Abstrak: ABSTRAK Nama : Oke Dwiraswati Program Studi : Ilmu Kesehatan Masyarakat Judul : Perancangan Sistem Analisis Sentimen Terhadap Kebijakan Atau Isu Obat dan Makanan Yang Terintegrasi Dengan Sistem Layanan Informasi dan Pengaduan BPOM Pembimbing : dr. Kemal Nazarudin Siregar, S.KM., M.A., Ph.D. Isu kesehatan terkait keamanan obat dan makanan semakin meningkat, terlebih ketika teknologi informasi berkembang sangat pesat di era revolusi industri 4.0. Kebijakan atau isu obat dan makanan yang berkembang dapat menimbulkan berbagai opini di masyarakat. Untuk mengetahui opini masyarakat dengan cepat dapat dilakukan melalui analisis sentimen dari media sosial seperti Twitter, dan juga dari pengaduan yang disampaikan ke BPOM sebagai lembaga yang berwenang dalam pengawasan obat dan makanan di Indonesia. Opini atau sentimen tersebut akan dianalisis sehingga dapat diketahui kebijakan atau isu mana yang mendapatkan sentimen positif atau negatif. Oleh sebab itu, diperlukan sebuah pendekatan yang dapat menganalisis sentimen masyarakat terhadap kebijakan atau isu obat dan makanan. Tujuan penelitian ini adalah merancang sistem untuk analisis sentimen terhadap kebijakan atau isu obat dan makanan dari Twitter yang diintegrasikan dengan sistem layanan informasi dan pengaduan obat dan makanan menggunakan metode pengklasifikasian berbasis machine learning, yaitu Naive Bayes Classifier (NBC). Dilakukan serangkaian tahapan yaitu pengumpulan data dari Twitter dan aplikasi Sistem Layanan Informasi dan Pengaduan Obat dan Makanan sesuai kata kunci, kemudian preprocessing (cleansing, case folding, tokenizing, normalisasi dan eliminasi stopwords), serta proses klasifikasi dengan algoritma NBC untuk mendapatkan hasil dengan kategori positif atau negatif. Dari hasil uji dengan 10-fold cross validation diperoleh nilai akurasi tertinggi 88% dengan rincian nilai precission 81%, recall 100% dan f-measure 90%, dengan jumlah data latih 540 (270 negatif, 270 positif) dan data uji 60. Hasil analisis sentimen ditampilkan dalam bentuk dashboard. Data hasil analisis sentimen dapat menjadi masukan dalam penanganan respon cepat terhadap isu obat dan makanan selanjutnya dapat dirumuskan strategi KIE yang tepat ke masyarakat. Kata kunci: Analisis sentimen, obat dan makanan, Twitter, sistem layanan informasi dan pengaduan, naive bayes classifier. ABSTRACT Name : Oke Dwiraswati Study Program : Public Health Science Title : Designing Sentiment Analysis Systems For Food And Drug Policy Or Issues That Integrated With NADFC Information And Complaints Services System Counsellor : dr. Kemal Nazarudin Siregar, S.KM., M.A., Ph.D. Health issues related to drug and food security are increasing, especially in the current digital era of industrial revolution 4.0 when information technology is developing very rapidly. Drug and food policies or issues can lead to various opinions in the community. To find public opinion quickly, it can be done through an analysis of sentiments from Twitter, also from complaints/information requests submitted to BPOM as an institution authorized to control drug and food in Indonesia. Opinions will be analyzed so that policies or issues can get positive or negative sentiments. Therefore, an approach is needed that can analyze community sentiment towards drug or food policy or issues. This study aims to design a system for the sentiments analysis on policies and issues of drugs and food, integrated with the information and complaints service system using machine learning-based classification methods, namely Naive Bayes Classifier (NBC). There are series of stages, namely data collection and application of Information and Complaints Service System for Drug and Food according to keywords, then preprocessing (cleansing, case folding, tokenizing, normalization and elimination of stopwords), and the classification process using the NBC algorithm to get results with categories positive or negative. From the results of the test with 10 fold cross validation, the highest accuracy value is 88% with detailed precission values 81%, recall 100% and f-measure 90%. with the number of training data 540 (270 negative, 270 positive) and 60 test data. The sentiment analysis results are displayed in the dashboard. Data from sentiment analysis can be an input in handling rapid responses to drug or food issues, then can formulate appropriate education strategies to the community. Key words: Sentiment analysis, drug and food, Twitter, information and complaints service system, naive bayes classifier.

Abstrak:

---

Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk menggambarkan pelaksanaan Sistem Informasi TB (SITB) di wilayah kerja Dinas Kesehatan Kabupaten Karo. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif deskriptif dengan pendekatan studi kasus (case study) menggunakan model kerangka teori HOT Fit dengan pengambilan data melalui wawancara dan observasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengguna SITB di Puskesmas masih belum merasa terampil dalam menggunakan SITB, SITB mengalami error saat sistem digunakan banyak pengguna serta Puskesmas belum memiliki dukungan fasilitas infrastruktur dan sarana prasarana dalam pelaksanaan SITB.

Abstrak: Puskesmas Berastagi dan Puskesmas Tiga Panah merupakan beberapa dari Puskesmas yang ditemukan ketidaksambungan data, tidak kredibel di Kabupaten Karo. Risiko dari data yang tidak kredibel adalah tidak bisa mengetahui besarnya masalah yang sesungguhnya sehingga tidak bisa memonitor, mengevaluasi keberhasilan atau kegagalan program. Pukesmas Berastagi dan Tiga Panah menerima pelaporan KIA dari Bidan di Desa. Oleh karena itu diperlukan adanya evaluasi sistem pencatatan dan pelaporan kesehatan ibu dan anak untuk melihat data kesehatan ibu dan anak yang ada di Puskesmas Berastagi dan Tiga Panah terutama pelaporan data dari Bidan di Desa. Penelitian ini merupakan peneltian kualitatif dengan pengambilan data melalui wawancara, observasi dan studi dokumentasi.

Abstrak: Angka kasus HIV di dunia saat ini masih tinggi. Jumlah kasus HIV yang mengalamipeningkatan saat ini adalah pada kelompok penasun (Pengguna NAPZA Suntik).Prevalensi HIV pada kelompok penasun di Asia Tenggara tahun 2012 mencapai 28%.Hal ini terjadi karena pencegahan perilaku berisiko pada penasun belum berhasil.Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif dari 240 penasun di DKIJakarta. Penelitian ini menggunakan desain potong lintang untuk mengetahuideterminan status HIV pada penasun di DKI Jakarta tahun 2013. Pengetahuan tentangdeterminan status HIV pada penasun diharapkan dapat menjadi masukan untukprogram pencegahan dan penanggulangan HIV di DKI Jakarta.

Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa prevalensi HIV pada penasun di DKI Jakarta tahun 2013mencapai 49,2%. Selain itu, proporsi penasun yang positif HIV terbanyak pada penasun yang memiliki umur tidak lebih dari 31 tahun dan berjenis kelamin laki-laki.Kemudian proporsi penasun yang positif HIV terbanyak pada penasun yang berpendidikan tinggi dan penasun yang memiliki pekerjaan tidak tetap. Pada perilaku penasun, proporsi penasun yang positif HIV juga paling banyak pada penasun yang menyuntik NAPZA setiap hari, yang menggunakan kondom tidak konsisten dan yang mengunjungi LASS tidak lebih dari 4 kali dalam sebulan.
Kata Kunci : Determinan, HIV, Penasun, Proporsi

---

Today, number of HIV cases in the world is still high. The number of HIV cases hasincreased is in the group of IDUs (Injecting Drug Users). HIV prevalence amonginjecting drug users groups reached 28% in Southeast Asia 2012. This happens due tothe prevention of risk behavior in IDUs has not been successful. This study uses aquantitative research methode of 240 IDUs in Jakarta. This study used a cross-sectional design to determine the determinants of HIV status in IDUs in Jakarta 2013.Knowledge about determinants of HIV status in IDUs expected to become inputs forHIV prevention and treatment program in DKI Jakarta.

Results of this study showedthat the prevalence of HIV in IDUs in Jakarta in 2013 reached 49.2%. In addition, theproportion of HIV-positive IDUs highest in IDUs who have aged under 31 years andmale sex. Then the proportion of HIV-positive IDUs in the most highly is educatedIDUs and IDUs are IDUs employment not permanent. On the behavior of injectingdrug users, the proportion of HIV-positive IDUs also most IDUs who inject drugsevery day, use condoms inconsistently and visit LASS less than 4 times a month.

Key Words : Determinant, HIV, IDUs, Proportion

Abstrak: Skripsi ini membahas mengenai perancangan prototipe sistem monitoring kinerja pegawai di BBPK Ciloto. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif dengan metode pengembangan sistem Iteratif dan Incremental sampai tahap prototipe halaman antar muka (interface). Berdasarkan hasil pengumpulan data yang dilakukan dengan metode wawancara kepada responden di BBPK Ciloto, ditemukan permasalahan dimana sistem monitoring kinerja pegawai yang berjalan masih manual mengakibatkan proses penilaian kinerja pegawai belum berdasarkan data yang terukur. Hal ini yang menjadi peluang peneliti untuk merancang sebuah prototipe sistem monitoring kinerja pegawai berbasis web dengan harapan proses monitoring hasil kerja pegawai dapat dilakukan secara real- time oleh atasan. Berdasarkan hal tersebut, dirancang sebuah prototipe sistem monitoring kinerja pegawai berbasis web.

---

This study discusses the design of prototype for an employee performance monitoring system at BBPK Ciloto. This research is a qualitative research with Iterative and Incremental system development methods until prototyping interfaces. Based on the results of data collection conducted by the interview method to respondents at BBPK Ciloto, problems were found where the monitoring system of employee performance that was still manual resulted in the process of evaluating employee performance not based on measurable data. This is an opportunity for researchers to design a prototype web- based employee performance monitoring system in the hope that the monitoring process of employee work results can be carried out in real-time by superiors. Based on this, a web-based employee performance monitoring system prototype was designed.

Abstrak: Penyakit DBD masih menjadi masalah kesehatan masyarakat di Indonesia. Pada tahun 2014 kasus DBD di Indonesia berjangkit di 433 Kota atau Kabupaten dengan angka kesakitan sebesar 39,83 per 100.000, sementara itu jumlah kasus DBD sendiri di Jawa Barat, hingga 28 Januari 2019 tercatat ada 2.204 orang yang terjangkit DBD. Sebanyak 14 orang di antaranya meninggal dunia. Kota Cimahi dan Kabupaten Cianjur merupakan wilayah dengan jumlah kasus DBD tinggi yakni sebanyak 292 kasus dan jumlah kematian sebanyak 2 kasus di Kota Cimahi sementara di Kabupaten Cianjur jumlah kasus 532 kasus dan 2 kasus kematian upaya pengendalian DBD monitoring serta upaya pencegahaan yang dilakukan dengan surveilan DBD belum optimal menekan jumlah kasus DBB di Kota Cimahi dan Kabupaten Cianjur. Maka kemudian perlu dilakukan upaya evaluasi untuk mengetahui dan memberikan solusi perbaikan sistem informasi demam berdarah dengue di Kabupaten Cianjur dan Kota Cimahi pada komponen masukan, proses dan luaran, penelitian ini menggunakan metode kualitatif dengan wawancara, observasi dan telaah dokumen sebagai instrumen penelitiannya dengan jumlah informan sebanyak 12 orang dimana 6 orang berada di wilayah kota Cimahi dan 6 orang informan berada diwilayah kabupaten Cianjur. Hasil penelitian menunjukan bahwa komponen masukan komponen proses dan komponen luaran berbeda antara kota Cimahi dan kabupaten Cianjur serta perbedaan sistem informasi DBD di Kota Cimahi Menggunakan aplikasi sistem informasi Demam berdarah dengue (SI DBD) dan pengiriman laporan melalui surat elektronik sementara di Kabupaten Cianjur Pengumpulan data dan pengolahaan data dilakukan secara manual, dan laporkan dikirimkan melalui pos atau petugas pelaksana program ke dinas kesehatan. Kesimpulan dari penelitian ini 1) Komponen masukan sistem informasi DBD berkaitan dengan masalah kelengkapan dan ketepatan laporan pada luaran ketenagaan memerlukan tenaga terlatih sehingga upaya pelatihan dan kursus singkat diperlukan 2) Permasalah pada komponen proses adalah pengolahaan data selama ini belum dilakukan secara terstruktur dan masih manual walaupun menggunakan komputer sehingga memerlukan waktu relatif lama serta frekuensi pengolahaan yang tidak menentu pada akhirnya data jarang diolah dan di analisa untuk menghasilkan informasi DBD 3) Kondisi pada komponen proses dapat menyebabkan permasalahan pada komponen Luaran yaitu informasi tidak dapat mendukung para pengambil kebijakan dalam pengambilan keputusan 4) Adanya peluang dalam pengembangan Sistem Informasi DBD yaitu, otomatisasi pelaporan sehingga dapat menghasilkan informasi yang cepat, akurat dan relevan sesuai dengan kebutuhan manajemen