ANALISIS JURNAL SISTEM PAKAR MENDIAGNOSA JENIS PENYAKIT STROKE MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
1. LATAR BELAKANG
Penyakit Stroke adalah serangan otak yang timbul secara mendadak dimana terjadi gangguan fungsi otak sebagian atau menyeluruh sebagai akibat dari gangguan aliran darah oleh karena sumbatan atau pecahnya pembuluh darah tertentu di otak, sehingga menyebabkan sel-sel otak kekurangan darah, oksigen atau zat-zat makanan dan akhirnya dapat terjadi kematian sel-sel tersebut
dalam waktu relatif singkat. Gaya hidup yang dimaksud yaitu perubahan pola makan yang tadinya mengonsumsi menu rumahan yang tradisional menjadi mengkonsumsi junk food atau makanan cepat saji yang serba cepat, kaya lemak, dan enak. Serta perubahan pola hidup yang tadinya santai dan tenang menjadi serba tergesa-gesa, tidak sempat sarapan bahkan makan siang, tidak
sempat bersosialisasi dan berolahraga.
Metode yang digunakan adalah metode Certainty Factor (CF) atau nilai kepastian suatu penyakit. Hasil penelitian berupa program aplikasi sistem pakar yang mampu mendiagnosa sebanyak 6 Penyakit Stroke . Keluaran sistem berupa hasil diagnosa penyakit yang dilengkapi nilai MB, nilai MD dan nilai CF yang diperoleh dengan perhitungan menggunakan metode Certainty Factor,
penyebab dan solusi.
2. TUJUAN
Tujuan penelitian ini adalah membuat perangkat lunak sistem pakar yang diharapkan dapat membantu masyarakat dalam mendiagnosis jenis penyakit stroke. Pengembangan perangkat lunak sistem pakar ini meliputi, analisis kebutuhan perangkat lunak yang terdiri dari analisis kebutuhan user, analisis kebutuhan sistem dan perancangan rekayasa pengetahuan dimana dalam pembuatan rekayasa perangkat lunak ini data yang terkumpul direpresentasikan sebagai basis pengetahuan, keputusan, basis aturan dan perancangan mesin inferensi.
3. METODE YANG DIGUNAKAN
a. Subjek Penelitian
Subjek yang akan dibahas pada penelitian ini adalah implementasi sistem pakar dalam mendiagnosa Jenis Penyakit Stroke dengan menghitung kemungkinan persentase menggunakan Certainty Factor yang diimplementasikan dengan bahasa pemograman Visual Basic 6.0. Sistem yang dibuat ini diharapkan dapat membantu masyarakat yang menderita Penyakit Stroke mengetahui secara dini jenis Stroke apa yang dialaminya disaat tidak ada dokter atau pakar yang berkaitan.
b. Metode Pengumpulan Data
Adapun metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penulisan tugas akhir ini adalah :
- Wawancara: Merupakan metode yang dilakukan dengan mengajukan pertanyaan atau tanya jawab secara langsung dengan salah satu tenaga medis atau pakar yang menangani masalah penyakit stroke.
- Studi Literatur: Studi literatur adalah metode pengumpulan data dengan cara membaca dan membandingkan literatur yang sebagian besar berasal dari artikel-artikel di internet, buku, dan majalah. Literatur tersebut berhubungan dengan tema-tema penyakit Stroke.
- Alat Penelitian
perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak (software) dengan spesifikasi sebagai berikut;
1. Pelaku atau user: Pelaku yang digunakan dalam sistem pakar ini diantaranya
Dokter sebagai pakar dan Pengguna atau masyarakat sebagai user
2. Hardware: Prosesor Intel(R) i3 CPU M330 @2.13GHz 2.1, RAM 2
GB, Harddisk 320 GB, Monitor Lenovo 14’’, Keyboard dan Mouse
3. Software
i. Sistem Operasi: Windows 7
ii. Bahasa Pemrograman : Visual Basic 6
iii. Aplikasi basis data (database) : Ms Office Acces
iv. Case Tool untuk desain DAD : Power Designer 6-32 bit
- Langkah Pengembangan Sistem
Model proses yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah model proses Waterfall.
- Analisis Kebutuhan Sistem
i. Identifikasi masalah dan kebutuhan: Pada penelitian ini didapat beberapa gejala suatu penyakit dari penyakit Stroke yang mempunyai kesamaan, sehingga memerlukan waktu untuk dapat mengidentifikasi suatu penyakit yang diderita.
ii. Menentukan kesesuaian masalah: Metode Certainty Factor adalah suatu metode untuk menghitung suatu nilai ketidakpasti suatu gejala yang dapat dimiliki oleh beberapa Penyakit Stroke.
iii. Merekayasa Pengetahuan: Pengembangan sistem pakar dimulai dengan merekayasa pengetahuan, yaitu dengan bagaimana caranya memperoleh pengetahuan.
iv. Basis Pengetahuan (Knowledge Base): Representasi pengetahuan yang tepat akan membuat sistem pakar dapat mengakses basis pengetahuan ini untuk keperluan pembuatan keputusan.
v. Mesin Inferensi: Pada sistem ini menggunakan metode pendekatan runut maju (forward chaining).
- Perancangan Sistem
i. Pemodelan Proses: Pemodelan proses digunakan agar dapat memahami sistem secara logika, maka dibuat suatu diagram konteks yang menggambarkan suatu sistem secara keseluruhan dan dijabarkan dengan. Data Flow Diagram yang menggambarkan jalannya suatu sistem yang akan dikembangkan.
ii. Pemodelan Data: Tahap ini digunakan untuk menentukan kebutuhan tabel-tabel yang akan digunakan dalam database yang merupakan tempat penyimpanan basis pengetahuan aplikasi serta bagaimana aplikasi tersebut dapat bekerja sesuai dengan kebutuhan yang diharapkan, maka dibuatlah ERD, Mapping Table dan perancangan tabel.
iii. Design Interface: Design interface terdiri dari 2 rancangan yaitu: Rancangan Menu dan Rancangan Interface
- Implementasi
Implementasi merupakan pengkodean dari desain yang telah dibuat dikodekan dengan menggunakan bahasa pemograman Visual Basic 6.0. Penampungan basis pengetahuan akan disimpan ke dalam database menggunakan Ms Office Acces.
- Pengujian Sistem
i. Black Box Test : Pengujian Black box test adalah pengujian sistem yang dilakukan dengan mengamati keluaran dari berbagai masukkan. Pengujian sistem ini dilakukan oleh seorang pakar
penyakit stroke dan dilakukan pula pengujian kepada pengguna (user).
ii. Alfa Test: Pengujian Alfa test adalah pengujian sistem yang dilakukan oleh para pengguna (user) sehingga dapat diperoleh tanggapan dari pemakai tentang program tersebut, baik dari segi format, tampilan maupun tingkat keramahan programnya.
4. PEMBAHASAN
a. Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak
- Analisis Kebutuhan Use : Pasien dan Pakar Saraf
- Analisis Kebutuhan Sistem yang akan dirancang disesuaikan dengan analisis
kebutuhan user. Analisis kebutuhan sistem meliputi :
i. Inputan (Data Masukan): Data yang perlu di input kan dalam rancangan sistem ini adalah data penyakit, data gejala , data penyebab dan data solusi.
Sistem input dirancang untuk dapat melakukan olah data penyakit, gejala, penyebab dan solusi.
ii. Output (Keluaran/Hasil): Hasil diagnosa yang berupa penyakit dari gejala-gejala yang telah dipilih oleh user, Menampilkan nilai MB, MD, CF. Memberikan solusi berdasarkan penyakit yang terdeteksi.
iii. Proses: Dari gejala yg dipilih sistem akan memprosesnya dengan pelacakan forward chaining untuk menelusuri yang didiagnosa dengan adanya nilai MB dan MD sistem akan melakukan pencarian untuk menemukan penyakit yang diderita pasien dengan certainty factor.
- Rekayasa Pengetahuan: Data pengetahuan didapat dari beberpa cara antara lain ;
pengetahuan dari seorang pakar dalam hal ini pakar internis adalah dr.Hj.Sekar Satiti,Sp.S(K) , wawancara, buku dan literatur lainnya.
i. Basis Pengetahuan (Knowledge Base): Dalam pembuatan sistem pakar, langkah selanjutnya yang digunakan adalah menentukan basis pengetahuan, dengan memasukkan fakta-fakta yang dibutuhkan oleh sistem yaitu : data penyakit, data gejala, data penyebab dan data solusi.
ii. Mesin Inferensi: Graf penelusuran yang sesuai dengan basis pengetahuan dengan menggunakan metode forward chaining,
b. Pemodelan Proses
Diagram konteks menunjukkan satu proses saja yang mewakili dari seluruh proses, diagram konteks juga menggambarkan hubungan input dan ouput antara sistem dan kesatuan luar.
c. Pemodelan Data
Model data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Entity Relationship Diagram (ERD), sarana untuk menggambarkan hubungan antar data di dalam sistem. Dimaksudkan untuk komponen komponen himpunan suatu entitas dan himpunan relasi yang menggambarkan fakta yang digunakan sebagai kebutuhan pembuatan sistem.
d. Design Interface: Rancangan interface terdiri dari rancangan menu dan rancangan interface
5. KELEBIHAN JURNAL APLIKASI
Dapat menampilkan hasil diagnosa penyakit secara keseluruhan berupa nama penyakit, gejala, penyebab dan solusi dari penyakit tersebut.
6. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengembangan dan pembahasan maka dapat disimpulkan :
a. Dari penelitian dihasilkan sebuah perangkat lunak baru yang mampu mendiagnosa jenis penyakit Stroke berdasarkan gejala yang dimasukkan dan dapat memberikan informasi tentang penyakit yang terdiagnosa.
b. Perangkat lunak yang dihasilkan mampu mendiagnosa jenis penyakit Stroke dengan perhitungan nilai kepastian menggunakan metode Certainty Factor, dengan menggunakan bahasa pemograman Visual Basic 6.0 yang dapat beraksi layaknya pakar internis. Sistem ini dapat digunakan sebagai media konsultasi.
7. DAFTAR PUSTAKA
[1] Fathansyah. 2002. Basis Data Cetakan Keempat.Bandung:Penerbit Informatika.
[2] Gunawan. 2000. Kuliah Artificial Intelligence Pengantar ke Expert System. Surabaya
[3] Hartati, sri & Iswanti, sari. 2008. Sistem pakar dan Pengembangannya.
Yogyakarta:Graha Ilmu.
[4] Kusumadewi, Sri. 2003. Artificial Intelligence (Teknik & Aplikasi). Yogyakarta : Graha
Ilmu.
[5] Mutaqien, Kholiq A,D. 2011. Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Dalam
Dengan Obat Herbal Pada Klinik Sidi Aritjahja (Skripsi S-1). Yogyakarta : Unersitas
Ahmad Dahlan.
[6] Suyanto. 2007. Artificial Intelligence. Bandung : Penerbit Informatika.
[7] Summerville, AN. 2003.Rekayasa Perangkat Lunak jilid 1. Jakarta : Erlangga.
[8] Waluyo, Srikandi. 2009. 100 Questions & Answers Stroke. Jakarta : Elex Media
Komputindo
[9] Wirabuana, Sukma,Yoga. 2011. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Sistem Saraf
pusat manusia (Skripsi S-1). Yogyakarta : Unersitas Ahmad Dahlan.
[10] http://www.yastroki.or.id/read.php?id=340 (penulis : YASTROKI diakses jam 22:11
tanggal 20-11-2011).
[11]. http://medicastore.com/brown_seaweed/gejala_sebab_stroke.htm (penulis : Medica
Store diakses tanggal 27 november 2011 jam 21.30)
[12]. http://www.strokebethesda.com/index2.php?option=com_content&do_pdf=1
id=233 (penulis : RS Bethesda diakses tanggal 26 november 2011 jam 20.00)
[13]. http://kosmo.vivanews.com/news/read/259794-menkes--stroke-tidak-kenalumur
(penulis : Denny Armandhanu, Sukirno diakses jam23.00 tanggal 20 november
2011)
[14] http://xamthone-plus.com/gejala-stroke (penulis : kris diakses jam 0.08 tanggal 11
januari 2012)
JURNAL
Nama : Retno Prabandari
NPM : 15115789
Kelas : 3KA03
Penyakit Stroke adalah serangan otak yang timbul secara mendadak dimana terjadi gangguan fungsi otak sebagian atau menyeluruh sebagai akibat dari gangguan aliran darah oleh karena sumbatan atau pecahnya pembuluh darah tertentu di otak, sehingga menyebabkan sel-sel otak kekurangan darah, oksigen atau zat-zat makanan dan akhirnya dapat terjadi kematian sel-sel tersebut
dalam waktu relatif singkat. Gaya hidup yang dimaksud yaitu perubahan pola makan yang tadinya mengonsumsi menu rumahan yang tradisional menjadi mengkonsumsi junk food atau makanan cepat saji yang serba cepat, kaya lemak, dan enak. Serta perubahan pola hidup yang tadinya santai dan tenang menjadi serba tergesa-gesa, tidak sempat sarapan bahkan makan siang, tidak
sempat bersosialisasi dan berolahraga.
Metode yang digunakan adalah metode Certainty Factor (CF) atau nilai kepastian suatu penyakit. Hasil penelitian berupa program aplikasi sistem pakar yang mampu mendiagnosa sebanyak 6 Penyakit Stroke . Keluaran sistem berupa hasil diagnosa penyakit yang dilengkapi nilai MB, nilai MD dan nilai CF yang diperoleh dengan perhitungan menggunakan metode Certainty Factor,
penyebab dan solusi.
2. TUJUAN
Tujuan penelitian ini adalah membuat perangkat lunak sistem pakar yang diharapkan dapat membantu masyarakat dalam mendiagnosis jenis penyakit stroke. Pengembangan perangkat lunak sistem pakar ini meliputi, analisis kebutuhan perangkat lunak yang terdiri dari analisis kebutuhan user, analisis kebutuhan sistem dan perancangan rekayasa pengetahuan dimana dalam pembuatan rekayasa perangkat lunak ini data yang terkumpul direpresentasikan sebagai basis pengetahuan, keputusan, basis aturan dan perancangan mesin inferensi.
3. METODE YANG DIGUNAKAN
a. Subjek Penelitian
Subjek yang akan dibahas pada penelitian ini adalah implementasi sistem pakar dalam mendiagnosa Jenis Penyakit Stroke dengan menghitung kemungkinan persentase menggunakan Certainty Factor yang diimplementasikan dengan bahasa pemograman Visual Basic 6.0. Sistem yang dibuat ini diharapkan dapat membantu masyarakat yang menderita Penyakit Stroke mengetahui secara dini jenis Stroke apa yang dialaminya disaat tidak ada dokter atau pakar yang berkaitan.
b. Metode Pengumpulan Data
Adapun metode pengumpulan data yang dilakukan dalam penulisan tugas akhir ini adalah :
- Wawancara: Merupakan metode yang dilakukan dengan mengajukan pertanyaan atau tanya jawab secara langsung dengan salah satu tenaga medis atau pakar yang menangani masalah penyakit stroke.
- Studi Literatur: Studi literatur adalah metode pengumpulan data dengan cara membaca dan membandingkan literatur yang sebagian besar berasal dari artikel-artikel di internet, buku, dan majalah. Literatur tersebut berhubungan dengan tema-tema penyakit Stroke.
- Alat Penelitian
perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak (software) dengan spesifikasi sebagai berikut;
1. Pelaku atau user: Pelaku yang digunakan dalam sistem pakar ini diantaranya
Dokter sebagai pakar dan Pengguna atau masyarakat sebagai user
2. Hardware: Prosesor Intel(R) i3 CPU M330 @2.13GHz 2.1, RAM 2
GB, Harddisk 320 GB, Monitor Lenovo 14’’, Keyboard dan Mouse
3. Software
i. Sistem Operasi: Windows 7
ii. Bahasa Pemrograman : Visual Basic 6
iii. Aplikasi basis data (database) : Ms Office Acces
iv. Case Tool untuk desain DAD : Power Designer 6-32 bit
- Langkah Pengembangan Sistem
Model proses yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah model proses Waterfall.
- Analisis Kebutuhan Sistem
i. Identifikasi masalah dan kebutuhan: Pada penelitian ini didapat beberapa gejala suatu penyakit dari penyakit Stroke yang mempunyai kesamaan, sehingga memerlukan waktu untuk dapat mengidentifikasi suatu penyakit yang diderita.
ii. Menentukan kesesuaian masalah: Metode Certainty Factor adalah suatu metode untuk menghitung suatu nilai ketidakpasti suatu gejala yang dapat dimiliki oleh beberapa Penyakit Stroke.
iii. Merekayasa Pengetahuan: Pengembangan sistem pakar dimulai dengan merekayasa pengetahuan, yaitu dengan bagaimana caranya memperoleh pengetahuan.
iv. Basis Pengetahuan (Knowledge Base): Representasi pengetahuan yang tepat akan membuat sistem pakar dapat mengakses basis pengetahuan ini untuk keperluan pembuatan keputusan.
v. Mesin Inferensi: Pada sistem ini menggunakan metode pendekatan runut maju (forward chaining).
- Perancangan Sistem
i. Pemodelan Proses: Pemodelan proses digunakan agar dapat memahami sistem secara logika, maka dibuat suatu diagram konteks yang menggambarkan suatu sistem secara keseluruhan dan dijabarkan dengan. Data Flow Diagram yang menggambarkan jalannya suatu sistem yang akan dikembangkan.
ii. Pemodelan Data: Tahap ini digunakan untuk menentukan kebutuhan tabel-tabel yang akan digunakan dalam database yang merupakan tempat penyimpanan basis pengetahuan aplikasi serta bagaimana aplikasi tersebut dapat bekerja sesuai dengan kebutuhan yang diharapkan, maka dibuatlah ERD, Mapping Table dan perancangan tabel.
iii. Design Interface: Design interface terdiri dari 2 rancangan yaitu: Rancangan Menu dan Rancangan Interface
- Implementasi
Implementasi merupakan pengkodean dari desain yang telah dibuat dikodekan dengan menggunakan bahasa pemograman Visual Basic 6.0. Penampungan basis pengetahuan akan disimpan ke dalam database menggunakan Ms Office Acces.
- Pengujian Sistem
i. Black Box Test : Pengujian Black box test adalah pengujian sistem yang dilakukan dengan mengamati keluaran dari berbagai masukkan. Pengujian sistem ini dilakukan oleh seorang pakar
penyakit stroke dan dilakukan pula pengujian kepada pengguna (user).
ii. Alfa Test: Pengujian Alfa test adalah pengujian sistem yang dilakukan oleh para pengguna (user) sehingga dapat diperoleh tanggapan dari pemakai tentang program tersebut, baik dari segi format, tampilan maupun tingkat keramahan programnya.
4. PEMBAHASAN
a. Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak
- Analisis Kebutuhan Use : Pasien dan Pakar Saraf
- Analisis Kebutuhan Sistem yang akan dirancang disesuaikan dengan analisis
kebutuhan user. Analisis kebutuhan sistem meliputi :
i. Inputan (Data Masukan): Data yang perlu di input kan dalam rancangan sistem ini adalah data penyakit, data gejala , data penyebab dan data solusi.
Sistem input dirancang untuk dapat melakukan olah data penyakit, gejala, penyebab dan solusi.
ii. Output (Keluaran/Hasil): Hasil diagnosa yang berupa penyakit dari gejala-gejala yang telah dipilih oleh user, Menampilkan nilai MB, MD, CF. Memberikan solusi berdasarkan penyakit yang terdeteksi.
iii. Proses: Dari gejala yg dipilih sistem akan memprosesnya dengan pelacakan forward chaining untuk menelusuri yang didiagnosa dengan adanya nilai MB dan MD sistem akan melakukan pencarian untuk menemukan penyakit yang diderita pasien dengan certainty factor.
- Rekayasa Pengetahuan: Data pengetahuan didapat dari beberpa cara antara lain ;
pengetahuan dari seorang pakar dalam hal ini pakar internis adalah dr.Hj.Sekar Satiti,Sp.S(K) , wawancara, buku dan literatur lainnya.
i. Basis Pengetahuan (Knowledge Base): Dalam pembuatan sistem pakar, langkah selanjutnya yang digunakan adalah menentukan basis pengetahuan, dengan memasukkan fakta-fakta yang dibutuhkan oleh sistem yaitu : data penyakit, data gejala, data penyebab dan data solusi.
ii. Mesin Inferensi: Graf penelusuran yang sesuai dengan basis pengetahuan dengan menggunakan metode forward chaining,
b. Pemodelan Proses
Diagram konteks menunjukkan satu proses saja yang mewakili dari seluruh proses, diagram konteks juga menggambarkan hubungan input dan ouput antara sistem dan kesatuan luar.
c. Pemodelan Data
Model data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Entity Relationship Diagram (ERD), sarana untuk menggambarkan hubungan antar data di dalam sistem. Dimaksudkan untuk komponen komponen himpunan suatu entitas dan himpunan relasi yang menggambarkan fakta yang digunakan sebagai kebutuhan pembuatan sistem.
d. Design Interface: Rancangan interface terdiri dari rancangan menu dan rancangan interface
5. KELEBIHAN JURNAL APLIKASI
Dapat menampilkan hasil diagnosa penyakit secara keseluruhan berupa nama penyakit, gejala, penyebab dan solusi dari penyakit tersebut.
6. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengembangan dan pembahasan maka dapat disimpulkan :
a. Dari penelitian dihasilkan sebuah perangkat lunak baru yang mampu mendiagnosa jenis penyakit Stroke berdasarkan gejala yang dimasukkan dan dapat memberikan informasi tentang penyakit yang terdiagnosa.
b. Perangkat lunak yang dihasilkan mampu mendiagnosa jenis penyakit Stroke dengan perhitungan nilai kepastian menggunakan metode Certainty Factor, dengan menggunakan bahasa pemograman Visual Basic 6.0 yang dapat beraksi layaknya pakar internis. Sistem ini dapat digunakan sebagai media konsultasi.
7. DAFTAR PUSTAKA
[1] Fathansyah. 2002. Basis Data Cetakan Keempat.Bandung:Penerbit Informatika.
[2] Gunawan. 2000. Kuliah Artificial Intelligence Pengantar ke Expert System. Surabaya
[3] Hartati, sri & Iswanti, sari. 2008. Sistem pakar dan Pengembangannya.
Yogyakarta:Graha Ilmu.
[4] Kusumadewi, Sri. 2003. Artificial Intelligence (Teknik & Aplikasi). Yogyakarta : Graha
Ilmu.
[5] Mutaqien, Kholiq A,D. 2011. Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Dalam
Dengan Obat Herbal Pada Klinik Sidi Aritjahja (Skripsi S-1). Yogyakarta : Unersitas
Ahmad Dahlan.
[6] Suyanto. 2007. Artificial Intelligence. Bandung : Penerbit Informatika.
[7] Summerville, AN. 2003.Rekayasa Perangkat Lunak jilid 1. Jakarta : Erlangga.
[8] Waluyo, Srikandi. 2009. 100 Questions & Answers Stroke. Jakarta : Elex Media
Komputindo
[9] Wirabuana, Sukma,Yoga. 2011. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Pada Sistem Saraf
pusat manusia (Skripsi S-1). Yogyakarta : Unersitas Ahmad Dahlan.
[10] http://www.yastroki.or.id/read.php?id=340 (penulis : YASTROKI diakses jam 22:11
tanggal 20-11-2011).
[11]. http://medicastore.com/brown_seaweed/gejala_sebab_stroke.htm (penulis : Medica
Store diakses tanggal 27 november 2011 jam 21.30)
[12]. http://www.strokebethesda.com/index2.php?option=com_content&do_pdf=1
id=233 (penulis : RS Bethesda diakses tanggal 26 november 2011 jam 20.00)
[13]. http://kosmo.vivanews.com/news/read/259794-menkes--stroke-tidak-kenalumur
(penulis : Denny Armandhanu, Sukirno diakses jam23.00 tanggal 20 november
2011)
[14] http://xamthone-plus.com/gejala-stroke (penulis : kris diakses jam 0.08 tanggal 11
januari 2012)
JURNAL
Nama : Retno Prabandari
NPM : 15115789
Kelas : 3KA03
Komentar
Posting Komentar