SMART HEALTHCARE SYSTEM TERINTEGRASI IOT DAN MACHINE LEARNING UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN REAL TIME DALAM PENANGANAN DAMPAK BANJIR DI KABUPATEN BUNGO - Sidik Praptomo; Ahmad Risman; Dafit Afianto; Risti Afriyani; Riko Muhammad Suri (Jurnal Informatika Medis (J-INFORMED), 2026)
Banjir merupakan bencana alam tahunan di Kabupaten Bungo yang memberikan dampak luas terhadap aspek sosial, ekonomi, serta kesehatan masyarakat. Masalah utama dalam penanganan dampak banjir adalah tingginya risiko penyakit berbasis lingkungan—seperti diare, penyakit kulit, dan infeksi saluran pernapasan—yang diperparah oleh keterlambatan respons medis akibat sistem pemantauan lapangan yang masih manual dan belum terintegrasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang smart healthcare system berbasis Internet of Things (IoT) dan Machine Learning yang mampu memantau kondisi lingkungan serta kesehatan masyarakat secara real-time saat terjadi banjir. Metode yang diusulkan berfokus pada integrasi sensor IoT untuk pengumpulan data lapangan dan pemanfaatan algoritma Machine Learning untuk mengolah data tersebut menjadi informasi akurat sebagai dasar pengambilan keputusan. Urgensi penelitian ini terletak pada peningkatan efektivitas deteksi dini risiko kesehatan, percepatan respons darurat, serta penyediaan model layanan kesehatan otomatis, adaptif, dan berkelanjutan. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi solusi inovatif dalam mendukung penanganan dampak kesehatan akibat banjir di Kabupaten Bungo, sekaligus menjadi model yang dapat direplikasi di wilayah rawan banjir lainnya.