## Implementasi Perancangan Klasifikasi Kualitas Buah Jeruk Berdasarkan Warna
1 Agung Purnomo Sidik, 2 Muhammad Amin, 3 Ayu Wilana
1,2,3 Program Studi Sistem Komputer, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan
1 agung@dosen.pancabudi.ac.id , 2 mhdamin@dosen.pancabudi.ac.id
Abstract  -  Doulu  Village  is  a  village  located  in  Brastagi  District, Karo  Regency,  North  Sumatra  Province  which  is  quite  well known  because  it  has  quite  interesting  tourist  objects  to  visit.  A village  that  presents  the  location  of  tourist  attractions  in  the village  displays  a  natural  charm  that  is  quite  amazing  for  local and foreign tourists. Doulu Village has many plantation locations for  various  types  of  fruit  grown  by  village  farmers,  this  is  what makes it a pretty good tourist attraction and healthy for tourists. Doulu  Village  has  fruit  farming  products  with  good  types  of citrus  fruits,  with  the  importance  of  paying  attention  to  quality, because when people sell or consume oranges it is very important to  pay  attention  to  the  shape  of  the  freshness  of  the  color  of oranges.  However,  this  requires  technology  that  can  provide information  on  the  classification  of  citrus  fruits  based  on  color. As  is  the  case  with  information  that  provides  an  explanation  in citrus fruit information, it must include real and correct data and pictures.  The  method  used  in  this  research  uses  UML  (Unified Modeling Language), visual studio program, SQL server as data storage.  The  application  of  information  technology  will  have  an impact on the quality of citrus fruits, so that it will be easier for farmers to sell because the quality is getting better.
Keywords — Design, Classification, Quality, Citrus Fruits
Abstrak —Desa  Doulu  merupakan  Desa  yang  terletak  di Kecamatan  Brastagi  Kabupaten  Karo  Provinsi  Sumatera  Utara yang  cukup  di  kenal  karena  memiliki  objek  wisata  yang  cukup menarik untuk dikunjungi. Sebuah desa yang menyajikan lokasi objek  wisata  di  Desa  tersebut  menampilkan  pesona  alam  yang cukup  menakjubkan  untuk  para  wisatawan  local  maupun mancanegara.  Desa  Doulu  memiliki  banyak  tempat  lokasi perkebunan  berbagai  jenis  buah-buahan  yang  ditanam  petani desa  tersebut,  hal  ini  yang  menjadikan  daya  tarik  objek  wisata yang cukup baik dan menyehatkan untuk wisatawan. Desa Doulu memiliki  hasil  pertanian  buah  buahan  dengan  jenis  buah  jeruk yang  baik,  dengan  penting  nya  memperhatikan  kualitas,  karena Ketika  masyarakat  menjual  atau  pun  konsumsi  buah  jeruk sangat  penting  memperhatikan  bentuk  kesegaran  warna  buah jeruk.  namun  Hal  ini  dibutuhkan  teknologi  yang  dapat menyajikan informasi klasifikasi buah jeruk berdasarkan warna. Seperti  hal  dengan  informasi  yang  memberi  penjelasan  dalam informasi  buah  jeruk  harus  meliputi  data  dan  gambar  yang nyata  dan  benar.  Metode  yang  di  pakai  dalam  peneltian  ini dengan  menggunakan  UML  (Unifed  Modeling  Language), program  visual  studio,  sql  server  sebagai  penyimpanan  data. Dengan  penerapan  informasi  teknologi  akan  berdampak  pada kualitas  buah  jerukan,  sehingga  petani  menjual  akan  lebih mudah karena kualitas yang semakin baik
Kata Kunci— Rancangan, Klasifikasi, Kualitas, Buah Jeruk

## I. Pendahuluan
Desa  Doulu  merupakan  Desa  yang  terletak  di  Kecamatan Brastagi Kabupaten Karo Provinsi Sumatera Utara yang cukup di  kenal  karena  memiliki  objek  wisata  yang  cukup  menarik untuk  dikunjungi.  Sebuah  desa  yang  menyajikan  lokasi  objek wisata di Desa tersebut menampilkan pesona alam yang cukup menakjubkan untuk para wisatawan local maupun mancanegara.  Desa  Doulu  memiliki  banyak  tempat  lokasi perkebunan  berbagai  jenis  buah-buahan  yang  ditanam  petani desa tersebut, hal ini yang menjadikan daya tarik objek wisata yang  cukup  baik  dan  menyehatkan  untuk  wisatawan.  Desa Doulu  memiliki  hasil  pertanian  buah  buahan  dengan  jenis buah  jeruk  yang  baik,  dengan  penting  nya  memperhatikan kualitas,  karena  Ketika  masyarakat  menjual  atau  pun konsumsi  buah  jeruk  sangat  penting  memperhatikan  bentuk kesegaran  warna  buah  jeruk.  namun  Hal  ini  dibutuhkan teknologi  yang  dapat  menyajikan  informasi  klasifikasi  buah jeruk  berdasarkan  warna.  Seperti  hal  dengan  informasi  yang memberi  penjelasan  dalam  informasi  buah  jeruk  harus meliputi data dan gambar yang nyata dan benar. Metode yang di  pakai  dalam  peneltian  ini  dengan  menggunakan  UML (Unifed  Modeling  Language),  program  visual  studio,  sql server  sebagai  penyimpanan  data.  Dengan  penerapan informasi  teknologi  akan  berdampak  pada  kualitas  buah jerukan,  sehingga  petani  menjual  akan  lebih  mudah  karena kualitas yang semakin baik[1].
Citra  atau  gambar  dapat  didefinisikan  sebagai  fungsi  dua dimensi  yang  disimbolkan  dengan  f(x,  y)  di  mana  x  dan  y adalah koordinat spasial (bidang), dan amplitudo f padasetiap pasangan  koordinat  (x,  y)  disebut  intensitas  atau  tingkat keabu-abuan  gambar.  Nilai  intensitas  x,  y,  dan  jumlah  diskrit disebut  sebagai  gambar  digital  (digital  image).  Image processing banyak digunakan dalam bidang kecerdasan buatan (artificial  intelligence)  untuk  mengambil  suatu  keputusan, salah  satunya  adalah  untuk  mengklasifikasikan  tingkat kematangan buah. [2] dalam penelitiannya tentang pengenalan tingkat  kematangan  buah  pepaya  berdasarkan  warna  RGB (red,  green,  dan  blue)  dengan  K-Means  Clustering  membagi hasil  klasifikasi  menjadi  3  yaitu  pepaya  muda  (mentah), pepaya  mengkal,  dan  pepaya  matang.  Sedangkan  Mulyani  et al. (2017) dalam penelitiannya tentang klasifikasi kematangan buah apel fuji dengan logika  fuzzy juga  menggunakan atribut warna  yaitu  mengubah  gambar  RGB  menjadi  skala  abu-abu (grayscale).
Proses  klasifikasi  citra  ini  mengacu  pada  metode  kecerdasan buatan yang memfokuskan pada pembelajaran mesin (machine learning).  Banyak  metode  lain  dalam  pembelajaran  mesin (machine  learning)  yang  digunakan  untuk  proses  klasifikasi diantaranya  K-Nearest  Neighbor  dan  Naïve  Bayes  Classifier. Dengan  menggunakan  metode  K-Nearst  Neighbor  (KNN) merupakan salah satu metode klasifikasi terhadap sekumpulan data  yang  berdasarkan  mayoritas  dari  kategori  dan  tujuannya untuk  mengklasifikasikan  obyek  baru  berdasarkan  atribut  dan sample sample dari training data. Sehingga target output yang diinginkan  mendekati  ketepatan  dalam  melakukan  pengujian pembelajaran.  Dari  beberapa  penjelasan  di  atas,  akan dianalisis lebih lanjut mengenai kinerja dari metode K-Nearest Neighbor  dalam  hal  klasifikasi  citra.  Citra  yang  digunakan Buah  -  buahanberdasarkan  warna  dan  statistic[3].  Dengan adanya  masalah  tersebut  serta  ada  solusi  untuk  mengatasi keadaan  seperti  itu,  maka  penulis  tertarik    untuk  membuat  si penulis  melakukan  sebuah  klasifikasi  data  yang  berjudul  : “Pemodelan  Data  Mining  Dalam  Penentuan  Kualitas  Buah Jeruk Berdasarkan Warna Di Desa Doulu, Kab. Karo.”

## II. Metode Penelitian
A. Pengertian Machine Learning
Machine
learning memungkinkan manusia untuk memprogram komputer sehingga  mesin dapat mengenali pola atau  belajar  dari  apa  yang  dimasukkan  ke  dalamnya.  Konsep pembelajaran  adalah  proses  mengubah  informasi  menjadi pengetahuan.  Algoritma  machine  learning  adalah  data pelatihan,  yang  mewakili  pengalaman,  dan  hasilnya  adalah beberapa  keahlian,  yang  biasanya  berupa  program  komputer lain  yang  dapat  melakukan  beberapa  tugas.  Machine  learning memungkinkan  dalam  klasifikasi  data,  aplikasi  ini  mengenali pola dalam data baik dengan pelatihan atau tanpa pelatihan. Di klasifikasi  data  disebut  clustering  dalam  machine  learning. Beberapa  contoh  algoritma  pengelompokan  termasuk  K- Means,  Farthest-First  Maksimalisasi-Ekspektasi  (EM),  dan lainnya.  Machine    Learning    merupakan    cabang    ilmu artificial    intelligence    yang  memiliki  konsep    bahwa komputer    sebagai    mesin    memiliki    kemampuan    untuk melakukan  adaptasi  terhadap  lingkungan  yang  baru  dan mampu  mendeteksi  pola  dari    fakta    yang    ada.    Definisi pembelajaran    yang    dilakukan    mesin    adalah    ketika  mesin dari  pengalaman  E  terhadap  tugas  T  dan  mengukur peningkatan kinerja P, jika kinerja tugas T diukur oleh kinerja P,  meningkatkan  pengalaman  E.  Algoritma  ML  dapat  dibagi ke  dalam  empat  kategori  berikut  tergantung  pada  jumlah  dan jenis pengawasan yang dibutuhkan saat pelatihan[4].

## B. Klasifikasi Data
Klasifikasi data adalah proses pengurutan dan pengelompokan data  ke  dalam  berbagai  jenis,  bentuk  atau  kelas  berbeda lainnya.  Klasifikasi  data  memungkinkan  pemisahan  dan klasifikasi  data  sesuai  dengan  persyaratan  kumpulan  data untuk  berbagai  tujuan  bisnis  atau  pribadi.  Ini  terutama
merupakan  proses  manajemen  data.  Analisis  kelompok sebagai  suatu  metode  untuk  melakukan  klasifikasi  data menjadi  beberapa  kelompok  dengan  menggunakan  metode pengukuran  ukuran  asosiasi,  sehingga  data  yang  sama  berada dalam satu kelompok dan data yang mimiliki perbedaan yang besar  diletakkan  dalam  kelompok  data  lainnya.  Masukan untuk  sistem  analisis  kelompok  adalah  sebuah  data  set  dan kesamaan ukuran antara kedua data tersebut. Sedangkan hasil dari  analisis  kelompok  adalah  sejumlah  kelompok  yang membentuk sebuah partisi atau struktur partisi dari kumpulan data dan deskripsi umum dari setiap kelompok, dimana hal ini sangat  penting  untuk  analisis  yang  lebih  dalam  pada karakteristik yang terdapat pada data tersebut. Pengelompokan data  harus  menggunakan  sebuah  pendekatan  untuk  mencari kesamaan dalam data sehingga  mampu  menempatkan data  ke dalam  kelompok-kelompok  yang  tepat.  Pengelompokan  data akan  membagi  kumpulan  data  ke  dalam  beberapa  kelompok dimana  kesamaan  dalam  sebuah  kelompok  lebih  besar  jika dibandingkan dengan kelompok-kelompok lainnya[5]. Terdapat  dua  metode  pembelajaran  yang  tersedia  pada  model klasifikasi yaitu :
a.    Eager    learning  adalah    proses    pembelajaran    pada    data latih    secara    intensif  sehingga    model    dapat    melakukan prediksi  ke  label  kelas  output  dengan  benar. Beberapa metode  bersifat  eager  learning  antara  lain,  Neural Network,    Bayesian,  decision  tree,  Support  Vector Machine.
b.  Lazy learningadalah proses pembelajaran tanpa melakukan pelatihan  dan  hanya  menyimpan    nilai    data    latih    untuk digunakan      pada    proses    prediksi.      Beberapa  metode bersifat  lazy  learning  antara  lain:  K-Nearest  Neighbor, Regresi  Linear, Fuzzy K-Nearest Neighbor.
Proses  klasifikasi  pada  machine  learning  memiliki  empat komponen  (Saputra,  2018) yaitu :
1.  Class
Variabel  dependen  tetamu  harus  dalam  bentuk  yang mewakili label yang dimiliki oleh objek.
2.  Energi Variabel independen yang diwakili oleh atribut karakteristik  data.  Misalnya,    gaji,  kehadiran,  merokok, tekanan darah.
3.  Dataset Pelatihan Satu  set  data  yang  memiliki  kedua  nilai  komponen  diatas yang  digunakan  untuk  menentukan  kelas  yang  sesuai berdasarkan energi.
4.  Menguji dataset
Satu    set    data    baru    yang    akan    diklasifikasi    dengan model  yang  telah  dibuat  dan akan dievaluasi pada proses akurasi klasifikasi.
Pada    proses    klasifikasi,    sebelum    melakukan    prediksi, perlu  dilakukan  proses pembelajaran terlebih dahulu. Proses pembelajaran tersebut memerlukan data. Data yang diperlukan pada saat proses klasifikasi terdiri atas dua jenis, yaitu :
a.  Data  latih  atau    data  trainingadalah  data  yang digunakan  pada  proses  pembelajar  dalam  proses klasifikasi.
b.  Data  uji  atau  data  testingadalah  data  yang  digunakan pada proses prediksi dalam proses klasifikasi.

## C. Prosedur  Penelitian
Di  sini  diuraikan  metodologi  dan  kerangka  kerja  penelitian digunakan untuk menggambarkan langkah-langkah yang akan diterapkan dalam melakukan penelitian.  Gambar 3.1 di bawah ini  merupakan  kerangka  kerja  (framework)  yang  digunakan dalam penelitian ini:
Analisa Kebutuhan Desain Sistem
Penulisan Kode Program Pengujian
Program (Implementasi) Penerapan dan Perawatan
Gambar 1. Diagram Metodologi Penelitian
Berdasarkan  gambar  3.1  penulis  dapat  menjelaskan  beberapa kerangka kerja yang akan dilakukan dalam penelitian ini, yaitu sebagai berikut :
1.  Mempelajari Literatur Pada  penelitian  ini  dipelajari  literatur  yang  berhubungan dengan  permasalahan.  Kemudian  literatur  yang  dipelajari diseleksi  untuk  dapat  ditentukan  literatur  mana  yang  akan digunakan  dalam  penelitian.  Sumber  literatur  didapatkan dari  perpustakaan,  jurnal,  artikel  dan  konsep-konsep  lain yang  mendukung  dalam  menyelesaikan  sistem  yang  akan dibangun termasuk referensi.
2.   Pengumpulan Data
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  pengumpulan  data  dan informasi  pada  tahap  ini  dilakukan  untuk  mengetahui mengenai  sistem  yang  diteliti.  Dari  data  dan  informasi yang  dikumpulkan  akan  didapat  data  untuk  pendukung penelitian  serta  pengumpulan  data  dilakukan  untuk mengetahui  kebutuhan  dari  pengguna.  Metode  yang
digunakan penulis untuk pengumpulan data adalah sebagai berikut :
a. Observasi Observasi berguna untuk melakukan pengumpulan data dan observasi dengan langsung terjun kelapangan pada pihak-pihak yang terkait dalam menyelesaikan penelitian  ini  dimana  informasi  dan  materi  akan diperoleh sebagai bahan dari rancang bangun sistem.
b.  Wawancara Melakukan  wawancara  pada  pihak  yang  berkaitan dengan  alur  permasalahan.  Wawancara  ini  dilakukan untuk  mendapatkan  bahan  penulisan  dan  penjelasan pengamatan yang dilakukan.
3.  Analisa Kebutuhan
Analisis dapat didefinisikan sebagai penguraian dari suatu sistem  informasi  yang  utuh  kedalam  bagian-bagian komponennya.  Analisa  kebutuhan  ini  bertujuan  untuk mengetahui  apa  saja  yang  dibutuhkan  dalam  perancangan sistem  yang  di  bangun  dan  mengetahui  kebutuhan- kebutuhan pendukung dari perancangan sistem.
4.  Desain dan Perancangan Sistem Kegiatan  desain  sistem  dilakukan  untuk  sebagai  awal  dari perancangan sistem yang akan dibangun sesuai kebutuhan. Dan  pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  antar  muka terhadap sistem yang akan dibuat.
5.  Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  dilakukan  sesuai  desain  dan rancangan  antar  muka  aplikasi  yang  akan  dibangun.  Pada tahap  ini  melakukan  pengkodingan  atau  pembuatan program  sehingga  sistem  yang  dirancang  dapat  digunakan oleh pengguna.
6.  Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  mengetahui  uji kelayakan  sistem  yang  telah  dibangun  sesuai  yang diharapkan  dan  dengan  dilakukannya  pengujian  dapat mengetahui  kelemahan  serta  kelebihan  dari  sistem  yang dirancang  sehingga  dapat  dilakukan  perbaikan  pada  tahap selanjutnya.
7.  Maintenance
Pemeliharaan Sistem.
Parameter  adalah  objek  penelitian,  atau  apa  yang  menjadi titik perhatian suatu penelitian [6]. Definisi operasional adalah unsur  penelitian  yang  memberitahukan  bagaimana  caranya mengukur  suatu  parameter.  Definisi  operasional  merupakan petunjuk  pelaksanaan  bagaimana  cara  mengukur  suatu parameter [7].Dalam penelitian ini  menggunakan 2 parameter penelitian. Parameter dalam penelitian ini antara lain : a. Parameter yang diperoleh dari google maps sebagai berikut :  titik  lokasi  Desa  klambir  v  kebun,  hasil-hasil  pertanian masyarakat.
b.  Parameter  yang  diperoleh  dari  data  sekunder  dan  survei lapangan  antara  lain  :  informasi  pertanian  desa,  dan  hasil pertanian desa.

## III. Hasil dan Pembahasan
Form  Menu  Utama  merupakan  tampilan  awal  pada  saat membuka aplikasi Penentuan Kualitas buah jeruk Berdasarkan Warna  Dengan  Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor  (K- NN) seperti ditunjukan gambar berikut.:
Gambar 2. Form Menu Utama
Training  set  adalah  bagian  dataset  yang  kita  latih  untuk membuat  prediksi  atau  menjalankan  fungsi  dari  sebuah algoritma  machine  learning  lainnya  sesuai  tujuannya  masing- masing.  Kita  memberikan  petunjuk  melalui  algoritma  agar mesin  yang  kita latih bisa  mencari korelasinya sendiri. Tanpa data,  machine  learning  tidak  memiliki  fungsi  apapun.  Hal  ini karena  machine  learning  memerlukan  data  sebagai  bahan training  sekaligus  bahan  analisis.  Dengan  demikian  sistem dapat  menghasilkan  output.  Karenanya  aplikasi  machine learning  memerlukan  data  untuk  training.  Dimana  hasil training kemudian akan dites kembali menggunakan data yang sama  maupun  data  yang  memiliki  fungsi  berkebalikan. Tampilan  halaman  ini  berisikan  tampilan  admin  dalam mengelola  data  training  Penentuan  Kualitas  buah  jeruk Berdasarkan  Warna  Dengan  Penerapan  Metode  K-Nearest Neighbor (K-NN)  seperti ditunjukan gambar berikut. Aplikasi  yang  dirancang  dapat  diimplementasikan  dalam klasifikasi  citra  sayuranberdasarkan  tingkat  kematangannya dengan metode yang telah dimasukkan ke dalam algoritmanya.  Adapun  analisis  metode  K-Nearest  Neighbor dalam  klasifikasi  citra  buahan  yang  telah  diimplementasikan ke dalam aplikasi dapat dijabarkan sebagai berikut Sebelum  melakukan  pengujian,  terlebih  dahulu  harus disiapkan  data  latih  yang  berupadataset  hasil  ekstraksi  citra yang  disimpan  ke  dalam  database.  Hasil  data  testing  yang didapat  pada  aplikasi  ini  merupakan  hasil  pengolahan  data training  dan  data  testing  yang  dilakukan  sebanyak  tiga  kali percobaan  training  dan  tiga  kali  percobaaan  testing.  Gambar berikut  menunjukkan  aplikasi  yang  dikembangkan  untuk mengekstraksi citra latih dan menyimpan hasil ekstraksinya ke dalam  database.  Tampilan  halaman  ini  berisikan  tampilan admin dalam mengelola data Hasil testing Penentuan Kualitas buah jeruk Berdasarkan Warna Dengan Penerapan Metode K- Nearest Neighbor (K-NN) seperti ditunjukan gambar berikut.
Gambar 3. Form Menu Data Training

## IV. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  berjudul  Penentuan  Kualitas  buah jeruk  Berdasarkan  Warna  Dengan  menerapkan  Metode  K- Nearest  Neighbor  (K-NN),  kesimpulan  yang  di  dapat  sebagai berikut:
1.  Sistem yang dibangun dapat memudahkan dalam proses K- Nearest Neighbor untuk mengetahui kinerja dan peningkatan akurasi dalam klasifikasi citra.
2.  Hasil  pengujian  metode  K-Nearest  Neighbor  Adapun terlihat  bahwa  dari  nilai  K  1  hingga  10  yang  di  uji persentase  dari  hasil  analisis  metode  K-NN  lebih  tinggi dari  hasil  analisis  metode  K-NN.  Dan  dari  nilai  K  yang telah di ujikan nilai K 2 dan nilai K 9 memiliki persentasi terbesar sehingga keakuratanya juga semakin tepat..

## V. Daftar Pustaka
[1] Boiculese,  V.L.,  Dimitru,  G.,  &  Moscalu,  M.  2013. Improving  Recall  of  K-Nearest  Neighbor  Algorithm  for Classes  of  Uneven  Size.  The  4th  IEEE  International Conference on E-Health and Bioengineering-EHB : 1-4.
[2] Haviluddin,  “Memahami  Penggunaan  UML  (Unified Modelling  Language)”,  Jurnal  Informatika  Mulawarman, Vol. 6, No. 1, Februari 2011.
[3] Jaafar,  H.,  Mukahar,  N.,  &  Ramli,  D.A.  2016. Methodology of Nearest Neighbor: Design and Comparison  of  Biometric  Image  Database.  IEEE  Student Conference on Research (SCOReD) : 1-6.
[4] Pan, D., Zhao, Z., Zhang, L., & Tang, C. 2017. Recursive Clustering  K-Nearest  Neighbors  Algorithm  and  the Application  in  the  Classification  of  Power  Quality Disturbance.  IEEE  Conference  on  Energy  Internet  and Energy System Integration (EI2) : 1-5.
[5] Priyanto  Hidayatullah,  2012,  “Visual  Basic  .NET Membuat  Aplikasi  Database  dan  Program  Kreatif”. Bandung : Informatika.
[6] https://informatikalogi.com/algoritma-k-nn-k-nearest- neighbor/
[7] https://www.ketutrare.com/2018/11/algoritma-k-nearest- neighbor-dan-contoh-soal.htmlPlanning with Markov Motion Uncertainty,” in Robotics: Science and Systems III ,
[8] Astuti,  P.  D.  (2017).  Sistem  Informasi  Penjualan Obat  Pada  Apotek  Jati  Farma  Arjosari.  Speed-sentra penelitian engineering dan edukasi. 3(4), 34–39.
[9] Business  Scope.  (2019).  PT.  Dima  Indonesia  (Dima Group). http://dima.co.id/id/business-scope-id/
[10] Diana.  (2018).  Buku  Metode  Dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan. Deepublish.
[11] Fatta,  H.  Al.  (2017).  Analisis  dan  Perancangan Sistem Informasi. Andi Offset.
[12] Hung,  N.  V.,  van  Hung,  P.,  &  Anh,  B.  T.  (2018). Database  Design  For  E-Governance  Applications:  A Framework  For  The  Management  Information Systems  Of  The  Vietnam  Commitee  For  Ethnic Minority  Affairs  (CEMA).  International  Journal  of Civil Service Reform and Practice, 3(1).
[13] Hutahaean,  J.  (2019).  Konsep  Sistem  Informasi. Deepublish.
[14] Jogiyanto, H. M. (2019). Analisis Dan Desain Sistem Informasi, Pendekatan Terstruktur Teori Dan Praktek Aplikasi Bisnis. Andi Offset.
[15] Kadir,  A.  (2019).  Membuat  Aplikasi  Web  dengan PHP + Database MySQL. Penerbit Andi.
[16] Kurniawan,  T.  A.  (2018).  Pemodelan  Use  Case (UML):  Evaluasi  Terhadap  beberapa  Kesalahan dalam Praktik. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 5(1),
77.
https://doi.org/10.25126/jtiik.201851610
[17] Ladjamudin,  A.-B.  bin.  (2017).  Analisis  dan  Desain Sistem Informasi. Graha Ilmu.
[18] Melyanti,  R.,  Iqbal,  M.,  &  Muhardi,  M.  (2020). Sistem Informasi Manajemen Penelitian Dan Pengabdian  Masyarakat  Di  Bagian  P3M  (Studi Kasus:  Stmik  Hang  Tuah  Pekanbaru).  Jurnal  Ilmu Komputer, 9(2), 165–176.
[19] Muhidin,  A.  (2017).  PERANCANGAN  SISTEM
INFORMASI PRODUK HASIL REPAIR PADA PT. JVC  KENWOOD  ELEKTRONIK  INDONESIA. Jurnal  Teknologi  Pelita  Bangsa  -  SIGMA,  6,  148– 157.
[20] Nugroho, B. (2018). Dasar Pemograman Web PHP – MySQL dengan Dreamweaver. Gava Media.
[21] Oktavira,  B.  A.  (2020).  Ketentuan  Penjualan  dan Promosi  Minuman  Beralkohol.  Hukum  Online. https://www.hukumonline.com/klinik/detail/ulasan/ lt54c8b60559fc5/ketentuan-penjualan-dan-promosi- minuman-beralkohol
[22] Omar  Pahlevi,  Mulyani,  A.,  &  Khoir,  M.  (2018). Sistem  Informasi  Inventori  Barang  Menggunakan Metode  Object  Oriented  di  PT.  Livaza  Teknologi Indonesia  Jakarta.  Jurnal  Pengembangan  Riset  Dan Observasi Sistem Komputer, 5(1), 27–35.
[23] Pamungkas, R. (2017). Perancangan Sistem Informasi  Pembayaran  Administrasi  SMK  Negeri  1 Jiwan. Intensif, 1(2), 129.
https://doi.org/10.29407/intensif.v1i2.799
[24] Rahmel, D. (2018). Visual Basic.NET. McGraw-Hill.
[25] Roni, A. (2021). Pengertian dan Macam-macam Tipe Data. Ade Roni Personal
Blog’s. https://aderoni.com/pemrograman/pengertian-dan- macam-macam-tipe-data/
[26] Sukmawati,  R.,  &  Priyadi,  Y.  (2019).  Perancangan Proses  Bisnis  Menggunakan  UML  Berdasarkan Fit/Gap  Analysis  Pada  Modul  Inventory  Odoo. INTENSIF:  Jurnal  Ilmiah  Penelitian  Dan  Penerapan Teknologi Sistem Informasi, 3(2), 104. https://doi.org/10.29407/intensif.v3i2.12697
[27] Supiyandi, S., Zen, M., Rizal, C., & Eka, M. (2022). Perancangan  Sistem  Informasi Desa  Tomuan
Holbung  Menggunakan  Metode  Waterfall.  Jurnal Riset Komputer, 9(2), 274–280. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i2.3986