Pada tahun 2023 industri perkebunan kelapa sawit tercatat sebagai sektor dengan angka
kecelakaan kerja tertinggi nasional (60,5%) dengan tren kenaikan sebesar 18–20 % per
tahun. Dua faktor utama penyebab kecelakaan dan penyakit pada pekerja di sektor ini
adalah kurangnya pengawasan dari manajemen (lack of management control) dan
rendahnya tingkat pengetahuan pekerja (human factor). Untuk mengatasi hal tersebut,
penelitian ini mengembangkan Model Edukasi K3 melalui penyusunan Modul Edukasi
K3 dan pembentukan Kader Sawit, yang bertujuan meningkatkan literasi dan praktik
keselamatan kerja pekerja sawit. Penelitian menggunakan pendekatan mix-method
exploratory yang dilakukan selama 6 bulan dengan tahapan penelitian: (1) analisis
penyelenggaraan K3 dan mengidentifikasi status gizi pekerja, (2) penyusunan Modul
Edukasi K3 melalui studi literatur dan expert judgement serta pembentukan Kader Sawit,
dan (3) uji coba/menilai dampak intervensi dengan Quasi Experiment Design (Wilcoxon
Test). Hasil intervensi menunjukkan peningkatan signifikan pada skor pengetahuan (dari
38,68 menjadi 50,60), sikap (61,87 menjadi 68,13), dan perilaku (25,38 menjadi 30,53).
Peningkatan skor Pengetahuan, Sikap dan Perilaku pada kelompok intervensi rata-rata
7.4 kali lebih tinggi daripada kelompok kontrol. Selain itu, kecelakaan kerja menurun dari
66,7 % menjadi 10 %, dan angka kejadian penyakit turun dari 43,3 % menjadi 33,3 %
setelah intervensi. Dengan demikian, intervensi melalui Modul Edukasi K3 dan Kader
Sawit terbukti efektif dalam meningkatkan pengetahuan, sikap, dan perilaku K3 serta
menurunkan angka kecelakaan dan penyakit, sehingga dapat menjadi langkah strategis
dan efektif untuk meningkatkan literasi dan praktik K3 di industri perkebunan kelapa
sawit di Indonesia.

In 2023, the palm oil plantation industry was recorded as the sector with the highest
national rate of occupational accidents (60.5%), with an annual increasing trend of 18
20%. The two main contributing factors to accidents and occupational illnesses in this
sector are lack of management control and low levels of worker knowledge (human
factor). To address these issues, this study developed an Occupational Safety and Health
(OSH) Education Model through the formulation of an OSH Education Module and the
establishment of “Kader Sawit” (Palm Cadres), aimed at improving workers’ safety
literacy and practices. This research applied an exploratory mixed-method approach over
a six-month period, with the following phases: (1) analysis of OSH implementation and
identification of workers’ nutritional status, (2) development of the OSH Education
Module through literature review and expert judgment, along with the training of Kader
Sawit, and (3) trial and evaluation of the intervention impact using a Quasi-Experimental
Design (Wilcoxon Test). The intervention resulted in a significant increase in knowledge
scores (from 38.68 to 50.60), attitudes (from 61.87 to 68.13), and safety behavior (from
25.38 to 30.53). The average increase in knowledge, attitude, and behavior scores in the
intervention group was 7.4 times higher than in the control group. Furthermore, the
incidence of occupational accidents decreased from 66.7% to 10%, while the occurrence
of work-related illnesses declined from 43.3% to 33.3% after the intervention. These
findings demonstrate that the implementation of the OSH Education Module and the
involvement of Kader Sawit are effective strategies for enhancing OSH-related
knowledge, attitudes, and behaviors, and for reducing the incidence of accidents and
diseases, thereby offering a strategic and impactful approach to improving OSH literacy
and practices in Indonesia’s palm oil plantation industry.

Latar Belakang Gagal jantung adalah kondisi kronis dan progresif, dengan prevalensi di dunia 1-3% dan di Indonesia 5% (peringkat ke 4 di dunia) dengan kematian 50% dalam 5 tahun. Angka readmisi dalam 90 hari adalah 50%-75% dan dalam 30 hari 2-3%, sedangkan di Indonesia angka readmisi dalam 30 hari adalah 17%. Biaya rawat inap gagal jantung dapat mencapai empat ratus juta rupiah per pasien per tahun. Data BPJS Kesehatan 2018 terdapat 130.275 kejadian rawat inap tingkat lanjut pasien gagal jantung kongestif dan berdasarkan tarif JKN 2023 perkiraan biaya rawat inapnya akan berkisar antara 379 milyar sampai 4,2 triliun rupiah. Dengan memanfaatkan teknologi kekinian dari Artificial Intelligence dan kapabilitas serta kebiasaan masyarakat paska pandemi Covid-19, penelitian ini membuat model prediksi berbasis machine learning dengan menemukan faktor-faktor risiko yang dapat menjadi prediktor rawat inap berulang, yang kemudian diimplementasikan di dalam prototype yang digunakan dalam kolaborasi antara penyedia layanan kesehatan dengan pasien yang turut terlibat melakukan monitoring mandiri sehingga dapat mempertahankan kualitas hidupnya dan mengendalikan biaya perawatan baik yang dibayarkan oleh pasien sendiri, menggunakan asuransi ataupun dengan pendanaan pemerintah. Metode Penelitian ini terdiri atas beberapa tahap, dengan studi kuantitatif dan kualitatif menggunakan data rekam medis pasien gagal jantung di Rumah Sakit Jantung dan Pembuluh Darah Harapan Kita, Jakarta. Dimulai dengan Systematic Literature Review untuk menemukan faktor risiko rawat inap berulang di rumah sakit dan untuk menemukan novelty, pemodelan prediksi dengan studi kohort retrospektif, analisis kebutuhan sistem dengan studi kualitatif, pengembangan prototype, dan uji prototype dengan studi kohort prospektif. Hasil Systematic Literature Review tentang prediktor readmisi gagal jantung dengan machine learning dari PubMed, Science Direct, ProQuest, Scopus, Embase, google scholar menghasilkan 19 artikel terseleksi. 13 studi berasal dari USA, tidak ditemukan studi serupa di Indonesia, dengan algoritma terbaik adalah Neural Network. Pada tahap pemodelan prediksi diperoleh 2738 data pasien gagal jantung paska rawat inap di RS Jantung dan Pembuluh Darah Harapan Kita Jakarta, dengan ketersediaan 64 variabel. Dengan Orange Data Mining, terseleksi sebanyak 31 features. Model terbaik menggunakan Random Forest, dengan AUC 0,976, CA 0,912, F1 0,912, Precision 0,916 dan Recall 0,912, diimplementasikan dalam prototype aplikasi Fineheart dengan fitur aplikasi profil pasien, dashboard, catatan harian jantungku, penilaian kualitas hidup, rencana kontrol, instruksi medis dan obat, catatan asupan makanan dan cairan, edukasi, konsultasi. Uji efikasi prototype menunjukkan angka readmisi pada kelompok intervensi (20%), lebih rendah daripada kelompok kontrol (43,3%). Perubahan signifikan terjadi pada 2 parameter KCCQ yaitu Quality of Life (p=0,029) dan Overall Summary Score (p=0,001). Tingkat kepatuhan menggunakan prototype aplikasi juga berpengaruh signifikan terhadap kedua parameter tersebut dan mencegah readmisi. Kesimpulan Model prediksi readmisi pasien gagal jantung dengan machine learning yang diimplementasikan ke prototype aplikasi dapat digunakan untuk monitoring di rumah untuk mencegah readmisi dan mempertahankan kualitas hidup.

Background Heart failure is a chronic and progressive condition, with a prevalence in the world of 1-3% and in Indonesia 5% (ranked 4th in the world) with a mortality of 50% within 5 years. The readmission rate in 90 days is 50%-75% and in 30 days it is 2-3%, while in Indonesia the readmission rate in 30 days is 17%. The cost of hospitalization for heart failure can reach four hundred million rupiah per patient per year. The government health insurance of Indonesia (BPJS Kesehatan) data for 2018 shows 130,275 advanced hospitalizations for congestive heart failure patients and based on the 2023 tariff, the estimated cost of hospitalization will range from 379 billion to 4.2 trillion rupiah. By utilizing the latest technology from Artificial Intelligence and the capabilities and habits of society after the Covid-19 pandemic, this research creates a machine learning-based predictive model by finding risk factors that can lead to hospital readmission, which are then implemented in the prototype that is used in collaboration between health care providers with patients who are also involved in conducting self-monitoring so that they can maintain their quality of life and control the costs of care whether paid by the patient himself, using insurance or with government funding. Method This research consisted of several stages, with quantitative and qualitative studies using medical records of heart failure patients at the Harapan Kita Cardiovascular Center. Starting with a Systematic Literature Review to find risk factors of readmission and to find novelties, predictive modeling with retrospective cohort study, system requirements analysis with qualitative studies, prototype development, and prototype testing with prospective cohort study. Results A systematic literature review on predictors of heart failure readmission using machine learning from PubMed, Science Direct, ProQuest, Scopus, Embase, Google Scholar resulted in 19 selected articles. 13 studies came from the USA, no similar studies were found in Indonesia, with the best algorithm being Neural Network. At the prediction modeling stage, data was obtained on 2738 post-hospitalization heart failure patients at Harapan Kita Cardiovascular Hospital, Jakarta, with the availability of 64 variables. With Orange Data Mining, 31 features are selected. The best model uses Random Forest, with AUC 0,976, CA 0,912, F1 0,912, Precision 0,916 and Recall 0,912, implemented in the Fineheart application prototype with patient profile application features, dashboard, my heart diary, quality of life assessment, control plan, medical instructions and medication, food and fluid intake records, education, consultation. The prototype efficacy test showed that the readmission rate in the intervention group (20%), was lower than the control group (43.3%). Significant changes occurred in 2 KCCQ parameters, Quality of Life (p=0.029) and Overall Summary Score (p=0.001). The level of presence of application prototypes also has a significant effect on these two parameters and prevents readmissions. Conclusion The readmission prediction model for heart failure patients with machine learning implemented in the application prototype can be used for home monitoring to prevent readmissions and maintain quality of life.

Perubahan iklim berpotensi meningkatkan risiko penyakit berbasis lingkungan, termasuk diare. Di Indonesia, prevalensi diare balita masih tergolong tinggi, meskipun menurun dari 12,3% (Riskesdas 2018) menjadi 9,8% (SSGI 2020). Kondisi ini menunjukkan adanya faktor lain yang memengaruhi, termasuk parameter iklim yang belum banyak diteliti secara spesifik dalam konteks Indonesia.
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi risiko diare secara komparatif pada dua zona iklim berbeda: monsunal (Nusa Tenggara Barat) dan ekuatorial (Sumatera Barat). Desain penelitian adalah studi ekologi, dengan data sekunder tahun 2017-2021 yang diperoleh dari Kementerian Kesehatan (kasus diare), BPS (akses air minum tidak aman, sanitasi terbatas, higiene terbatas, status ekonomi dan kepadatan penduduk), dan BMKG (suhu udara, kelembapan, curah hujan). Analisis dilakukan menggunakan regresi binomial negatif.
Hasil menunjukkan bahwa curah hujan berhubungan signifikan terhadap kejadian diare di Sumbar (IRR=0,998) dan NTB (IRR=1,002). Suhu udara hanya signifikan di Sumbar (IRR= 0,955), sedangkan kelembapan hanya signifikan di NTB (IRR=0,954). Akses air minum tidak aman dan sanitasi terbatas berhubungan signifikan di kedua provinsi, sedangkan higiene terbatas tidak menunjukkan hubungan signifikan. Tingkat kemiskinan berpengaruh signifikan hanya di NTB (IRR=1,025). Model prediksi menunjukkan performa yang baik, meskipun akurasinya berada pada kategori rendah hingga sedang.
Kesimpulannya, variabilitas iklim berkontribusi terhadap risiko diare dengan pola yang berbeda antarwilayah. Faktor lokal seperti letak geografis, infrastruktur, dan ketersediaan layanan dasar—khususnya akses terhadap air minum aman dan sanitasi layak—memegang peran penting. Diperlukan penguatan kolaborasi lintas sektor dan keterlibatan masyarakat untuk pengendalian diare yang adaptif terhadap perubahan iklim.

Climate change can exacerbate environment-related disease, including diarrhea. In Indonesia, diarrhea prevalence among children under five remains high, although it declined from 12,3% (Basic Health Research, 2018) to 9,8% (National Health Survey, 2020). This indicates the influence of additional factors, including climatic parameters that have not been thoroughly examined in the Indonesian context.
This study developed a comparative diarrhea risk prediction model across two climate zones: monsunal (West Nusa Tenggara) and equatorial (West Sumatera). An ecological design was employed using 2017-2021 secondary data from the Ministry of Health (diarrhea cases), the Central Bureau of Statistics (BPS) (unsafe drinking water access, sanitation, hygiene, economic status, population density), and the Meteorology, Climatology, and Geophysics Agency (BMKG) (temperature, humidity, rainfall). Data were analyzed using negative binomial regression.
Rainfall was significantly associated with diarrhea incidence in both provinces (West Sumatera IRR = 0,998; West Nusa Tenggara IRR = 1,002). Air temperature was significant only in West Sumatera (IRR = 0,955), while humidity was significant only in West Nusa Tenggara (IRR = 0,954). Unsafe water access and poor sanitation were significant in both provinces, whereas hygiene showed no association. Poverty was significant only in West Nusa Tenggara (IRR = 1,025). The model performed well, with accuracy in the low-to-moderate range.
In conclusion, climate variability contributes to diarrhea risk, with distinct patterns across regions. Local factors such as geography, infrastructure, and the availability of basic services— particularly access to safe drinking water and adequate sanitation—play a crucial role. Strengthening cross-sectoral collaboration and community engangement is essential for developing climate-adaptive diarrhea control strategies.