<![CDATA[Penerapan Rekam Medis Elektronik (RME) di fasilitas kesehatan, termasuk RSUD Ir. Soekarno Kabupaten Sukoharjo, menjadi penting untuk memenuhi Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 24 Tahun 2022 yang menekankan aspek keamanan data. Namun, Sistem Informasi Manajemen Rumah Sakit (SIMRS) masih menggunakan metode autentikasi konvensional berupa username dan password, yang rentan terhadap kelalaian logout dan penyalahgunaan akses. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis performa modul autentikasi wajah yang diintegrasikan ke dalam SIMRS dengan menggunakan model Tiny Face Detector dari Face-API.js, dengan fokus pada tingkat akurasi identifikasi dan kecepatan respon sistem Pengujian dilakukan pada dua skenario: pengguna tanpa masker dan pengguna yang mengenakan masker. Hasil menunjukkan bahwa sistem memiliki akurasi tinggi dan respon yang cepat saat mendeteksi wajah tanpa masker. Sebaliknya, sistem gagal mengenali wajah saat pengguna memakai masker. Temuan ini menunjukkan bahwa autentikasi wajah dengan model Tiny Face Detector dari Face-API.js layak diterapkan dalam SIMRS, tetapi efektivitasnya bergantung pada kondisi wajah yang tidak tertutup masker. Penelitian ini memberikan dasar teknis bagi pengembangan autentikasi biometrik di lingkungan rumah sakit dan mendorong evaluasi lanjutan terhadap model yang lebih adaptif terhadap penggunaan masker.]]>
Copyrights © 2025
