## SISTEM  INFORMASI  PENYUSUNAN  JADWAL  MATA  PELAJARAN MENGGUNAKAN METODE
ANT COLONY PADA SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN SWASTA MAITREYAWIRA

## TANJUNGPINANG
Susanto* 1 , Moch.Rizki Romdoni* 2
Sekolah Tinggi Teknologi Indonesia Tanjungpinang Email : 1 Susanto@yahoo.com , 2 rizki@sttindonesia.ac.id
Sekolah  Menengah  Kejuruan  Swasta  Maitreyawira  Tanjungpinang  merupakan  sebuah lembaga  yang  bergerak  di  dalam  bidang  pendidikan.  Pada  Sekolah  Menengah  Kejuruan Swasta Maitreyawira Tanjungpinang terdapat penyusunan jadwal mata pelajaran yang masih menggunakan  cara  manual  dan  memakan  waktu  yang  cukup  lama  ketika  pihak  waka kurikulum melakukan sebuah penyusunan jadwal .
Dengan  alasan  di  atas  maka  penulis  mencoba  untuk  membuat  suatu  sistem  informasi penyusunan  jadwal  mata  pelajaran  menggunakan  metode ant  colony yang  terkomputerisasi dengan  tempat  penyimpanan database yang  terstruktur,  sehingga  nantinya  dapat  membantu Sekolah Menengah Kejuruan Swasta Maitreyawira Tanjungpinang dalam penyusunan jadwal mata pelajaran yang efektif dan efisien.
Penyusunan  jadwal  mata  pelajaran  pada  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Swasta Maitreyawira  Tanjungpinang  diimplementasikan  berdasarkan  analisis  kebutuhan  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman Borland Delphi 7 dan  basis  datanya  menggunakan Microsoft Accsess 2007 . Sistem Informasi Penyusunan Jadwal Mata Pelajaran Menggunakan Metode Ant  Colony pada  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Swasta  Maitreyawira  Tanjungpinang ini  merupakan  sistem  untuk  membantu  pihak  waka  kurikulum  Sekolah  Menengah  Kejuruan Swasta  Maitreyawira  Tanjungpinang  dalam  melakukan  proses  penyusunan  jadwal  mata pelajaran.
Kata kunci : Sistem Informasi,Mata Pelajaran,Metode Ant Colony

## 1. Pendahuluan
Jadwal  mata  pelajaran  merupakan  hal  yang  penting  dalam  proses  belajar-mengajar. Setiap  jurusan  pada  sekolah  memiliki  jadwal  mata  pelajaran  yang  disusun  sedimikian  rupa untuk  menjaga  berlangsungnya  proses  belajar-mengajar  di  jurusan  tersebut.  Jadwal  mata pelajaran  yang  baik  memiliki  distribusi  mata  pelajaran  yang  merata  setiap  harinya  untuk setiap tingkatnya tanpa mengalami kendala dalam proses belajar-mengajar.
Dalam  penyusunan  jadwal  mata  pelajaran  bukanlah  pekerjaan  yang  mudah.  Ada beberapa faktor yang mempengaruhi dalam penyusunan jadwal mata pelajaran yaitu guru, dan ruangan. Setiap faktor tersebut memiliki keadaan yang dapat menjadi sumber masalah dalam penyusunan jadwal mata pelajaran.
Misalnya masalah yang dihadapi dari faktor guru adalah terjadinya bentrok pada saat guru  mengajar  di  dua  lokasi  yang  berbeda  dalam  waktu  yang  sama.  Sedangkan  dari  faktor ruangan  misalnya  terjadi  bentrok  pada  ruangan  yang  sedang  berlangsung  proses  ngajar  – mengajar..
Untuk mengatasi masalah-masalah di atas, dapat dilakukan dengan cara komputerisasi dengan membangun sebuah sistem informasi penyusunan jadwal mata pelajaran. Sistem akan menerima  semua  masalah  tersebut  sebagai  masalah  terstruktur  untuk  menghasilkan  solusi
penjadwalan  mata  pelajaran  yang  baik.  Masalah  terstruktur  merupakan  masalah  yang dimungkinkan  untuk  menggunakan  metode  atau  peraturan  mengenai  penyusunan  agar masalah  dapat  diidentifikasi  atau  dipahami.  Dengan  penggunaan  metode  atau  peraturan tersebut, dimungkinkan pula melakukan identifikasi pemecahan pengganti dan mengevaluasinya, serta menentukan pemecahan yang terbaik .
Dalam  penjadwalan  mata  pelajaran,  masalah  yang  dihadapi  merupakan  masalah kompleks  yang  diselesaikan  secara  rutin  atau  berulang-ulang.  Masalah  kompleksnya  dapat dilihat  dari  setiap  faktor  dalam  penyusunan  jadwal  mata  pelajaran  yang  saling  berhubungan dengan faktor lainnya.
Dari  persoalan  diatas,  penulis  mencoba  membahas  pemecahannya  dalam  bentuk Laporan  Skripsi  dengan  judul  “SISTEM  INFORMASI  PENYUSUNAN  JADWAL  MATA PELAJARAN  MENGGUNAKAN  METODE ANT  COLONY PADA  SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN SWASTA MAITREYAWIRA TANJUNGPINANG”.

## 2. Kajian Pustaka

## 2.1 Algoritma Ant Colony
Algoritma  Semut  ( Ant  Colony )  merupakan  algoritma  yang  dimunculkan  sebagai suatu pendekatan multi-agen terhadap optimasi berbagai permasalahan yang berkaitan dengan  graf  (Paninalone,  2011).  Sampai  saat  ini,  berbagai  upaya  pengembangan dilakukan  untuk  memperluas  pemanfaatan  dari  algoritma  semut.  Berbagai pemanfaatan  yang  sudah  umum  digunakan  antara  lain  untuk  menyelesaikan permasalahan  rute  kendaraan,  penyurutan  sekuensial,  pewarnaan  graf,  permasalahan routing pada jaringan dan berbagai permanfaatan lainnya Munurut Fernandez (2012) cara kerja algoritma semut sebagai berikut :
1. Pada Awalnya, semut keliling dengan acak.
2. Ketika semut – semut menemukan jalur yang berbeda misalnya sapai pada persimpangan, mereka akan mulai menentukan arah jalan secara acak seperti Gambar 1.a
3. Sebagian semut memilih berjalan ke atas dan sebagian lagi akan memilih berjalan ke bawah seperti Gambar 1.b
4. Ketika menemukan makanan mereka kembali ke koloninya sambil memberikan tanda dengan jejak feromon.
5. Karena jalur yang ditempuh lewat jalur bawah lebih pendek, maka semut yang bawah akan tiba lebih dulu dengan asumsi kecepatan semua semut adalah sama seperti Gambar 1.c
6. Feromon yang ditinggalkan oleh semut di jalur yang lebih pendek aromanya akan lebih kuat dibandingkan feromon di jalur yang lebih panjang seperti Gambar 1.d
7. Semut – semut lain akan lebih tertarik menyikuti jalur bawah karena aroma feromon lebih kuat.
(Sumber : Fernandez, 2012)
Menurut  Muttakhiroh  dkk.  (2007)  dalam  algoritma  semut  diperlukan  variable  dan langkah –langkah untuk menentukan jarak terpendek, yaitu :
Langkah 1 :
Inisialisasi harga parameter – parameter algoritma.
Parameter – parameter yang di inisialisasikan adalah :
1. Intensitas jejak semut antar kota dan perubahannya (τ_ij)
2. Banyak kota (n) termasuk kordinat (x,y) atau jarak antar kota (d_ij)
3. Kota berangkat dan kota tujuan
4. Tetapan siklus – semut (Q)
5. Tetapan pengendali intensitas jejak semut (α), nilai α≥0
6. Tetapan pengendali visibilitas (β), nilai β≥0
7. Visibilitas antar kota = 1/d_ij   (η_ij)
8. Banyak Semut (m)
9. Tetapan penguapan jejak semut (ρ), nilai ρharus >0 dan <1 untuk mencegah jejak pheromone tak terhingga.
10. Jumlah siklus maksimum ( 〖 NC 〗 _max) bersifat tetap selama algoritma dijalankan, sedangkan τ_ij akan selalu diperbahrui harganya pada setiap siklus algoritma mulai dari sklus pertama (NC=1) sampai tercapai jumlah siklus maksimum (NC= 〖 NC 〗 _max) atau sampai terjadi konvergensi.
Inisialisasi kota pertama setiap semut.
Setelah  inisialisasi  τ_ij  dilakukan,  kemudian  m  semut  ditempatkan  pada  kota pertama tertentu secara acak.
Langkah 2 :
Pengisian  kota  pertama  ke  dalam  tabu  list.  Hasil  inisialisasi  kota  pertama  setiap semut  dalam  langkah  2  harus  diisikan  sebagai  elemen  pertama  tabu  list.  Hasil  dari langkah ini adalah terisinya elemen pertama tabu list setiap semut dengan indeks kota tertentu,  yang  berarti  bahwa  tabuk(1)  bisa  berisi  indeks  kota  antara  1  sampai  n sebagaimana hasil inisialisasi pada langkah 2.
Langkah 3 :
Penyusunan  rute  kunjungan  setiap  semut  ke  setiap  kota.  Koloni  semut  sudah terdistribusi ke sejumlah atau setiap kota, akan mulai melakukan perjalanan dari kota pertama masing – masing sebagai kota asal dan salah satu kota – kota lainnya sebagai kota  tujuan.  Kemudian  dari  kota  kedua  masing  –  masing,  koloni  semut  akan melanjutkan perjalanan dengan memilih salah satu dari kota – kota yang tidak terdapat pada  tabukJika  s  menyataka  indeks  urutan  kunjungan,  kota  asal  dinyatakan  sebagai tabuk(s)  dan  kota  –  kota  lainnya  dinyatakan  sebagai  {  N-tabuk},  maka  untuk menentukan  kota  tujuan  digunakan  persamaan  probabilitas  kota  untuk  dikunjungi sebagai berikut :
p_ij^k=([T_ij
]^α.[n_ij ]^β)/(∑_(k^' ∈ [N-
〖 tabu 〗 _k ])▒ 〖 [T_(ik^' ) ]^α.[n_(ik^' ) ]^β 〗 ) untuk j ∈ {N- 〖 tabu 〗 _k}  (2.1) Dan p_ij^k=0 untuk j lainnya   (2.2)
Dengan  i  sebagai  indeks  kota  asal  dan  j  sebagai  indeks  kota  tujuan.  Stelah mendapatkan nilai probalitas yang ingin dikunjungi maka langkah selanjut nya adalah mencari nilai kumulatid dengan persamaan
〖 kumulatif 〗 _k= p_ij^k+ 〖 kumulatif 〗 _(k-1) (2.3)
Setalah mendapatkan nilai  kumulatif langkah selanjut nya  adalah mengambil  nilai random  dari  kumulatif1sampai  dengan  kumulatifn  untuk  mencari  kota  tujuan  yang akan dikunjungi selanjutnya oleh semut.
Langkah 4 : Perhitungan panjang rute setiap semut.
Perhitungan  panjang  rute  tertutup  (length  closed  tour)atau  Lk  setiap  semut dilakukan  setelah  satu  siklus  diselesaikan  oleh  semua  semut.  Perhitungan  ini dilakukan berdasarkan tabuk masung – masing dengan persamaan berikut :
L_k=d_( 〖 tabu 〗 _k (n), 〖 tabu 〗 _k (i) )+∑_(s=1)^(n-1)▒d_( 〖 tabu 〗 _k (s), 〖 tabu 〗 _k (s+1) ) …………….(2.4)
Dengan  d_ij  adalah  jarak  antara  kota  I  ke  kota  j  yang  dihitung  berdasarkan persamaan :
d_ij=√( 〖 (x_i-x_j) 〗 ^2+ 〖 (y_i-y_j) 〗 ^2 )  (2.5)
Pencarian rute terpendek.
Setelah Lk setiap semut dihitung, akan didapat harga minimal panjang rute tertutup setiap  siklus  atau  LminNC  dan  harga  minimal  panjang  rute  tertutup  secara keseluruhan adalah atau Lmin
Perhitungan perubahan harga intensitas jejak kaki semut antar kota.  Koloni  semut akan meninggalkan jejak – jejak kaki pada lintasan antar kota yang dilaluinya. Adanya penguapan  dan  perbedaan  jumlah  semut  yang  lewat,menyebabkan  kemungkinan terjadinya  perubahan  harga  intensitas  jejak  kaki  semut  antar  kota.  Persamaan perubahan ini adalah :
〖 ∆T 〗 _ij=∑_(k=1)^m▒T_ij^k ……………………………………………………(2
.6) Dengan  ∆τ_ij^k  adalah  perubahan  harga  intensitas  jejak  kaki  semut  antar  kota setiap semut yang dihitung berdasarkan persamaan :
〖 ∆T 〗 _ij^k=Q/L_k   , untuk (i,j) ∈ kota asal dan kota tujuan dalam 〖 tabu 〗 _k (2.7) 〖 ∆T 〗 _ij^k=0 , untuk (i,j) lainnya (2.8)
Langkah 5 :
Perhitungan  harga  intensitas  jejak  kaki  semut  antar  kota  untuk  siklus selanjutnya.  Harga  intensitas  jejak  kaki  semut  antar  kota  pada  semua  lintasan  antar kota  ada  kemungkinan  berubah  karena  adanya  penguapan  dan  perbedaan  jumlah semut  yang  melewati.  Untuk  siklus  selanjutnya,  semut  yang  akan  melewati  lintasan tersebut harga intensitasnya telah berubah. Harga intensitas jejak kaki semut antar kota untuk siklus selanjutnya dihitung dengan persamaan :
T_ij=ρ.T_ij+ 〖 ∆T 〗 _ij (2.9)
Atur ulang harga perubahan intensitas jejak kaki semut antar kota. Untuk  siklus  selanjutnya  perubahan  harga  intensitas  jejak  semut  antar  kota  perlu diatur kembali agar memiliki nilai sama dengan nol
Langkah 6 :
Pengosongan  tabu  list,  dan  ulangi  langkah  2  jika  diperlukan,  Tabu  list  perlu dikosongkan  untuk  diisi  lagi  dengan  urutan  kota  yang  baru  pada  siklus  selanjutnya, jika  jumlah  siklus  maksimum  belum  tercapai  atau  belum  terjadi  konvergensi, Algoritma  diulang  lagi  dari  langkah  2  dengan  harga  parameter  intensitas  jejak  kaki semut antar kota yang sudah diperbaharui.

## 3. Analisis Sistem
Tahap  analisis  perancangan  metode Ant  Colony meliputi  langkah-langkah  mengenai variabel Ant Colony , parameter – parameter Ant Colony , pengisian jadwal kedalam Tabu List , menyusun  rute  kunjungan  dengan  perhitungan  probalitas  antar  jadwal,  perhitungan  error,
perhitungan  harga  itensitas  semut  antar  guru,  pengosongan Tabu  List, .  Berikut  penjelasan lebih lanjut dari masing – masing tahapan.
3.2.1 Variabel Metode Ant Colony
Dalam  Algoritma  Semut  terdapat  2  variabel  yaitu  variabel input dan  variabel output .
1) Variabel Input
1. Data Jumlah Jam Per-Mata Pelajaran
2. Data Slot Time
3. Data Guru
4. Data Kelas
2) Variabel Output
1. Jadwal Mata Pelajaran

## 3.2.2 Parameter – parameter Algoritma Semut
Pada  Tahap  Pertama  Adalah  Menetukan  Parameter  –  parameter  pada  Algoritma Semut, Berikut adalah parameter – parameter Algoritma Semut:
1. Alpha  ( )  dan  Beta  ( )  adalah  koefisien  yang  digunakan  untuk  perhitungan probabilitas.
2. Rho  ( )  dan  Tetapan  Siklus  Semut  (Q)  adalah  koefisien  yang  digunakan  untuk perhitungan feromon
3. Alpha ( ) = Semakin besar nilai alpha, semakin besar nilai probabilitas.
4. Beta ( ) = Semakin besar nilai beta, semakin kecil nilai probabilitas
5. Rho ( ) = Semakin besar nilai rho, semakin kecil nilai feromon
6. Tetapan Siklus Semut (Q) = Semakin besar nilai beta, semakin besar nilai feromon
7. Intensitas jejak semut antar kota dan perubahannya ( ) awal = 0.01
8. Maksimum Siklus (NC max ) = Jumlah iterasi yang harus dilakukan semut
9. Iterasi = Jumlah Putaran
10. Banyak Semut = Banyak Slot Time
11. Jumlah Kota = Banyak Slot Time
12. Jarak antar slot time (d ij ) = 1
13. Visibilitas antar slot time ( ) = 1/d ij Tabel 1 Data Parameter Algoritma Semut Alpha 1.0 Beta 1.0 Rho 0.5 Q 1.0 NC max 1 Jumlah Slot 8 Jumlah Semut 8 Tabel 2  Pelajaran SMK Maitreyawira Kelas X Akuntansi 1 dan 2 NO Pelajaran Guru Jmlh Jam Slot Time 1 Agama Buddha Yanto 2 Jam AG 2 Pend. Kewarganegaraan Angga Ivanna Christy, S.Ap 2 Jam PKN 3 B. Indonesia Siti Nafsiyah, S.Pd 2 Jam IND 4 Kewirausahaan Emfriyanthi S., SE 2 Jam KWU Total 8 Jam

## Gambar 2  Slot Time Kelas X Akutansi 1 dan 2

## 3.2.3 Menyusun Rute Kunjungan
Penyusunan  rute  kunjungan  setiap  semut  ke  setiap  slot.  Koloni  semut  sudah terdistribusi  ke  sejumlah  atau  setiap  slot,  akan  mulai  melakukan  perjalanan  dari  slot pertama masing – masing sebagai slot asal dan salah satu slot lainnya sebagai slot tujuan. Kemudian  dari  slot  kedua  masing  –  masing,  koloni  semut  akan  melanjutkan  perjalanan dengan  memilih  salah  satu  dari  slot  –  slot  yang  tidak  terdapat  pada tabu k Jika s menyatakan indeks urutan kunjungan, slot asal dinyatakan sebagai tabu k (s) dan slot – slot lainnya  dinyatakan  sebagai  { N-tabu k },  maka  untuk  menentukan  slot  tujuan  digunakan persamaan probabilitas berikut
[ ] [ ] ∑ [ ] [ ] ∈[       ] untuk ∈

## 4. Perancangan Sistem
Flowchart  merupakan  diagram  yang  menggambarkan  alur  kerja  dari  system  yang dibangun.
Start Input Data dan Parameter Menentukan Jadwal Pertama Menyusun Rute Kunjungan Perhitungan Error Perhitungan Itensitas Jejak Kaki Semut Pengosongan Tabu List Iterasi = NCmax Mencetak Jadwal Mata Pelajaran Iterasi + 1 Finish Tidak Ya Gambar 3 Flowchart Sistem

## 4.1 Diagram Konteks
SISTEM INFORMASI PENYUSUNAN JADWAL MATA PELAJARAN MENGGUNAKAN METODE ANT COLONY PADA SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN SWASTA MAITREYAWIRA TANJUNGPINANG Guru Kurikulum Kepala Sekolah Data Guru Data Mata Pelajaran Data Hari Belajar Data Program Keahlian Data Plotting Mata Pelajaran Tata Usaha Siswa Data Ruang Kelas Jadwal Pelajaran Jadwal Pelajaran Jadwal Pelajaran Gambar 4 Diagram Konteks 4.2 DFD
Proses 1.0* Input Data Guru Guru Kepala Sekolah T_GURU Data Guru Data Guru Proses 2.0* Input Data Mata Pelajaran Proses 3.0* Input Data Hari Belajar Proses 4.0* Input Data Program Keahlian Proses 5.0* Input Data Plotting Mata Pelajaran Proses 7.0* Input Data Ruang Kelas Kurikulum Data Mata Pelajaran Data Hari Belajar Data Program Keahlian Data Plotting Mapel Tata Usaha Data Ruang Kelas T_MAPEL T_HARI T_PROGRAM T_PLOTTING MAPEL T_KELAS Data Mata Pelajaran Data Hari Belajar Data Program Keahlian Data Plotting Mapel Data Ruang Kelas Proses 8.0* Generate Jadwal Metode Ant Colony T_HASIL_JADWAL Proses 9.0* Cetak Jadwal Pelajaran Data Guru Data Mata Pelajaran Data Hari Belajar Data Program Keahlian Data Plotting Mapel Data Kelas Data Jadwal Data Jadwal Siswa Jadwal Pelajaran Jadwal Pelajaran Jadwal Pelajaran Proses 6.0 Input Data Plotting Jadwal Data Plotting Jadwal T_PLOTTING JADWAL Data Plotting Jadwal Data Plotting Jadwal Gambar 5 DFD

## 5. Implementasi Sistem

## 5.1 Kebutuhan Perangkat Lunak
Untuk  mendukung  sistem  informasi  penyusunan  jadwal  mata  pelajaran  menggunakan metode ant  colony ini  dibutuhkan  perangkat  lunak  untuk  menjalankan  sistem  tersebut yaitu:
1.  Sistem Operasi Windows 7
2. Borland Delphi 7
3. Microsoft Access 2007

## 5.2 Kebutuhan Perangkat Keras
Untuk  mendukung  sistem  informasi  penyusunan  jadwal  mata  pelajaran  menggunakan metode ant colony , selain dibutuhkan perangkat lunak, juga memerlukan perangkat keras untuk menjalankan sistem ini.
Perangkat  keras  yang  minimal  diperlukan  untuk  sistem  informasi  penyusunan  jadwal mata pelajaran menggunakan metode ant colony sesuai dengan rekomendasi yang diberikan Microsoft Access adalah sebagai berikut :
1. CPU Intel Pentium ® (2.40 GHz, 2 Gb of RAM)
2. Harddisk terpasang minimal 80Gb
3. Mouse dan Keyboard
4. Monitor
5. Printer

## 5.3 Pengujian Sistem
Pengujian  dilakukan  untuk  memastikan  apakah  semua  fungsi  sistem  bekerja  dengan  baik dan  mencari  kesalahan  yang  mungkin  terjadi  pada  aplikasi.  Tujuan  utama  dilakukan pengujian  ialah  untuk  menilai    apakah  sistem  yang  dirancang  telah  sesuai  dengan  apa  yang diharapkan.
Pendekatan  yang  dilakukan  dalam  pengujian  software  ini  yaitu  menggunakanpendekatan black box testing . Pendekatan ini melakukan pengujian denganmemfokuskan pada kebutuhan fungsional dari software .

## 6. Penutup

## 6.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  penulis  pada  Sekolah  Menengah Kejuruan  Swasta  Maitreyawira  Tanjungpinang  dimana  penyusunan  jadwal  mata  pelajaran disana  masih  disusun  secara  manual.  Untuk  mempermudah  dalam  penyusunan  jadwal  mata pelajaran  tersebut,  penulis  merancang  sebuah  sistem  informasi  penyusunan  jadwal  mata pelajaran menggunakan metode ant colony yang akan mempermudah waka kurikulum dalam penyusunan  jadwal  mata  pelajaran  yang  terjadi  pada  sekolah  itu.  Dari  hasil  penelitian tersebut, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Penyusunan jadwal mata pelajaran menjadi lebih sistematis.
2. Memudahkan  waka  kurikulum  dalam  penyusunan  jadwal  mata  pelajaran  agar  tidak terjadi proses revisi secara berulang kali.

## 6.2 Saran
Untuk pengembangan lebih lanjut agar mendapatkan sistem informasi yang lebih baik dan memiliki tingkat pemanfaatan yang lebih tinggi untuk mencapai tujuan yang diinginkan, maka penulis menyarankan untuk :
1. Untuk  pengembangan  sistem  penyusunan  jadwal  menggunakan  metode Ant  Colony dapat di kembangkan ke dalam sistem yang berbasiskan web.
2. Melakukan  perbandingan  dengan  menggunakan  metode  lainnya  agar  dapat memperoleh hasil yang lebih baik dalam proses penyusunan jadwal mata pelajaran , contohnya seperti penyusunan jadwal mata pelajaran menggunakan metode genetik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Candra Apriyanto  “Sistem  Informasi  Penjualan Arloji  Berbasis WEB  pada CV Sinar Terang Semarang”, 2011
[2] Bambang  Wahyudi  S.Kom  MMSi,  “  Konsep  Sistem  Informasi  dari  BIT  sampai  ke Database”, 2007
[3] N. Candra Apriyanto  “Sistem  Infromasi  Penjualan Arloji  Berbasis WEB  pada CV Sinar Terang Semarang”, 2011
[4] Muhammad  Ibnu  Naufal  “Sistem  Informasi  Akuntansi  Penerimaan  Kas  pada  BMT Bintaro”, 2011
[5] Henny Hendarti  “Perancangan Sistem Informasi Registrasi dan Keanggotaan Klub”, 2009
[6] Linda Marlinda,S.kom, Sistem Basis Data, Andi  [2004, Yogyakarta]
[7] Edhy Sutanta, Basis Data dalam Tinjauan Konseptual, CV.Andi Offset (2011,Yogyakarta) [8] Ir. Harianto Kristanto, Konsep dan Perancangan Database, Andi (2004, Yogyakarta)
[9] Kani  dkk,  Pemprograman  Database  Menggunakan  Delphi  ,  Graha  Ilmu    (2010, Yogyakarta)
[10] Fernandez,  A.,  2012,  Pembangunan  Aplikasi  Penyusunan  Jadwal  Kuliah Menggunakan  Algortima Semut, Skripsi, Universitas Diponegoro, Semarang.