Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.083
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Faktor Exacta STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research Jurnal PkM (Pengabdian kepada Masyarakat) Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Kapas: Kumpulan Artikel Pengabdian Masyarakat CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering and Informatics Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia
Andreas Adi Trinoto
Universitas Indraprasta PGRI
Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Social Sciences Other

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

 1   2 
Audit of Hospital Management Information Systems Based on The COBIT 4.0 Framework Gabriel Firsta Adnyana; Rai Riska Resti Wasita; Andreas Adi Trinoto
Faktor Exacta Vol 18, No 4 (2025)
Publisher : LPPM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/faktorexacta.v18i4.28720

Abstract

Wangaya Regional General Hospital aspires to be the preferred healthcare facility by delivering innovative, high-quality health services. Strategically located, it serves as a key health service provider in the area. This research seeks to assess the application of information technology in healthcare through the COBIT 4.0 framework, encompassing four domains: (PO) Plan And Organize, (AI) Acquire And Implement, (DS) Deliver And Support, and (ME) Monitor And Evaluate. The objective is to enhance medical services at Wangaya Regional General Hospital (RSUD) in Denpasar, ensuring that its operations are effective and efficient, thereby fulfilling the Hospital's mission as a Regional Public Service Agency. The study utilizes primary data, including patient visit statistics and handling procedures, alongside interviews with medical staff. This data undergoes an audit via the COBIT 4.0 Framework to ascertain Maturity Levels (ML). The findings of this study will serve as a valuable reference for future developmental strategies for Wangaya Regional Hospital in Denpasar City
Data Mining Optimalisasi Distribusi Tenaga Medis untuk Aksesibilitas Pelayanan Kesehatan Menggunakan Metode K-Means Opitasari Opitasari; Andreas Adi Trinoto; Imam Himawan
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 2 (2026): Mei-Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i2.11305

Abstract

Pelayanan kesehatan merupakan faktor yang dapat dipengaruhi oleh ketersediaan fasilitas pelayanan kesehatan. Sarana dan prasarana kesehatan yang mencakup tenaga medis dan fasilitas pelayanan kesehatan dapat membantu dalam mengoptimalkan derajat kesehatan di berbagai kota dan memberikan kontribusi positif untuk kesehatan khususnya bagi perilaku masyarakat dan lingkungan disekitarnya. Berdasarkan data yang dikeluarkan oleh Dinas Kesehatan di salah satu kota jumlah kunjungan masyarakat pada salah satu tempat pelayanan kesehatan tidak stabil selama 3 tahun terakhir 2018-2020 berturut-turut sebanyak 7.786.231, 8.394.714 dan 5.689.457. dan jumlah tenaga kesehatan di DKI Jakarta stabil meningkat jumlahnya yaitu pada 2018 terdapat 53.730 orang, di 2019 naik menjadi 56.615 orang dan di 2020 menjadi 58.196 orang. jumlah tenaga medis tidak selalu berbanding lurus terhadap jumlah kunjungan. Untuk melihat pola pemanfaatan tenaga medis terhadap fasilitas kesehatan yang sudah ada, maka diperlukan suatu metode data mining, algoritma K-means clustering digunakan untuk mengelompokkan data responden yang menikmati pelayanan fasilitas kesehatan di Kota Jakarta. Penelitian ini menggunakan RapidMiner, Setelah melakukan beberapa percobaan cluster dengan menggunakan algoritma K-means clustering, maka didapatkan cluster optimal berdasarkan uji validasi Davies Bouldin Indeks (DBI) yaitu berjumlah 9 cluster kemudian setelah dilakukan percobaan dengan menggunakan k=2 sampai dengan k=10, didapatkan nilai cluster optimal terdapat pada K=9 dengan nilai DBI 0.188. Temuan ini dapat dimanfaatkan oleh dinas terkait untuk merancang intervensi yang lebih tepat sasaran.
Co-Authors Abdillah, Rahman Ahmad Zamakhsari Andri Rahadyan Annisa Elfina Augustia Axl Antora Abimanyu Dona Katarina Dovi Liwaul Hamdi Erlin Windia Ambarsari Gabriel Firsta Adnyana Imam Himawan Indra Kurniawan Lin Suciani Astuti Muslihatul Hidayah Nur Ali Nurcahyo Wicaksono Opitasari Opitasari Rai Riska Resti Wasita V. H. Valentino V.H. Valentino Vini Rizqi