## ORIGINAL ARTICLE
Pengetahuan Mahasiswa tentang Pencegahan dan Pengobatan Computer Vision Syndrome selama Work From Home
Alisa Sari Nastiti, Alysa Intan Santika, Angeline Tirza Galuh Palupi, Anisa Maulidi Syavira, Devinta Julian Tupenalay, Elsa Ananda Setya Budi, Mochammad Haris Firdaus, Nadhira Mileni Tsalitsia, Neva Safitri Salsabila, Ni Putu Widya Sriastuti, Salsabilla Madudari Kasatu, Theresia Florida Damayanti, Via Qurrota A’yun,
Wikanti Sunaringtyas, Yunita Nita *
Departemen Farmasi Praktis, Fakultas Farmasi, Universitas Airlangga Gedung Nanizar Zaman Joenoes Kampus C, Jl. Ir. Soekarno, Surabaya 60115, Indonesia
*E-mail : yunita-n@ff.unair.ac.id

## ABSTRAK
Peningkatan kasus COVID-19 di Indonesia membuat pemerintah mengeluarkan kebijakan PMK No.9 Tahun 2020 yang menuntut  masyarakat  bekerja  di  rumah  ( Work  from  Home ).  Penerapan  kebijakan  meningkatkan  intensitas  waktu penggunaan  gawai.  Menatap  layar  komputer  lebih  dari  4  jam  dapat  menyebabkan  gejala Computer  Vision  Syndrome (CVS).  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  tingkat  pengetahuan  mahasiswa  S1  Perguruan  Tinggi  di  Surabaya mengenai  CVS.  Penelitian  menggunakan  metode cross-sectional dengan  variabel  penelitian  adalah  pengetahuan mengenai CVS, pencegahan terhadap CVS, dan pengobatan terhadap CVS. Pengambilan data menggunakan survei daring dengan  kuesioner  berisi  23  pertanyaan  pilihan  ganda  yang  divalidasi  menggunakan  metode face  validity dengan  nilai minimum 0 dan nilai maksimum 23. Responden berjumlah 226 orang. Tingkat pengetahuan dikategorikan rendah untuk jawaban benar 0-8 pertanyaan, sedang 9-16 pertanyaan, dan tinggi 17-23 pertanyaan. Hasil  menunjukkan 1 responden (0,4%) termasuk kategori rendah, 113 responden (50,0%) kategori sedang dan 112 responden  (49,6%) kategori tinggi. Dilakukan  perbandingan  nilai  pengetahuan  mahasiswa  kesehatan  dan  non  kesehatan  menggunakan  analisis  korelasi biserial. Terdapat korelasi  yang signifikan (p = 0,021) antara variabel kategori  jurusan dengan  nilai total pengetahuan dengan nilai r = (-0,154). Mahasiswa non kesehatan paling banyak menjawab salah pada kuesioner, sehingga perlu adanya edukasi berupa promosi kesehatan untuk meningkatkan pengetahuan CVS.
Kata Kunci: work from home, computer vision syndrome, pengetahuan, pencegahan, pengobatan

## ABSTRACT
The Minister of Health Regulation Number 9 of 2020 requires citizens to work remotely, as increasing COVID-19 cases in Indonesia. This policy has impacted towards higher gadget usage. Gadget screen exposure longer than 4 hours could cause  Computer  Vision  Syndrome  (CVS)  symptoms.  The  study  aimed  to  observe  understanding  of  CVS  among undergraduate students at universities in Surabaya. The study was conducted using cross-sectional time approach. The research variables were knowledge, prevention, and treatment of CVS. Data was collected using questionnaire containing 23  multiple  choice  questions,  validated  using  face  validity  method  with  minimum  value  (0)  and  maximum  value  (23). Total respondents were 226 people. The level of knowledge was categorized as low for correct answers 0-8 questions, medium 9-16 questions, and high 17-23 questions. The results showed that 1 respondent (0.4%) was in low-category, 113 respondents (50.0%) were in medium-category, and 112 respondents (49.6%) were in high-category. Comparison of the knowledge  value  of  health  and  non-health  students  was  carried  out  using  biserial  correlation  analysis.  There  was  a significant correlation (p=0.021) between major category variables and the total value of knowledge with r value -0.154. Most non-health students answered the questionnaire incorrectly, therefore health promotion must be held to increase CVS awareness.
Keywords: work from home, computer vision syndrome, knowledge, prevention, medication

## PENDAHULUAN
Awal  tahun  2020  pemerintah  mengeluarkan sejumlah  kebijakan  terkait  dengan  pandemi  yang disebabkan  oleh  virus  corona.  Salah  satunya  adalah Peraturan Menteri Kesehatan (PMK) No. 9 Tahun 2020 yang  menyatakan  bahwa  pemerintah  meliburkan sekolah  dan  tempat  kerja.  Selain  itu,  aktivitas  yang menggunakan fasilitas umum termasuk kegiatan agama juga  turut  dibatasi  (Kemenkes  RI,  2020).  Hal  tersebut menuntut masyarakat untuk bekerja dari tempat tinggal (WFH) dan berdampak pada 56% pekerja sektor swasta dan 92% mahasiswa atau pelajar di pulau Jawa, Madura, dan  sekitarnya  (Veda  Praxis,  2020).  Mendukung  hal tersebut,  Wali  Kota  Surabaya  mengeluarkan  Surat Edaran Nomor 443/7787/436.8.4/2021 yang mendukung  aktivitas  belajar  mengajar  di  seluruh jenjang pendidikan dilakukan secara daring (Wali Kota Surabaya, 2021).
Pelaksanaan  perkuliahan    dari  rumah  secara daring  atau    disebut Work  from  Home (WFH) menyebabkan  peningkatan  intensitas  penggunaan gadget pada mahasiswa. Peningkatan kualitas, relevansi pendidikan,  perluasan  pendidikan  serta  akses  yang merata adalah tujuan dari pendidikan  jarak  jauh. Salah satu  cara  memperluas  akses  pendidikan  tinggi  adalah pendidikan jarak jauh dengan penjaminan kualitas yang baik  sesuai  kebutuhan  pihak  yang  berkepentingan (Wahyudin, 2020). Perubahan pelaksanaan perkuliahan dari  luring  menjadi  daring  menjadi  keputusan  yang harus  dilakukan  oleh  universitas  untuk  tetap  bisa melaksanakan  tujuan  pendidikan  yang  efektif  dan efisien.
Menatap layar komputer lebih dari 4  jam setiap harinya dapat meningkatkan gejala kelelahan mata (eye strain) sehingga menyebabkan CVS (Rosenfield, 2011). Kasus  CVS  memengaruhi  sekitar  90%  orang  yang menghabiskan  waktu  3  jam  atau  lebih  di  depan komputer.  Secara  global,  kasus  CVS  diderita  oleh hampir 60 juta orang dan terdapat 1 juta kasus baru yang terjadi setiap tahunnya (Mersha, 2020).
Gejala  CVS  muncul  ketika  menggunakan komputer selama 6 sampai 8 jam per hari sebesar 48,9% dan  3  sampai  5  jam  sebesar  23,7%  (Akinbinu  & Mashalla,  2014).  Beberapa  penelitian  menunjukkan bahwa  CVS  ditandai  oleh  gejala  seperti  mata  lelah, sensasi  mata terbakar,  penglihatan  yang  kabur,  sensasi gritty , sakit kepala, dan nyeri  leher. Distribusi keluhan seseorang  mengenai  CVS,  yaitu  44,10%  keluhan sakit/mata  kering,  40,21%  sakit  kepala,  33,51%  kabur penglihatan,  31,23%  kesulitan  fokus,  28,82%  mata berair,  dan  27,48%  nyeri  berdenyut  di  sekitar  mata (Setyowati, 2021).
Faktor risiko CVS dibagi menjadi tiga kategori, yakni  faktor  individu,  faktor  komputer  dan  faktor lingkungan.  Faktor  individu  mencakup  umur,  jenis kelamin,  riwayat  penyakit,  riwayat  pengobatan, penggunaan  kacamata,  lama  penggunaan  komputer, durasi istirahat setelah menatap komputer, dan frekuensi berkedip. Faktor komputer terdiri dari sudut penglihatan dan jarak pandang mata terhadap komputer. Sedangkan,
faktor lingkungan meliputi pencahayaan ruangan, suhu udara  dalam  ruangan,  kelembaban,  dan  sirkulasi  udara di dalam ruangan (Baqir, M. 2017).
Dampak  dari  CVS  adalah  dapat  menyebabkan gangguan  saat  bekerja  sehingga  berakibat  pada penurunan performa dan produktivitas kerja. CVS juga dapat mengganggu kemampuan penglihatan, gangguan sistem  muskuloskeletal,  dan  masalah  kesehatan  lain yang  dapat  berlangsung  lama  (Shantakumari  et  al., 2014).
Perawatan yang paling utama untuk CVS adalah menginformasikan  ke  penderita  untuk  mengambil tindakan  pencegahan  yang  dapat  dilakukan  dengan memperhatikan ketinggian layar yang benar, membersihkan layar perangkat secara teratur, pencahayaan yang memadai, dan penggunaan obat tetes mata buatan (Marwa, 2021). Penggunaan obat tetes mata buatan pada pengguna Visual Display Terminal (VDT) berdampak  signifikan  karena  reflek  berkedip  menurun hingga  66%  yang  mengakibatkan  mata  kering  karena hanya  berkedip  3-6x/menit,  dimana  normalnya  mata berkedip 15-20x/menit (Marwa, 2021).
Dalam penelitian yang dilakukan oleh Abudawood  (2020),  95%  mahasiswa  dilaporkan memiliki  gejala  mata  kering,  penglihatan  kabur,  mata lelah/tegang  selama  belajar  menggunakan  laptop  lebih dari  2  jam.  Faktor  risiko  yang  paling  signifikan  pada CVS  berkaitan  dengan  lama  penggunaan  komputer, jarak antara mata dengan layar, serta tingkat kecerahan layar  yang  tinggi.  Berdasarkan  penelitian  yang dilakukan  di  daerah  Joyoboyo,  diketahui  bahwa sebagian besar masyarakat belum memahami mengenai penyakit mata  dan  cara  pengobatannya,  serta pengetahuan terkait obat mata masih perlu ditingkatkan (Laila et al ., 2020). Selain itu, dalam penelitian lain yang dilakukan di Bogor, sekitar 45% responden masih salah tentang  cara  menggunakan  obat  tetes  mata  yang  baik dan  benar  (Fadliani,  2019).  Pengetahuan  yang  minim kemungkinan  disebabkan  oleh  kurangnya  informasi yang  diperoleh  mengenai  cara  pencegahan  CVS  dan juga penggunaan obat terutama obat tetes mata dengan benar.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  tingkat  pengetahuan  mahasiswa  S1 Perguruan Tinggi di Surabaya tentang CVS, pencegahan CVS, dan pengobatan CVS selama WFH.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode cross- sectional dengan  teknik  pengambilan  data purposive sampling. Variabel  yang  diukur  dalam  penelitian  ini adalah  pengetahuan  mahasiswa  mengenai  CVS, pencegahan  terhadap  CVS,  dan  pengobatan  CVS. Subjek yang kami teliti yakni mahasiswa S1 Perguruan Tinggi  di  Surabaya.  Kriteria  inklusi  dari  subjek  :  (1) Responden bersedia mengisi kuesioner; (2) Mahasiswa S1  Perguruan  Tinggi  di  Surabaya;  (3)  Menggunakan komputer  atau  gawai  selama  pembelajaran  jarak  jauh. Kriteria  Eksklusi  dari  subjek:  (1)  Mahasiswa  Fakultas Farmasi  Universitas  Airlangga;  (2)  Tidak  mengisi kuesioner dengan lengkap.
Uji validitas pada kuesioner tersebut menggunakan  metode face  validity (validitas  muka). Validasi  dilakukan  secara  bertahap  kepada  1  ekspertis dan  28  mahasiswa  Fakultas  Farmasi  Universitas Airlangga. Rancangan penelitian tersebut telah disetujui oleh Komisi Etik Penelitian Kesehatan Fakultas Farmasi Universitas Airlangga (No.45/LB/2021). Data penelitian  diambil  pada  6-12  Oktober  2021  dengan membagikan  survei  kuesioner  secara online melalui media  sosial  seperti whatsapp , line ,  dan  instagram  . Kuesioner  yang  disajikan  kepada  responden  berupa kuesioner online menggunakan google  form .  Sebelum pengisian  kuesioner,  ditampilkan  penjelasan  terkait persetujuan untuk menjadi responden. Calon responden dapat  memilih  setuju  atau  tidak  setuju  untuk melanjutkan  pengisian  kuesioner.  Kemudian  secara otomatis,  tanggapan  responden  akan  terhubung  ke spreadsheet .  Data  yang  diperoleh  dianalisis  secara deskriptif  dengan  menampilkan  n  (%),  serta  korelatif menggunakan  analisis  biserial  yang  menampilkan adanya  hubungan  antara  variabel  kelompok  jurusan dengan pengetahuan (Kraemer, 2006).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebanyak 226 mahasiswa telah mengisi kuesioner  dan  sesuai  dengan  kriteria  penelitian, kemudian  dikelompokkan  berdasarkan  kategori  umum responden. Kategori responden tersaji dalam Tabel 1.
Tabel 1. Data Demografi Responden (n=226)
Kategori Jumlah Responden n (%) Jenis Kelamin Laki-laki 56 (24,8) Perempuan 170 (75,2) Usia 18 8 (3,5) 19 8 (3,5) 20 42 (18,6) 21 128 (56,6) 22 32 (14,2) 23 5 (2,2) 24 2 (0,9) 25 1 (0,4) Kelompok Kesehatan 67 (29,6) Non kesehatan 159 (70,4)
Pada  Tabel  1  menunjukkan  sebagian  besar responden adalah perempuan dengan jumlah 170 orang (75,2%).  Rentang  usia  responden  berkisar  antara  18 tahun  hingga  25  tahun  dan  didapatkan  mayoritas responden  berusia  21  tahun  dengan  jumlah  128  orang (56,5%). Dari berbagai program studi yang diambil oleh mahasiswa,  selanjutnya  dikelompokkan  berdasarkan kelompok  calon  tenaga  kesehatan  dan  kelompok  non kesehatan.  Kelompok  kesehatan  dikategorikan  sesuai dengan  Undang-undang  Tenaga  Kesehatan  Nomor  36 Tahun 2014, dimana tenaga kesehatan diklasifikasikan
menjadi  tenaga  medis,  psikologi  klinis,  keperawatan, kebidanan, kefarmasian, kesehatan masyarakat, kesehatan lingkungan, gizi, keterapian fisik, keteknisian medis,    teknik  biomedika,  kesehatan  tradisional,  dan tenaga kesehatan lain (Kemenkes RI, 2014). Selain dari data  tersebut,  maka  termasuk  menjadi  kategori  non kesehatan. Responden terbanyak adalah kelompok non kesehatan dengan jumlah 159 orang (70,4%).
Tabel  2  menunjukkan  hasil  dari  distribusi jawaban  responden  pada  6  pertanyaan  mengenai pengetahuan CVS, lebih dari 50% responden menjawab pertanyaan dengan benar. Hasil yang diperoleh tersebut menandakan  bahwa  sebagian  besar  dari  responden sudah  mempunyai  pengetahuan  yang  cukup  tinggi terkait  CVS.  Hanya  saja  terdapat  jumlah  yang  masih cukup  besar  yaitu  64  orang  (28,3%)  memilih  jawaban yang  salah  pada  pertanyaan  terkait  kondisi  mata  saat mengalami CVS.
Menghabiskan  waktu  yang  lama  dan  terus- menerus  di  depan  komputer  dapat  menyebabkan masalah fokus pada layar, dokumen, dan keyboard bagi pengguna  komputer.  Proses  mengalihkan  pandangan dan  memfokuskan  ulang  secara  terus-menerus  pada piksel-piksel  di  layar  komputer  dapat  menyebabkan keluhan  kelelahan  mata  dan  ketegangan  mata (Valentina, et  al .,  2019). American  Optometric Association (AOA)  menyatakan  bahwa  gejala-gejala mata yang terkait dengan kondisi ini meliputi kelelahan mata, penglihatan kabur, dan mata kering. Penting untuk mendeteksi  dini  kondisi Computer  Vision  Syndrome (CVS) ini agar dapat mengambil langkah-langkah yang mengurangi  masalah  penglihatan  yang  terkait  dengan CVS ( American Optometric Association , 2021).
Tabel 2. Distribusi Jawaban Pengetahuan Tentang CVS
Pertanyaan Jawaban benar n (%) Jawaban salah n (%) Pengertian CVS 215 (95,1) 11 (4,9) Gejala CVS 194 (85,8) 32 (14,2) Kondisi mata saat mengalami CVS 162 (71,7) 64 (28,3) Faktor risiko CVS 222 (98,2) 4 (1,8) Dampak penggunaan komputer terlalu lama 215 (95,1) 11 (4,9) Dampak pada mata dalam penggunaan komputer terlalu lama 198  (87,6) 28 (12,4)
Berdasarkan Tabel 3 menunjukkan 9 pertanyaan mengenai  pencegahan  CVS  dan  didapatkan  lebih  dari 50% responden  menjawab dengan benar untuk 7 topik pertanyaan.  Hasil  tersebut  menggambarkan  sebagian besar responden sudah mempunyai pengetahuan cukup tinggi  terkait  pencegahan  CVS.  Namun,  masih  banyak responden  yang  belum  mengetahui  cara  menatap layar dengan  benar  terlihat  dari  jumlah  responden  yang menjawab benar untuk topik  tersebut kurang dari 50%.
Tabel 3. Distribusi Jawaban Pengetahuan Tentang Pencegahan CVS Topik Pertanyaan Jawaban benar n (%) Jawaban salah n (%) Posisi duduk saat menggunakan komputer 225 (99,6) 1 (0,4) Penataan meja untuk mencegah CVS 220 (97,3) 6 (2,7) Jarak mata menatap layar 32 (14,2) 194 (85,8) Sudut optimal menatap layar 74 (32,7) 152 (67,3) Waktu menatap layar 154 (68,1) 72 (31,9) Aturan 20-20-20 untuk mencegah CVS 134 (59,3) 92 (40,7) Posisi layar terhadap pencahayaan 182 (80,5) 44 (19,5) Manfaat blue light filter sebagai pencegahan CVS 175 (77,4) 51 (22,6) Meminimalisir mata kering saat menggunakan komputer 137 (60,6) 89 (39,4)
Jarak layar dari mata telah menunjukkan sebagai faktor  risiko  dari  CVS  karena  semakin  dekat  layar dengan  mata  semakin  sulit  mata  harus  bekerja  untuk mengakomodasi  hal  tersebut.  Menatap  layar  komputer dengan  jarak  dekat  menyebabkan  akomodasi  berlebih yang  membuat  kerja  otot  siliaris  mata  bekerja  terlalu keras  dengan  manifestasi  berupa  kelelahan  mata  dan sakit kepala (Akinbinu  & Marshalla, 2014). Selain  itu, sudut  pandang  yang  tidak  sesuai,  layar  silau,  kondisi pencahayaan  yang  buruk  dan  terkait  dengan  masalah refraksi merupakan pemicu utama dari mata kabur yang disebabkan oleh CVS (Iqbal et al., 2021).
Studi  telah  menunjukkan  adanya  hubungan antara  gejala  CVS  dan  faktor  risiko  dimana meningkatnya rasio peluang  mata tegang terjadi ketika pengguna  komputer  memposisikan  layar  komputer setinggi  mata,  bukan  di  bawah  ketinggian  mata (Akinbinu  &  Marshalla,  2014).  Sudut  optimal  layar komputer seharusnya 15-20 derajat dibawah  mata atau sekitar 4 sampai 5 inci diukur dari tengah layar dan 20- 28  inci  dari  mata  ( American  Optometric  Association , 2021).
Pada Tabel 4, dapat dilihat hasil penelitian terkait distribusi  jawaban  responden,  dimana  lebih  dari  50% menjawab dengan salah mengenai jenis obat tetes mata 127 orang (56,2%), cara meneteskan obat tetes mata 146 orang (64,6%), langkah setelah menggunakan obat tetes mata  145  orang  (64,2%),  dan  lama  penyimpanan  obat tetes  mata  120  orang  (53,1%).  Cara  penggunaan  obat tetes  mata  yang  benar  perlu  diketahui  untuk meningkatkan efektivitas pemberian obat (Gao, X., et al . 2018).
Pada pemberian obat tetes mata melalui kelopak mata bawah (kelenjar konjungtiva) memiliki bioavailabilitas yang lebih tinggi dibandingkan melalui
kornea dan kelopak mata atas. Pada kelopak mata bawah melalui kelenjar konjungtiva  memiliki  luas permukaan 17 kali lebih besar dibandingkan kornea (Jünemann, et al .,  2016).  Setelah  obat tetes  mata  diteteskan  ke  mata, selanjutnya pejamkan mata selama beberapa menit agar obat  dapat  diserap  oleh  mata  dan  obat  tidak  keluar mengalir ke  hidung. Jika cara  menggunakan obat tetes mata tidak dilakukan dengan benar, maka mengakibatkan sejumlah besar tetes mata terbuang dan meningkatkan  biaya  yang  terkait  dengan  pengobatan (Gao, et  al .  2018).  Setelah  pemakaian  pertama,  obat tetes mata hanya dapat disimpan dan digunakan dalam satu bulan. Hal  ini penting untuk  mencegah kerusakan bahan aktif di dalamnya atau kontaminasi oleh mikroba yang  dapat  mengganggu  kesehatan  mata.  Jika  tetap digunakan  setelah  waktu  yang  ditentukan,  dapat mengakibatkan gangguan tambahan pada mata (Sheffield,  2016).  Dengan  memahami  tentang  cara penggunaan  yang  tepat  dan  lama  waktu  penyimpanan obat tetes mata yang benar akan menjaga kesterilan obat tetes  mata  dan  sesuai  dengan  indikasi  yang  ada (PIONAS BPOM RI, 2018).

## Tabel 4. Distribusi Jawaban Pengetahuan Tentang Pengobatan
CVS i Topik Pertanyaan Jawaban benar n (%) Jawaban salah n (%) Jenis obat tetes mata 99 (43,8) 127 (56,2) Cara meneteskan obat mata 80 (35,4) 146 (64,6) Posisi kepala saat meneteskan obat tetes mata 164 (72,6) 62 (27,4) Langkah setelah menggunakan obat tetes mata 81(35,8) 145 (64,2) Cara menyimpan obat tetes mata 208 (92) 18 (8,0) Lama penyimpanan obat tetes mata 106 (46,9) 120 (53,1) Vitamin yang dapat membantu meminimalkan terjadinya penglihatan kabur 209 (92,5) 17 (7,5) Asupan makanan yang mengandung vitamin A 226 (100) 0 (0)
Pada Gambar 1, dapat dilihat distribusi nilai skor total responden. Nilai tertinggi yang dicapai responden yaitu  23,  sedangkan  nilai  terendah  yang  dicapai responden  yaitu  8.  Dari  perhitungan  skor total  seluruh responden,  didapatkan  nilai mean yaitu  16,4  ±  2,4 dengan  modus  yaitu  17.  Skor  total  menjadi  parameter untuk menilai pengetahuan responden mengenai CVS.
Berdasarkan hasil Uji T Test Independent antara jurusan  kesehatan  dan  non  kesehatan,  dihasilkan  nilai signifikansi  Sig.  (2- tailed )  0,021  (<0,05).  Hal  tersebut menunjukkan  adanya  perbedaan  bermakna  pada variabel jurusan kesehatan dengan non kesehatan.
Gambar 1. Distribusi Nilai Skor Total Responden
Hasil  dari  jumlah  jawaban  benar  responden, kemudian  dibuat  menjadi  tiga  kategori,  yaitu  rendah, sedang,  dan  tinggi,  dengan  menggunakan  rumus  tiga kategorisasi. Pengelompokkan dilakukan dengan asumsi  data  terdistribusi  normal  (Azwar,  2012). Berdasarkan hasil perhitungan tersebut diperoleh bahwa apabila jawaban benar responden < 9 pertanyaan maka termasuk dalam kategori rendah, apabila jawaban benar responden  sebanyak  9-16  pertanyaan  maka  termasuk dalam  kategori  sedang,  dan  apabila  jawaban  benar responden sebanyak 17 - 23 pertanyaan maka termasuk dalam  kategori  tinggi.  Hasil  distribusi  tingkat pengetahuan  responden  mengenai  CVS,  pencegahan CVS, dan pengobatan CVS ditunjukkan pada Gambar 2. Sebuah studi di Chennai mengatakan bahwa CVS pada mahasiswa  non  medis  (Teknik)  lebih  tinggi  signifikan daripada  mahasiswa  medis  (Logaraj  Et  al,  2014). Sehingga  dilakukan  analisis  data  lebih  lanjut  pada responden  mahasiswa  dengan  jurusan  kesehatan  dan non kesehatan.
Gambar 2. Distribusi Tingkat Pengetahuan  Mahasiswa Kesehatan dan Non Kesehatan
Berdasarkan hasil analisis korelasi biserial, nilai signifikansi Sig. (2- tailed ) sebesar 0,021 (< 0,05), yang menunjukkan  adanya  korelasi  yang  signifikan  antara variabel  kategori  jurusan  dan  nilai  total  pengetahuan. (Kraemer, 2006).
Dari nilai r hitung ( Biserial Correlations ),  untuk hubungan kategori jurusan dengan nilai  total pengetahuan  adalah  sebesar  -0,154  (>  r  tabel  0,138). Dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  hubungan  atau korelasi  antara  kategori  jurusan  dan  nilai  total
pengetahuan.  Nilai  r  hitung  dalam  analisis  ini  bersifat tidak searah atau berlawanan.
Pengetahuan  lebih  tinggi  pada  mahasiswa kesehatan  didukung  oleh  studi  di  Iran  yang menunjukkan hanya 12,5% mahasiswa kesehatan  yang memiliki perawatan mata yang kurang serta didapatkan penggunaan  kacamata  lebih  disukai  pada  mahasiswa kesehatan  untuk  tujuan  mengurangi  kemungkinan terjadinya CVS (Heidari & Siamian, 2019). Temuan ini konsisten dengan penelitian sebelumnya yang menyatakan bahwa sekitar 22,46% mahasiswa kesehatan yang memiliki pengetahuan yang baik terkait kesadaran akan CVS (Mowatt L, 2018).

## KESIMPULAN
Tingkat  pengetahuan  mengenai  CVS  pada mahasiswa jurusan kesehatan lebih tinggi dibandingkan dengan  mahasiswa  jurusan  non  kesehatan.  Selain  itu, hasil  pada  variabel  pengetahuan  mahasiswa  tentang pencegahan  dan  pengobatan  CVS  masih  banyak  yang tergolong  rendah.  Hal  tersebut  mencakup  jarak  mata menatap  layar komputer, sudut optimal  menatap layar, jenis obat, cara penggunaan obat dan lama penyimpanan obat    tetes  mata.    Berdasarkan  hal  tersebut,  edukasi berupa promosi kesehatan mengenai CVS, pencegahan serta  pengobatan  CVS  terutama  pada  mahasiswa  non kesehatan  S1  Perguruan  Tinggi  di  Surabaya  perlu dilakukan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih    kepada Universitas Airlangga khususnya Fakultas Farmasi yang telah  memberikan  izin  untuk  menyelenggarakan penelitian  ini.  Penulis  juga  mengucapkan  terima  kasih kepada  responden  atas  kesediaan  dan  partisipasinya dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Abudawood, GA., Ashi, HM., Almarzouki, NK. (2020).
‘Computer Vision Syndrome among Undergraduated  Medical  Students  in  King Abdulaziz  University,  Jeddah,  Saudi  Arabia.’, Hindawi Journal of Ophthalmology, 2020(2789376), pp. 1-7. doi: https://doi.org/10.1155/2020/2789376
Akinbinu, T. R., and Mashalla, Y. J. (2014) ‘Impact of
Computer  Technology  on  Health:  Computer
Vision Syndrome (CVS).’,  Academic Journals,
5(3), pp 20-30. doi: https://doi.org/10.5897/MPR.2014.0121 American  Optometric  Association.  (2021) Computer vision syndrome . American Optometric Association  Organization,  diakses    pada  20
Oktober  2021.  https://www.aoa.org/healthy- eyes/eye-and-vision-conditions/computer- vision-syndrome?sso=y
Azwar,
S. (2012). Reliabilitas dan Validitas.Yogyakarta: Pustaka Pelajar
Baqir,  M.  (2017)  Hubungan  Lama  Penggunaan Komputer  Dengan  Kejadian  Computer  Vision
Syndrom Pada Pegawai Pengguna Komputer Di Universitas Muhammadiyah Palembang. Skripsi: Fakultas Kedokteran Universitas Muhammadiyah Palembang. Gao, X., Yang, Q., Huang, W., Chen, T., Zuo, C., Li, X., Gao,  W.,  and  Xiao,  H.  (2018)  ‘Evaluating  Eye Drop Instillation Technique and Its Determinants in Glaucoma Patients.’, Journal
of
Ophthalmology,  2018(1376020),  pp.  1–7.  doi: 10.1155/2018/1376020
Heidari,  Z.,  and  Siamian  H.  (2019).  ‘Knowledge  of
Primary  Eye  Care  among  Medical  Students  in Iran. Journal of  Iranian Medical Council.’, 2(6), pp.222-228
Iqbal, M., Said, O., Ibrahim, O., and Soliman, A.(2021). Visual Sequelae of Computer Vision Syndrome: A Cross-Sectional Case-Control Study.’, Hindawi Journal of Ophthalmology, 2021(6630286), pp. 1-16. doi: https://doi.org/10.1155/2021/6630286
Jünemann, A. G., Chorągiewicz, T., Ozimek, M., Grieb, P.,  &  Rejdak,  R.  (2016).  Drug  bioavailability from  topically  applied  ocular  drops.  Does  drop size  matter?. Ophthalmology  Journal , 1 (1),  29- 35. doi: 10.5603/OJ.2016.0005
Kemenkes  RI.  (2014).  UU  No.  36.  Tentang  Tenaga
Kesehatan.  Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia. Jakarta.
Kemenkes  RI.  (2020).  PMK  No  9.  Tentang  Pedoman Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  Dalam Rangka  Percepatan  Penanganan Coronavirus
Disease 2019 (COVID-19). Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. Jakarta.
Kraemer,  H.  C.  (2006).  ‘Biserial  Correlation.’, Encyclopedia of Statistical Sciences. John Wiley
& Sons,
Inc. https://doi.org/10.1002/0471667196.ess0153.pu
b2
Laila, A. N. N., Yulinar, F. L., Nurussalam,  A. M. R., Nandiwardana, A., Erlitasari, A. S., Damayanti, R.  E.  M.,  Soniyah,  S.,  Romani,  R.,  Adi,  A.  P., Elfadiana, R. I., Perdana, R. A., Imani, F. F., & Setiawan,  C.  D.  (2020).  Tingkat  Pengetahuan Masyarakat  di  Daerah  Joyoboyo  Tentang Penyakit  Mata  dan  Sediaan  Obat  Mata.  Jurnal Farmasi  Komunitas,  6(1),  pp.  9–13.  doi: https://doi.org/10.20473/jfk.v6i1.21822
Logaraj,  M.,  Madhupriya,  V.,  and  Hegde,  SK.  (2014). ‘Computer  Vision  Syndrome  and  Associated Factors  Among  Medical  and  Engineering Students  in  Chennai.’,  Annals  of  Medical  and Health  Sciences  Research,  4(2),  pp.  179-185. doi: 10.4103/2141-9248.129028
Mersha,  G.  A.,  Hussen,  M.  S.,  Belete,  G.  T.,  and Tegene,  M.  T.  (2020).  Knowledge  about Computer  Vision  Syndrome  among  Bank Workers  in  Gondar  City.’,  Northwest  Ethiopia,
Occupational Therapy International, 2020(2561703), pp. 1-5. doi: 10.1155/2020/2561703.
Mowatt  L,  Gordon  C,  Santosh  AB,  Jones  T.  (2018).
Computer  vision  syndrome  and  ergonomic practices among undergraduate university students. Int  J  Clin  Pract. 72(1).  doi: https://doi.org/10.1111/ijcp.13035
PIONAS  BPOM  RI  2021.  (2021).  Petunjuk  Praktis Penggunaan  Obat,  diakses  pada  16  Oktober 2021.  http://pionas.pom.go.id/ioni/lampiran-6- petunjuk-praktis- penggunaan-obat-yang- benar/petunjuk-praktis-penggunaan-obat
Rosenfield, M. (2011) ‘Computer Vision Syndrome: A review  of  Ocular  Causes  and  Potential Treatments.’,  Ophthalmic  and  Physiological Optics,  31(5),  502–515.  doi: 10.1111/j.1475- 1313.2011.00834.x
Shantakumari, N., Eldeeb R., Sreedharan, J., and Gopal, K.  (2014)  ‘Computer  use  and  vision-related problems  among  university  students  in  Ajman, United  Arab  Emirate.’,  Annals  of  Medical  and Health  Sciences  Research,  4(2),  pp.  258-263. doi: 10.4103/2141-9248.129058
Sheffield Clinical Commissioning Group. (2016) Good Practice  Guidance  for  Care  Homes  –  Expiry dates.
Setyowati, D. L., Nuryanto, M. K., Sultan, M., Sofia, L., Gunawan,  S.,  Wiranto,  A.  (2021)  ‘Computer Vision Syndrome among Academic Community in  Mulawarman  University,  Indonesia  During Work  from  home in  Covid-19  Pandemic.’, Annals  of  Tropical  Medicine  &  Public  Health,
24(1), pp. 1-12. doi: http://doi.org/10.36295/ASRO.2021.24187 Valentina, D. C. D. D. C. D., Yusran, M., Wahyudo, R., and  Rani  Himayani,  R.  (2019)  ‘Faktor  Risiko Sindrom Penglihatan Komputer Pada Mahasiswa  Jurusan  Ilmu  Komputer  Fakultas Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam Universitas Lampung.’, Jurnal Ilmiah Mahasiswa  Kedokteran  Indonesia, 7 (2),  pp.29-
37. doi: https://doi.org/10.53366/jimki.v7i2.50 Wali Kota Surabaya. 3 Juli 2021. Surat Edaran Nomor SE 443/7787/436.8.4/2021 Tentang
Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat Darurat COVID-19 di Kota Surabaya.
Wahyudin  D,  Karim  A,  Saepurrohman  A.  and  Odang. (2020)  ‘Pengelolaan  Pembelajaran  Jarak  Jauh : Kajian Dasar Hukum dan Respon Mahasiswa.’, Digital  Library  UIN  Sunan  Gunung  Jati http://digilib.uinsgd.ac.id/30652