Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 1, Januari 2019, pp 31-37
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

## Perancangan Aplikasi Pemilihan Texapon Dalam Pembuatan Sabun  Cair  Dengan  Menerapkan  Metode  Analytical Hierarchy  Process
Fristi Riandari
Teknik Informatika, STMIK Pelita Nusantara Medan, Jl. Iskandar Muda No.1 Medan
Email : fristy.rianda@gmail.com
Abstract - Keberhasilan  sebuah  produk  dari  perusahaan  tergantung  dari  kwalitas  bahan  baku.  dan sulitnya dalam menentukan bahan baku secara cepat dan membutuhkan waktu yang lama. Oleh karena itu  di  perlukan  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  adalah  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk memilih  Texapon  dalam  pembuatan  sabun  cair  dengan  metode  AHP.Untuk  mengetahui  hal  tersebut, maka  akan  dilakukan  suatu  metode  pengambilan  keputusan  multikriteria  dengan  cara  memecahkan situasi kompleks dan tidak terstruktur kedalam bagian-bagian dan menyusunnya dalam hierarki.Dengan menggunakan  metode  AHP  pada  SPK  maka  penentuan  Texapon  dalam  pembuatan  sabun  cair    dapat dihitung berdasarkan perhitungan dari bobot kriteria masing-masing, sehingga dapat memilih Texapon dalam pembuatan sabun cair di dalam perusahaan dapat dilakukan secara cepat.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Pemilihan Texapon, Metode AHP

## 1. Pendahuluan
Texapon dengan  nama  lain Sodium  Lauryl  Sulfat/Sodium  Laureth adalah  bahan  yang  digunakan  untuk pembuatan sabun cair. Yang berfungsi sebagai pencipta busa,  mengangkat lemak dan kotoran. Dalam menetukan pengambilan keputusan pemilihan Texapon yang baik dan benar, banyak sekali kriteria- kriteria  yang  harus  dilihat  dari  banyaknya  produk Texapon yang  beredar  di pasaran  saat  ini.  yaitu  salah  satu faktor  menentukan  kualitas  dari  produk  tersebut  dalam  keberhasilan  peningkatan  produktifitas  hasil  produksi sabun  cair.  Secara  empiris,  pemanfaatan Texapon sebagai  salah  satu  komponen  teknologi  telah  memberikan kontribusi yang besar dalam peningkatan kualitas pembuatan sabun cair.
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  di  atas,  maka  diperlukan    suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan dengan menggunakan metode AHP ( Analytical  Hierarchy  Process ). Model sistem pendukung keputusan ini akan  menguraikan  masalah  multi  faktor  atau  multi  kreteria  yang  kompleks  menjadi  suatu    hirarki,  hirarki didefenisikan sebagai sesuatu refresentasi dari sebuah permasalahan yang kompleks dalam suatu struktur tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, dan seterusnya ke bawah hingga level terakhir. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode  AHP ( Analytical  Hierarchy  Process ) dapat bekerja dengan baik.

## 2. Landasan Teori
2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan dan memanipulasi data. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktural dan situasi yang tidak terstruktur  dimana tak seorang pun tahu sacara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Riyani, Awang Harsa Kiradalaksana dan Ahmad Rofiq Hakim, 2010 ).
Sistem  pendukung  keputusan  biasanya  dibangun  untuk  mendukung  solusi  atas  suatu  masalah  atau  untuk mengevaluasi suatu peluang. Sistem pendukung keputusan yang seperti itu disebut aplikasi Sistem pendukung keputusan.  Aplikasi  Sistem  pendukung  keputusan  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan.  Aplikasi menggunakan CBIS ( Computer Based Information System ) yang fleksibel, interaktif, dan dapat diadaptasi,yang dikembangkan untuk mendukung solusi atas masalah manajemen spesifik yang tidak terstruktur. Aplikasi  Sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  data,  memberikan  antar  muka  pengguna  yang mudah,dan  dapat  menggabungkan  pemikiran  pengambilan  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  lebih ditujukan untuk mendukung manajemen dalam melakukan pekerjaan yang bersifat analitis dalam situasi yang kurang terstruktur dan dengan kriteria yang kurang jelas.
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 1, Januari 2019, pp 31-37
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Sistem pendukung  keputusan tidak dimaksudkan  unutk  mengotomatisaikan pengambilan keputusan, tetapi memberikan  perangkat  interaktif  yang  memungkinkan  pengambilan  keputusan  untuk  melakukan  berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia. Tujuan dari DSS adalah :
1. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi- terstruktur.
2. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukannya dimaksudkan untuk menggantikan fungsi manajer.
3. Meningkatkan efektifitas keputusan yang diambil lebih daripada perbaikan efisiensinya.
4. Kecepatan  komputasi.  Komputer  memungkinkan  para  pengambil  keputusan  untuk  melakukan  banyak komputansi secara cepat dengan biaya rendah.
5. Peningkatan produktivitas.
6. Dukungan kualitas.
7. Berdaya saing.
8. Mengatasi keterbatasan kognitif dalam pemrosesan dan penyimpanan.
2.2 FMADM ( FuzzyMultiple Attribute Decission Making ) FMADM (    FuzzyMultiple  Attribute  Decission  Making )  adalah  metode  yang  di  gunakan  untuk  mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif  dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah  menentuka nilai bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  di  lanjutkan  dengan  proses  prankingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif yang  sudah  di  berikan  pada  dasarnya,  ada  3  pendekatan  untuk  mencari  nilai  bobot  atribut,  yaitu  pendekatan subyektif, pendekatan obyektif  dan pendekatan integrasi antara  subyektif dan obyektif. ( Kusumadewi, 2007 ).
Ada beberapa metode yang dapat digunakan  untuk menyelesaikan masalah FMADM, antara lain :
1. Simple Additive Weighting Method (SAW).
2. Weighted Product (WP).
3. ELECTRE.
4. Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).
5. Analitic Hierarchy  Process (AHP).
2.3 Algoritama FMADM
Algoritma FMADM ( Fuzzy Multiple Attribute Decission Making )  adalah :
1. Memberikan nilai alternatif (Ai ) pada setiap kriteria (Cj) yang di tentukan, dimana nilai tersebut di peroleh berdasarkan nilai crisp; i=1,2,...m dan j=1,2,..,n.
2. Memberikan nilai bobot yang juga didapatkan berdasarkan nilai crisp.
3. Melakukan  normalisasi  matriks  dengan  cara  menghitung  nilai  ranting  kinerja  ternormalisasi  (rij)  dari alternatif    Ai  pada  atribut  Cj  bedasarkan  persamaan  yang  di  sesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan/ benefi t= MAKSIMUM atau atribut biaya/ cost = MINIMUM). Apabila berupa atribut keuntungan maka nilai crisp (Xij) dari setiap kolom atribut di bagi dengan nilai crispMAX(MAX Xij) dari tiap kolom, sedangkan untuk atribut biaya, nilai  crisp MIN (MIN Xij) dari tiap kolom atribut di bagi dengan nilai crisp (Xij) setiap kolom.
4. Melakukan proses perankingan  dengan cara mengalikan matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot.
5. Menentukan  nilai  preferensi    untuk  setiap  alternatif  (Vi)  dengan  cara  menjumlahkan  hasil  kali  antara matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif  Ai lebih terpilih. ( Kusumadewi, 2007 ).

## 2.4 Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  merupakan  suatu  model  pendukung  keputusan  yang  dikembangkan oleh  Thomas  L.  Saaty.  Model  pendukung  keputusan  ini  akan  menguraikan  masalah  multi  faktor  atau  multi kriteria  yang  kompleks  menjadi  suatu  hirarki,  menurut  Saaty, hirarki  didefinisikan  sebagai  suatu  representasi dari sebuah permasalahan yang kompleks dalam suatu struktur multi level dimana level pertama adalah tujuan, yang  diikuti  level  faktor,  kriteria,  sub  kriteria,  dan  seterusnya  ke  bawah  hingga  level  terakhir  dari  alternatif. Dengan  hirarki,  suatu  masalah  yang  kompleks  dapat  diuraikan  ke  dalam  kelompok-kelompoknya  yang kemudian  diatur  menjadi  suatu  bentuk  hirarki  sehingga  permasalahan  akan  tampak  lebih  terstruktur  dan sistematis.  sering  digunakan  sebagai  metode  pemecahan  masalah  dibanding  dengan  metode  yang  lain  karena alasan-alasan sebagai berikut:
1. Struktur yang berhirarki, sebagai konsekuesi dari kriteria yang dipilih, sampai pada subkriteria yang paling dalam.
2. Memperhitungkan validitas sampai dengan batas toleransi inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih  oleh  pengambil  keputusan.  Memperhitungkan  daya  tahan  output  analisis  sensitivitas  pengambilan keputusan. (Kadarsyah Suryadi dan Ali Ramdhani, 2010)
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 1, Januari 2019, pp 31-37
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Dalam metode Analytical Hierarchy Process dilakukan langkah-langkah sebagai berikut (Kadarsyah Suryadi dan Ali Ramdhani, 2010) :
1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan. Dalam tahap ini penulis berusaha menentukan masalah yang akan penulis pecahkan secara jelas, detail dan mudah dipahami. Dari  masalah  yang ada penulis coba tentukan  solusi  yang  mungkin cocok bagi  masalah tersebut.  Solusi  dari  masalah  mungkin  berjumlah  lebih  dari  satu.  Solusi  tersebut  nantinya  penulis kembangkan lebih lanjut dalam tahap berikutnya.
2. Membuat struktur hierarki yang diawali dengan tujuan utama. Setelah  menyusun tujuan utama sebagai level teratas akan disusun level  hirarki  yang berada di bawahnya yaitu kriteria-kriteria yang cocok untuk mempertimbangkan atau menilai alternatif yang penulis berikan dan menentukan alternatif tersebut. Tiap kriteria mempunyai intensitas yang berbeda-beda. Hirarki dilanjutkan dengan subkriteria (jika mungkin diperlukan).
3. Membuat  matrik  perbandingan  berpasangan  yang  menggambarkan  kontribusi  relatif  atau  pengaruh  setiap elemen terhadap tujuan atau kriteria yang setingkat di atasnya. Matriks yang digunakan bersifat sederhana, memiliki  kedudukan  kuat  untuk  kerangka  konsistensi,  mendapatkan  informasi  lain  yang  mungkin dibutuhkan dengan semua perbandingan yang mungkin dan mampu menganalisis kepekaan prioritas secara keseluruhan untuk perubahan pertimbangan. Pendekatan dengan matriks mencerminkan aspek ganda dalam prioritas yaitu mendominasi dan didominasi. Perbandingan dilakukan berdasarkan judgment dari pengambil keputusan dengan menilai tingkat kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen lainnya. Untuk memulai proses  perbandingan  berpasangan  dipilih  sebuah  kriteria  dari  level  paling  atas  hirarki  misalnya  K  dan kemudian dari level di bawahnya diambil elemen yang akan dibandingkan misalnya E1,E2,E3,E4,E5.
4. Melakukan  Mendefinisikan  perbandingan  berpasangan  sehingga  diperoleh  jumlah  penilaian  seluruhnya sebanyak  n  x  [(n-1)/2]  buah,  dengan  n  adalah  banyaknya  elemen  yang  dibandingkan.  Hasil  perbandingan dari  masing-masing  elemen  akan  berupa  angka  dari  1  sampai  9  yang  menunjukkan  perbandingan  tingkat kepentingan suatu elemen. Apabila suatu elemen dalam matriks dibandingkan dengan dirinya sendiri maka hasil perbandingan diberi nilai 1. Skala 9 telah terbukti dapat diterima dan bisa membedakan intensitas antar elemen. Hasil perbandingan tersebut diisikan pada sel yang bersesuaian dengan elemen yang dibandingkan. Skala perbandingan perbandingan berpasangan bisa dilihat di bawah:
a. 1 berarti kedua elemen sama pentingnya, Dua elemen mempunyai pengaruh yang sama besar
b. 3  berarti  elemen  yang  satu  sedikit  lebih  penting  daripada  elemen  yanga  lainnya,  Pengalaman  dan penilaian sedikit menyokong satu elemen dibandingkan elemen yang lainnya
c. 5 berarti elemen yang satu lebih penting daripada yang lainnya, Pengalaman dan penilaian sangat kuat menyokong satu elemen dibandingkan elemen yang lainnya
d. 7  berarti  satu  elemen  jelas  lebih  mutlak  penting  daripada  elemen  lainnya,  Satu  elemen  yang  kuat disokong dan dominan terlihat dalam praktek.
e. 9  berarti  satu  elemen  mutlak  penting  daripada  elemen  lainnya,  Bukti  yang  mendukung  elemen  yang satu terhadap elemen lain memiliki tingkat penegasan tertinggi yang mungkin menguatkan.
f. 2,4,6,8  berarti  nilai-nilai  antara  dua  nilai  pertimbangan-pertimbangan  yang  berdekatan,  Nilai  ini diberikan bila ada dua kompromi di antara 2 pilihan Kebalikan = Jika untuk aktivitas i mendapat satu angka dibanding dengan aktivitas j , maka j mempunyai nilai kebalikannya dibanding dengan i
5. Menghitung nilai eigen dan menguji konsistensinya. Jika tidak konsisten maka pengambilan data diulangi.
6. Mengulangi langkah 3,4, dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki.
7. Menghitung  vektor  eigen  dari  setiap  matriks  perbandingan  berpasangan  yang  merupakan  bobot  setiap elemen  untuk  penentuan  prioritas  elemen-elemen  pada  tingkat  hirarki  terendah  sampai  mencapai  tujuan. Penghitungan dilakukan lewat cara menjumlahkan nilai setiap kolom dari matriks, membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom  yang bersangkutan  untuk  memperoleh normalisasi  matriks, dan  menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan rata-rata.
8. Memeriksa  konsistensi  hirarki.  Adapun  yang  diukur  dalam  Analytical  Hierarchy  Process  adalah  rasio konsistensi dengan melihat index konsistensi. Konsistensi yang diharapkan adalah yang mendekati sempurna agar menghasilkan keputusan yang mendekati valid. Walaupun sulit untuk mencapai yang sempurna, rasio konsistensi diharapkan kurang dari atau sama dengan 10 %.
Rumus Untuk Menentukan Rasio Konsistensi (CR) Indeks konsistensi dari matriks berordo n dapat diperoleh dengan rumus :
λ maksimum - n C I = n - 1
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 1, Januari 2019, pp 31-37
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

## Keterangan:
λ max   = Maximum Eigen Value N          = Ukuran Matriks CR =  Cossistency Ratio CI =  Cossistency Index IR       =  Index Random Cossistency

## 1. Hitung konsistensi indeks ( CI ) dengan rumus
CI = (λ max – n ) 2. Hitung rasio konsistensi / Consistency Ratio ( CR ) λ max = jumlah elemen pada matriks Y N
a. Menghitung nilai Consistency Index (CI)
CI = λ max - N
N-1
b. Menghitung Consistency Ratio (CR)
CR =     CI
Random Index (tabel)

## CI/RC
3. Memeriksa  konsistensi  hirarki.  Jika  nialinya  lebih  dari  10%.  Maka  penilaian  data  judgemen  harus diperbaiki. Namun jika ratio konsistensi ( CR/IR ) kurang atau sama  dengan 0.1, maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar.
CR dirumuskan :
CI CR = CR

## 3. Implementasi
3.1. Algoritma
Algoritma  adalah  suatu  cara  yang  digunakan  untuk  memperoleh/  menerangkan  suatu  keadaan  tertentu sehingga bisa lebih dimengerti atau menunjukkan langkah-langkah penyelesaian suatu masalah. Pada umumnya algoritma kurang lebih sama dengan prosedur yang sering dilakukan.
Algoritma  memegang  peranan  penting  dalam  bidang  pemrograman,  karena  pentingnya  suatu  algoritma, sehingga perlu dipahami konsep dasar algoritma. Algoritma banyak membantu dalam memahami konsep logika pemrograman.  Apabila  untuk  seseorang  melakukan  suatu  algoritma  sehingga  dapat  membuat  algoritma,  agar bagaimana sistem yang dibangun dapat berjalan dengan baik.
Adapun  urutan  langkah  langkah  dalam  menyelesaikan  penentuan  seleksi  dengan  metode Analitycah Hierarcy Process adalah sebagai berikut:
Input : ID   identitas K1 Ki array [1...5] of kriteria: Output : W   hasil akhir Proses : { Matriks Perbandingan Kriteria } For i=1 to 5 K1 (K1/K1), (K1/K2), (K1/K3), (K1/K4), (K1/K5) K2 (K1/K1), (K1/K2), (K1/K3), (K1/K4), (K1/K5)
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 1, Januari 2019, pp 31-37
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
K3 (K1/K1), (K1/K2), (K1/K3), (K1/K4), (K1/K5)
K4 (K1/K1), (K1/K2), (K1/K3), (K1/K4), (K1/K5) K5 (K1/K1), (K1/K2), (K1/K3), (K1/K4), (K1/K5)
{ Penentuan bobot keseluruhan } Endfor For i=1 to 4 Bobot pemilihan   Total jumlah nilai kriteria Jumlah elemen kriteria Endfor { Membuat nilai Max konsistensi } Max   total For i=1 to 4 Max   ( Total matriks perbandingan kriteria * nilai bobot perioritas keseluruhan ) Endfor Index konsistensi   max  – jumlah kriteria Jumlah kriteria -1 { Membuat rasio konsistensi } If
Jumlah kriteria = ukuran matriks then Nilai ukuran matriks   ukuran matriks Rasio konsistensi   index konsistensi
Nilai ukuran matriks
{ Tahap Pemilihan Texapon / SPK } Nilai bobot   bobot texapon * bobot perioritas kriteria Nama Texapon   Texapon yang bobotnya masksimum

## 3.2. Implementasi Sistem
1. Menu Input Data Alternatif
Tampilan berikutnya dari menu adalah menu input data alternatif, menu ini merupakan tampilan berguna untuk melakukan penginputan data alternatif. Tampilan Awal dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Menu Input Data Alternatif
Keterangan : 1. Simpan, yang berfungsi untuk melakukan penyimpanan terhadap data yang telah diinputkan.
2. Tambah, adalah untuk melakukan penginputan data yang baru
3. Ubah, adalah untuk melakukan edit atau pengubahan terhadap data yang telah diinputkan.
4. Hapus, adalah untuk melakukan proses penghapusan terhadap data yang salah atau tidak penting
5. Keluar, adalah untuk kembali ke menu utama.

## 2. Menu Input Data Kriteria
Tampilan  berikutnya  dari  menu  adalah  menu  input  data  kriteria,  menu  ini  merupakan  tampilan  berguna untuk melakukan penginputan data kriteria. Tampilan Awal dapat dilihat pada Gambar 2
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 1, Januari 2019, pp 31-37
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Gambar 2. Menu Input Data Keriteria
Keterangan
1. Simpan, yang berfungsi untuk melakukan penyimpanan terhadap data yang telah diinputkan.
2. Tambah, adalah untuk melakukan penginputan data yang baru
3. Ubah, adalah untuk melakukan edit atau pengubahan terhadap data yang telah diinputkan.
4. Hapus, adalah untuk melakukan proses penghapusan terhadap data yang salah atau tidak penting
5. Keluar, adalah untuk kembali ke menu utama.

## 3. Menu Input Data Pembobotan
Tampilan berikutnya dari menu adalah menu input data pembobotan, menu ini merupakan tampilan berguna untuk melakukan penginputan data pembobotan. Tampilan Awal dapat dilihat pada Gambar 3
Gambar 3. Menu Input Data Pembobotan
Keterangan :
1. Simpan, yang berfungsi untuk melakukan penyimpanan terhadap data yang telah diinputkan.
2. Tambah, adalah untuk melakukan penginputan data yang baru
3. Ubah, adalah untuk melakukan edit atau pengubahan terhadap data yang telah diinputkan.
4. Hapus, adalah untuk melakukan proses penghapusan terhadap data yang salah atau tidak penting
5. Keluar, adalah untuk kembali ke menu utama.

## 4. Menu Input Data Proses AHP
Tampilan berikutnya dari menu adalah menu input data pembobotan, menu ini merupakan tampilan berguna untuk melakukan penginputan data proses ahp. Tampilan Awal dapat dilihat pada Gambar 4
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN  2655-9102, Volume 1, No. 1, Januari 2019, pp 31-37
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Gambar 4. Menu Input Proses AHP
Keterangan :
1. Proses, adalah untuk memproses data dengan metode ahp.
2. Keluar, adalah untuk kembali ke menu utama.

## 4. Kesimpulan
Dari hasil penelitian ini penulis dapat menarik beberapa kesimpulan yang terkait dengan proses penelitian maupun dengan isi dari penelitian itu sendiri.
1. Telah  dapat  dibangun  suatu  sistem  pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  metode analytical hierarchy process untuk menentukan urutan prioritas dalam pemilihan texapon dalam pembuatan sabun cair.
2. Dengan  memanfaatkan beberapa fasilitas  yang tersedia pada komputerisasi sistem pengambilan  keputusan pemilihan texapon dalam pebuatan sabun cair bisa diaplikasikan dengan berbasis komputer.
3. Pengujian  dengan  menggunakan  aplikasi Visual  Basic  2008 dapat  bekerja  dengan  maksimal  tetapi  masih membutuhkan waktu beberapa saat hingga memperlihatkan hasil proses pemilihan texapon dalam pebuatan sabun cair.

## 5. Referensi
[1]. L Saaty, Thomas, “Analytical Hierarchy Prosess” , Saaty, New York, (2001).
[2]. Suryadi,  Kafarsyah,  Ali  Rahmadani, “Analytical  Hierarchy  Prosess” ,  2010,  Diakses  pada  20  Mei  2015,  dari perpustakaan digital.
[3]. Widodo  Pudjo,  Prabowo, Herlawati,  “ Menggunakan  UML (Unified  Modelling  Language)” ,  Penerbit  Informatika, Bandung, 2011.
[4]. Kusrini, “Tuntunan Membangun Sistem Informasi Dengan VB Dan Microsoft SQL Server”, 2 007. Diakses pada 20 Mei 2015, dari perpustakaan digital.
[5]. Asnawi,  Zaenudin,  “Pembutan  Sabun  Cair”  ,  Vol  6,  2011,  dari; https://Peluang  Usaha  .com/2011/  10/01-E-Book- Peluang-Usaha-feb-2011.pdf