Garuda - Garba Rujukan Digital

Deteksi Kejadian Depresi Post Partum dengan Algoritma NaÃ¯ve Bayes Fadhiyah Noor Anisa; Sarkiah Sarkiah; Ahmad Hidayat
DINAMIKA KESEHATAN: JURNAL KEBIDANAN DAN KEPERAWATAN Vol 12, No 1 (2021): Dinamika Kesehatan: Jurnal Kebidanan dan Keperawatan
Publisher : Universitas Sari Mulia

Latar Belakang, Depresi postpartum banyak dialami ibu setelah persalinanÂ yang disebabkan oleh gangguan emosional. Kejadian depresi postpartum terjadi dalam enam bulan setelah melahirkan menurut WHO tahun 2018. Lebih dari 300 juta orang menderita depresi postpartum, secara global berkisar 0.5% hingga 60.8% dan di Indonesia angka kejadian depresi postpartum sebanyak 22.4%. Peneliti tertarik untuk mendeteksi kejadian Depresi Postpartum.Tujuan, mendeteksi kejadian depresi postpartum dengan Algoritma NaÃ¯ve BayesMetode, penelitian ini menggunakanÂ algoritma naÃ¯ve bayesÂ untuk mendeteksi kejadian depresi postpartum dengan teknik Accidental Sampling sebanyak 261 responden.HasilÂ penelitian, jumlah yang terdeteksi depresi postpartum ringan sebanyak 170 responden dan yang mengalami depresi berat sebanyak 91 responden, faktor-faktor yang mempengaruhi depresi postpartum berupa pekerjaan didapatkan ibu yang tidak bekerja yang mengalami berjumlah 66 responden, pada usia perkawinan 15-23 tahun yang terdeteksi depresi berat sebanyak 55 responden, sedangan responden dengan usia perkawinan 24-38 tahun yang terdeteksi depresi berat sebanyak 9 responden. Faktor umur ibu yang terdeteksi depresi berat di umur 20 tahun dan 35 tahun sebanyak 144 responden, faktor cara persalinan normal yang mengarah depresi berat terdapat 73 responden, sedangkan dilihat dari faktor pendidikan terdapat pada sekolah menangah dan perguruan tinggi yang terdeteksi depresi berat sebanyak 69 responden.Kesimpulan, faktor yang dapat mendeteksi depresi postpartum pada faktor pekerjaan yang tidak bekerja, pada usia perkawinan di usia 15-23 tahun, pada faktor usia ibu saat ini di usia 20 s.d 35 tahun, faktor paritas pada multipara, faktor cara persalinan normal dan pada pendidikan ditemukan pada sekolah menengah dan perguruan tinggi yang mengarah pada depresi berat.Â Kata Kunci: Depresi Postpartum, Algoritma NaÃ¯ve BayesÂ Detection of Post Partum Depression Events with NaÃ¯ve Bayes AlgorithmBackground:Â Postpartum depression is widely experienced by mothers after childbirth caused by emotional disorders. The incidence of postpartum depression occurred within six months of giving birth according to who in 2018. More than 300 million people suffer from postpartum depression, globally ranging from 0.5% to 60.8%, and in Indonesia, the incidence of postpartum depression isÂ 22.4%. Researchers are interested in detecting the incidence of Postpartum Depression.Objective:Â detecting postpartum depressive events with NaÃ¯ve Bayes AlgorithmThis method:Â this study used the naÃ¯ve Bayes algorithm to detect the incidence of postpartum depression with the Accidental Sampling technique as many as 261 respondents.Result: the number detectedÂ mild postpartum depression as many as 170 respondents and who experienced severe depression as many as 91 respondents, factors that influence postpartum depression in the form of work obtained by non-working mothers who experienced a total of 66 respondents, at the age of marriage 15-23 years detected severe depression as many as 55 respondents, while respondents with a marriage age of 24-38 years detected severe depression as many as 9 respondents. Maternal age factor detected severe depression in the age of 20 years and 35 years as many as 144 respondents, factors of normal delivery that leads to severe depression there are 73 respondents, while seen from educational factors found in winning schools and colleges detected severe depression as many as 69 respondents.Conclusion:Â factors that can detect postpartum depression in factors of work that do not work, atÂ the age of marriage at the age of 15-23 years, in the current maternal age factor at the age of 20 to 35 years, parity factor in multipara, factors of normal delivery and in education found in secondary schools and colleges that lead to severe depression.Â Keywords: Postpartum Depression, NaÃ¯ve Bayes Algorithm

Faktor Determinan yang Berhubungan dengan Kejadian Diabetes Mellitus Tipe 2 di Kalimantan Selatan (Analisis Data Indonesia Family Life Survey 5 Tahun 2014) Husda Oktaviannoor; Ahmad Hidayat; St Hateriah
DINAMIKA KESEHATAN: JURNAL KEBIDANAN DAN KEPERAWATAN Vol 12, No 2 (2021): Dinamika Kesehatan Jurnal Kebidanan dan Keperawatan
Publisher : Universitas Sari Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33859/dksm.v12i2.744

LATAR BELAKANG: Prevalensi Diabetes Mellitus terdiagnosis dokter usia â‰¥ 15 tahun sebesar 2%. Kalimantan Selatan merupakan prevalensi tertinggi ke-3 setelah Kalimantan Utara dan Kalimantan Timur yaitu sebesar 1,8% dan terjadi peningkatan prevalensi dibandingkan dengan hasil penelitian Riskesdas 2013 sebesar 1,4% (meningkat 0,4%). Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor determinan yang berhubungan dengan kejadian diabetes mellitus tipe 2 di Provinsi Kalimantan Selatan.METODE: Penelitian ini menggunakan desain cross sectional. Sampel pada penelitian ini sebanyak 1.423. Analisis yang dilakukan yaitu univariat untuk mengetahui gambaran masing-masing variabel, bivariat untuk mengetahui hubungan antara variabel determinan dengan diabetes mellitus tipe 2, serta multivariat untuk membuat model prediksi faktor risiko terhadap kejadian Diabetes Mellitus Tipe 2.HASIL: Umur â‰¥ 45 tahun, 35-44 tahun dan 25-34 tahun mempunyai risiko masing-masing 4,21 kali (POR=4,21; 95%CI 2,765-6,396), 1,68 kali (POR=1,68; 95%CI 1,047-2,692) dan 1,77 kali (POR=1,77; 95%CI 1,126-2,776) lebih besar untuk terjadi diabetes mellitus dibandingkan umur 15-24 tahun. Orang yang tidak bekerja mempunyai risiko 1,84 kali (POR=1,84; 95%CI 1,309-2,599) lebih besar untuk terjadi diabetes mellitus dibandingkan dengan orang yang bekerja. Model prediksi didapatkan indikator sebesar 16% untuk mengetahui kondisi seseorang berdasarkan faktor risiko umur dan pekerjaan.KESIMPULAN: Faktor umur dan pekerjaan mempunyai peran penting dalam kejadian Diabetes Mellitus Tipe 2 di Provinsi Kalimantas Selatan. Penelitian ini dapat memberikan masukan kepada Pemerintah Provinsi Kalimantan Selatan berupa perhitungan prediksi dari analisis data kepada masyarakat yang mungkin mempunyai risiko untuk mengalami Diabetes Mellitus Tipe 2 sehingga masyarakat dapat segera melakukan pemeriksaan dini faktor risikonya.

Hubungan Siklus Menstruasi Dengan Angka Kista Ovarium Pada Pasien RSUD â€œXâ€ Banjarmasin Anita Herawati; Linda Kusumawati; Ahmad Hidayat
DINAMIKA KESEHATAN: JURNAL KEBIDANAN DAN KEPERAWATAN Vol 10, No 1 (2019): Dinamika Kesehatan Jurnal Kebidanan dan Keperawatan
Publisher : Universitas Sari Mulia

Â Latar Belakang : Berdasarkan Survei Demografi Kesehatan Indonesia tahun 2013 angka kejadian kista ovarium sebanyak 37,2% yang sering terjadi pada perempuan umur antara 20 â€“ 40 tahun. Kista ovarium ini sering disebut dengan silent killer dimana sekitar 60% - 70% pasien datang dalam keadaan sudah terdiagnosis stadium lanjut. Kejadian kista ovarium di Indonesia mengalami kenaikan yang signifikan dari tahun ketahun. Di RSUD X Banjarmasin, kejadian kista ovarium berfluktuasi pada tahun 2012 sebanyak 243 kasus, tahun 2013 sebanyak 103Â kasus dan tahun 2014 sebanyak 186 kasus.Tujuan : untuk mengkaji hubungan kejadian kista ovarium dengan siklus menstruasi di RSUD X Banjarmasin.Metodologi : Desain penelitian yang di gunakan desain Case control dengan jumlah kasus 186 pasien dengan kista ovarium dan kontrol 186 pasien yang tidak kista ovarium. Analisis data dengan analisis diskriptif analitik dengan chi square, regresi logistik berganda, data penelitian yang digunakan data sekunder dari tahun 2012 -2014.Hasil penelitian : umur perempuan berisiko memiliki 5 kali kemungkinan terkena kista ovarium yaitu sebesar 29,1%, siklus menstruasi yang tidak teratur memiliki risiko 2 kali dengan probabilitas 5,8%, status pernikahan memiliki kontribusi sebanyak 9 kali lebih berisiko yaitu 6,8%, paritas pada ibu yang pernah melahirkanÂ akanÂ mengurangi risiko kista ovariumÂ sebesar 69,5%,Â dengan kontribusi 2%. Obesitas memiliki resiko 3 kali dengan probability 19,5%, keluarga yang memiliki riwayat kista ovariumÂ memiliki risiko 1 kali dengan kontribusi 1,4%.Â Menarche tidak berhubungan dengan kista ovarium.Kata kunciÂ Â Â Â Â Â : KejadianÂ kista ovarium, siklus menstruasi,Â pernikahan.Â ABSTRACTBackground: Based on the 2013 Indonesian Health Demographic Survey, the incidence of ovarian cysts, which amounted to 37.2%, often occured in women aged between 20-40 years. Ovarian cysts are often called the silent killer where around 60% - 70% of patients come under the diagnosis of an advanced stage. The incidence of ovarian cysts in Indonesia has increased significantly from year to year. In RSUD X Banjarmasin, the incidence of ovarian cysts fluctuates; in 2012 there were 243 cases, in 2013 there were 103 cases and in 2014 there were 186 cases.Objective: The purpose of this study was to examine the relationship between the incidence of ovarian cysts and the menstrual cycle in Banjarmasin X Hospital.Methodology: The study design used was Case-control design with 186 cases of patients with ovarian cysts and control of 186 patients who did not have ovarian cysts. The analysis of the data applied is analytical descriptive analysis with chi-square, multiple logistic regression, the research data used is secondary data from 2012 -2014.Results: Age of women at risk of having 5 times the likelihood of developing ovarian cysts is 29.1%, irregular menstrual cycles have 2 times the risk with a probability of 5.8%, marital status has a contribution as much as 9 times more risk which is 6.8 %, parity in mothers who have given birth will reduce the risk of ovarian cysts by 69.5%, with a contribution of 2%. Obesity has a risk 3 times with a probability of 19.5%, families that have a history of ovarian cysts have a one-time risk with a contribution of 1.4%. Menarche is not associated with ovarian cysts.KeywordsÂ Â Â Â Â Â : Occurrence of ovarian cysts, menstrual cycle, marriage.

PENINGKATAN PENGETAHUAN DENGAN METODE PEMBERIAN EDUKASI KESEHATAN BAHAYA MEROKOK BAGI KESEHATAN REPRODUKSI REMAJA PADA SISWA SMPN 20 BANJARMASIN TAHUN 2020 Anita Herawati; Ahmad Hidayat; Husda Oktaviannoor
DINAMIKA KESEHATAN: JURNAL KEBIDANAN DAN KEPERAWATAN Vol 11, No 1 (2020): Dinamika Kesehatan Jurnal Kebidanan dan Keperawatan
Publisher : Universitas Sari Mulia

Latar Belakang: Hampir 60% kematian di Indonesia disebabkan oleh penyakit tidak menular (PTM) yang disebabkan oleh rokok. Salah satu intervensi yang yang mudah dilakukan untuk menurunkan perilaku merokok yaitu dengan memberikan materi pendidikan individu melalui pemberian informasi tentang kesehatan reroduksi.Tujuan: Menganalisis perbedaan pengetahuan sebelum dan sesudah pemberian edukasi tentang bahaya merokok terhadap kesehatan reproduksi pada siswa SMPN 20 Banjarmasin.Metode: Penelitian ini menggunakan pendekatan pre-eksperimen dengan one group pre-post test. Sampel dalam penelitian ini menggunakan teknik proportional stratified random sampling berjumlah 98 responden. Analisis data menggunakan uji Wilcoxon Signed Rank.Hasil: Hasil penelitian menunjukkan ada perbedaan sebelum dan sesudah dilakukan pemberian edukasi dengan p-value 0,000 (p0,05).Kesimpulan: Diharapkan bahaya merokok menjadi salah satu materi yang dimasukkan kedalam mata pelajaran di sekolah. Pendidikan kesehatan merupakan bekal yang didapatkan siswa dalam menghindari perilaku merokok.Kata Kunci: Bahaya merokok, Kesehatan reproduksi remaja, Pemberian edukasi Siswa SMPN

Explanatory Data Analysis to Evaluate Keyword Searches for Educational Videos on YouTube with a Machine Learning Approach Mambang Mambang; Ahmad Hidayat; Johan Wahyudi; Finki Dona Marleny
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 7 No. 3 (2022): Article Research Volume 7 Number 3, July 2022
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/sinkron.v7i3.11502

One of the most important parts of data science is the process of explanatory data analysis. This study aims to analyze learning videos on YouTube using search keywords such as learning biology, chemistry, physics, computers, mathematics, management, accounting, citizenship, history, and culture. The method used is the explanatory data analysis technique with a Machine Learning approach. The dataset used in this study uses learning video search keywords found on the YouTube digital platform. After doing a thorough analysis of all existing variables, we found that in the context of searching for learning video keywords on YouTube, the viewing variable has a heatmap correlation of 0.97 on the likes variable, 0.97 on the subscribers variable, -0.15 on the duration variable and 0.95 on the comment variable. The duration variable negatively correlates with all variables based on the analysis using a correlation heatmap using the seaborn library. Our analysis found that the number of learning videos with the search keyword Mathematics had the highest number of views among other variables. Further research can use existing variables or also add variables and add search keywords on YouTube. The data analysis approach can also be done using SPSS, R and also a Machine Learning approach with different libraries.

EXPLANATORY DATA ANALISIS UNTUK MENGEVALUASI PENELUSURAN KATA KUNCI VIDEO PEMBELAJARAN DI YOUTUBE DENGAN PENDEKATAN MACHINE LEARNING Mambang Mambang; Ahmad Hidayat; Finki Dona Marleny; Johan Wahyudi
Jurnal Informatika Dan Tekonologi Komputer (JITEK) Vol. 2 No. 2 (2022): Juli : Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer
Publisher : AMIK Veteran Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/jitek.v2i2.287

The purpose of this study was to find correlations related to the variable number of impressions, likes, subscribers, and comments on each learning video keyword search on YouTube. This research uses quantitative methods and experiments with secondary data sources. Exploratory Data Analysis in machine learning using several libraries in Python programming produces image visualizations that provide information related to the dataset that has been processed, such as boxplot graphs, histograms, line plots, and correlation graphs. Exploratory Data Analysis with machine learning that we have done finds results on boxplot graphs on five variables showing a whisker more elongated upwards which states positive data results. The difference in this histogram chart is in the duration variable. On the line plot graph, we find the keywords learning videos learning mathematics have the advantage of four variables and the keywords of accounting learning videos one variable. Exploratory Data Analysis using the correlation head map in the seaborn library shows that the like and comment variables strongly correlate with a value of 1. Duration variables have a low and negative correlation with other variables. The subscribers variable has a high correlation with the like variable 0.95. Thus, several indicators need to be considered in making learning videos, such as content or content of innovative and creative learning videos, so that the number of likes and comments becomes high. The length of time in learning videos does not affect the number of likes, subscribers, and comments.

Determinan Pemberian ASI Eksklusif di Masa New Normal oleh Ibu Menyusui yang Bekerja dengan Algoritma ID3 Fadhiyah Noor Anisa; Laurensia Yunita; Ahmad Hidayat
Jurnal Informasi dan Teknologi 2022, Vol. 4, No. 3
Publisher : SEULANGA SYSTEM PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37034/jidt.v4i3.238

Exclusive breastfeeding is an important activity in preparing quality generations in the future. Nutrients in the form of sufficient breast milk consumed by infants can affect the growth and development of infants. The source of energy in the form of protein, vitamins and minerals in breast milk is the main source for infants. The 2017 IDHS shows that the coverage of breastfeeding for infants aged < 6 months in Indonesia has generally increased in recent years, reaching 52%. this percentage decreases with the age of the child, for children aged < 1 month the percentage is 67%, this figure decreases to 55% in children aged 2-3 months and decreases to 38% in children aged 4-5 months. One of the obstacles to breastfeeding is a working mother. The purpose of the study was to determine the determinants of breastfeeding during the new normal period by breastfeeding mothers who work with the ID3 algorithm with the method and type of research carried out in this study using a quantitative approach. Quantitative data analysis was carried out in this study using the ID3 Algorithm. The results of the research using the ID3 algorithm found that the determinants of ASIX were obtained from 6 variables: age, education, knowledge, facilities, income and family support, it was found that the knowledge variable was the variable that most influenced the achievement of ASIX in working mothers. As for the income variable, support facilities and education are the accompanying variables. The conclusion of this study is that if the knowledge is good, the variable that becomes the main contributor is income. If there are facilities in the workplace, then the possibility of giving ASIX is achieved, but if there are no facilities in the workplace, family support and the mother's latest education will be seen.

Faktor Determinan yang Berhubungan dengan Kejadian Diabetes Mellitus Tipe 2 di Kalimantan Selatan (Analisis Data Indonesia Family Life Survey 5 Tahun 2014) Husda Oktaviannoor; Ahmad Hidayat; St Hateriah
DINAMIKA KESEHATAN: JURNAL KEBIDANAN DAN KEPERAWATAN Vol 12, No 2 (2021): Dinamika Kesehatan Jurnal Kebidanan dan Keperawatan
Publisher : Universitas Sari Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33859/dksm.v12i2.744

Latar Belakang: Prevalensi Diabetes Mellitus terdiagnosis dokter usia ≥ 15 tahun sebesar 2%. Kalimantan Selatan merupakan prevalensi tertinggi ke-3 setelah Kalimantan Utara dan Kalimantan Timur yaitu sebesar 1,8% dan terjadi peningkatan prevalensi dibandingkan dengan hasil penelitian Riskesdas 2013 sebesar 1,4% (meningkat 0,4%). Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor determinan yang berhubungan dengan kejadian diabetes mellitus tipe 2 di Provinsi Kalimantan Selatan.Metode: Penelitian ini menggunakan desain cross sectional. Sampel pada penelitian ini sebanyak 1.423. Analisis yang dilakukan yaitu univariat untuk mengetahui gambaran masing-masing variabel, bivariat untuk mengetahui hubungan antara variabel determinan dengan diabetes mellitus tipe 2, serta multivariat untuk membuat model prediksi faktor risiko terhadap kejadian Diabetes Mellitus Tipe 2.Hasil: Umur ≥ 45 tahun, 35-44 tahun dan 25-34 tahun mempunyai risiko masing-masing 4,21 kali (POR=4,21; 95%CI 2,765-6,396), 1,68 kali (POR=1,68; 95%CI 1,047-2,692) dan 1,77 kali (POR=1,77; 95%CI 1,126-2,776) lebih besar untuk terjadi diabetes mellitus dibandingkan umur 15-24 tahun. Orang yang tidak bekerja mempunyai risiko 1,84 kali (POR=1,84; 95%CI 1,309-2,599) lebih besar untuk terjadi diabetes mellitus dibandingkan dengan orang yang bekerja. Model prediksi didapatkan indikator sebesar 16% untuk mengetahui kondisi seseorang berdasarkan faktor risiko umur dan pekerjaan.Simpulan: Faktor umur dan pekerjaan mempunyai peran penting dalam kejadian Diabetes Mellitus Tipe 2 di Provinsi Kalimantas Selatan. Penelitian ini dapat memberikan masukan kepada Pemerintah Provinsi Kalimantan Selatan berupa perhitungan prediksi dari analisis data kepada masyarakat yang mungkin mempunyai risiko untuk mengalami Diabetes Mellitus Tipe 2 sehingga masyarakat dapat segera melakukan pemeriksaan dini faktor risikonya. Kata Kunci: Diabetes Mellitus Tipe 2; IFLS-5; Kalimantan Selatan Determinant Factors Associated with Type 2 Diabetes Mellitusin South Kalimantan(Data Analysis of Indonesia Family Life Survey 5 of 2014)Introduction: Prevalence of Diabetes Mellitus diagnosed by doctors aged 15 years is 2%. South Kalimantan is the 3rd highest prevalence after North Kalimantan and East Kalimantan, which is 1.8% and there is an increase in prevalence compared to the results of the 2013 Riskesdas study of 1, 4% (an increase of 0.4%). The purpose of this study was to determine the determinant factors associated with the incidence of type 2 diabetes mellitus in South Kalimantan Province.Methods: This study used a cross sectional design. The sample in this study was 1,423. The analysis carried out was, bivariate and multivariate.Results: Age 45 years, 35-44 years and 25-34 years had a risk of 4.21 times (POR=4.21; 95%CI 2.765-6.396), 1.68 times (POR=1.68; 95 %CI 1.047-2.692) and 1.77 times (POR=1.77; 95%CI 1.126-2.776) were higher for diabetes mellitus than those aged 15-24 years. People who do not work have a risk of 1.84 times (POR=1.84; 95%CI 1.309-2.599) greater for diabetes mellitus than people who work. The prediction model obtained an indicator of 16% to determine a person's condition based on the risk factors of age and occupation.Conclusions: Age and occupation factors have an important role in the incidence of Type 2 Diabetes Mellitus in South Kalimantan Province. The prediction model aims to provide input to the South Kalimantan Provincial Government in the form of predictive calculations from data analysis to people who may have a risk of experiencing Type 2 Diabetes Mellitus. Keywords: Type 2 Diabetes Mellitus; IFLS-5; South Kalimantan.

Deteksi Kejadian Depresi Post Partum dengan Algoritma NaÃ¯ve Bayes Fadhiyah Noor Anisa; Sarkiah Sarkiah; Ahmad Hidayat
DINAMIKA KESEHATAN: JURNAL KEBIDANAN DAN KEPERAWATAN Vol 12, No 1 (2021): Dinamika Kesehatan: Jurnal Kebidanan dan Keperawatan
Publisher : Universitas Sari Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33859/dksm.v12i1.678

Latar Belakang, Depresi postpartum banyak dialami ibu setelah persalinanÂ yang disebabkan oleh gangguan emosional. Kejadian depresi postpartum terjadi dalam enam bulan setelah melahirkan menurut WHO tahun 2018. Lebih dari 300 juta orang menderita depresi postpartum, secara global berkisar 0.5% hingga 60.8% dan di Indonesia angka kejadian depresi postpartum sebanyak 22.4%. Peneliti tertarik untuk mendeteksi kejadian Depresi Postpartum.Tujuan, mendeteksi kejadian depresi postpartum dengan Algoritma NaÃ¯ve BayesMetode, penelitian ini menggunakanÂ algoritma naÃ¯ve bayesÂ untuk mendeteksi kejadian depresi postpartum dengan teknik Accidental Sampling sebanyak 261 responden.HasilÂ penelitian, jumlah yang terdeteksi depresi postpartum ringan sebanyak 170 responden dan yang mengalami depresi berat sebanyak 91 responden, faktor-faktor yang mempengaruhi depresi postpartum berupa pekerjaan didapatkan ibu yang tidak bekerja yang mengalami berjumlah 66 responden, pada usia perkawinan 15-23 tahun yang terdeteksi depresi berat sebanyak 55 responden, sedangan responden dengan usia perkawinan 24-38 tahun yang terdeteksi depresi berat sebanyak 9 responden. Faktor umur ibu yang terdeteksi depresi berat di umur 20 tahun dan 35 tahun sebanyak 144 responden, faktor cara persalinan normal yang mengarah depresi berat terdapat 73 responden, sedangkan dilihat dari faktor pendidikan terdapat pada sekolah menangah dan perguruan tinggi yang terdeteksi depresi berat sebanyak 69 responden.Kesimpulan, faktor yang dapat mendeteksi depresi postpartum pada faktor pekerjaan yang tidak bekerja, pada usia perkawinan di usia 15-23 tahun, pada faktor usia ibu saat ini di usia 20 s.d 35 tahun, faktor paritas pada multipara, faktor cara persalinan normal dan pada pendidikan ditemukan pada sekolah menengah dan perguruan tinggi yang mengarah pada depresi berat.Â Kata Kunci: Depresi Postpartum, Algoritma NaÃ¯ve BayesÂ Detection of Post Partum Depression Events with NaÃ¯ve Bayes AlgorithmBackground:Â Postpartum depression is widely experienced by mothers after childbirth caused by emotional disorders. The incidence of postpartum depression occurred within six months of giving birth according to who in 2018. More than 300 million people suffer from postpartum depression, globally ranging from 0.5% to 60.8%, and in Indonesia, the incidence of postpartum depression isÂ 22.4%. Researchers are interested in detecting the incidence of Postpartum Depression.Objective:Â detecting postpartum depressive events with NaÃ¯ve Bayes AlgorithmThis method:Â this study used the naÃ¯ve Bayes algorithm to detect the incidence of postpartum depression with the Accidental Sampling technique as many as 261 respondents.Result: the number detectedÂ mild postpartum depression as many as 170 respondents and who experienced severe depression as many as 91 respondents, factors that influence postpartum depression in the form of work obtained by non-working mothers who experienced a total of 66 respondents, at the age of marriage 15-23 years detected severe depression as many as 55 respondents, while respondents with a marriage age of 24-38 years detected severe depression as many as 9 respondents. Maternal age factor detected severe depression in the age of 20 years and 35 years as many as 144 respondents, factors of normal delivery that leads to severe depression there are 73 respondents, while seen from educational factors found in winning schools and colleges detected severe depression as many as 69 respondents.Conclusion:Â factors that can detect postpartum depression in factors of work that do not work, atÂ the age of marriage at the age of 15-23 years, in the current maternal age factor at the age of 20 to 35 years, parity factor in multipara, factors of normal delivery and in education found in secondary schools and colleges that lead to severe depression.Â Keywords: Postpartum Depression, NaÃ¯ve Bayes Algorithm

PENINGKATAN PENGETAHUAN DENGAN METODE PEMBERIAN EDUKASI KESEHATAN BAHAYA MEROKOK BAGI KESEHATAN REPRODUKSI REMAJA PADA SISWA SMPN 20 BANJARMASIN TAHUN 2020 Anita Herawati; Ahmad Hidayat; Husda Oktaviannoor
DINAMIKA KESEHATAN: JURNAL KEBIDANAN DAN KEPERAWATAN Vol 11, No 1 (2020): Dinamika Kesehatan Jurnal Kebidanan dan Keperawatan
Publisher : Universitas Sari Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33859/dksm.v11i1.554

Latar Belakang: Hampir 60% kematian di Indonesia disebabkan oleh penyakit tidak menular (PTM) yang disebabkan oleh rokok. Salah satu intervensi yang yang mudah dilakukan untuk menurunkan perilaku merokok yaitu dengan memberikan materi pendidikan individu melalui pemberian informasi tentang kesehatan reroduksi.Tujuan: Menganalisis perbedaan pengetahuan sebelum dan sesudah pemberian edukasi tentang bahaya merokok terhadap kesehatan reproduksi pada siswa SMPN 20 Banjarmasin.Metode: Penelitian ini menggunakan pendekatan pre-eksperimen dengan one group pre-post test. Sampel dalam penelitian ini menggunakan teknik proportional stratified random sampling berjumlah 98 responden. Analisis data menggunakan uji Wilcoxon Signed Rank.Hasil: Hasil penelitian menunjukkan ada perbedaan sebelum dan sesudah dilakukan pemberian edukasi dengan p-value 0,000 (p0,05).Kesimpulan: Diharapkan bahaya merokok menjadi salah satu materi yang dimasukkan kedalam mata pelajaran di sekolah. Pendidikan kesehatan merupakan bekal yang didapatkan siswa dalam menghindari perilaku merokok.Kata Kunci: Bahaya merokok, Kesehatan reproduksi remaja, Pemberian edukasi Siswa SMPN

Title

Found 18 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 18 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 18 Documents
Search