Hasil Pencarian :: Kembali

Ditemukan 5 dokumen yang sesuai dengan query ::  Simpan CSV
cover
Sofwatun Nida; Pembimbing: Tris Eryando; Penguji: Martya R. Makful, Dian Sidik Arsyad, Argianto
Abstrak: Data rutin situasi COVID-19 dapat memberikan banyak informasi penting yang bisa dimanfaatkan sebagai bahan evaluasi pengendalian pandemi. Sayangnya keterbatasan tenaga seringkali menjadi alasan minimnya analisis lebih lanjut. Penelitian ini memanfaatkan laporan data rutin Kementerian Kesehatan untuk menganalisis pengaruh pelacakan kontak erat terhadap transmisi COVID-19 di Pulau Jawa secara spasial. Tujuannya membantu mengevaluasi upaya pelacakan kontak erat yang sudah dilakukan pemerintah. Analisis dilakukan dengan membuat peta distribusi pelacakan kontak dan transmisi kasus menggunakan software QGIS 2.8.1. dan nilai Indeks Moran menggunakan software Geoda. Penelitian ini menggunakan data cross-sectional dengan design studi ekologi. Unit analisis adalah kabupaten/kota yang berjumlah 118 dan waktu pengamatan adalah 15 Maret - 11 Januari 2022. Hasil penelitian menunjukkan bahwa transmisi kasus COVID-19 cenderung tinggi di bagian tengah Pulau Jawa, puncak transmisi terjadi pada bulan Juli 2021, kapasitas pelacakan kontak erat cenderung lebih tinggi di kabupaten/kota yang memiliki kasus lebih tinggi. Penyebaran kasus COVID-19 di Pulau Jawa memiliki efek spasial (I=0.234, E(I)=-0.0085). Terdapat autokorelasi negatif yang lemah antara pelacakan kontak dengan kasus COVID-19 di Pulau Jawa (I=-0.133, E(I)=-0.0085). Pada saat transmisi kasus tinggi rasio pelacakan kontak lebih rendah daripada ketika transmisi kasus rendah. Pelacakan kontak harus dilakukan saat transmisi penyakit rendah sehingga ledakan kasus dapat di cegah
Routine data of the COVID-19 situation can provide a lot of important information that can be used as material for evaluating pandemic control. Unfortunately, limited manpower is often the reason for the lack of further analysis. This study used routine data from the Ministry of Health to analyze the spatial effect of close contact tracing on COVID-19 transmission in Java. The aim is to help the government evaluate close contact tracing efforts. The analysis was carried out by creating the distribution map of contact tracing and case transmission using QGIS 2.8.1 software and Moran Index values using Geoda software. This study used cross-sectional data with an ecological study design. The unit of analysis was the municipality, and the observation time was 15 March - 11 January 2022. The results showed that the transmission of COVID-19 cases tends to be high in the central part of Java Island, the peak of transmission occurred in July 2021, close contact tracing capacity tends to be higher in municipalities with higher cases. The spread of COVID-19 cases in Java has a spatial effect (I=0.234, E(I)=-0.0085). There is a weak negative autocorrelation between contact tracing and COVID-19 cases in Java (I=-0.133, E(I)=-0.0085). When case transmission was high, the contact tracing ratio was lower than when case transmission was low. Contact tracing should be done when disease transmission is low so that case explosions can be prevented
Read More
T-6376
Depok : FKM-UI, 2022
S2 - Tesis   Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
cover
Athi Susilowati Rois; Pembimbing: Meiwita P. Budiharsana; Penguji: Besral, Herti Suherti Rahmi
Abstrak: Penilaian kualitas profil dilihat dari aspek kelengkapan, akurasi dan konsistensi data/informasi kesehatan ibu dan neonatus dan ketepatan waktu terbit, mengacu pada petunjuk teknis PMKDR. Dinilai pula faktor sumber daya SIK (khususnya koordinasi SIK, sumber daya manusia SIK dan infrastruktur SIK) dan manajemen data (khususnya ketersediaan data), menggunakan instrumen HMN. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan rancangan penelitian cross sectional. Responden dalam penelitian ini 56 dinas kesehatan kabupaten/kota tahun 2012, dengan kepala unit yang menangani data sebagai unit analisis. Hasil penelitian ini mendapatkan 69,6% profil berkualitas baik, koordinasi dan SDM SIK belum optimal (57,1%; 69,6%), serta infrastruktur SIK dan ketersediaan data umumnya optimal (67,9%). Terdapat hubungan antara SDM SIK dan ketersediaan data dengan kualitas pemantauan profil kesehatan kabupaten/kota (OR 4,69 dan 2,58). Penelitian ini menyarankan perlu diprioritaskan pengembangan kemampuan SDM SIK, perlu ditingkatkan ketersediaan data melalui kerjasama yang baik dengan unit internal maupun eksternal serta perlu dilakukan pemantauan kualitas profil kesehatan secara berjenjang. Kata Kunci : Kualitas profil kesehatan, Pemantauan Mandiri Kualitas Data Rutin (PMKDR), Sistem Informasi Kesehatan (SIK)
Read More
T-4219
Depok : FKM-UI, 2014
S2 - Tesis   Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
cover
Helmi Yuandra; Pembimbing: Iwan Ariawan; Penguji: Tris Eryando, Arihni Supriati
Abstrak: ABSTRAK
 
 
Kualitas dan akurasi data imunisasi adalah masalah yang sering ditemukan di puskesmas dan dinas kesehatan, meskipun cakupan imunisasi tinggi tetapi dengan tidak adanya penilaian kualitas data imunisasi yang dilaporkan secara rutin tersebut maka persentase cakupan yang tinggi belum tentu kualitas datanya juga tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran kualitas data rutin imunisasi berdasarkan metode Data Quality Self Assessment (DQS) di Kota Padang Panjang tahun 2013. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif yang menggunakan metode DQS dari WHO. Penelitian dilakukan di dinas kesehatan
 
dan semua puskesmas yang ada di Kota Padang Panjang yaitu Puskesmas Gunung, Kebun Sikolos, Koto Katik dan Bukit Surungan. Data diperoleh dari dengan melakukan wawancara, observasi dan telaah dokumen. kualitas data program imunisasi menunjukan komponen penggunaan data yang kualitasnya masih rendah, data kurang dimanfaatkan untuk saran-saran perbaikan pencatatan dan pelaporan imunisasi. Akurasi data kelurahan ke puskesmas ditemukan
 
cakupan yang dilaporkan lebih banyak daripada yang berhasil diverifikasi (overreporting) untuk pelaporan hasil imunisasi DPT-HB3 dan Campak. Untuk pelaporan masih terjadi ketidak lengkapan tanggal pelaporan. Sistem pemantauan tidak dilakukan optimal untuk mengevaluasi kinerja program imunisasi, perlu kebijakan untuk meningkatkan kualitas program imunisasi agar sistem pencatatan dan pelaporan data imunisasi lebih baik.
 

 
ABSTRACT
 
 
The quality and accuray of immunization data is a problem that is often found in health centers and the Department of Health, despite high immunization coverage but in the absence of immunization data quality assessment is routinely reported that the percentage of coverage is not necessarily high data quality is also high. This study aims to describe the data quality routine immunization based methods Data Quality Self Assessment (DQS) in the city of Padang Panjang in 2013. Research is a qualitative research method that uses DQS from WHO. The study was conducted at the Department of Health and all health centers in the city of Padang Panjang is Gunung health center, Kebun Sikolos, Koto Katik and Bukit
 
Surungan. Data obtained from the conducted interviews, observation and document reviews. Immunization data quality component data usage shows that the quality is still low, the data underutilized for suggestions for improvement of recording and reporting of immunization. The accuracy of the data found the village to the health center coverage more than succesfuly verified (overreporting) for reporting the results of DPT-HB3 and Measles. For lack of reporting still occurs accessory reporting date. Monitoring system do not optimal for evaluating databases must addres satisfying immunization program, for the system of recording and reporting of immunization data better.;The quality and accuray of immunization data is a problem that is often found in
 
health centers and the Department of Health, despite high immunization coverage
 
but in the absence of immunization data quality assessment is routinely reported
 
that the percentage of coverage is not necessarily high data quality is also high.
 
This study aims to describe the data quality routine immunization based methods
 
Data Quality Self Assessment (DQS) in the city of Padang Panjang in 2013.
 
Research is a qualitative research method that uses DQS from WHO. The study
 
was conducted at the Department of Health and all health centers in the city of
 
Padang Panjang is Gunung health center, Kebun Sikolos, Koto Katik and Bukit
 
Surungan. Data obtained from the conducted interviews, observation and
 
document reviews. Immunization data quality component data usage shows that
 
the quality is still low, the data underutilized for suggestions for improvement of
 
recording and reporting of immunization. The accuracy of the data found the
 
village to the health center coverage more than succesfuly verified (overreporting)
 
for reporting the results of DPT-HB3 and Measles. For lack of reporting still
 
occurs accessory reporting date. Monitoring system do not optimal for evaluating
 
databases must addres satisfying immunization program, for the system of
 
recording and reporting of immunization data better., The quality and accuray of immunization data is a problem that is often found in
 
health centers and the Department of Health, despite high immunization coverage
 
but in the absence of immunization data quality assessment is routinely reported
 
that the percentage of coverage is not necessarily high data quality is also high.
 
This study aims to describe the data quality routine immunization based methods
 
Data Quality Self Assessment (DQS) in the city of Padang Panjang in 2013.
 
Research is a qualitative research method that uses DQS from WHO. The study
 
was conducted at the Department of Health and all health centers in the city of
 
Padang Panjang is Gunung health center, Kebun Sikolos, Koto Katik and Bukit
 
Surungan. Data obtained from the conducted interviews, observation and
 
document reviews. Immunization data quality component data usage shows that
 
the quality is still low, the data underutilized for suggestions for improvement of
 
recording and reporting of immunization. The accuracy of the data found the
 
village to the health center coverage more than succesfuly verified (overreporting)
 
for reporting the results of DPT-HB3 and Measles. For lack of reporting still
 
occurs accessory reporting date. Monitoring system do not optimal for evaluating
 
databases must addres satisfying immunization program, for the system of
 
recording and reporting of immunization data better.
Read More
S-8431
Depok : FKM-UI, 2014
S1 - Skripsi   Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
cover
Aldila Riznawati; Pembimnbing: Tris Eryando; Penguji: Artha Prabawa, Juri Hendrajadi
Abstrak:
Data dan informasi memiliki peran yang penting dalam proses pengambilan keputusan. Di bidang kesehatan, pemanfaatan data digunakan untuk mengestimasi beban suatu penyakit termasuk determinannya. Tuberculosis (TB) masih menjadi masalah kesehatan global yang menginfeksi 10,6 juta orang di seluruh dunia pada tahun 2021, dimana Indonesia menjadi penyumbang beban kasus tertinggi kedua setelah India. Provinsi dengan jumlah temuan kasus TB tertinggi di Indonesia dalam 5 tahun terakhir adalah Provinsi Jawa Barat. Untuk mengetahui model spasial faktor risiko yang berpengaruh di masing-masing wilayah kabupaten/kota, dilakukan analisis dengan pendekatan spasial menggunakan data sekunder. Hasil dari penelitian ini menunjukkan adanya autokorelasi spasial positif yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus TB di Provinsi Jawa Barat yang artinya sebaran kasus membentuk pola mengelompok dan wilayah yang berdekatan cenderung mempengaruhi wilayah sekitarnya. Adapun wilayah kabupaten/kota yang menjadi wilayah hotspot dan menjadi wilayah prioritas intervensi penanganan kasus TB di Provinsi Jawa Barat adalah Kabupaten Bekasi, Kabupaten Bogor, Kabupaten Karawang, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Sukabumi, Kota Bekasi, Kota Bogor dan Kota Depok. Analisis spasial menemukan faktor risiko yang memiliki pengaruh berbeda pada masing-masing wilayah kabupaten/kota yaitu penduduk miskin, suhu dan ketinggian wilayah, sehingga bentuk intervensi kesehatan yang dilakukan juga berbeda. Pemanfaatan data dengan pendekatan spasial ini diharapkan dapat menjadi pendukung pengambilan keputusan (decision making support) terkait program dan kebijakan intervensi kesehatan yang spesifik wilayah sehingga tepat sasaran dan mampu menurunkan jumlah kasus TB di Provinsi Jawa Barat.



Data and information have an important role in the decision-making process. In the health sector, data utilization is used to estimate the burden of a disease including its determinants. Tuberculosis (TB) remains a global health problem that infects 10.6 million people worldwide in 2021, where Indonesia is the second highest contributor to caseload after India. The province with the highest number of TB case findings in Indonesia in the last 5 years is West Java Province. To find out the spatial model of risk factors that have an effect on each district/city, an analysis was carried out using a spatial approach using secondary data. The results of this study indicate that there is a positive spatial autocorrelation that has a significant effect on the number of TB cases in West Java Province, which means that the distribution of cases forms a clustered pattern and adjacent areas tend to affect the surrounding area. The districts/cities that have become hotspot areas and are priority areas for intervention in handling TB cases in West Java Province are Bekasi Regency, Bogor Regency, Karawang Regency, Purwakarta Regency, Sukabumi Regency, Bekasi City, Bogor City and Depok City. Spatial analysis found risk factors that had different effects in each district/city area, namely the poor population, temperature and altitude, so that the forms of health interventions carried out were also different. Utilization of data with this spatial approach is expected to be able to support decision-making support related to health intervention programs and policies that are specific to the area so that they are right on target and able to reduce the number of TB cases in West Java Province.
Read More
T-6607
Depok : FKM-UI, 2023
S2 - Tesis   Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
cover
Rani Delfiyanti; Pembimbing: Tris Eryando; Penguji: Martya Rahmaniati Makful, Intan Widayati dan Fresty Cahya Maulina
Abstrak:
Salah satu tujuan Sustainable Development Goals (SDGs) ialah menjamin kehidupan yang sehat dan meningkatkan kesejahteraan seluruh penduduk semua usia. Dengan target pada tahun 2030, menurunkan rasio angka kematian ibu hingga kurang dari 70 per 1000 kelahiran hidup serta menurunkan angka kematian neonatal setidaknya 12 per 1000 kelahiran hidup. Angka kematian neonatal di Indonesia sebesar 16,85%, sebagian besar disebabkan oleh BBLR. BBLR merupakan prediktor kesehatan masyarakat yang penting karena BBLR tidak hanya akan meningkatkan risiko kematian dan penyakit setelah lahir, tetapi juga dapat meningkatkan risiko mengalami penyakit tidak menular selama hidupnya. Sehingga diperlukan langkah yang tepat untuk menurunkan angka kelahiran BBLR, mengingat dampak-dampak buruk yang dihasilkan jangka panjang. Salah satu metode yang digunakan dalam manajemen penyakit berbasis wilayah ialah analisis spasial. Analisis spasial perlu dilakukan untuk menjadi decision support system dalam melakukan intervensi yang tepat berbasis wilayah dan masalah (specific area intervention model). Penelitian ini merupakan penelitian dengan desain studi ekologi dengan pendekatan spasial dengan tujuan untuk mendapatkan persebaran BBLR, untuk mendapatkan determinan yang paling berpengaruh terhadap BBLR, serta mendapatkan prioritas intervensi terkait penanganan BBLR di wilayah kabupaten/kota Provinsi Banten dan Jawa Barat. Data yang digunakan ialah data sekunder yang diperoleh dari publikasi dari Dinas Kesehatan dan Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Banten dan Jawa Barat tahun 2020-2022, serta peta wilayah Provinsi Banten dan Jawa Barat dari Badan Informasi Geospasial (BIG). Adapun unit analisis yang digunakan ialah kabupaten/kota. Analisis data dilakukan dengan aplikasi SPSS untuk analisis data secara statistik, aplikasi GeoDa untuk melihat sebaran dan area hotspot kasus BBLR, aplikasi R untuk melakukan uji GTWR dan aplikasi Quantum GIS (QGIS) menginterpretasikan hasil analisis ke dalam visualisasi dalam bentuk peta. Diperoleh hasil bahwa kasus BBLR di Provinsi Banten dan Jawa Barat tersebar secara clustered atau mengelompok, dengan wilayah hotspot BBLR tiap tahunnya ialah Kabupaten Ciamis, Kabupaten Majalengka, dan Kabupaten Tasikmalaya. Tiap wilayah memiliki determinan yang berpengaruh berbeda-beda, dan secara keseluruhan terdapat enam variabel determinan yang berpengaruh secara spasial terhadap kejadian BBLR, yakni kunjungan antenatal (K4), linakes, tingkat kemiskinan, sanitasi, paritas, dan ketinggian wilayah. Intervensi yang menjadi prioritas terhadap ketiga wilayah hotspot tersebut ialah terhadap determinan paritas.

One of the goals of the Sustainable Development Goals (SDGs) is ensuring healthy lives and promoting well-being at all ages. The target of 2030, reducing the maternal mortality rate to less than 70 per 1000 live births and reducing the neonatal mortality rate to at least 12 per 1000 live births. The neonatal mortality rate in Indonesia is 16.85%, mostly caused by low birth weight (LBW). LBW is an important predictor of public health because it is not only increasing the risk of death and disease after birth, but can also increase the risk of experiencing non-communicable diseases during life. So, the appropriate steps are needed to reduce the LBW birth rate, considering the long-term negative impacts. One of the methods used in spatial disease management is spatial analysis. Spatial analysis needs to be carried out to become a decision support system in carrying out appropriate interventions based on areas and problems (specific model intervention areas). This research using an ecological study design with a spatial approach with the aim of getting the distribution of LBW, to get the determinants that most influence LBW, as well as getting priority interventions related to handling LBW in the districts/cities of Banten and West Java Provinces. Secondary data analysis was conducted using the publications from the Dinas Kesehatan Provinsi and Badan Pusat Statistik (BPS) of Banten and West Java Provinces for 2020-2022, and regional maps of Banten and West Java Provinces from the Badan Informasi Geospasial (BIG). The unit of analysis used is the district/city. Data analysis was carried out using the SPSS application to analyze the data statistically, the GeoDa application to see the distribution and hotspot areas of LBW cases, the R application to carry out the GTWR test and the Quantum GIS (QGIS) application to interpret the analysis results into visualizations in map form. The results obtained were that LBW cases in Banten and West Java Provinces were distributed in clusters, with the LBW hotspot areas each year being Ciamis Regency, Majalengka Regency and Tasikmalaya Regency. Each region has different influencing determinants, and overall there are six determinant variables that spatially influence the incidence of LBW, namely antenatal visits (K4), health care, poverty level, sanitation, parity and regional altitude. The priority intervention for the three hotspot areas is the determinants of parity.
Read More
T-7038
Depok : FKM UI, 2024
S2 - Tesis   Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
:: Pengguna : Pusat Informasi Kesehatan Masyarakat
Library Automation and Digital Archive