Deteksi Kegawatan Pasien Covid-19 Berbasis Android Menggunakan Algoritma C45

Kartarina Augustin; Miftahul Madani; Lalu Ganda Rady Putra; Lalu Naufal Azmi; Ibjan Syarif Hidayatullah

doi:10.30812/bite.v4i1.1772

Kartarina Augustin Universitas Bumigora
Miftahul Madani Universitas Bumigora
Lalu Ganda Rady Putra Universitas Bumigora
Lalu Naufal Azmi Universitas Bumigora
Ibjan Syarif Hidayatullah Universitas Bumigora

DOI: https://doi.org/10.30812/bite.v4i1.1772

Keywords: : Early Warning Scoring System, Covid-19 Android

Abstract

Coronavirus merupakan keluarga besar virus yang menyebabkan penyakit mulai darigejala ringan, sedang atau berat. Virus Corona adalah Zoonosis (ditularkan antara hewan danmanusia), dari virus ini melahirkan penyakit baru yang diberi nama Coronavirus Disease 2019atau yang disingkat menjadi COVID-19. Early Warning Scoring System(EWSS) adalah sebuah sistem peringatan dini yang menggunakan penanda berupa skor untukmenilai perburukan kondisi pasien sebelum masalah terjadi sehingga dengan penanganan yanglebih dini diharapkan kondisi mengancam jiwa dapat diatasi lebih cepat dan mampumeningkatkan pengelolaan perawatan penyakit secara menyeluruh. Salah satu strategi EWSSuntuk deteksi dini kegawatan pasien adalah dengan penerapan teknologi informasi android dan data mining sebagai sistem peringatan dini yang bermanfaat bagi perawat untuk mengetahuitingkat kegawatan pasien yang ditandai berupa skor untuk menilai perburukan kondisi pasienselain itu juga meningkatkan pengelolaan perawatan penyakit secara menyeluruh. Skorperingatan dini yang direkomendasikan sebagai bagian dari pengkajian awal dan responterhadap kerusakan organ pasien. Sistem deteksi dini kegawatan pasien dapat mengidentifikasikeadaan pasien yang beresiko lebih awal dan menggunakan multi parameter. DeteksiKegawatan Pasien Covid-19 Menggunakan teknologi Mobile yaitu teknologi android dan tools WEKA untuk menganalisa inputan sebagai kemanfaatan untuk kebutuhan dalam penelitianpelayanan kesehatan

References

[1] Word Health Organization, “Coronavirus Disease (COVID-19),” Word Health Organization, 2021. .
[2] K. K. RI, “Pedoman Kesiapsiagaan Menghadapi Infeksi COVID-19,” Kementrian Kesehat. Republik Indones., p. 75, 2020.
[3] Pemerintah Kabupaten Bantul and D. Kesehatan, “Mengenal Covid 19,” 2020. .
[4] C. Patterson et al., “Early warning systems in the UK: Variation in content and implementation strategy has implications for a NHS early warning system,” Clin. Med. J. R. Coll. Physicians London, vol. 11, no. 5, pp. 424–427, 2011, doi: 10.7861/clinmedicine.11-5-424.
[5] S. Sufri, F. Dwirahmadi, D. Phung, and S. Rutherford, “A systematic review of Community Engagement (CE) in Disaster Early Warning Systems (EWSs),” Prog. Disaster Sci., vol. 5, p. 100058, 2020, doi: 10.1016/j.pdisas.2019.100058.
[6] D. Georgika, M. Mparmparousi, and M. Vitos, “Early warning systems,” Environ. Track. Public Heal. Surveill., vol. 7, pp. 333–343, 2012, doi: 10.4135/9789353287696.n5.
[7] L. N. Rani, “Klasifikasi Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 Sebagai Dasar Pemberian Kredit,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 1, no. 2, p. 126, 2016, doi: 10.35314/isi.v1i2.131.
[8] D. Pyle, Data Preparation for Data Mining. United Kingdom: Morgan Kaufmann Publisher, 1999.
[9] G. M. Hati, A. Suprayogi, and B. Sasmito, “Aplikasi Penanda Lokasi Peta Digital Berbasis Mobile Gis Pada Smartphone Android,” J. Geod. Undip, vol. 2, no. 4, p. 82406, 2013.
[10] A. G. Serrano, “ANDROID,” Linux Magazine, Switzerland, pp. 50–53, 2013.
[11] M. S. Rosa A. S., Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung: Informatika Bandung, 2013.
[12] K. Kartarina, N. K. Sriwinarti, and N. luh P. Juniarti, “Analisis Metode K-Nearest Neighbors (K-NN) Dan Naive Bayes Dalam Memprediksi Kelulusan Mahasiswa,” JTIM J. Teknol. Inf. dan Multimed., vol. 3, no. 2, pp. 107–113, 2021, doi: 10.35746/jtim.v3i2.159.
[13] E. D. Lusiana and M. Mahmudi, Teori dan Praktik Analisis Data Univaria Dengan Past. Malang: UB Press, 2020.
[14] D. Purnamasari, J. Henharta, Y. P. Sasmita, F. Ihsani, and I. W. S. Wicaksana, “Machine Learning ‘Get Easy Using WEKA,’” Dapur Buku, pp. 1–40, 2013.
[15] B. Simamora, Analisis Multivariat Pemasaran. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama, 2005.