## Implementasi Teorema Bayes Pada Sistem Informasi Posyandu Dalam Mendeteksi Stunting Pada Balita
Dedi Gunawan * , Verania Nur Andika
Fakultas Komunikasi dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Surakarta , Indonesia Email: 1,* dedi.gunawan@ums.ac.id, 2 l200190141@student.ums.ac.id Email Penulis Korespondensi: dedi.gunawan@ums.ac.id Submitted: 11/05/2023 ; Accepted: 30/06/2023 ; Published: 30/06/2023
Abstrak –Pengelolaan  data  posyandu  di  Desa  Majegan  masih  dilakukan  secara  manual.  Hal  ini  menyebabkan  pemantauan kesehatan tidak maksimal khususnya dalam mendeteksi stunting pada balita. Salah satu upaya untuk mengatasi persoalan ini adalah dengan  menyediakan  sistem  informasi  posyandu  yang  bisa  memudahkan  petugas  posyandu  dalam  mendata  dan  menganalisa pertumbuhan  janin  sampai  masa  balita  serta  bisa  mendeteksi  gejala  stunting.  Melalui  implementasi  teorema  bayes  pada  suatu aplikasi berbasis web gejala stunting bisa diamati lebih awal. Teorema bayes menghitung nilai-nilai dari gejala yang dialami balita sehingga mendapatkan hasil angka probabilitas yang bisa digunakan untuk memprediksi penyakit stunting pada balita. Perancangan sistem  menggunakan  metode  waterfall  yang  melalui  tahapan  SDLC  (System  Development  Life  Cycle).  Setelah  sistem dikembangkan, untuk menguji kualitas aplikasi dan akurasi naïve bayes dalam meprediksi stunting dilakukanlah dua tipe pengujian yaitu  pengujian  black  box  dan  system  usability  testing  (SUS).  Hasil  pengujian  black  box  menunjukan  fungsionalitas  aplikasi berjalan baik dengan prosentase error 0%, sedangkan hasil pengujian SUS menunjukan bahwa aplikasi memiliki level kebergunaan pada Level B yang berarti aplikasi bisa digunakan dan membantu user. Sementara itu, hasil prediksi naïve bayes menghasilkan model dengan prediksi tertinggi 60%.
Kata Kunci: Sistem Informasi Posyandu; Teorema Bayes; Website
Abstract– The management of posyandu data in Majegan Village is still carried out manually. This causes health monitoring to be not optimal,  especially  in detecting  stunting  in  toddlers.  One  of  the  efforts  to  overcome  this problem  is  to  provide  a  posyandu information system that can make it easier for posyandu officers to record and analyze fetal growth until toddlerhood and can detect symptoms  of  stunting.  Through  the  implementation  of  Bayes'  theorem  in  a  web-based  application,  stunting  symptoms  can  be observed  earlier.  Bayes'  theorem  calculates  the  values  of  the  symptoms  experienced  by  toddlers  so  as  to  obtain  the  results  of probability numbers that can be used to predict stunting in toddlers. System design uses the waterfall method which goes through the stages of SDLC (System Development Life Cycle). After the system was developed, to test the quality of the application and the  accuracy of naïve  bayes in  predicting  stunting,  two types  of  testing  were  carried  out,  namely black box testing  and  system usability testing (SUS). The black box test results show that the application functionality runs well with an error percentage of 0%, while the SUS test results show that the application has a usability level at Level B which means the application can be used and help users. Meanwhile, the results of the prediction of naïve bayes produced the model with the highest prediction of 60%.
Keywords : Posyandu Information System; Bayes Theorem; Website

## 1. PENDAHULUAN
Posyandu  adalah  kegiatan  yang  dijalankan  masyarakat  dalam  suatu  daerah  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan pertumbuhan gizi  dan memantau kesehatan ibu, bayi dan anak balita [1]. Adanya posyandu ini membuat masyarakat bisa mengetahui bermacam informasi kesehatan dan membantu memantau pertumbuhan bayi dan anak seperti dalam hal pemberian imunisasi, vitamin, penimbangan berat badan dan pencegahan dari gizi buruk. Salah satu resiko  pada balita yang cukup membahayakan adalah stunting, yaitu permasalahan gizi kronis yang terjadi dalam rentang waktu yang cukup lama dengan penyebab diantaranya seperti faktor asupan gizi, vitamin, dan juga bisa dari faktor sosial- ekonomi, faktor wawasan dari orang tua tentang kesehatan anaknya [2]. Data dari Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) menyebutkan jika pada tahun 2022 angka stunting di Indonesia adalah 24,4 persen yang mana angka ini melebihi batas angka yang ditetapkan oleh WHO yaitu sebesar 20 persen. Sayangnya, posyandu di Desa Majegan ini pengolahan data masih dilakukan secara manual, sehingga pelaksaannya masih kurang efisien dengan banyaknya data yang hilang, begitu juga dalam mendeteksi gejala stunting yang terjadi pada anak balita masih belum  akurat.  Terbatasnya  jumlah  petugas  posyandu  juga  mengakibatkan  pemantauan  kesehatan  tidak  bisa menyeluruh karena jumlah balita juga cukup banyak.
Salah  satu  upaya  untuk  memaksimalkan  kegiatan  posyandu,  diperlukan  sistem  informasi  yang  mampu menyimpan  data  secara  aman  dan  memudahkan  petugas  dalam  mengelola  data  serta  mampu  mendeteksi  gejala stunting pada balita dengan mengimplementasikan metode teorema bayes. Teorema bayes adalah suatu metode yang menggunakan nilai probabilitas untuk menarik suatu hasil kesimpulan dan keputusan [3]. Sistem deteksi tersebut yang membedakan  penelitian  ini  dari  penelitian  sebelumnya.  Sistem  informasi  ini  diharapkan  mampu  mempermudah pengolahan data posyandu agar lebih efisien dan memantau serta mendiagnosa gejala  stunting pada balita sehingga membantu menurunkan tingkat resiko penyakit stunting secara efektif. Penelitian sejenis pernah dilakukan oleh [4], akan tetapi penelitian tersebut tidak mengembangkan aplikasi berbasis web atau yang lainnya sehingga masyarakat tidak bisa terlibat aktif dalam penggunaan aplikasi tersebut.  Implementasi algoritma naïve bayes untuk mendeteksi stunting juga pernah dilakukan pada penelitian [5] dimana algoritma tersebut diterapkan dalam suatu website yang bisa  diakses  oleh  administrator  dan  masyarakat  umum.  Meskipun  demikian  penelitian  tersebut  masih  memiliki
keterbatasan  dalam  melakukan  evaluasi  sistem  termasuk  diantaranya  tidak  ada  pengujian  baik  dengan  black-box testing maupun usability testing oleh user.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini melibatkan beberapa tahap diantaranya tahap pengumpulan data yang dilakukan dengan cara wawancara kepada  petugas  posyandu  dan  masyarakat  peserta  posyadu.  Selanjutnya  data  yang  diperoleh  diolah  untuk mendapatkan daftar gejala apa saja yang dialami oleh balita di linkungan posyandu tersebut. Selanjutnya perancangan sistem dengan menerapkan algoritma naïve bayes dan tahapan terakhir adalah pengujian dan implementasi sistem.

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Kebutuhan  informasi  merupakan  bagian  penting  dalam  perancangan  sistem  informasi  guna  mendukung  proses pengembangannya  sesuai  perencanaan  [6].  Kebutuhan  informasi  dapat  dipenuhi  dengan  pengumpulan  data  salah satunya melakukan wawancara [7]. Wawancara bertujuan untuk mendapatkan informasi tentang gejala stunting pada anak  seperti  pada  tabel  1  dan  jenis  penyakit  stunting  pada  tabel  2  serta  pengelompokan  penyakit  dengan  setiap gejalanya pada tabel 3.
Tabel 1. Daftar Gejala No Kode Gejala Daftar Gejala 1 G01 Pertumbuhan badan lambat 2 G02 Pertumbuhan gigi lambat 3 G03 Anak kurang bersemangat atau mudah lesu 4 G04 Memori anak lemah 5 G05 Berat badan menurun atau hanya stuck 6 G06 Sulit berkonsentrasi 7 G07 Pernapasan kurang normal atau terganggu 8 G08 Anak sering mengantuk 9 G09 Kulit kering 10 G10 Rambut mudah rontok 11 G11 Wajah pucat 12 G12 Kuku rapuh 13 G13 Sering mengalami diare Tabel 2. Daftar Penyakit No  Kode Penyakit Daftar Penyakit 1 P01 Stunting 2 P02 Malnutrisi (Marasmus) 3 P03 Busung Lapar(kwashiorkor) Tabel 3. Pengelompokan Penyakit Dengan Gejalanya Kode Penyakit Kode Gejala Gejala P01 Stunting G01 Pertumbuhan Lambat G02 Pertumbuhan gigi lambat G03 Anak kurang bersemangat atau mudah lesu G04 Memori anak lemah G05 Berat badan menurun atau hanya stuck G06 Sulit berkonsentrasi G07 Pernapasan kurang normal atau terganggu P02 Malnutrisi (Marasmus) G01 Pertumbuhan Lambat G03 Anak kurang bersemangat atau mudah lesu G05 Berat badan menurun atau hanya stuck G07 Pernapasan kurang normal atau terganggu G08 Anak sering mengantuk G09 Kulit kering G10 Rambut mudah rontok G12 Kuku rapuh P03 Busung Lampar(kwashiorkor) G03 Anak kurang bersemangat atau mudah lesu G05 Berat badan menurun atau hanya stuck G07 Pernapasan kurang normal atau terganggu G08 Anak sering mengantuk G09 Kulit kering
Kode Penyakit Kode Gejala Gejala G10 Rambut mudah rontok G11 Wajah pucat G12 Kuku rapuh G13 Sering mengalami diare
2.2 Metode Pemilihan Populasi dan Sampel
Dari data sampel terdiri dari 100 balita yang terdiagnosa penyakit stunting dan sejenisnya pada posyandu di Desa Majegan dan Desa Karang Legi. Data sampel dapat dlihat pada tabel 4.
Tabel 4. Pengelompokan Data Sampel
Kode Gejala Kode Penyakit Total P01  P02  P03 G01 55 45 0 100 G02 18 0 0 18 G03 66 24 4 100 G04 32 0 0 32 G05 30 24 46 100 G06 41 0 0 41 G07 10 15 75 100 G08 0 47 21 68 G09 0 12 3 15 G10 0 9 6 15 G11 0 0 33 33 G12 0 2 7 9 G13 0 0 29 29

## 2.3 Teorema Bayes
Untuk mengimplementasikan sistem informasi posyandu ini, teorema bayes diterapkan dalam bentuk aplikasi website. Teorema Bayes adalah metode perhitungan yang menggunakan nilai probabilitas bersyarat dari data training [8]. Pada penelitian ini teorema bayes digunakan untuk menghitung probabilitas seorang balita terdiagnosa stunting berdasarkan gejala  yang  dialami.  Probabilitas  bayesian  merupakan  salah  satu  solusi  untuk  mengatasi  ketidakpastian  dengan menerapkan rumus.  Rumus dari teorema bayes dapat ditulis sebagai berikut [9].
P(K|G) = 𝑃( 𝐺 | 𝐾 )𝑃(𝐾)
𝑃(𝐺) (1)
Keterangan : G = Data dengan class (Gejala) K = Class spesifik (Penyakit) P(K|G) = Probabilitas berdasarkan pilihan penyakit /gejala P(K) = Probabilitas kemungkinan Penyakit P(G|K) = Probabilitas Penyakit/ Gejala berdasarkan total P(G) = Probabilitas dari jumlah gejala Sedangkan untuk menghitung probabilitasnya dapat menggunakan rumus :
Jika Probabilitas Penyakit: 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑃𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑛𝑦𝑎𝑘𝑖𝑡 (2) Jika Probilitas Gejala: 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝐴𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝐺𝑒𝑗𝑎𝑙𝑎 (3)

## 2.4 Metode Analisis dan Pengujian Data
Aplikasi dikembangkan menggunakan metode waterfall. Metode waterfall adalah metode yang prosesnya berbentuk seperti air terjun mengalir kebawah yang menggambarkan tahapan pengembangan perangkat lunak [10]. Fase metode waterfall  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Analisis  kebutuhan  menjelaskan  tentang  apa  yang  dibutuhkan  dalam perancangan  sistem.  Kemudian  rancangan  sistem  informasi  ini  dibuat  dalam  bentuk  use  case,  entity  relationship diagram  (ERD),  activity  diagram,  dan  tampilan  UI/UX.  Tahap  implementasi  yaitu  proses  penerapan  atau pemrograman sistem [11]. Sedangkan pada tahap testing menjabarkan hasil pengujian fungsi sistem mulai dari data input dan ouput [12].
Gambar 1. Model Waterfall

## 2.5 Perancangan Sistem
Tahap perancangan data yang pertama adalah membuat  use case diagram. Use case Diagram adalah diagram yang menunjukkan siapa pengguna sistem dan apa saja yang dapat dilakukan dalam sistem tersebut [13]. use case diagram yang  melibatkan  user  petugas  dan  ibu  balita  yang  datang  ke  posyandu.  Petugas  memiliki  peran  untuk  melakukan pengolahan data pada sistem seperti proses login ke sistem, memasukkan dan mengelola data. Sedangkan ibu balita hanya  bisa  melihat  data  posyandu.  Kemudian  membangun  ER-diagram  untuk  menghubungkan  antar  entitas.  ERD adalah  alat  yang  digunakan  untuk  memodelkan  struktur  data  dengan  menggambarkan  entitas  dan  hubungan  antar entitas (relationship) secara abstrak (konseptual), hubungan antara data dalam database [14]. Setelah itu merancang activity  diagram  untuk  menjelaskan  langkah  penggunaan  sistem.  Activity  diagram  dibuat  untuk  menjelaskan  alur aktivitas sistem yang dilakukan oleh pengguna [15]. Kemudian yang terakhir yaitu menggambarkan tampilan sistem dengan  ui/ux.  User  Interface (UI)  adalah  desain  antarmuka  untuk  menghubungkan  atau menerjemahkan  informasi pada  sistem  operasi,  sedangkan  User  Experience  (UX)  adalah  tentang  bagaimana  perasaan  pengguna  ketika menggunakan sistem [16].

## 2.6 Implementasi
Implementasi  dilakukan  dengan  menuliskan  kode pemrograman yang  membentuk  sistem.  Kode  pemrograman dituliskan dalam bentuk bahasa pemrograman PHP: Hypertext Preprocessor yang ditunjang dengan XAMPP sebagai pembantu  dalam  penggunaan.  Digunakan  juga  Sublime  Text  untuk  menuliskan  kode  pemrograman  dan  Bootstrap untuk memudahkan pengembangan sistem.

## 2.7 Testing
Pengujian menggunakan metode Blackbox dilakukan untuk mengevaluasi apakah kerja sistem sudah sesuai dengan keinginan pengguna [17]. Metode blackbox adalah uji coba setiap fitur, langkah, dan proses pada sistem [18]. Focus pengujian terdapat pada  input dan output selama sistem digunakan. Selain itu pengujian  usability dilakukan untuk menunjukan apakah sistem mudah digunakan oleh pengguna [19].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma untuk mendeteksi gejala stunting pada sistem ini dimulai dari halaman yang menampilkan daftar gejala kemudian memilih gejala kemudian akan dihitung nilai inputan gejala dengan perhitungan bayes dan selanjutnya akan muncul hasil diagnosa. Gambaran algoritma dapat dilihat pada gambar 2.

## 3.1 Penyelesaian Metode Teorema Bayes
Dalam membangun sistem ini, memerlukan beberapa tabel yang dibutuhkan diantaranya yaitu tabel keputusan, tabel total gejala terhadap penyakit, tabel nilai gejala terhadap penyakit, dan tabel nilai total penyakit terhadap keseluruhan data.  Tabel  5  merupakan  tabel  nilai  gejala  terhadap  penyakit  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai  probabilitas terhadap gejala.
Tabel 5. Tabel Nilai Gejala Terhadap Penyakit Kode Gejala Kode Penyakit P01 P02 P03 G01 0.55  0.45 0 G02 1 0 0 G03 0.66  0.24  0.04 G04 1 0 0 G05 0.3 0.24  0.04 G06 1 0 0 G07 0.1 0.15  0.75 G08 0 0.69  0.31 G09 0 0.8 0.2 G10 0 0.6 0.4 G11 0 0 1 G12 0.22  0.77 G13 0 0 1
Tabel 6 merupakan nilai total penyakit terhadap keseluruhan data untuk menghitung total kemungkinan penyakit terhadap keseluruhan data.
Tabel 6. Tabel Nilai Total Penyakit Terhadap Keseluruhan Data
P01  0.55 P02 1
P03  0.66
Setelah  mendapat  nilai  tersebut  perhitungan  bayes  dilanjutkan  dengan  menghitung  nilai  naïve  bayes  dari masing masing penyakit dari gejala yang dipilih. Kemudian menjumlahkan nilai total  bayes, dan menghitung nilai diagnosa penyakit. Hasil diagnosa berupa nilai probabilitas yang paling tinggi disetiap jenis penyakitnya.

## 3.2 Hasil Implementasi
Halaman diagnosa adalah halaman yang menjadi implementasi teorema bayes untuk mendeteksi  stunting dan jenis penyakit lainnya. Disini akan ditampilkan daftar gejala yang akan dipilih sesuai kondisi anak dan akan di proses untuk mengetahui hasil deteksinya.

## Gambar 3. Halaman Diagnosa

## 3.3 Pengujian Menggunakan Blackbox Testing
Pengujian dilakukan untuk memastikan semua komponen pada program berjalan dengan baik dan sesuai. Black box testing adalah teknik pengujian yang menunjukkan ada tidaknya kesalahan pada sistem, baik itu fungsionalitas sistem
atau kelengkapan menu dengan mencoba menginputkan data untuk melihat hasilnya [20]. Pada tabel 7 menunjukan pengujian sistem yang dilakukan oleh petugas.
Tabel 7. Blackbox Testing Pada User Petugas

## 3.4 Pengujian System Usability Scale
System  Usability  Scale  (SUS)  merupakan  salah  satu  metode  untuk  mengevaluasi  kegunaan  sistem  dengan menggunakan  nilai  skala  sebagai  tingkat  usability  yang  diberikan  oleh  pengguna  [21].  Responden  terdiri  dari  30 pengguna diantaranya 10 petugas posyandu dan sisanya ibu-ibu posyandu desa Majegan dan Karang Legi. Kuisioner berisi 10 pertanyaan dengan poin skala Likert yaitu 1 sampai 5 dengan aturan jika aturan positif maka skor dikurangi 1 dan jika pertanyaan positif maka dikurangkan dengan 5 selanjutnya seluruh skor dijumlah dan dikali 2.5 [22]. Hasil dari pengujian SUS bernilai 76,5 yang artinya sistem sudah masuk kategori good.

## 4. KESIMPULAN
Implementasi  teorema  bayes  pada  Sistem  Informasi  Posyandu  untuk  mendeteksi  stunting  pada  balita  berhasil dirancang. Semua fitur dapat berfungsi seperti mengelola data, menyimpan data, dan memproses data. Berdasarkan hasil pengujian blackbox, setiap bagian dari sistem sudah berjalan sesuai dengan yang diharapkan dan dari pengujian SUS mendapatkan nilai rata rata 76,5 sehingga sistem sudah layak digunakan.

## REFERENCES
[1]  I. S. M. - AMIK BSI Purwokerto and R. W. - STMIK Nusa Mandiri Jakarta, “Pengembangan Aplikasi Pos Yandu Berbasis Web,” Evolusi : Jurnal Sains dan Manajemen, vol. 5, no. 2, pp. 43–47, 2017, doi: 10.31294/evolusi.v5i2.2838.
[2]  B. Sapriatin and F. A. Sianturi, “Penerapan Teorema Bayes Mendeteksi  Stunting Pada Balita,” Jurnal Media Informatika, vol. 3, no. 1 Desember, pp. 24–37, Dec. 2021.
[3]  R.  Rachman  and  S.  Moritami,  “SISTEM  PAKAR  DETEKSI  PENYAKIT  REFRAKSI  MATA  DENGAN  METODE TEOREMA BAYES BERBASIS WEB,” Jurnal Informatika, vol. 7, no. 1, pp. 68–76, Apr. 2020, doi: 10.31294/JI.V7I1.7267.
[4]  B.  Sapriatin  and  A.  F.  Sianturi,  “Penerapan  Teorema  Bayes  Mendeteksi  Stunting  pada  Balita,”  Jurnal  Media  Informatika [Jumin], vol. 3, no. 1, pp. 24–37, 2021.
[5]  L. Firgia, A. C. Nurcahyo, N. P, and M. Mira, “Implementasi Metode Naïve Bayes Sistem Pakar Mendeteksi Stunting Pada Balita Berbasis Website,” Sebatik, vol. 26, no. 2, pp. 543–548, 2022, doi: 10.46984/sebatik.v26i2.2117.
No Pengujian Test Case Harapan Hasil 1 Login Username  atau  password salah Sistem  menolak  dan  kembali  ke halaman login. Sesuai Username dan password benar Sistem  menerima  login  dan  masuk halaman dashboard. Sesuai 2 Halaman  data anak Menambah, mengedit, menghapus, dan menampilkan  informasi  dari anak Sistem menyimpan data dan menampilkan  pesan  alert  “Data berhasil disimpan” dan menampilkan daftar data anak Sesuai 3 Halaman  data ibu Menambah, mengedit, menghapus, dan menampilkan  informasi  dari ibu Sistem menyimpan data dan menampilkan  pesan  alert  “Data berhasil disimpan” dan menampilkan daftar data ibu Sesuai 4 Halaman  data imunisasi Menambah, mengedit, menghapus, dan menampilkan informasi imunisasi anak Sistem menyimpan data dan
menampilkan  pesan  alert  “Data berhasil disimpan” dan menampilkan  daftar  data  imunisasi anak Sesuai 5 Halaman  data petugas Menambah, mengedit, menghapus, dan menampilkan  informasi  dari petugas Sistem menyimpan data dan menampilkan  pesan  alert  “Data berhasil disimpan” dan menampilkan daftar data petugas Sesuai 6 Halaman pemantauan kesehatan Menambah, mengedit, menghapus, dan menampilkan  informasi  dari data  pengecekan  kesehatan anak Sistem menyimpan data dan menampilkan  pesan  alert  “Data berhasil disimpan” dan menampilkan  daftar  data  hasil pengecekan kesehatan anak Sesuai 7 Halaman diagnosa Memasukkan  inputan  gejala yang dialami anak Sistem  menyimpan  inputan  dan memproses perhitungan probabilitas dan menampilkan hasilnya Sesuai
[6]  Z. A. Faisal, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT AYAM PETELUR MENGGUNAKAN METODE CASE BASED REASONING BERBASIS WEB,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 3, no. 2, pp. 126–132, Sep. 2019, doi: 10.36040/JATI.V3I2.882.
[7]  M. R. Handoko and N. Neneng, “SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT SELAMA KEHAMILAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 2, no. 1, pp. 50–58, Mar. 2021, doi: 10.33365/JTSI.V2I1.739.
[8]  H. T. Sihotang, E. Panggabean, and H. Zebua, “Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Herpes Zoster Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes,” Journal Of Informatic Pelita Nusantara, vol. 3, no. 1, Feb. 2018.
[9]  R.  Maulana,  Z.  Panjaitan,  A.  Alhafiz,  S.  Informasi,  and  S.  Triguna  Dharma,  “Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Untuk Mendiagnosa  Penyakit Stunting Pada Balita,” Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 4, pp. 425– 438, Jul. 2022, doi: 10.53513/JURSI.V1I4.5446.
[10] N. Sulardi and A. Witanti, “SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT ANEMIA MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif), vol. 1, no. 1, pp. 19–24, Jul. 2020, doi: 10.20884/1.JUTIF.2020.1.1.12.
[11] M. Usnaini, V. Yasin, and A. Z. Sianipar, “Perancangan sistem informasi inventarisasi aset berbasis web menggunakan metode waterfall,”  Jurnal  Manajamen  Informatika  Jayakarta,  vol.  1,  no.  1,  pp.  36–55,  Feb.  2021,  doi: 10.52362/JMIJAYAKARTA.V1I1.415.
[12] H. Nur, “Penggunaan Metode Waterfall Dalam Rancang Bangun Sistem Informasi Penjualan,” Generation Journal, vol. 3, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.29407/gj.v3i1.12642.
[13] I. Lestari, E. Hernawati, M. Kom, and D. Ananda, “Aplikasi Pengolahan Data Posyandu Berbasis Web (Studi Kasus: Posyandu Cipagalo),” eProceedings of Applied Science, vol. 5, no. 2, p. 1191, Aug. 2019.
[14] S.  Suhirman,  A.  T.  Hidayat,  W.  A.  Saputra,  and  S.  Saifullah,  “Website-Based  E-Pharmacy  Application  Development  to Improve Sales Services Using Waterfall Method,” International Journal of Advances in Data and Information Systems, vol. 2, no. 2, pp. 114–129, 2021, doi: 10.25008/ijadis.v2i2.1226.
[15] T.  A.  Nisaa’,  M.  H.  P.  Swari,  and  A.  M.  Rizki,  “SISTEM  INFORMASI  POSYANDU  BERBASIS  WEB  (STUDI KASUS:  POSYANDU MARGOREJO),” Jurnal Informatika dan Sistem Informasi, vol. 3, no. 2, pp. 125–132, Aug. 2022, doi: 10.33005/JIFOSI.V3I2.513.
[16] A.  Nurpalah,  M.  S.  Pasha,  D.  D.  Rhamdhan,  H.  Maulana,  and  A.  A.  Rafdhi,  “Effect  of  UI/UX  Designer  on  Front  End,” International  Journal  of  Research  and  Applied  Technology,  vol.  1,  no.  2,  pp.  335–341,  2021,  doi: 10.34010/injuratech.v1i2.6759.
[17] L.  Setiyani,  “PENGUJIAN  SISTEM  INFORMASI  INVENTORY  PADA  PERUSAHAAN  DISTRIBUTOR  FARMASI MENGGUNAKAN METODE BLACK BOX TESTING,” Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 4, no. 1, pp. 20–27, Apr. 2019, doi: 10.36805/TECHNOXPLORE.V4I1.539.
[18] A. Ardiansyah, P. S. Informatika, F. Komunikasi, D. A. N. Informatika, and U. M. Surakarta, “SISTEM INFORMASI SURAT PERTANGGUNG JAWABAN DINAS KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA KABUPATEN KARANGANYAR,” 2022.
[19] B. Pramitasari and N. Nurgiyatna, “Sistem Informasi Unit Kegiatan Mahasiswa Marching Band Universitas Muhammadiyah Surakarta  berbasis  Web,”  Emitor:  Jurnal  Teknik  Elektro,  vol.  19,  no.  2,  pp.  59–65,  Sep.  2019,  doi: 10.23917/EMITOR.V19I2.7998.
[20] M. Nur Ichsanudin, M. Yusuf, S. Jurusan Rekayasa Sistem Komputer, J. Teknik Industri, I. AKPRIND Yogyakarta, and R. Artikel,  “PENGUJIAN   FUNGSIONAL  PERANGKAT  LUNAK  SISTEM  INFORMASI  PERPUSTAKAAN   DENGAN METODE  BLACK BOX TESTING BAGI PEMULA,” STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer, vol. 1, no. 2, pp. 1–8, May 2022, doi: 10.55123/STORAGE.V1I2.270.
[21] R.  Nurlistiani  and  N.  Purwati,  “Interpretasi  Pengujian  Usabilitas  E-Learning  di  Masa  Pandemi  COVID-19  Menggunakan System Usability Scale,” Prosiding Seminar Nasional Darmajaya, vol. 1, no. 0, pp. 164–171, Sep. 2021.
[22] N.  Isnain,  H. Sulaiman,  and  R. Rahmatika,  “Pengujian  Usability  Pada  Aplikasi  Auto  Reply  For Messenger  Menggunakan SUS,” Explorer, vol. 1, no. 2, pp. 71–80, Jul. 2021, doi: 10.47065/EXPLORER.V1I2.97.