SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KLINIS MANAJEMEN NEONATAL BERBASIS ALGORITMA MTBS
R. N. Karimah 1 , R.r. Lia Chairina 2 , A.P. Wicaksono 3
Program Studi Rekam Medik, Jurusan Kesehatan, Politeknik Negeri Jember 1 rinda_nurul@polije.ac.id
2 radenrorolia@yahoo.com
3 andriperman4@gmail.com

## Abstract
The  neonatal  period  is  an important  period in  life.  Infant  Mortality  Rate  (IMR)  is  the  number  of  infant deaths in the first 28 days of life (neonatal) per 1000 live births (PERMENKES No 53, 2014). IMR in Indonesia is still high compared to other ASEAN countries, data in 2016 shows that IMR reaches 25.5, it’s meaning that there are around 25.5 deaths per 1,000 babies born (BPS, 2016). Poor neonatal management clinically will cause abnormalities, and can even lead to lifelong disability, and death, while administratively can cause legal problems. Neonatal management requires complete clinical data support, relevance, accurate and timeliness aspects. This research is a mixed method research with action research approach and prototype method in the development  of  Clinical  Decision  Support  System  (CDSS).  This  study  produced  CDSS  based  on  Integrated Childhood  Illness  Management  (IMCI)  algorithm  for neonatal  service  management  in primary  health  care center.  The  results  of  testing  system  using  black-box  technique  is  accordance  with  the  requirements  and obtained  a  valid  overall  result.  DSS  IMCI  can  be  integrated  with  Electronic  Health  Record  (EHR)  so  can occur for appropriate clinical decision making.
Keywords— CDSS, IMCI, Neonatal Management.

## P ENDAHULUAN
Penelitian  menunjukkan  bahwa  lebih  dari 50%  kematian  bayi  terjadi  pada  periode  neonatal yaitu  dalam  bulan  pertama  kehidupan.  Neonatal adalah  bayi  usia  nol  sampai  dengan  28  hari.  [1,2] Hasil riset Badan Pusat Statistik (BPS) menunjukkan  bahwa  angka  kematian  bayi  sudah menurun sejak tahun 2012 hingga 2016, tetapi data di tahun 2016 menunjukkan AKB masih tinggi yaitu mencapai  25,5  artinya  ada  sekitar  25,5  kematian setiap  1000  bayi  lahir.  [3]  Penanganan  bayi  baru lahir yang kurang baik akan menyebabkan kelainan bahkan  dapat  mengakibatkan  cacat  seumur  hidup dan kematian.
Tindakan pencegahan merupakan hal terbaik  yang  harus  dilakukan  dalam  penanganan neonatal karena periode neonatal merupakan periode yang  paling  kritis  dalam  fase  pertumbuhan  dan perkembangan  bayi.  Diagnosis  berperan  penting
dalam  perawatan  medis,  diperlukan  pengambilan keputusan  yang  tepat  dalam  melakukan  diagnosis dan  tindakan.  Hal  tersebut  perlu  diketahui  dengan baik  oleh  tenaga  kesehatan  khususnya  bidan,  yang selalu  memberikan  pelayanan  kesehatan  bagi  ibu dan  bayi.  Penyebab  tertinggi  mortalitas  neonatus bedasarkan data statistik WHO adalah prematuritas, komplikasi pada saat persalinan (asfiksia neonatorum),  dan  sepsis  [4].  Bayi  baru  lahir memerlukan  asuhan  yang  segera,  cepat,  tepat,  dan aman.  Proses  persalinan  pada  umumnya  terfokus pada  ibu,  tetapi  penatalaksanaan  persalinan  baru dikatakan  berhasil  jika  ibu  dan  bayinya  dalam kondisi  sehat  optimal.  Fasilitas  kesehatan  primer merupakan  sarana  pelayanan  kesehatan  tingkat pertama  yang  berperan  sebagai  gerbang  pelayanan kesehatan tingkat lanjut. Adanya kejadian penculikan  dan  perdagangan  bayi    yang  termasuk kriteria  perdagangan  orang  ( traficking  in  person ) juga harus menjadi perhatian khusus dan menambah
urgensi kebutuhan kelengkapan data pada pelayanan bayi  baru  lahir  [5].  Penerapan  teknologi  informasi diperlukan  sebagai  solusi  untuk  mendukung kelengkapan  data  dan  pendukung  keputusan  klinis dalam pelayanan persalinan [6]
Kementrian  Kesehatan  RI menerbitkan pedoman  teknis  pelayanan  kesehatan  dasar  pada neonatal  berupa  Manajemen  Terpadu  Balita  Sakit (MTBS). MTBS ditujukan untuk menurunkan angka kematian  bayi  dan  balita  yang  diperankan  oleh tenaga kesehatan di pusat pelayanan kesehatan baik primer  maupun  sekunder  yang  memberi  pelayanan kesehatan  neonatal  [7].  Implementasi  MTBS membutuhkan  pengklasifikasian  secara  sistematis dan  penatalaksanaan  yang  khusus,  dimana  tenaga kesehatan  harus  mampu  menguasai  algoritma pengklasifikasian  tersebut  di  level  pelayanan kesehatan  primer.  Kendala  yang  sering  dijumpai dilapangan  adalah  banyak  dari  tenaga  kesehatan memiliki pengetahuan yang terbatas terkait algoritma MTBS.
Penerapan teknologi informasi berupa Sistem Pendukung  Keputusan  Klinis  (SPKK)  diharapkan dapat  meningkatkan  efisiensi  dan  keamanan pelayanan  kesehatan.  Penggunaan  SPKK  berbasis algoritma  MTBS  di  fasilitas    pelayanan  kesehatan primer  diharapkan  mampu  berperan  sebagai  alat bantu dalam pengklasifikasian dan penatalaksanaan kasus  pada  pelayanan  neonatal.  SPKK  dapat dipadukan  dengan  Rekam  Kesehatan  Elektronik (RKE)  sehingga  dapat  terjadi  integrasi  untuk pengambilan keputusan klinis. Hal tersebut berdampak  pada  terwujudnya  peningkatan  kualitas pelayanan kesehatan.

## T INJAUAN P USTAKA
Manajemen  Terpadu  Balita  Sakit  (MTBS) adalah  suatu  manajemen  melalui  pendekatan terintegrasi/terpadu  dalam  tatalaksana  balita  sakit yang datang di pelayanan kesehatan, baik mengenai beberapa  klasifikasi  penyakit,  status  gizi,  status imunisasi  maupun  penanganan  balita  sakit  tersebut dan konseling yang diberikan. Materi MTBS terdiri dari  langkah  penilaian,  klasifikasi  penyakit, identifikasi tindakan, pengobatan, konseling, perawatan di rumah dan kapan kembali untuk tindak lanjut. Sasaran MTBS adalah  anak  umur  0-5  tahun dan  dibagi  menjadi  dua  kelompok  sasaran  yaitu kelompok usia 1 hari sampai 2 bulan dan kelompok usia  2  bulan  sampai  5  tahun.  Kegiatan  MTBS
merupakan upaya yang ditujukan untuk menurunkan angka kesakitan dan kematian sekaligus meningkatkan  kualitas  pelayanan  kesehatan  di pelayanan kesehatan primer. World Health Organization (WHO)  telah  mengakui  bahwa pendekatan MTBS sangat cocok diterapkan negara- negara  berkembang  dalam  upaya  menurunkan kematian,  kesakitan,  dan  kecacatan  pada  bayi  dan balita.  MTBS  telah  digunakan  di  lebih  dari  100 negara dan terbukti dapat [8]:
1. Menurunkan angka kematian balita,
2. Memperbaiki status gizi,
3. Meningkatkan pemanfaatan pelayanan kesehatan,
4.Memperbaiki kinerja petugas kesehatan,
5.Memperbaiki  kualitas  pelayanan  dengan  biaya lebih murah.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) bisa diartikan sebagai sautu aplikasi dari pengolahan data dan menghasilkan suatu analisa keputusan yang dapat  digunakan  untuk  proses  pengambilan keputusan.  Salah  satu  penggunaan  SPK  yang populer  dan  sangat  membantu  kehidupan  adalah dalam bidang  kesehatan atau biasa disebut  dengan Clinical  Decision  Support  System  (CDSS)  atau Sistem Penunjang Keputusan Klilnis (SPKK).CDSS membangun aplikasi prediksi kesehatan [9]. Sistem Pendukung  Keputusan  Klinis  memiliki  pontensial yang  besar  dalam  peningkatan  kualitas  kesehatan dan efektivitas perawatan kesehatan yang lebih baik. Manfaat  Sistem  Pendukung  Keputusan  klinis (SPKK)  adalah  sistem  pendukung  keputusan  klinis yang  biasanya  dirancang  untuk  mengintegrasikan pengetahuan  dasar  medis,  data  pasien  dan  mesin inferensi untuk menghasilkan saran dari penyakit   khusus.  Empat  fungsi  utama  SPKK elektronik sebagai berikut:
1. Administrasi:  mendukung coding data  klinis, dokumentasi, otorisasi prosedur, dan referal;
2. Mengelola kompleksitas klinis: merawat pasien (penelitian  dan  protokol  terapi;  pelacakan order , follow up , pencegahan dan perawatan);
3. Kontrol  biaya:  monitoring  pesanan  obat; menghindari  duplikasi  atau  pemeriksaan  yang tidak perlu;
4. Pendukung  keputusan  dalam  mendiagnosis, perawatan dan mempromosikan praktek terbaik, panduan khusus dan manajemen.
Manfaat  SPKK  dalam  praktek  ada  tiga  kategori yaitu:
1. Meningkatkan keselamatan pasien: mengurangi medical error , meningkatkan ketepatan pengobatan dan pemesanan obat;
2. Meningkatkan
kualitas
pelayanan, mempersingkat  waktu  perawatan,  peningkatan clinical pathway dan guideline ,  penggunaan evidence  base yang up-to-date ,  meningkatkan dokumentasi klinis dan kepuasan pasien;
3. Meningkatkan efisiensi yaitu mengurangi biaya karena urutan pemrosesan lebih cepat,
menghindari pemeriksaan berulang,
memberikan obat generik berkualitas baik yang murah [11] [12]. Prototyping model adalah proses pengembangan perangkat  lunak  yang  diawali dengan pengumpulan kebutuhan dari sistem, yang dilanjutkan  dengan  pembuatan  prototipe  dan evaluasi  dari  pengguna.  Tahapan-tahapan  Model Prototyping [3] [14]:
a. Pengumpulan  Kebutuhan:  pelanggan  dan pengembang  bersamasama  mendefinisikan format seluruh perangkat lunak,
mengidentifikasikan  semua  kebutuhan,  dan garis besar sistem yang akan dibuat.
b. Membangun Prototyping: membangun prototyping  dengan  membuat  perancangan sementara  yang  berfokus  pada  penyajian kepada pelanggan (misalnya dengan membuat input dan format output).
c. Menggunakan  Sistem  Evaluasi  ini  dilakukan oleh  pelanggan  apakah  prototyping  yang sudah dibangun sudah sesuai dengan keinginann pelanggan.
d. Mengkodekan  Sistem  :  Dalam  tahap  ini prototyping yang sudah di sepakati diterjemahkan ke dalam bahasa pemrograman yang sesuai.
e. Menguji Sistem Setelah sistem sudah menjadi suatu  perangkat  lunak  yang  siap  pakai,  harus dites dahulu sebelum digunakan. Pengujian ini dilakukan  dengan  White  Box,  Black  Box, Basis Path, pengujian arsitektur dan lain-lain.
f. Evaluasi  Sistem:  Pelanggan  mengevaluasi apakah  sistem  yang  sudah  jadi  sudah  sesuai dengan yang diharapkan.
g. Menggunakan  sistem  :  Perangkat  lunak  yang telah  diuji  dan  diterima  pelanggan  siap  untuk digunakan.
Action  research atau  penelitian  tindakan merupakan  salah  satu bentuk  rancangan  penelitian, dalam penelitian tindakan peneliti mendeskripsikan,
menginterpretasi  dan  menjelaskan  suatu  situasi sosial  pada  waktu  yang  bersamaan  dengan melakukan perubahan atau intervensi dengan tujuan perbaikan  atau  partisipasi.  Tujuan  action  research memiliki dua karakteristik spesifik yaitu [15]:
a. Proses  action  reseach  merupakan  sebuah  siklus yang didalamnya mencakup kegiatan intervensi, oleh karena itu dinamakan action research.
b. Tingkat  keterlibatan  subjek  dalam  penelitian sangat besar, mulai dari pemilihan subjek sebagai informan hingga intervensi.
Bentuk  tahapan action  research yang  paling sederhana,  setidaknya  terdapat  4  tahap  dalam penelitian. Keempat tahapan tersebut adalah [16]:
1. Diagnosing action 2. Planning action
3. Taking action 4. Evaluating action

## M ETODE P ENELITIAN
a. Rancangan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode action research dan  model  prototipe  dalam  perancangan sistem yang dibangun. Action research merupakan salah  satu  bentuk  rancangan  penelitian,  dimana peneliti  dapat  mendeskripsikan,  menginterpretasi dan  menjelaskan  suatu  situasi  sosial  pada  waktu yang bersamaan dengan melakukan perubahan atau intervensi dengan tujuan perbaikan atau partisipasi. Adapun  tahapan  penelitian  berdasarkan  metode action research adalah sebagai berikut [15] :

## Gambar 3.1 Tahap Penelitian
Tahapan penelitian meliputi:
1. Tahap diagnosis
Melakukan  identifikasi  masalah-masalah  pokok yang ada terkait manajemen pelayanan neonatal di fasilitas  pelayanan  kesehatan  guna  menjadi  dasar untuk perancangan aplikasi. Pada tahap ini peneliti mengidentifikasi kebutuhan tenaga kesehatan baik dokter  maupun  bidan  di  fasilitas  pelayanan
Diagnosis Perencanaan Aksi Pelaksanaan Aksi Evaluasi
kesehatan dalam melaksanakan manajemen neonatal, dilakukan dengan melakukan wawancara mendalam dan observasi.
2. Tahap Perencanaan Aksi
Peneliti  dan  responden  (dokter  dan  bidan) bersama-sama  memahami  pokok  masalah  yang ada  terkait  pelaksanaan  pelayanan  kesehatan neonatal, kemudian dilanjutkan dengan menyusun rencana tindakan yang tepat untuk menyelesaikan masalah  yang  ada  berdasarkan  algoritma  MTBS. Pada  tahap  ini  perancangan  aplikasi  mulai memasuki  tahapan  perancangan  sistem  dengan menggunakan  model  perancangan  prototype. Peneliti  bersama  responden  membuat  sketsa awal perencanaan algoritma SPKK dan menentukan isi yang akan ditampilkan di aplikasi. 3. Tahap Pelaksanaan Aksi
Tahap  ini  peneliti  mengimplementasikan  rencana tindakan  ke  perancangan  antarmuka  SPKK, database, mesin inferensi sesuai dengan kebutuhan sistem.
4. Tahap Evaluasi
Uji  coba  prototype  SPKK  pelayanan  neonatal dilakukan  di  fasilitas  pelayanan  kesehatan  yang melayani manajemen neonatal. Tahap ini ditujukan untuk mengetahui kemungkinan kesulitan penggunaan  aplikasi  SPKK  dalam  pelayanan manajemen neonatal berbasis algoritma MTBS.

## b. Lokasi Penelitian
Penelitian ini akan dilakukan di klinik Sakinah Kaliurang,  yaitu  salah  satu  klinik  pratama  di wilayah  kerja  puskesmas  Sumbersari  Kabupaten Jember  yang  menyelenggarakan  manajemen pelayanan  neonatal  berbasis  algoritma  MTBS dengan  bidan  jejaring  yang  tersebar  wilayahnya. Perancangan dan pembuatan aplikasi dilakukan di laboratorium  IT  jurusan  Kesehatan  Politeknik Negeri Jember.
c. Unit Analisis
Unit analisis pada penelitian ini adalah seluruh dokter  dan  bidan  yang  bertugas  melaksanakan manajemen  pelayanan  neonatal  di  fasilitas pelayanan primer dalam hal ini khususnya klinisi di klinik  Sakinah  Kaliurang  dan  bidan  jejaringnya. Terdapat 2 orang dokter dan 4 orang bidan.
d. Model Perancangan Sistem
Model yang akan digunakan untuk perancangan sistem  SPKK  pada  penelitian  ini  adalah prototyping model,  yaitu model perancangan yang
cepat  dan  pengujian  terhadap  model  kerja (prototipe)  dari  aplikasi  baru  melalui  proses interaksi dan berulang-ulang yang biasa digunakan ahli sistem informasi dan ahli bisnis [10]. Dengan metode prototyping ini pengembang dan pengguna (user )  dapat  saling  berinteraksi  selama  proses pembuatan  sistem  [14].  Model  prototype  pada penelitian ini terdiri dari langkah sebagai berikut:
1. Pengumpulan kebutuhan Peneliti  dan  responden  ( user )  bersama-sama mendefinisikan format dan kebutuhan keseluruhan perangkat  lunak.  Pada  penelitian  ini  dilakukan wawancara dan observasi untuk mengidentifikasikan  semua  kebutuhan,  dan  garis besar sistem yang akan dibuat.
2. Membangun prototyping Membangun  prototyping  dengan  membuat perancangan  sementara  yang  berpusat  pada penyajian kepada user (misalnya dengan membuat input  dan  contoh output- nya)  berdasarkan algoritma MTBS. Pada tahap ini peneliti membuat desain  sistem  dan  perangkat  lunak  dengan memperhatikan  kebutuhan  yang  telah  diketahui dari  tahap  sebelumnya.  Tahap  ini  meliputi pembuatan  (diagram  alir)  flowchart,  Data  Flow Diagram  ( DFD ),  Entity  Relationship  Diagram ( ERD ) dan pembuatan database.
3. Evaluasi protoptyping
Evaluasi  ini  dilakukan  oleh  responden  apakah prototyping  yang  sudah  dibangun  sudah  sesuai dengan  keinginan  responden  sebagai user .  Jika sudah sesuai maka langkah keempat akan diambil. Jika  tidak,  maka  prototyping  diperbaiki  dengan mengulang langkah 1, 2 , dan 3.
4. Mengkodekan sistem
Tahap  ini  prototyping  yang  sudah  disepakati dilakukan koding dengan diterjemahkan ke dalam bahasa pemrograman.
5. Menguji system
Pada tahap ini dilakukan uji dari segi lojik dan fungsionalitas  program  untuk  meneliti  dan meminimalisir terjadinya error . 6. Evaluasi Sistem User mengevaluasi  apakah  sistem  yang  sudah jadi  sudah  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Jika sudah,  maka  langkah  ketujuh  dilakukan,  jika belum maka mengulangi langkah 4 dan 7. Menggunakan sistem
Perangkat  lunak  SPKK  manajemen  neonatal yang  telah  diuji  dan  diterim a  user siap  untuk digunakan
e. Teknik Pengumpulan dan Analisis Data
Teknik  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini adalah  wawancara  dan  observasi  serta  diskusi. Teknik  analisis  data  yang  digunakan  dalam penelitian action  research ini  adalah  deskriptif kualitatif,  yaitu  dilakukan  analisis  data  secara kualitatif dan disajikan secara deskriptif.
Uji  validitas  merupakan  suatu  cara  untuk menentukan  suatu  keabsahan  data  yang  diperoleh. Dalam  hal  ini,  untuk  meningkatkan  validitas  data yang  diperoleh,  peneliti  menggunakan  triangulasi data. Triangulasi data yang digunakan yaitu: 1. Triangulasi waktu 2. Triangulasi sumber 3. Triangulasi metode

## H ASIL D AN P EMBAHASAN

## 1. Tahap diagnosis
Tahap  diagnosis  dilakukan  dengan  memasuki tahap  awal  model  prototipe  yaitu  identifikasi kebutuhan.  Tahap  ini  dilakukan  identifikasi kebutuhan   Identifikasi  kebutuhan  yang  dimaksud adalah  kebutuhan  terhadap  prototype SPKK manajemen  neonatal  di  FKTP.  Pengambilan  data melalui  kegiatan  observasi,  wawancara  dan  diskusi dengan klinisi pelaksana pelayanan klinis neonatal di FKTP  dalam  hal  ini  khususnya  klinisi  di  klinik Sakinah Kaliurang dan bidan jejaringnya. Terdapat 6 orang  responden  pada  penelitian  ini  yaitu  2  orang bidan  satu  atap  dan  2  bidan  jejaring  serta  2  orang dokter.  Hasil  identifikasi  kebutuhan  diperoleh kebutuhan  responden  terkait  dukungan  saat pelaksanaan pelayanan klinis bayi baru lahir berupa kewaspadaan  umum (universal  precaution )  saat penilaian awal sebelum bayi lahir dan segera setelah bayi baru lahir. Dukungan  yang dibutuhkan berupa alur  tindakan  terorganisir  sebagai  implementasi MTBS  (Manajemen  Terpadu  Balita  Sakit)  dan kebutuhan  keseragaman  formulir  terkait  instrumen penangkapan kelengkapan data serta terkait legalitas dari  pendokumentasian  yang  dilakukan  termasuk pengeluaran  surat  keterangan  kelahiran.  Hasil kesimpulan  wawancara  dan  diskusi  tersebut kemudian  peneliti    kombinasikan  dengan  referensi terkait  regulasi  yang  berlaku  dari  DEPKES  yaitu Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia Nomor  53  Tahun  2014  Tentang  Pelayanan Kesehatan Neonatal Esensial pasal 4 ayat 2 tentang
pelayanan neonatal esensial 0 (nol) sampai 6 (enam) jam meliputi :
a. Menjaga bayi tetap hangat;
b. Inisiasi menyusu dini;
c. Pemotongan dan perawatan tali pusat;
d. Pemberian suntikan vitamin k1;
e. Pemberian salep mata antibiotik;
f. Pemberian imunisasi hepatitis b0;
g. Pemeriksaan fisik bayi baru lahir;
h. Pemantauan tanda bahaya;
i. Penanganan asfiksia bayi baru lahir;
j. Pemberian tanda identitas diri;
k. Merujuk kasus yang tidak dapat ditangani dalam kondisi stabil, tepat waktu ke fasilitas pelayanan kesehatan yang lebih mampu.
Hal  tersebut  juga  sesuai  dengan  regulasi yang  terdapat  pada  panduan  pelayanan  kesehatan neonatal essensial, sehingga disimpulkan kebutuhan data  yang  diperlukan  terkait  pengembangan  sistem pendukung  kelengkapan  data  pelayanan  klinis  bayi baru  lahir  untuk  FKTP  berupa  bagan  alur menajemen  bayi  baru  lahir  yang  terbagi  menjadi bayi  baru  lahir  normal  dan  bayi  baru  lahir  dengan asfiksia.  Asuhan  bayi  baru  lahir  dan  tindakan penilainnya.  Selain  itu  juga  formulir  panduan pemeriksaan  fisik  yang  dilakukan  pada  bayi  baru lahir,  formulir  bayi  baru  lahir  dan  penerbitan  surat keterangan lahir.
Hasil keluaran formulir bayi baru lahir dan surat  keterangan  kelahiran  yang    diinginkan  oleh user telah terpetakan (terlampir pada lampiran 1 dan 2).  Formulir  tersebut  berisi  data-data  pelayanan secara  lengkap  dan  terstruktur  disertai  otentifikasi legalitas  terdiri  dari  pemberi  layanan,  penerima layanan, dan saksi.

## 2. Tahap Perencanaan Aksi
Peneliti  dan  responden  (dokter  dan  bidan) bersama-sama memahami pokok  masalah yang ada terkait pelaksanaan manajemen pelayanan neonatal, kemudian  dilanjutkan  dengan  menyusun  rencana tindakan  yang  tepat  untuk  menyelesaikan  masalah yang ada berdasarkan algoritma MTBS. Pada tahap ini  perancangan  aplikasi  mulai  memasuki  tahapan perancangan sistem  dengan  memasuki tahap model prototipe  ke  dua  dan  tiga  yaitu  mengembangkan prototipe dan evaluasi prototipe.
Pengembangan  prototype  dilakukan  dengan mapping kebutuhan  data  terkait  pelayanan  klinis
bayi  baru  lahir  yang  telah  diperoleh  pada  tahap sebelumnya (tahap identifikasi kebutuhan), kemudian  membuat  mekanisme  inferensi  untuk mendeteksi kebutuhan  pelayanan.  Tahap  ini dihasilkan Data  Flow  Diagram (DFD)  sebagai berikut:
Gambar  5.  1  DFD  Level  0  Prototype  SPKK manajemen neonatal di FKTP
Diagram  alir  data  adalah  teknik  grafik  yang digunakan  untuk  menjelaskan  aliran  informasi  dan transformasi  data  dari  masukan  hingga  keluaran (Mulyanto,  2009).  DFD  level  0  atau  biasa  juga disebut  diagram  konteks  merupakan  gambaran bagaimana  sistem  berinteraksi  dengan  eksternal entity, dalam hal ini yaitu user yang terdiri dari bidan pelaksana kegiatan terkait pelayanan klinis bayi baru lahir di FKTP.
Gambar  5.2  DFD  Level  1  Prototype  SPKK manajemen neonatal di FKTP DFD  level  1  (gambar  5.2)  menunjukkan menjabaran  lebih  rinci  dari  DFD  level  0  terakit masukan-proses dan keluaran pada sistem pendukung  kelengkapan  data  pelayanan  klinis  bayi baru  lahir.  DFD  dalam  bahasa  Indonesia  disebut
sebagai  DAD  (Data  Arus  Data)  memperlihatkan gambaran  tentang  masukan-proses-keluaran  dari suatu sistem/perangkat lunak, kemudian ditransformasi  oleh  elemen-elemen  pemprosesan dan  objek-objek  data  mengalir  kedalam  perangkat lunak, kemudian ditransformasi oleh elemen-elemen pemprosesan,  dan  objek-objek  data  hasilnya  akan mengalir keluar dari sistem atau perangkat lunak [5].
Gambar  5.3  menunjukkan  desain Entity Relation  Diagram (ERD) Prototype Pendukung Kelengkapan Data Pelayanan Klinis Bayi Baru Lahir di  FKTP.  ERD  adalah  suatu  model  jaringan  kerja ( network )  yang  menguraikan  susunan  data  yang disimpan  dari  sistem  secara  abstrak  [5].  Gambar ERD  berikut  menjelaskan  hubungan  antar  data dalam  basis  data  yang  mempunyai  hubungan  antar relasi  yaitu  antara  entitas  nakes  (tenaga  kesehatan) dalam  hal  ini  bidan  atau  dokter  penanggungjawab pelaksana pelayanan dengan entitas  pasien, pelayanan dan formulir bayi.

## Gambar  5.3  ERD  Prototype  SPKK  manajemen neonatal di FKTP
Tahap  ketiga  dari  model  prototipe  adalah evaluasi  prototype.  Hasil  dari  pengembangan prototype berupa DFD dan ERD akan diimplementasikan  dan  dievaluasi  apakah  dapat diterima  oleh user.  User pada  penelitian  ini  adalah responden  yang  akan  menggunakan  aplikasi  hasil operasional  dari  prototype  yang  dikembangkan. Evaluasi dilakukan melalui kegiatan diskusi kembali dengan  para  responden  yaitu  bidan  pelaksana pelayanan  neonatal  di  FKTP. User mengevaluasi apakah sistem yang sudah jadi sudah sesuai dengan yang  diharapkan.  Jika  sudah,  maka  langkah
Data Penilaian Bayi Surat Keterangan Bayi Baru Lahir Formulir Bayi Baru Lahir Data Formulir Bayi Baru Lahir Data Nakes Data Pasien Login Informasi Kehamilan Normal Atau Afiksia Data Konsultasi Formulir Konsultasi Informasi Data Nakes Informasi Data Pasien 1 Manajemen Bayi Baru Lahir User Input Data Perawat Data Perawat Proses Input Data Pasien Data Pasien Data Penilaian Informasi Apakah Kelahiran Normal Atau Afiksia Input Data Formulir Bayi Baru Lahir Data Formulir Data Formulir Formulir Bayi Baru Lahir Data Formulir Surat Keterangan Lahir Input Data Konsultasi Data Konsultasi Data Konsultasi Formulir Konsultasi User 1.1 Process Input Data Nakes 1 Nakes 1.2 Process Input Data Pasien 2 Pasien 1.3 Mengolah Data Penilaian 1.4 Proses Input Data Forrmulir 3 Formulir_Bayi 1.5 Cetak Formulir 1.6 Cetak Surat Keterangan Lahir 1.7 Process Input Data Konsultasi 4 Konsultasi 1.8 Cetak Formulir_ Konsultasi formulir bayi Id_Formullir id_nakes no_rm nama_bayi profesi jam_lahir lahir_untuk_kehamilan jenis_kehamilan kelahiran_ke postur kulit pernapasan jantung suhu_ketiak mata mulut perut punggung lubang_anus kelamin berat_badan panjang_badan lingkar_kepala saksi_1 saksi_2 <pi> Integer Variable characters (15) Variable characters (30) Variable characters (30) Variable characters (20) Variable characters (10) Variable characters (20) Variable characters (20) Integer Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Characters (50) Characters (50) <M> Identifier_1 <pi> Pelayanan id_konseling id_nakes no_rm menyusui_dini salep_mata suntik_vitamin_K1 imunisasi_hepatitis_B1 rawat_gabung memandikan_bayi konseling_menyusui tanda_bahaya_bayi perawatan_bayi_dirumah catatan_medis <pi> Variable characters (15) Variable characters (15) Variable characters (30) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) <M> Identifier_1 <pi> pasien no_rm tanggal no_ktp_pasien nama_pasien pekerjaan_pasien tanggal_lahir_pasien umur_pasien nama_ibu_kandung no_ktp_suami nama_suami pekerjaan_suami tanggal_lahir_suami umur_suami Alamat kecamatan kabupaten Variable characters (30) Variable characters (20)
Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (20) Integer Characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (50) Variable characters (20) Integer Variable characters (100) Variable characters (15) Variable characters (15) <M> nakes id_nakes nama_nakes profesi username password Variable characters (15) Variable characters (50) Variable characters (20) Variable characters (20) Variable characters (20) <M>
selanjutnya tahap pelaksanaan aksi berupa pengkodean  sistem,  namun  jika  belum  maka mengulangi langkah 1  dan 2.
3. Tahap Pelaksanaan Aksi
Tahap  ini  peneliti  mengimplementasikan  rencana tindakan  ke  perancangan  antarmuka  SPKK, database,  mesin  inferensi  sesuai  dengan  kebutuhan sistem. Pada model prototipe masuk ke tahap empat dan  lima.  Tahap  ke  empat  yaitu  mengkodekan sistem,  dan  tahap  ke  lima  adalah  menguji  sistem. Tahap  mengkodekan  sistem  berupa  prototyping yang  sudah  disepakati  dilakukan  koding  dengan diterjemahkan  ke  dalam  bahasa  pemrograman. Kemudian  memasuki  tahap  menguji  sistem  dengan makukan  uji  dari  segi  logik  dan  fungsionalitas program untuk meneliti dan meminimalisir terjadinya error .  Hasil  uji  sistem menggunakan teknik black-box yang diperoleh hasil 100% berhasil. Hal  tersebut  nampak  pada  kesesuaian  antara skenario uji dan hasil yang diharapkan sesuai, tersaji pada tabel berikut:
Tabel 5.2 Pengujian Sistem N o . Fungsionalitas Skenario Uji Hasil yang diharapkan Kesimpulan 1 Dapat melakukan login
Mengisi Username dan password Masuk halaman Dokter Berhasil 2 Dapat melakukan logout Menekan icon logout Keluar halaman dokter
Berhasil 3 Dapat menampilkan data Pasien
Menampilkan data Pasien Data Pasien dapat ditampilkan Berhasil
4 Dapat melakukan edit data Pasien
Mengubah data Pasien
Data Pasien berubah Berhasil 5 Dapat melakukan save data Pasein Menyimpan data Pasien Data Pasien dapat disimpan Berhasil 6 Dapat melakukan periksa  tanggal lahir data Pasien Menampilkan umur Pasien Menghitung umur Pasien Berhasil 7 Dapat menampilkan laporan Konsultasi Menampilkan laporan Konsultasi Data  laporan dapat di tampilkan berdasarkan tanggal Berhasil 8 Dapat menampilkan laporan Pemeriksaan Menampilkan laporan Pemeriksaan Data  laporan dapat di tampilkan berdasarkan
tanggal Berhasil 9 Dapat menampilkan formulir Pemeriksaan Menampilkan formulir Pemeriksaan Data  formulir dapat di tampilkan berdasarkan id Berhasil 1
0 Dapat menampilkan formulir Konsultasi Menampilkan fomulir Konsultasi Data  formulir dapat di tampilkan berdasarkan id Berhasil 1
1 Dapat menampilkan keterangan lahir Menampilkan keterangan lahir Data keterangan lahir  dapat  di tampilkan berdasarkan id Berhasil 1
2 Dapat menampilkan data Klasifikas Menampilkan data Klasifikasi Data Nakes dapat ditampilkan Berhasil 1 3 Dapat melakukan edit data Klasifikasi Mengubah data bbu Data Klasifikasi berubah
Berhasil
1
4 Dapat melakukan  save data Klasifikasi Meyimpan data Klasifikasi Data Klasifikasi dapat disimpan Berhasil 1 5 Dapat melakukan search data Klasifikasi Mencari  data pasien  untuk Klasifikasi Data Klasifikasi dapat  mencari data berdasarkan nama pasien Berhasil 1
6 Dapat menampilkan data Penilaian Menentukan kondisi bayi Data penilaian dapat menampilkan hasil dari pertanyaan yang di jawab Berhasil 1
7 Dapat menampilkan data Penilaian Menentukan kondisi bayi Data penilaian dapat menampilkan hasil dari pertanyaan yang di jawab Berhasil 1
8 Dapat menampilkan data Konseling Menampilkan data Konseling Data Konseling dapat ditampilkan Berhasil
N o . Fungsionalitas Skenario Uji Hasil yang diharapkan Kesimpulan 1 9 Dapat melakukan search data Pasien Mencari  data Pasien  untuk Konseling Data Klasifikasi dapat  mencari data berdasarkan nama pasien Berhasil
2 0 Dapat melakukan search data Nakes Mencari  data Nakes  untuk Konseling Data Klasifikasi dapat  mencari data berdasarkan nama Nakes Berhasil 2
1 Dapat melakukan  save data Klasifikasi Meyimpan data Klasifikasi Data Klasifikasi dapat disimpan Berhasil 2 2 Dapat melakukan search data Klasifikasi Mencari  data pasien  untuk Klasifikasi Data Klasifikasi dapat  mencari data Berhasil
berdasarkan nama pasien

## 4. Tahap Evaluasi
Tahap  ini  merupakan  tahap  akhir  dari  metode action  research ,  dan  memasuki  tahap  ke  enam  dan tujuh  dari  model  prototipe.  Tahap  keenam  dan  ke tujuh  merupakan  tahap    akhir  yang  terdiri  dari evaluasi  sistem  dan  menggunakan  sistem. User mengevaluasi  apakah  SPKK  yang  sudah  jadi  telah sesuai dengan yang diharapkan. Evaluasi dilakukan dengan  penggunaan  tampilan  aplikasi  oleh  user. Tampilan awal dimulai dengan halaman login.
1) Halaman Login
Alur  program  pada  halaman login ditunjukan pada gambar berikut:
Mulai
Input username dan password Login Username Password benar? Masuk halaman admin Selesai Ya Tidak Gambar 5.4 Flowchart Program Form Login
Alur  program  dimulai  dengan  masuk  ke form login meng input kan username dan password kemudian dengan klik tombol login . Jika username dan password benar  maka  masuk  ke  halaman beranda  dan  jika  salah  maka  akan  kembali  ke halaman logi n.
Gambar5.5 Tampilan login Tampilan login berisi menu untuk menentukan mau memakai hak akses dokter atau bidan. Sehingga menu yang di tampilkan berbeda – beda, adapun notifikasi yang keluar terdiri dari
angka 1 dan 2 sebagai berikut: a. Angka  1  untuk  memproses  apakah  username dan  password  sudah  terdarftar  apa  tidak  jadi akan muncul sebuah hak akses DOKTER atau BIDAN.
b. Angka  2 untuk membatalkan proses login.

## Gambar 5.6 Tampilan Data Nakes
Menu Data Nakes pada gambar 5.6  berfungsi untuk  menambahkan  /  mendaftar  data  nakes  yang baru, dan juga dapat digunakan untuk  melihat data nakes  yang  sudah  terdaftar.  Hal  ini  sesuai  dengan hasil  identifikasi  kebutuhan  kepada  user  melalui kegiatan wawancara dan diskusi.
Gambar 5.7 Tampilan Data Pasien Menu  tampilan  Data  Pasien  berfungsi  untuk menambahkan  atau  mendaftar  data  pasien  yang baru, dan juga dapat digunakan untuk melihat data pasien  yang  sudah  terdaftar.  Pada  menu  data pasien terdiri dari inputan data sosial pasien yang dibutuhkan untuk kelengkapan administratif.

## Gambar 5.8 Menu Penilaian
Menu selanjutnya dari SPKK adalah berupa penilaian  seperti  yang  tersaji  pada  gambar  5.8  di atas.  Untuk  kriteria  penilaian  sendiri  ada  2  yaitu  : normal dan asfiksia. Pada SPKK ini mengikuti alur algoritma MTBS sehingga setiap pemilihan kondisi sesuai hasil pemeriksaan klinis pada bayi baru lahir akan menuntun pada arahan asuhan tindakan klinis yang  harus  dilakukan  oleh  tenaga  kesehatan. Gambar  5.9  berikut  menampilkan  tampilan  arahan asuhan berdasarkan hasil penilaian klinis.

## Gambar 5.9 Tampilan asuhan tindakan berdasar hasil penilaian klinis
SPKK manajemen  neonatal yang dibangun ini juga  dilengkapi  dengan  menu  data  bayi  baru  lahir dan  konsultasi.  Menu  data  bayi  baru  lahir  dapat menghasilkan  output  berupa  laporan  kelahiran  dan surat  keterangan  lahir,  sedangkan  menu  konsultasi menghasilkan laporan pelayanan yang dilakukan.

## Gambar 5.10 Tampilan Data formulir bayi dan Menu cetak surat keterangan lahir
Data  formulir  bayi  dan  surat  keterangan lahir diperlukan terkait kebutuhan kelengkapan data untuk  informasi  kelahiran.  Adanya  kejadian penculikan  dan  perdagangan  bayi  yang  termasuk kriteria  perdagangan  orang  ( traficking  in  person ) diharapkan    dapat  dihindari  dengan  adanya kelengkapan  perekapan  data  pada  pelayanan  bayi baru lahir secara legal.
Gambar  5.10  Tampilan  Data  formulir  konsultasi  dan Menu cetak
Gambar 5.10 menampilkan interface dari menu SPKK  manajemen  neonatal  berupa  menu  cetak formulir  konsultasi  dan    dan  menu  cetak  formulir pemeriksaan.  Hal  tersebut  diperlukan  bagi  pasien, keluarga pasien, pihak ke tiga atau pemberi jaminan pembiyaan  dan  untuk  tenaga  kesehatan  sendiri terkait  pelaporan  dan  perekapan  data  manual  yang diperlukan.
Tahap  ke  tujuh  dari  model  prototipe  adalah menggunakan  sistem.  Pada  tahap  ini  perangkat lunak SPKK manajemen neonatal berbasis algoritma yang  telah  diuji  dan  diterim a  user siap  untuk digunakan dalam mendukung pelayanan klinis.

## K ESIMPULAN
Sistem pendukung keputusan klinis manajemen neonatal yang dihasilkan pada penelitian ini telah sesuai dengan kebutuhan user dalam melakukan pelayanan neonatal berbasis algoritma MTBS di fasilitas pelayanan primer. Hasil pengujian sistem menggunakan teknik black-box sesuai dengan persyaratan dan diperoleh hasil keseluruhan yang valid.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  penulis  tujukan  kepada program pendanaan penelitian DRPM Kemenristekdikti  nomor: 482 / PL17.4 / PL / 2018 yang telah mendanai penelitian ini.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Depkes RI. 2014. PERMENKES Nomor 53 Tahun 2014  Tentang  Pelayanan  Kesehatan  Neonatal Esensial. Jakarta
[2]World  Health  Organization.  2015.  Neonatal Mortality. WHO. Genewa. Diunduh: www.who.int/gho/child- health/mortality/neonatal/en/
[3] Badan Pusat Statistik. 2016. Angka Kematian Bayi. BPS Jakarta.
[4]  WHO.  2016.  World  Health  Statistics  2016  : Monitoring Health For The SDGs.       Diaksesdari http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/206498/1/9 789241565264_eng.pdf
[5]  Karimah,    Rinda  dan  Wicaksono  Andri.  2018. Prototype  Sistem  Informasi  Pelayanan  Bayi  Baru Lahir  pada  Fasilitas  Kesehatan  Primer.  Jurnal Khazanah Informatika Vol. 4 No. 1 Juni 2018
[6] Blank A, Prytherch H, Kaltschmidt J, et al. Quality of Prenatal and Maternal Care: Bridging The Know- Do  Gap.  BMC  Medical  Informatics  and  Decision Making. Available
from:
http://www.pubmedcentral.nih.gov/articlerender.fc gi?artid=3637082&tool=pmcentrez&rendertype=ab stract
[7]  KEMENKES  RI,  2016.  Buku  Kesehatan  Ibu  dan Anak. Kementrian Kesehatan RI dan JICA. Jakarta.
[8]  KEMENKES  RI,  2015.  Buku  Bagan  Manajemen Terpadu Balita Sakit (MTBS), Jakarta.
[9] Abdullah, A. L., Albeladi, K. S., & AlCattan, R. F. 2014. Clinical decision support system in healthcare industry  success  and  risk  factors.  International Journal of Computer Trends and Technology, 11(4), 188-192.
[10] Kumar, A. (2015). Stakeholder’s Perspective of Clinical Decision Support System. Open
Journal of Business and Management, 4(01), 45.
[11]  Kusumadewi,  S,  dan  Hartati,  S.  2007.  “Utilizing Fuzzy  Multi-Attributr  Decision  Making  for  Group Clinical  Decision  Making  Model”, Proccedings  of International  Conference  on Soft  Computing, Intelligent  System  &  Information  Technology (ICSIIT 2007), pp. 18-24, UK Petra, Surabaya.
[12]  Amalia  H  &  Evicienna.  2017.  Aplikasi  Sistem Penunjang Keputusan Untuk Prediksi Ibu Melahirkan. Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer VOL. 3. NO. 1 Agustus 2017 E-ISSN: 2527-4864.
[13]  Meilantika  Dian.  2017.  Rancang  Bangun  Sistem Informasi  Administrasi  Menggunakan  Metode Throwaway  Prototyping  Development  Pada Sultan-Sport. JUTIM Vol 2 No 2. Desember 2017. STMIK Musirawas.
[14] Djauhari T, Assegaff S. 2016. Perancangan Sistem Informasi Layanan Persidangan Pada Pengadilan Negeri Sengeti. Jurnal Manajemen Sistem Informasi Vol 1 No. 1, September 2016.
[15] Listiarsasih dkk. 2016. Efektifitas Media Video Penggunaan Spill Kit Terhadap Kemampuan Petugas di RS PKU Muhammadiyah Yogyakarta Unit II. Jurnal Asosiasi Dosen Muhammadiyah Magister Administrasi Rumah Sakit Vol 2 No 2 Juli 2016.