## Sistem Pakar Menentukan Tingkat Depresi Pekerja Yang di PHK Menggunakan Metode  Certainly Factor
Agustinus Gunawan Siregar
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
Certainty factor  menunjukkan ukuran  kepastian terhadap suatu fakta atau aturan. Serta  memberikan solusi  yang baik bagi banyak  orang.  Depresi  pada  pekerja  yang  di  PHK  merupakan  masalah  yang  sangat  serius  dialami  oleh  setiap  orang  yang mengalami pemutusan hubungan kerja dari tempat mereka bekerja, hal  ini akan berdampak pada perubahan perilaku  yang semakin tidak terkendalikan. Hasil tingkat depresi pekerja diperoleh dari algoritma certainty factor dengan mengidentifikasi gejala-gejala yang mereka alami. Dan certainty factor berjalan dengan baik dalam menganalisa gejala-gejala yang ditimbulkan dari depresi tersebut.
Kata kunci : Certainty factor, Sistem Pakar,  PHK.

## Abstract
Certainty factor shows a  measure  of  certainty about a fact or  rule.  As  well as providing a good solution for  many people. Depression in laid-off workers is a very serious problem experienced by everyone who experiences termination of employment from their place of employment, this will have an impact on increasingly  uncontrolled behavior changes. The results of the level of worker depression were obtained from the certainty factor algorithm by identifying the symptoms they experienced. And certainty factor works well in analyzing the symptoms caused by the depression.
Keywords : Certainty factor, Expert System, layoffs.

## 1. PENDAHULUAN
Depresi merupakan masalah kesehatan jiwa yang utama dewasa ini. Hal ini sangat penting orang dengan depresi produktivitasnya  akan  menurun  dan  ini  sangatburuk  akibatnya  bagi  suatu  masyarakat,bangsa  dan  negara  yang sedang membangun.  Pemutusan hubungan kerja (PHK) oleh suatu perusahaan merupakan suatu masalah yang serius bagi seseorang pekerja untuk menjalani kehidupan selanjutnya. Hal ini akan menunjukkan perubahan yang sangat  kontras  berbeda    dari  sebelumnya  pada  saat  masih  bekerja.  Perubahan  ini  yang  akan  menunjukkan kehilangan kepribadian, putus asa, sedih, kecewa, bahkan menjauh dari kehidupan sosialnya. Ini bisa terjadi pada seseorang  yang  mengalami  PHK  karena  dirinya  menganggap  bahwa  telah  bekerja  dengan  baik  dan  tidak melakukan  kesalahan  yang  merugikan  perusahaan  sehingga  seseorang  yang  mengalami  PHK  tersebut  akan merasakan trauma untuk memulai mencari pekerjaan yang baru karena akan menganggap apa yang telah diberikan kepada perusahaan akan sia–sia tidak ada artinya karena ujungnya  juga akan kena PHK  juga. Sehingga sangat sulit menentukan langkah selanjutnya.
Seorang  pakar  sering  kali  menganalisis  informasi  yang  ada  dengan  ungkapan  seperti  “mungkin”, “kemungkinan  besar”, “hampir pasti”. Untuk mengakomodasi  hal  ini kita  menggunakan  Certaity Factor (CF) guna  menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar  terhadap  masalah  yang  sedang  terjadi.  Nilai  parameter  untuk menunjukkan  besarnya  kepercayaan.  Faktor  kepastian  menyatakan  kepercayaan  dalam  sebuah  kejadian  (fakta atau hipotesis) berdasarkan bukti atau penilaian pakar.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Kompresi Data
Kompresi data berarti sebuah proses mengkodekan informasi menggunakan bit atau informasi bearing unit yang lain yang lebih rendah  dari pada representasi data yang tidak terkodekan dengan suatu sistem encoding tertentu. Kompresi data juga diartikan sebagai teknik untuk memampatkan data agar diperoleh data dengan ukuran yang lebih  kecil  dari  pada  ukuran  aslinyasehingga  lebih  efisien  dalam  penyimpanan  atau  mempersingkat  waktu pertukaran data tersebut. [1]
Teknik kompresi didasarkan menjadi dua bagian, yakni : 1. Kompresi Lossless
Kompresi  data  algoritma lossless digunakan  untuk  mengurangi  jumlah  informasi  sumber  yang  akan ditransmisikan  dalam  sedemikian  rupa  sehingga  ketika  informasi  didekompresi,  tidak  ada  kehilangan informasi.  Kompresi lossless ini  dimungkinkan  karena  sebagian  besar  data  dunia  nyata  memiliki  statistik perulangan dan algoritma ini mengeksploitasi pengulangan untuk merepresentasikan data lebih ringkas tanpa kehilangan informasi.
2. Kompresi Lossy
Kompresi data lossy kontras dengan kompresi data lossless . Algoritma kompresi data lossy tidak menghasilkan tepat  salinan  informasi  setelah  dekompresi.  Dalam  skema  ini,  beberapa  informasi  mengalami  kehilangan. Kompresi lossy mengurangi  ukuran file dengan  menghilangkan  beberapa  data  berlebihan  yang  tidak  akan diakaui oleh manusia setelah decoding.[2]

## 2.2 Metode Certainty Factor
Certainty Factor diperkenalkan oleh Shortliffe dan Buchanan pada 1975 untuk mengakomodasi ketidakpastian pemikiran ( inexact reasoning ) seorang pakar. Seorang pakar sering kali menganalisis informasi yang ada dengan ungkapan  seperti  “mungkin”,  “kemungkinan  besar”,  “hampir  pasti”.  Untuk  mengakomodasi  hal  ini  kita menggunakan Certaity Factor (CF) guna menggambarkan tingkat keyakinan pakar terhadap masalah yang sedang terjadi.  Nilai  parameter  untuk  menunjukkan  besarnya  kepercayaan.  Faktor  kepastian  menyatakan  kepercayaan dalam sebuah kejadian (fakta atau hipotesis) berdasarkan bukti atau penilaian pakar. [3]
CF [Rule] = MB [H.E] - MD [H.E].......................................................................................................................(1)

## 1
MB (H,E)=     max[P(H│E,P(H)]-P(H)    .............................................................................................................(2)
max[1,0]-P(H)
1
MD (H,E)=      min[P(H│E,P(H)]-P(H)    ............................................................................................................(3)
min[1,0]-P(H)
Ket:  CF   = Certainty Factor
MB  =  Measure of Belief (ukuran kepercayaan) terhadap hipotesis H,      jika diberikan evidence E (antara 0 dan 1)
MD  =  Measure of Disbelief (ukuran ketidakpercayaan) terhadap   evidence H, jika diberikan  evidence E (antara 0 dan 1)
H =  Probability
E =  Evidance ( peristiwa atau fakta)
Rumus dari Certainty Factor Gabungan adalah sebagai brikut:
CF1 + CF2 (1- CF1)
CF (CF1,CF2)=            CF1+CF2  .......................................................................................................................(4) 1-min[|CF1|,CF 2|] CF1 + CF2 (1+ CF1)
Berikut ini kondisi beberapa kombinasi Certainty Factor terhadap berbagai kondisi: 1  CF untuk kaidah dengan premis tunggal (single premis rules):
CF (H,E) = CF (E) * CF (rule)
= CF (user) * CF (pakar)
2.  CF untuk kaidah dengan premis majemuk (multiple premis rules) CF (A AND B)= Minimum (CF (a), CF (b) * CF (rule) CF (A OR B)   = Maksimum (CF (a), CF (b) * CF (rule)
3.  CF untuk kaidah dengan kesimpulan yang serupa (smilarly concluded ruler) CF combine (CF1, CF2) = CF1 + CF2 * (1-CF1) .

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pada sub bab ini terdapat penyelesaian Adapun analisa tehadap sistem pakar yang dibangun merupakan rulebased expert  system yang  menerapkan  metode Certainty  Factor ,  dimana  metode  ini  digunakan  untuk  mengatasi kesulitan kepastian data jenis-jenis depresi didalam proses analisis depresi seseorang.
Certainty  Factor menunjukkan  ukuran  kepastian  dan  ketidakpastian  terhadap  terhadap  suatu  fakta  atau aturan.
Tabel 1. Keterangan Tingkat Depresi No Tingkat Depresi Kode Solusi Kode Depresi
1 Depresi Ringan
M1 S D 2 Depresi Sedang M2 3 Depresi Berat M3 Tabel 2. Gejala Depresi No Gejala Tingkat Depresi Ringan Sedang Berat 1 D1 0,3 2 D2 0,1 3 D3 0,4 4 D4 0,3 5 D5 0,5 6 D6 0,3 7 D7 0,1 8 D8 0,8 9 D9 0,4 10 D10 0,9 Ket: D1=   Kesedihan D2=   Pesimis D3=   Kegagalan
D4=   Kehilangan Kenikmatan D5=   Perasaan Bersalah D6=   Perasaan di hukum D7=   Pikiran Bunuh Diri D8=   Gelisah D9=   Kehilangan Ketertarikan Berdasarkan  informasi  tersebut  maka  pada  kasus  ini  disusun  kaidah  produksi  atau rulebase yang berkaitan dengan tingkat Depresi mahasiswa semester akhir, kaidah-kaidah adalah sebagai berikut:
Adapun logika perubahan masing-masing memiliki bobot adalah sebagai berikut:
1. Tidak Yakin
= 0
2. Tidak Tahu
= 0,1
3. Sedikit Yakin
= 0,2
4. Cukup Yakin
= 0,3
5. Yakin
= 0,4
6. Sangat Yakin
= 0,5
Nilai  0  menunjukkan  bahwa  pengguna  konsultasi  mengkonfirmasikan  bahwa  seseorang  tersebut  tidak memiliki tingkat depresi seperti ditanyakan oleh sistem. Semakin pengguna konsultasi yakin pada tingkat depresi tersebut,  maka  semakin  tinggi  pula  hasil  persentase    Proses  perhitungan  persentase  keyakinan  diawali  dengan pemecahan  sebuah  kaidah  yang  memiliki  premis  tunggal.  Kemudian  masing-masing-aturan  baru  dihitung Certainty  Factor nya,  sehingga  diperoleh  nilai Certainty  Factor untuk  masing-masing  aturan,  kemudian  nilai Certainty Factor tersebut dikombinasi.
Tabel 3. Keputusan dari Gejala No Gejala Tingkat Depresi R S B 1 D1 √ 2 D2 √ 3 D3 √ 4 D4 √ 5 D5 √ 6 D6 √ 7 D7 √ 8 D8 √ 9 D9 √ 10 D10 √
Tabel 4. Solusi dari Tingkat Depresi No Gejala Solusi tingkat Depresi 1 D1 Kecewa  terlalu  lama  tidak  akan  merubah  keadaan  apapun,  bangkit  dari keterpurukan untuk menjadi lebih baik lagi 2 D2 Marah  yang  berlebihan  akan  memperburuk  keadaan  dan  fikiran  semakin  tidak menentu, coba untuk bisa mengendalikan emosi dan berusaha tenang menghadapi semua masalah yang terjadi. 3 D3 Putus asa hanya akan membuat kita susah untuk melupakan apa yang telah terjadi, untuk itu perlu pengawasan orangtua dalam memberi semangat dan motivasi 4 D4 Bersedih terlalu  lama tidak akan  merubah apapun dalam  hidup hanya  membuat semua  semakin  berantakan,  ingat  semua  ini  belum  berakhir  mari  bangkit  dari keadaan. 5 D5 Hilang  semangat  muncul  karena  merasa  Tertekan  karena  berbagai  kebutuhan untuk  hidup,  dengan  ini  cobalah  anda  untuk  mencoba  dan  berpikir  positif  dan terus mencoba. 6 D6 Bosan muncul karena berawalkan dari kegagalan yang pernah anda alami secara terus  menerus,  untuk  menetralisir  itu  perlu  adanya  dukungan  dari  orang  lain, berusahalah terus karena sejatinya itu adalah ujian hidup yang harus anda lewati. 7 D7 Tidak teratur muncul ketika merasa diri kita sudah tidak berarti lagi, gunakanlah kesadaran  kita  yang  sepenuhnya  sebagai  ciptaan  Allah  yang  utuh  Intinya, kesadaran Anda harus mampu mengatakan, “Ini dapat diatasi”. 8 D8 Bersyukurlah  jika anda  mengalami kegagalan atau kemalangan. Karena dengan kegagalan  anda  sedang  disiapkan  untuk  meraih  kesuksesan  yang  lebih  besar. Anda akan ditempa untuk menjadi lebih kuat dari sebelumnya. 9 D9 Jangan  selalu terdiam  karena  masalah  yang  ini,  masih  banyak  yang  harus  anda lakukan cobalah bangkit “anda masih di tunggu” bangkitlah sekarang!! 10 D10 Sebetulnya, semangat yang kuat itu diperlukan untuk mengatasi semua keraguan dan  cobaan  yang  bisa  mematikan  kesungguhannya  untuk  mencapai  hal-hal penting atau besar yang diinginkannya.

## Contoh Kasus
Pada  perusahaan  X  akan  mengalami  pengurangan  pekerja,dimana  perusahaan  tersebut  akan  melakukan PHK  beberapa  pekerja  yang  tidak  terampil.  Ada  3  contoh  pekerja  misalnya  A,  B  dan  C.  Penulis  tertarik menganalisa tingkat depresi yang mereka alami dengan metode certainty factor.
Langkah awal pakar menentukan CF untuk masing-masing gejala sebagai berikut;
D1=   Kecewa D2=   Marah D3=   Putus asa D4=   Bersedih D5=   Hilang semangat D6=   Bosan D7=   Tidak teratur D8=   Merasa gagal D9=   Gelisah D10= Susah bangkit Misalkan masing-masing para pekerja menjawab gejala yang mereka alami seperti berikut; Pekerja A: Mengalami 3 gejala (Kecewa, Marah dan  Gelisah) Pekerja B: Mengalami 4 gejala (Marah, Putus asa dan Tidak teratur) Pekerja C: Mengalami 5   gejala (Kecewa, Tidak teratur, Putus asa, Bersedih, Hilang semangat)
Langkah selanjutnya dari 20 orang pekerja yang menjawab contoh depresi yang dialami mereka sebagai berikut :
D1=Kecewa pekerja menjawab sebanyak 3 orang D2=Marah pekerja menjawab 1 orang D3=Putus asa pekerja menjawab 4 orang D4=Bersedih pekerja menjawab 5 orang
D5=Hilang semangat pekerja menjawab 2 orang D6=Bosan pekerja menjawab 1 orang D7= Tidak teratur pekerja menjawab 6 orang D8=Merasa gagal pekerja menjawab 8 orang D9=Gelisah pekerja menjawab 4 orang D10=Susah bangkit pekerja menjawab 9 orang Dari hasil pekerja menjawab kemudian disederhanakan dalam bentuk desimal dengan cara jumlah sampel pekerja yang menjawab di bagi banyak gejala
D1=   3 : 10 = 0,3 D2=   1 : 10 = 0,1 D3=   4 : 10 = 0,4 D4=   5 : 10 = 0,5 D5=   3 : 10 = 0,3 D6=   1 : 10 = 0,1
D7=   6 : 10 = 0,6
D8=   8 : 10 = 0,8 D9=   4 : 10 = 0,4 D10= 9 : 10 = 0,9 Adapun logika perubahan masing-masing memiliki bobot yang di berikan pakar adalah sebagai berikut:
1. Tidak Yakin = 0
2. Tidak Tahu = 0,1
3. Sedikit Yakin  = 0,2
4. Cukup Yakin = 0,3
5. Yakin Yakin = 0,4
6. Sangat Yakin  = 0,5
Untuk  mengasumsikan tingkat kepastian seorang  pakar terhadap suatu data, maka konsep  ini kemudian diformulasikan dalam rumusan dasar sebagai berikut: CF[P,B]=MB[P,B]-MD[P,B]
CF[P,B]1=CF[P]*CF[B]
CFcombine CF[P,B]1,2 = CF[P,B]1+CF[P,B]2*[1-CF[P,B]1]
CFcombine CF[P,B]old3=CF[P,B]old+CF[P,B]3*[1-CF[P,B]old
Misalkan user memilih jawaban sebagai berikut:
D1 = Sangat yakin = 0,5 D2 = Sedikit yakin = 0,2 D3 = Cukup yakin = 0,3 D4 = Sangat yakin = 0,5 D5 = Sedikit yakin = 0,2 D6 = Tidak tahu
= 0,1
D7 = Sedikit yakin = 0,2 D8 = Cukup yakin = 0,3 D9 = Yakin = 0,4
D10  = Yakin
= 0,4
Kaedah tersebut dihitung nilai Cf-nya dengan mengalikan dengan Cf- user dengan CF pakar masing-masing pekerja A, B dan C menjadi: Pekerja A CF[P,B]  1 = CF[P]1*CF[B]1 = 0,3 * 0,5 = 0,15 CF[P,B]  2 = CF[P]2*CF[B]2 = 1,0 * 0,2
= 0,02 CF[P,B]  9 = CF[P]9*CF[B]9 = 0,4 * 0,4 = 0,16 Pekerja B
CF[P,B]  2 = CF[P]2*CF[B]2 = 0,1 * 0,2 = 0,02 CF[P,B]  3 = CF[P]3*CF[B]3 = 0,4 * 0,3 = 0,12 CF[P,B]  4 = CF[P]4*CF[B]4 = 0,5 * 0,5 = 0,25 CF[P,B]  9 = CF[P]9*CF[B]9 = 0,4 * 0,4 = 0,16 Pekerja C CF[P,B]  1 = CF[P]1*CF[B]1 = 0,3 * 0,5 = 0,15
CF[P,B]  7 = CF[P]7*CF[B]7 = 0,6 * 0,2 = 0,12 CF[P,B]  3 = CF[P]3*CF[B]3 = 0,4 * 0,3 = 0,12 CF[P,B]  4 = CF[P]4*CF[B]4 = 0,5 * 0,5 = 0,25 CF[P,B]  5 = CF[P]5*CF[B]5 = 0,3 * 0,2 = 0,6 Langkah  yang  terahir    adalah  mengkombinasikan  nilai  CF  dari  masing-masing  pekerja  A,  B  dan  C kombinasikan CF[P,B]1 dengan CF[P,B]2 Tingkat depresi pekerja A CFcombine CF[P,B]1,2   = CF[P,B]1+CF[P,B]2*[1-CF[P,B]1] = 0,15 + 0,2 * (1-0,15) = 0,32 CFcombine CF[P,B]old9= CF[P,B]old1,2+CF[P,B]9*[1-CF[P,B]old1,2] = 0,32 + 0,16 * (1-0,16) = 0,45 CF[P,B]old*100 = 0,29 * 100% = 45% Jadi pekerja A mengalami tingkat depresi 45% Tingkat depresi pekerja B CFcombine CF[P,B]2,3 = CF[P,B]2+CF[P,B]3*[1-CF[P,B]2] = 0,02 + 0,12 * (1-0,02) = 0,13 CFcombine CF[P,B]old4= CF[P,B]old2,3+CF[P,B]4*[1-CF[P,B]old2,3] = 0,13 + 0,25 * (1-0,13) = 0,34 CFcombine CF[P,B]old9= CF[P,B]old4+CF[P,B]9*[1-CF[P,B]old4] = 0,34 + 0,16 * (1-0,34) = 0,44 CF[P,B]old*100 = 0,44 * 100% = 44% Jadi pekerja B mengalami tingkat depresi 44% Tingkat depresi pekerja C CFcombine CF[P,B]1,2 = CF[P,B]1+CF[P,B]2*[1-CF[P,B]1] = 0,15 + 0,02 * (1-0,15) = 0,16 CFcombine CF[P,B]old3= CF[P,B]old1,2 +CF[P,B]3*[1-CF[P,B]old1,2] = 0,16 + 0,12 * (1-0,16) = 0,26
CFcombine CF[P,B]old4= CF[P,B]old3+CF[P,B]4*[1-CF[P,B]old3] = 0,26 + 0,25 * (1-0,26) = 0,44 CFcombine CF[P,B]old5= CF[P,B]old4+CF[P,B]5*[1-CF[P,B]old4] = 0,44 + 0,06 * (1-0,44) = 0,47 CF[P,B]old*100 = 0,47 * 100% = 47% Dengan demikian dapat dikatakan bahwa perhitungan Certainty factor ada tingkat depresi pekerja yang di PHK memiliki persentase sebagai berikut pekerja A sebesar 29% tingkat depresi, pekerja B sebesar 44% tingkat depresi dan pekerja C sebesar 47% tingkat depresi

## 4.  IMPLEMENTASI
Kebutuhan  Sistem  digunakan  untuk  mengopersikan  sistem  yang  dibangun,  serta  menjelaskan  bagaimana sistem  dijalankan.  Sistem  program  merupakan  suatu  kesatuan  yang  terdiri  dari  prosedur  dan  pelaksanaan. Komputer  digunakan  sebagai  sarana  sebagai  teks  minat  siswa/siswi  yang  nantinya  akan  gunakan,  adapun kebutuhan sistem dalam penyelesaian program skripsi ini adalah sebagai berikut :
Adapun tampilan  Perhitungan nilai rata-rata siswa  dalam aplikasi penginputan Nilai untuk pemilihan jurusan pada smk tampilan yang dibangun adalah sebagai berikut.
1. Form Menu Utama
Gambar 1. form Menu Utama Pada  gambar  1  diatas  merupakan form  menuutama yang  berfungsi  untuk  menuju  ke  menu  berikutnya sehingga pengguna bisa memilih menu untuk konsultasi 2. Form Registrasi
Gambar 2. Form Registrasi
Pada gambar diatas berfungsi untuk melakukan registrasi, guna untuk mendaftarkan akun agar terhindar dari hal-hal  yang  tidak  diinginkan.  Dan  jika  anda  telah  terdatar  sebagai  pengguna,  anda  dapat  melakukan konsultasi.
3. Form Pertanyaan
Gambar 3. Form Pertanyaan
Pada  gambar  3  diatas  merupakan Form untuk  melakukan  pendeteksian  gejala  tingkat  depresi.  Dimana pengguna menggunakan gejala-gejala pada form dengan gejala pada tingkat depresi yang pengguna alami. Jika gejala yang disajikan ada satu sesuai dengan gejala yang ada pada gejala tingkat depresi pada pekerja, maka anda memilih tombol “lanjut”.
4. Form Solusi
Gambar 4. Form Solusi
Pada gambar 4. Form Solusi diatas merupakan form yang berguna untuk memberikan Solusi tingkat depresi dari gejala-gejala yang dialami oleh pekerja yang berkonsultasi.
.

## 5. KESIMPULAN
Adapun kesimpulan yang diperoleh dari penulis adalah sebagai berikut:
1. Gejala-gejala pada depresi pekerja yang di PHK mengalami 10 gejala dapat disimpulkan bahwa kurang semangat nya beraktifitas dalam keseharian.
2. Penerapan metode certainty factor memiliki beberapa algoritma untuk menentukan tingkat kepastian depresi pekerja yang di PHK.
3. Perancangan sistem pakar ini menggunakan visual studio Net 2008, Microsoft Access, UML dan flowchart untuk memudahkan menyelesaikan sistem yang dibangun ini serta mempunyai 5 form yang masing-masing memiliki fungsi nya sendiri.

## REFERENCES
[1] p. D. d. H. D. Hawari, Manajemen Stres Cemas dan Depresi, 2 ed., d. Utama, Ed., Jakarta: Badan Penerbit FKUI, 2006.
[2] Rika Rosnelly, Sistem Pakar konsep dn teori, Yogyakarta, 2012.
[3] Abdul Kadir, Pengenalan Sistem Informasi edisi revisi, Yogyakarta, 2014.
[4] Tata Sutabri, S. Kom., MM, Analisa Sistem Informasi, Yogyakarta, 2004.
[5] Drs. Jaenudin Akhmad MM dan Drs. Wahyono MM, Manajemen Sumber Daya Manusia jilid 2, Jakarta: Lentera Ilmu cendekia, 2008.
[6] S. K. Kusrini, Sistem Pakar teori dan aplikasi, Yogyakarta: ANDI, 2006.
[7] M. A. Prof. Dr. Jogiyanto Hm, Analisis dan desain, Yogyakarta, 2005.
[8] J. H. M, Pengenalan Komputer, Yogyakarta: ANDI, 2005.
[9] P. A. Aditya, Dasar-Dasar Pemrograman Database Desktop Dengan Visual Basic.NET 2008, Jakarta: Penerbit PT. Alex Media Komputindo, 2013.
[10] F. Rumaisa, "Sistem Pakar Diagnosa Awal Kanker Serviks Metode Certainty Factor," Teknik Informatika Widya Tama, 2010.
[11] V. W. SUJARWENI, SISTEM AKUNTANSI, Yogyakarta, 2015.