Claim Missing Document
Check
Articles

Found 18 Documents
Search

EXPLANATORY DATA ANALISIS UNTUK MENGEVALUASI PENELUSURAN KATA KUNCI VIDEO PEMBELAJARAN DI YOUTUBE DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING Mambang Mambang; Ahmad Hidayat; Finki Dona Marleny; Johan Wahyudi
Jurnal Informatika Dan Tekonologi Komputer (JITEK) Vol. 2 No. 2 (2022): Juli : Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer
Publisher : Pusat Riset dan Inovasi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jitek.v2i2.287

Abstract

The purpose of this study was to find correlations related to the variable number of impressions, likes, subscribers, and comments on each learning video keyword search on YouTube. This research uses quantitative methods and experiments with secondary data sources. Exploratory Data Analysis in machine learning using several libraries in Python programming produces image visualizations that provide information related to the dataset that has been processed, such as boxplot graphs, histograms, line plots, and correlation graphs. Exploratory Data Analysis with machine learning that we have done finds results on boxplot graphs on five variables showing a whisker more elongated upwards which states positive data results. The difference in this histogram chart is in the duration variable. On the line plot graph, we find the keywords learning videos learning mathematics have the advantage of four variables and the keywords of accounting learning videos one variable. Exploratory Data Analysis using the correlation head map in the seaborn library shows that the like and comment variables strongly correlate with a value of 1. Duration variables have a low and negative correlation with other variables. The subscribers variable has a high correlation with the like variable 0.95. Thus, several indicators need to be considered in making learning videos, such as content or content of innovative and creative learning videos, so that the number of likes and comments becomes high. The length of time in learning videos does not affect the number of likes, subscribers, and comments.
Deteksi Kejadian Depresi Post Partum dengan Algoritma Naïve Bayes Fadhiyah Noor Anisa; Sarkiah Sarkiah; Ahmad Hidayat
DINAMIKA KESEHATAN: JURNAL KEBIDANAN DAN KEPERAWATAN Vol 12, No 1 (2021): Dinamika Kesehatan: Jurnal Kebidanan dan Keperawatan
Publisher : Universitas Sari Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33859/dksm.v12i1.678

Abstract

Latar Belakang, Depresi postpartum banyak dialami ibu setelah persalinan  yang disebabkan oleh gangguan emosional. Kejadian depresi postpartum terjadi dalam enam bulan setelah melahirkan menurut WHO tahun 2018. Lebih dari 300 juta orang menderita depresi postpartum, secara global berkisar 0.5% hingga 60.8% dan di Indonesia angka kejadian depresi postpartum sebanyak 22.4%. Peneliti tertarik untuk mendeteksi kejadian Depresi Postpartum.Tujuan, mendeteksi kejadian depresi postpartum dengan Algoritma Naïve BayesMetode, penelitian ini menggunakan algoritma naïve bayes untuk mendeteksi kejadian depresi postpartum dengan teknik Accidental Sampling sebanyak 261 responden.Hasil penelitian, jumlah yang terdeteksi depresi postpartum ringan sebanyak 170 responden dan yang mengalami depresi berat sebanyak 91 responden, faktor-faktor yang mempengaruhi depresi postpartum berupa pekerjaan didapatkan ibu yang tidak bekerja yang mengalami berjumlah 66 responden, pada usia perkawinan 15-23 tahun yang terdeteksi depresi berat sebanyak 55 responden, sedangan responden dengan usia perkawinan 24-38 tahun yang terdeteksi depresi berat sebanyak 9 responden. Faktor umur ibu yang terdeteksi depresi berat di umur 20 tahun dan 35 tahun sebanyak 144 responden, faktor cara persalinan normal yang mengarah depresi berat terdapat 73 responden, sedangkan dilihat dari faktor pendidikan terdapat pada sekolah menangah dan perguruan tinggi yang terdeteksi depresi berat sebanyak 69 responden.Kesimpulan, faktor yang dapat mendeteksi depresi postpartum pada faktor pekerjaan yang tidak bekerja, pada usia perkawinan di usia 15-23 tahun, pada faktor usia ibu saat ini di usia 20 s.d 35 tahun, faktor paritas pada multipara, faktor cara persalinan normal dan pada pendidikan ditemukan pada sekolah menengah dan perguruan tinggi yang mengarah pada depresi berat. Kata Kunci: Depresi Postpartum, Algoritma Naïve Bayes Detection of Post Partum Depression Events with Naïve Bayes AlgorithmBackground: Postpartum depression is widely experienced by mothers after childbirth caused by emotional disorders. The incidence of postpartum depression occurred within six months of giving birth according to who in 2018. More than 300 million people suffer from postpartum depression, globally ranging from 0.5% to 60.8%, and in Indonesia, the incidence of postpartum depression is 22.4%. Researchers are interested in detecting the incidence of Postpartum Depression.Objective: detecting postpartum depressive events with Naïve Bayes AlgorithmThis method: this study used the naïve Bayes algorithm to detect the incidence of postpartum depression with the Accidental Sampling technique as many as 261 respondents.Result: the number detected mild postpartum depression as many as 170 respondents and who experienced severe depression as many as 91 respondents, factors that influence postpartum depression in the form of work obtained by non-working mothers who experienced a total of 66 respondents, at the age of marriage 15-23 years detected severe depression as many as 55 respondents, while respondents with a marriage age of 24-38 years detected severe depression as many as 9 respondents. Maternal age factor detected severe depression in the age of 20 years and 35 years as many as 144 respondents, factors of normal delivery that leads to severe depression there are 73 respondents, while seen from educational factors found in winning schools and colleges detected severe depression as many as 69 respondents.Conclusion: factors that can detect postpartum depression in factors of work that do not work, at the age of marriage at the age of 15-23 years, in the current maternal age factor at the age of 20 to 35 years, parity factor in multipara, factors of normal delivery and in education found in secondary schools and colleges that lead to severe depression. Keywords: Postpartum Depression, Naïve Bayes Algorithm
PENINGKATAN PENGETAHUAN DENGAN METODE PEMBERIAN EDUKASI KESEHATAN BAHAYA MEROKOK BAGI KESEHATAN REPRODUKSI REMAJA PADA SISWA SMPN 20 BANJARMASIN TAHUN 2020 Anita Herawati; Ahmad Hidayat; Husda Oktaviannoor
DINAMIKA KESEHATAN: JURNAL KEBIDANAN DAN KEPERAWATAN Vol 11, No 1 (2020): Dinamika Kesehatan Jurnal Kebidanan dan Keperawatan
Publisher : Universitas Sari Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33859/dksm.v11i1.554

Abstract

Latar Belakang: Hampir 60% kematian di Indonesia disebabkan oleh penyakit tidak menular (PTM) yang disebabkan oleh rokok. Salah satu intervensi yang yang mudah dilakukan untuk menurunkan perilaku merokok yaitu dengan memberikan materi pendidikan individu melalui pemberian informasi tentang kesehatan reroduksi.Tujuan: Menganalisis perbedaan pengetahuan sebelum dan sesudah pemberian edukasi tentang bahaya merokok terhadap kesehatan reproduksi pada siswa SMPN 20 Banjarmasin.Metode: Penelitian ini menggunakan pendekatan pre-eksperimen dengan one group pre-post test. Sampel dalam penelitian ini menggunakan teknik proportional stratified random sampling berjumlah 98 responden. Analisis data menggunakan uji Wilcoxon Signed Rank.Hasil: Hasil penelitian menunjukkan ada perbedaan sebelum dan sesudah dilakukan pemberian edukasi dengan p-value 0,000 (p0,05).Kesimpulan: Diharapkan bahaya merokok menjadi salah satu materi yang dimasukkan kedalam mata pelajaran di sekolah. Pendidikan kesehatan merupakan bekal yang didapatkan siswa dalam menghindari perilaku merokok.Kata Kunci: Bahaya merokok, Kesehatan reproduksi remaja, Pemberian edukasi Siswa SMPN
Pengaruh Kurang Energi Kronik (KEK) dan Anemia Saat Kehamilan Terhadap Berat Badan Bayi Baru Lahir di Puskesmas Sapala Zakiah Zakiah; Desilestia Dwi Salmarini; Ahmad Hidayat
Health Research Journal of Indonesia Vol 1 No 4 (2023): Health Research Journal of Indonesia
Publisher : CV. Wadah Publikasi Cendekia

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

Abstract

Pendahuluan: Pada masa kehamilan, gizi janin sangat tergantung pada ibu. Kurang Energi Kronis (KEK) pada ibu hamil (LiLA <23,5 cm) berisiko melahirkan Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR). Kurangnya hemoglobin dalam darah juga akan mempengaruhi asupan oksigen ke plasenta dan janin, yang meningkatkan kejadian kelahiran prematur dan BBLR. Tujuan: Tujuan penelitian untuk mengetahui pengaruh Kurang Energi Kronik (KEK) dan anemia saat kehamilan terhadap berat badan bayi baru lahir di Puskesmas Sapala. Metode: Penelitian ini menggunakan metode analitik observasional dengan desain retrospective case control study. Sampel bayi baru lahir tahun 2022 di wilayah kerja Puskesmas Sapala diambil dengan teknik non-probability sampling. Sampel dibagi dalam dua kelompok, yaitu kelompok BBLR dengan berat lahir < 2.500 gram, dan kelompok tidak BBLR, dengan perbandingan 1:1, masing-masing 18 bayi. Data yang digunakan adalah data sekunder. Data dianalisis menggunakan uji Chi-Square. Hasil: Hasil dari penelitian ini berdasarkan uji Chi-Square didapatkan p-value sebesar 0,002 (p<0,005) yang menyatakan terdapat pengaruh yang signifikan antara KEK pada kehamilan dengan kejadian BBLR dengan Odds Ratio (OR) 12,571. Simpulan dari penelitian ini kejadian KEK pada kehamilan terbukti dapat mempengaruhi berat badan bayi baru lahir dan meningkatkan risiko BBLR secara signifikan (p=0.002). Simpulan: Kejadian anemia pada kehamilan tidak terbukti mempengaruhi berat badan bayi baru lahir dan meningkatkan risiko BBLR.
Pemodelan Sistem Deteksi Parasit Malaria pada Citra Mikroskopis Sel Darah Menggunakan Metode Deep Learning Nurhaeni Nurhaeni; Septyan Eka Prastya; Ahmad Hidayat; Fadhiyah Noor Anisa
SMATIKA JURNAL : STIKI Informatika Jurnal Vol 14 No 02 (2024): SMATIKA Jurnal : STIKI Informatika Jurnal
Publisher : LPPM STIKI MALANG

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32664/smatika.v14i02.1475

Abstract

Microscopic examination is the most common malaria examination technique used in health facilities. However, microscopic examination requires special skills and quite a long time. This research aims to develop a malaria parasite detection system model in blood cell images using deep learning technology to increase the accuracy and speed of detection with the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm. This research was carried out in several stages: data collection, image preprocessing, dividing training data and validation data, creating a model using CNN, and evaluating the model. A CNN model was created to classify blood cell images into two classes, namely infected and uninfected. The dataset used as a reference in forming a detection system model uses blood cell images from the open-source Kaggle as many as 11.312 images. The CNN model evaluation results obtained an accuracy value of 97.17% in detecting blood cell images. These results show that the CNN model created can be used to detect malaria parasites using blood cell images.
PEMBERDAYAAN KADER KESEHATAN REMAJA MELALUI DIGITALISASI PEMANTAUAN JENTIK DAN PENDAMPINGAN PELAKSANAAN TRIAS USAHA KESEHATAN SEKOLAH Ahmad Hidayat; Nurul Hidayah; Bayu Nugraha; Mahmudah Mahmudah; Khoirun Nisa; Nur Aisha Fawwaz; Mahwa Izhariaqi; Febria Sera Darnefi; Muhammad Chusnul Yaqin Aminullah; Ahmad Faizin
JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) Vol 8, No 6 (2024): Desember
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jmm.v8i6.27556

Abstract

Abstrak: Kegiatan ini dilatarbelakangi oleh kurangnya pelatihan dan pendampingan bagi KKR, rendahnya pengetahuan dan keterampilan mereka, serta belum optimalnya manajemen Trias Usaha Kesehatan Sekolah (UKS), termasuk pemeriksaan jentik yang masih manual dan tidak rutin. Program ini bertujuan memberdayakan Kader Kesehatan Remaja (KKR) di SMAN 1 Tamban untuk mengoptimalkan perannya dalam Trias UKS melalui teknologi digital. Metode yang diterapkan meliputi sosialisasi, pelatihan, workshop, serta pendampingan untuk 15 kader. Hasil kegiatan menunjukkan peningkatan signifikan pada kompetensi KKR. Evaluasi pre-test dan post-test mengungkap peningkatan pengetahuan sebesar 19,6% dan keterampilan sebesar 96,6% dalam pelaksanaan Trias UKS. Implementasi aplikasi pemantauan jentik berbasis web berhasil menggantikan metode manual dengan efektivitas 100% dalam penggunaannya. Pelatihan pendidikan kesehatan meningkatkan kemampuan komunikasi efektif KKR dengan peningkatan skor rata-rata 13,8%, sedangkan pelatihan pelayanan kesehatan menghasilkan peningkatan keterampilan pemeriksaan fisik hingga 33,6%. Dalam aspek lingkungan sehat, kemampuan KKR meningkat 13,9% setelah pelatihan pengelolaan lingkungan sekolah. Pendampingan program UKS juga memastikan KKR mampu menyusun dan menjalankan program dengan tingkat keberhasilan 100%. Luaran kegiatan meliputi aplikasi Smart Larvae Risk Predictor, media edukasi kesehatan digital, dan publikasi hasil program di berbagai platform. Program ini memberi manfaat bagi sekolah dan berkontribusi pada kesehatan remaja di wilayah tersebut.Abstract: This program was motivated by the lack of training and guidance for Youth Health Cadres (KKR), their low knowledge and skills, and the suboptimal management of the Trias School Health Efforts (UKS), including mosquito larvae inspection, which was still manual and irregular. The program aimed to empower KKR at SMAN 1 Tamban to optimize their roles in the Trias UKS using digital technology. Methods included socialization, training, workshops, and mentoring for 15 cadres. The results demonstrated significant improvements in KKR competencies. Evaluation through pre- and post-tests revealed a 19.6% increase in knowledge and a 96.6% improvement in skills for implementing the Trias UKS. The implementation of a web-based mosquito larvae monitoring application successfully replaced manual methods with 100% effectiveness. Health education training improved KKR's communication skills by an average of 13.8%, while health service training enhanced their physical examination skills by 33.6%. In the aspect of healthy environments, KKR’s ability increased by 13.9% after training in school environment management. Mentoring for the UKS program ensured that KKR could develop and execute the program with a 100% success rate. The program outputs included the Smart Larvae Risk Predictor application, digital health education media, and the publication of program results on various platforms. This initiative benefited the school and contributed to improving adolescent health in the region.
EXPLANATORY DATA ANALISIS UNTUK MENGEVALUASI PENELUSURAN KATA KUNCI VIDEO PEMBELAJARAN DI YOUTUBE DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING Mambang Mambang; Ahmad Hidayat; Finki Dona Marleny; Johan Wahyudi
Jurnal Informatika Dan Tekonologi Komputer (JITEK) Vol. 2 No. 2 (2022): Juli : Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer
Publisher : Pusat Riset dan Inovasi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jitek.v2i2.287

Abstract

The purpose of this study was to find correlations related to the variable number of impressions, likes, subscribers, and comments on each learning video keyword search on YouTube. This research uses quantitative methods and experiments with secondary data sources. Exploratory Data Analysis in machine learning using several libraries in Python programming produces image visualizations that provide information related to the dataset that has been processed, such as boxplot graphs, histograms, line plots, and correlation graphs. Exploratory Data Analysis with machine learning that we have done finds results on boxplot graphs on five variables showing a whisker more elongated upwards which states positive data results. The difference in this histogram chart is in the duration variable. On the line plot graph, we find the keywords learning videos learning mathematics have the advantage of four variables and the keywords of accounting learning videos one variable. Exploratory Data Analysis using the correlation head map in the seaborn library shows that the like and comment variables strongly correlate with a value of 1. Duration variables have a low and negative correlation with other variables. The subscribers variable has a high correlation with the like variable 0.95. Thus, several indicators need to be considered in making learning videos, such as content or content of innovative and creative learning videos, so that the number of likes and comments becomes high. The length of time in learning videos does not affect the number of likes, subscribers, and comments.
Sistem Informasi Pemesanan Online GOR Jabal Rahmah Kota Banjarmasin Menggunakan Metode Value Creation Irma Noor Lisa; Bayu Nugraha; Ahmad Hidayat; Husni Naparin
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 7, No 6 (2024): Desember 2024
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v7i6.8241

Abstract

Abstrak - Pemesanan lapangan badminton di Gor Jabal Rahmah Kota Banjarmasin masih dilakukan secara manual, sehingga kurang efisien dan tidak memberikan pengalaman yang optimal bagi pelanggan. Oleh karena, itu dibutuhkan sebuah sistem informasi pemesanan online yang menciptakan (Value Creation). Untuk mengembangkan dan mengimplementasikan sistem pemesanan online pada Gor Jabal Rahmah dengan metode value creation, serta menganalisisdampak penerapan sistem terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi value creation yaitu efficiency (tidak mesan ketempat), complementary (paket bundling: mesan 2 jam dapat 1 botol aqua 500 ml dan mesan 3 atau selebihnya dapat 2 botol aqua 500 ml), lock-in (member tetap), dan novelty (sistem baru yang main menggunakan manual menjadi sistem online). Penelitian ini menggunakan metode pengembangan sistem berbasis UML (unified Modeling Language) dan diuji menggunakan Smart PLS untuk menganalisis hubungan antar 4 faktor value creation dengan sistem online. Data dikumpulkan melalui observasi dan kuesioner dari pengguna yang telah menggunakan sistem baru tersebut. Menunjukkan bahwa sistem pemesanan online berhasil meningkatkan efisiensi dengan peningkatan pemesanan dan pendapatan pada bulan pertama implementasi dibandingkan debfab bulan sebelumnya. Namun, dari 4 faktor value creation yang diuji hanya lock-in yang berpengaruh signifikan terhadap value creation dengan P value sebesar 0,02 (2%). Sistem online di Gor Jabal Rahmah memeberikan dampak positif terhadap efisiensi dan faktor lock-in, namun faktor efficiency, complementary, dan novelty tidak menunjukkan pengaruh signifikan terhadap value creation. Hal ini menunjukkan bahwa sistem online ini memudahkan pemesanan.Kata kunci: pencipta nilai, pemesanan online, realibilitas, sistem informasi, validitas Abstract  - The booking of badminton courts at Gor jabal Rahmah in Banjarmasin City is still done manually, which is inefficient and does not provide an optimal experience for customers. Therefore, an online booking information system is needed that can create value (value creation). To develop and implement an online booking system at Gor Jabal Rahmah using the value creation method and to analyze the impact of the system on the factors influencing value creation, namely efficiency (no need to book on-site), complementary (bundle packages: book 2 hours and get 1 bottle of 500 ml Aqua, and book 3 or more hours and get 2 bottles of 500 ml Aqua), lock-in (loyal membership), and novelty (transforming the manual system into an online system). This study employs a system development method based on UML (Unified Modeling Language) and is tested using Smart PLS (Partial Least Squares) to analyze the relationship between the four value creation factors and the online booking system. Data is collected through observations and questionnaires from users who have used the system. The results indicate that the online booking system successfully improved efficiency, with an increase in bookings and revenue in the first month of implementation compared to the previous month. However, of the four value creation factors tested, only lock-in had a significant impact on value creation, with a P-value of 0.02 (2%). The online system at Gor Jabal Rahmah has a positive impact on efficiency and the lock-in factor, but the factors of efficiency, complementary, and novelty do not show a significant influence on value creation. This indicates that the online system facilitates booking. Keywords: information system, online ordering, realibility, validity, value creation