## Perancangan dan Implementasi Perangkat Lunak Sistem Pendukung Keputusan Multi Kriteria Menggunakan Metode AHP
Siti Maghfiroh, Mohammad Isa Irawan
Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : mii@its.ac.id
Abstrak—Sejalan  dengan  pesatnya  perkembangan industri,  pengambilan  keputusan  yang  cepat  dan  akurat menjadi  bagian  yang  penting  dalam  suatu  instansi  agar roda organisasi berjalan dengan lancar. Untuk mendukung hal  tersebut,  dibuat  suatu  sistem  berbasis  komputer  yang dapat  memudahkan  proses  pengambilan  keputusan  yaitu Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK).  Analytic  Hierarchy Process (AHP) merupakan salah satu metode Multi Criteria Decision  Making  (MCDM)  yang  dapat  digunakan  dalam pengambilan  keputusan.  Agar  dapat  digunakan  secara efektif, AHP perlu dibuat secara user friendly dengan fitur yang  mudah  digunakan.  Pada  penelitian  ini,  dibuat perangkat lunak SPK yang dibangun dengan mengimplementasikan  model  AHP  untuk  menyelesaikan permasalahan  pengambilan keputusan.  Pada metode AHP, permasalahan  dimodelkan  dalam  sebuah  hirarki  dan ranking  alternatif  ditentukan  berdasarkan  prioritas. Prioritas dihitung berdasarkan nilai perbandingan berpasangan  yang  diberikan  oleh  decision  maker  pada setiap  level  hirarki.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa perangkat  lunak  yang  dibangun  memberikan  ranking alternatif  yang  sama  dengan  penelitian  sebelumnya sehingga  dengan  adanya  perangkat  lunak  ini  decision maker  tidak  perlu  membangun  perangkat  lunak  baru untuk permasalahan yang berbeda .
Kata Kunci— AHP, perangkat lunak, SPK.

## I. PENDAHULUAN
engambilan  keputusan  merupakan  suatu  bentuk pemilihan  alternatif  terbaik  diantara  berbagai alternatif  untuk  mencapai  tujuan  tertentu.  Keputusan yang  diambil  memiliki  tingkat  kesulitan  yang  berbeda- beda  tergantung  dari  banyaknya  alternatif  atau  pilihan yang  tersedia.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan dalam  pengambilan  keputusan  yaitu Multi  Criteria Decision  Making (MCDM).  Ada  beberapa  metode  yang dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  MCDM, antara  lain  metode Simple  Additive  Weighting (SAW), Weighted  Product (WP),  ELECTRE, Technique  for Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS), dan Analytic Hierarchy Process (AHP). [1] Sejalan  dengan  pesatnya  perkembangan  industri, pengambilan  keputusan  yang  cepat  dan  akurat  menjadi bagian  yang  penting  dalam  suatu  instansi.  Untuk mendukung  hal  tersebut,  dibuat  suatu  sistem  yang  dapat memudahkan  proses  pengambilan  keputusan  yaitu Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK).  SPK  merupakan
sistem  interaktif  berbasis  komputer  yang  mendukung decision  maker dalam  proses  pengambilankeputusan. Hingga  saat  ini,  banyak  aplikasi  SPK  yang  telah  dibuat untuk  membantu  menyelesaikan  pengambilan  keputusan salah  satunya  dengan  metode  AHP.  Pada  metode  AHP, permasalahan dimodelkan dalam sebuah hirarki. Dengan hirarki, suatu masalah yang kompleks dapat diuraikan ke dalam  kelompok-kelompok  sehingga  akan  tampak  lebih terstruktur dan sistematis.
Adapun  beberapa  peneliti  yang  menggunakan  metode AHP  untuk  menyelesaikan  permasalahan  pengambilan keputusan  antara  lain  J.L.  Garcia  dkk  (2013),  Saefudin dkk  (2014),  A.  Y.  Ranius  (2015)  dll.  Garcia menggunakan  metode  AHP  untuk  memilih  lokasi distribusi hasil tani dengan memperhatikan enam kriteria meliputi  kemudahan  akses,  jarak,  keamanan,  jumlah kebutuhan,  penerimaan,  dan  biaya.  [2]  Saefudin menggunakan SPK untuk penilaian kinerja pegawai pada RSUD  Serang  menggunakan  metode  AHP.  Saefudin menentukan  empat  alternatif  pegawai  dengan  kriteria prestasi  kerja,  tanggung  jawab,  kejujuran,  kerjasama, prakarsa,  ketaatan,  kepemimpinan,  dan  kesetiaan.  [3] Sedangkan  Ranius  menggunakan  SPK  untuk  penentuan destinasi  wisata  unggulan  di  kota  Palembang  [4].  Selain itu,  dalam  bidang  industri  yang  lain  metode  AHP  juga banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan pengambilan  keputusan.  Misalnya  untuk  promosi karyawan,  pemilihan  supplier  [5],  pemilihan  guru berprestasi  [6],  pemilihan  lokasi Floating  Storage  and Regasification Unit (FSRU) [7], pemilihan crusher untuk tambang besi [8], dan masih banyak lagi yang lainnya.
Berdasarkan  beberapa  contoh  tersebut,  terlihat  bahwa metode  AHP  banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan pengambilan  keputusan  terutama  untuk  permasalahan dengan  kriteria  yang  kompleks.  Sehingga  pada  Tugas Akhir  ini  dibuat  perangkat  lunak  SPK  yang  dinamis menggunakan metode AHP yang dapat digunakan untuk menyelesaikan  berbagai  permasalahan  pengambilan keputusan  dengan  jumlah  kriteria  yang  dapat  diubah- ubah sesuai kebutuhan masalah.

## II. PEMBAHASAN

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  dikembangkan  dengan  menerapkan model  Waterfall.  Model  Waterfall  merupakan  model pengembangan  perangkat  lunak  dengan  pendekatan sistematik  dan  sekuensial  dimana  output  sebuah  tahap merupakan  input  untuk  tahap  berikutnya  [9].  Tahap-
P
tahap pengembangan perangkat lunak  SPK – AHP dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Tahap Pengembangan Perangkat Lunak

## Analisis  dan  Perancangan  Perangkat  Lunak  SPK  – AHP
Kebutuhan  perangkat  lunak  SPK  –  AHP  terdiri  dari kebutuhan  fungsional  dan  kebutuhan  non  fungsioanl yang dijelaskan dalam Tabel 1.
Tabel 1 . Kebutuhan perangkat lunak SPK – AHP
Kebutuhan Fungsional 1. Melakukan proses perankingan
alternatif
2. Mengelola  data kasus yang  meliputi  :
lihat dan cetak detail kasus, mengubah data kasus, dan menghapus data kasus 3. Melakukan proses pencarian bantuan Kebutuhan Non Fungsional 1. Ketersediaan perangkat lunak 2. Desain  perangkat  lunak  harus user friendly
3. Media penyimpanan
4. Waktu aplikasi untuk merespon request dari user
5. Keamanan data
6. Keamanan perangkat lunak
Berdasarkan  kebutuhan  tersebut,  dibuat usecase diagram seperti  pada  Gambar  2. Usecase  diagram menggambarkan  interaksi  yang  dapat  dilakukan  oleh pengguna  pada  perangkat  lunak.  Pengguna  dari perangkat lunak ini adalah user. User memiliki hak untuk melakukan  perankingan  alternatif,  mengelola  data,  dan mencari bantuan.
Untuk  menggambarkan  alur  proses  dari  ketiga interaksi  tersebut  dibuat  activity  diagram.  Gambar  3 menunjukkan  alur  proses  perankingan  alternatif  yang dimulai  dari  user  input  data kasus  kemudian  dilanjutkan dengan input nilai perbandingan berpasangan tiap atribut kasus.  Sebelum  menambahkan  nilai  perbandingan berpasangan, data tersebut akan dicek oleh sistem apakah nilai  yang  dimasukkan  konsisten  atau  tidak.  Jika  tidak, maka  data  penilaian  tidak  dapat  ditambahkan  dan  user diminta  untuk  input  ulang  data  penilaian  yang  sudah diperbaiki.
Gambar 2. Usecase Diagram
Gambar 3 . Activity Diagram Perankingan Alternatif Selanjutnya  dirancang  database  arsitektur  yang merupakan  suatu  bentuk  skema  sistematis  mengenai keseluruhan entitas yang terdapat dalam sistem database. Terdapat  10  entitas  yang  terdiri  dari  entitas  kasus, decision_maker, alternatif, kriteria, subkriteria, pbk, pbs, pbsa, pbka, dan help. Database arsitektur perangkat lunak SPK – AHP dapat dilihat pada gambar berikut.
mulai selesai Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak Perancangan Perangkat Lunak Implementasi Perangkat Lunak Pengujian dan Evaluasi Perangkat Lunak SPK Metode AHP User Perankingan Alternatif Mengelola data kasus Bantuan Konsisten? Ada subkriteria? Konsisten? Konsisten? ya ya tidak tidak ya ya tidak start stop Input nama user, nama kasus, deskripsi kasus, nama decision maker, data alternatif, data kriteria, data subkriteria Input perbandingan berpasangan kriteria tidak Input perbandingan berpasangan subkriteria Input perbandingan berpasangan alternatif Ranking alternatif
Gambar 4. Database Arsitektur
Berdasarkan  keseluruhan  proses  aktivitas  dan database  arsitektur,  dirancang  interface  perangkat  lunak seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
Gambar 5. Desain Input Kasus Baru
Gambar 6. Desain Input Perbandingan Berpasangan
Gambar 7. Desain Hasil Ranking Gambar 5 merupakan desain tampilan input kasus baru yang  terdiri  dari  input  data  kasus,  data  DM,  data alternatif,  data  kriteria,  dan  data  subkriteria.  Gambar  6 merupakan desain tampilan input perbandingan berpasangan  yang terdiri dari perbandingan berpasangan kriteria,  perbandingan  berpasangan  subkriteria,  dan perbandingan berpasangan alternatif. Sedangkan Gambar 7  merupakan  desain  tampilan  untuk  hasil  ranking alternatif keputusan.

## Implementasi Perangkat Lunak SPK – AHP
Database  arsitektur  dan  desain interface yang  telah dibuat  selanjutnya  diimplementasikan  dalam  bahasa pemrograman  Java    dengan  menggunakan software Netbeans IDE 7.3.1 dan database MySQL. Berikut kode koneksi  perangkat  lunak  SPK  –  AHP  dengan  database MySQL.
Saat  perangkat  lunak  SPK  –  AHP  dijalankan  akan tampil homepage seperti gambar berikut.
kasus id_kasus nama_kasus user_create user_update tgl_create tgl_update ... int char(100) char(30) char(30) date date <pk> kriteria id_kriteria id_kasus id_dm nama_kriteria
... int int int char(50) <pk,fk2> <fk1> <fk2> subkriteria id_subkriteria id_kriteria id_dm nama_subkriteria ... int int int char(50) <pk,fk2>
<fk1> <fk2> alternatif id_alternatif id_kasus nama_alternatif bobot_alternatif ... int int char(50) float <pk>
<fk>
decision_maker id_dm id_subkriteria id_kasus nama_dm ... int int int char(30) <pk,fk2> <fk2> <fk1> Bantuan id_bantuan judul_bantuan content_bantuan
...
int char(256) char(256) <pk> pbk id_dm id_kriteria1 id_kriteria2
nilai_pb ... int int int double <pk,fk1> <pk,fk2> pbs id_dm id_subkriteria1 id_subkriteria2 nilai_pb ... int int int double <pk,fk1> <pk,fk2> pbka id_dm id_kriteria id_alternatif1 id_alternatif2 nilai_pb ... int int int int double <pk,fk1>
<pk,fk2>
pbsa id_dm id_subkriteria id_alternatif1 id_alternatif2 nilai_pb ... int int int int double <pk> <pk> Masukkan Kasus Baru Nama Kasus Nama user Nama DM* + No Nama DM Alternatif + No Nama Alternatif Kriteria + No Nama Kriteria Sub-kriteria
+
No Nama Kriteria Kriteria Nama Sub-kriteria Next Deskripsi *Decision Maker
Gambar 9. Form Input Kasus Baru
Gambar 10. Form Hasil Ranking
Perangkat  lunak  SPK  –  AHP  terdiri  dari  tiga  menu utama  yaitu  Create,  Report,  dan  Help.  User  dapat membuat perhitungan baru dengan memilih menu Create. Dengan  menginputkan  data  kasus  (Gambar  9)  dan perbandingan  berpasangan  (Gambar  11),  akan  diperoleh hasil  ranking  alternatif  (Gambar  10).  Untuk  mengelola data  kasus,  user  dapat  memilih  memilih  menu  Report pada  halaman  utama  kemudian  akan  ditampilkan  daftar kasus  yang  pernah  diinputkan  (Gambar  12).  User  dapat melihat  detail  kasus,  mengubah  data  kasus,  dan menghapus  data  kasus.  Sedangkan  untuk  informasi terkait  tatacara  menggunakan  perangkat  lunak  dapat dilakukan  denga  memilih  menu  Help  pada  halaman utama.

## Pengujian Perangkat Lunak SPK – AHP
Pengujian perangkat lunak dilakukan dengan menggunakan  data  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul “Analisa  Keputusan  Proyek  Investasi  Pemasangan Booster  Kompresor  sebagai  Upaya  Mempertahankan Produksi  Gas  Bumi  Lapangan  Offshore  L-Parigi  di  PT. PEP  dengan  Metode  AHP  dan  TOPSIS”  oleh  Risang Raheditya dan Suparno [10].
Hasil  perangkingan  alternatif  oleh  sistem  berdasarkan prosedur metode AHP dapat dijelaskan sebagai berikut : 1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan.  Goal  dari  penelitian  ini  adalah  Seleksi Proyek  Investasi  dengan  dua  kriteria  yaitu  kriteria finansial  dan  kriteria  teknis.  Kriteria  finansial memiliki  tiga  subkriteria  sedangkan  kriteria  teknis memiliki  delapan  subkriteria.  Terdapat  10  alternatif keputusan  dengan  hasil  ranking  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Gambar 11. Form Input Perbandingan Berpasangan
Gambar 12. Form Daftar Kasus
Tabel 2. Hasil Perankingan Ranking Alternatif Bobot 1 Alt. Proyek Investasi 8 0.150 2 Alt. Proyek Investasi 6 0.147 3 Alt. Proyek Investasi 2 0.132 4 Alt. Proyek Investasi 4 0.128 5 Alt. Proyek Investasi 10 0.098 6 Alt. Proyek Investasi 1 0.095 7 Alt. Proyek Investasi 7 0.077 8 Alt. Proyek Investasi 3 0.063 9 Alt. Proyek Investasi 9 0.057 10 Alt. Proyek Investasi 5 0.053
Hasil input data kasus dapat dilihat pada Gambar 13. 2. Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan  setiap alternatif untuk setiap kriteria.
𝐴 1 𝐴 2 𝐴 3 ⋯ 𝐴 𝑛 𝐴 1 [ 𝑎 11 𝑎 12 𝑎 13 ⋯ 𝑎 1𝑛 𝐴 2 𝑎 21 𝑎 22 𝑎 23 ⋯ 𝑎 2𝑛 𝐴 = 𝐴 3 𝑎 31 𝑎 32 𝑎 33 ⋯ 𝑎 3𝑛 (1)
⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮
𝐴 𝑛 𝑎 𝑛1 𝑎 𝑛2 𝑎 𝑛3 ⋯ 𝑎 𝑛𝑛 𝑎 [𝑖,𝑗] adalah  perbandingan  berpasangan  antara alternatif 𝑖 dan alternatif 𝑗 , 𝑛 jumlah alternatif dengan diagonal  matriks  bernilai  1.  Jika  jumlah decision maker lebih dari satu, maka perbandingan berpasangan  dihitung  menggunakan  rumus  rata-rata geometri ( Geometric Mean ).
𝐺𝑀 = √𝑎 1 × 𝑎 2 × 𝑎 3 × ⋯ × 𝑎 𝑛 𝑛 (2)
dengan 𝑛 adalah  jumlah decision  maker .  Karena jumlah decision maker pada penelitian ini adalah satu, maka  nilai  rata-rata  geometri  sama  dengan  nilai perbandingan  berpasangan.  Hasil  input  perbandingan berpasangan  alternatif  untuk  subkriteria  TGI  dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 13. Input Data Kasus
Gambar 14. Perbandingan Berpasangan Alternatif Subkriteria TGI
3. Proses sintesis menghasilkan matriks normalisasi dan vektor preferensi alternatif.
Gambar  berikut  merupakan  matriks  normalisasi alternatif  subkriteria  TGI  dan  vektor  preferensi alternatif.
Gambar 15. Matriks Normalisasi Alternatif Subkriteria
TGI
Gambar 16. Vektor Preferensi Alternatif
4. Ulangi langkah 2-3 untuk menghitung subkriteria.
5. Gambar  17  dan  Gambar  18  menyatakan  matriks normalisasi  dan  vektor  preferensi  subkriteriaUlangi langkah 2-3 untuk menghitung kriteria.
Matriks  normalisasi  dan  vektor  preferensi  kriteria dapat dilihat pada Gambar 19.
Gambar 17 Matriks Normalisasi Subkriteria untuk Kriteria Finansial
Gambar 18 . Vektor Preferensi Subkriteria Gambar 19. Matriks Normalisasi dan Vektor Preferensi Kriteria
6. Kalikan  vektor  preferensi  kriteria  dengan  vektor preferensi  subkriteria  dan  didapat  bobot  global subkriteria.  Gambar  20  merupakan  hasil  perhitungan bobot global subkriteria.
7. Kalikan  bobot  global  subkriteria  dengan  matriks preferensi  alternatif  dan  didapat  bobot  global alternatif.  Gambar  21  merupakan  hasil  perhitungan bobot global alternatif.
Gambar 20. Bobot Global Subkriteria Gambar 21. Bobot Global Alternatif
8. Ranking  alternatif  keputusan  diperoleh  berdasarkan bobot  global  alternatif.  Hasil  ranking  alternatif keputusan dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 22. Ranking Alternatif
9. Selanjutnya  dihitung  konsistensi  untuk  setiap perbandingan  berpasangan  alternatif,  kriteria  dan,
subkriteria.
a. Menghitung 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠
𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 = ∑ ( 𝑚𝑖1 𝑣𝑖1 ) 𝑛 𝑖=1 𝑛 (3)
b. Menghitung indek konsistensi
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 −𝑛 𝑛−1 (4)
c. Menghitung rasio konsistensi 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (5)
Penilaian dikatakan konsisten jika nilai CR < 0,1 . Jika konsisten  maka  penilaian  akan  disimpan  dan  jika  tidak konsisten  akan  muncul  kotak  dialog  yang  menyatakan bahwa  penilaian  tidak  konsisten  dilengkapi  dengan  nilai CR.  Gambar  23  menunjukkan  kotak  dialog  informasi ketika penilaian tidak konsisten.
Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  perangkat  lunak SPK  –  AHP  memberikan  ranking  alternatif  yang  sama dengan penelitian sebelumnya.

## III. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Rancangan perangkat lunak dibuat dengan menggunakan  metode  AHP  dan  didesain  secara dinamis.
2. Hasil  pengujian  menggunakan  data  referensi  [10] menunjukkan  bahwa  perangkat  lunak  yang  dibangun memberikan  ranking  alternatif  yang  sama  sehingga dengan  adanya  perangkat  lunak  ini decision  maker tidak  perlu  membangun  perangkat  lunak  baru  untuk permasalahan yang berbeda.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis S.M. mengucapkan terima kasih kepada :
1. Imam  Mukhlas,  S.Si,  MT  sebagai  Ketua  Jurusan Matematika FMIPA ITS.
2. Prof.  Dr.  Mohammad  Isa  Irawan,  MT  sebagai  dosen pembimbing.
3. Keluarga  tercinta  yang  senantiasa  memberikan dukungan dan do'a yang tak terhingga.
4. Teman-teman  Mahasiswa  Matematika  Angkatan 2012.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.,  & Wardoyo, R. (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decision  Making  (FUZZY  MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu.
[2] Garcia, J. L., Alvarado, A., Blanco, J., Jimenez, E., Maldonado,  A.  A.,  &  Cortes,  G.  (2013).  Multi- attribute  evaluation  and  selection  of  sites  for agricultural  product  warehouses  based  on  an Analytic  Hierarchy  Process. Computers  and Electronics in Agriculture , 60-69.
[3] Saefudin,  &  Wahyuningsih,  S.  (2014).  Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  Penilaian  Kinerja Pegawai Menggunakan Metode Analytical
Hierarchy  Process  (AHP)  pada  RSUD  Serang.
Sistem Informasi , 33-40.
[4] Ranius, A. Y. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Destinasi  Wisata  Unggulan  di  Kota Palembang. Seminar  Nasional  Inovasi  dan  Tren (SNIT) , 50-55.
[5] Setiawan,  A.,  Irawan,  M.  I.,  &  Wijaya,  R.  (2007). Perancangan  dan  Pembuatan  Aplikasi  Decision Support  System  pada  Departemen  HRD  dan Pembelian  dengan  Menggunakan  Metode  Analytic Hierarchy Process (AHP).
[6] Juliyanti,  Irawan,  M.  I.,  &  Mukhlash,  I.  (2011). Pemilihan  Guru  Berprestasi  Menggunakan  Metode AHP  dan  TOPSIS. Prosiding  Seminar  Nasional Penelitian,  Pendidikan  dan  Penerapan  MIPA, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta, 14 Mei 2011 , 63-68.
[7] Artana,  K.  B.  (2008).  Pengambilan  Keputusan Kriteria  Jamak  (MCDM)  untuk  Pemilihan  Lokasi Floating  Storage  and  Regasification  Unit  (FSRU): Studi  Kasus  Suplai  LNG  dari  Ladang  Tangguh  ke Bali. Pengambilan  Keputusan  Kriteria  Jamak (MCDM) , 97-111.
[8] Javad,  R.  M.,  &  Mohammad,  A.  (2014). Application  of  Analytical  Hierarchy  Process  to Selection of Primary Crusher. International Journal of Mining Science and Technology , 519–523.
[9] Pressman, R. S. (2001). Software Engineering. New York: McGraw-Hill.
[10] Raheditya,  R.,  &  Suparno.  (2014). Analisa Keputusan  Proyek  Investasi  Pemasangan  Booster Kompresor sebagai Upaya Mempertahankan Produksi Gas Bumi Lapangan Offshore L-Parigi di PT.  PEP  dengan  Metode  AHP  dan  TOPSIS.
Surabaya: ITS.
[11] Taylor, B. W. (2013). Introduction to Management Science. New Jersey: Prentice Hall.
[12] Rao,  R.  V.  (2007). Decision  Making  in  the Manufacturing Environment : Using Graph Theory and  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making Methods. London: Springer.
[13] Turban,  E.,  Aronson,  J.  E.,  &  Liang,  T.-P.  (2005). Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas). Yogyakarta: ANDI.
[14] Kadir,  A.  (2005). Dasar  Pemrograman  Java  2. Yogyakarta: ANDI.
[15] Hariyanto, B.(2011). Esensi-Esensi Bahasa Pemrograman Java . Bandung: Infromatika.
[16] Nugroho,  B.  (2006). Database  Relational  dengan MySQL. Yogyakarta: ANDI.