## RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI BATAM DIRECTORY MENGGUNAKAN METODE BACKWARD CHAINING BERBASIS MOBILE

## Oleh :
Hamsir 1 , Gunadi W Nurcahyo 2 , Sarjon Defit 3
1 Sekolah Tinggi Teknik (STT) Ibnu Sina Batam 2,3 UPI – YPTK Padang
Email: hamsirsuksesselalu@gmail.com 1)

## ABSTRACT
This article is designed  for an  information  system in  the  form  of expert  system applications to present information on Batam Directory. The purpose of this system is to help provide information about the city of Batam as a whole to the residents of Batam city in particular and thelocal and foreign tourists as well as prospective investors in general. The system presents information in the form of public service to the residents of Batam city government and other newcomers as well as products and services are made and offered by the business and government. The analysis was done by determining the first goal, then do  these arching to  obtain the  desired  information. The  design system  uses backward chaining inference  method to  the  implementation  ofthe  system using My-SQL database systems and programming languages of PHP and JQuery. The system is based on mobile, so it can be accessed using a mobile device.
Keywords: BackwardChaining, Expert Systems, BatamDirectory, My-SQL, PHP, JQuery

## PENDAHULUAN
Inference    engine merupakan modul    yang    berisi    program    tentang bagaimana mengendalikan proses reasoning .    Ada  dua  metode  inferensi yang penting dalam sistem pakar,  yaitu runut    maju    ( forward    chaining )    dan runut balik ( backward chaining ).Dalam  tulisan  ini, inference engine yang digunakan adalah Backward Chaining .  Cukup  banyak  peneliti penggunakan backward  chaining dalam penelitiannya, diantaranya adalah
Saylani,  2012atau Homeier  dan Thach,
2012. Penulis  melakukan  penelitian Kota  Batam  dengan  jumlah  penduduk berdasarkan  sensus  penduduk  tahun
2012  sebesar  1.146.231  jiwa.  Jumlah wisatawan  mancanegara  selama  bulan Januari  hingga Mei  2012  sebanyak 477.275  jiwa  meningkat  sebesar  8,4 persen dibandingkan periode  yang sama tahun 2011 yang tercatat 440.280 jiwa.
Permasalahan  yang  dihadapi penduduk kota Batam maupun wisatawan  adalah  sulitnya  mendapatkan informasi  tentang  kota  Batam  secara keseluruhan. Beberapa
informasi telah disajikan oleh pemda kota batam, namun belum memenuhi kebutuhan masyarakat kota  Batam  khususnya  yang  memiliki mobilitas  tinggi,  apalagi  informasinya sulit  diakses.  Untuk  itu  dibutuhkan sebuah  sistem  informasi  berupa Batam Directory yang  berisi  seluruh  informasi
tentang  Kota  Batam  yang  dapat  diakses dengan mudah, kapan dan dimana saja. Sistem Pakar dapat menyelesaikan  permasalahan  diatas dengan  menerapkan  Metode Backward
Chaining pada  rancang  bangun  Sistem Informasi Batam  Directory berbasis mobile .Bahasa Pemrograman yang sesuai dalam rancang bangun diatas pada sisi client adalah Java
Query
Mobile ( JQuery  Mobile ) dan  pada  sisi Admin  adalah  PHP  dengan  dukungan teknologi  database My-SQL yang  cukup handal  mengelola  database  yang  besar.

## Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah  maka rumusan  masalah  adalah sbb: 1. Bagaimana  menerapkan  metode Backward Chaining pada pembangunan  sistem  informasi Batam Directory berbasis mobile ?
2. Bagaimana Metode Backward
Chaining dapat  digunakan  untuk merancang  sebuah  sistem  informasi
Batam  Directory berbasis mobile yang  efektif  dan  efisien  pada Pemerintah Kota Batam ?

## LANDASAN TEORI

## Pengertian Sistem Pakar
Secara umum, sistem pakar ( expert system )  adalah  sistem  yang  berusaha mengadopsi  pengetahuan  manusia  ke komputer.Sistem  pakar  yang  baik dirancang  agar  dapat  menyelesaikan suatu  permasalahan  tertentu  dengan meniru  kerja  dari  para  ahli.  Ada beberapa  definisi  tentang  sistem  pakar, antara lain:
Menurut  Durkin  :  Sistem  pakar adalah  suatu  program  komputer  yang dirancang
untuk memodelkan kemampuan  penyelesaian  masalah  yang dilakukan oleh seorang pakar. 1. Menurut  Ignizio  :  Sistem  pakar adalah  suatu  model  dan  prosedur yang  berkaitan,  dalam  suatu  domain tertentu, yang mana tingkat keahliannya  dapat  dibandingkan dengan keahlian seorang pakar.
2. Menurut  Giarratano  dan  Riley  : Sistem  pakar  adalah  suatu  sistem komputer  yang  bisa  menyamai  atau meniru  kemampuan  seorang  pakar (Sri Kusumadewi, 2003).

## Konsep Dasar Sistem Pakar
Konsep  dasar  dari  suatu  sistem pakar  mengandung  beberapa  unsur  atau elemen,  yaitu  keahlian,  ahli,  pengalihan keahlian, inferensi, aturan, dan kemampuan  menjelaskan.  Salah  satu fitur  yang  harus  dimiliki  oleh  sistem pakar adalah kemampuan untuk menalar ( reasoning ).

## Struktur Sistem Pakar
Sistem  pakar  disusun  oleh  dua bagian utama, yaitu lingkungan pengembangan ( development environment )  dan  lingkungan  konsultasi
( consultation  environment ),  seperti  pada gambar 1.

## Gambar 1 Struktur Sistem Pakar
Pemakai Pakar Knowledge Engineer

## Akuisisi Pengetahuan
Menurut Turban (1998:1), terdapat empat metode utama dalam akusisi pengetahuan yaitu : a. Wawancara
Wawancara  adalah  metode  akusisi yang paling banyak digunakan. Dalam metode  ini  melibatkan  pembicaraan dengan  pakar  secara  langsung  dalam suatu wawancara.
b. Analisis Protokol Dalam metode akusisi ini, pakardiminta  untuk  melakukan  suatu pekerjaandan  mengungkapkan  proses pemikirandengan  menggunakan  kata- kata.
c. Observasi Pada Pekerjaan Pakar
Dalam
metode ini, pekerjaan dalambidang  tertentu  yang  dilakukan pakardirekam dan diobservasi. d. Induksi Aturan Dari Contoh Metode ini dibatasi untuk sistemberbasis aturan. Induksi
adalah suatu
prosespenalaran  dari  kasus  ke  umum.
Suatu sisteminduksi aturan diberi contoh-
contoh  darisuatu  masalah  yang  hasilnya telah diketahui. Setelah
Mengembangkan Sistem Pakar Seperti  layaknya  pengembangan perangkat  lunak,  pada  pengembangan sistem  pakar  inipun  diperlukan  beberapa tahapan  seperti  terlihat  pada  gambar berikut ini [Sri Kusumadewi, 2003].

## Gambar 2 Tahap – tahap
Pengembangan Sistem Pakar diberikan  beberapa contoh,  sisteminduksi aturan tersebut dapat membuataturan yang benar untuk kasus-kasus contoh.
Bingkai ( Frame )
Bingkai  berupa  ruang-ruang  ( slots ) yang berisi atribut untuk mendeskripsikan pengetahuan. Pengetahuan  yang  termuat  dalam  slot dapat  berupa  kejadian,  lokasi,  situasi, ataupun  elemen-elemen  lainnya.  Bingkai digunakan untuk  merepresentasikan pengetahuan  deklaratif.  Berikut  adalah contoh tabel model representasi pengetahuan bingkai ( frame ).
Tabel 1 Representasi Bingkai Pada Bingkai Penyakit
Ruang ( Slots ) Isi ( Fillers ) Nama Flu Gejala a. Bersin b. Pusing c. Demam Obat a. Ultraflu b. Mixagrib
Tahap 1:Penilaian Keadaan Tahap 2:Koleksi Pengetahuan Tahap 3:Perancangan Tahap 4:Tes Tahap 5:Dokumentasi Tahap 6:Pemeliharaan Reformulasi Perbaikan
Kaidah Produksi ( Production Rule )
Kaidah  menyediakan  cara  formal  untuk merepresentasikan  rekomendasi,  arahan, atau  strategi.  Kaidah  produksi  dituliskan dalam bentuk jika-maka ( if-then ). Kaidah if-then menghubungkan antaseden
( antacedent )  dengan  konskuensi  yang diakibatkannya.
Berbagai  struktur  kaidah if-then yang menghubungkan  obyek  atau atribut adalah sebagai berikut :
JIKA premis MAKA konklusi JIKA masukan MAKA keluaran JIKA kondisi MAKA tindakan JIKA anteseden MAKA konsekuen JIKA data MAKA hasil JIKA tindakan MAKA tujuan
Mekanisme Inferensi Ada  dua  metode  inferensi  yang paling penting dalam sistem pakar,  yaitu runut maju ( forward chaining ) dan runut balik ( backward chaining ).
Runut Maju ( Forward Chaining ) Suatu  perkalian  inferensi  yang menggabungkan  suatu  permasalahan
dengan  solusinya  disebut  dengan  rantai ( chain ).  Suatu  rantai  yang  dicari  atau dilewati  atau  dilintasi  dari  suatu permasalahan untuk memperoleh solusinya  disebut  dengan forward chaining . Cara  lain  menggambarkan forward  chaining ini  adalah  dengan penalaran  dari  fakta  menuju  konklusi yang terdapat dari fakta. Menurut Wilson dalam  metode  ini,  data  digunakan  untuk menentukan  aturan  mana  yang  akan dijalankan,  kemudian  aturan  tersebut dijalankan.
Mungkin proses menambahkan  data  ke  memori  kerja.
Proses  diulang sampai  ditemukan  suatu hasil. Menurut  Giarattano  dan  Riley, metode  inferensi  runut  maju  cocok digunakan  untuk  menangani  masalah pengendalian ( controling ) dan peramalan ( prognosis ). Gambar 3 berikut  menunjukkan  proses forward chaining.

## Gambar 3 Proses Forward Chaining
Menurut  Giarattano  dan  Riley  dalam runut  balik,  penalaran  dimulai  dengan tujuan  merunut  balik  ke  jalur  yang  akan mengarahkan ke tujuan tersebut.
Dalam  pendekatan  ini  pelacakan dimulai  dari  tujuan, selanjutnya  dicari aturan  yang  memiliki  tujuan  tersebut untuk kesimpulannya. Selanjutnya proses pelacakan  menggunakan  premis  untuk aturan  tersebut  sebagai  tujuan  baru  dan mencari  aturan  lain  dengan  tujuan  baru sebagai  kesimpulannya.  Proses  berlanjut sampai semua kemungkinan  ditemukan. Gambar 4 menunjukkan proses backward chaining (Meliana Anandari, 2012).
Gambar 4 Proses Backward Chaining Kedua  metode  inferensi  tersebut dipengaruhi oleh tiga macam penelusuran,  yaitu Depth-first  search, Breadth-first search , dan best-first search (Hersatoto Lestiyono, 2008).
a. Depth-first search, melakukan penelusuran  kaidah  secara  mendalam dari  simpul  akar  bergerak  menurun ketingkat dalam yang berurutan.

## Gambar 5 Diagram Teknik
Penelusuran Dept-First Search
b. Breadth-first search, bergerak  dari simpulakar,  simpul  yang  ada  pada setiap  tingkatdiuji  sebelum  pindah ketingkat selanjutnya.

## Gambar 6 Diagram Teknik Penelusuran Breadth First Search
c. Best-first search , bekerja berdasarkankombinasi kedua metode sebelumnya.
Penerapan Sistem Pakar dan
Backward Chaining Salah  satu  cabang Artificial Intellegent (AI)  yang  cukup  pesat perkembangannya  adalah  Sistem  Pakar ( Expert  System ),  terlihat  dari  makin banyaknya  peneliti  yang  melakukan penelitian  menggunakan  sistem  pakar dari  berbagai  bidang.  Salah  satu  sistem pakar  yang  dikembangkan  dalam  bidang kesehatan  yang  telah  banyak  digunakan adalah E2gLite.

## ANALISA DAN PERANCANGAN
Tahap Analisis Sistem Pakar Dalam  pembangunan Sistem  Pakar mengidentifikasi Batam Directory diperlukan  tahapan – tahapan  analisis sebagai berikut : 1. Sistem yang akan dibangun merupakan sistem pakar mengidentifikasi Batam Directory .
2. Mengumpulkan  data – data  melalui studi literatur, observasi dan wawancara  ke  masyarakat  digunakan sebagai knowledge base .
3. Mempresentasikan  pengetahuan  yang telah  didapat  ke  dalam  tabel pertanyaan 4. Menentukan metode inferensi 5. Menentukan target user 6. Usulan sistem yang akan dibangun. Analisa Masalah Beberapa pendekatan untuk menyelesaikan  permasalahan  tersebut sebagai berikut : a. Mempelajari dan  melakukan  studi kasus  mengenai  kebutuhan  informasi tentang Batam  Directory yang sering terjadi.
b. Memahami  sistem  kerja Batam Directory
c. Membangun  sistem  informasi  berupa sistem  pakar  yang  menyediakan referensi mengenai tata cara pengolahan data Batam Directory . d. Membangun sistem pakar yang dapat mendeteksi permasalahan pada Batam
Directory dan solusinya e. Pengembangan  sistem  pakar  yang dapat membantu memberikan keputusan secara tepat dan akurat.
Analisa Sistem
Dari  analisis  sistem diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut : a. Pengembangan  sistem  pakar  harus menyediakan referensi tentang bagaimana
tata – cara
perawatan,pemeliharaan dan petunjuk pengelolaan Batam Directory b. Diperlukan  pengembangan  sistem pakar  untuk  dapat  membantu masyarakat  dalam  mencari  informasi yang disajian dalam Batam Directory
c. Proses  pengambilan  kesimpulan sistem  pakar  memberikan  beberapa pertanyaan  berbagai  permasalahan yang  dihadapi,  kemudian  pengguna sistem  memberikan  jawaban  dari pertanyaan tersebut.
d. Setelah  mengetahui  informasiyang dibutuhkan,  maka  sistem  pakar  akan memberikan  solusi  informasi  yang dibutuhkan tersebut.
Desain Arsitektur Sistem Arsitektur  sistem  di  disain  seperti pada Gambar 7.

## Knowledga Base
Gambar 10 Rule Ke-3  Katagori Kuliner
Gambar 7 Desain arsitektur Deteksi Informasi Batam Director
Knowledge  Base berisi  himpunan aturan  atau rule untuk  mencari  aturan, mencari macam – macam informasi, jenis – jenis informasi. Contoh aturan – aturan adalah sebagai berikut :

## Gambar 8 Rule Ke-1 Katagori
Pemerintah
Gambar 9 Rule Ke-2 Katagori Pariwisata
Gambar 11 Rule Ke-4 Katagori
Perdagangan

## Gambar 12 Rule Ke-5 Katagori
Industri
Gambar 13 Rule Ke-6 Katagori Koperasi
Gambar 14 Rule Ke-7 Katagori Hotel
Database Dalam  hal  ini  nama database  yang dirancang adalah dbBATAMDIR.SQL. Database berisi  tentang  fakta – fakta yang  dibutuhkan  pemakai,  yaitu  berupa data – data variabel dari : tabel password, tabel  kategori  informasi,  tabel  jenis informasi,  tabel  wilayah  kerja,  tabel produk  layanan  dan  tabel  diagnosa informasi.
Inference Engine
Untuk penyelesaian masalah dalam mendeteksi  informasi  yang  dibutuhkan, dalam  hal  ini  menggunakan  metode inferensi backward  chaining karena dalam  mengecek  informasi  Batam Directory akan dimulai dengan bermacam – macam informasi yang akan ditelusuri,  kemudian  dilanjutkan  dengan jenis – jenis  dari  bermacam  informasi yang dipilih, dan seterusnya sampai pada diagnose  informasi  dan  hasil  akhir kesimpulan informasi tersebut.
Sistem  pakar  yang  diaplikasikan pada  penelitian  ini  merupakan  sistem pakar  yang  pada  tingkat  tertentu  dapat bertindak  sebagai  pendiagnosa  informasi dan  memberikan  rekomendasi  informasi terpilih  atas goal tersebut.  Sistem  pakar ini memiliki kemampuan sebagai berikut
:
1. Menanyakan informasi yang diinginkan 2. Memberikan langkah – langkah yang harus  dilakukan  mengidentifikasi informasi
3. Menyimpulkan  informasi  batam directory yang dimaksud
Kerja  Sistem  Pakar  ( Searching )  dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar 15 Kerja Sistem Pakar

## Teknik Inference Engine
Kinerja  sistem  dalam  pencapaian kesimpulan  didasarkan  pada  langkah – langkah berikut :
1. Memulai penalaran dari sekumpulan hipotesa 2. Menemukan ciri – ciri yang sesuai hipotesamenuju fakta – fakta yang mendukung hipotesa tersebut
3. Begitu  selanjutnya  sampai  pada kesimpulan atau goal tercapai. Proses implementasi sistem inferensi  yang  menggunakan Backward
Chaining dapat  diuraikan  pada  tabel berikut ini
Tabel 2 Database Yang Mengandung
Fakta – Fakta VARIABEL FAKTA – FAKTA A Kategori telah tersedia B Jenis Usaha telah ada C Penulisan kata kunci ( key word )
D Informasi Produk telah tersedia E Wilayah domisili usaha diketahui Z Data dapat ditampilkan

## User Interface
Pada rancangan menu utama terdiri dari  kategori  informasi yang  tersedia memungkinkan user memilih  informasi yang diinginkan dengan tepat, sedangkan rancangan pencarian informasi digunakan untuk memasukkan goal yang diinginkan.
Berdasarkan  variable – variable yang  telah  dikelompokkan,  maka  dapat diterapkan  ke  dalam  aturan – aturan ( knowledge base ) yang di tampilkan pada tabel berikut ini :
Tabel 3 Database (Fakta – Fakta) Setelah Eksekusi NOMOR
ATURAN R-1 IF D THEN E
R-2 IF E AND B THEN A R-3 IF A AND C THEN Z R-4 IF Z THEN Y
Pada  tabel  3  di  atas  terdapat  4 aturan  yang  tersimpan  di  dalam knowledge  base .  Fakta  awal  yang diberikan  hanya  :  E  (artinya  :  E  bernilai benar). Fakta awal yang akan dibuktikan apakah Y bernilai benar (hipotesa : Y)? Dari  hasil  eksekusi  inferensi backward chaining dapat digambarkan dengan pola pemodelan yang dinyatakan oleh Gambar 16.
Gambar 16 Alur Inferensi Backward Chaining
Rancangan Pencarian ( Searching )
Rancangan Pencarian ini digunakan untuk  mengakses  informasi  yang  telah disediakan  pada  Batam Directory .
Berikut  ini  rancangan  pencarian  yang diinginkan pada gambar 17 Pada form Pencarian  ini  terdapat beberapa  bagian  yang  masing – masing mempunyai fungsi sebagai berikut :
1. Searching  Box berfungsi  untuk tempat  penulisan  kata  kunci  ( key word ) yang 2. digunakan untuk mencari ( searching ) informasi yang diinginkan.
3. Objek Command  Buttom  SearchBox digunakan  sebagai  tombol  untuk memulai  pencarian  sesuai  dengan Key-word yang telah ditentukan pada Searching Box .

## Gambar 19 Rancangan Aktivitas Deteksi Informasi Batam Directory
Gambar 17 Form Pencarian ( Searhing )
Rancangan Form Solusi
Rancangan form Solusi adalah pada gambar 18 :
Pada form Solusi  ini  terdapat beberapa  bagian  yang  masing – masing mempunyai fungsi sebagai berikut :
1. Searching Box yang terletak di bawah sub – menu Kategori berfungsi untuk tempat penulisan kata kunci ( keyword )  yang  digunakan  untuk mencari  ( searching )  informasi  yang diinginkan.
2. Objek Command  Buttom  Search digunakan  sebagai  tombol  untuk memulai  pencarian  sesuai  dengan Key-word yang telah ditentukan pada Searching Box .
Area Searching  Result digunakan  untuk menampilkan  hasil  pencarian.  Penyajian hasil pencarian dilakukan dengan masing – masing  hasil  pencarian  dibuatkan  link
untuk  menampilkan  informasi  secara lengkap.

## Gambar 18 FormSearching Result

## Explanation Facility
Explanation  Facility (Fasilitas Penjelasan)  adalah  komponen  yang memberikan  wawasan  untuk  proses penalaran.  Komponen  Penjelasan  dapat melacak  mana  aturan  yang  digunakan untuk  memperoleh  hasilnya. Explanation Facility adalah  fasilitas  yang  berisi tentang  pemeliharaan  dan  perawatan sistem  informasi  dan  database Batam Directory secara  rutin,  berikut  dapat dijelaskan sbb :

## Pemeliharaan dan Perawatan Rutin
Informasi  yang  disajikan  oleh program  aplikasi  batam directory sangat dibutuhkan  oleh  penduduk  kota  batam maupun wisatawan lokal dan mancanegara,  serta  calon investor yang berminat  ber-investasi  di  kota  batam khususnya  dan  propinsi  kepulauan  riau pada umumnya. Sistem  informasi  batam directory berbasis mobile ini  adalah  sebuah  benda bersifat  abstrak  yang  memerlukan pemeliharaan  dan  perawatan  rutin  untuk menjaga  sistem  kerja  tetap  stabil.  Sama seperti  benda  lainnya,  sistem  informasi Batam Directory ini  dapat  rusak  atau tidak  bekerja  seperti yang  seharusnya dilakukan  karena  mendapat  pengaruh atau serangan dari benda lainnya, seperti Virus,  Worm,  Spyware,  Trojan  Horse . Selain  itu,  juga  perlu  dilakukan perawatan  rutin  terhadap database yang memiliki  pertumbuhan  data  yang  besar agar akses ke database dapat lebih cepat, tidak lelet . Selain itu, agar data selalu up to  date ,  maka  harus  dilakukan update data secara berkala.

## Rancangan Aktivitas Sistem
Diagram aktivitas menggambarkan berbagai  alur  aktivitas  secara  umum dalam  sistem  yang  sedang  dirancang, bagaimana masing – masing alur dimulai, decision apa  yang  mungkin  terjadi  dan bagaimana  semua  alur  berakhir. Gambar 19menggambaran  aktivitas  sistem  dari awal pemasukan data ( input ) hingga hasil akhir( output ) yang dihasilkan.

## Kesimpulan
1. Informasi  merupakan  kebutuhan penting bagi setiap orang dapat lebih mudah  melakukan  aktifitasnya, terlebih  lagi  para investor yang diharapkan  dapat  meningkatkan pertumbuhan ekonomi kota Batam.
2. Penggunaan  metode  runut  mundur ( backward  chaining )  sudah  tepat pada  penelitian ini,  karena  terlebih dahulu  menentukan  tujuan  ( goal ), kemudian  bergerak  mundur  untuk dapat menarik kesimpulan.
3. Hasil ( output ) dari sistem yang telah dirancang ini dalam bentuk informasi produk  atau  layanan  dari  sebuah badan  usaha  atau  kantor  layanan pemerintah  yang  sangat  dibutuhkan oleh masyarakat pengguna

## Saran
Sistem  informasi Batam  Directory berbasis mobile ini  bagi  penulis  belum sempurna  dan  bermanfaat  maksimal karena  belum  ter- link dengan Google Map atau  program  sejenisnya  yang berfungsi  memberikan petunjuk  jalan  ke tempat  perusahaan  atau  kantor  layanan pemerintah  yang  ingin  didatangi.  Untuk itu,  penulis  berharap  ada  pihak  atau peneliti  lain  yang  berkenan  mendukung, mengembangkan dan melanjutkan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Sri  Kusumadewi,
2003, Artificial Intellegence (Teknik dan Aplikasinya) ,  Yogyakarta  :  Graha Ilmu
Peter  V.  Homeier  and  Thach  C.  Le.,
2012, Journal  ECLIPS  :  An Extended  CLIPS  For  Backward Chaining and Goal-Directed Reasoning ., Information Technology Department, The Aerospace Corporation Najib Saylani, 2012, Journal Application of  Backward  Chaining  Method  to Computer Forensic .,Hofstra University, Hempstead New York

## Meliana  Anandari,  2012,
Sistem  Pakar
Untuk  Mendiagnosa  Gangguan Sistem  Pencernaan  Pada  Manusia Dengan Metode Backward Chaining ,  AMIKOM Yogyakarta Hersatoto Lestiyono, 2008, Jurnal
Merancang dan Membuat Sistem Pakar ., Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank
Semarang
Komentar:
Artikel ini diambil dari Tesis MKOM UPI-YPTK yang saya bimbing. Disarankan untuk melibatkan nama pembimbing jika penulis utama (Hamsir) berkenan.