Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kebutuhan kesehatan yang semakin meningkat menuntut solusi yang lebih terjangkau bagi pasien untuk memeriksakan kondisi tubuh dan mengobati penyakitnya. Telehealth dengan teknologi cloud computing dapat mengatasi masalah jarak, waktu, dan biaya dalam health check. Arsitektur data warehouse untuk tujuan ini dibuat dengan memanfaatkan fitur Google Cloud Platform dengan menggunakan sampel data detak jantung, tekanan darah sistolik dan diastolik, serta suhu tubuh. Alur data dalam arsitektur Data Warehouse ini mencakup proses ETL menggunakan Cloud Pub/Sub, Cloud Dataflow, dan BigQuery di Google Cloud Platform. Setelah data dimuat di data warehouse, data akan divisualisasikan melalui fitur grafik di Google Sheet. Hasil dari data warehouse ini diharapkan dapat mempermudah respon tenaga medis dalam menangani pasien.

---

Increasing health needs demand more affordable solutions for patients to check their body condition and treat their illness. Telehealth with cloud computing technology can solve the problem of distance, time, and cost in health checks. The data warehouse architecture for this purpose was created by utilizing Google Cloud Platform features by using samples of heart rate data, systolic and diastolic blood pressure, and body temperature. The data flows in this Data Warehouse architecture include ETL processes using Cloud Pub/Sub, Cloud Dataflow, and BigQuery on Google Cloud Platform. After the data is loaded in the data warehouse, the data will be visualized through the graph feature in Google Sheets. The results of this data warehouse are expected to facilitate the response of medical personnel in dealing with patients."

"Rancangan awal real-time data pipeline sebelum optimasi dilakukan menggunakan sistem PubSub pada cloud yang menyimpan retensi data selama minimum 24 jam. Hal ini menyebabkan data yang telah terkumpul pada broker akan terus dikirimkan. Hal ini dapat mengakibatkan terjadinya pengulangan pengiriman data yang meningkatkan biaya overhead serta biaya operasional, waktu yang lebih lama untuk mentransmisikan data, dan duplikasi data yang menyebabkan tidak akuratnya data yang terkirim. Optimasi arsitektur yang diusulkan menggunakan database NoSQL dengan tujuan untuk memenuhi kebutuhan QoS level 2, latency, dan cost pada real-time data monitoring untuk healthcare. Hasil riset yang dicapai memenuhi kebutuhan monitoring data healthcare secara real-time dengan rancangan arsitektur yang diusulkan dan diimplementasikan pada cloud.

---

The initial design of real-time data transmission architecture was carried out using the PubSub system in the cloud which stores data retention for a minimum of 24 hours so that data that has been collected at the broker will continue to be sent. This can result in repeated data transmissions that increase overhead and operational costs, longer time to transmit data, and data duplication which causes inaccurate data sent. The proposed architecture optimization uses a NoSQL database designed to meet QoS level 2, latency, and cost in real-time data monitoring for healthcare. The research results were achieved to meet the needs of monitoring healthcare data in real-time with the proposed architecture design and implemented in the cloud. "