## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Penerapan Algoritma Ant Colony Optimization Pada Aplikasi Pemandu Wisata Provinsi Sumatera Utara Berbasis Android

## Zakarial Anshory
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: realsandega4@gmail.com
Abstrak −Provinsi Sumatera Utara merupakan Provinsi yang kaya akan tempat pariwisata. Banyak sekali tempat pariwisata yang menarik tersebar diseluruh Provinsi ini. Namun para wisatawan cenderung hanya mengetahui daerah wisata yang terkenal saja  di  Provinsi  Sumatera  Utara,  seperti  Danau  Toba  dan  pulau  Samosir.  Dalam  kehidupan  sehari  hari  masyarakat  lebih mengenal  istilah  guide  dari  pada  pemandu  wisata  maupun  pramuwisata.  Pemandu  wisata  (guide)  pada  dasarnya  adalah seseorang yang menemani, memberikan informasi dan bimbingan serta saran kepada wisatawan dalam melakukan aktivitas wisatanya.  Masalah  yang  sering  muncul  ketika  pemandu  wisata  melakukan  kegiatan  kepariwisataan,  para  pemandu  wisata harus  tepat waktu untuk  sampai pada tempat  yang dituju,  serta  membagi jadwal untuk  parawisatawan  melakukan kegiatan wisata, sedangkan tidak semua para wisatawan tepat waktu sebelum melakukan kegiatan kepariwisataanya, dan kebanyakan pemandu wisata hanya mengetahui tempat dan rute yang biasa dilalui tetapi tidak dengan rute terdekat dari titik awal, Hal ini dapat  memperlambat  kegiatan  kepariwisataan.Metode  yang  akan  digunakan  dalam  penentuan  tempat  wisata  ini  adalah Algoritma Ant Colony Optimization, Ant Colony Optimization (ACO)  diadopsi dari prilaku koloni semut yang dikenal sebagi sistem semut.
Kata Kunci: Provinsi Sumatera Utara, Masyarakat, Guide, Algoritma Ant Colony Optimization.
Abstract −North  Sumatra  Province  is  a  province  that  is  rich  in  tourism.  Lots  of  interesting  tourism  spots  are  scattered throughout the Province. But tourists tend to only know famous tourist areas in North Sumatra Province, such as Lake Toba and Samosir Island. In everyday life people are more familiar with the term guide than a tour guide or tour guide. A tour guide is basically someone who accompanies, provides information and guidance as well as advice to tourists in conducting their tour activities. The problem that often arises when tour guides carry out tourism activities, the tour guides must be on time to arrive at the destination, as well as share the schedule for tourists to do tourism activities, whereas not all tourists are on time before carrying out their tourism activities, and most tour guides only know the usual places and routes but not the closest route from the starting point, This can slow down tourism activities. The method to be used in determining these tourist attractions is  the Ant Colony Optimization Algorithm, Ant Colony Optimization (ACO) adopted from the behavior of ant colonies that known as the ant system.
Keywords: North Sumatra Province, Society, Guide, Ant Colony Optimization Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Provinsi Sumatera Utara merupakan Provinsi yang kaya akan tempat pariwisata. Banyak sekali tempat pariwisata yang menarik tersebar diseluruh Provinsi ini. Namun para wisatawan cenderung hanya mengetahui daerah wisata yang  terkenal  saja  di  Provinsi  Sumatera  Utara,  seperti  Danau  Toba  dan  pulau  Samosir.  Hal  ini  dikarenakan penyebaran  informasi  wisata  masih  sangat  terbatas,  dan  pemanfaatan  teknologi  untuk  penyebaran  berita  juga belum maksimal. Padahal  masih  banyak daerah lain  yang memiliki potensi  wisata, namun  belum mendapatkan perhatian ya ng serius dari pemerintah daerahnya. Sumatera Utara merupakan salah satu Provinsi yang berpotensi untuk  sektor  pariwisata.  Provinsi  Sumatera  Utara  merupakan  sebuah  Provinsi  yang  memiliki  keanekaragaman sektor budaya dan adat istiadatanya.
Dalam kehidupan sehari hari masyarakat lebih mengenal istilah guide dari pada pemandu wisata maupun pramuwisata. Pemandu wisata (guide) pada dasarnya adalah seseorang yang menemani, memberikan informasi dan bimbingan serta saran kepada wisatawan dalam melakukan aktivitas wisatanya. Aktivitas tersebut, antara lain mengunjungi  objek  dan  atraksi  wisata,  berbelanja,  makan  di  restoran,  dan  aktivitas  wisata  lainya  dan  untuk mendapatkan imbalan tertentu.
Masalah yang sering  muncul ketika pemandu wisata melakukan kegiatan kepariwisataan, para pemandu wisata  harus  tepat  waktu  untuk  sampai  pada  tempat  yang  dituju,  serta  membagi  jadwal  untuk  para  wisatawan melakukan  kegiatan  wisata,  sedangkan  tidak  semua  para  wisatawan  tepat  waktu  sebelum  melakukan  kegiatan kepariwisataanya  dan  kebanyakan  pemandu  wisata  hanya  mengetahui  tempat  dan  rute  yang  biasa  dilalui  tetapi tidak dengan rute terdekat dari titik awal, Hal ini dapat memperlambat kegiatan kepariwisataan. Aplikasi Pemandu Wisata  Provinsi  Sumatera  Utara  pada  penelitian  ini  adalah  sebuah  aplikasi  yang  dapat  memberikan  informasi kepada user tentang gambar, deskripsi yang disusun menjadi sebuah profil objek wisata, menunjukan lokasi objek wisata yang ditampilkan menggunakan GoogleMaps, serta Menentukan rute yang optimal melalui titik awal.
Android merupakan sistem operasi dengan sumber terbuka, dan google merilis kodenya di bawah lisensi apache. Kode dengan sumber terbuka dan lisensi perizinan pada android memungkinkan perangkat lunak untuk dimodifikasi secara bebas dan didistribusikan oleh para pembuat perangkat, operator nirkabel, dan pengembang aplikasi. Selain itu, Android memiliki sejumlah besar komunitas pengembang aplikasi (apps) yang memperluas fungsionalitas perangkat, umumnya ditulis dalam versi kostomisasi bahasa pemrograman java.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Metode  yang  akan  digunakan  dalam  penentuan  tempat  wisata  ini  adalah  Algoritma  Ant  Colony Optimization, Ant Colony Optimization (ACO)  diadopsi dari prilaku koloni semut yang dikenal sebagi system semut. Secara alamiah koloni smut mampu menemukan rute terpendek dalam perjalanan dari sarang ke tempat- tempat  sumber makanan berdasarkan jejak kaki yang telah dilalui. Pada Ant Colony  Optimization setiap semut ditempatkan  di  semua  titik  graph  (dalam  hal  ini  titik-titik  yang  dikunjungi)  yang  kemudian  akan  bergerak mengunjungi seluruh titik. Setiap semuat akan membuat jalur masing-masing sampai kembali ke tempat semula di mana mereka ditempatkan pertama kali. Setiap semut yang berjalan akan meninggalkan pheromone pada jalur yang dilaluinya. Jika sudah mencapai keadaan ini, maka semut telah menyelesaikan sebuah siklus (tour). Dimana Ant Colony Optimization (ACO)  Banyak digunakan pada penelitian terdahulu[1].
Adapun Penelitian yang dilakukan oleh Yuliyani, pada penelitian tersebut algoritma ACO digunakan untuk mencari  jalur  terbaik  dan  jalur  alternative  dengan  memperhitungkan  criteria  jarak,  kepadatan  arus  lalu  lintas, banyaknya tikungan dan banyaknya lubang. Penelitian tersebut mencari alternative rute yang dapat ditempuh dari titik awal sampai titik akhir dengan menggunakan koloni semut buatan (ants), setelah semua ants menyelesaikan rutenya, semua alternative rute dievaluasi terhadap semua criteria yang ditentukan [2].
Dan  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bambang  Yuwono  pada  penelitian  tersebut  dapat  diambil  beberapa kesimpulan,  diantaranya  Algoritma  koloni  semut  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pencarian  jalur  terpendek bergantung  pada  jumlah  semut.  Semakin  besar  jumlah  semut,  semakin  besar  pula  kemungkinan  keberhasilan pencarian jalur terpendek dan hasil semakin akurat [3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Algoritma ACO (Ant Colony Optimization)
Algoritma ACO (Ant Colony Optimization) merupakan teknik probabilistik untuk menjawab masalah komputasi yang bias dikurangi dengan menemukan jalur yang baik dengan graf.  Algoritma Ant Colony Optimization pertama kali dikembangkan oleh Marco Dorigo pada tahun 1991[5]. Sesuai dengan nama algoritmanya, ACO di inspirasi oleh koloni semut karena tingkah laku semut yang menarik ketika mencari makanan.

## Gambar 1. Jalur Awal Semut Menuju Tempat Makanan
Semut telah diterapkan ke banyak permasalahan optimasi kombinatorial, mulai dari penugasan kuadrat meliputi protein  atau  routing  kendaraan  dan  banyak  metode  yang  diturunkan  telah  disesuaikan  untuk  masalah  dinamis dalam variable-variabel rill. Multi target dan implementasi pararel. Ini juga telah digunakan untuk menghasilkan solusi  optimal  mendekati  ke  masalah  salesman  keliling.  Mereka  memiliki  kelebihan  simulasi  annealing  dan algoritma  genetika  pendekatan  masalah  serupa  saat  grafik  mungkin  berubah  secara  dinamis,  algoritma  koloni semut dapat dijalankan terus menerus dan beradaptasi dengan perubahan secara real time. Algoritma ACO (Ant Colony Optimization)  adalah salah satu algoritma yang digunakan untuk pencarian jalur.
Algoritma semut menggunakan sistem multi agen, yang berarti mengerahkan seluruh koloni semut yang masing-masingnya  bergerak  sebagai  agen  tunggal.  Setiap  semut  menyimpan  daftar  tabu  yang  memuat  simpul- simpul yang sudah pernah dilalui, dimana ia tidak diijinkan untuk melalui simpul-simpul yang sama dua kali dalam satu kali perjalanan. Sebuah koloni semut diciptakan dan setiap semut ditempatkan pada masing masing simpul secara  merata  untuk  menjamin  bahwa  tiap  simpul  memiliki  peluanguntuk  menjadi  titik  awal  dari  jalur  optimal yang dicari. Setiap semut selanjutnya harus melakukan perjalanan mengunjungi semua simpul-simpul pada graf tersebut.
Berikut ini adalah tahapan-tahapan algoritma semut menggunakan graf, yaitu: a.  Dari sarang semut berkeliling secara acak mencari makanan sambil mencatat jarak antara simpul yang ia lalui. b.   Ketika sampai ke makanan, total jarak dari tiap simpul yang di tempuh dijumlahkan untuk mendapatkan jarak dari sarang ke makanan.
Keterangan: A : Tempat awal koloni semut (sarang)
B : Tujuan koloni semut (makanan) Jalur 1: Jalur yang ditempuh oleh semut 1 Jalur 2: Jalur yang ditempuh oleh semut 2

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
c. Ketika kembali ke sarang, sejumlah konsentrasi feromon ditambahkan pada jalur tersebut yang telah ditempuh berdasarkan  total  jarak  jalur  tersebut.  Makin  kecil  total  jarak  (makin  optimal)  maka  makin  banyak  kadar feromon yang dibubuhkan pada masing-masing busur pada jalur tersebut.
Keterangan:
A : Sarang semut
B : Tempat ditemukannya makanan Jalur 1: Jalur yang ditempuh oleh semut 1 dengan pemberian kadar feromon yang tinggi Jalur 2: Jalur yang ditempuh oleh semut 2 dengan pemberian kadar feromon yang rendah.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisa  merupakan  sekumpulan  kegitan,  aktivitas  dan  proses  yang  saling  berkaitan  untuk  memecahkan masalahatau memecahkan komponen menjadi lebih detail dan digabungkan kembali. Bentuk dari kegiatan analisa salah satunya yaitu merangkum data data mentah menjadi sebuah informasi yang bisa disampaikan kekhalayak.

## 3.1 Penerapan  Algoritma Ant Colony Optimization
Setiap semut akan berperan sebagai agen yang mampu melakukan tugas sederhana untuk melakukan solusi dengan kriteria:
a. Semut  akan  berpindah  dari  kota  i  ke  kota  j,  pada  interval  antara  t  dan  (t+1).  Kota  j  dipilih  berdasarkan probabilitas terhadap jarak antar kota dan juga jumlah jejak yang ada pada sisi yang menghubungkan antara i dan j.
b. Semut  akan  berpindah  dari  kota  asal  ke  kota  yang  lain  yang  belum  pernah  dikunjunginya  atau  kota  yang memungkinkan jaraknya maka akan sering untuk dikunjungi dan pada akhirnya semut tersebut akan sampai pada kota tujuan.
c. Jika jalur suatu jalur memiliki jarak paling pendek maka jumlah semut yang ada akan memilih jalur tersebut, sehingga semua semut akan berada pada jalur yang terpendek.

## Gambar 2. Contoh Kasus
Tabel 1. Jarak Antar Tempat Wisata d ij.
Dari jarak tempat wisata yang telah diketahui dapat dihitung visibilitas antar Tempat wisjata
1
ɳ =  d ij sebagai berikut:
1
Tabel 2. Visibilitas antar  Tempat wisjata ɳ = d ij
Stmik Mesjid Istana Paropo BIS Toba Bali Lestari Stmik 0km 0 ,43 0,35 0,0077 0,012 0,009 0,017 Mesjid 0,43 0km 0,001 0,0077 0,072 0,0066 0,021 Istana 0,43 0,001 0km 0,0078 0,0073 0,0066 0,021 Paropo 0,0077 0,0077 0,0078 0km 0,013 0,037 0,006 BIS 0,012 0,0072 0,0073 0,013 0km 0,020 0,0068 Toba 0,0097 0,0066 0,0095 0,04 0,020 0km 0,0068 Bali Lestari 0,017 0,021 0,021 0,0060 0,0068 0,0068 0km Stmik Mesjid Istana Paropo BIS Toba Bali Lestari Stmik 0km 2,3km 2,8km 129km 78km 103km 58km Mesjid 2,3km 0km 600m 129,3km 137,7km 150km 47km Istana 2,3km 600m 0km 127km 136km 105km 47km Paropo 129km 129,3km 127km 0km 75km 27km 165km BIS 78km 137,7km 136km 75km 0km 48km 145km Toba 103km 150km 105km 25km 48km 0km 146km Bali Lestari 58km 47km 47km 165km 145km 146km 0km

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Kasus 1: Parameter-parameter yang digunakan adalah sebagai berikut: α = 1, β = 1, m = 3, n = 5, Q = 1, Ρ = 0,5, τ ij (awal)= 0,1, NC max = 3 Tempat wisata Awal =A Tempat wisata Tujuan = E
1
Dari intensitas jejak semut τ ij yang telah ditetapkan dan perhitungan visibilitas    antar  kota      ɳ=  d ij maka  dapat diketahui probabilitas tempat wisata untuk dikunjugi sebagai berikut:
Tabel 3. Probabilitas tempat wisata untuk dikunjungi siklus ke-1 kasus 1.
A B C D E F G A 0 11,62 14,28 649,35 416,66 0,001 555,55 B 11,62 0 5,000 649,35 69,44 757,57 23,80 C 11,62 5,000 0 641,02 684,93 757,57 23,80 D 649,35 649,35 641,02 0 384,61 135,13 833,33 E 416,66 694,44 641,02 384,61 0 25 735,29 F 515,46 757,57 526,31 125 250 0 735,29 G 294,11 238,09 238,09 833,33 735,29 735,29 0
Sehingga didapat panjang jalur semut pada siklus ke-1 sebagai berikut:
Tabel 4. Panjang jalur semut siklus ke-2 kasus 1. Semut Jalur Panjang Jalur 1 A-C-D-F-E 312,8 2 A-C-E-G-F 370,8 3 A-B-C-E-D 83,1
Dari perjalanan wisatawan pada siklus ke-1 maka akan terjadi perubahan harga intensitas jejak kaki semut τ ij antar tempat wisata untuk siklus selanjutnya sebagai berikut:
Tabel 5. Perubahan harga intensitas jejak kaki semut τ ij antar kota siklus ke-2 kasus 1.
τ ij (awal) P ij k τ ij 1 τ ij2 τ ij 3 τ ij A,B 0,1 11,62 0 1 83,1 0 0,012 A,C 0,1 14,28 0 0 1 370,8 0,002 A,D 0,1 649,35 1 312,8 0 0 0,003 B,C 0,1 416,66 0 1 83,1 0 0,012 C,E 0,1 0,001 0 0 1 370,8 0,002 D,E 0,1 555,55 1 83,1 0 0 0,012
Tabel 6. Probabilitas kota untuk dikunjungi siklus ke-2 kasus 1 dengan τ ij telah.
Tabel 7. Panjang jalur semut siklus ke-2 kasus 1.
Semut Jalur Panjang Jalur 1 A-C-D-F-E 312,8 2 A-C-E-G-F 370,8 3 A-B-C-E-D 83,1 A B C D E F G A 0 2,324 0,350 0,0077 0 0 0 B 0,430 0 1 0 0 0 0 C 0,430 1 0 0 0,0073 0 0 D 0,0077 0 0 0 0 0,037 0 E 0 0 0,007 0 0 0 0,006 F 0 0 0 0,04 0 0 0,006 G 0 0 0 0 0,006 0,006 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Tabel 8. Perubahan harga intensitas jejak kaki semut τ ij antar kota siklus ke-3 kasus 1.
Tabel 9. Probabilitas kota untuk dikunjungi siklus ke-3 kasus 1 dengan τ ij telah diperbaharui.
Semut memilih jalur yang memiliki kadar feromon yang besar. Dan Itu berarti jalur yang jarang dilalui, kadar feromon akan berkurang sehingga semut-semut tidak akan memilih jalur tersebut. Nilai paramater α dan β mempengaruhi nilai P ij k , dimana P ij k merupakan probabilitas dari kota i ke kota j. Semakin besar nilai parameter keduanya, semakin besar pula probabilitas dari kota yang sekarang ke kota berikutnya. Ini berarti nilai paramater α dan β berbanding lurus dengan nilai P ij k . Nilai parameter ρ akan mempengaruhi nilai τ ij , dimana τ ij merupakan intensitas  jejak  kaki  semut. Intensitas  jejak  kaki  semut  setiap  kota  berbeda-beda.  Setiap  iterasi  yang  dilakukan menyebabkan  perubahan  pada  intensitas  jejak  kaki  semut  tersebut.  Jadi  setiap  iterasi  diadakan  perubahan  nilai intensitas jejak kaki semut. Semakin besar nilai ρ akan memperkecil nilai τ ij , sedangkan semakin kecil nilai ρ akan memperbesar nilai τ ij . Ini berarti nilai ρ berbanding terbalik dengan nilai τ ij . Semakin besar nilai ρ, maka intensitas jejak  kaki  semut  τ ij menjadi  lebih  kecil  sedangkan  semakin  kecil  nilai  ρ,  maka  intensitas  jejak  kaki  semut  τ ij menjadi lebih besar.

## 4. IMPLEMENTASI
Dari hasil perancangan pada bab III, berikut ini implementasi dari rancanga-rancangan interface tersebut.
a. Menu utama
Halaman  awal  ini  muncul  ketika  pertama  kali  membuka  aplikasi,  menampilkan  sebuah  gambar  yang menunjukan nama aplikasi.
τ ij (awal) P ij k τ ij 1 τ ij2 τ ij 3 τ ij τ New A,B 0,1 2,324 0 1 83,1 0 0,012 0,5x0,1+0,012=0,060 A,C 0,1 0,0077 0 0 1 312,8 0,002 0,5x0,1+0,003=0,053 A,D 0,1 649,35 1 83,1 0 0 0,003 0,5x0,1+0,012=0,060 B,C 0,1 0,0073 0 1 83,1 0 0,012 0,5x0,1+0,012=0,060 C,E 0,1 0,037 0 0 1 370,8 0,002 0,5x0,1+0,012=0,052 D,E 0,1 0,006 1 312,8 0 0 0,012 0,5x0,1+0,003=0,053 A B C D E F G A 0 2,151 14,28 714,28 0 0 0 B 11,62 0 5 0 0 0 0 C 11,62 5 0 0 684,93 0 0 D 7.142 0 0 0 0 135,13 0 E 0 0 714,28 0 0 0 833,33 F 0 0 0 125 0 0 833,33 G 0 0 0 0 833,33 833,33 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
b. Menu melihat info dan rute
Halaman  menu  ini  berisi  menu-menu  awal.  Menu  kategori,  wilayah.  Menu  kategori  akan  diarahkan  pada beberapa  criteria  kategori  tempat  wisata  yang  ingin  dikunjungi  pengguna.  Sementara  menu  semua  akan diarahkan pada daftar tempat wisata yang sudah di terapkan database
Gambar 4. Halaman Menu.
c. Menu daftar tempat wisata
Halaman ini berisi berupa pilihan untuk melihat info tempat wisata  secara detail mengenai tempat wisata yang akan dikunjungi, beserta mencari rute terdekat untuk menuju ketempat wisata tersebut.
Gambar 5. Halaman Sub Menu.
d. Menu Rute
Halaman ini tampil ketika tombol mencari rute terdekat  di  klik, Halaman ini berguna menampilkan detail tempat wisata dari posisi dimana kita berada, dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Volume 1, No. 2, Februari 2020, Page 61-67 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  sebelumnya  serta  pengujian  yang  sudah  dilakukan,  maka  bisa  diambil  beberapa kesimpulan yaitu:
a.  Hasil dari penelitian ini adalah rute terpendek untuk mencari tempat pariwisata di Provinsi Sumatera Utara.
b.  Untuk lebih mengenal  manfaat  algoritma Ant Colony Optimization pada aplikasi  pemandu Wisata Provinsi Sumatera Utara berbasis android.
c.  Dalam  perancangan  aplikasi  pemandu  wisata  Provinsi  Sumatera  Utara  berbasis  android  yang  terdiri  dari beberapa  tombol  mulai  dari  tombol  memlih  daftar  tempat  wisata,  tombol  pencarian  wisata,  tombol  tujuan, tombol melihat info, tombol mencari rute terdekat dan tombol keluar.

## REFERENCES
[1]   Denni Kurniawan, Algoritma Ant Colony Optimization, Jurnal TICOM Vol.4 No.3 Mei |  2016
[2]   Yuliyani  (2013),  IJCCS,  Vol.7    No.1,  Hal  55,  Yang  berjudul  “Aplikasi  Pencarian  Rute  Terbaik  dengan  Metode  Ant Colony Optimization (ACO)”
[3]   Bambang  Yuwono  (2009),  SEMNASIF,  Vol.13  No.2,  Hal  59-133,  yang  berjudul  “  Implementasi  Algoritma  Koloni Semut Pada Pros es Pencarian Jalur Terpendek Jalan Protokol di titik Yogyakarta”
[4]   Yani Sugiyani, Pemanfaatan Gis (Geographic Information System) Pada Manajemen Buka Tutup Perlintasan Kereta Api, Jurnal PROSISKO Vol. 3 No. 1 Maret 2016 ISSN:2406-7733
[5]   Izzan Bacharrudin Soedarsono, Desain Sistem Dan Sarana Pemandu Wisata Untuk Kota Bandung, Jurnal Tingkat Sarjana Senirupa dan Desain No.1|3 2015
[6]   Khairul Mahadi, Arahan Pengembangan Obyek Wisata Pantai Tanjung Pasir Kabupaten Tangerang, Jurnal PLANESA™ Vol.1, No.1 Mei 2010.
[7]   Benyamin Jago Belalawe, Penentuan Jalur Wisata Terpendek Menggunakan Metode Forward Chaing, Seminar Nasional Informatika 2012 (semnaslF 2012) UPN “Veteran”Yogyakarta, 30 Juni 2012 ISSN:1979-2328
[8]   Malabay, Pemanfaatan Unified Modeling Languange (UML) Dalam Rangka Pengelolaan Perencanaan Proyek, Jurnal Ilmu Komputer, Volume 11 Nomor 1, Maret 2015
[9]   Ade  Hendini,  Pemodelan  Uml  Sistem  Informasi  Monitoring  Penjualan  Dan  Stok  Barang,  Jurnal  Khatulistiwa Informatika, VOL.IV, NO. 2 Desember 2016
[10]   Sulihati dan Andriyani, Aplikasi Akademik Online Berbasis Android Jurnal Sains dan Teknologi Utama, Volume XI, Nomor 1, April 2016, ISSN : 1978-001X,
[11]   Wandy Damarullah, Aplikasi Pengenalan Dan Pembelajaran Bahasa Korea (HANGEUL) Berbasis Android, SCRIPT Vol.1 No.1 Desember 2013 ISSN:2338-6304.
[12]   J Hary Cahyono, Mengenal Java Sebagai Pemrograman Berorientasi Objek Dan Implementasi Thread Di Lingkungan Uniix/Linux, Jurnal Implementasi Teknologi Thread di Java Vol.1, 6 Juli 20141-28
[13]   Safaat  H,  Nazruddin.  2012.  Android  Pemrograman  Aplikasi  Mobile    Smartphone  Dan  Tablet  PC  Berbasis  Android. Bandung: Informatika
[14]   Nikmatul Uyun, Penerapan Analisa Fundamental Dengan Pendekatan Price Earning Ratio (PER) Sebaga Dasar Penilaian Kewajaran Harga Saham Dalam Pengambilan Keputusan Investasi, Jurnal Administrasi Bisnis (JAB) |Vol. 12 No. 1 juli 2014|   2