Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Online Mahasiswa (JOM) Bidang Ilmu Keperawatan Technologia: Jurnal Ilmiah
Sri - Hartati
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Nursing

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Hubungan pola makan dengan resiko gastritis Pada mahasiswa yang menjalani sistem kbk Sri - Hartati; Wasisto - Utomo; Jumaini - -
Jurnal Online Mahasiswa (JOM) Bidang Ilmu Keperawatan Vol 1, No 2 (2014): Wisuda Oktober Tahun 2014
Publisher : Jurnal Online Mahasiswa (JOM) Bidang Ilmu Keperawatan

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

Abstract

The aim of this research was to analize the relationship between diet with the risk of gastritis for competency-based curriculum system students. This study was a correlational study with cross sectional approach. The sampling technique was simple random sampling with 115 competency-based curriculum system students were selected based on inclusion criteria. Data were analyzed by using univariate analysis to determine the distribution of frequencies and bivariate analysis by using  Chi-Square. The results showed that p value (0,004) < alpha (0,05). It meant that there was a relationship between diet and the risk of gastritis competency-based curriculum system students. Besed on this result, it suggest to students keep their health statis by maintaining a regular diet and prevent the causes that can stimulate to gastritis. Keywords: Competency-based curriculum system, Diet, Risk of gastritis
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM KLASIFIKASI RESIKO BALITA STUNTING DI KECAMATAN KALIREJO Susilowati, Tri -; hartati, Sri -
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 16, No 1 (2025): TECHNOLOGIA (JANUARI)
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/tji.v16i1.16658

Abstract

Anak-anak yang mengalami stunting cenderung mengalami penurunan tingkat kecerdasan, kesulitan berbicara, dan kesulitan mempelajari dengan cara yang biasa. Untuk mengetahui anak mengalami stunting atau tdang menggunakan pengukuran antropometri umumnya berdasarkan berat badan dan panjang badan menurut umur, dan berat badan menurut panjang badan yang dilakukan secara manual kadang-kadang menyebabkan data yang tidak akurat. Supaya hasilnya akurat, penulis memberikan metode alternatif yang digabungkan dengan sistem berbasis komputer dengan menggunakan metode algoritma naive Bayes. Kategori pengelompokan ini terdiri dari balita normal dan stunting. Tujuan dari penelitian ini untuk penerapan klasifikasi risiko balita terindikasi stunting pada Puskesmas Kalirejo dengan memakai algoritma Naive Bayes. Dengan demikian, metode ini diharapkan dapat memperoleh tingkat akurasi yang tinggi dari klasifikasi status gizi balita menggunakan Naive Bayes, dan diharapkan dapat membantu tenaga kesehatan atau puskesmas mendapatkan hasil yang tepat dan akurat untuk membantu meningkatkan pencegahan dan intervensi yang lebih tepat sasaran.
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM KLASIFIKASI RESIKO BALITA STUNTING DI KECAMATAN KALIREJO Susilowati, Tri -; hartati, Sri -
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 16, No 1 (2025): Technologia (Januari)
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/tji.v16i1.16658

Abstract

Anak-anak yang mengalami stunting cenderung mengalami penurunan tingkat kecerdasan, kesulitan berbicara, dan kesulitan mempelajari dengan cara yang biasa. Untuk mengetahui anak mengalami stunting atau tdang menggunakan pengukuran antropometri umumnya berdasarkan berat badan dan panjang badan menurut umur, dan berat badan menurut panjang badan yang dilakukan secara manual kadang-kadang menyebabkan data yang tidak akurat. Supaya hasilnya akurat, penulis memberikan metode alternatif yang digabungkan dengan sistem berbasis komputer dengan menggunakan metode algoritma naive Bayes. Kategori pengelompokan ini terdiri dari balita normal dan stunting. Tujuan dari penelitian ini untuk penerapan klasifikasi risiko balita terindikasi stunting pada Puskesmas Kalirejo dengan memakai algoritma Naive Bayes. Dengan demikian, metode ini diharapkan dapat memperoleh tingkat akurasi yang tinggi dari klasifikasi status gizi balita menggunakan Naive Bayes, dan diharapkan dapat membantu tenaga kesehatan atau puskesmas mendapatkan hasil yang tepat dan akurat untuk membantu meningkatkan pencegahan dan intervensi yang lebih tepat sasaran.
Co-Authors Jumaini - - Susilowati, Tri - Wasisto - Utomo