PENGARUH SINDROM PREMENSTRUASI TERHADAP KECEMASAN MAHASISWI

Sindrom premenstruasi adalah kumpulan dari gejala-gejala yang bisa mengganggu siklus menstruasi yang umum terjadi pada wanita usia 20-50 tahun. Beberapa penelitian pada populasi mahasiswa menunjukkan prevalensi kecemasan dan prevalensi sindrom premenstruasi yang cukup tinggi. Faktor psikologis, adalah kecemasan, termasuk faktor risiko sindrom premenstruasi.Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui Pengaruh Sindrom Prementruasi Terhadap Kecemasan Mahasiswi Kedokteran Angkatan 2013-2014 di Universitas Muhammadiyah Purwokerto.Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif analitik dengan pendekatan cross sectional. Populasi penelitian ini adalah Mahasiswi Kedokteran Angkatan 2013-2014 di Universitas Muhammadiyah Purwokerto.Dengan menggunakan teknik purposive sampling, didapatkan sampel sebanyak 40 mahasiswi.Dengan Variabel independen penelitian ini adalah tingkat kecemasan.Sedangkan variabell dependen penelitian ini adalah sindrom prementruasi. Dengan melakukan pendataan yaitu Data skor kecemasan diperoleh dari kuesioner TMAS (Taylor Manifest Anxiety Scale) dan data skor sindrom premenstruasi diperoleh dari kuesioner SPAF (Shortened Premenstrual Assessment Form).Data yang diperoleh dianalisis menggunakan uji korelasii Pearson. Dimana Hasil Penelitian yaitu Hasil uji korelasi Pearson menunjukkan hubungan yang signifikan antara kecemasan dengan sindrom premenstruasi pada mahasiswi Kedokteran angkatan 2014 di Universitas Muhammadiyah Purwokerto dengan arah hubungan yang positif dan kekuatan hubungan sedang (p = 0,001; r = 0,386). Kata kunci : kecemasan, sindrom premenstruasi, mahasisw

Prototipe Alat Pendeteksi Pengguna Masker Sebagai Upaya Pencegahan Covid-19

Di musim pendemi Covid-19 upaya pencegahan penularan penyakit ini dapat dilakukan salah satunya memakai masker terutaman diruang publik yang melibatkan banyak orang. Pekerjaaan pengawasan orang bermasker dan tidak bermasker menjadi membosankan jika orang diawasi sangat banyak misalnya ditempat publik terminal, bandara dan sebagainya. Untuk itu diperlukan terobosan suatu alat untuk membantu pengawasan pemakain masker sehingga beban kerja penjaga atau pengawas menjadi berkurang dan alat dapat bekerja 24 jam tanpa lelah. Implementasi detektor masker pada penelitian ini menggunakan cara cepat dengan memanfaatkan Google cloud computing machine learning yaitu teachable maachine. Dari hasil pengujian alat dapat mendeteksi obyek bermasker dan tidak bermasker dengan tingkat kebenaran 100% baik pada obyek riil maupun obyek berupa foto dikomputer. Pada pengujian obyek dengan gambar yang terlalu kecil tingkat kebenaran hanya 57%m hasil deteksi akan normal 100% lagi jika obyek mendekat camera detektor dan hal ini tidak lerlalu bermasalah karen aplikasi dilapangan obyek akan berjalan mendekan camera pemantau