Inovasi Sistem Pemantauan Berbasis Web Untuk Penilaian Objektif Keparahan Asma Anak Menggunakan Skoring MPASS
Keywords:
asma anak, MPASS (Modified Pediatric Asthma Severity Score), sistem informasi kesehatan, pemantauan real-time, pengambilan keputusan klinisAbstract
Asma merupakan salah satu penyakit kronis pada anak yang dapat menimbulkan dampak serius apabila tidak tertangani secara optimal, mulai dari rawat inap berulang hingga peningkatan risiko mortalitas. Penilaian derajat keparahan asma saat ini masih banyak bersifat subjektif, sehingga berpotensi menimbulkan keterlambatan atau ketidaktepatan penatalaksanaan. Untuk menjawab tantangan tersebut, penelitian ini mengembangkan Sistem Identifikasi Gangguan Pernapasan (SIGAP), sebuah aplikasi berbasis web yang menerapkan metode Modified Pediatric Asthma Severity Score (MPASS) sebagai sistem skoring objektif untuk mendukung pemantauan kondisi pasien anak secara real-time di ruang rawat inap. Pengembangan sistem dilakukan melalui tahapan analisis kebutuhan pengguna, perancangan arsitektur sistem, antarmuka web responsif, serta pengujian fungsional dan validasi hasil skoring. Sistem dilengkapi dengan fitur input data klinis, perhitungan otomatis skor MPASS, visualisasi status keparahan, dan notifikasi perubahan kondisi pasien. Hasil pengujian menunjukkan bahwa SIGAP berfungsi dengan baik dalam menghitung skor asma secara konsisten, menampilkan data secara real-time, serta memberikan notifikasi yang relevan terhadap perubahan tingkat keparahan. Inovasi ini diharapkan menjadi solusi efektif berbasis teknologi informasi kesehatan dalam mendukung manajemen asma anak, mempercepat proses penatalaksanaan sesuai tingkat keparahan, serta meningkatkan mutu layanan kesehatan yang presisi, adaptif, dan berorientasi pada keselamatan pasien.
Downloads
References
K. F. Rabe et al., “Worldwide severity and control of asthma in children and adults: the global asthma insights and reality surveys.,” J. Allergy Clin. Immunol., vol. 114, no. 1, pp. 40–47, Jul. 2004, doi: 10.1016/j.jaci.2004.04.042.
C. S. Lizzo JM, Goldin J, “Pediatric Asthma. [Updated 2024 May 4]. In: StatPearls [Internet]. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2025 Jan- . Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK551631/,” p. 551631, 2025.
T. Maekawa, Y. Ohya, M. Mikami, S. Uematsu, and A. Ishiguro, “Clinical Utility of the Modified Pulmonary Index Score as an Objective Assessment Tool for Acute Asthma Exacerbation in Children.,” JMA J., vol. 1, no. 1, pp. 57–66, Sep. 2018, doi: 10.31662/jmaj.2018-0010.
S. Oh et al., “Architecture Design of Healthcare Software-as-a-Service Platform for Cloud-Based Clinical Decision Support Service.,” Healthc. Inform. Res., vol. 21, no. 2, pp. 102–110, Apr. 2015, doi: 10.4258/hir.2015.21.2.102.
Rahayu, “Metode Penelitian dan Pengembangan (R&D) : Pengertian, Jenis dan Tahapan,” vol. 4, no. 3, pp. 459–470, 2025, doi: 10.54259/diajar.v4i3.5092.
M. Waruwu, “Metode Penelitian dan Pengembangan (R&D): Konsep, Jenis, Tahapan dan Kelebihan,” J. Ilm. Profesi Pendidik., vol. 9, pp. 1220–1230, 2024, doi: 10.29303/jipp.v9i2.2141.
Y. Yoo, “Phenotypes and endotypes of severe asthma in children,” vol. 56, no. 5, pp. 191–195, 2013.
L. A. Conrad, M. D. Cabana, and D. Rastogi, “Defining pediatric asthma: phenotypes to endotypes and beyond.,” Pediatr. Res., vol. 90, no. 1, pp. 45–51, Jul. 2021, doi: 10.1038/s41390-020-01231-6.
L. Nilawati, “Analisa Model Rapid Application Development Untuk Rancang Bangun Sistem Informasi Penyewaan Apartemen,” vol. XX, no. 2, pp. 19–26, 2018, doi: 10.31294/p.v.
F. Erawantini et al., “Design Clinical Decision Support System ( CDSS ) in Electronic Health Record to Early Detection of Stroke Disease , Diabetes Mellitus and to Prevent Interaction of Drug Content,” vol. 645, no. Icoship 2021, pp. 307–310, 2022.
J. De Folter, H. Gokalp, J. Fursse, U. Sharma, and M. Clarke, “Designing effective visualizations of habits data to aid clinical decision making,” pp. 1–13, 2014.
V. Gagliardi, “Decoupled Django Understand and Build Decoupled Django Architectures for.”

