Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran (JRPP) Engineering, Mathematics and Computer Science Journal (EMACS) Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Kesehatan
Lakhmudien, Lakhmudien
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Optimalisasi Permainan Tradisional Ular Tangga untuk Menanamkan Perilaku Hidup Bersih dan Sehat pada Anak Sekolah Dasar Dewi, Ervi Rachma; Caesar, David Laksamana; Arifan, Ahmad Dafa; Kumala, Dewi; Lakhmudien, Lakhmudien
Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Kesehatan Vol. 2 No. 3 (2025): September 2025
Publisher : Menara Science Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70109/jupenkes.v2i3.70

Abstract

Penerapan Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (PHBS) di sekolah sangat penting dilakukan dalam upaya mencegah penyakit dan meningkatkan kesehatan, serta berperan aktif dalam mewujudkan lingkungan sehat. Terdapat delapan indikator PHBS di sekolah yang harus diterapkan peserta didik, guru, dan masyarakat lingkungan sekolah. Tujuan dari pengabdian masyarakat ini adalah meningkatkan pengetahuan siswa tentang PHBS dengan permainan tradisional ular tangga. Metode pengabdian masyarakat dilakukan dengan koordinasi terkait data permasalahan PHBS, penyusunan media ular tangga dilengkapi dengan pertanyaan dengan sasaran anak sekolah dasar kelas 4 dan 5, dan pelaksanaan permainan tradisional ular tangga. Hasil yang didapatkan dalam kegiatan pengabdian masyarakat ini adalah berdasarkan koordinasi dengan pihak sekolah didapatkan permasalahan PHBS antara lain kesadaran siswa dalam mencuci tangan setelah bermain masih rendah dan masih banyak siswa yang jajan sembarangan. Sehingga dirancang edukasi kesehatan menggunakan media permainan tradisional ular tangga yang berisi pertanyaan tentang PHBS sebanyak 23 pertanyaan. Pada pelaksanaan permainan ular tangga PHBS siswa sangat antusias, selain itu siswa bermain sportif, percaya diri, dan berani. Simpulan kegiatan pengabdian masyarakat ini adalah terdapatnya ular dan tangga memungkinkan ada pertanyaan yang diulang-ulang pada siswa, sehingga hal ini dapat meningkatkan pengetahuan siswa tentang PHBS.
PENGALAMAN KESIAPAN PERAWAT FORENSIK SECARA FISIK, PSIKOLOGI, DAN SPIRITUAL DI RUMAH SAKIT BHAYANGKARA SEMARANG R, Yohana Kristianing; Gero, Sabrina; Yunani, Yunani; Lakhmudien, Lakhmudien
Jurnal Review Pendidikan dan Pengajaran Vol. 7 No. 2 (2024): Volume 7 No. 2 Tahun 2024
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jrpp.v7i2.27139

Abstract

Seorang perawat forensik yang baik harus memiliki pengetahuan tentang bedah mayat forensik. Mereka harus memiliki kemampuan yang baik agar bisa bersaing dengan perawat dari negara lain. Oleh karena itu, perawat-perawat ini harus pintar, bisa berkomunikasi dengan baik, dan memahami standar internasional. Mereka juga perlu terus meningkatkan pengetahuan dan keterampilan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi pengalaman perawat forensik di Rumah Sakit Bhayangkara Semarang dari segi fisik, psikologis, dan spiritual. Kami mewawancarai delapan perawat forensik untuk penelitian ini. Kami menggunakan metode wawancara dan diskusi kelompok sebagai cara untuk mengumpulkan data, lalu menganalisis hasilnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perawat forensik melakukan beberapa hal untuk menjaga kesehatan fisik mereka. Mereka rajin berolahraga, mengonsumsi vitamin, tidur cukup, menggunakan peralatan pelindung diri saat bekerja, dan berusaha menghindari stres. Mereka juga merasa bahagia dalam pekerjaan mereka, menjalani pemeriksaan medis rutin, menerapkan diet sehat, dan berhati-hati agar tidak terluka saat bekerja. Dari segi psikologis, perawat forensik membangun ketahanan emosional, memiliki kemampuan komunikasi yang efektif, bisa berempati dengan pasien, mencari dukungan psikologis, menjaga kesehatan mental, dan menjaga ketenangan diri. Mereka juga mengambil waktu liburan untuk bersantai. Dari segi spiritual, perawat forensik berdoa dan mencari ketenangan diri. Kesimpulannya, perawat forensik di Rumah Sakit Bhayangkara Semarang telah melakukan banyak hal untuk menjaga diri mereka secara fisik, psikologis, dan spiritual agar bisa menjalankan tugas mereka secara profesional.
Optimizing Deep Learning using Feature Selection for Accurate Health Insurance Claim Classification Wardhani, Anindya Khrisna; Irwan Syah; Sudra, Rano Indradi; Lakhmudien, Lakhmudien; Bireedan, Abdulmunem Abdullah Mohemmed
Engineering, MAthematics and Computer Science Journal (EMACS) Vol. 8 No. 2 (2026): EMACS
Publisher : Bina Nusantara University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21512/emacsjournal.v8i2.15796

Abstract

Accurate prediction of health insurance claims is essential for improving hospital service quality, financial management, and operational decision-making. Health insurance claim data contains multiple attributes that may affect the performance and efficiency of classification models. Data mining techniques, particularly deep learning, are widely applied because of their ability to identify complex patterns in large datasets. However, the use of numerous attributes can increase model complexity and computational requirements. Therefore, feature selection can be applied to reduce data dimensionality while retaining relevant information for the classification process. This study aims to optimize a deep learning model using the Weight by User Specification method as a feature selection technique for classifying BPJS Health insurance claims. The dataset consists of 2,388 BPJS Health insurance claim records from Kumala Siwi Hospital, with variables including total rate, hospital rate, profit, diagnosis, and INACBG. The research process follows data preprocessing, data transformation, deep learning classification, feature selection, and model evaluation using a confusion matrix. Two classification models were evaluated: deep learning without feature selection and deep learning combined with Weight by User Specification. The results show that the deep learning model without feature selection achieved an accuracy of 98.87%, while the optimized model achieved 99.20%, representing an improvement of 0.33%. The classification error also decreased from 1.13% to 0.80%. These findings indicate that integrating feature selection with deep learning can improve classification accuracy and reduce classification error in BPJS Health insurance claim prediction. Therefore, weight by user specification combined with deep learning provides an effective approach for health insurance claim classification.
Co-Authors Arifan, Ahmad Dafa Bireedan, Abdulmunem Abdullah Mohemmed David Laksamana Caesar, David Laksamana Ervi Rachma Dewi, Ervi Rachma Gero, Sabrina Irwan Syah Kumala, Dewi R, Yohana Kristianing Rano Indradi Sudra, Rano Indradi Wardhani, Anindya Khrisna Yunani Yunani, Yunani