Copyright©  2019: Author
https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/variance/
Accepted : 2020-06-29

## PERAMALAN JUMLAH MAHASISWA BARU MENGGUNAKAN METODE
DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING ( STUDI KASUS: MAHASISWA BARU UNIVERSITAS PATTIMURA AMBON TAHUN 2017)

## FORECASTING NEW STUDENT NUMBERS USING
DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING METHOD (Case Study: New Student Of Pattimura Ambon University In 2017)
Ikbal Muhammad 1 , Yopi Andri Lesnussa 2 , Henry William Michel Patty 3 , Marlon Stivo Noya Van Delsen 4 , Muhammad Yahya Matdoan 5*
1,2,3 Program Studi Matematika, Universitas Pattimura
4,5 Program Studi Statistika, Universitas Pattimura Jln. Ir. M. Putuhena, Kampus Unpatti –Poka, Ambon, 97233, Provinsi Maluku, Indonesia
e-mail : keepyahya@gmail.com*
Abstrak: Peramalan  merupakan  suatu  usaha  untuk  meramalkan  keadaan  di  masa  mendatang melalui  data  di  masa  lalu.  Peramalan  tentang  jumlah  mahasiswa  baru  di  suatu  perguruan  tinggi sangat  penting  dalam  proses  perencanaan  dan  pengambilan  keputusan.  Pada  penelitian  ini dilakukan peramalan terhadap jumlah mahasiswa baru pada Universitas Pattimura Ambon, dengan menggunakan  data  10  tahun  terakhir.  Proses  penelitian  ini  menggunakan  metode  ramalan penghalusan  eksponensial  orde  dua.  Penelitian  ini  untuk  menganalisis  jumlah  mahasiswa  baru pada tahun 2017 berdasarkan data mahasiswa baru pada tahun 2007–2016. Hasil Penelitian yang diperoleh yaitu peramalan jumlah mahasiswa pada tahun 2017 sebanyak 5.049 orang.
Kata Kunci: Peramalan, Penghalusan Eksponensial, Penghalusan Eksponensial
Abstract: Forecsting  is  an  attempt  to  forecasting  future  circumstances  through  data  in  the  past. Forecasting the number of new students in a collage is very important in the planning is proses and decision  making.  In  thi  study  is  forecasting  the  number  of  new  students  at  Pattimura  Ambon University.  Using  the  date  of  the  last  10  years.  This  research  process  using  double  exponential smoothing  forecast  method.  This  method  is  a  continuosus  improvement  procedure  for  forecasting against  the  latest  observational  object.  This  method  will  be  used  to  analyze  the  number  of  new student  by  2017  bused  on  new  tudent  date  in  2007-2016.  From  the  data  processing  by  using  the method obtained forecasting the number of students in the years 2017 as much as 5.049.
Keywords: Forecast, Exponential Smoothing, Double Exponential Smoothing

## 1. PENDAHULUAN
Peramalan ( forecasting ) adalah suatu usaha untuk meramalkan keadaan di masa mendatang melalui data-data di masa lalu. Peramalan juga diartikan sebagai penggunaan data masa lalu dari sebuah variabel atau kumpulan variabel untuk mengestimasi nilainya di masa yang akan datang [1]. Asumsi dasar dalam penerapan  teknik-teknik  peramalan  adalah  jika  kita  dapat  meramalkan  apa  yang  terjadi  di  masa  depan maka kita dapat mengubah kebiasaan kita saat ini menjadi lebih baik dan akan jauh lebih berbeda di masa yang akan datang [2]. Hal ini disebabkan kinerja di masa lalu akan terus berulang setidaknya dalam masa mendatang  yang  relatif  dekat.  Dalam  kehidupan,  segala  sesuatu  itu  serba  tidak  pasti  atau  sukar diperkirakan  secara  tepat  [11].  Dalam  hal  ini,  perlu  diadakan forecast yang  bisa  meminimumkan kesalahan  meramal  ( forecast  error )  dengan  menggunakan Mean  Absolute  Percentace  Error (MAPE) , Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Deviation (MSD) dan sebagainya [8].
Aktivitas  peramalan  yang  sering  dilakukan  dalam  kehidupan  sehari-hari  adalah  peramalan  suhu, peramalan persediaan, peramalan gempa bumi, peramalan cuaca dan lain-lain. Salah satu peramalan yang penting  dan  diperlukan  dalam  sebuah  institusi  perguruan  tinggi  adalah  peramalan  mengenai  jumlah pendaftaran  mahasiswa  baru.  Membuat  peramalan  pendaftaran  masa  datang  yang  akurat  sangat  penting untuk  sebuah  perguruan  tinggi  karena  banyak  keputusan  yang  bisa  diambil  dari  peramalan  tersebut. Peramalan  yang  dibuat  selalu  diupayakan  agar  dapat  meminimumkan  pengaruh  ketidakpastian  terhadap suatu  perguruan  tinggi  tersebut  [3].  Ada  tiga  model  yang  dikenal  dalam  keperluan  analisis  yaitu  model ekonometrika,  model  deret  berkala,  dan  model  ramalan  kualitatif  [10].  Model  ramalan  penghalusan eksponensial (exponential smoothing) merupakan salah satu model ramalan data berkala ( time series ) [5].
Jumlah  mahasiswa  baru  ( input )  dan  jumlah  lulusan  ( output )  merupakan  faktor  penentu  kemajuan suatu perguruan tinggi [7]. Oleh karena itu, peramalan  jumlah  mahasiswa  baru  merupakan salah satu hal yang  sangat  penting  dalam  pengambilan  keputusan  di  sebuah  Perguruan  Tinggi.  Bagi  pihak  Perguruan Tinggi,  peramalan  ini  berfungsi  untuk  menentukan  prioritas  serta  berapa  jumlah  mahasiswa  yang  akan diterima [9]. Berdasarkan permasalahan di atas maka penelitian ini dilakukan untuk meramalkan jumlah mahasiswa  baru  di  Universitas  Pattimura  Ambon  pada  tahun  2017.  Penelitian  ini  akan  menggunakan metode  penghalusan  eksponensial.  Penghalusan  eksponensial  merupakan  prosedur  perbaikan  terus- menerus pada peramalan terhadap objek pengamatan terbaru [6]. Penelitian ini  menitikberatkan pada penurunan  prioritas  secara  eksponensial  pada  objek  pengamatan  yang  lebih  tua.  Dengan  kata  lain, observasi terbaru akan diberikan prioritas lebih tinggi bagi peramalan dari pada observasi yang lebih lama [4].

## 2. METODOLOGI

## 2.1  Sumber Data Penelitian
Lingkup  fokus  kegiatan  yang  dilakukan  peneliti  yaitu  membahas  masalah  secara  kompleks mengenai jumlah  mahasiswa  baru  di  Universitas  Pattimura  Ambon  menjelang  tahun  2017.  Pengambilan data  dilakukan  di  BAAK  (Biro  Administrasi  Akademik  Kemahasiswaaan)  Universitas  Pattimura.  Data yang  diberikan  dari  pihak  BAAK  kepada  peneliti  dalam  bentuk  data  kuantitatif  dalam  hal  ini  jumlah mahasiswa baru per tahun pada Universitas Pattimura. Tipe penelitian adalah studi kasus tentang aplikasi salah  satu  materi  dari  deret  waktu  ( time  series )  yaitu  penghalusan  eksponensial.  Penelitian  ini menitikberatkan  pada  analisis  peramalan  jumlah  mahasiswa  baru  di  Universitas  Pattimura  pada  tahun 2017.

## 2.2.  Teknik Pengumpulan Data
Dalam penelitian diperoleh dari pengumpulan data jumlah mahasiswa baru yang telah terdaftar tiap tahun yaitu dari tahun 2007 sampai dengan tahun 2016 di Universitas Pattimura Ambon.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.  Data Penelitian
Data  mahasiswa  baru  selama  10  tahun  yaitu  sejak  2007  sampai  dengan tahun 2016.  Data  tersebut disajikan  pada scatter  diagram pada  Gambar  1.  Berdasarkan  Gambar  1,  dapat  dilihat  bahwa  jumlah mahasiswa terjadi fluktuasi.  Pada  tahun  2007 jumlah mahasiswa  yang  masuk  mencapai 3979,  kemudian pada  2008,  2009  dan  2010  terjadi  kenaikan  jumlah  mahasiswa  baru  yang  tidak  begitu  berbeda  jauh jumlahnya.  Kemudian  pada  tahun  2011  terjadi  penurunan  jumlah  mahasiswa  baru  yaitu  sebesar  3123. Setelah itu pada tahun 2015 terjadi kenaikkan jumlah mahasiswa baru yang sangat drastis yaitu sebanyak 7040  mahasiswa  dan  pada  tahun  terakhir  yakni  pada  tahun  2016  terjadi  penurunan  kembali  sebanyak 4929.

## Gambar 1. Data Mahasiswa Baru

## 3.2.  Analisis Data untuk Forecasting Mahasiswa Baru Tahun 2017
Untuk  menganalisis  peramalan  jumlah  mahasiswa  baru  pada  tahun  2017  maka  digunakan  data jumlah  mahasiswa  baru  pada  tahun  2007  sampai  dengan  tahun  2016.  Dengan  data-data  tersebut,  dapat memprediksi  jumlah  mahasiswa  baru  dengan  menggunakan  ketentuan  alpha  sebesar  0.1,  0.5,  0.9,  0.95, 0,99 dan 0,999. Ketentuan alpha tersebut dianalisis menggunakan metode penghalusan eksponensial orde dua ( double exponential smoothing ) dengan menggunakan bantuan software Minitab.

## 3.2.1.Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Tahun 2007 - 2016
Setelah  melakukan  analisis  dengan  menggunakan software Minitab,  maka  hasil  prediksi  untuk setiap alpha ditampilkan sebagai berikut.
Tabel 1. Hasil Perhitungan Prediksi untuk Alpha 0,1
Tahun Data Aktual Prediksi 2007 3979 4657,33 2008 5790 4646,64 2009 5829 4921,02 2010 5668 5253,58 2011 3123 5574,09 2012 4311 5387,44 2013 4476 5241,38 2014 6747 5057,55 2015 7040 5271,24 2016 4929 5652,06
Berdasarkan  Tabel  1,  dapat  dilihat  bahwa  hasil  prediksi  untuk  alpha  0,1  pada  tahun  2007  sampai 2016 terjadi fluktuasi. Dim ana hasil prediksi pada 2007 ke 2008 terjadi penurunan, kemudian pada tahun 2009  sampai  tahun  2011  terjadi  kenaikan  jumlah  mahasiswa,  setelah  itu  turun  lagi  pada  tahun  2012 sampai  dengan  tahun  2014,  dan  kemudian  naik  kembali  pada  tahun  2015  dan  tahun  2016.  Selanjutnya dengan menggunakan alpha 0,5 untuk memprediksi jumlah mahasiswa baru, akan dilakukan perhitungan dengan menggunakan software Minitab, sehingga diperoleh hasil yang disajikan dalam Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Prediksi untuk Alpha 0,5
Tahun Data Aktual Prediksi 2007 3979 4657,33 2008 5790 4266,78 2009 5829 5357,81 2010 5668 6040,62 2011 3123 6208,37 2012 4311 4248,40
2013 4476 3878,07 2014 6747 3924,89 2015 7040 5789,32 2016 4929 7180,71
Berdasarkan  Tabel  2,  dapat  dilihat  bahwa,  hasil  jumlah  prediksi  dengan  menggunakan  alpha  0,5 pada tahun 2007 sampai dengan 2016 terjadi fluktuasi, pada tahun 2009 terjadi kenaikkan sampai dengan tahun 2011. Setelah itu pada pada tahun 2012 sampai dengan tahun 2015 terjadi penurunan kembali, dan pada  tahun  terakhir  2016  terjadi  kenaikkan.  Kemudian,  Besarnya  prediksi  untuk  alpha  0,9  dilakukan perhitungan  dengan  menggunakan software Minitab.  Hasil  prediksinya  disajikan  pada  Tabel  3  sebagai berikut.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Prediksi untuk Alpha 0,9 Tahun Data Aktual Prediksi 2007 3979 4657,33 2008 5790 4103,98 2009 5829 5830,28 2010 5668 6037,90 2011 3123 5880,47 2012 4311 3326,05 2013 4476 4228,46 2014 6747 4489,48 2015 7040 6762,66 2016 4929 7278,64
Berdasarkan Tabel 3, terlihat bahwa, hasil data jumlah mahasiswa dengan menggunakan alpha 0,9 terjadi  penurunan  pada  tahun  2008,  kemudian  pada  tahun  2009  dan  2010  naik  kembali,  kemudian  pada tahun  2011  sampai  2014  terjadi  penurunan  kembali  dan  kemudian  pada  tahun  2015  dan  2016  terjadi kenaikkan  kembali.  Setelah  itu,  untuk  alpha  0,95  dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan software Minitab, sehingga hasil prediksi akan ditampilkan pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Prediksi untuk Alpha 0,95 Tahun Data Aktual Prediksi 2007 3979 4657,33 2008 5790 4098,89 2009 5829 5871,75 2010 5668 5995,41 2011 3123 5833,09 2012 4311 3278,49 2013 4476 4328,41 2014 6747 4544,66 2015 7040 6817,54 2016 4929 7220,10
Berdasarkan Tabel  4,  dapat  dilihat bahwa jumlah  mahasiswa  baru  menggunakan  alpha  0,95 dapat dijelaskan bahwa pada tahun 2007 ke 2008 terjadi penurunan, kemudian pada tahun 2009 dan tahun 2010 terjadi  kenaikan  kembali,  setelah  itu  terjadi  penurunan  kembali  pada  tahun  2011  sampai  dengan  tahun 2014, dan pada tahun 2015 dan tahun 2016 jumlah mahasiswa kembali mengalami kenaikan. Selanjutnya prediksi  untuk  alpha  0,99  dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan software Minitab,  sehingga diperoleh hasil pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Prediksi untuk Alpha 0,99 Tahun Data Aktual Prediksi 2007 3979 4657,33 2008 5790 4097,26 2009 5829 5901,31 2010 5668 5957,24 2011 3123 5795,55 2012 4311 3247,92 2013 4476 4409,09 2014 6747 4584,72 2015 7040 6856,17 2016 4929 7170,77
Berdasarkan Tabel 5, maka dapat dilihat bahwa dengan menggunakan alpha 0,99 prediksi data pada tahun  2007  ke  2008  terjadi  penurunan  jumlah  mahasiswa,  kemudian  pada  tahun  tahun  2009  dan  2010 terjadi  kembali  kenaikkan  jumlah  mahasiswa,  setelah  itu  pada  tahun  2011  terjadi  penurunan  sampai dengan tahun 2014. Setelah pada tahun 2015 dan tahun 2016 jumlah mahasiswa terjadi kenaikan kembali. Kemudian  prediksi  untuk  alpha  0,999  dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan software Minitab, sehingga diperoleh hasil pada Tabel 6 berikut.

## Tabel 6. Hasil Perhitungan Prediksi untuk Alpha 0,999
Tahun Data Aktual Prediksi 2007 3979 4657.33 2008 5790 4097.19 2009 5829 5907.51 2010 5668 5948.21 2011 3123 5787.13 2012 4311 3241.85 2013 4476 4427.19 2014 6747 4593.26 2015 7040 6864.30 2016 4929 7159.46
Berdasarkan  Tabel  6,  prediksi  dilakukan  dengan  menggunakan  alpha  0,999.  Hasil  prediksi  yang diperoleh yaitu pada tahun 2007 ke 2008 terjadi penurunan jumlah mahasiswa kemudian pada tahun 2009 dan  2010  terjadi  kenaikkan  jumlah  mahasiswa,  kemudian  pada  tahun  2011  sampai  dengan  2014  terjadi penurunan  jumlah  mahasiswa  dan  kemudian  pada  tahun  2015  dan  2016  terjadi  kenaikan  jumlah mahasiswa.

## 3.2.2. Menghitung Kesalahan Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Tahun 2007 - 2016
Pada penelitian ini untuk menghitung tingkat kesalahan dalam memprediksi jumlah mahasiswa baru pada tahun 2007 sampai dengan tahun 2016 digunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) , Mean Absolute  Deviation (MAD) dan Mean  Sguared  Deviation (MSD).  Sehingga  nilai  dari  setiap alpha  dapat ditunjukkan dalam Tabel 7 berikut.
Tabel 7. Mean Absolute Percentage Error, Mean Absolute Deviation dan Mean Sguared Deviation
dengan Double Exponential Smoothing ALPHA MAPE MAD MSD 0.1 25 1162 1702152 0.5 28 1312 2762089 0.9 25 1161 2276878 0.95 25 1135 2201035 0.99 24 1112 2142632 0.999 24 1107 2129786
Dari  Tabel  7,  menunjukkan  bahwa Mean  Squared  Deviation (MSD)  untuk  alpha  0,1  lebih  kecil dibandingkan dengan nilai MSD yang lainnya. Untuk menentukan tingkat kesalahan prediksi, nilai alpha yang digunakan harus lebih baik atau lebih kecil nilai MAPE dan MAD lagi bukan hanya nilai MSD saja yang kecil. Nilai MSD untuk alpha 0,1 memang terkecil dibandingkan nilai MSD alpha yang lain tetapi, untuk nilai MAPE dan MAD berbeda dengan nilai alpha lainnya seperti berbeda dengan alpha 0,99 dan 0,999 yang lebih besar. Sehingga dalam forecasting jumlah mahasiswa baru Universitas Pattimura Ambon Tahun 2017 yang terbaik harus dilihat dari nilai MAPE , MAD dan MSD yang paling terkecil. Meskipun nilai  alpha  0,1  MSD-nya  kecil  dibandingkan  dengan  nilai  alpha  yang  lain  tetapi  untuk  nilai  MAPE  dan MAD  yang  terbaik  dan  terkecil  adalah  nilai  alpha  0,999.  Sehingga  nilai  MAPE (24),  MAD  (1.107)  dan MSD  (2129789)  dengan  alpha  0,999  yang  merupakan  nilai  alpha  terbaik.  Dengan  demikian  dapat dikatakan  bahwa forecasting jumlah  mahasiswa  baru  Universitas  Pattimura  Ambon  tahun  2017  yang terbaik adalah dengan menggunakan alpha 0,999.
Berdasarkan  hasil  pada  Tabel  8,  dapat  dilihat  bahwa  jika  nilai  alpha  yang  digunakan  semakin mendekati 1 maka hasil prediksi yang dihasilkan semakin baik. Hal ini ditunjukkan dengan nilai MAPE, MAD  dan  MSD  yang  lebih  kecil  dibandingkan  alpha  yang  lain.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  [8] yang  menyatakan  bahwa  apabila  nilai  alpha  yang  mendekati  1  maka  hasil  ramalan  terakhir  lebih diperhatikan (diberi weigh yang lebih besar) dari pada nilai alpha ramalan yang lain. Sehingga hasil yang didapat  semakin  baik  yang  dibuktikan  dengan forecas t  errornya  yang  terkecil.  Pada  penelitian  ini  saya batasi  hanya  dengan  menggunakan  alpha  0,999.  Hasil  prediksi  dengan  menggunakan  alpha  0,999  dapat disajikan dalam bentuk grafik berikut.

## Gambar 2. Hasil Prediksi dengan Alpha 0999
Berdasarkan  Gambar  2,  menunjukkan  bahwa  jumlah  mahasiswa  baru  pada  tahun  2007  sampai dengan  tahun  2016  terjadi  fluktuasi.  Pada  tahun  2007  sampai  dengan  tahun  2010  terjadi  peningkatan jumlah  mahasiswa  baru.  Setelah  itu  fluktuasi  yang  sangat  menurun  terdapat  pada  tahun  2011  dengan jumlah mahasiswa sebanyak 3.123. Kemudian pada tahun 2015 terjadi fluktuasi yang sangat tinggi dengan jumlah mahasiswa baru sebanyak 7.040. Setelah menganalisis data ramalan dengan menggunakan metode double exponential smoothing , maka hasil prediksi yang diperoleh yaitu tidak begitu berbeda jauh dengan data aktualnya. Dimana pada tahun 2007 ke 2008 terjadi penurunan kemudian pada tahun 2009 dan 2010 terjadi  peningkatan  jumlah  mahasiswa  baru,  kemudian  pada  tahun  2011  sampai  dengan  2014  terjadi penurunan jumlah mahasiswa baru dan kemudian pada tahun 2015 dan 2016 terjadi kembali peningkatan jumlah mahasiswa baru.
Jadi, alpha yang digunakan hanyalah alpha 0,999 karena alpha 0,999 yang terbaik, maka digunakan untuk  meramalkan  jumlah  mahasiswa  baru  pada  Tahun  2017  di  Universitas  Pattimura  Ambon . Dengan menggunakan software Minitab maka hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 8 berikut.

## Tabel 8. Hasil Perhitungan ramalan untuk tahun 2017
Forecast Periode Forecast Lower Upper 2017 5.048,63 2.336,08 7.761,19
Berdasarkan  Tabel  8,  dapat  dilihat  bahwa,  dengan  menggunakan  alpha  0,999  maka  jumlah mahasiswa  baru  yang  masuk  di  Universitas  Pattimura  Ambon  pada  tahun  2017  diperkirakan  sebanyak 5.049 orang. Dengan interval jumlah mahasiswa yang berada diantara 2.336 sampai dengan 7.761 orang.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  dengan  metode  ramalan  penghalusan  orde  dua  ( double  exponential smoothing )    untuk  alpha  0.1,  0.5,  0.9,  0.95,  0.99  dan  0.999  terhadap  data  mahasiswa  baru  (2007-2016) Universitas  Pattimura  Ambon,  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  nilai  alpha  yang  digunakan  semakin mendekati  1  maka  hasil  ramalan  yang  dihasilkan  semakin  baik.  Hal  ini  ditunjukan  dengan  nilai  MAPE, MAD  dan  MSD  yang  lebih  kecil,  dengan  nilai  ramalan  terbaik Mean  Absolute  Percentace  Error (24) , Mean  Absolute  Deviation (1107)  dan Mean  Squared  Deviation (2129786)  yang  terkecil  adalah  dengan alpha  0.999,  sehingga  hasil  ramalan  yang  diperoleh  dari  alpha  0.999  terhadap  jumlah  mahasiswa  baru yang  masuk  di  Universitas  Pattimura  Ambon  pada  tahun  2017  sebanyak  5.049  orang.  Dengan  interval jumlah mahasiswa yang berada diantara 2.336 sampai dengan 7.761 orang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Gaspersz, Production Planning and Inventory Control , PT. Gramedia Pustaka Utama, 1998, Jakarta.
[2]   T. H. Handoko, Dasar-dasar Manajemen Produksi dan Operasi , BPFE UGM Yogyakarta, 1984, Yogyakarta.
[3]   J. D. Barry, Manajemen Operasi, Buku 1 Edisi 9, Salemba 4, 2009, Jakarta:
[4]   L. D. A, "Basic Forecast Statistics," Journal of the American, vol. Vol.14, no. 1, 1968.
[5]   M.  &.  I.  A.  B.  M.  T.  Makridakis  (Ir.  Untung  Sus  Ardiyanto, Metode  dan  Aplikasi  Peramalan, Jilid  1,:  Edisi Kedua. Penerbit Erlangga., 1999, Jakarta.
[6]   S. Makridakis, Analisis Runtun Waktu , Karunika, 1987, Jakarta.
[7]   F. N. A. P. Pakaja, "Peramalan Penjualan Mobil Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Certainty Factor," jurnal EECCIS, vol. Vol.6, no. 1, 2012.
[8]   P. Subagyo, Forecasting Konsep dan Aplikasi , BPFE UGM Yogyakarta, 1986. Yogyakarta.
[9]   Sudjana, Metode Statistika , Tarsito, 1989, Bandung.
[10]  C. Trihendradi, Step by step SPSS (Analisis Data Statistik) , Penerbit Andi, 2005, Yogyakarta.
[11]  J. S. &. H. D. B. (Turner, Life-span development (5th edition) , Holt, Rinehart & Winston, 1995, New York.