang berkunjung ke Posyandu lansia di wilayah SJ RW. 02 Kec. Tanjung Priok Jakarta Utara tahun 2022. Metode penelitian: penelitian deskriptif kuantitatif, dengan metode pendekatan cross sectional, menggunakan total sampel dengan jumlah sampel 35 responden, memakai data primer (kuesioner), analisis menggunakan univariat dan bivariat. Hasil penelitian: hasil uji statistik chi-square terdapat hubungan antara usia (p-value = 0,000), tingkat pendidikan (p-value =0,021), dukungan keluarga (p-value = 0,001) dan jarak (p-value = 0,001). Sedangkan tidak terdapat hubungan antara variabel jenis kelamin (p-value = 0,113) dengan keaktifan lansia terhadap kunjungan ke Posyandu. Kesimpulan penelitian: dari lima variabel, terdapat empat variabel yang berhubungan dengan keaktifan Posyandu lansia, dan satu variabel tidak terdapat hubungan. Saran: untuk sering melakukan sosialisasi dan penyuluhan kepada lansia dan anggota keluarga tentang berbagai hal yang berkaitan dengan masalah kesehatan lansia dan pentingnya pendampingan lansia saat Posyandu.    
SISTEM REKOMENDASI BERBASIS PEMBELAJARAN MESIN UNTUK POSISI PERSALINAN OPTIMAL MENGGUNAKAN DATA FISIOLOGIS REAL-TIME Admira, Tb. M. Adrie; Sancoko, Agus; Sugiharti
Jurnal Ilmiah Kesehatan BPI Vol. 9 No. 2 (2025): JURNAL ILMIAH KESEHATAN BHAKTI PERTIWI INDONESIA
Publisher : Jurnal Ilmiah Kesehatan BPI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58813/jikbpi.v9i2.251

Abstract

Proses persalinan ibu merupakan fase fisiologis yang kompleks dan membutuhkan pengambilan keputusan klinis yang tepat, terutama terkait posisi ibu. Posisi persalinan yang tepat telah terbukti meningkatkan kenyamanan ibu dan memfasilitasi luaran persalinan yang baik. Studi ini mengusulkan sistem rekomendasi posisi persalinan secara real-time berbasis algoritma pembelajaran mesin yang memanfaatkan parameter fisiologis ibu. Tiga algoritma—Random Forest, Support Vector Machine, dan Multilayer Perceptron—dievaluasi berdasarkan data yang dikumpulkan dari 150 ibu yang akan melahirkan. Sistem ini dilatih menggunakan fitur deret waktu dari denyut jantung ibu, tekanan darah, kontraksi uterus, dan denyut jantung janin. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model Random Forest mencapai akurasi tertinggi, yaitu 89%, dalam merekomendasikan posisi persalinan yang optimal. Studi ini menunjukkan kelayakan integrasi pembelajaran mesin ke dalam sistem pendukung keputusan klinis untuk membantu perawatan intrapartum.
Co-Authors 1Muninggar Admira, Tb. M. Adrie agus rifai Agus Suhardono Alifiah Devi Rahmawati Amanda Elvira Asha Andriyanti Ari Pujiningsih Armin Naibaho Bhandari, Rahul Bunga Saraswati Tamang Panji Cahyani, Nilam Denny Ardiansyah Dwi Rohmat Setyawan Efendi, Medi Gabriel Chrismasti Pattiasina Janna Prafika Keryda Yusuf Alamin Maulana, Alfi Albar Mauludy, Amar Jihad Moch. Khamim Moh. Charits Mohamad Zenurianto Mu’inul Mubin Nanda, Prima Wira Nawir Rasidi Ngurah Ayu Nyoman Nugroho, Prihasantyo Siswo Nurul Wijayanti Oktavia, Andini Caesar Rahmania Mustahidda Rizky Elvina Ayunanda Rusuli, Muhamad Saufi Che Sancoko, Agus Sitti Safiatus Riskijah Soedjono Srisuk, Prattana SUDARMANTO Sugeng Riyanto Suselo Utoyo Yulianto Herry Purnomo Zunsyika Zahra Zatira