## IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA PENYAKIT KANDUNGAN MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTORY BERBASIS ANDROID
Tantri Wahyuni 1 , Ii Sopiandi 2 , Ani Siti Ranifa 3
1 Fakultas teknik
2,3 Prodi Informatika,Universitas Majalengka E-mail : 1 Tantriwah@gmail.com, 2 supiandi999@gmail.com 3 ani@gmail.com

## ABSTRAK
Kandungan  dalam  kehidupan  wanita  yang  berfungsi  sebagai  tempat  untuk  benih  calon  bayi merupakan suatu organ tubuh yang sangat penting. Pada kehidupan manusia yang lebih utama wanita, kandungan  lebih  penting  didalam  diri  mereka,  karena  sedikitnya  informasi  atau  sosialisasi  tentang penyakit kandungan mereka baru mengetahui setelah stadium lanjut sehingga penyakit yang menyerang kandungan dapat menimbulkan kematian, padahal penyakit ini dapat disembuhkan atau diobati apabila penyakit  kandungan  ini  diketahui  sejak  dini.  Maka  dibangun  sesuatu  sistem  yang  dapat  membantu menyelesaikan masalah dalam sistem pakar dengan menggunakan metode certainty factor (CF). Sistem pakar diagnosa kandungan yang dirancang menjadi aplikasi berbasis android dengan menggunakan bahasa pemograman java dan xml.Dengan sistem pakar ini maka mampu memberikan informasi yang bermanfaat  kepada  user  yang  dalam  hal  ini  adalah  masyarakat  umum  mengenai  diagnosa  penyakit kandungan seperti seperti Miom, Kista, Kanker dan memberikan solusi pengobatannya.
. Kata Kunci: Penyakit kandungan, Certanty factor, Android, Masyarakat
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Zaman  semakin  maju  dan  era  globalisasi  saat  ini, perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi sangat  pesat  sehingga  memudahkan  kita  dalam melakukan  aktifitas,  kehadiran  teknologi  tersebut dimaksudkan untuk mencapai hasil yang lebih baik dengan  lebih  efisien,  efektif  serta  ketetapan penggunaan  salah  satu  teknologi  yang  berkembang pesat adalah teknologi komputer. Dengan teknologi komputer memungkinkan informasi-informasi dapat disampaikan dengan cepat dan mudah. Salah satunya dengan  internet  kita  bisa  mendapatkan  informasi melalui  web-web,  begitupun  dengan  aplikasi pendukung  yang  ada  pada  computer  ataupun smartphone sehingga dapat memudahkan kita dalam melakukan suatu pekerjaan.
Sistem  pakar  juga  sebagai  kecerdasan  buatan, menggabungkan  pengetahuan  dan  fakta-fakta  serta teknik penelusuran untuk memecahkan permasalahan  yang  secara  normal  memerlukan keahlian  dari  seorang  pakar.  Tujuan  utama pembuatan aplikasi sistem pakar adalah mendistribusikan  pengetahuan  dan  pengalaman seorang pakar ke dalam sistem yang terkomputerisasi dengan menggunakan smartphone. Di  dalam  sistem  pakar  ada  beberapa  metode ketidakpastian  yang  digunakan  sebagai  penunjang
dalam  menghasilkan  suatu  kesimpulan  sehingga kesimpulan  tersebut  menghasilkan  nilai  tingkat kebenarannya. Secara umum sistem pakar merupakan  sistem  yang  berusaha  mengadopsi pengetahuan  manusia  kedalam  komputer  yang dirancang untuk memodelkan kemampuan menyelesaikan  masalah  seperti  layaknya  seorang pakar.  Sistem  pakar  banyak  dimanfaatkan  dalam berbagai bidang dalam dunia kedokteran. Salah satu pemanfaatan  sistem  pakar  dalam  dunia  kedokteran yaitu untuk mendiagnosa penyakit kandungan. Ada berbagai macam penyakit kandungan yang menyerang wanita, dari beberapa penyakit ada yang menimbulkan kematian namun sekarang ini banyak masyarakat  yang  belum  pergi  kedokter  untuk memeriksakan  kandungannya  karena  keterbatasan waktu  dan  harus  mengantri  lama.  Selain  itu  untuk masyarakat  menengah  kebawah  mahalnya  biaya konsultasi  penyakit  kandungan  juga.  menyebabkan masyarakat  berfikir  dua  kali  untuk  pergi  kedokter spesialis  kandungan.  Disamping  itu  jam  praktek dokter  yang  terbatas  dan  kurangnya  kesadaran masyarakat  akan  kesehatan  kandungan  menjadi alasan  mengapa  masyarakat  belum  memeriksakan kandungannya. Dengan adanya sistem pakar tersebut diharapkan  dapat  membantu  masyarakat  dalam mendeteksi penyakit kandungan secara dini.
Kandungan dalam kehidupan wanita yang berfungsi sebagai  tempat  untuk  benih  calon  bayi  merupakan suatu  organ  tubuh  yang  sangat  penting.  Pada kehidupan  manusia  yang  lebih  utama  wanita, kandungan  lebih  penting  didalam  diri  mereka, karena sedikitnya informasi  atau sosialisasi  tentang penyakit  kandungan  mereka  baru  mengetahui setelah stadium lanjut sehingga penyakit yangmenyerang  kandungan  dapat  menimbulkan kematian,  padahal  penyakit  ini  dapat  disembuhkan atau  diobati  apabila  penyakit  kandungan  ini diketahui  sejak  dini.  Sebagai  organ  tubuh  yang sangat  penting  sudah  semestinya  mereka  harus menjaga  kesehatan  terutama  kandungan.  Seiring dengan perkembangan teknologi yang sangat pesat, pada  bidang  kedokteran  saat  ini  juga  telah  banyak memanfaatkan teknologi untuk membantu peningkatan  pelayanan  kesehatan  terhadap  pasien. Selama  ini  wanita  konsultasi  ke  dokter  setelah mereka  mendapati  gejalagejala  atau  penyakit kandungan yang sangat parah dan setelah memeriksa kandungan  harus  menunggu  hasil  diagnosis  dokter atau  paramedis  dan  hasil  tes  laboratorium  untuk mengetahui  penyakit  yang  ada  dalam  diri  mereka. Maka  dari  itu  untuk  membantu  masyarakat  dalam mendeteksi  penyakit  kandungan  secara  dini dibutuhkan sebuah sistempakar penyakit kandungan, sehingga  ia  dapat  mengetahui  lebih  awal  kondisi kandungan dalam tubuhnya berdasarkan data gejala yang  ada  Setelah  itu  dari  hasil  pengklasifikasian tersebut  diharapkan  dapat  memberikan  hipotesa (keputusan)
Salah  satu  masalah  dalam  dunia  medis  adalah adanya  ketidak  seimbangan  antara  pasien  dan dokter.  Selain  itu  sebagian  besar  dari  masyarakat tidak  terlatih  secara  medis,  sehingga  apabila mengalami gejala penyakit yang diderita belum tentu dapat  memahami  cara  penanggulangannya.  Sangat disayangkan  apabila  gejalagejala  yang  sebenarnya dapat  ditangani  lebih  awal  menjadi  penyakit  yang lebih  serius  akibat  kurangnya  pengetahuan.  Oleh karena  itu  diperlukan  suatu  alat  atau  sistem  yang lebih  praktis  dan  memiliki  kemampuan  layaknya seorang  dokter  kandungan  dalam  mendiagnosa penyakit kandungan. Metode ini memberikan ruang pada pakar dalam memberikan nilai keyakinan pada pengetahuan yang diungkapkan. Sistem pakar tidak dimaksudkan  untuk  menggantikan  peran  seorang pakar sehingga dapat digunakan untuk menanggulangi keterbatasan jumlah pakar. Seorang dokter dapat dikatakan sebagai seorang pakar karena merupakan  orang  ahli  dibidangnya  dan  memiliki kemampuan  yang  tidak  dimiliki  oleh  orang  lain. (Yuni, 2016).

## 1.2. Tinjuan Pustaka
Seorang  dokter  dapat  dikatakan  sebagai  seorang pakar karena merupakan orang ahli dibidangnya dan memiliki kemampuan yang tidak dimiliki oleh orang lain. (Yuni, 2016,2)
Sistem Pakar adalah aplikasi berbasis komputer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah sebagaimana  yang  dipikirkan  oleh  pakar  (  Sutojo, 2011;3).
Sistem Pakar adalah aplikasi berbasis komputer yang digunakan untuk menyelesaikan masalah sebagaimana  yang  dipikirkan  oleh  pakar  (  Sutojo, 2011).
awal tentang ada tidaknya penyakit kandungan pada kandungan  seseorang  wanita.  Karena  tingkat kesadaran  para  wanita  untuk  melakukan  tes  pap smear masih rendah serta membutuhkan waktu yang cukup lama untuk mengetahui hasilnya.
(Ridwansyah,2017) 1.3. Metodologi Penelitian
Metode penelitian ini akan dilakukan menggambarkan tahapan penelitian dan analisis terhadap  sistem  yang  ada  dan  menentukan segala  sesuatu  yang  mungkin  dapat  dibantu dengan  aplikasi  yang  dibuat.  Tujuan  dari analisis  sistemini  adalah  untuk  memperoleh gambaran  tentang  aplikasi  sistem  pakar  yang akan dibangun dalam bentuk krangka di bawah ini :

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2. PEMBAHASAN
Dalam  mengumpulkan  data  penulis menggunakan  2  (dua)  Metode  yaitu  :Metode
Lapangan ( Field ResearcPengamatan Langsung (Observasi) Peneliti langsung mengamati  ke  tempat  penelitian  yaitu  Tempat Praktek Bidan di Kabupaten Majalengka untuk mencari informasi yang dibutuhkan.
Wawancara  (Interview)  Peneliti  melakukan wawancara  (Interview)  dengan  Ibu  Bidan  Ida susilawati  A.Md.Keb.  untuk  memperjelas  dari data-data  yang  sudah  didapatkan  sebelumnya, sehingga  peneliti  yakin  bahwa  data  yang didapatkan  benar-benar  akurat  dan  dapat dipertanggung jawabkan kebenarannya. Metode  Perpustakaan  (  Library  research  ) Dengan  metode  ini  peneliti  juga  mendapatkan berbagai  referensi  berkaitan  dengan  topik penelitian.  Data  yang  didapatkan  dikutip  dari berbagai bacaan dan dari media internet melalui mesin pencari 2.1. Analisis Kebutuhan system Kebutuhan perangkat lunak merupakan faktor-faktor yang  harus  dipenuhi  untuk  merancang  sebuah perangkat lunak sehingga perangkat lunak tersebutsesuai dengan maksud dan tujuan perangkat lunak tersebut dibuat. Hasil analisis kebutuhan End User  (Pengguna  Akhir)  mengenai  sistem  pakar diagnosa penyakit kandungan ini, diperoleh dengan melakukan  interview  /wawancara  dengan  sebagai berikut :Sistem pakar yang dirancang harus mampu mendiagnosa penyakit kandungan dan memberikan solusi.Sistem  yang  dirancang  harus  memberikan tampilan aplikasi ( user interface) dan proses-proses yang  mudah  untuk  dioperasikan  bahkan  bila dioperasikan oleh
2.2. Analisis Kebutuhan Pengguna
Ada  beberapa  hal  yang  perlu  diperhatikan  dalam perancangan  sistem  pakar,  dimana  hal  tersebut menjadi kebutuhan
Pengguna (User) dalam
menggunakan sistem,
diantaranya
yaitu
Kemampuan Sistem Basis pengetahuan sistem pakar harus  kompleks,  sehingga  segala  kemungkinan permasalahan  yang  timbul  sesuai  gejalanya  bisa diatasi  dan  memiliki  solusinya.  Sistem  pakar  yang dirancang harus cepat dan mudah dalam memberikan  solusi  terhadap  permasalahan  yang dihadapi  Pengguna  (User).  Ketepatan  solusi  yang diberikan  sistem  pakar  untuk  menjawab  masalah Pengguna  (User)  sesuai  denga  gejala  tentang penyakit kandungan harus lebih akurat.
2.3. Proses Perhitungan manual Implementasi metode CF
Pada  sesi  diagnosa  penyakit  kandungan,  user diberikan  interpretasi  yang  masing-masing memiliki nilai CF sebagai berikut :
Tabel 1. Interprestasi Certainty Factor
Proses  penghitungan  prosentase keyakinan  diawali  dengan  pemecahan sebuah kaidah (rule) yang memiliki gejala majemuk,  menjadi  kaidah-kaidah  (rules) yang  memiliki  gejala  tunggal.  Kemudian masing-masing  rule  dihitung  CF  nya dengan memggunakan persamaan :
CFcombine=  CFold+  CFgejala *(1- CFold)
Sebagai  contoh  kasus  adalah pemberian  nilai  CF  pada  setiap  gejala hingga  perolehan  prosentase  keyakinan untuk Penyakit Kandungan yaitu Miom.
Kaidah 1 :
IF  Sering  buang  air  kecil  (Gejala 1) AND Nyeri  perut  bagian  bawah (Gejala 2) AND Sembelit (Gejala 3) AND Menstruasi tidak teratur (Gejala 4) AND Mengalami  nyeri  atau tekanan  pada  panggul  (Gejala  5)  THEN Miom Langkah pertama,
pakar menentukan nilai CF untuk masing-masing gejala.  Adapun  nilai  CF  yang  diberikan pakar misalnya:
Tabel 2 .nilai CF yang Diberikan Pakar
Misalkan  user  memilih  jawaban sebagai berikut: Cfuser Gejala 1 = Yakin  =0,8 Gejala 2 = Kurang Yakin  =0,2 Gejala 3 = Cukup Yakin =0,6 Gejala 4 = Yakin  =0,8 Gejala 5 = Sedikit Yakin =0,4
Kaidah  awal  (kaidah  1)  yang memiliki 5 gejala dipecah menjadi kaidah yang  memiliki  gejala  tunggal,  sehingga menjadi:
Kaidah 1.1: IF Sering buang air kecil (Gejala 1) THEN Miom
Kaidah 1.2: IF  Nyeri  perut  bagian  bawah (Gejala 2) THEN Miom
Kaidah 1.3: IF Sembelit (Gejala  3)  THEN  Miom  Kaidah
1.4:
F Menstruasi tidak teratur  (Gejala 4) THEN Miom Kaidah 1.5: IF  Mengalami  nyeri  atau  tekanan pada panggul
(Gejala 5) THEN Miom
Proses  perhitungan  manual  untuk kaidah 1.1:
CFgejala1  =CF(user)*CF(pakar) =0,8*1 =0,8
Proses  perhitungan  manual  untuk kaidah 1.2:
CFgejala2  =CF(user)*CF(pakar) =0,2*1
=0,2
Proses  perhitungan  manual  untuk  kaidah
1.3: CFgejala3  =CF(user)*CF(pakar) =0,6*1 =0,6 Proses  perhitungan  manual  untuk kaidah 1.4: CFgejala4  =CF(user)*CF(pakar) =0,8*1
=0,8
Proses  perhitungan  manual  untuk kaidah 1.5:
Cfgejala5  =CF(user)*CF(pakar) =0,4*1 =0,4 Dikarenakan  terdapat  lebih  dari satu  gejala,  maka  untuk  menentukan  CF penyakit selanjutnya digunakan persamaan 2.3 :
CFcombine1(CFgejala1, CFgejala2) =CFgejala1+ CFgejala2*(1- CFgejala1) =0,8 + 0,2 * (1 - 0,8) CFold1 =0,84 CFcombine2(CFold1,  CFgejala3) =CFold1+ CFgejala3*(1- CFold1) =0,84 + 0,6 * (1 - 0,84) CFold2 =0,936 CFcombine3(CFold2,  CFgejala4) =CFold2+ CFgejala4*(1- CFold2) =0,936 + 0,8 * (1 - 0,936) CFold3 =0,9872 Cfcombine4(Cfold3, Cfgejala5) =Cfold3+ Cfgejala5*(1- Cfold3) =0,9872 + 0,4 * (1 - 0,9872) Cfold4 =0,99232
Keterangan  :  CFold  terakhir merupakan CFpenyakit, berdasarkan hasil perhitungan CF di atas, maka CF penyakit adalah 0,99232. Selanjutnya hitung
persentase  keyakinan  terhadap  penyakit dengan persamaan
Persentase = CFpenyakit* 100 = 0,99232 * 100
= 99,232 % Berdasarkan  hasil  perhitungan,  maka keterangan tingkat keyakinan berdasarkan tabel interpretasi adalah YAKIN.

## 2.4. Tabel Keputusan
Tabel keputusan digunakan untuk
mendokumentasikan pengetahuan baik fakta maupun aturan yang telah diperoleh ke dalam bentuk tabel.  Selanjutnya  tabel  keputusan  ini  akan dimodelkan dalam pohon keputusan. Tabel keputusan  untuk  aplikasi  sistem  pakar  ini  dapat dilihat pada Tabel 3
Tabel 3. Keputusan Diagnosa Penyakit Kandungan

## 3. POHON KEPUTUSAN
Dari  tabel  keputusan  3.4,  maka  dibuat  pohon keputusan  untuk  mendapatkan  suatu  alur  sesuai dengan kondisi diatas. Menggunakan Metode Depth First Search (DFS) adalah salah
satu  algoritma  pencarian  solusi  yang  digunakan  di dalam  kecerdasan  buatan.  Algoritma  ini  termasuk salah  satu  jenis  uninformed  algorithm  yaitu algoritma  yang  melakukan  pencarian  dalam  urutan tertentu  tetapi  tidak  memiliki  informasi  apa-apa
sebagai  dasar  pencarian  kecuali  hanya  mengikuti pola yang diberikan.
Di  dalam  DFS,  pencarian  dilakukan  pada  suatu struktur pohon yaitu kumpulan semua kondisi yang mungkin  yang  diimplementasikan  dalam  sebuah struktur pohon.
Gambar  2  :    Pohon  Keputusan  Diagnosa  Penyakit Kandungan Dari gambar 2 maka dapat diuraikan sebagai berikut :
1. Jika G1.a ya maka ke G1.b dan seterusnya
sampe  menemukan  jenis  penyakit  kandungan  dan solusi, jika tidak maka ke G2.a. 2. Jika G2.a ya maka ke G2.b dan seterusnya sampe  menemukan  jenis  penyakit  kandungan  dan solusi, jika tidak maka ke G3.a.
3. Jika G3.a ya maka ke G3.b dan seterusnya
sampe  menemukan  jenis  penyakit  kandungan  dan solusi, jika tidak maka jenis penyakit kandungan dan solusinya tidak ditemukan.
Keterangan :
G = Gejala
P = penyakit kandungan S= Solusi

## 3.6.
Rancang Tampilan Program
Adapun  rancangan  tampilan  dari  program  yang penulis buat adalah

## KESIMPULAN
Dari  uraian  yang  terdapat  pada  laporan  ini, maka  penulis  menarik  beberapa  kesimpulan sebagai  berikut: Sistem  pakar  diagnosa kandungan  yang  dirancang  menjadi aplikasi  berbasis  android  dengan menggunakan  bahasa  pemograman java dan xml. Dengan sistem pakar ini maka  mampu  memberikan  informasi yang  bermanfaat  kepada user yang dalam hal ini adalah masyarakat umum
mengenai diagnosa penyakit kandungan seperti seperti Miom, Kista, Kanker dan memberikan solusi pengobatannya.
.

## PUSTAKA
Abdillah,  Rizki  Husni  (2018).  pengaruh  struktur modal, keputusan investasi, ukuran perusahaan terhadap nilai perusahaan dengan profitabilitas  sebagai  variabel  intervening (Studi Pada Perusahaan Subsektor Perdagangan  Besar  Barang  Produksi  Dan Barang  Konsumsi  Yang  Terdaftar  Di  BEI Periode 2012-2016). Bachelor Thesis, Universitas Muhammadiyah Purwokerto.
Ahmed, Habib and Iqbal, Munawar (2005) 'Poverty in Muslim Countries and the New
International  Economic  Order.',  New  York:
Palgrave Macmillan. Alodokter. (2021a). Miom. Retrieved from https:https://www.alodokter .com/miom Alodokter. (2021b). Miom. Retrieved from https:https://www.alodokter .com/kista-ovarium Alodokter. (2021c). Miom. Retrieved from https:https://www.alodokter .com/kanker-ovarium Andang,  Tantrini.  2013.  45  penyakit  musuh kaumperempuan. Yogyakarta : Rapha Publishing. Ardiyansyah,  Dkk.,  (2018).  Analisis  Perbandingan
Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk Dataset Blogger Dengan Rapid Miner. Jurnal Khatulistiwa Informatika, Vol. VI, No. 1 Juni 2018.
Ayu  Yuni  Antari,  Gusti.2016.  Analisis  Laporan Keuangan  Sebagai  Dasar  Dalam  Menilai Kinerja Keuangan Pada Rumah Sakit Umum Daerah  (RSUD)  Bangli.  Jurnal  Jurusan Pendidikan  Ekonomi  (JJPE)  Volume:  7 Nomor: 2.
Bramer,  Max.  (2007).  Principles  of  Data  Mining. London:  Springer  Davies,  B.  (2004). Database  Systems  3rd  Edition.  Palgrave, Basingstoke:
United Kingdom.
Djuwantono.  (2008).  Hanya  7  Hari  Memahami Infertilitas. Bandung: PT. Refika Aditama.
Fedorowicz, J. dan G.B. Williams. 1986. Representing  Modelling  Knowledge  in  an Intelligent Decision Support System. Decision Support System 2 (1) : 3 - 14.
Feigenbaum,  A.  V.,  (1986),  Total  Quality  Control, Third Edition, McGrow- Hill Book Company, New York
Frieyadie,  &  Aryanti,  H.  2013.  Sistem  Pakar Diagnosa  Gangguan  Kehamilan  Berbasis Web dengan Menggunakan Metode Forward Chaining  Pada  RSIA  RP  Soeroso.  Jakarta: Pilar Nusa Mandiri Vol. IX No 1 Maret 2013, 62-68
Hanif  Al  Fatta.  2007.  Analisis  dan  Perancangan Sistem Informasi. Andi.
Yogyakarta.
Leary,  M.  R.  (1986).  Affective  and  behavioral components  of  shyness:  Implications  for theory,  measurement,  and  research.  Dalam W. H. Jones, J. M. Cheek & S. R. 90 Zulifan Setyo
Nugroho, 2017 PROGRAM
HIPOTETIK BIMBINGAN DAN KONSELING PRIBADI SOSIAL

## UNTUK MENGURANGI
KECENDERUNGAN  SHYNESS  Universitas Pendidikan Indonesia |  repository.upi.edu  |  perpustakaan.upi.edu Briggs  (penyunting),  Shyness:  Perspectives  on research  and  treatment  (hlm.  27-  38).  New York, NY: Plenum.
Manuaba, Ida Ayu C. Manuaba, Ida Bagus Gde F,  Manuaba  ,  Ida  Bagus  Gde.  (2009). Memahami  Kesehatan  Reproduksi  Wanita, Edisi 2. Jakarta : EGC.
Marimin.  2005.  Teknik  dan  Aplikasi  : Pengambilan Keputusan Kriteria Majemuk. PT. Grasindo, Jakarta.
Mubarak, W. 2012. Ilmu Kesehatan Masyarakat Konsep dan Aplikasi dalam Kebidanan. Jakarta: Salemba Medika.
Nugroho,  Faisal  Arif  (2016),  Pengaruh penggunaan  bahan  bakar  jenis  premium, pertamax, dan pertamax plus terhadap konsumsi  bahan  bakar  dan  emisi  gas  buang untuk  beban  konstan  pada  generator  set  mesin bensin  4  langkah  /  Faisal  Arif  Nugroho. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang. Prawirohardjo, Sarwono. (2011). Ilmu
Kandungan. Jakarta : PT Bina Pustaka Sarwono Prawirohardjo.
Rahmayu.  2016.  Rancang  Bangun  Sistem Informasi  pada  Rumah  Sakit  dengan  Layanan Internet  Menggunakan  Metode  Waterfall. Volume.4.-2016:ISSN:2338-8161. Diambil darihttp://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/. Ratnawati, A. A. (2018). Asuhan Keperawatan pada pasien dengan Gangguan Sistem Reproduksi  .  Yogyakarta:  Pustaka  Baru Press.Riant  Nugroho.  2014,  Kebijakan  Publik di Negara-Negara Berkembang. Yogyakarta, Pustaka Pelajar. Ridwansyah,  Ardhi.  Instant  Marketing  For Busy People  :  Rangkuman  Intisari  Pemasaran. Esensi.
2017.Ridwansyah, M (2017). Partisipasi masyarakat melalui
pengembangandesa  wisata  jampang  pada program  pemberdayaan  ekonomi  masyarakat zona  madina  dompet  dhuafa.  UIN  Syarif Hidayatullah  Jakarta:  Fakultas  Dakwah  dan Ilmu Komunikasi, 2017. viii, 132 hal,; 29,5 cm. Rumajar, F., Rompas, S., dan Babakal, A. 2015. Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  Obesitas pada Anak TK Providensia Manado. E- Journal Keperawatan. 3 (3): 1-8.
Safaat H, Nazruddin. 2011. Android,
Pemrograman Aplikasi Mobile Smartphone dan Tablet  PC  Berbasis  Android.  Bandung: Informatika.
Saifuddin.  2009.  Buku  Acuan  Nasional Pelayanan  Kesehatan  Maternal  dan  Neonatal. Jakarta: YBP-SP.
Smeltzer,S.C., & Bare, B. G. (2002). Brunner & Suddarth’s  textbook  of  medical  surgical nursing.  11th  edition.  Philadelphia:  Lippincott William & Wilkins.
Sutojo,  T.,  Edy  mulyanto,  Vincent,  2011, Kecerdasan Buatan, Andi Offset, Yogyakarta. Turban.  1995.  “Decision  Support  and  Expert Systems”. New Jersey : Prentice Hall Inc. Wahid,  Salahuddin  (2011)  Berguru  pada realitas:  Refleksi  pemikiran  menuju  Indonesia bermartabat. UIN-Maliki Press, Malang. ISBN 978-602-958-408-0 Wiknosastro, H. 1999. Ilmu kandungan. Jakarta
: Bina pustaka sarwono prawiroharjo.