Jurnal Keperawatan Silampari Volume 2, Nomor 2, Juni 2019 e-ISSN: 2581-1975 p-ISSN: 2597-7482 DOI: https://doi.org/10.31539/jks.v2i2.508

## DIAGNOSA PREEKLAMPSIA PADA IBU HAMIL MENGGUNAKAN SISTEM INFORMASI BERBASIS WEB
Fajaria Nur Aini 1 , Melyana Nurul Widyawati 2 , Bedjo Santoso 3
Program Studi D3 Kebidanan, Poltekkes Kemenkes Semarang 1
Program Pascasarjana, Poltekkes Kemenkes Semarang 2,3 fajaria.aini@gmail.com 1

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  sistem  diagnosa  preeklampsia  secara  online serta  untuk  mengetahui  perbedaan  kecepatan  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mendiagnosa preeklampsia menggunakan sistem informasi berbasis web dengan sistem manual. Metode penelitian  ini  adalah  menyusun  kerangka  kerja  dengan  rancangan  penelitian quasi eksperimental dengan post  test  only    with control group. Penelitian  ini  dilakukan  di Puskesmas.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  mayoritas  responden  adalah  ibu  hamil sehat yaitu pada kelompok intervensi sejumlah 20 ibu hamil (30.30%) dan pada kelompok kontrol  sebesar  15  ibu  hamil  (22.73%).  Jumlah  diagnosa  terkecil  yaitu  pada  kasus superimposed preeklampsia.  Sistem  informasi  berbasis  web  juga  mampu  meningkatkan kecepatan diagnosa  mencapai 7.21%. Hasil uji  statistik dengan  menggunakan Independent T-Test didapatkan P-value sebesar  0.041<0.05  (α).  Simpulan,  ada  perbedaan  waktu penegakan  diagnosa  preeklampsia  menggunakan  sistem  informasi  berbasis  web  dengan sistem manual.
Kata Kunci: Diagnosa, Preeklampsia, Sistem Informasi, Web

## ABSTRACT
This study aims to  produce a preeclampsia  diagnostic system online and to  determine the difference  in  the  speed  of  time  required  to  diagnose  preeclampsia  using  a  web-based information system with a manual system. This research method is to arrange a framework with  a  quasi  experimental  research  design  with  a  post  test  only  with  control  group.  This research  was  conducted  at  the  Community  Health  Center.  The  results  showed  that  the majority of respondents were healthy pregnant women namely in the intervention group of 20  pregnant  women  (30.30%)  and  in  the  control  group  of  15  pregnant  women  (22.73%). The smallest number of diagnoses is in the case of superimposed preeclampsia. Web-based information  systems  are  also  able  to  increase  diagnostic  speeds  to  7.21%.  Statistical  test results  using  the  Independent  T-Test  obtained  a  P-value  of  0.041  <0.05  (α).  Conclusion, there  is  a  difference  in  the  time  of  diagnosis  of  preeclampsia  using  a  web-based information system with a manual system.
Keywords: Diagnosis, Preeclampsia, Information Systems, Web

## PENDAHULUAN
Preeklampsia  merupakan  salah  satu  penyebab  terbanyak  kematian  ibu  dan  bayi  di seluruh  dunia  terutama  di  negara  berkembang. World  Health  Organization (WHO) memperkirakan kasus preeklampsia tujuh kali  lebih tinggi di  negara berkembang daripada di negara  maju  (Allen et  al , 2014, Park et al , 2014, Park et al , 2015, English et  al , 2015). Prevalensi  preeklampsia  di  negara  maju  adalah  1,3-6%,  sedangkan  di  negara  berkembang adalah  1,8-18%.  Insiden  preeklampsia  di  Indonesia  sendiri  adalah  128.273/tahun  atau sekitar 5,3%. Kecenderungan yang ada dalam dua dekade terkahir ini tidak terlihat adanya penurunan yang nyata terhadap insiden preeklampsia, berbeda dengan insiden infeksi yang semakin  menurun  sesuai  dengan  perkembangan  temuan  antibiotik(Wibowo  et  al.,  2016). Tidak  lengkapnya data riwayat  ibu  hamil  yang selama  ini terjadi  menyebabkan penentuan diagnosa yang tidak tepat dan berakibat kesalahan pada pengambilan keputusan(Wójtowicz et al., 2016)
Pemanfaatan  teknologi  informasi  seperti  pesan  teks  (SMS),  pesan  video,  panggilan suara  dan  konektivitas  internet  dapat  meningkatkan  pelayanan  kesehatan  dalam  proses pengiriman data dan hasil kesehatan, kepatuhan pengobatan, kepatuhan pemantauan pasien (Shiferaw et al , 2016). Hasil temuan dalam survei terkait dalam deteksi preeklampsia antara lain bidan tidak melakukan anamnesa riwayat kesehatan yang lalu, pemeriksaan fisik dalam kunjungan pertama  ANC tidak  lengkap  (Fatkhiyah, 2015). Selain  itu, kurangnya keahlian, peralatan  dan  laboratorium  seringkali  menyebabkan  tidak  terdiagnosanya  preeklampsia. Tes  skrining  sederhana  yang  tidak  membutuhkan  akses  ke  laboratorium  akan  memiliki dampak  signifikan  terhadap  morbiditas  dan  kematian  akibat  preeklampsia  (Tagare et  al , 2014).  Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  klinis  akan  sangat  membantu  tenaga kesehatan  dalam  mengambil  keputusan  terkait  dengan  kesehatan  pasien  karena  data  yang diperoleh  lebih  cepat,  lengkap  dan  akurat  (Bakibinga et  al ,  2017,  Graham et  al ,  2016). Penelitian  ini  menggunakan  sistem  informasi rule  based  system untuk  diagnosa preeklampsia pada  ibu  hamil. Sehingga diharapkan data  yang dikumpulkan  lebih  lengkap, lebih efisien, serta mengurangi risiko pengambilan keputusan yang salah.

## METODE PENELITIAN
Rancangan penelitian yang digunakan yaitu quasi eksperimental dengan post test only with control group. Penelitian  ini  dilakukan  di  Puskesmas.  Teknik  sampling  yang digunakan  adalah non  probability  sampling dengan purposive    sampling ,  dengan  jumlah sampel  yaitu  66  responden.  Kelompok  intervensi  (n=33)  menggunakan  sistem  informasi, sedangkan kelompok kontrol (n=33) dengan menggunakan checklist manual.
Sistem  informasi  yang  dirancang  adalah  sistem  informasi  berbasis  web.  Akses informasi  yang  terdapat  dalam  sistem  informasi  dilakukan  secara  online  sehingga membutuhkan  koneksi  internet. Prosedur  dalam  penelitian  ini  yaitu  bidan  menginput  data serta  hasil  pemeriksaan  ibu  hamil,  kemudian  diproses  oleh  sistem  informasi  yang menghasilkan  diagnosa  preeklampsia.  Informasi  diagnosa  preeklampsia  yang  terdapat dalam sistem informasi dilakukan validasi dengan 2 orang pakar, dalam hal ini yaitu bidan. Perhitungan uji validitas sistem informasi dilakukan dengan cara menggunakan pengukuran nilai data benar dibagi nilai data keseluruhan dikalikan 100%.

## HASIL PENELITIAN
Gambaran  Diagnosa  Preeklampsia  Menggunakan  Sistem  Informasi  Berbasis  Web dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Gambar. 1 Menu Log In
Gambar. 2 Tampilan Menu Beranda
Gambar. 3 Menu Input Data dan Pemeriksaan Ibu Hamil
Gambar. 4
Menu output data hasil pemeriksaan ibu hamil
Gambar. 5 Hasil Diagnosa
Gambar 1 menunjukkan menu log in dimana bidan dapat mengakses sistem informasi setelah terdaftar oleh admin. Bidan hanya dapat merubah data pada pasien yang diinputkan bidan tersebut tanpa ada akses perubahan data pada akun bidan yang lain. Akan tetapi bidan dapat mengakses data ibu hamil secara keseluruhan untuk melihat riwayat pemeriksaan ibu hamil  yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Gambar  2  menunjukkan  menu  beranda  dimana pada  menu tersebut terdapat  beberapa  fitur antara lain statistik, pasien, bidan, petugas dan log  out.  pada  menu  statistik  bidan  dapat  melihat  jumlah  pasien  yang  telah  diinput  beserta jumlah  kasusnya  serta  grafik  sebaran  kasus  hasil  pemeriksaan.  Untuk  menambah  data pasien  bidan  dapat  mengklik  fitur  tambah  pasien  pada  menu  pasien.  Gambar  3 menunjukkan input data ibu hamil dan pemeriksaan. Data yang diinputkan meliputi biodata ibu,  riwayat  kesehatan  ibu,  riwayat  obstetri,  Indeks  Massa  Tubuh  (IMT)  dan  hasil pemeriksaan.  Setelah  input  dilakukan,  maka  sistem  akan  mengolah  dan  mengeluarkan diagnosa seperti pada gambar 4 dan 5.
Distribusi  frekuensi diagnosa preeklampsia pada ibu hamil dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini:

## Tabel. 1
Distribusi Frekuensi Diagnosa
Tabel 1 menunjukkan bahwa mayoritas responden adalah ibu hamil sehat yaitu pada kelompok  intervensi  sejumlah  25  ibu  hamil  (37.87%)  dan  pada  kelompok  kontrol  sebesar 23  ibu  hamil  (34.85%).  Jumlah  diagnosa  terkecil  yaitu  pada  kasus superimposed preeklampsia.
Perbedaan  waktu  kecepatan  diagnosa  preeklampsia  dapat  dilihat  pada  tabel  2  di bawah ini:
Tabel. 2 Perbedaan Waktu Kecepatan Diagnosa Preeklampsia Kelompok N Mean (detik) SD P-Value Intervensi 33 371.12 68.271 0.041 Kontrol 33 400.83 88.054
Tabel 2 menunjukkan bahwa seluruh responden pada kelompok intervensi dilakukan diagnosa preeklampsia menggunakan sistem informasi berbasis web dengan rata-rata lama pemeriksaan  yaitu  371.12  detik.  Sedangkan  pada  kelompok  kontrol  responden
Diagnosa Manual Sistem Informasi Jumlah Total Persentase Jumlah Persentase Jumlah Persentase Ibu Hamil Sehat 23 34.85% 25 37.87% 48 72.73% Hipertensi Kronis 2 3.03% 1 1.51% 3 4.55% Hipertensi Gestasional 2 3.03% 3 4.55% 5 7.57% Preeklampsia Ringan 2 3.03% 2 3.03% 4 6.06% Preeklampsia Berat 3 4.55% 1 1.52% 4 6.06% Superimposed Preeklampsia 1 1.52% 1 1.52% 2 3.03% Jumlah 33 50% 33 50% 66 100%
mendapatkan  pemeriksaan  dengan  sistem  manual  dengan  rata-rata  waktu  yang  diperlukan adalah  400.83  detik.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  responden  pada  kelompok  intervensi mengalami  waktu  pemeriksaan  lebih  cepat  dibandingkan  dengan  sistem  manual,  yaitu sebesar  7.21%    lebih  cepat.  Berdasarkan  intepretasi  data  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa pada waktu penegakan diagnosa kelompok intervensi lebih baik jika dibandingkan dengan kelompok  kontrol.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai mean serta  standar  deviasi  kelompok intervensi  lebih  rendah  jika  dibandingkan  dengan  kelompok  kontrol.  Hasil  uji  statistik dengan  menggunakan Independent  T-Test didapatkan P-value sebesar  0.041<0.05  (α), sehingga  Ha  diterima  dan  Ho  ditolak,  dengan  kata  lain  ada  perbedaan  waktu  penegakan diagnosa preeklampsia menggunakan sistem informasi berbasis web dengan sistem manual.

## PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  mayoritas  responden  adalah  ibu  hamil  dengan diagnosa  ibu  hamil  sehat  yaitu  sebanyak  sejumlah  25  ibu  hamil  (37.87%)  pada  kelompok intervensi  dan  pada  kelompok  kontrol  sebesar  23  ibu  hamil  (34.85%).  Jumlah  diagnosa terkecil yaitu pada kasus superimposed preeklampsia.
Hasil  uji  statistik mean pada  kelompok  intervensi  (sistem  informasi)  sebesar  371.12 detik  dengan  standar  deviasi  68.271  dan  nilai  mean  pada  kelompok  kontrol  400.83  detik dengan  standar  deviasi  88.054.  Berdasarkan  intepretasi  data  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  pada  waktu  penegakan  diagnosa  kelompok  intervensi  lebih  baik  jika  dibandingkan dengan  kelompok  kontrol.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai  mean  serta  standar  deviasi kelompok  intervensi  lebih  rendah  jika  dibandingkan  dengan  kelompok  kontrol.  Hasil  uji statistik dengan  menggunakan Independent  T-Test didapatkan P-value sebesar 0.041<0.05 (α), dengan kata lain ada perbedaan waktu penegakan diagnosa preeklampsia menggunakan sistem  informasi  berbasis  web  dengan  sistem  manual.  Selain  itu  berdasarkan  distribusi frekuensi  waktu  dalam  melakukan  diagnosa  preeklampsia  pada  kelompok  intervensi  lebih cepat  dibandingkan  dengan  kelompok  kontrol.  Pada  kelompok  intervensi  rata-rata  waktu yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  diagnosa  preeklampsia  pada  ibu  hamil  adalah  371.12 detik, sedangkan pada kelompok kontrol 400.83 detik. Hal ini menunjukkan bahwa terjadi peningkatan  kecepatan  dalam  melakukan  diagnosa  preeklampsia  menggunakan  sistem informasi berbasis web sebesar 7.21%.
Preeklampsia  merupakan  salah  satu  penyebab  terbanyak  kematian  ibu  dan  bayi  di seluruh  dunia  terutama  di  negara  berkembang.  Preeklampsia  adalah  sekumpulan  gejala yang  timbul  pada  wanita  hamil,  bersalin  dan  nifas  yang  terdiri  dari  hipertensi,  edema  dan protein  uria  tetapi  tidak  menunjukkan  tanda-tanda  kelainan  vaskuler  atau  hipertensi sebelumnya, sedangkan gejalanya biasanya muncul setelah kehamilan  berumur 28 minggu atau lebih (Padila, 2016). Health Organization (WHO) memperkirakan kasus preeklampsia tujuh  kali  lebih  tinggi  di  negara  berkembang  daripada  di  negara  maju  (Allen et  al ,  2014; Park et al , 2014; Park et al , 2015; English et al , 2015). Prevalensi preeklampsia di negara maju  adalah  1,3-6%,  sedangkan  di  negara  berkembang  adalah  1,8-18%.  Insiden preeklampsia di Indonesia sendiri adalah 128.273/tahun atau sekitar 5,3% (Allen, 2014).
Eklampsia  adalah  salah  satu  penyebab  kematian  ibu  dan  bayi  terbesar  di  dunia. Preeklampsia  merupakan  masalah  yang  serius  dan  memiliki  tingkat  kompleksitas  yang tinggi.  Besarnya  masalah  ini  bukan  hanya  karena  preeklampsia  berdampak  pada  ibu  saat hamil dan melahirkan, namun juga menimbulkan masalah pasca persalinan akibat disfungsi
endotel di berbagai organ, seperti risiko penyakit kardiometabolik dan komplikasi lainnya. Dampak  jangka  panjang  juga  dapat  terjadi  pada  bayi  yang  dilahirkan  dari  ibu  dengan preeklampsia, seperti  berat badan  lahir rendah akibat persalinan prematur atau mengalami pertumbuhan  janin terhambat, serta turut menyumbangkan  besarnya angka  morbiditas dan mortalitas  perinatal.  Penyakit  hipertensi  dalam  kehamilan  merupakan  penyebab  tersering kedua  morbiditas  dan  mortalitas  perinatal.  Bayi  dengan  berat  badan  lahir  rendah  atau mengalami pertumbuhan janin terhambat juga memiliki risiko penyakit metabolik pada saat dewasa.  Berbagai  faktor  penyebab  seringkali  dijumpai  seringkali  ditemukan  secara bersamaan menyebabkan angka kematian ibu karena preeklampsia, diantaranya status gizi, higiene,  sanitasi,  pola  hidup,  jangkauan  ke  pelayanan  kesehatan,  status  ekonomi, pendidikan,  tingkat  pengetahuan    tentang  hamil  risiko  tinggi,  tradisi  sosial  budaya  dan geografis  serta  status  reproduksi  seperti  kehamilan  risiko  tinggi  yang  tidak  disadari masalahnya oleh ibu hamil (Wibowo et al , 2016).
Identifikasi  awal  kehamilan  dengan  risiko  tinggi  preeklampsia  sangat  penting dilakukan  oleh  bidan  untuk  mencegah  angka  morbiditas  dan  mortalitas  ibu  dan  bayi  dan dampak  panjang  yang  diakibatkan  oleh  preeklampsia.  Skrining  risiko  terjadinya preeklampsia  sangat  penting  dilakukan  pada  wanita  hamil  sejak  awal  kehamilannya (Wright et al., 2015, Wibowo et al., 2016).
Pada  penelitian  ini,  diagnosa  preeklampsia  akan  dilakukan  dengan  menggunakan sistem  informasi  berbasis  web.  Teknologi mobile berpotensi  menjembatani  sistemik kesenjangan  yang  dibutuhkan  untuk  memperbaiki  akses  dan  penggunaan  kesehatan layanan, terutama di kalangan populasi terlayani.  Di seluruh dunia, penggunaan perangkat mobile dan/atau elektronik mendukung praktik medis, kesehatan masyarakat dan penelitian ( mHealth) (Bakibinga et al , 2017). Salah satu tujuan telehealth adalah untuk meningkatkan akses  yang  lebih  komprehensif  dan  meningkatkan  kualitas  layanan  kesehatan.  Dimana pasien  dengan  mudah  memberikan  kabar  tentang  kondisi  kesehatannya  setelah  proses pemulihan ataupun saat mula terkena sakitnya kepada perawat, yang telah dipercaya dalam memberikan pelayanan kepada pasiennya (Padila, 2018).
Diagnosa  preeklampsia  dibutuhkan  data  pemeriksaan  yang  lengkap.  Seperti  pada penelitian  yang  menyebutkan  bahwa  pemeriksaan  ibu  hamil  sangat  penting  dilakukan karena  merupakan suatu cara untuk memperoleh data subjektif dan objektif  yang nantinya akan  digunakan  untuk  merumuskan  diagnosa.  Jika  pemeriksaan  tidak  lengkap  maka  data yang diperoleh kurang akurat dan bidan akan kesulitan dalam  merumuskan suatu masalah (Abu et al , 2017).
Perbedaan  rata-rata  waktu  penegakan  diagnosa  preeklampsia  menggunakan  sistem informasi berbasis web dibandingkan dengan sistem manual memiliki perbedaan yang tidak terlalu jauh. Hal ini dikarenakan untuk melakukan diagnosa (baik dengan sistem informasi berbasis web maupun dengan sistem manual) dibutuhkan pemeriksaan laboratorium protein urin. Pemeriksaan protein urin dilakukan terpadu dengan pemeriksaan laboratorium lainnya di  laboratorium  oleh  petugas  khusus  laboratorium.  Lama  dalam  melakukan  pemeriksaan laboratorium  protein  urin  tergantung  pada  antrian  pemeriksaan  laboratorium  lainnya, sehingga hasilnya menjadi tidak jauh berbeda walaupun tetap lebih cepat jika menggunakan sistem  informasi  berbasis  web.  Senada  dengan  hal  tersebut,  penelitian  yang  dilakukan  di Kenya  pada  tahun  2015  oleh  Warren  et  al  mengungkapkan  bahwa  dengan  adanya pengembangan  sistem  informasi  guna  mendukung  pengambilan  keputusan  klinis  waktu
yang  dibutuhkan  oleh  tenaga  kesehatan  dan  tenaga  sukarelawan  lebih  cepat.  Kecepatan dalam pelaporan  hasil pemeriksaan kepada klien  akan  mempengaruhi kualitas dari tempat pelayanan  kesehatan  tersebut  (Warren et  al ,  2015).  Sistem  informasi  juga  memberikan kemudahan dalam hal pengaksesan data pasien menjadi lebih cepat (Utami, Nuryati, 2015).
Kecepatan dalam melakukan diagnosa preeklampsia sangat diperlukan agar penderita cepat  mendapatkan  penanganan  yang  tepat  serta  penderita  tidak  mengalami  komplikasi yang  disebabkan  karena  preeklampsia.  Menurut  Rana  (2014)  preeklampsia  sangat berhubungan  dengan  angka  kematian  dan  kesakitan  ibu.  Penderita  preeklampsia  berisiko mengalami komplikasi yang parah seperti eklampsia, ruptur hati, stroke, edema paru, gagal ginjal  dan  perdarahan.  Selain  itu  preeklampsia  menjadi  penyebab  pertumbuhan  janin terhambat,  kelahiran  prematur.  Anak-anak  yang  lahir  dari  ibu  dengan  preeklampsia memiliki  peningkatan  risiko  displasia  bronkopulmoner  dan  cerebral  palsy  yang  disebakan karena  kelahiran  prematur.  Kualitas  hidup  juga  akan  menurun  dan  meningkatkan  risiko depresi pasca melahirkan (Rana et al , 2014).

## SIMPULAN
Sistem  informasi  berbasis  web  dapat  melakukan  diagnosa  preeklampsia  lebih  cepat jika  dibandingkan  dengan  sistem  manual,  yaitu  sebesar  7.21%.  Hal  ini  dibuktikan  dengan uji  statistik independent  T-test dengan p-value 0.041 (<0.05). Sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan kecepatan waktu deteksi dini preeklampsia menggunakan sistem informasi berbasis web dengan sistem manual.

## SARAN
1. Bagi pendidikan dan bagi perkembangan ilmu pengetahuan Perlu  dilakukan  soasialisasi  mengenai  inovasi  diagnosa  menggunakan  sistem  informasi berbasis web untuk mempercepat proses pemeriksaan ibu hamil.
2. Bagi Dinas Kesehatan
Perlu  dilakukan  sosialisasi  dan  pendekatan  dengan  dinas  kesehatan  agar  sistem  dapat diimplementasikan guna meningkatkan cakupan diagnosa preeklampsia.
3. Bagi peneliti selanjutnya Perlu dikembangkan sistem sampai dengan proses rujukan agar rujukan kasus diagnosa juga bisa lebih cepat dan tepat penanganannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Abu,  A.  D.  K.  H.,  Kusumawati,  Y.  &  Werdani,  K.  E.  (2017).  Hubungan  Karakteristik Bidan  dengan  Mutu  Pelayanan  Antenatal  Care  Berdasarkan  Standar  Operasional. Jurnal Kesehatan Masyarakat Andalas, 10, 94-100
Allen,  R.,  Rogozinska,  E.,  Sivarajasingam,  P.,  Khan,  K.  S.  &  Thangaratinam,  S  (2014).
Effect  of  Diet ‐ And  Lifestyle ‐ Based  Metabolic  Risk ‐ Modifying  Interventions  on Preeclampsia: A Meta ‐ Analysis. Acta Obstetricia Et Gynecologica Scandinavica, 93, 973-985
Bakibinga, P., Kamande, E., Omuya, M., Ziraba, A. K. & Kyobutungi, C. (2017). The Role of  A  Decision-Support  Smartphone  Application  in  Enhancing  Community  Health Volunteers’  Effectiveness  to  Improve  Maternal  and  Newborn  Outcomes  in  Nairobi, Kenya: Quasi-Experimental Research Protocol. Bmj Open, 7, E014896 English,  F.  A.,  Kenny,  L.  C.  &  Mccarthy,  F.  P  (2015).  Risk  Factors  and  Effective Management Of Preeclampsia. Integrated Blood Pressure Control, 8 , 7
Fatkhiyah,  N.  (2015).  Motivasi,  Kualitas  Supervisi  dan  Kepatuhan  Bidan  dalam Mendeteksi Preeklampsia. Jurnal Kesehatan Masyarakat, 10 , 195-202
Graham, W., Woodd, S., Byass, P., Filippi, V., Gon, G., Virgo, S., Chou, D., Hounton, S., Lozano,  R.,  Pattinson,  R.  &  Singh,  S.  (2016).  Diversity  and  Divergence:  The Dynamic Burden of Poor Maternal Health. The Lancet, 388 , 2164-2175 Padila, P. (2016). Asuhan Keperawatan Maternity II . Yogyakarta: Nuha Medika
Padila,  P.,  Lina,  L.,  Febriawati,  H.,  Agustina,  B.,  &  Yanuarti,  R.  (2018).  Home  Visit Berbasis  Sistem  Informasi  Manajemen  Telenursing. Jurnal  Keperawatan  Silampari , 2 (1), 217-235. https://doi.org/https://doi.org/10.31539/jks.v2i1.305
Padila,  P.,  Amin,  M.,  &  Rizki,  R.  (2018).  Pengalaman  Ibu  dalam  Merawat  Bayi  Preterm yang Pernah dirawat di Ruang Neonatus Intensive Care Unit Kota Bengkulu. Jurnal Keperawatan  Silampari , 1 (2),  1-16.  https  ://doi.org  /https:  //doi.org  /10.31539  /jks. v1i2.82
Park,  H.  J.,  Kim,  S.  H.,  Jung,  Y.  W.,  Shim,  S.  S.,  Kim,  J.  Y.,  Cho,  Y.  K.,  Farina,  A., Zanello,  M.,  Lee,  K.  J.  &  Cha,  D.  H.  (2014).  Screening  Models  Using  Multiple Markers  for  Early  Detection  of  Late-Onset  Preeclampsia  in  Low-Risk  Pregnancy. Bmc Pregnancy and Childbirth, 14 (35)
Park,  H.  J.,  Shim,  S. S.  &  Cha,  D.  H.  (2015)  Combined  Screening  for  Early  Detection  of Pre-Eclampsia. International Journal of Molecular Sciences, 16 , 17952-17974 Rana,  S.,  Karumanchi,  S.  A.  &  Lindheimer,  M.  D.  (2014).  Angiogenic  Factors  in Diagnosis, Management, and Research in Preeclampsia. Hypertension, 63 , 198-202 Shiferaw, S., Spigt, M., Tekie, M., Abdullah, M., Fantahun, M. & Dinant, G.-J. (2016). The Effects Of A Locally Developed Mhealth Intervention on Delivery and Postnatal Care Utilization; A Prospective Controlled Evaluation Among Health Centres  in Ethiopia. Plos One, 11 , E0158600
Tagare,  H.  D.,  Rood,  K.  &  Buhimschi,  I.  (2014).  A.  An  Algorithm  to  Screen  for Preeclampsia Using A Smart Phone.  Healthcare Innovation Conference (Hic). IEEE, 52-55
Utami,  D.  H.  N.  &  Nuryati,  S.  (2015). Evaluasi  Ketepatan  Reseleksi  Diagnosis  Utama Sebelum  dan  Setelah  Verifikasi  pada  Kasus  Pasien  BPJS  di  Rumah  Sakit  Hidayah Boyolali. Universitas Gadjah Mada
Warren, C. E., Abuya, T., Kanya, L., Obare, F., Njuki, R., Temmerman, M. & Bellows, B. (2015).  A  Cross  Sectional  Comparison  of  Postnatal  Care  Quality  in  Facilities Participating  in  A Maternal Health Voucher Program Versus Non-Voucher Facilities In Kenya. Bmc Pregnancy And Childbirth, 15 , 153 Wibowo,  Irwinda,  Frisdiantiny,  Karkata,  Mose,  Chalid.  (2016). Pedoman  Nasional Pelayanan  Kedokteran  Diagnosis  dan  Tatalaksana  Pre-Eklampsia, Jakarta, Perkumpulan  Obstetri  dan  Ginekologi  Indonesia  Himpunan  Kedokteran  Feto Maternal
Wójtowicz, A., Żywica, P., Stachowiak, A. & Dyczkowski, K. (2016). Solving the Problem of  Incomplete  Data  in  Medical  Diagnosis  Via  Interval  Modeling. Applied  Soft Computing, 47 , 424-437
Wright,  D.,  Syngelaki,  A.,  Akolekar,  R.,  Poon,  L.  C.  &  Nicolaides,  K.  H.  (2015). Competing  Risks  Model  in  Screening  for  Preeclampsia  by  Maternal  Characteristics and Medical History. American Journal of Obstetrics & Gynecology, 213 , 62. E1-62.
E10