## IMPLEMENTASI ALGORITMA LOGIKA FUZZY PADA PROSES SELEKSI PENERIMAAN MAHASISWA BARU (Diterapkan Pada Politeknik Kotabaru)

## Triyanto Pangaribowo
Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Teknik Universitas Mercu Buana Jakarta Email: t_pangaribowo_st@yahoo.com.sg
Abstrak --  Informasi  penerimaan  mahasiswa  baru  adalah  merupakan  suatu  kegiatan  yang  rutin dilakukan setiap tahun, yang  selama  ini  dokumentasi dilakukan  secara manual sehingga terjadi kesulitan  dan  kesalahan  dalam  penentuan  kelulusan  serta  berkas  dokumen  mahasiswa  baru sering hilang yang disebabkan  oleh  data-data  yang  tidak  terarsip  dengan baik. Adapun tujuan dari  penelitian  ini  dalah  memodelkan  sebuah  sistem  informasi  penerimaan  mahasiswa  baru  yang berbasis  komputer  dengan  menggunakan  metode  Logika  Fuzzy  dan  sistem  informasi  ini,  untuk membantu  petugas  dalam  menghadapi  kendala  yang  dihadapi  dalam  melakukan  seleksi penerimaan  mahasiswa  baru,  sehingga  dengan  adanya  sistem  informasi  tersebut  diharapkan dapat  menyelesaikan  permasalahan  yang  berhubungan  dengan  penerimaan  mahasiswa  baru. Pemodelan sistem informasi penerimaan mahasiswa baru ini menggunakan metode Logika Fuzzy, yang  terdiri  dari  tahapan-tahapan  Perancangan  sistem,  Perancangan  Basis  Data,  Perancangan Logika  Fuzzy,  Perancangan  Antarmuka  dan  Pengujian  Perangkat  Lunak.Hasil  dari  pengujian aplikasi  sistem  dapat  diketahui  bahwa  aplikasi  sistem  pada  Sistem  Informasi  Penerimaan Mahasiswa  Baru  dapat  melakukan  proses  dengan  baik  dan  benar.  Pengujian  juga  dilakukan terhadap    rule-rule  dari  Logika  Fuzzy  yang  sudah  dibuat  untuk  mengetahui  apakah  sistem  sudah dapat bekerja dengan baik dan benar.
Kata Kunci : Sistem Informasi,Basis Data, Logika Fuzzy, Rule, Antarmuka

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan    ilmu    pengetahuan    dan teknologi    saat    ini,    telah    mempengaruhi aktivitas  penerimaan  mahasiswa  baru  dalam pengolahan  informasi. Penerimaan mahasiswa baru dapat diibaratkan  sebagai  satu kesatuan. Saat  ini  kebutuhan  akan  sistem  informasi penerimaan mahasiswa baru sangat diperlukan Politeknik  Kotabaru  yang  selama  ini  masih dilakukan secara manual.
Politeknik Kotabaru terletak di Kabupaten Kotabaru  yang  terletak  di  propinsi  Kalimantan Selatan , tetapi secara geografis terletak di luar pulau  Kalimantan  yang  membuat  Kabupaten Kotabaru  terisolir  dari  wilayah  Kalimantan. Walaupun  terpisah  dari  pulau  Kalimantan namun Kotabaru memiliki perkembangan daerah  yang  maju  hal  ini  ditunjukkan  dengan adanya beberapa perguruan tinggi  yang ada  di kota  ini  seperti  Universitas  Saijaan,  STIKIP Barantai, Institut Agama Islam Darul Ulum, dan Politeknik Kotabaru
Politeknik  Kotabaru  adalah  perguruan tinggi  milik  pemerintah  Kabupaten  Kotabaru yang  didirikan  pada  tanggal  10  Juli  2003. Komitmen  dan  semangat  Pemerintah  daerah untuk mencerdaskan dan memberikan
kesempatan  putra  daerah  untuk  mengenyam pendidikan tinggi dapat dilihat dengan berdirinya  gedung  sendiri  tahun  2010.  Saat  ini Politeknik  memiliki  4  (empat)  program  studi yaitu Teknik Elektro, Teknik Mesin, Teknik Sipil dan Administrasi Bisnis. Perkembangan Politeknik  Kotabaru  dari  tahun  ke  tahun menunjukkan peningkatan baik dalam infrastruktur  jalan  ,  fasilitas  internet  dan tentunya peningkatan jumlah mahasiswa semakin banyak.
Pada tahun ajaran
2013/2014
menunjukkan  peningkatan  jumlah  mahasiswa yang  sangat  significan.  Tahun  sebelumnya  per angkatan rata-rata adalah satu kelas sedangkan  untuk  tahun  ini  mahasiswa  baru mencapai 3 kelas untuk masing-masing jurusan bahkan  untuk  jurusan  administrasi  bisnis mencapai  4  kelas.  Jumlah  mahasiswa  baru yang  semakin  meningkat  dari  tahun  ke  tahun perlu  diimbangi  dengan  sistem  informasi penerimaan mahasiswa baru untuk mempercepat    informasi  mahasiswa  baru  yang lolos tes seleksi.
Saat  ini  Politeknik  Kotabaru  belum memiliki sistem informasi penerimaan mahasiswa baru. Pencatatan penerimaan
mahasiswa  baru  dilakukan  secara  manual. Keterbatasan  sumber  daya  manusia  yang menguasai
pemrograman komputer menyebabkan hampir semua administrasi dilakukan  secara  manual.  Padahal  Politeknik Kotabaru  memiliki  3  Laboratorium  Komputer yang masing masing Lab terdapat kurang lebih 23 unit computer selain itu setiap ruang jurusan terdapat inventaris 3(tiga) unit laptop
Permasalahan  yang  terjadi  ketika  tidak ada  sistem  informasi  penerimaan  mahasiswa baru  di  Politeknik  Kotabaru,  berkas  data mahasiswa  baru  yang  sudah  masuk  sulit  dicari kembali bahkan sering hilang sehingga kesulitan  mencari  data  identitas  mahasiswa, dan kesulitan merekap jumlah mahasiswa yang lulus  hal  ini  dikarenakan  penilaian  kelulusan dilakukan secara manual.
Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi maka  diperlukan  sistem  informasi  penerimaan mahasiswa  baru  yang  memudahkan  untuk menentukan  kelulusan  mahasiswa  baru  salah satunya dengan metode Logika Fuzzy. Dengan sistem  komputerisasi  ,  data  yang  tersimpan mudah  untuk  dikelola  dan  dapat  ditampilkan kapanpun tanpa harus mencari berkas, sehingga mempercepat proses penyajian data.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1.  Logika Fuzzy
Logika  Fuzzy  adalah  suatu  cara  yang tepat  untuk  memetakan  suatu  ruang  input  ke dalam suatu ruang output. Alasan digunakannya Logika Fuzzy adalah : 1.  Konsep  Logika  Fuzzy  mudah  dimengerti. Konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy sangat  sederhana  dan mudah dimengerti
2.  Logika Fuzzy sangat fleksibel
3.  Logika  Fuzzy  memiliki  toleransi  terhadap data-data yang tidak tepat
4.  Logika  Fuzzy  mampu  memodelkan  fungsi- fungsi nonlinear yang sangat  kompleks.
5.  Logika  Fuzzy  dapat  membangun  dan mengaplikasikan  pengalaman-pengalaman para  pakar  secara  langsung  tanpa  harus melalui proses pelatihan.
6.  Logika  Fuzzy  dapat  bekerjasama  dengan teknik-teknik kendali secara konvensional.
7.  Logika  Fuzzy  didasarkan  pada  bahasa alami.
(Kusumadewi, 2003).
Himpunan fuzzy merupakan  suatu  group yang  mewakili  suatu  kondisi  atau  keadaan tertentu  dalam  suatu  variabel  fuzzy.  Pada himpunan fuzzy nilai keanggotaan terletak pada rentang  0  sampai  1.  Apabila  x  memiliki  nilai keanggotaan  fuzzy  µ A[ x]  =  0  berarti  x  tidak
menjadi  anggota  himpunan  A,  demikian  pula apabila  x  memiliki  nilai  keanggotaan  fuzzy µA[ x]  =  1  berarti  x  menjadi  anggota  penuh  pada himpunan  A.  Kemiripan  antara  keanggotaan fuzzy dengan probabilitas terkadang menimbulkan  kerancuan,  karena  memiliki  nilai pada  interval  [0,1],  namun  interpretasi  nilainya sangat
berbeda.
Keanggotaan fuzzy memberikan  suatu  ukuran  terhadap  pendapat atau keputusan, sedangkan probabilitas mengindikasikan  proporsi  terhadap  keseringan suatu  hasil  bernilai  benar  dalam  jangka panjang.  Himpunan  fuzzy  memiliki  2  atribut, yaitu :
a. Linguistik, yaitu penamaan suatu group yang mewakili  suatu  keadaan  atau  kondisi tertentu  dengan  menggunakan  bahasa alami,seperti : Muda, Parobaya, Tua.
b.  Numeris,  yaitu  suatu  nilai  (angka)  yang menunjukkan  ukuran  dari  suatu  variabel seperti: 25, 40, 60.
Fungsi  keanggotaan  adalah  suatu  kurva yang  menunjukkan  pemetaan  titik-titik  input data ke dalam nilai keanggotaan  yang memiliki nilai  interval  antara  0  dan  I.  Salah  satu  cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan  fungsi.  Salah  satu  representasi fungsi  keanggotaan  dalam  fuzzy  yang  akan dipakai  adalah  represntasi  segitiga.  Kurva segitiga  pada  dasarnya  merupakan  gabungan antara  2  garis  (linear)  seperti  terlihat  pada Gambar 1.
Gambar 1. Kurva Segitiga Logika Fuzzy

## Fungsi Keanggotaan segitiga
( )
{
(     ) (     )
Sistem inferensi fuzzy merupakan proses pengolahan data dalam bentuk crisp input yang melalui  beberapa  tahapan  dalam  sistem  fuzzy untuk  menghasilkan  data  dalam  bentuk  crips output.  Terdapat  tiga  metode  sistem  inferensi fuzzy, yaitu: Mamdani, Sugeno dan Tsukamoto.
a b c derajat keanggotaan µ (x
1
0
Tahap sistem inferensi fuzzy yang harus dilalui, yaitu :
a. Nilai Input Berupa  masukan  dalam  bentuk  nilai  pasti (crisp).
b. Komposisi Fuzzy Proses  merubah  crisp  input  menjadi  fuzzy menggunakan  fungsi  keanggotaan,  setiap variabel  fuzzy  dimodelkan  ke  dalam  fungsi keanggotaan yang dipilih.
c. Aturan - aturan (rules)
Aturan-aturan  yang  akan  dijadikan  dasar  untuk mencari  nilai  dari  crisp  output  yang  akan dihasilkan d. Dekomposisi Fuzzy Merupakan proses merubah kembali data  yang dijadikan fuzzy ke dalam bentuk crisp kembali. e. Nilai output
Merupakan hasil akhir yang dapat dipakai untuk pengambilan  keputusan  Namun  terkadang sistem fuzzy dapat berjalan tanpa harus melalui komposisi  atau  dekomposisi  fuzzy.  Nilai  output dapat  diestimasi  secara  langsung  dari  nilai keanggotaan yang berhubungan dengan antesedennya.

## 2.2.  Basis Data
Data  merupakan  fakta  mengenai  suatu objek  seperti  manusia,  benda,  peristiwa, konsep,  keadaan  dansebagainya  yang  dapat dicatat  dan  mempunyai  arti  secara  implisit. Data  dapat  dinyatakan  dalam  bentuk  angka, karakter  atau  simbol,  sehingga  bila  data dikumpulkan  dan  saling  berhubungan  maka dikenal  dengan  istilah  basis  data  (database) [Ramez2000].  Sedangkan  menurut  George Tsu-der Chou basis data  merupakan kumpulan informasi  bermanfaat  yang  diorganisasikan  ke dalam aturan yang khusus. Informasi ini adalah data  yang  telah  diorganisasikan  ke  dalam bentuk yang sesuai dengan kebutuhan seseorang  [Abdul1999].  Menurut Encyclopedia of  Computer  Science  and  Engineer ,  para ilmuwan  di  bidang  informasi  menerima  definisi standar  informasi  yaitu  data  yang  digunakan dalam pengambilan keputusan.
Definisi  lain  dari  basis  data  menurut Fabbri  dan  Schwab  adalah  sistem  berkas terpadu yang dirancang terutama untuk meminimalkan duplikasi data.
Menurut  Ramez  Elmasri  mendefinisikan basis  data  lebih  dibatasi  pada  arti  implisit  yang khusus, yaitu:
a.  Basis  data  merupakan  penyajian  suatu aspek dari dunia nyata ( real world ).
b.  Basis  data  merupakan  kumpulan  data  dari berbagai sumber yang secara logika mempunyai arti implisit. Sehingga data yang
terkumpul secara acak dan tanpa mempunyai  arti,  tidak  dapat  disebut  basis data.
c.  Basis  data  perlu  dirancang,  dibangun  dan data  dikumpulkan  untuk  suatu  tujuan.  Basis data  dapat  digunakan  oleh  beberapa user dan  beberapa  aplikasi  yang  sesuai  dengan kepentingan user .
Dari  beberapa  definisi-definisi  tersebut, dapat  dikatakan  bahwa  basis  data  memounyai berbagai  sumber  data  dalam  pengumpulan data,  bervariasi  derajat  interaksi  kejadian  dari dunia  nyata,  dirancang  dan  dibangun  agar dapat  digunakan  oleh  beberapa  user  untuk berbagai kepentingan (Waliyanto, 2000).
Sistem  Basis  Data  (Waliyanto,  2000) adalah  gabungan  antara  basis  data  dan perangkat  lunak  SMBD  (Sistem  manajemen Basis  Data)  termasuk  di  dalamnya  program aplikasi  yang  dibuat  dan  bekerja  dalam  satu sistem disebut dengan Sistem Basis Data.
Gambar 2. Konsep Sistem Basis Data (kompilasi Ramez Elmasri. dkk 1994)

## 3. PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK
3.1.  Perancangan Sistem
Sistem    informasi    yang    dirancang berdasarkan pada aturan penerimaan mahasiswa  baru  yang  ada  di  Politeknik Kotabaru.  Sistem  Informasi  ini  Stand  alone dengan  Database    Microsoft  Access  2007 dengan menggunakan sistem operasi Microsoft Windows  Profesional  Service  Pack  2.  Sistem ini    dirancang  untuk  keperluan  penetuan kelulusan  seleksi  penerimaan  mahasiswa  baru Politeknik Kotabaru. Pada bagian ini ditentukan
spesifikasi    permasalahan  yang  ada  pada penerimaan mahasiswa baru.
Dalam  penentuan  kelulusan  mahasiswa baru,    ternyata    banyak  sekali  kendala-kendala yang  ada,  mulai  dari  menentukan  nilai  ujian tertulis,  dan  nilai  ujian  interview.  Penentuan kelulusan  dikerjakan  secara    manual  dan penyimpanan  secara  dokumentasi  yang  rawan terhadap kerusakan maupun hilang.

## 3.2.  Perancangan Basis Data
Diagram  E-R  akan  menggambarkan hubungan  entitas  satu    dengan    lainnya. Secara    umum    diagram    E-R    dari  struktur basis    data    pada    Sistem    Informasi Penerimaan Mahasiswa Baru ditunjukkan dalam Gambar 3.
Gambar 3. Diagram  E-R

## 3.3.  Perancangan Sistem Logika Fuzzy
Langkah-langkah pemodelan Logika Fuzzy untuk menentukan kelulusan mahasiswa baru  adalah  menentukan  variabel  input  dan output sebagai berikut:
3.3.1.  Variabel Masukkan Logika Fuzzy Variabel masukkan Logika Fuzzy terdiri dari  2  (dua)  variabel  yaitu  Ujian  Tertulis  (UT), dan Ujian Interview(UI). Test Tertulis  lebih rinci dapat dilihat pada Tabel 1.
a) Keanggotaan Ujian Tertulis (UT)
Keanggotaan  Ujian  tertulis  memiliki  4  anggota yang lebih jelasnya dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Level nilai Ujian Tertulis
Nilai Ujian Tertulis pada Tabel 1 tersebut dapat  dijelaskan  dalam  keanggotaan  segitiga Logika  Fuzzy  dengan  himpunan  keanggotaan Sangat  Tinggi  (ST),  Tinggi  (T),  Sedang  (S), Rendah  (R),  Lebih  jelasnya  digambarkan  pada Gambar 4 sebagai berikut:
Gambar 4. Himpunan Fuzzy untuk Nilai Test Tertulis
Himpunan Rendah (R)
( )   {
Himpunan Sedang (S)
( )
{
Himpunan Tinggi (T)
( ) {
Himpunan Sangat Tinggi (ST)

## ( )

## {
b) Keanggotaan Ujian Interview (UI)
Keanggotaan Ujian interview memiliki 4 anggota  yang  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Level Nilai Domain Nilai 1. Sangat Tinggi (ST) ≥ 95 2. Tinggi (T) 75 - 95 3. Sedang (S) 55 - 75 4. Rendah (R) 0 - 55
Tabel 2. Level nilai Interview
Nilai  Ujian  Interview  pada  Tabel  2 tersebut  dapat  dijelaskan  dalam  keanggotaan segitiga  Logika  Fuzzy  dengan  himpunan keanggotaan  Sangat  Tinggi  (ST),  Tinggi  (T), Sedang  (S),  Rendah  (R),  Lebih  jelasnya digambarkan pada Gambar 5 sebagai berikut :
Gambar 5. Himpunan Fuzzy untuk Nilai Ujian Interview
Himpunan Rendah (R)
( )   {

## Himpunan Sedang (S)
( ) { Himpunan Tinggi (T) ( ) {
Himpunan Sangat Tinggi (ST)

## ( )

## {
3.3.2.  Variabel Keluaran Logika Fuzzy
Keluaran Logika Fuzzy
adalah Kelulusan  Mahasiswa  baru.  Kelulusan  memiliki 2(dua) himpunan yaitu lulus dan tidak lulus.

## Gambar 6. Kelulusan

## 3.3.3. Aturan Logika Fuzzy
Langkah  selanjutnya  yaitu  membuat rule atau aturan Logika Fuzzy. Aturan Logika Fuzzy menghubungkan masukkan dengan keluaran. Rule -1  :  Jika  Nilai  UT  Rendah  Dan  Nilai  UIR Rendah Maka Tidak Lulus Rule -2  :  Jika  Nilai  UT  Rendah  Dan  Nilai  UI Sedang Maka Lulus Rule -3  :  Jika  Nilai  UT  Rendah  Dan  Nilai  UI Tinggi Lulus Rule -4  :  Jika  Nilai  UT  Rendah  Dan  Nilai  UI Tinggi Lulus Rule -5  :  Jika  Nilai  UT  Sedang  Dan  Nilai  UI Rendah Maka Lulus Rule -6  :  Jika  Nilai  UT  Sedang  Dan  Nilai UISedang Maka Lulus Rule -7  :  Jika  Nilai  UT  Sedang  Dan  Nilai  UI Tinggi Maka Lulus Rule -8  :  Jika  Nilai  UT  Sedang  Dan  Nilai  UI Sangat Tinggi Maka Lulus Rule -9  :  Jika  Nilai  UT  Tinggi  Dan  Nilai  UI Rendah Maka Lulus Rule -10  :  Jika  Nilai  UT  Tinggi  Dan  Nilai  UI Sedang Maka Lulus Rule -11:  Jika  Nilai  UT  Tinggi  Dan  Nilai  UI Tinggi Maka Lulus Rule -12 : Jika Nilai UT Sangat Tinggi Dan Nilai UI Sangat Tinggi Maka Lulus Rule -13 : Jika Nilai UT Sangat Tinggi Dan Nilai UI Rendah Maka Lulus Rule -14 : Jika Nilai UT Sangat Tinggi Dan Nilai UI Sedang Maka Lulus Rule -15:  Jika  Nilai  UT  Sangat  Tinggi  Dan  Nilai UI Tinggi Maka Lulus Rule -16 : Jika Nilai UT Sangat Tinggi Dan Nilai UI Sangat Tinggi Maka Lulus

## 3.4.  Perancangan Antarmuka
Implementasi    antarmuka    terdiri    dari implementasi    perangkat    lunak    terdiri  dari menu  login.  Menu  Pendaftaran,  Menu  Seleksi dan Menu Hasil Seleksi.
Level Nilai Domain Nilai 1. Sangat Tinggi (ST) ≥ 95 2. Tinggi (T) 75 - 95 3. Sedang (S) 55 - 75 4. Rendah (R) 0 - 55
Gambar 7. Antarmuka Form Login dan Form Menu Utama
Antarmuka  untuk  menginput  nilai  hasil  ujian yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 8. Antarmuka Form Inputan Nilai
Sedangkan  antarmuka  untuk  analisa  Logika Fuzzy ditunjukkan pada Gambar 8.

## 4. PENGUJIAN PERANGKAT LUNAK
Pengujian    yang    dilakukan    meliputi pengujian  perancangan    basis    data    dan pengujian  implementasi aplikasi sistem .

## 4.1.    Pengujian Sistem Aplikasi
Pengujian  sistem  aplikasi   ini  dilakukan untuk  dapat  mengetahui apakah aplikasi dapat berjalan  dengan  baik  tanpa  error  yang  meliputi pengujian  form  pendaftaran,  dan  form  proses seleksi serta memastikan admin dapat melakukan  proses  login  pada  sistem  aplikasi penerimaan mahasiswa
baru dengan menggunakan    username    Triyanto  dan password 123. Dalam  Gambar 3.5 ditunjukkan proses    login    yang  dilakukan    oleh    pihak administrator.    Username  yang  digunakan adalah Triyanto dengan password 123

## 4.2.    Pengujian Algoritma Logika Fuzzy
Pengujian  Algoritma  Logika  Fuzzy  untuk memastikan rule-rule yang dibuat dapat berjalan  dengan  benar  .  Pengujian  yang dilakukan adalah pengujian pada data kelulusan mahasiswa baru karena pada bagian inilah  terdapat  rule-rule  yang  sudah  dibuat berdasarkan  aturan  Logika  Fuzzy.  Setiap bagian dari rule-rule Logika Fuzzy ini akan diuji kebenarannya,  apakah  program  aplikasi  yang sudah  dibuat  dapat  berjalan  dengan  baik  atau tidak.  Disini  akan  diberikan  satu  contoh  hasil pengujian yang dilakukan dalam proses pengujian  rule  Logika  Fuzzy  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  8  dan  hasil  dari pengolahan ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil Pengolahan Logika Fuzzy

## 5. KESIMPULAN
Berdasar    pada    hasil    perancangan, implementasi  dan  pengujian  terhadap  sistem aplikasi    yang    sudah    dibuat,  diperoleh kesimpulan sebagai berikut.
1.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  Penerapan Rule-rule  Logika  Fuzzy  dalam    aplikasi sistem  penerimaan  mahasiswa  baru  yang berdasarkan  aturan penerimaan mahasiswa
baru  yang  ada  di  Politeknik  Kotabaru memberikan hasil sesuai yang diharapkan. 2.  Sistem    informasi  penerimaan  mahasiswa baru
berbasis komputerisasi
dapat
membantu administrasi
dalam
hal menentukan  kelulusan,  penyimpanan  data dan pengelolaan data

## DAFTAR PUSTAKA
Kusumadewi,  S.  dan  Purnomo,  H.  (2010), Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  Pendukung Keputusan , Graha Ilmu,Yogyakarta. Kusumadewi, Sri. 2006. Neuro –Fuzzy: Integrasi Sistem Fuzzy dan  Jaringan  Syaraf  Tiruan. Graha Ilmu,Yogyakarta. Kusumadewi,  Sri.  (2003), Artificial  Intelligence ( Teknik  dan  Aplikasinya ), Graha  Ilmu, Yogyakarta. Kusumadewi,  S,  2004.  Penentuan  Tingkat Risiko  Penyakit  Menggunakan Tsukamoto Fuzzy  Inference  Sistem, Seminar  Nasional II :  the  application  of  technology  toward  a better life Kadir, Abdul. 1999. Konsep & Tuntunan Praktis Basis Data . Penerbit Andi. Yogyakarta. David, M. Kroenke. 2002. Database Processing Fundamentals, Design, and Implementation . Eight Edition. Pretince Hall. Ramez  Elmasri  &  Shamkant  B  Navathe.  2000. Database Sistem . Wyllys.  R.E..  2003. Database-Management Principles And Applications. Sitansu S. Mittra. 1991. Principles of Relational Database  Sistems .  International  Editions. Prentice-Hall. New Jersey.
Waliyanto.  2000. Sistem  Basis  Data  Analisis dan Pemodelan Data . J&J Learning. Yogyakarta.