Karya ini berlisensi di bawah Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0) 137

## Implementasi Data Mining untuk Prediksi Status Proses Persalinan pada Ibu Hamil Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Mohammad Yazdi Pusadan 1
Ari Ghifari 2
Yusuf Anshori 3
Departemen Teknologi Informasi Universitas Tadulako
E-mail: yazdi.diyanara@gmail.com 1 ; arighiffari@gmail.com 2 ; iyusjr@gmail.com 3
Pusadan, M. Y., Ghifari, A., & Anshori, Y. (2023). Implementasi Implementasi Data Mining untuk  Prediksi  Status  Proses  Persalinan  pada  Ibu  Hamil  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes. Technomedia Journal , 8 (1), 18–34.
https://doi.org/10.33050/tmj.v8i1.1980

## ABSTRAK
Persalinan merupakan proses mengeluarkan janin setelah kehamilan 20 minggu atau lebih untuk dapat hidup di luar kandungan melalui jalan lahir atau jalan lain, dengan atau tanpa bantuan.  Angka  Kematian  Ibu  di  Indonesia  masih  cukup  tinggi  berdasarkan  Buku  Putih Reformasi Sistem Kesehatan Nasional pada Maret 2022, sebesar 305 per 100.000 kelahiran. Penyebab banyaknya Angka Kematian Ibu ialah proses persalinan berisiko bagi ibu dan janin. Prediksi klinis berkembang dengan mengadopsi ilmu komputer dan teknologi informasi dalam pengolahan  datanya,  disertai  dengan  metode  data  mining  untuk  teknik  pengolahannya. Permasalahan ibu hamil dapat diantisipasi dengan menggunakan sistem prediksi status proses persalinan dengan implementasi data mining dan algoritma Naïve Bayes, dengan tujuan untuk membantu penurunan Angka Kematian Ibu, terutama diakibatkan proses persalinan berisiko. Penelitian ini menggunakan 600 data latih, lalu diuji menggunakan metode Confusion Matrix pada 100 data uji. Diperoleh nilai Precision sebesar 82.4%, nilai Recall sebesar 94%, nilai F- Measure sebesar 88.7%, nilai Accuracy sebesar 92%.
Kata kunci : data mining, naïve bayes, prediksi, persalinan.

## ABSTRACT
Childbirth is the process of taking out the fetus after 20 weeks of gestation or more to be able to live outside the uterus through the birth canal or another way, with or without assistance. Maternal Mortality Rate in Indonesia is still quite high based on the White Book of National Health System Reform in March 2022, at 305 for every 100.000 births. Causes of the high Maternal Mortality Rate is the risky of childbirth process for the mother and the baby. Clinical prediction  is  growing  by  adopting  computer  sience  and  information  technology  in  data
processing, accompanied by data mining methods for processing. The problem of pregnant mother can be anticipated by using the system for predicting the status of the childbirth process with  the  implementation  of  data  mining  and  Naïve  Bayes  algorithm,  with  the  purpose  for helping to reduce Maternal Mortality Rate, especially caused by risky childbirth process. This study using 600 training data, then tested using the Confusion Matrix method on 100 testing data. Obtained Precision value was 82.4%, Recall value was 94%, F-Measure value was 88.7 and Accuracy value was 92%.
Keywords: data mining, naïve bayes, prediction, childbirth.

## PENDAHULUAN
Persalinan sebagai salah satu bagian dalam kedokteran kebidanan merupakan proses fisiologis dimana uterus mengeluarkan atau berupaya mengeluarkan janin dan plasenta setelah masa kehamilan 20 minggu atau lebih untuk dapat hidup di luar kandungan melalui jalan lahir atau jalan lain dengan bantuan atau tanpa bantuan [1].
Terdapat beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan untuk menentukan apakah seorang ibu  hamil  perlu  melakukan  operasi Caesar atau  tidak  [2].  Pertama,  faktor  bayi  dalam kandungan  [3].  Bobot  bayi  lahir  yang  normal  berkisar  2.5  hingga  4  kilogram  [4].  Keadaan plasenta dan tali pusar juga menjadi perhatian khusus [5]. Kedua, faktor ibu itu sendiri yang berkaitan dengan ukuran panggul [6]. Apakah ukuran panggul ibu cukup luas untuk dilewati bayi [7]. Ketiga, faktor kontraksi saat menjelang persalinan [8]. Apakah ada kontraksi simultan ataukah  hilang-timbul,  bahkan  tidak  ada  kontraksi  sama  sekali  yang  mengharuskan  ibu diinduksi dengan pemberian hormon oksitosin melalui infus atau prostaglandin melalui alat reproduksi  ibu  [9].  Keempat,  faktor  yang  sering  dianggap  remeh  namun  sebenarnya  sangat berpengaruh, yaitu kondisi psikis ibu hamil tersebut [10].
Angka  Kematian  Ibu  (AKI)  merupakan  salah  satu  indikator  untuk  melihat  derajat kesehatan ibu dan menjadi salah satu komponen indeks pembangunan indeks kualitas hidup [11]. Kematian ibu selama masa kehamilan atau dalam waktu 42 hari setelah persalinan dengan berbagai  macam  penyebab  yang  berhubungan  atau  diperburuk  oleh  kehamilan  atau manajemennya [12]. Lebih dari setengah juta ibu berusia 15-49 tahun meninggal karena kasus yang berhubungan dengan kehamilan dan persalinan, dan menjadi penyebab utama kematian ibu pada kelompok usia tersebut [13].
Prediksi klinis berkembang dengan mengadopsi ilmu komputer dan teknologi informasi dalam pengolahan datanya [14]. Prediksi klinis dapat dihasilkan dari pengolahan metode data mining [15]. Jika memprediksi status proses persalinan pada ibu hamil, sehingga kemunculan risiko secara dini dapat ditanggulangi, maka akan memengaruhi angka kematian ibu maupun angka kematian bayi [16].

## PERMASALAHAN
Terdapat beberapa penelitian yang berfokus pada masalah tersebut, yaitu: pada masalah risiko  kesalahan  dalam  penentuan  persalinan  normal  atau Caesar [17].  Diperoleh  hasil penelitian,  bahwa  sistem  klasifikasi  persalinan  normal  atau  caesar  menggunakan  algoritma C4.5  mampu  mengklasifikasi  jenis  persalinan  terbaik,  sehingga  pasien  dan  dokter  dapat mempersiapkan  tindakan  yang  tepat  dan  meminimalisir  risiko  terjadinya  kesalahan  dalam
penentuan  jenis  persalinan  [18].  Dengan  hasil  pengujian 7-fold  cross diperoleh  tingkat keakuratan sistem 72%,  untuk mengetahui cara kerja dan tingkat akurasi metode Naïve Bayes dan Forward Chaining dalam menetapkan status proses persalinan [19].
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  untuk  mendukung  kerja  peranan  dokter  maupun bidan dalam menentukan status proses persalinan terbaik, diperlukan suatu aplikasi yang dapat memprediksi jenis persalinan berdasarkan aturan tertentu [20]. Maka peneliti membuat sebuah Sistem  Informasi  Prediksi  Status  Proses  Persalinan  dengan  fitur  dapat  memprediksi  status proses  persalinan  terbaik  berdasarkan  kondisi  ibu,  kondisi  janin,  hasil  tes  hematologi  dan penyakit yang diderita oleh ibu [21]. Algoritma yang digunakan pada proses prediksinya ialah Naïve Bayes [22]. Penggunaan algoritma Naïve Bayes diperlukan, karena berhubungan dengan prediksi status proses persalinan pada ibu hamil yang memerlukan dataset yang besar, disertai atribut yang banyak [23]. Dengan adanya sistem tersebut, diharapkan ibu dapat menentukan jenis persalinan terbaik dan risiko terjadinya komplikasi pada persalinan dapat diminimalisir, sehingga dapat membantu mengurangi Angka Kematian Ibu maupun Angka Kematian Janin [24].

## METODELOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan  beberapa  tinjauan  penelitian  sebelumnya  yang berkaitan  dengan  impelementasi data  mining untuk  prediksi  menggunakan  algoritma Naive Bayes [25]. Adapun penelitian-penelitian terkait adalah sebagai berikut: Sistem Pengambilan Keputusan Untuk Menentukan Proses Persalinan Dengan Metode Naïve Bayes Dan Forward Chaining, dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  cara  kerja  dan  tingkat  akurasi  pada metode Naïve Bayes Classifier dan Forward Chaining dalam menetapkan proses persalinan [26].
Klasifikasi  Persalinan  Normal  Atau Caesar Menggunakan  Algoritma  C4.5  dilakukan dengan tujuan penerapan penambangan data dengan algoritma C4.5 mampu mengklasifikasi jenis persalinan normal atau caesar terhadap data pasien persalinan, hasil dari prediksi jenis prediksi  persalinan  dapat  diketahui  lebih  dini  sehingga  baik  pasien  dan  dokter  dapat mempersiapkan  untuk  melakukan  tindakan  yang  tepat  [27].  Data  yang  digunakan  berisi informasi tentang usia ibu, usia kandungan, berat badan, tinggi badan, hasil tes laboratorium (hemoglobin, hematokrit, leukosit, trombosit, eritrosit, glukosa, protein dan HBsAG), pinggul sempit/tidak,  hamil  primi/tidak,  hamil  tunggal/ganda,  letak  janin,  presentasi  janin,  riwayat persalinan,  ada  riwayat  riwayat  abortus/tidak,  riwayat  penyakit,  taksiran  berat  janin  dan ketuban pecah dini/tidak dan jenis persalinan (normal/caesar) [28].
Status Proses Persalinan Menggunakan Algoritma C4.5, Proses persalinan pada seorang ibu dapat ditempuh secara normal, akan tetapi sering kali terdapat beberapa faktor kesehatan yang membuat proses persalinan seorang ibu dilakukan dengan operasi Caesar [29]. Algoritma C4.5  dipilih  karena  dapat  menseleksi  atribut  dan  mudah  diinterpretasikan  pada  aturan  yang terbentuk [30]. Data rekam medis yang digunakan berjumlah 682 record dengan data training berjumlah 545 record dan data testing berjumlah 137 record data . Hasil menunjukan bahwa algoritma  C4.5  mempunyai  akurasi  prediksi  maksimum  untuk  penentuan  status  persalinan sebesar 97,08%, precision 96%, recall 88,89%, F-Measure 92,30%, G-mean 0,0894 dan AUC 0,93995.
Sistem  Prediksi  Kondisi  Kelahiran  Bayi  Menggunakan  Klasifikasi Naïve  Bayes ,  yang
dimana  peneliti  membuat  sistem  prediksi  kondisi  kelahiran  bayi  menggunakan  metode klasifikasi naïve bayes yang berfungsi untuk memprediksi kelahiran bayi. Dari hasil prediksi tersebut dapat digunakan untuk menentukan hasil rata-rata kelahiran bayi setiap bulan. Data yang digunakan ada total 165 data ibu hamil diantaranya dibagi 2 yaitu 110 data training dan 55 data testing/data uji, mode prediksi dievaluasi menggunakan fold cross validation dalam proses evaluasi dan perhitungan nilai accuration , precission dan recall .
Penerapan Feature  Weighting  Optimized Pada  Naïve  Bayes  Untuk  Prediksi  Proses Persalinan” yang dimana peneliti menggunakan data persalinan ibu melahirkan sehingga dapat melakukan  pemilihan  jenis  persalinan  yang  tepat.  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  diperoleh kinerja naïve bayes mampu ditingkatkan oleh metode Optimize Weights menjadi baik yakni 98%.

## Bahan, jenis, dan tipe penelitian
Bahan Penelitian, penelitian ini, bahan penelitian yang akan digunakan ialah data kondisi ibu  melahirkan  yang  diambil  dari  RSUD  Undata  Sulawesi  Tengah,  lalu  hasil  studi  yang berkaitan dengan penggunaan metode Naive Bayes dan topik prediksi status proses persalinan pada ibu hamil.
Jenis Penelitian, merupakan suatu metode yang dipilih oleh peneliti sesuai dengan tujuan yang  diharapkan.  Beberapa  jenis  penelitian  antara  lain  ialah  metode  kuantitatif,  kualitatif, campuran ( mixed method ) dan research and development , masing-masing memiliki landasan filosofis,  paradigma  dan  prosedur  tertentu  dalam  menjawab  suatu  masalah  penelitian.  Pada penelitian  ini,  jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  penelitian  kualitatif,  merupakan penelitian yang bermaksud untuk memahami fenomena tentang apa yang dialami oleh subjek penelitian. Metode kualitatif dalam penelitian ini dimulai dari tahapan penemuan masalah yang akan  diteliti,  lalu  mengkaji  studi  literatur  yang  berkaitan  dengan  penelitian  yang  akan dilakukan, kemudian melakukan wawancara dengan pihak bersangkutan yaitu bidan persalinan dan melakukan studi dokumentasi pada data rekam medik pasien persalinan.
Tipe  Penelitian,  penelitian  ini  menggunakan  tipe  penelitian  deskriptif.  Penelitian deskriptif ialah pencarian fakta dengan interpretasi yang tepat, atau penelitian dengan metode untuk menggambarkan suatu hasil penelitian. Penelitian ini memberikan deskripsi, penjelasan, serta validasi suatu kondisi atau fenomena yang diteliti, yang hasilnya dipaparkan dalam bentuk laporan  penelitian.  Maka  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik,  penelitian  dengan  tipe deskriptif  biasanya  dilakukan  dengan  menarik  sampel.  Penelitian  ini  dimulai  dengan mengambil data pasien persalinan yang berupa data rekam medik Rumah Sakit Umum Daerah Undata,  kemudian  dengan  teknik data  mining dan  melakukan  perhitungan  prediksi menggunakan algoritma Naïve Bayes .

## Objek, Waktu dan Lokasi Penelitian
Adapun objek, waktu dan lokasi penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Objek  Penelitian,  pada  umumnya,  variabel  penelitian  dibagi  menjadi  2  variabel  yaitu dependen dan independen. Variabel dependen ialah variabel yang nilainya dipengaruhi pada nilai  dari  variabel  lainnya,  variabel  ini  disebut  sebagai  variabel  output,  kriteria,  konsekuen. Sedangkan  variabel  independen  ialah  variabel  yang  menjadi  sebab  berubahnya  variabel dependen, variabel ini disebut sebagai variabel prediktor, stimulus, input, antencendent atau variabel yang mempengaruhi. Objek penelitian dalam skripsi ini adalah prediksi status proses
persalinan pada ibu hamil sebagai variabel dependen dan data historis kondisi pasien persalinan meliputi  kondisi  ibu,  kondisi  janin,  hasil  tes  hematologi  serta  riwayat  penyakit  ibu  sebagai variabel independen.
2. Lokasi dan Waktu Penelitian, penelitian ini dilaksanakan di Rumah Sakit Umum Daerah Undata  (Jl.  R.E.  Martadinata  Kel.  Talise  Kec.  Mantikulore  Palu  Sulawesi  Tengah)  dengan waktu penelitian yang dilakukan pada Juni 2022 hingga selesai.

## Jenis dan Sumber Data
Data  merupakan  sumber  informasi  yang  didapatkan  oleh  peneliti  melalui  penelitian  yang dilakukan. Data yang diperoleh nantinya akan diolah sehingga menjadi informasi baru yang dapat  dimanfaatkan  oleh  pembacanya.    Adapun  sumber  data  yang  digunakan  adalah  data primer dan data sekunder.
1. Data Primer, adalah data yang dikumpulkan melalui pihak pertama, biasanya dapat melalui wawancara,  observasi,  kuesioner  dan  lain-lain.  Dalam  hal  ini,  peneliti  mengumpulkan informasi  melalui  teknik  wawancara  dan  studi  dokumen  untuk  mengetahui  segala  hal  yang berkaitan dengan pembuatan sistem prediksi status persalinan pada ibu hamil.
2. Data Sekunder, adalah sumber data yang diperoleh dengan cara membaca, mempelajari dan memahami melalui media lain yang bersumber dari literatur, buku-buku, serta dokumen. Studi kepustakaan yang digunakan dalam penelitian ini ialah e-book , artikel di internet, penelitian terdahulu yang mengandung unsur-unsur yang dapat digunakan dalam mengkaji prediksi status proses persalinan pada ibu hamil menggunakan algoritma Naïve Bayes .

## Metode Analisis Data
Terdapat beberapa metode analisis data, yaitu kuantitatif, kualitatif, campuran ( mixed method ) dan research  and  development .  Masing-masing  memiliki  landasan  filosofis,  paradigma  dan prosedur  tertentu  dalam  menjawab  suatu  masalah  penelitian.  Analisis  data  yang  digunakan pada penelitian ini yaitu metode kualitatif, merupakan prosedur analisis yang menghasilkan data deskriptif berupa kata-kata tertulis atau lisan dari pihak terkait dan perilaku yang dapat diamati.  Analisis  kualitatif  ialah  aktivitas  yang  intensif  yang  memerlukan  pengertian  yang mendalam. Prediksi status proses persalinan pada ibu hamil, menggunakan data kondisi pasien persalinan, meliputi kondisi ibu, kondisi janin, hasil tes hematologi dan riwayat penyakit ibu. Data yang digunakan tersebut termasuk kedalam data kualitatif, karena datanya berupa kondisi yang mempengaruhi penentuan jenis persalinan pada ibu hamil.

## Tahapan dan Diagram Alir Penelitian
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini ditunjukan pada Gambar 1, berikut ini.

## Gambar 1. Flowchart tahapan penelitian
Adapun penjelasan dari flowchart tahapan penelitian di atas sebagai berikut:
1. Identifikasi  Masalah,  bertujuan  agar  peneliti  dapat  menemukan  masalah  yang  ada  dan mengidentifikasi  sumber  dari  permasalahan  yang  ada.  Peneliti  melakukan  studi  literatur menggunakan  jurnal,  artikel  dan e-book untuk  mengidentifikasi  dampak  penentuan  jenis persalinan yang tidak sesuai yang ternyata berisiko mengakibatkan kematian pada ibu.
2. Merumuskan Solusi, bertujuan untuk mengetahui solusi yang sesuai untuk menyelesaikan masalah. Peneliti melakukan riset terhadap jurnal dan artikel yang berkaitan dengan faktor yang mempengaruhi penentuan jenis persalinan terbaik. Lalu melakukan studi dokumentasi dengan menganalisis kondisi pasien persalinan yang mempengaruhi penentuan jenis persalinan terbaik yang dapat dilakukan pada dokumen rekam medik Rumah Sakit Umum Daerah Undata. Output dari tahap ini ialah solusi yang dapat menyelesaikan permasalahan yaitu Sistem Informasi 3. Tahap ini dilakukan dengan mengambil data kondisi pasien persalinan dari Rumah Sakit Umum Daerah Undata. Output dari tahap ini ialah data kondisi pasien persalinan yang meliputi kondisi ibu, kondisi janin, hasil tes hematologi dan riwayat penyakit ibu.
4. Studi Literatur, dari data yang didapatkan,  peneliti melanjutkan dengan melakukan studi literatur terhadap beberapa jurnal terdahulu untuk menganalisa metode yang tepat digunakan sesuai karakter data yang telah diperoleh, serta mengetahui dasar dari pembuatan sistemnya. Output dari tahap ini ialah metode yang digunakan dan cara pemrosesan data tersebut, yaitu metode data mining dan algoritma Naïve Bayes.
5. Perancangan  Sistem,  bertujuan  untuk  mempermudah  proses  eksekusi  dari  sistem. Perancangan  sistem  dilakukan  dengan  merancang  antarmuka  atau interface dan  program aplikasi.
6. Pengembangan Sistem, bertujuan untuk melakukan pengembangan sistem meliputi desain, pengkodean dan memasukkan data untuk membangun sistem dengan menggunakan metode data mining dan algoritma Naïve Bayes . Tahap pertama ialah menyiapkan data kondisi pasien persalinan,  dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  historis  pasien  persalinan  yang  meliputi kondisi ibu, kondisi janin, hasil tes hematologi dan riwayat penyakit ibu sebagai data training . Kemudian menentukan kondisi pasien, kondisi janin, hasil tes hematologi dan penyakit diderita pasien  persalinan  yang  akan  diprediksi  status  proses  persalinannya,  lalu  mengolah  kondisi pasien yang telah ditentukan dengan teknik data mining dan menggunakan algoritma Naïve Bayes ,  sehingga  akan  didapatkan  nilai posterior tertinggi  dari  jenis  persalinan  yang  dapat dilakukan. Output dari  tahap  ini  ialah  sistem  informasi  penentuan  status  proses  persalinan dengan fitur dapat memprediksi jenis persalinan terbaik pada ibu hamil.
MULAI IDENTIFIKASI
MASALAH MERUMUSKAN SOLUSI PENGUMPULAN DATA PERANCANGAN SISTEM PENGEMBANGAN SISTEM PERSALINAN PADA IBU HAMIL MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES PENGUJIAN BLACKBOX TIDAK PENGUJIAN AKURASI PENGUJIAN KEPUASAN PENGGUNA SELESAI YA TIDAK YA
Gambar 2. Flowchart Naive Bayes prediksi persalinan ibu hamil
7.  Pengujian
Terdapat  tiga  jenis  pengujian  yang  akan  dilakukan  yakni  pengujian  fungsional  sistem, pengujian akurasi metode dan pengujian kepuasan pengguna. Berikut penjelasan ketiga metode pengujian tersebut.
a. Pengujian Fungsional Sistem
Pengujian  fungsional  yang  dilakukan  adalah  dengan  melakukan  pengujian Blackbox . Pengujian Blackbox ialah pengujian perangkat lunak yang merupakan tes fungsionalitas dari aplikasi, atau pengujian yang melihat hasil eksekusi melalui data uji dan memastikan fungsi dari aplikasi tanpa perlu memperhatikan hasil detail aplikasi tersebut. Pengujian ini dilakukan dari awal sistem dimulai hingga sistem ditutup. Peneliti akan menilai setiap fungsi pada sistem, namun jika masih didapatkan suatu error , maka peneliti akan melakukan perbaikan pada error yang  ada,  apabila  tidak  terdapat error pada  sistem  maka  pengujian  akan  berakhir  dan dilanjutkan ke pengujian selanjutnya . Indikator keberhasilan pada pengujian ini adalah jika fungsi telah memenuhi kesesuaian dan ketepatan pada system.
b. Pengujian Akurasi Metode
Pengujian akurasi metode yang dilakukan ialah dengan membandingkan hasil prediksi dengan data aktual. Makin kecil nilai kesalahan maka makin tinggi tingkat ketelitian prediksi, demikian sebaliknya.  Pengujian  ini  dilakukan  setelah  hasil  dari  prediksi  status  proses  persalinan didapatkan.  Peneliti  akan  menilai  akurasi  metode  yang  telah  dibuat  dengan  melakukan perhitungan Confusion Matrix .
Nilai yang dihitung pada pengujian Confusion Matrix adalah sebagai berikut.
ü Nilai precision , yang dihitung dengan persamaan.
Precision = !" !"#$"
Precision yang dihitung ialah seberapa banyak persentase prediksi bernilai spontan dan terbukti bernilai spontan dibandingkan dengan jumlah keseluruhan data prediksi bernilai spontan.
ü Nilai recall , yang dihitung dengan persamaan.
Recall = !" !"#$%
MULAI
DATA KONDISI PASIEN
PERSALINAN YANG MEMPENGARUHI PENENTUAN STATUS PROSES PERSALINAN
SEBAGAI DATA TRAINING
MEMASUKAN DATA PASIEN BARU SEBAGAI DATA TESTING UNTUK MEMPREDIKSI STATUS PROSES PERSALINAN MELAKUKAN PERHITUNGAN PROBABILITAS PRIOR: P( C) DAN EVIDENCE: P(F) MELAKUKAN PERHITUNGAN PROBABILITAS LIKELIHOOD: P(F|C) MELAKUKAN PERHITUNGAN PROBABILITAS LIKELIHOOD: P(F|C) Melakukan perhitungan probabilitas posterior : P ( C | F 1 ...F n ) = P ( C ) P ( F 1 ...F n | C ) / P(F 1 ...F n ) Hasil prediksi status proses persalinan Mengambil nilai posterior tertinggi SELESAI
Recall yang dihitung ialah seberapa banyak persentase prediksi bernilai spontan dan terbukti bernilai spontan dibandingkan dengan jumlah keseluruhan data aktual bernilai spontan.
ü Nilai f-measure , yang dihitung dengan persamaan.
F-Measure = 2 x "&'()*)+, . /'(011 "&'()*)+, # /'(011
F-measure dihitung  untuk  mengetahui  tingkat  performasi  kinerja  sistem,  menggambarkan perbandingan rata-rata precision dan recall dibobotkan.
ü Nilai accuracy , yang dihitung dengan persamaan.
Accuracy = !" # !% !" # !% # $" # $%
Accuracy yang dihitung ialah jumlah data yang diprediksi bernilai spontan lalu terbukti bernilai spontan dan data yang diprediksi bernilai caesar dan terbukti bernilai caesar , dibandingkan dengan  keseluruhan  data  yang  uji.  Sehingga  dapat  mengetahui  keakuratan  model  dalam memprediksi dengan benar.
Indikator  keberhasilan  pada  pengujian  ini  yaitu  nilai  persentase accuracy dan f - measure yang dihasilkan ialah di atas 70%.
c. Pengujian Kepuasan Pengguna Pengujian kepuasan pengguna dilakukan dengan pengujian Beta Testing . Beta Testing ialah pengujian yang bersifat langsung di lingkungan yang sebenarnya dengan penyebaran kuesioner yang akan dihitung untuk dapat diambil kesimpulan terhadap penilaian aplikasi yang dibangun. Peneliti melakukan evaluasi terhadap sistem yang telah dibuat, pihak yang akan melakukan penilaian sistem adalah bidan-bidan yang bertugas di puskesmas Nosarara. Hal-hal yang dinilai adalah: (i) kemudahan untuk dapat mengerti tentang informasi yang disediakan oleh aplikasi; (ii) kemudahan penggunaan dan pengoperasian fitur pada aplikasi; (iii) kenyaman penggunaan aplikasi; (iv) kepuasan penggunaan keseluruhan aplikasi; (v) kemudahan mempelajari aplikasi; (vi)  kemudahan  dalam  menghindari  kesalahan  dalam  penggunaan  aplikasi;  (vii)  tampilan aplikasi  yang  mudah  dikenali;  dan  (viii)  kesesuaian  aplikasi  terhadap  kebutuhan  dalam memprediksi status proses persalinan terbaik pada ibu hamil.
Adapun  kategori  penilaian  kepuasan  pengguna  ialah  0%-20%  dikategorikan  sangat kurang,  21%-40%  dikategorikan  kurang,  41%-60%  dikategorikan  cukup,  61%-80% dikategorikan  baik,  81%-100%  dikategorikan  sangat  baik. Output nya  ialah  lembaran  yang menggambarkan  tingkat  kepuasan  pengguna  terhadap  aplikasi.  Indikator  keberhasilan  pada pengujian ini ialah jika nilai rata-rata dari hasil pengujian kepuasan pengguna yang diperoleh di atas 70%.

## HASIL PEMBAHASAN Analisis Sistem
Use Case Diagram , skema use case diagram sistem prediksi status proses persalinan pada ibu hamil menggunakan algoritma Naïve Bayes dapat dilihat pada figure 7 berikut ini.
Gambar 3. Use Case Diagram Sistem Prediksi Status Proses Persalinan Berikut ini penjelasannya, yaitu: (a). Login /Masuk, fitur ini berfungsi untuk masuk ke sistem sehingga dapat mengakses seluruh fitur yang ada pada sistem prediksi status proses persalinan pada ibu hamil.
b.  Mengelola Data Akun Admin. Fitur ini berfungsi untuk mengelola data akun admin, yaitu dapat menambah, menghapus dan melihat data akun admin.
c.  Mengelola  Data  Latih.  Fitur  ini  berfungsi  untuk  mengelola  data  latih,  yaitu  dapat menambah, menghapus dan melihat data latih.
d.  Menghitung  Prediksi  Status  Proses  Persalinan.  Fitur  ini  berfungsi  untuk  melakukan perhitungan prediksi status proses persalinan pada ibu hamil menggunakan algoritma Naïve Bayes .
Sequence Diagram, skema sequence diagram sistem prediksi status proses persalinan pada ibu hamil menggunakan algoritma Naïve Bayes dapat dilihat pada figure 8 dan figure 9.
Admin Publik Login Mengelola Data Admin Sistem Prediksi Status Proses Persalinan Pada Ibu Hamil Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Mengelola Data Pasien atau Data Latih Menghitung Prediksi Status Proses Persalinan Tambah Data Akun Hapus Data Akun Tambah Data Latih Hapus Data Latih Menampilkan Data Latih
Admin Form Tambah Data Pasien atau Data Latih Database Form Data Latih 1: Data Latih() 2: Set Kondisi Ibu, Kondisi Janin, Hasil Tes Hematologi, Riwayat Penyakit Ibu() 3: Query Simpan Data Latih 4: Menampilkan Data Latih Berhasil Ditambahkan() 5: Tampilkan Data Latih() 6: Ambil Data Latih() 7: Menampilkan Data Latih() 8: Hapus Data Latih() 9: Hapus Data Latih() 10: Data Berhasil Dihapus() 11: Menampilkan Data Latih()

## Gambar 5. Sequence Diagram Proses Hitung Prediksi
ERD ( Entity Relationship Diagram ), skema Entity Relationship Diagram sistem prediksi status proses persalinan pada ibu hamil dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 6. Entity Relationship Diagram Sistem Prediksi Status Proses Persalinan

## Implementasi Hasil Penelitian
Perangkat lunak pada sistem yang telah dibuat dapat digunakan oleh Admin dan Publik. Berikut  tampilan form dari  sistem  prediksi  status  proses  persalinan  pada  ibu  hamil menggunakan algoritma Naïve Bayes .
Halaman utama, halaman ini menyajikan informasi mengenai hal yang berkaitan dengan ibu hamil ataupun persalinan.
Admin, Publik Form Hitung Prediksi Database Form Hasil Prediksi 1: Tentukan Kondisi Ibu, Kondisi Janin, Hasil Tes Hematologi, Riwayat Penyakit Ibu() 2: Ambil Data() 3: Proses Data() 4: Tampilkan Hasil Prediksi() Admin Menambahkan Menghapus Data Latih Prediksi Publik Melakukan Membaca Nama Pengguna Kata Sandi Kondisi Janin Riwayat Penyakit Ibu Status Proses Persalinan Kondisi Ibu Hasil Tes Hematologi Kondisi Janin Riwayat Penyakit Ibu Kondisi Ibu Hasil Tes Hematologi 1 1 1 M M M N ID

## Gambar 7. Tampilan halaman utama
Halaman tambah data latih, pada halaman ini admin dapat menambahkan data pasien atau data latih dengan memasukkan kondisi-kondisi yang telah ditentukan.
Halaman data latih, pada halaman ini, admin dapat menambahkan dan melihat data latih.
Gambar 8. Tampilan halaman data latih
Halaman  prediksi,  pada  halaman  ini,  admin  dan  publik  dapat  melakukan  perhitungan prediksi  dengan  mengiputkan  kondisi-kondisi  yang  akan  diprediksi  status  proses persalinannya.
Halaman hasil prediksi, pada halaman ini, berfungsi untuk melihat hasil prediksi sesuai kondisi yang telah diinputkan sebelumnya.

## Gambar 9. Tampilan halaman hasil prediksi

## Pengujian Sistem
Precision, p erhitungan precision dilakukan dengan menghitung seberapa banyak prediksi bernilai true dan terbukti true dibandingkan dengan jumlah keseluruhan prediksi bernilai true . Pada  kasus  ini,  membandingkan  seberapa  banyak  prediksi  bernilai  spontan  dan  terbukti spontan,  dengan  seberapa  banyak  data  aktual  bernilai  caesar  namun  diprediksi  spontan ditambahkan dengan data bernilai spontan dan diprediksi spontan.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 23 23 # 4 = 82.4%
ü Recall, p erhitungan recall dilakukan dengan menghitung seberapa banyak prediksi bernilai true dan terbukti true dibandingkan dengan jumlah keseluruhan data aktual bernilai true . Pada kasus  ini,  membandingkan  seberapa  banyak  prediksi  bernilai  spontan  dan  terbukti  spontan, dengan jumlah keseluruhan data aktual bernilai spontan.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 23 23 # 5 = 94%
ü F-Measure (F1),  perhitungan F-Measure dilakukan  dengan  perhitungan  terhadap penggabungan nilai precision dan recall .
𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 x 6.892 . 6.:2 6.892 # 6.:2 = 2 x 6.3324; <.32; = 0.887 = 88.7%
ü Accuracy,  p erhitungan accuracy dilakukan  dengan  menghitung  jumlah true  positive dan true  negative dibandingkan  dengan  keseluruhan  total  data  aktual.  Pada  kasus  ini,  seberapa banyak prediksi bernilai spontan dan terbukti spontan ditambahkan dengan prediksi bernilai caesar dan terbukti caesar, dibandingkan dengan total keseluruhan data aktual.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 23 # 24 23 # 24 # 4 # 5 = 92%
Dari perhitungan di atas, diperoleh nilai precision sebesar 82.4%, nilai recall sebesar 94%, nilai f-measure sebesar 88.7% dan nilai accuracy sebesar 92%.

## Perhitungan Manual
Proses  Pelatihan  ( training ),  sebelum  melakukan  proses  perhitungan  menggunakan Algoritma Naïve Bayes terlebih dahulu dilakukan proses mencari nilai probabilitas suatu kelas atau kategori dan nilai probabilitas atribut pada setiap kelas.
Hitung probabilitas setiap kelas menggunakan persamaan di bawah ini, dalam penelitian ini terdapat dua kelas yaitu Spontan dan Caesar .

## 𝑃(𝐶𝑖)   = Kemunculan jumlah data kelas Jumlah keseluruhan data
Kategori atau kelas:
1. 𝑆𝑝𝑜𝑛𝑡𝑎𝑛  = =>?@AB@CDA E@?CDF GDHD I>CDJ K@?CDF I>J>C@L@FDA GDHD = <5 56 = 0.43 2. 𝐶𝑎𝑒𝑠𝑎𝑟  = =>?@AB@CDA E@?CDF GDHD I>CDJ
K@?CDF I>J>C@L@FDA GDHD = <3
56 = 0.56
Kemudian hitung probabilitas atribut pada setiap kelas menggunakan persamaan di bawah ini, pada  penelitian  ini  terdapat  beberapa  atribut  yaitu  Usia  ibu,  Usia  kandungan,  Hamil  primi, Riwayat  partus,  Riwayat  abortus,  Jumlah  janin,  Letak  Janin,  Presentasi  janin,  LILA,  DJJ, Diabetes, Hipertensi, Kanker, Jantung, Ginjal, TBJ, KPD, Hemoglobin, Hematokrit, Leukosit, Trombosit, Eritrosit, Kejang, Anemia, Preeklampsia, HBsAG, Sifilis, HIV, Nadi, Pernafasan dan Adhesi Peritoneal .
𝑃(𝑋|𝐶𝑖)   = Jumlah kemunculan jumlah data dengan atribut

## Jumlah data dengan kelas
Atribut atau parameter: Usia Ibu a. ≤ 20
≤ 20 𝑆𝑝𝑜𝑛𝑡𝑎𝑛  = K@?CDF I>?@AB@CDA GDHD G>AMDA DHLNO@H K@?CDF GDHD G>AMDA I>CDJ = 9 <5 = 0.15
≤ 20 𝐶𝑎𝑒𝑠𝑎𝑟  = K@?CDF I>?@AB@CDA GDHD G>AMDA DHLNO@H
K@?CDF GDHD G>AMDA I>CDJ
= < <3 = 0.05
b.> 20 & < 40
> 20 & < 40 𝑆𝑝𝑜𝑛𝑡𝑎𝑛  = K@?CDF I>?@AB@CDA GDHD G>AMDA DHLNO@H
K@?CDF GDHD G>AMDA I>CDJ = <6 <5 = 0.76
> 20 & < 40 𝐶𝑎𝑒𝑠𝑎𝑟  = K@?CDF I>?@AB@CDA GDHD G>AMDA DHLNO@H
K@?CDF GDHD G>AMDA I>CDJ = <2 <3 = 0.82
c. ≥ 40
≥ 40 𝑆𝑝𝑜𝑛𝑡𝑎𝑛  = K@?CDF I>?@AB@CDA GDHD G>AMDA DHLNO@H K@?CDF GDHD G>AMDA I>CDJ = < <5 = 0.07 ≥ 40 𝐶𝑎𝑒𝑠𝑎𝑟  = K@?CDF I>?@AB@CDA GDHD G>AMDA DHLNO@H
K@?CDF GDHD G>AMDA I>CDJ = 9 <3 = 0.11
Analisa Algoritma Naïve Bayes
Adapun tahapan algoritma Naïve Bayes adalah:
1. Baca Data Latih
a. Hitung P(Ci) untuk setiap kelas.
b. Hitung P(X|Ci) untuk setiap kriteria dan setiap kelas.
c. Mencari nilai maksimal dari P(X|Ci) * P(Ci) menjadi kesimpulan prediksi.
2. Tampilkan hasil prediksi
Berikut contoh hasil prediksi Naïve Bayes berdasarkan data uji pada tabel 1.
Table 1. Data uji contoh kasus Kategori Nilai Usia Ibu 32 Usia Kandungan 38 Hamil Primi Tidak Riwayat Partus Spontan
Riwayat Abortus Tidak Ada Jumlah Janin 1 Letak Janin Memanjang Presentasi Janin Bokong LILA 30 DJJ 132 Pinggul Sempit Tidak Diabetes Gestasional Tidak
Kemudian  melakukan  prediksi  dengan  perhitungan  berdasarkan  nilai  probabilitas  dari  data training pada tabel 2 berikut ini.
Tabel 2 . Hasil prediksi contoh kasus Kategori Nilai Spontan (0.76 * 0.76 * 0.46 * 0.3 * 0.92 * 1 * 1 * 0 * 0.92 * 0.92 * 1 * 0.84 * 0.92 * 1 * 0.92 * 1 * 0.84 * 0.84 * 0.69 * 0.46 * 0.53 * 0.92 * 0.46 * 1 * 0.92 * 1 * 1 * 1 * 1 * 1) * 0.43 * 100 = 0 Caesar (0.82 * 0.88 * 0.64 * 0.23 * 0.64 * 0.94 * 0.76 * 0.05 * 0.94 * 0.82 * 0.94 * 0.76 * 0.76 * 0.94 * 0.88 * 0.88 * 0.82 * 0.82 * 0.47 * 0.64 * 0.29 * 0.82 * 0.64 * 0.94 * 0.82 * 0.94 * 0.94 * 0.94 * 0.94 * 0.94) * 0.56 * 100 = 0.00072136 Prediksi Caesar
Hasil yang didapatkan dari data uji di atas ialah jenis persalinan Caesar dengan melakukan perhitungan  probabilitas  setiap  kriteria  dan  kelas  serta  melakukan  perbandingan  nilai  kelas jenis persalinan Spontan dan persalinan Caesar yang dihasilkan dari algoritma Naïve Bayes .

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  dan  analisis  sistem  informasi  prediksi  status  proses  persalinan menggunakan  metode data  mining dan  algoritma Naïve  Bayes ,  maka  dapat  disimpulkan sebagai berikut.
1.  Hasil  pengujian  fungsi  menggunakan  metode blackbox pada  fungsi  yang  ada  di  dalam sistem informasi prediksi status proses persalinan ialah dapat berjalan dengan baik sesuai target peneliti.
2.  Hasil pengujian akurasi menggunakan metode confusion matrix pada penerapan data mining dan  algoritma Naïve  Bayes untuk  memprediksi  status  proses  persalinan  pada  ibu  hamil berdasarkan kondisi ibu, kondisi janin, hasil tes hematologi dan penyakit yang diderita oleh ibu, didapatkan hasil nilai precision sebesar 82.4%, nilai recall sebesar 94%, nilai f-measure sebesar 88.7% dan nilai accuracy sebesar 92%.
3.  Berdasarkan  pengujian  akurasi  tersebut,  maka  sistem  informasi  prediksi  status  proses persalinan  dapat  digunakan  memprediksi  status  proses  persalinan  pada  ibu  hamil  sehingga dapat menjadi tambahan saran bahan pertimbangan untuk dokter, bidan maupun ibu hamil. 4.  Faktor usia ibu, usia kandungan, hamil primi, riwayat partus, riwayat abortus, jumlah janin, letak  janin,  presentasi  janin,  LILA,  DJJ,  pinggul  sempit,  diabetes  gestasional,  hipertensi,
kanker,  jantung,  ginjal,  TBJ,  KPD,  hemoglobin,  hematokrit,  leukosit,  trombosit,  eritrosit, kejang,  anemia,  preeklampsia,  HBsAG,  Sifilis,  HIV  dan adhesi  peritoneal dapat  menjadi atribut pendukung dalam memprediksi status proses persalinan pada ibu hamil.
5.  Berdasarkan  hasil  pengujian  kepuasan  oleh  bidan  yang  bertugas  di  puskesmas  Nosarara menunjukkan  nilai  81.87%,  sehingga  dinilai  telah  memenuhi  kepuasan  pengguna  dengan sangat baik.

## SARAN
Dari  hasil  penelitian  ini  masih  terdapat  beberapa  kekurangan,  sehingga  masih  diperlukan perbaikan  untuk  pengembangan  lebih  lanjut,  berupa  saran  diantaranya.  Untuk  penelitian selanjutnya,  dapat  dikembangkan  menjadi  sistem  yang  berbasis android ,  menambahkan beberapa faktor seperti tinggi ibu, berat badan ibu, kondisi plasenta yang menutupi jalan lahir atau plasenta  previa dan  lain-lain, sehingga  dapat  meningkatkan  keakuratan  sistem  dalam meprediksi status proses persalinan, memperluas fitur sistem, seperti ketersediaan informasi terkait langkah-langkat selanjutnya yang dapat dilakukan berdasarkan hasil prediksi yang telah diperoleh, lalu dapat melakukan konsultasi pada bidan maupun dokter kebidanan melalui .

## REFERENSI
[1] H. Amalia, A. B. Pohan, and S. Masripah, “Penerapan Feature Weighting Optimized Pada Naïve Bayes Untuk Prediksi Proses Persalinan,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 15–20, 2019.
[2] F.  F.  Nugraha  and  C.  Juliane,  “Penerapan  Data  Mining  Dengan  Metode  Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4. 5,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , vol. 9, no. 4, pp. 2862–2869, 2022.
[3] R. R. Andarista and A. Jananto, “Penerapan Data Mining Algoritma C4. 5 Untuk Klasifikasi Hasil Pengujian Kendaraan Bermotor,” Jurnal Tekno Kompak , vol. 16, no. 2, pp. 29–43, 2022.
[4] H. A. D. Rani and S. Zuhri, “Sistem Prediksi Kondisi Kelahiran Bayi Menggunakan Klasifikasi Naïve Bayes,” Joined Journal (Journal of Informatics Education) , vol. 3, no. 2, pp. 48–56, 2020.
[5] V. Febrian, M. R. Ramadhan, M. Faisal, and A. Saifudin, “Pengujian pada Aplikasi Penggajian Pegawai dengan menggunakan Metode Blackbox,” Jurnal Informatika Universitas Pamulang , vol. 5, no. 1, pp. 61–66, 2020.
[6] U.  Rahardja,  T.  Hariguna,  and  W.  M.  Baihaqi,  “Opinion  mining  on  e-commerce  data  using sentiment analysis and k-medoid clustering,” in 2019 Twelfth International Conference on Ubi- Media Computing (Ubi-Media) , IEEE, 2019, pp. 168–170.
[7] Q. Aini, I. Handayani, and F. H. N. Lestari, “Utilization Of Scientific Publication Media To Improve The Quality Of Scientific Work,” Aptisi Transactions on Management (ATM) , vol. 4, no. 1, pp. 1–12, 2020.
[8] R. Hardjosubroto, U. Rahardja, N. A. Santoso, and W. Yestina, “Penggalangan Dana Digital Untuk  Yayasan  Disabilitas  Melalui  Produk  UMKM  Di  Era  4.0,” ADI  Pengabdian  Kepada Masyarakat , vol. 1, no. 1, pp. 1–13, 2020.
[9] R.  E.  Santoso,  F.  P.  Oganda,  E.  P.  Harahap,  and  N.  I.  Permadi,  “Pemanfaatan  Penggunaan Hyperlocal  Marketing  bagi  Startup  Bidang  Kuliner  di  Tangerang,” ADI  Bisnis  Digital Interdisiplin Jurnal , vol. 2, no. 2, pp. 60–65, 2021.
[10]  P. Nur Kamila and W. Sejati, “Karya ini berlisensi di bawah Creative Commons Attribution 4.0
(CC  BY  4.0)  Perencanaan  Drainase  Dengan  Konsep  Zero  Delta  Run  Off  Pada  Perumahan Permata  Puri  Cibubur,” Technomedia  Journal  (TMJ) ,  vol.  8,  pp.  2528–6544,  2023,  doi: 10.33050/tmj.v8i1.
[11]  R. Fetra, T. Pradiani, and Faturrahman, “The Influence of Price, Facilities, and Service Quality on Re-Staying Interest,” ADI Journal on Recent Innovation (AJRI) , vol. 4, no. 2, pp. 184–193, Jan. 2023, doi: 10.34306/ajri.v4i2.867.
[12]  A. A. A. Redi Pudyanti, A. A. N. A. Redioka, and V. T. Devana, “Analyses Based on Theory of Capital  Based  Approach  on  Indonesian  Graduate  Employability,” ADI  Journal  on  Recent Innovation (AJRI) , vol. 4, no. 1, pp. 25–33, Apr. 2022, doi: 10.34306/ajri.v4i1.726.
[13]  I.  Hidayat  and  F.  O.  S.  Dewi,  “Effect  of  Liquidity,  Leverage,  and  Working  Capital  Turn  on Profitability,” APTISI Transactions on Management (ATM) , vol. 7, no. 1, pp. 60–68, Feb. 2022, doi: 10.33050/atm.v7i1.1832.
[14]  N. P. A. Mentayani, I. P. Satwika, I. G. A. Pramesti Dwi Putri, A. A. I. I. Paramitha, and T. Tiawan, “Analisis Dan Perancangan User Interface Sistem Informasi Pembayaran Mahasiswa STMIK Primakara Berbasis Web,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 1, pp. 78–89, Apr. 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i1.1850.
[15]  A. Agung Nugraha and U. Budiyanto, “Adaptive E-Learning System Berbasis Vark Learning Style  dengan  Klasifikasi  Materi  Pembelajaran  Menggunakan  K-NN  (K-Nearest  Neighbor),” Technomedia Journal , vol. 7, no. 2, pp. 248–261, Sep. 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i2.1900.
[16]  A. Pratama and A. Wijaya, “Implementasi Sistem Good Corporate Governance Pada Perangkat Lunak Berbasis Website PT. Pusaka Bumi Transportasi,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 3, pp. 340–353, Dec. 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i3.1917.
[17]  K. Arora, M. Faisal, and I. Artikel, “The Use of Data Science in Digital Marketing Techniques: Work  Programs,  Performance  Sequences  and  Methods,” Startupreneur  Business  Digital (SABDA) , vol. 1, no. 1, 2022, doi: 10.34306/s.
[18]  K. B. Rii, P. Edastama, and N. F. Nabilah, “Study on Innovation Capability of College Students Based on Extenics and Theory of Creativity,” Startupreneur Business Digital (SABDA Journal) , vol. 1, no. 2, pp. 134–142, Sep. 2022, doi: 10.34306/sabda.v1i2.118.
[19]  A.  Singh  Bist,  “The  Importance  of  Building  a  Digital  Business  Startup  in  College,” Startupreneur Bisnis Digital (SABDA , vol. 2, no. 1, 2023, doi: 10.34306/sabda.
[20]  D.  S.  S.  Wuisan  and  T.  Mariyanti,  “Analisa  Peran  Triple  Helik  dalam  Mengatasi  Tantangan Pendidikan  di  Era  Industri  4.0,” Jurnal  MENTARI:  Manajemen,  Pendidikan  dan  Teknologi Informasi , vol. 1, no. 2, pp. 123–132, Jan. 2023, doi: 10.34306/mentari.v1i2.258.
[21]  W.  A.  Nurasniar,  “Employee  Performance  Improvement  Through  Competence  and Organizational Culture with Work Motivation as A Mediation Variable,” APTISI Transactions on Management (ATM) , vol. 6, no. 2, pp. 121–131, Nov. 2021, doi: 10.33050/atm.v6i2.1743.
[22]  Anggy Giri Prawiyogi and Aang Solahudin Anwar, “Perkembangan Internet of Things (IoT) pada Sektor Energi : Sistematik Literatur Review,” Jurnal MENTARI: Manajemen, Pendidikan dan Teknologi Informasi , vol. 1, no. 2, pp. 187–197, Jan. 2023, doi: 10.34306/mentari.v1i2.254.
[23]  L.  Meria,  J.  Zanubiya,  M.  Alfi,  and  D.  Juliansah,  “Increasing  Consumers  with  Satisfaction Application  based  Digital  Marketing  Strategies  Startupreneur  Business  Digital  (SABDA),” Startupreneur  Bisnis  Digital  (SABDA ,  vol.  2,  no.  1,  2023,  [Online].  Available: https://doi.org/10.3430
[24]  V.  Melinda  and  A.  E.  Widjaja,  “Virtual  Reality  Applications  in  Education,” International Transactions on Education Technology (ITEE) , vol. 1, no. 1, pp. 68–72, 2022.
[25]  Hendriyati Haryani, S. M. Wahid, A. Fitriani, and M. faris Ariq, “Analisa Peluang Penerapan Teknologi  Blockchain  dan  Gamifikasi  pada  Pendidikan,” Jurnal  MENTARI:  Manajemen, Pendidikan  dan  Teknologi  Informasi ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  163–174,  Jan.  2023,  doi:
10.34306/mentari.v1i2.250.
[26]  S.  Arif  Putra,  “Virtual  Reality’s  Impacts  on  Learning  Results  in  5.0  Education :  a  Meta- Analysis,” International Transactions on Education Technology (ITEE) , vol. 1, no. 1, pp. 10– 18, 2022.
[27]  I. Hidayat and P. O. Sutria, “Influence of Determined Tax Load, Tax Planning, and Profitability in Profit Management in The Company Manufacturing The Mining Sector, The Coal Sub Sector Listed on The Indonesia Stock Exchange Year,” APTISI Transactions on Management (ATM) , vol. 7, no. 1, pp. 79–85, Feb. 2022, doi: 10.33050/atm.v7i1.1833.
[28]  N.  Lutfiani  and  L.  Meria,  “Utilization  of  Big  Data  in  Educational  Technology  Research,” International Transactions on Education Technology (ITEE) , vol. 1, no. 1, pp. 73–83, 2022.
[29]  T.  Widiastuti,  K.  Karsa,  and  C.  Juliane,  “Evaluasi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap Pelayanan  Akademik  Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Algoritma  C4.5,” Technomedia Journal , vol. 7, no. 3, pp. 364–380, Dec. 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i3.1932.
[30]  Gleny and I. Bernardo, “Research on the Intention to Purchase of Fabric Saints : Based on the Theory  of  Consumption  Value,  Green  Purchase  Intention,  and  Green  Purchase  Behaviour,” Aptisi  Transactions  on  Technopreneurship  (ATT) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  31–39,  Jan.  2023,  doi: 10.34306/att.v5i1.287.