cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kab. sleman,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
snimed
Published by Universitas Islam Indonesia
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject :
Arjuna Subject : -
Articles 13 Documents
 1   2 
Search results for , issue "2018" : 13 Documents clear
Sistem Rekomendasi Menu Diet Harian untuk Pasien Rawat Jalan Penderita Diabetes Mellitus Tipe 2 dengan Obesitas Berbasis Mobile Web Latriwulansuci, Latriwulansuci; Muhimmah, Izzati
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2018
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Pemilihan menu makanan yang tepat untuk penderita diabetes mellitus tipe 2 dengan obesitas perlu diperhatikan tidak hanya dari nutrisi yang terkandung di dalamnya tetapi juga dari jumlah kalori yang terdapat dalam setiap porsi makanan. Untuk itu, diperlukan pengetahuan mengenai makanan yang dikonsumsi pasien untuk agar didapat kualitas kesehatan yang lebih baik bagi pasien selama masa perawatan di rumah. Untuk itu, penulis dalam penelitian ini mengembangkan sebuah sistem rekomendasi menu makanan sekaligus resepnya sebagai acuan bagi pasien penderita diabetes mellitus tipe 2 dengan obesitas dan pendamping pasien dalam menyajikan makanan yang sesuai dengan asupan kalori per hari dan per waktu makan pasien. Pengguna dari sistem yang dikembangkan dibedakan menjadi dua sisi berdasarkan manfaat dan penggunanya, yaitu sisi pasien dengan pengguna pasien/pendamping untuk mendapatkan rekomendasi menu makanan bagi pasien, dan sisi Rumah Sakit dengan pengguna Nutrisionis dan dokter untuk melakukan kegiatan monitoring mengenai riwayat pola makan pasien.
Isu Sistem Pendukung Keputusan di Bidang Medis Kusumadewi, Sri
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2018
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Informatika medis merupakan suatu bidang yang merupakan irisan antara aplikasi teknologi informasi dan perawatan kesehatan.Bidang kajian informatika medis cukup luas dan dapat dikategorikan sebagai berikut (USF, 2018): 1) Menciptakan, mengelola, ataumemfasilitasi cara-cara baru untuk fasilitas dan praktik medis terutama dalam pengelolaan Sistem Rekam Medik Elektronik (RME);2) Meningkatkan kualitas komunikasi antara penyedia layanan kesehatan dan fasilitas untuk memastikan hasil terbaik bagi pasien;3) Menyimpan, mengelola, dan menganalisis data untuk keperluan riset; dan 4) Membantu penelitian yang sangatnkompleks danbergantung pada teknologi, seperti pengurutan genom manusia. Clark dalam Kusumadewi (2010) membagi bidang kajianinformatika medis ke dalam empat bidang, yaitu: 1) Manajemen pengetahuan; 2) Manajemen informasi; 3) Komunikasi; dan 4)Pendukung keputusan. Aplikasi teknologi informasi yang berperan dalam manajemen pengetahuan seperti sistem informasikesehatan konsumer, informasi medis berbasis bukti (evidence-based medical information) dan sistem manajemen pengetahuan(knowledge management system). Sistem berbasis web dan sistem bergerak banyak diciptakan untuk kepentingan ini. Sistem iniakan memberikan pengetahuan dan memungkinkan adanya sharing pengetahuan antara penggunna sistem. Aplikasi teknologiinformasi pada manajemen informasi banyak dilakukan pada sistem informasi rumah sakit (layanan kesehatan) termasuk didalamnya sistem rekam medik elektronik, transaksi pembayaran & tagihan, sistem pemesanan dan tagihan. Pada saat ini komunikasimemegang perenan penting dalam aplikasi teknologi informasi di bidang medis. Telemedicine merupakan aplikasi terpopuler yangmenggunakan teknologi informasi & komunikasi di bidang medis. Tele-education, tele-surgery, tele-presence, teleradiologymerupakan bagian dari telemedicine yang sangat berkembang. Sistem Pendukung Keputusan merupakan salah satu bidang kajianyang sangat berkembang di informatika medis. Menurut McLeod dalam Turban, et.al. (2005), Sistem pendukung keputusanmerupakan sebuah sistem yang menyediakan kemampuan dalam penyelesaian masalah dan komunikasi untuk permasalahan yangbersifat semi-terstruktur. Secara khusus sistem pendukung keputusan di bidang medis sering dikenal dengan nama SistemPendukung Keputusan Klinis (SPKK). SPKK merupakan program komputer yang dirancang untuk membantu para profesional dibidang kesehatan dalam membuat keputusan-keputusan klinis (Shortliffe, 2009). Aplikasi pendukung keputusan di bidang medisdapat berupa sistem pengingat (reminder system), sistem pakar, sistem interaksi obat dan pengolahan citra medis. ImplementasiSPKK di negara-negara berkembang masih terkendala oleh beberapa hal (Sambasivan et.al, 2012), yaitu: 1) Ketergantungan padarekam medik elektronik untuk memasok data yang relevan dan adanya permasalahan dalam implementsi rekam medik elektronik;2) Desain antarmuka yang buruk (tidak relevan dengan kebutuhan); 3) Masalah kecocokan aliran kerja SPKK dengan proses rutindalam perawatan pasien; 4) Keengganan dokter untuk menggunakan sistem; 5) Kurang cakap dalam menggunakan komputer dan6) Biaya pengadaan dan implementasi. Masalah antarmuka pengguna (user interface) merupakan masalah yang cukup dominandalam tingkat penerimaan SPKK di Indonesia khususnya di Pulau Jawa (Nurlifa & Kusumadewi, 2014)(Sulistianingsih, et.al.,2015). Pada tahap anamnesis dan pemeriksaan fisik, rancangan antarmuka yang sesuai dengan keinginan dokter adalah rancanganantarmuka natural language processing dan sistem pengisian borang. Isu lain dari aplikasi SPKK adalah adanya dukungansekelompok pengambil keputusan (grup) dalam proses pengambilan keputusan. Sistem Pendukung Keputusan Kelompok atauGroup Decision Support System (GDSS) sangat direkomendasikan untuk kepentingan ini. GDSS sangat bermanfaat untuk berbagipengetahuan dan pemutakhiran pengetahuan. Kendala utama yang dihadapi pada implementasi CDSS adalah pengambilankeputusan tunggal (konsensus) terutama jika preferensi yang diberikan oleh setiap pengambil keputusan diberikan dengan formatyang berbeda-beda (Kusumadewi, et.al., 2018).
Membangun Model Ragam Dialog Dashboard Business Intelligence Surveilans Berbasis Web (Studi Kasus Rumah Sakit Umum Islam Harapan Anda Tegal) Lestari, Tri Mukti; Muhimmah, Izzati; Kurniawan, Rahadian
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2018
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Surveilans merupakan kegiatan pemantauan secara rutin dengan mengumpulkan data kemudian dikelola dan dianalisis untuk menghasilkan informasi. Fasilitas dan pelayanan kesehatan atau disingkat dengan fasyankes, mempunyai fasilitas Pencegahan dan Pengendalian Infeksi (PPI) yang berlaku di rumah sakit dan fasilitas kesehatan lainnya, PPI harus memberikan keamanan dan kenyamanan menurut SK Menkes No. 382/Menkes/SK/III/2017. Pada penelitian ini akan membahas tentang model ragam dialog dashboard business intelligence surveilans berbasis web dengan studi kasus Rumah Sakit Umum Islam Harapan Anda Tegal. Surveilans yang dimaksud ialah surveilans infeksi yang terjadi pada rumah sakit. Menumpuknya data surveilans berupa laporan yang akan disampaikan kepada direktur rumah sakit menjadi permasalahan tersendiri, permasalahan tersebut terdiri dari: 1. Tidak dapat menampilkan laporan secara real time. 2. Tidak dapat menyajikan laporan untuk pengawasan dan monitoring secara terus- menerus (setiap hari). 3. Keterlambatan evaluasi kinerja tim PPI disebabkan permasalahan 1 dan 2. Dengan menggunakan dashboard business intelligence permasalahan tersebut dapat diatasi. Penggunaan model ragam dialog sebagai model interaksi antara manusia dan komputer, untuk memudahkan pemilihan dashboard yang akan digunakan oleh direktur rumah sakit. Tujuan yang dicapai dalam penelitian yaitu memberikan tampilan visual laporan surveilans berupa dashboard business intelligence berbasis web,yang berisi informasi laporan data surveilans secara real time dan secara terus – menerus (setiap hari) yang dapat memberikan alternatif solusi masalah pengawasan dan melakukan monitoring serta evaluasi kinerja tim PPI. Metode yang digunakan pada penelitian menggunakan evolutionary prototype dengan instrumen penelitian wawancara. Kesimpulan: model ragam dialog dashboard business intelligence surveilans berbasis web pada temuan iterasi yang kedua, dapat menunjukkan informasi laporan data surveilans secara real time dan secara terus – menerus (setiap hari) dan penelitian ini masih membutuhkan wawancara lebih lanjut, untuk memberikan model ragam dialog dashboard business intelligence surveilans berbasis web yang sesuai dengan kebutuhan direktur rumah sakit.
Prediksi Harapan Hidup Penderita Hepatitis Kronik Menggunakan Metode-Metode Klasifikasi Khomsah, Siti
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2018
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Data Riskesdas 2013 menunjukkan 28 juta penduduk Indonesia terinfeksi hepatitis B atau C. Potensi penderita hepatitis kronik sebesar empat belas juta dan satu koma empat juta diantaranya berpotensi menjadi penderita kanker hati. Perawatan bagi pasien hepatitis B kronik bertujuan memperpanjang harapan hidup pasien. Hepatitis C merupakan penyebab utama kanker hati dan sirosis. Vaksin yang tepat bagi penderita hepatitis kronik belum ditemukan sehingga pengobatannya hanya bertujuan memperpanjang harapan hidup pasien. Masa depan kesehatan pasien hepatitis kronik atau akut dapat diukur dari gejala-gejala hasil pemeriksaan baik fisik maupun laboratorium. Berdasarkan hasil pemeriksaan, dokter dapat memprediksi apakah pasien berisiko meninggal dunia karena penyakit tersebut sehingga dapat memberikan perlakuan yang tepat pada pasien. Data mining adalah salah satu teknik untuk menemukan pola informasi dari dataset pasien hepatitis. Pola informasi tersebut digunakan untuk membangun model yang dapat memprediksi resiko kematian pasien hepatitis. Klasifikasi adalah salah satu teknik dalam data mining untuk analisis prediksi. Penelitian bertujuan menerapkan metode data mining klasifikasi untuk memprediksi harapan hidup penderita hepatitis kronik. Fokus penelitian adalah membandingkan beberapa metode klasifikasi dan akurasinya dalam memprediksi harapan hidup pasien hepatitis. Metode yang diajukan adalah K-NN, Naive Bayes, D-Tree, dan Random forest. Model yang dirancang akan diuji menggunakan 155 data penderita hepatitis kronik atau akut. Performance model diukur berdasarkan nilai akurasi dan AUC. Model yang dirancang akan diuji menggunakan 155 data penderita hepatitis kronik atau akut. Kinerja model diukur berdasarkan nilai akurasi dan AUC. Metode validasi menggunakan k-fold cross validation dengan k = 10. Hasil pengujian model menunjukkan Random forest merupakan metode yang paling akurat yaitu mencapai 79.35%. Nilai AUC Naive Bayes, D-Tree, dan Random forest lebih dari 0.8, artinya ketiga model tersebut bagus sebagai classifier. Sedangkan nilai AUC K-NN adalah 0.7 artinya K-NN hanya pada level fair atau cukup.
Perancangan Sistem Informasi Panduan Gizi Makanan Balita Khusna, Arfiani Nur; Rizkawati, Luthvi
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2018
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Gizi memegang peranan penting dalam tumbuh kembang balita terutama untuk mencerdaskan dan menyokong pertumbuhan fisik yang kuat. Makanan merupakan komponen penting untuk memenuhi asupan gizi yang berkualitas baik, sehat dan seimbang. Namun, angka gizi buruk dan gizi kurang di Indonesia masih tinggi sehingga menyebabkan pertumbuhan balita lambat bahkan obesitas. Kurangnya pengetahuan ibu dalam memberikan makanan pendamping ASI (MPASI) yang tepat sesuai usia balita menjadi salah satu faktor penyebab gizi buruk. Berdasarkan hasil kuisioner mengenai pengetahuan terhadap pemberian MPASI dan disebarkan kepada 50 responden yang mempunyai balita, terdapat 75% responden tidak mengetahui bagaimana memilih pengaturan menu makanan yang bernilai gizi tinggi untuk disajikan pada balita sesuai dengan usianya. Penelitian ini akan merancang sistem informasi panduan gizi makanan balita untuk membantu pengguna dalam memilih dan mengolah makanan balita yang tepat berdasarkan usia. Berdasarkan hasil pengujian rancangan sistem diperoleh nilai usability sebesar 94,5 yang menunjukkan bahwa rancangan sistem layak untuk dikembangkan sebagai alat bantu dalam meningkatkan kebutuhan gizi balita dan sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Rancang Bangun Aplikasi Dosis Obat Syringe Pump Miharja, M Najamuddin Dwi
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2018
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Di Indonesia setiap orang berhak mendapatkan pelayanan kesehatan yang baik karena itu merupakan amanat dari UUD 1945 pasal 28H. Presiden juga sudah mendorong untuk diwujudkannya rumah sakit yang efektif, efisien, dan akuntabel dalam rangka mencapai visi dan misi rumah sakit sesuai tata kelola perusahaan yang baik (Good Corporate Governance) dan tata kelola klinis yang baik (Good Clinical Governance).  Studi Leapfrog tahun 2000 menyatakan bahwa di Amerika setiap tahunnya lebih dari 4 juta pasien dirawat di ICU dengan rata-rata angka kematian 10 sampai 20 persen setiap tahunya. Akan tetapi dalam penelitian lain didapatkan fakta bahwa rata-rata angka kematian pasien di ICU dapat diturunkan sebesar sepuluh persen jika dalam perawatannya di ruang ICU dikelola dengan intensif.  Dalam penelitian akan digunakan metode RAD (Rapid Aplication Development) untuk menghasilkan aplikasi perhitungan dosis obat yang diberikan yang berupa dobutamine, dopamine, neropinephrine, NTG (nitrogliserin) dan Icunes melalui Syringe Pump yang diberikan kepada pasien terminal state di ICU dan diharapkan dapat membantu meningkatkan pelayanan kepada pasien.
Perbandingan Implementasi Kartu Menuju Sehat Digital di Indonesia: Pelajaran dari Beberapa Aplikasi Lazuardy, Ainayya Ghassani; Setiaji, Hari; Afifah, Khairina; Paputungan, Irving Putra; Kusumawati, Amalia Citra
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2018
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Kartu Menuju Sehat (KMS) adalah catatan yang berisi grafik tumbuh kembang anak, informasi imunisasi, dan informasi pemberian ASI eksklusif. Penggunaan KMS yang masih dalam bentuk kertas memiliki kekurangan yaitu mudah hilang atau rusak. KMS tersebut juga belum efektif jika petugas ingin mencari data perkembangan anak. Makalah ini mempresentasikan komparasi beberapa KMS digital yang sudah ada sebagai langkah awal pembuatan KMS yang lebih baik dengan cara mencari kelebihan dan kekurangan masing – masing.  Dari tujuh artikel penelitian dan dua implementasi tentang KMS digital di Indonesia, terdapat lima KMS digital yang layak dibandingkan berdasarkan fitur yang dimiliki. KMS yang dapat diakses secara online dan memiliki fitur penyimpanan riwayat tumbuh kembang anak adalah model KMS yang diperlukan di masa mendatang.
Anotasi Wilayah Melanoma dengan Komputasi Ekstraksi Ciri Pengolahan Citra PH2 Heksaputra, Dadang; Sanjaya, Fadil Indra
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2018
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Kanker menjadi penyebab utama kematian dan terus mengalami kenaikan. Berdasarkan data statistik, kematian diakibatkan kanker tergolong tinggi. Hasil investigasi dan pengujian instrumen kuesioner dasar oleh badan penelitian kesehatan didapati sejumlah 1,4% penduduk Indonesia menderita kanker. Media Indonesia (2017) memberitakan melanoma merupakan jenis penyakit paling mematikan. Penyebaran melanoma tergolong sangat cepat menyerang organ lain. Sel kanker melanoma menyerang bagian sel warna kulit atau dikenal dengan sel melanosit. Melanoma dikategorikan sebagai jenis kanker ganas. Telah ditemui 119 kasus melanoma sejak 2005. Melanoma menjadi sebab dari 75% kematian pada kanker kulit.Pada penelitian anotasi wilayah melanoma dengan komputasi ekstraksi ciri pengolahan citra dermatologi akan dilakukan penerapan algoritma berdasarkan analisis model. Anotasi wilayah melanoma dengan komputasi ekstraksi ciri pengolahan citra dermatologi PH2 melalui beberapa tahapan. Tahapan tersebut meliputi 1) penyiapan sumber referensi jurnal/buku, 2) pembuatan design interface & perancangan sistem, 3) implementasi pemrograman dari hasil perancangan design. Tahap pengujian anotasi wilayah melanoma dengan komputasi ekstraksi ciri pengolahan citra dermatologi PH2 menggunakan metode single decision threshold (one feature) dengan fiturnya berupa daerah segmentasi penyakit. Pengujian dan validasi ini dilakukan oleh gold standard pakar dermatologi (ground truth). Pengujian lebih ditekankan pada hasil kinerja dengan single decision threshold (one feature) dan reaksi sistem bug pada aplikasi. Tahap perawatan memastikan tidak terdapat kesalahan dalam pengembangan sistem.Nilai dari gold standar sebagai pembanding hasil analisis dengan kinerja sistem menunjukan hasil relatif baik. Rata-rata validasi pengujian menunjukan presentase 96.41%. Hasil ini membuktikan model dapat digunakan untuk segmentasi wilayah kanker melanoma. Pendekatan model anotasi wilayah melanoma dengan komputasi ekstraksi ciri pengolahan citra dermatologi sebagai alternatif untuk membantu ahli klinis khususnya bidang dermatologi penyakit kulit melanoma.
Perancangan Aplikasi Edukasi Calon Pengantin untuk Peningkatan Pengetahuan Pra Kehamilan Berbasis Android Ratnasari, Asti
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2018
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Angka kematian ibu (AKI) menjadi masalah utama di bidang kesehatan ibu dan anak. Salah satu penyebab AKI di Indonesia adalah kurangnya pengetahuan ibu tentang kehamilan. Calon pengantin (catin) harus dibekali pengetahuan tentang kehamilan, sehingga dapat membantu dan mendeteksi dini gangguan kehamilan. Catin dapat mengetahui pengetahuan pra kehamilan dengan konseling ke layanan kesehatan, mencari informasi di Internet, buku dan lain-lain. Selama ini, petugas pelayanan kesehatan masih menggunakan lembar balik atau leaflet dalam pemberian konseling, sehingga kurang efektif dan efisien. Di era digital saat ini, dibutuhkan aplikasi edukasi pra kehamilan berbasis android. Aplikasi edukasi berisi informasi seputar kehamilan. Diharapkan calon ibu mendapatkan bekal pengetahuan melalui aplikai ini. Selama ini sebagian besar kehamilan tidak direncanakan. Adanya pengetahuan pra kehamilan ini, catin diharapkan lebih siap menghadapi kehamilan. Pada aplikasi ini terdapat empat (4) menu pengetahuan pra kehamilan dan satu (1) menu pertanyaan. Nantinya, aplikasi edukasi ini dapat diakses dimanapun, kapanpun dan oleh siapapun. Perancangan aplikasi edukasi pra kehamilan berbasis android ini dibuat dengan metode waterfall dan permodelan unified modeling language (UML).
Analisis Sentimen Publik pada Program Kesehatan Masyarakat menggunakan Twitter Opinion Mining Aribowo, Agus Sasmito
Seminar Nasional Informatika Medis (SNIMed) 2018
Publisher : Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia

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

Abstract

Program dan kebijakan pemerintah di bidang kesehatan membutuhkan umpan balik untuk evaluasi dan perbaikan. Umpan balik bisa diperoleh dari opini publik terkait program-program kesehatan  tersebut.  Media sosial seperti Twitter memuat opini publik terutama tentang program kebijakan di bidang kesehatan masyarakat. Media sosial merupakan salah satu sumber data teks yang tidak terstuktur. Ekstraksi pengetahuan untuk mendapatkan umpan balik dari media sosial sangat menyulitkan karena sifat tidak terstruktur tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model untuk mengetahui sentimen publik terhadap enam macam program kebijakan pemerintah yaitu imunisasi, asuransi kesehatan, stunting, gizi buruk, pelayanan kesehatan, dan jaminan kesehatan masyarakat. Metodenya adalah dengan melakukan ekstraksi pengetahuan dari opini di media sosial menggunakan analisis sentimen  berbasis leksikon. Sifat tidak terstuktur dari opini publik di twitter akan diproses sehingga dapat diketahui pola tersembunyi di dalamnya. Jumlah pesan tweet yang diolah dari Twitter dalam penelitian ini adalah 6000 pesan tweet dan pemantauan pesan di media Twitter dilakukan setiap minggu. Hasil analisis sentimen berupa grafik sentimen opini publik di twitter terkait topik-topik kesehatan tersebut. Model diuji untuk membaca sentimen public di twitter sejak awal bulan Agustus 2018. Model menghasilkan kesimpulan bahwa opini publik terkait asuransi kesehatan, pelayanan kesehatan dan jaminan kesehatan masyarakat cenderung positif dan opini terkait imunisasi, gizi buruk, dan stunting cenderung negatif.

Page 1 of 2 | Total Record : 13

 1   2 

Filter by Year

2018 2018


Reset
Filter By Issues
All Issue 2019 2018 2017 2016: Prosiding SNIMED 2016 2015: Prosiding SNIMED 2015 2014: Prosiding SNIMED 2014 SNIMed IV (2013) 2012