## APLIKASI PEMANTAUAN KESEHATAN PADA LANSIA RESIKO TINGGI MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA BERBASIS SMARTPHONE ANDROID DI RUMAH SAKIT CUT MUTIA LHOKSEUMAWE

## Abstract
[ Health  Monitoring  Application  In  High  Risk  Elderly  Using  Genetic  Algorithm  Based  On  Android Smartphone In Cut  Mutia Hospital, Lhokseumawe ] Health is the most  important thing that  must always be considered  because  if  health  deteriorates  then  every  activity  will  definitely  be  difficult  to  do,  but  not infrequently due to some conditions we have to fall sick and even have to get intensive care so that it requires further  supervision  from  the  hospital  or  hospital.  Puskesmas,  especially  for  elderly  family  members  who require  special  care  and  attention.  Health  monitoring  applications  in  the  elderly  provide  convenience  for families in caring for the health of family members who are elderly and also make it easier for the hospital to see progress data from patients. This research is in the stage of making the availability of real-time monitoring features from the puskesmas or hospital in the future and some features are available and there are some real- time medical record features so that the hospital can find out the health history of the patient in real time. The purpose of this research is to implement and build an application for Health Monitoring in the Elderly at High Risk with an Android-Based Genetic Algorithm. then apply the genetic algorithm method in determining health in high-risk elderly. The menu on the application includes patient data, consultation page, examination results page,  doctor  data,  patient  data,  type  of  disease,  medical  records,  handling,  complaints  page,  patient  profile page,  healthy  food  page.  Furthermore,  it  makes  it  easier  for  families  and  hospitals  to  treat  patients  because there  are  medical  record  features  and  Android-based  high-risk  elderly  patient  monitoring  features. Then  the results of  this study are smartphone-based health application technology for health surveillance applications in  the  elderly  based  on  Android.  The  last  is  to  make  it  easier  for  family  members  and  the  puskesmas  in conducting health surveillance of the elderly.
Keywords: Android., Genetic Algorithm, Health Monitoring of High Risk Elderly.

## Abstrak
Kesehatan adalah hal yang paling utama yang harus selalu diperhatikan dikarenakan jika kesehatan memburuk maka setiap kegiatan pasti akan sulit untuk dilakukan, namun tidak jarang di karena kan beberapa kondisi kita harus  jatuh  sakit  yang  bahkan  harus  mendapatkan  perawatan  intensif  sehingga  membutuhkan  pengawasan lebih  lanjut  dari  pihak  rumah  sakit  atau  puskesmas  terutama  pada  anggota  keluarga  yang  telah  lanjut  usia sehingga  membutuhkan  perawatan  dan  perhatian  khusus.  aplikasi  pemantauan  kesehatan  pada  lansia memberikan  kemudahan  bagi  para  keluarga    dalam  merawat  kesehatan  kepada  anggota  keluarga  yang  telah lansia dan juga  memudahkan pihak rumah sakit dalam melihat data perkembangan dari pasien. Penelitian ini tahap pembuatan tersedianya fitur pemantauan secara realtime dari pihak puskesmas atau rumah sakit untuk ke depannya  dan  sebagian  fitur  telah  tersedia  dan  adanya  sebagian  fitur  rekam  medis  secara  realtime  sehingga pihak rumah sakit dapat mengetahui riwayat kesehatan dari pasien secara realtime. tujuan penelitian ini adanya penerapan  dan  membangun  aplikasi  Pemantauan  Kesehatan  Pada  Lansia  Resiko  Tinggi  dengan  Algoritma
Rizki Setiawan 1) , Angga Pratama 2*) dan Ananda Faridhatul Ulva 3)
1,2,3) Prodi Sistem Informasi  Fakultas Teknik  Universitas Malikussaleh e-mail : rizkisetiawan.170180036@mhs.unimal.ac.id 1) , anggapratama@unimal.ac.id 2*) , anandafulva@unimal.ac.id 3)
Corresponder Author : anggapratama@unimal.ac.id
Genetika  Berbasis  Android.  kemudian  menerapkan  metode  algoritma  genetika  dalam  menentukan  kesehatan pada  lansia  resiko  tinggi.  menu  pada  aplikasi  antara  lain  data  pasien,  halaman  konsultasi,  halaman  hasil pemeriksaan,  data  dokter,  data  pasien,  jenis  penakit,  rekam  medis,  penanganan,  halaman  keluhan,  halaman profil  pasien,  halaman  makanan  sehat.  Selanjutnya  mempermudah  pihak  keluarga  dan  rumah  sakit  dalam melakukan  perawatan terhadap pasien karena ada fitur rekam medis dan fitur pemantauan pasien lansia resiko tinggi berbasis android. kemudian hasil penelitian ini adanya teknologi aplikasi kesehatan berbasis smartphone untuk aplikasi pengawasan kesehatan pada lansia yang berbasis android. terakhir untuk mempermudah anggota keluarga dan pihak puskesmas dalam melakukan pengawasan kesehatan teerhadap lansia.
Kata Kunci: Android, Algoritma Genetika, Pemantauan Kesehatan Lansia Resiko Tinggi.

## 1. Pendahuluan
Kesehatan  adalah  hal  yang  paling  utama  yang  harus  selalu  diperhatikan  dikarenakan  jika  kesehatan memburuk maka setiap kegiatan pasti akan  sulit  untuk  dilakukan, namun  tidak jarang di  kerenakan beberapa kondisi  kita  harus  jatuh  sakit  yang  bahkan  harus  mendapatkan  perawatan  intensif  sehingga  membutuhkan pengawasan  lebih  lanjut  dari  pihak  rumah  sakit  atau  puskesmas.  Namun  saat  ini  masih  banyak  kita  jumpai rumah  sakit  atau  puskesmas  yang  masih  melakukan  pengasawan  pada  pasien  secara  langsung  atau  manual dimana hal ini  sangat kurang efektif mengingat pasien harus datang langsung ke rumah sakit atau puskesmas untuk  melakukan  pemeriksaan  dan  pengecekan  kesehatan  di  karenakan  belum  adanya  sebuah  sistem  yang dapat di gunakan oleh rumah sakit atau puskesmas dalam mengontrol kesehatan pasien.
Terkadang  banyak  masyarakat  yang  harus  membuang  waktu  seharian  bahkan  tenaga  yang  tidak  sedikit untuk menyecek dan juga konsutasi kesehatan dari anggota keluarga ketika sakit, baik anggota keluarga yang telah tua dengan resiko tinggi. Selain itu lansia resiko tinggi memerlukan perhatian lebih di karenakan kondisi kesehatan  yang  berubah-ubah,  hal  ini  mengharuskan  komunikasi  dengan  dokter  atau  perawat  tidak  boleh terputus untuk menghindari kondisi yang tidak di inginkan dan posisi keberdaan pasien tersebut (Kurniawan R. 2020).  Pentingnya sebuah algorirma  dalam pencarian dan system informasi  dalam melihat keberadaan pasien terutama system informasi untuk pasien rawat inap (Dinata R. K., Safwandi S., Hasdyna N. 2020; Dinata R. K. 2016). Oleh sebab itu penulis membuat penelitian yang berjudul “Aplikasi Pemantauan Kesehatan Pada Lansia Resiko  Tinggi  Menggunakan  Algoritma  Genetika  Berbasis  Android  (Studi  Kasus:  RSUD  Cut  Mutia Lhokseumawe)”  dengan  adanya  aplikasi  ini  diharapkan  dapat  membantu  masyarakat  terutama  yang  anggota keluarganya sedang menjalani pengobatan jalan atau sedang menjalani pengobatan di rumah.
Sistem informasi dapat untuk mengolah dan menyajikan data yang dapat berguna dan bermanfaat bagi yang menerima data tersebut (Herliana1 A. 2016) (Pratama, Fachrurrazi, and Ula 2021) adanya monitoring dengan RFID  monitoring  dan  adanya  pemilihan  dalam  suatu  pengambil  keputusan  dalam  persiapan  data  (Ula  M., Pratama  A.,  Asbar  Y.,  Fuadi  W.,  Fajri  R.  and  R.  2021).  kegiatan  strategi  dari  suatu  organisai  yang  dapat menyediakan laporan-laporan terhadap pihak-pihak tertentu. (Amalia R. 2020). Aplikasi juga dapat di katakan sebagai  suatu  program  yang dapat  di  gunakan oleh suatu  sasaran yang akan  (Sutedja I., Bahana R. K. 2020). input  sehingga  dapat  mengasilkan  output  atau  hasil.  (Halawa  2016).  penelitian  populasi  memiliki  istilahnya tersendiri  yaitu  sejumlah  besar  sabjek  atau  sasaran  yang  memiliki  karakteristik  tertentu.  (Sastroasmoro  S. 2013).  Sampel  merupakan  bagian  dari  populasi  atau  disebut  juga  sebagai  subset  dari  populasi  yang  telah ditentukan  dengan  cara-cara  tertentu  sehingga  di  anggap  mampu  mewakili  dari  popuasi  yang  akan  diteliti. (Sastroasmoro S. 2013).  Algoritma genetika adalah algoritma yang terinspirasi  dari teori evolusi  darwin yang kemudian  di  tiru  menjadi  algoritma  komputasi  yang  digunakan  sebagai  cara  untuk  mencari  suatu  solusi  dari suatu  permasalahan  yang  terjadi  menggunakan  cara  yang  lebih  ilmiah.  Sistem  operesi  yang  di  kembangkan oleh Google dengan berbasis carnel Linux versi 2.6 dan juga beberapa prangkat lunak dari GNU yang bersifat open source atau dapat di ubah sesuai dengan keinginan developer sendiri. (Hardiansah 2020). Lebih dari satu miliar smartphone dan tablet yang menggunakan sistem operasi android pada peralatan  (Sutedja I., Bahana R. K.  2020).  system  informasi  (Ulva  A.  F.,  Pratama  A.  2021).  Sistem  Pusat  Informasi  juga  dapat  digunakan dengan Berbasis Android dalam melihat informasi siswa (Ulva A. F., Pratama A. 2021).
Penelitian-penelitian terkait Pemantauan kesehatan pada lansia menggunakan mikrokontroler arduino yang di  bangun  berhasil  melakukan  pemantauan  kesehatan  pada  lansia  dengan  cara  mengukur  suhu  tubuh  dan denyut jantung pada pasien dan mengirimkan hasil kepada pengguna menggunakan media android. penelitian Sistem  Informasi  Pemantauan  Kesehatan  Lansia  adanya  aplikasi  pemantauan  lansia  berbasis  web  ini  akan memudahkan  dalam  mengntrol  secara  langsung  data  dari  lansia.  Dan  juga  mempermudah  pemakai  dalam melihat  data  pasien.  Dengan  adanya  aplikasi  pemantauan  lansia  berbasis  web  ini  akan  mempercepat  dan mempermudah  dalam  pendataan  pasien  (Arifin  D.,  Alafgani  I.  S.,  Silaban  C.,  Marlinda  L.  2020).  penelitian
selanjutnya  Perancangan  Aplikasi  Mobile  Pertolongan  Pertama  Untuk  Keamanan  Dan  Keselamatan  Lansia diharapkan  dengan  terciptanya  aplikasi  ini  pengguna  akan  lebih  mudah  dalam  mendapatkan  informasi mengenai  kecelakaan yang terjadi terhadap pasien lansia sehingga bisa lebih cepat dalam proses penanganan. Dengan adanya aplikasi ini diharapkan juga dapat menurunkan angka kecelakaan yang di alami oleh lansia dan juga  di  harapkan  dapat  mengurangi  angka  kematian  terhadap  lansia  yang  meninggal  akibat  kecelakaan  dan terlambatnya proses pertolongan pertama. Pada aplikasi ini juga di sediakan fitur panggilan darurat yang dapat di lakukan oleh pasien ketika membutuhkan pertolongan.

## 2. Metode Penelitian
A. Teknik Pengumpulan Data
1. Wawancara melakukan survey secara langsung terhadap lansia dengan resiko tinggi dan juga anggota keluarga  pasien  untuk  mendapatkan  gambaran  menu-menu  yang  akan  di  gunakan  pada  aplikasi  di bangun.
2. Studi  Perpustakaan  dalam  penelitian  ini    penguji  juga  mencari  teori-teori  serta  informasi  yang  di butuhkan  dalam  penelitian  ini.  Teori  serta  informasi  mulai  dari  buku  diperpustakaan,  jurnal  pada internet dan juga karya ilmiah dan juga padaa hasil penelitian di lakukan sebelumnya.
B. Alur Penelitian
Adapun aplikasi pemantauan kesehatan pada lansia resiko tinggi menggunakan algoritma genetika berbasis smartphone android di rumah sakit cut mutia adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian C. Skema Sistem
Ada  pun  skema  sistem  aplikasi  pemantauan  kesehatan  pada  lansia  resiko  tinggi  menggunakan  algoritma genetika berbasis smartphone android di rumah sakit cut mutia adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Skema Sistem
Pada skema sistem di  atas di  mulai  dengan menginputkan data kesehatan lansia yang kemudian di  proses menggunakan  algoritma  genetika  yang  mempunyai  6  tahapan  yaitu  pembentukan  kromosom,  inisialisasi, evaluasi  kromosom, seleksi  kromosom, crossover, dan yang terahir mutasi  maka setelah itu  di dapatkan hasil klasifiksi akhir.

## 3. Hasil dan Pembahasan
A. Klasifiakasi Data
1. Pasien
Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  data  sampel  yaitu  data  pasien  dari  Rumah  Sakit  Umum Daerah  Cut  Mutia  Lhokseumawe.  Data  tersebut  adalah  data  dari  pasien  berserta  hasil  pemeriksaan  yang telah di lakukan oleh pihak rumah sakit. Berikut data  kriteria yang di gunakan pada penelitian:
Tabel 1 . Data Pasien No. Nama Umur Penyakit TD KG 1 Sulaiman 67 Jantung Hipertensi,  Jantung Kronis 140/100  180 2 Hj. Jumaniah Tb 65 Neuropati Diabetik, Mononeuropati 120/80 130 3 Hamzah 78 Infark Miokard Akut, Jantung Kronis, Gagal Jantung Kongestif 150/100  140 4 Antikah 70 Angina Tidak Stabil, Jantung Kronis, Depolarisasi Prematur 120/90 130 5 Fatimah 61 Vertigo Peripheral, Lumbago (Lbp) 110/80 144 …  … … … … … …  … … … … … 15 Syahrul Bariah 62 Kanker Ovarium, Ginjal Kronis Stadium 5, Jantung Kronis 160/110  110 16 Usman Abdullah 61 Ginjal Kronis Stadium 5, Anemia 90/80 166
17 Ismail 81 Jantung Kronis 120/80 210 18 Rosmiah 70 Stroke Infark 90/80 215 19 Fatimah 79 Melena Dewasa, Jantung Kronis 100/80 220 20 Safwandi Sy 61 Neoplasma Ganas Retroperitoneum 140/110  180

## 2. Penyakit
Salah  satu  tabel  yang  akan  menjadi  variabel  dalam  peritungan  algoritma  genetika  adadalah  tabel penyakit.  Untuk  meberikan  bobot  nilai  pada  penyakit  maka  penyakit  di  bagi  dalam  tiga  spesifikasi tergantung cara penanganan nya, berikut data jenis penyakit:
Tabel 2 . Data Penyakit Nilai 1 Nilai 2 Nilai 3 Anemia Eritema Stroke Hemogranik Mononeuropati Kanker Rektum Stroke Infark Neuropati Diabetik Radang Paru Hipertensi Jantung Lumbago Jantung Kronis Gagal Jantung Kongesif Angina Tidak Stabil Status Epileptikus Ginjal Kronis Stadium 5 Bronkintis Perforasi Usus Kanker Ovarium Dispepsia Kanker Payudara Neoplasma Ganas Retroperitoneum Melena Dewasa
B. Algoritma Genetika
1. Pembentukan Populasi Awal
Dalam  pembentukan  populasi  diawal  dilakukan  dengan  cara  mengacak  nilai  secara  acak  angka- angka dari tabel yang telah ditentukan yaitu tabel keluhan, tabel tekanan darah, tabel kadar gula darah, tabel umur dan juga tabel jenis penyakit. Untuk pembentukan populasi awal dapat dilihat pada tabel 6 di bawah:

## Tabel 3. Pembentukan Kromosom
Pembentukan Chromosome C1 1 2 3 2 5 C2 1 2 2 2 2 C3 1 3 2 3 8 C4 1 2 2 3 5 C5 1 1 2 2 2 …. …. …. …. …. …. … … … … … … C18 1 1 4 3 3 C19 1 1 4 3 3 C20 1 2 3 2 3
2. Evaluasi Nilai
Pada  tahap  ini  dilakukan  tahapan  evaluasi  nilai  fitnes  berdasarkan  nilai  yang  telah  di  tentukan sebelumnya dimana proses ini akan terus berlanjut hingga di dapatkan kreteria yang di inginkan.
Tabel 4. Evaluasi Nilai Fungsi Objektif Evaluasi Nilai Fitnes Probabilitas Komulatif Probabilitas
22 0,043478261 0,029377203 0,029377203 4 0,2 0,135135135 0,164512338 40 0,024390244 0,016479895 0,180992233 23 0,041666667 0,028153153 0,209145386 2 0,333333333 0,225225225 0,434370611 …. …. …. …. …. …. …. …. 18 0,052631579 0,035561878 0,869864024 17 0,055555556 0,037537538 0,907401562 17 0,055555556 0,037537538 0,944939099 12 0,076923077 0,051975052 0,996914151 19,75 1,475432944

## 3. Seleksi
Pada  tahapan  ini  di  lakukan  tahap  penyeleksian  untuk  mendapatkan  induk  terbaik  yaitu  dengan cara membandingkan nilai  acak masingmasing  kromosom  dengan nilai  komulatif probabilitas untuk mendapatkan nilai terendah yang akan  di jadikan sebagai induk.
Tabel 5. Seleksi Nilai Acak   Seleksi Chromosome 0,123 C2 0,152 C2 0,786 C13 0,568 C9 0,945 C13 …. … … … 0,153 C2 0,481 C8 0,837 C13 0,214 C5 0,312 C5
4. Perkawinan Silang ( Crossover )
Setelah  tahapan  seleksi  dilakukan  kemudian  di  lakukan  tahapan  perkawinan  silang  yaitu membandingkan seluruh nilai acak kromosom dengan banyaknya nilai yang ingin di ubah (dalam persen). Setelah induk kemudian di dapat kemudian kromosom induk akan saling bertukar gen.
Tabel 6. Perkawinan Silang Random Crossover   Chrommosome Crossover 0,235 C1  Induk 0,559 C2  Biasa 0,614 C3  Biasa 0,78 C4  Biasa 0,384 C5  Induk 0,159 C6  Induk 0,701 C7  Biasa … … … … 0,708 C17  Biasa 0,415 C18  Biasa 0,124 C19  Induk 0,579 C20  Biasa
5. Mutasi
Tahapan terahir adalah tahapan mutasi yang akan di lakukan  dengan cara memilih 10% dari total gen yang  ada  untuk  kemudian  nilainya  di  ubah  dengan  nilai  acak  antara  1  sampai  dengan  5  (sesuai  dengan range nilai variabel penelitian).
Tabel 7. Mutasi Mutasi Random Populasi Random Mutasi 100 44 2 10 66 1 24 2 19 3 60 3 84 3 20 2 33 2 43 1 78 2
Setelah tahapan mutasi maka selesailah satu tahapan generasi dalam algoritma genetika dimana pada tahapan ini akan didapatkan susunan kromosom baru yang akan kembali di hitung seperti tahapan- tahapan sebelumnya hingga mendapatkan hasil yang di inginkan atau berhenti di kreteria yang telah ditentukan.
Tabel 8. Chromossome Setelah Satu Generasi Chromosome Baru Setelah Satu Generasi C1 1 3 2 2 4 C2 1 2 2 2 2 C3 1 3 3 2 4 C4 1 4 3 3 2 C5 1 3 3 2 4 C6 1 2 2 2 5 C7 1 1 2 2 2 … … … … … … … … … … … … C10 1 4 5 2 5 C18 1 3 3 2 4 C19 1 1 2 2 2 C20 1 1 2 2 2
Pada generasi  pertama perhitungan algoritma sudah dapat memprediksi  bahwa akan ada pasien yang akan  mengalami  gejala  selama  proses  pengobatan  jalan  berlangsung.  Hal  ini  dapat  dibuktikan  dengan tercapainya nilai satu (1) yang menjadi kriteria yang didapat pada proses evaluasi nilai fitnes. Selanjutnya pasien akan di  klasifikasikan menggunakan persamaan a+2b+3c+4d+5e=25 dimana nilai  fungsi  objektif dari setiap kromosom dengan nilai persamaan tersebut akan di bandingkan untuk mendapatkan klasifikasi dari setiap pasien yang di prediksi mengalami gejala selama masa pengobatan jalan berlangsung.

## C. Implementasi Tampilan Android
1. Halama Muka
Terdapat  beberapa  halaman  pada  tampilan  android  yang  akan  memberikan informasi  seperti jadwal konsultasi,  penanganan,  saran  makanan  sehat  dan  hasil  pemeriksaan  yang  dapat  membantu  anggota keluarga dalam melakukan perawatan terhadap pasien. Selain  itu juga terdapat tombol  panggilan darurat yang akan mempermudah keluarga pasien jika ingin menghubungi pihak rumah sakit atau ambulan.
Gambar 3. Tampilan Halaman Andoid
2. Tampilan Data Pasien dan Tambah Konsultasi
Gambar 4. halaman Data Pasien Konsultasi

## 3. Halaman Pemeriksaan dan Penanganan
4. Halaman Keluhan
Gambar 6. Keluhan Terkini
5. Halaman Pemeriksaan dan Pertolongan Pertama
Gambar 7 . Halaman Pemeriksaan dan Pertolongan Pertama

## 6. Tampilan Halaman Emergency Call dan Profil
7. Tampilan Halaman Rekam Medis Perawat Pasien
Gambar 9. Tampilan Halaman Rekam Medis Perawat Pasien
8. Implementasi Grafik Algoritma Genetika
Pada halaman grafik  algoritma genetika akan menampilkan hasil perhitungan dari algoritma dimana data  yang  telah  di  hitung  oleh  sistem  akan  di  tampilkan  dalam  bentuk  grafik  sehingga  mempermudah pihak rumah sakit dalam memonitoring pasien berdasarkan tingkat kesehatannya.
Gambar 10. Halaman Grafik Algoritma Genetika

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan  aplikasi  pemantauan  kesehatan  pada  lansia  resiko  tinggi  menggunakan  algoritma  genetika berbasis smartphone android di rumah sakit cut mutia sebagai berikut:
a. Aplikasi  pemantauan  kesehatan  pada  lansia  menggunakan  algoritma  genetika  dan  hasil  aplikasi  ini dapat melihat memonitoring pasien berdasarkan tingkat kesehatannya dan rekam medis nya
b. Dengan Algoritma Genetika yang di gunakan mampu menentukan kesehatan pada lansia yang di hitung berdasarkan hasil pemeriksaan yang telah di lakukan terhadap pasien mulai dari jenis penyakit yang di derita,  tekanan  darah,  kadar  gula  darah  dan  juga  usia,  sehingga  memudahkan  dalam  melakukan pemantauan kesehatan terhadap lansia yang sedang dalam proses pengobatan.
c. Dengan adanya aplikasi pemantauan  kesehatan pada lansia sangat mempermudah bagi pihak keluarga
dalam  merawat  anggota  keluarga  yang  sedang  dalam  proses  pengobatan,  dikarenakan  adanya  data seperti cara penanganan pertama ketika situasi dan  seluruh data pasien sudah terkomputerisasi berbasis mobile android

## 5. Ucapan Terimakasih
Ucapan  terimakasih  saya  ucapkan  kepada  Kementerian  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi (KEMENRISTEK  DIKTI).  Apresiasi  saya  sampaikan  kepada  ketua  jurusan  teknik  elektro  dan  ketua  prodi sistem informasi, Dekan Fakultas Teknik berserta jajarannya dan Rektor Universitas Malikussaleh.

## Daftar Pustaka
Amalia  R.,  &.  Huda  N.  2020.  “Implementasi  Sistem  Informasi  Pelayanan  Kesehatan  Pada  Klinik  Smart Medica.” Jurnal SISFOKOM (Sistem Informasi Dan Komputer) 332–38.
Arifin D., Alafgani I. S., Silaban C., Marlinda L., &. Hayuningtyas R. Y. 2020. “Sistem Informasi Pemantauan Kesehatan Lansia.” Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Researh 167– 72.
Dinata  R.  K.,  Safwandi  S.,  Hasdyna  N.,  &.  Mahendra  R.  2020.  “Kombinasi  Algoritma  Brute  Force  Dan Stemming  Pada  Sistem  Pencarian  Mashdar.” CESS  (Journal  of  Computer  Engineering,  System  and Science) 5(2):273–78.
Dinata  R.  K.  2016.  “Sistem  Informasi  Pengawasan  Taman  Kota  Pada  Dinas  Pasar,  Kebersihan  Dan Pertamanan Kabupaten Aceh Utara.” INFORMAL: Informatics Journal 1(2):67–71.
Halawa.  2016.  “Perancangan  Aplikasi  Pembelajaran  Topologi  Jaringan  Komputer  Untuk  Sekolah Menengah Kejuruan  (Smk)  Teknik  Komputer  Dan  Jaringan  (Tkj)  Dengan  Metode  Computer  Based  Intruction.” Jurnal Riset Komputer 66–71.
Hardiansah,  &.  Suryono  S.  2020. Panduan  Praktis  Membuat  Aplikasi  Android  Dengan  Android  Studio (Kotlin) . Yokyakarta: PT. Louwba Techno Indonesia.
Herliana1  A.,  Rasyid  P.  M.  2016.  “Sistem  Informasi  Monitoring  Pengembangan  Software  Pada  Tahap Development Berbasis Web.” Jurnal Informatika 41–50.
Kurniawan  R.,  Mutammimul  Ula.  2020.  “SISTEM  INFORMASI  GEOGRAFIS  PENCARIAN  RUTE TERPENDEK  MENUJU  RUMAH  SAKIT  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  ALGORITMA DIJKSTRA.” JURNAL SISTEM INFORMASI .
Pratama, A., S. Fachrurrazi, and M. Ula. 2021. “Perancangan Dan Aplikasi Model Sistem Informasi Sekolah.” JURNAL SISTEM INFORMASI 5(1).
Sastroasmoro S., Ismael S. 2013. Dasar- Dasar Metodologi Penelitian Klinis . Jakarta: Sagung Seto.
Sutedja  I.,  Bahana  R.  K.,  Manuaba  I.  2020.  “Perancangan  Aplikasi  Mobile  Pertolongan  Pertama  Untuk Keamanan Dan Keselamatan Lansia.” Sebatik 568–73.
Ula  M.,  Pratama  A.,  Asbar  Y.,  Fuadi  W.,  Fajri  R.,  Hardi,  and  R.  2021.  “A  New  Model  of  The  Student Attendance Monitoring System Using RFID Technology.” Journal of Physics: Conference Series 1807.
Ulva A. F., Pratama A., Silfitri Y. 2021. “Sistem Pusat Informasi Spasi Berbasis Android Studi Kasus Program Studi Sistem Informasi Universitas Malikussaleh.” Jurnal TIKA 6(3):297–304.