Aplikasi Mobile Smart Birth Untuk Monitoring Ibu Hamil

Gunawan Wicahyono, Arief Setyanto, Suwanto Raharjo

Sari


Kehamilan menjadi suatu perhatian besar dunia dalam isu kesehatan saat ini.Angka kematian ibu (AKI) yang masih cukup besar di hampir seluruh negara di dunia menjadi kecemasan tersendiri yang menjadikan seluruh negara berusaha untuk menurunkan presentasenya di tiap tahun. Kematian ibu hamil secara garis besar disebabkan oleh beberapa faktor seperti minimnya pendataan ibu hamil, penanganan selama masa kehamilan, keterlambatan pengambilan keputusan untuk mencari pertolongan, keterlambatan mendapatkan transportasi untuk membawa ke fasilitas kesehatan, dan keterlambatan mendapatkan pertolongan dari petugas kesehatan. Salah satu unsur penting untuk mendukung tujuan tersebut adalah ketersediaan informasi yang akurat, tepat waktu dan up to date.Untuk menyediakan informasi berkualitas perlu sistem monitoring serta pemetaan kesehatan ibu hamil.Smart health menggunakan teknologi komputasi dan memanfaatkan infrastruktur smart city untuk memberikan pelayanan medis yang lebih komprehensif untuk warga. Berdasarkan hal diatas untuk mempermudah monitoring dan pemetaan ibu hamil, maka peneliti tertarik untuk membuat sebuah konsep baru monitoring dan pemetaan kesehatan ibu hamil yang kami beri nama Smart Birth. Sebuah aplikasi terpadu yang memberikan fasilitas untuk membantu ibu hamil dan terhubung dengan sistem pemetaan kesehatan ibu hamil pada suatu wilayah untuk membantu petugas kesehatan dalam meningkatkan kualitas layanannya.


Kata Kunci: Android application, mobile application, monitoring kehamilan


Teks Lengkap:

PDF

Referensi


C. Carudin and N. Apriningrum, “Aplikasi Kalender Kehamilan (Smart Pregnancy) Berbasis Android,” J. Online Inform., vol. 2, no. 2, p. 116, 2018.

N. Windiarto et al., “Aplikasi monitoring berat badan ibu hamil,” MelekIT, vol. 2, no. 1, pp. 9–16, 2016.

E. Khomah, “PEMETAAN KEHAMILAN BERDASARKAN LAPORAN PEMANTAUAN WILAYAH SETEMPAT - KESEHATAN IBU DAN ANAK DI WILAYAH PUSKESMAS NGALIYAN SEMARANG TAHUN 2016,” 2017.

A. Ardiansyah, Y. Dharmawan, and D. Nugroho, “Pembuatan Sistem Informasi Pemetaan Ibu Hamil Risiko Tinggi (Studi Kasus di PuskesmasBanyubiru),” J. Kesehat.Masy., vol. 5, no. 3, pp. 49–56, 2017.

Eridani, D., &Widianto, E. D. (2014). “Simulasi Aplikasi Posyandu Berdasarkan Kosep RFID (Radio Frequency Identification)”. Jurnal Sistem Komputer, Vol. 4, No 2, November 2014, ISSN: 2087-4685, e-ISSN: 2252-3456.

Gerber, C., & Chung, M., 2016, Number Plate Detection with a Multi Convolutional Neural Network Approach with Optical Character Recognition for Mobile Devices, J Inf Process Syst, Vol.12, No.1, hal.100-108

Gunawan, R., Suwarno, S., &Hapsari, W., 2016, Penerapan Optical Character Recognition (OCR) Untuk Pembacaan Meteran Listrik PLN, INFORMATIKA Vol. 10 No. 2 Tahun 2016

Mondal, M., Mondal, P.,&Saha, N., 2017, Automatic Number Plate Recognition Using CNN Based Self Synthesized Feature Learning, 2017 IEEE Calcutta Conference (CALCON), hal. 1-4

Zhou, K., Zhuo, L., Geng, Z., Zhang, J., &Guang Li, X., Convolutional Neural Networks based Pornographic Image Classification, 2016, 2016 IEEE Second International Conference on Multimedia Big Data, hal 1-4

Google Mobile Vision (2019), https://developers.google.com/vision/,diaksestanggal16Januari2019.

Sudjana, Nana dan Ibrahim.(2001) Penelitian dan Penilaian Pendidikan.Bandung :Sinar Baru Algensindo.


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.