## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN BIMBINGAN BELAJAR PERSIAPAN SMPTN DIKOTA MALANG

## Ivandi Rifniansah
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia ivandia8@gmail .com

## ABSTRAK
Persaingan  untuk  masuk  perguruan  tinggi  negeri  semakin  tahun  semakin  meningkat.  Tentunya  dibantu  dengan kesadaran para pelajar saat ini bahwa pendidikan itu penting dan menyelesaikan pendidikan  meraka pada jenjang yang lebih  tinggi.  Banyak  cara  untuk  mempersiapkan  agar  masuk  perguruan  tinggi  yang  diinginkan,  salah  satunya  dengan bimbingan  belajar,  karna  untuk  masuk  melalui  seleksi  SMPTN  maka  para  pelajar  SMA/SMK  yang  ingin  meneruskan keperguruan tinggi harus melaui rata-rata raport setiap semesternya disetiap kelas 10 sampai smester ganjil kelas  12. Maka dari itu perlu persiapan sejak  awal kelas 10 agar nilai raport setiap semester memenuhi syarat pada proses seleksi nanti. Dalam  memilih LBB tersebut banyak faktor yang mempengaruhi pemilihan sesuai yang diharapkan seperti jarak, harga, jumlah pertemuan, dll. Sistem yang dibuat untuk menunjang agar pelajar dalam memilih LBB dapat mengetahui alternatif yang bisa ia pilih.
Penelitian  yang dilakaukan adlah pemilihan  lembaga bimbingan belajar untuk prsiapan  SMPTN di  kota Malang dengan menerapkan metode TOPSIS ( Technique for Order of preferens by Similiary toIdeal Solution.)
Dalam    pemilihan    metode  ini  karna  metode  tersebut  adalah  metode    sistem  pendukung  keputusan  yang  mendaras sehinggga mudah dipahami.
Hasil  pengujian    penerapan    metode  pada  program    mempunyai  keakurantan  sebesar  99,9%    dengan  hasil perhitungan    manualsehingga  mempunyai  hasil  perhitungan  yang  sama.    Dan  menyatakan  bahwa  dari  pengujian fungsional program  tersebut  berfungsi 100%  dan bermanfaat bagi pengguna dalam mencari tempat bimbingan belajar dikota Malang.
Kata kunci : SMPTN,Sistem Pendukung Keputusan,TOPSIS,Pemilihan Bimbingan Belajar.
1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Pendidikan  merupakan  kebutuahan  primer  bagi setiap  manusia.  Jika  seseorang  mendapat  pendidikan yang  layak  maka  terbukalah  kehidupan  yang  lebih baik  dan  pengetahuan  yang  luas  baginya.  Untuk mendapat  pendidikan  tidak  hanya  dari  sekolah  tetapi juga  didapat  dari  luar  sekolah.  terutama  untuk mempersiapkan  diri  untuk  masuk  perguruan  tinggi yang diimpikan. Salah satunya adalah LBB (lembaga bimbingan  belajar).  Merupakan  tempat  belajar  diluar sekolah  yang  non  formal  dalam  arti  tempat  belajar tersebut diadakan pada saat diluar jam sekolah untuk mendapatkan pendidikan tambahan.
Semakin  tahun  lembaga  bimbingan  belajar  ini terus  meningkat  dan  mulai  bermunculan  di  berbagai kota  dengan  nama  lembaga  yang  juga  berbeda-beda, danjuga  fasilitas  yang  berbeda  antara  satu  dengan yang  lain. Malang  selain terkanal dengan  destinasi wisatanya,  juga  terkenal  sebagai  kota  pendidikan  di Jawa  Timur.  Tidak  diragukan  lagi  jika  di  kota  ini terdapat  banyak lembaga  bimbingan  belajar  dan privat yang  tersebar  di  sejumlah  titik.  Mulai  dari LBB ternama hingga yang masih baru mencari nama. Memungkinkan pelajar maupun mahasiswa/i  dengan latar belakang untuk mengembangkan dan mempersiapkan  diri  mereka  sulit  untuk  memilihnya.
Bagaimana  cara  memilih  LBB  tersebut  untuk mendapatkan  alternatif    LBB  yang  telah  kita  pilih. Mengingat banyaknnya LBB  di kota Malang.
Penelitian  sebelumnya  menggunakan  metode TOPSIS sistem  pendukung  keputusanpemilihan lembaga bimbingan belajar bagicalon peserta sbmptn dengan metode  topsis.  Dengan menggunakan beebrapa  kriteria  yaitu:  biaya,  fasilitas,  kapasista ruangan,  staff  pengajar,  metode  pembelajaran  dan lokasi.  Penelitian  ini  diharpakan  membantu  dalam memilih  bimingan  balajar  dengan  tepat.Mayasari, R.P, (2016). [1]
Oleh  sebab  itu  sistem  pendukung  keputusan yang  dimaksud  untuk  mencari  solusi  dan  alternatif bagi  para  pelajar  yang  terutama  mempersiapkan untuk  masuk  perguruan  tinggi  negeri.  untuk memudahkan  memilih  LBB  Dan  mengefisienkan waktu  yang  ada,  sehingga  diharapkan  mampu menghasilkan  keluaran  yang  lebih  akurat  dengan menggunakan sebuah metode algoritma

## 1.2 Batasan Masalah
Dalam  penyusunan  skripsi  agar  menjadi sistematis  dan  telah  disebutkan  pada  latar  belakang diatas, diterapkan beberapa batasan masalah. Batasan-batasan  masalah  itu  antara  lain  sebagai berikut :
1. Pada perancangan penelitian ini hanya mengembangkan algoritma sesuai dengan metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ).
2. Penelitian  ini  mengambil  data  dari  LBB( Lembaga Bimbingan Belajar) kota Malang.
3. Mengambil  data  secara  langsung  melalui internet , observasi dan wawancara.
4. Alat  dan  bahan  yang  digunakan  antara  lain: PC/Lapto, Visual Studio. NET.
5. Bahasa  yang  digunankan  pada  Pemrograman Visual adalah ASP dan VB.
6. Kriteria  yang  digunakan  antara  lain  :  Sertifikat, harga, jaminan masuk PT, kemudahan transportasi,  jarak  dengan  rumah,  jumlah pertemuan,  dan    jarak  dengan  sekolah  (  hasil quesioner ).
7. Alternatif  yang  dipakai  adalah  LBB  (  Lembaga Bimbingan Belajar) kota Malang.

## 1.3 Tujuan
Adapun  tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam penyusunan skripsi pad pembuatan aplikasi ini adalah sebagai berikut :
1. Membuat  aplikasi web yang  memudahkan user untuk  memilih  alternatif  tempat  bimbingan belajar yang sesuai kebutuhan.
2. Menerapkan Metode TOPSIS pada aplikasi yang akan  mecari  alternatif  dalam  pemilihan  tempat bimbingan belajar.
2 TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penyeleksian
Penyeleksian  berasal  dari  kata  seleksi  yang berarti  pemilihan  (untuk  mendapatkan  yang  terbaik) atau  penyaringan.  Dengan  kata  lain  seleksi  adalah metode  dan  prosedur  yg  dipakai  oleh  bagian personalia  (kantor  pemerintah,  perusahaan,  dan sebagainya)  waktu  memilih  orang  untuk  mengisi lowongan  pekerjaan.  Jadi,  penyeleksian  adalah proses, cara, perbuatan menyeleksi, penyaringan atau pemilihan. (Kamus Besar Bahasa Indonesia v1.3)[2].

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Menurut Sri Eniyati Sistem pendukung keputusan  adalah   sistem  penghasil  informasi  yang ditujukan   pada  suatu   masalah  tertentu   yang harus dipecahkan
oleh
manager
dan dapat membantu manager dalam pengambilan keputusan   (Raymond  Mc  Leod,  Jr.,  1995:348). Sistem   pendukung  keputusan  merupakan  bagian tak   terpisahkan  dari  totalitas   sistemorganisasi. keseluruhan. Suatu sistem organisasi mencakup sistem  fisik,  sistem  keputusan  dan   sistem informasi (Dr. Ir. Kadarsyah Suryadi, 2002:13). [3]

## 2.3 TOPSIS
Technique for Order Preference by Similarity to Ideal  Solution  (TOPSIS)  didasarkan  pada  konsep
dimana  alternatif  terpilih  yang  terbaik  tidak  hanya memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  positif, namun  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi ideal negative Langkah-langkah penyelesaian masalah MADM dengan TOPSIS [4] :
1. Membuat
matriks
keputusan yang
ternormalisasi.
2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.
3. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  & matriks solusi ideal negatif.
4. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif dengan  matriks  solusi  ideal  positif  &  matriks solusi ideal negatif.
5. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif.
Berikut flowchart metode TOPSIS.
Start Input Nilai kriteria setiap LPK Menghitung  Matrik Ternormalisasi Input Bobot setiap kriteria Mencari Solusi Ideal Positf Mencari Solusi Ideal negative Menghitung jarak nilai setiap alterntif solusi ideal positif Menghitung jarak nilai setiap alternati solusi ideal negatif Menghitung Nilai preferensi untuk setiap alternatif End Menghitung Matriks ternomalisasi terbobot
Gambar 3.3 Flowchart metode
TOPSIS  membutuhkan  rating  kinerja  setiap alternatif Ai pada setiap kriteria Cj yang ternormalisasi, yaitu:
(1)    m i ij ij ij x x r 1 2
i=1,2,….m; dan j=1,2,….n.
Solusi  ideal  positif  A+  dan  solusi  ideal  negatif  A- dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi (yij) sebagai:
r w y ij i ij 
dengan i=1,2,….m; dan j=1,2,…..n.
(2)            y y y A n ,.. , 2 1            y y y A n ,.. , 2 1 Dengan (3)           biaya atribut adalah j jika keuntungan atribut adalah j jika y y y ij i ij i j ; ; min max           biaya atribut adalah j jika keuntungan atribut adalah j jika y y y ij i ij i j ; ; min max
Jarak  antara  alternatif    dengan  solusi  ideal  positif dirumuskan seperti:
(4)         n j y y D ij i 1 2 1
Jarak  antara  alternatif    dengan  solusi  ideal  negatif dirumuskan sseperti:
(5)         n j y y D i ij 1 2 1
Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif : (6) D D D V i i i i    
Nilai  V  yang  lebih  besar  menunjukkan  bahwa alternatif Ai lebih dipilih.

## 2.4 Visual Basic
Merupakan  bahasa  pemrograman  yang  sangat mudah  dipelajari,    dengan    teknik    pemrograman visual  yang    memungkinkan    penggunanya  untuk berkreasi    lebih    baik    dalam  menghasilkan    suatu program aplikasi. Ini  terlihat dari  dasar  pembuatan dalam visual basic adalah  FORM, dimana pengguna dapat  mengatur  tampilan  form  kemudian  dijalankan dalam script yang sangat mudah[5].

## 2.5 Mysql
MySQL  adalah  sebuah  perangkat  lunak  system manajemen basis data SQL (DBMS) yang multithread, dan multi-user. MySQL adalah implementasi  dari  system  manajemen  basisdata relasional  (RDBMS).  MySQL  dibuah  oleh  TcX  dan telah  dipercaya  mengelola  system  dengan  40  buah database  berisi  10.000  tabel  dan  500  di  antaranya memiliki 7 juta baris.
MySQL  AB  merupakan  perusahaan  komersial Swedia  yang  mensponsori  dan  yang  memiliki MySQL.  Pendiri  MySQL  AB  adalah  dua  orang Swedia  yang bernama David Axmark,  Allan Larsson dan satu orang Finlandia bernama Michael “Monty”.
Pada  saat  ini  MySQL  merupakan  database server  yang  sangat  terkenal  di  dunia,  semua  itu  tak lain  karena  bahasa  dasar  yang  digunakan  untuk mengakses  database  yaitu  SQL.  SQL  (Structured Query  Language)  pertama  kali  diterapkan  pada sebuah proyek riset pada laboratorium riset San Jose, IBM  yang  bernama  system  R.  Kemudian  SQL  juga dikembangan  oleh  Oracle,  Informix  dan  Sybase. Dengan  menggunakan  SQL,  proses  pengaksesan database lebih user-friendly dibandingan dengan yang lain,  misalnya  dBase  atau  Clipper  karena  mereka masih  menggunakan  perintah-perintah  pemrograman murni.

## 2.6 ASP
Merupakan teknologi microsoft yang dikhususkan  untuk  pengembangan  aplikasi  berbasis web  dinamis  berbasis  platform  .NET  Framework. ASP.NET  didesain  untuk  memberikan  kemudahan pada  pengembangan  web  untuk  membuat  aplikasi berbasis  web  dengan  cepat,mudah  dan  efissien  karna meminimalkan  penulisan  code  program  dengan bantuan komponen-komponen yang tersedia, sehingga dapat meningkatkan produktivitas[7].
3 METODE PENELITIAN
3.1 Analisa Sistem
Dalam  membuat  suatu  sistem  purlu  adanya  proses analisa dan perancangan dari sistem tersebut.
Analisa dan perancanngan untuk sistem pendukung keputusan  pemilihan  tempat  bimbingan  belajar  persiapan SMPTN  di  kota  malang  akan  dijelaskan  pada  proses analisa perancangan sebagai beriku:

## 3.2 Struktur Menu
Login Admin
Home
Regis
Gambar 3.1 Struktur Menu
Terdapa    halaman  login  pada  dimana  user melakukan  login,  halama  home  yang  didalamnya  adalah proses perhitungan SPK pemilihan bimbingan belajar kota malang,  dan  terdapat  hlam  admin  yangberisi  informasi user, lbb dan update bobot.

## 3.3 Flowchart Sistem
Start Login Berhasil? Input Nilai kriteria setiap LPK ADMIN? T Kelola data User Daftar? Y Y Registrasi T T Y End
Gambar 3.3 Flowchart Sistem
Pada gambar dijelaskan tersebut user dan admin pertama  melakukan  login.  Jika  belum  terdaftar  maka pengguna  harus  registrasi  dengan  memasukkan  data yang  telah  ada  pada  halaman  registrasi  tersebut. Setelah  registrasi  maka  pengguna  dapa  melakukan login.    Sistem  akan  mengarahkan  sendiri  jika  yang logi  user  sistem  akan  membuka  halaman  home (perhitungan SPK pemilihan  bibbingan belajar) , dan jika admin sistem akan membuka halaman admin.

## 3.4 DFD (Data Flow Diagram)
Proses  ini  menggambarkan  berjalannya  sistem. Terdapa  dfd  lv  0  dan  dfd    lv  1  digambarkan  sebagai berikut:

## Dfd elvel  0
0 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan LBB User Input data dan Memproses data Grade Admin Kelola Data user dan Spk Data user Gambar 3.4  DFD levelv 0 Dfd level 1 1
Login
2 Registrasi Tb_User Admin 4 Kelola data user User Input Data diri Login Tb_Perhitunga n user 3 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan LBB Kelola data Login Input data Lbb dan proses SPK Tb_User Gambar 3.5 DFD level 1
Adapun kriteria  dan bobot yang digunakan seperti yang di tunjukkan pada Tabel 3.1 dan  Tabel
3.22. Tabel 3.1 Kriteria Kode Kriteria Keterangan Nilai C1 Sertifikat Ada 5 Tidak 1 C2 Harga 0- 2.500.000 5 2.500.001 – 5.000.000 4 5.000.001 – 12.000.000 3 12.000.001 – 19.000.000 2 >19.000.000 1 C3 Jaminan Masuk PT Ada 5 Tidak 1 C4 Kemudahan Transportasi Mudah 5 Tidak 1 C5 Jarak dari rumah 0 - 2 Km 5 2,1 – 4 Km 4 4,1 – 6 Km 3 6,1 – 8 Km 2 >8 Km 1 C6 Pertemuan 0 – 8 x 1 9  –  12 x 2 13 – 16 x 3 17 – 20 x 4 >20 x 5 C7 Jarak dari Sekolah 0 - 2 Km 5 2,1 - 4 Km 4 4,1 – 6 Km 3 6,1 – 8 Km 2 >8 Km 1
Untuk  tabel  pembobotan  setiap  kriteria  sebagai berikut:
Tabel 3.2 bobot Alternatif Bobot C1: Sertifikat 0.17 C2: Harga 0.16 C3: Jaminan masuk PT 0.14 C4: Kemudahan Transportasi 0.14 C5: Jarak dengan rumah 0.14 C6: Jumlsh Pertemuan 0.13 C7: Jarak dengan sekolah 0.12
Data yang terdapat dari  beberapa lemaga. Dan data tersebut berdasarkan pemilihan user dari lembaga yang dia pilih. Seperti yang ditunjukkan pada tabel dibawah ini.
Tabel 3.3 Ranking kecocokan Lembaga
Nama Lembaga C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Nurul Fikri 1 4 1 5 1 3 1 GO 1 3 1 5 1 3 1 Neutron 1 5 1 5 1 2 1 GG 1 5 5 5 1 1 1 ISS 1 5 1 5 1 3 1 SSC 1 5 1 5 1 1 1 Primagama 1 4 1 5 4 2 4 Sandi Privat 1 5 1 5 1 1 1 Excel Study 1 5 1 5
1 1 1
4 HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Tampilan halaman login
Halaman  ini  merupakan  tampilan  pertama  saat membuka web.
Gambar 4.1 tampilan login

## 4.2 4.2 Halaman admin
Pada halaman ini admin mengelola data user

## Gambar 4.2 tampilan halaman admin

## 4.3 Tampilan halaman user
Pada  halaman  ini  user  memproses  SPK  dengan data yang telah user peroleh.
Gambar 4.3 Tampilan halaman user
Gambar 4.4 hasil SPK

## 4.4 Tampilan halaman registrasi
4.5 pengujian metode adapun pengujian metode
1. matrik normalisai
2. Matrik normalisasi terbobot
3. Nilai max dan min
4. Solusi ideal positif dan negatif
5. Mecari nilai v pada setiap alternatif
Dari  hasil  pengujian  dengan  penerapan  metode topsi,  alternatif  yang  di  peroleh  mununjukkan  data dengan nilai yang paling besar yaitu: V =0,53488 jika  dilahat  dari  data  berdasarkan  nama lembaga  yaitu    “primagama”  sebagai  alternatif pertama yang dipilih.

## 4.6 Pengujian funngsional
Hasil  dari  pengujian  fungsional  pada browser ditunjukkan pada tabel 4.1
Tabel 4.1 pengujian fungsional Halaman Fungsi Mozilla Firefox Chrome Internet Explor Admin Edit Data user    Deleter Data User    Deleter Data User    Log Out   
User Simpan    Delete    Reset    Cari Alternatif    Registrasi Simpan    Reset   
Dari  pengujian  yang  dilakukan  pada  tiga web browser yang  berbeda  didapatkan  hasil  aplikasi  bisa berjalan  dengan  semestinya.  Yaitu  padaMozilla Firefox,  Chrome  dan  Internet  Exploler    didapatkan hasil pengujian semua fungsi yang sukses 100%, dan yang gagal 0%.
Keterangan : √ = berhasil  x : gagal 10/10 x 100 =  100% untuk Mozilla Firefox 10/10 x 100 =  100% untuk Chrome 10/10 x 100 =  100%untuk Internet Explorer

## 4.7 Pengujian Keakuratan
Pada pengujian ini diambil semua sempel untuk dibandingkan  keakuratannya    hasilnya  pada  Tabel 4.2. Tabel 4.2 Tabel pengujian keakuratan Nama Lembaga Hasil Manual Hasil aplikasi Selisih PRIMAGAMA 0,53488 0,534876874670051 0,000003 GG 0,45431 0,454314590791657 0,000004 ISS 0,24205 0,242050864549315 0,000000 NURUL FIKRI 0,22409 0,224091956817851 0,000001 GO 0,21617 0,216171314171312 0,000001 NEUTRON 0,17131 0,171307169882572 0,000002 SSC 0,13006 0,130059122274048 0,000000 SANDI PRIVAT 0,13006 0,130059122274048 0,000000 EXCEL 0,13006 0,130059122274048 0,000000
Hasil keakuratan menunjukkan 0,1 Hasilbesar persentase keakuratan adalah 0,1 -100  =  99,9%

## 4.8 Pengujian User
Pengujian  user  dilakukan  untuk  mengetahui unjuk kerja dari aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan  tempat  bimbingan  belakajar  yang  sudah dibuat  dengan  memberikan  quisioner  kepada  user kemudian  memberikan  penilaian  setelah  melihat unjuk  kerja  dari  perangkat  lunak,  pada  pengujian  ini dipilih  6  user  secara  acak.  Hasil  dari  pengujian  user ditunjukan pada Tabel 4.3
Tabel 4.3. Pengujian User Pertanyaan B C K Bagaimana tampilan Program? 5 3 2 Apakah semua tombol berjalan? 10 0 0 Seberapa mudah pengoprasian program? 7 3 0 Program bermanfaat atau tidak? 9 1 0 Kesimpulan :
Dari  Tabel  4.3  dapat  dilihat  hasil  pengujian  yang telah  dilakukan  pada  10  responden  didapat  hasil sebagai berikut :
31/40 x 100% = 77,5% Mengatakan Baik
7/40 x 100%= 17,5% Mengatakan Cukup
2/40 x 100%= 8,3% Mengatakan Kurang

## 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1   Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang di dapat dari pembuatan sistem pendukung keputusan ini ialah sebagai berikut:
1. Hasil  pengujian  metode  terhadap  sistem  melalui perhitugan  manual  memiliki  keakuratan  sebesar 99,9%.
2. Hasil  pengujian  sistemterhadap  aplikasi  sistem pendukung  keputusan    untuk  pemilihan  bimbingan belajar persiapan SMPTN dikota Malang menggunakan  metode  TOPSISb  ini  sesuai  dengan rancangan sukses 100%
3. Dari  hasil  pengujian  user  mendapatkan  nilai persentase  sebagai  berikut:77,5%  Mengatakan Baik,  17,5%  Mengatakan  Cukup,    dan  8,3% Mengatakan Kurang

## 5.2  Saran
Dalam pembuatan program ini penulis memberikan saran:
1. Adanya pengembangan program dengan penambahan fitur-fitur yang bermanfaat seperti maps pada alternatif yang dipilih bagi user.
2. Tampilan  halaman dibuat lebih  menarik dengan penempatan-panempatan  warna,  bentuk,  dan gambar pada setiap halaman.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] MAYASARI,
R.P., 2016. PENERAPAN METODE TOPSIS UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LEMBAGA BIMBINGAN BELAJAR DI PURWOKERTO (Doctoral dissertation, UNIVERSITAS
MUHAMMADIYAH
PURWOKERTO).
[2] Rustiawan, A.H., Fatimah, D.D.S. and Ikhwana, A.,  2012.  Sistem  Pendukung  Keputusan Penyeleksian  Calon  Siswa  Baru  Di  Sma  Negeri 3 Garut. Jurnal Algoritma, 9 (01)..
[3] Eniyati, S., 2011. Perancangan Sistem Pendukung  Pengambilan  Keputusan  untuk Penerimaan  Beasiswa  dengan  Metode  SAW (Simple  Additive  Weighting). Dinamik-Jurnal Teknologi Informasi , 16 (2).
[4] Perdana,  N.G.  and  Widodo,  T.,  2013.  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  Beasiswa Kepada  Peserta  Didik  Baru  Menggunakan Metode  TOPSIS. Semantik  2013 , 3 (1),  pp.265- 272.
[5] Manik,  L.E.,  Najoan,  M.E.,  Rumagit,  A.M.  and Sugiarso, B.A., 2013. Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pendeteksi Kekeruhan Air Menggunakan Mikrokontroler Avr Atmega 8535. E-JOURNAL TEKNIK  ELEKTRO  DAN  KOMPUTER , 2 (5), pp.1-6.
[6] Kurniawan,  E.,  2009. Cepat  Mahir  ASP.  NET 3.5  untuk  Aplikasi  Web  Interaktif .  Penerbit Andi.