## Rekayasa Proses Bisnis Sistem Surveilans Penyakit Tidak Menular berbasis IoT

## (Business Process Improvement for IoT-based Non-Communicable Disease

## Surveillance System)
Irfan Asfy Fakhry Anto 1
Abstract—Surveillance is an analytic, systematic, and periodic activity  toward  diseases  or  health  symptoms  so  that countermeasures  can  be  done  using  data  processing  and dissemination  of  health  epidemiological  information  to  health service providers. Technological developments can be applied to health  surveillance  activities,  e.g.,  Internet  of Things  (IoT).  This paper  aims  to  find  out  and  analyze  business  processes,  then  to conduct  process  engineering,  especially  for  a non-communicable disease  surveillance  business  processes  with  an  IoT-based technology  approach.  The  methodology  used  in  this  paper  is business  process  improvement.  This  paper  produces  a  design  of business  process  from  the  stages  carried  out,  including identification,  business  process  analysis,  engineering  or  business process improvement, and business process evaluation, before and after  improvement.  The  business  process  simulation  shows  that business  process  cycle  time can  be  reduced  more  efficient by  an average of 62.9 minutes or 78.77%. It can be concluded that the IoT-based  re-engineered  business  process  for  the  prevention  of non-communicable  diseases  is  more  efficient  in  carrying  out  its activities.
Intisari—Surveilans  merupakan  kegiatan  analitis,  sistematis, dan periodik terhadap penyakit atau gejala kesehatan agar dapat dilakukan  tindakan  penanggulangan  secara  efektif  dan  efisien melalui  proses  pengumpulan  data,  pengolahan,  dan  penyebaran informasi epidemiologi kesehatan kepada penyelenggara layanan kesehatan.  Perkembangan  teknologi  dapat  diaplikasikan  untuk kegiatan  surveilans  kesehatan,  salah  satunya  adalah  teknologi Internet of Things (IoT). Makalah ini bertujuan mengidentifikasi dan  menganalisis  proses  bisnis  yang  sedang  berjalan,  kemudian melakukan rekayasa proses bisnis, khususnya pada proses bisnis surveilans penyakit tidak menular dengan pendekatan teknologi berbasis IoT. Metodologi  yang digunakan yaitu  business process improvement. Makalah ini menghasilkan desain hasil proses bisnis dari    tahapan-tahapan  yang  dilakukan,  antara  lain  identifikasi, analisis proses bisnis, rekayasa atau perbaikan proses bisnis, dan evaluasi  proses  bisnis  sebelum  dan  sesudah  perbaikan.  Hasil simulasi  proses  bisnis  menunjukkan  bahwa  rekayasa  yang dilakukan  dapat  mengurangi  waktu  proses,  yaitu  lebih  efisien rata-rata  62,9  menit,  atau  sebesar  78,77%,  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  rekayasa  proses  bisnis  surveilans  pencegahan penyakit  tidak  menular  berbasis  IoT  lebih  efisien  dalam melakukan aktivitasnya.
Kata Kunci—Surveilans, Rekayasa Proses Bisnis, Posbindu PTM, Internet of Things.
1 Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia, Jl. Sangkuriang Komplek LIPI  Gd.  30,  Kota  Bandung, Jawa  Barat,  40135,  (tlp:022-2503053; e-mail: irfa009@lipi.go.id)

## I. P ENDAHULUAN
Surveilans  atau  surveilans  epidemiologi  merupakan  salah satu  kegiatan  analitis,  sistematis,  dan  periodik  terhadap penyakit  atau  masalah-masalah  kesehatan  dan  kondisi  yang memengaruhi  terjadinya  peningkatan  dan  penularan  penyakit agar  dapat  dilakukan  tindakan  penanggulangan  secara  efektif dan efisien melalui proses pengumpulan data, pengolahan, dan penyebaran  informasi  epidemiologi  kepada  penyelenggara program  kesehatan  [1].  Tahapan  surveilans  kesehatan masyarakat  secara  garis  besar  meliputi  pengumpulan  data, pengolahan  data,  analisis  data,  dan  penyebarluasan  informasi [2]. Surveilans Penyakit Tidak Menular (PTM) adalah kegiatan pengamatan  yang  sistematis  dan  terus  menerus  terhadap  data dan  informasi  tentang  kejadian  faktor  risiko  dan  PTM  serta kondisi  yang  memengaruhi  terjadinya  peningkatannya  untuk memperoleh  dan  memberikan  informasi  guna  mengarahkan tindakan  penanggulangan  secara  efektif  dan  efisien  [1],  [3]. PTM disebabkan oleh berbagai faktor risiko, antara lain kurang aktivitas  fisik  dan  konsumsi  minuman  beralkohol  yang  dapat menjadi faktor risiko, antara lain meningkatnya tekanan darah, gula darah, dan kolesterol darah, serta terjadinya obesitas [3]. Kementerian Kesehatan hingga saat ini telah memiliki sistem informasi  untuk  surveilans  kesehatan,  yaitu  sebuah  sistem P2PTM.  Sistem  ini  digunakan  untuk  menyediakan  data  dan informasi  epidemiologi  PTM  sebagai  dasar  pengambilan keputusan  dalam  perencanaan,  pemantauan,  dan  evaluasi program  pengendalian  PTM.  Data  yang  diperoleh  dari Posbindu PTM yaitu tujuh riwayat keluaraga dan riwayat PTM sendiri,  lima  belas  faktor  risiko,  dan  empat  konseling  fakfor risiko [3], [4]. Kegiatan Posbindu PTM merupakan salah satu aktivitas rutin di Dinas Kesehatan Kementerian Kesehatan [5].
Perkembangan teknologi dapat diaplikasikan pada kegiatan surveilans kesehatan, salah satunya adalah teknologi Internet of Things (IoT).  Teknologi  IoT dapat  diintegrasikan  pada pelayanan  kesehatan,  seperti  untuk  pemantauan  kesehatan, pemeriksaan kesehatan, konsultasi kesehatan, dan manajemen kesehatan  [6].  Teknologi  sensor  dapat  diterapkan  untuk pengukuran faktor risiko, antara lain obesitas, obesitas sentral (perut), tekanan darah, gula darah,  trigliserida, dan arus puncak ekspirasi  utama  (APE).  Makalah  ini  mengusulkan  proses rekayasa sistem pada sistem surveilans penyakit tidak menular Kementerian Kesehatan dengan metode Business Process Re- engineering (BPR)  [7],  [8].  Makalah  ini  bertujuan  untuk melakukan  identifikasi  proses  bisnis  sistem  pelayanan kesehatan  yang  sedang  berjalan,  melakukan  analisis  dan evaluasi terhadap proses bisnis pelayanan surveilans kesehatan
yang  sedang  berjalan,  kemudian  melakukan  rekayasa  ulang beberapa  proses  bisnis  surveilans  pencegahan  penyakit  tidak menular  (Posbindu  PTM)  di  Kementerian  Kesehatan  dengan menggunakan pendekatan teknologi berbasis IoT.

## II. I NTERNET OF T HINGS
Integrasi  antara  layanan  kesehatan  dan  teknologi  dalam konsep  kota  cerdas  ( smart  city )  yang  menangani  pelayanan kesehatan  masyarakat  bagi  warganya  merupakan  sebuah konsep yang masih berkembang, yaitu konsep sistem layanan kesehatan  pintar  ( smart  health ).  Sistem  layanan  kesehatan pintar yaitu penyediaan layanan kesehatan dengan menggunakan  teknologi,  jaringan,  dan  infrastruktur  yang diterapkan  pada  konsep  kota  cerdas  [9].  Kesehatan  pintar adalah  salah  satu  integrasi  teknologi  IoT  dengan  layanan kesehatan,  seperti  pemantauan,  pemeriksaan  kesehatan, konsultasi  kesehatan,  dan  manajemen  kesehatan  [7].  Dalam pendapat  lain,  sistem  layanan  kesehatan  pintar  adalah  sistem yang mengintegrasikan komputasi, kecerdasan, teknologi, dan mencakup big  data yang  dikumpulkan  dari  berbagai  sensor medis,  untuk  memantau,  memprediksi,  dan  meningkatkan kondisi fisik dan mental pasien [10]. Makalah ini menguraikan dan mendefinisikan pelayanan kesehatan, khususnya kegiatan surveilans  kesehatan,  yang  menyelenggarakan  pelayanan surveilans  kesehatan  menggunakan  teknologi  seperti  IoT, sensor,  dan  teknologi  lainnya,  yang  digunakan  untuk menangani pelayanan kesehatan bagi warga kotanya.
IoT  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Kevin  Ashton  yang awalnya  mengembangkan  teknologi  RFID  untuk  berbagai perusahaan, tetapi saat itu IoT masih merupakan ide [11], [12]. Kemudian,  pada  tahun  2005  IoT  ditemukan  dalam  buku International Telecommunication Union dan pada tahun 2008 konferensi ilmiah pertama diadakan untuk membahas IoT [13]. IoT  dapat  dijelaskan  sebagai  segala  sesuatu,  baik  mesin  atau manusia,  yang  dapat  dihubungkan  melalui  internet.  Benda dapat berupa sensor, peristiwa, dan manusia. IoT berkembang dan cenderung memiliki aplikasi yang tidak terbatas di setiap bidang kehidupan [14]. Penelitian di bidang IoT sebagian besar membahas  akuisisi  data,  analitik realtime dan offline ,  dan visualisasi data [15].
IoT berfungsi untuk mengumpulkan data dan informasi dari lingkungan fisik. Data ini kemudian diproses untuk memahami makna  kemampuan  IoT  untuk  berkomunikasi  satu  sama  lain. Hal  ini  membuat  IoT  dapat  diterapkan  di  semua  bidang.  IoT menggunakan beberapa teknologi yang secara luas diintegrasikan  ke  dalam  satu  kesatuan,  seperti  sensor  sebagai pembaca data, koneksi internet dengan berbagai jenis topologi jaringan,  identifikasi  frekuensi  radio  (RFID),  jaringan  sensor nirkabel, dan teknologi yang akan terus tumbuh sesuai dengan kebutuhan  [16],  [17]. Platform IoT  sekarang  tersedia  untuk memenuhi  kebutuhan  berbagai  pengguna  dan  kelompok aplikasi,  seperti  perusahaan,  pemerintah,  layanan  kesehatan, komunikasi, transportasi, hingga manufaktur [18].
IoT  memiliki  potensi  besar  untuk  digunakan  di  semua bidang,  karena  IoT  dapat  menghubungkan  segala  sesuatu (benda)  kapan  saja  dan  di  mana  saja  (melalui  internet  atau cloud )  [19].  Pemanfaatan  IoT  pada  bidang  kesehatan
menggunakan  sensor-sensor  yang  dapat  mendukung  sistem layanan kesehatan, seperti ditunjukkan pada Tabel I [20].
Pada tahun 2019 dilakukan penelitian yang membuat sebuah prototipe untuk mengidentifikasi pasien penyakit jantung, yaitu mengumpulkan data dari modul sensor denyut jantung, modul sensor  EKG,  modul  sensor  kolesterol,  dan  modul  sensor tekanan  darah  [21].  Penelitian-penelitian  di  atas,  khususnya penggunaan  teknologi  IoT,  menjadi  dasar  dilakukannya Business  Process  Improvement (BPI)  pada  kegiatan “Surveilans Penyakit Tidak Menular” Kementerian Kesehatan.

## III. M ETODOLOGI
Metodologi  yang  digunakan  dalam  makalah  ini  yaitu  BPI, yang merupakan pendekatan secara sistematis untuk membantu organisasi  mengoptimalkan  proses  yang  mendasar  untuk mencapai  hasil  yang  lebih  efisien  [7],  [8].  Beberapa  ilustrasi menggunakan Business  Process  Modeling  Notation (BPMN), yang  biasanya  digunakan  untuk  pemodelan  proses  bisnis. Elemen-elemen pemodelan BPMN memungkinkan mengekspresikan  struktur  sederhana  ke  dalam  proses  bisnis. Perangkat lunak dapat mendukung pemodelan dengan BPMN hingga  simulasi.  Makalah  ini  menggunakan  perangkat  lunak Bizagi  Modeler sebagai  alat  bantu  untuk  pemodelan  BPMN dengan menggunakan diagram, antara lain:
• Diagram value  chain ,  rantai  nilai  yang  menggambarkan hubungan para pihak yang terlibat dan saling mendukung untuk mewujudkan tujuan bisnis organisasi.
• Diagram proses bisnis berjalan (As-Is) .
• Diagram proses bisnis perbaikan (To-Be) .

## IV. H ASIL R EKAYASA P ROSES B ISNIS
Bagian  ini  menjabarkan  hasil  dari  tahapan-tahapan  yang dilakukan,  antara  lain  identifikasi,  analisis  proses  bisnis, rekayasa  atau  perbaikan  proses  bisnis,  dan  evaluasi  proses bisnis  sebelum  dan  sesudah  perbaikan.  Dokumen  yang digunakan dalam makalah ini yaitu dokumen “Petunjuk Teknis Surveilans Penyakit Tidak Menular” [3] serta dokumen salah
T ABEL I S ENSOR DI BIDANG K ESEHATAN
Sensor Pengukuran Accelerometers kecepatan suatu benda atau objek Gyroscope kecepatan rotasi Location latitude , longitude , altitude Camera gambar sekitarnya/video Photodiodes detak jantung Glucometer gula darah Barometer tekanan atmosfer Carbon dioxide (CO 2 ) konsentrasi CO 2 Electrocardiography (ECG) aktivitas jantung Electroencephalography (EEG) aktivitas otak Electromyography (EMG) aktivitas otot Electrooculography (EOG) gerakan mata Light tingkat cahaya sekitar Proximity kedekatan dengan objek eksternal Pulse oximetry kadar oksigen Galvanic Skin Response konduktans listrik dari kulit Thermal suhu/temperatur
satu  dinas  kesehatan  [5].  Hasil  identifikasi,  analisis,  dan rekayasa  proses  bisnis  dijabarkan  menjadi  beberapa  bagian seperti berikut.

## A. Diagram Value Chain
Identifikasi  dari  tujuan  organisasi  dinas  atau  instansi kesehatan  adalah  untuk  meningkatkan  kesehatan  masyarakat. Tujuan yang menjadi nilai direalisasikan dalam bentuk diagram value  chain organisasi/dinas  kesehatan  seperti  yang direpresentasikan pada Gbr. 1.

## B. Fungsi dan Proses Bisnis
Tahap ini hanya memilih salah satu fungsi utama dari value chain ,  yaitu disease  prevention  and  control atau  pencegahan dan  pengendalian  penyakit, yang  memiliki  beberapa  fungsi seperti  disajikan  dalam  Tabel  II.  Pada  makalah  ini  dipilih sebuah fungsi bisnis, yaitu fungsi bisnis Pencegahan Penyakit Tidak Menular (Posbindu PTM), yang memiliki proses bisnis seperti  pada  Tabel  III,  sehingga  pembahasan  selanjutnya difokuskan pada proses bisnis Surveilens PTM yang dilakukan rekayasa atau perbaikan proses bisnis.

## C. Proses Bisnis Berjalan Surveilans Penyakit Tidak Menular (As-Is)
Pada proses ini, dilakukan identifikasi kegiatan atau aktivitas dalam proses bisnis Surveilans PTM, yang dapat digambarkan seperti pada Gbr. 2.
Aktivitas pertama yaitu pengumpulan data dari data individu peserta  dengan  cara  berkunjung  secara  langsung  ke  setiap peserta. Setelah seluruh data terkumpul, kemudian dimasukkan ke  dalam  sistem  informasi  Surveilans  P2PTM.  Selanjutnya pengolahan dan analisis data dilakukan secara manual dan/atau dengan bantuan sistem informasi Surveilans PTM. Kemudian, petugas  Posbindu  PTM  di  Puskesmas  maupun  Dinkes kabupaten/kota,  provinsi,  dan  Kementerian  Kesehatan memberikan  interpretasi  terhadap  hasil  analisis  berdasarkan situasi  di  suatu  wilayah  dan  menunjukkan  besaran  masalah faktor  risiko  PTM  di  wilayah  dengan  menghubungkannya dengan  data  lain  yang  terkait.  Hasil-hasil  analisis  dan interpretasi  dibuat  dalam  bentuk  laporan  dan/atau  presentasi untuk dikirimkan kepada jenjang struktural yang lebih tinggi, dari puskesmas ke dinas kesehatan kabupaten/kota, dari dinas kesehatan  kabupaten/kota  ke  dinas  kesehatan  provinsi  dan Kementerian  Kesehatan,  untuk  diambil  tindakan  pencegahan maupun  tindakan  medis.  Hasil  identifikasi  proses  bisnis Surveilans PTM sebelum perbaikan ( As-Is ) dimodelkan dalam bentuk BPMN, ditunjukkan pada Gbr. 3.

## D. Analisis Kesenjangan Proses Bisnis
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  analisis  kesenjangan proses  bisnis  sebagai  dasar  untuk  melakukan  perbaikan. Analisis  kesenjangan  proses  bisnis  Surveilans  Pencegahan PTM disajikan pada Tabel IV.
Gbr. 1 Value chain Dinas Kesehatan - Kementerian Kesehatan.
T ABEL II
F UNGSI B ISNIS P ENCEGAHAN DAN P ENGENDALIAN P ENYAKIT
Fungsi Bisnis Keterangan Pencegahan  dan Pengendalian penyakit menular Layanan  kesehatan dalam pencegahan penyakit menular Pencegahan penyakit tidak menular (Posbindu PTM) Layanan kesehatan dalam pencegahan penyakit karena dampak kualitas lingkungan, perilaku konsumsi, yang juga dikenal sebagai
"Pembinaan Terpadu Penyakit Tidak Menular (Posbindu PTM)".
Gbr. 2 Aktivitas pada Surveilans PTM.
T ABEL III P ROSES B ISNIS
Fungsi Bisnis Proses Bisnis Keterangan Pencegahan penyakit tidak menular Surveilans Penyakit Tidak Menular (PTM) Proses pemantauan deteksi dini dan pemantauan faktor risiko penyakit tidak menular dilakukan secara terpadu, rutin, dan berkala.
T ABEL IV A NALISIS G AP S URVEILANS P ENCEGAHAN P ENYAKIT T IDAK M ENULAR Gap Rancangan Solusi Pencatatan  dan  pelaporan  surveilans faktor  risiko  PTM  secara  manual dan/atau menggunakan sistem informasi manajemen PTM. Kunjungan  ke  rumah-rumah  atau lokasi yang  telah ditentukan, seluruh data  dicatat  dalam  buku  pencatatan faktor risiko PTM kemudian dimasukkan ke dalam sistem informasi  berbasis web Surveilans Faktor Risiko PTM. Sistem  berbasis  IoT  untuk mendapatkan data-data pengukuran sensor kesehatan faktor  risiko  PTM,  dan aplikasi untuk data yang tidak memerlukan sensor yang dapat dimasukkan secara mandiri oleh peserta PTM

## E. Process Redesign (PR)
Pada  tahap  ini,  dilakukan  desain  ulang  terhadap  aktivitas maupun  entitas  pada  proses  bisnis.  Hal  ini  bertujuan  untuk meningkatkan  kinerja  proses  berdasarkan  analisis  terhadap proses  yang  sedang  berlangsung  di  dalam  organisasi, memproses  pendesainan  ulang  proses  bisnis  berdasarkan proses  bisnis ( As-Is )  dan  analisis  gap  yang  telah  dijelaskan.
Teknologi  informasi  memegang  peran  utama  dalam Business Process  Re-engineering ,  yaitu  menggunakan  teknologi  IoT . Process Redesign yang dilakukan adalah sebagai berikut.
• Pemodelan  hasil  rekayasa  proses  bisnis  Posbindu  PTM dalam  BPMN  setelah  perbaikan  ( To-Be )  seperti ditunjukkan pada Gbr. 4.
• Perancangan  ulang  proses  ini  melibatkan  sistem  baru dengan  memanfaatkan  teknologi  IoT  (Perangkat  IoT  dan platform IoT) sebagai participant dalam proses bisnis To- Be .
Hasil  rekayasa  proses  bisnis  pada  sistem  Surveilans  PTM diperlihatkan  pada  Gbr.  4,  dimulai  oleh  masyarakat  yang melakukan proses registrasi ke dalam sistem atau mendatangi dinas  kesehatan  terdekat.  Setelah  proses  registrasi  berhasil, akan  dipasang  alat-alat  atau  sensor  kesehatan  untuk pengukuran data kesehatan. Sensor yang dipasang terdiri  atas Glucometer untuk  pengecekan  gula  darah,  sensor  trigliserida untuk mengukur kadar kolesterol trigliserida, sensor suhu untuk mengukur suhu badan, flowmeter mengukur pernapasan secara sederhana,  dan  aplikasi  berbasis mobile untuk  memasukkan data  seperti  indeks  massa  tubuh,  tekanan  darah,  aktivitas merokok, lingkar perut, dan data faktor risiko lainnya.
Gbr. 3 Diagram BPMN proses bisnis Posbindu PTM  ( As-Is ).
Data-data pengukuran dari sensor-sensor yang terhubung ke perangkat  IoT ini  secara  periodik  (seperti  sebulan  sekali  atau waktu  yang  ditentukan)  mengirimkan  paket  data  hasil pengukuran ke platform IoT. Setiap data  yang masuk ke dalam sistem akan diolah dan dapat dipergunakan sebagai informasi oleh  entitas  sumber  daya  kesehatan  yang  terdiri  atas puskesmas, dinas kesehatan, hingga dokter atau tenaga medis, agar  dapat  diambil  tindakan  atau  pemeriksaan  medis,  jika diperlukan,  kepada  masyarakat  yang  membutuhkan.  Hasil perbaikan  atau  perubahan  yang  dilakukan  dapat  dilihat  pada Tabel V.
Berdasarkan  Tabel  V,  perbaikan  yang  dilakukan  pada aktivitas  pengumpulan  data  dapat  mengurangi  waktu kunjungan  ke  setiap  peserta  atau  masyarakat.  Pengumpulan data  secara  manual  digantikan  dengan  alat  atau  sensor  yang telah  dipasang  di  masyarakat.  Hal  ini  meningkatkan  efisiensi waktu  kunjungan,  karena  setelah  dilakukan  perbaikan, diharapkan  cukup  dilakukan  satu  kali  kunjungan  saja,  yaitu pada saat instalasi sensor dan alat yang digunakan. Pengukuran atau evaluasi waktu sebelum dan sesudah perbaikan dijabarkan pada subbagian berikutnya.
Gbr. 4 Diagram BPMN proses bisnis Surveilens Pencegahan PTM berbasis IoT (To-Be).
T ABEL V H ASIL P ERBANDINGAN S EBELUM DAN S ESUDAH P ERBAIKAN Jenis Sebelum Sesudah Efek Pengumpulan Data Kunjungan ke masyarakat Sebagian  data  yang memiliki  alat  atau sensor    kesehatan dapat terintegrasi menjadi platform IoT  yang  terhubung secara online . Efisiensi waktu Participant Sistem informasi berbasis web Sistem informasi, perangkat IoT dan platform IoT. Teknologi baru Rekapitulasi Data Pencatatan secara manual, jika seluruh data terkumpul dimasukkan oleh petugas ke sistem. Sebagian data yang memiliki alat atau sensor  kesehatan dapat dibuat terintegrasi menjadi
IoT pevice yang terhubung secara online . Efisiensi waktu
T ABEL VI P ERBANDINGAN S IMULASI P ROSES B ISNIS P OSBINDU PTM Process Validation
dan Time Analysis Waktu Proses (menit) CTE (%) Semula Usulan Min. Time 60,52 15,11 75,03 Avg. Time 80,20 17,30 78,77 Max. Time 100,21 20,33 79,71

## F. Evaluasi
Evaluasi  dilakukan  dengan  simulasi  perbandingan  proses bisnis untuk mengukur waktu siklus setiap aktivitas pada proses bisnis konvensional dengan proses bisnis yang telah dilakukan perbaikan.  Simulasi  membutuhkan  perangkat  lunak  Bizagi Modeler  menggunakan  sebuah  fungsi Simulation ,  kemudian Run ,  untuk  menghitung  waktu  keseluruhan  dan  waktu  proses setiap  aktivitas  pada  proses  bisnis.  Parameter cycle  time efficiency digunakan untuk mengukur efisiensi waktu sebelum dan sesudah perbaikan proses bisnis, seperti diperlihatkan pada (1).
𝐶𝑇𝐸 = 𝑇(𝑠𝑒𝑚𝑢𝑙𝑎)−𝑇(𝑢𝑠𝑢𝑙𝑎𝑛) 𝑇(𝑠𝑒𝑚𝑢𝑙𝑎) 𝑥100% (1) dengan CTE = cycle time efficiency (efisiensi waktu siklus) T ( semula ) = total waktu siklus pada proses bisnis semula T ( usulan )  = total waktu siklus pada proses bisnis usulan.
Time  analysis dilakukan  untuk  melihat  waktu  yang dibutuhkan  untuk  melakukan  proses  bisnis  mulai  dari  awal hingga  semua  proses  dapat  terselesaikan.  Hasil  simulasi perbandingan time  analysis dari  proses  bisnis  semula  dengan proses  bisnis  setelah  dilakukan  rekayasa  ditunjukkan  pada Tabel VI.
Berdasarkan Tabel VI, diketahui bahwa terjadi peningkatan efisiensi waktu siklus yang dibutuhkan untuk melakukan sekali surveilans  pada  proses  bisnis  Posbindu  PTM,  yaitu  sebesar 45,41  menit  atau  sebesar  75,03%  untuk  waktu  minimal,  62,9 menit  atau  sebesar  78,77%  untuk  waktu  rata-rata,  dan  79,88
menit  atau  sebesar  79,71%  untuk  waktu  maksimal.  Hal  ini disebabkan  adanya  perbaikan  waktu  saat  pengumpulan  data yang telah dijelaskan dan disajikan pada Tabel IV dan Tabel V.

## V. K ESIMPULAN
Identifikasi  analisis  proses  bisnis  menunjukkan  bahwa proses  bisnis  yang  berjalan  pada  surveilans  pencegahan penyakit  tidak  menular  (Posbindu  PTM)  di  Kementerian Kesehatan saat ini masih dapat ditingkatkan melalui perbaikan dan  rekayasa  proses  bisnis.  Pendekatan  berbasis  IoT  untuk mendapatkan  data-data  pengukuran  sensor  kesehatan  faktor risiko  PTM  dan  aplikasi  berbasis web untuk  data  yang  tidak memerlukan  sensor  dapat  dilakukan  secara  mandiri  oleh peserta  PTM,  sehingga  diharapkan  dapat  lebih  meningkatkan efisiensi  dari  segi  waktu.  Makalah  ini  telah  menghasilkan pemodelan rekayasa proses bisnis. Berdasarkan hasil evaluasi proses bisnis, dapat disimpulkan bahwa hasil rekayasa proses bisnis surveilans pencegahan penyakit tidak menular (Posbindu PTM) berbasis IoT lebih efisien dalam melakukan aktivitasnya dibandingkan dengan proses bisnis semula.

## R EFERENSI
[1] “UU  No  36  tahun  2009  tentang  Kesehatan  Republik  Indonesia,” Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2009.
[2] World  Health  Organization,  “Recommended  Surveillance  Standart,” Geneva, Switzerland: World Health Organization, 1997.
[3] “Petunjuk  Teknis  Surveilans  Penyakit  Tidak  Menular,”  Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2015.
[4] (2016) “Sistem  Pencegahan dan Pengendalian Penyakit Tidak Menular,” [Online]  http://p2ptm.kemkes.go.id/adminpanel,  tanggal  akses:  19-Jan- 2020.
[5] (2017)  “Rencana  Strategis  Dinas  Kesehatan  Kota  Surabaya  year  2016- 2021,”  [Online],  http://dinkes.surabaya.go.id/portalv2/profil/dokumen- sakip/, tanggal akses: 20-Jan-2020.
[6] Y.  Zhang, L.  Gou, T.  Zhou,  D. Lin,  J. Zheng,  Y. Li,  dan J. Li,  “An Ontology-based    Approach    to    Patient    Follow-up    Assessment    for Continuous and Personalized Chronic Disease Management,” Journal  of Biomedical Informatics , Vol. 72, hal. 45–59, 2017.
[7] P. Harmon, Business Process Change: A Business Process Management Guide for Managers and Process Professionals , 3 rd ed., Burlington, USA:
Morgan Kaufmann, 2014.
[8] M.  Weske, Business  Process  Management:  Concepts,  Languages, Architectures , Heidelberg, Germany: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2007.
[9] A. Solanas, C. Patsakis, M. Conti, I.S. Vlachos, V. Ramos, F. Falcone, O. Postolache,  P.A.  Pérez-Martínez,  R.  Di  Pietro,  DN.  Perrea,  dan  A. Martinez-Balleste,  “Smart  Health:  A  Context-Aware  Health  Paradigm within Smart Cities,” IEEE Communications Magazine, Vol. 52, No. 8, hal. 74-81, 2014.
[10] A.  Holzinger,  C.  Röcker,  dan  M.  Ziefle,  “From  Smart  Health  to  Smart Hospitals”, dalam Smart Health , A. Holzinger, C. Röcker, dan M. Ziefle, Eds., Cham, Switzerland: Springer, 2015, hal. 1-20.
[11] K.J.  Singh  dan  D.S.  Kapoor,  “Create  Your  Own  Internet  of  Things:  A Survey of IoT Platforms,” IEEE Consum. Electron. Mag. , Vol. 6, No. 2, hal. 57–68, 2017.
[12] K. Ashton, “That ‘Internet of Things’ Thing,” RFiD Journal , Vol. 22, No. 7, hal. 97-114, 2009.
[13] “ITU-T  Y.2060  -  Overview  of  the  Internet  of  Things,”  Y.2060, International Telecommunications Union - Telecommunication Standardization Sector (ITU-T), 2012.
[14] C. Floerkemeier, M. Langheinrich, E. Fleisch, F. Mattern, dan S.  Sarma, Eds., The Internet of Things: First International Conference, IOT 2008,
Zurich,  Switzerland , Proceedings ,  Berlin,  Germany:  Springer-Verlag, 2008.
[15] A.  Taivalsaari  dan  T.  Mikkonen,  "A  Roadmap  to  the  Programmable World: Software Challenges in the IoT Era", IEEE Software , Vol. 34, No. 1, hal. 72-80, 2017.
[16] Z. Bi, L.D. Xu, dan C. Wang, “Internet of Things for Enterprise Systems of Modern Manufacturing,” IEEE Transactions on Industrial Informatics , Vol. 10, No. 2, hal. 1537-1546,  2014.
[17] X.  Larrucea,  A.  Combelles,  J.  Favaro,  dan  K.  Taneja,  “Software Engineering for the Internet of Things,” IEEE Software , Vol. 34, No. 1, hal. 24-28, 2017.
[18] P.P.  Ray,  “A  Survey  of  IoT  Cloud  Platforms,” Futur.  Comput. Informatics J. , Vol. 1, No. 1–2, hal. 35–46, 2017.
[19] L. Atzori, A. Iera, dan G. Morabito, “The Internet of Things: A Survey,” Computer Networks, Vol. 54, No. 15, hal. 2787-2805, 2010.
[20] D.J.  Cook,  G.E.  Duncan,  G.  Sprint,  dan  R.  Fritz,  “Using  Smart  City Technology to Make Healthcare Smarter,” Proceedings of the IEEE, Vol.
106, No. 4, hal. 708-722, 2018.
[21] S. Tabassum, M.I. Uz Zaman, M.S. Ullah, A. Rahaman, S. Nahar, dan A. K.M.M.  Islam,  “The  Cardiac  Disease  Predictor:  IoT  and  ML  Driven Healthcare  System,” 2019  4th  International  Conference  on  Electrical Information and Communication Technology (EICT) , 2019, hal. 1-6.