## PERANCANGAN APLIKASI PENJADWALAN KERETA API DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA GENETIKA (Studi Kasus: Stasiun Kereta Api Bandar Khalipah Medan)
Nurhamidah Lubis 1 , Garuda Ginting 2
Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan 1 Dosen Tetap STMIK Budi Darma Medan 2
Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan 12

## ABSTRAK
Keberadaan  komputer  bahkan  telah  menggantikan  banyak  tenaga  kerja  manusia,  baik  di  bidangbisnis,  industri  maupun transportasi.Hal  ini  tidak  bisa  disalahkan  karena  memang  terbukti  bahwa  sistem  komputerisasi  jauh  lebih  efisien  dan menguntun  kan  bagi  perusahaan  dibanding  dengan  sistem  manual  (dengan  tenaga  kerja  manusia).  Hampir  setiap perusahaan, khususnya  yang sedang berkembang dan maju saat ini berlomba-lomba untuk mengkomputerisasi sistem yang dimiliki perusahaannya, untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas kerja. Dengan perancangan aplikasi  yang dilakukan dalam pembuatan skripsi ini adalah penjadwalan keberangkatan penumpang  yang akan diatur dalam sistem komputerisasi. Kemudian pengaturan jadwal keberangkatan penumpang dengan kereta api yang berbeda, haridan jam keberangkatan yang ditempuh untuk sampai pada tempat tujuan ditata seoptimal mungkin dengan menggunakan metode Algoritma Genetika.
Kata kunci : Genetika, Penjadwalan, Penumpang

## I. PENDAHULUAN
Di  dalam  perusahaan  komputer  merupakan kebutuhan  yang  umum,  sangat  penting  suatu  unit komputer  dalam  sebuah  kinerja  perusahaan.  Banyak hal menjadi lebih efisien dengan menggunakan sistem komputerisasi.  Salah  satu  bentuk  perusahaan  yang sangat  terbantu  dengan  adanya  komputer  adalah perusahaan di bidang transportasi.
Keberadaan komputer bahkan telah menggantikan banyak  tenaga  kerja  manusia,  baik  di  bidang  bisnis, industri  maupun  transportasi.  Hal  ini  tidak  bisa disalahkan  karena  memang  terbukti  bahwa  sistem komputerisasi  jauh  lebih  efisien  dan  menguntungkan bagi  perusahaan  dibanding  dengan  sistem  manual (dengan  tenaga  kerja  manusia).  Hampir  setiap perusahaan,  khususnya  yang  sedang  berkembang  dan maju saat ini berlomba-lomba untuk mengkomputerisasi sistem yang dimiliki
perusahaannya,    untuk  meningkatkan  efisiensi  dan efektivitas kerja.

## II. TEORITIS A. Perancangan
Perancangan adalah suatu kegiatan yang memiliki tujuan  untuk  mendesign  sistem  baru  yang  dapat menyelesaikan masalah-masalah yang dihadapi perusahaan  yang  diperoleh  dari  pemilihan  alternatif sistem yang terbaik. Al-Bahra Bin Ladjamudin, 2005)

## B. Aplikasi
Istilah  aplikasi  berasal  dari  bahasa  inggris “application” yang  berarti  penerapan,  lamaran ataupun  penggunaan.  Sedangkan  secara  istilah, pengertian  aplikasi  adalah  suatu    program  yang    siap untuk  digunakan  yang  dibuat  untuk  melaksanakan suatu  fungsi  bagi  pengguna  jasa  aplikasi  serta penggunaan  aplikasi    lain  yang  dapat  digunakan  oleh suatu  sasaran  yang  akan  dituju.  Menurut  kamus computer  eksekutif,  aplikasi  mempunyai  arti  yaitu
pemecahan  masalah  yang  menggunakan  salah  satu tehnik  pemrosesan  data  aplikasi  yang  biasanya berpacu pada sebuah komputansi yang diinginkan atau diharapkan maupun pemrosesan data yang diharapkan.

## C. Penjadwalan
Berdasarkan  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia, jadwal  merupakan  pembagian  waktu  berdasarkan rencana  pengaturan  urutan  kerja.  Jadwal  juga didefinisikan  sebagaidaftar  atau  tabel  kegiatan  atau rencana kegiatan dengan pembagian waktu pelaksanaan  yang  terperinci.  Sedangkan  penjadwalan merupakan  proses,  cara,  pembuatan  menjadwalkan atau memasukkan dalam jadwal.

## D. Algoritma Genetik
Algoritma Genetika merupakan suatu metode heuristik  yang  dikembangkan  berdasarkan    prinsip genetika  dan  proses  seleksi  alamiah  Teori  Evolusi Darwin.  Metode  optimasi  dikembangkan  oleh  John Holland  sekitar  tahun  1960-an  dan  dipopulerkan  oleh salah  seorang  mahasiswanya,  David  Goldberg,  pada tahun  1980-an.  Proses  pencarian  penyelesaian  atau proses terpilihnya sebuah penyelesaian dalam algoritma  ini  berlangsung  sama  seperti    terpilihnya suatu  individu  untuk  bertahan  hidup  dalam  proses evolusi (Zainudin Zukhri, 2014 : 10).
Dalam  teori  Evolusi  Darwin,  suatu  individu  tercipta secara  acak  kemudian  berkembang  biak  melalui proses  reproduksi  sehingga  terbentuk  sekumpulan individu  sebagai  populasi.  Setiap  individu  dalam populasi mempunyai tingkat kebugaran yang berbeda- beda.  Tingkat  kebugaran  ini  menentukan  seberapa kuat  untuk  tetap  bertahan  hidup  dalam  populasinya. Sebagian  individu  tetap  bertahan  hidup  dan  sebagian lainnya mati.
Pada  algoritma  genetika  pencarian  dimulai dengan  pembangkitan  sejumlah  “individu”  secara acak  yang  disebut  dengan  kromosom.  Kromosom-
kromosom ini merupakan representasi calon penyelesaian  yang  akan  diperiksa  nilai  yang sebenarnya.  Seperti  halnya  proses  evolusi  alamiah, kromosom-kromosom akan dinilai tingkat kebugarannya.  Hanya  kromosom  dengan  tingkat kebugaran  yang  tinggi  saja  yang  tepilih  untuk bertahan dalam populasi.
Kromosom-kromosom  yang  terpilih  sebagian akan melakukan proses reproduksi melalui penyilangan  ( crossover ).  Proses  reproduksi  ini  mirip dengan  perkawinan  individu  dalam  proses  evolusi. Sebagian  kecil  dari  kromosom-kromosom  juga terkena  mutasi  seperti  dalam  proses  evolusi.  Proses reproduksi ini akan melahirkan individu-individu baru (Zainudin Zukhri, 2014 : 11).

## III. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Proses  penyusunan  penjadwalan  kereta  api pada  PT.  KERETA  API  Indonesia  (Persero) khusunya  pada  stasiun  bandar  khalipah  Medan menjadi  permasalahan  yang  sering  muncul  pada awal  tahun.  Kemudian  masing-masing  jadwal perjalanan  diberi  kepada petugas loket yang  bekerja pada  hari  tersebut.  Selanjutnya,  jadwal  perjalanan dijadwalkan pada hari, jam, dan tujuan keberangkatan tersebut.
a. Komponen Penjadwalan Kereta Api Komponen pertama adalah hari dan jam keberangkatan.
b. Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Penjadwalan meliputi:
1. Hari
2. Jadwal Perjalanan

## Penerapan Algoritma Genetika
Berikut  adalah  contoh  dari  aplikasi  algoritma genetika  yang  di  gunakan  untuk  menyelesaikan masalah
kombinasi. Misalkan persamaan a+2b+3c+4d=20, akan menentukan nilai a, b, c, dan d memenuhi  persamaan  diatas.  Untuk  menentukan pencarian  pada  metode  algoritma  genetika,  untuk menyelesaikan  masalah.  Langkah-langkah  dalam penyelesaian  maslah  dengan  menggunakan  algoritma genetika adalah sebagai berikut:
1. Pembentukan Chromosome
Sehubungan pencarian yang digunakan adalah a, b, c, dan d maka penentuan variabel a, b, c, dan d di bentuk menjadi gen–gen pembentuk chromosome . Jika gen a dimisalkan adalah sales,
b dimisalkan adalahorder distribusi, c dimisalkan adalah  hari/waktu  dan  d  dimisalkan  adalah Tujuanan.  Untuk  penentuan  a  adalah  0  sampai 20,  b  adalah  0  sampai  6  ,  c  adalah  0  sampai  6 dan d adalah 1 sampai 9.
2. Inisialisasi Proses  inisialisasi  ini  dilakukan  dengan  cara memberikan  nilai  awal  gen-gen  dengan  nilai acak  sesuai  batasan  yang  telah  di  tentukan sebelumnya.
Misalkan  ditentukan  jumlah  populasi  adalah  6, maka:
Chromosome [I] = [a;b;c;d] = [5;2;3;4]
Chromosome [II]   = [a;b;c;d] = [1;3;4;6]
Chromosome [III]  = [a;b;c;d] = [2;1;2;8]
Chromosome [IV]  = [a;b;c;d] = [3;3;1;7]
Chromosome [V]    = [a;b;c;d] = [4;1;6;3]
Chromosome [VI]   = [a;b;c;d] = [6;2;5;5]
3. Evaluasi Chromosome
Permasalahan  yang  ingin  diselesaikan  adalah nilai variabel a, b, c, dan d yang akan memenuhi permasamaan  a+2b+3c+4d=20,  maka  fungsi objektif  akan  digunakan  untuk  mendapatkan solusi  adalah  fungsi_objektif  ( chromosome )  = [(a+2b+3c+4d)-20]  maka  penentuan  solusinya adalah  sebagai  berikut  sesuai  dengan  penentuan chromosome yang diatas;
Fungsi_objektif( chromosome [I]) = Abs ((5 + 2*2 + 3*3 + 4*4) -20)
= Abs ((5+4+9+16) -20)
= Abs (34-20)
= 14
Fungsi_objektif( chromosome [II])  =  Abs  ((1  + 2*3 + 3*4 + 4*6) -20)
= Abs ((1+6+12+24) -20)
= Abs (43-20) = 23 Fungsi_objektif( chromosome [III])  =  Abs  ((2  + 2*1 + 3*2 + 4*8) -20)
= Abs ((2+2+6+40) -20)
= Abs (56-20) = 36 Fungsi_objektif( chromosome [IV])  =  Abs  ((3  +
2*3 + 3*1 + 4*7) -20) = Abs ((3+6+3+28) -20) = Abs (40-20) = 20 Fungsi_objektif( chromosome [V])  =  Abs  ((4  + 2*1 + 3*6 + 4*3) -20)
= Abs ((4+2+18+12) -20)
= Abs (38-20) = 18
Fungsi_objektif( chromosome [VI])  =  Abs  ((6  + 2*2 + 3*5 + 4*5) -20)
= Abs ((6+4+15+20) -20)
= Abs (45-20) = 25 Rata-rata dari fungsi objektif adalah: Rata-rata = (14+23+36+20+18+25) /6 = 136/6
=22.6
4. Seleksi Chromosome
Pada  proses  seleksi  ini  dilakukan  dengan  cara membuat chromosome yang mempunyai fungsi_objektif kecil yang kemungkinan  terpilih  besar  atau  mempunyai nilai  probabilitas  yang  tinggi.  Untuk  itu  di perlukan perhitungan fitness =
(1/(1+fungsi_objektif),  fungsi  objektif  perlu ditambah  1  untuk  menghindari  kesalahan program yang diakibatkan pembagian oleh 0. Fitness [1] = 1/(fungsi_objektif[1]+1)
= 1/15
= 0.066 Fitness [2] =  1 (fungsi_objektif [2]+1)
= 1/24 = 0.041
Fitness [3] = 1/(fungsi_objektif[3]+1)
= 1/37 = 0.027
Fitness [4] = 1/(fungsi_objektif[4]+1)
= 1/21 = 0.047 Fitness [5] = 1/(fungsi_objektif[5]+1) = 1/19 = 0.052 Fitness [6] = 1/(fungsi_objektif[6]+1) = 1/26 = 0.038 Total fitness = 0.066+0.041+0.027+0.047+ 0.052+ 0.038 = 0.271
Rumus  untuk  mencari  probabilitas  :  P[i]  = fitness [i] / total_ fitness P[1] = 0.066 / 0.271 = 0.243
P[2] = 0.041 / 0.271 = 0.151
P[3] = 0.027 / 0.271
= 0.099
P[4] = 0.047 / 0.271 = 0.173 P[5] = 0.052 / 0.271
= 0.191 P[6] = 0.038 / 0.271
= 0.140
Dari  probabilitas  diatas  maka  dapat  ditemukan nilai  tertinggi  dari  pencarian  diatas  adalah  pada probabilitas  1  yang  lebih  besar.  Maka  dari penentuan chromosome tersebut mempunyai probabilitas untuk terpilih pada generasi selanjutnya  lebih  besar  dari chromosome lainnya. Untuk  proses  seleksi  di  gunakan roulete  wheel , supaya untuk menentukan nilai kumulatif probabilitasnya: C[1] = 0.243
C[2] = 0.243 + 0.151 = 0.394
C[3] = 0.243 + 0.151 + 0.099 = 0.493 C[4] = 0.243 + 0.151 + 0.099 + 0.173 = 0.666 C[5] = 0.243 + 0.151 + 0.099 + 0.173 + 0.191  =
0.857 C[6] = 0.243 + 0.151 + 0.099 + 0.173 + 0.191  + 0.140  = 1 Setelah dilakukan perhitungan komulative probabilitasnya maka proses seleksi menggunakan roulete  wheel dapat  dilakukan. Prosesnya adalah dengan membangkitkan bilangan acak  R  dalam  range  0-1.  Jika  R[k]  <  C[1]  maka pilih chromosome ke-k  sebagai  induk  dengan syarat  V[k-1]<  R  <  C[k].  Jika  diputar roulete wheel sebanyak  jumlah  populasi  yatu  6  kali (bangkitkan  bilangan  acak  R)  dan  pada  tiap putaran,  maka  dipilih  satu chromosome untuk populasi baru, misalnya:
R[1] = 0.260 R[2] = 0.201
R[3] = 0.100
R[4] = 0.180
R[5] = 0.225 R[6] = 0.150 Angka acak pertama R[1] adalah lebih besar dari C[1]  dan  lebih  kecil  dari  pada  C[2]  maka  pilih chromosome [1]  sebagai chromosome baru  hasil proses seleksi adalah: Chromosome [1] = chromosome [1] Chromosome [2] = chromosome [1] Chromosome [3] = chromosome [5]
Chromosome [4] = chromosome [1]
Chromosome [5] = chromosome [3]
Chromosome [6] = chromosome [2] Chromosome baru hasil proses seleksi adalah: Chromosome [1] = [5;2;3;4] Chromosome [2] = [5;2;3;4] Chromosome [3] = [4;1;6;3] Chromosom e[4] = [4;1;6;3] Chromosome [5] = [2;1;2;8] Chromosome [6] = [1;3;4;6]
5. Crossover Setelah  proses  seleksi  maka  proses  selanjutnya adalah proses crossover . Metode ini menggunakan salah satu one-cutpoint , yaitu memilih secara acak satu  posisi  dalam  chromosome  induk  kemudian saling  menukar  gen. Chromosome yang  dijadikan induk dipilih secara acak dan  jumlah chromosome yang  mengalami  crossover  dipengaruhi  oleh parameter crossover_rate (pc).
Setelah  melakukan  pemilihan  induk  proses selanjutnya  adalah  menentukan  posisi  crossover. Ini  dilakukan  dengan  cara  dengan  batasan  1 sampai  (panjang  chromosome-1),  dalam  kasus  ini bilangan  acak  yang  dibangkitkan  adalah  1-3. Misalkan didapatkan potongan gen tersebut saling ditukarkan antar induk.
Chromosome [1]>< Chromosome [3] Chromosome [3]>< Chromosome [5] Chromosome [5]>< Chromosome [1] Offsring[1]= chromosme [1] >< chromosome [3]
= [5;2;3;4] >< [2;1;2;8]
= [5;1;3;8]
Offsring[3]= chromosme [3] >< chromosome [5]
= [2;1;2;8] >< [4;1;6;3]
= [2;1;2;3]
Offsring[5]= chromosme [5] >< chromosome [1]
= [5;2;3;4] >< [5;2;3;4]
= [5;2;3;4]
Dengan  demikian  populasi  chromosome  setelah mengalami proses crossover menjadi :
Chromosome [1] = [5;1;3;2] Chromosome [2] = [1;3;4;6] Chromosome [3] = [5;1;3;2] Chromosome [4] = [3;3;1;7] Chromosome [5] = [5;2;3;4] Chromosome [6]= [6;2;5;5] 6. Mutasi
Jumlah  chromosome  yang  mengalami  mutasi dalam  satu  populasi  ditentukan  oleh  parameter mutation_rate .  Proses  mutasi  dilakukan  dengan cara  mengganti  satu gen  yang terpilih  secara  acak dengan  suatu  nilai  baru  yang  didapatkan  secara acak. Prosesnya adlah sebagai berikut :
Pertama  hitung  terlebih  dahulu  panjang  total  gen yang ada dalam satu populasi.
Dalam kasus ini panjang toal gen adalah total_gen =  (jumlah  gen  dalam  chromosome)  *  jumlah populasi
= 4 * 6
= 24
Dan untuk menentukan posisi gen yang mengalami mutasi  dengn  cara  membangkitkan  bilangan integer  acak  antara  1  sampai  total_gen,  yaitu  1 sampai  24.  Jika  bilangan  acak  yang  dibangkitkan lebih  kecil  daripada  variabel  mutation_rate  (pm) maka pilih posisi tersebut sebagai sub- chromosome  yang  mengalami  mutasi.  Misal  pm ditentukan  10%  maka  diharapkan  ada  10%  dari total_gen yang mengalami populasi : Jumlah mutasi = 0.1 * 24
= 2.4
= 2
Proses  yang  sama  ini  akan  di  lanjutkan  pada generasi sebelumnya yaitu proses evaluasi, seleksi, crossover  dan  mutasi  yang  kemudian  akan menghasilkan  choromosome-chromosome  baru untuk  generasi  selenjutnya.  Setelah  dilakukan perhitungan  yang  diatas  maka  di  pilihlah chromosome yang terbaik yaitu: Chromosome = [05;01;03;02] Jika dikodekan maka: a=05 ; b=01 ; c=03 ; d=02 jika dihitung terhadap persamaan f=a+2b+3c+4d:
5 + (2*1) + (3*3) + (4*2) =24
Dari  pencarian  di  atas  dapat  diketahui  hasil  akhir dari perhitungan yaitu;
Dari  pencarian  di  atas  dapat  diketahui  hasil  akhir dari perhitungan yaitu;
Chromosome [1] = [5;1;3;2] [5;2;4;3]
[5;3;5;4][5;4;6;5] [5;5;1;6] [5;6;2;1] Chromosome [2]  =  [4;3;4;6][4;4;5;1]  [4;5;6;2] [4;6;1;3] [4;1;2;4] [4;2;3;5] Chromosome [3]  =  [3;1;3;2][3;2;4;3]  [3;3;5;4] [3;4;6;5] [3;5;1;6] [3;6;2;1] Chromosome [4]  =  [2;3;1;5][2;4;2;6]  [2;5;3;1]
[2;6;4;2] [2;1;5;3] [2;2;6;4]
Chromosome [5]  =  [1;2;3;1][1;3;4;2]  [1;4;5;3]
[1;5;6;4] [1;6;1;5] [1;7;2;6]
Chromosome [6]  =  [2;1;5;3][2;2;6;4]  [2;3;1;5] [2;4;2;6] [2;5;3;1] [2;6;4;2] Chromosome [1] = [Siantar Ekspres; Siantar-Medan] [senin; 07:25][selasa; 07;29] [rabu; 08:13][kamis; 08:52] [jum’at; 09:13][sabtu; 09:25]
Chromosome [2] = [Siantar Ekspres; Medan-Siantar]
[senin; 13:44][selasa; 13:56] [rabu; 14:15][kamis; 14:58] [jum’at; 15:24][sabtu; 16:02]
Chromosome [3] = [Putri Deli;Tj. Balai-Medan] [senin; 08:55][selasa; 09:35]
[rabu; 09:57][kamis; 10:23] [jum’at; 11:16][sabtu; 11:51]
Chromosome [4] = [Putri Deli; Medan-Tj. Balai]
[senin; 07:35][selasa; 07:49] [rabu; 08:03][kamis; 08:22]
[jum’at; 09:10][sabtu; 09:34 Chromosome [5] = [Sri Bilah; Rantau Parapat-Medan]
[senin; 17:30][selasa; 17:54] [rabu; 18:04][kamis; 18:46]
[jum’at; 19:23][sabtu; 19:55]
Chromosome [6] = [Sri  Bilah; Medan-R.Parapat] [senin; 15:37][selasa; 15:53]
[rabu; 16:05][kamis; 16:27] [jum’at; 17:30][sabtu; 18:55]

## IV. IMPLEMENTASI
Pada skripsi ini , sistem dibangun menggunakan MicrosoftVisualBasict 2008 , berikut merupakan implementasi  sistem  dari  langkah  pertama  hingga penentuan solusi.
1. Tampilan Form Login Tampilan ini  merupakan tampilan dari form login dimana  berfungsi  untuk  melakukan  proses  login. Yang dapat dilihat pada gambar 1 Berikut ini :
Gambar 1: Tampilan Form Login
2. Tampilan Form Menu Utama Berikut  ini  merupakan  tampilan  dari  form  menu utama.  Yang  berfungsi  untuk  pemanggilan  form- form lainnya pada sistem.
Gambar 2: Tampilan Form Menu Utama
3. Tampilan Form PenjadwalanKeretaApi
Form  order  distribusimerupakan  form  yang berfungsi untuk menginputkan data order distribusi. Berikut  merupakan tampilan dari  form order distribusi.

## Gambar 3 Tampilan Form Order distribusi
4. Tampilan Form Data Tujuan
Form  alternatif  merupakan  form  yang  berfungsi untuk  penginputan  data  tujuan  yang  ada.  Berikut merupakan tampilan dari form data tujuan.
Gambar 4: Tampilan Form Data Tujuan
5. Tampilan Form Data Hari Form  Data  Sales  berfungsi  untuk  penginputan data  hari.  Berikut  merupakan  tampilan  dari  form data hari.
Gambar 5: Tampilan Form Data Hari
6. Tampilan  Form  Penjadwalan  KeretaApiDengan Algoritma Genetika Form  ini  berfungsi  untuk  melakukan  proses penjadwalan berdasarkan algoritma genetika. Gambar 6: Tampilan Form Perancangan Aplikasi
Penjadwalan
7. Tampilan Form hasil Penjadwalan Form hasil penjadwalan berfungsi untuk menampilan  hasil  pendjadwalan  berdasarkan algoritma  genetika.  Berikut  ini  merupakan tampilan form hasil pejadwalan.
Gambar 7: Tampilan Form Hasil Penjadwalan

## V. KESIMPULAN
Dari  hasil  analisa  yang  telah  dilakukan  dan berdasarkan rumusan masalah dapat diambil beberapa poin kesimpulan sebagai berikut :
1. Adapun  penjadwalan  kereta  api  pada  Stasiun Kereta  Api  Bandar  Khalipah  Medan  dengan  cara jadwal  keberangkatan  dibagi  kepada  kereta  api yang bisaberoperasi pada hari tersebut. Selanjutnya, jadwal keberangkatan disusunpadahari, jam, dan tujuan penumpang. 2. Dalam  mengoptimalkan  penyusunan  jadwal keberangkatan penumpang menggunakan
algoritma  genetika  diperlukan  empat  parameter antara  lain  jumlah  tujuan,  jumlah  hari,  waktu probabilitas crossover dan mutasi.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
1. Anita  Desiani  &  Muhammad  Arhami.  (2006).  Konsep Kecerdasan Buatan. Yogyakarta : Penerbit Andi.
2. Adi  Nugroho.  (2004).  Konsep  Pengembangan  Sistem  Basis
Data. Bandung: Informatika.
3. Bunafit  Nugroho.  (2008).  Panduan  Lengkap  Menguasai Perintah SQL. Jakarta: Media Kita.
4. Sugiarti. (2013). Analisa dan Perancangan UML. Yogyakarta : Graha Ilmu.
5. Zainudin  Sukhri.  (2014).  Algoritma  Genetika.  Yogyakarta  : Penerbit Andi.
6. http://eprints.undip.ac.id/10528/1/BAB_I_DAN_II.pdf, tanggalakses 20/04/2014
7. http://lpkjababeka.blogspot.com/2011/06/download-source- code-vb-60-untuk.html, tanggal akses 25/04/2014 8. www.pelita-informatika.com ,  Pelita  Informatika  STMIK Budidarma,Tanggal akses 17/3/2015