Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.623
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Penelitian dan Evaluasi Pendidikan Jurnal Ilmiah Farmasi e-Journal Pustaka Kesehatan Media Farmasi : Jurnal Ilmu Farmasi (Journal Of Pharmaceutical Science) Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Global Medical and Health Communication Jurnal Farmasi Sains dan Komunitas JOIV : International Journal on Informatics Visualization Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Farmasi Galenika (Galenika Journal of Pharmacy) Warta Pengabdian JURNAL FARMASIMED (JFM) Building of Informatics, Technology and Science Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Charity : Jurnal Pengabdian Masyarakat SOCIAL CLINICAL PHARMACY INDONESIA JOURNAL Farmasis: Jurnal Sains Farmasi Jurnal Pengabdian Masyarakat Akademisi eProceedings of Engineering Jurnal Farmasi Indonesia Journal of Agropharmacy
Ema Rachmawati
Fakultas Farmasi Universitas Jember
Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences

Published : 43 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 43 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Segementasi Optik Disc dan Cup untuk Membantu Pendeteksian Glaukoma Menggunakan Segmentation Transformer Akbar, M Raehan; Rachmawati, Ema; Sulistiyo, Mahmud Dwi
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 2 (2023): April 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak-Glaukoma kondisi di mana saraf optik yang menghubungkan mata ke otak menjadi rusak. Glaukoma dapat menyebabkan kehilangan kemampuan penglihatan jika tidak didiagnosis dan ditangani secepat mungkin. Salah satu metode yang dilibatkan dalam mendiagnosis glaukoma menghitung rasio antara optik disc dan cup citra fundus mata. Untuk menghitung rasio antara disc dan cup citra fundus mata, diperlukan sebuah proses segmentasi citra fundus mata untuk dapat mensegmentasikan bagian disc dan cup nya. Saat ini tugas segmentasi dapat dilakukan menggunakan algoritma visi komputer modern. Transformer sendiri telah menjadi salah satu state art of model yang sering diterapkan studi kasus yang menggunakan deep learning karena performanya yang mampu menandingi Convolutinal Neural Networks (CNN). Tugas akhir ini akan membahas implementasi Transformer studi kasus segmentasi disc dan cup citra fundus mata menggunakan metode Segmentation Transformer (SETR) dengan dataset REFUGE dan DRISHTI-GS1. Hasil dice coefficients score dengan menggunakan Cross Dataset Evaluation berhasil mendapatkan skor 86 persen untuk bagian disc dan 78 persen untuk bagian cup.Kata kunci - glaukoma, disc, cup, segmentasi, segmentation transformers, transformers.
Klasifikasi Buah-Buahan dengan Metode ResNet-RS Fruit Classification With ResNet-RS Wirasakananda, Dewa Made Aditya; Rachmawati, Ema; Kosala, Gamma
eProceedings of Engineering Vol. 10 No. 3 (2023): Juni 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak-Buah-buahan merupakan salah satu makanan yang dikonsumsi oleh masyarakat di dunia. Dengan adanya berbagai jenis buah-buahan yang tersedia di dunia, buah-buah tersebut mempunyai karakteristik bentuk dan warna yang berbeda-beda. Oleh karena itu perlunya dilakukan klasifikasi sebagai cara untuk mengidentifikasi buah-buahan secara cepat, dengan menerapkan teknik computer vision yang menggunakan metode ResNet-RS. Metode ini digunakan karena ResNet-RS merupakan metode yang mempunyai peningkatan terhadap ResNet yang diperkenalkan pada 2015. Untuk klasifikasi buah-buahan dengan menggunakan metode ResNet-RS mendapatkan hasil yaitu 97.29% akurasi, 97.29% F1-Score, 97.28% recall, dan 97.31% precision. Terdapat selisih 4.07% dalam akurasi terhadap model ResNet dengan dataset yang sama.Kata kunci-buah-buahan, ResNet-RS , klasifikasi
PROFIL DRUG UTILIZATION (DU) 90% DAN KESESUAIAN ANTIBIOTIK PADA PASIEN DEMAM TIFOID DI RS X KABUPATEN WONOGIRI Kusumaningrum, Yunita Dyah; Rachmawati, Ema; Firandi, Adelia; Norcahyanti, Ika
SOCIAL CLINICAL PHARMACY INDONESIA JOURNAL Vol 10, No 2 (2025)
Publisher : Universitas 17 Agustus 1945 Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52447/scpij.v10i2.8821

Abstract

Demam Tifoid merupakan infeksi bakteri Salmonella thypi yang memerlukan terapi dengan antibiotik. Penggunaan antibiotik perlu dilakukan dengan bijak supaya efektif untuk penyembuhan infeksi dan mencegah terjadinya resistensi. World Health Organization (WHO) merekomendasikan penggunaan metode Anatomical Therapeutic Chemical/Defined Daily Dose (ATC/DDD) untuk menilai kuantitas penggunaan antibiotik dan dapat dikombinasikan dengan metode Drug utilization (DU) 90% untuk menilai segmen obat dengan penggunaan tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penggunaan antibiotik dengan metode DU 90% pada pasien demam tifoid pada tahun 2020-2022 di RS X Wonogiri dan menganalisis kesesuaian pemilihan antibiotik berdasarkan panduan klinik rumah sakit. Penelitian ini merupakan penelitian observasional menggunakan metode cross sectional dengan pengambilan data secara retrospektif. Data penggunaan antibiotik dianalisis dengan menghitung nilai DDD/100 patient-days dan dilanjutkan menghitung segmen DU 90%. Untuk analisis kesesuaian pemilihan antibiotik dihitung dalam persentase kesesuaian terhadap panduan praktik klinik RS X Wonogiri. Hasil penelitian menunjukkan penggunaan antibiotik untuk demam tifoid paling tinggi yaitu tiamfenikol dan seftriakson. Antibiotik dengan nilai DDD/100 patient-days tertinggi tahun 2020-2022 adalah tiamfenikol, berturut-turut sebesar 50,80; 56,63; dan 50,95 DDD/100 patient-days. Antibiotik yang masuk ke dalam segmen DU 90% pada tahun 2020-2022 yaitu tiamfenikol, sefriakson, kloramfenikol, sefoperazon, sefotaksim, levofloksasin, dan seftazidim. Kesesuaian penggunaan antibiotik berdasarkan panduan praktik klinik rumah sakit yaitu 76,39% pada tahun 2020, 58,73% pada tahun 2021, dan 71,28% pada tahun 2022
Co-Authors Afifah, Hanin Agnes Jovanka Agung Budi Wirayuda, Tjokorda Agustina, Nur Azizah Akbar, M Raehan Alhafidz, Bagas Millen Amelya Prastica Rahayu Aliong Anditya Arifianto Anis Rohmawati Antonius Nugraha Widhi Pratama Antonius Nugraha Widhi Pratama Aprianti Putri Sujana Aryani, Dhita Evi Astutik, Amelia Windi Bedy Purnama Dawami, Hasbi Deny Haryadi Dhea Nanda Aliefia Dhita Evi Aryani Diana Holidah Elfitri, Beladina Evi Umayah Ulfa Febryanti Sthevanie Firandi, Adelia Firdaus, Fauzan Firdauz, Salma Salsabila Fitriansyah, Ahmad Habib Fransiska Maria C. Fransiska Maria Christianty Gamma Kosala Hazrina, Inasa Husnun, Khoiriyah Haifa Ika Barokah Suryaningsih Ika Norcahyanti Ika Norcahyanti Ika Puspita Dewi, Ika Puspita Inasa Hazrina Indah Yulia Ningsih Khoirotun Nazilah Kurniawan, Eka Cahya Kusumaningrum , Yunita Dyah Lailatul Maghfiroh Machlaurin, Afifah Machlaurin, Afifah Mahmud Dwi Sulistiyo Masito, Dewi Khurmi Muhammad Arzaki Nili Sufianti Ninda Titis Ainorrochma Ningsih, Lidya Prasti Eko Yunanto Pratama , Antonius Nugraha Widhi Pratiwi, Permata Sari Prihwanto Budi Subagijo Pudjoadmojo, Bambang Putri Eka Maryani Putu Harry Gunawan Putu Setia Pratama Ramadhani, Nuril Izzati Farihatur Rikman Aherliwan Rudawan Rimba Whidiana Ciptasari Risnandar, Risnandar S Siswanto Safarin, Arva Adwitya Sagala , Tunggal Panaluan Gabriel Sinta Rachmawati Sinta Rachmawati Supriadi, Muhammad Fadhlan Syahid, Ibadurrahman Tahyudin, Ganjar Gingin Ubaidillah, Rifky Fahrizal Wardhani, Firdha Aprillia Wicaksono, Ayssa Wirasakananda, Dewa Made Aditya Yeni Rahmawati Negara Zaenudin, Mohamad Nor