PERANCANGAN MODEL ANALISIS SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK EVALUASI PENCAPAIAN HASIL PRODUKSI DI PERUSAHAAN OTOMOTIF DI JAWA BARAT
Rikzan Bachrul Ulum 1 , Yonas Prima Arga Rumbyarso 2 , Muhammad Ali Akbar 3 dan Diah Utami 4 1, 3) Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana Jalan Cikopak No.53, Mulyamekar, Kec. Babakancikao, Kabupaten Purwakarta, Jawa Barat 41151
2) Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Krisnadwipayana Jalan Cempaka Baru No, RT.003/RW.4, Jaticempaka, Kec. Pd. Gede, Kota Bks, Jawa Barat 17411
4) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana Jl. Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta Barat 11650 Email: rikzan@wastukancana.ac.id, yonasprima@unkris.ac.id, maliakbar@wastukancana.ac.id, diah.utami@mercubuana.ac.id

## Abstrak
Pembuatan  keputusan  yang  efektif  harus  didukung  oleh  integrasi  data,  otomatisasi pembuatan  model  simulasi  dan  visualisasi  dari  hasil  yang  interaktif.  Sehingga  diperlukan Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk  meningkatkan  efektivitas  penjadwalan  operasi mesin perusahaan, mengetahui line yang perlu overtime dan membuat action plan perbaikan untuk  line  yang  tidak  mencapai  plan good  quantity  production . Macro  VB  excel dapat mempercepat  proses query data, fishbone dan  FMEA  untuk root  cause  analysis .  Hasil penggunaan  SPK  didapat  peningkatan  efektivitas  menjadi  3.5  jam  lebih  awal  dalam pembuatan analisa data dan perlu overtime sebanyak 7,4 shift untuk mengejar ketertinggalan plan  good sebesar  20.593  pcs.  Hasil production  meeting dengan  metode  FMEA,  perlu adanya empat action plan diantaranya dibuatkan SOP untuk meminimalisasi frekuensi dan lama adjustment mesin,  s etting  overtime rutin  di  harian  operasi,  dibuatkan  perbedaan pengaturan operasi jika menggunakan wheel hasil reproduksi supplier , dibuatkan parameter baku untuk tiap jenis proses dan cycle time parameternya.
Kata kunci: Pencapaian Hasil Produksi;  Sistem Pendukung Keputusan; Microsoft  Excel; Macro Visual Basic; Fishbone; FMEA

## Abstract
Effective decision making must be supported by data integration, automation of simulation model creation and interactive visualization of results. So that a Decision Support System (DSS)  is  needed  to  increase  the  effectiveness  of  the  company's  machine  operation scheduling, find out which lines need overtime and make an action plan for improvements for lines that do not reach the good quantity production plan. Macro VB excel can speed up the data query process, fishbone and FMEA for root cause analysis. The results of the use of SPK obtained an increase in effectiveness to be 3.5 hours earlier in making data analysis and need 7,4 shifts of overtime to catch up with 20,593 pcs of plan good. The results of the production  meeting  using  the  FMEA  method,  it  is  necessary  to  have  four  action  plans including making SOPs to minimize the frequency and length of machine adjustments, setting routine overtime in daily operations, making different operating settings if using a supplier's reproduction wheel, making standard parameters for each type of process and cycle the time parameter.
Keywords: Achievement of Production result ; Decision Support Systems ; Microsoft Excel ; Macro Visual Basic ; Fishbone ; FMEA

## PENDAHULUAN
Produsen  otomotif  di  Indonesia  untuk passanger  car di  antaranya  PT.  Toyota Manufacturing  Indonesia  Motor  Mfg.  (TMMIN),  PT.  Astra  Daihatsu  Motor  (ADM),  PT. Honda Prospect Motor (HPM), PT. Suzuki Indomobil Motor (SIM), dan masih banyak yang lainnya.  Produsen-produsen  mobil  tersebut  tentunya  bekerja  sama  dengan  perusahaan- perusahaan  yang  memproduksi  komponen-komponen  kendaraan  bermotor,  karena kendaraan  bermotor  merupakan  gabungan  dari  komponen-komponen  yang  saling mendukung  dan  memiliki  fungsinya  masing-masing.  Komponen  ini  tidak  di  produksi langsung oleh produsen kendaraan bermotor, melainkan di produksi oleh mitra atau partner perusahaan-perusahaan produsen kendaraan bermotor, salah satu komponen tersebut adalah kaca pengaman untuk kendaraan bermotor ( automotive safety glass ).
Automotive  Glass  General  Division (AGGD)  yang  memproduksi  kaca  pengaman, memiliki dua jenis produksi, yang pertama adalah Laminated Glass yang merupakan kaca pengaman  untuk  kaca  depan  mobil  yang  memiliki  system  pengaman  menggunakan  PVB film di antara dua layer kacanya. Lalu jenis produk yang kedua adalah Tempered Glass yang merupakan  kaca  pengaman  yang  memliki  pecahan  kaca  bagai  crystal,  sehingga  pecahan kacanya  tidak  akan  melukai  ketika  tersentuh  pada  kulit  manusia.  Saat  ini  perusahaan memiliki  kurang  lebih  3,000  varian  model  yang  aktif,  62 line produksi  dan  51 Customer untuk Domestic maupun Export .  Sehingga,  disebabkan  oleh  banyaknya  faktor  seperti banyaknya varian dan tingkat fluktuasi order yang beragam untuk masing-masing customer , dan  juga  tingkat  produktivitas  masing-masing line yang  berbeda  dikarenakan  tingkat kesulitan  masing-masing  model  di  masing-masing line berbeda-beda.  Beberapa  problem sangat mungkin bermunculan dan berulang dikarenakan, production planning & scheduling merupakan  sebuah  rangkaian  dari  siklus  rantai  pasok  operasional  perusahaan  yang  tidak mungkin  dihindari  dan  diselesaikan  hanya  satu  bagian  saja  karena  akan  berdampak  pada pasokan berikutnya. Maka dari itu perlu ada effort yang lebih agar masalah tersebut dapat terselesaikan secara menyeluruh dan menjadi satu rangkaian yang utuh.
Dalam  pemilihan  metode  penelitian  saat  ini  mencoba  meneruskan  penelitian  oleh Heilala, Montonen, Järvinen, Kivikunnas, Maantila, Sillanpää, Jokinen (2010) yang berjudul “ Developing  Simulation-Based  Decision  Support  Systems  For  Customer-Driven Manufacturing Operation Planning ”.Berdasarkan hasil penelitian tersebut dijelaskan bahwa 3  hal  utama  yang  menjadi  tantangan  diantaranya  :  1)  Integrasi  data,  2)  Otomatisasi pembuatan  model  simulasi  dan  pembaruan,  3)  Visualisasi  dari  hasil  untuk  interaktif  dan pembuatan  keputusan  yang  efektif  (Utami,  2012).  Berdasarkan  latar  belakang  tersebut penelitian  ini  difokuskan  pada  pembuatan  SPK  yang  dapat  memberikan  gambaran permasalahan  pada  masing-masing  line  dengan  cepat,  tepat  dan  memberikan input yang cepat untuk total shift operasi mana saja yang berlebih dan mana saja yang kurang dengan dibantu oleh program Excel & macro VB sebagai jembatan antara sistem perusahaan dengan SPK yang dibutuhkan tersebut (Setiawan et al, 2011).
Berdasarkan latar belakang tersebut penelitian ini bertujuan 1) Perancangan model Sistem  Pendukung Keputusan dapat  mempercepat  evaluasi hasil produksi.  2) Mengetahui Line produksi yang memerlukan overtime untuk mengejar ketertinggalan hasil produksi. 3) Membuat action plan perbaikan untuk  line yang  mengalami  ketertinggalan hasil produksi tidak terulang kembali.

## TINJAUAN PUSTAKA Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
SPK) dibuat untuk membantu menyederhanakan tahap pengambilan keputusan mulai dari identifikasi masalah, menampilkan data yang sesuai, dan penentuan pendekatan yang
dipakai  dalam  proses  pengambilan  keputusan  sampai  mengevaluasi  pemilihan  alternatif yang ada (Fitriyani, 2012).
Karakteristik SPK diantaranya  (Wibowo, 2011):
1. SPK  dibuat  untuk  membantu  pengambil  keputusan  dalam  memecahkan  masalah yang  sifatnya  semi  terstruktur  ataupun  tidak  terstruktur  dengan  menambahkan kebijaksanaan manusia dan informasi komputerisasi.
2. Saat  proses  pengolahannya,  SPK  mengkombinasikan  penggunaan  model  analisis dengan  teknik  input    data  konvensional  serta  fungsi-fungsi  pencari/interogasi informasi.
3. SPK  dibuat  sedemikian  rupa  sehingga  dapat  digunakan/dioperasikan  dengan mudah.
4. SPK dibuat dengan menekankan pada aspek fleksibilitas serta kemampuan adaptasi yang tinggi.
Data yang digunakan dan diolah pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Production arrangement adalah pengaturan produksi seperti berapa cycle time yang terbaru  terhadap  kondisi  mesin  yang  sekarang,  juga  berapa  persen good  ratio pencapaian  terakhir  dan  berapa operation  time  ratio yang  dicapai  oleh  masing- masing mesin (Kamal, 2014).
2. Working  Calender pengaturan  produksi  seperti  berapa shift  operation yang  akan digunakan, apakah 1 shift operasi, 2 shift operasi atau 3 shift operasi. Berapa jam kerja  dalam  1  shift  tersebut,  dengan  rotasi  (operator  istirahat  bergantian  tanpa memberhentikan  mesin  saat  operasi)  atau  tanpa  rotasi  (operator  istirahat berbarengan dan memberhentikan mesin saat operasi). Lalu aktivitas mesin lainnya seperti kapan jadwal perawatan mesin dan juga berapa lama waktunya, termasuk juga ada event trial untuk model baru juga kapan di jadwalkan pada mesin tersebut untuk periode produksi berjalan (Malak, 2013).
3. Productivity Target yaitu kondisi optimal masing-masing mesin yang ditargetkan oleh perusahaan, melihat kemampuan original mesin dan juga dengan improvement plan yang  akan  dilakukan  oleh  perusahaan  di  periode  tersebut  (Papadopoulou, 2013).
4. Chart Performance sebagai output dari SPK terkait kebutuhan kontrol yang cepat dan kebutuhan manajemen yang memiliki kesibukan yang tinggi, maka summary productivity dibutuhkan untuk dapat melihat permasalahan secara helicopter view (Rahman, 2013).
5. FMEA ( Failure Mode Effect Analyses ) sebagai hasil penelusuran root cause yang ada tersebut lalu akan dilakukan analisa perhitungan menggunakan analisa Failure Mode  Effect  Analyses (FMEA)  untuk  menghitung effect yang  timbul  dari permasalahan  yang  di  dapat  melihat risk  priority  number dan  analisa counter measure yang  pada  akhirnya  di  hitung  kembali after  some  improvement dan dihitung kembali berapa tingkat SOD yang timbul dari sebelumnya dan juga result yang timbul (Wawolumaja & Muis, 2013).
6. Root  Cause  Analyses untuk  analisis  Pencarian  akar  masalah  dengan  diagram ishikawa ( fishbone ) berdasarkan kategori 4M ( Man, Machine, Material, & Method ) yang nantinya menjadi inputan diperhitungan FMEA (Gaspersz, 2012).
Dimana  langkah-langkah  penelitian  diatas  tadi  dituangkan  pada  karya  tulis  ini menjadi 3 (tiga) tahap, yakni tahapan pra penelitian, penelitian & pasca penelitian.
1. Tahapan Pra Penelitian: Pada tahapan pra penelitian dilakukan studi kasus dengan tujuan menangkap fenomena kinerja yang terjadi di AGGD dengan cara survei & wawancara  dengan  orang-orang  yang  ada  di  departemen  tersebut,  kemudian
merangkumnya.  Selain  itu  dilakukan  juga  studi  kepustakaan.  Setelah  mengerti fenomena yang terjadi di AGGD maka tahap berikutnya adalah mengidentifikasi & merumuskan masalah yang terjadi di AGGD, & solusi dari perumusan masalah tersebut dijadikan tujuan penelitiannya.
2. Tahapan Penelitian: Pada tahapan penelitian mulai dilakukan pengumpulan data. Data  yang  dikumpulkan  terdiri  dari  2  (dua)  bagian.  Bagian  pertama  adalah penampilan  data-data  yang  digunakan  AGGD  untuk  membuat production arrrangement pada  saat  ini.  Sedangkan  bagian  kedua  adalah  pengumpulan production achievement untuk pengukuran achievement production.
3. Tahapan  Pasca  Penelitian:  Tahap  terakhir  adalah  tahap  pasca  penelitian.  Data yang  sudah  diolah,  dianalisis  &  dibahas  maka  pada  akhirnya  akan  ditarik kesimpulan sekaligus menjawab pertanyaan-pertanyaan yang dirumuskan di tahap pra penelitian. Maka saran-saran amatlah diperlukan agar penelitian selanjutnya bisa lebih menyempurnakan atas topik yang dibahas dalam karya tulis ini.
Perancangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Rancangan OK? Pengambilan Data variabel Trial SPK Memenuhi Kebutuhan pengguna? Analisa Output SPK Mulai Terjadi Delay carry in dan Assy Problem assy capacity
Due date produksi tidak tercapai Belum adanya sistem yang bisa mengevaluasi Hasil pencapaian produksi harian di Perusahaan secara cepat Tidak Ya Ya Tidak Selesai Pembuatan SPK Kinerja Rantai Pasok OK? Ya Fishbone & FMEA Tidak
Gambar 1. Kerangka Pemikiran Penelitian

## METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  eksploratif  kualitatif. Penelitian eksploratif  pada umumnya  menggunakan  data kualitatif  dimana penggunaan teknik  pengumpulan  data  serta metodologi yang digunakan terkait  dengan  penelitian  yang sifatnya  kualitatif.  Penelitian kualitatif  juga  dilihat sebagai  penelitian  yang  lebih  terbuka terhadap  berbagai    temuan    baru    ketika    dilakukan    penelitian    eksploratif    dilapangan. Sebagaimana menurut (Rosa dan Salahudin, 2011) SDLC ( System Development life Cycle ) adalah  proses  mengembangkan  atau  mengubah  suatu  sistem  perangkat  lunak  dengan menggunakan  model-model  dan  metodelogi  yang    digunakan    orang    untuk mengembangkan  sistem-sistem  perangkat  lunak sebelumnya (berdasaarkan best practice atau cara-cara yang sudah teruji baik). Dengan demikian penelitian ini akan menggambarkan
lebih banyak bersifat field study , sehingga penelitian ini akan cukup fleksibel karena terkait perkembangan  yang  terjadi  di  lapangan  yang  menitikberatkan  pada  Sistem  Pengambilan Keputusan  (SPK)  ini  dapat  digunakan  dengan  baik  oleh  pengguna  dan  dapat  membantu dalam menentukan line mana saja yang perlu lebih diperhatikan dan langkap perbaikan apa yang perlu di terapkan di lapangan.
SPK  menggunakan  Visual  Basic  6.0  sebagaimana  menurut  Saputra  (2012)  Visual Basic  6.0  menyediakan  fasilitas  yang  memungkinkan  untuk  menyusun  sebuah  program dengan  memasang  objek-objek  grafis  dalam  sebuah  form.  Dibarengi  dengan  kecerdasan buatan pada pembahasaan programnya. Secara harfiah artificial intelegent adalah kecerdasan buatan,  kecerdasan  artifisial,  intelijensia  artifisial,  atau  intelijinsia  buatan.  Cerdas  adalah memiliki  pengetahuan,  pengalaman,  dan  penalaran  untuk  membuat  keputusan  dan mengambil tindakan (Sutojo et al, 2012)
Studi Lapangan Studi Literatur Perumusan Masalah, Penetapan Tujuan, Batasan Masalah Pengumpulan Production Arrangement : 1. Working Calender . 2. Productivity Target. 3. Demand . Pemodelan Sistem Pengambilan Keputusan (SPK) Analisa output SPK Kesimpulan Dan Saran Mulai Pengumpulan Data Production Result Selesai Fishbone & FMEA
Gambar 2. Kerangka Pemikiran Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebagaimana diketahui Penjadwalan adalah tahap terakhir dari perencanaan sebelum produksi berlangsung (Russel dan Taylor, 2006). Maka pada penelitian ini wawancara dan brainstorming dengan  pelaku  evaluator  pencapaian  hasil  produksi  perusahaan  untuk mengetahui karakteristik rantai pasok yang berjalan di perusahaan dan poin apa saja yang bisa di perbaiki untuk meningkatkan kinerja pengambilan keputusan terkait hasil pencapaian produksi perusahaan. Hasil pengamatan seperti tertera pada Gambar 3 sebagai berikut.

## Gambar 3. Flow Pengecekan Hasil produksi Harian
Meeting penjadwalan produksi rutin di laksanakan setiap setelah istirahat siang yaitu jam 13.00 namun ketika terjadi jadwal produksi padat dan kapasitas tidak mencukupi, butuh waktu yang lama untuk menghitung result produksi dan kebutuhan overtime dan berdampak terlambatnya  pelaksanaan  persiapan  produksi  dan  Man  Power.  Sehingga  yang  perlu dilakukan untuk meningkatkan kinerja rantai pasok internal perusahaan yaitu dengan fokus kepada  pembuatan  SPK  untuk  mempercepat  perhitungan result  versus  plan dan  berapa kebutuhan overtime untuk mengejar ketertinggalan line tersebut.

## Gambar 4. Interface Daily Control Production Result Tempering Process
Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  5,  SPK  ini  terdiri  dua  bagian  besar  yaitu  dari parameter kontrol yang terdiri dari working calender perusahaan dan juga setup parameter mengenai parameter semisal plan pcs/shift , operation shift, productivity parameter dan juga total quantity  production  planning yang  di released oleh Planning  Department .  Bagian kedua yaitu hasil data dari SPK tersebut yang merupakan hasil brainstorming dari PIC yang bertugas  sebagai  evaluator  terhadap  data  apa  saja  yang  dibutuhkan  untuk  evaluasi
Buat prioritas penjadwalan produksi
Update permintaan harian dari Customer Cek persediaan Stock
Cuku Penjadwalan pengiriman
Query result versus plan Kapasita s cukup? Hitung kebutuhan overtime Persiapan produksi dan Man Power 08.30 WIB → 09.00 WIB → 12.00 WIB → 14.00 WIB → 15.00 WIB → Y a Tidak Y a Tidak
performance dari SPK  ini, dimulai dari summary charts, detail performance, rework line performance , dan juga detail result untuk tiap line produksinya dimulai dari cutting process, printing process, hingga furnace process .

## Gambar 5. Interface Sub Modul Sum Charts Performance
Berdasarkan  hasil  evaluasi line NC7  yang  dtampilkan  oleh  Gambar  4.4  terlihat bahwa  parameter  utama  produktivitas  tidak  tercapai  adalah  dikarenakan  tingginya  PA ( Process Adjustment ) yang dilakukan di line tersebut. Sehingga perlu dilakukan analisa akar masalah dari tingginya PA di line tersebut.
Gambar 6. Diagram Fishbone Penyebab Low Shift Operation on NC7 Line
Low shift
Operation on NC7
Tabel 1. FMEA Penyebab Low Shift Operation on NC7 Line
Design FMEA (Item Function) Process FMEA (Function/ requirement) Mode of Failure Cause of Failure Effect of Failure Frequency of occurrence (1-10) Degree of Severity (1-10) Chance of Detection (1-10) RPN (1-1000) FxSxD R a n k High Process Adjustment on NC7 Sering operasi tidak full man power Operator di perbantukan ke rework line Cycle time NC7 mulur 4 4 9 144 2 Gigi pada diamond wheel kurang timbul Cost reduction (Reprod. Wheel) Hasil grinding kasar 5 9 4 135 3 Cycle time grinding machine lama Waktu proses grinding dlambatkan dengan gaya tekan tinggi Motor grinding overheat 4 5 4 80 4 Sering adjust parameter mesin saat running production Belum ada SOP adjustment mesin Total operation time rendah 8 9 4 288 1

## PENUTUP Simpulan
1. SPK dapat mempercepat waktu pengecekan pencapaian hasil produksi perusahaan yang tadinya perhitungan kebutuhan overtime di lakukan di jam 15.00 menjadi lebih cepat dan  bisa  dilakukan  3.5  jam  lebih  cepat  dan  bisa  dilakukan  di  jam  11.00  dan meningkatkan efektivitas aktivitas tersebut yang tadinya harus dilakukan diluar meeting schedule produksi pada jam 13.00 setelah menggunakan SPK aktivitas tersebut bisa di diskusikan saat meeting schedule produksi saat jam 13.00.
2. Hasil perhitungan SPK menyebutkan bahwa line cutting process NC-7 perlu overtime sebanyak 7,4 shift untuk mengejar ketertinggalan plan good sebesar 20,593 pcs.
3. Untukmencegah ketertinggalan kembali di NC-7 line yang tidak mencapai plan good hasil production  meeting di  perusahaan  menggunakan  metode  FMEA,  perlu  adanya action plan sebagai berikut :
1) Dibuatkan SOP untuk meminimalisasi frekuensi dan lama adjustment mesin
2) Setting overtime rutin di harian operasi dari jumlah ketertinggalan operasi terhadap plan .
3) Dibuatkan perbedaan pengaturan operasi jika menggunakan wheel hasil reproduksi di supplier
4) Dibuatkan parameter baku untuk tiap jenis proses dan cycle time parameternya untuk melihat total kebutuhan operasi melihat dari parameter yang ada
Saran
1. Line  process selain Tempered  process yang  lain  bisa  mengadaptasi  SPK  ini menyesuaikan karakteristik produksinya.
2. Dikarenakan  tiap  bulan  perencanaan  diperbaharui,  untuk  kedepannya  bisa  dibuatkan database pencapaian perencanaan yang dievaluasi secara periodik agar bisa mengetahui berapa  deviasi  pencapaiannya  agar  bisa  dijadikan  bahan  evaluasi raw  material  stock policy juga finish good stock policy .
3. Setelah database pencapaian perencanaan sudah terkelola dengan baik bisa dilanjutkan pembuatan SPK untuk evaluasi rantai pasok diluar perusahaan yaitu terhadap supplier dan customer untuk bahan evaluasi penentuan reduce stock policy perusahaan

## DAFTAR PUSTAKA
Fitriyani, F. (2012). Sistem Pendukung Keputusan Penjurusan Sma Menggunakan Metode AHP. Semantik, 2(1), 601-605.
Gaspersz, V. (2012). All-in-one Management Toolbook. Bogor: Tri-Al_Bros Publishing. Heilala, J., Montonen, J., Järvinen, P., Kivikunnas, S., Maantila, M., Sillanpää, J., &
Jokinen,T. (2010). Developing simulation-based decision support systems for customer-driven manufacturing operation planning. InSimulation Conference (WSC), Proceedings of the 2010 Winter (pp. 3363-3375). IEEE.
Kamal, M. (2014). Effect of adoption the Visual Production Planning and Control System (VPPCS) in Apparel Manufacturing Companies. International Design Journal – Technical Issues, 4(3), 183-194.
Malak, R. C., & Aurich, J. C. (2013). Software tool for planning and analyzing engineering changes in manufacturing systems. Procedia CIRP, 12, 348-353.
Pangesti Utami, W. (2012). Penerapan Algoritma Iterative Dichotomiser Three untuk Pemilihan Dosen Pembimbing (Studi Kasus: FTI UKSW). Doctoral dissertation, Faculty of Informatics Engineering, Kristen Satya Wacana Salatiga University, Salatiga, ID.
Papadopoulou, T. C. (2013). Application of lean scheduling and production control in non- repetitive manufacturing systems using intelligent agent decision support. PhD dissertation, School of Engineering & Design. Brunel University, London, UK. Rahman, A. A. A., & Seliger, G. (2013). Integrated control system simulation for supporting changes of routing strategy in an automated material flow system. Procedia CIRP, 7, 407-412.
Rosa, A. S., & Shalahuddin, M. (2013). Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung: Informatika. Russell, R. S., &Taylor, B. W. (2006). Operation Management: quality and Competitiveness in a Global environment. Hoboken:John Wiley & Sons. Saputra, A. (2012). Aplikasi Penjualan dan Pembelian . Jakarta: PT. Gramedia Setiawan,  B.,  Widjaja,  R.  S.,  &  Nugroho,  S.  (2011).  Perancangan  sistem  pendukung keputusan (spk) untuk menentukan kelaiklautan kapal. Proceedings of the National Seminar  on  Management  of  Technology  10 th . (pp.  C-14-1  –  C-14-7) . Surabaya, Indonesia: Sepuluh November Institute of Technology
Sutojo.  T,  Edy  Mulyanto,  Vincent  Suhartono.  (2011). Kecerdasan  Buatan .  Semarang: ANDI.
Wawolumaja, R dan Muis, R. (2013). Topik: 6 FMEA (Failure Mode and Effect Analysis. Diktat kuliah Pengendalian dan Penjaminan  Kualitas.  Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha. Bandung.
Wibowo, A., & Bagus, F. (2012). Perancangan dan Implementasi Sistem Pendukung Keputusan untuk Jalan Menggunakan Metode ID3 (Studi Kasus BAPPEDA Kota Salatiga). Doctoral dissertation, Faculty of Informatics Engineering, Kristen Satya Wacana Salatiga University, Salatiga, ID.