## PERANCANGAN APLIKASIFORECASTING PERTUMBUHAN PENDUDUK PADA KECAMATAN TEBING TINGGIDENGAN MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE

## Tulus Mangihuttua Simbolon
Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Sp. Limun Medan http : // www.stmik-budidarma.ac.id // Email : loez.blonz@gmail.com

## ABSTRAK
Pertumbuhan  penduduk  diakibatkan  oleh  tiga  komponen  yaitu:  kelahiran  (fertilitas),  kematian (mortalita)s  dan  migrasi.  Tiga  komponen  tersebut  sangat  mempengaruhi  proses  pertumbuhan  penduduk  yang terjadi.  Perkembangan  pertumbuhan  penduduk  pada  satu  kecamatan  sangat  penting  untuk  dirincikan,  agar perkembangan  kecamatan  tersebut  dapat  ditingkatkan.  Peramalan  (forecasting)  merupakan  alat  bantu  yang penting  dalam  perencanaan  yang  efektif  dan  efisien.  Langkah  penting  setelah  peramalan  dilakukan  adalah verifikasi  peramalan  sedemikian  rupa  sehingga  mencerminkan  data  masa  lalu  dan  sistem  penyebab  yang mendasari pertumbuhan tersebut. Sepanjang representasi peramalan tersebut dapat dipercaya, hasil peramalan dapat  terus  digunakan.  Metode    least  square  adalah  metode  yang  paling  luas  digunakan  untuk  menentukan persamaan trend data karena metode ini menghasilkan secara matematik.
Kata kunci : peramalan, pertumbuhan penduduk, least square.
1. Pendahuluan
1.1 Latar Belakang
Kecamatan merupakan  instansi  pemerintah  yang mewakili  pemerintah  kabupaten/kota  dalam  sebuah provinsi  untuk  menata  dan  mengembangkan  Rukun Tangga  /  Rukun  Warga  (RT/RW),  maupun  desa-desa yang menjadi naungan dalam kecamatan. Perkembangan  pertumbuhan  penduduk  pada  satu kecamatan  sangat  penting  untuk  dirincikan,  agar perkembangan kecamatan tersebut dapat ditingkatkan.
Setiap kecamatan semakin  memperhatikan perkembangan  setiap  desa  dan  masyarakat  yang termasuk  kedalam  naungan  kecamatan  tersebut.  Hal ini  dilakukan  untuk  membantu  pemerintah  yang diwakili  oleh  kecamatanmenyalurkan  berbagai  jenis bantuan kepada masyarakat. Selain kepada masyarakat secara langsung, bantuan juga dapat diberikan berupa pembanguna, perbaikan maupun pengembangan desa.
Berdasarkan  observasi  yang  dilaksanakan  di Kecamatan  Tebing  Tinggi,  proses  perhitungan kepadatan  penduduk  yang  dilakukan  masih  secara manual sangat menghabiskan banyak  waktu.Sehingga dibutuhkan  sebuah  aplikasi  komputerisasi  untuk membantu pegawai kecamatan melakukan perhitungan  pertumbuhan    penduduk.  Agar  pihak kecamatan  dapat  menyiapkan  bantuan  baik  berupa bantuan langsung ataupunpembangunan dan pengembangan  dari  semua  desa  yang  menjadi naungan  kecamatan  tersebut,  maka  diperlukan perhitungan yang akurat dalam memprediksi pertumbuahan  penduduk  dalam  beberapa  tahun kedepan.
Metode least square adalah metode yang paling luas  digunakan  untuk  menentukan  persamaan trend data  karena  metode  ini  menghasilkan  secara matematik.Dalam  hal  ini  akan  lebih  dikhususkan untuk  membahas  analisis time  series dengan  metode
kuadrat  terkecil  yang  dibagi  dalam  dua  kasus,  yaitu kasus data genap dan kasus data ganjil.
Perkembangan  aplikasikomputer  dapat  membantu pemerintah  dalam  melakukan  prediksi  pertumbuhan penduduk secara akurat. Dengan melakukan perhitungan pertumbuhan penduduk pada tahun-tahun sebelumnya maka pertumbuhan penduduk pada tahun- tahun berikutnya akan dapat diprediksi.
Dengan menggunakan aplikasi forecasting pertumbuhan  penduduk,  maka  akan  mempermudah pegawai  kecamatan  Tebing-Tinggi  untuk menghitung peningkatan pertumbuhan penduduk.
1.2 Perumusan Masalah
1. Bagaimana  mengumpulkan  data  pertumbuhan penduduk pada kecamatan Tebing Tinggi?
2. Bagaimana  penerapan  metode Least  Square dalam memprediksi pertumbuhan penduduk pada Kecamatan Tebing Tinggi? 3. Bagaimana merancang aplikasi prediksi pertumbuhan  penduduk  pada  Kecamatan  Tebing Tinggi?
1.3 Batasan Masalah
Batasan  masalah  berfungsi  untuk  membatasi melebarnya pembahasan permasalahan yang ditemukan dalam  pembahasan.  Adapun  batasan masalah yang diberikan penulis adalah:
1. Data  yang  digunakan  adalah  data  pertumbuhan penduduk pada 3 tahun terakhir.
2. Menggunaka metode Least Square dalam melakukan  peramalan  pertumbuhan  penduduk pada tahun berikutnya.
3. Menggunakan Visual Studio 2008 untuk merancang aplikasi peramalan pertumbuhan penduduk.
1.4 Tujuan dan Manfaat
1.4.1 Tujuan
Adapun yang menjadi tujuan penelitian adalah:
1. Mengumpulkan  data  mengenai  pertumbuhan
penduduk pada Kecematan Tebing Tinggi.
2. Menerapkan metode Least Square pada peramalan pertumbuhan  penduduk  pada  Kecamatan  Tebing Tinggi.
3. Merancang aplikasi prediksi pertumbuhan penduduk  dengan Unified  Modeling  Language (UML) dan dijalankan dengan menggunakan visual studio 2008 .
1.4.2 Manfaat
Adapun yang menjadi manfaat penelitian adalah:
1. Membantu penulis mengetahui tingkat pertumbuhan  penduduk  yang  ada  di  Kecamatan Tebing Tinggi.
2. Memudahkan  penulis  dalam  mengolah  data pertumbuhan penduduk pada periode berikutnya.
3. Dapat digunakan oleh kantor Camat Tebing Tinggi untuk melakukan peramalan pertumbuhan penduduk.
2. Landasan Teori
2.1    Perancangan Menurut Jogiyanto H. M. (2001:196), mengemukakan  bahwa,  “Perancangan  adalah  sistem dapat didefenisikan sebagai penggambaran, perencanaan,  dan  pembuatan  sketsa  atau  pengaturan dari  beberapa  elemen  yang  terpisah  ke  dalam  satu kesatuan yang utuh dan berfungsi”.
2.2  Aplikasi
Menurut  Sri  Widianti  dalam  buku  Pengantar Basis  Data  tahun  2000,  “aplikasi  adalah  sebuah perangkat lunak yang menjadi front end dalam sebuah sistem  yang  digunakan untuk  mengolah  data  menjadi suatu  informasi  yang  berguna  bagi  orang-  orang  dan sistem yang bersangkutan”.
2.3 Perancangan Aplikasi
Berdasarkan  uraian  dari  pengertian  program aplikasi  maka  perancangan  aplikasi  adalah  mengatur atau  menata  suatu  sistem  untuk  dapat  memecahkan atau menyelesaikan suatu masalah.
2.4 Pertumbuhan Penduduk
Pertumbuhan  penduduk  diakibatkan  oleh  tiga komponen yaitu: fertilitas, mortalitas dan migrasi.
2.4.1 Kelahiran ( Fertilitas )
Fertilitas  sebagai  istilah  demografi  diartikan sebagai  hasil  reproduksi  yang  nyata  dari  seorang wanita  atau  sekelompok  wanita.  Dengan  kata  lain fertilitas  ini  menyangkut  banyaknya  bayi  yang  lahir hidup.
2.4.2 Kematian (Mortalitas)
Mortalitas  atau  kematian  merupakan  salah satu  diantara  tiga  komponen  demografi  yang  dapat mempengaruhi perubahan penduduk. Informasi tentang  kematian  penting,  tidak  saja  bagi  pemerintah melainkan  juga  bagi  pihak  swasta,  yang  terutama berkecimpung dalam bidang ekonomi dan kesehatan.
2.4.3 Migrasi
Migrasi adalah perpindahan penduduk dengan  tujuan  untul  menetap  dari  suatu  tempat  ke tempat  lain  melampaui  batas    politik/negara  ataupun batas administratif/batas bagian dalam suatu negara. 2.5 Peramalan ( Forecasting )
Forecasting adalah  suatu  usaha  untuk meramalkan  keadaan  di  masa  mendatang  melalui
pengujian  keadaan  di  masa  lalu.  (T.  Hani  Handoko, “Dasar-Dasar
Manajemen Produksi
dan Operasi”,1984:260). Proses peramalan biasanya terdiri dari langkah-langkah sebagai berikut:
1. Penentuan  tujuan.  Langkah  pertama  terdiri  atas penentuan  macam  estimasi  yang  diinginkan. Sebaliknya,  tujuan  tergantung  pada  kebutuhan- kebutuhan informasi.
2. Pengembangan model. Setelah tujuan ditetapkan, langkah  berikutnya  adalah  mengembangkan suatu  model,  yaitu    penyajian  secara  lebih sederhana  sistem yang  dipelajari.  Dalam peramalan, model adalah suatu kerangka analitik yang bila dimasukkan data masukan, menghasilkan estimasi pada waktu yang mendatang.
3. Pengujian  model.  Sebelum  diterapkan,  model biasanya diuji untuk menentukan tingkat akurasi, validatas  dan  reliabilitas  yang  diharapkan.  Ini sering  mencakup  penerapannya  pada  data historik,  dan  penyiapan  estimasi  untuk  tahun- tahun sekarang dengan data nyata yang tersedia. Nilai  suatu  model  ditentukan  oleh  derajat ketetapan  hasil  peramalan  dengan  kenyataan (actual).
4. Penerapan  model.  Setelah  pengujian,  analisis menerapkan model dalam tahap ini, data historik dimasukkan  dalam  model  untuk  menghasilkan suatu  ramalan.  Dalam  kasus  model  penjualan  = A  +  Bx,  analisis  menerapkan  teknik-  teknik matematik agar diperoleh A dan B.
5. Revisi  dan  evaluasi.  Ramalan-  ramalan  yang dibuat  harus  senantiasa  diperbaiki  dan  ditinjau kembali.  Perbaikan  mungkin  perlu  dilakukan karena  adanya  perubahan-  perubahan  dalam perusahaan  atau  lingkungannya.  Evaluasi,  dilain pihak, merupakan perbandingan ramalan- ramalan  dengan hasil- hasil nyata  untuk  menilai ketetapan  penggunaan  suatu  metodologi  atau teknik  peramalan.  Langkah  ini  diperlukan  untuk menjaga  kualitas  estimasi-  estimasi  pada  waktu yang  akan  datang.  (T.  Hani  Handoko,  “Dasar- Dasar Manajemen Produksi dan Operasi”, 1984: 260)
2.5.1 Langkah – Lagkah Forecasting
Pada  dasarnya  ada  tiga  langkah  peramalan yang penting, yaitu:
1.  Menganalisa data yang lalu Tahap  ini  berguna  untuk  pola  yang  terjadi  pada masa  lalu.  Analisa  ini  dilakukan  dengan  cara membuat  tabulasi  dari  data  yang  lalu.  Dengan tabulasi data,  maka dapat  diketahui  pola dari  data tersebut.
2.  Menentukan metode yang digunakan
3.  Masing-  masing  metode  memberikan  hasil peramalan  yang  berbeda.  Metode  peramalan  yang terbaik  adalah  metode  yang  memberikan  hasil ramalan yang tidak jauh berbeda dengan kenyataan yang terjadi.
4.  Memproyeksikan data yang lalu dengan menggunakan  metode  yang  dipergunakan  dan mempertimbangkan adanya beberapa faktor perubahan.  Faktor-  faktor  perubahan
tersebut  antara  lain  terdiri  dari  perubahan kebijakan-  kebijakan  yang  mungkin  terjadi, termasuk perubahan kebijakan pemerintah, perkembangan  potensi  masyarakat,  perkembangan teknologi  dan  penemuan-  penemuan  baru,  dan perbedaan  antara  hasil  ramalan  yang  ada  dengan kenyataan.
2.5.2 Peranan Forecasting Metode  peramalan  memiliki  beberapa  peranan,
yaitu:
1. Penjadwalan sumber daya yang tersedia
2. Penyediaan sumber daya tambahan
3. Penentuan sumber daya yang diinginkan
2.5.3 Ketepatan Metode Forecasting Ketetapan metode peramalan secara garis besar dibagi menjadi :
1. Ukuran Statistik Standar Jika  X i merupakan data aktual  untuk  periode  I dan F i merupakan ramalan untuk periode  yang sama, maka kesalahan didefenisikan sebagai: E i = X i - F i Jika  terdapat  nilai  pengamatan  dan  ramalan untuk  n  periode  waktu,  maka  ukuran  statistik standar dapat didefenisikan sebagai berikut:
a. Nilai  Tengah  Kesalahan  Persentase Absolute  ( Mean  Absolute  Percentage Error ), dirumuskan dengan :
MAPE = PE 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 b. Nilai Tengah Deviasi Absolute ( Mean
Absolute deviation ), dirumuskan : MAD = X i − F i n i=1 n Dimana : X i - F i =  Kesalahan pada periode ke-i
X i =  Data aktual pada periode ke-i F i = Nilai ramalan pada periode ke-i n          = Banyaknya periode waktu
2.6. Metode Least Square ( Metode Kuadrat Kecil) Metode least  square adalah  metode  yang  paling luas  digunakan  untuk  menentukan  persamaan trend data  karena  metode  ini  menghasilkan  secara matematik.
Dalam  hal  ini  akan  lebih  dikhususkan  untuk membahas analisis time series dengan metode kuadrat terkecil yang dibagi dalam dua kasus, yaitu kasus data genap dan kasus data ganjil. Secara umum persamaan garis linier dari analisis time series adalah: Y = a + bX. Untuk persamaan linear, garis trend dicari dengan penyelesaian simultan nilai a dan b pada dua persamaan berikut:
Y = n a  a = Y n  𝑋𝑌 = 𝑏    𝑋 2  𝑏 = 𝑋𝑌 𝑋 2 Keterangan : Y = data berkala ( time series) = taksiran nilai trend
X = variabel waktu (hari, minggu, bulan, atau tahun).
a  = nilai trend pada tahun dasar
b    =  rata-  rata  pertumbuhan  nilai trend tiap tahun
n = Jumlah data Untuk n ganjil maka : 1. Jarak  antara  2  waktu  diberi  nilai  satu satuan
2. Di atas 0 diberi tanda negatif ( - )
3. Dibawahnya diberi tanda positif ( + ) Untuk n genap maka : 1. Jarak  antara  2  waktu  diberi  nilai  dua satuan
2. Di atas 0 diberi tanda negatif ( - )
3. Dibawahnya diberi tanda positif ( + )
3.  Analisa dan Perancangan
3.1 Analisa data Pertumbuhan Penduduk
Berikut adalah  sampel  data  yang  akan  dikaji pada sistem yang akan dibangun.

## Tabel 1 Data Pertumbuhan Penduduk
Pertumbuha n Penduduk Tahun 2012 2013 2014 Kelahiran 145 191 136 Kematian 109 129 108 Datang 56 92 144 Pindah 205 427 432 Penduduk 4109 1 4263 7 4877 5
3.2 Penerapan Metode Least Square
1. Perhitungan forecasting angka  kelahiran  pada tahun 2015
Tabel 2 Forecasting angka kelahiran pada tahun 2015 Tahun Y X X 2 XY 2012 145 -1 1 -145 2013 191 0 0 0
2014 136 1 1 136
∑ 472 0 2 -9
a = Y n = 472 3 = 157 b = XY X2 = 9 2 = 4
Y= a+ bx = 157 + -4 (2)= 149 Y  angka kelahiran  pada  tahun 2015 = 149
2. Perhitungan forecasting angka kematian pada tahun 2015
Tabel 3 Forecasting angka kematian pada tahun 2015 Tahun  Y X X 2 XY 2012 109  -1 1 -109 2013 129  0 0 0 2014 108  1 1 108 ∑ 346  0 2 1
a = Y n = 346 3 = 115
b = XY X2 = −1 2 = -0.5
Y = a+ bx= 115 + -0.5(2)= 115 Y angka kematian pada tahun 2015 = 116
Atas  dasar  perhitungan  Pertumbuhan  Penduduk menggunakan    metode  least  square  di  atas,  dapat diketahui forecasting Pertumbuhan  penduduk  pada Kecamatan  Tebing  Tinggi  bulan  Januari  2016  – Desember 2016 adalah sebagai berikut:
Tabel 4 Forecasting Pertumbuhan Penduduk pada 2015 No Tahun Analisa Forecasting Pertumbuhan Penduduk 1 2015 Kelahiran 149 2 2015 Kematian 116 3 2015 Kedatangan 185 4 2015 Perpindahan 580 5 2015 Penduduk 47851

## 3.3 Anaalisis kesalahan Forecasting
Adapun  perincian  perhitungan  error  forecasting dengan  menggunakan Mean  Absolute  Deviation (MAD), Mean  Absolute  Percentace  Error (MAPE) adalah sebagai berikut :
1. Angka Kelahiran
Tabel 5  Analisis Kesalahan Forecasting Kelahiran Tahun Data Aktual (y 1 ) Forecasti ng (y t ’ ) (|y 1- y t ’ |) 2012 145 149 4 2013 191 149 42 2014 136 149 13 ∑ 472 59 MAD = |y1− yt ’ | n = 59 3 = 19
MAPE= |𝐲𝟏− 𝐲𝐭 ’ | 𝐲𝟏 n x 100 %= 0,13 3 x 100 %= 4,3%
Maka perhitungan error adalah sebesar 4,3 %
2. Angka Kematian
Tabel 6  Analisis Kesalahan Forecasting Kematian Tahun Data Aktual (y 1 ) Foreca sting (y t ’ ) (|y 1- y t ’ |) 2012 109 116 7 2013 129 116 13 2014 108 116 8 ∑ 346 28
MAD = |y1− yt ’ | n = 28 3 = 9 MAPE= |𝐲𝟏− 𝐲𝐭 ’ | 𝐲𝟏 n x 100 %= 0,08 3 x 100 %= 2,66 % Maka perhitungan error adalah sebesar 2,66 %
Tabel 7  Hasil Perhitungan MAD dan  MAPE pada Forecasting Pertumbuhan Penduduk Tahun Bulan Kategori MAD MAPE 2015 Kelahiran 19 4,16% 2015 Kematian 9 2,66% 2015 Kedatangan 87 30% 2015 Perpindahan 225 21% 2015 Penduduk 3683 3%

## 4. Algoritma dan Implementasi
4.1 Algoritma
Algoritma adalah langkah-langkah penyelesaian suatu permasalahan,  juga  langkah-langkah  yang  digunakan untuk memecahkan suatu persoalan sehingga menghasilkan suatu program yang siap digunakan.
a. Algoritma Login Input :User, password
Proses  :jika  user    adalah  Admin  dan    password adalah 123
maka Tampilkan program
jika tidak tampilkan  dialog  “Maaf!  Username  dan  Password salah!” selesai
Output  :
Tampilan program Menu_Utama
b. Algoritma Menu Utama Input :Pilihan Menu
Proses  :Mulai Jika  aksi adalah Menu Input maka
Keluar Tampilan Form Input jika Aksi adalah Menu Metode maka keluar Tampilan Form Hasil Least Square Selesai
Output  :  Hasil Forecasting Prtumbuhan Penduduk
c. Algoritma Input Data Pertumbuhan Penduduk
Input :Tahun, Jumlah
Proses  : lakukan pengenalan variabel
Tahun dan jumlah adalah variabel masukan
Masukkan data
Masukkan data tahun dan jumlah data
Lakukan pencarian kode Jika ditemukan Tampilkan data selesai proses  akhir Simpan Data d. Algoritma Forecasting Input :  Jenis Pertumbuhan, Jumlah Penduduk Proses  :  lakukan pengenalan variabel
Jenis dan jumlah adalah variabel masukan
Masukkan data Masukkan data pertumbuhan penduduk Lakukan perhitungan keseluruhan data Lakukan pencarian kode Jika kode ditemukan Tampilkan Data selesai masukkan nilai tahun
a. Lakukan  perhitungan  nilai  a  dengan  cara  total nilai data aktual dibagi dengan jumlah tahun data yang digunakan
b. Lakukan perhitungan nilai b Total  nilai  data  aktual  yang  dikalikan  dengan variabel  bebas  dibagi  dengan total nilai  variabel bebas yang telah dipangkatkan dengan nilai 2.
c. Perhitungan  nilai peramalan (y) Nilai  a  ditambah  dengan  nilai  b  yang  telah dikalikan dengan nilai x.
Maka hasil forecasting ditemukan.
Output  :Hasil Peramalan (Forecasting)

## 4.2. Implementasi
Dari menu utama dipanggil sub- sub program yang lebih kecil karena menu utama berfungsi sebagai program pengumpulan dari sekian banyaknya menu, dimana dari menu utama dapat digunakan program- program yang ada agar dapat dijadikan suatu program pengolahan data.  Berikut gambar 1 merupakan tampilan menu utama admin.
1 Form Menu Utama
Form ini adalah form pertumbuhan penduduk yang akan diinput tiap tahunnya. Pada sistem ini data jumlah  pertumbuhan  penduduk  tiap  tahun  akan tersimpan.  Untuk  membatalkan  jumlah  pertumbuhan yang  diinput,  user  dapat  menggunakan  tombol  batal. Adapun form tersebut dapat di lihat pada gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2 Form Data Pertumbuhan Penduduk
Form  data forecasting digunakan  untuk meramal  pertumbuhan  penduduk  pada  tahun  yang akan  datang.  Sehingga  Kecamatan  Tebing  Tinggi dapat  mengetahui  tingkat  pertumbuhan  penduduk yang  ada  wilayahnya.  Adapun  form  tersebut  dapat dilihat pada gambar 3 di bawah ini.

## Gambar 4 Form Forecasting

## 5. Kesimpulan dan Saran 5.1 Kesimpulan
Dari  hasil  perancangan  aplikasi  forecasting Pertumbuhan  Penduduk  pada  Kecamatan  Tebing Tinggi  ini,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Data  yang  digunakan  untuk  skripsi  ini  adalah data  pertumbuhan  penduduk  pada  kecamatan Tebing Tinggi, data yang diolah pada skripsi ini adalah data pertumbuhan penduduk pada periode 3  tahun  sebelumnya  yaitu  data  tahun  2012 hingga tahun 2014.
2. Metode  yang  digunakan  pada  skripsi  ini  adalah metode  least  square,  dan  dilakukan  perhitungan tingkat kesalahan forecasting.
3. Perancangan  aplikasi  forecasting  pertumbuhan penduduk  menggunakan  Unified  Modeling Language  (UML)  dan  dijalankan  dengan menggunakan  bahasa  pemograman  visual  basic 2008.
4. Aplikasi  forecasting  yang  dibangun  akan  dapat memberikan  informasi  mengenai  pertumbuhan
penduduk  yang  mungkin  akan  terjadi  pada periode selanjutnya.

## 5.2 Saran
Model peramalan ini masih dapat dikembangkan  lebih  lanjut  dengan  perkembangan spesifikasi  kebutuhan  pengguna  sistem  yang  harus dipenuhi  untuk mencapai  tahap  yang lebih tinggi  dan kinerja  sistem  yang  lebih  baik.  Berikut  adalah beberapa  saran  untuk  pengembangan  sistem  lebih lanjut :
1. Hasil  peramalan  yang  dilakukan  bukanlah  nilai yang pasti terjadi pada waktu yang akan datang, karena  banyaknya  faktor-faktor  pendukung pertumbuhan lainnya yang sangat mempengaruhi nilai hasil akhirnya.
2. Metode  Least  Square  merupakan  metode  yang digunakan  untuk  meramalkan  pertumbuhan ekonomi, sehingga untuk meramalkan pertumbuhan penduduk lebih baik menggunakan metode Anova.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Azhar  Susanto  (  “  Sistem  Informasi  Manajemen Konsep dan Pengembangan”, 2004: 332)
2. Sri Widianti (“Pengantar Basis Data”, 2000)
3. http://id.wikipedia.org/wiki/Kartu_Tanda_Pendu duk_elektronik
4. T.  Hani  Handoko,  (“Dasar-Dasar  Manajemen Produksi dan Operasi”,1984:260)
5. Soeparno  W,  (“Analisis  Forecasting  dan Keputusan Manajemen”, 2009, 70)
6. Yuni  Sugiarti  (2013,  Analisis  dan  Perancangan UML)
7. Wahana Komputer, 2009