Abstrak:

---

Abstrak:

---

Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran serta faktor-faktor yang berhubungan dengan pemanfaatan telekonsultasi dokter di masa pandemik COVID-19 pada penduduk DKI Jakarta. Penelitian ini menggunakan desain studi cross-sectional dengan pengumpulan data melalui survei. Penelitian dilakukan pada bulan April-Mei 2021 dengan unit analisis penelitian adalah individu berusia 20-29 tahun yang berkedudukan di wilayah DKI Jakarta. Diperoleh bahwa 74,9% penduduk DKI Jakarta tergolong memanfaatkan layanan telekonsultasi dokter di masa pandemic COVID-19, dengan 63,4% pengguna memanfaatkan lebih dari satu kali. Sebagian besar pengguna menggunakan layanan telekonsultasi dokter yang disediakan oleh platform teknologi kesehatan (Halodoc merupakan platform yang telekonsultasi dokternya paling sering digunakan) dan sisanya klinik, rumah sakit, dan dokter langganan.

Abstrak:

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.

 

 

Abstrak: Kelelahan kerja berdampak besar terhadap kinerja, keselamatan, dan kesehatan tenaga kesehatan rumah sakit. Penelitian ini mengembangkan model sistem manajemen risiko kelelahan berbasis pendekatan kualitatif dan kuantitatif melalui studi literatur, FGD, wawancara, dan observasi. Hasilnya adalah model ICHAFIT (Integrated Collaboration Healthcare Adaptability for Fatigue Intervention and Tracking) dengan lima elemen utama dan strategi pencegahan berbasis data. Terdapat 24 indikator valid dan reliabel untuk menilai implementasinya. Model ini berfungsi sebagai kerangka konseptual dan alat praktis, serta menghasilkan policy brief untuk advokasi kebijakan nasional.

---

Work fatigue significantly affects hospital workers' performance, safety, and health. This study developed a fatigue risk management model using qualitative and quantitative approaches through literature review, FGD, interviews, and observations. The result is the ICHAFIT model (Integrated Collaboration Healthcare Adaptability for Fatigue Intervention and Tracking) comprising five key elements and a data-driven prevention strategy). It includes 24 valid and reliable indicators to assess implementation. ICHAFIT serves as both a conceptual framework and practical tool, and also produced a policy brief to support national advocacy for fatigue risk management in hospitals.

Abstrak: Penyakit TB masih merupakan masalah kesehatan di Indonesia, walaupun upaya pengendalian sudah dilakukan sejak jaman penjajahan. Evaluasi yang dilakukan selama ini masih merupakan evaluasi proses, maka kali ini peneliti menawarkan suatu evaluasi yang menyeluruh yaitu adanya cara pengukuran baru berupa variabel laten ( lingkungan, sarana prasarana, proses, target dan output) dengan tujuan hasil evaluasi ini untuk memberi masukan pada penentu kebijakan pengendalian TB di masa yang akan datang.Penelitian di lakukan dengan memakai gabungan data Rifaskes 2011 dan P2PL 2011.Metode yang dipakai adalah analisa data sekunder, serta penambahan data kualitatif dengan memakai penelitian sistem, serta metode pemodelan variabel dengan menggunakan analisa Struktural Equation Modeling. Hasil yang didapat adalah di perolehnya 4 model hasil evaluasi program pengendalian TB: Model nasional, model wilayah Sumatra, model Jawa Bali, model wilayah lainnya. Secara garis besar ada beberapa perbedaan kontribusi setiap hubungan variabel laten; pada model nasional kontribusi terbesar (1.sarana prasarana ke proses, 2. Target 1 dan CDR 3. proses ke target 2) pada hasil evaluasi Sumatra (1. sarana prasarana ke proses; 2. target 1 dan CDR 2. target 1 dengan CNR 3.lingkungan dan sarana prasarana) hasil evaluasi Jawa Bali (1.target 1 dan CNR 2.target 1 dengan CDR 3. Target 2 dan CR ) dan hasil evaluasi wilayah lainnya (1. target 1 dengan CNR 2. lingkung dan sarana prasarana 3. sarana prasarana ke proses).

---

TB disease remains a health problem in Indonesia, despite the control measures already carried out since the colonial era. Evaluations were conducted for this is still an evaluation process, so this time offers researchers a comprehensive evaluation that is the way of new measures in the form of latent variables (environment, infrastructure, processes, targets and output) with the purpose of this evaluation to provide input on policy makers TB control in the future.The experiment was conducted using a combination of data P2PL Rifaskes 2011 and 2011. The method used is the analysis of secondary data, as well as additional qualitative data using systems research, as well as variable modeling methods using Structural Equation Modeling analysis. The result is a model of evaluation results oBTAin it 4 TB control program: The national model, a model region of Sumatra, Java and Bali models, models of other regions. Broadly speaking, there are some differences in the contribution of each relationship latent variables; the largest contribution to the national model (1. infrastructure to process, targets 1 and CDR 3.target 1 to process) on evaluation of Sumatra (1. infrastructure to process; 2. target 1 and CDR 2. target of 1 to CNR. 3.the environment and infrastructure) on the evaluation of Java Bali (1.target 1 and CNR 2.target 1 with CDR 3. Target 2 and CR) and the results of evaluation of other areas (1.targets 1 with CNR 2. infrastructure with the environment and 3.infrastructure to process).