## Penerapan Sistem Pakar untuk Deteksi Stunting
Impementation of Expert System for Stunting Detection
Farhan Andrianca Sany *
* Email: 19523051@studets.uii.ac.id Program Studi Informtika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia
Diterima: 21 September 2023 / Disetujui: 30 Desember 2023

## ABSTRAK
Penelitian ini melakukan systemic literature review dengan fokus pada penerapan sistem pakar untuk deteksi  stunting.  Dalam  strategi  pencarian,  digunakan  metode  yang  mengacu  pada  PRISMA ( Preferred  Reporting  Items  for  Systematic  Reviews  and  Meta-Analyses ).  Pencarian  menggunakan GoogleScholar  dengan  kata  kunci  “sistem  pakar”,  dan  “deteksi  stunting”  dengan  rentang  waktu 2019-2023.  Dalam  mengumpulkan  dan  mengevaluasi  berbagai  penelitian  terkait,  penelitian  ini menyelidiki metode-metode sistem pakar yang telah diterapkan untuk deteksis stunting menggunakan metode systemic  literature  review .  Tujuan  dari  dilakukan  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasikan metode sistem pakar apa yang sering diterapkan dalam deteksi stunting, metode sistem pakar yang memiliki tingkat akurasi tertinggi dan platform apa yang sering digunakan dalam penerapan sistem pakar deteksi  stunting. Berdasarkan  kajian dari  8 jurnal ditemukan bahwa metode sistem pakar yang paling sering digunakan adalah Forward Chaining, metode yang memiliki tingkat akurasi sempura 100% adalah Naïve Bayes, gabungan K-Nearest Neighbord dan Forward Chaining, dan  gabungan  Forward  Chaining  dan  Certainty  Factor.  Adapun platform yang  digunakan  dalam penerapan sistem pakar adalah web.
Kata Kunci: Deteksi, Metode, Sistem Pakar, Stunting, Systemic Literature Review.

## ABSTRACT
This  research  conducts  a  systemic  literature  review  with  a  focus  on  the  implementation  of  expert systems  for  stunting  detection. In  the  search  strategy,  a  method  referring  to  PRISMA  (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) was used. Search using GoogleScholar with  the  keywords  "expert  system"  and  "stunting  detection"  with  the  time  period  2019-2023.  In gathering  and  evaluating  various  related  studies,  this  research  investigates  the  expert  system methods  applied  to  stunting  detection  using  the  systemic  literature  review  method. The objective  of this study is to identify the expert system methods commonly used in stunting detection, methods with the  highest  accuracy  rates,  and  platforms  frequently  utilized  in  the  implementation  of  stunting detection expert  systems. Based on the analysis of  8 journals, it  was found that the most commonly used expert system method is Forward Chaining, the method with a perfect accuracy rate of 100% is Naïve  Bayes,  a  combination  of  K-Nearest  Neighbor  and  Forward  Chaining,  and  a  combination  of Forward Chaining and Certainty Factor. The platform used in implementing the expert system is a web platform.
Keywords : Detectiom, Expert System, Method, Stunting, Systemic Literature Review.
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## A. PENDAHULUAN
Stunting  adalah  kondisi  dimana pertumbuhan  dan  perkembangan  anak
terhambat  akibat  gizi  buruk,  infeksi berulang, dan kurangnya stimulasi psikososial yang memadai (Asmuni et al .,
2023).  Tidak  hanya  mempengaruhi  tinggi badan  dan  berat  badan,  stunting  juga berdampak  pada  perkembangan  otak  dan kemampuan  kognitif  (Syam et  al .,  2022).
Kondisi ini dapat terjadi selama kehamilan  atau  pada  dua  tahun  pertama kehidupan, periode kritis untuk
perkembangan otak (Rochmatun Hasanah et al ., 2023).
Berdasarkan hasil kajian
menunjukkan  bahwa  stunting  merupakan masalah  serius  di  Indonesia  karena memengaruhi  sekitar  30,8%  dari  anak- anak  yang  berusia  di  bawah  lima  tahun, hampir  mencapai  jumlah  delapan  juta anak  pada  tahun  2018  (Ilman  & Wibisono,  2019).  Banyak  ibu  dan pengasuh  memiliki  pemahaman  terbatas tentang  stunting,  termasuk  penyebab  dan cara  pencegahannya  (Syam et  al .,  2022).
Faktor  pemicu  stunting  melibatkan  gizi buruk  pada  ibu,  pemberian  ASI  yang tidak  memadai,  pemberian  makanan pendamping  yang  tidak  sesuai,  serta kekurangan kebersihan dan sanitasi
(Rochmatun Hasanah et al ., 2023).
Saat  ini,  penggunaan  sistem  pakar sudah umum diterapkan untuk mendeteksi berbagai jenis penyakit. Penelitian (Ayuputri & Desiani, 2023) menggunakan sistem  pakar  dengan  metode  Certainty Factor  untuk  mendeteksi  penyakit  saraf
dengan 5 kali pengujian menunjukan hasil valid. Selanjutnya, (Nugroho et al ., 2023) sistem  pakar  mampu  mencapai  akurasi 86,67%  menggunakan  metode  Dempster- Shafer pada deteksi jenis trauma.
Penelitian  lain  (Jufri  &  Caniago,  2022) yang  membahas  mengenai  diagnosa penyakit otitis menggunakan sistem pakar mampu mencapai tingkat akurasi 94%.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu yang  telah  dilakukan  penerapan  sistem pakar  untuk  deteksi  penyakit  cukup banyak  dilakukan  dan  dengan  tingkat akurasi  yang  tinggi.  Oleh  karena  itu, penelitian ini membahas mengenai penerapan  sistem  pakar  deteksi  stunting menggunakan  metode systemic  literature review. Titik  berat  penelitian  ini  adalah untuk mengidentifikasi metode dan platform yang  dapat  diterapkan  dalam sistem pakar deteksi stuntin. Harapan dari penulis adalah penelitian ini bisa menjadi rujukan  penelitian  di  masa  yang  akan dating, khususnya dalam penerapan sistem pakar deteksi stunting.

## B. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan penulis adalah Systemic Literature
Review.  Systemic Literature  Review
adalah  metode  untuk  menghimpun  dan mengkaji secara komprehensif dan terstruktuk  pada  jurnal  mengenai  topik
tertentu  (Sany  &  Arifin,  2023).  Tujuan dari Systemic  Literature  Review adalah memberikan  kajian  dan  ringkasan  yang objektif  dari  penelitian  sebelumnya, mempelajari  penggunaan  metode  yang tepat,  dan  menemukan  celah  dalam penelitian  sebelumnya  untuk  dijadikan rekomendasi bagi peneliti masa depan(Nureza  &  Arifin,  2023).  Melalui
Systemic  Literature  Review peneliti  dapat meninjau  secara  menenyeluruh  berbagai isu dalam ranah pengembangan perangkat lunak (Wahyudin & Rahayu, 2020).
Pada  penelitian  ini  jurnal  yang digunakan merupakan jurnal ilmiah nasional.  Jurnal  yang  akan  dikaji  adalah jurnal  dengan  topik  sistem  pakar  untuk deteksi  stunting.  Berikut  adalah  tahapan- tahapan dalam metode systemic literature review yaitu  perencanaan,  pelaksanaan,
dan pemaparan (Larasati et al ., 2021).
Tahap perencanaan melakukan
penentuan  pertanyaan  penelitian,  strategi pencarian  jurnal,  dan  penentuan  kriterian penyertaan  dan  pengecualian.  Penentuan pertanyaan  penelitian  bertujuan  untuk mengindektifikasikan  fokus  utama  yang akan  menjadi  pusat  perhatian  dalam proses  peninjauan  penelitian  ini.  Berikut adalah pertanyaan penelitian:
1. PP1: Metode sistem pakar apa yang digunakan untuk mendeteksi stunting?
2. PP2: Metode sistem pakar apa yang memiliki  tingkat  akurasi  paling tinggi?
3. PP3:  Pada platform apa  sistem
pakar diterapkan?
Selanjutnya, melakukan strategi pencarian  jurnal.  Jurnal  yang  digunakan merupakan  nasional,  tujuannya  adalah untuk  mengidentifikasi  dan  menemukan jurnal  yang  sesuai  dengan  topik  sistem pakar  untuk  deteksi  stunting.  Dalam strategi  pencarian,  digunakan  metode yang  mengacu  pada  PRISMA  ( Preferred Reporting  Items  for  Systematic  Reviews
and Meta-Analyses ). Pencarian
menggunakan GoogleScholar dengan kata kunci  “sistem  pakar”,  dan  “deteksi stunting”  dengan  rentang  waktu  2019- 2023.
Selanjutnya,  menentukan  kriteria penyertaan  dan  pengecualian,  berikut
adalah kriteria penyertaan dan pengecualian.  Adapun  kriteria  penyertaan antara  lain  jurnal  memiliki  topik  sistem pakar  deteksi  stunting  yang  diterbitkan pada tahun 2019-2023, jurnal menerapkan sistem pakar, jurnal melakukan pengujian akurasi  sistem  pakar.  Sedangkan  untuk kriteria  pengecualian  yaitu  jurnal  tidak
ditulis  menggunakan  Bahasa  Indonesia,
jurnal tidak menerapkan sistem pakar.
Tahapan  pelaksanaan  melakukan pencarian  jurnal  dengan  topik  sistem pakar  deteksi  stunting  dengan  hasil  446 jurnal.  Selanjutnya,  terdapat  17  jurnal yang  sesuai  dengan  topik,  setelah  dikaji menggunakan  kriteria  penyertaan  dan pengecuali  mendapatkan  hasil  akhir benyanyak  8  jurnal.  Jurnal  yang  sesuai akan dinilai menggunakan kriteria penilaian.
Dilakukannya
penilain bertujuan  untuk  mengidentifikasi  kualitas
jurnal  yang  akan  di review .  Berikut merupakan kriteria penilaian:
1. Apakah  jurnal  menerapkan  metode sistem pakar?
2. Apakah  jurnal  mencantumkan  hasil pengujian akurasi sistem pakar?
3. Apakah jurnal mencantumkan
platform yang  digunakan  dalam
penerapan sistem pakar? Setelah menentukan kriteria penilaian, selanjutnya melakukan penilain pada  jurnal  yang  memenuhi  syarat penilaian  dapat  dilihat  pada  Tabel  1
berikut.
Tabel 1. Penilaian Jurnal No Jurnal Kriteria Penilaian KP1  KP2 KP3 1 Sistem Pakar Deteksi Dini Status Stunting Pada Balita Menggunakan Metode Naive Bayes Ya Ya Ya 2 Sistem Pakar Diagnosa Stunting Pada Balita Menggunakan Metode Forward Chaining dan Metode Waterfall Ya Ya Ya 3 Early Detection of Stunting in Toddlers Based on Ensemble Machine Learning in Purbaratu Tasikmalaya Ya Ya Tidak 4 Analisis Efisiensi Metode K-Nearest Neighbor dan Forward Chaining Untuk Prediksi Stunting Pada Balita Ya Ya Ya 5 Klasifikasi Status Stunting Balita Menggunakan Metode C4.5 Berbasis Web Ya Ya Ya 6 Sistem Pakar Diagnosa Stunting Pada Balita Menggunakan Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor Ya Ya Ya 7 Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Stunting pada Balita Menggunakan Metode Forward Chaining Ya Ya Tidak 8 Penentuan Status Stunting Pada Anak Dengan Menggunakn Algoritma KNN Ya Ya Tidak Data yang ditunjukan pada Tabel 1
di atas menunjukan hasil 8 jurnal dengan skor 3 atau 62,5% dan 3 jurnal dengan
skor 2 atau 37,5%. Tahapan pemaparan akan
menunjukan  hasil  dari  8  jurnal  yang memenuhi  syarat.  Jurnal  akan  dianalisis berdasarkan  pertanyaan  penelitian  dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Pemaparan Jurnal
No Jurnal dan Penulis Metode Platform Keungguan/Akurasi 1 Sistem  Pakar  Deteksi  Dini Status  Stunting  Pada  Balita Menggunakan Metode Naive  Bayes(Indah  Prasasti & Normawati, 2023) Naïve Bayes Web Nilai  keakuratan  100%  dari 10 sampel data uji 2 Sistem Pakar Diagnosa Stunting Pada Balita Menggunakan Metode Forward Chaining dan Metode Waterfall (Riswanto et al ., 2023) Forward Chaining Web Nilai  keakuratan  98,96%  dari 579 data. 3 Early  Detection  of  Stunting in Toddlers Based on Ensemble Machine Learning in Purbaratu Tasikmalaya(Husaini et  al ., 2023) Ensemble gabungan dari Decision Tree, Random Forest, Exteam  Gradient Boosting, dan Support Vector Machine Tidak dicantumkan Nilai  akurasi  terbaik  pada kategori  BB/U  95%  dengan algoritma Random Forest dan nilai  akurasi  terbaik  pada TB/U  97%  dengan  algoritma Extream Gradient Forest. 4 Analisis  Efisiensi  Metode K-Nearest  Neighbor  dan Forward  Chaining  Untuk Prediksi Stunting Pada Balita(Pangestu et al ., 2023) Gabungan K- Nearest  Neighbor dan Forward Chaining Web Pada 10 kali pengujian menghasilkan  100%  akurasi pada metode K-Neareast Neighbor  dan  80%  pada metode Forward Chaining. 5 Klasifikasi  Status Stunting Balita Menggunakan Metode C4.5 Berbasis Web(Adzim et al ., 2023) C4.5 Web Mendapatkan  nilai  akurasi tertinggi pada tipe data numerik yaitu 93.62%. 6 Sistem Pakar Diagnosa Stunting Pada Balita Menggunakan Metode Forward Chaining Dan Certainty  Factor(Mulyani et al ., 2023) Gabungan Forward  Chaining dan Certainty Factor Web Nilai  akurasi  100%  dari  10 data pakar. 7 Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Stunting pada Balita Menggunakan Metode Forward Chaining(Wajidi & Nur, 2021) Forward Chaining Tidak dicantumkan Nilai  akurasi  91%  dari  100 data. 8 Penentuan  Status  Stunting Pada Anak Dengan Menggunakn Algoritma KNN(Saeful  Bachri et  al ., 2021) K-Nearest Neigbor Tidak dicantumkan Nilai akurasi tertinggi didapatkan  pada  114  data  uji dengan  k=3  dengan  nilai 83%.

## C. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  dipaparkan hasil kajian dari pertanyaan penelitian.
Pertanyaan  Penelitian  1:  Metode  sistem pakar apa yang digunakan untuk mendeteksi  stunting?  Berdasarkan review
yang telah dilakukan didapatkan berbagai
macam  metode  sistem  pakar  yang diterapkan  dalam  deteksi  stunting  adalah
Naïve Bayes, Forward Chaining,
Ensemble  gabungan  dari  Decision  Tree,
Random Forest, Exteam
Gradient
Boosting,  dan  Support  Vector  Machine,
C4.5,  Gabungan  K-Nearest  Neighbor  dan
Forward  Chaining,  Gabungan  Forward Chaining  dan  Certainty  Factor,  dan  K- Nearest  Neigbor.  Forward  Chaining menjadi  metode  yang  paling  sering diterapkan  pada  penerapan  tunggal  dan gabungan.
Pertanyaan  Penelitian  2:  Metode sistem  pakar  apa  yang  memiliki  tingkat akurasi paling tinggi? Berdasarkan review terdapat  3  jurnal  yang  mencarai  tingkat akurasi 100% yaitu pada penelitian (Indah Prasasti  &  Normawati,  2023)  yang menggunakan  metode  Naïve  Bayes, penelitian  (Pangestu et  al .,  2023)  yang menggunakan metode gabungan K-
Nearest  Neighbor  dan  Forward  Chaining dan penelitian (Mulyani et al ., 2023) yang menggunakan  metode  gabungan  Forward Chaining  dan  Certainty  Factor.  Namun perlu  dicatat  capaian  100%  dari  ketiga penelitian  tersebut  didapat  kan  dari  10 data  uji  yang  mana  semakin  banyak sampel  data uji  maka  akan  semakin relevan tingkat akurasinya.
Pertanyaan Penelitian 3: Pada
platform apa  sistem  pakar  diterapkan?
Berdasarkan review dari  7  jurnal  terdapat 5 penelitian yang menggunakan basis web dan 2 lainnya tidak mencantumkan. Tidak terdapat  sistem  pakar  deteksi  stunting yang menggunakan basis mobile .

## D. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan review yang  telah dilakukan sebenernya sudah cukup banyak penelitian yang membahas
mengenai  sistem  pakar  untuk  mendeteksi stunting,  tetapi  yang  memiliki  kualitas jurnal  yang  baik  berdasarkan  kriteria penyertaan dan pengecualian hanya sedikit.  Berdasarkan  7  jurnal  yang  telah dirilis metode yang paling sering digunakan  adalah  Forward  Chaining. Adapun  metode  yang  memiliki  tingkat akurasi  sempurna  atau  100%  adalah Naïve Bayes, gabungan K-Nearest Neighbord  dan  Forward  Chaining,  dan gabungan Forward Chaining dan
Certainty  Factor.  Pada  pengembangan sistem  pakar  deteksi  stunting platform yang paling sering digunakan adalah web. Berdasarkan systemic  literature  review masih terdapat beberapa celah yaitu masih sedikitnya jurnal yang membahas mengenai  sistem  pakar  deteksi  stunting dan penelitian yang menguji sistem pakar dengan  sedikit  data  uji  serta  masih  ada
beberapa  metode  sistem  pakar  yang belum digunakan seperti Dempster
Shafer,  Backward  Chainin,  Fuzzy,  dan Rule  Base  Reasoning.  Saran  penulis terhadap  penelitian  yang  akan  dating adalah  mengembangkan  sistem  pakar dengan platform mobile,  menambah banyak  data  uji  dan  menerapkan  metode sistem  pakar  yang  lain  untuk  mengetahui tingkat efektifitas dan akurasinya.

## DAFTAR PUSTAKA
Adzim,  F.,  Budianita,  E.,  Nazir,  A.,  & Syafria,  F.  (2023).  Klasifikasi  Status Stunting  Balita  Menggunakan  Metode C4 . 5 Berbasis Web. 5(3), 515–525. Asmuni,  Hapzah,  &  Nurbaya.  (2023). Stunting itu Bukan Hanya Pendek: Studi Kualitatif  Persepsi  Ibu  tentang  Stunting dan Faktor Penyebabnya. Jurnal Kesehatan Masyarakat  Indonesia, 18(2), 28. https://doi.org/10.26714/jkmi.18.2.2023. 28-34 Ayuputri,  N.,  &  Desiani,  A.  (2023). Penerapan  Metode  Certainty  Factor Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Saraf  Iskemik.  Jurnal  Teknik  Elektro Uniba  (JTE  UNIBA),  8(1),  355–361. https://doi.org/doi.org/10.36277/jteuniba .v8i1.232 Husaini,  A.,  Hoeronis,  I.,  Lumana,  H.  H.,  & Puspareni, L. D. (2023). Early Detection of  Stunting  in  Toddlers  Based  on Ensemble Machine Learning in Purbaratu  Tasikmalaya.  Jurnal  Sistem Dan  Teknologi  Informasi  (JustIN), 11(3), 487. https://doi.org/10.26418/justin.v11i3.66 465 Ilman,  A.  S.,  &  Wibisono,  I.  D.  (2019). Mengurangi Stunting Melalui Reformasi Perdagangan:  Analisis  Harga  Pangan dan  Prevalensi  Stunting  di  Indonesia.
Center for Indonesian Policy Studies, 1– 17.
Indah  Prasasti,  M.,  &  Normawati,  D.  (2023). Sistem  Pakar  Deteksi  Dini  Status Stunting  Pada  Balita  Menggunakan Metode  Naive  Bayes.  7(3),  1276–1286.
https://doi.org/10.30865/mib.v7i3.6443 Jufri,  M.,  &  Caniago,  D.  P.  (2022).
Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosa
Penyakit  Otitis  Menggunakan  Metode Forward Chaining Dan Certainty Factor. Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi Bisnis, 4(2), 333–340. https://doi.org/10.47233/jteksis.v4i2.510 Larasati,  I.,  Yusril,  A.  N.,  &  Zukri,  P.  Al. (2021).  Systematic  Literature  Review Analisis Metode Agile Dalam Pengembangan Aplikasi Mobile. Sistemasi, 10(2), 369. https://doi.org/10.32520/stmsi.v10i2.123 7 Mulyani, S., Abdullah, A., & Yuli, P. (2023). Sistem  Pakar  Diagnosa  Stunting  Pada Balita  Menggunakan  Metode  Forward Chaining  Dan  Certainty  Factor.  Digital Intelligence, 3(2), 22–31. https://openjurnal.unmuhpnk.ac.id/DILI GENT/article/view/5069 Nugroho,  N.,  Destriana,  R.,  &  Nandra,  I. (2023). Implementasi Metode Dempster-Shafer  Theory  pada  Sistem Pakar  Deteksi  Jenis  Trauma.  Insearch: Information  System  Research  Journal, 3(02), 63–71. Nureza,  M.  B.,  &  Arifin,  A.  (2023). Penerapan Sistem Pakar untuk Mendeteksi Dini Masalah Kesehatan Ibu Hamil :  Systematic  Literature  Review.
Jurnal  Minfo  Polgan,  12(12(1)),  797– 803.
https://doi.org/10.33395/jmp.v12i2.1249 7 Pangestu,  H.  G.,  Sinaga,  R.  Y.,  Ulya,  F.  Z., Athiyah,  U.,  Muhammad,  A.  W.,  & Alameka,  F.  (2023).  Analisis  Efisiensi Metode K-Nearest Neighbor dan Forward Chaining Untuk Prediksi Stunting Pada Balita. Informatika Mulawarman :  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Komputer, 18(2), 78. https://doi.org/10.30872/jim.v18i2.1016 9
Riswanto,  B.,  Setiawan,  W.,  &  Sahputro,  S. C.  E.  (2023).  Sistem  Pakar  Diagnosa
Stunting  Pada  Balita  Menggunakan
Metode  Forward  Chaining  dan  Metode
Waterfall. Digital Transofrmation Technology, 3(2), 468–477. https://doi.org/https://doi.org/10.47709/d igitech.v3i2.2881 Rochmatun  Hasanah,  Fahimah  Aryani,  &
Effendi,  B.  (2023).  Pemberdayaan Masyarakat Dalam Pencegahan Stunting Pada  Anak  Balita.  Jurnal  Masyarakat Madani Indonesia, 2(1), 1–6. https://doi.org/10.59025/js.v2i1.54
Saeful  Bachri,  O.,  Mohamad,  R.,  &  Bhakti,
H.  (2021).  Penentuan  Status  Stunting
Pada  Anak  Dengan  Menggunakan Algoritma  KNN.  Jurnal  Ilmiah  Intech :
Information  Technology  Journal  of
UMUS, 3(2), 130–137. Sany, F. A.,  &  Arifin, A.  (2023).
Pengembangan  Aplikasi  Kesehatan : Systemic  Literature  Review.  9(2),  596– 603. Syam,  S.,  Anggraeni,  P.  D.,  &  Arwan,  A. (2022).  Gambaran  Pengetahuan  Ibu
Terhadap  Kejadian  Stunting  Diwilayah Kerja  Puskesmas  Baolan  Kabupaten Tolitoli.  Preventif :  Jurnal  Kesehatan Masyarakat, 13(1), 174–187. https://doi.org/10.22487/preventif.v13i1.
477 Wahyudin,  Y.,  &  Rahayu,  D.  N.  (2020). Analisis  Metode  Pengembangan  Sistem
Informasi Berbasis Website: A Literatur Review. Jurnal Interkom: Jurnal Publikasi  Ilmiah  Bidang  Teknologi Informasi  Dan  Komunikasi,  15(3),  26–
40. https://doi.org/10.35969/interkom.v15i3. 74
Wajidi,  F.,  &  Nur,  N.  (2021).  Sistem  Pakar Diagnosis Penyakit Stunting pada Balita Menggunakan Metode Forward Chaining. Jurnal Informatika Universitas  Pamulang,  6(2),  401–407.
https://doi.org/10.32493/informatika.v6i 2.11938