Mobile Application & Recommendation System
FemCare — Sistem Rekomendasi Kesehatan Reproduksi Wanita
FemCare adalah aplikasi mobile yang membantu wanita memahami kondisi kesehatan reproduksi melalui pencatatan siklus menstruasi, analisis keluhan, edukasi, dan rekomendasi personal. Sistem menggabungkan Hybrid Recommendation, Forward Chaining, dan Natural Language Generation untuk menghasilkan rekomendasi yang lebih relevan berdasarkan profil serta keluhan pengguna.
- Industri
- Health Technology
- Layanan
- Mobile Application Development, Recommendation System Development, Research & Data Requirement Analysis, Questionnaire Design & Data Collection, Recommendation Model Design, UI/UX Implementation
Konteks project
Kondisi sebelum solusi ditentukan
FemCare dikembangkan sebagai sistem rekomendasi kesehatan reproduksi wanita yang membantu pengguna memperoleh informasi dan rekomendasi berdasarkan profil, kondisi, serta keluhan yang dialami. Aplikasi dirancang untuk menghubungkan pencatatan kesehatan, analisis keluhan, rekomendasi, dan edukasi dalam satu pengalaman mobile.
Pengembangan diawali dengan analisis kebutuhan data untuk menentukan informasi yang diperlukan oleh sistem rekomendasi. Proses riset mencakup penentuan target responden, penyusunan kuesioner validasi masalah, validasi bersama dokter, penyebaran kuesioner, hingga pengelompokan hasil menjadi beberapa dataset terstruktur yang dapat digunakan pada proses pengembangan model rekomendasi.
Selain sisi penelitian dan data, project mencakup perancangan recommendation engine, implementasi logika Forward Chaining, penyusunan respons berbasis Natural Language Generation, serta pengembangan antarmuka aplikasi menggunakan Flutter.
Challenge
Masalah yang perlu diselesaikan
Informasi kesehatan reproduksi bersifat sangat kontekstual karena pengguna dapat memiliki profil dan kombinasi keluhan yang berbeda. Sistem membutuhkan struktur data yang tepat serta mekanisme rekomendasi yang mampu menghubungkan profil pengguna, keluhan, dan alternatif penanganan tanpa menghasilkan informasi yang terlalu umum.
Solution
Arah solusi dan keputusan
FemCare menggunakan pendekatan Hybrid Recommendation dengan Content-Based Filtering untuk memanfaatkan kemiripan profil pengguna dan Item-Based Collaborative Filtering untuk mempelajari hubungan antar alternatif penanganan. Forward Chaining digunakan untuk memproses aturan berdasarkan kondisi dan keluhan pengguna, sementara Natural Language Generation membantu mengubah hasil pemrosesan sistem menjadi penjelasan dan rekomendasi yang lebih mudah dipahami.
Fitur & keputusan
Bagian produk yang paling relevan
Analisis Keluhan
Pengguna dapat memasukkan keluhan yang dialami untuk dianalisis oleh sistem sebagai dasar dalam menentukan informasi dan rekomendasi yang relevan.
Personalized Health Recommendation
Menghasilkan rekomendasi berdasarkan kombinasi profil pengguna, kondisi, serta keluhan sehingga informasi yang diberikan lebih sesuai dengan konteks masing-masing pengguna.
Hybrid Recommendation Engine
Menggabungkan Content-Based Filtering dan Item-Based Collaborative Filtering untuk memanfaatkan kemiripan profil sekaligus hubungan antar alternatif rekomendasi penanganan.
Rule-Based Analysis
Forward Chaining digunakan untuk mengevaluasi aturan berdasarkan gejala dan kondisi pengguna sebagai bagian dari proses penentuan rekomendasi.
Natural Language Generation
Hasil analisis dan rekomendasi disusun menjadi penjelasan berbentuk bahasa alami agar informasi lebih mudah dipahami oleh pengguna.
Menstrual Cycle Tracking
Menyediakan informasi siklus menstruasi dan estimasi periode berikutnya untuk membantu pengguna memantau kondisi kesehatan reproduksinya.
Health Education
Menyediakan konten edukasi mengenai menstruasi, kebersihan organ reproduksi, gaya hidup, dan berbagai topik kesehatan reproduksi wanita.
Research-Driven Data Preparation
Kebutuhan data dirancang melalui proses riset, validasi kuesioner bersama dokter, pengumpulan responden, serta transformasi hasil kuesioner menjadi dataset terstruktur untuk pengembangan model.
Outcome
Hasil yang dapat dipertanggungjawabkan
FemCare berhasil dikembangkan sebagai prototype aplikasi rekomendasi kesehatan reproduksi wanita dengan alur end-to-end mulai dari pengumpulan data penelitian, pembentukan dataset, analisis keluhan, pemrosesan recommendation engine, hingga penyajian rekomendasi dan edukasi melalui aplikasi mobile. Evaluasi recommendation engine dilakukan menggunakan 15 skenario pengujian.
Evidence
- Kuesioner penelitian dan validasi masalah bersama dokter
- Dataset hasil pengumpulan dan pengelompokan data penelitian
- Implementasi Hybrid Recommendation dan Forward Chaining
- Natural Language Generation untuk penyajian rekomendasi
- 15 skenario evaluasi recommendation engine
- Hit@5: 1.00, Recall@5: 1.00, dan Precision@5: 0.20
- Dokumentasi antarmuka aplikasi FemCare