## PENERAPAN METODE K- NEAREST NEIGHBOUR
UNTUK SISTEM PENENTUAN PEMINJAMAN MODAL NASABAH BANK SYARIAH INDONESIA CABANG CIKARANG BERBASIS WEBSITE
Melina Rahmadiah 1 , Parman Suparman 2
Universitas Panca Sakti Bekasi
Jl. Raya Hankam No.54, Jatirahayu, Kec. Pd. Melati, Kota Bks, Jawa Barat 17414 Email : melinarahmadiah201@gmail.com 1 , phie.suparman@gmail.com 2

## ABSTRAK
Dalam  proses  menentukan  peminjaman  modal  kepada  nasabah  melakukan  pengecekan  data  nasabah untuk mengetahui beberapa kriteria yaitu pengecekan slik OJK, umur nasabah,status nasabah, pendapatan nasabah  dalam  satu  bulan  dan  jenis  jaminan.  Kriteria  tersebut  akan  menentukan  nasabah  mendapatkan dana  pinjaman  atau  tidak.  Permasalahan  yang  muncul  adalah  karena  belum  adanya  sistem  yang terkomputerisasi  dalam  menentukan  peminjaman  modal,  jadi  dalam  menentukan  peminjaman  itu  masih mengunakan penilaian manual atau pribadi. Sedangkan Bank Syariah Indonesia lebih mengutamakan data yang  bena-benar  tepat  dalam  meminjamkan  modal  kepada  nasabah.  Metode  yang  digunakan  dalam penentuan  peminjaman  modal  nasabah  adalah  metode  K-NN  ( K-Neareast  Neighbour ).  Alasannya, metode  ini  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  pengklasifikasian  dalam  mencari  jarak  terdekat antara  data  yang  akan  dievaluasi  dengan  tetangga  terdekatnya.  Penulis  melakukan  pengumpulan  data dengan  melakukan  tanya  jawab  atau  konsultasi  yang  dilakukan  secara  langsung  kepada  pimpinan  Bank Syariah Indonesia Cabang Cikarang tersebut untuk mengetahui hambatan-hambatan yang ada pada bank mengenai  informasi  yang  berhubungan  dengan  penelitian.  Perhitungan  Algoritma K-Nearest  Neighbour (K-NN)  merupakan  suatu  metode  untuk  melakukan  pengklasifikasian  terhadap  objek  baru  berdasarkan (K) tetangga terdekatnya. K-NN termasuk Algoritma pembelajaran yang diawasi, dimana hasil dari query instance baru, berdasarkan hasil dari K-NN. Kelas yang paling banyak muncul yang akan menjadi kelas hasil  klasifikasi.  Membuat  sistem  penentuan  peminjaman  modal  nasabah  yang  dapat  menghitung  nilai secara  akurat,  apakah  nasabah  pantas  untuk  di  pinjam  kan  modal  atau  tidak  dan  juga  membuat pengklasifikasian  nilai  berdasarkan  data  yang  ada  pada  nasabah  tersebut.  Menentukan  batas  maksimum pada masing-masing kriteria yang ada.
Kata Kunci : Bank Syariah Indonesia , K-NN, Nasabah, K-nearest neighbour

## ABSTRACT
In  the  process  of  determining  capital  loans  to  customers,  checking  customer  data  to  find  out  several criteria,  namely  checking  OJK  slik,  customer  age,  customer  status,  customer  income  in  one  month  and type  of  guarantee.  These  criteria  will  determine  whether  the  customer  gets  the  loan  funds  or  not.  The problem  that  arises  is  because  there  is  no  computerized  system  in  determining  capital  loans,  so  in determining the loan it is still using manual or personal assessments. Meanwhile, Bank Syariah Indonesia prioritizes data that is really  accurate in lending capital to customers. The method used in determining the  borrowing of  the  customer's  capital  is  the  K-NN  (K-Neareast  Neighbor)  method.  The  reason  is  that this  method  is  a  method  used  for  classification  in  finding  the  closest  distance  between  the  data  to  be evaluated  and  its  nearest  neighbor.  The  author  collects  data  by  conducting  questions  and  answers  or consultations  that  are  carried  out  directly  to  the  leadership  of  the  Indonesian  Islamic  Bank  Cikarang Branch  to  find  out  the  obstacles  that  exist  in  the  bank  regarding  information  related  to  research. Calculation of the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm is a  method for classifying new objects based on (K) their closest neighbors. K-NN is a supervised learning algorithm, where the results of a new query instance are based on the results of the K-NN. The class that appears the most will be the class resulting from  the  classification.  Create  a  customer  loan  determination  system  that  can  calculate  the  value
accurately,  whether  the  customer  deserves  to  be  borrowed  capital  or  not  and  also  makes  a  value classification based on the data available to the customer. Determine the maximum limit for each of the existing criteria.
Keywords: Indonesian Islamic Bank, K-NN, Customer, K-nearest neighbor

## 1. PENDAHULUAN
Bank  Syariah  memainkan  peranan  penting sebagai  fasilitator  pada  seluruh  aktivitas ekonomi  dalam  ekosistem  industri  halal. Keberadaan  industri  perbankan  Syariah  di Indonesia  sendiri  telah  mengalami  peningkatan dan  pengembangan  yang  signifikan  dalam kurun  tiga  dekade  ini.  Inovasi  produk, peningkatan  layanan,  serta  pengembangan jaringan  menunjukkan  trend  yang  positif  dari tahun  ke  tahun.  Bahkan,  semangat  untuk melakukan  percepatan  juga  tercermin  dari banyaknya  Bank  Syariah  yang  melakukan  aksi korporasi.  Tidak  terkecuali  dengan  Bank Syariah yang dimiliki Bank BUMN, yaitu Bank Syariah  Mandiri,  BNI  Syariah,  dan  BRI Syariah.
Dalam  proses  menentukan  peminjaman  modal kepada  nasabah  melakukan  pengecekan  data nasabah  untuk  mengetahui  beberapa  kriteria yaitu
pengecekan slik OJK, umur nasabah,status  nasabah,  pendapatan  nasabah dalam  satu  bulan  dan  jenis  jaminan.    Kriteria tersebut akan menentukan nasabah mendapatkan dana pinjaman  atau tidak. Namun pengerjaan  yang  di  lakukan  untuk  menentukan pantas  atau  tidak  nasabah  tersebut  dapat peminjaman
modal masih belum terkomputerisasi.
Permasalahan  yang  muncul  adalah  karena belum  adanya  sistem  yang  terkomputerisasi dalam  menentukan  peminjaman  modal,  jadi dalam  menentukan  peminjaman  itu  masih mengunakan  penilaian  manual  atau  pribadi. Sedangkan  Bank  Syariah  Indonesia  lebih mengutamakan  data  yang  bena-benar  tepat dalam meminjamkan modal kepada nasabah.
Metode  yang  digunakan  dalam  penentuan peminjaman  modal  nasabah  adalah  metode
KNN  (K-Neareast  Neighbour).  Alasannya, metode  ini  merupakan  metode  yang  digunakan untuk  pengklasifikasian  dalam  mencari  jarak terdekat  antara  data  yang  akan  dievaluasi dengan tetangga terdekatnya.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  mendorong penulis  untuk  mengambil  judul “Penerapan Metode  K- Nearest  Neighbour Untuk  Sistem Penentuan  Peminjaman  Modal  Nasabah  di Bank  Syariah  Indonesia  Cabang  Cikarang Menggunakan  Php  Mysql”. Agar  dapat membantu  consumer  bank  untuk  menentukan peminjaman  modal  nsabah  yang  lebih  tepat sasaran  dan  memiliki  waktu  yang  lebih  efektif dan  efisien  dalam  menentukan  peminjaman tersebut.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1. K - Nearest Neighbour
“K  – Nearest  Neighbour adalah  pendekatan untuk  mencari  kasus  dengan  menghitung kedekatan antara kasus baru dengan kasus lama, yaitu  berdasarkan  pada  pencocokan  bobot  dari sejumlah fitur yang ada” (Risa Halilintar, Risky Aswi R dan Siti Rochana, 2017:36).
Prinsip  kerja  K  –  Nearest  Neighbour  (K-  NN) adalah  mencari  jarak  terdekat  antara  data  yang akan dievaluasi dengan K tetangga ( Neighbour ) terdekatnya  dalam  data  pelatihan.  Berikut urutan proses kerja K-NN:
a. Menentukan  parameter  K  (jumlah  tetangga paling terdekat).
b. Menghitung kuadrat jarak Euclidean (Euclidean  distance )  masing  -masing  obyek terhadap data sampel yang berikan.
      p i i i x x d 1 2 1 2 1 keterangan: x 1 = Sample Data x 2 = Data Uji / Testing
i = Variabel Data d = Jarak
p = Dimensi Data
Yang dibutuhkan untuk
menghitung menggunakan  metode  K-NN  adalah  data training, variabel dan data testing.

## a. Data Training
Data  training    biasanya  diambil  dari  transaksi yang  terlebih  dahulu  dan  sudah  diketahui melalui  proses  manual.  Data  training  akan semakin  akurat  jika  jumlah  data  yang  diambil semakin banyak.(Risa Halilintar, Risky  Aswi  R dan Siti Rochana, 2017:37).

## b. Variabel
Variabel  adalah  objek  penelitian  atau  apa  yang menjadi  fokus  di  dalam  suatu  penelitian. Menurut F.N. Kerlinger variabel sebagai sebuah konsep.  Variabel  merupakan  konsep  yang mempunyai nilai yang bermacam-macam. Suatu konsep  dapat  diubah  menjadi  suatu  variabel dengan  cara  memusatkan  pada  aspek  tertentu dari variabel itu sendiri.
Variabel dapat dibagi menjadi variabel kuantitatif  dan  variabel  kualitatif.  Variabel kuantitatif diklasifikasikan menjadi dua kelompok,  yaitu  variabel  diskrit  ( discrete )  dan variabel  kontinu  ( continuous )  (Risa  Halilintar, Risky Aswi R dan Siti Rochana, 2017:37)..
c. Data Testing
Data testing adalah data yang akan di diagnose, atau  diramalkan.  Data  testing  harus  memilki variabel  yang  sama  dengan  data  training  (Risa Halilintar,  Risky  Aswi  R  dan  Siti  Rochana, 2017:38).

## 3. METODE PENELITIAN
Adapun  Metode  penelitian  ini  menggunakan tahap pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 1. Wawancara
Penulis  melakukan  pengumpulan  data  dengan melakukan  tanya  jawab  atau  konsultasi  yang dilakukan  secara  langsung  kepada  pimpinan Bank  Syariah  Indonesia  Cabang  Cikarang tersebut  untuk  mengetahui  hambatan-hambatan yang  ada  pada  Bank  Syariah  Indonesia  Cabang
Cikarang
mengenai informasi yang berhubungan dengan penelitian.

## 2. Observasi
Penulis melakukan pengamatan secara langsung dengan mendatangi dan melakukan pengamatan Bank  Syariah  Indonesia  Cabang  Cikarang dengan  maksud  memahami  dan  meninjau  suatu kegiatan atau aktivitas yang terjadi.

## 3. Studi pustaka
Penulis menggunakan teknik pengumpulan data dengan  membaca  buku  dan  jurnal  atau menggunakan referensi-referensi, yang merupakan  penunjang  dalam  landasan  teori yang  berhubungan  dengan  penelitian  yang dilakukan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Analisa Penerapan Metode
Perhitungan  Algoritma  K- Nearest  Neighbour
(KNN) merupakan suatu metodeuntuk melakukan  pengklasifikasian  terhadap  objek baru  berdasarkan  (K)  tetangga  terdekatnya. KNN  termasuk  Algoritma  pembelajaran  yang diawasi,  dimana  hasil  dari query  instance baru, berdasarkan  hasil  dari  KNN.  Kelas  yang  paling banyak  muncul  yang  akan  menjadi  kelas  hasil klasifikasi.
Langkah-langkah  algoritma  KNN  Sebagai berikut:
a. Menentukan  parameter  K  (jumlah  tetangga paling  dekat),  Nilai  K  diperoleh  dengan mencoba-coba.
b. Menghitung kuadrat jarak euclid ( euclidean distance )  masing-masing  objek  terhadap data sampel yang diberikan.
c. Mengurutkan  objek-objek  tersebut  ke dalam kelompok yang mempunyai
jarak euclidean terkecil.
d. Mengumpulkan  kategori  Y  (klasifikasi nearest neighbour ).
e. Dengan  menggunakan  kategori  mayoritas makadapat hasil klasifikasi.

## 4.2. Pembahasan Pembentukan Metode
Dalam pembahasan ini terdapat data set sebagai data training untuk  menghitung  nilai Euclidean distance terhadap data baru.
Tabel 1. Tabel Data Training
Keterangan dari tabel tersebut adalah: A1= Jenis Dinding Rumah
A2= Jumlah Tanggungan Keluarga
A3= Pendapatan perbulan
A4= Status Pernikahan
A5= Umur
Keterangan=  A (ACC), T (TOLAK).
Tabel 2. Tabel Indikator
Tabel 3. Tabel Data Testing

## 4.3. Pembahasan Pembentukan Basis Aturan
Data  uji  pada  tabel  5.1  itu  akan  di implementasikan  dengan  formula  K- Nearest Nerghbor .  Adapun  cara  kerja  dari  proses perhitungan K- Nearest Neighbour yaitu sebagai berikut.  Tahapan  diawali  dengan  mengambil data  testing  atau  contoh  data  seperti  pada tabel5.3.  Kemudian  dari  tabel  diatas  dapat  di hitung  dengan  menggunakan  formula  K- Nearest  Neighbour ,  adapun  cara  kerjanya adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  parameter  K,  disinı  dalam menentukan parameter k=5.
2. Menghitung  jarak euclid (Jarak euclidean ) masing-masing  objek  terhadap  datasample yang diberikan.
3. Urutkan  jarak  tersebut  dan  tentukan tetangga  mana  yang  terdekat  berdasarkan jarak minimum ke-k. No A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 Ket 1 1 50000 2 20000  35 A 2 1 35000 1 5000 45 T 3 2 70000
3 10000  30
T
4 1 25000 2 10000  43 A 5 1 100000 4 15000  50 A 6 2 30000 3 10000  29 T 7 1 20000 1 4500 30 T 8 1 90000 4 20000  30 A No A1 A2 A3 A4 A5 Keterangan 1 1000 5 1000 20 25 ? 2 1000 2 500 10 30 ? 3 100 2 800 20 40 ? 4 1000 2 100 10 30 ? 5 100 2 500 20 20 ? No X1
X2 X3 X4 X5 1 1 200000 4 15000 25 2 1 30000 2 8000 30 3 2 50000 3 10000 40 4 1 20000 1 6000 30 5 1 35000 2 12000 20
4. Menetukan kategori dari tetangga terdekat.
5. Gunakan kategori mayoritas yang
sederhana  dari  tetangga  yang  terdekat tersebut  sebagai  nilai  klasifikasi  dari  data yang baru.
Tabel 4 . Tabel Data Baru
Menghitung  jarak  antara  data  baru  dan  semua data yang ada di data training. Misal digunakan square  distance dari  jarak  antara  data  baru dengan  semua  data  yang  ada  di  data training . Contoh Perhitungan manual data baru Nomor 1 sebagai berikut:
√ √
√
√ √ √ √ √
√ √
√ √
√ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √ √
Hasil  perhitungan  menunjukan  nilai Euclidean distance data testing yang  sudah  di  uji  satu persatu  dan  sudah  terdapat  peringkat  dari  hasil tersebut.
Tabel 5.  Nilai Euclidean Distance Data Testing
Parameter K yang telah di tentukan K=7 Maka diambil data nilai terdekat yang telah di ranking sejumlah 7 data training.
Tabel 6.   Tabel Euclidean Distance
No  X1
X2 X3 X4 X5 Ket 1 1 200000 4 15000 25
T 2 1 30000 2 8000 30 A 3 2 50000 3 10000 40 T 4 1 20000 1
6000 30
A
5 1 35000 2 12000 20 A
Peringkat Ecueliden Keterangan 1 180305.99 T 2 175071.41 A 3 170073.51 T 4 165302.75 T 5 150083.31 A 6 130096.12 T 7 110113.58 A
Dari hasil perhitungan dengan sejumlah K yang telah ditentukan. Maka data baru Nomor 1 dapat disimpulkan  dari  kelompok  yang  mayoritas adalah Tolak  (T) jadi  data  baru  Nomor  1 termasuk  di  Tolak  untuk  peminjaman  dana nasabah nya.
Dari  rule  diatas  dapat  di  simpulkan  hasil keseluruhan  semua  data  baru  yang  telah dihitung  dengan  data  training  menghasilkan keterangan pada tabel berikut:

## 4.4 Implementasi Sistem
Sebelum  admin/usermasuk  ke  sistem  maka diharuskan  untuk  melakukan  login  terlebih dahulu.
Gambar 1. Tampilan Login
Gambar 2. Tampilan Dashboard

## Gambar 3. Tampilan Menu Indikator

## 4.5 Pengujuan Penerapan Metode
Merupakan  bentuk  pengujian  dari  sistem penentuan  peminjaman  modal  nasabah  apakah sistem  yang  telah  di  buat  telah  sesuai  dengan langkah-langkah  perhitungan    dari  metode  K- Nearest  Neighbour atau  belum.  Pada  pengujian ini berfokus pada  menu data  training dan  menu data  testing  yang  nantinya  pada  menu  data testing  ada  proses  perhituangan  yang  sesuai dengan  metode  yang  di  gunakan.  Bentuk tampilan  pengujian  penerapan  metode  dari sistem tersebut antara lain sebagai berikut :

## 1. Menu Data Training
Tampilan  pada  menu  ini  adalah  sebuah  tabel data  yang  memuat  data-data  training,  data training  ini  akan  di  jadikan  sebagai  data  latih pada  perhitungan  pada  sistem  tersebut.  berikut tampilan nya:
Gambar 4. Tampilan Data Training
Ecuiladen Peringkat Keterangan 150083.31 5 A 165302.75 4 T 130096.12 6 T 175071.41 2 A 100000.00 8 A 170073.51 3 T 180305.99 1 T 110113.58 7 A

## 2. Menu Data Testing
Tampilan  pada  menu  ini  adalah  sebuah  tabel data yang memuat data-data testing, data testing ini  yang  nantinya  akan  di  proses  melakukan perhitungan metode  K- Nearest.  berikut tampilan nya:
Gambar 5. Tampilan Data Testing
Pada  tampilan  data  testing  ini  sebelum memproses  data  yang  akan  di  test  harus menentukan jumlah tetangga terdekat yang akan menjadi patokan tetangga dari data testing yang akan di proses.
Gambar 6. Tampilan Memilih Tetangga

## Terdekat
Setelah  itu  pada  tampilan  data  testing  terdapat tombol  proses  pada  label  colom  action,  jika tombol tersebut di tekan maka akan  memproses satu  baris  dari  nilai  data  testing  tersebut  dan tampilan  pertama  akan  menampilkan  item-item nilai  data  testing  yg  di  proses  Berikut  tampilan ketika tombol proses di tekan:
Gambar 7. Proses Data Testing
Di  bawah  tampilan  ini  berikutnya  akan menampilkan  banyak  nya  data  training  yang sudang  di  hitung  oleh  satu  data  testing  yang sebelumnya telah di pilih, tampilan nya sebagai berikut:

## Gambar 8. Hasil perhitungan
Pada  tampilan  terakhir  ini  akan  menampilkan hasir  sorting  nilai    terendah  dari  tetangga  yang sudah  di  tentukan  di  awal  dan  juga  tampilan output  dari  keterangan  yang  sudah  di  hasilkan dari  nilai  data  yang  sudah  di  sorting sebelumnya, tampilan nya sebagai berikut:

## Gambar 9. Tampilan Hasil Sorting dan

## Keterangan
Pada saat tombol Tutup di tekan maka tampilan akan  Kembali  lagi  ke  halaman  data  testing tetapi  pada  kolom  keterangan  sudah  terdapat keterangan  yang  sudah  di  hasilkan  pada  saat pemrosesan  sebelum  nya,  tampilan  nya  sebagai berikut:
Gambar 10. Tampilan Keterangan
5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisa  dan  perancangan aplikasi  program  implementasi  metode  K-
Nearest
Neighbour
untuk penentuan peminjaman  modal  nasabah  di  Bank  Syariah Indonesia  Cabang  Cikarang,  maka  dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
a. K- Nearest  Neighbour dapat  digunakan untuk penentuan peminjaman modal nasabah di Bank Syariah Indonesia Cabang
Cikarang  dengan  obyek  baru  berdasarkan atribut  dan  dalam  penentuan  peminjaman modal  nasabah  di  Bank  Syariah  Indonesia Cabang  Cikarang  pada  setiap  data  baru nilai  K  yang  berubah  tidak  mempengaruhi hasil  akhir  dan  konsisten  dari  klasifikasi tersebut.  Algoritma  KNN  menggunakan klasifikasi ketetanggaan sebagai nilai prediksi dari query instance yang baru.
b. Sistem  penentuan  peminjaman  modal nasabah di Bank Syariah Indonesia Cabang Cikarang dengan Menggunakan Metode K-
Nearest Neighbour dibuat agar memudahkan  beban  proses  kerja  para consumer  bank,  pada  sistem  ini  consumer bank  hanya  menginputkan  data  baru  yang telah  masuk  untuk  menentukan  penerima pinjaman  dana  nasbah  secara  tepat,  dan akurat  dengan  indicator  yang  ditentukan tanpa menyurvei satu persatu data nasabah.

## 5.2 SARAN
Adapun  saran-saran  yang  dapat  diberikan peneliti berkaitan terkait
sistem prosespenentuan peminjaman  modal nasabah di Bank  Syariah  Indonesia  Cabang  Cikarang. Kedepannya  penulis  mengharapkan  akan  ada pengembangan  positif  dari  aplikasi  program yang telah dibuat seperti:
a. Dilakukan  penelitian  lebih  mendalam  untuk mencari berbagai macam indikator klasifikasi  sehingga  mencakup  segala  aspek kondisi para nasabah.
b. Pengembangan aplikasi menjadi lebih kompleks sesuai kebutuhan seiring perkembangan masa.
c. Adanya pelaporan proses dan hasil klasifikasi secara transparan terhadap nasabah.

## DAFTAR FUSTAKA
[1]  Abdullah,.web  programming.  jakarta:  PT Elex  Media  Komputindo  jakarta .2013.
[2]  Abdul Halim dan Muhammad Syam  Kusufi Akuntansi Keuangan Daerah. Edisi 4. Jakarta: Salemba Empat. . 2014.
[3]  Ardiyos.  Kamus  Besar  Akuntansi.  Jakarta: Citra Harta Prima. 2004.
[4]  Arifin  Zainul.  Dasar-Dasar  Manajemen Bank  Syariah.  Tangerang:  Azkia. (2009).
[5]Ascarya.  Akad  Dan  Produk  Bank  Syariah. Bandung:  PT  Raja  Grafindo Persada. 2007.
[6] Boediono. Pelayanan Prima Perpajakan. PT. Rineka Cipta: Jakarta. 2003.
[7]  Hidayatullah,,  P.,  &  Kawistara,  K.  J. Pemrograman  WEB.  Bandung: Informatika Bandung. (2017).
[8] Helilintar, R., Ramadani, R. A., & Rochana,
SData Mining K-Nearest Neighbour  .  Kediri:  Fakultas Teknik Universitas Nusantara
PGRI Kediri. . (2017).
[9]  Ismail.  Manajemen  Perbankan.  Jakarta: Kencana  Prenadamedia  Group. 2013.
[10]  Kasmir.  dasar-dasar  perbankan.PT  Raja Grafindo Persada. Jakarta. 2007
[11]  Lestari,  M.  A.,  Tabrani,  M.,  &  Ayumida,
S..  Sistem  Informasi  Pengolahan
Data  Administrasi  Kependudukan
Pada Kantor Desa Pucung
Karawang.  Karawang:  Interkom.
(2018).
[12]  Mandala,  E.  P.  Web  Programming  Project I.  Yogyakarta:  CV  Andi  Offset. (2017).
[13] Mandar, R. Kitab Kumpulan Tips, Latihan, dan Soal Database dengan
MySQL Server, [14]  PhpMyadmin,  dan  Tools  MySQL.  Jakarta: PT Elex Media Komputindo.(2017). [15]  Nasution,  M.  N.  Manajemen  Mutu Terpadu. Jakarta:
Ghalia
Indonesia.2004.
[16]  Nurcholish,  A.  Membangun  Database Arsip  Persuratan  Menggunakan Pemrograman  PHP  dan  MySQL.
Sukabumi: CV Jejak.(2018).
[17]  Rusyan,  T.,  &  muttaqin,  a.  Pendekatan dalam  Proses  Belajar  Mengajar. Bandung: Remaja Karya. (2018).
[18]  S.  Munawir.  Analisis  Laporan  Keuangan. Yogyakarta : Liberty.2014.
[19] Saputra, B, Novita Amanda, & Patriani, N. Analisis
Sistem Informasi Pemesanan  Tiket  Pada  Travel Okka Wisata Pontianak. In Proceeding Seminar Nasional
Sistem  Informasi  dan  Teknologi
Informasi.  Pontianak:  Sensitek.
(2018).
[20]  Saputra,  R.  D.,  &  Musyofa.  Sistem Informasi Pembelian Bahan  Baku Berbasis. Lampung: cendikia.
(2017).
[21] Sinungan, Muchdarsyah. Produktivitas Apa dan  Bagaimana.  Bandung:  Bumi Aksara.(2003).
[22]  Sumitro,  Warkum,  Asas-Asas  Perbankan
Islam & Lembaga-lembaga Terkait  (BAMUI,  Takaful  dan Pasar Modal Syariah di Indonesia), Raja Grafindo Persada, Jakarta.2004.
[23]  Winarno,  E.  ,  &  zaki,  A.  Buku  Sakti
Pemrograman, Gramedia, Jakarta. Jakarta: Buku Sakti Pemrograman. (2016)