Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPenyebab PV adalah Malassezia spp. atau disebut juga Pityrosporum orbiculare dan Pityrosporum ova/a, merupakan jamur serupa ragi yang bersifat saprofit, dalam kondisi tertentu berubah menjadi bentuk miselium yang bersifat patogen. Dalam hal kesembuhan, PV prognosisnya baik tetapi masalah utama adalah kekambuhan yang sangat tinggi. Tingkat kekambuhan pada tahun pertama setelah pengobatan 60% dan pada tahun kedua setelah pengobatan 80%. Hal ini terjadi karena Malassezia spp. merupakan flora normal pada kulit, kadang terdapat lebih dalam pada folikel rambut, selain itu juga karena faktor predisposisi yang tidak dapat dihindari.Berbagai faktor yang berperan pada penyakit ini antara lain faktor lingkungan yang lembab dan panas, pakaian tertutup, genetik, hormonal, imunodefisiensi, kulit berlemak, malnutrisi, hiperhidrosis, pengobatan dengan kortikosteroid atau imunosupresan, dan penggunaan antibiotika jangka lama, serta pemakaian kontrasepsi oral. Faktor lingkungan yang berperan pada PV antara lain adalah lingkungan mikro pada kulit, misalnya kelembaban kulit. Kelembaban kulit dinilai dengan mengevaluasi skin capacitance (SC) dan transepidermal water loss (TEWL). Pada kulit normal SC dan TEWL seimbang, pada kulit lembab SC meningkat sedangkan TEWL berkurang. Pada pasien PV diduga kelembaban kulit tinggi. Sepengetahuan penulis belum ada penelitian mengenai hubungan PV dengan kelembaban kulit. Diharapkan dengan hasil penelitian ini dapat membantu memberikan asupan dalam penatalaksanaan PV.Malassezia spp. merupakan flora normal pada kulit. Pada kondisi tertentu bentuk ragi berubah menjadi bentuk miselia yang memberi gambaran Minis PV. Salah satu faktor yang mempengaruhi perubahan ini adalah kelembaban kulit yang tinggi, yang dicerminkan oleh SC dan TEWL.Perumusan masalahApakah ada perbedaan skin capacitance dan transepidermal water loss kulit non-lesi pasien pitiriasis versikolor dengan non-pitiriasis versikolor?."

"Radioterapi merupakan salah satu modalitas terapi bagi pasien kanker leher dan kepala.Pasien yang menjalaninya akan mengalami beberapa efek samping yang salah satunyaadalah hiperpigmentasi kulit area radiasi. Hiperpigmentasi yang dialami pasien dapatmempengaruhi perubahan gambaran diri pasien. Penelitian dilakukan untuk mengetahuisejauhmana perubahan gambaran diri pasien yang mengalami hiperpigmentasi akibatterapi radiasi pada leher dan kepala. Desain penelitian ini adalah deskriptif tipikal atausederhana dengan jumlah sampel sebesar 31 responden yang sudah menjalani terapiradiasi Iebih dari 10 kali di Departemen Radioterapi RS Dr Cipto MangunkusumoJakarta. Setiap responden yang masuk dalam penelitian mengisi kuesioner yang berisidata demografi dan pemyataan tentang gambatan diri. Dari data yang dianalisamenggunakan metode statistik tendensi Sentral yaitu mean, modus dan mediandidapatkan hasil perubahan gambaran diri pasien berada pada tingkat sedang. Penelitianini merekomendasikan pendidikan kesehatan yang Iebih jelas lagi tentang efek sampingterapi radiasi dan perawatannya serta molivasi dan support terhadap pasien agar Iebihditingkatkan."

"Penyakit kulit merupakan gangguan kulit yang salah satunya bisa disebabkan oleh banjir. Pengetahuan masyarakat korban banjir tentang penyakit kulit dipengaruhi oleh beberapa faktor. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui adakah hubungan tingkat pengetahuan masyarakat tentang penyakit kulit dengan kejadian penyakit kulit. Desain penelitian ini menggunakan pendekatan korelasi dengan sample 68 orang di Kampung melayu RW 10 Bukit Duri. Instrumen penelitian ini berupa kuisioner berisi 38 pertanyaan. Dengan uji Chi Square pada alpha (0.05) diperoleh hasil nilai x2 (0.7175). Sehingga hasil penelitian didapatkan bahwa adanya hubungan tingkat pengetahuan masyarakat korban banjir tentang penyakit kulit terhadap kejadian penyakit kulit di Kampung melayu RW 10 Bukit duri. Peneliti menyarankan agar dilakukan penelitian lebih lanjut, karena di daerah Kampung melayu RW 10 Bukit duri banyak terdapat resiko penyakit akibat banjir.

---

One of the causes of skin disease is from flood disaster. The citizens who are impact from the flood disaster, their knowledge about skin disease were come from many factors. The purpose of this research is to identify the citizen’s knowledge of skin disease with the skin disease causes of flood disaster. The research designed used in the vicinity of correlation with 68 samples hom citizens in Kampung Melayu RW I0 Bukit Duri. The research instrument used questionnaire consists of 38 questions. With the Chi Square test on alpha (0.05) the result is value x2 (0.7175). Therefore, result from the research was there are connections of citizen’s knowledge that are impact from flood disaster about skin disease with the skin disease problems in Kampung Melayu RW 10 Bukit duri. The team research suggested to continuing this research, because there are many risks could happened causes of flood disaster in Kampung Melayu RW 10 Bukit Duri."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi penyakit kulit pada hewan peliharaan menggunakan image processing dan Deep Learning. Model ini dirancang untuk mendeteksi tiga jenis penyakit kulit yang umum, yaitu Ringworm, Scabies, dan Earmite, dengan memanfaatkan gambar yang diambil menggunakan kamera ponsel. Model ini menggabungkan teknik image processing, seperti CLAHE, filter Gaussian, dan segmentasi HSV, dengan model CNN. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik Accuracy, Precision, Recall, dan F1-score. Pada penelitian ini digunakan dua model untuk mendeteksi penyakit yang berbeda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk model 1, yang melakukan klasifikasi multi-kelas, nilai metrik validasi Akurasi mencapai 83%, F1-score mencapai 82%, Precision mencapai 89%, dan Recall mencapai 83%. Sedangkan untuk hasil model 2, yang melakukan klasifikasi biner, nilai akurasi mencapai 100%, F1-score mencapai 100%, Precision mencapai 100%, dan Recall mencapai 100%. Model ini juga menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan model transfer learning ResNet-50 dan VGG16.

---

This research aims to develop a skin disease detection model for pets using image processing and Deep Learning . The model is designed to detect three common skin diseases, namely Ringworm, Scabies, and Earmite, using images captured by mobile phone cameras. The model combines image processing techniques, such as CLAHE, Gaussian filter, and HSV segmentation, with a CNN model. Model evaluation is performed using the Accuracy, Precision, Recall, and F1-score metrics. In this study, two models were used to detect different diseases. The research results show that for model 1, which performs multi-class classification, the validation metric value of Accuracy reaches 83%, F1-score reaches 82%, Precision reaches 89%, and Recall reaches 83%. Meanwhile, for the results of model 2, which performs binary classification, the accuracy value reaches 100%, F1-score reaches 100%, Precision reaches 100%, and Recall reaches 100%. This model also shows better performance compared to the ResNet-50 and VGG16 transfer learning models."