Jl. Siliwangi No. 6, Rawa Panjang, Bekasi Timur | [email protected] | (021) 82436886

Hasil Pencarian: "Pelayanan Kesehatan" (Semua Bidang (Umum))

Penelusuran metadata karya ilmiah dan dokumen institusi Universitas Bina Insani.

Filter Otomatis
Reset
Filter otomatis disaring tanpa menekan tombol.
Hasil Pencarian: "Pelayanan Kesehatan" (Semua Bidang (Umum))

Menampilkan 2 karya ilmiah repository terverifikasi (Skripsi & Artikel Jurnal OJS)

Detail Karya Ilmiah & Metadata Tipe & Program Studi Aksi Metadata
SISTEM MONITORING INFUS BERBASIS INTERNET OF THINGS UNTUK DETEKSI VOLUME DAN LAJU TETESAN INFUS
Penulis: TYNTON PRIMA KUSUMA WARDHANA, RIKA APRIANI, S.Kom., M.Kom. | 2026

Monitoring infus merupakan kegiatan penting dalam pelayanan kesehatan untuk memastikan kebutuhan cairan pasien terpenuhi dengan baik. Namun, proses pemantauan yang masih dilakukan secara manual berpotensi menyebabkan keterlambatan dalam mengetahui kondisi cairan infus yang hampir habis maupun gangguan aliran infus. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem monitoring infus berbasis Internet of Things yang mampu mendeteksi volume cairan dan laju tetesan infus secara real-time. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) yang terdiri atas tahapan Requirement Planning, User Design, Construction, dan Cutover. Sistem dikembangkan menggunakan mikrokontroler ESP32, sensor load cell yang terintegrasi dengan modul HX711 untuk mengukur volume cairan infus, sensor inframerah (optocoupler) untuk mendeteksi laju tetesan, OLED sebagai media tampilan lokal, serta dashboard berbasis web untuk monitoring dan notifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan Black Box Testing, baik pada kondisi ideal maupun non-ideal, seluruh fungsi sistem berhasil berjalan sesuai dengan kebutuhan yang telah dirancang. Sementara itu, hasil Beta Testing yang melibatkan 45 tenaga kesehatan di Rumah Sakit Bhakti Kartini Bekasi memperoleh tingkat penerimaan sebesar 80,1% dengan kategori Sangat Setuju, yang menunjukkan bahwa sistem mudah digunakan, membantu proses monitoring pasien, dan layak diterapkan sebagai alat bantu monitoring infus, meskipun tampilan LCD OLED masih memerlukan perbaikan agar informasi dapat disajikan lebih jelas. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan mampu membantu tenaga kesehatan dalam memantau kondisi infus secara lebih efektif, responsif, dan real-time.

#ESP32 #Internet of Things #Load Cell #Monitoring Infus
Skripsi (S1) Teknik Informatika (S1) Restricted Fulltext PDF
SISTEM PAKAR DETEKSI DINI RISIKO STUNTING BALITA BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE TEOREMA BAYES PADA PUSKESMAS CILEUNGSI
Penulis: Elmayda Dyah Irama, RITA WAHYUNI ARIFIN, S.Kom., M.Kom. | 2026

Stunting merupakan masalah gizi kronis yang dapat menghambat pertumbuhan fisik dan perkembangan kognitif balita. Di wilayah kerja Puskesmas Cileungsi masih ditemukan keterlambatan deteksi akibat rendahnya pemahaman orang tua dan keterbatasan akses terhadap pelayanan kesehatan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem pakar berbasis web untuk membantu orang tua melakukan deteksi dini risiko stunting secara mandiri serta menerapkan Teorema Bayes berdasarkan hasil perhitungan Z-score. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara dengan tenaga kesehatan, dan studi pustaka, sedangkan sistem dikembangkan menggunakan metode pengembangan aplikasi cepat. Proses analisis menggunakan indikator BB/U, TB/U, dan BB/TB serta gejala atau faktor risiko yang dipilih pengguna. Hasil Bayes berdasarkan Z-score diberikan bobot sebesar 30%, sedangkan hasil Bayes berdasarkan gejala diberikan bobot sebesar 70%. Pengujian dilakukan melalui pengujian fungsional, pengujian akurasi terhadap 33 data balita, dan pengujian penerimaan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai kebutuhan. Sebanyak 32 dari 33 hasil klasifikasi sesuai dengan penilaian pakar sehingga diperoleh akurasi sebesar 96,97%. Pengujian penerimaan pengguna memperoleh nilai sebesar 91,66% dari pengelola sistem dan 92,72% dari 29 orang tua balita, yang termasuk dalam kategori sangat baik. Sistem mampu menghasilkan klasifikasi risiko stunting rendah, sedang, atau tinggi beserta nilai probabilitas dan rekomendasi pencegahan, sehingga dapat digunakan sebagai alat bantu skrining awal tanpa menggantikan pemeriksaan tenaga kesehatan.

#Sistem Pakar #Stunting #Teorema Bayes #Z-Score
Skripsi (S1) Teknik Informatika (S1) Restricted Fulltext PDF