Pelacakan Lokasi Pasien berbasis Internet of Things untuk Sistem Pendukung Layanan Kesehatan Ibu dan Anak
Rinto Priambodo 1 , Trie Maya Kadarina 2
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer 1 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik 2
Universitas Mercu Buana Jalan Meruya Selatan 1 No. 1, Kembangan, Jakarta Barat, 11650, Indonesia Email: rinto.priambodo@mercubuana.ac.id 1 , trie.maya@mercubuana.ac.id 2
Abstract –  Internet  of  Things  (IoT)  based  applications  in  the  health  sector  provide  convenience  in monitoring the patient's condition. A number of devices with sensors can be used to collect and send various  patient  condition  data  and  their  location.  From  these  data  doctors  and  paramedics  can  then perform real-time analysis remotely so that the patient's condition can always be monitored and early detection of emergencies can be done. Recommendations for actions to be taken by patients regarding their condition and location can be given more precisely. Likewise in the case of maternal and child health  services,  the  availability  of  location  information  will  make  it  easier  not  only  for  doctors  and paramedics to determine actions but also to assist patients in taking action independently if needed. Thus,  processing  and  presenting  good  patient  location  data  in  maternal  and  child  health  services  is needed. The Elasticsearch, Logstash, and Kibana (ELK) application is a technology that has excellent performance in collecting log data and other data from various sources continuously in a very large amount and displaying it in graphs and maps. This study aims to develop a system that can display the results  of  recording  the  conditions  and  location  of  a  number  of  patients  in  real  time  using  the  ELK application for the needs of maternal and child health services.
Keywords – Internet of Things, Elasticsearch, Logstash, Kibana, Patient Tracking System, Healthcare. I ntisari – Aplikasi berbasis Internet of Things (IoT) di bidang kesehatan memberikan kemudahan dalam melakukan  pemantauan  terhadap  kondisi  pasien.  Sejumlah  perangkat  sensor  dapat  mengukur  dan mengirimkan  data  kondisi  pasien  beserta  lokasinya.  Dari  data  tersebut  dokter  maupun  paramedis kemudian dapat melakukan analisis dalam waktu nyata dari jarak jauh sehingga kondisi pasien dapat selalu terpantau dan pendeteksian dini terhadap kondisi darurat dapat dilakukan. Rekomendasi tindakan terkait kondisi dan lokasi pasien dapat diberikan dengan lebih tepat. Begitu pula dalam kasus pelayanan kesehatan  ibu  dan  anak,  adanya  informasi  lokasi  akan  memudahkan  tidak  hanya  dokter  maupun paramedis  dalam  penentuan  tindakan  tapi  juga  membantu  pasien  dalam  melakukan  tindakan  secara mandiri jika diperlukan. Dengan demikian pengolahan dan penyajian data lokasi pasien yang baik dalam pelayanan  kesehatan  ibu  dan  anak  sangat  dibutuhkan.  Aplikasi  Elasticsearch,  Logstash,  dan  Kibana (ELK) merupakan sebuah teknologi yang memiliki performa yang sangat baik dalam mengumpulkan data log dan data lainnya yang berasal dari berbagai sumber secara kontinyu dalam jumlah yang sangat besar  dan  menampilkannya  dalam  bentuk  grafik  dan  peta.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan  sebuah  sistem  yang  dapat  menampilkan  hasil  pencatatan  kondisi  dan  lokasi  dari sejumlah  pasien  dalam  waktu  yang  nyata  menggunakan  aplikasi  ELK  untuk  kebutuhan  pelayanan kesehatan ibu dan anak.
Kata Kunci – Internet of Things , Elasticsearch, Logstash, Kibana, Pelacakan Pasien, Layanan Kesehatan.

## I. P ENDAHULUAN
Aplikasi  berbasis  Internet  of  Things  (IoT)  di  bidang  kesehatan  dapat  digunakan  untuk melakukan  pemantauan  terhadap  kondisi  pasien  secara  jarak  jauh  dan  waktu  nyata.  Dengan demikian dokter dan paramedis atau dengan kata lain para pemberi layanan kesehatan dapat
melakukan diagnosis kapan pun berdasarkan data yang terekam terus menerus dan juga dapat melakukan antisipasi terhadap keadaan darurat yang mungkin terjadi.
Dalam  usaha  peningkatan  layanan  terhadap  kesehatan  ibu  dan  anak,  penelitian    [1]⁠ menyebutkan bahwa penerapan teknologi IoT dapat meningkatkan kualitas layanan kesehatan ibu  dan  anak  sehingga  dapat  menjadi  solusi  bagi  program  pemerintah  Indonesia  untuk mengurangi  risiko  kematian  ibu  dan  anak.  Regulasi  pemerintah  Indonesia  yang  dikeluarkan oleh Kementrian Kesehatan mendefinisikan beberapa aktivitas pemantauan kesehatan ibu dan anak seperti pengukuran tekanan darah, suhu badan, dan frekuensi denyut jantung. Desain awal aplikasi berbasis IoT yang dibuat dalam [1]⁠ menunjukkan bahwa sejumlah perangkat medis portabel dapat digunakan untuk memantau kondisi-kondisi yang dibutuhkan dalam pemantauan kesehatan ibu dan anak. Dalam desain tersebut sejumlah perangkat medis portabel dihubungkan dengan aplikasi server yang memungkinkan dokter dan petugas medis melakukan pemantauan dalam waktu nyata dari jarak jauh. Dengan aplikasi itu pula dokter dan petugas medis dapat melakukan diagnosis tidak hanya dari kondisi pasien di satu waktu tapi dari sepanjang waktu selama perangkat medis tersebut digunakan.
Perangkat  sensor  yang  dapat  dikenakan,  terutama  yang  berbasis  IoT,  dapat  digunakan untuk observasi dan perekaman data di rumah maupun di tempat kerja dalam durasi yang lebih lama  jika  dibandingkan  dengan  observasi  yang  dilakukan  saat  kunjungan  ke  laboratorium. Kumpulan data yang sangat besar ini jika dianalisis dan ditampilkan dengan visualisasi yang mudah  dipahami  oleh  tenaga  kesehatan  memiliki  potensi  untuk  membantu  meningkatkan kualitas layanan kesehatan dan mengurangi biaya-biaya [2]⁠.  Dalam penelitian [2]⁠ digambarkan juga arsitektur sistem pemantauan kesehatan jarak jauh yang memiliki komponen akuisisi data, komponen  transmisi  data,  dan server yang  berfungsi  sebagai  penyimpan  data,  analitik,  dan visualisasi.
Komponen-komponen yang digambarkan tersebut tersedia tidak hanya pada platform IoT yang sudah ada tapi juga terdapat pada stack aplikasi lain seperti Elasticsearch Logstash Kibana (ELK).  Meskipun  tidak  dikhususkan  untuk  digunakan  sebagai  platform  IoT  namun  ELK memiliki reputasi yang sangat baik untuk kemampuan yang dibutuhkan terutama dalam sistem pemantuan kesehatan. Untuk itu dibutuhkan penelitian yang dapat membuktikan kemampuan tersebut agar dapat menjadi alternatif dalam implementasi IoT dalam dunia kesehatan.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Paparan  mengenai  signifikansi  studi  dari  penelitian  ini  terdiri  atas  penjelasan  mengenai studi literatur terkait dan penelitian terdahulu. Selain itu akan dipaparkan juga sumber data, metode penelitian serta evaluasi yang digunakan dalam penelitian ini.

## A. Studi Literatur
IoT  memiliki  potensi  pasar  yang  besar  dengan  salah  satu  domain  aplikasinya  adalah  di bidang kesehatan. Penggunaan IoT di bidang kesehatan antara lain adalah untuk penanganan jarak jauh, diagnosis jarak jauh, pemantauan dan pelacakan pasien jarak jauh, dan pelacakan aset medis [3]⁠.
Sistem pemantauan kesehatan telah berkembang cepat, dan sistem cerdas diusulkan untuk memantau  kondisi  kesehatan  pasien  terkini.  Sistem  tersebut  dapat  melacak  dan  memantau pasien dan memfasilitasi penanganan kesehatan pasien. Dengan demikian layanan medis yang lebih efektif dapat disediakan pada waktu yang tepat [4]⁠.
Dalam  [5]⁠  juga  disimpulkan  bahwa  implementasi  sistem  lokasi  waktu  nyata memungkinkan  rumah  sakit  untuk  mencapai  tujuannya,  seperti  meningkatkan  efisiensi, meningkatkan kepuasan pasien dan mengurangi waktu serta biaya. Penelitian tersebut sejalan dengan [6]⁠ di mana sebuah sistem pemantau kesehatan telah dikembangkan untuk memantau parameter fisiologis pasien dan mengirimkan data-data tersebut beserta detil lokasinya untuk dipantau oleh dokter yang bertugas.
Sistem  pemantauan  kesehatan  sudah  menjadi  kebutuhan  manusia  saat  ini.  Dalam  [7]⁠ dikembangkan  sistem  pencatatan  kesehatan  elektronik  dengan  biaya  murah,  ringan,  hemat energi  dan  memiliki  sistem  terpusat.  Dengan  bentuk  yang  portabel  ini,  pasien  dapat  tetap melakukan pencatatan terhadap parameter kesehatan selama dalam perjalanan. Sementara itu penyimpanan data terpusat digunakan bersama Internet of Things.
Elasticsearch Logstash Kibana (ELK) adalah tiga aplikasi yang meskipun dapat digunakan secara  terpisah  namun  ketiganya  biasa  digunakan  sebagai  solusi  terintegrasi  yang  disebut dengan  istilah  Elastic Stack [8]⁠.  Elasticsearch  menyediakan  fungsi  untuk  menyimpan, mengindeks data untuk kebutuhan pencarian dan query data berskala besar dalam waktu nyata seperti  yang  dibutuhkan  dalam  sebuah  aplikasi  pemantauan  dan  analitik  pada  [9]⁠.  Aplikasi Logstash dapat mengambil dan mengumpulkan data dari berbagai sumber secara terus menerus dan  mengirimkannya  ke  Elasticsearch  untuk  disimpan  dan  diindeks.  Kibana  yang  didesain sebagai  sebuah  platform  visualisasi  data  dapat  digunakan  untuk  menampilkan  data  yang tersimpan  dan  terindeks  dalam  Elasticsearch.  Sesuai  kebutuhan  dalam  pengembangan  IoT, ELK mendukung pengembangan skala secara vertikal maupun horisontal. Dengan demikian sistem  IoT  yang  menggunakan  ELK  dapat  dikembangkan  dengan  mudah  dan  murah  [8]⁠. Gambar  1  menunjukkan  arsitektur  ELK  yang  terdiri  dari  sebuah  aplikasi  pengumpul  data (Logstash), penyimpan dan pengindeks data untuk kebutuhan pencarian (Elasticsearch), dan aplikasi dengan antarmuka web untuk menampilkan data (Kibana).
Gambar 1. Arsitektur Elasticsearch, Logstash dan Kibana (ELK)
Dalam  [10]⁠  disebutkan  bahwa  ELK stack merupakan  pilihan  utama  dalam mengimplementasi  infrastruktur  pemantauan  karena  memiliki  sumber  terbuka,  menyediakan fitur-fitur  yang  dibutuhkan  dan  relatif  mudah  dalam  melakukan  konfigurasi  dan menggunakannya.  Dalam  penelitian  tersebut  ELK stack digunakan  untuk  menghasilkan antarmuka  pemantauan  sejumlah  data.  Penelitian  [11]⁠  juga  telah  menghasilkan  konfirmasi bahwa  teknologi  tersebut  dapat  memenuhi  kebutuhan  dalam  pengembangan  sebuah  sistem pemantauan yang solid.
Penelitian ini merupakan penelitian lanjutan dari penelitian mengenai perancangan aplikasi berbasis  IoT  untuk  mendukung  pelayanan  kesehatan  ibu  dan  anak  [1]⁠.  Dalam  penelitian sebelumnya  telah  dibuat  rancangan  awal  yang  mencakup  seluruh  modul  yang  akan dikembangkan.  Dalam  penelitian  kali  ini  modul  yang  akan  dikembangkan  adalah  sistem pemantauan  dan  pelacakan  pasien  menggunakan  ELK  yang  merupakan  bagian  dari health information  service yang  berguna  untuk  memberikan  informasi  lokasi  pasien  yang membutuhkan  layanan.  Gambar  2  menunjukkan  model  layanan  informasi  kesehatan  yang menggambarkan  modul-modul  yang  terdapat  dalam  desain  yang  dihasilkan  pada  penelitian
terdahulu.  Sistem  pemantauan  dan  pelacakan  pasien  merupakan  bagian  dari  pengembangan health information service yang berada di service layer .
Gambar 2. Model layanan informasi kesehatan [1]⁠

## B. Data/Bahan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  hasil  studi  literatur  terhadap dokumen  regulasi  pemerintah  Republik  Indonesia  berupa  Peraturan  Menteri  dan  Panduan Pelayanan  Antenatal  Terpadu  dari  Kementerian  Kesehatan.  Dalam  dokumen  tersebut ditetapkan  konsep  alur  pelayanan  antenatal  terpadu  di  Puskesmas  yang  dapat  digambarkan seperti pada Gambar 3.
Dalam Gambar 3 terlihat alur pelayanan kesehatan ibu dan anak yang bermula dari Poli Kesehatan Ibu dan Anak (KIA) yang dilanjutkan ke Balai Pengobatan dan Laboratorium jika diperlukan. Setelah itu tergantung dari kondisi ibu atau anak maka dapat diberikan rujuan ke Rumah Sakit Umum (RSU), ke apotik untuk mendapatkan obat atau langsung pulang ke rumah. Dari  hasil  observasi  tersebut  terlihat  kebutuhan  pasien,  yaitu  ibu  atau  anak,  untuk  tetap mendapatkan  pemantauan  meskipun  sudah  tidak  berada  di  balai  pengobatan  maupun  rumah sakit.

## Gambar 3. Konsep alur pelayanan antenatal terpadu di puskesmas
Pengukuran kadar oksigen atau SpO2 merupakan salah satu poin pengukuran yang harus dilakukan dalam prosedur pemeriksaan rutin ibu hamil [12]⁠. Data hasil pengukuran SpO2 dalam penelitian  ini  didapat  dari  pengukuran  langsung  menggunakan  sensor pulse  oximeter MAX30102  yang  terhubung  dengan  perangkat  Arduino.  Selain  itu  data  lokasi  yang  ikut dikirimkan  bersama  data  fisiologis  pasien  diperoleh  dari  perangkat  Android  yang  memiliki fasilitas GPS dan Location API. Perangkat Android yang berperan sebagai gateway ini juga akan  menambahkan  kode  identitas  pasien  pada  data  fisiologis  dan  lokasi  pasien  yang dikirimkan  ke server .  Kode  identitas  pasien  ini  dibutuhkan  untuk  melakukan  otentikasi  dan membedakan kepemilikan data yang masuk antara pasien yang satu dengan yang lainnya.

## C. Metode Penelitian dan Evaluasi
Desain sistem dalam penelitian ini dibuat berdasarkan panduan yang didapat dari literatur yang telah dipelajari. Setelah mendapatkan alur yang telah ditetapkan dalam Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia kemudian dibuat desain Sistem Informasi Kesehatan yang dapat mengakomodasi  peraturan  tersebut.  Dalam  [13]⁠  telah  dibuat  sebuah  kerangka  desain  untuk pengembangan sistem informasi yang mengumpulkan data sensor dari perangkat pemantauan kesehatan  portabel  seperti  dalam  Gambar  4.  Sebagaimana  dalam  [13]⁠  penelitian  ini  juga menggunakan sensor Pulse Oximeter yang dapat mengukur tingkat saturasi atau kadar oksigen dalam darah.
Dalam Gambar 4 terlihat elemen aplikasi yang berada di server terdiri atas sebuah aplikasi layanan informasi yang mengagregasi data sensor dari pasien dan terintegrasi dengan layanan otentikasi dan otorisasi serta terhubung dengan pangkalan data pengguna dan sistem informasi yang  menyimpan  data  kesehatan  pengguna.  Di  dalam server ini  pula  terdapat  aplikasi  yang dapat memberikan analisis dan visualisasi untuk data yang telah terkumpul.

## Gambar 4. Aplikasi pemantauan kesehatan portabel [13]⁠
Berdasarkan referensi tersebut maka dibuatlah desain arsitektur sistem yang dapat dilihat pada  Gambar  5.  Sistem  pelacakan  lokasi  yang  menggunakan  desain  arsitektur  ini  dapat memperoleh data dari sejumlah sensor yang terdapat di tubuh pasien kemudian mengirimkan data  hasil  pengukurannya  melalui  IoT gateway .  Sensor  yang  dapat  terdiri  dari  beberapa perangkat  pengukuran  ini  terhubung  dengan  perangkat  Android  yang  berperan  sebagai  IoT gateway melalui  koneksi  serial  Bluetooth  Low  Energy  (BLE)  yang  dapat  selalu  aktif  tanpa harus  mengonsumsi  daya  listrik  yang  besar.  Selain  sebagai gateway perangkat Android  ini dibutuhkan juga untuk melengkapi data sensor yang akan dikirim, yaitu dengan menambahkan informasi  pasien  sesuai  konteks  lokasi  di  mana  data  koordinat  lokasi  pasien  diperoleh  dari Location API yang tersedia dalam sistem operasi Android.

## Gambar 5. Arsitektur sistem
Setelah  data  diterima  dari  sensor  dan  terkumpul  di  Android,  perangkat  tersebut  akan mengirimkan data yang sudah dilengkapi dengan data pengguna dan koordinat lokasi ke server sesuai  ketersediaan  koneksi  internet  pada  perangkat  tersebut.  Dengan  demikian  proses pengiriman dapat berlangsung secara waktu nyata maupun tunda sesuai ketersediaan koneksi internet. Aplikasi pada perangkat Android menghubungkan diri dengan aplikasi yang berada di server menggunakan koneksi TCP yang memiliki opsi persistent sehingga dimungkinkan untuk mengirimkan data secara kontinyu. Alur data dan protokol yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Alur data dan protokol yang digunakan
Data yang diterima di server kemudian dipindahkan oleh Logstash ke dalam Elasticsearch untuk diindeks dan ditampilkan pada dashboard Kibana. Aplikasi Kibana ini memiliki fitur yang memungkinkan administrator melakukan pengelolaan data dan personalisasi dashboard . Administrator dapat membuat pengaturan menu navigasi sesuai peran pengguna, memilih data yang akan ditampilkan sesuai pola indeks ( index pattern ) dan menentukan jenis visualisasi yang akan digunakan.
Sistem  pelacakan  lokasi  pasien  yang  telah  dikembangkan  diimplementasikan  ke  dalam sebuah server yang akan menerima data pasien, status kondisi pasien, dan lokasinya. Aplikasi yang  berada  di server ini  juga  yang  akan  mengelola  data  yang  diterima  untuk  kemudian menampilkannya dengan visualisasi yang sesuai yang dapat memperlihatkan lokasi dan status pasien dengan spesifik. Gambar 7 menunjukkan deployment diagram yang menggambarkan bagaimana  komponen-komponen  dalam  sistem  ini  ditempatkan  dan  berhubungan  satu  sama lain.  Dalam  gambar  tersebut  terlihat  komponen-komponen  utama  sistem  berupa  perangkat sensor, perangkat Android yang di dalamnya terdapat IoT gateway , dan server yang terdiri atas aplikasi penerima data, Logstash, Elasticsearch dan Kibana untuk visualisasi data.
Gambar 7. Deployment Diagram

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Gambar  8  memperlihatkan  contoh  hasil  pengujian  di  mana  setelah  data  sensor  berhasil diterima dan diindeks di dalam Elasticsearch maka data-data tersebut dapat ditampilkan berupa titik lokasi di sebuah peta digital di dalam Kibana dan dilengkapi dengan data pengenal atau ID pasien  dari  mana  data  sensor  itu  berasal.  Selain  itu  data-data  yang  telah  berhasil  diindeks
tersebut  dapat  juga  dieksplorasi  dengan  menampilkannya  berupa  tabel  Discovery  dalam aplikasi Kibana seperti terlihat dalam Gambar 9.
Gambar 8. Contoh tampilan lokasi pada aplikasi Kibana
Gambar 9. Contoh tampilan eksplorasi data mentah menggunakan aplikasi Kibana
Implementasi dan pengujian dari sistem ini dilakukan dengan melakukan instalasi stack Elasticsearch, Logstash dan Kibana pada server berbasis Linux dan aplikasi IoT gateway pada platform Android. Sementara sensor dipasang pada perangkat Arduino yang dapat terhubung dengan  IoT gateway menggunakan  koneksi  Bluetooth.  Spesifikasi  lengkap  dari  instalasi aplikasi ini dapat dilihat pada Tabel 1. Dalam Tabel 1 tersebut terlihat tipe perangkat Arduino dan tipe sensor yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu ESP32 dan sensor MAX30102 atau
Pulse Oximeter yang merupakan sensor pengukur detak jantung dan saturasi oksigen dalam darah.
T ABEL 1

## S PESIFIKASI P ERANGKAT YANG D IGUNAKAN
Perangkat Spesifikasi Arduino Tipe: ESP32
Sensor: MAX30102 (Pulse Oximeter) Android OS: 5.1.1 (Lollipop) API/Services: BLE, Location, Network Server OS: Linux (Ubuntu 18.04) Elasticsearch: 7.7.0 Logstash: 7.7.0
Kibana: 7.7.0 JDK: OpenJDK 14.0.1
Setelah dilakukan instalasi maka dilakukan pengujian fungsional aplikasi. Hasil pengujian fungsi-fungsi utama dari aplikasi pelacakan berbasis IoT ini terangkum dalam Tabel 2. Dalam rangkuman pengujian tersebut terdapat ringkasan hasil pengujian dari fitur-fitur yang terkait dengan pasien, status, dan lokasinya. Hasil pengujian yang ditampilkan di sini merupakan hasil pengujian  menggunakan  akses  pengguna  yang  memiliki  peran  sebagai  Administrator  sistem yang memiliki hak pengguna yang paling luas dan memiliki akses ke seluruh fitur yang ada di Kibana.

## T ABEL 2 H ASIL P ENGUJIAN F ITUR - FITUR U TAMA
No.  Kategori Fitur Hasil Pengujian 1 Akuisisi Data  Pembacaan Sensor Perangkat Arduino berhasil mendapatkan data pengukuran detak jantung dan kadar oksigen dari sensor MAX30102. 2 Pengiriman Data ke Gateway Perangkat Arduino berhasil mengirimkan data hasil pengukuran ke gateway Android melalui koneksi BLE. 3 Transmisi Data Penambahan Data Lokasi dan Identitas Pasien Gateway Android berhasil menambahkan data lokasi yang berasal dari GPS/Location API dan kode identitas pasien. 4 Pengiriman Data dari Gateway ke Server Gateway Android berhasil mengirimkan data fisiologis pasien, data lokasi dan kode identitas pasien ke server. 5 Penyimpanan dan Visualisasi Data Penerimaan Data di Server Receiver berhasil menerima data di server. Logstash berhasil mengambil data yang telah diterima dan mengirimkannya ke Elasticsearch untuk diindeks. 6 Indexing Elasticsearch berhasil menerima data dari Logstash dan melakukan indexing. 7 Personalisasi Dashboard Administrator dashboard Kibana  dapat  menambahkan  data pengguna  baru,  mendefinisikan  peran  (dokter  atau  pemberi layanan kesehatan lainnya) dan membuat ruang khusus bagi tiap peran sehingga dapat memiliki menu yang berbeda-beda sesuai kebutuhan masing-masing. 8 Pengelolaan Index Pattern Administrator  dapat  membuat Index  Pattern untuk  jenis  data pelacakan  (sensor,  lokasi,  dan  pasien)  yang  masuk  ke  dalam sistem.
9 Visualisasi Data Administrator  dapat  membuat  visualisasi  dari  data  pelacakan yang masuk ke dalam sistem berupa grafik dan peta 10 Dashboard Administrator dapat mendesain dashboard yang berisi kumpulan beberapa visualisasi. 11 Laporan Administrator  dapat  membuat  tampilan  tabel  laporan  untuk kebutuhan  yang  berbeda-beda,  menampilkan  dan  kemudian mengunduh laporan tersebut.
Selain  uji  fungsional  aplikasi  dan  pengiriman  data,  evaluasi  juga  dilakukan  oleh  dokter terhadap hasil pelacakan yang dilakukan oleh sistem ini. Dari hasil evaluasi tersebut ditemukan bahwa status kondisi pasien yang ditampilkan masih belum akurat jika dibandingkan dengan pengukuran  langsung  menggunakan  alat  pengukur  serupa  yang  ada  di  pasaran.  Namun demikian  setelah  dilakukan  pengecekan  ditemukan  bahwa  kurangnya  akurasi  tersebut diakibatkan  oleh  kualitas  sensor  yang  digunakan  (MAX30102).  Hal  ini  dibuktikan  dengan membandingkan hasil pengukuran sensor secara langsung sebelum data dikirim ke sistem dan dibandingkan dengan alat pengukur yang ada di pasaran ( pulse oximeter ).

## IV. K ESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  sebuah  sistem  pelacakan  lokasi  pasien berbasis  IoT  dapat  dikembangkan  untuk  mendukung  layanan  kesehatan  ibu  dan  anak  di Indonesia.  Penelitian  ini  berhasil  melakukan proof-of-concept aplikasi  berbasis  IoT menggunakan Elasticsearch, Logstash dan Kibana untuk menghasilkan sebuah dashboard yang dapat menampilkan data kondisi pasien dan lokasi di mana pasien tersebut berada. Di mana data  yang  dikumpulkan  tersebut  diperoleh  secara  otomatis  dengan  mengintegrasikan seperangkat  sensor  dengan  sebuah  IoT gateway .  Otomatisasi  tersebut  memudahkan  pasien untuk  melaporkan  data  kondisinya  sehingga  pemberi  layanan  kesehatan  dapat  langsung memberikan pelayanan yang sesuai dengan kondisi pasien tersebut.
Saran  bagi  penelitian  berikutnya  adalah  untuk  melengkapi  fitur-fitur  lain  yang  belum tersedia  yang  dibutuhkan  dalam  sistem  ini  seperti  integrasi  dengan  data  pasien  yang  sesuai standar  regulasi  rekam  medis  kesehatan,  sistem  otentikasi  dan  otorisasi  pengguna  untuk meningkatkan keamanan sistem. Penelitian lanjutan juga dapat dilakukan dengan melakukan pengujian pada pasien sesuai prosedur yang berlaku dalam penelitian di bidang kesehatan.

## R EFERENSI
[1] T.  M.  Kadarina  dan  R.  Priambodo,  “Preliminary  design  of  Internet  of  Things  (IoT) application  for  supporting  mother  and  child  health  program  in  Indonesia,”  in 2017 International  Conference  on  Broadband  Communication,  Wireless  Sensors  and Powering (BCWSP) , 2017, vol. 2018-Janua, hal. 1–6.
[2] M. Hassanalieragh et al. , “Health Monitoring and Management Using Internet-of-Things (IoT)  Sensing  with  Cloud-Based  Processing:  Opportunities  and  Challenges,”  in Proceedings - 2015 IEEE International Conference on Services Computing, SCC 2015 , 2015.
[3] O. B. Sezer, E. Dogdu, dan A. M. Ozbayoglu, “Context-Aware Computing, Learning, and Big Data in Internet of Things: A Survey,” IEEE Internet of Things Journal , vol. 5, no. 1. hal. 1–27, 2018.
[4] K. Aziz, S. Tarapiah, S. H. Ismail, dan S. Atalla, “Smart real-time healthcare monitoring and  tracking  system  using  GSM/GPS  technologies,”  in 2016  3rd  MEC  International Conference on Big Data and Smart City, ICBDSC 2016 , 2016.
[5] L. Gholamhosseini, F. Sadoughi, dan A. Safaei, “Hospital real-time location system (A practical approach in healthcare): A narrative review article,” Iranian Journal of Public Health . 2019.
[6] M. Manas, A. Sinha, S. Sharma, dan M. R. Mahboob, “A novel approach for IoT based wearable  health  monitoring  and  messaging  system,” J.  Ambient  Intell.  Humaniz. Comput. , 2019.
[7] F.  Shanin et  al. ,  “Portable  and  Centralised  E-Health  Record  System  for  Patient Monitoring Using Internet of Things (IoT),” in 2018 International CET Conference on Control, Communication, and Computing, IC4 2018 , 2018.
[8] M. Bajer, “Building an IoT Data Hub with Elasticsearch, Logstash and Kibana,” in 2017 5th  International  Conference  on  Future  Internet  of  Things  and  Cloud  Workshops (FiCloudW) , 2017, hal. 63–68.
[9] N. Shah, D. Willick, dan V. Mago, “A framework for social media data analytics using Elasticsearch and Kibana,” Wirel. Networks , Des 2018.
[10]  S. Bagnasco, D. Berzano, A. Guarise, S. Lusso, M. Masera, dan S. Vallero, “Monitoring of IaaS and scientific applications on the Cloud using the Elasticsearch ecosystem,” in Journal of Physics: Conference Series , 2015.
[11]  V.-A. Zamfir, M. Carabas, C. Carabas, dan N. Tapus, “Systems Monitoring and Big Data Analysis Using the Elasticsearch System,” in 2019 22nd International Conference on Control Systems and Computer Science (CSCS) , 2019, hal. 188–193.
[12]  Y.  A.  Zhivolupova,  “Remote  Monitoring  System  for  Preeclampsia  Detection  and Control,”  in 2019  IEEE  Conference  of  Russian  Young  Researchers  in  Electrical  and Electronic Engineering (EIConRus) , 2019, hal. 1352–1355.
[13]  T. M. Kadarina dan R. Priambodo, “Monitoring heart rate and SpO2 using Thingsboard IoT platform for mother and child preventive healthcare,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 2018.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  semua  pihak  yang  mendukung  penelitian  ini khususnya kepada Pusat Penelitian Universitas Mercu Buana atas pendanaan yang diberikan untuk penelitian ini.