PERANCANGAN APLIKASI PERAMALAN  JUMLAH CALON MAHASISWA BARU YANG MENDAFTAR MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOTHING (Studi Kasus : Fakultas Agama Islam UISU)

## Agustinawati Purba
Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Jl Sisingamangaraja No. 338 Sp. Limun Medan

## ABSTRAK
Peramalan  (forecasting)  merupakan  alat  bantu  yang  penting  dalam  perencanaan  yang  efektif  dan  efisien.  Peramalan  adalah prediksi, proyeksi atau estimasi tingkat kejadian yang tidak pasti dimasa yang akan datang. Peramalan pada Universitas Islam Sumatera  Utara  untuk  meramalkan  jumlah  calon  mahasiswa  baru  yang  mendaftar  merupakan  suatu  sistem  yang  sangat  di butuhkan  pada  universitas  tersebut.  Kerana  universitas  tersebut  tidak  mengetahui  sebarapa  banyak  calon  mahasiswa  baru yang akan mendaftar pada tahun ajaran selanjutnya. Keberadaan metode Single Exponential Smoothing merupakan prosedur perbaikan  terus-menerus  pada  peramalan  terhadap  objek  pengamatan  terbaru.  Metode  peramalan  ini  menitik-beratkan  pada penurunan  prioritas  secara  eksponensial  pada  objek  pengamatan  sebelumnya.  Dalam  pemulusan  eksponensial  atau exponential  smoothing  terdapat  satu  atau  lebih  parameter  pemulusan  yang  ditentukan  secara    eksplisit,  dan  hasil  ini menentukan bobot yang dikenakan pada nilai observasi.
Kata Kunci : Peramalan, Metode SES, Mysql, Visual Studio 2008.

## I. PENDAHULUAN
Peramalan ( forecasting ) adalah perkiraan sesuatu  yang  belum terjadi. Dalam  ilmu pengetahuan sosial  segala  sesuatu  itu  serba  tidak  pasti,  sukar diperkirakan  secara  tepat.  Dalam  hal  ini  diperlukan forecasting .  Peramalan  dilakukan  berdasarkan  data yang  terdapat  selama  masa  lampau  yang  dianalisis dengan  menggunakan  cara-cara  tertentu.  Baik tidaknya  hasil dari suatu penelitian  sangat ditentukan oleh ketepatan ramalan yang dibuat.
Universitas  Islam  Sumatera  Utara  (UISU) merupakan  universitas  terkemuka  di  Kota  Medan memiliki beberapa fakultas dengan tingkat keminatan yang  berbeda.  Salah  satu  fakultas  yang  ada  adalah Fakultas  Agama  Islam  Jurusan  Pendidikan  Agama Islam.  Kemajuan  sebuah  fakultas  dipengaruhi  oleh besar kecilnya kualitas kelulusan. Dilihat dari jumlah calon mahasiswa baru di Fakultas Agama Islam UISU mempunyai  peminat  yang  besar  dari  dalam  atau  luar daerah  dikarenakan  setiap  tahunnya  Fakultas  Agama Islam  UISU  melakukan  pengenalan  fakultas  ke sekolah-sekolah  baik  itu  dalam  atau  luar  daerah.  Hal ini  tentunya  dibutuhkan  suatu  sistem  prediksi  atau peramalan untuk meramalkan jumlah calon mahasiswa  baru  dengan  tujuan  untuk  mengambil keputusan  dan  menerapkan  prioritas  berapa  banyak jumlah  calon  mahasiswa  yang  akan  diterima.  Di Fakultas  Agama  Islam  UISU  sendiri,  belum  ada sistem untuk meramalkan jumlah calon mahasiswa itu sendiri.
Untuk  membuat  sebuah  sistem  prediksi  atau peramalan  jumlah  calon  mahasiswa  baru  tersebut dibutuhkan  sebuah  metode  peramalan  yang  baik  dan perhitungan  yang  cukup  tepat  untuk  memprediksi jumlah  calon  mahasiswa  yang  mendaftar.  Dalam penelitian  kali  ini,  metode  yang  akan  diambil  adalah metode single exponential smoothing .  Metode Single exponential  smoothing merupakan  pengembangan dari  metode moving  averages .  Dalam  metode  ini
peramalan dilakukan dengan  mengulang perhitungan secara  terus  menerus  dengan  menggunakan  data terbaru.

## II. TEORITIS A. Perancangan
Menurut Jogiyanto perancangan adalah penggambaran,  perencanaan  dan  pembuatan  sketsa atau  pengaturan  dari  beberapa  elemen  terpisah  dan satu  kesatuan  yang  utuh  dan  berfungsi  (Riyan  Syah Putra,  2013).  Berdasarkan  pengertian  diatas  penulis dapat  mengambil  kesimpulan  bahwa  perancangan adalah  suatu  pola  yang  dibuat  untuk  mengatasi masalah  yang  dihadapi  setelah  melakukan  analisis terlebih dahulu.

## B. Aplikasi
Menurut  Shelly,  Aplikasi  adalah  seperangkat instruksi khusus dalam komputer yang dirancang agar kita  dapat  menyelesaikan  tugas-tugas  tertentu. Aplikasi disebut juga software yang merupakan salah satu  dari  komponen  sistem  informasi.  Aplikasi merupakan perangkat lunak komputer yang dimanfaatkan  pengguna  untuk  menyelesaikan  atau mempermudah pengguna dalam menyelesaikan tugas. Beberapa  aplikasi  yang  digabung  bersama  menjadi satu  paket  kadang  disebut  sebagai  suatu  paket  atau suite aplikasi (application suite) .

## C. Peramalan
Menurut  Yamit  (2003  :  2)  Peramalan  disebut juga perkiraan atau forecasting, merupakan alat bantu yang  efektif  dan  efesien  khususnya  didalam  bidang ekonomi.  Dalam  organisasi  modern  mengetahui keadaan  yang  akan  datang  tidak  saja  penting  untuk melihat  yang  baik  atau  buruk  akan  tetapi  juga bertujuan  untuk  melakukan  persiapan  peramalan. Peramalan  adalah  prediksi,  proyeksi  atau  estimasi tingkat  kejadian  yang  tidak  pasti  dimasa  yang  akan
datang.  Ketepatan  secara  mutlak  dalam  memprediksi suatu peristiwa dan tingkat kegiatan yang akan datang adalah  tidak  mungkin  dicapai,  oleh  karena  itu  ketika perusahaan  tidak  dapat  melihat  kejadian  yang  akan datang  secara  pasti,  diperlukan  waktu  dan  tenaga yang  besar  agar  mereka  dapat  memiliki  kekuatan untuk menarik kesimpulan terhadap kejadian di masa yang akan datang.

## 1. Kegunaan Peramalan
Sering  terdapat  senjang  waktu  ( time  lag )  antara kesadaran  akan  peristiwa  atau  kebutuhan  mendatang dengan peristiwa itu sendiri. Adanya waktu tenggang ini  merupakan  alasan  utama  bagi  perencanaan  dan peramalan.  Jika  waktu  tenggang  ini  nol  atau  sangat kecil, maka perencanaan tidak diperlukan. Jika waktu tenggang  ini  panjang  dan  hasil  peristiwa  akhir bergantung  pada  faktor-faktor  yang  dapat  diketahui, maka perencanaan dapat memegang peranan penting. Dalam  situasi  itu  peramalan  diperlukan  untuk menetapkan  kapan  suatu  peristiwa  akan  terjadi  atau timbul, sehingga tindakan yang tepat dapat dilakukan. Peramalan  merupakan alat bantu  yang penting dalam perencanaan  yang  efektif  dan  efesien.  (Untung  Sus Andriyanto, Abdul Basith. 1991)

## 2. Tahap-tahap Peramalan
Menurut  Render  dan  Heizer  (2005)  ada  tujuh tahap peramalan, yaitu :
1. Menentukan tujuan Peramalan
2. Memilih unsur apa yang akan diramal
3. Menentukan  horison  waktu  peramalan  (pendek, menengah, atau panjang).
4. Memilih tipe model peramalan.
5. Mengumpulkan  data  yang  di  perlukan  untuk melakukan peramalan.
6. Memvalidasi dan menerapkan hasil peramalan.

## 3. Teknik Peramalan
Teknik  peramalan  dapat  dilakukan  dengan  2 cara, yaitu:
1. Secara  kualitatif  ( non  statistical  methhod )  adalah cara  penaksiran  yang  menitik  beratkan  pada pendapat  seseorang  ( judgement ).  Hal  ini  penting karena  hasil  peramalan  tersebut  ditentukan berdasarkan  pemikiran  yang  bersifat  intuisi, pendapat  dan  pengetahuan  dari  orang  yang menyusunnya.
2. Secara  kuantitatif  ( statistical  method )  adalah  cara penaksiran yang menitik beratkan pada perhitungan-perhitungan angka dengan menggunakan  berbagai  metode  statistik.  Hasil peramalan  yang  dibuat  sangat  bergantung  pada metode  yang  dipergunakan  dalam  peramalan tersebut.  Peramalan  kuantitatif  dapat  digunakan bila terdapat 3 kondisi, yaitu :
a. Adanya informasi tentang masa lalu.
b. Informasi  tersebut  dapat  dikuantitatifkan dalam bentuk data.
c. Informasi  tersebut  dapat  diasumsikan  bahwa beberapa  aspek  pola  masa  lalu  akan  terus berlanjut  dimasa  yang  akan  datang.  Kondisi
yang  terakhir  ini  dibuat  sebagai  asumsi  yang berkesinambungan,  asumsi  ini  merupakan modal yang mendasari semua metode peramalan  kuantitatif  dan juga metode peramalan  kualitatif,  terlepas  dari  bagaimana canggihnya metode tersebut.
Metode  peramalan  kuantitatif  terdapat  2  jenis peramalan yaitu:
1. Model deret waktu ( time series ), pada  metode ini pendugaan  masa  depan  dilakukan  berdasarkan nilai masa lalu dari suatu variabel.
2. Model  kausal,  tujuan  dari  metode  ini  adalah menemukan  bentuk  hubungan  tersebut  dan menggunakan  untuk  meramalkan  nilai  yang  akan mendatang dari variabel tersebut.
4. Analisis Deret Waktu ( Time Series Analysis )
Data deret waktu ( time series ) adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu untuk memberikan gambaran  tentang  perkembangan  suatu  kegiatan  dari waktu ke waktu. Analisis deret waktu memungkinkan untuk mengetahui perkembangan suatu atau beberapa kejadian  serta  hubungan  dengan  kejadian  lainnya. Metode  deret  waktu  ( time  series) merupakan peramalan kuantitatif yang didasarkan atas penggunaan  analisa  pola  hubungan  antara  variabel yang  akan  dicari (dependent) dengan  variabel  yang mempengaruhinya (independent) ,  yang  dikaitkan dengan  waktu  seperti  mingguan,  bulan,  triwulan, catur  wulan,  semester  atau tahun.  Tujuan  metode  ini adalah menemukan pola deret historis dan mengekstrapolasikan  pola  tersebut  ke  masa  depan sehingga  hasilnya  dapat  dijadikan  acuan  untuk peramalan  nilai  di  masa  yang  akan  datang.  Contoh dari model deret berkala adalah :
1. Metode Exponential  Smoothing, merupakan  jenis peramalan  jangka  pendek.  Tujuan  penggunaan metode ini adalah untuk mengurangi ketidakteraturan  data  masa  lampau  seperti musiman.
2. Metode  ARIMA,  merupakan  deret  waktu  dengan menggunakan  model  matematis  dan  digunakan untuk peramalan jangka pendek.

## D. Metode Exponential Smoothing
Metode Exponential  Smoothing merupakan prosedur perbaikan  terus-menerus  pada  peramalan terhadap objek pengamatan terbaru. Metode peramalan  ini  menitik-beratkan  pada  penurunan prioritas  secara  eksponensial  pada  objek  pengamatan sebelumnya.  Dalam  pemulusan  eksponensial  atau exponential  smoothing terdapat  satu  atau  lebih parameter pemulusan yang ditentukan secara eksplisit,  dan  hasil  ini  menentukan  bobot  yang dikenakan  pada  nilai  observasi.  Dengan  kata  lain, observasi terbaru akan diberikan prioritas lebih tinggi bagi  peramalan  daripada  observasi  yang  lebih  lama. Metode exponential  smoothing dibagi  lagi  menjadi beberapa metode yaitu :
1. Single  Exponential  Smoothing ,  Metode  ini mengasumsikan bahwa data berfluktuasi di sekitar
nilai  mean  yang  tetap  tanpa trend atau  pola pertumbuhan konsisten.
2. Double  Exponential  Smoothing ,  Metode  ini digunakan ketika data menunjukkan adanya trend. Dengan adanya trend seperti pemulusan sederhana kecuali  bahwa  dua  komponen  harus  di update setiap periode – level dan trendnya.
3. Triple  Exponential  Smoothing , Metode  ini digunakan  ketika  data  menunjukan  adanya trend dan perilaku musiman.

## III. Analisa dan Perancangan A. Analisa Masalah
Analisa  dilakukan  agar  dapat  menjadi  acuan untuk  membuat  suatu  sistem  yang  akan  dibuat  yaitu peramalan  jumlah  calon  mahasiswa  yang  mendaftar. Pada saat ini Fakultas Agama Islam Universitas Islam Sumatera  Utara  belum  mempunyai  sistem  untuk peramalan  jumlah  pendaftar  calon  mahasiswa,  maka ada  permasalahan  yang  terjadi  karena  pihak universitas tidak mempunyai sebuah sistem peramalan  seperti  yang  telah  dijelaskan  pada  latar belakang sebelumnya.
Untuk  mengetahui  peramalan  jumlah  calon mahasiswa  baru  yang  mendaftar  untuk  tahun berikutnya,  maka  dibuat  suatu  sistem  perancangan aplikasi  peramalan  jumlah  calon  mahasiswa  yang mendaftar  dengan  menggunakan  metode Single Exponential Smoothing.

## B. Analisa Sistem
Analisis  sistem  sangat  bergantung  pada  teori sistem  umum  sebagai  sebuah  landasan  konseptual. Tujuannya adalah untuk memperbaiki berbagai fungsi didalam  sistem  yang  sedang  berjalan  agar  menjadi lebih  efisien,  mengubah  sasarn  sistem  yang  berjalan, merancang  atau  mengganti output yang  sedang digunakan, untuk mencapai tujuan yang sama dengan seperangkat input yang  lain  bisa  jadi  lebih  sederhana sehingga  lebih  interaktif  atau  untuk  melakukan beberapa perbaikan yang sama.
C. Penerapan Metode Single Exponential
Smoothing
Metode Single  Exponential  Smoothing ini  akan diterapkan  pada  perhitungan  dalam  perhitungan peramalan  calon  mahasiswa  baru  yang  mendaftar. Berikut  rumus  untuk  Metode Forecasting Single Exponential Smoothing :
𝐹 𝑡+1 =  𝛼𝑌 𝑡 +   (1 − 𝛼)𝐹 𝑡 Keterangan : Y t = Data Pendaftar pada periode t F t = Peramalan pada waktu t F t+1 = Peramalan pada waktu t+1 α  = Konstanta perataan antara 0.1 sampai 0.9
Contoh  perhitungan  yang  akan  dilakukan  disini adalah dimana akan dihitung dan diramalakan jumlah calon  mahasiswa  baru  yang  akan  pendaftar  di Fakultas  Agama  Islam  UISU.  Berikut  ini  akan dijelaskan dan langkah-langkah perhitungan peramalan  untuk  mengetahui  berapa  jumlah  calon pendaftar dari tahun 2010-2014 dan yang akan dicari disini adalah proses peramalan pada tahun berikutnya.
Tabel 1. Jumlah Data Mahasiswa Yang Mendaftar 5 Tahun Terakhir Tahun Pendaftar Jumlah calon pendaftar 2010-2011 71 Orang 2011-2012 132 Orang 2012-2013 48 Orang 2013-2014 85 Orang 2014-2015 55 Orang
Konstanta  alpha  yang  akan  digunakan  dalam perhitungan di sini adalah:
0.1, 0.2,0.3,.0.4,0.5,0.6,0.7, 0.8, 0.9, dan 1.
1. Berikut contoh perhitungan untuk konstanta alpha (α = 0.1)
F 2 = 𝛼𝑋 1 + (1- 𝛼)𝐹 1 = (0.1 * 71) + (0.9 * 71) = 71
F 3 = 𝛼𝑋 2 + (1- 𝛼)𝐹 1 = (0.1 * 132) + (0.9 * 71) =77.1
F 4 = 𝛼𝑋 3 + (1- 𝛼)𝐹 1
= (0.1 * 48) + (0.9 * 77.1) =74.19
F 5 = 𝛼𝑋 4 + (1- 𝛼)𝐹 1 = (0.1 * 85) + (0.9 * 74.19) =75.27
F 6 = 𝛼𝑋 5 + (1- 𝛼)𝐹 1 = (0.1 * 55) + (0.9 * 75.27) =73.24
2. Berikut contoh perhitungan untuk konstanta alpha (α = 0.2)
F 2 = 𝛼𝑋 1 + (1- 𝛼)𝐹 1
= (0.2 * 71) + (0.8 * 71) = 71 F 3 = 𝛼𝑋 2 + (1- 𝛼)𝐹 1 = (0.2 * 132) + (0.8 * 71) =83.2
F 4 = 𝛼𝑋 3 + (1- 𝛼)𝐹 1
= (0.2 * 48) + (0.8 * 83.2) =76.16
F 5 = 𝛼𝑋 4 + (1- 𝛼)𝐹 1 = (0.2 * 85) + (0.8 * 76.16) =77.92
F 6 = 𝛼𝑋 5 + (1- 𝛼)𝐹 1 = (0.2 * 55) + (0.8 * 77.92)
=73.33
Di bawah ini akan ditampilkan tabel hasil peramalan dengan alpha
= 0.1
Tabel 2. Tabel Hasil Peramalan Dengan Alpha = 0.1 Periode Data Aktual (X t ) Forecast alpha=0.1 (F t ) X t – F t ( X t – F t ) 2 2010 71 - - - 2011 132 71 61 3721 2012 48 77.1 -29.1 846.81 2013 85 74.19 10.81 116.8561 2014 55 75.27 -20.27 410.8729 2015 - 73.24 - - Total - - - 5095.539
Di  bawah  ini  akan  ditampilkan  tabel  hasil peramalan dengan alpha  = 0.2 Tabel 3. Tabel Hasil Peramalan Dengan Alpha = 0.2 Periode Data Aktual (X t ) Forecast alpha=0.2 (F t ) X t – F t ( X t – F t ) 2 2010 71 - - - 2011 132 71 61 3721 2012 48 83.2 -35.2 1239.04 2013 85 76.16 8.84 78.1456 2014 55 77.92 22.92 525.3264 2015 - 73.33 - - Total - - - 5563.512 Menghitung kesalahan / error dengan mengunakan metode MSE ( Mean Square Error ).
𝑀𝑆𝐸 = ∑(𝑋 𝑡 − 𝐹 𝑡 ) 𝟐 𝑛
Keterangan : X t = Data aktual periode t F t = Hasil ramalan periode t n = Jumlah pengamatan atau periode pengamatan X t – F t = Deviasi atau kesalahan peramalan
1. Perhitungan  metode  MSE  pada forecast dengan alpha = 0.1
5095.539 / 5 = 1019.107
2. Perhitungan  metode  MSE  pada forecast dengan alpha = 0.2
5563.512 / 5 = 1112.702
Dari  perhitungan  diatas  dapat  dilihat  bahwa Mean Square Error  (MSE) terkecil diperoleh dengan alpha 0.1 yaitu 1019.107. Hal ini menunjukkan bahwa forecast terbaik  untuk  meramalkan  jumlah  calon mahasiswa  yang  mendaftar  untuk  tahun  selanjutnya adalah  dengan  menggunakan  alpha  0.1.  Jadi,  nilai peramalan  untuk  jumlah  calon  mahasiswa  yang mendaftar  untuk  tahun  2015-2016  adalah    dengan alpha = 0.1 adalah sebesar 73.24  73 pendaftar.

## IV. IMPLEMENTASI
Berdasarkan  implementasi  dari  perancangan sistem  pada  pembahasan  sebelumnya,  diperoleh tampilan program sebagai berikut :
Adapun yang menjadi tampilan form login yang dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 1. Form Login
Pada tampilan form menu utama ini dapat dilihat terdapat  menu-menu  yang  dapat  dipilih  untuk berinteraksi  dalam  proses  pendukung  Peramalan mahasiswa.
Gambar 2. Menu Utama Sistem
Pada  tampilan  ini  berisi  tampilan  proses peramalan  jumlah  mahasiswa baru  yang  akan mendaftar tahun berikutnya.
Gambar 3. Tampilan Form Peramalan
Pada  tampilan  ini  berisi  tampilan output data peramalan  mahasiswa  yang  akan  mendaftar  tahun selanjutnya.

## Gambar 4. Laporan Ramal Mahasiswa

## V. KESIMPULAN
Dari  hasil  penulisan  dan  analisa  dari  bab-bab sebelumnya,  maka  dapat  diambil  kesimpulan, sehingga penulisan skripsi ini dapat lebih bermanfaat. Adapun  kesimpulan-kesimpulan  tersebut  adalah sebagai berikut :
1. Proses  peramalan  jumlah  calon  mahasiswa  baru yang mendaftar pada Fakultas Agama Islam UISU dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan  jumlah data  mahasiswa  yang  mendaftar  pada  tahun sebelumnya..
2. Peramalan  dengan  menggunakan    metode single exponential  smoothing dengan  α  =  0.1  yang mempunyai nilai error yang lebih kecil. Sehingga hasil peramalan jumlah calon mahasiwa baru yang mendaftar  untuk  selanjutnya    dapat  di  simpulkan dari  hasil  nilai error yang  lebih  terkecil  dari perhitungan keseluruhannya.
3. Dengan  adanya  penelitian  ini,  penulis  telah merancang suatu aplikasi peramalan jumlah calon mahasiswa baru yang mendaftar dengan menggunakan  bahasa  pemrograman,  sehingga dapat  membantu  pihak  yang  bersangkutan  untuk mengetahui hasil prediksi jumlah mahasiswa baru yang mendaftar pada tahun selanjutnya.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
1. Universitas Islam Sumatera Utara Fakultas Agama Islam
2. Riza  Rahmadayanti  dkk,  2010,  “Perbandingan  Keakuran
Metode Autoregressive Integrated Moving Avarenge (ARIMA)  Dan  Exponential  Smoothing  Pada  Peramalan Penjualan  Semen  di  PT.Sinar  Abadi”,  Jurnal  Rekursif, Universitas Bengkulu.
3. Taufan  Fahmi  dkk,  2013,  “  Perbandingan  Metode  Pemulusan Eksponensial  Tunggal  Dan  Fuzzy  Time  Series  Untuk Memprediksi Indeks Harga Saham Gabungan”, Jurnal Gausan, Universitas Diponegoro.
4. Afni Sahara, 2013, “ Sistem Peramalan Persediaan Unit Mobil Mistsubishi  Pada  PT.  Sardana  Indah  Berlian  Motor  Dengan Menggunakan  Metode  Exponential  Smoothing”,  Jurnal  INTI, Medan.
5. Alda  Raharja  dkk,  “  Penerapan  Metode  Exponential Smoothing  Untuk  Peramalan  Penggunaan  Waktu  Telepon  Di PT.  Telkomsel  Divre3  Surabaya”,  Jurnal,  Sistem  Informasi,
Institut Tekhnologi Sepuluh November.
6. Untung  Sus  Andriyanto  dkk,1991,  “  Metode  dan  Aplikasi Peramalan”, Erlangga, Jakarta,
7. Munawar,2005,  “  Pemodelan  Visual  dengan  UMI”,  Graha Ilmu, Jakarta.
8. Tim  EMS,2014,  “  Teori  dan  Praktik  PHP-Mysql  Untuk Pemula”.
9. Djon  Irwanto,2006,  “  Perancangan  Object  Oriented  Software dengan UML”, Andi,Yogyakarta.
10. Abdul  Kadir,2002,  “  Pengenalan  Sisitem  Informasi”,  Andi,
Yogyakarta.
11. Herry Raditya Wibowo,2014, “ Visual Basic Database”, Jubile
Enterprise.
12. Rohmadi,2008,  “  Perancangan  Basic  Data  Sistem  Informasi
Pelayanan  Medis  di  Rumah  Bersalin  Permata  Hati  Abadi Sragen”, Jurnal Kesehatan, Apikes Mitra Husada Karanganyar.
13. Harun  Al-  Rosyid  dkk,  “  Sistem  Informasi  Penjualan  Buku Berbasis  Website  Pada  Toko  Buku  Standard  Book  Seller Pacitan”, Indonesia Journal on Networking and Security.
14. Sri  Haryanti  dkk,  2012,  “  Rancang  Bangun  Sistem  Informasi E-  Commerce  Untuk  Usaha  Fashion”,  Jurnal  Speed, Universitas Surakarta.