## Perancangan Sistem Informasi Eksekutif untuk Meningkatkan Performa Kinerja Pemeriksaan Risiko Kesehatan Ibu Hamil pada Klinik Kebidanan dan Penyakit Kandungan
Ulan Juniarti 1) , Ria Suci Nurhalizah 2) , Ariefah Khairina Islahati 3) , Chairunnisa Al-Majra Ratri Anandita 4) , Retno Agus Setiawan 5)
1) 2) 3) 4) 5) Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Harapan Bangsa
1) ulanjuniarti82@gmail.com  , 2) ria.suci@student.uhb.ac.id, 3) ariefahrina28@gmail.com,
3) nditanisnis@gmail.com, 3) retnoagussetiawan@uhb.ac.id

## A BSTRACT
Based on WHO data in 2020, it was found that around 287,000 women died during and after pregnancy, especially in low- income countries. The measurement of maternal mortality rate (MMR) becomes the focus with the implementation of early detection  system  of  pregnancy  risk.  The  development  of  an  Executive  Information  System  (EIS)  in  the  form  of  dashboard management can support decision making and health monitoring of pregnant women in obstetrics and gynecology clinics. The methods used are dataset preparation, analysis using SQL, and dashboard design. The results show that the EIS can provide a statistical overview of the risks of pregnant women, facilitate multivariate and biavariate analysis, and map the geographical distribution of  risks  in  Indonesia.  This  study  concludes  that  EIS in  the  form of  dashboard  management  can  be an  effective solution to improve the performance of pregnant women's health performance by supporting fast and accurate decision making.
Keywords: Dashboard, Pregnant women, Risk, Executive Information System

## A BSTRAK
Berdasarkan data WHO tahun 2020, ditemukan bahwa sekitar 287.000 perempuan meninggal selama dan setelah kehamilan, terutama di negara-negara berpendapatan rendah. Pengukuran Angka Kematian Ibu (AKI) menjadi fokus dengan implementasi sistem  deteksi  dini  risiko kehamilan.  Pengembangan Sistem  Informasi  Eksekutif  (EIS)  berupa  manajemen  dashboard  dapat mendukung pengambilan keputusan dan pemantauan kesehatan ibu hamil di klinik kebidanan dan kandungan.  Metode yang digunakan yaitu persiapan dataset, analisis menggunakan SQL, dan desain dashboard. Hasilnya menunjukkan bahwa EIS dapat memberikan gambaran statistik risiko ibu hamil, memfasilitasi analisis multivariat dan biavariat, serta memetakan distribusi geografis risiko di Indonesia. Penelitian ini menyimpulkan bahwa EIS berbentuk manajemen dashboard dapat menjadi solusi efektif untuk meningkatkan performa kinerja kesehatan ibu hamil dengan mendukung pengambilan keputusan cepat dan akurat.
Kata kunci: Dashboard, Ibu hamil, Risiko, Sistem Informasi Eksekutif

## I. P ENDAHULUAN
Menurut  WHO,  sekitar  287.000  perempuan meninggal  selama  dan  setelah  kehamilan  serta persalinan  pada  tahun  2020.  Hampir  95%  dari  total kematian  ibu  terjadi  di  negara-negara  berpendapatan rendah  dan  menengah  ke  bawah  pada  tahun  tersebut. Beberapa  dampak  atau  risiko  yang  terjadi  akibat kehamilan  berisiko  diantaranya  kelahiran  prematur, bayi  dengan  berat  lahir  rendah  (BBLR),  keguguran,
persalinan yang  tidak  lancar, perdarahan  sebelum dan setelah  persalinan,  kematian  janin  dalam  kandungan (IUFD),  kematian  ibu  selama  kehamilan  atau persalinan,  serta  kemungkinan  terjadinya  kondisi keracunan kehamilan seperti preeklamsia dan eklamsia [1].
Ibu  hamil  berpotensi  mengalami  komplikasi  yang dapat  berujung  pada  kematian,  baik  bagi  ibu  maupun bayi.  Masalah  ini  masih  menjadi  perhatian  utama  di
Indonesia sampai saat ini. Untuk mengukur kesehatan ibu di suatu wilayah adalah melalui pengukuran Angka Kematian Ibu (AKI) [2][3].  Sistem deteksi dini  risiko kehamilan diimplementasikan dengan membagi resiko kehamilan  menjadi  tiga  kategori,  yakni  Kehamilan Resiko  Rendah  (KRR),  Kehamilan  Resiko  Tinggi (KRT), dan Kehamilan Resiko Sangat Tinggi (KRST). Penggolongan  risiko  kehamilan  ini  berdasarkan  hasil pemeriksaan  yang  dilakukan  di  posyandu  dan terdokumentasi  dalam  buku  Kesehatan  Ibu  dan  Anak (KIA) [4].
Sistem  Informasi  Eksekutif  (EIS)  adalah  sistem yang  dirancang  khusus  untuk  manajer  di  tingkat perencanaan  strategis,  menyediakan  informasi  kepada eksekutif  mengenai  kinerja  keseluruhan  perusahaan. Informasi  ini  dapat  diakses  dengan  mudah  dan  dalam berbagai  tingkat  rincian.  Pembuatan  EIS  didasarkan pada  kebutuhan  informasi  dari  pihak  eksekutif, sehingga memerlukan data historis [5].
Sistem informasi eksekutif didesain untuk menganalisis  dan  menilai  perkembangan  kinerja  serta pertimbangan  yang  diperlukan  dalam  pengambilan keputusan.  Informasi  dan  laporan  disajikan  dalam bentuk grafik, data drilldown, dan tampilan tabel untuk mendapatkan  informasi  yang  lebih  rinci  dan  mudah dipahami  sehingga  dapat  mendukung  pengambilan keputusan dengan cepat dan akurat [6].
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Gunawan [7], mengembangkan model sistem informasi eksekutif  sebagai  pendukung keputusan di  RSUD  Dr. Moewardi. Fokus  pada  hubungan  antara  respontime pelayanan  dan  sistem  pendukung  keputusan  untuk meningkatkan  kepuasan  pasien.  Model  dashboard untuk  memonitor  respontime  dari  pendaftaran  hingga pelayanan  apotik  dikembangkan  menggunakan Rapid Application Development (RAD), selanjutnya konstruksi  dashboard  dikembangkan  menggunakan Extract  Transform  Load (ETL).  Hasil  menunjukkan bahwa pengembangan sistem informasi eksekutif dapat memberikan  informasi  rinci  tentang  respontime  di RSUD  Dr.  Moewardi.  Siw  Merethe  Magnus mengembangkan manajemen dashboard untuk monitoring Supply  Chain  Management (SCM)  pada lingkungan  industri  oil  dan  gas  dan  menggunakan metode  kognitif  untuk  meningkatkan  komunikasi  dan mengoptimalkan kemudahan bagi pengguna [8].
Dari  beberapa  penelitian  diatas  menunjukkan bahwa  pengembangan  Sistem  Informasi  Eksekutif dalam  bentuk  manajemen  dashboard  dapat  menjadi solusi  efektif  untuk  mendukung  proses  pengambilan Keputusan dalam berbagai bidang, termasuk diantaranya  bidang  kesehatan  [7],  industri  oli  dan gas[8], e-commerce [9], dan smart city [10]. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Informasi Eksekutif sebagai Solusi untuk meningkatkan performa kinerja  kesehatan  risiko  kesehatan  ibu  hamil, khususnya di klinik kebidanan dan kandungan.

## II. M ETODE
Sistem  Informasi  Eksekutif  yang  diusulkan dikembangkan menggunakan kerangka design dashboard yang diusulkan oleh Dimitri Orlovskyi dan Andrii  Kopp  [11]  yang  terdiri  dari  dataset  prepation, dataset analisys, dan dashboard design proses.
A. Dataset Preparation
Dalam  tahapan  dataset  preparation  penelitian  ini mentrasformasi  start  skema  ke  dalam  flat  structure seperti yang ditunjukkan pada gambar 1.

## Gambar 1. Trasformasi start skema ke dalam flat structure
Transformasi start skema berupa data pemeriksaan pasien ke dalam bentuk flat structure dilakukan untuk tujuan  data  analisis.  Data  pemeriksaan  pasien  terdiri dari  nama  pasien,  alamat,  umur,  nama  klinik,  nomor izin  klinik,  kota,  wilayah,  tekanan  darah  sistolik, tekanan darah diastolic, suhu tubuh, gula darah, detak jantung, tingkat risiko.
B. Dataset Analysis
General  dataset  yang  dihasilkan  dari  transformasi start skema ke dalam flat structure mungkin memiliki data  yang  bersifat  redudansi.  Untuk  kepentingan  data analisis  digunakan  SQL  untuk  mengekstrak  dataset yang akan digunakan ke dalam bentuk visualisasi data. Pipa  data  dalam  analisis  dataset  ditunjukkan  pada gambar 2.

## Gambar 2. Pipa data dalam proses dataset analisis
Dari gambar 2 di atas dapat dilihat setiap kumpulan data  yang  diperoleh  dari  hasil  query  SQL  akan dianalisis  untuk  ditempatkan  pada  dashboard  dalam bentuk visual grafik.

## C. Proses Desain Dashboard
Proses  desain  dashboard  yang  diusulkan  pada dasarnya  mencakup  langkah-langkah  yang  terkait dengan persiapan kumpulan data dan analisis kumpulan data, dijelaskan pada subbagian A dan B di atas. Proses ini  menggeneralisasi  semua  tugas  diperlukan  untuk menyiapkan  ukuran  dan  dimensi  untuk  visualisasi. Pada  awalnya,  itu  perlu  mengubah  struktur  skema bintang  menjadi  kumpulan  data  datar.  Ini  dapat dilakukan dengan menggunakan gabungan bahasa SQL operator.  Kemudian,  perlu  menyiapkan  subkumpulan dari kumpulan data datar umum. Subset yang disiapkan akan  menjadi  digunakan  sebagai  sumber  data  untuk visualisasi  masa  depan  (grafik  dan  bagan)  yang kemudian  ditempatkan  pada  dasbor.  Selain  himpunan data  generik  datar,  himpunan  bagian  ini  juga  dapat disiapkan menggunakan SQL bahasa dan kemampuan seleksi  dan  proyeksinya  yang  kuat,  serta  fungsi analitisnya.  Setelah  itu,  ambang  batas  untuk  diagram lingkaran  dan  diagram  batang  harus  dipilih  di  antara nilai yang direkomendasikan.
Ketika  semua  langkah  sebelumnya  selesai, rekomendasi  mengenai  grafik  visualisasi  dan  grafik, yang harus digunakan untuk menampilkan subset data yang  disiapkan  di  dasbor,  dapat  diperoleh.  Dengan Sehubungan  dengan  rekomendasi  yang  diperoleh, konten  dashboard  yang  dirancang  dapat  dibuat berdasarkan  data  analis  atau  pemangku  kepentingan lainnya.  Diagram  proses  perancangan  dashboard ditunjukkan

## Gambar 3. Proses desain dashboard risiko ibu hamil

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Konsep Pengambangan Dasboard Tujuan  dari  dashboard  adalah  memberikan pengguna  kesempatan  untuk  mengakses  informasi tentang  studi  di  situs  tersebut  dan  menjadi  pondasi untuk pengembangan kerangka kerja yang meningkatkan  visibilitas  dan  akses  ke  dataset  yang dihasilkan  di  situs-situs  tersebut.  Dashboard  ini  akan memberikan gambaran yang jelas dan ringkas tentang informasi yang dikumpulkan dalam format yang dapat dipahami  dan  diakses,  sambil  memastikan  anonimitas peserta.
Beragam  pengguna  akan  menggunakan  dashboard ini, meskipun tidak mungkin membuat dashboard yang sesuai  dengan  setiap  persona  pengguna.  Tujuannya adalah  merancang  sebuah  dashboard  yang  dapat digunakan dengan nyaman oleh siapa pun yang bekerja di sebuah situs untuk mengeksplorasi dataset inti dalam konteks  studi  tertentu,  misalnya,  anggota  masyarakat, pekerja  lapangan,  staf  medis,  dan  ilmuwan  resident serta  peneliti  yang  berkunjung.  Desain  ini  akan memungkinkan  pengguna  untuk  meninjau  kemajuan secara keseluruhan atau merinci analisis sesuai dengan kebutuhan mereka.
B. Data Selection dan Desain Visualisasi
Sebuah  dashboard  yang  berhasil  memberikan gambaran umum tentang dataset yang diwakili dengan tujuan kunci tertentu. Dalam konteks ini, ada berbagai indikator  yang  dapat  mencerminkan  kesehatan  suatu populasi, seperti angka kematian anak, harapan hidup.
Tabel 1. Ringkasan indikator kinerja utama dan jenis data yang dipilih Indikator Tipe Deskripsi Presentase statistik data secara keseluruhan Diagram Batang Presentase  statistik  data yang merangkum kondisi risiko  ibu  hamil  secara keseluruhan Variable feature Diagram Batang Setiap  variabel  fitur  ini memberikan informasi penting yang dapat dihubungkan dengan kemungkinan risiko kesehatan selama kehamilan. Pemetaan Data Diagram Batang Mengidentifikasi distribusi  geografis  atau demografis risiko kesehatan pada ibu hamil di Indonesia.

## C. Dasboard Analisis
Tujuan  desain  adalah  untuk  melihat  set  data penjelasan  dalam  kaitannya  dengan  total  risiko  ibu hamil  di  setiap  wilayah  dan  untuk  menambah  atau menghapus data populasi yang berkaitan dengan KPI. Halaman  analisis  memungkinkan  pengguna  melihat data terkait risiko ibu hamil berdasarkan umur, tekanan darah sistolik, gula darah, tekanan darah diastolic, suhu tubuh,  detak  jantung.  Ini  memudahkan  analisis  data dengan  memungkinkan  pengguna  melihat  perbedaan risiko  ibu  hamil.  Sebagai  contoh,  pengguna  dapat membandingkan tingkat risiko ibu hamil yang memiliki riwayat  tekanan  darah  tinggi  dengan  yang  tidak memiliki  riwayat  darah  tinggi.  Halaman  analisis memungkinkan untuk eksplorasi mendalam dan diskusi tentang set data di antara pengguna. Presentase statistik data  secara  keseluruhan  dan  feature  halaman ditunjukkan pada Gambar 4 dan Gambar 5.

## Gambar 4. Presentase statistik data secara keseluruhan
Gambar  4  di  atas  menunjukkan  halaman  yang interaktif, menampilkan tampilan :
1) Pada  bagian  1.  Presentase  risiko  ibu  hamil dimana  dari  461  pengamatan,  40%  ibu  hamil memiliki risiko rendah, 33,1% memiliki risiko sedang,  dan  26,8%  memiliki  risiko  tinggi. Selain  itu,  terdapat  tampilan  hubungan  dari risiko ibu hamil dalam bentuk heatmap.
2) Pada bagian 2 menampilkan jumlah dari setiap risiko berdasarkan umur, tekanan darah sistolik, tekanan darah diastolik, gula darah, suhu tubuh, dan detak jantung.

## Gambar 5. Variable feature
Gambar  5  merupakan  halaman  variable  feature yang menampilkan tampilan :
1) Menunjukan analisis multivariat yang melibatkan  analisis  beberapa  variabel  (lebih dari dua) untuk mengidentifikasi asosiasi yang mungkin  terjadi  dan  menemukan  hubungan  di antara variabel-variabel tersebut.
2) Menunjukan analisis biavariate yang menggunakan koefisien korelasi untuk mengetahui  seberapa  tinggi  hubungan  antara dua variabel.

## Gambar 6. Pemetaan Data
Pada  Gambar  6  di  atas  merupakan  halaman pemetaan data yang menampilkan tampilan :
1) Menunjukan peta persebaran wilayah risiko ibu hamil terbanyak di Indonesia.
2) Menunjukan data daerah dengan tingkat risiko ibu  hamil  terbanyak  yang  ditampilkan  dalam bentuk angka.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  diatas  dapat disimpulkan  bahwa  Sistem  Informasi  Eksekutif  (EIS) bertujuan untuk meningkatkan kinerja penilaian risiko kesehatan  ibu  hamil.  Desain  dashboard  analisis memungkinkan  pengguna  untuk  melihat  data  terkait risiko ibu hamil berdasarkan beberapa faktor kesehatan, seperti  umur,  tekanan  darah,  gula  darah,  suhu  tubuh, dan  detak  jantung.  Hal  ini  memudahkan  analisis  data dengan  memungkinkan  pengguna  untuk  melihat perbedaan  risiko  ibu  hamil  dan  melakukan  eksplorasi mendalam.  Dengan  demikian,  solusi  ini  dapat membantu  pemangku  kepentingan  eksekutif  dalam melakukan penilaian risiko kesehatan ibu hamil dengan lebih efisien dan akurat.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  untuk melakukan evaluasi lebih lanjut terhadap implementasi Sistem Informasi Eksekutif (EIS). Penelitian selanjutnya juga dapat memperluas cakupan penggunaan  EIS  dalam  konteks  kesehatan  ibu  hamil, seperti integrasi dengan sistem rekam medis elektronik dan analisis prediktif untuk risiko kesehatan ibu hamil.

## R EFEREN SI
[1]  D.  T.  Apriliasari  and  N.  Pujiastuti,  “Hubungan  Pemeriksaan Kehamilan  dengan  Risiko  Kehamilan  Menggunakan  Skoring Poeji  Rochyati  pada  Ibu  Hamil  Trimester  III,” JUMANTIK (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  Kesehatan) ,  vol.  6,  no.  2,  p.  145, May 2021, doi: 10.30829/jumantik.v6i2.8424.
[2]  L.  W.  Putu  Arishanti  and  dan  I.  Nyoman  Arsana, “PEMERIKSAAN  HEMATOLOGI  RUTIN  SEBAGAI DETEKSI DINI KESEHATAN IBU HAMIL”.
[3]  R.  Indra  Nugraha et  al. ,  “PENGEMBANGAN  SISTEM INFORMASI  IBU  HAMIL  (SIBUMIL-PE)  DALAM MENDETEKSI KEJADIAN
PREEKLAMPSIA DI
KABUPATEN BANGKALAN”,
[4]  S.  A.  Setyawan,  A.  Sanjaya,  and  W.  C.  Utomo,  “Prosiding SEMNAS  INOTEK  (Seminar  Nasional  Inovasi  Teknologi) 701  Sistem  Informasi  Klasifikasi  Tingkat  Resiko  Kehamilan pada Posyandu Ploso,” Online, 2023.
[5]  P.  Hendriyati1 et  al. ,  “Sistem  Informasi  Eksekutif  Aplikasi Rumah Sakit Berbasis Web & Mobile System ( Studi Kasus : Rs. Tugurejo Semarang ),” 2020.
[6]  F.  Maulana  Kusuma,  W.  Witanti,  I.  Santikarama  Jurusan Informatika,  F.  Sains  dan  Informatika,  and  U.  Jenderal Achmad Yani, “Sistem Informasi Eksekutif Bidang Pelayanan Medis Pada Rumah Sakit Swasta di Bogor,” pp. 1–7.
[7]  G.  Gunawan  and  N.  Azizah,  “Model  Sistem  Informasi Eksekutif  Sebagai  Pendukung  Keputusan  di  RSUD  Dr. Moewardi”.
[8]  S.  Merethe  Magnus  and  A.  Rudra,  “Operationally  Intuitive Logistics  Dashboards  for  Supply  Chain  Management  in  Oil and Gas Based on Human Cognition,” 2019.
[9]  A.  Mohan,  A.  Abdelrazeq,  and  F.  Hees,  “Recommendation system  in  business  intelligence  solutions  for  grocery  shops: Challenges  and  perspective,”  in ACM  International
Conference  Proceeding  Series ,  Association  for  Computing
Machinery, Jun. 2019, pp. 53–57. doi: 10.1145/3340017.3340030.
[10]  R. Bovkir and A. C. Aydinoglu, “Big urban data visualization approaches  within  the  smart  city:  Gis-based  open-source dashboard  example,”  in International  Archives  of  the Photogrammetry,  Remote  Sensing  and  Spatial  Information Sciences  -  ISPRS  Archives ,  International  Society  for Photogrammetry  and  Remote  Sensing,  Dec.  2021,  pp.  125– 130. doi: 10.5194/isprs-Archives-XLVI-4-W5-2021-125- 2021.
[11]  D.  Orlovskyi  and  A.  Kopp,  “A  Business  Intelligence Dashboard  Design  Approach  to  Improve  Data  Analytics  and Decision Making,” 2020.