Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

PERANCANGAN DESAIN UI (USER INTERFACE) LANDING PAGE MATASEHATKU DENGAN METODE DESIGN THINKING Habiba, Putri Ghanim Septia; Doringin, Ferry; Simarmata, Murni Marlina
CENDEKIA: Jurnal Ilmu Pengetahuan Vol. 5 No. 4 (2025)
Publisher : Pusat Pengembangan Pendidikan dan Penelitian Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51878/cendekia.v5i4.7209

Abstract

Excessive use of gadgets has led to a significant increase in cases of asthenopia and visual impairment. Lack of awareness and access to preventive care methods means eye health problems are increasingly growing in society. Therefore, a MataSehatKu landing page was developed which can help users get to know and download the MataSehatKu application. The MataSehatKU landing page displays an explanation and mockup of the MataSehatKU mobile-based application which provides features such as eye exercises, independent eye examinations for initial screening, graphs of refractive errors over time, and education about healthy lifestyles for the eyes, which are designed to reduce risk. visual impairment. The design of the MataSehatKU landing page was carried out using the design think method which consists of the stages empathize, define, ideate, prototype and test. The initial stage is to collect primary and secondary data through observation, questionnaires, competitor analysis, and literature studies for analysis. Data related to problems faced by users is used as a basis for forming feature design solutions and prototypes. The prototype is then tested on users to evaluate the obstacles and problems faced, so that improvements can be made. This development resulted in a UI design for the MataSehatKU landing page which provides optimal experience and convenience for users in achieving their goals with a SUS value of 84.6 and UEQ obtained on an attractiveness scale of 1.51 is at an above average level, a clarity scale of 1.69 is at an above average level, an efficiency scale of 1.74 is at a good level, an accuracy scale of 1.81 is at an excellent level, a stimulation scale of 1.03 is at an above average level, a novelty scale of 0.78 is at an above average level.  ABSTRAKPenggunaan gadget yang berlebihan telah menyebabkan peningkatan signifikan pada kasus astenopia dan gangguan penglihatan. Kurangnya kesadaran dan akses terhadap metode perawatan preventif membuat masalah kesehatan mata semakin berkembang di masyarakat. Oleh karena itu, dikembangkan landing page MataSehatKu yang dapat membantu pengguna untuk mengenal dan mengunduh aplikasi MataSehatKu. Landing page MataSehatKu menampilkan penjelasan dan mockup aplikasi berbasis mobile MataSehatKU yang menyediakan fitur-fitur seperti latihan mata, pemeriksaan mata mandiri untuk screening awal, grafik kelainan refraksi dari waktu ke waktu, dan edukasi tentang pola hidup sehat untuk mata, yang dirancang untuk mengurangi risiko gangguan penglihatan. Perancangan landing page MataSehatKu dilakukan dengan metode design thinking yang terdiri dari tahapan emphatize, define, ideate, prototype, dan test. Tahap awal adalah mengumpulkan data primer dan sekunder melalui observasi, kuesioner, analisa kompetitor, dan studi literatur untuk kemudian dianalisis. Data terkait masalah yang dihadapi pengguna digunakan sebagai dasar dalam pembentukan solusi perancangan fitur dan prototype. Prototype kemudian diujicobakan kepada pengguna untuk mengevaluasi hambatan dan masalah yang dihadapi, sehingga dilakukan perbaikan. Pengembagan ini menghasilkan desain UI landing page MataSehatKu yang memberikan pengalaman dan kemudahan optimal bagi pengguna dalam mencapai tujuannya dengan nilai SUS 84,6 dan UEQ diperoleh skala daya tarik sebesar 1,51 berada pada tingkatan di atas rata-rata, skala kejelasan sebesar 1,69 berada pada tingkatan di atas rata-rata, skala efisiensi sebesar 1,74 berada pada tingkatan baik, skala ketepatan sebesar 1,81 berada pada tingkatan luar biasa, skala stimulasi sebesar 1,03 berada pada tingkatan di atas rata-rata, skala kebaruan sebesar 0,78 berada pada tingkatan di atas rata-rata.
Predictive Modeling of Blindness Risk Using RAAB 2016 for Precision Eye Health Silaban, Stepanus; Habiba, Putri Ghanim Septia
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 4 (2026): November - January
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i4.4235

Abstract

The Rapid Assessment of Avoidable Blindness (RAAB) surveys provide crucial information for planning and evaluating eye health initiatives, particularly in low- and middle-income countries where data systems are often limited. RAAB results are analyzed to estimate the prevalence of visual impairment and to assess cataract surgical coverage across populations. However, despite their rich individual-level data, RAAB surveys have rarely been explored for predictive modeling that could proactively identify people most vulnerable to blindness. This study sought to address that gap by developing and validating interpretable machine-learning models capable of predicting individuals at the highest risk of avoidable blindness. We used RAAB 2016 data collected from seven provinces across Indonesia, comprising a large and diverse sample of older adults. Two modeling approaches—a calibrated Extreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm and a Logistic LASSO regression—were trained and evaluated. Both models demonstrated outstanding discrimination (AUC ≈ 0.96) and strong calibration performance (Brier score ≈ 0.02), ensuring that predictions corresponded well to actual outcomes. Key predictors consistently selected across methods included increasing age, presence or absence of lens opacity, self-reported functional difficulty in seeing or mobility, and lack of corrective spectacles. To enhance usability in field settings, we also derived a simplified point-score tool from the LASSO model. Decision-curve analysis confirmed that the model could offer substantial clinical and operational benefit by guiding targeted outreach where resources are limited. Overall, this work highlights predictive analytics as promising extension of the RAAB framework, enabling more precise and efficient public eye health strategies in Indonesia.
Peran Lensometer dalam Meningkatkan Akurasi Pengukuran Kekuatan Lensa dalam Praktikum Klinik Optik I di ARO Gapopin Tahun 2025: The Role of the Lensometer in Improving the Accuracy of Lens Power Measurement in Clinical Optics Practicum I at ARO Gapopin in 2025 Simarmata, Murni Marlina; Habiba, Putri Ghanim Septia; Abdilah, Bunyamin Rizki
Jurnal Surya Medika (JSM) Vol. 11 No. 3 (2025): Jurnal Surya Medika (JSM)
Publisher : Institute for Research and Community Services Universitas Muhammadiyah Palangkaraya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33084/jsm.v11i3.9982

Abstract

Ketelitian dalam mengukur kekuatan lensa merupakan keterampilan mendasar dalam pendidikan refraksi optik yang perlu diasah secara sistematis. Lensometer digunakan sebagai alat bantu utama dalam mengidentifikasi parameter optik lensa, termasuk kekuatan sferis, silindris, dan sumbu, yang menjadi dasar dalam penyusunan resep korektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi sejauh mana penggunaan lensometer mampu meningkatkan akurasi pengukuran mahasiswa dalam kegiatan praktikum. Penelitian dilakukan secara kuantitatif deskriptif terhadap mahasiswa semester empat pada mata kuliah Praktikum Klinik Optik 1 di Akademi Refraksi Optisi dan Optometri Gapopin, Jakarta. Hasil pengukuran mahasiswa dibandingkan dengan nilai lensa standar, serta disertai penyebaran kuesioner untuk menilai persepsi terhadap kemudahan dan ketepatan penggunaan alat. Temuan menunjukkan bahwa penggunaan lensometer secara berulang dan dibarengi dengan pembelajaran reflektif mampu meningkatkan tingkat ketepatan pengukuran mahasiswa terhadap parameter lensa korektif. Penelitian ini menegaskan pentingnya integrasi penggunaan alat secara intensif dalam proses pembelajaran berbasis pengalaman untuk mencapai kompetensi teknis yang optimal.
Pemodelan Alat Deteksi Dini Mental Health Di Perguran Tinggi Dengan Bantuan Artificial Intelligence Maryani, Febri; Simarmata, Murni Marlina; Abdillah, Bunyamin Rizki; Nugraha, Opep Cahya; Umami, Nisa Zakiati; Habiba, Putri Ghanim Septia
Jurnal Ilmu Kedokteran dan Kesehatan Vol 13, No 2 (2026): Volume 13 Nomor 2
Publisher : Prodi Kedokteran Fakultas Kedokteran Universitas Malahayati

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33024/jikk.v13i2.22343

Abstract

Kesehatan mental merupakan bagian penting dari kesehatan namun, masih banyak mahasiswa yang tidak melakukan pemeriksaan dini karena stigma dan keterbatasan akses layanan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan dan mengeksplorasi pemanfaatan model deteksi dini kesehatan mental mahasiswa berbasis AI di perguruan tinggi.Penelitian menggunakan desain kualitatif deskriptif dengan dukungan data kuantitatif sederhana dari hasil skrining awal. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara mendalam. Informan terdiri atas 10 mahasiswa dan 2 informan kunci, yaitu bidang kemahasiswaan dan dosen pembimbing akademik. Penelitian dilaksanakan di Akademi XY, Tangerang Selatan, pada Juni 2025 – Agustus 2025. Data skor dari aplikasi AI digunakan untuk menggambarkan kategori kondisi mental sedangkan data wawancara dianalisis secara tematik untuk memahami pengalaman dan persepsi mahasiswa.Hasil penelitian menunjukkan bahwa mahasiswa terbantu karena AI dapat diakses secara fleksibel, menampilkan skor kondisi mental, menyediakan literasi, dan rekomendasi lanjutan. Sebagian informan berada pada kategori sedang hingga berat. Kondisi ini berkaitan dengan ekonomi, beban kerja, dan trauma. Mahasiswa merasa lebih nyaman menyampaikan kondisinya melalui media digital. Kesimpulan dari penelitian yaitu bahwa AI dapat menjadi alat pendukung skrining kesehatan mental namun tetap memerlukan pendampingan profesional, perlindungan etika, dan privasi data.
Mobile eye-exercise matasehatku application to reduce asthenopia in office workers: a quasi-experimental study Habiba, Putri Ghanim Septia; Jaya, Akbar
MEDISAINS: Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Kesehatan Vol. 23 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30595/medisains.v23i3.27494

Abstract

Background: Asthenopia is common among computer users, yet limited evidence exists regarding interventions targeting office workers. Mobile health technologies offer new opportunities to promote ocular health in technology-intensive work environments. Purpose: This study aimed to evaluate the effectiveness of the MataSehatKu mobile eye-exercise application in reducing asthenopia among office workers in the information technology sector. Method: A quasi-experimental pre-test–post-test control group design was conducted with 39 office workers (17 intervention, 22 control) selected by purposive sampling. Asthenopia levels were measured using the Digital Eye Strain Questionnaire (DES-Q) before and after a two-week intervention. Result: The intervention group showed a significant reduction in mean asthenopia scores (8.82 ± 5.13 to 2.71 ± 1.96; mean decrease = 6.11; p < 0.001), while the control group showed a significant increase (12.45 ± 9.10 to 19.82 ± 12.91; mean increase = 7.36; p < 0.001). Between-group post-test comparison revealed significantly lower scores in the intervention group (p < 0.001). Effect size analysis indicated a large impact (Cohen’s d = 1.57 within-group; d = 1.74 between-groups). Conclusion: The MataSehatKu application effectively reduced asthenopia among office workers, supporting the potential of mobile health–based eye-exercise programs as scalable occupational health strategies.