Available online at https://ejournal.almaata.ac.id/index.php/IJUBI

## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 3 | Issue 2 | December (2020)
IJUBI Indonesian Journal ---- of ---- Business Intelligence
ANALISIS PERSEBARAN ANGKA KEMATIAN IBU HAMIL BERBASIS WEB-GIS MENGGUNAKAN METODE FUZZY MULTIPLE CRITERIA DECISION MAKING (FMCDM) DI DAERAH YOGYAKARTA
Dadang Heksaputra 1 , M.J.U Haris Bahrudin 2 , Fatma Siti Fatimah 3 12 Sistem Informasi, Fakultas Komputer, Universitas Alma Ata,
3 Administrasi Rumah Sakit, Fakultas Ilmu-Ilmu Kesehatan, Universitas Alma Ata, dadang@almaata.ac.id , jokoharis@almaata.ac.id , fatmasitifatimah@almaata.ac.id Jl. Brawijaya No.99 Yogayakarta
Keywords:
AKI, FMCDM,
Fuzzy, GIS, Pregnant

## Abstract
The  Maternal  Mortality  Rate  (MMR)  has  not  decreased  but  has  increased from  228  per  1000  live  births  in  2007  based  on  the  Indonesia  Demographic and  Health  Survey  (IDHS)  data  in  2008  to  359  per  1000  live  births  in  2013 based  on  Indonesia  Demographic  data  and  Health  Survey  (IDHS)  in  2013, and  it  became  305  per  1000  live  births  in  2015  from  the  2015  Inter-Census Population Survey. Research on geographic information systems for mapping the  distribution  of  maternal  mortality  (MMR)  with  a  web  platform  using multiple  fuzzy  criteria  decision  data  processing  makes.  The  system  is updated  in  terms  of  data  management  and  data  visualization.  The  system uses  the  web  to  map  the  distribution  of  MMR  in  Yogyakarta  in  2019.  The method  used  in  data  management  uses  an  analytic  hierarchy  process.  The variables  used  include  PHBS  (Healthy  and  Clean  Life  Behavior)  with pregnant  women  given  Fe1,  PHBS  with  pregnant  women  doing  K1  or antenatal  care  coverage  can  be  monitored  through  new  visit  services  for pregnant  women,  and  pregnant  women  have  given  Fe1  with  pregnant women  doing  K1.  The  study  aims  to  determine  a  visual  map  of  the distribution  of  MMR  in  Yogyakarta  in  2019.  The  distribution  of  data visualization on maternal mortality in 2019 uses regional demographic data and several information indicators about these mothers.
Kata Kunci:
AKI, FMCDM,
Fuzzy, GIS, Hamil

## Abstrak
Angka Kematian Ibu (AKI) bukannya menurun, akan tetapi justru meningkat dari 228 per-1000 kelahiran hidup di tahun 2007 berdasarkan data Indonesia Demographic and  Health Survey (IDHS) pada tahun 2008 menjadi 359 per- 1000 kelahiran hidup di tahun 2013 berdasarkan data Indonesia Demographic and  Health  Survey  (IDHS)  pada  tahun  2013  dan  menjadi  305  per  1000 kelahiran hidup pada tahun 2015 dari Survei Penduduk Antar Sensus tahun 2015.  Penelitian  sistem  informasi  geografis  untuk  pemetaan  sebaran  angka kematian  ibu  (AKI)  dengan  platform  web  menggunakan  pengolahan  data fuzzy  multiple  criteria  decision  making.  Sistem    mempunyai  keterbaruan dalam  hal  pengelola  data,  dan  visualisasi  data.  Sistem  menggunakan  web untuk  memetakan  persebaran  AKI  di  Yogyakarta  pada  tahun  2019.  Metode digunakan  dalam  pengelolaan  data  menggunakan  analithic  hierarchy process.  Variabel  digunakan  meliputi  PHBS  (Perilaku  Hidup  Sehat  dan Bersih)  dengan  variabel  Ibu  hamil  diberi  Fe1,  PHBS  dengan  ibu  hamil melakukan  K1  atau  Cakupan  pelayanan  antenatal  dapat  dipantau  melalui pelayanan kunjungan baru ibu hamil,  dan  Ibu hamil  diberi Fe1 dengan ibu hamil yang melakukan K1. Penelitian bertujuan untuk mengetahui gambaran peta  visual  persebaran  AKI  di  Yogyakarta  pada  tahun  2019.  Sebaran
visualisasi  data  angka  kematian  ibu  2019  menggunakan  data  demografi wilayah dan beberapa indikator informasi mengenai ibu tersebut.

## Pendahuluan
Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  bukannya menurun, akan tetapi justru meningkat dari 228 per-1000  kelahiran  hidup  di  tahun  2007 berdasarkan  data Indonesia  Demographic  and Health Survey (IDHS) pada tahun 2008 menjadi 359  per-1000  kelahiran  hidup  di  tahun  2013 berdasarkan  data Indonesia  Demographic  and Health  Survey (IDHS)  pada  tahun  2013  dan menjadi  305  per  1000  kelahiran  hidup  pada tahun 2015 dari Survei Penduduk Antar Sensus tahun  2015.  Data Indonesia  Demographic  and Health  Survey (IDHS)  pada  tahun  2017 Pendidikan ibu mempengaruhi kematian masa kanak-kanak  [1].  Hal  ini  mungkin  terjadi karena  masih  tingginya  masalah-masalah kesehatan  yang  mendasar  pada  calon  ibu  dan ibu  hamil  seperti  tingginya  prevalensi Kekurangan  Energi  Kronis  (KEK)  yang mencapai  24,2%  dan  anemia  ibu  hamil  yang mencapai 49,8% [2] [3] [4].
Data  AKI  2012  Bantul  mencapai  50  per- 100.000  dari  kelahiran  hidup.  Prevalensi Kekurangan  Energi  Kronis  (KEK)  13,86  %, prevalensi  anemia  BUMIL  28,67%,  kejadian BBLR  3,97%,  AKB  6,4  per  1000  berdasarkan data  Dinas  Kesehatan  Bantul,  dan  prevalensi pendek  &  pendek  sekali  pada  balita  masih mencapai  30%.  Jika  masalah  Gizi-KIA  dilihat per-kecamatan  maka  tiga  kecamatan  di Kabupaten  Bantul  dengan  masalah  Gizi-KIA tertinggi,  berturut-turut  adalah  Kecamatan Pundong,  Sedayu,  dan  Kasihan  [5]  [6]  [6]. Penelitian  kesehatan  berbagai  data  sudah dilakukan,  missal  data  citra  [7][8][9]  ataupun data  bentuk  text.  Metode  Fuzzy  Multiple Criteria  Decision  Making  merupakan  metode usulan  peneliti.  Metode  diharapkan  dapat memberikan  alternatif  terbaik  dari  kumpulan alternatif  berdasarkan  indikator  kriteria  [10] [11].  Pada  saat  ini  data-data  kependudukan dalam  hal  ini  persebaran  angka  kematian  ibu dan anak.
Visualisasi data dengan menggunakan konsep sistem informasi
geografis  tentang  persebaran  yang  ada  pada daerah penelitian [12] [13]. Informasi ditampilkan  pada  peta.  Priyanti  dkk  pada tahun  2013  mengkaji  sistem  informasi  data penduduk  desa  bogoharjo  [12].  Penelitian  ini memetakan  persebaran  Angka  Kematian  Ibu. Keterbaruan  pengelolaan  data  menggunakan metode  fuzzy  multiple  criteria  decission making  guna  menentukan  kepemilikan  resiko tinggi.  Visualisasi  data  dengan  platform website. Usulan penelitian memiliki persamaan dan  perbedaan  dengan  penelitian  Priyanti  & Irani  (2013).  Persamaan  dari  data  didapatkan pada  data  penduduk.  Perbedaan  penelitian usulan  dengan  penelitian  Priyanti  &  Irani (2013)  dalam  penyampaian  informasi.  Priyanti &  Irani  (2013)  tidak  melakukan  dan menampilkan  format  spasial.  Penelitian  ini format  spasial  ditampilkan  dari  segi  spasial (longitude latitude).

## Landasan Teori
A. Fuzzy
Logika Fuzzy merupakan metode tepat guna pemetaan  ruang  input  ke  dalam  ruang output.  Ada  suatu  daerah  khusus  diantara input dan output berfungsi untuk memetakan input ke output. Konsep usulan oleh Lotfi A. Zadeh [14] [15] [16]  [17]. Nilai keanggotaan  variabel  fuzzy  memiliki  batas antara  0  hingga  1.  Pembobotan  nilai  masuk dalam  pemetaan  titik  input  dalam  nilai keanggotaan.

## B. Fuzzy Multiple Criteria Decision Making (FMCDM)
Metode fuzzy multi criteria decision making memiliki  tujuan  guna  penetapan  alternatif keputusan  terbaik  dari kumpulan  alternatif berdasarkan  indikator  kriteria  [10].  Usulan peneliti  menggunakan analithic  hierarchy process .  Model  usulan  tersebut  dapat mengurai  permasalahan  multi  kriteria kompleks  menjadi  suatu  hierarki.  Alur prosedur  secara  umum  meliputi  (a) pendefinisian alternative; (b) kriteria
keputusan; (c) Konflik antar kriteria [14]. (d) Bobot  keputusan  relatif  dari  setiap  kriteria (e) Matriks keputusan.
Tabel 1 . Matriks Perbandingan Berpasangan

## C. Sistem Informasi Geografis
Sistem  Informasi  Geografis  mengelola  data informasi spasial. Data diidentifikasi menurut  lokasinya,  dalam  sebuah  database [10].  Sistem  dikembangkan  dari  data.  Data meliputi  input,  manajemen,  analisis,  dan representasi.  Sistem  informasi  geografis dapat  dimanfaatkan  selain  kepentingan kesehatan, contohnya bidang umkm [18].

## Metode
Data sekunder digunakan dalam data input.
Data diperoleh dari Dinas Kesehatan
Kabupaten  Bantul  untuk  wilayah  Bantul. Proses  alur  pengembangan  digambarkan dengan tahapan pada gambar 1.
Gambar 1 Diagram Alur Metode Penelitian
Deskripsi  dari  setiap  tahapan  penelitian digambarkan dalam
flowchart [11].
Pendefinisian  masalah  merupakan  tahap  awal dalam memulai penelitian pada latar belakang. Studi literatur dimulai dari pembuatan produk hingga  kajian  model.  Pengumpulan  data dilakukan dengan data sekunder dari informasi biografi  dan  geografi.  Permodelan  sistem merupakan  tahapan  dalam  menggambarkan dari fase analis hingga desain produk. Tahapan desain  database  merupakan  tahapan  untuk merancang  model  pembuatan  produk  hingga operasi  dilakukan  sesuai  dengan  kebutuhan. Tahapan  pemrograman  merupakan  konversi perancangan  desain  dalam  produk.  Tahapan pengujian merupakan tahapan guna
menemukan  kesalahan  saat  sistem  berjalan. Tahapan  implementasi  sistem  informasi merupakan  tahapan  sistem  tersebut  berhasil menjadi produk.

## Hasil dan Pembahasan
Hasil  dari  perancangan  ditunjukan  pada gambar  2  ( Frontend )  hingga  gambar  12 ( Backend ).  Gambar  2  menunjukan  hasil  desain frontend  tampilan  user.  Pengembangan  sistem dengan  menggunakan  framework  codeigniter dengan  memanfaatkan database  mysql.  Dalam data  sebaran  dapat  difilter  dengan  2  periode waktu.  Anotasi  warna  kuning  menunjukan periode  waktu  tahun  2019  dan  anotasi  warna biru periode waktu 2018.
Gambar 2 Frontend tampilan user
Gambar  3  menunjukan  hasil  frontend  filter tahun  AKI  tampilan  user.  Anotasi  dengan warna  biru  menunjukan  sebaran  AKI  tahun 2018.
Gambar 3 Frontend filter tahun AKI tampilan user
Gambar 4 menunjukan hasil frontend tampilan satelet dengan informasi bio aki. Informasi dari kebutuhan  riwayat  ditampilkan  pada  setiap titik sebaran.
Gambar 4 Frontend tampilan satelit dengan informasi bio aki
Gambar  5  menunjukan  backend  tampilan admisistrator  tambah  aki.  Informasi  dapat ditambahkan berupa beberapa kolom diantaranya:  no  KTP,  nama  ibu,  usia  ke, kehamilan  ke,  jumlah  anak  hidup,  keterangan tahun  aki,  provinsi,  kabbupaten,  kecamatan, riwayat  penyakit  sebelumnya,  penyebab kematian,  usia  kehamilan,  dan  pempat persalinan.
Gambar 5 Backend tampilan administrator tambah AKI
Gambar  6  menunjukan  backend  tampilan master  data  AKI.  Informasi  ditampilkan  pada tampilan  master  data  AKI  meliputi  no  NIK, nama, dan alamat daerah.
Gambar 6 Backend tampilan master data AKI
Gambar  7  merupakan  hasil  tampilan  backend bobot penilaian AKI. Pembobotan nilai dirujuk dengan  kriteria  ibu  hamil  yang  diberi  Fe1,
PHBS  (perilaku  hidup  bersih  dan  sehat),  dan ibu  hamil  yang  melakukan  pelayanan kunjungan baru ibu hamil [19].
Gambar 7 Backend bobot penilaian AKI
Gambar  8  merupakan  pembobotan  penilaian variable  fuzzy.  Setiap  variable  memiliki  nilai fuzzy dengan perbandingan nilai variable satu dengan variabel lainnya. Penelitian mengusulkan  ada  3  buah  perbandingan  antar variabel  antara  lain  PHBS  (Perilaku  Hidup Sehat  dan  Bersih)  dengan  variabel  Ibu  hamil diberi Fe1, PHBS dengan ibu hamil melakukan K1  atau  Cakupan  pelayanan  antenatal  dapat dipantau  melalui  pelayanan  kunjungan  baru ibu hamil, dan Ibu hamil diberi Fe1 dengan ibu hamil  yang  melakukan  K1.  Nilai  fuzzy  satu variabel  dengan  variabel  lainnya  meliputi mutlak  sangat  penting,  mendekati  sangat penting,  lebih  penting,  sedikit  lebih  penting, sama penting,  sedikit kurang penting,  kurang penting,  mendekati  tidak  penting,  dan  mutlak tidak penting.
Gambar 8 Pembobotan penilaian variable fuzzy antar indicator Gambar 9 merupakan hasil analisis perhitungan  analytical  hierarchy  process berdasarkan pembobotan variable fuzzy. Tabel disajikan dalam analisis perhitungan menggunakan  beberapa  tabel  yaitu  tabel Analisa  kriteria  dan  tabel  perbandingan analisa. Formula digunakan untuk menghitung index konsistensi pada persamaan 1.
IJUBI - V OL . 3 N O . 2 (2020): 54 - 60
(1)
Gambar 9 Analisis perhitungan analytical hierarchy process berdasarkan pembobotan variable fuzzy
Gambar 10 merupakan skoring table dari hasil analisis.  Hasil  dari  Analisa  kriteria  dan perbandingan  Analisa  akan  menjadi  prioritas Analisa dari ketiga variabel. Hasil dari Analisa prioritas  digunakan  untuk  menghitung  rasio konsistensi  sehingga  didapatkan  nilai  rasio. Perhitungan rasio konsistensi dengan persamaan 2.
(2)
Gambar 10 Skoring table
Gambar  11  menunjukan  halaman  ibu  hamil. Gambar  11  digunakan  sebagai  penilaian terhadap data ibu hamil berdasarkan penilaian ibu hamil terhadap tiga variabelnya (ibu hamil yang  diberi  Fe1,  PHBS,  dan  ibu  hamil melakukan pelayanan kunjungan baru).
Gambar 11 Halaman data ibu hamil
Gambar 12 merupakan penilaian tingkat risiko AKI  tinggi.  Hasil  muncul  dengan  perhitungan analytical  hierarchy  process  terhadap  variabel ibu  hamil  diberi  Fe1,  PHBS,  dan  ibu  hamil melakukan pelayanan kunjungan baru.
Gambar 12 Penilaian tingkat risiko AKI tinggi.
Hierarki  dalam  analisis  angka  kematian  ibu ditunjukan pada gambar 13.

## Gambar 13 Hierarki Penilaian Resiko AKI
Hierarki  gambar  13  menunjukan  model  solusi penilaian  resiko  AKI  dengan  tiga  variabel kriteria.  Penjelasan  variabel  ditunjukan  pada tabel 2.
Tabel 2. Penjelalan Kriteria Penenilaian AKI No Kriteria Penjelasan 1 ibu hamil yang diberi Fe1 Ketiga  variable  memiliki penilaian,  yaitu:  Mutlak Sangat  Penting,  Mendekati Sangat Penting, Lebih Penting, Sedikit Lebih Penting,  Sama  Penting, Sedikit  Kurang  Penting, Kurang Penting, Mendekati Tidak  Penting, Mutlak Tidak Penting 2 PHBS 3 ibu hamil melakukan pelayanan kunjungan baru
Prioritas kriteria ditunjukan pada table 3. Tabel 3  menunjukan  kuat  lemahnya  hubungan  antar variable kriteria.
Tabel 3. Prioritas Hubungan Antar Kriteria Kriteria A Syarat Kriteria B PHBS  (Perilaku Hidup Sehat dan Bersih) Mutlak  Sangat Penting, Mendekati Ibu  hamil  yang diberi Fe1
PHBS  (Perilaku Hidup Sehat dan Bersih) Sangat  Penting, Lebih  Penting, Sedikit Lebih Penting,  Sama Penting, Sedikit Kurang Penting, Kurang Penting, Mendekati Tidak  Penting, Mutlak  Tidak Penting ibu  hamil  yang melakukan  K1 (Cakupan pelayanan antenatal  dapat dipantau melalui pelayanan kunjungan baru ibu hamil) Ibu  hamil  yang diberi Fe1 ibu  hamil  yang melakukan  K1 (Cakupan pelayanan antenatal  dapat dipantau melalui pelayanan kunjungan baru ibu hamil)
Gambar  14  merupakan  contoh  nilai  dari  hasil penilaian pembobotan dari perhitungan perbandingan  analisis  dan  prnentuan  prioritas kriteria pada variable.

## Gambar 14 Indikator AKI
Gambar  15  merupakan  tabel  Analisa  kriteria  dan dilakukan perbandingan terhadap kebalikannya.

## Gambar 15 Analisa Kriteria

## Kesimpulan dan Saran
Kesimpulannya  metode  Fuzzy  Multiple Criteria  Decision  Making  (FMCDM)  dengan analithic  hierarchy  process  dapat  digunakan untuk  melakukan  penilaian  data  ibu  hamil dengan  tingkat  resiko  tinggi  angka  kematian
ibu. Sebaran angka kematian dilakukan dengan pemetaan  informasi  demografi  dengan  sistem informasi  geografi  disetiap  titik  koordinat wilayah alamat  pada  setiap  individu  dari  data dinas  kesehatan.  Informasi  demografi  meliputi no  KTP,  nama  ibu,  usia  ke,  kehamilan  ke, jumlah  anak  hidup,  keterangan  tahun  aki, provinsi,  kabbupaten,  kecamatan,  riwayat penyakit sebelumnya, penyebab kematian, usia kehamilan, dan pempat persalinan.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terimakasih  kepada Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Bantul  Indonesia yang  telah  memberi  dukungan  berupa  data penelitian,  sehingga  penelitian  ini  dapat dilakukan dengan baik hingga didapatkan hasil yang ingin dicapai oleh peneliti.

## Referensi
[1] National Population and Family Planning  Board  (BKKBN),  Statistics Indonesia  (BPS),  Ministry  of  Health (Kemenkes), Demographic  and  Health Survey 2017 . 2018. [2] S.  Dewi,  Ferry,  E.  Toynbee,  and  S. Prayudhana, “ Maternal  and  Fetal
Outcome  on  Pregnancy  in  Advanced Maternal  Age, ” Indones.  J.  Obstet.
Gynecol. ,  vol.  4,  no.  3,  p.  123,  2016,  doi:
10.32771/inajog.v4i3.432. [3] B.  BPS, Kecamatan  Kasihan  dalam  Angka
2014 ,  1st  ed.  Bantul,  Yogyakarta:  Badan Pusat Statistika Kabupaten Bantul, 2014. [4] M. Bloch and M. Parascandola, “ Tobacco use  in  pregnancy:  A  window  of opportunity for prevention, ” Lancet Glob. Heal. ,  vol.  2,  no.  9,  pp.  e489 – e490,  2014,
doi: 10.1016/S2214-109X(14)70294-3.
[5] R.  Kemenkes, Profil  Kesehatan  Indonesia
Tahun 2013 , vol. 14, no. 8. 2014.
[6] Kementerian  Kesehatan  RI, “ Peraturan Menteri  Kesehatan  No.  741  tentang Standar  Pelayanan  Minimal  Bidang Kesehatan  di  Kabupaten/Kota. ” Mentri Kesehatan, Jakarta, p. 11, 2008.
[7] D.  Heksaputra,  D.  P.  Wijaya,  and  S. Nilawati, “ Perbaikan  Kualitas  Citra  Iris
Mata Untuk Pengenalan Pola (Biometric), ” Khazanah ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 11 – 23, 2015, doi: 10.20885/khazanah.vol7.iss2.art2. [8] I.  Muhimmah,  D.  Heksaputra,  and Indrayanti, “ Color  feature  extraction  of HER2 Score 2+ overexpression on breast cancer using Image Processing, ” MATEC Web  Conf. ,  vol.  154,  pp.  2 – 6,  2018,  doi:
10.1051/matecconf/201815403016.
[9] Izzati  Muhimmah,  D.  Heksaputra,  D.  P. Wijaya,  D.  D.  N.  S.  Kusumadewi,  R. Kurniawan, and Indrayanti, “ Purwarupa Sistem Deteksi HER2 Skor 2+ pada Citra Mikroskopis Digital, ” Semin. Nas. Inform. Medis , vol. 7, 2016.
[10]  C. Ç etinkaya, E. Ö zceylan, M. Erba ş , and M.  Kabak, “ GIS-based  fuzzy  MCDA approach for siting refugee camp: A case study  for  southeastern  Turkey, ” Int.  J. Disaster Risk Reduct. , vol. 18, pp. 218 – 231, 2016, doi: 10.1016/j.ijdrr.2016.07.004.
[11]  L. Suganthi, S. Iniyan, and A. A. Samuel, “ Applications of fuzzy logic in renewable energy  systems  -  A  review, ” Renew. Sustain. Energy Rev. , vol. 48, pp. 585 – 607,
2015, doi: 10.1016/j.rser.2015.04.037.
[12]  D.  Priyanti  and  S.  Irani, “ Sistem Informasi  Data  Penduduk  Pada  Desa Bogoharjo Kecamatan Ngadirojo Kabupaten  Pacitan, ” IJNS  -  Indones.  J. Netw.  Secur. ,  vol.  2,  no.  4,  p.  56,  2013,
[Online]. Available: ijns.org.
[13]  I.  Dharmawan  Setiadi,  I.  Piarsa,  and  N. Ika Marini Mandenni, “ Sistem Informasi Geografis Pemetaan Tingkat Pertumbuhan  Penduduk  Berbasis  Web, ” Merpati , vol. 3, no. 3, pp. 180 – 189, 2015.
[14]  J. Seyedmohammadi, F. Sarmadian, A. A.
Jafarzadeh,  M.  A.  Ghorbani,  and  F. Shahbazi, “ Application of  SAW,  TOPSIS and fuzzy  TOPSIS  models  in cultivation priority  planning  for  maize,  rapeseed and  soybean  crops, ” Geoderma ,  vol.  310, no.  June  2017,  pp.  178 – 190,  2018,  doi:
10.1016/j.geoderma.2017.09.012.
[15]  F.  Indra  Sanjaya  and  D.  Heksaputra,
“ Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Tenaga  Kontrak  Melalui Pendekatan  Fuzzy  Inference  System dengan Metode Tsukamoto (Studi Kasus PT. Solo Murni), ” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , pp. 1907 – 5022, 2016.
[16]  D.  Puspasari,  D.  Heksaputra,  and  M. Irfanudin, “ Sistem  Penilaian  Manajemen Stres dengan Variabel Fuzzy pada Pasien Rumah Sakit, ” vol. 6, no. 1, pp. 1 – 9, 2020.
[17]  D. Heksaputra, “ FUZZY INTELLIGENCE SYSTEM FOR EMPLOYEE  ASSESSMENT:  A  CASE STUDI  OF  XYZ  UNIVERSITY  IN
YOGYAKARTA, ” Indones.  J.  Bus.  Intell. , vol. 1, no. 1, pp. 39 – 44, 2018.
[18]  D.  P.  Wijaya,  D.  Heksaputra,  R.  S. Wicaksana,  and  D.  H.  Gautama,
“ PENGEMBANGAN  APLIKASI  ADIBA MSME
SEBAGAI PENGHUBUNG LEMBAGA  KEUANGAN  SYARIAH DENGAN  USAHA  MIKRO  KECIL
MENENGAH, ” Indones. J. Bus. Intell. , vol.
2, no. 2, pp. 58 – 64, 2019.
[19]  A.  N.  Sari, “ Analisis  Jalur  Faktor-faktor yang  Mempengaruhi  Angka  Kematian Ibu  di  Jawa  Timur, ” JMPM  J.  Mat.  dan Pendidik. Mat. , vol. 1, no. 2, p. 119, 2016, doi: 10.26594/jmpm.v1i2.581.