LAPORAN PELAKSANAAN MAGANG DI UNIT SISTEM INFORMASI KESEHATAN DINAS KESEHATAN KOTA SURABAYA PELAPORAN SISTEM INFORMASI KESEHATAN MELALUI SIMPUS

E-Health merupakan rumah besar dari seluruh sistem informasi pelayanan kesehatan Kota Surabaya yang mencakup sistem informasi manajemen Puskesmas (SIMPUS), sistem informasi manajemen Rumah Sakit (SIM-RS) dan sistem informasi majamenen bahan perbekalan dan obat kesehatan (SIMBOK) yang berintegrasi dengan Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil (DISPENDUKCAPIL) dan P-care BPJS. Pelaporan Puskesmas melalui SIMPUS dilakukan melalui serangkaian tahap penginputan data yang dilakukan oleh petugas Puskesmas. Data yang sudah diinput akan terekam di dalam sistem yang secara otomatis akan membentuk laporan data by name sesuai dengan kebutuhan pelaporan rutin Puskesmas kepada Dinas Kesehatan melalui unik SIK.Aplikasi SIMPUS yang digunakan untuk kegiatan pelaporan dinilai belum optimum. Hal ini dikarenakan SIMPUS hanya mampu mengakomodasi 20% dari jumlah laporan rutin Puskesmas. Selain itu, masih dibutuhkan usaha cleaning data oleh petugas untuk menghindari terjadinya duplikasi data pada lapora

Perbandingan Uji Bonferroni dan Tukey-Kramer untuk Membedakan Berat Bayi Lahir menurut Usia dan Riwayat Intranatal Eklampsia Ibu

Tidak menutup kemungkinan, sebuah penelitian berada pada kondisi varians homogen dengan menggunakan jumlah sampel antar kelompok yang berbeda. Dengan kondisi penelitian serupa, uji multiple comparisons yang konservatif dibutuhkan, seperti uji Bonferroni dan Tukey-Kramer. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil antara uji Bonferroni dan Tukey-Kramer untuk membedakan berat bayi lahir menurut usia dan riwayat intranatal eklampsia ibu. Penelitian ini merupakan penelitian observasional analitik, dengan menggunakan data morbiditas bayi yang dilahirkan di Rumah Sakit Ibu dan Anak Putri Surabaya selama bulan Januari-Desember 2019 yang dilengkapi dengan catatan berat bayi lahir dan riwayat intranal ibu (n=163). Perbandingan uji dilakukan dengan mendesain kategori variabel usia ibu riwayat intranatal eklampsia menjadi beberapa kategori. Peneliti juga membuat empat model perbandingan jumlah sampel antar kelompok (< 1:2; 1:3; 1:4; dan 1:6). Hasil penelitian menemukan bahwa terdapat perbedaan berat bayi lahir antara kelompok usia ibu dan riwayat intranatal eklampsia ibu. Bayi yang dilahirkan oleh ibu berusia 25-29 tahun, lahir dengan berat badan paling besar sedangkan berat lahir menurun secara progresif ketika usia ibu lebih tua. Bayi yang dilahirkan oleh ibu dengan riwayat hipertensi dan pre-eklampsia berat memiliki berat lahir paling rendah dibandingkan dengan ibu normal dan ibu dengan riwayat pre-eklampsia ringan. Baik uji Bonferroni maupun Tukey-Kramer dapat digunakan untuk melakukan perbandingan berpasangan apabila sesuai dengan kondisi data penelitian. Ketika menggunakan jumlah sampel berbeda, pemilihan uji multiple comparisons perlu diseleksi lebih baik dengan mempertimbangkan perbandingan jumlah sampel antar kelompok, besar Pvalue uji ANOVA dan nilai Fmax yang berkaitan dengan varians terbesar dimiliki oleh sampel terkecil

A statistical method for analysing temperature increase from remote sensing data with application to Spitsbergen Island

Arctic plays as a key climatic region, it is highly affected by climate change. Climate change has long been considered as an effect of global warming, it is derived from complex linkages and changes in climate variables. Land surface temperature (LST) is known as one of the essential climate variables (ECVs). Recent study founds that LST has risen in the Arctic. Due to the rising temperatures, there has been a massive decrease in basic Arctic features, which elevated the percentage of heat trapped in the surface. LST is an ECV which needs to be further investigated in key regions. This study aims to investigate LST changes over February 2000 to November 2019 in Spitsbergen. We used autoregression and multivariate regression with cubic spline used to investigate LST changes over this period in Spitsbergen. Four knots and seven knots cubic spline were applied, respectively, to detect acceleration and 7-year cycle. Research founds that LST in Spitsbergen rise by 1.039 °C per decade (CI 0.576–1.501; z: 4.403). Gustav Adolf Land, Nordaustlandet has the highest temperature rise, location of the well-known Vegafonna ice-caps. A notable increase has shown during winter days

Association between climatic conditions, population density and COVID-19 in Indonesia

The first emergence of Corona Virus Disease 2019 (COVID-19) confirmed cases found in Wuhan, China, has become a global crisis. At least 177 countries have been affected over 43,000,000 confirmed cases of corona positive and more than one million deaths until October 27th, 2020. Recent research has analyzed any possible factors causing the COVID-19 spreads were climate factors and population density. Indonesia was a tropical region known as the high-populated country in the World, with a 52.9% area with a high mean air temperature and over 267.7 million populations. Our study aims to analyze the correlation between climate, population density, and COVID-19 in Indonesia. We used the K-means cluster method and Fisher’s exact test to determine climatic conditions, population density, and COVID-19 clusters and study the correlation. Our research found that there is a correlation between climatic conditions and population density with COVID-19 (p: 0,034; p:0,004). Warmer climate conditions and densely populated regions contributed to the risen COVID-19 transmission in Indonesia. These are highlighted by the evidence of the top six provinces with highest COVID-19 cases are province classified in warmer climatic conditions (high air temperature, low rainfall, and humidity) and a fairly-dense to densely populated region