Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

Pemantauan Tumbuh Kembang pada Anak Keluarga Binaan Program Community-Oriented Medical Education Ni Wayan Diana Ekayani; Rima Kusuma Ningrum; Adi Pratama Putra P; Ni Wayan Sri Ekayanti; Putu Austin Widyasari Wijaya; Luh Gde Evayanti
Warmadewa Minesterium Medical Journal Vol. 5 No. 1 (2026): Januari 2026
Publisher : Warmadewa University Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22225/wmmj.5.1.2026.1-5

Abstract

Gangguan pertumbuhan dan perkembangan anak masih menjadi prioritas kesehatan sehingga memerlukan kerjasama dari berbagai pihak. Keterlibatan mahasiswa dan dosen pada komunitas merupakan salah satu strategi yang dapat membantu menurunkan angka morbiditas dan mortalitas anak. Berdasarkan survei awal pada mata kuliah Community Oriented Medical Education 1000 Hari Awal Kehidupan Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Universitas Warmadewa, pengetahuan mahasiswa masih kurang dalam melakukan deteksi dini tumbuh kembang. Demikian juga dengan keluarga binaan yang kurang memahami pemantauan dan stimulasi tumbuh kembang anak. Tim Pengabdian kepada Masyarakat Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Universitas Warmadewa, melakukan pendampingan pada mahasiswa dan keluarga binaan untuk melakukan pemantauan tumbuh kembang anak. Kegiatan diawali dengan penyegaran mengenai pemeriksaan tumbuh kembang kepada mahasiswa. Selanjutnya, mahasiswa dan dosen melakukan skrining dan edukasi tumbuh kembang kepada keluarga binaan. Keluarga binaan akan dievaluasi selama satu tahun untuk melakukan pemantauan dan stimulasi pada anak. Sepuluh keluarga binaan dipantau dalam kegiatan ini. Hasil skrining menunjukkan semua anak memiliki hasil kurva World Health Organization dan Kuisioner Pra Skrining Perkembangan yang normal. Walaupun demikian, terdapat satu bayi yang perlu mendapatkan perhatian khusus karena lahir prematur dengan berat badan lahir rendah akibat ibu mengalami systemic lupus erythematosus. Hasil dalam kegiatan ini menunjukkan pemantauan anak harus terus dilaksanakan. Selain itu, kerjasama dan dukungan orangtua dan orang sekitar perlu ditingkatkan untuk mengoptimalkan deteksi dini dan stimulasi tumbuh kembang anak.
Analysis of Adolescent Depression Tendencies in Social Media Use with the Random Forest Algorithm I Made Adi Bhaskara; I Made Surya Kumara; Ni Wayan Diana Ekayani
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol. 22 No. 3 (2026): Juli
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/progresif.v22i3.3257

Abstract

Depression is a major factor in Bali’s high suicide rates, particularly among social media-active adolescents. This study analyzes the effects of social media usage intensity, addiction, and sleep quality on adolescents’ mental health using the Random Forest algorithm. Quantitative research involved data exploration, preprocessing, modeling, hyperparameter tuning, and evaluation with R² and MSE. From 36 valid respondents, the Addicted Score was the strongest predictor of sleep quality and mental health (feature importance ±0.7), exceeding average daily usage (0.2–0.3). Negative correlations linked addiction to mental health (r = –0.6257) and sleep quality (r = –0.4588). Models achieved R² of 0.19 (sleep quality) and 0.38 (mental health). Findings show addictive behavior impacts more than usage duration, so prevention should focus on controlling social media addiction. Keywords: Random Forest; Regression; Depression   Abstrak Depresi merupakan salah satu faktor utama yang berkontribusi terhadap tingginya angka bunuh diri di Bali, terutama pada remaja yang aktif menggunakan media sosial. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh intensitas penggunaan media sosial, kecanduan media sosial, dan kualitas tidur terhadap kesehatan mental remaja menggunakan algoritma Random Forest. Penelitian kuantitatif dilakukan melalui tahapan eksplorasi data, preprocessing, pemodelan, hyperparameter tuning, dan evaluasi menggunakan R² serta MSE. Berdasarkan 36 data responden valid, Addicted Score menjadi faktor paling dominan dalam memprediksi kualitas tidur dan kesehatan mental (feature importance ±0,7), dibandingkan rata-rata penggunaan media sosial harian (0,2–0,3). Korelasi menunjukkan hubungan negatif antara kecanduan media sosial dengan kesehatan mental (r = –0,6257) dan kualitas tidur (r = –0,4588). Model menghasilkan R² 0,19 untuk kualitas tidur dan 0,38 untuk kesehatan mental. Temuan menunjukkan bahwa perilaku adiktif lebih berpengaruh daripada durasi penggunaan, sehingga pencegahan perlu menekankan pengendalian kecanduan media sosial.