Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.109
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Dentistry Indonesia ODONTO Dental Journal Dentino: Jurnal Kedokteran Gigi Jurnal Kedokteran Gigi Universitas Padjadjaran Padjadjaran Journal of Dentistry Jurnal Ilmiah FIFO B-Dent, Jurnal Kedokteran Gigi Universitas Baiturrahmah Padjadjaran Journal of Dental Researchers and Students eProceedings of Engineering Odonto dental journal Enrichment: Journal of Multidisciplinary Research and Development
Yuti Malinda
Departemen Oral Biologi, Fakultas Kedokteran Gigi - Rumah Sakit Gigi Dan Mulut, Universitas Padjadjaran, Indonesia
Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Control & Systems Engineering Dentistry Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences

Published : 45 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 45 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Perbedaan jumlah koloni Streptococcus mutans pada perokok kretek dan bukan perokokDifference between the number of Streptococcus mutans colonies in kretek smokers and non-smokers Intan Melani; Mieke Hemiawati Satari; Yuti Malinda
Jurnal Kedokteran Gigi Universitas Padjadjaran Vol 30, No 2 (2018): Agustus
Publisher : Fakultas Kedokteran Gigi Universitas Padjadjaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (402.003 KB) | DOI: 10.24198/jkg.v30i3.18510

Abstract

Pendahuluan: Rokok kretek merupakan jenis rokok yang paling populer di Indonesia. Merokok dapat menyebabkan berbagai gangguan dalam rongga mulut, salah satunya yaitu karies. Streptococcus mutans merupakan salah satu bakteri yang berperan penting dalam proses terjadinya karies. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan jumlah koloni Streptococcus mutans pada perokok kretek dan bukan perokok. Metode: Penelitian deskriptif ini dilakukan dengan teknik pengambilan sampel consecutive sampling. Jumlah sampel yang diperoleh 20 orang yang terdiri dari 10 perokok kretek dan 10 bukan perokok. Bahan pemeriksaan berupa saliva diambil dari masing-masing sampel. Sampel saliva diencerkan, dieramkan dan diinokulasi pada media TYCSB. Sampel saliva kemudian diinkubasi pada 370C, secara fakultatif anaerob selama 48 jam. Koloni yang tumbuh dihitung menggunakan colony counter. Data dianalisis menggunakan t-test independen (α=0,05). Hasil: Rata-rata jumlah koloni Streptococcus mutans dari saliva perokok kretek sebesar 47,65 x 102 CFUs/ml sedangkan pada bukan perokok sebesar 11,1 x 102 CFUs/ml. Data statistik uji t independen mendapatkan nilai p<0,05 yang berarti terdapat perbedaan yang signifikan antara jumlah koloni Streptococcus mutans pada perokok kretek dan bukan perokok. Simpulan: Jumlah koloni Streptococcus mutans pada perokok kretek lebih tinggi dibandingkan bukan perokok.Kata kunci: Rokok kretek, bukan perokok, perokok kretek, Streptococcus mutans. ABSTRACTIntroduction: Kretek cigarettes are the most popular type of cigarette in Indonesia. Smoking can cause various oral health problems, one of them is caries. Streptococcus mutans is one of the essential bacteria in the process of caries. This study was aimed to determine the difference between the number of Streptococcus mutans colonies in kretek smokers and non-smokers. Methods: A descriptive study was carried out with the consecutive sampling technique. Samples obtained were as much as 20 people consisted of 10 kretek smokers and 10 non-smokers. Examination material was the saliva taken from each sample. The saliva were diluted, incubated, and inoculated on TYCSB media. Salivary samples were incubated at 37°C in facultative anaerob environment for 48 hours. The growing colonies were calculated using a colony counter. Data obtained were analysed using independent t-test (α = 0.05). Result: The average number of Streptococcus mutans colonies from kretek smoker saliva was 47.65 x 102 CFUs / ml, while in the non-smokers was 11.1 x 102 CFUs / ml. Independent t-test results were obtained the p-value < 0.05, which means that there was a significant difference between the number of Streptococcus mutans colonies in kretek smokers and non-smokers. Conclusion: The number of Streptococcus mutans colonies in kretek smokers saliva was higher than the non-smokers.Keywords: Kretek cigarettes, non-smokers, kretek smokers, Streptococcus mutans.
JUMLAH KOLONI CANDIDA ALBICANS PADA PENDERITA HIPERTENSI DAN NON HIPERTENSI DENGAN COATED TONGUE Fitri Rahmadhanti Nurfajrina; Nanan Nur&#039;aeny; Erna Herawati; Yuti Malinda
B-Dent: Jurnal Kedokteran Gigi Universitas Baiturrahmah Volume 7, Nomor 1, Juni 2020
Publisher : Universitas Baiturrahmah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33854/jbd.v1i1.471

Abstract

Pendahuluan: Candida albicans merupakan mikroorganisme komensal dalam rongga mulut. Pertumbuhan berlebih Candida albicans dapat dipengaruhi oleh kondisi sistemik maupun faktor lokal. Kondisi sistemik seperti penggunaan obat anti hipertensi pada penderita hipertensi dapat mempengaruhi munculnya gangguan dalam rongga mulut seperti hiposalivasi. Salah satu faktor lokal yang penting adalah kondisi kebersihan mulut dengan salah satu indikatornya seperti terdapatnya lapisan putih pada dorsum lidah atau coated tongue. Tujuan penulisan ini adalah menyajikan informasi mengenai jumlah koloni Candida albicans dari saliva penderita hipertensi dan non hipertensi yang memiliki coated tongue. Metode: Penelitian bersifat deskriptif dengan pendekatan cross-sectional. Sebanyak 26 subjek terdiri atas 13 subjek penderita hipertensi dan 13 subjek non hipertensi. Pengambilan saliva menggunakan metode oral rinse concentrate yaitu subjek berkumur dengan larutan phosphate buffer saline (PBS) kemudian ditampung dalam container steril. Identifikasi spesies Candida dilakukan pada medium Chromogenic agar kemudian koloni dihitung menggunakan colony counter dengan pengulangan sebanyak 2 kali. Hasil: Koloni Candida albicans didapatkan hanya pada 50% subjek dalam kedua kelompok. Jumlah koloni Candida albicans dari penderita hipertensi yaitu dengan rata-rata 1429 CFU/ml koloni, dan rata-rata dari 7 subjek non hipertensi yaitu 11300 CFU/ml. Simpulan: Jumlah rata-rata koloni Candida albicans pada kelompok subjek non hipertensi dengan coated tongue lebih tinggi daripada kelompok hipertensi dengan coated tongue, hal ini menunjukkan bahwa coated tongue sebagai salah satu penanda buruknya kebersihan mulut perlu untuk mendapat perhatian dalam hal penanganan maupun pencegahannya. 
THE ANTIBIOTICS SENSITIVITY TEST ON STAPHYLOCOCCUS AND STREPTOCOCCUS FROM CHRONIC APICAL ABSCESS Yuti Malinda; Diani Prisinda
ODONTO : Dental Journal Vol 9, No 1 (2022): July 2022
Publisher : Faculty of Dentistry, Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30659/odj.9.1.130-137

Abstract

Background: Prophylactic antibiotics are required as part of root canal therapy for patient with chronic apical abscess. Streptococcus and Staphylococcus are the most common bacteria found in root canals with chronic apical abscess. Resistance to amoxicillin, clindamycin and vancomycin has been increasing year after year, necessitating the use of a sensitivity test. The goal of this research was to determine the sensitivity of Streptococcus and Staphylococcus from root canals with chronic apical abscess to amoxicillin, clindamycin, and vancomycin to make scientific antibiotic selections.Method: Six isolates of Staphylococcus and one Streptococcus from root canals with chronic apical abscess were identified by Remel RapID and tested to 10 g amoxicillin, 2 g clindamycin, and 30 g vancomycin using Kirby-Bauer disk-diffusion sensitivity test. The diameter inhibition zone was measured and interpreted according to the CLSI (Clinical and Laboratory Standards Institute) standard.Result: Three of six Staphylococcus are resistant, one of six are intermediate, and two are sensitive to amoxicillin. While the Streptococcus is sensitive to amoxicillin. In contrast, all Staphylococcus and the Streptococcus are resistant to clindamycin. Whilst four of six Staphylococcus are resistant, two are intermediate, and the Streptococcus is resistant to vancomycin.Conclusion: Staphylococcus sensitivity to amoxicillin and vancomycin are diverse even though resistant to clindamycin. In comparison, the Streptococcus sensitivity to clindamycin and vancomycin is resistant but sensitive to amoxicillin.
KNOWLEDGE ON INFECTION PREVENTION AND CONTROL AMONG STUDENTS IN UNIVERSITAS PADJADJARAN DENTAL HOSPITAL Aulia Narendra Mohamad Paham; Yuti Malinda; Ame Suciati Setiawan
ODONTO : Dental Journal Vol 9, No 1 (2022): July 2022
Publisher : Faculty of Dentistry, Universitas Islam Sultan Agung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30659/odj.9.1.100-109

Abstract

Background: Dentist is one of the professions that are vulnerable to the transmission of infectious diseases there is hence it requires proper infection control. The educational hospital is responsible for carrying out infection control training that includes appropriate standard precautions for dental students before carrying out educational activities in the hospital so that students are ready to treat patients. This study aims to determine the knowledge of interns and residents at Universitas Padjadjaran Dental Hospital on infection prevention and control.Method: This is a quantitative descriptive study with a cross-sectional approach using data from the training section of Universitas Padjadjaran Dental Hospital from August 2020 to February 2021. Determination of the number of samples taken using the Isaac and Michael formula and using a proportionate stratified random sampling technique.Result: The average value of interns and residents are the same, which is 71, seen also from the average percentage of those who answered correctly on the questionnaire which showed similar results between interns and residents. Conclusion: Knowledge on infection prevention and control among interns and residents are the same, with knowledge classified in the sufficient category.
Identifikasi Individu Berdasarkan Pola Sidik Bibir Menggunakan Metode Content Based Image Retrieval Based On Gray Level Co-occurrence Matrix Dan Back Propagasi Untuk Aplikasi Bidang Forensik Agre Liana Bella Clara; Bambang Hidayat; Yuti Malinda
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Forensik merupakan bidang ilmu pengetahuan yang digunakan untuk membantu proses identifikasi individu maupun kepentingan penegakan hukum. Sidik bibir (lip print) dapat menjadi salah satu alternatif data penunjang identifikasi apabila sidik ini tertinggal dan tidak ada metode identifikasi lain yang tersedia, karena polanya yang unik dan bersifat individual setiap orangnya. Sidik bibir memiliki sifat konsisten, stabil sepanjang hidup, dan tidak akan berubah baik pola ataupun karakteristiknya. Sidik bibir dapat diamati sejak bayi berusia empat bulan. Pengolahan sampel citra bibir, dalam penelitian ini akan diimplementasikan metode ekstraksi ciri Content Based Image Retrieval (CBIR) dan metode klasifikasi Jaringan Syaraf Tiruan (JST)-Back Propagasi. Tugas Akhir ini dibuat bertujuan untuk memudahkan identifikasi dan klasifikasi sidik bibir pada individu. Sistem tersebut mempunyai performasi dengan tingkat akurasi terbesar 72,5 % dan waktu komputasi 13,43 detik dengan menggunakan 40 sampel citra latih dan 40 citra uji. Dengan adanya sistem ini dapat menjadi pembanding dalam identifikasi pola sidik bibir dengan menggunakan metode yang berbeda dan dapat bermanfaat untuk dunia odontologi forensik dalam melakukan identifikasi pola sidik bibir.
Identifikasi Pola Enamel Gigi Pada Individu Berdasarkan Metode Gray Level Co-occurance Matrix (glcm) Dan Klasifikasi Learning Vector Quantization (lvq) Sebagai Aplikasi Forensik Kedokteran Gigi Hindrya Meidina Fresty; Bambang Hidayat; Yuti Malinda
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Forensik merupakan bidang ilmu pengetahuan yang digunakan untuk membantu proses identifikasi individu. Ilmu kedokteran gigi forensik secara sederhana dapat menentukan penyebab kematian berdasarkan pemeriksaan atas mayat (autopsi) dapat dilakukan dengan cara salah satunya mengidentifikasi pola enamel gigi pada individu. Gigi terbentuk dari kalsium dan merupakan bagian terkuat yang ada pada makhluk hidup. Gigi tidak akan hancur apabila seseorang mengalami kecelakaan misalnya dalam kasus kebakaran. Karena gigi dapat bertahan hingga suhu 1200̊C dan setara dengan suhu lava gunung merapi. Pada Tugas Akhir ini, identifikasi pola enamel gigi berdasarkan metode Gray Level Co-occurance Matrix dan klasifikasi Learning Vector Quantization. Jumlah sampel gigi yang dibutuhkan sekitar 10 buah. Hasil yang diperoleh dari serangkaian proses di atas adalah sebuah aplikasi berbasis Matlab yang dapat digunakan utnuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan enamel gigi.
Identifikasi Biometrik Pola Enamel Gigi Menggunakan Metode Grey Level Run Length Matrix (glrlm) Dan Klasifikasi K-nearest Neighbor (k-nn) Sebagai Aplikasi Forensik Kedokteran Gigi Berbasis Matlab Diny Hafizha Amelia; Bambang Hidayat; Yuti Malinda
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Enamel gigi merupakan bagian penyusun terluar dari gigi. Tiap individu memiliki pola enamel gigi yang berbeda. Uniknya pola enamel gigi tiap individu menjadikannya sebagai aspek penting dalam proses identifikasi. Identifikasi pola enamel gigi bertujuan untuk mempermudah dalam mengidentifikasi korban dalam suatu kecelakaan atau bencana. Tugas akhir ini bertujuan untuk menghasilkan sistem yang dapat mengidentifikasi pola enamel pada gigi secara personal. Metode yang digunakan untuk mendapatkan nilai ekstraksi ciri pada sistem ini yaitu metode Grey Level Run Length (GLRL) yang memiliki 5 ciri analisis tekstur yaitu SRE (Short Run Emphasis), LRE (Long Run Emphasis), RLU (Run Length Uniformity), GLU (Grey Level Uniformity), dan RPC (Run Percentage). Digunakan 10 gigi sebagai sampel citra yang akan di akuisisi. Kemudian citra tersebut diubah ke grayscale lalu dilakukan ekstraksi ciri dan dilakukan proses pengenalan citra dengan klasifikasi K-Nearest Neighbor. Hasil yang diperoleh dari tugas akhir ini adalah sebuah aplikasi berbasis Matlab dengan nilai akurasi mencapai 84 % dalam waktu komputasi rata-rata 0,7707 detik. Sistem menggunakan data latih yang terdiri dari 100 citra dan data uji sebanyak 200 citra dari 10 sample gigi.
Identifikasi Biometrik Rugae Palatina Pada Individu Menggunakan Metode Binary Large Object (blob) Dan Metode Watershed Dengan Klasifikasi Levenberg-marquardt Backpropagation Untuk Aplikasi Odontologi Forensik Dimas Anugrah Putra; Bambang Hidayat; Yuti Malinda
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Indonesia seringkali terjadi bencana alam, kecelakaan maupun tindakan criminal yang mengakibatkan korban jiwa. M aka dari itu, Indonesia dibutuhkan teknik identifikasi individu terhadap korban tersebut. Pada umumnya, metode yang digunakan yaitu teknik identifikasi sidik jari. Namun dalam beberapa kondisi tidak dapat menggunakan metode tersebut dikarenakan bagian tersebut mudah terkena trauma. Dilihat dari permasalahan yang terjadi, maka dikembangkanlah ilmu forensic Rugae Palatina. Pada jurnal ini penulis merancang suatu sistem identifikasi individu menggunakan Rugae Palatina sebagai ciri dengan membandingkan antara metode Wateshed dan metode BLOB (Binary Larg Object) sebagai proses segmentasi dengan klasifikasi Levenberg-Marquadt Backpropagation. Sistem yang dibuat ini menggunakan softwtware M ATLAB yang akan ditampilkan dalam bentuk GUI (Graphic User Interface). Penelitian ini menunjukan bahwa sistem dengan menggunakan BLOB lebih unggul dengan akurasi sebesar 81,75% dibandingkan dengan metode Watershed dengan akurasi 73,75%, yang keduanya sama sama menggunakan klasifikasi Levenberg-Marquadt Backpropagation.
Identifikasi Pola Enamel Gigi Menggunakan Metode Histogram Of Oriented Gradient (hog) Dan Self-organizing Maps (som) Sebagai Aplikasi Di Bidang Forensik Kedokteran Gigi Hasna Nur Afina; Bambang Hidayat; Yuti Malinda
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Ilmu forensik yang sudah sering digunakan dalam identifikasi individu di Indonesia adalah sidik jari. Namun pada kondisi tertentu pola sidik jari akan tidak layak dan sulit untuk dilakukan pengidentifikasian. Pada perkembangan ilmu forensik kedokteran gigi, email gigi memiliki pola menyerupai pola sidik jari, sehingga dapat digunakan sebagai identifikasi individu yang validitas individu tinggi dan dapat diandalkan. Hal yang menguntungkan mengidentifikasi menggunakan email gigi antara lain : tahan terhadap proses pembusukan, tahan dengan panas, bentuknya jelas dan mudah dikenali, terlindungi oleh bibir dan pipi. Penelitian ini membahas mengenai teknik untuk mengidentifikasi pola email gigi dengan menggunakan image processing. Metode ekstraksi ciri yang digunakan adalah Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan proses klasifikasi menggunakan metode Self Organazing Maps (SOM). Pada prosesnya terdapat 4 tahap utama yaitu akuisisi citra, preprocessing, ekstraksi ciri, dan klasifikasi. Penelitian ini diharapkan dapat membantu ilmu forensik kedokteran gigi menggunakan suatu aplikasi berbasis Matlab yang dapat melakukan proses identifikasi individu. Parameter yang diukur adalah tingkat akurasi dan waktu komputasi. Dengan 100 sampel citra latih dan 200 citra uji, kolaborasi dari metode HOG dan klasifikasi SOM sistem yang dikembangkan sudah mampu melakukan identifikasi enamel rod dan mendapatkan performansi terbaik 79.5% dengan waktu komputasi rata-rata 27.73 detik.
Klasifikasi Jenis Kelamin Manusia Melalui Pengolahan Citra Digital Sidik Rugae Palatina Dengan Menggunakan Metode Wavelet Transform Dan K-nearest Neighbor (k-nn) I Putu Aditya Widiatama; Bambang Hidayat; Yuti Malinda
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Indonesia merupakan salah satu Negara di Asia Tenggara yang memiliki 17.508 pulau. Secara geografis, Indonesia terletak di antara Samudra Hindia dan Samudra Pasifik, diantara benua Asia dan Australia. Secara astronomis, Indonesia terletak pada 6o LU-11o LS dan  95o BT-141o BT. Berdasarkan letak tersebut, Indonesia dapat dikatakan Negara yang memiliki potensi bencana alam yang cukup besar. Tingginya potensi tersebut, mengacam resiko kehilangan nyawa yang besar pula bagi Indonesia. Maka dari itu diperlukan teknik untuk identifikasi individu yang menjadi korban dalam bencana alam tersebut. Teknik  identifikasi yang lazim digunakan adalah sidik jari, namun pada perkembangan ilmu forensik Rugae Palatina dapat digunakan sebagai identifikasi individu. Rugae Palatina bersifat unik dan individual serta terlindung dari trauma, karena berada di dalam kepala. Identifikasi jenis kelamin individu berdasarkan Rugae Palatina dengan menggunakan pengolahan citra digital. Metode yang digunakan adalah Wavelet Transform dan K-Nearest Neighbor (K-NN). Hasil penelitian ini didapatkan nilai akurasi sebesar 85% dengan waktu komputasi sebesar 3.63 detik. Kata kunci : Rugae Palatina, Wavelet Transform, K-Nearest Neighbor(K-NN).
Co-Authors - Azhari Agre Liana Bella Clara Ame Suciati Setiawan Ame Suciati, Ame Andriani Harsanti, Andriani Angrinda Kharisma Putri Aulia Narendra Mohamad Paham Azhara, Dea Hanin Bambang Hidayat Cunningham, Craig A Dewi Zakiawati, Dewi Diani Prisinda Dimas Anugrah Putra Diny Hafizha Amelia Dita Kusuma Wardani Elfiyatinnufus, Rifqiyah Endah Mardiati Endah Mardiati, Endah Erna Herawati Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar Fahmi Oscandar, Fahmi Farah Hana Kusumaputri Firstady Widyarnan Munandar Fitri Rahmadhanti Nurfajrina haifa nawari, bilqis Harnung, Kartikaning Hasna Nur Afina Hidayat, Septian Rahmat Hilda Hindasah Hindrya Meidina Fresty I Putu Aditya Widiatama Ibrahim Adilla Indah Suasani Wahyuni Indra Mustika Setia Pribadi Indra Mustika SP, Indra Inne Suherna Sasmita Intan Melani Irene Dewi Kurniawati Janah Eka Widiarni Kancana, Sildha Pura Khairiah, Arifatul Laut, Deru Marah Lusi Epsilawati Lutfi Yondri Lutfi Yondri Melani, Intan Mieke Hemiawati Satari Mieke Hemiawati Satari Munandar, Firstady Widyarnan Murnisari Dardjan Murnisari Dardjan, Murnisari Nanan Nur&#039;aeny Nanan Nur’aeny Nani Murniati Nina Djustiana Nugraha, Alhana Nur, Muhammad Arfianto Nur, Muhammad Arfianto Prasetyo Tri Herlambang Putri, Chany Mony Dwiayu Ramadhani, Triane Ayu Restu Pujiyanti Hidayat Riani Setiadhi Rita Purnamasari Saputra, Sintia Sarilita, Erli Setiadi, Desyani Shalihah, Desyani Sintia Saputra Soo, Sheng Cheng Sri Mulyanti Sri Tjahajawati, Sri Supian, Sudradjat Suryo Adhi Wibowo Syelanisa Nabilla Ulfah Utami Vasya Aulia Wahyu Hidayat Wilam, Christiana Wisam Rizqullah Yoni Fuadah Syukriani Yurika Ambar Lita