Implementasi Algoritma Confix Stripping untuk Pendeteksian Kesalahan pada Tenses
Kristien Margi Suryaningrum Teknik Informatika Universitas Bunda Mulia, Jakarta Email: ksuryaningrum@bundamulia.ac.id

## Abstract
This study discusses about English tenses error detection using stemming method. The algorithm used in the stemming is Confix Stripping (CS) Algorithm. The algorithm works based on the Bahasa’s morphology rules that grouped and encapsulated on affix, prefix, suffix, infix, and their combinations. The CS algorithm uses three components: affixes, rules, and dictionaries. This study is focuses on the implementation of CS algorithm on Information Retrieval System. Evaluated sentences were broken down into words to identify their position in the sentence. The identified verbs will be stemmed to find its basic word, then transformed according the appropriate tense rule. The CS algorithm in the stemming method is used to detect written English tenses from errors.
Keywords: Stemming, Verb, Tenses, Detection, Stemmer

## Abstrak
Penelitian  ini  membahas  bagaimana  cara  melakukan  deteksi  kesalahan  penulisan tenses Bahasa Inggris dengan menggunakan metode stemming . Algoritma yang digunakan untuk melakukan stemming adalah algoritma Confix Stripping .  Algoritma Confix-Stripping (CS) berdasarkan  pada  aturan  morfologi  bahasa  Indonesia yang  dikelompokkan  menjadi  satu dan  di-enkapsulasi  pada  imbuhan,  termasuk  awalan,  akhiran,  sisipan,  dan  kombinasi. Algoritma Confix-Stripping (CS) menggunakan tiga komponen: kumpulan imbuhan, rule- rule, dan kamus. Pada penelitian ini akan dilakukan analisis penerapan algoritma Confix- Stripping (CS) tersebut pada Information Retrieval system. Kalimat yang akan dideteksi dipisahkan menjadi kata per kata untuk kemudian di tentukan posisinya di dalam kalimat. Setelah  posisi  setiap  kata  ditentukan,  kata  yang  mendapatkan  posisi  sebagai  verb  akan melalui  proses  stemming  untuk  mendapatkan  bentuk  kata  dasarnya.  Setelah  didapatkan kata  dasarnya  maka  bentuknya  akan  dirubah  sesuai  dengan  bentuk  tenses  dari  kalimat. Penggunaan  metode  stemming  dengan  algoritma  Confix  Stripping  dijalankan  untuk melakukan deteksi kesalahan penulisan tenses Bahasa Inggris.
Kata kunci: Stemming, Verb, Tenses, Deteksi, Kata Dasar,  Stemmer

## 1. Pendahuluan
Penggunaan bahasa asing di Indonesia tidak dapat dihindarkan lagi. Bahasa Inggris merupakan salah satu bahasa asing yang paling banyak digunakan, tidak hanya di Indonesia melainkan di dunia. Maka dari itu, Bahasa Inggris menjadi salah satu  pelajaran  yang  wajib  diajarkan  di  sekolah-sekolah  maupun  kampus  di Indonesia.  Namun,  Bahasa  Inggris  bukanlah  bahasa  yang  mudah  dikuasai.  Oleh karena  itu,  penting  untuk  membentuk  fondasi  dasar  pemahaman  tentang  Bahasa Inggris,  salah  satunya  adalah  dengan  memberikan  pemahaman  dasar  mengenai tenses .
Berdasarkan pada penjelasan yang dipaparkan di atas dan kenyataan bahwa pada  saat  ini,  penulis  akan  melakukan  penelitian  sebuah  sistem  yang  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  letak  kesalahan  penulisan tenses dan  melakukan koreksi, serta memberikan informasi yang diharapkan dapat memperkuat fondasi dasar pemahaman mengenai tenses .
2. Kajian Pustaka

## A. Teknik Stemming
Stemming adalah  proses  untuk  menggabungkan  atau  memecahkan  setiap varian-varian suatu kata  menjadi kata dasar. Stem (akar kata) adalah bagian dari kata yang tersisa setelah dihilangkan imbuhannya (awalan dan akhiran). Contoh : connect adalah stem dari connected, connecting, connection, dan connections . Metode  stemming  memerlukan input berupa term (kata)  yang  terdapat  dalam dokumen. Sedangkan output -nya berupa stem .
Ada tiga jenis metode stemming, antara lain :
1. Successor Variety (SV), lebih  mengutamakan  penyusunan  huruf  dalam  kata dibandingkan dengan pertimbangan atas fonem.
2. N-Gram Conflation , ide dasarnya adalah  pengelompokan  kata-kata  secara bersama  berdasarkan  karakter-karakter  ( substring )  yang  teridentifikasi sepanjang N karakter.
3. Affix Removal membuang suffix dan prefix dari term menjadi suatu stem (akar kata).  Yang  paling  sering  digunakan  adalah  algoritma Stemmer karena modelnya sederhana dan effisien.
Teknik Stemming :
1. Teknik Stemming diperlukan  selain  untuk  memperkecil  jumlah  indeks  yang berbeda dari suatu dokumen, juga untuk melakukan pengelompokan kata-kata lain yang memiliki kata dasar dan arti yang serupa namun memiliki bentuk atau form yang berbeda karena mendapatkan imbuhan yang berbeda.
2. Sebagai contoh kata bersama, kebersamaan, menyamai, akan di- stem ke root word -nya  yaitu “sama” .  Namun,  seperti  halnya stopping ,  kinerja stemming juga bervariasi dan sering tergantung pada domain bahasa yang digunakan.
Gambar 1. Tahapan Text Preprocessing

## B. Penggunaan Stoplist Dan Stemming Pada “Tahapan Text Preprocessing”
Case Folding
Tidak semua dokumen teks konsisten dalam penggunaan huruf kapital. Oleh karena itu, peran Case Folding dibutuhkan dalam mengkonversi keseluruhan teks dalam  dokumen  menjadi  suatu  bentuk  standar  (biasanya  huruf  kecil  atau lowercase).
Sebagai  contoh,  user  yang  ingin  mendapatkan  informasi  “KOMPUTER” dan mengetik “KOMPUTER”, “KomPUter”, atau “komputer”, tetap diberikan hasil retrieval yang sama yakni “komputer”. Case folding adalah mengubah semua huruf dalam  dokumen  menjadi  huruf  kecil.  Hanya  huruf  ‘a’  sampai  dengan  ‘z’  yang diterima. Karakter selain huruf dihilangkan dan dianggap delimiter.

## Tokenizing
Tahap Tokenizing adalah  tahap  pemotongan  string  input  berdasarkan  tiap kata  yang  menyusunnya.  Tokenisasi  secara  garis  besar  memecah  sekumpulan karakter dalam suatu teks ke dalam satuan kata, bagaimana membedakan karakter- karakter tertentu yang dapat diperlakukan sebagai pemisah kata atau bukan. Sebagai contoh karakter whitespace, seperti enter, tabulasi, spasi dianggap sebagai pemisah kata.

## Filtering
Tahap Filtering adalah tahap mengambil kata-kata penting dari hasil token. Bisa  menggunakan algoritma stoplist (membuang  kata  kurang  penting) atau wordlist (menyimpan kata penting). Stoplist/stopword adalah kata-kata yang tidak  deskriptif  yang  dapat  dibuang  dalam  pendekatan bag-of-words .  Contoh stopwords adalah “yang” , “dan” , “di” , “dari” dan  seterusnya.  Data stopword dapat diambil dari jurnal Fadillah Z Tala berjudul ” A Study of Stemming Effects on Information Retrieval in Bahasa Indonesia ”.
Kata-kata seperti “dari” , “yang” , “di” , dan “ke” adalah beberapa contoh kata-kata  yang  berfrekuensi  tinggi  dan  dapat  ditemukan  hampir  dalam  setiap dokumen (disebut sebagai stopword ). Penghilangan stopword ini dapat mengurangi ukuran indeks dan waktu pemrosesan. Selain itu, juga dapat mengurangi level noise .

## Verb (Kata Kerja)
Kata  kerja  adalah  kata  yang  menunjukkan  aktivitas  yang  dilakukan  oleh subyek  [4].  Berdasarkan  perubahan  waktunya,  kata  kerja  dapat  digolongkan menjadi regular dan irregular verb .

## Regular Verbs
Regular verbs adalah  kata  kerja  yang  perubahannya  beraturan  dengan menambahkan -d atau -ed di akhir kata [4]. Beberapa aturan penambahan -d dan - ed menurut Atqya (2015) adalah sebagai berikut:
1. Jika verbs berakhiran dengan konsonan maka ditambahkan -ed.
2. Jika verbs berakhiran dengan vocal maka ditambahkan -d.
3. Jika verbs berakhiran  dengan  (-y)  maka  diubah  menjadi  (-i)  kemudian ditambahkan -ed.
4. Beberapa verbs yang  berakhiran  dengan  konsonan  (g,  b,  t,  r,  l,  atau  p)  dan diawali  oleh  huruf vocal ,  maka  konsonan  ittu  digandakan  kemudian ditambahkan -ed.

## Irregular Verb
Irregular verb kata kerja yang perubahannya tidak bias diprediksi karena tidak menggunakan penambahan akhiran -d ataupun -ed [4]

## Tenses
Tenses atau tempus (Bahasa  Latin)  berarti  waktu.  Jadi,  pengungkapan aktifitas  atau  kegiatan  diungkapkan  dengan  memperhatikan  waktu  kejadian aktifitas itu [5]

## Simple Present Tense
Pola  yang  digunakan  dalam  membentuk  sebuah  kalimat simple present tense , yaitu:
𝑆 𝑉 / 𝑂/𝐶 (1)
Di mana S adalah subject ( I/you/we/they/she/he/it/names), V 1 adalah Bare Infinitive (kata kerja bentuk pertama), s/es adalah penambahan akhiran s/es pada akhir verb sesuai subject -nya, O adalah Object dan C adalah Complement .
Aturan penambahan akhiran s/es pada verb adalah sebagai berikut:
Implementasi Algoritma Confix Stripping untuk Pendeteksian...(Suryaningrum)
a. Kata kerja ( verb ) yang berakhir dengan huruf ss, sh, ch, x, dan o, diberi akhiran -es, sedangkan verb yang memiliki akhiran selain huruf-huruf tersebut cukup diberi akhiran -s pada akhir kata tersebut.
b. Kata kerja ( verb ) yang berakhir dengan huruf y dan huruf sebelumnya adalah huruf  konsonan  ( consonant ),  maka  huruf  y  tersebut  diubah  menjadi  i  dan ditambah akhiran -es pada akhir katanya.
c. Kata kerja ( verb ) yang berakhir dengan huruf y dan huruf sebelumnya adalah huruf vocal (a/e/i/o/u), maka hanya perlu diberi tambahan akhiran -s pada akhir kata tersebut.

## Present Continous Tense
Pola yang digunakan dalam membentuk sebuah kalimat present continous tense , yaitu:
𝑆 𝑡𝑜 𝑏𝑒 , , 𝑉 𝑂/𝐶 (2)
Di  mana  S  adalah subject ( I/you/we/they/she/he/it/names), to be berupa am/is/ are, V 1 ing adalah kata kerja bentuk pertama dengan penambahan akhiran -ing,
O adalah Object dan C adalah Complement .
Aturan penambahan akhiran ing pada verb adalah sebagai berikut:
a. Jika kata berakhiran huruf -e maka huruf -e dihilangkan kemudian digantikan dengan -ing.
b. Jika dua huruf terakhir terdiri dari satu vocal dan satu konsonan, maka huruf konsonan itu digandakan dan kemudian tambahkan -ing.
c. Jika  tiga  huruf  terakhir  dari  sebuah  kata  terdiri  dari  dua vocal dan  satu konsonan,  maka  langsung  tambahkan  ing  tanpa  harus  menggandakan  huruf konsonannya.
 Jika  dua  huruf  terakhir  dari  sebuah  kata  terdiri  dari  dua  konsonan,  maka langsung tambahkan ing tanpa harus menggandakan konsonan.

## Simple Past Tense
Pola yang digunakan dalam membentuk sebuah kalimat simple past tense , yaitu:
𝑆 𝑉 𝑂/𝐶 (3) Di  mana  S  adalah subject ( I/you/we/they/she/he/it/names) , V 2 adalah kata kerja bentuk kedua, O adalah Object dan C adalah Complement .

## Past Continous Tense
Pola  yang  digunakan  dalam  membentuk  sebuah  kalimat past continous tense , yaitu: 𝑆 𝑡𝑜 𝑏𝑒  𝑤𝑎𝑠, 𝑤𝑒𝑟𝑒 𝑉 𝑂/𝐶 (4)
Di  mana S adalah subject ( I/you/we/they/she/he/it/names) , to be berupa am/is/ are, V 1 ing adalah kata kerja bentuk pertama dengan penambahan akhiran -ing,
O adalah Object dan C adalah Complement .

## Simple Future Tense
Pola yang digunakan dalam membentuk sebuah kalimat simple future tense , yaitu:
𝑆 𝑤𝑖𝑙𝑙/𝑠ℎ𝑎𝑙𝑙 𝑉 𝑂/𝐶 (5) Di mana S adalah subject ( I/you/we/they/she/he/it/names) , will/shall ( will  you, they, she, he, it ) ( shall  I , we ), V 1 adalah kata kerja bentuk pertama, O adalah Object dan C adalah Complement .

## Future Continous Tense
Pola  yang  digunakan  dalam  membentuk  sebuah  kalimat future continous tense , yaitu: 𝑆 𝑤𝑖𝑙𝑙/𝑠ℎ𝑎𝑙𝑙 𝑏𝑒 𝑉 𝑂/𝐶 (5) Di mana S adalah subject ( I/you/we/they/she/he/it/names) , will/shall ( will  you, they, she, he, it ) ( shall  I , we ), be adalah kata bantu setelah will/shall , V 1 adalah kata  kerja  bentuk  pertama  dengan  penambahan  akhiran  -ing, O adalah Object dan C adalah Complement .

## 3. Metode Penelitian
Penelitian ini bersifat terapan, yaitu mencoba untuk menghasilkan sebuah aplikasi/sistem  yang  dapat  membantu  user  dalam  mendekteksi  dan  mengkoreksi kesalahan pada tenses. Untuk metode penelitian yang dipilih disesuaikan dengan kebutuhan,  yaitu  metode  pengembangan  aplikasi/sistem  yang  mengikuti  kaidah- kaidah SDLC atau System Development Life Cycle
Dalam  membangun  aplikasi  ini,  penulis  menggunakan  algoritma  Confix untuk  mendeteksi  apakah  terdapat  kesalahan  penulisan  pada  kalimat  yang dimasukkan oleh user .
Langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Memisahkan kalimat menjadi kata per kata. Contoh kalimat: he drinks milk every day . Hasil pemisahan: [ he ], [ drinks ], [ milk ], [ every ], [ day ]
2. Mencari time signal dari kalimat yang dimasukkan oleh user , Time signal : every day .
3. Mencocokkan time signal ke database untuk menentukan bentuk tenses dari kalimat yang dimasukkan oleh user. Bentuk tenses : simple present .
4. Menentukan posisi dari setiap kata yang terdapat di dalam kalimat
Implementasi Algoritma Confix Stripping untuk Pendeteksian...(Suryaningrum)
Subjek  he, Verb  drinks, Objek/ complement  setelah verb dan sebelum
time signal  milk
5. Melakukan stemming pada verb
Sebelum melakukan stemming , verb akan terlebih dahulu di cek bentuknya seperti berikut:
a. Jika V inp = V 2 , maka V inp = V 1 , b. Jika V inp = V 3 , maka V inp = V 1 ,
c. Jika V inp != V 2 dan V inp != V 3 dan V inp != V 1 , cek akhiran pada V inp dan melakukan langkah-langkah pada poin d, e, atau f,
d. Jika V inp diakhiri dengan “s”, lakukan pengecekan berikut ini: Jika  bentuk  akhiran  “sses”,  hilangkan  “es”.  Jika  bentuk  akhiran  “ies”, ubah “ies” menjadi “i”. Jika huruf sebelum “s” adalah “e”, hilangkan “e” dan “s”. Jika huruf sebelum “s” bukanlah huruf “s”, hilangkan “s”.
e. Jika V inp diakhiri dengan “eed”, hilangkan “d”,
f. Jika V inp diakhiri dengan “ed” atau “ing”, hilangkan “ed” atau “ing”,
g. Setelah langkah stemming selesai dijalankan, langkah selanjutnya adalah kata  hasil stem yang  diakhiri  dengan  huruf  “i”,  diubah  huruf  “i”-nya menjadi huruf “y”.
Drinks  drink
6. Cek kata hasil stemming ke database, Drink = data di database ?
a. Jika ya, maka verb benar. Lanjutkan ke langkah 7-12 disesuaikan dengan bentuk tenses dari kalimat yang dimasukkan oleh user .
b. Jika tidak, maka verb salah. Tampilkan pesan error kepada user .
7. Untuk tenses simple present dilakukan langkah berikut:
a. Jika subjek adalah they , you , we , dan I , maka verb tidak perlu diubah
Drink  drink b. Jika subjek adalah he , she , dan it , maka verb ditambahkan akhiran s/es
Drink
 drinks
Setelah bentuk verb disesuaikan, kalimat disusun kembali sesuai dengan pola yang ditunjukkan pada Rumus 1.1 dilengkapi dengan time signal .
8. Untuk tenses present continous dilakukan langkah berikut:
a. Jika subjek adalah they , you , dan we , maka: To be  are
b. Jika subjek adalah he , she , dan it , maka: To be  is
c. Jika subjek adalah I , maka: To be  am
d. Verb ditambahkan dengan akhiran ing Drink  drinking Setelah to be dan bentuk verb disesuaikan, kalimat disusun kembali sesuai dengan pola yang ditunjukkan pada Rumus 1.2 dilengkapi dengan time signal .
9. Untuk tenses simple past dilakukan langkah berikut:
a. Verb diubah ke bentuk past tense atau bentuk kata kerja kedua Drink  drank
Setelah bentuk verb disesuaikan, kalimat disusun kembali sesuai dengan pola yang ditunjukkan pada Rumus 1.3 dilengkapi dengan time signal .
10. Untuk tenses past continous dilakukan langkah berikut:
a. Jika subjek adalah they , you , dan we , maka: To be  were
b. Jika subjek adalah he , she , it , dan I , maka: To be  was
c. Verb ditambahkan dengan akhiran ing Drink  drinking Setelah to be dan bentuk verb disesuaikan, kalimat disusun kembali sesuai dengan pola yang ditunjukkan pada Rumus 1.4 dilengkapi dengan time signal .
11. Untuk tenses simple future dilakukan langkah berikut:
a. Jika subjek adalah he, she, it, you, dan they , maka yang digunakan adalah
will .
b. Jika subjek adalah I, dan we , maka yang digunakan adalah shall
c. Verb tetap pada bentuk kata kerja pertama (tidak mengalami perubahan apapun).
Setelah  bentuk will/shall dan  bentuk verb disesuaikan,  kalimat  disusun kembali  sesuai  dengan  pola  yang  ditunjukkan  pada  Rumus  1.5  dilengkapi dengan time signal .
12. Untuk tenses future continous dilakukan langkah berikut:
a. Jika subjek adalah he, she, it, you, dan they , maka yang digunakan adalah will .
b. Jika subjek adalah I, dan we , maka yang digunakan adalah shall
c. Verb tetap  pada  bentuk  kata  kerja  pertama  (tidak  mengalami  perubahan apapun).
Setelah  bentuk will/shall dan  bentuk verb disesuaikan,  kalimat  disusun kembali  sesuai  dengan  pola  yang  ditunjukkan  pada  Rumus  1.5  dilengkapi dengan time signal .

## 4. Hasil dan Pembahasan
Metode perancangan sistem, menggambarkan bagaimana sistem itu berjalan dan  berproses.  Dan  rancangan  ini  digambarkan  menggunakan  ERD.  Rancangan ERD nya ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Rancangan ERD
Hubungan  antar  tabel  data  pada  aplikasi  ditunjukkan  oleh  Gambar  2. Hubungan antar tabelnya adalah sebagai berikut:
Implementasi Algoritma Confix Stripping untuk Pendeteksian...(Suryaningrum)
a. Satu root word membentuk satu verb ,
b. Satu root word membentuk banyak time signal .
Perancangan flowchart diagram  bertujuan  untuk  menggambarkan  aliran proses dalam sistem. Flowchart diagram dari aplikasi ini ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart Diagram Sistem
Flowchart diagram yang terlihat pada Gambar 3 menjelaskan saat aplikasi dijalankan  hingga  hasil  deteksi  ditampilkan.  Penjelasan  secara  detailnya  adalah sebagai berikut:
a. User menjalankan aplikasi. Kegiatan ini diwakili oleh simbol terminator yang bertuliskan “ START ”.
b. User melakukan input kalimat. Kegiatan ini diwakili oleh simbol data berbentuk jajar genjang yang bertuliskan “ Input Kalimat”.
c. User mengaktifkan proses deteksi kalimat setelah menekan tombol deteksi pada aplikasi. Kegiatan ini diwakili oleh simbol proses berbentuk persegi panjang yang bertuliskan “Deteksi Kalimat”.
d. Sistem melakukan pengecekan terhadap kalimat yang dimasukkan oleh user . Terdapat kesalahan atau tidak pada kalimat yang dimasukkan oleh
user, menentukan langkah yang akan dilakukan oleh sistem, seperti yang ditunjukkan oleh simbol decision yang bertuliskan “Kalimat = Error ”.
e. Bila terdapat kesalahan, maka sistem akan mencari dimana letak kesalahan tersebut. Setelah ditemukan letak kesalahannya, sistem akan segera
melakukan koreksi pada kesalahan tersebut dan hasil koreksinya akan ditampilkan kepada user .
f. Bila tidak terdapat kesalahan, maka sistem akan menampilkan kalimat sesuai dengan yang dimasukkan oleh user .
User disediakan  sebuah textbox untuk  memasukkan  kalimat  yang  ingin dideteksi.  Tombol detect digunakan  untuk  melakukan  proses  deteksi.  Setelah proses deteksi selesai, hasil dari deteksi ditampilkan pada textbox yang bertuliskan Result . Apabila terdapat kesalahan pada kalimat yang dimasukkan oleh user , maka pesan kesalahan akan tampil pada textbox yang bertuliskan Notes .
Gambar 4 menunjukkan hasil dari keseluruhan proses deteksi. Terlihat pada Gambar  4  bahwa  terdapat  kesalahan  pada  kalimat  yang  dimasukkan  oleh  user. Kesalahan  pertama  adalah  pola  kalimat  yang  dimasukkan  oleh  user  tidak  sesuai dengan bentuk tenses-nya dan kesalahan kedua adalah pada verb yang digunakan dalam kalimat.
Gambar 4. Hasil Deteksi
5. Simpulan

## A. Simpulan
Simpulan yang didapatkan dari hasil penelitian adalah sebagai berikut:
1. Aplikasi pendeteksi kesalahan penulisan tenses dapat digunakan untuk metode pembelajaran tenses ,  karena  aplikasi  dapat  memperbaiki  dan  memberikan informasi pada tenses yang salah.
2. Metode stemming dengan  algoritma  Confix-Stripping  (CS)  dapat  digunakan untuk melakukan pendeteksian kesalahan tenses Bahasa Inggris.
B. Saran
Saran untuk penelitian ini adalah:
1. Jumlah tenses yang digunakan masih bisa ditambahkan.
2. Aplikasi  bisa  dikembangkan  untuk  aplikasi  pendeteksian  kalimat  lebih kompleks

## Daftar Pustaka
[1] Bassil,  Youssef,  2012,  A  Simulation  Model  for  the  Waterfall  Software Development Life Cycle, International Journal of Engineering & Technology (iJET), Vol.2. No.5
[2] Kaara,  Wahiba.  2013,  A  New  Stemmer  to  Improve  Information  Retrieval, International Journal of Network Security & Its Applications (IJNSA), Vol.5. No.4.
[3] Nathasia,  Novi  Dian  dan  Anang  Eko  Wicaksono,  2011,  Penerapan  Teknik Kriptografi  Stream-Cipher  untuk  Pengaman  Basis  Data,  Jurnal  Basis  Data ICT Research Center UNAS, Vol.6. No.1.
[4] Nidhra,  Srinivas  dan  Jagruthi  Dondeti,  2012,  Black  Box  and  White  Box Testing  Techniques  –  A  Literature  Review,  International  Journal  of Embedded Systems and Applications (IJESA), Vol.2. No.2.
[5] Rani,  Ruba,  dkk,  2015,  Evaluation  of  Stemming  Techniques  for  Text Classification,  International  Journal  of  Computer  Science  and  Mobile Computing (IJCSMC), Vol.4. No.3. hal.165-171.
[6] Tegarden, dkk, (2013), System Analysis and Design with UML/4th Ed, John Wiley and Sons.
[7] Echols,  John  M.  dan  Hassan  Shadily,  (2015),  Kamus  Inggris  Indonesia Updated Edition, PT Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
[8] Nidhra,  Srinivas  dan  Jagruthi  Dondeti,  2012,  Black  Box  and  White  Box Testing  Techniques  –  A  Literature  Review,  International  Journal  of Embedded Systems and Applications (IJESA), Vol.2. No.2.