Publisher

GRAHAMITRAGRAHAMITRA

Journal Jurnal Ilmu Komputer, Teknologi Dan InformasiJurnal Ilmu Komputer, Teknologi Dan Informasi Abstract

Pertumbuhan populasi lansia di Indonesia terus meningkat secara signifikan, namun aksesibilitas layanan kesehatan yang memadai masih menjadi tantangan utama yang belum terselesaikan. Kondisi ini diperparah oleh minimnya pemantauan berkelanjutan serta keterbatasan keluarga dalam mendeteksi perubahan kondisi kesehatan lansia secara dini. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi berbasis web dan mobile yang mengintegrasikan fitur pemantauan kesehatan lansia secara real-time dengan sistem rekomendasi kesehatan menggunakan metode Content-Based Filtering (CBF), serta dilengkapi sistem notifikasi otomatis untuk anggota keluarga sebagai upaya meningkatkan responsivitas terhadap kondisi darurat maupun perubahan kesehatan yang signifikan. Metode pengembangan yang digunakan adalah Prototype Model dengan pendekatan iteratif, sehingga memungkinkan penyempurnaan fitur secara berkesinambungan berdasarkan umpan balik pengguna di setiap siklus pengembangan. Algoritma CBF memanfaatkan profil kesehatan individu lansia secara menyeluruh, mencakup riwayat penyakit, data vital, dan pola gaya hidup sehari-hari, untuk menghasilkan rekomendasi yang dipersonalisasi dan relevan bagi setiap pengguna. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing untuk validasi fungsional dan System Usability Scale (SUS) untuk evaluasi tingkat kegunaan antarmuka aplikasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai spesifikasi yang ditetapkan dengan skor SUS rata-rata tertimbang sebesar 75,9, yang termasuk dalam kategori Good. Aplikasi ini diharapkan mampu memperkuat kolaborasi antara keluarga dan tenaga kesehatan dalam upaya peningkatan kualitas hidup serta kesejahteraan lansia di Indonesia secara berkelanjutan.

Conclusion

Penelitian ini berhasil mengembangkan sistem terintegrasi yang mengatasi tiga permasalahan utama pemantauan kesehatan lansia, yaitu kurangnya mekanisme pemantauan jarak jauh, rekomendasi yang tidak sesuai dengan kondisi individu, serta pencatatan data vital yang tidak terstruktur di tingkat puskesmas.Sistem berbasis Content-Based Filtering dengan notifikasi real-time menunjukkan keberhasilan 100% pada 45 skenario pengujian, menghasilkan rekomendasi klinis dengan F1‑Score 80,7% dan skor SUS 75,9, serta mampu mengirimkan peringatan darurat dengan latensi rata‑rata 1,3 detik.Hasil tersebut membuktikan bahwa pendekatan ini layak secara teknis, dapat diterima pengguna, dan relevan klinis, sekaligus membuka peluang pengembangan lebih lanjut melalui integrasi Collaborative Filtering dan perluasan cakupan pada populasi lansia dengan kondisi degeneratif yang beragam.

Future Research

Penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi integrasi pendekatan hybrid antara Content-Based Filtering dan Collaborative Filtering untuk meningkatkan akurasi rekomendasi, khususnya pada pengguna baru yang mengalami masalah cold‑start dan pada kondisi kesehatan yang lebih beragam; selanjutnya, penting untuk menguji performa dan kegunaan sistem di daerah pedesaan atau lingkungan dengan sumber daya terbatas, termasuk penerapan sensor IoT biaya rendah yang memungkinkan pemantauan vital secara terus‑menerus serta mengurangi beban teknis bagi pengguna; terakhir, studi longitudinal yang memantau dampak penggunaan aplikasi terhadap hasil klinis lansia selama periode yang lebih panjang dapat memberikan gambaran tentang perubahan indikator kesehatan, tingkat kepatuhan, dan beban kerja keluarga, sehingga dapat menilai manfaat nyata aplikasi dalam meningkatkan kualitas hidup dan mengidentifikasi area perbaikan lebih lanjut.

References

1. PEMASARAN DIGITAL DALAM KEWIRAUSAHAAN | WIKUACITYA: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat. pemasaran digital... wikuacitya.unwiku.ac.id/index.php/wikuacitya/article/view/23PEMASARAN DIGITAL DALAM KEWIRAUSAHAAN WIKUACITYA Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat pemasaran digital wikuacitya unwiku ac index php wikuacitya article view 23
2. Klasifikasi Diagnosis untuk Penyakit Kanker Serviks Menggunakan Algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost)... doi.org/10.22441/fifo.2024.v16i1.006Klasifikasi Diagnosis untuk Penyakit Kanker Serviks Menggunakan Algoritma Extreme Gradient Boosting XGBoost doi 10 22441 fifo 2024 v16i1 006
3. PENERAPAN ALGORITMA CNN MENGGUNAKAN FRAMEWORK YOLO UNTUK DETEKSI OBJEK PRODUK DI PERUSAHAAN MANUFAKTUR... ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/inti/article/view/5028PENERAPAN ALGORITMA CNN MENGGUNAKAN FRAMEWORK YOLO UNTUK DETEKSI OBJEK PRODUK DI PERUSAHAAN MANUFAKTUR ejournal nusamandiri ac index php inti article view 5028
4. REKOMENDASI PEKERJAAN BIDANG EKONOMI : SISTEM REKOMENDASI MENGGUNAKAN CONTENT BASED | INTI Nusa Mandiri.... doi.org/10.33480/inti.v20i1.6786REKOMENDASI PEKERJAAN BIDANG EKONOMI SISTEM REKOMENDASI MENGGUNAKAN CONTENT BASED INTI Nusa Mandiri doi 10 33480 inti v20i1 6786

Metadata

File size	584.05 KB
Pages	8
DMCA	Report