JOURNAL ARTICLE

Identifikasi Keluhan Computer Vision Syndrome (CVS) Pada Mahasiswa Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Universitas Warmadewa

Abstract

Computer Vision Syndrome (CVS) merupakan sekumpulan gejala pada mata dan leher yang disebabkan oleh penggunaan computer ataupun layar monitor yang berlebihan. Keluhan CVS menjadi masalah kesehatan yang perlu diperhatikan karena dapat menurunkan produktivitas dan kualitas hidup di masa depan. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui keluhan CVS dan keluhan CVS yang paling sering terjadi pada mahasiswa kedokteran di Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Universitas Warmadewa (FKIK Unwar) berdasarkan identifikasi yang dilakukan. Penelitian ini adalah penelitian deskriptif observasional dengan desain penelitian Cross Sectional. Penelitian dilakukan di FKIK Unwar dengan jumlah sampel 123 orang pada bulan Januari 2022. Data diperoleh dengan pengisian kuesioner melalui daring dan wawancara kemudian dianalisis univariat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada gejala astenopia keluhan tersering adalah mata lelah 101 orang (82,1%). Pada gejala di permukaan okuler keluhan tersering adalah mata berair dengan frekuensi responden 56 orang (45,5%). Pada gejala visual keluhan tersering adalah sensitif terhadap cahaya dengan frekuensi responden 64 orang (52%) dan pada gejala esktarokuler keluhan tersering adalah nyeri punggung dengan frekuensi responden 80 orang (65%). Kesimpulan pada penelitian ini adalah keluhan CVS tersering yang dirasakan mahasiswa FKIK Unwar adalah gejala astenopia dengan keluhan mata lelah dengan frekuensi responden 101 orang (82,1%) dan gejala visual dengan keluhan penglihatan ganda adalah keluhan yang paling jarang dirasakan oleh mahasiswa FKIK Unwar dengan frekuensi responden 15 orang (12,2%)

Keywords:
Art

Metrics

1
Cited By
0.18
FWCI (Field Weighted Citation Impact)
0
Refs
0.49
Citation Normalized Percentile
Is in top 1%
Is in top 10%

Citation History

Topics

Augmented Reality Applications
Physical Sciences →  Computer Science →  Computer Vision and Pattern Recognition

Related Documents

© 2026 ScienceGate Book Chapters — All rights reserved.