## Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Penyakit Paru-Paru Menggunakan Rapid Miner
Application Of The Naïve Bayes Algorithm For Prediction Of Lung Diseases Using Rapidminer
1 Yusuf Muhyidin, 2 Muhammad Rafi  Muttaqin, 3 Imam Ma'ruf Nugroho, 4 Moch. Hafid
123 Teknik Informatika,  STT Wastukancana
1 yusufmuhyidin@wastukancana.ac.id, 2 rafi@wastukancana.ac.id, 3 imam.ma@wastukancana.ac.id,
4 hafid@wastukancana.ac.id Corresponding author: yusufmuhyidin@wastukancana.ac.id
Abstrak; Paru-paru  adalah  organ  utama  pada sistem  pernapasan  manusia  yang  terletak  di dalam rongga dada dan berjumlah sepasang. Paru-paru  merupakan organ vital yang sangat mempengaruhi kesehatan tubuh,  karena memiliki  f ungsi  untuk  menjaga keseimbangan  asam  basa tubuh,mengelurakan  karbon  dioksida yang tidak  dibutuhkan  tubuh  dan  uap  air.  Merokok menjadi penyebab  utama  penyakit  paru-paru,  pada  tahun  2020  berdasarkan  laporan World  Health Organization (WHO),  diperkirakan  10  juta  orang  menderita  penyakit  paru-paru  di  seluruh  dunia. Penelitian  ini  menggunakan  klasif ikasi algoritma naïve  bayes  untuk  mendapatkan  model  prediksi yang dapat memprediksi data pasien penyakit paru-paru. Penelitian ini bertujuan  untuk mendapatkan nilai  akurasi  dengan  menggunakan  algoritma  naïve  bayes.  Adapun  data  yang  digunakan  pada penelitian  ini diperoleh dari Kaggle yang berisi 469  data dengan 14  atribut di dalamnya. RapidMiner digunakan  sebagai  tools  untuk  menguji  dataset  pasien  yang  digunakan  sehingga  menghasilkan sebuah  prediksi dengan  tingkat akurasi  sebesar  99,9% risk  false (tidak  berisiko memiliki  penyakit paru-paru).
Kata Kunci: Paru-paru,  Rapidminer, Naïve  Bayes, Data Mining
Abstract; The lungs are  the main organ  in the human  respiratory  system which is located in the chest cavity and  consists of  a  pair.  The  lungs  are  a  vital organ  that  greatly  influences  the  body's  health, because  it has  the  function  of  maintaining  the  body's  acid-base  balance,  removing  carbon  dioxide that  the body  does  not need  and  water  vapor.  Smoking  is the  main  cause  of lung  disease,  in 2020 based  on  the  World  Health  Organization  (WHO)  report,  it is estimated  that 10  million  people  suffer from  lung  disease  worldwide.  This research  uses the Naïve  Bayes classification algorithm  to obtain a prediction  model  that can predict  lung  disease patient  data. This research  aims to obtain  accuracy values  using  the  Naïve  Bayes algorithm.  The  data  used  in this research  was obtained  from  Kaggle which contains 469 data with 14 attributes in it. RapidMiner  is used as a tool to test the patient dataset used  to  produce  a  prediction  with  an  accuracy  rate  of  99.9%  risk  false  (no  risk  of  having  lung disease).
Keywords  : Lung,  Rapidminer,  Naïve  Bayes, Data  Mining .

## 1 Pendahuluan
Paru-paru  adalah  organ utama  pada sistem pernapasan  manusia  yang terletak didalam rongga dada  dan  berjumlah  sepasang.  Paru-paru  merupakan  organ  vital  yang  sangat  mempengaruhi kesehatan  tubuh,  karenamemiliki  f ungsi  untuk  menjaga  keseimbangan  asam  basa  tubuh, mengelurakan  karbondioksida yang tidak dibutuhkan tubuh dan uap   air. Penyakit paru-paru  adalah peradangan  yang  bisa  mengganggu  saluran  pernapasan,  seperti  sesak  napas,  batuk,  atau  nyeri dada.Ada  beberapa  jenis  penyakit  paru-paru  yangsering  terjadi  seperti  pneumonia,  Tuberkulosis (TBC),  Bronkitis,  penyakit  paru  obstruktif   kronis,  dan  asma.  Penyakit  paru-paru  adalah  suatu penyakit  yang  dapat  diobati dan  disembuhkan.  Namun  membutuhkan  waktu  pengobatan  dengan jangka waktu yang cukup lama. Penyebab risiko penyakit paru-paru selain dari asap tembakau, yaitu
polusi udara,  bahan  kimia dan debu pekerjaan,  dan inf eksi saluran  pernapasan  bawah  yang sering terjadi selama  massa kanak-kanak.
Pada tahun  2020  berdasarkan  laporan World  Health  Organization (WHO),  diperkirakan  10  juta orang menderita  penyakit paru-paru  di seluruh  dunia. 5,6  juta pria  dan 3,3  juta wanita,  dan 1,1  juta anak-anak.  Jumlah  kasus  terbanyak penyakit paru  paru,  yaitu 43%  ad  di  Kawasan  Asia  Tenggara, diikuti Kawasan  Af rika dengan  25%, dan 18%  di Kawasan  Pasif ik Barat. Lebih  dari 95%  kasus dan kematian terjadi di negara-negara  berkembang. Delapan negara menyumbangkan  dua pertiga kasus penyakit  paru-paru  baru  yaitu  India,  Tiongkok, Indonesia,  Filipina,  Pakistan,  Nigeria,  Bangladesh, dan Af rika Selatan.
Di  seluruh  dunia,  hampir  satu  dari  dua  rumah  tangga  terdampak  penyakit  paru-paru menanggung  biaya sebesar lebih dari  20% pemasukan  rumah  tangga. Meski perkembangangan  di dunia  medis  begitu  49  pesat,  namun  masih  banyak  masyarakat  yang   tidak  bisa  menikmati perkembangannya.  Contohnya  hanya  satu  dari  tiga  orang  yang   mengidap  Tuberkulosis  Resistan Obat (TB-RO)  yang mengakses pengobatan. Pendanaan  di negara-negara  berpendapatan  rendah dan  menengah  yang  menyumbangkan  98%  kasus  penyakit  paru-paru  dilaporkan masih  jauh  lebih rendah  dari pendanaan  yang dibutuhkan untuk  pencegahan, diagnosis, pengobatan, dan pelayanan.
Berdasarkan  penjelasan yang sudah diuraikan di atas, peneliti menggunakan  Teknik data mining dengan  algoritma  Naïve  Bayes  dan  metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  untuk memprediksi  penyakit  paru-paru. Dataset  diiperoleh  dari  Kaggle  yang  berisi  469  data  dengan  14 atribut di dalamnya.

## 2 Kajian Pustaka

## 2.1 Data mining
Data Mining adalah teknik pengolahan suatu pengetahuan  yang didasarkan pada sebuah  big data,data  yang  biasa  digunakan  diambil  dari database,  warehouse   data ,  web dan  lain-lain   untuk diproses  menjadi  inf ormasi  yang  menarik.  Data  miningsendiri  banyak  digunakan  di  beberapa bidang untuk membantu peningkatan dalam hal pengetahuan,  selain itu juga data mining digunakan untuk  meningkatkan  penjualan.  (Febriani  dan  Sulistiani, 2021).  Cabang  ilmu  lain  mendukung  data mining  yang  mencakup  statistik, teknolo gi basis data, machine  learning ,  sistem  pakar,  algoritma paralel,  algoritma  genetika,  pengenalan  pola,  visualisasi  data,  dan  lain  sebagainya   (Anam  dan Santoso, 2018).
Data  Mining  merupakan    teknologi   yang    sangat    berguna    untuk  membantu    perusahaan menemukan   inf ormasi yang  sangat  penting   dari  gudang  data  mereka   yang  selama   ini   tidak diketahui  apa  manf aatnya.(Karlina  dkk, 2022)

## 2.2 Paru-Paru
Paru-paru  merupakan  organ  respirasi  yang  sangat  penting  bagi  keberlangsungan  hidup manusia.  Paru-paru  berf ungsi menukar  oksigen dari udara  dengan karbondioksida dari darah.  Jika kesehatan  paru-paru  terganggu  maka  f ungsi kesehatan  tubuh  juga  akan  ikut  terpengaruh  secara keseluruhan  (Musa  dan Alang, 2017).
Paru-paru  merupakan  salah  satu  organ  pada  sistem  pernapasanyang  berf ungsi  sebagai tempat  bertukarnya  oksigen  dengan  karbondioksida  di  dalam  darah.  Gangguan  paru-paru  ini menyebabkanpenderita  sulit bernaf as,  sulit beraktivitas, kekurangan  oksigen bahkan   apabila  tidak cepat  terdeteksi  dapat  menyebab kan  kematian  (Reni  Rahma  dewi  &  Rahmadi  Kurnia,  2016). Menurut  Departemen  Kesehatan  Republik Indonesia,  penyakit paru  termasuk  salah  satu  penyakit yang kritis hingga saat ini.

## 2.3 Naïve Bayes
Klasif ikasi  adalah  proses  persiapan  pencarian  model  yang  menggambark an  data  dan mengklasif ikasikannya  ke  kelas-kelas  yang  ada.Naive  Bayes  adalah  salah  satu  yang  biasa digunakan karena  keunggulan kecepatan dan akurasinya, naive bayes dianggap berpotensi sebagai metode klasif ikasi data terbaik dalam hal  akurasi  dan perhitung an.
Naïve  Bayes adalah suatu pengklasif ikasian probabilitik sederhana yang menghitung peluang dari  f rekuensi  dan  kombinasi nilai  dari  dataset.    Metode ini  didasarkan  pada  asumsi  bahwa  nilai variable  saling  bebas jika diberikan  nilai  output.   Naïve  Bayes  Classif ier adalah  suatu  algoritma  di dalam  data  mining  yang  menerapkan  teorema  Bayes  untuk  klasif ikasi   (Wulandari  dkk,  2020). Persamaan  teorema  Bayes dituliskan sebagai berikut:
(1)
dimana:
P(Y|X)  : Peluang  terjadinya  Y berdasarkan  kondisi X (posteriori prob) P(Y) : Peluang  terjadinya  Y (prior prob)
P(X|Y)  : Peluang  terjadinya  X berdasarkan  kondisi pada hipotesis Y P(X) : Peluang  terjadinya  X
Karena  nilai P(X) selalu tetap untuk setiap kelas pada suatu sampel yaitu bernilai 1, maka P(X) dapat dihilangkan. Sehingga, klasif ikasi Naïve Bayes dapat dituliskan sebagai berikut:
(2)

## 2.4 Rapid Miner
Rapid miner  adalah  sebuah  aplikasi atau software yang  berf ungsi untuk  mempelajari  tentang data mining  untuk  analisis  data, pemrosesan  data, dan  pengembagan  model prediktif  dan bersif at open  source .  Beberapa  operator dalam  rapid  miner  digunakan  untuk  membaca  lembar  kerja  dari Microsof t excel.  Setiap  baris  dalam  tabel  excel  mewakili  entitas  data,  sedangkan  setiap  kolom mewakili  atribut  data  tersebut.  Tampilan  Rapid  Miner  yang  ramah  Pengguna  memudahkan pengguna  untuk  menggunakanya  Ketika  rapidminer  dijalankan,  rapidminer  akan  menampilkan welcome  prespective.  Desgin  prespective  adalah  tampilan  kerja  dari  rapidminer,  dan  result prespective akan  menampilkan  hasil analisis. (Padilah dan Adam, 2019).

## 3 Metode Knowledge Discovery in database (KDD)
Metodologi pada penelitian  ini  menggunakan  proses KDD ( knowledge  discovery  in  database ). Proses  ini  menjelaskan  secara  sistematis  dalam  mencari  suatu  hubungan  baru  di  dalam  market basket  analysis  menggunakan  beberapa  tahap  pengolahan  data.  Fayyad  dkk.  (1996)  di  dalam penelitiannya  menjelaskan  bahwa  terdapat  beberapa  langkah  di  dalam  proses  KDD  ( knowledge discovery in database )  diantaranya  secara  berurutan selection, preprocessing,  transformation,  data mining,  dan  Interpretation/evaluation.
a) Selection :  Data  yang  didapatkan  dilakukan  proses  pemilihan  terlebih  dahulu.  Dengan adanya  data  selection, proses pengolahan  akan  menjadi  lebih  baik  sesuai  dengan  tujuan penelitian  yang  akan  dicapai.  Penelitian  ini  menggunakan  469  data  dengan  14  atribut sumber data penyakit paru-paru  didapatkan dari web kaggle
b) Preprocessing :  Merupakan  beberapa proses persiapan data sebelum dilakukannya proses data mining. Data yang dilakukan preprocessing biasanya dilakukan dengan beberapa tahap seperti cleaning, reduction, integration.
c) Transformation :  Data  harus  dilakukan  transf ormasi  sebelum  dilakukan  pengolahan menggunakan  data  mining.  Hal  ini  bertujuan  untuk  menyesuaikan  data  yang  diolah berdasarkan  algoritma dan software yang digunakan di dalam pengolahan data.
d) Data  Mining :  Proses  pengolahan  data  berdasarkan  algoritma  sesuai  dengan  teknik  data mining.  Algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  yaitu  Algoritma  Naïve  Bayes  yang merupakan  salah  satu  algoritma  di  dalam  metode  klasif ikasi. Sehingga  hasil  luaran  dari teknik  ini  berupa  prediksi  dari  data  yang  diolah.  Untuk  proses  pengolahan  digunakan sof tware RapidMiner  Studio.
e) Interpretation/evaluation :  Merupakan  proses  menginterpretasikan  hasil  prediksi  yang didapatkan  dari  teknik  data  mining.  Pada  bagian  ini  dilakukan  percobaan  hasil  prediksi berdasarkan  data  training  sebelumnya  menggunakan  data  testing atau  data  yang  belum diketahui kelasnya atau  prediksinya.
Gambar  1 Tahapan  KDD
Sumber: (Turban,  2018)

## 4 Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Data Penyakit Paru-Paru
Dataset yang diperoleh berjumlah  469 data, terdiri dari 70 data berisiko memiliki penyakit paru- paru  dan  399  tidak berisiko  memiliki  penyakit  paru-paru.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada Gambar  2 dibawah ini:
Tabel  1. Dataset  Penyakit  Paru-Paru
Patient sm oke FVC FEC1 PEF R 0 2 A B G -P - 0 2 AB G - P - CO 2 AB G - pH Lev e Scan Astham a ther dise a AG E Ris k Patient - 1 T 2,85 2,16 F F F T T X-ray F F 60 F Patient - 2 F 3,4 1,88 F F F F F MRI T F 51 F Patient - 3 F 2,76 2,08 F F F T F X-ray F F 59 F Patient - 4 F 3.68 3,04 F F F F F X-ray F F 54 F Patient - 5 F 2,44 0,96 F T F T T X-ray F F 73 T Patient - 6 F 2,48 1,88 F F F T F X-ray F F 51 F Patient - 7 F 4,36 3,28 F F F T F MRI T F 59 T Patient - 8 F 3,19 2,5 F F F T F X-ray F F 66 T Patient - 9 T 3,16 2,64 F F F T T X-ray F F 68 F Patient - 10 F 2,32 2,16 F F F T F X-ray T F 54 F
4 . 2 Data Preprocessing
Pada  Preprocessing  data  merupakan  tahapan  yang  dilakukan  untuk  mempersiapkan  data sebelum  nantinya  akan  digunakan  dalam  pemodelan.    Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah pembersihan  data  dimana  dilakukan  pengecekan  data  hilang  dan  data  duplikat.    Hasil  yang didapatkan menunjukkan  bahwa  tidak terdapat  data  hilang   dan  tidak terdapat  data  duplikat pada dataset yang digunakan.

## 4.3 Klasifikasi Naïve Bayes
Selanjutnya  dilakukan  proses  klasif ikasi  menggunakan  hitung  manual,  pertama  mencari probabilitas priotnya sebagai berikut:
P(C|X)  = P(X|C)/P(C) P(Berisiko) = 70/469  = 0,149 P (Tidak berisiko) = 399/469  = 0,851
Sesudah dilakukan  perhitung jumlah  total kasus dari dataset penyakit paru-paru  diperoleh nilai probabilitas prior untuk Berisiko adalah  1,149, sedangkan probalitas Tidak berisiko adalah  0,851.
Setelah melakukan Analisa pada data prediksi penyakit paru-paru  dari dataset yang ada dengan menggunakan  metode Naïve  Bayes, maka hasil yang dicapai oleh peneliti adalah untuk mengetahui prediksi  penyakit  paru-paru  seseorang  berdasarkan  gaya  hidup,  riwayat  kesehatan  dan  atribut lainnya.  Untuk  mempermudah  proses  klasif ikasi Naïve  Bayes ,  selain  menggunakan  perhitungan
manual,  peneliti  juga  menggunakan  coding  Naïve  Bayes  untuk  mempercepat  perhitungan  dan sebagai  alat  komparasi  hasil  klasif ikasi. Berdasarkan  dataset  yang  terkumpul  dilakukan  proses perhitungan  manual  klasif ikasi Naïve  Bayes . Untuk lebih jelasnya  dapat digunakan data uji dibawah ini:
Menghitung  kelas Risk dengan  perhitungan  manual  seperti berikut ini. Risk False  = 399/469  = 0,851  MRI  & Risk False = 217/399  = 0,544, Umur  51 & Risk False = 10/399  = 0,025,  Other  disease & Risk False = 3/399  = 0,008,  Asthma & Risk False = 29/399  = 0,073, Smoke & Risk False = 48/399 = 0,120,  FVC 4,72  & Risk False = 29/399  = 0,073,  FEC1 3,56  & Risk False = 61/399  = 0,153,  PEFR & Risk False = 24/399  = 0,060, O2 & Risk False = 54/399 = 0,135, ABG-P-O2  & Risk False = 23/399 = 0,058, ABG-P-CO2  & Risk False = 268/399  = 0,672, ABG-pH Level & Risk False = 61/399  = 0,153.
Semua  atribut dikalikan maka  hasil risk f alse adalah
0,851*0,544*0,025*0,008*0,073*0,120*0,073  *0,153*0,060*0,135*0,058*0, 672*0,153  = 4,08E-13

## Hasil risk true  adalah
0,149*0,557*0,029*0*0,143*0,129*0,029*0, 0  86*0,100*0,214*0,129*0, 786*0,243  = 0
Hasil  dari  perkalian  pada  kelas  Risk  True  didapatkan angka  0,  sedangkan  untuk  kelas  Risk False didapatkan angka 4,80E-13.  Selanjutnya  adalah mengkomparasi hasil dari Risk True dan Risk False . Disini hasil terbesar berada  pada kelas Risk False , maka bisa diprediksi bahwa hasil data uji ini menghasilkan  jawaban Risk False (Tidak  berisiko memiliki penyakit paru-paru).
Setelah  melakukan  perhitungan  manual,  selanjutnya  melakukan  pemodelan  menggunakan rapidminer  dengan algpritma Naïve  Bayes hasil dari pemodelan pada Gambar  2 dibawah ini:
Gambar  2. Hasil Model Prediksi Rapid Miner
Hasil pengolahan  prediksi penyakit paru-paru  mengunakan  Aplikasi Naïve  Bayes menghasilkan prediksi False atau  Tidak berisiko memiliki penyakit paru-paru.
Gambar  3. Hasil Probabilitas Prior Pada Gambar 3, diperoleh kelas Risk False adalah  0,851, sedangkan kelas Risk True adalah 0,149.  Dapat disimpulkan bahwa  probabilitas prior pada perhitungan  rapidminer  dan manual  sudah
sesuai.  Dapat  dilihat pada  Gambar  3,  tingkat akurasi  pada dataset  ini  sangat  tinggi yaitu  sebesar 0,999  atau 99,9% Risk False . Maka dapat disimpulkan bahwa prediksi dari rapidminer untuk dataset ini memiliki akurasi  yang baik.

## 5 Kesimpulan dan Saran
Paru-paru    merupakan    salah    satu   organ   yang memiliki peran sebagai tempat bertukarnya oksigen  dan  karbon  dioksida,  namun  ada  kalanya  paru-paru  dapat  mengalami  kerusakan  akibat gaya  hidup  tidak  sehat.    Merokok  menjadi  penyebab  utama  penyakit  paru-paru, World  Health Organization mengatakan  lebih    dari    40%    kematian     akibat    merokok   dan setidaknya 8 juta orang terbunuh  setiap tahunnya.  Penelitian  ini mengambil data melalui situs penyedia dataset   yaitu Kaggle  sebanyak  469  data  dengan  14  atribut  Penelitian  ini  mengimplementasikan  Teknik  data mining klasif ikasi yang merupakan  salah satu teknik di dalam data mining. Algortima yang digunakan pada  teknik  ini  adalah  Algoritma  Naive  Bayes.  Pada  penerapannya,  proses  KDD  ( knowledge discovery in  database )  digunakan  pada penelitian  ini. Hasil  prediksi algoritma Naïve  Bayes dengan tingkat  akurasi  sebesar  99,9%  risk  f alse  (tidak  berisiko  memiliki  penyakit  paru -paru).  Aplikasi RapidMiner  digunakan  sebagai  tools untuk  menguji  dataset  pasien  yang  digunakan   atau  dataset testing.
Algoritma  Naive  Bayes  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  yang  baik untuk  memprediksi  penyakit  paru-paru,  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan mencoba   algoritma   lain    dari   teknik   data mining agar mengetahui  hasil akurasi yang di peroleh melalui  algoritma lain sebagai perbandingan  dengan penelitian  ini.

## Referensi
Chang  Hartono  dan  Dwiyoga  Widiantoro  (2023)  "Analisis  Prediksi  Harga  Saham  Unilever Menggunakan  Regresi  Linier  dengan  RapidMiner",  Journal  of   Computer  and  Inf ormation Systems Ampera Vol. 5, No. 3, September 2023  e-ISSN:  2775-2496
C.  Anam and H.  B.  Santoso  (2018) “Perbandingan Kinerja Algoritma C4.5 dan Naive Bayes untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa,” Energy -J. Ilm.  Ilmu-Ilmu  Tek., vol.  8, no.  1, pp.  13–19.
Haris. (2022).  Metode Naive Bayes UntukMemprediksi Penyakit Stroke. JurnalSistem Komputer dan Kecerdasan  Buatan.
Karlena dkk (2022), "Market Basket Analysisuntuk Mengetahui
Pola Beli
KonsumenRoof boxMobilmenggunakan Algoritme Apriori", Jurnal Teknologika Volume 12  No. 2 November 2022,  308-316
Kaggle. (2024,  April 25).  Retrieved f rom https://kaggle.com
Musa dan Alang (2017)  " Analisis Penyakit Paru-Paru  Menggunakan  Algoritmak-Nearest Neighbors Pada  Rumah  Sakit  Aloei  Saboekota  Gorontalo"  ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor  3 Desember 2017,  ISSN  print 2087-1716,  ISSN  online 2548-7779
Reni  Rahmadewi  dan  Rahmadi  Kurnia  (),  "Klasif ikasi Penyakit  Paru  Berdasarkan  Citra  Ront gen Dengan Metoda Segmentasi Sobel", ol: 5, No. 1, Maret  2016  ISSN:  2302  -294
S.  Febriani  and H. Sulistiani (2021) “Analisis Data Hasil   Diagnosa   Untuk   Klasifikasi   Gangguan Kepribadian Menggunakan  Algoritma C4.5,”  89Jurnal  Teknol.  dan Sist. Inf., v ol. 2, no.4, pp. 89 –95,  2021
Turban,  E., Delen,  D., &  Sharda,  R.  (2018).  Business  intelligence,  analytics,  and  data  science:  A managerial  perspective. Harlow; Munich:  Pearson Prentice  Hall.
T. N. Padilah and R. I. Adam, (2019) “Analisis Regresi Linier Berganda Dalam Estimasi Produktivitas Tanaman  Padi Di Kabupaten Karawang,”  FIBONACCI  J. Pendidik. Mat. dan Mat., vol. 5, no. 2, p. 117, 2019,  doi: 10.24853/f bc.5.2.117-128.
Wulandari,  F., Jusia, P. A., & Jasmir.  (2020).   Klasif ikasi Data Mining Untuk Mendiagnosa Penyakit ISPA  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Pada  Puskesmas  Jambi  Selatan.    Jurnal Manajemen  Teknologi Dan Sistem Inf ormasi (JMS).  2(3):  214 –227.