## PANGGILAN PERAWAT DARURAT (PAPEDA)
MENGGUNAKAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE UNTUK EFESIENSI KINERJA PERAWAT DI RSUD KARAWANG
Jaysyu Muhammad, Ulinnuha Latifa Program Studi Teknik Elektro S1, Fakultas Teknik Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang, Indonesia jaysyumuhammad161@gmail.com

## ABSTRAK
RSUD Karawang adalah sebuah rumah sakit yang lengkap dengan berbagai fasilitas seperti poli anak, penyakit, jantung, kebidanan, dan  lain-lain. Namun, kendala muncul dalam  memantau kondisi pasien di  rumah sakit  ini. Hal ini menyebabkan paramedis, termasuk spesialis dan petugas medis, harus mengunjungi pasien berulang kali untuk memeriksa kondisi mereka. Untuk mengatasi masalah ini dan meningkatkan kepuasan pasien, rumah sakit menggunakan  inovasi  penalaran  terkomputerisasi  atau  kecerdasan  buatan  manusia.  Dengan  inovasi  ini,  mesin dapat secara konsisten melakukan observasi pasien, sehingga pasien hanya perlu memberikan isyarat tangan yang sudah  ditentukan  sebelumnya.  Untuk  mencapai  hal  ini,  penelitian  menggunakan  kamera  Raspberry  Pi  dan regulator  untuk  menciptakan  kesadaran  buatan  manusia.  Informasi  yang  dikumpulkan  kemudian  diolah menggunakan  strategi Convolutional  Neural  Network (CNN)  dan Long  Short-Term  Memory (LSTM)  untuk menganalisis  kondisi  pasien.  Hasil  penilaian  dengan  menggunakan  disarray  grid  menunjukkan  bahwa  strategi CNN memiliki presisi sebesar 98%, sementara teknik LSTM memiliki akurasi mendekati 100% dalam menyaring kondisi pasien di setiap ruangan. Selain itu, tampaknya teknik LSTM memberikan hasil yang lebih baik dalam memahami observasi dibandingkan dengan strategi CNN. Dengan penerapan inovasi penalaran buatan manusia ini,  diharapkan  klinik  dapat  meningkatkan  kemampuan  dalam  mengamati  kondisi  pasien  dan  memberikan pertimbangan yang lebih baik, serta meningkatkan kepuasan pribadi pasien secara keseluruhan.
Kata kunci: CNN , Kecerdasan Buatan , LSTM , Monitoring

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi adalah hasil dari kreativitas manusia yang  dirancang  untuk  memenuhi  beragam  tugas  dan kebutuhan  manusia.  Ini  menggarisbawahi  pentingnya teknologi  sebagai  suatu  kebutuhan  yang  sangat esensial  dalam  kehidupan  manusia.  Selain  itu, teknologi  juga  memiliki  potensi  untuk  membuka peluang  bagi  aspek  non-materiil  yang  berkelanjutan dalam  kehidupan  manusia  [1].  Teknologi  telah digunakan  di  berbagai  sektor  dan  menjadi  suatu keharusan  bagi  setiap  instansi  atau perusahaan  untuk menggunakan informasi sebagai bagian dari pengolahan  data  [2].  Rumah  sakit  adalah  salah  satu lembaga  yang membutuhkan penerapan teknologi.
Pada umumnya,  rumah sakit berfungsi  sebagai tempat perawatan bagi pasien yang menderita berbagai jenis  penyakit,  tujuannya  adalah  untuk meningkatkan proses penyembuhan  dan pemulihan.  Tidak hanya  itu, klinik  medis  juga  memiliki  peran  sebagai  institusi pembelajaran  bagi  para tenaga kesehatan  dan sebagai lokasi untuk melakukan pemeriksaan  [3]. Rumah sakit umum  umumnya  menawarkan  pelayanan  untuk berbagai  jenis  penyakit  umum  dan  memiliki  fasilitas perawatan  darurat yang  beroperasi  sepanjang  waktu, yakni  ruang  rawat  darurat,  untuk  memberikan pertolongan  pertama  kepada  pasien  yang  mengalami kondisi medis mendesak atau cedera yang mengancam keselamatan  hidup mereka [4]. Oleh karena itu, setiap dokter diwajibkan  untuk melakukan  pemantauan  dan bertanggung  jawab  atas tindakannya  yang  berpotensi membahayakan  nyawa  pasien  atau  bertentangan
dengan  kepentingan  pasien  yang  sedang  dalam perawatan.  Hal  ini  memiliki  dampak  langsung terhadap  keselamatan  orang  lain.  Prinsip  ini  sesuai dengan kode etik kedokteran di Indonesia,  khususnya Pasal  11.  Ketentuan  ini  juga  diterapkan  di  berbagai rumah sakit, termasuk RSUD Karawang.
RSUD  Karawang  adalah  pusat  pelayanan medis  darurat umum  yang  berlokasi  di Jl. Galuh  Mas Raya  No.1,  Sukaharja,  Kec.  Telukjambe  Timur, Karawang.  Rumah  sakit  ini  menyediakan  fasilitas lengkap,  termasuk poli  anak, kanker, jantung,  obgyn, dan fasilitas  lainnya  [5]. Meskipun  dilengkapi  dengan fasilitas  yang  lengkap,  RSUD Karawang  menghadapi tantangan  dalam  hal  pemantauan  pasien.  Saat  ini, dalam  fakultas  kedokteran,  seperti  dokter  spesialis, masih  diperlukan  kehadiran  fisik  untuk  memeriksa kondisi  pasien  karena  keterbatasan  alat  pemeriksaan yang  tersedia.  Karena  hal  tersebut, dibutuhkan  suatu alat yang dapat melakukan pemantauan kondisi pasien secara  real-time  di  setiap  ruangan  dan  memberikan tanggapan  dengan  cepat  dan  akurat,  bertujuan  untuk meningkatkan  kualitas hidup pasien.
Dalam  implementasi  tersebut,  dibutuhkan kehadiran Kecerdasan Buatan  atau  AI  yang memungkinkan  mesin  untuk  bekerja  secara  mandiri tanpa  perlu  diatur  oleh  seorang  programmer.  Para ilmuwan  menyatakan  bahwa  salah  satu  bidang teknologi yang paling berkontribusi dalam transformasi  digital adalah bidang Kecerdasan Buatan [6].  Penelitian  ini  menggunakan  Kecerdasan  Buatan untuk  melakukan  pemantauan  pasien  di  setiap
ruangan. Hasil  pemantauan  tersebut akan ditampilkan dalam  bentuk  situs  web  yang  memuat  informasi mengenai  kebutuhan  setiap  ruangan  pasien.  Dalam sistem  ini,  terdapat  kode-kode  tertentu  yang  dapat membantu  pasien  ketika  memerlukan  bantuan  dari tenaga  medis.  Misalnya,  jika  pasien  memerlukan pertolongan darurat, ia dapat memberikan  kode angka 1.  Jika  pasien  memerlukan  bantuan  pribadi  seperti buang air, mengganti baju, atau melaporkan kerusakan inventaris,  ia  dapat  menggunakan  kode  angka  2. Sedangkan  untuk  kebutuhan  infus  atau  pemberian obat, pasien dapat menggunakan kode angka 3.
Untuk  menghubungkan  peralatan  elektronik dengan  jaringan  internet,  diperlukan  sebuah  platform yang  memungkinkan  koneksi  yang  baik.  Dalam pengembangan  kecerdasan  buatan,  sering  digunakan mikrokontroler  seperti  Raspberry.  Raspberry  adalah mini  komputer  berukuran  seperti  kartu  kredit  yang dapat  digunakan  untuk  berbagai  keperluan,  seperti pengolahan spreadsheet, pemrosesan kata, permainan, bahkan  pemrograman  [7].  Raspberry  juga  berperan sebagai  pengendali  untuk  lebih  dari  satu  perangkat, baik itu dalam jarak dekat atau jarak jauh. Penggunaan Raspberry  sebagai  alat  pemantauan  sangat  berguna dengan  memanfaatkan  kamera  untuk  mengawasi ruangan  pasien  secara  nirkabel.  Hasil  pemantauan tersebut  dapat diakses  melalui  sebuah  situs  web  dari jarak jauh, sehingga memungkinkan pengawasan yang efisien  [8].  Dengan  menggunakan  Raspberry,  mini komputer ini dapat dioperasikan dengan sistem operasi berbasis  Linux  yang  berfungsi  sebagai  web  server untuk  menyimpan  halaman  web  GUI  dengan  trafik data yang tidak terlalu besar.
Dengan dasar tersebut, tujuan dari pengujian ini adalah  menerapkan  kecerdasan  buatan  (artificial intelligence) dengan  melibatkan perangkat Raspberry Pi sebagai penghubung antara kamera dan komputer. Harapannya,  sistem  ini  dapat  membantu  dokter  dan tenaga  medis  lainnya  dalam  memonitoring  pasien, sehingga  memudahkan  dokter  rumah  sakit  untuk melihat  status  pasien  berdasarkan  tindakan  terakhir yang dilakukan oleh perawat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Rumah Sakit
Pada  awalnya,  klinik  darurat  beroperasi  dengan tujuan  sosial,  bantuan,  atau  keterbatasan.  Namun, seiring  berjalannya  waktu,  rumah  sakit  telah mengalami perkembangan yang signifikan. Sekarang, rumah  sakit  memiliki  dua  tugas  utama  yang membedakannya  dari  organ  lain  yang  hanya memproduksi jasa [9].

## 2.2. Tenaga Kesehatan
Pekerja kesehatan adalah individu yang berkomitmen  di  bidang  kesehatan  dan  memiliki pengetahuan  serta  keterampilan  yang  diperoleh melalui pendidikan di bidang tersebut. Untuk beberapa jenis  pekerjaan  tertentu,  mereka  perlu  memiliki otorisasi  untuk  menyediakan  layanan  kesehatan.
Pekerja  kesehatan  terbagi  ke  dalam  13  kategori, termasuk tenaga medis, tenaga psikologi klinis, tenaga keperawatan,  tenaga  kebidanan,  tenaga  kefarmasian, tenaga  kesehatan  masyarakat,  tenaga  kesehatan lingkungan,  tenaga  gizi,  tenaga  terapi  fisik,  tenaga teknisi  medis,  tenaga  teknik  biomedis,  tenaga kesehatan  tradisional,  dan  pekerja  kesehatan  lainnya [10].

## 2.3. Pasien
Pasien adalah orang yang mendapatkan perawatan  klinis,  dan  mereka  sebagian  besar mengalami  penyakit  atau  luka  yang  memerlukan pertolongan dokter spesialis untuk interaksi penyembuhannya.  Ungkapan  "patient"  dalam  bahasa Indonesia  memiliki  makna  yang  sama  dengan "patient"  dalam  bahasa  Inggris.  "Pasien"  berasal  dari kata  Latin  "pasien",  yang  memiliki  makna  yang sebanding dengan "patis" dan artinya bertahan [11].

## 2.4. Monitoring
Monitoring adalah proses penilaian berkesinambungan  terhadap  fungsi  kegiatan-kegiatan program-program dengan memantau jadwal penggunaan  data  input  oleh  kelompok  sasaran  dan membandingkannya  dengan  harapan-harapan  yang telah direncanakan. Maksudnya adalah untuk mengidentifikasi,  mengumpulkan,  dan  menyajikan data yang diperlukan guna mencapai tujuan yang telah ditetapkan [12].

## 2.5. Kecerdasan Buatan (AI)
Penalaran
terkomputerisasi (Artificial Intelligence  atau  kecerdasan  buatan)  adalah  cabang ilmu  logis  yang  berhubungan  dengan  mereplikasi, memperlihatkan,  dan  menggantikan  kemampuan manusia  dalam  berpikir  dalam  konteks  inovasi  data. Hal  ini  memungkinkan  kerangka  inovasi  tersebut untuk membantu dalam siklus dinamis yang biasanya dilakukan oleh manusia [13].
2.6. Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional Brain Organization (CNN) merupakan pengembangan dari Multi-facet Perceptron (MLP)  yang  secara  khusus  dirancang  untuk memproses  informasi  dalam  dua  dimensi.  CNN merupakan  metode  pembelajaran  yang  dalam  karena memiliki  struktur  organisasi  yang  sangat  kompleks dan umumnya digunakan untuk menganalisis informasi  gambar.  Pendekatan  ini  digunakan  untuk mengidentifikasi fitur pada gambar dengan menggunakan  pola  informasi  terdefinisi  yang  sudah ditentukan  sebelumnya.  Tujuan  di  balik  teknik  ini adalah  untuk  mengenali  pola  dalam  data  dengan mengandalkan informasi sebelumnya. CNN menghubungkan  setiap  neuron  dalam  dua  dimensi, sehingga  metode  ini  sangat  cocok  untuk  memproses input dalam bentuk gambar [14] .
Gambar 1. Arsitektur Convolutional Neural Network

## 2.7. Long Short-Term Memory (LSTM)
Long  Short-Term  Memory (LSTM) merupakan bentuk variasi dari Recurrent Neural Network (RNN). Masalah  yang  dihadapi  oleh  RNN,  yaitu  kesulitan dalam menyimpan informasi saat proses pembelajaran ketika  terdapat  banyak  informasi  yang  harus  diingat, dapat diatasi dengan menggunakan LSTM [15]. LSTM dapat  menghindari  masalah  ini  dengan  mengganti node  RNN  di  lapisan  tersembunyi  dengan  sel  LSTM yang dirancang untuk menyimpan informasi sebelumnya.  LSTM  dapat  mengatasi  masalah  ini dengan  menggantikan  node  RNN  pada  lapisan tersembunyi dengan sel LSTM  yang dirancang untuk menyimpan informasi sebelumnya. LSTM menggunakan  tiga  gerbang,  yaitu  gerbang  input, gerbang forget, dan gerbang output untuk mengontrol penggunaan  dan  pembaruan  informasi  dari  teks sebelumnya. Dengan adanya sel memori dan tiga pintu masuk,  LSTM  diharapkan  memiliki  kemampuan untuk  menginspeksi,  menyimpan,  dan  memperbarui informasi dalam tahap yang lebih awal [16].
Gambar  2.  Arsitektur  Metode Long  Short Term Memory
2.8. Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  suatu  teknik  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  performa  dalam metode klasifikasi. Confusion matrix berisi informasi yang membandingkan hasil klasifikasi yang dilakukan oleh sistem untuk mengukur tingkat akurasi [17].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini,  dilakukan  analisis  mendalam mengenai  tahapan  pemeriksaan,  sebagaimana  yang ditunjukkan  dalam  Gambar  3  Tahapan  tersebut mencakup peninjauan  literatur, pengumpulan dataset, perancangan, implementasi, dan pengujian.
Berdasarkan  Gambar  3,  berikut  penjelasan langkah-langkah penelitian antara lain:
1. Studi Literatur
Tahap  penulisan  dalam  eksplorasi  ini  menjadi sangat  penting.  Penelitian  penulisan  dilakukan dengan memperhatikan  pemahaman  tentang masalah  yang  dihadapi  dan  mencari  referensi penulisan  yang  relevan  dengan  masalah  tersebut. Dalam  ulasan  ini,  penelitian  penulisan  dilakukan
dengan  mencari tulisan-tulisan  yang  berhubungan dengan  penerapan  kecerdasan  buatan  manusia untuk  menyaring  kondisi  pasien  di  Klinik  Medis Karawang.  Untuk  melakukan  pencarian  referensi, para  analis  menggunakan  Google  Researcher, mengakses  publikasi  jurnal  global,  dan  merujuk pada berbagai buku.
Gambar 3. Langkah-Langkah Penelitian
2. Pengumpulan Dataset Penelitian  ini  melakukan  pengumpulan  dataset secara  mandiri  dengan  mengambil  gambar  tanda tangan  tangan  (hand  sign)  yang  telah  ditentukan sebelumnya.
3. Perencanaan Tujuan dari perencanaan ini adalah untuk memilih perangkat  lunak  (software)  dan  perangkat  keras (hardware)  yang  sesuai  untuk  menerapkan program pemantauan kondisi pasien.
4. Perancangan Peracangan  dilakukan  menjadi  dua  bagian  yaitu perancangan hardware dan perancangan software . 5. Penerapan Metode CNN Dan LSTM
Pada  tahap  penerapan  metode  dan  pembuatan sistem,  peneliti  akan  menerapkan Convolutional Neural  Network (CNN)  dan Long  Short  Term Memory  Network ( LSTM ) pada  sistem  dengan tujuan  untuk  membandingkan  metode  mana  yang terbaik untuk mendeteksi handsign yang diberikan pasien.  Sistem  ini  akan  dibangun  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman python dan berdasarkan  perancangan  yang  telah  dibuat sebelumnya.  Sistem  akan  mengolah  data  yang dihasilkan  oleh  kamera,  dimana  data  tersebut berupa data handsign yang kemudian akan proses oleh  sistem  dengan  menggunakan Convolutional Neural  Network (CNN)  dan Long  Short-Term Memory ( LSTM ).
6. Evaluasi Pada  tahap  ini  evaluasi  akan  dilakukan  terhadap kedua  metode  yaitu  CNN  dan  LSTM  dengan menggunakan  model  evaluasi  confusion  matrix,
sehingga  dapat  diketahui  metode  mana  yang memiliki  hasil  akurasi  terbaik  dalam  melakukan klasifikasi gesture.
7. Kesimpulan Kesimpulan  merupakan  tahapan  terkahir  yang akan dilakukan pada penelitian ini. Pada tahap ini peneliti  akan  melakukan  penarikan  kesimpulan dari keseluruhan penelitian yang telah dilakukan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Implementasi Antarmuka
Implementasi  antarmuka  sistem  merupakan hasil implementasi yang dilakukan terhadap tampilan antar  muka  pada  sistem  panggilan  perawat  darurat. Adapun  hasil  implementasi  tersebut  adalah  sebagai berikut:
1. Halaman Home Halaman home merupakan  halaman  yang ditampilkan  pertama  kali  Ketika  perawat mengkases  sistem  panggilan  perawat  darurat. Pada  halaman  ini  terdapat  dua  buah  menu  yang dapat diakses oleh perawat yaitu menu home dan menu training data.  Adapun  tampilan  halaman home dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Halaman Home
2. Halaman Training Data Halaman Training  Data merupakan  halaman yang ditampilkan berupa daftar ruangan pasien, dimana  terdapat  ruangan  1  dengan  kondisi pasien seperti gambar di bawah ini.

## Gambar 5. Halaman Training Data

## 4.2. Hasil Implementasi Program
Pada tahap ini implementasi program akan dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Adapun  implementasi  tersebut  adalah  sebagai berikut:
A. Deteksi Gesture Handsign
1. Import Library import cv2 import mediapipe as mp from model import KeyPointClassifier import landmark_utils as u
Gambar 6. Source Code Import Library
2. Setelah  melakukan  menyiapkan  perpustakaan Mediapipe  untuk  pelacakan  tangan  dan menggunakan kelas KeyPointClassifier khusus sebagai berikut:
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles mp_hands          = mp.solutions.hands kpclf = KeyPointClassifier()
Gambar 7. Source Code Siapkan Library Mediapipe
3. Deklarasi Library Gesture gestures = { 0: "membutuhkan pertolongan darurat",
1:  "membutuhkan  pertolongan  personal, seperti buang air, mengganti baju, adanya kerusakan inventaris",
2: "membutuhkan infus / obat", 3: "Unknown" } Gambar 8. Source Code Deklarasi Gesture
4. Membaca Input Video
cap = cv2.VideoCapture(0)
Gambar 9. Source Code Membaca Input Video
5. Menyimpan Gambar cv2.imwrite('image/to_classify.jpg', frame)
Gambar 10. Source Code Menyimpan Gambar
6. Mengakhiri Proses cap.release()
Gambar 11. Source Code Mengakhiri Proses
B. Klasifikasi Gesture Algoritma CNN
1. Dalam melakukan klasifikasi Klasifikasi Gesture Dengan  Metode  Convolutional  Neural  Network (CNN)  hal  yang  pertama  dilakukan  adalah melakukan  import  library.  Adapun  library  yang dibutuhkan  pada  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut: import csv import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
Gambar 12. Source Code Import Library Python
2. Selanjutnya menentukan model Keras Sequential untuk  jaringan  saraf  dengan  beberapa  lapisan. Berikut source codenya:
model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Input((21 * 2, )), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.4), tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(NUM_CLASSES, activation='softmax')])
Gambar 13. Source Code Menentukan Model Keras Sequential
3. Selanjutnya menentukan model checkpoint callback. Berikut source codenya:
# Model checkpoint callback
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint( model_save_path, verbose=1,
save_weights_only=False)
# Callback for early stopping es_callback =tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patie nce=20,verbose=1)

## Gambar 14. Source Code Menentukan Model
Checkpoint Callback
4. Kemudian mengevaluasi model terlatih menggunakan  kumpulan  data  pengujian.  Berikut source codenya: # Model evaluation val_loss, val_acc = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=128
Gambar 15. Source Code Mengevaluasi Model
5. Lalu  memuat  model  Keras  yang  disimpan  dari model_save_path yang ditentukan. Berikut source codenya antara lain:
# Loading the saved model model = tf.keras.models.load_model(model_save_p ath)
Gambar 16. Source Code Mengevaluasi Model

## C. Klasifikasi Gesture Algoritma LSTM
1. Dalam melakukan klasifikasi Klasifikasi Gesture Dengan  Metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  hal  yang  pertama  dilakukan  adalah melakukan  import  library.  Adapun library yang dibutuhkan  pada  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
import csv import tensorflow as tf import numpy as np

## Gambar 17. Source Code Mengevaluasi Model
2. Selanjutnya menentukan model Keras Sequential  untuk  jaringan  saraf  dengan beberapa lapisan. Berikut source codenya:
from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
Gambar 18. Source Code Menentukan Model Keras
Sequential
3. Selanjutnya menentukan model checkpoint callback. Berikut source codenya:
model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.LSTM(100, input_shape=(21 * 2, 1)), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(NUM_CLASSES, activation='softmax') ])
Gambar 19. Source Code Menentukan Model
Checkpoint Callback
4. Kemudian mengevaluasi model terlatih menggunakan  kumpulan  data  pengujian. Berikut source codenya: # Model evaluation val_loss, val_acc = model.evaluate(X_test, y_test,
batch_size=128)
Gambar 20. Source Code Mengevaluasi Model
5. Lalu memuat model Keras yang disimpan dari model_save_path  yang  ditentukan.  Berikut source codenya antara lain:
# Loading the saved model model = tf.keras.models.load_model(model_save_p ath)
Gambar 21. Source Code Mengevaluasi Model
6. Setelah itu melakukan inferensi pada model terlatih. Berikut source codenya antara lain:
# Inference test
predict_result = model.predict(np.array([X_test[0]])) print(np.squeeze(predict_result)) print(np.argmax(np.squeeze(predict_resu lt)))
Gambar 22. Source Code Melakukan Inferensi Model Terlatih

## D. Evaluasi
1. Pada tahap ini evaluasi akan dilakukan terhadap kedua  metode  yaitu  CNN  dan  LSTM  dengan menggunakan model evaluasi confusion matrix, sehingga dapat diketahui metode mana yang  memiliki  hasil  akurasi  terbaik  dalam melakukan klasifikasi gesture.
import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report def print_confusion_matrix(y_true,
y_pred, report=True): labels = sorted(list(set(y_true))) cmx_data  =  confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=labels)
df_cmx  =  pd.DataFrame(cmx_data, index=labels, columns=labels)
fig,  ax  =  plt.subplots(figsize=(7, 6)) sns.heatmap(df_cmx,  annot=True, fmt='g' ,square=False) ax.set_ylim(len(set(y_true)), 0)
plt.show()
if report: print('Classification Report') print(classification_report(y_t est, y_pred))
Y_pred = model.predict(X_test) y_pred = np.argmax(Y_pred, axis=1) print_confusion_matrix(y_test, y_pred)
Gambar 23 Source Code Evaluasi Confusion Matrix Convolutional Neural Network (CNN)
Gambar 24 Evaluasi Confusion Matrix Convolutional Neural Network (CNN)
Dari  gambar  24  Evaluasi Confusion  Matrix
Convolutional Neural Network (CNN), terdapat  nilai  akurasi,  presisi,  recall,  dan  fl- score pada metode CNN sebagai berikut.
Gambar 25 Hasil Evaluasi Confusion Matrix Convolutional Neural Network (CNN)
2. Penelitian  ini  melakukan  evaluasi  terhadap kinerja  metode  Long  Short-Term  Memory (LSTM)  dengan  menggunakan  Confusion Matrix.  Confusion  Matrix  merupakan  metode analisis  dan  evaluasi  untuk  menilai  kinerja sistem  yang  telah  dirancang.  Kinerja  sistem diukur  dengan  menghitung  akurasi,  presisi, recall, dan f1-score. Berikut adalah source code yang  digunakan  untuk  melakukan  evaluasi metode Long Short-Term Memory (LSTM): import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report def  print_confusion_matrix(y_true,  y_pred, report=True): labels = sorted(list(set(y_true))) cmx_data  =  confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=labels)
df_cmx = pd.DataFrame(cmx_data, index=labels, columns=labels)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 6)) sns.heatmap(df_cmx,  annot=True, fmt='g' ,square=False) ax.set_ylim(len(set(y_true)), 0) plt.show()
if report: print('Classification Report') print(classification_report(y_test, y_pred))
Y_pred = model.predict(X_test)
y_pred = np.argmax(Y_pred, axis=1)
print_confusion_matrix(y_test, y_pred)
Gambar 26 Source Code Evaluasi Confusion Matrix Long Short-Term Memory (LSTM)
Gambar 27 Evaluasi Confusion Matrix Long Short- Term Memory (LSTM)
Dari  gambar  27  Evaluasi Confusion  Matrix  Long Short-Term  Memory (LSTM),  terdapat  nilai  akurasi, presisi, recall, dan fl-score pada metode LSTM sebagai berikut.
Gambar 28 Hasil Evaluasi Confusion Matrix Long Short-Term Memory (LSTM)

## 4.3. Pembahasan
Setelah melakukan implementasi terhadap dua buah  Setelah  menerapkan  dua  teknik,  Convolutional Neural  Network  (CNN)  dan  Long  Short-Term Memory  (LSTM),  penilaian  dilakukan  dengan menggunakan  Confusion  matriks.  Hasil  penilaian menunjukkan  bahwa  ketepatan  CNN  adalah  98%, sedangkan  ketepatan  LSTM  mencapai  hampir  100%. Oleh karena itu, mengingat hasil ini, sangat mungkin beralasan  bahwa  teknik  LSTM  memiliki  ketepatan yang lebih tinggi daripada CNN.
Selain  itu,  dari  hasil  pengujian  sistem,  ketika pasien  mengangkat  satu  jari,  sistem  memberikan informasi  kepada  perawat  atau  dokter  bahwa  pasien membutuhkan  pertolongan  darurat.  Saat  pasien mengangkat  dua  jari,  digunakan  untuk  memberikan
informasi  bahwa  pasien  membutuhkan  pertolongan personal  seperti  buang  air,  mengganti  baju,  atau menghadapi  kerusakan  inventaris.  Saat  pasien mengangkat  tiga  jari,  digunakan  untuk  memberikan informasi bahwa pasien membutuhkan infus atau obat. Namun,  ketika  pasien  tidak  mengangkat  jari  atau mengangkat empat atau Lima  jari, sistem tidak dapat mendeteksinya.  Dengan  demikian,  sistem  telah berhasil  mencapai  harapan  dan  tujuan  yang  telah ditetapkan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Simpulan  yang  diperoleh  dari  perancangan, pengujian  terhadap  monitoring  pasien  memperoleh hasil  dari  uji  coba  program  dan  manualisasi menggunakan metode CNN dan LSTM. Dimana CNN memperoleh  nilai  akurasi  sebesar  98%,  sedangkan LSTM  memperoleh  nilai  akurasi  sebesar  99%  dalam memonitoring  pasien  disetiap  ruangan.  Nilai  akurasi LSTM  lebih  baik  dari  CNN  dikarenakan  LSTM meiliki  jaringan  yang  lebih  banyak  yang  diselingi dengan  1  dropout  pada  arsitektur  nya.  Sehingga probabilitasnya  neuoran  yang  digunakan  bervariasi, maka overfitting yang terjadi lebih sedikit, sedangkan pada  CNN  arsitektur  yang  digunakan  terdapat  2 dropout  dengan  nilai  jumlah  neuoran  yang  terlalu sedikit,  dan  saran  yang  diberikan  untuk  penelitian selanjutnya adalah: untuk meningkatkan akurasi pada model dapat menggunakan jumlah dataset yang lebih banyak lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Denaldan Tabarui Landu Praing, A. P. dan S. M. , “Monitoring Suhu Dan Infus Pasien Rumah Sakit Pasca  Pandemi  Berbasis  Android,” Seminar Nasional  Sains  dan  Teknologi Terapan  , pp.  1-6, 2022.
[2]   Y. E.  Kristanti  dan  R.  Q.  Ain,  “Sistem  Informasi Manajemen  Rumah  Sakit,” Muhammadiyah Public Health Journal, vol. 1, no. 2, pp. 179-193, 2021.
[3]   Ondra Eka Putra, “IMPLEMENTASI ARTIFICIAL  INTELLIGENCE  PADA  SISTEM PENGAWASAN  PASIEN  RUMAH  SAKIT,” Jurnal Teknologi,, pp. 1-14, 2020.
[4]   Seifeddine  Messaoud  dan  S.  B.  ,  “Virtual Healthcare Center for COVID-19 Patient
Detection  Based  on  Artificial  Intelligence Approaches,” Hindawi, pp. 1-15, 2022.
[5]   Pemkab  Karawang,  “Fasilitas  yang  Memadai, RSUD  Karawang  Dipuji  Menteri  Kesehatan  RI,” Pemerintah  Kabupaten  Karawang,  15  Juli  2023. [Online]. Available: https://www.karawangkab.go.id/headline/fasilitas- yang-memadai-rsud-karawang-dipuji-menteri- kesehatan-ri. [Diakses 28 Juli 2023].
[6]   Moh  Heri  Kurniawan  dan  .  H.  H.  ,  “Artificial Intelligence  (AI)  dalam  Pelayanan  Keperawatan:
Studi Literatur,” Faletehan Health Journa, pp. 77- 84, 2023.
[7]   Sanyyah Plowerita dan I. H. , “Sistem Monitoring Kesehatan  Dalam  Penentuan  Kondisi  Tubuh Dengan  Metode  Fuzzy  Mamdani,” Jurnal  Ilmiah Teknik Elektro, pp. 1-11, 2021.
[8]   Jose  Manuel  Budiman  dan  V.  ,  “Konsep Pengembangan  Teknologi  pada  Health  Assistant dengan Menciptakan Holo Buddy Bagi
Masyarakat,” Journal  of  Information  System  and Technology, pp. 1-10, 2020.
[9]   Bilal Akbari Muslim, “ANALISIS KEBUTUHAN RAK FILE DOKUMEN REKAM MEDIS GUNA MENUNJANG  EFEKTIVITAS  PELAYANAN DI RUMAH SAKIT UMUM PUSAT DR HASAN SADIKIN BANDUNG,” Jurnal INFOKES, pp. 1- 12, 2023.
[10]  Syifa  Silviana  dan  .  E.  S.  D.  ,  “Analisis  Standar Kompetensi  Tenaga  Kesehatan  di  Rumah  Sakit Bhakti Yudha Depok Tahun 2017,” Jurnal  ARSI, pp. 1-13, 2019.
[11]  Agus  Tugiarto  ,  “PENGOLAHAN  DATA PASIEN RAWAT  JALAN PUSKESMAS BUMI AYU KOTA DUMAI BERBASIS WEB,” Jurnal Informatika,  Manajemen  dan  Komputer, pp.  1-8, 2019.
[12]  Maudy  Lisa  Anggraeni,  “ANALISA  DAN PERANCANGAN SISTEM MONITORING PERGERAKAN  PESAWAT  PADA  GROUND CONTROL ATC BERBASIS
WEB
DIBANDARA XYZ,” pp. 1-12, 2020.
[13]  Miftha  Khulzannah,  “Teknologi  Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) Dan Penerapannya Di  Perpustakaan,” Jurnal  Teknologi,  Kesehatan Dan Ilmu Sosial, pp. 56-60, 2023.
[14]  D.  Gunawan  dan  H.  Setiawan,  “Convolutional Neural  Network  dalam  Analisis  Citra  Medis,” KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi, pp. 376-390, 2022.
[15]  M.  Z.  Rahman,  Y.  A.  Sari  dan  N.  Yudistira,
“Analisis Sentimen TweetCOVID-19 menggunakan Word Embeddingdan Metode Long Short-Term Memory (LSTM),”
Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, pp. 5120-5127, 2021.
[16]  M. A. Nurrohmat dan A. SN, “Sentiment Analysis of Novel Review Using Long Short-Term Memory Method,” Indonesian  Journal  of  Computing  and Cybernetics  Systems, vol.  13,  no.  3,  pp.  209-218, 2019.
[17]  D. Suryani, A. Labellapansa, M. L. Shiddiqie dan A.  Hidayat,  “Kajian  Klasifikasi  Data  Mining  IQ Siswa  SMA  Berdasarkan  Hasil  Intelligence Structure  Test  Dengan  Menggunakan  Metode Naive Bayes,” pp. 66-72, 2019.