## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6443

## Sistem Pakar Deteksi Dini Status Stunting Pada Balita Menggunakan Metode Naive Bayes
Marina Indah Prasasti * , Dwi Normawati
Fakultas Teknologi Industri, Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* marina1900018053@webmail.uad.ac.id, 2 dwi.normawati@tif.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: marina1900018053@webmail.uad.ac.id
Abstrak− Anak  didefenisikan  Stunting  jika  tinggi  badan  anak  menurut  usia  kurang  dari  -2  Standar  Deviasi  (SD)  dibawah Median kriteria pertumbuhan WHO dan Stunting disebabkan oleh gizi yang tidak mencukupi, penyakit yang berulang, dan faktor  multidimensi  lainnya.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  dilakukan  sebuah  penelitian  yang  mengembangkan Sistem Pakar deteksi dini status Stunting pada balita menggunakan metode Naive Bayes. Pengumpulan data dilakukan dengan studi  pustaka  dan  wawancara  pada  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Bantul.  Tahap  pengembangan  sistem  meliputi  akuisisi pengetahuan, membuat basis pengetahuan, menentukan basis aturan, membuat model keputusan dengan Naive Bayes, membuat desain perancangan  sistem  yang selanjutnya diimplementasikan kedalam  program  komputer.  Tahap  terakhir  adalah  penguji kelayakan  seluruh  fungsional  dan  non-fungsional  sistem  melalui  pendekatan  black-box  test,  expert  judgement  dan  system usability scale. Penelitian ini menghasilkan Sistem Pakar yang dapat mendeteksi dini Stunting pada balita dan memberikan solusi penanganan yang tepat serta memberikan nilai kemungkinan terhadap status Stunting pada balita. Berdasarkan pengujian dengan  pendekatan  black-box  menunjukkan  bahwa  semua  fungsional  sistem  dapat  berjalan  sesuai  dengan  kebutuhan  dan akurasi dengan expert judgment menghasilkan tingkat keakuratan sebesar 100% serta score system usability scale yaitu 90 atau dapat disimpulkan bahwa Sistem Pakar yang telah dibangun layak untuk digunakan.
Kata Kunci: Balita; Deteksi Dini; Naive Bayes; Sistem Pakar; Stunting
Abstract− A child is defined as stunted if their height for their age is less than -2 Standard Deviations (SD) below the WHO growth criteria Median, and Stunting is caused by inadequate nutrition, frequent illness, and other multidimensional factors. Based on this problem, a study was conducted to develop an early detection Expert System for Stunting status in toddlers using Naive Bayes Method. Data collection was done through a literature review and interviews at the Bantul Health Office. The system  development  stage  includes  knowledge  acquisition,  creating  a  knowledge  base,  determining  rule  bases,  creating  a decision model with Naive Bayes, and designing the implementation of the system into a computer program. The final stage is to test the feasibility of all functional and non-functional systems through black-box testing, expert judgment, and the system usability  scale.  The  research  conducted  resulted  in  an  expert  system  that  can  detect  early  Stunting  in  toddlers  and  provide appropriate handling solutions and provide probability values for the status of Stunting in toddlers. Based on black-box testing, all functional systems run according to requirements and accuracy with expert judgment produces an accuracy rate of 100% and a system usability scale score of 90, it can be concluded that the expert system that has been built is feasible to use.
Keywords : Toddler; Early Detection; Naive Bayes; Expert System; Stunting

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa ini, melalui data Survei Status Gizi Indonesia (SSGI) pada 2021 menunjukkan angka Stunting sebesar 24,4%  atau  setara  5,33  juta  balita,  dimana  1  dari  3  anak  di  Indonesia  mengalami  Stunting  [1][2].  Stunting merupakan  permasalahan  tumbuh  kembang  yang  dialami  anak  disebabkan  oleh  gizi  yang  tidak  mencukupi, penyakit berulang dan kurangnya stimulasi psikososial, dan anak-anak didefinisikan sebagai Stunting jika tinggi badan anak menurut usia kurang dari -2 Standar Deviasi (SD) dibawah Median kriteria pertumbuhan World Health Organization (WHO) [3][4]. Stunting adalah suatu keadaan balita gagal tumbuh kembang akibat kekurangan gizi pada 1000 hari pertama kehidupan [5] .
Daerah  Istimewa  Yogyakarta  (DIY)  merupakan  salah  satu  provinsi  prioritas  intervensi  pengurangan Stunting nasional [6]. Berdasarkan data SSGI 2021, prevalensi Stunting di DIY sebesar 17,3% yang menunjukkan nilai  masih  diatas  target  capaian  nasional  yaitu  14%,  sedangkan  prevalensi  Stunting  di  Kabupaten  Bantul menunjukkan angka 19,1% [1]. Kurangnya pengetahuan masyarakat terkait Stunting serta keterbatasan layanan kesehatan menjadi alasan lambatnya penanggulangan Stunting [7][8]. Penelitian ini mengembangkan Sistem Pakar deteksi dini status stunting pada balita menggunakan metode Naive Bayes.
Sistem Pakar merupakan sistem yang dirancang dan diimplementasikan berdasar pada pengetahuan, fakta, dan  teknik  penalaran  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  tertentu  untuk  memecahkan  permasalahan seperti  yang  dilakukan  oleh  pakar  atau  ahli  [9].  Sistem  Pakar  telah  banyak  diimplementasikan  pada  berbagai bidang  seperti  kesehatan,  industri,  pendidikan,  maupun  bisnis.  Pada  bidang  kesehatan  Sistem  Pakar  banyak digunakan untuk mendiagnosa suatu penyakit [10] [11] [12] [13] [14] .
Beberapa penelitian sebelumnya telah melakukan implementasi Sistem Pakar terkait malnutrisi pada balita diantaranya  yaitu  penelitian  tentang  penerapan  Sistem  Pakar  untuk  deteksi  dini  gizi  buruk  pada  balita  dengan mengimplementasikan  Dempster  Shafer  yang  memberikan  kecocokan  sebesar  85%  sistem  dapat  digunakan dengan baik untuk melakukan deteksi dini gangguan gizi buruk pada balita [10]. Pada penelitian lain terkait Sistem Pakar  penentuan  gizi  buruk  pada  anak  menggunakan  metode  Case  Based  Reasoning  (CBR),  sistem  berjalan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6443
dengan mencari nilai kemiripan pada penyakit berdasarkan pada kasus–kasus sebelumnya, menggunakan metode CBR didapatkan nilai keakuratan sistem yaitu 95% [11].
Dilakukan penelitian yang sama mengenai Sistem Pakar penentuan gizi buruk  dengan metode  Certainty Factor, metode Certainty Factor dimanfaatkan untuk menelusuri gejala gizi buruk pada anak dibawah usia lima tahun. Penelitian ini mencakup 28 gejala untuk 10 penyakit yang terdapat dalam sistem. Nilai kesesuaian pada Sistem  Pakar  ini  sebesar  80%  [12]. Penelitian  yang  lain  membahas  tentang  Sistem  Pakar  diagnosis  penyakit Stunting pada balita dengan metode Forward Chaining. Metode Forward Chaining didasarkan pada setiap langkah penalaran diuji secara berurutan untuk mencapai tujuan akhir. Penalaran bekerja dengan memulai dari mencatat informasi  awal  hingga  mencapai  penyelesaian  akhir  yang  diinginkan,  setiap  tahap  dilakukan  secara  berurutan untuk mengikuti alur pemikiran yang terstruktur. Sistem Pakar ini didasarkan pada variabel panjang badan, jenis kelamin  dan  memori  belajar  anak,  hingga  hasil  diagnosa  berupa  Stunting,  tidak  Stunting  dan  masalah  hormon pertumbuhan.  Hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan  bahwa  Sistem  Pakar  ini  dapat  mendiagnosis  penyakit Stunting pada balita dengan nilai keakuratan 91% [13].
Penelitian juga dilakukan terkait Stunting didapatkan kasus Stunting pada anak yaitu Gizi Lebih, Marasmik- kwashiorkor, Gizi Kurang, Kwashiorkor (Busung Lapar) dan Marasmus serta terdapat 36 gejala. Berdasarkan data penyakit tersebut dilakukan penerapan menggunakan metode  Teorema Bayes. Teorema Bayes digunakan untuk menghitung  probabilitas  gabungan dari  kejadian  yang  saling  terkait,  yang diperoleh  melalui  pengamatan.  Pada penelitian ini didapat persentase kepercayaan 50.47% pada salah satu penyakit dan mempunyai nilai keakuratan sistem sebesar 99% [14]. Penelitian terdahulu dengan penerapan Sistem Pakar dengan menggunakan metode Naive Bayes  yaitu  untuk  diagnosis  penyakit  Infeksi  Saluran  Pernafasan  Akut  (ISPA),  terdapat 6  jenis  penyakit  ISPA yaitu: Sinusitis, Radang Tenggorokkan,  Bronkitis, Bronkiolitis, Pneumonia dan Pleuritis, menggunakan metode Naive Bayes didapatkan nilai keakuratan 92.3% [15].
Dilakukan penelitian lain terkait penerapan Sistem Pakar yaitu diagnosis penyakit Karies pada gigi manusia dengan metode Naive Bayes, sistem ini dapat mengidentifikasi penyakit Karies pada manusia dan memberikan solusi yang tepat untuk menangani kerusakan pada gigi, dengan tingkat akurasi sistem sebesar 83,61% atau sistem layak digunakan [16]. Penelitian lainnya berupa implementasi Sistem Pakar untuk diagnosa penyakit pada tanaman hias  Aglaonema  sp  menggunakan  metode  Naive  Bayes.  Sistem  ini  terdapat  7  jenis  hama  dan  7  penyakit  yang menyerang tanaman Aglaonema sp, dengan menguji 30 data uji, didapat akurasi sistem cukup akurat dengan nilai 90% [17].
Berdasar  pada  kajian  penelitian  terdahulu  terkait  penerapan  sistem  pakar  deteksi  Stunting  dengan menggunakan  metode  Forward  Chaining  [13]  dan  Teorema  Bayes  [14],  didapat  nilai  akurasi  terbaik  dengan metode Teorema Bayes yaitu mencapai 99%, serta penerapan Sistem Pakar dengan Naive Bayes dengan tingkat akurasi sistem diatas 80 % [15] [16] [17], maka penelitian ini mengembangkan Sistem Pakar untuk deteksi dini status Stunting pada balita menggunakan metode Naive Bayes dengan 16 data gejala (faktor risiko) dan 3 status Stunting,  dengan  variabel  pertama  yang  digunakan  yaitu  penentuan  kategori  tinggi  badan  berdasarkan  jenis kelamin  dan  usia  balita  menggunakan  perhitungan  Z-Score  TB/U  berdasarkan  Peraturan  Menteri  Kesehatan Republik  Indonesia  Nomor  2  Tahun  2020  Tentang  Standar  Antropometri  Anak  [18].  Metode  Naive  Bayes digunakan  didasarkan  pada  peluang  setiap  gejala  yang  dialami  untuk  menentukan  kemungkinan  terbesar  pada suatu hasil dengan membandingkan nilai hasil akhir peluang setiap status Stunting. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan sistem berdasar pada kajian penelitian terdahulu dan mengetahui perbandingan hasil akhir dengan menggunakan metode Naive Bayes. Inovasi Sistem Pakar pada penelitian ini berupa pengembangan knowledge base  pada  gejala  atau  faktor  risiko,  status  Stunting  dan  solusi  yang  akan  dihasilkan,  sehingga  diharapkan  dari penelitian ini dapat membantu orang tua untuk mendeteksi dini status Stunting pada balita dan sebagai salah satu upaya untuk percepatan penurunan prevalensi Stunting.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  terdiri  dari  studi  literatur,  pengumpulan  data,  akuisisi  pengetahuan,  analisis  kebutuhan sistem, perancangan sistem, tahapan implementasi dan pengujian sistem.Tahapan penelitian dapat dilihat seperti pada Gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6443

## 2.1.1 Studi Literatur
Penelitian ini diawali dengan studi literatur sebagai dasar untuk mendapatkan teori pendukung penelitian. Literatur diperoleh  dari  jurnal  ilmiah,  buku,  dan  ebook  yang  mencangkup  teori  mengenai  Sistem  Pakar,  metode  Naive Bayes, dan Stunting.

## 2.1.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  didasarkan  pada  Peraturan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor  2  Tahun  2020 Tentang  Standar  Antropometri  Anak  [18] dan dilakukan dengan  menggunakan  metode  wawancara  dengan  staf seksi Kesehatan Keluarga dan Gizi Dinas Kesehatan Kabupaten Bantul serta kajian literatur. Hasil pengumpulan data dari Dinas Kesehatan Kabupaten Bantul yaitu berupa dataset analisa balita Stunting dan Non Stunting pada tahun 2022, dengan jumlah 48 data balita dengan retang usia 6 sampai 60 bulan, dan 25 atribut. Atribut data terdiri dari data identitas balita, analisa penyebab, dan status Stunting pada balita. Pengumpulan data yang telah dilakukan memperoleh hasil data diantaranya gejala atau faktor risiko, status Stunting dan penanganan Stunting pada balita.

## 2.1.3 Akuisisi Pengetahuan
Proses akuisisi pengetahuan dilakukan untuk menentukan aturan penarikan keputusan terhadap permasalahan yang terjadi dengan mengklasifikasikan basis pengetahuan tentang gejala atau faktor risiko, status Stunting dan solusi penanganan.  Sumber-sumber  pengetahuan  diperoleh  menggunakan  teknik  wawancara  dengan  staf  Seksi Kesehatan Keluarga dan Gizi Dinas Kesehatan Kabupaten Bantul selaku pakar utama untuk sistem ini.

## 2.1.4 Analisis Kebutuhan Sistem
Analisis kebutuhan sistem terdiri dari tiga tahap analisis yang meliputi analisis kebutuhan data, analisis kebutuhan user,  dan  analisis  kebutuhan  sistem.  Analisis  kebutuhan  data  digunakan  untuk  menentukan  batasan  data  yang diperlukan dalam penelitian ini. Adapun data yang digunakan yaitu status Stunting, gejala atau faktor risiko dan solusi  penanganan  Stunting  pada  balita.  Analisis  kebutuhan  user  digunakan  untuk  membatasi  operasional penggunaan  sistem  dan  menentukan  level  pengguna  dalam  sistem.  Level  user  dalam  penelitian  ini  ada  3  yaitu admin, pakar dan pengguna yaitu orang tua balita. Analisis kebutuhan sistem digunakan sebagai rujukan dalam mengembangkan sistem, yang terdiri dari analisis kebutuhan fungsional dan non-fungsional sistem.

## 2.1.5 Perancangan Sistem
Perancangan sistem merupakan langkah penting dalam pembangunan suatu sistem atau perangkat lunak. Tujuan dari perancangan adalah untuk menganalisis komponen-komponen yang diperlukan oleh sistem dan merancang struktur dan fungsi yang sesuai. Tahap perancangan dalam penelitian ini mencakup beberapa aspek, antara lain basis pengetahuan, basis aturan, perancangan proses, basis data, model keputusan Naive Bayes, dan perancangan antarmuka. Model keputusan digunakan untuk menentukan hasil deteksi dini status Stunting pada balita. Penarikan kesimpulan menggunakan metode Naive Bayes.

## 2.1.5.1 Metode Naive Bayes
Teorema  Bayes  merujuk  pada  sistem  klasifikasi  yang  menggunakan  probabilitas  dan  teknik  statistik  yang dikembangkan  oleh  Thomas  Bayes,  seorang  ilmuwan  dari  Inggris.  Teorema  ini  digunakan  untuk  memprediksi kemungkinan  masa  depan  berdasarkan  data  historis  yang  tersedia.  Dalam  konteks  ini,  Teorema  Bayes dikombinasikan  dengan  pendekatan  Naive,  dimana  diasumsikan  bahwa  setiap  atribut  secara  independen berkontribusi  terhadap  klasifikasi  [19].  Naive  Bayes  menggunakan  probabilitas  bersyarat  sebagai  fondasi  dan tingkat  kategorisasi  langsung  berdasarkan  fitur-fitur  yang  diamati,  mampu  meramalkan  peluang  dari  masa sebelumnya  [20].  Dalam  penentuan  probabilitas  atau  peluang  dapat  ditemukan  menggunakan  Persamaan  (1) sebagai berikut :
P(H|E) = P( E | H ).P(H)
P(E) (1)
Keterangan : E : Data dengan kelas yang belum diketahui
H
: Hipotesis suatu kelas spesifik P(H|E)  : Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi E (posterior probability) P(H) : Probabilitas hipotesis H (prior probability) P(E|H)  : Probabilitas E berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(E) : Probabilitas E Langkah-langkah perhitungan dalam Naive Bayes:
1. Langkah pertama menghitung probabilitas prior yaitu melakukan pencarian nilai probabilitas pada setiap jenis penyakit.
2. Langkah kedua menghitung probabilitas likelihood yaitu pencarian nilai probabilitas sebuah fakta gejala pada penyakit yang mempengaruhi suatu hipotesis.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6443
3. Langkah ketiga menghitung probabilitas posterior yaitu peluang bahwa hipotesis benar untuk data fakta gejala yang diamati.

## 2.1.6 Implementasi Sistem
Sistem  Pakar  ini  dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan  menerapkan  metode  pengambilan keputusan  Naive  Bayes.  Software  yang  digunakan  untuk  mendukung  pembuatan  sistem  adalah  Visual  Studio Code, XAMPP, dan web browser.

## 2.1.7 Pengujian Sistem
Pengujian sistem dilakukan untuk memastikan bahwa sistem dapat beroperasi sesuai dengan harapan yang telah ditetapkan  dan  juga  untuk  mengidentifikasi  kesalahan  yang  mungkin  terjadi  dalam  sistem.  Pengujian  sistem dilakukan dengan pendekatan black-box test, expert judgement dan system usability scale. Pengujian black-box dilakukan  dengan  melihat  fungsionalitas  sistem  dan  melihat  apakah  hasil  yang  diberikan  sistem  sudah  sesuai dengan  yang  diharapkan  [21].  Expert  judgement  dilakukan  dengan  membandingkan  temuan  diagnosis  sistem dengan hasil diagnosis pakar merupakan salah satu cara untuk menguji keakuratan sistem menggunakan validitas pakar  [22].  System  Usability  Scale  (SUS)  untuk  mengukur  tingkat  kebergunaan  (usability)  aplikasi  menurut penilaian subyektif pengguna [23].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan ini menjelaskan tentang implementasi Sistem Pakar dan analisis hasil implementasi Sistem Pakar dalam mendeteksi dini status Stunting pada balita menggunakan metode Naive Bayes. Sistem Pakar ini telah dikembangkan dengan menggunakan metode Naive Bayes untuk menghitung nilai peluang status Stunting pada balita  berdasarkan  nilai  kemungkinan  pada  setiap  gejala  yang  dialami  balita.  Penerapan  metode  Naive  Bayes dengan  menggunakan  probabilitas  bersyarat  sebagai  fondasi  dan  mampu  meramalkan  peluang  dari  masa sebelumnya  membuat  sistem  ini  menghitung  nilai  probabilitas  setiap  gejala  menjadi  sebuah  keputusan  status Stunting .

## 3.1 Basis Pengetahuan
Berdasarkan hasil pengumpulan data yang didapatkan dari Dinas Kesehatan Kabupaten Bantul tentang Stunting pada lingkup Kabupaten Bantul, Dibuatlah tabel gejala (faktor risiko) dan tabel status Stunting.

## 3.1.1 Basis Pengetahuan Gejala
Dari beberapa status Stunting pada balita terdapat 16 gejala. Adapun gejala-gejala tersebut dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Gejala Stunting pada Balita
Kode Gejala Stunting G1 Balita dengan tinggi badan Pendek G2 Balita dengan tinggi badan Sangat Pendek G3 Balita tidak ASI eksklusif G4 Riwayat makan balita kurang G5 Balita sering sakit G6 Balita memiliki penyakit penyerta G7 Status ekonomi keluarga rendah G8 Kenaikan berat badan balita tidak sesuai G9 Riwayat kehamilan ibu KEK G10 Riwayat kehamilan ibu Anemia G11 Ibu dengan tinggi badan Pendek G12 Konsumsi suplemen kehamilan tidak teratur G13 Kesehatan lingkungan kumuh G14 Imunisasi balita tidak lengkap G15 Balita mengalami kecacingan G16 Balita memiliki gangguan motorik dan kognitif

## 3.1.2 Basis Pengetahuan Status Stunting
Berdasarkan data yang diambil, status Stunting pada balita berjumlah 3 status. Data status Stunting dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Status Stunting pada Balita Kode Status Stunting P1 Balita Pendek

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6443
Kode Status Stunting P2 Balita Sangat Pendek P3 Balita Stunting

## 3.2 Basis Aturan
Tabel 3 berisi aturan untuk mengetahui keputusan pada sistem untuk menentukan status Stunting.
Tabel 3. Basis Aturan Keputusan Kode Status Stunting Kode Gejala P1 Balita Pendek G1,G3,G4,G5,G6, G7,G8,G9,G10,G1,G12, G13,G14,G15, G16 P2 Balita Sangat Pendek G2,G3,G4,G5,G6, G7,G8,G9,G10,G1,G12, G13,G14,G15,G16 P3 Balita Stunting G1,G2,G3,G4,G5, G6,G7, G8,G9,G10,
G11,G12,G13,G14,
G15,G16
Tabel 4 menunjukkan hubungan atau relasi  antara gejala dengan status Stunting yang telah didapat dari seorang pakar.
Tabel 4. Tabel Relasi P G P1 P2 P3 G1 ✓ ✓ G2 ✓ ✓ G3 ✓ ✓ ✓ G4 ✓ ✓ ✓ G5 ✓ ✓ ✓ G6 ✓ ✓ ✓ G7 ✓ ✓ ✓ G8 ✓ ✓ ✓ G9 ✓ ✓ ✓ G10 ✓ ✓ ✓ G11 ✓ ✓ ✓ G12 ✓ ✓ ✓ G13 ✓ ✓ ✓ G14 ✓ ✓ ✓ G15 ✓ ✓ ✓ G16 ✓

## 3.3 Basis Aturan Perhitungan Naive Bayes
Penerapan  metode  Naive  Bayes  dengan  menggunakan  probabilitas  bersyarat  sebagai  fondasi  dan  tingkat kategorisasi langsung berdasarkan fitur-fitur yang diamati, mampu meramalkan peluang dari masa sebelumnya, membuat  sistem  ini  menghitung  nilai  probabilitas  setiap  gejala  menjadi  sebuah  keputusan  status  Stunting. Perhitungan  dengan  menggunakan  Naive  Bayes  dimulai  dengan  melakukan  perhitungan  probabilitas  prior, kemudian  menghitung  probabilitas  likelihood,  hingga  pada  menghitung  probabilitas  posterior  atau  peluang hipotesis benar untuk data fakta gejala yang diamati. Contoh perhitungan dengan Metode NaiveiBayes dilakukan dengan studi kasus seorang balita Perempuan berusia 30 bulan dan hasil pengukuran tinggi badan balita 82 cm dan memiliki  gejala  seperti  pada  Tabel  5.  Penentuan  tinggi  balita  didasarkan  pada  nilai  Z-Score  TB/U  seperti Persamaan (2).
(𝑇𝐵 / 𝑈) = 𝑇𝐵 𝐴𝑛𝑎𝑘−𝑇𝐵 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛 𝑇𝐵 𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎𝑛−(𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙−1𝑠𝑑) (2)
= 82 𝑐𝑚−90.7 𝑐𝑚 90.7 𝑐𝑚−87.1 𝑐𝑚 = −8,8 3.2
= −2.42 𝑆𝐷 (𝑃𝑒𝑛𝑑𝑒𝑘)
Tabel 5 menunjukan gejala yang dialami balita untuk nantinya dianalisis untuk mengetahui status Stunting yang merujuk pada contoh studi kasus.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6443
Tabel 5. Gejala yang Dialami Balita
Kode Gejala Stunting G1 Balita dengan tinggi badan Pendek G3 Balita tidak ASI eksklusif G6 Balita memiliki penyakit penyerta G8 Kenaikan berat badan balita tidak sesuai G10 Riwayat kehamilan ibu Anemia

## 3.3.1 Menghitung Probabilitas Prior
Mencari nilai probabilitas pada setiap status Stunting dengan jumlah seluruh  data adalah 48 balita. Perhitungan probabilitas setiap kelas dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Total kelas Status Stunting
No Status Stunting/Keseluruhan Data 1 (X= Balita Pendek) = 17/48 = 0,4 2 (X= Balita Sangat Pendek) = 16/48 = 0,3
3 (X= Balita Stunting) = 15/48 = 0,3

## 3.3.2 Menghitung Probabilitas Likelihood
Menghitung Jumlah kasus yang sama dengan kelas sama berdasarkan status Stunting atau P (Ei|iH)i:
Tabel 7. Perhitungan P (E | H) Gejala PerhitunganiProbabilitas Jumlah Kasusidengan kelas samai/ P’(E’|’H) GG1 (G1 | P1) = 17/23 = 0,74 (G3 | P1) = 5/15 = 0,33 (G6 | P1) = 7/27 = 0,26 (G8 | P1) = 12/29 = 0,41
(G10 | P1) = 9/20 = 0,45
GG2 (G1 | P2) = 0/23 = 0 (G3 | P2) = 6/15 = 0,27 (G6 | P2) = 7/27 = 0,33 (G8 | P2) = 11/29 = 0,38 (G10 | P2) = 8/20 = 0,4 GG3 (G1 | P3) =6/23 = 0,26 (G3 | P3) = 4/15 = 0,4 (G6 | P3) = 11/27 = 0,41 (G8 | P3) =6/29 = 0,21
(G10 | P3) =6/20 = 0,15

## 3.3.3 Menghitung Probabilitas Posterior
Perhitungan P(H|E) berdasarkan pada rumus Persamaan (1).
𝑃(𝑃1|𝐺𝐺1) = (0,74 ∗ 0,33 ∗ 0,26 ∗ 0,41 ∗ 0,45)   ∗ 0,4 0,0048 + 0 + 0,0004 = 0,0048 0,0052 = 0,92 𝑃(𝑃2|𝐺𝐺2) = (0 ∗ 0,27 ∗ 0,33 ∗ 0,38 ∗ 0,4) ∗ 0,3 0,0048 + 0 + 0,0004 = 0 0,0052 = 0 𝑃(𝑃3|𝐺𝐺3) = (0,26 ∗ 0,4 ∗ 0,41 ∗ 0,21 ∗ 0,15) ∗ 0,3 0,0048 + 0 + 0,0004 = 0,0004 0,0052 = 0,08
Hasil perhitungan probabilitas dilakukan dengan mencari nilai probabilitas terbesar dengan membandingan nilai  setiap  probabilitas  setiap  status  Stunting  yang  menjadi  keputusan  sistem.  Berdasarkan  contoh  studi  kasus dengan menggunakan 5 data gejala yang dialami balita yaitu balita dengan tinggi badan Pendek, balita tidak ASI eksklusif, balita memiliki penyakit penyerta, kenaikan berat badan balita tidak sesuai, dan riwayat kehamilan ibu Anemia maka dihasilkan perhitungan probabilitas terbesar adalah 0,92 atau 92% hasil deteksi dini anak dengan status Stunting yaitu Balita Pendek.

## 3.4 Use Case Diagram
Representasi use case diagram dari Sistem Pakar ini dapat dilihat pada Gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6443
Gambar 2. Use Case Diagram
Pada Gambar 2 terdapat 3 aktor diantaranya pengguna atau orang tua balita, pakar dan admin. Admin dapat melakukan login, logout, kelola user, dan lihat daftar konsultasi. Pakar dapat melakukan input data gejala(faktor resiko), input penyakit (status Stunting), input aturan (rule), dan lihat daftar konsultasi. Sedangkan pengguna dapat melakukan konsultasi dan dapat melihat informasi.

## 3.5 Tampilan Sistem Pakar

## 3.5.4 Halaman Konsultasi
Pada Gambar 4 adalah tampilan halaman beranda web, dan Gambar 5 merupakan halaman konsultasi pengguna berupa input data diri balita yang terdiri dari nama, jenis kelamin, usia dan tinggi badan untuk kemudian user dapat memilih gejala dan faktor risiko seperti Gambar 6, setelah itu akan masuk ke halaman diagnosa Status Stunting Balita.
Gambar 3. Halaman Beranda
Gambar 4. Halaman Konsultasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6443
Gambar 5. Halaman Pilih Gejala

## 3.5.5 Halaman Diagnosa
Halaman  diagnosa  berisi  informasi  tentang  data  hasil  deteksi  dini  terkait  status  Stunting,  nilai  kemungkinan, informasi status Stunting dan saran. Tampilan halaman diagnosa seperti pada Gambar 7.

## Gambar 6. Halaman Hasil Diagnosa

## 3.5.6 Halaman Data Gejala
Halaman  data gejala  dikelola oleh  pakar, pada  halaman  ini digunakan untuk  menambahkan,  merubah,  maupun menghapus data gejala sesuai data terbaru. Tampilan halaman data gejala seperti Gambar 8.

## Gambar 7. Halaman Hasil Gejala

## 3.5.7 Halaman Data Penyakit
Halaman data penyakit dikelola oleh pakar, pada halaman ini digunakan untuk menambahkan, merubah, maupun menghapus  data  aturan  sesuai  kondisi  terbaru.  Untuk  menambah  penyakit  pakar  harus  memasukkan  nilai probabilitas dan jumlah kemunculannya. Tampilan halaman data gejala seperti Gambar 9.

## 3.5.8 Halaman Data Rule
Halaman data penyakit dikelola oleh pakar, pada halaman ini digunakan untuk menambahkan, merubah, maupun menghapus  data  rule  sesuai  kondisi  terbaru.  Data  aturan  untuk  mengetahui  keputusan  pada  sistem  untuk

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6443
menentukan diagnosa status Stunting berdasar nilai probabilitas data gejala dengan penyakit. Dapat dilihat pada Gambar 10 merupakan rule berdasarkan penyakit dan Gambar 11 merupakan rule penyakit dengan gejala beserta nilai probabilitasnya.
Gambar 9. Halaman Rule Penyakit
Gambar 10. Halaman Rule Penyakit dan Gejala

## 3.5.10 Halaman Daftar Konsultasi
Halaman  daftar  konsultasi  dapat  diakses  oleh  pakar  dan  admin,  pada  halaman  ini  menampilkan  daftar  riwayat konsultasi yang dilakukan pengguna. Tampilan halaman daftar konsultasi seperti Gambar 12.

## Gambar 11. Halaman Daftar Konsultasi

## 3.6 Pengujian Sistem
Tahap pengujian dilakukan untuk memastikan bahwa sistem yang telah dibangun dapat berfungsi dengan baik dan sesuai  dengan  kebutuhan  yang  ditetapkan.  Dalam  hal  ini  sistem  diuji  untuk  mendiagnosa  status  Stunting  pada Balita  dengan  mengimplementasikan  metode  Naïve  Bayes.  Tahapan  pengujian  dilakukan  dengan  pendekatan Black-box, Expert Judgement dan Sistem Usability Scale.

## 3.6.1 Black-box Test
Pengujian  sistem  menggunakan  black-box  dilakukan  untuk  mengetahui  keluaran  dari  setiap  masukan.  Sistem dianggap  baik  jika  seluruh  fungsi  berjalan  dan  tidak  terjadi  kesalahan  sesuai  dengan  kebutuhan  yang  sudah ditentukan.  Hasil  pengujian  sistem  menggunakan  black-box  testing  yang  dilakukan  oleh  12  tester,  melibatkan pakar, admin, dan pengguna. Hasil dari pengujian black-box menunjukkan bahwa semua fungsional sistem dapat berjalan sesuai yang diharapkan.

## 3.6.2 Expert Judgement
Pengujian akurasi adalah proses pengujian yang bertujuan untuk menguji sejauh mana tingkat keakuratan sistem. Metode yang digunakan dalam pengujian ini adalah dengan membandingkan hasil diagnosa yang diberikan oleh sistem dengan hasil diagnosa yang diberikan oleh pakar. Pada pengujian ini melibatkan seorang pakar staf Seksi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6443
Kesehatan  Keluarga  dan  Gizi  Dinkes  Bantul.  Pengujian  Expert  Judgement  dilakukan  dengan  menggunakan  10 sampel data uji. Nilai keakuratan sistem dapat dihitung dengan persamaan (3) :
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑒𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡𝑎𝑛 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 𝑥 100 % (3)
Sehingga nilai keakuratan dapat dihitung sebagai berikut :
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑒𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡𝑎𝑛 = 10 10 𝑥 100%
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑒𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡𝑎𝑛 =  1 𝑥 100% = 100%
Berdasarkan hasil pengujian akurasi sistem dari 10 kasus yang ada didapat tingkat keakuratan sebesar 100% atau sistem yang dirancang sesuai dengan hasil yang direkomendasikan oleh pakar.

## 3.6.1 Sistem Usability Scale (SUS)
Pengujian  usability  yang  akan  dilakukan  adalah  dengan  menggunakan  metode  perhitungan  SUS.  Pengujian dilakukan kepada seluruh user baik pengguna, pakar maupun admin. Pada pengujian ini 30 kuesioner dibagikan kepada  pengguna,  1  kuesioner  dibagikan  kepada  pakar  yaitu  staf  Seksi  Kesehatan  Keluarga  dan  Gizi  Dinas Kesehatan  Bantul  dan  1  kuesioner  lagi  dibagikan  kepada  staf  administrasi  Dinas  Kesehatan  Bantul.  Hasil pengujian SUS dengan nilai rata rata responden sebesar 90 atau 90%. Dapat disimpulkan bahwa sistem dinyatakan berdasarkan  variabel:  acceptability  ranges  bernilai  Acceptable;  grade  scale  bernilai  “B”;  dan  adjective  ratings bernilai “Best Imaginable” untuk dapat digunakan baik oleh pengguna, pakar, dan admin.
Berdasar pada perbandingan Sistem Pakar deteksi Stunting pada balita dengan metode Forward Chaining, mengidentifikasi  faktor  risiko  yang  berkontribusi  pada  Stunting.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode Forward  Chaining  efektif  dalam  mengidentifikasi  status  Stunting  pada  balita  dengan  akurasi  91%  [13].  Pada penelitian lain implementasi  Sistem Pakar deteksi Stunting dengan menggunakan  Teorema Bayes, menerapkan analisis  probabilitas  untuk  menghitung  kemungkinan  status  Stunting  berdasarkan  gejala  dan  faktor  risiko  yang diamati.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  Teorema  Bayes  memiliki  kinerja  yang  baik  dalam mengidentifikasi status Stunting, dengan tingkat akurasi sekitar 99% [14]. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Teorema Bayes memberikan estimasi probabilitas yang akurat dalam deteksi Stunting pada balita. Teorema Bayes memberikan  keunggulan  dalam  memperbarui probabilitas  posterior  dengan  informasi  baru,  sementara  Forward Chaining lebih efisien dalam inferensi berbasis aturan.
Pada penelitian ini, berhasil mengembangkan Sistem Pakar untuk deteksi dini status Stunting pada balita menggunakan metode Naive Bayes. Sistem ini menggunakan 16 data gejala (faktor risiko) dan 3 kategori status Stunting  pada  balita.  Metode  Naive  Bayes  memanfaatkan  probabilitas  bersyarat  sebagai  fondasi  dalam penerapannya, memungkinkan proses kategorisasi yang sederhana, dengan menggunakan data sebelumnya, sistem ini memiliki kemampuan untuk memprediksi peluang dan menghitung nilai probabilitas untuk setiap gejala yang terkait, sehingga dapat menghasilkan keputusan status Stunting balita.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  membangun  sebuah  aplikasi  Sistem  Pakar  deteksi  dini  status  Stunting  pada  balita menggunakan metode Naive Bayes, dengan knowledge base terdiri dari 16 gejala dan 3 status Stunting yaitu Balita Pendek,  Balita  Sangat  Pendek  dan  Balita  Stunting.  Penerapan  metode  Naive  Bayes  dengan  menggunakan probabilitas bersyarat sebagai fondasi dan tingkat kategorisasi langsung berdasarkan fitur-fitur yang diamati, dan mampu  meramalkan  peluang  dari  masa  sebelumnya,  membuat  sistem  ini  menghitung  nilai  probabilitas  setiap gejala  menjadi  sebuah  keputusan  status  Stunting . Sistem  Pakar  yang  dibangun  dapat  mendeteksi  dini  dan memberikan  solusi  penanganan  yang  tepat  serta  memberikan  nilai  kemungkinan  terhadap  status  Stunting  pada balita.  Hasil  uji  akurasi  sistem  dengan  pendekatan  expert  judgement  menggunakan  10  sampel  data  uji  yang divalidasi  oleh  pakar  didapat  keberhasilan  Sistem  Pakar  ini  mencapai  100%.  Berdasarkan  pengujian  dengan pendekatan black-box menunjukkan bahwa semua fungsional sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan dan sistem layak  digunakan  dengan  nilai  system  usability  scale  yaitu  90  atau  interpretasi  terhadap  variabel:  acceptability ranges  bernilai  Acceptable;  grade  scale  bernilai  “B”;  dan  adjective  ratings  bernilai  “Best  Imaginable”.  Pada penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  Sistem  Pakar  yang  telah  dibangun  layak  untuk  digunakan  dan  telah mencapai  tujuan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  terhadap  permasalahan  Stunting.  Diharapkan  pada penelitian selanjutnya dapat melakukan penambahan gejala atau faktor risiko Stunting yang lebih beragam dan melibatkan informasi tambahan terkait Stunting, agar sistem yang dikembangkan dapat memberikan manfaat yang lebih baik bagi para pengguna website.

## REFERENCES
[1] Kemenkes RI, “Buku Saku Hasil Studi Status Gizi Indonesia (SSGI) Tahun 2021,” Jakarta Pusat, 2021.
[2] A. Daracantika, A. Ainin, and B. Besral, “Pengaruh Negatif Stunting terhadap Perkembangan Kognitif Anak,” J. Biostat. Kependudukan, dan Inform. Kesehat., vol. 1, no. 2, p. 113, Mar. 2021, doi: 10.51181/bikfokes.v1i2.4647.
[3] Y. W. Migang, M. J. Rarome, M. Heriteluna, and M. Dawam, “Intervention of Specific Nutrition and Sensitive Nutrition

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6443
with  Nutritional  Status  of  Under  Two-Year  Infants  in  Family  Planning  Village  as  Efforts  to  Face  the  Demographic Bonus,” J. Kesehat. Masy., vol. 16, no. 1, pp. 101–110, Jul. 2020, doi: 10.15294/kemas.v16i1.23172.
[4] F. Wicaksono and T. Harsanti, “Determinants of Stunted Children in Indonesia: A Multilevel Analysis at the Individual, Household,  and  Community  Levels,”  Kesmas  Natl.  Public  Heal.  J.,  vol.  15,  no.  1,  p.  48,  Feb.  2020,  doi: 10.21109/kesmas.v15i1.2771.
[5] I. F. Yuliati, “Segmentasi Wilayah Untuk Menekan Stunting Melalui Program 1000 Hari Pertama Kehidupan (HPK),” J. Kel. Berencana, vol. 5, no. 1, pp. 38–47, Dec. 2020, doi: 10.37306/kkb.v5i1.35.
[6] TNP2K, “Strategi Nasional Percepatan Pencegahan Anak Kerdil (Stunting),” 2018.
[7] F.  A.  Regita  and  A.  Prathama,  “Peran  Pemerintahan  Desa  Dalam  Upaya  Pencegahan  dan  Penurunan  Stunting Terintegrasi,” J. Ilmu Administarsi dan Sos., vol. 12, no. 27–40, 2023, doi: https://doi.org/10.35724/sjias.v12i1.4704.
[8] Y. Setiawan and M. I. Sari, “Kajian Determinasi Angka Stunting,”  Natl. Multidiscip. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 1–5, Jan. 2022, doi: 10.32528/nms.v1i1.2.
[9] Y.  Yuliana,  P. Paradise,  and  K. Kusrini,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Ispa Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier Berbasis Web,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal), vol. 10, no. 3, pp. 127–138, Mar. 2021, doi: 10.22303/CSRID.10.3.2018.127-138.
[10]  R.  A.  Pamungkas  and  L.  D.  Farida,  “Implementasi  Dempster  Shafer  Untuk  Deteksi  Dini  Gizi  Buruk Pada  Balita,”  J. Pseudocode, vol. 10, no. 1, pp. 21–29, 2023, doi: https://doi.org/10.33369/pseudocode.10.1.21-28.
[11]  Sandi Alam and G. widi Nurcahyo, “Sistem Pakar dalam Mendiagnosis Gizi Buruk pada Balita dengan Menggunakan Metode CBR,” J. Sistim Inf. dan Teknol., Sep. 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v4i4.140.
[12]  K. Chandra, L. Tommy, and M. I. Wijaya, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gizi Buruk Pada Balita Dengan Metode Certainty  Factor,”  e-Jurnal  JUSITI  (Jurnal  Sist.  Inf.  dan  Teknol.  Informasi),  vol.  82,  pp.  141–154,  Oct.  2019,  doi: 10.36774/jusiti.v8i2.615.
[13]  F.  Wajidi  and  D.  N.  Nur,  “Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit  Stunting  pada  Balita  menggunakan  Metode  Forward Chaining,”  J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 6, no. 2, pp. 401–407, 2021, doi: http://dx.doi.org/10.32493/informatika. v6i2.11938.
[14]  B. Sapriatin and F. A. Sianturi, “Penerapan Teorema Bayes Mendeteksi Stunting pada Balita,” J. Media Inform., vol. 3, no. 1, pp. 24–37, 2021.
[15]  F. Ramadhana, F. Fauziah, and W. Winarsih, “Aplikasi Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit ISPA menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Website,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol., vol. 4, no. 3, p. 320, Apr. 2020, doi: 10.30998/string.v4i3.5441.
[16]  T. R. S. Hari and S. Sumijan, “Sistem Pakar dengan Menggunakan Metode Naive Bayes dalam Mengidentifikasi Penyakit Karies pada Gigi Manusia,” J. Sistim Inf. dan Teknol., pp. 233–238, Aug. 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.71.
[17]  F. Z. Ramadhan, G. Aditya, P. D. Y. Nainggolan, and F. D. Adhinata, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit pada Hewan Kucing  Berbasis  Web,”  J.  Komtika  (Komputasi  dan  Inform.,  vol.  5,  no.  2,  pp.  122–131,  Nov.  2021,  doi: 10.31603/komtika.v5i2.5301.
[18]  Menteri Kesehatan Republik Indonesia, Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 2 Tahun 2020 Tentang Standar Antropometri Anak. Indonesia, 2020.
[19]  M. R. Handoko and N. Neneng, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Selama Kehamilan Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 50–58, Mar. 2021, doi: 10.33365/JTSI.V2I1.739.
[20]  F. Karim, G. W. Nurcahyo, and S. Sumijan, “Sistem Pakar dalam Mengidentifikasi Gejala Stroke Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Sistim Inf. dan Teknol., pp. 221–226, Aug. 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.69.
[21]  V. K. Dwinanda, C. Ramdani, and S. T. Safitri, “Digitalisasi Proses Bisnis UMKM Fotografi Melalui Aplikasi Berbasis Web Menggunakan Metode RAD,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 7, no. 3, p. 101, Oct. 2022, doi: 10.31328/jointecs.v7i3.3873.
[22]  P.  Hasan,  E.  W.  Sholeha,  Y.  N.  Tetik,  and  K.  Kusrini,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Kolesterol  dan  Asam  Urat Menggunakan Metode Certainty Factor,” SISFOTENIKA, vol. 9, no. 1, p. 47, Feb. 2019, doi: 10.30700/jst.v9i1.448.
[23]  D. W. Ramadhan, “Pengujian Usability Website Time Excelindo Menggunakan System Usability Scale (SUS) (Studi Kasus: Website Time Excelindo),” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 4, no. 2, p. 139, 2019, doi: 10.29100/jipi.v4i2.977.