Alat skrining bayi baru lahir berbasis aplikasi yang terintegrasi dengan infant warmer (skrining penyakit jantung bawaan menggunakan SpO2 dengan metode machine learning model decision tree)

Asiyah Noordya, Montesa (2025) Alat skrining bayi baru lahir berbasis aplikasi yang terintegrasi dengan infant warmer (skrining penyakit jantung bawaan menggunakan SpO2 dengan metode machine learning model decision tree). Skripsi thesis, Politeknik Kesehatan Kemenkes Surabaya.

	Text 1. Cover.pdf Download (734kB)
	Text 2. Halaman Persetujuan Pembimbing.pdf Restricted to Repository staff only Download (212kB)
	Text 3. Halaman Pengesahan Penguji.pdf Restricted to Repository staff only Download (681kB)
	Text 4. Surat Pernyataan Orisinalitas.pdf Restricted to Repository staff only Download (191kB)
	Text 5. Abstrak.pdf Download (143kB)
	Text 6. Kata Pengantar.pdf Restricted to Repository staff only Download (110kB)
	Text 7. Daftar Isi.pdf Download (148kB)
	Text 8. Daftar Tabel.pdf Download (47kB)
	Text 9. Daftar Gambar.pdf Download (49kB)
	Text 10. Daftar Singkatan.pdf Download (114kB)
	Text 11. Daftar Lampiran.pdf Download (45kB)
	Text 12. Bab 1.pdf Restricted to Repository staff only Download (87kB)
	Text 13. Bab 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (351kB)
	Text 14. Bab 3.pdf Restricted to Repository staff only Download (238kB)
	Text 15. Bab 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (518kB)
	Text 16. Bab 5.pdf Restricted to Repository staff only Download (183kB)
	Text 17. Bab 6.pdf Restricted to Repository staff only Download (75kB)
	Text 18. Daftar Pustaka.pdf Download (84kB)
	Text 19. Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (715kB)
	Text 20. Artikel.pdf Restricted to Repository staff only Download (524kB)

Abstract

Skrining bayi baru lahir merupakan langkah penting untuk mendeteksi dini penyakit jantung bawaan (PJB) yang seringkali tidak menunjukkan gejala pada fase awal kehidupan. Pada masa awal kehidupan, banyak penyakit serius tidak menunjukkan gejala yang jelas sehingga sulit didiagnosis tanpa pengujian khusus. Oleh karena itu, skrining bayi baru lahir menjadi langkah preventif yang sangat penting untuk memastikan bahwa bayi yang lahir mendapatkan intervensi medis yang diperlukan sejak dini. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan alat skrining otomatis berbasis digital yang terintegrasi dengan infant warmer, guna meningkatkan efisiensi dan akurasi proses skrining PJB. Sistem ini mengandalkan modul Protocentral AFE4490 sebagai sensor utama untuk mengukur saturasi oksigen (SpO₂) pada dua titik yaitu pre-duktal (tangan kanan) dan post-duktal (kaki). Data pengukuran dikirim ke mikrokontroler Arduino Mega 2560, lalu diklasifikasikan menggunakan metode machine learning Decision Tree pada Raspberry Pi 5B. Metode klasifikasi Decision Tree dipilih karena mampu memetakan aturan klinis ke dalam bentuk logika digital secara akurat dan efisien. Data pelatihan dan pengujian terdiri dari 144 sampel yang dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Hasil pengujian menunjukkan akurasi model mencapai 96%, dengan ketepatan klasifikasi terbaik pada kelas “Lolos” dan “Gagal”, serta presisi yang baik pada kelas “Ulang”. Untuk Hasil pengukuran modul menggunakan simulator didapatkan selisih rata-rata paling besar berada pada 0,7 selain itu untuk Hasil pengukuran modul juga menunjukkan tingkat error yang kecil yaitu 0,5% pada modul 1 dan 0,85% pada modul 2 bandingkan alat pulse oximetry. Ke depan, pengembangan seperti integrasi cloud dan sistem notifikasi dini dapat meningkatkan fungsi dan jangkauan alat ini dalam pelayanan kesehatan neonatal, terutama dalam hal mendukung deteksi dini PJB secara efisien dan terintegrasi.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Contributors:	Contribution Contributor NIDN/NIDK UNSPECIFIED Levana Forra, Wakidi nidn4025028602 UNSPECIFIED Abd., Kholiq nidn4022057501
Additional Information:	11SKR20250007
Uncontrolled Keywords:	Incubators, Infant ; Heart Defects, Congenital
Subjects:	R Medicine > Medical Electronics > Biomedical Engineering
Divisions:	Poltekkes Kemenkes Surabaya > Jurusan Teknologi Elektromedik > Program Studi Sarjana Terapan Teknologi Rekayasa Elektro-medis
Depositing User:	Nanik Indra Putri Sari
Date Deposited:	28 Jul 2025 06:58
Last Modified:	28 Jul 2025 06:58
URI:	http://repo.poltekkes-surabaya.ac.id/id/eprint/10544

Actions (login required)

View Item