Preeklamsia merupakan salah satu penyebab utama tingginya angka kematian ibu, terutama di negara berkembang seperti Indonesia. Penelitian ini bertujuan merancang prototipe sistem skrining mandiri berbasis web untuk mendukung deteksi dini risiko preeklamsia pada ibu hamil. Penelitian menggunakan model System Development Life Cycle (SDLC) dengan pendekatan prototyping, meliputi analisis kebutuhan, desain sistem, pengujian, hingga implementasi awal. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode blackbox testing, dengan hasil menunjukkan seluruh fitur berfungsi baik sesuai kebutuhan pengguna. Sistem ini mudah digunakan oleh ibu hamil dan tenaga kesehatan, serta berpotensi diintegrasikan dengan fasilitas kesehatan seperti puskesmas, rumah sakit, dan klinik. Sistem mengkategorikan risiko preeklamsia menjadi dua tingkat, yaitu risiko tinggi dan risiko sedang, dengan rekomendasi tindak lanjut seperti perubahan pola makan atau rujukan ke fasilitas kesehatan. Skrining berbasis web ini dapat meningkatkan aksesibilitas deteksi dini risiko preeklamsia. Penelitian ini masih membutuhkan evaluasi lanjutan, seperti uji coba populasi yang lebih luas dan analisis penerimaan pengguna menggunakan metode TAM. Dukungan dari pemangku kebijakan diperlukan untuk mengintegrasikan sistem dengan layanan kesehatan nasional guna mendukung keberlanjutan dan efektivitas dalam menurunkan angka kejadian preeklamsia

Preeclampsia remains a major cause of maternal mortality, especially in developing countries like Indonesia. This study designs a web-based self-screening prototype to aid in the early detection of preeclampsia risk among pregnant women. Using the System Development Life Cycle (SDLC) model with a prototyping approach, the research encompasses iterative stages including requirements analysis, system design, testing, and initial implementation. Functional testing through the blackbox method confirms that all features perform effectively and align with user needs. The system is user-friendly for both pregnant women and healthcare providers, with potential for integration into facilities such as community health centers, hospitals, and private clinics. It categorizes preeclampsia risk into high and moderate levels, accompanied by recommendations for follow-up actions, such as dietary adjustments or healthcare referrals. This web-based system enhances accessibility for independent early detection of preeclampsia risk. However, further studies are needed, including trials on larger populations and analysis of user acceptance using the Technology Acceptance Model (TAM). Future development should prioritize integration with local healthcare systems to ensure sustainability and effectiveness. Policymakers are encouraged to support the system's broader implementation by integrating it with national health platforms, improving infrastructure, and providing user training, thereby fostering maternal health advancements in Indonesia.