COVID-19 Suspects Monitoring System Based on Symptom recognition using Deep Neural Network

The outbreak of the Corona virus or COVID-19 was still a global concern even though it has been declared an endemic in several countries in the world, including Indonesia. However, with the emergence of new variants of this virus, preventive efforts continue to be made to prevent its spread. To prevent the spread of this virus, early detection was important, especially in knowing prospective clients who are positive and reactive to this virus, thus enabling early isolation measures for prospective patients who are taking action. This identification can be carried out in public areas that are the center of community activities. In this study, an intelligent system will be developed that can detect people suspected of COVID-19 through fever and breathing problem symptoms that can provide solutions to prevent the spread of this virus. Identify these symptoms through thermography-based image processing sourced from thermal camera sensors and then look for the possibility of suspected and reactive COVID19. Furthermore, the AI model was used by the early detection system of people suspected of being positive and reactive for COVID-19 using the Deep Neural Network method. This study aims to identify symptoms of fever and respiratory infection through image processing sourced from thermal camera sensors and further diagnose prospective patients who are suspected of being positive and reactive for COVID19 using the CNN method as an intelligent system for early detection of suspected positive and reactive COVID19 patientsIn the process of testing the classification training model, the performance results in the CNN classification process have an accuracy value of more than 88%. Furthermore, a comparison was made between the CNN classification and other classifications, such as SVM, Naive Bayes and Multi-Layer Perceptron (MLP). The results obtained from this comparison have an average percentage of accuracy above 80%. MLP has the lowest accuracy among its classification methods of 83.56%. CNN has the highest accuracy value compared to other methods of 88.68%. Therefore, CNN can be chosen to be the right one for use in the COVID-19 suspect detection system through the recognition of symptoms and respiratory disorders. Based on these performance measurements, the process of detecting COVID19 suspects indicated by health symptoms can be applied to real data

DESAIN SISTEM INFORMASI POSYANDU BERBASIS OPEN SOURCE DI POSYANDU “PERMATA IBU” KUMAI HULU, KAB. KOTAWARINGIN BARAT, KALIMANTAN TENGAH

Latar Belakang: Kebutuhan akan pentingnya suatu informasi di berbagai bidang khususnya dibidang pelayanan kesehatan menjadikan Sistem Informasi Kesehatan (SIK) merupakan bagian fungsional dari Sistem Kesehatan. Kontribusi Posyandu dalam meningkatkan kesehatan bayi dan anak balita sangat besar. Untuk mendukung berbagai kegiatan Posyandu perlu adanya Sistem Informasi Posyandu (SIP) yang dapat digunakan untuk mempermudah jalannya kegiatan Posyandu. Namun sampai saat ini kualitas pelayanan Posyandu masih perlu ditingkatkan. Untuk itu perlu adanya model pengembangan SIP secara komputerisasi yang dapat mengatasi masalah diatas sangatlah diperlukan sebagai tindak lanjut untuk menyelesaikan masalah yang ada dan untuk mempermudah pengelolaan rekam informasi kesehatan di Posyandu. Metode: Jenis penelitian yang digunakan adalah deskriptif dengan metode pengambilan data secara kualitatif. Berdasarkan hasil penelitian, diketahui bahwa pelaksanaan SIP secara manual di Posyandu “Permata Ibu” masih mengalami kendala. Hal ini menyebabkan menumpuknya pekerjaan Kader dan berdampak pada keterlambatan pelaporan hasil kegiatan Posyandu. Aplikasi OpenMRS merupakan suatu tools yang digunakan untuk mengatasi masalah diatas. Perangkat lunak SIP dikembangkan dengan bahasa pemrograman Java dan database yang digunakan adalah MySQL server 5.1. Sedangkan software yang dipakai sebagai webserver adalah Apache Tomcat versi 6.0.29 atau dapat juga digunakan versi OpenMRS Standalone 1.9.2 dan Java 6. Hasil : Pada SIP OpenMRS yang dirancang terdapat 4 Roles untuk digunakan oleh user. Yaitu sebagai Kader Posyandu, Petugas Gizi/Bidan, Kepala Puskesmas dan orangtua bayi/balita (Guest). Selain itu peneliti juga membuat 3 formulir baru yang digunakan untuk menginputkan data kegiatan Posyandu. Yaitu form Posyandu_1 untuk bayi/balita yang pertama kali datang dan mendapatkan pelayanan di Posyandu “Permata Ibu”, form Posyandu untuk kunjungan selanjutnya yang memuat data hasil penimbangan dan form Imunisasi untuk mencatat tanggal imunisasi dan jenis imunisasi yang diberikan kepada bayi/balita. Sedangkan laporan yang dapat dihasilkan adalah laporan kunjungan Posyandu, laporan hasil penimbangan, laporan imunisasi dan laporan status gizi. Simpulan: SIP OpenMRS adalah program yang sebenarnya belum sepenuhnya sempurna. Untuk itu perlu dikembangkan lagi agar bisa menyajikan informasi yang lebih variatif dan informatif sesuai dengan kebutuhan pengguna. Selain itu Peneliti membuat buku panduan penggunaan SIP OpenMRS agar user dapat belajar dengan cepat dalam pemakaian program aplikasi