Vol. 8 No. 1, Juni 2023

## INVESTIGASI PENGGUNAAN APLIKASI SISTER DI LLDIKTI WILAYAH II: ANALISIS KERANGKA KERJA UTAUT
Tri Gunendro 1 , Tata Sutabri 2
1 LLDIKTI Wilayah II, Palembang, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia Email: 1 three3gun@gmail.com , 2 tata.sutabri@binadarma.ac.id

## Abstrak
Laporan  beban  kerja  dosen  (BKD)  merupakan  kegiatan  tridharma  perguruan  tinggi  yang  wajib dilakukan  oleh  Dosen  Yayasan  dan  Dosen  Pegawai  Negeri  Sipil-Dosen  Pegawai  Pemerintah  dengan Perjanjian  Kerja  (PNS-DPK)  setiap  semester.  Sayangnya  masih  banyak  perguruan  tinggi  yang  tidak memonitoring  dosennya  untuk  melakukan  laporan  BKD  setiap  semester.  Hal  ini  mengakibatkan  dosen lambat dalam pengajuan Jenjang Jabatan Akademik (JJA), dan sedikitnya peserta yang mengikuti seleksi Sertifikasi Dosen (Serdos). Penelitian ini membahas tentang Laporan SISTER BKD di Perguruan Tinggi Wilayah  II  untuk  dosen  tetap  yayasan  dengan  menggunakan  model  pendekatan  UTAUT  agar  dapat mengetahui  tingkat  penerimaan,  dan  yang  menggunakan  SISTER  BKD.  Analisis  data  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah Structural Equation Modeling (SEM) dengan teknik analisis data yang diolah menggunakan  Smart  PLS  3.2.9.  Data  diolah  dengan  uji  validitas,  reliabilitas  dan  uji  hipotesis.  Hasil  uji validitas  dan  reliabilitas  menyatakan  bahwa  semua  pernyataan  valid  dan  reliabel.  Oleh  karena  itu, pengujian  hipotesis  dapat  dilakukan.  Pengujian  hipotesis  dilakukan  dengan  melihat  nilai  signifikansi  p- value  dengan  tingkat  signifikansi  5%  (one-tailed).  Signifikansi  hubungan  antara  variabel  laten  eksogen dan  endogen  dilihat  dari  besar  kecilnya  nilai  t-statistik  atau  t-hitung  dan  p-value.  Jika  nilai  t-statistik  > 1.96 dan p-value < 0.05 [1][5][14].
Kata kunci : Analisis; UTAU; SISTER; Aplikasi; SmartPLS

## Abstract
The  lecturer  workload  (BKD)  report  is  the  three  pillars  of  higher  education  (tridharma)  activity that is required for Foundation Lecturers and civil servant-employed lecturers  (PNS-DPK) to carry out every semester. Unfortunately there are still many tertiary institutions that do not monitor their lecturers to conduct BKD reports every semester. This has resulted in lecturers being slow in submitting Academic Position  Levels  (JJA),  and  few  participants  taking part  in  the  Lecturer  Certification  (Serdos)  selection. This study discussed the BKD SISTER Report at Tertiary Education Region II for foundation permanent lecturers using the UTAUT approach model in order to determine the level of acceptance, and those who use BKD SISTER. Data analysis used in this study  was Structural Equation Modeling (SEM) with data analysis techniques processed using Smart PLS 3.2.9. The data was processed by validity, reliability and hypothesis testing. The results of the validity and reliability tests stated that all statements were valid and reliable.  Therefore,  hypothesis  testing  was  able  to  carry  out.  Hypothesis  testing  was  carried  out  by looking  at  the  significance  value  of  the  p-value  with  a  significance  level  of  5%  (one-tailed).  The significance  of  the  relationship  between  exogenous  and  endogenous  latent  variables  was  seen  from  the size of the t-statistic or t-count and p-value. If the t-statistic value was > 1.96 and the p-value was < 0.05 [1][5][14].
Keywords :  Analysis; UTAUT; SISTER; Application; SmartPLS

## I. PENDAHULUAN
Laporan BKD merupakan kegiatan Tridharma perguruan  tinggi  yang  diwajibkan bagi  dosen  tetap  yayasan  dan  PNS  untuk melaksanakan tanggung jawabnya setiap semester.  Masih  banyak  perguruan  tinggi  di LLDIKTI  Wilayah  II  yang  tidak  memonitoring dosennya  untuk  melakukan  laporan  BKD  setiap semester  melalui  SISTER  BKD.  Hal  ini mengakibatkan  dosen  menjadi  lambat  dalam pengajuan Jenjang Jabatan Akademik (JJA), dan sedikitnya  peserta  yang  mengikuti  Seleksi Sertifikasi Dosen (SERDOS) karena mulai tahun 2021  laporan  beban  kerja  dosen  menjadi  syarat wajib untuk menjadi peserta sertifikasi dosen. Laporan  SISTER  BKD  dalam  memanfaatkan adopsi  sistem  informasi  belum  pernah  dianalisis pengaruhnya terhadap pengguna dalam
menjalankan aktivitasnya. Metode untuk mengukur pemanfaatan adalah dengan menggunakan  salah  satu  kerangka  kerja  yaitu kerangka  kerja  Unified  Theory  of  Acceptance and  Use  of  Technology  (UTAUT)  yang dikembangkan oleh Venkatesh, et al (2003). Kerangka kerja UTAUT menjelaskan bagaimana pengaruh perbedaan individu dalam
menggunakan sistem informasi seperti hubungan antara persepsi pemanfaatan, kemudahan penggunaan,  dan  niat  penggunaan  yang  dapat dimoderasi  oleh  usia,  jenis  kelamin,  dan pengalaman penggunaan [9].
Dengan  menggunakan  variabel-variabel yang  ada  di  dalam  kerangka  kerja  UTAUT, peneliti ingin menganalisis faktor-faktor kesuksesan  dalam  adopsi  laporan  SISTER  BKD di  LLDIKTI  Wilayah  II  dengan  menggunakan pendekatan  atau  model  kerangka  kerja  UTAUT. Diharapkan  hasil  yang  diinginkan  dapat  lebih baik dan tepat guna bagi para penggunanya.

## II. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan adalah metode  kuantitatif.  Metode  kuantitatif  adalah metode penelitian yang menggunakan pengukuran  kuantitatif  untuk  menguji  hipotesis dengan  tujuan  untuk  menemukan  generalisasi dan  menekankan  pada  pengukuran  dan  analisis hubungan sebab akibat antar variabel [13].

## 1. Kerangka Kerja Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  kerangka  penelitian digunakan sebagai langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian, sebagai berikut

## 2. Populasi dan Sampel
Populasi dalam penelitian ini adalah 3.286
dosen  tetap  yayasan  yang  belum  melaporkan SISTER BKD. Jika penelitian memiliki beberapa  ratus  subjek  dalam  populasi,  maka dapat menentukan kurang lebih 25%  - 30% dari jumlah  subjek.  Jika  jumlah  anggota  subjek dalam populasi  hanya meliputi antara 100  -  150 orang  dan  dalam  pengumpulan  data  penelitian
menggunakan  kuesioner/angket,  maka  jumlah subjek  sebaiknya  diambil  secara  keseluruhan. Sehingga  dapat  dikatakan  sebagai  penelitian sensus [8].
n = Ukuran sampel N = Ukuran populasi d 2 =  Batas  toleransi  kesalahan  pengambilan sampel yang digunakan (5%)

## Tabel 1 Rekapitulasi Dosen Tetap yang belum melapor BKD
Dosen :
= 356,5 atau dibulatkan menjadi 357 dosen 3. Variabel Penelitian Variabel dalam penelitian ini
menggunakan  3  jenis  variabel,  yaitu  variabel independen,  variabel  dependen,  dan  variabel moderasi. Variabel independen adalah ekspektasi  kinerja,  ekspektasi  usaha,  pengaruh sosial,  kondisi  yang  memfasilitasi,  motivasi
hedonis,  nilai  harga,  dan  kebiasaan.  Variabel dependen adalah niat perilaku untuk menggunakan.  Variabel  moderasi  adalah  usia dan  jenis  kelamin  [9][14].  Berikut  ini  adalah tabel  2  dari  variabel  dan  indikator  yang digunakan serta gambar 2 dari model hipotesis.
Tabel 2 Variabel dan Indikator Variabel Indikator Ekspektasi Kinerja (PE) PE1 Kemudahan mendapatkan informasi PE2 meningkatkan peluang PE3 meningkatkan efektivitas PE4 meningkatkan produktivitas Ekspektasi Usaha (EE) EE1 kemudahan penggunaan EE2 kemudahan interaksi EE3 mudah dipelajari EE4 kemudahan untuk menjadi seorang ahli Pengaruh Sosial (SI) SI1 faktor dukungan dari kemajuan teknologi
SI2 faktor lingkungan SI3 faktor dukungan dari orang-orang yang berpengaruh Kondisi yang Memfasilitasi (FC) FC1 memfasilitasi kondisi internet FC2 pengetahuan dalam pengoperasian FC3 perangkat yang memadai FC4 dukungan teknis Motivasi Hedonik (HM) HM1 menyenangkan HM2 ramah pengguna HM3 menarik Nilai Harga (PV) PV1 harga terjangkau PV2 banyak keuntungan PV3 bahan tak terbatas Kebiasaan (H) H1 rutinitas H2 kecanduan H3 paksaan H4 akan Niat Perilaku untuk Menggunakan (BIUS) BIUS1  gunakan lebih sering BIUS2  selalu gunakan BIUS3  gunakan lebih lama Usia A1 <30 tahun A2 31-40 tahun A3 41-50 tahun A4 > 50 tahun Jenis Kelamin G1 Pria G2 Wanita
Gambar 2 Model Hipotesis

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dengan menggunakan  aplikasi  SmartPLS  3.2.9  yang didasarkan  pada  model  kerangka  kerja  UTAUT
2  dan  diolah  dari  data  kuesioner  yang  telah diperoleh.  Gambar  berikut  merupakan  diagram hasil yang telah dilengkapi dengan hasil uji outer model.

## Gambar 3 Diagram Hasil

## 1. Karakteristik Responden
Responden  yang  digunakan  berjumlah
357 dosen tetap yayasan yang belum melaporkan  SISTER  BKD  genap  2021/2022. Karakteristik  responden  dalam  penelitian  ini adalah jenis kelamin, dan usia. Berdasarkan data jenis  kelamin  terdapat  54%  atau  193  dosen perempuan  dan  46%  atau  164  dosen  laki-laki. Sedangkan  dari  karakteristik  usia  terdapat  68% atau  243  orang  dosen  berusia  <30  tahun,  22% atau  77  orang  dosen  berusia  31-40  tahun,  10% atau  36  orang  dosen  berusia  41-50  tahun  dan sisanya  0%  atau  1  orang  berusia  50  tahun  ke atas.

## 2. Uji Validitas
Uji  validitas  ini  dibagi  menjadi  dua  yaitu uji  validitas  konvergen  dan  uji  validitas diskriminan.

## A. Validitas Konvergen
Uji  validitas  dilakukan  untuk  mengukur tingkat  kevalidan  suatu  instrumen  dimana indikator  dapat  dinyatakan  valid  jika  nilai Average  Variance  Extracted  (AVE)  >  0,5.  Jika terdapat  item  variabel  yang  bernilai  kurang  dari 0,5  maka  item  tersebut  harus  didrop  (Ghozali, 2011).

## Tabel 3 Hasil Uji Average Variance Extraxted (AVE) dengan SmartPLS
Berdasarkan  hasil  pengujian  di  atas  dapat disimpulkan  bahwa  nilai  AVE  semua  variabel berada  di  atas  0,5,  sehingga  pengujian  dapat dilanjutkan.

## A. Validitas Diskriminan
Discriminant  Validity  diuji  pada  level  28 indikator  pertanyaan  dan  8  variabel.  Hasil  yang diperoleh pada pengujian ini adalah nilai loading pada konstruk yang dituju lebih besar dibandingkan  dengan  nilai  loading  dengan konstruk lainnya [2][6][10][12].

## Tabel 4 Hasil Uji Validitas Deskriminan dengan SmartPLS

## 3. Uji Keandalan
Uji  reliabilitas  dilakukan  dengan  melihat nilai  composite  reliability  jika  nilai  composite reliability (> 0,7) maka menunjukkan nilai  yang
memuaskan.  Uji  reliabilitas  diperkuat  dengan Cronbach  Alpha.  Nilai  yang  diharapkan  (>  0.6) untuk semua konstruk [2][6][10][12].

## Tabel 5 Hasil Uji Reliabilitas dengan SmartPLS
Berdasarkan hasil pengujian menunjukkan bahwa  indikator-indikator  yang  diajukan  oleh
peneliti memiliki nilai statistik yang baik. Maka, dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya.
4. Uji R-Square
R-Square adalah kombinasi dari pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen.
Nilai  R-Square  berkisar  antara  0  hingga  1 dengan  nilai  yang  mendekati  1  menunjukkan akurasi prediksi yang lebih besar [2][6][10][12].
Tabel 6 Hasil Pengujian R-Squere Berdasarkan nilai R-square yang
diperoleh  dari  hasil  analisis  terhadap  variabel behavioral intention to use  adalah sebesar 0,774 atau  77%,  sehingga  dapat  dilanjutkan  ke  tahap selanjutnya...

## 5. Uji Hipotesis
Signifikansi  variabel  dapat  dievaluasi melalui  prosedur  resampling  bootstrapping dengan  tingkat  signifikansi  α  atau  nilai  P  yang digunakan  adalah  <0,05,  dan  nilai  T-Statistics >1,96 [1] [5] [7] [14].
Tabel 7 Hasil Pengujian Hipotesis
Berdasarkan tabel hasil pengujian
hipotesis diperoleh hasil sebagai berikut:
A. H1,  H2,  H3,  H5,  H10,  H11,  H12,  dan
H13, yang tidak berpengaruh signifikan terhadap  niat  menggunakan aplikasi SISTER BKD, nilai T statistik ˂
1.96  dan  nilai  P  value  ˃  0.05,  sehingga hipotesis ditolak [14][16].
B. H4,  H6,  H7,  H8,  dan  H9, yang berpengaruh  signifikan terhadap  niat untuk  menggunakan  aplikasi  SISTER BKD, nilai T statistik > 1,96 dan nilai P
value < 0,05, sehingga hipotesis diterima [9].

## 6. Dikusi
Berdasarkan  hasil  pengujian  hipotesis diperoleh  hasil  berpengaruh  signifikan  dan hipotesis  diterima  pada  variabel  Behavioral Intention  to  Use  (Niat  untuk  menggunakan aplikasi SISTER BKD). Adapun
pembahasannya adalah sebagai berikut:
1. H4 (FC→BIUS), hal ini dikarenakan server SISTER  PT  merupakan  hal  utama  yang harus  dimiliki  oleh  Perguruan  Tinggi  agar dosen  dapat  dengan  mudah  mengakses SISTER dimanapun dan kapanpun.
Kebijakan  pimpinan  Perguruan  Tinggi  yang
tidak  memiliki  infrastruktur  server  dan internet  dapat  menyewa  cloud  untuk melakukan instalasi aplikasi SISTER karena dengan menyewa cloud, kebutuhan teknologi khususnya internet dan infrastruktur  tentunya  akan  lebih  mudah didapatkan  sesuai  dengan  spesifikasi  yang dibutuhkan  tanpa  harus  memiliki  perangkat secara fisik disertai dengan minimnya resiko kehilangan  data,  ruang  penyimpanan  dan biaya  yang  dapat  menyesuaikan  kebutuhan serta keleluasaan dalam mengakses SISTER BKD  dimanapun  dan  kapanpun.  Berikut  ini adalah  spesifikasi  minimum  yang  dapat digunakan  oleh  Perguruan  Tinggi  dalam melakukan instalasi server SISTER di cloud.

## Gambar 4 Persyaratan Server SISTER Minimum di cloud
2. H6  (PV→BIUS) ,  hal  ini  dikarenakan sebagian  besar  server  SISTER  Perguruan Tinggi sudah menggunakan cloud sehingga tanpa memiliki perangkat server secara  fisik  dan  membutuhkan  ip  publik yang  mahal,  Perguruan  Tinggi  sudah dapat  menggunakannya.  Dengan  adanya cloud  internet  di  Perguruan  Tinggi  maka tidak ada pengurangan dalam penggunaannya sehingga dapat digunakan oleh  dosen  dengan  stabil  dan  tanpa hambatan  dalam  mengakses  SISTER BKD.
3. H7 (H→BIUS) , hasil yang diperoleh dari penelitian ini, yang berarti semakin tinggi intensitas  penggunaan  aplikasi  SISTER BKD  oleh  pengguna  maka  berbanding lurus  dengan  niat  untuk  menggunakan SISTER  BKD di  masa  yang  akan  datang. Keyakinan  bahwa  menggunakan  sistem
memiliki
manfaat juga dapat
meningkatkan  niat  atau  minat  seseorang untuk  menggunakan  suatu  sistem  atau teknologi,  dalam  hal  ini  adalah  aplikasi SISTER BKD.
4. H8  (FC*Usia→BIUS) ,  yang  didasarkan pada  data  responden  yang  sebenarnya untuk  usia.  Tidak  dapat  menjadi  acuan karena adanya perbedaan persentase untuk dosen  yang  belum  melaporkan  SISTER BKD,  yaitu  usia  <  30  tahun  68%,  31-40 tahun  22%,  41-50  tahun  10%,  dan  >  50 tahun  0%  sehingga  mayoritas  dalam pengisian  kuesioner  adalah  <  30  tahun sehingga niat untuk menggunakan teknologi informasi tidak menjadi
kendala. 5.
5. H9  (HM*Usia→BIUS) ,  yang  didasarkan pada  data  responden  yang  sebenarnya untuk  usia.  Hal  tersebut  tidak  dapat menjadi  acuan  karena  adanya  perbedaan persentase  untuk  dosen  yang  belum
melaporkan  SISTER  BKD,  yaitu  usia  < 30  tahun  68%,  31-40  tahun  22%,  41-50 tahun  10%,  dan  >  50  tahun  0%  sehingga mayoritas dalam mengisi kuesioner adalah < 30 tahun sehingga niat untuk menggunakan  teknologi  informasi  tidak menjadi kendala.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Variabel  yang  mempengaruhi  penerapan model  UTAUT  2  pada  aplikasi  SISTER BKD adalah variabel Facilitating Condition,
Price  Value,  Habit,  Facilitating  Condition yang  dimoderasi  oleh  variabel  Age,  dan Hedonic  Motivation  yang  dimoderasi  oleh variabel Age.
2. Variabel  yang  ditolak  dalam  penerapan model  UTAUT  2  pada  aplikasi  SISTER
BKD adalah variabel
Performance Expectancy,  Effort  Expectancy,  Social Influence,  Hedonic  Motivation,  Habit  yang dimoderasi oleh Usia, Facilitating Condition yang  dimoderasi  oleh  Jenis  Kelamin, Hedonic  Motivation  yang  dimoderasi  oleh Jenis  Kelamin,  dan  Habit  yang  dimoderasi oleh Jenis Kelamin.
Niat  untuk  menggunakan  aplikasi  SISTER BKD  juga  sangat  berpengaruh  terhadap pemantauan dan kebijakan pimpinan universitas  dalam  pemenuhan  tridharma dosen setiap semesternya serta fasilitas baik berupa  infrastruktur  pendukung  seperti server  SISTER  PT,  koneksi  internet  atau bahkan  pelatihan  atau  bimbingan  teknis penggunaan aplikasi SISTER BKD.
3. Usia dan Jenis Kelamin tidak berpengaruh signifikan
terhadap niat
menggunakan aplikasi SISTER BKD.
V.

## REFERENSI
[1] Aji,  H.  (2013).  Kajian  Penerimaan Aplikasi Pendataan Ditjen Paudni Dengan Pendekatan Unified Thoery Of Acceptance  Use  Of  Technology  2 (UTAUT  2)  Studi  Kasus  :  Direktorat Jenderal  Pendidikan  Anak  Usia  Dini,
Nonformal,  dan  Informal.  Universitas Indonesia.
[2] Budiarto,  R.  (2017).  Analisis  faktor adopsi aplikasi mobile berdasarkan pengalaman,  usia  dan  jenis  kelamin menggunakan  UTAUT2.  Register:  Jurnal Ilmiah  Teknologi  Sistem  Informasi,  3(2), 114-126.
[3] Dzulhaida,  R.,  & Rifaldi  Windya  Giri,  R. (2018). Analisis Minat Masyarakat Terhadap  Penggunaan  Layanan  E-Money Di  Indonesia  Dengan  Menggunakan Model  Modifikasi  Unified  Theory  Of Acceptance And Use Technology 2 (Utaut
2). Majalah Ilmiah UNIKOM, 15.
[4] Hakim,  L.  (2018).  Evaluasi  Terhadap
Penerimaan  Masyarakat  Terhadap  Situs Pembelajaran  Koding  belajarkoding.net Menggunakan Unified Theory Of Acceptance  and  Use  Of  Technology Universitas Airlangga Surabaya, Surabaya.
[5] Huda,  M.  Q.,  &  Fetrina,  E.  (2018). Evaluasi  penggunaan  pada  produk  uang elektronik e-money bank mandiri menggunakan  model  UTAUT  2  (Studi Kasus:  Kecamatan  Ciputat).  Fakultas Sains dan Teknologi UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
[6] Mueller, R. O., & Hancock, G. R. (2018).
Pemodelan  persamaan  struktural  Panduan peninjau  untuk  metode  kuantitatif  dalam ilmu-ilmu sosial (pp. 445-456): Routledge.
[7] Octaviani,  E.  (2016).  Faktor-Faktor  Yang Berpengaruh  Terhadap  Penerimaan  Dan Penggunaan Sistem Manajemen Pembelajaran EXELSA Universitas Sanata Dharma. Universitas Sanata
Dharma Yogyakarta.
[8] Sugiyono,  M.  (2012).  Metode  Penelitian Kuantitatif R&D. Bandung: Alfabeta.
[9] Venkatesh,  V.,  Thong,  J.  Y.,  &  Xu,  X. (2012). Penerimaan konsumen dan penggunaan teknologi
informasi:
memperluas teori penerimaan dan penggunaan  teknologi  terpadu.  MIS quarterly, 36(1), 157-178.
[10]  Yamin,  S.,  &  Kurniawan,  H.  (2011). Generasi  baru  mengolah  data  penelitian dengan  partial  leastsquare  path  modeling. Jakarta: Salemba Infotek.
[11]  ZAHRA  NADHIF,  A.  (2018).  inovasi layanan  pln  mobile  di  pt.  pln  (persero) area surabaya selatan. Publika, 6(2).
[12]  Wulandari, I. F. (2019). Adopsi Teknologi Informasi  Pada  LLDIKTI  Wilayah  II Dengan Framework UTAUT (Studi Kasus
:  Aplikasi  Beban  Kerja  Dosen).  DRPM UBD.  ISSN  2656-4882.  Palembang  : Sistem Informasi dan Informatika.
[13]  Nuraeni,  Y.,  Nasution,  F.  A.,  &  Maulana, Z.  (2021).  Produktivitas  Menggunakan
SMARTPLS Mengukur Dampak Pelatihan  Terhadap  Penerapan  Budaya Kerja Produktif Dalam Rangka Peningkatan  Produktivitas  Menggunakan SmartPLS.  BAREKENG:  Jurnal  Ilmu
Matematika Dan Terapan, 15(4), 675-686.
[14]   Aprilisa,  Shinta,  &  Syamsuryadi.  (2020). Pengaruh  Model  Unified  Theory  of Acceptance  and  Use  of  Technology  2 (UTAUT 2) Terhadap Penerapan  Aplikasi Shopee.  Prosiding  Sains  dan  Teknologi Terapan, 3(1), 167-176.
[15]   Pedoman Operasional Beban Kerja Dosen 2021
[16]   Setyorini,  Anggita,  &  Wahyu  Meiranto, (2021),  Analisis  Faktor-  Faktor  yang
Mempengaruhi Penerimaan dan Penggunaan Sistem  Informasi Manajemen Daerah (SIMBADA) dengan Menggunakan Model UTAUT 2,
Diponegoro Journal of Accounting, 10(1),
1-15
[17]  Sutabri,  Tata,  Wijaya,  A.,  Seprina,  I.,  & Amalia,  R.,  (2022),  Perancangan  Sistem Reservasi  Tiket  dengan  Berbasis  Web, Jurnal  Riset  Kecerdasan  Buatan,  6  (1.1), ISSN 2579-7298
[18]   Sutabri,  Tata,  (2022),  Rancang  Bangun Sistem  Informasi  Jejaring  Sosial  Berbasis Web,  Jurnal  Riset  Kecerdasan  Buatan,  6 (1.1), ISSN 2579-7298