stunting is one of the targets of sustainable development goals (SDGs) included in the second sustainable development goal of eliminating hunger and all forms of malnutrition by 2030 and achieving food security. Indonesia is included in the third country with the highest stunting prevalence in the south-east Asia region (sear). One of the regions in java where there are stunting cases is in Yogyakarta, namely in Bantul Regency. This research aims to determine the perception of young women about stunting prevention through healthy living. This research is qualitative research with a case study approach. The variable in this study is the perception of young women regarding the prevention of stunting through a healthy lifestyle. This research concluded that some female subjects already understood the definition of stunting but did not yet know the important role of adolescents in the prevention of stunting before pregnancy. This shows that there is no appropriate perception among adolescents regarding the prevention of stunting with a healthy lifestyle since early adolescence. If the adolescent is not repaired, so in the future, there will be more and more expectant mothers who have short body posture and/or lack of chronic energy.

Latar Belakang: Pendidikan dan pelatihan vokasional merupakan hal yang penting dalam perkembangan pengetahuan, teknologi dan sosial-ekonomi di negara-negara berkembang seperti Indonesia. Pada bidang sosial-ekonomi, pendidikan vokasional menyediakan akses untuk peningkatan keahlian serta pintu gerbang menuju dunia kerja. Pendidikan vokasional juga dapat dikatakan sebagai jembatan antara pendidikan umum dengan dunia kerja. Rekam medis sebagai salah satu pendidian vokasional seharusnya memiliki tujuan dan paradigma yang sama dengan pendidikan vokasional.Tujuan: Membandingkan pelaksanaan pendidikan DIII Rekam Medis Sekolah Vokasi UGM dengan konsep/paradigma pendidikan vokasional berdasarkan teori dan referensi.Metode: Metode penelitian ini adalah literature review dengan menggunakan referensi dari jurnal, UNESCO dan peraturan perundang-undangan.Hasil: Pelaksanaan pendidikan DIII Rekam Medis telah sesuai dengan paradigma pendidikan vokasional menurut Zarifis, Kotsiki, UNESCO, Permenristek Dikti No.44 tahun 2015 dan No.32 tahun 2016 serta SK Menkes No.377 tahun 2007Kesimpulan: Secara umum program studi rekam medis UGM telah memiliki kesesuaian dengan tujuan pendidikan vokasional dan sebagai sebuah sistem pendidikan, program studi ini fokus pada mempersiapkan peserta didik menghadapi dunia kerja dengan bekal kompetensi, pengetahuan, sikap yang baik.

Latar Belakang: Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit menular yang masih menjadi masalah kesehatan nasional. Salah satu strategi yang tepat untuk menurunkan angka kejadian DBD adalah surveilans DBD. Namun, surveilans DBD selama ini dikerjakan oleh petugas surveilansmasih dikerjakan dengan carasecara manual sehingga hal ini menyebabkan keterlambatan pelaporan, tidak update-nya data, dan penyajian informasi yang tidak mendukung dalam pengambilan keputusan.Tujuan: Merancang dan mengembangkan sistem informasi surveilans DBD berbasis mobile sebagai sistem peringatan dini outbreak di Kota Yogyakarta.Metode: Research and development ini dilaksanakan di Puskesmas Gondokusuman II Kota Yogyakarta pada April-Oktober 2020. Subjek penelitian adalah petugas surveilans puskesmas dan kader. Objek penelitian adalah Sistem Informasi Surveilans DBD. Teknik pengumpulan data dilakukan melalui wawancara, Focus Group Discussion, observasi, dan studi dokumentasi.Hasil: Pengguna memerlukan sistem informasi surveilans kasus DBD berbasis mobile yang mengakomodir perekaman data melalui digitalisasi komponen formulir yang digunakan, fitur koordinasi antarpengguna, serta fitur pemetaan kasus. Penelitian ini menghasilkan rancangan proses sistem dalam diagram unified modelling language, rancangan basis data dalam entity relationship diagram serta prototipe tampilan antarmuka sistem.Kesimpulan: Rancangan sistem informasi surveilans berbasis mobile yang dihasilkan sesuai dengan kebutuhan pengguna dan sebaiknya digunakan sebagai blueprint untuk proses konstruksi sistem.

Latar    Belakang: Cryptosporidium spp. adalah salah satu enteropatogen pada manusia dan umumnya ditemui terutama pada anak-anak di negara berkembang. Prevalensi Cryptosporidium spp. di Indonesia masih belum diketahui dan penelitian terkait juga masih sangat jarang. Saat ini, beberapa perusahaan telah mengembangkan tes diagnostik sederhana dan cepat untuk mendeteksi infeksi Cryptosporidium spp. tetapi informasi mengenai keakuratannya pada kondisi di Indonesia masih belum diketahui.  Tujuan: Mengetahui validitas alat Crypto/Giardia Duo-Strip dan prevalensi Cryptosporidium spp. pada salah satu wilayah pedesaan di timur Indonesia.Metode: Penelitian ini menggunakan desain potong-lintang dan dilakukan tahun 2015. Sampel tinja dikumpulkan dari seluruh masyarakat di desa Hurnala, Maluku Tengah. Validitas (Sensitifitas, Spesifisitas) dan Efikasi (Nilai Prediktif Positif dan Negatif) dari Crypto/Giardia Duo-Strip dinilai menggunakan Modified acid-fast staining sebagai standar referensi. Hasil: Dari 731 sampel tinja, terdapat 261 sampel positif Cryptosporidium spp. menggunakan Modified acid-fast staining dan 204 sampel positif menggunakan Crypto/Giardia Duo-Strip. Sensitivitas, Spesifisitas, PPV, dan NPV Crypto/Giardia Duo-Strip masing-masing sebesar 38.78%, 78.99%, 35.77%, 69.64% dengan Likelihood Ratio+ (LR+): 1.77 and (LR-): 0.79.  Kesimpulan: Prevalensi infeksi Cryptosporidium spp. di desa Hurnala, Maluku Tengah cukup tinggi yaitu 36% (261/731). Kemampuan alat Crypto/Giardia Duo-Strip masih relatif rendah untuk mendeteksi Cryptosporidium spp. di wilayah Indonesia.

Coronavirus disease 2019 (Covid-19) has been identified as being transmitted among humans with droplets from breath, cough, and sneezes. Understanding the droplets’ behavior can be critical information to avoid disease transmission, especially while designing a device deals with human air respiratory. Although various studies have provided enormous computational fluid simulations, most cases are too specific and quite challenging to combine with other similar studies directly. Therefore, this paper proposes a systematic approach to predict the droplet behavior for coughing cases using machine learning. The approach consists of three models, which are droplet generator, mask model, and free droplet model modeled using feedforward neural network (FFNN). The evaluation has shown that the three FFNNs models’ accuracies are relatively high, with R-values of more than 0.990. The model has successfully predicted the evaporation effect on the diameter reduction and the completely evaporated state, which can be considered unlearned cases for machine learning models. The predicted horizontal distance pattern also agrees with the data in the literature. In summary, the proposed approach has demonstrated the capability to predict the diameter pattern according to the experimental or previous work data at various mask face types.