cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Silvia Nurvita
Contact Email
jurmikunkartur@gmail.com
Phone
+6285229212929
Journal Mail Official
fikes@unkartur.ac.id
Editorial Address
Jl. Raden Patah No.182-192, Rejomulyo, Kota Semarang, Jawa Tengah 50127
Location
Kota semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
Jurnal Rekam Medis dan Manajemen Informasi Kesehatan
Published by Universitas Nasional Karangturi
ISSN : 27156842     EISSN : 28090454     DOI : https://doi.org/10.53416/jurmik.v1i2
Core Subject : Health, Science,
Computer Science & IT Health Professions Public Health
JURMIK (Jurnal Rekam Medis dan Manajemen Informasi Kesehatan) memiliki fokus dalam menerbitkan : •Hasil penelitian; •Studi literature/artikel review; •Systematic Review and Meta Analysis. JURMIK (Jurnal Rekam Medis dan Manajemen Informasi Kesehatan) memiliki Scope: •Administrasi pelayanan kesehatan; •Pembiayaan pelayanan kesehatan; •ICT in Health information management; •Hukum Kesehatan dalam pengelolaan rekam medis dan informasi kesehatan; •Kodifikasi penyakit dan tindakan; •Sistem informasi kesehatan; •Manajemen mutu informasi kesehatan; •Akreditasi pelayanan kesehatan; •Rekam Kesehatan Elektronik; •Analisis data pelayanan kesehatan; •Bidang Ilmu Kesehatan lainnya.
Arjuna Subject : Profesi Kesehatan - Menejmen Informasi Kesehatan
Articles 65 Documents
 3   4   5   6   7 
Analisis Pelaksanaan Pos Upaya Kesehatan Kerja di Sektor Informal: Literature Review Aerrosa Murenda Mayadilanuari; Silvia Nurvita; Viny Natalia Dewi; Dhieo Kurniawan
Jurnal Rekam Medis & Manajemen Infomasi Kesehatan Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Nasional Karangturi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53416/jurmik.v5i1.234

Abstract

Indonesia merupakan negara industri dengan jumlah tenaga kerja di sektor informal lebih banyak daripada tenaga kerja di sektor formal. Pekerja di sektor informal rentan mengalami kecelakaan kerja maupun penyakit akibat kerja. Hal ini diperparah dengan tidak adanya akses jaminan sosial bagi mereka. Sehingga diperlukan pelaksanaan Pos Upaya Kesehatan Kerja (Pos UKK) secara maksimal bagi pekerja di sektor informal. Pos UKK adalah wadah sebagai upaya kesehatan berbasis masyarakat pada pekerja sektor informal yang dikelola dan diselenggarakan dari, oleh, untuk dan bersama masyarakat pekerja melalui pemberian pelayanan kesehatan dengan pendekatan utama promotif dan preventif, disertai kuratif dan rehabilitatif sederhana atau terbatas. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pelaksanaan pos UKK dalam mencegah kecelakaan kerja dan penyakit akibat kerja bagi pekerja di sektor informal. Penelitian ini menggunakan metode tinjauan artikel dengan menganalisis hasil penelitian terdahulu. Dalam pengumpulan artikel menggunakan metode Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analysis (PRISMA). Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah hingga saat ini belum banyak pemilik usaha sektor informal yang memiliki pos UKK. Hanya beberapa sektor informal yang sudah memiliki pos UKK, namun dalam pelaksanaan pos UKK yang ada di beberapa wilayah di Indonesia masih belum berjalan secara maksimal. Perlu adanya kerjasama antara pemerintah, puskesmas, dan pemilik usaha sektor informal dalam pembentukan dan pelaksanaan pos UKK yang baik dan terintegrasi. Sehingga resiko penyakit akibat kerja dan kecelakaan kerja pada pekerja di sektor informal dapat dicegah serta produktivitas kerja meningkat.
Optimasi Algoritma K-Nearest Neighbor (k-NN) dengan Wrapper Forward Selection untuk Deteksi Penderita Breast Cancer Oei Joviano Matthew Wijaya; Siska Narulita
Jurnal Rekam Medis & Manajemen Infomasi Kesehatan Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Nasional Karangturi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53416/jurmik.v5i1.324

Abstract

Breast cancer atau kanker payudara adalah penyakit yang disebabkan karena adanya pertumbuhan sel-sel tubuh yang tidak normal dan mengambil alih sel yang masih sehat pada daerah payudara. Breast cancer sangat diperlukan penanganan dini agar sel kanker pada payudara tidak menyebar secara luas, karena breast cancer dapat menyebabkan kematian. Data mining dapat menjadi salah satu opsi solusi dalam membantu diagnosis kanker payudara. Data mining dapat berperan dalam membantu pengambilan keputusan, karena data yang sudah diolah dapat digunakan dalam analisis sebelum pengambilan keputusan. Analisis data dalam penelitian ini menggunakan algoritma klasifikasi k-Nearest Neighbor (k-NN) yang dioptimasi menggunakan teknik feature selection, yaitu wrapper forward selection. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data mining sangat berguna dan bermanfaat dalam menganalisis dan mendiagnosis penyakit breast cancer. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai persentase akurasi, presisi, dan recall pada model yang menggunakan forward selection menghasilkan persentase yang lebih tinggi daripada yang tidak menggunakan forward selection, yaitu sebesar 96,19%. Sedangkan model yang tidak menggunakan teknik forward selection menghasilkan tingkat akurasi sebesar 84,16%. Sehingga dalam penelitian ini, teknik forward selection sangat berpengaruh dalam meningkatkan akurasi pada model yang terbentuk.
Evaluasi Penggunaan Rekam Medis Elektronik di Puskesmas Wirobrajan Kota Yogyakarta Nita Budiyanti; Henry Farel Dewanto; Abdul Hadi Kadarusno; Primus Radixto Prabowo
Jurnal Rekam Medis & Manajemen Infomasi Kesehatan Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Nasional Karangturi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53416/jurmik.v5i1.328

Abstract

Puskesmas Wirobrajan telah menggunakan RME sejak bulan September 2023. Sejauh ini Puskesmas Wirobrajan belum pernah melakukan evaluasi terkait penggunaan RME. Perlu dilakukan evaluasi untuk mengetahui gambaran penggunaan RME di Puskesmas Wirobrajan dan untuk menemukan solusi dari permasalahan yang ada. Salah satu metode evaluasi untuk mengetahui seberapa besar tingkat penerimaan pengguna dalam penggunaan teknologi yaitu dengan menggunakan metode Technology Acceptance Model (TAM). Penelitian ini menggambarkan hasil ealuasi penggunaan RME di Puskesmas Wirobrajan. Metode Penelitian yang digunakan adalah kuantitatif deskriptif. Pengumpulan data menggunakan kuesioner dengan responden merupakan perwakilan dari masing-masing unit pelayanan yang menggunakan rekam medis elektronik. Hasil Penelitian ini yaitu Evaluasi pada aspek kegunaan masuk dalam kategori Puas dengan skor 3,23, aspek kemudahan masuk dalam kategori Puas dengan skor 3,08, aspek sikap masuk dalam kategori Puas dengan skor 3,17, aspek minat masuk dalam kategori Sangat Puas dengan skor 3,27, aspek penggunaan masuk dalam kategori Sangat Puas dengan skor 3,33, dan tingkat kepuasan penggunaan rekam medis elektronik masuk dalam kategori Puas dengan skor 3,20. Kesimpulan dari penelitian ini adalah Evaluasi penerapan RME pada aspek kegunaan, kemudahan, dan sikap masuk dalam kategori Puas, sedangkan pada aspek minat dan penggunaan masuk dalam kategori Sangat Puas. Secara keseluruhan tingkat kepuasan penggunaan RME masuk dalam kategori Puas.
Deteksi Penderita Diabetes dengan Algoritma Random Forest dan Backward Elimination Vic Jeremy Prajogo; Siska Narulita
Jurnal Rekam Medis & Manajemen Infomasi Kesehatan Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Nasional Karangturi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53416/jurmik.v5i1.334

Abstract

Diabetes merupakan salah satu penyakit kronis yang membutuhkan deteksi dini secara akurat untuk penanganan yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan proses deteksi penderita diabetes menggunakan kombinasi algoritma Random Forest dengan teknik Backward Elimination sebagai salah satu metode feature selection. Dataset yang digunakan berasal dari database publik yang diambil dari Kaggle, terdiri dari 768 sampel dengan 9 atribut, termasuk kadar glukosa, tekanan darah, indeks massa tubuh, dan faktor risiko lainnya. Metodologi penelitian meliputi empat tahap utama, data preparation untuk memastikan kualitas dataset, pre-processing menggunakan Backward Elimination untuk seleksi fitur optimal, implementasi algoritma Random Forest untuk klasifikasi, dan evaluasi performa menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan peningkatan signifikan dalam performa model setelah implementasi Backward Elimination, dengan peningkatan accuracy dari 83,08% menjadi 99,78%, precision dari 79,37% menjadi 99,67%, sementara recall tetap konsisten pada 100%. Optimasi menggunakan Backward Elimination terbukti efektif dalam mengeliminasi fitur-fitur yang kurang berkontribusi terhadap akurasi prediksi, menghasilkan model yang lebih efisien dan akurat. Temuan ini mengindikasikan bahwa kombinasi Random Forest dengan Backward Elimination tidak hanya meningkatkan akurasi deteksi penderita diabetes secara substansial, tetapi juga berpotensi untuk diimplementasikan dalam sistem pendukung keputusan klinis untuk membantu diagnosis dini diabetes.
Analisis Tren Pemanfaatan Pelayanan Keluarga Berencana oleh Pasangan Usia Subur di Fasilitas Kesehatan: Studi Berbasis Data Rekam Medis di Puskesmas Musuk Boyolali Ardiani Sulistiani; Luluk Khusnul Dwihestie; Ratih Kumala Dewi
Jurnal Rekam Medis & Manajemen Infomasi Kesehatan Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Nasional Karangturi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53416/jurmik.v5i1.357

Abstract

Program Keluarga Berencana (KB) merupakan strategi penting pemerintah Indonesia untuk mengendalikan pertumbuhan penduduk. Namun, pemanfaatan layanan KB oleh Pasangan Usia Subur (PUS) masih menghadapi tantangan, terutama dalam penggunaan metode kontrasepsi jangka panjang (MKJP). Penelitian ini bertujuan untuk menggambarkan karakteristik PUS dan tren pemanfaatan metode kontrasepsi di Puskesmas Musuk selama periode Januari 2022 hingga Desember 2024. Desain penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif retrospektif dengan analisis data rekam medis. Sampel terdiri dari 356 PUS yang tercatat menggunakan layanan KB. Hasil menunjukkan mayoritas PUS berusia ≤35 tahun (73,3%), multipara (56,7%), dan tidak bekerja tetap (59,8%). Metode kontrasepsi Non-MKJP masih dominan (67,1%), namun terdapat tren peningkatan penggunaan MKJP dari 28,2% pada 2022 menjadi 37,8% pada 2024. Temuan ini mengindikasikan adanya pengaruh positif dari upaya edukasi terkait manfaat MKJP, meskipun preferensi terhadap metode Non-MKJP tetap tinggi. Disarankan agar edukasi kepada PUS tentang efektivitas dan keamanan MKJP terus ditingkatkan, serta pelatihan bagi tenaga kesehatan dan pelibatan tokoh masyarakat diperkuat untuk mendukung pencapaian tujuan program KB secara lebih optimal.

Page 7 of 7 | Total Record : 65

 3   4   5   6   7 

Filter by Year

2021 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 6 No. 1 (2026): Juni 2026 Vol. 5 No. 2 (2025): Desember 2025 Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025 Vol. 5 No. 2 (2025): Desember Vol. 4 No. 2 (2024): Desember 2024 Vol. 4 No. 1 (2024): Juni 2024 Vol. 3 No. 2 (2023): Desember 2023 Vol. 3 No. 1 (2023): Juni 2023 Vol. 2 No. 2 (2022): Desember 2022 Vol. 2 No. 1 (2022): Juni 2022 Vol. 1 No. 2 (2021): Desember 2021 More Issue