Prakasit Poonwong
Praboromrajchanok Institute Thailand

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

RANCANGAN SISTEM INFORMASI DISTRIBUSI DOKUMEN REKAM MEDIS DI PUSKESMAS TANJUNGANOM KABUPATEN NGANJUK Deni Luvi Jayanto; Rama Wahyu Susilo Putra; Prakasit Poonwong; Roma Firmansyah; Krisnita Dwi Jayanti; Nurhadi Nurhadi; Andra Dwitama Hidayat; Eva Firdayanti Bisono; Nimatu Zuliana; Vicky Djusmin
Jurnal Infokes Vol 13 No 2 (2023): Jurnal Ilmiah Rekam Medis dan Informatika Kesehatan
Publisher : Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/infokes.v13i2.2626

Abstract

Dokumen rekam medis di Puskemas Tanjunganom Kabupaten Nganjuk saat ini masih didistribusikan secara manual, dengan menggunakan tracer dan buku ekspedisi. Namun, masalah sering terjadi, seperti tracer mudah jatuh, sobek, atau hilang, dan kesulitan dalam mencatat dokumen kembali di buku ekspedisi. Selain itu, petugas juga mengalami kesulitan dalam menemukan berkas rekam medis di rak penyimpanan, yang mempengaruhi kecepatan pelayanan pasien. Selain itu, ketika dokter tidak dapat mengakses riwayat pasien sebelumnya, diagnosis dan tindakan yang diberikan dapat menjadi tidak akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan rancangan sistem informasi penyimpanan dan retrival dokumen rekam medis sebagai rekomendasi untuk melacak keberadaan berkas rekam medis di Puskesmas Tanjunganom Kabupaten Nganjuk. Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif, dengan populasi 3 petugas filing yang dipilih menggunakan sampling jenuh. Data didapatkanmelaluimedia observasi dan wawancara kepada petugas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rancangan sistem informasi penyimpanan dan retrival dokumen rekam medis di Puskesmas Tanjunganom Kabupaten Nganjuk telah disesuaikan dengan kebutuhan petugas. Namun, penting bagi pihak puskesmas untuk menerbitkan kebijakan tentang penggunaan sistem informasi tersebut, dan menyelenggarakan pelatihan dan sosialisasi kepada petugas saat aplikasi direalisasikan untuk mempermudah penggunaan dan memaksimalkan manfaatnya. Rancangan sistem informasi ini didasarkan pada layout, color, dan control di Puskesmas Tanjunganom Kabupaten Nganjuk
Analysis of Life Expectancy (LE) in Indonesia Using the K-Means Clustering Algorithm Method for 2020-2023 Deni Luvi Jayanto; Prakasit Poonwong; Vicky Bin Djusmin; Mohamed Fal Mohamed Fadel; Nimatu Zuliana; Ninda Mulya Ike Ardila; Mia Ashari Kurniasari
Journal Health Information Management Indonesian Vol. 4 No. 3 (2025): Desember (Journal Health Information Management Indonesian)
Publisher : Sekretariat Program Studi Sarjana Terapan Manajemen Informasi Kesehatan Politeknik Indonusa Surakarta.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46808/mik.v4i3.202

Abstract

Life Expectancy (LE) is one of the key indicators in assessing the quality of health in a region. This study aims to analyze the distribution patterns of LE in Indonesia from 2020 to 2023 using the K-Means Clustering algorithm. The data used includes LE from all provinces in Indonesia during this period, sourced from secondary data provided by the Central Bureau of Statistics (BPS). This research adopts a quantitative descriptive approach with a population comprising all provinces in Indonesia for the years 2020-2023. The analysis results indicate that provinces can be grouped into three clusters based on LE levels: high LE cluster (C1), moderate LE cluster (C2), and low LE cluster (C3). High LE clusters, such as DKI Jakarta and Bali, demonstrate good healthcare infrastructure, high education levels, and effective government programs. Conversely, low LE clusters, such as Central Kalimantan and North Sumatra, face challenges such as limited access to healthcare services, low education levels, and high poverty rates. This study recommends the development of healthcare infrastructure, equitable distribution of healthcare resources, and the enhancement of health education programs in low LE regions to reduce disparities across regions.