Putra, Giovanka Bisano (2019) Pengembangan Aplikasi Perangkat Bergerak Sebagai Media Pemantau Kesehatan Terhadap Penyakit Hipertensi. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Hipertensi adalah penyakit tekanan darah diatas normal dan penyakit tersebut sulit untuk dideteksi, bahkan orang yang dirasa cukup sehat bisa saja terkena hipertensi tanpa diketahui. Penyebab hipertensi antara lain usia, pekerjaan, pola hidup seperti merokok, serta tekanan darah. Jumlah kematian akibat hipertensi mencapai 6% dari populasi penyebab kematian pada semua umur di Indonesia. Pada tahun 2017, seorang mahasiswa master bernama Yahya Odeh membuat sebuah sistem untuk menghitung tekanan darah melalui teknik image processing yang bernama Health Watcher. Health Watcher merupakan sebuah sistem yang melakukan pemindaian tekanan darah melalui ujung jari dari pengguna. Pada penelitian ini, peneliti membuat sebuah sistem yang dapat melakukan pemindaian dan kalkulasi risiko hipertensi yang bernama Blood Care. Aplikasi Blood Care merupakan aplikasi yang dikembangkan dari sistem Health Watcher. Kalkulasi risiko dalam aplikasi Blood Care menggunakan metode naïve bayes. Besaran nilai yang didapatkan pada naïve bayes berguna untuk memberikan informasi berupa risiko hipertensi yang didapatkan dari pengguna. Dalam melakukan pengembangan perangkat lunak, peneliti menggunakan metode pengembangan perangkat lunak prototyping. Peneliti melakukan 2 iterasi dalam perancangan sistem dan user interface. Perancangan dilakukan berdasarkan kebutuhan dan saran dari pengguna. Setelah dilakukan perancangan, peneliti melakukan implementasi yang dilakukan pada perangkat android. Implementasi sistem dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman java dan menggunakan Firebase sebagai database dari aplikasi. Setelah sistem berhasil diimplementasikan, dilakukan pengujian pada aplikasi Blood Care. Pengujian yang dilakukan antara lain pengujian unit, validasi, usability dan akurasi. Dari hasil pengujian tersebut, didapatkan bahwa aplikasi yang telah dikembangkan telah memenuhi kebutuhan yang telah didefinisikan, function dapat berjalan dengan baik sesuai kondisi dari setiap jalur, memiliki nilai usability sebesar 81,5 % dan tingkat akurasi dari Naïve Bayes adalah 87,5%.
English Abstract
Hypertension is a blood pressure disease above normal and that disease is difficult to detect, even people who feel healthy enough can have hypertension unnoticed. Hypertension may cause by age, work, lifestyle such as smoking, and blood pressure. The number of deaths from hypertension reaches 6% of the population at all ages in Indonesia. In 2017, a student master named Yahya Odeh created a system for calculating blood pressure through image processing techniques called Health Watcher. The Health Watcher is a system that give information about blood pressure through the user's fingertips scanning. In this research, researchers created a system that can scan and calculate the risk of hypertension called Blood Care. The Blood Care application is an application which developed from the Health Watcher system. Hypertension risk is calculated by naïve bayes method. Naïve Bayes method is a method in classification and can display the value of each class. The amount of value which obtained is useful to provide information in the form of user hypertension risk. In developing software, researchers use software development life cycle prototyping methods. In that SDLC, researchers conducted 2 iterations in system design and user interfaces. The design is based on the needs and suggestions of the user. After the design was carried out, researchers carried out an implementation on an Android device. System implementation is done using the java programming language and uses Firebase as a database from the application. After the system is successfully implemented, testing is carried out on the Blood Care application. The test include validation, unit, usability and accuracy testing. From the results of these tests, it was found that the application that had been developed had met defined needs, all function has worked well according to every case that may happened in the function, have a usability value of 81.5% and the accuracy of Naïve Bayes was 87,5%
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FILKON/2019/49/051902219 |
| Uncontrolled Keywords: | hipertensi, naïve bayes, prototyping, image processing, hypertension, naïve bayes, prototyping, image processing |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data > 005.3 Programs > 005.36 Programs for personal computers |
| Depositing User: | Nur Cholis |
| Date Deposited: | 22 Jun 2020 03:39 |
| Last Modified: | 24 Oct 2021 03:04 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/169450 |
Preview |
Text
Giovanka Bisano Putra (2).pdf Download (4MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |