## Aplikasi Metrik Kesehatan Pribadi dengan Framework hGraph
Grezio Arifiyan Primajaya 1 , M. Udin Harun Al Rasyid 2 , Idris Winarno 3 ,
Talita Iza Nurazmi 4 1,2,3,4 Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) Jl. Raya ITS, Kampus PENS Sukolilo, Surabaya, Indonesia Email:  grezio@pens.ac.id 1 , udinharun@pens.ac.id 2 , idris@pens.ac.id 3 , talitaizan@it.student.pens.ac.id 4
Abstract - Technological developments in the health sector require facilities that make it easier to view a person's health information quickly and from anywhere. Most current health dashboard applications only display numerical values in tables, which are not easy to use or easy to understand, especially for patients. This research aims to create a personal health metrics application with the hGraph framework. The application that was built presents health data based on health labels and is compiled into an easy- to-read  graph.  The  application  provides  three  users,  namely  patients,  doctors and  clinic  staff  with different access  rights and each  user  has different features. This  application  allows patients to  view their  health  data  in  real-time,  so  that  they  can  more  easily  monitor  their  health  condition  and  take necessary actions. It is hoped that this application can help patients become more active in their health care. For clinic staff, this application can help manage patient data more efficiently. It can  also help clinic staff provide higher quality health services. Clinic staff can also use the application to monitor patient conditions in real-time and provide necessary action. For doctors, the application can be used to provide more effective health care. Doctors can use this application to monitor the patient's condition in  real-time  and  adjust  treatment  according  to  the  patient's  needs.  The  application  developed  can improve the smoothness and efficiency of patients undergoing examinations at a health clinic so that information can be obtained quickly and effectively.
Keywords – Mobile Apps, Personal Health , hGraph framework, Health IoT.
Intisari -  Perkembangan  teknologi  di  bidang  kesehatan  memerlukan  fasilitas  yang  mempermudah melihat informasi kesehatan seseorang secara cepat dan dari mana saja. Aplikasi dashboard kesehatan saat ini sebagian besar hanya menampilkan nilai angka-angka dalam tabel yang tidak mudah digunakan atau tidak mudah dipahami khususnya oleh pasien. Penelitian ini bertujuan untuk membuat Aplikasi Metrik  Kesehatan  Personal  dengan framework  hGraph .  Aplikasi  yang  dibangun  menyajikan  data kesehatan berdasarkan label-label kesehatan dan dirangkai menjadi sebuah grafik yang mudah dibaca. Aplikasi  menyediakan  tiga user yaitu  pasien,  dokter,  dan  petugas  klinik  dengan  hak  akses  yang berbeda-beda dan setiap user memiliki fitur yang berbeda. Aplikasi ini memungkinkan pasien untuk melihat  data  kesehatannya  secara real-time ,  sehingga  mereka  dapat  lebih  mudah  untuk  memantau kondisi  kesehatannya  dan  mengambil  tindakan  yang  diperlukan,  diharapkan  aplikasi  ini  dapat membantu pasien untuk menjadi lebih aktif dalam perawatan kesehatan mereka. Bagi petugas klinik aplikasi ini dapat membantu untuk mengelola data pasien secara lebih efisien, aplikasi ini juga dapat membantu  petugas  klinik  untuk  memberikan  pelayanan  kesehatan  yang  lebih  berkualitas.  Petugas klinik  juga  dapat  menggunakan  aplikasi  untuk  memantau  kondisi  pasien  secara real-time dan memberikan  tindakan  yang  diperlukan.  Untuk  dokter,  aplikasi  dapat  digunakan  untuk  memberikan perawatan  kesehatan  yang  lebih  efektif,  dokter  dapat  menggunakan  aplikasi  ini  untuk  memantau kondisi pasien secara real-time dan menyesuaikan perawatan sesuai dengan kebutuhan pasien. Aplikasi yang dikembangkan dapat membantu kelancaran dan keefisienan pasien yang melakukan check up di suatu klinik kesehatan sehingga dapat diperoleh informasi yang cepat dan efektif.
Kata Kunci – Aplikasi Mobile, Kesehatan Personal, Framework hGraph, IoT Kesehatan

## I. P ENDAHULUAN
Kesehatan  merupakan  salah  satu  indikator  untuk  mengukur  tingkat  kesejahteraan masyarakat.  Derajat  kesehatan  masyarakat  dipengaruhi  oleh  4  faktor  utama,  yaitu  faktor lingkungan,  perilaku,  pelayanan  kesehatan,  dan  keturunan.  Faktor  yang  paling  besar  dan sangat  mempengaruhi  kesehatan  adalah  faktor  lingkungan.  Upaya  kesehatan  lingkungan sebagai  salah  satu  bentuk  kegiatan  preventif  ditujukan  untuk  mewujudkan  kualitas lingkungan yang sehat, baik fisik, kimia, biologi, maupun sosial yang memungkinkan setiap orang atau masyarakat mencapai derajat kesehatan yang setinggi-tingginya [1].
Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO)  memperkirakan  bahwa  77%  penyakit  di  Eropa berhubungan dengan penyakit kronis. Mayoritas penyakit diabetes tipe I, penyakit jantung koroner, dan stroke dapat dihindari dengan melakukan lebih banyak upaya dalam perawatan kesehatan preventif dengan mendukung perubahan perilaku gaya hidup sehat. Untuk dapat menindaklanjuti  perkembangan  kesehatan,  kita  membutuhkan  cara  yang  efisien  untuk memvisualisasikan status kesehatan seseorang.
Salah  satu  teknologi  yang  saat  ini  berkembang  adalah  Internet  of  Things  (IoT),  IoT adalah  sebuah  jaringan  perangkat  fisik  yang  terhubung  ke  internet  dan  mampu mengumpulkan  dan  bertukar  data.  IoT  telah  merevolusi  berbagai  industri,  termasuk kesehatan.  Dalam  konteks  kesehatan,  perangkat  IoT  dapat  digunakan  untuk  memantau kesehatan pasien. IoT memungkinkan pemantauan kesehatan secara real-time, pemeantauan secara real-time dapat  membantu  mendeteksi  perubahan  kondisi  pasien  secara  cepat  [2]. Penggunaan  IoT  dapat  meningkatkan  aksesibilitas  layanan  kesehatan,  karena  pasien  tidak perlu  mengunjungi  fasilitas  kesehatan  secara  langsung  selain  itu  penerapan  teknologi  IoT dapat membantu menurunkan biaya layanan kesehatan, karena dapat mengurangi kebutuhan akan kunjungan ke fasilitas kesehatan [3].
Salah satu tantangan dalam pemantauan kesehatan menggunakan IoT adalah visualisasi data. Data yang dikumpulkan dari perangkat IoT dapat sangat besar dan kompleks, sehingga sulit untuk dipahami secara intuitif oleh pengguna baik pasien, petugas klinik maupun dokter. Visualisasi data yang efektif dapat membantu  tenaga medis untuk memahami data dengan lebih mudah dan cepat, sehingga dapat mengambil keputusan yang lebih tepat [4]. Data yang dikumpulkan  oleh  perangkat  IoT  dapat  berupa  data  numerik,  data  teks,  data  gambar,  atau kombinasi dari berbagai jenis data. Jenis data yang dikumpulkan akan mempengaruhi jenis visualisasi yang digunakan. Jumlah data yang dikumpulkan oleh perangkat IoT dapat sangat besar. Hal ini dapat menyebabkan visualisasi menjadi rumit dan sulit untuk dipahami. Selain jenis data, jumlah data dan kompleksitas data, dalam pengembangan aplikasi dan visualisasi harus  memperhatikan  kebutuhan  pengguna,  visualisasi  harus  memenuhi  kebutuhan pengguna,  kebutuhan  pengguna  dapat  berbeda-beda  tergantung  pada  peran  dan  tugas pengguna [5] [6].
Berdasarkan permasalahan yang sudah dibahas di atas, maka kami mengusulkan sebuah aplikasi  metrik  kesehatan  personal  dengan  framework  hGraph.  Aplikasi  ini  akan  menjadi solusi dari permasalahan visualisasi data kesehatan. Pasien dapat meningkatkan pemahaman kondisi kesehatannya dengan sekilas melihat grafik yang mudah dipahami. Visualisasi dari sistem  yang  dikembangkan  dapat  menampilkan  data  kesehatan  berdasarkan  label-label kesehatan yang telah ditentukan. Dokter juga dapat dengan mudah mengakses rekam medis pasien untuk melakukan perawatan. Rekam medis digital ini dapat diakses kapan saja dan di mana saja [7]. Aplikasi yang dikembangkan memiliki fitur untuk memantau tanda-tanda vital pasien  secara  real-time  selain  itu  aplikasi  yang  dikembangkan  dapat  digunakan  untuk menganalisis data kesehatan pasien untuk mendeteksi pola atau tren tertentu.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Berikut ini menjelaskan signifikan studi dari penelitian ini yang terdiri dari studi  literatur terkait atau penelitian terdahulu dan sistem desain.

## A. Studi Literatur
Terkait  dengan  permasalahan  di  atas.  Terdapat  beberapa  penelitian  terkait  yang berhubungan dengan aplikasi ini, yang berfokus pada visualisasi data kesehatan. Genny, dkk. [8]  membuat  analisis  motif  pasien  melakukan  konsultasi  kesehatan  secara online (telemedicine)  di  masa  pandemi  COVID-19.  Dari  analisis  terdapat  2  faktor  utama  yang mendorong pasien untuk melakukan untuk melakukan konsultasi secara online , faktor tersebut dibedakan menjadi faktor internal dan eksternal. Faktor eksternal karena pada saat itu terjadi pandemi  COVID-19  mendorong  pasien  untuk  melakukan  konsultasi online karena  adanya kekhawatiran dan ketakutan untuk melakukan konsultasi langsung, sedangkan faktor internal didorong oleh keinginan untuk mendapatkan informasi dan solusi dari penyakit yang diderita, mendorong  pasien  untuk  melakukan  konsultasi online untuk  mendapatkan  ketenangan  atas kecemasan yang dirasakan.
Imandiena,  dkk.  [9]  membuat  aplikasi  Sistem  Informasi  Pelayanan  dan  Perawatan Penderita  Diabetes  Melitus  sebagai  media  yang  dapat  memberikan  informasi  mengenai penyakit  Diabetes  Melitus  dan  dapat  mengoptimalkan  kualitas  pelayanan  di  Klinik  Griya Bromo  Agara  yang  lebih  efektif  dan  efisien.  Sistem  Informasi  Pelayanan  dan  Perawatan berbasis website memberikan kemudahan bagi pasien Diabetes Melitus yang ingin melakukan konsultasi,  pengobatan,  perawatan  luka,  dan  pelayanan  home  care.  Sholikhatin,  dkk.  [10] membangun sebuah aplikasi yang memiliki fitur  konsultasi  langsung  secara  daring  dengan dokter,  mendapatkan  resep  untuk penyakit - penyakit  ringan  sehingga  memudahkan  pasien dalam  mendapatkan  obat  di  apotik terdekat,   serta   rekomendasi penanganan   lanjutan   ke rumah      sakit      untuk      pasien      yang  membutuhkan    tindakan    penunjang.  Aplikasi  yang dikembangkan  berupa  aplikasi  berbasis  web telemedicine berbasis  cloud,  aplikasi  yang dikembangkan  mengutamakan  kemudahan  akses  bagi  pasien  dan  dapat  digunakan  dengan smartphone .
S.  Mulyono,  dkk  [11]  membangun  sistem  pemantauan  kesehatan  berbasis  web  untuk memantau  kesehatan  pasien  dari  jarak  jauh  secara  real  time.  Microcontroller  Arduino digunakan untuk mengambil data fisik dari pasien dan mengubahnya menjadi data elektronik kemudian  dikirim  ke  server  dengan  menggunakan  ethernet  shield.  Sistem  menampilkan halaman web dalam bentuk angka dan grafik informasi suhu tubuh dan denyut nadi pasien. Sistem  ini  juga  mungkin  mengirimkan  informasi  alarm  melalui  SMS.  Sistem  pemantauan kesehatan  ini  dapat  diakses  dari  berbagai  perangkat  seperti  notebook,  Smartphone  dan perangkat  apa  pun  di  web.  Al-Musawi,  dkk.  [12]  menggunakan  framework hGraph untuk memvisualisasikan  data  kesehatan.  Sistem  ini  berfokus  pada  perubahan  dinamis  dengan menggunakan garis waktu peristiwa yang mempengaruhi status kesehatan secara keseluruhan. Pengujian  sistem  melibatkan  survei,  heuristik,  dan  observasi  untuk  mengevaluasi  sistem. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  sistem  memiliki  tingkat  Kepuasan  Pengguna  yang  tinggi sekaligus memberikan pemahaman, interaksi, dan navigasi data yang memadai.
Kasmir, dkk. [13] membuat sebuah website sederhana yang bisa memudahkan konsultasi kesehatan  antara  pasien  dengan  tenaga  medis/dokter  tanpa  harus  bertatap  muka  secara langsung. D.P. Marshela [14] melakukan implementasi layanan e-health di Puskesmas Jagir Kota  Surabaya  dalam  memberikan  pelayanan  kepada  masyarakat.  Lu,  dkk.  [15]  membuat prototipe portal sistem e-Health . Layanan pemantauan EKG real-time , layanan pemantauan tekanan  darah,  dan  layanan  Telekonsultasi  diimplementasikan  dan  diintegrasikan  ke  dalam portal e-Health .  S.K.  Tanbeer,  dkk.  [16]  membangun  solusi  e-healthcare  baru  yang  diberi nama MyHealthPortal untuk mengelola janji perawatan pasien di rumah dan layanan berbasis
klinik,  Putri,  dkk.  [17]  mengidentifikasi  apakah  sistem  registrasi  online  atau  e-health  yang diterapkan  oleh  Puskesmas  di  Kota  Surabaya  berhasil  atau  tidak.  Kajiannya  menunjukkan bahwa  e-health  dapat  menyederhanakan  proses  pendaftaran  pasien  dan  mengurangi  waktu tunggu  pasien  untuk  menerima  layanan  kesehatan.  Indikator  keberhasilan  program  e-health meliputi  sistem  yang  mapan,  sistem  informasi  yang  efektif,  dan  pelayanan  prima  kepada masyarakat. Kendala yang ditemukan dalam penerapan e-health adalah kurangnya sosialisasi e-health  secara  menyeluruh.  Pada  gilirannya,  masyarakat  lebih  memilih  registrasi  manual dibandingkan e-health.

## B. Arsitektur Sistem
Penelitian ini bertujuan untuk membuat suatu Aplikasi Metrik Kesehatan Personal dengan framework  hGraph.  Dimana  pada  website  ini  user  dapat  meningkatkan  pemahaman  dengan melihat status kesehatannya dimana saja dan kapan saja tanpa harus melakukan pemeriksaan ke rumah sakit.
Gambar  1  merupakan  visualisasi  perancangan  sistem  pada  aplikasi  ini.  Aplikasi  ini memiliki  tiga  user,  yaitu  user  pasien,  user  dokter,  dan  user  klinik  dengan  platform  aplikasi website.  User  pasien,  user  dokter,  dan  user  Kkinik  dapat  melakukan  login  sesuai  dengan perannya  masing-masing.  User  klinik  dapat  melihat  semua  data  user  dokter  dan  user  pasien, user  ini  juga  dapat  membuat  data  baru  untuk  user  pasien  dan  user  dokter.  User  pasien  dapat melihat  grafik  kesehatan  pribadi  mereka  dan  user  dokter  dapat  melihat  semua  data  pasien mereka dan mengedit jika ada perubahan data.
Proses transportasi data hingga dapat divisualisasi yaitu dimulai dari alat sensor, contohnya menggunakan sensor ECG, data polos dari ECG akan langsung dikirimkan menuju url API oleh Back-End.  Kemudian  data  polos  dianalisa  menggunakan  script  dari  Python  dengan  library HeartPy  menjadi  HRV  ( Heart  Rate  Variability )  yang  memiliki  informasi  data  kesehatan jantung. Kemudian front-end dapat mengakses data REST API untuk mendapatkan data. Data yang sudah didapatkan akan diolah menjadi visualisasi graph kesehatan dengan menggunakan hGraph dan  library dari D3.js untuk mengolah dan  memanipulasi datanya dan untuk website yang lebih interaktif, digunakan Framework React JS. Output yang akan didapatkan oleh user berupa graph kesehatan yang menampilkan beberapa indeks kesehatan seperti tekanan darah, jantung, suhu tubuh, dan mental.
1. Database:
Basis  data  adalah  kumpulan  data  yang  dikelola  sedemikian  rupa  berdasarkan  kondisi tertentu yang saling berhubungan sehingga mudah untuk dikelola. Melalui pengelolaan ini, pengguna  dapat  dengan  mudah  menemukan  informasi,  menyimpan  informasi,  dan membuang  informasi.  Database  ini  akan  menyimpan  semua  data  pasien  setelah menggunakan sensor kesehatan, data kesehatan tersebut akan disimpan di dalam database. Sistem akan menggunakan format file .
2. Web Service API:
API  atau Application  Programming  Interface adalah  sebuah  antarmuka  yang  dapat menghubungkan satu aplikasi dengan aplikasi lainnya. Jadi, API berperan sebagai perantara antara aplikasi yang berbeda, baik dalam satu platform yang sama maupun lintas platform. API  ini  akan  digunakan  untuk  menghubungkan  aplikasi  dengan  database,  data  akan dihubungkan  dengan  menggunakan  API  key  sehingga  aplikasi  dapat  diintegrasikan  dan diproses.
3. D3 JS:
D3  JS  adalah  framework  JavaScript  untuk  mengikat  data  ke Document  Object  Model (DOM)  dan  menerapkan  transformasi  berbasis  data  ke  dokumen.  Dalam  hal  ini  D3  JS digunakan untuk menghasilkan data kesehatan dari API ke dalam visualisasi hGraph.
4. Framework hGraph:
hGraph  ( Health  Graph )  adalah  representasi  visual  standar  dari  status  kesehatan  pasien, yang  dirancang  untuk  meningkatkan  kesadaran  akan  faktor-faktor  individu  yang  dapat mempengaruhi kesehatan seseorang secara keseluruhan. Data yang diperoleh dari API akan diolah menjadi file JSON yang akan diolah menjadi grafik menggunakan hGraph.
5. Front-End
Bagian depan website adalah bagian yang langsung dilihat oleh pengguna. Pengguna juga dapat  berinteraksi  langsung  pada  bagian  ini.  Bagian  front-end  dari  website  ini  dibangun dengan menggunakan Framework ReactJS dimana beberapa grafik telah dibuat sebelumnya dengan  menggunakan  hGraph  Framework.  Website  menampilkan  informasi  mengenai kesehatan pasien. Website dibagi menjadi tiga pengguna yaitu pasien, dokter, dan klinik.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Uji  coba  dan  analisis  dilakukan  pengujian  terhadap  aplikasi  yang  telah  dibuat  untuk mengetahui apakah program telah dapat berjalan dan bekerja sebagaimana yang diharapkan dan melakukan analisis terhadap Aplikasi Metrik Kesehatan Personal Dengan Framework hGraph. Disini akan dibahas mengenai hasil, output, error, dan analisis dari penelitian.

## Gambar 2. Tampilan Daftar Dokter pada Klinik
Ketika user login dengan akun klinik, maka user akan masuk ke dashboard klinik dan akan terlihat  terdapat  tiga  fitur,  yaitu dashboard , doctors ,  dan patients .  Masing-masing  bertujuan untuk  memanajemen  user  dokter  dan  pasien.  Gambar  2  menunjukkan  tampilan  daftar  dokter pada klinik. Pada halaman ini klinik dapat  melihat  data-data dokter yang telah mendaftarkan dirinya, klinik dapat membuat akun dokter baru, menghapus akun dokter, dan memperbarui data dokter.  Untuk  menambahkan  akun  dokter  baru,  klinik  perlu  memasukan  beberapa  data  diri dokter  seperti Full  Name , E-mail ,  SIP, Category , Practice  Place , Password ,  dan Confirm Password , dan Total Patients . Klinik juga dapat mengubah data akun dokter dengan memberi perubahan pada Full Name , E-mail , SIP, Category , Practice Place , dan Total Patients .

## Gambar 3. Tampilan Daftar Pasien pada Klinik
Gambar 3 menunjukkan tampilan daftar pasien pada user klinik. Pada halaman ini klinik dapat melihat data pasien yang telah mendaftarkan diri, klinik juga dapat membuat akun pasien baru, menghapus akun pasien, dan menghapus data pasien. Untuk menambahkan akun pasien baru, klinik perlu memasukan beberapa data diri pasien seperti E-mail , First Name , Last Name , Blood Type , Height , Weight , Password , dan Confirm Password . Untuk membuat data kesehatan pasien,  klinik  hanya  perlu  memilih  pasien  yang  ingin  ditambahkan  datanya  setelah  itu memasukan  beberapa  data  kesehatan  seperti Heart  Rate ,  Temperature, Pulse , Oxygen Saturation , Respiration , dan Stress Level .

## Gambar 4. Tampilan Daftar hGraph Pasien pada Klinik
Gambar 4 adalah tampilan daftar hGraph pasien. Pada menu ini akan ditampilkan semua hGraph dari semua pasien. Ketika pengguna mengklik salah satu hGraph, maka akan diarahkan ke pengguna yang memiliki hGraph tersebut. Jika pengguna klinik ingin membuat hGraph baru untuk pasien baru, cukup klik pilihan buat.

## Gambar 5. Tampilan Input Data Kesehatan pada Pengguna Klinik
Gambar  5  menunjukkan  tampilan  form  untuk  memasukkan  data  kesehatan  pasien  baru. Untuk membuat data kesehatan pasien, pengguna klinik hanya perlu memilih pasien yang ingin ditambahkan datanya, kemudian memasukkan beberapa data kesehatan seperti Detak Jantung, Suhu, Denyut Nadi, Saturasi Oksigen, Pernapasan, dan Tingkat Stres.

## Gambar 6. Tampilan Daftar Pasien di User Dokter
Gambar  6  menunjukkn  tampilan  daftar  pasien  pada  dokter.  Dokter  dapat  melihat  data pasien yang telah mendaftarkan diri, dokter dapat  menghapus akun pasien, dan memperbarui data pasien. Tetapi tidak dapat membuat pasien baru. Untuk membuat data kesehatan pasien, pengguna  klinik  hanya  perlu  memilih  pasien  yang  ingin  ditambahkan  datanya,  kemudian memasukkan  beberapa  data  kesehatan  seperti  Detak  Jantung,  Suhu,  Denyut  Nadi,  Saturasi Oksigen, Pernapasan, dan Tingkat Stres.

## Gambar 7. Tampilan Daftar hGraph Pasien di Pengguna Dokter
Gambar  7  sama  menunjukkan  tampilan  daftar  pasien  menggunakan  framework hGraph . User dokter tidak memiliki hak akses untuk membuat data kesehatan pasien baru, hanya bisa mengedit.  Pada  menu  Pasien,  h Graph akan  menampilkan  semua  laporan hGraph dari keseluruhan  pasien.  Ketika  user  mengklik  salah  satu hGraph maka  akan  diarahkan  ke  user pemilik hGraph tersebut.

## Gambar 8. Tampilan Dasbor Pasien di Pengguna Pasien
Gambar 8 merupakan dashboard dari user pasien. Pada dashboard pasien, data kesehatan akan disajikan dengan menggunakan Framework hGraph yang datanya disesuaikan dengan data yang  dibutuhkan  oleh  pasien.  Dan  nilai  yang  berada  di  tengah  adalah  nilai  Kesehatan  yang dihitung menggunakan fungsi dari hGraph yaitu calculate Health Score .

## Gambar 9. Lingkaran dalam hGraph
Lingkaran di sekitar hGraph memiliki arti seperti yang ditunjukkan pada gambar 9. Jika lingkaran  berwarna  merah  menandakan  bahwa  parameter  tersebut  tidak  sehat,  jika  lingkaran merah  berada  di  luar hGraph, berarti  nilai  tersebut  melewati  batas  sehat,  dan  jika  lingkaran merah  berlekuk-lekuk,  berarti  nilai  tersebut  berada  di  bawah  batas  sehat.  Lingkaran  hitam menandakan bahwa parameter kesehatan pasien berada di dalam rentang sehat atau normal.
Gambar  10  menunjukkan  contoh  tampilan  nilai  suhu  dalam hGraph. Setiap  parameter memiliki label, rentang sehat, rentang absolut, bobot, dan unit Label. Namun hanya nilai, label, dan  unit  Label  yang  akan  ditampilkan  pada  hGraph.  Sebagai  contoh  pada  suhu  ini,  labelnya adalah Suhu, unit Labelnya adalah °C.
Gambar 11. Denyut jantung dalam hGraph
Gambar  11  menampilkan  detail heartRate dari hGraph .  Dalam heartRate ini,  heartRate adalah sebuah label dan unit Label adalah bpm.
Gambar 12. Tingkat stres dalam hGraph
Gambar  12  menampilkan  detail stressLevel dari hGraph .  Pada stressLevel ini  labelnya adalah stressLevel , unit Labelnya adalah skala stress, yang berskala dari 1 sampai 10 dengan 10 sebagai nilai terburuk.
Gambar 13 menunjukkan detail denyut nadi dari hGraph . Dalam denyut nadi ini labelnya adalah pulse , unit Labelnya adalah bpm.
Gambar 14. Oxygen Saturation dalam hGraph .
Gambar 14 menunjukkan detail oxygenSaturation dari hGraph . Pada oxygenSaturation ini labelnya adalah oxygenSaturation , unit Labelnya adalah %.
Gambar 15. Respirasi dalam hGraph
Gambar  15  menunjukkan  detail  Respirasi  dari  hGraph.  Dalam  Respirasi  ini,  labelnya adalah Respirasi, unit Labelnya adalah rpm

## IV. K ESIMPULAN
Aplikasi ini telah berhasil menyajikan data kesehatan dalam bentuk grafik yang intuitif dan  mudah  dipahami.  Hal  ini  dapat  membantu  pasien  untuk  memahami  kondisi  kesehatan mereka lebih baik, sehingga mereka dapat mengambil langkah-langkah yang diperlukan untuk menjaga  kesehatan,  mengidentifikasi  tren  dan  pola  dalam  data  kesehatan  mereka  serta mengukur  kemajuan  pengobatan  dan  terapi  yang  sedang  dijalani.  Bagi  dokter  dapat memberikan  perawatan  yang  lebih  tepat  dan  efektif,  dengan  mempertimbangkan  data kesehatan pasien secara keseluruhan, selain itu dokter dapat menentukan rencana perawatan yang lebih tepat untuk pasien serta memantau kemajuan pasien secara real-time . Bagi petugas klinik aplikasi yang dikembangkan dapat membantu mengelola data pasien dan dokter secara lebih efisien, mendeteksi perubahan kondisi kesehatan pasien secara dini, serta memberikan perawatan yang lebih tepat dan  efektif kepada pasien. Selain itu, aplikasi  ini juga memiliki potensi  untuk  meningkatkan  pengelolaan  kesehatan  secara  umum,  yaitu  :  peningkatan kesadaran pasien dengan memantau kesehatan secara berkala, kepatuhan terhadap pengobatan dan terapi yang dijalaai dengan memantu kemajuan pengobatan, serta kolaborasi antara pasien
dan dokter. Meskipun aplikasi ini telah berhasil memenuhi tujuan penelitian namun masih ada beberapa keterbatasan, antara lain: Aplikasi ini hanya dapat menampilkan data kesehatan yang telah diinputkan oleh pengguna. Jika pengguna tidak memasukkan data kesehatan secara rutin, maka  aplikasi  tidak  dapat  memberikan  informasi  yang  akurat.  Meskipun  aplikasi  dapat menangani  data  kesehatan  yang  kompleks,  namun  perlu  dilakukan  penyesuaian  dan pengolahan  data  agar  dapat  menampilkan  data  yang  lebih  akurat,  oleh  karena  itu  untuk penelitian  selanjutnya  dapat  ditambahkan  atau  dikembangkan  fitur  analisis  data  kesehatan untuk mengidentifikasi tren dan pola data kesehatan pengguna.

## R EFERENSI
[1]   "infeksiemerging.kemkes.go.id," Indonesia, Pemerintah Pusat, 8 Agustus 2018. [Online]. Available:  https://infeksiemerging.kemkes.go.id/document/download/l6j.  [Accessed  2 Juni 2023].
[2]   M. Al-Musawi, A. Ledesma, H. Nieminen and I. Korhonen, "Implementation and user testing  of  a  system  for  visualizing  continuous  health  data  and  events,"  in 2016  IEEE- EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI) , Las Vegas, NV, USA, 2016.
[3]   X.  Wu,  C.  Liu,  .  L.  Wang  and  M.  Bilal,  "Internet  of  things-enabled  real-time  health monitoring system using deep learning," Neural Computing and Applications, vol. 35, pp. 14565-14576, 2021.
[4]   M. P, M. N, N. K, P. R and S. G, "IoT Based Real Time Healthcare Monitoring System and Visualization," in nternational Conference on System, Computation, Automation and Networking (ICSCAN) , Madras, 2020.
[5]   A. Koren and R. Prasad, "IoT Health Data in Electronic Health Records (EHR): Security and Privacy Issues in Era of 6G," 6G Enabling Technologies – Innovation 6G, vol. 10, no. 1, pp. 63-84, 2022.
[6]   R.  Bocu,  A.  Vasilescu  and  D.  M.  Duca  Iliescu,  "Personal  Health  Metrics  Data Management Using Symmetric 5G Data Channels," Symmetry, p. 14(7):1387, 2022.
[7]   F.  Hossain,  R.  Islam-Maruf,  T.  Osugi,  N.  Nakashima  and  A.  Ahmed,  "A  Study  on Personal Medical History Visualization Tools for Doctors," in IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech) , Osaka, 2022.
[8]   G. Gustina Sari and W. Wirman, "Telemedicine sebagai Media Konsultasi Kesehatan di Masa  Pandemic  COVID  19  di  Indonesia," Jurnal  Komunikasi  Universitas  Trunojoyo Madura, vol. 15, no. 1, pp. 43-54, 2021.
[9]   R.  Ayustya  Imandiena,  F.  Amalia  and  A.  Arwan,  "Pembangunan  Sistem  Informasi Pelayanan  dan  Perawatan  Penyakit  Diabetes  Mellitus  berbasis  Website  (Studi  Kasus: Klinik  Griya  Bromo  Malang)," Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, vol. 3, pp. 9186-9193, September 2019.
[10]  S. A. Sholikhatin and A. B. Prasetyo, "Integrasi Telemedicine dengan Cloud Computing pada Web Pelayanan Kesehatan," Jurnal Informatiaka Fakultas Teknik dan Informatika Universitas Bina Sarana Informatika, vol. 7, no. 2, pp. 91-96, 2020.
[11]  S.  Mulyono,  "Rancang  Bangun  Prototipe  Sistem  Pemantau  Kondisi  Kesehatan  Pasien Berbasis Web," Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Unissula, vol. 2, pp. 250-259, 2013.
[12]  M. Al-Musawi, A. Ledesma, H. Nieminen and I. Korhonen, "Implementation and User Testing of a System for Visualizing Continuous Health Data and Events," IEEE-EMBS
International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI), 2016.
[13]  K. Makhdansalaf and R. Tri Prasetio, "Sistem Informasi Pelayanan Kesehatan Konsultasi Berbasis Web (TANYASEHAT)," eProsiding Sistem Informasi (POTENSI),, vol. 2, no. 1, pp. 77-83, 2021.
[14]  K.  Panji  Agastya  and  E.  H.  Fanida,  "Penerapan  Layanan  E-Health  di  Puskesmas  Jagir Kelurahan  Jagir  Kecamatan  Wonokromo  Kota  Surabaya," Publika  Jurnal  Jurnal  Ilmu Admninistrasi Negeara, vol. 4, no. 5, 2016.
[15]  S. Lu, Y. Hong, . Q. Liu, L. Wang and R. Dssouli, "Implementing Web-based e-Health Portal
Systems," 2012. [Online]. Available:
http://cs.iit.edu/~yhong/pub/eHealthPortal.pdf. [Accessed 2023 Juli 7].
[16]  S. K. Tanbeer and E. R. Sykes, "MyHealthPortal – A web-based e-Healthcare web portal for out-of-hospital patient care," Digital Health - Sage Jurnals, vol. 7, pp. 1-23, 2021.
[17]  Y. A. Putri Adian and W. Budiarto, "Literature Review: The Implementation of E-Health at  Primary  Healthcare  Centers  in  Surabaya  City," Jurnal  Administrasi  Kesehatan Indonesia Volume, vol. 8, no. 1, pp. 35-50, 2020.