## SISTEM INFORMASI REKOMENDASI PEMILIHAN SEKOLAH DASAR DENGAN METODE AHP STUDI KASUS SURABAYA BARAT
Suryo Atmojo 1 , Suzana Dewi 2 ,Nurwahyudi Widhiyanta 3 , Ruli Utami 4
1,2,3 Universitas Wijaya Putra Surabaya, Indonesia suryoatmojo@uwp.ac.id , suzanadewi@uwp.ac.id , nurwahyudiwidhiyanta@uwp.ac.id 4 Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, Indonesia ruli.utami@itats.ac.id

## Abstrak
Pemilihan  sekolah  dengan  tepat  ialah  salah  satu  langkah  yang  penting.  Pilihan  untuk sekolah saat ini, akan memengaruhi proses pendidikan serta masa depan. Pada proses pemilihan sekolah jika pilihannya tepat, hasil belajar yang didapat di sekolah akan menjadi modal dalam mengikuti  pendidikan  pada  jenjang  yang  lebih  tinggi,  serta  akan  memengaruhi  bidang pekerjaan yang akan ditekuni. Banyaknya pertimbangan yang perlu diperhatikan saat memilih sekolah khususnya sekolah dasar, menjadikan proses pemilihan sekolah pada saat ini menjadi proses  yang  tidak  mudah.  Banyaknya  pilihan  sekolah  membuat  orang  tua  dan  anak  bingung untuk  memilih.  Solusi  pada  masalah  penentuan  sekolah  berdasarkan  kriteria  yang  kompleks yaitu menggunakan sistem pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan atau SPK ialah sebuah  sistem  dengan  pendekatan  sistematis,  dengan  proses  awal  yaitu  pengumpulan  fakta- fakta, penetapan kriteria keputusan guna memilih alternatif tindakan yang paling tepat sebagai solusi  keputusan.  Berdasarkan  hal  di  atas,  penulis  tertarik  melakukan  pemilihan  sekolah berdasarkan kriteria-kriteria yang diinginkan menggunakan metode AHP ( analitycal hierarchy process ).  Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  ini  dapat mempermudah pemilihan sekolah dasar sesuai  dengan kriteria  yang dipilih oleh  wali murid. Dengan menggunakan metode AHP sesuai kriteria yang dipilih oleh user wali murid.
Kata Kunci:  SPK, AHP, Sekolah, Sistem

## Abstract
Selection  of  schools  appropriately;  one  important  step.  The  choice  of  school  today,  will influence the educational process as well as the future. In the school selection process, if the choice  is  right,  the  learning  outcomes  obtained  at  school  will  become  capital  in  attending higher  education  levels  and  will  affect  the  field  of  work  to  be  pursued.  The  number  of considerations  that  need  to  be  considered  when  choosing  an  elementary  school  makes  the current school selection process difficult process. The number of school choices makes parents and children confused to choose. The solution to the problem of determining the school is based on  complex  criteria,  namely  using  a  support  system.  A  decision  support  system  or  DSS  is  a system with a systematic approach, with an initial process that is based on facts, establishing criteria to select the most appropriate alternative action as a decision solution. Based on the above, the authors are interested in selecting schools based on criteria using the AHP method (hierarchical analysis process). Based on the research results, it can be ignored that this system can  facilitate  the  selection  of  elementary  schools  according  to  the  criteria  chosen  by  the guardians of the students. By using the AHP method according to the criteria chosen by the student guardian.
Keywords: DSS, AHP, School, System

## PENDAHULUAN
Salah  satu  faktor  yang  berperan
dalam  membangun  negara  Indonesia yang maju adalah
pendidikan.
Pengembangan pendidikan dirasa sangatlah  diperlukan,  karena  pendidikan yang  bermutu dapat  meningkatkan kecerdasan  sebuah  negara.  Pendidikan juga  merupakan  sebuah  investasi  dalam pengembangan  sumber  daya  manusia guna mengarungi kehidupan.
Sekolah  ialah  lembaga  pendidikan
formal yang secara sistematis menjalankan program pengajaran, bimbingan,  dan  latihan  guna  membantu siswa agar dapat mengembangkan potensinya  pada  aspek  spiritual,  moral, emosional,  intelektual  maupun  sosial. Saat  ini  pemilihan  sekolah  yang  tepat merupakan  proses  yang  sulit  bagi  para orang  tua  (Fitriana  &  Widayani,  2016). Pemilihan  sekolah  dengan  tepat  ialah salah satu  langkah  yang  penting.  Pilihan untuk sekolah saat ini, akan memengaruhi proses pendidikan serta masa depan. Pada proses pemilihan sekolah jika pilihannya tepat,  maka  apa  yang  didapat  di  sekolah akan  menjadi  modal  yang  cukup  dalam mengikuti pendidikan pada jenjang  yang lebih  tinggi,  serta  akan  mempengaruhi bidang  pekerjaan  yang  akan  ditekuni (Habiby  &  Yamasari,  2017).  Dalam proses menentukan sekolah yang baik dan tepat  tidaklah  mudah,  hal  tersebut disebabkan karena banyaknya
pertimbangan  yang  perlu  diperhatikan dalam  memilih  sekolah  khususnya  pada sekolah  dasar,  serta  banyaknya  pilihan sekolah  yang  membuat  orang  tua  dan anak  bingung  untuk  memilih  (Harahap,
2015).
Surabaya memiliki 680 sekolah dasar yang terdiri dari sekolah negeri dan swasta yang diperoleh dari
(profilsekolah.dispendik.surabaya.go.id). Menyadari  betapa  pentingnya  dalam menentukan pilihan sekolah yang tepat dari jumlah  data  yang  banyak,  maka  perlu pengelompokan  sekolah  terlebih  dahulu berdasarkan  lokasi  terdekat  dari  tempat tinggal  menuju  ke  sekolah,  sehingga  bisa mempermudah dalam pemilihan sekolah.
Solusi  pada  masalah  penentuan sekolah berdasarakan kriteria yang kompleks ialah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dimana dapat membantu orang  tua  dalam  menentukan  pilihan sekolah  dasar  terbaik  bagi  anak  mereka.
Pada penelitian ini, SPK yang akan dibuat juga  akan  dikombinasikan  dengan  Sistem Informasi  Geografis  (SIG)  dimana  akan menjadi  alat  bantu  untuk  menampilkan data-data  sekolah  dalam  bentuk  maps (Ariyanti  et  al.,  2015).  Pemanfaatan  SIG diharapkan  dapat  membantu  orang  tua untuk  mengakses  informasi  data  sekolah khususnya  lokasi  sekolah  menjadi  lebih mudah (Ramadhani et al., 2016).  SPK ialah sistem dengan pendekatan sistematis, yang diawali pengumpulan fakta-fakta, menetapkan  sejumlah  kriteria  keputusan untuk  memilih  alternatif  tindakan  yang paling  tepat  sebagai  solusi.  Salah  satu metode  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  yang  bisa  mengatasi  masalah tersebut  adalah AHP  ( analitycal  hierarchy process ).  AHP  ialah  metode  hierarki fungsional dengan input utamanya persepsi manusia  (Aqli  et  al.,  2016).  Metode  AHP digunakan  karena  mampu  menghasilkan output  yang  lebih  konsisten  (Narti  et  al., 2019).  Metode  AHP  menghasilkan  output
berdasarkan  urutan  ranking  dari  setiap alternatif yang ada (Munthafa & Mubarok, 2017). K-Means sebagai salah satu metode data clustering yang mengelompokkan data dalam bentuk satu atau lebih cluster. Data- data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster dan data yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda pada  cluster  yang  lain  (Imantika  et  al., 2019). Setelah data yang sudah dikelompokan  dengan  metode  K-means selesai, proses selanjutnya untuk perangkingan  pemilihan  sekolah  dasar menggunakan metode AHP. Begitu
banyaknya  pendekatan  yang  digunakan oleh para pengguna metode AHP, khususnya  dalam  hal  seleksi  terhadap sesuatu  fenomena.  Berbagai  kalangan akademisi  banyak  menggunakan  Metode AHP, mulai dari kajian teori hingga sampai pada  implementasi dalam  kehidupan sehari-hari,

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada tahap  pengembangan  aplikasi  adalah metode waterfall (Christian et al., 2018):
1. Requirement Gathering and analysis
Tahap ini merupakan proses mengumpulkan kebutuhan secara lengkap  untuk  berikutnya  dilakukan proses analisis dan pendefinisian kebutuhan  yang  harus  dipenuhi  oleh program  yang  akan  dibangun.  tahapan ini  harus  dikerjakan  secara  lengkap untuk bisa menghasilkan desain baik.
2. Design
Dalam  tahap  ini  pengembang  akan menghasilkan  sebuah  sistem  secara keseluruhan  dan  menentukan  alur perangkat lunak hingga algoritma yang detail.

## 3. Implementation
Tahapan dimana seluruh desain diubah menjadi  kode  progam.  Kode  progam yang  dibuat  berupa  modul  yang  akan diintregasikan  menjadi  sistem  yang lengkap.
4. Integration & Testing
Di  tahap  ini  dilakukan  penggabungan modul-modul  yang  sudah  dibuat  dan dilakukan  pengujian  ini  dilakukan untuk  mengetahui  apakah software yang  dibuat  telah  sesuai  dengan desainnya  dan  fungsi  pada software terdapat kesalahan atau tidak.
5. Verification adalah  klien  atau  pengguna  menguji apakah  sistem  tersebut  telah  sesuai dengan yang disetujui.
6. Operation & Maintenance yaitu  instalasi  dan  proses  perbaikan sistem sesuai yang disetujui.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
1. Data Flow Diagram
Berikut  ialah data  flow  diagram dari sistem  penunjang  keputusan  pemilihan sekolah dasar studi kasus area Surabaya barat yang dibuat.
Gambar 1 . Data Flow Diagram
2. Conceptual Data Model
Berikut  adalah conceptual data  model dari  sistem  pemilihan  sekolah  dasar yang dibuat
Gambar 2 . Conceptual Data Model

## 3. Physical Data Model
Berikut adalah physical data model dari aplikasi yang dibuat
Gambar 3 . Conceptual Data Model

## 4. Perhitungan AHP
Tabel 1 . Perhitungan AHP
perpus biaya akreditasi lab perpus 1 0,111111 2 5 biaya 9 1 9 9 akreditasi 0,5 0,111111 1 3 lab 0,2 0,111111 0,333333 1 jumlah 10,7 1,333333 12,333333 18
Table  1  adalah  hasil  bobot  kriteria yang dipilih oleh user.
Tabel 2 . Normalisasi tabel bobot perpus biaya akredi tasi lab rata- rata perpus 0,093 0,083 0,16 0,27 0,154 biaya 0,84 0,75 0,72 0,5 0,70 akreditasi 0,046 0,083 0,081 0,16 0,094 lab 0,018 0,083 0,027 0,055 0,046 jumlah 1 1 1 1 1 Table 2 merupakan hasil normalisasi dari tabel bobot. Tabel 3 . Cluster data normalisasi id jarak  perpus-2  biaya-3  akreditasi-4 lab-5 1 10,02 1 200000 2 0 6 8,76 2 240000 2 1 7 4,98 0 200000 2 0 8 2,25 2 200000 2 1 26,01 5 840000 8 2
Table  3  merupakan  data  salah  satu hasil cluster yang akan dinormalisasi. Tabel 4 . Cluster data normalisasi 1 0,2 0,238095238 0,25 0 6 0,4 0,285714286 0,25 0,5 7 0 0,238095238 0,25 0 8 0,4 0,238095238 0,25 0,5 1 1 1 1 Table 4 merupakan hasil normalisasi alternatif data sekolah. Tabel 5 . Nilai alternatif-kriteria 1 0,030 0,167 0,023 0 6 0,061 0,201 0,023 0,023 7 0 0,167 0,023 0 8 0,061 0,167 0,023 0,023
Table  5  merupakan  nilai  alternatif- kriteria. Tabel 6 . Nilai alternatif-kriteria 1 0,2223575 6 0,309851561 7 0,191520939 8 0,276269999
5. Halaman Login
Pada  saat  pertama  kali  dibuka,  laman
perangkat sistem akan menampilkan tampilan  menu  login,  Gambar  4  adalah antarmuka menu login.
Gambar 4 . Halaman Login
6. Desain Aplikasi (Halaman Admin)
Gambar  5  adalah  tampilan dashboard admin  Ketika  admin  berhasil  login  pada Sistem Pendukung Keputusan.
Gambar 5 . Halaman Admin
7. Desain Aplikasi (Halaman Wali Murid) Gambar 6 adalah tampilan halaman wali murid  ketika  wali  murid  menggunakan perhitungan Sistem Pendukung Keputusan.
Gambar 6 . Halaman Wali Murid
8. Tampilan Hasil AHP
Gambar  7  adalah  tampilan  hasil perhitungan  AHP  pada  Sistem  Pendukung Keputusan.
Gambar 7 . Halaman Hasil AHP
Gambar  7  merupakan  tampilan  hasil  dari AHP  yang  akan  menampilkan  beberapa rekomendasi sekolah sesuai dengan kriteria yang dipilih oleh wali murid. Berikut kode programnya:
1. private function _bobotAlternatif( $data_cluster)
2. {
3. $data[ 'sekolah' ] = $data_clust er;
4. $data[ 'kriteria' ] = $ this - >Kriteria_model- >getAllKriteria();
5. $data[ 'nilai' ] = $ this - >Nilai_model->getAllNilai();
6. $total_biaya = $ this - >Nilai_model->getTotalBiaya(); 7. $nilai_proses = array();
8. $data_bobot = [];
9. foreach ($data[ 'sekolah' ] as $ key => $value) { 10. $data_bobot[$key] = [
11. "id_sekolah" => $va lue[ 'id_sekolah' ],
12. "id_cluster" => $va lue[ 'id_cluster' ], 13. "nilai_sekolah" => [], 14. ];
15. 16. foreach ($data[ 'kriteria' ] as $key_kriteria => $value_kriteri a) { 17. array_push($data_bobot [$key][ "nilai_sekolah" ], [ 18. "id_kriteria" => $value_kriteria[ 'id_kriteria' ], 19. "nilai" => 0,
20. ]);
21. foreach ($data[ 'nilai' ] as $key_nilai => $value_nilai) {
22. if ($value[ 'id_sek olah' ] == $value_nilai[ 'id_sekolah ' ] && $value_nilai[ 'id_kriteria' ]
== $value_kriteria[ 'id_kriteria' ]) { 23. $data_bobot[$k ey][ 'nilai_sekolah' ][$key_kriteria ][ 'nilai' ] = $value_nilai[ 'nilai' ] ; 24. }
25. }
26. } 27. }
28. return $data_bobot;
29. } 30. 31. private function _jumlahBobotAlter natif($data_bobot) 32. {
33. $data[ 'kriteria' ] = $ this - >Kriteria_model- >getAllKriteria(); 34. $jumlah_bobot = []; 35. foreach ($data[ 'kriteria' ] as $key_kriteria => $value_kriteria) { 36. $hasil = 0;
37. foreach ($data_bobot as $k ey_bobot => $value_bobot) {
38. $hasil += ( double )$val ue_bobot[ 'nilai_sekolah' ][$key_kri teria][ 'nilai' ]; 39. }
40. array_push($jumlah_bobot,
[
41. "id_kriteria" => $va lue_kriteria[ 'id_kriteria' ],
42. "jumlah_bobot" => $ha sil,
43. ]);
44. }
45. return $jumlah_bobot;
46. } 47. 48. private function _normalisasiAlter natif($data_bobot, $jumlah_bobot)
49. {
50. $data_normalisasi = [];
51. foreach ($data_bobot as $key_b obot => $value_bobot) {
52. $data_normalisasi[$key_bob ot] = [
53. "id_sekolah" => $va lue_bobot[ 'id_sekolah' ],
54. "id_cluster" => $va lue_bobot[ 'id_cluster' ],
55. "nilai_sekolah" => [],
56. ];
57. foreach ($value_bobot[ 'nil ai_sekolah' ] as $key_nilai_sekolah
=> $value_nilai_sekolah) { 58. foreach ($jumlah_bobot as $key_jml_bobot => $value_jml_bo bot) { 59. 60. if ($value_jml_bob ot[ 'id_kriteria' ] == $value_nilai_ sekolah[ 'id_kriteria' ]) { 61. array_push($da ta_normalisasi[$key_bobot][ "nilai_ sekolah" ], [ 62. "id_kriter
ia" => $value_nilai_sekolah[
'id_kriteria' ],
63. "nilai_nor malisasi" => ( double )$value_jml_bo bot[ 'jumlah_bobot' ] != 0 ? ( double )$value_nilai_sekolah[ 'nilai' ]/( do uble )$value_jml_bobot[ 'jumlah_bobo t' ] : 0, 64. ]);
65. }
66. }
67. }
68. } 69. return $data_normalisasi; 70. } 71. 72. private function _jumlahNormalisas iAlternatif($data_normalisasi) 73. { 74. $data[ 'kriteria' ] = $ this - >Kriteria_model- >getAllKriteria();
75. $jumlah_normalisasi = [];
76. foreach ($data[ 'kriteria' ] as $key_kriteria => $value_kriteria) { 77. $hasil = 0;
78. foreach ($data_normalisasi as $key_normalisasi => $value_norm alisasi) { 79. $hasil += ( double )$val ue_normalisasi[ 'nilai_sekolah' ][$k ey_kriteria][ 'nilai_normalisasi' ];
80. }
81. array_push($jumlah_normali sasi, [
82. "id_kriteria"
=> $value_kriteria[ 'id_kriteria' ],
83. "jumlah_normalisasi"
=> $hasil,
84. ]);
85. } 86. // echo '<pre>'; 87. // var_dump($jumlah_normalisas i); 88. // echo '</pre>'; 89. return $jumlah_normalisasi; 90. } 91. 92. private function _eigenAlternatifK riteria($normalisasi_alternatif, $ data_rata_eigen)
93. {
94. $data_alternatif_kriteria = [] ; 95. foreach ($normalisasi_alternat if as $key_normalisasi_alternatif => $value_normalisasi_alternatif) {
96. $data_alternatif_kriteria[ $key_normalisasi_alternatif] = [ 97. "id_sekolah" => $va lue_normalisasi_alternatif[ 'id_sek olah' ],
98. "id_cluster" => $va lue_normalisasi_alternatif[ 'id_clu ster' ],
99. "nilai_sekolah" => [],
100. ]; 101. foreach ($value_nor malisasi_alternatif[ 'nilai_sekolah
' ] as $key_nilai_sekolah => $value _nilai_sekolah) {
102. foreach ($data_ rata_eigen as $key_rata_eigen => $ value_rata_eigen) { 103. 104. if ($value_ rata_eigen[ 'id_kriteria' ] == $valu e_nilai_sekolah[ 'id_kriteria' ]) {
105. array_p
ush($data_alternatif_kriteria[$key _normalisasi_alternatif][ "nilai_se kolah" ], [ 106.
"id _kriteria" => $value_nilai_s ekolah[ 'id_kriteria' ], 107. "ni lai_eigen" => ( double )$value _nilai_sekolah[ 'nilai_normalisasi' ]*( double )$value_rata_eigen[ 'rata_ eigen' ],
108. ]); 109. } 110. } 111. } 112. } 113. return $data_alternatif _kriteria; 114. } 115. 116. private function _hasilAkhi r($alternatif_kriteria) 117. { 118. $hasil_akhir = []; 119. foreach ($alternatif_kr iteria as $key1 => $value1) { 120. $hasil = 0; 121. foreach ($value1[ 'n ilai_sekolah' ] as $key2 => $value2
) { 122. $hasil += ( doub le )$value2[ 'nilai_eigen' ]; 123.
124. } 125. if ($hasil != 0) { 126. array_push($has il_akhir, [ 127. "id_sekolah
" => $value1[ 'id_sekolah' ], 128. "id_cluster " => $value1[ 'id_cluster' ], 129.
"nilai_hasi l" => $hasil, 130. "ranking" => 0, 131. ]); 132. } 133. } 134. usort($hasil_akhir, fun ction($a, $b){ 135. return $b[ 'nilai_ha sil' ] <=> $a[ 'nilai_hasil' ];
136. }); 137. 138. // ranking sekolah 139. $rank = 1; 140. foreach ($hasil_akhir a s $key => $value) { 141. if ($value[ 'nilai_h asil' ] != 0) { 142. $hasil_akhir[$k ey][ 'ranking' ] = $rank++; 143. } 144. } 145. return $hasil_akhir; 146. }

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  ini  dapat mempermudah  pemilihan  sekolah  dasar sesuai  dengan  kriteria  yang  dipilih  oleh wali murid. Dengan menggunakan metode AHP  sesuai  kriteria  yang  dipilih  oleh  user wali murid.
Penambahan fitur yang diharapkan pada pengembangan selanjutnya bisa berupa :
 Data sekolah masih belum berdasarkan data asli atau masih data contoh.
 Aplikasi  ini  masih  menggunakan  web, bisa  dikembangkan  menjadi  aplikasi android  yang  bisa  mempermudah pengguna smartphone .

## DAFTAR PUSTAKA
Aqli,  I.,  Ratnawati,  D.  E.,  &  Data,  M. (2016).  Sistem  Rekomendasi
Pemilihan  Sekolah  Menengah Atas  Sederajat  Kota  Malang Menggunakan  Metode  AHP ELECTRE Dan TOPSIS. Jurnal  Teknologi  Informasi Dan  Ilmu  Komputer , 3 (4).
https://doi.org/10.25126/jtiik.2 01634228
Ariyanti,  R.,  Khairil,  &  Kanedi,  I.  (2015).
Pemanfaatan Google Maps Api Pada Sistem Informasi Geografis  Direktori  Perguruan Tinggi  Di  Kota  Bengkulu. Jurnal Media Infotama , 11 (2).
Christian,  A.,  Hesinto,  S.,  &  Agustina,  A. (2018). Rancang Bangun Website Sekolah Dengan Menggunakan Framework Bootstrap  (  Studi  Kasus  SMP Negeri  6  Prabumulih  ). Jurnal Sisfokom  (Sistem  Informasi Dan Komputer) , 7 (1). https://doi.org/10.32736/sisfok om.v7i1.278 Fitriana, A., & Widayani, T. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekolah Dasar Islam di Pontianak. Creative Information Technology Journal , 4 (1). https://doi.org/10.24076/citec.2 016v4i1.94 Habiby, A., & Yamasari, Y. (2017). Sistem Informasi  Sekolah  Berbasis Web (Studi Kasus : TK Kusuma Putra Mojokerto). Jurnal Manajemen Informatika , 7 (2).
Harahap, A. A. (2015). SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN PENENTUAN JURUSAN DENGAN METODE ANALYTICAL  HIERARCHY

## PROCESS  (  STUDI  KASUS :
SMK  SWASTA  KARTINI UTAMA  SEI  RAMPAH  ). Pelita Informatika Budi Darma , IX , Nomor .
Imantika, D., Bachtiar, F. A., Rokhmawati, R.  I.,  Studi,  P.,  Informasi,  S., Komputer, F. I., Brawijaya, U.,
&  Process,  A.  H.  (2019). Penerapan  metode  k-means clustering dan analytical
hierarchy  process  (ahp)  untuk pengelompokan  kinerja  guru dan karyawan pada sma brawijaya  smart  school. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi  Dan  Ilmu  Komputer J-PTIIK , 3 (8).
Munthafa,  A.,  &  Mubarok,  H.  (2017).
Penerapan  Metode  Analytical Hierarchy Process Dalam Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Mahasiswa Berprestasi. Jurnal  Siliwangi ,
3 (2).
Narti,  N.-,  Sriyadi,  S.,  Rahmayani,  N.,  & Syarif, M. (2019). Pengambilan Keputusan  Memilih  Sekolah
Dengan  Metode  AHP. Jurnal
Informatika ,
6 (1). https://doi.org/10.31311/ji.v6i1 .5552 Ramadhani,  H.,  Awaluddin,  M.,  & Nugraha, A. (2016). APLIKASI  WEBGIS  UNTUK INFORMASI  PERSEBARAN SEKOLAH MENENGAH ATAS  DAN  MADRASAH ALIYAH  DI  KABUPATEN KUDUS MENGGUNAKAN HERE  MAP  API. Jurnal Geodesi Undip , 5 (1).