INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 14666-14685 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Sistem Pakar untuk Diagnosa Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) Menggunakan Metode Naive Bayes
Injili Venola Onibala 1 ✉ , Agus Sidiq Purnomo 2
Universitas Mercu Buana Yogyakarta Email: angieonibala01@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) merupakan sekelompok penyakit kompleks dan heterogen yang disebabkan  oleh  berbagai  penyebab  dan  dapat  mengenai  setiap  lokasi  di  sepanjang  saluran pernapasan.  Salah  satu  penyebabnya  adalah  virus  seperti  Rotavirus,  virus  Influensa,  bakteri Streptococcus  pneumonia  dan  bakteri  Staphylococcus  aureus.  Dengan  adanya  sistem  pakar  dan knowledge  yang  tepat,  diharapkan  dapat  meningkatkan  awareness  dari  masyarakat  tentang  adanya infeksi saluran pernapasan akut dan dapat meningkatkan penemuan infeksi saluran pernapasan akut yang dapat membantu pemerintah maupun masyarakat untuk menurunkan angka kematian dari infeksi saluran pernapasan akut. Sistem Pakar yang dibuat menggunakan metode Naïve Bayes karena metode ini merupakan klasifikasi terbaik dengan probabilitas yang tinggi ketika digunakan dalam perhitungan sistem.    Tujuan  penelitian  ini  supaya  dapat  membantu  masyarakat  mendiagnosis  penyakit  ISPA berdasarkan gejala-gejala yang diderita. Manfaat dari penelitian ini agar bisa membantu masyarakat yang menderita penyakit ISPA dan dapat ditangani lebih cepat dan tepat. Sistem ini dibangun dengan berabsis website menggunakan bahasa pemrograman PHP, Java, HTML, CSS dan database MySQL. Hasil dari pengujian validasi sistem pakar ini memperoleh keakuratan sistem sebesar 92% dari 30 data uji. Kata Kunci: Sistem Pakar, ISPA, Naïve Bayes

## Abstract
Acute Respiratory Infections (ARI) are a group of complex and heterogeneous diseases that are caused by various factors and can affect any area along the respiratory tract. One of the factors causing ARI are viruses such as Rotavirus, influenza virus, Streptococcus pneumonia bacteria, and Staphylococcus aureus bacteria. With the existence of an expert system  and appropriate knowledge, it is hoped that it will increase  public  awareness  about  the  existence  of  acute  respiratory  infections  and  can  increase  the discovery of  acute  respiratory infections, which  can  help  the government and  society  to  reduce  the death  rate  from  acute  respiratory  infections.  The  Expert  System  was  created  using  the  Naïve  Bayes method because it is the best classification with high probability when used in system calculations. This research  aims  to help  people  diagnose ARI based  on  the symptoms  they suffer.  The  benefit of  this research is that it can help people who suffer from ARI and can be treated more quickly and precisely. This system was built on a website using the programming languages PHP, Java, HTML, CSS, and MySQL database. The results of this expert system validation testing obtained a system accuracy of 92% from 30 test data.
Keywords: Expert System, Acute Respiratory Infections (ARI), Naïve Bayes

## PENDAHULUAN
Perkembangan dan kemajuan ilmu  pengetahuan dan teknologi  pada saat  ini telah menjangkau  hampir  semua  bidang  kegiatan  dalam  aktifitas  manusia  (Nurliana,  2019; Reflianto & Syamsuar, 2018). Seluruh aktifitas kini tidak bisa lepas dari peranan perangkat elektronik, khususnya computer (Chusyairi & Saputra, 2019; Lase, 2019; Mahar et al., 2023; Riyadli et al., 2020). Tak terkecuali di bidang kesehatan kini banyak memanfaatkan teknologi dalam  memberikan  pelayanan  kesehatan  (Autoridad  Nacional  del  Servicio  Civil,  2021; Sutarman, 2021). Hampir di semua bidang yang berhubungan dengan pelayanan kesehatan mulai  menggunakan  pemanfaatan  komputer  untuk  meningkatkan  kinerjanya  (Santoso, 2019).
Selama ini, kegiatan diagnosa penyakit bagi pasien masih harus melibatkan dokter secara langsung dengan cara dicatat dan dianalisa secara manual (Sukmawati, 2018). Salah satu  penyakit  yang  sering  dianggap  remeh  oleh  sebagian  masyarakat  adalah  penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) (Pramita Sari et al., 2021). Penyakit ISPA salah satu penyakit  yang  harus  diperhatikan  oleh  masyarakat  luas  karena  dapat  menyebabkan kematian, terutama pada anak-anak dan balita (Asa, 2023). Infeksi Saluran Pernapasan Akut atau yang biasa disebut  dengan ISPA  merupakan infeksi pada saluran pernapasan yang menyebabkan  proses  pernapasan  terganggu.  Jika  ISPA  terjadi  di  paru-paru  dan  tidak ditangani dengan baik, maka ISPA akan menjadi komplikasi yang dapat berakhir fatal pada penderitanya. Infeksi saluran pernapasan akut terdiri dari berbagai macam penyakit, antara
lain  pilek,  pneumonia,  sinusitis,  dan  lain  sebagainya  (Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia, 2012).
Adanya  sistem  pakar  dan  knowledge  yang  tepat,  diharapkan  dapat  meningkatkan awareness  dari  masyarakat  tentang  adanya  infeksi  saluran  pernapasan  akut  dan  dapat meningkatkan  penemuan  infeksi  saluran  pernapasan  akut  yang  dapat  membantu pemerintah  maupun  masyarakat  untuk  menurunkan  angka  kematian  dari  infeksi  saluran pernapasan  akut.  Selain  itu,  diharapkan  dapat  menurunkan  tingkat  kematian  pada anak/balita maupun orang dewasa akibat infeksi saluran pernapasan akut  (Kemenkes RI, 2019).
Infeksi saluran pernapasan akut (ISPA) merupakan sekelompok penyakit kompleks dan heterogen yang disebabkan oleh berbagai penyebab dan dapat mengenai setiap lokasi di sepanjang  saluran  napas.  Salah  satu  penyebabnya  adalah  virus  seperti  Rotavirus,  virus Influensa, bakteri Streptococcus pneumoniae dan bakteri Staphylococcus aureus. ISPA salah satu penyebab utama dari tingginya angka kematian dan angka kesakitan pada balita dan bayi  di  Indonesia  (Badan  Kebijakan  Pembangunan  Kesehatan  Kementerian  Kesehatan, 2022).
Berdasarkan  WHO  (2007)  ISPA  adalah  penyebab  utama  morbiditas  dan  mortalitas penyakit menular didunia. Hampir 4 juta orang meninggal akibat ISPA setiap tahun, 98%- nya disebabkan oleh infeksi saluran pernapasan bawah. Dalam menangani penyakit ISPA ini masalah yang dialami adalah ketidakseimbangan antara pasien dan dokter.
Menurut Iskandar (2013) selama ini, sistem diagnosa pasien masih harus melibatkan dokter  secara  langsung  dicatat  dan  dianalisa  secara  manual.  Dengan  kondisi  seperti  ini tentunya akan menimbulkan banyak kendala bagi tenaga pelayanan kesehatan (Pakpahan, 2021). Selain kendala dibagian medis, masalah juga hadir dimasyarakat, sebagian besar dari masyarakat tidak terlatih medis sehingga apabila mengalami gejala penyakit yang di derita belum  tentu  dapat  memahami  cara-cara  penanggulangannya.  Kurangnya  pengetahuan masyarakat  mengenai  gejala  dan  cara  penanganan  penyakit ISPA  merupakan salah satu faktor penyebab tingginya angka kematian akibat ISPA (Hendra et al., 2016).
Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah prototype sistem pakar yang nantinya akan digunakan sebagai alat  bantu mengidentifikasi  penyakit  infeksi saluran  pernapasan akut  (ISPA).  Sistem  pakar  merupakan  sistem  yang  berusaha  mengadopsi  pengetahuan manusia  ke  computer,  agar  komputer  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa dilakukan oleh para ahli, atau dengan kata lain sistem yang didesain dan diimplementasikan dengan bantuan bahasa pemrograman tertentu untuk dapat menyelesaikan seperti yang dilakukan oleh para ahli (Chusyairi & Saputra, 2019; Putra et al., 2020; Sahal et al., 2023).
Penelitian ini akan menggunakan metode Naïve Bayes yang dapat membantu masyarakat dalam  mendiagnosis  penyakit  ISPA  berdasarkan  gejala-gejala  yang  dihadapi  layaknya berkonsultasi dengan dokter.

## METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  ini  ada  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  untuk memastikan  upaya  penelitian  dan  perancangan  system  akan  mencapai  hasil  yang semaksimal mungkin.tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 Tahap Penelitian

## Use Case Diagram
Gambar 2 Use Case Diagram

## Gambar 3 DFD Level 0
Entity
Relational Diagram (ERD)
Gambar 4 ERD

## Gambar 5 Flowchart SIstem

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Deskripsi Data
1. Data jenis Penyakit ISPA (Infeksi Saluran Penyakit Ispa)
Tabel 1. Jenis Penyakit ISPA No Kode Penyakit Jenis Penyakit 1 K01 Pneumonia 2 K02 Influenza 3 K03 Sinusitis 4 K04 Faringitis (Radang Tenggerokan Akut)

## 2. Tabel Gejala Penyakit ISPA
Tabel 2. Gejala Penyakit ISPA No Kode Gejala Gejala 1 G01 Batuk-Batuk 2 G02 Batuk Berdahak
3 G03 Pilek 4 G04 Susah Menelan 5 G05 Sakit Tenggerokan 6 G06 Sesak Napas 7 G07 Demam 8 G08 Diare 9 G09 Sakit Kepala 10 G10 Suara Napas Kasar 11 G11 Hidung Tersumbat 12 G12 Suara Serak 13 G13 Nyeri Otot dan Sendi 14 G14 Lemas/Lesu 15 G15 Nafsu Makan Berkurang/Susah Makan 16 G16 Frekuensi Napas Cepat 17 G17 Batuk Kering 18 G18 Batuk Paroksismal 19 G19 Bersin-Bersin 20 G20 Hidung Meler 21 G21 Beringus 22 G22 Demam dan Mengigil

## 3. Tabel Keputusan

## Tabel 3 Keputusan
Kode Gejala Penyakit Gigi Pneumonia Influenza Sinusitis Faringitis P01 P02 P03 P04 G01 ✓ G02 ✓ G03 ✓ G04 ✓ G05 ✓ G06 ✓ G07 ✓ G08 ✓ G09 ✓ G10 ✓
G11 ✓ G12 ✓ G13 ✓ G14 ✓ G15 ✓ G16 ✓ G17 ✓ G18 ✓ G19 ✓ G20 ✓ G21 ✓ G22 ✓

## 4. Tabel Aturan
Tabel 4. Aturan No  Kode Penyakit Jenis Penyakit Kode Gejala 1 K01 Pneumonia G02, G06, G10, G14, G18 2 K02 Influenza G01, G07, G08, G13, G17, G21, G22 3 K03 Sinusitis G03, G09, G11, G19, G20 4 K04 Faringitis (Radang Tenggerokan Akut) G04, G05, G12, G15, G16
Dari 4 tabel diatas sebagai acuan untuk pengambilan data sampel dalam pengujian perhitungan  manual  Naïve  Bayes.  Pengujian  dilakukan  untuk mengetahui  tingkat  akurat atau kebenaran hasil perhitungan diagnosis system menggunakn Naïve Bayes yang dihitung secara manual, sebagai berikut:
a. Menentukan nilai nc untuk setiap class
Penyakit K01 (Pneumonia)
n :1
p : 1/4 = 0,25
m : 22 G01.nc : 1 G10.nc : 1 G07.nc : 0 G06.nc : 0 G14.nc : 1 G03.nc : 0
G04.nc : 0 G09.nc : 0
Penyakit K02 (Influenza) n :1 p : 1/4 = 0,25 m : 22 G01.nc : 0 G10.nc : 0 G07.nc : 1 G06.nc : 0 G14.nc : 0 G03.nc : 0 G04.nc : 0 G09.nc : 0
Penyakit K03 (Sinusitis) n :1 p : 1/4 = 0,25 m : 22 G01.nc : 0 G10.nc : 0 G07.nc : 0 G06.nc : 0 G14.nc : 0 G03.nc : 1 G04.nc : 0 G09.nc : 1
Penyakit K04 (Faringitis) n :1 p : 1/4 = 0,25 m : 22 G01.nc : 0 G10.nc : 0 G07.nc : 0
G06.nc : 0 G14.nc : 0 G03.nc : 0 G04.nc : 1 G09.nc : 0
b. Menentukan nilai P (ai|vj) dan menghitung nilai P (vj)
Penyakit K01 (Pneumonia)
P (G01|X) = 1+22 𝑥 0,25 = 0,29
1+22
P (G10|X) = 1+22 𝑥 0,25 = 0,29 1+22
P (G07|X) = 0+22 𝑥 0,25  = 0,24
1+22
P (G06|X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22
P (G14|X) = 1+22 𝑥 0,25  = 0,29
1+22
P (G03X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22
P (G04|X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22
P (G09X) = 0+16 𝑥 0,25 = 0,24
1+22
Penyakit K02 (Influenza) P (G01|X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22
P (G10|X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22
P (G07|X) = 1+22 𝑥 0,25 = 0,29
1+22
P (G06|X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22 P (G14|X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22
P (G03X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22
P (G04|X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22 P (G09X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22
Penyakit K03 (Sinusitis) P (G01|X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22
P (G10|X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22 P (G07|X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22
P (G06|X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22 P (G14|X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22
P (G03X) = 1+22 𝑥 0,25 = 0,29
1+22 P (G04|X) =0+22 𝑥 0,25  = 0,24
1+22
P (G09X) = 1+22 𝑥 0,25 = 0,29
1+22
Penyakit K04 (Faringitis)
P (G01|X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22
P (G10|X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22
P (G07|X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22
P (G06|X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22
P (G14|X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22
P (G03X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22 P (G04|X) = 1+22 𝑥 0,25 = 0,29
1+22
P (G09X) = 0+22 𝑥 0,25 = 0,24
1+22
c. Menghitung P (ai|vj) x P (vj) untuk tiap v Penyakit K01 (Pneumonia)
P (X) x [P(G01|X) x P(G10|X) x P(G07|X) x P(G06|X) x P(G14|X) x P(G03|X) x P(G04|X) x P(G09|X)   = 0,25 x 0.29 x 0.29 x 0,24 x 0,24 x 0,29 x 0,24 x 0,24 x 0,24 = 0.000004855010918
Penyakit K02 (Influenza)
P (X) x [P(G01|X) x P(G10|X) x P(G07|X) x P(G06|X) x P(G14|X) x P(G03|X) x P(G04|X) x P(G09|X)   = 0,25 x 0,24 x 0,24 x 0,29 x 0,24 x 0,24 x 0,24 x 0,24 x 0,24 = 0.000003325191782
Penyakit K03 (Sinusitis)
P (X) x [P(G01|X) x P(G10|X) x P(G07|X) x P(G06|X) x P(G14|X) x P(G03|X) x P(G04|X) x P(G09|X)   = 0,25 x 0,24 x 0,24 x 0,24 x 0,24 x 0,24 x 0,29 x 0,24 x 0,29 = 0.00000401794007
Penyakit K04 (Faringitis)
P (X) x [P(G01|X) x P(G10|X) x P(G07|X) x P(G06|X) x P(G14|X) x P(G03|X) x P(G04|X) x P(G09|X)   = 0,25 x 0,24 x 0,24 x 0,24 x 0,24 x 0,24 x 0,24 x 0,29 x 0,24 = 0.000003325191782
d. Adapun Hasil pada v yang memiliki perkalian terbesar terdapat pada tabel sebagai berikut:
Tabel 5  hasil kualifikasi No Jenis Kulit Nilai v 1 Pneumonia 0.000004855010918
2 Influenza
3 Sinusitis 0.00000401794007 4 Faringitis 0.000003325191782

## Implmentasi Sistem
Pada bagian implementasi disini system akan dijelaskan beberapa menu yang ada di dalam sistem. Dalam sistem Diagnosa penyakit ISPA terdapat 2 aktor, yaitu Admin dan User yang dimana masing-masing memiliki fungsi sendiri.
a. admin
1. Login Admin, di halaman ini admin diharuskan login terlebih  dahulu supaya dapat mengelola data-data yang ada pada halaman admin.

## Gambar 6 Login Admin
2. Dashboard Admin, di halaman ini menampilkan data-data yang dapat dikelola oleh admin seperti data gejala, halaman data penyakit, dan halaman aturan.
Gambar 7 Dashboard Admin
3. Halaman Gejala, di halaman ini admin dapat melakukan tambah data gejala, mengedit data  gejala  jika  terjadi  kesalahan  antara  nama  penyakit  dan  gejalanya,  dan  bisa menghapus nama gejala yang tidak sesuai dengan penyakit ISPA

## Gambar 8 Halaman Gejala
4. Halaman Penyakit, di halaman ini admin dapat menambah data penyakit, mengedit penyakit jika terjadi nama penyakit yang tidak sesuai dan menghapus nama penyakit.

## Gambar 9 Halaman Penyakit
5. Halaman Aturan/Rule, di halaman ini admin dapat menambah data aturan, mengedit, dan menghapus jika ada data penyakit dan gejala baru yang ditemui di penyakit ISPA.
Gambar 10 Aturan/Rule
6. Halaman Rekam Medis, di halaman ini admin dapat melihat laporan hasil diagnose yang dilakukan oleh pasien.

## Gambar 11 Halaman Riwayat
b. user
1. Halaman  Utama  adalah  tampilan  awal  aplikasi  sistem  pakar  ISPA  ketika  dibuka. Halaman yang lain bisa diakses jika halaman utama sudah dibuka. Di halaman utama ada beberapa menu diantaranya informasi tentang sistem dan konsultasi.
Gamabar 12 Halaman Utama User
2. Halaman  Diagnosa,halaman  ini  user  dapat  melakukan  pengecekan  penyakit  ISPA dengan mengisi data dan menjawab 22 pertanyaan yang ada sesuai dengan kondisi yang dialami. Tiap jawaban yang diberikan, akan digunakan untuk input dalam proses prediksi  penyakit  ISPA  berdasarkan  rules  yang  diperoleh.  Setelah  itu  user  akan mendapatkan hasil prediksi penyakit ISPA, apakah terkena ISPA atau tidak.
Gambar 13 & 14 Halaman Diagnosa User
3. Halaman hasil diagnosa, halaman ini menampilkan hasil atau output nama penyakit yang dialami  oleh pasien. Penyakit  yang ditampilkan di halaman ini sesuai  dengan gejala-gejala yang dipilih pada halaman diagnosa.

## Gambar 15 Halaman Hasil Diagnosa User

## SIMPULAN
Sistem pakar dapat digunakan untuk membantu masyarakat dalam mendiagnosa awal  penyakit  ISPA.    Sistem  dapat  menerapkan  kemampuan  layaknya  seorang  pakar
dalam memberikan solusi untuk diagnosa penyakit ISPA. Tampilan interface sederhana sehingga  dapat  memudahkan  pengguna  dalam  berinteraksi  dengan  sistem.  Hasil pengujian validitas menunjukkan tingkat akurasi sistem yang dibuat sebesar 95% dengan menggunakan 30 data uji coba.

## DAFTAR PUSTAKA
Asa, J. F. (2023). ISPA pada Anak yang Harus Orangtua Waspadai. In Elementa Media. Autoridad Nacional del Servicio Civil. (2021). Kemajuan Teknologi. In Angewandte Chemie International Edition, 6(11), 951 – 952.
Badan Kebijakan Pembangunan Kesehatan Kementerian Kesehatan. (2022). Hasil Survei
Status Gizi Indonesia (SSGI) 2022. Kemenkes.
https://kesmas.kemkes.go.id/assets/uploads/contents/attachments/09fb5b8ccfdf08 8080f2521ff0b4374f.pdf
Chusyairi, A., & Saputra, P. R. N. (2019). Rancang Bangun Sistem Informasi Kesehatan Bayi Dan Balita Berbasis Android. Respati, 14(2). https://doi.org/10.35842/jtir.v14i2.288
Hendra,  C.,  Manampiring,  A.  E.,  &  Budiarso,  F.  (2016).  Faktor-Faktor  Risiko  Terhadap Obesitas  Pada  Remaja  Di  Kota  Bitung. Jurnal  E-Biomedik,  4(1). https://doi.org/10.35790/ebm.4.1.2016.11040
Iskandar, D. (2013). Pengaruh Dosis Pupuk N, P, K Terhadap Pertumbuhan dan Produksi Jagung Manis di Lahan Kering. Prosiding Seminar Teknologi Untuk Negeri 2, 1 – 5.
Kemenkes  RI.  (2019).  Laporan  Riskesdas  2018. Kementerian  Kesehatan  RI,  1(1),  1. https://www.kemkes.go.id/article/view/19093000001/penyakit-jantung-penyebab- kematian-terbanyak-ke-2-di-indonesia.html
Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia.  (2012).  Modul  Tatalaksana  Standar Pneumonia. In Pneumonia Balita.
Lase,  D.  (2019).  Pendidikan  di  Era  Revolusi  Industri  4.0. SUNDERMANN:  Jurnal  Ilmiah Teologi,  Pendidikan,  Sains,  Humaniora  Dan  Kebudayaan,  12(2),  28 – 43. https://doi.org/10.36588/sundermann.v1i1.18
Mahar, B. J. K., Raharja, I. M. S., & Putri, G. A. A. (2023). Rancang Bangun Sistem Informasi Pemantau  Kesehatan  Balita  Menggunakan  Sistem  Inferensi  Fuzzy. JITTER :  Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Komputer, 4(2). https://doi.org/10.24843/jtrti.2023.v04.i02.p10
Nurliana,  N.  (2019).  Transformasi  Masyarakat  Islam  Era  Revolusi  Industri  4.0. Madania: Jurnal Ilmu-Ilmu Keislaman, 9(2). https://doi.org/10.24014/jiik.v9i2.8389
Pakpahan, M. et al. (2021). Promosi Kesehatan dan Ilmu Perilaku Kesehatan. In Yayasan Kita Menulis.
Pramita Sari, D., Muljo Wulandari, R., & Reza, A. (2021). EDUKASI TENTANG MANAJEMEN TERPADU BALITA SAKIT UNTUK PENCEGAHAN ISPA TERHADAP PENGETAHUTAN IBU  BALITA  DI  PUSKESMAS  GROGOL. Jurnal  Kebidanan  Indonesia,  12(1). https://doi.org/10.36419/jki.v12i1.444
Putra, H. D., Syarif, M. I., & Asriyadi, A. (2020). Rancang Bangun Aplikasi Sistem Informasi Klinik Kesehatan Berbasis Web dan Mobile. Seminar Nasional Teknik Elektro Dan Informatika (SNTEI).
Reflianto,  &  Syamsuar.  (2018).  Pendidikan  dan  Tantangan  Pembelajaran  Berbasis Teknologi Informasi di Era Revolusi Industri 4.0. Jurnal Ilmiah Teknologi Pendidikan, 6(2).
Riyadli,  H.,  Arliyana,  A.,  &  Saputra,  F.  E.  (2020).  Rancang  Bangun  Sistem  Informasi Keuangan  Berbasis  WEB. Jurnal  Sains  Komputer  Dan  Teknologi  Informasi,  3(1). https://doi.org/10.33084/jsakti.v3i1.1770
Sahal, A., Zaidir, Z., & Aini, F. N. (2023). Rancang Bangun Sistem Informasi Pelayanan pada Pusat Kesehatan Masyarakat. Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer, 19(1).
Santoso, C. B. (2019). Analisis dan Perancangan Sistem Informasi Produksi. Teknois : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Dan Sains, 6(2). https://doi.org/10.36350/jbs.v6i2.42
Sukmawati, E. (2018). wahyunita yulia sari, indah sulistyoningrum. Farmakologi Kebidanan. Trans Info Media (TIM).
Sutarman. (2021). Buku pengantar Teknologi Informasi. In Yogyakarta, Universitas Gadjah Mada Press..