## PENERAPAN ALGORITMA LEVENSHTEINDISTANCE UNTUK PENCARIAN PADA SISTEM INFORMASI PERPUSTAKAAN FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS PALANGKA RAYA
Widiatry 1) , Nova Noor Kamala Sari 2) , Viktor Handrianus Pranatawijaya 3) , Putu Bagus Adidyana Anugrah Putra 4) . 1,2,3,4) Program Studi Teknik Informatika Universitas Palangka Raya Kampus Unpar Tunjung Nyaho Jl. Yos Sudarso Palangka Raya Email: widiatry@it.upr.ac.id 1) , novanoorks@it.upr.ac.id 2) , viktorhp@it.upr.ac.id 3) , putubagus@it.upr.ac.id 4)

## Abstract
The library of Medicine Faculty of University of Palangka Raya regulates conventional management and has not utilized computerized-technology optimally. So that, it needs to improve its performance, perticularly in delivering information of books orcirculation services of book borrowing and returning transactions.
The methodology used in making information system is modified Waterfall software. This method consists of four stages; Analysis; Design; Implementation, and Testing. Errors in typing the words searched for by the users could cause the searching information cannot be found. Thus, levenshtein distance algorithm would display autocorrect or provide the word suggestions to improve the title of books that had the closest distance value to the word typed.
The results show that the single title search has 75% accuracy; the multi title with 2 words has 64.29% accuracy; the multi title with 3 word has 66.75% accuracy, and; the multi title with 4 words has 70.83% accuracy.
Keywords : Levenshtein distance, Library, Information System

## PENDAHULUAN
Perpustakaan merupakan salah satu media yang menyediakan informasi serta ilmu bagi mahasiswa serta tenaga pengajar di suatu fakultas dari sebuah universitas sebagai sarana penyedia bacaan, bahan ajar dan bahan pustaka yang sesuai dengan kurikulum yang digunakan. Layanan perpustakaan
bertujuan untuk memberikan wawasan dan informasi untuk meningkatkan pengetahuan dan kemampuan dari pembaca. Berdasarkan data perpustakaan Fakultas Kedokteran Universitas
Palangka Raya, kurang lebih 106 jenis buku yang terdapat di perpustakaan tersebut. Banyaknya jenis buku yang
terdapat di perpustakaan, pencatatan transaksi
peminjaman
serta pengembalian buku, pencatatan laporan, pendataan anggota perpustakaan masih dilakukan secara manual. Sebuah
sistem informasi perpustakaan dapat diterapkan dalam media online berupa website untuk
membantu dan memfasilitasi dalam melakukan transaksi peminjaman dan pengembalian buku dengan menggunakan barcode , membuat laporan-laporan, pendataan anggota, membantu mahasiswa apakah buku yang akan dipinjam tersedia atau tidak.
Website merupakan sarana untuk menampilkan, memberi dan mencari informasi dengan tujuan agar pengguna dapat berinteraksi dengan penyedia informasi dengan mudah dan cepat melalui jaringan internet. Teknologi informasi dapat diimplementasikan dalam mendukung proses peningkatan kualitas pelayanan terhadap masyarakat khususnya mahasiswa dan petugas perpustakaan untuk mengolah dan mengelola perpustakaan Fakultas Kedokteran Universitas Palangka Raya.
Sejumlah penelitian terhadap mesin pencari menyimpulkan bahwa rata-rata kesalahan dalam pengetikan kata yang dicari yang dilakukan oleh pengguna
cukup tinggi, kesalahan dalam
pengetikan kata yang dicari oleh pengguna dapat menyebabkan informasi yang dicari tidak dapat ditemukan. Oleh sebab itu diperlukanlah suatu pendekatan yang dapat memberikan alternatif judul buku yang pengguna tuliskan. Algoritma L evenshtein Distance digunakan untuk memberikan saran atau sugesti kata yang mendekati dengan kata yang dimasukkan dalam pencarian pada Sistem Informasi Perpustakaan Fakultas
Kedokteran Universitas Palangka Raya. Peneliti sebelumnya juga telah melakukan penelitian
diantaranya
Rancang Bangun Website
Sistem Informasi Praktikum Jurusan Teknik Informatika Universitas Palangka Raya (Widiatry, 2017) yang dapat menambah pemahaman dalam menganalisis dan mendesain suatu sistem dilingkungan
Universitas Palangka Raya. Pengembangan perangkat lunak generatefile akun Uang Kuliah Tunggal (UKT) Universitas Palangka Raya (Pranatawijaya dkk., 2018) dapat menambah pemahaman mengenai cara kerja metode waterfall yang dimodifikasi bila diimplementasikan kedalam suatu sistem informasi. Analisis Dan Desain Website
Monitoring Konsultasi Bimbingan Kartu Rencana Studi (KRS) (Putra dkk.,2017), Rancang Bangun Sistem
Informasi Pencarian Data Mahasiswa Dan Dosen pada Fakultas Hukum Universitas Palangka Raya (Putra dkk.,
2017), dan Sistem Pendukung Keputusan untuk Seleksi Penerima
Beasiswa BBP-PPA dengan Metode TOPSIS berbasis Web (Sari dkk., 2018) memberikan cara untuk pengelolaan data dan pemahaman dalam teknik searching data.
Berdasarkan penelitian sebelumnya tersebut akan melengkapi kajian tentang
Penerapan Algoritma Levenshtein Distance untuk Pencarian pada Sistem Informasi Perpustakaan Fakultas Kedokteran Universitas Palangka Raya.

## METODE
Metodologi pengembangan perangkat lunak yang digunakan dalam pembuatan website ini yaitu
menggunakan metodologi waterfall yang dimodifikasi. Tahapan waterfall yang dilakukan yaitu analisis, desain, implementasi dan pengujian.
Berikut ini merupakan beberapa tahapan penelitian, yaitu:
1) Studi Pustaka dan Observasi
Metode ini melakukan studi pustaka terhadap buku, jurnal ilmiah nasional dan internasional sebagai pendukung
dalam penelitian. Observasi dilakukan untuk mengambil data-data untuk titik dan berapa besar radius yang diperlukan untuk menandakan suatu ruangan yang nantinya akan dijadikan area untuk mengeluarkan informasi.
2) Analisis Sistem
Pada tahap ini akan dilakukan analisis kebutuhan yang diperlukan oleh user dalam pembuatan sistem informasi perpustakaan, dengan tujuan untuk mencari pilihan dan solusi apa saja yang akan dibangun dalam aplikasi ini. Proses pencarian kebutuhan difokuskan pada
software untuk mengetahui sifat
dari website yang akan dibuat,
pemodelan proses bisnis menggunakan Data FlowDiagram
(DFD) dan Entity Relationship Diagram (ERD). Data Flow Diagram atau yang disingkat DFD merupakan diagram yang menggambarkan alir data dalam suatu entitas ke sistem atau sistem ke entitas. DFD juga dapat diartikan sebagai teknik grafis yang
menggambarkan alir data dan transformasi yang
digunakan
sebagai perjalanan data dari input atau masukan menuju keluaran atau output. Entity Relationship Diagram (ERD) adalah diagram yang menghubungkan antarentitas di dalam penyusunan/perancangan basis data. Entitiy Relationship Diagram ini ditemukan oleh Chen tahun 1976. Tujuan dari Entity Relationship Diagram adalah untuk menunjukkan objek data dan relationship yang ada pada objek tersebut.
3) Desain Sistem
Proses ini digunakan untuk membuat “ blueprint ” software seperti, perancangan basis data dan perancangan antarmuka ( interface ).
4) Implementasi
Proses ini akan
dilakukan
pembuatan perangkat lunak sesuai dengan perancangan basis data dan antarmuka yang telah dilakukan pada tahap sebelumnya.
5) Pengujian Sistem
Proses pengujian akan dilakukan dengan Blackbox Testing yang disertai dengan melakukan simulasi data. Pengujian Black Box adalah
pengujian aspek fundamental sistem tanpa memperhatikan struktur logika internal perangkat lunak. Metode ini digunakan untuk mengetahui apakah perangkat lunak berfungsi dengan benar. Pengujian
Black Box merupakan metode perancangan data uji yang didasarkan pada spesifikasi perangkat lunak. Data uji
dieksekusi pada perangkat lunak dan kemudian keluar dari perangkat lunak dicek apakah telah sesuai yang diharapkan. Tujuan utama pengujian haruslah untuk mengekspos kesalahan dalam perangkat lunak dan
untuk menghindari potensi kegagalan (B.
Harsh dkk., 2014).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Algoritma Levenshtein Distance
Pada website ini terdapat fitur pencarian judul buku, algoritma yang digunakan adalah Levenshtein Distance dimana algoritma ini digunakan untuk menentukan
jarak levenshtein berdasarkan nilai yang paling terkecil atau paling sedikit
jumlah modifikasinya. Sehingga string atau kata yang memiliki nilai modifikasi paling sedikit saat dibandingkan dengan
string atau kata lain dianggap sebagai kata yang cocok atau paling mendekati. Modifikasi tersebut meliputi proses penyisipan, penukaran dan penghapusan.
Berikut ini adalah alur kerja yang terdapat pada algoritma Levenshtein Distance :
Gambar 1. Flowchart Algoritma Levenshtein Distance

## Diagram Konteks
Gambar 2. Diagram Konteks
Gambar 2 merupakan diagram konteks atau DFD level 0 Sistem informasi perpustakaan Fakultas Kedokteran Universitas Palangka Raya, dimana dalam diagram ini terdapat tiga pihak terkait yang digambarkan secara umum. Kesatuan luar yang terlibat secara langsung adalah
Admin, Petugas dan Pengunjung. Admin dan petugas berfungsi sebagai pengelola Website Sistem Informasi Perpustakaan Fakultas Kedokteran Universitas Palangka Raya dan Pengunjung sebagai pihak yang mengakses profil dan informasi pada website .

## Gambar 3. DFD Level 1
Gambar 3 merupakan DFD Level 1 atau yang disebut dengan overviewed
diagram merupakan sebuah penggabungan
secara keseluruhan yang melibatkan semua kesatuan luar secara lengkap. DFD Level 1
ini merupakan penjabaran dari diagram konteks.

## Gambar 4. Entity Relationship Diagram

## Implementasi Algoritma
Levenshtein
Distance Algoritma Levenshtein Distance
merupakan metode yang dapat digunakan untuk pencarian dengan membandingkan antar string sehingga didapatkan nilai jarak yang paling terkecil sebagai hasil yang diinginkan. Pengujian algoritma
Levenshtein Distance pada website Sistem Informasi Perpustakaan Fakultas Kedokteran Universitas Palangka Raya dibatasi hanya dengan menggunakan threshold kurang dari 3 string saja, sehingga apabila kata yang diinputkan memiliki kesalahan pengetikan sebanyak 3 karakter maka hasil yang diinginkan tidak akan muncul. Berikut ini adalah perhitungan manual untuk pencarian judul buku dengan menggunakan algoritma
Levenshtein Distance untuk single target (pencarian dengan satu kata saja) dan multi target (pencarian dengan lebih dari satu kata).
Perhitungan manual untuk pencarian judul buku single target
Contoh 1:
1. Membandingkan String Sumber : A n a t o m i Target : A n a t o m i 2. Melakukan modifikasi dan perhitungan jarak levenshtein 1 2 3 4 5 6 7 Sumber : A n a t o m i Target : A n a t o m i Apabila tidak terdapat proses modifikasi string seperti pada contoh diatas, maka selanjutnya akan dilakukan

## perhitungan jarak
levenshtein dengan rumus:
       7 1 , , i i i t s d t s D (1)       3 3 2 2 1 1 , , , t s d t s d t s d          6 6 5 5 4 4 , , , t s d t s d t s d      7 7 , t s d        a a d n n d A A d , , ,          m m d o o d t t d , , ,      i i d ,  0 0 0 0 0 0 0      

##  0

Dari hasil perhitungan yang dilakukan diperoleh hasil nilai modifikasi atau jarak levenshtein yaitu 0, sehingga data anatomi akan ditampilkan. Adapun pengujian perhitungan manual diatas terhadap sistem yang telah dibuat adalah sebagai berikut:
Gambar 5. Hasil Pengujian Single Target dengan nilai distance sama dengan nol
Contoh 2:
1. Membandingkan String Sumber : A n a t o m o Target : A n a t o m i 2. Melakukan modifikasi dan perhitungan jarak levenshtein 1 2 3 4 5 6 7 Sumber : A n a t o m o Target : A n a t o m i
Pada proses modifikasi dapat dilihat terdapat 1 operasi penukaran pada indeks ke 7 yaitu o menjadi i, selanjutnya akan dilakukan perhitungan jarak levenshtein dengan rumus:
       7 1 , , i i i t s d t s D (2)       3 3 2 2 1 1 , , , t s d t s d t s d          6 6 5 5 4 4 , , , t s d t s d t s d      7 7 , t s d        a a d n n d A A d , , ,          m m d o o d t t d , , ,      i o d ,  1 0 0 0 0 0 0        1

## 
Dari hasil perhitungan yang dilakukan diperoleh hasil nilai modifikasi atau jarak levenshtein yaitu 1. Karena threshold =3 maka apabila pengguna salah mengetikkan

## satu huruf data anatomi tetap akan
ditampilkan.
Adapun
pengujian perhitungan manual diatas terhadap sistem yang telah dibuat adalah sebagai berikut:
Gambar 6. Hasil Pengujian Single
Target dengan nilai distance sama dengan satu
Contoh 3:
1. Membandingkan String Sumber : A n a t i n i
Target : A n a t o m i 2. Melakukan modifikasi dan
perhitungan jarak levenshtein 1 2 3 4 5 6 7 Sumber : A n a t i n i Target : A n a t o m i
Pada proses modifikasi dapat dilihat terdapat 2 operasi penukaran pada indeks ke 5 yaitu i menjadi o, pada indeks ke 6 yaitu operasi penukaran n menjadi m, maka selanjutnya akan dilakukan perhitungan jarak levenshtein dengan rumus:
       7 1 , , i i i t s d t s D (3)       3 3 2 2 1 1 , , , t s d t s d t s d          6 6 5 5 4 4 , , , t s d t s d t s d      7 7 , t s d        a a d n n d A A d , , ,          m n d o i d t t d , , ,      i i d ,  0 1 1 0 0 0 0       
2

## 
Dari hasil perhitungan yang dilakukan diperoleh hasil nilai modifikasi atau jarak levenshtein yaitu 2. Karena threshold =3 maka apabila pengguna salah mengetikkan dua huruf data anatomi tetap akan ditampilkan. Adapun pengujian perhitungan manual diatas terhadap sistem yang telah dibuat adalah sebagai berikut:
Gambar 7. Hasil Pengujian Single Target dengan nilai distance sama dengan dua

## Contoh 4:
1. Membandingkan String Sumber : A n a b i n i Target : A n a t o m i 2. Melakukan modifikasi
dan
perhitungan jarak levenshtein
1 2 3 4 5 6 7
Sumber : A n a b i n i Target : A n a t o m i
Pada proses modifikasi dapat dilihat terdapat 3 operasi penukaran pada indeks ke 4 yaitu b menjadi t, pada indeks ke 5 i menjadi o, dan pada indeks ke 6 n menjadi m, maka selanjutnya akan dilakukan perhitungan jarak levenshtein dengan rumus:
       7 1 , , i i i t s d t s D (4)       3 3 2 2 1 1 , , , t s d t s d t s d          6 6 5 5 4 4 , , , t s d t s d t s d      7 7 , t s d        a a d n n d A A d , , ,          m n d o i d t b d , , ,      i i d ,  0 1 1 1 0 0 0      

##  3
 Dari hasil perhitungan yang dilakukan diperoleh hasil nilai modifikasi atau jarak
levenshtein yaitu 3. Karena threshold =3 maka apabila pengguna salah mengetikkan tiga huruf maka data anatomi tidak akan ditampilkan.
Gambar 8. Hasil Pengujian Single Target dengan nilai distance sama dengan tiga

## Perhitungan manual untuk pencarian judul buku multi target
Untuk perhitungan pencarian judul buku multi target (pencarian lebih dari satu kata) akan dilakukan perhitungan nilai distance per-kata terlebih dahulu,kemudian akan dilanjutkan dengan menghitung persentase levenshtein tersebut sehingga akan menampilkan hasil yang diinginkan. Apabila nilai persentase adalah 0% maka data target tidak akan mucul
Perhitungan multi target untuk judul dengan 2 kata
Contoh 5:
Sumber : Biokimia Harper Target : Biokimia Harper Distance : 0 0

## Dari contoh 5 untuk perhitungan
multi target untuk judul buku dengan 2 kata, dapat dilihat bahwa tidak terdapat perbedaan string antar kata pertama pada sumber dan target, begitu pula tidak terdapat perbedaan pula pada kata kedua pada sumber dan target. Sehingga distance adalah 0 dan masih termasuk kedalam batas threshold . Selanjutnya, akan dilakukan perhitungan persentase levenshtein dengan cara (jumlah kata yang sama/jumlah kata target)x100%.
% 100 arg   et t kata jumlah sama yang kata jumlah n Levensthei Persentase (5) % 100 2 2   % 100  Gambar 9. Hasil Pengujian Multi Target untuk Judul 2 kata distance

## sama dengan 0
Gambar 9 menunjukkan hasil pengujian multi target untuk judul 2 kata pada sistem, dimana kata sumber yang
diinputkan oleh pengunjung adalah
Biokimia Harper dan kata target adalah Biokimia Harper, dengan persentase levenshtein adalah sebesar 100%.
Contoh 6:
Sumber : Biokimia Target : Biokimia Harper Distance : 0 6
Dari contoh 6 untuk perhitungan multi target untuk judul buku dengan 2 kata, dapat dilihat bahwa terdapat perbedaan string antar kata pertama pada sumber dan target sebanyak 0, dan terdapat perbedaan pula pada kata kedua pada sumber dan target yaitu sebanyak 6. Selanjutnya, akan dilakukan perhitungan persentase levenshtein dengan cara (jumlah kata yang sama/jumlah kata target)x100%.
% 100 arg   et t kata jumlah sama yang kata jumlah n Levensthei Persentase (6) % 100 2 1   % 50  Gambar 10. Hasil Pengujian Multi Target untuk Judul 2 kata

## Gambar
10 menunjukkan hasil pengujian multi target untuk judul 2 kata pada sistem, dimana kata sumber yang diinputkan oleh pengunjung adalah
Biokimia dan kata target adalah Biokimia Harper, dengan persentase levenshtein adalah sebesar 50%.

## Perhitungan
multi target untuk judul
dengan 3 kata
Contoh 7:
Sumber : amatomi Klinik Esential
Target : Anatomi Klinis Esensial Distance : 2 1 1
Dari contoh 7 untuk perhitungan multi target untuk judul buku dengan 3 kata, dapat dilihat bahwa terdapat perbedaan string antar kata pertama pada sumber dan target yaitu sebanyak 2, begitu pula terdapat perbedaan pada kata kedua sebanyak 1 dan pada kata ketiga pada sumber dan target sebanyak 1. Namun distance atau perbedaan string pada kata pertama, kedua dan ketiga masih termasuk ke dalam threshold . Selanjutnya, akan dilakukan perhitungan persentase levenshtein dengan cara (jumlah kata yang sama/jumlah kata target)x100%.
% 100 arg   et t kata jumlah sama yang kata jumlah n Levensthei Persentase
(7)
% 100 3 3   % 100  Gambar 11. Hasil Pengujian Multi Target untuk Judul 3 kata
Gambar 11 menunjukkan hasil pengujian multi target untuk judul 3 kata pada sistem, dimana kata sumber yang diinputkan oleh pengunjung adalah xmatomi Klinik Esential dan kata target adalah Anatomi Klinis Esensial, dengan persentase levenshtein adalah sebesar 100%.
Perhitungan multi target untuk judul dengan 4 kata
Contoh 8:
Sumber Ungkap Misteri Otak Target Mengungkap Misteri Otak Tengah Distance 4 0 0 6
Dari contoh 8 untuk perhitungan multi target untuk judul buku dengan 4 kata, dapat dilihat bahwa tidak terdapat perbedaan string antara kata kedua dan kata ketiga pada sumber dan target, namun pada kata pertama terdapat distance
sebanyak 4 dan kata keempat terdapat perbedaan distance sebanyak 6. Distance sebanyak 4 dan 6 tersebut tidak masuk kedalam threshold, sehingga dianggap sebagai kata yang berbeda. Selanjutnya, akan dilakukan perhitungan persentase levenshtein dengan cara (jumlah kata yang sama/jumlah kata target)x100%.
% 100 arg   et t kata jumlah sama yang kata jumlah n Levensthei Persentase (8) % 100 4 2   % 50  Gambar 12. Hasil Pengujian Multi Target untuk Judul 4 kata
Gambar 12 menunjukkan hasil
pengujian multi target untuk judul 4 kata pada sistem, dimana kata sumber yang diinputkan oleh pengunjung adalah Ungkap Misteri Otak dan kata target adalah Mengungkap Misteri Otak Tengah, dengan persentase levenshtein adalah sebesar 50%.

## Gambar 13. Implementasi Halaman Pengunjung
Implementasi halaman utama pengunjung dapat dilihat pada Gambar 13, dimana pada halaman ini, terdapat fitur beranda, profil, katalog buku, pendaftaran, dan buku tamu. Pada halaman beranda, pengunjung dapat melakukan pencarian buku, pada pencarian buku inilah akan dilakukan penerapan algoritma
levenshteindistance . Selain itu juga terdapat fitur login petugas, dimana fitur ini dapat diakses oleh petugas perpustakaan yang memiliki hak akses untuk masuk dan mengelola sistem informasi didalamnya.

## Gambar 14. Implementasi Halaman Administrator
Implementasi halaman utama halaman administrator dapat dilihat pada Gambar 14, dimana seorang administrator memiliki
hak akses untuk mengelola data utama website ini, diantaranya adalah kelola data petugas, kelola data anggota, kelola data buku, kelola data buku rusak/hilang. kelola data klasifikasi, kelola transaksi (transaksi peminjaman, dan transaksi pengembalian), kelola pengaturan, kelola laporan-laporan (laporan data anggota, laporan data buku, laporan transaksi peminjaman, laporan transaksi pengembalian), kelola buku tamu, serta kelola bebas pinjam.

## KESIMPULAN
Dalam membangun, merancang dan menerapkan algoritma Levenshtein Distance untuk pencarian judul buku pada Sistem Informasi Perpustakaan Fakultas Kedokteran Universitas Palangka Raya ini digunakan metode pengembangan perangkat lunak Waterfall yang telah dimodifikasi. Tahapan yang dilakukan antara lain: Analisis sistem seperti mendapatkan kebutuhan data dan teknologi yang digunakan pada proses bisnis dan rencana kegiatan, serta pembuatan Data Flow Diagram dan Entity Relationship
Diagram . Pada tahap desain dilakukan desain tabel, desain navigasi menggunakan sitemap , dan desain antarmuka dan
Implementasi dilakukan dengan bahasa pemrograman PHP. Tahap pengujian menggunakan Blackbox Testing dimana
dengan tahapan tersebut menghasilkan website yang dapat berjalan dengan baik.
Sistem Informasi Perpustakaan Fakultas Kedokteran Universitas Palangka Raya ini berjalan dengan baik pada web browser Google Chrome . Pengujian aplikasi dilakukan dengan melakukan Blacbox Testing . Berdasarkan hasil analisis dan pengujian, maka dapat disimpulkan bahwa algoritma Levenshtein Distance mampu menampilkan autocorrect untuk perbaikan judul buku yang memiliki nilai distance terdekat dengan kata yang diketikkan. Berdasarkan hasil perhitungan pada bagian implementasi algoritma Levenshtein Distance untuk pencarian judul buku single target memiliki keakuratan sebesar 75%, untuk pencarian judul buku multi target dengan 2 kata memiliki keakuratan sebesar 64,29%, untuk pencarian judul buku multi target dengan 3 kata memiliki keakuratan sebesar 66,75%, dan untuk pencarian judul buku multi target dengan 4 kata memiliki keakuratan sebesar 70,83%. Semua judul buku yang ditampilkan pada autocorrect merupakan judul buku yang diperoleh berdasarkan nilai/jarak levenshtein terkecil, semakin kecil nilai jarak levenshtein yang diperoleh dari proses modifikasi maka dianggap semakin mendekati atau mirip dengan judul buku yang diinputkan.
Semakin lengkap judul buku yang diketikkan maka nilai Levenshtein juga semakin kecil.

## SARAN
Untuk meningkatkan performa sistem yang lebih baik lagi, maka sistem ini dapat dikembangkan dengan melakukan penambahan metode lain seperti semantik atau algoritma pencocokan string yang lain,
misalnya algoritma B oyer Moore untuk menampilkan autocomplete. Website sistem informasi perpustakaan dapat dikembangkan dengan menggunakan alat fingerprint untuk kedepannya.

## DAFTAR PUSTAKA
A.S, Rosa & Shalahuddin, M. 2013.
Rekayasa Perangkat Lunak: Terstruktur dan Berorientasi Objek. Bandung. Informatika.
Bin Ladjamudin, Al-Bahra. 2013. Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta. Graha Ilmu.
Davis, Gordon B. 2003. Sistem Informasi Manajemen . Yogyakarta. Andi
Harsh, B., Khanna, E dan Sudha. 2014. Black Box Testing based on Requirement Analysis and Design Specifications. International Journal of Computer Applications (0975 – 8887). Volume 87–No.18, (February).
Pranatawijaya, V. H., Putra, P. B. A. A., Widiatry., Sari, N. N. K. 2018. Pengembangan perangkat lunak
generate File Akun Uang Kuliah
Tunggal
(UKT) Universitas
Palangka Raya . Jurnal Saintekom, 8 (2), 166-178.
Primadani, Yuli. 2014. Simulasi Algoritma Levenshtein Distance untuk Fitur Autocomplete pada Aplikasi Katalog Perpustakaan. Medan. Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Sumatera Utara.
Putra, P. B. A. A., Sari, N. N. K.,&Pranatawijaya, V. H. 2017.
Analisis Dan Desain
Website Monitoring Konsultasi Bimbingan Kartu Rencana Studi (KRS). Jurnal Teknologi Informasi, 11(1).
Putra, P. B. A. A., Pranatawijaya, V. H., Widiatry, W., & Lisa, L. 2017. Rancang Bangun Sistem Informasi Pencarian Data Mahasiswa dan Dosen pada Fakultas Hukum Universitas Palangka Raya . Jurnal Teknologi Informasi, 11(2).
Sari, N. N. K., Widiatry, W., & Chitayae,
N. 2018.
Sistem Pendukung Keputusan untuk Seleksi Penerima Beasiswa BBP-PPA dengan Metode TOPSIS berbasis Web . Anterior Jurnal, 18(1), 86-91.
Simarmata, Janner dan Iman Paryudi. 2005. Basis Data . Yogyakarta. Penerbit Andi.
Simarmata, Janner. 2010. Rekayasa WEB . Yogyakarta. Penerbit Andi.
Sugiarto. 2014. Implementasi Sistem Informasi Perpustakaan untuk Mengelola Koleksi Fisik dan Koleksi Digital pada Perpustakaan Binaan
Yayasan Trampil.
Surabaya.

## Program Studi Teknik Informatika,
Fakultas
Teknologi
Industri,
Universitas Kristen Petra, Surabaya.
Sutabri, Tata. 2012. Analisis Sistem Informasi. Yogyakarta. Andi
Widiarty, W. 2017.
Rancang Bangun Website Sistem Informasi Praktikum Jurusan Teknik
Informatika Univeritas Palangka Raya . Jurnal SAINTEKOM, 6(2), 12-24.