Perancangan Modul Persetujuan Otomatis dan Klasifikasi pada Sistem Persetujuan Lapor Diri Pensiun Menggunakan FSA
Harianto 1* , Windu Gata 2 , Virda Mega Ayu 3 , Achmad Bayhaqy 4
1,2,3,4 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 1 April 2022 Received in revised form 5 September 2022 Accepted 6 November 2022 Available online January 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i1.626
Keywords:
Pension Fund; Refund; Retirement Benefits; Defined Benefit Pension Plan; Finite State Automata.
Kata Kunci: Dana Pensiun; Dana Ulang; Manfaat Pensiun; Program Pensiun Manfaat Pasti; Finite State Otomata.

## a b s t r a c t
Retired Dana Pensiun Perkebunan Defined Benefit Pension Plan (PPMP) participants are  required  to  certify  annually  that  they  still  meet  the  criteria  for  being  a  valid pensioner.  The  retiree  uses  the  Dapenbun  online  application  to  take  a  photo  of himself and her ID card and wait for the data to be processed by the administrator. Pensioners  who  do  not  report  will  have  their  pension  entitlements  suspended.  The number  of  retirees  managed  by  the  Plantation  Pension  Fund  is  over  216,000,  and managers are overwhelmed with approval at the start of the re-data period. For this reason,  authors  design  systems  that  can  run  automated  approval  and  classification systems to facilitate data approval. Applying the FSA concept to this system reduces the  processing  of  participant  data  as  automation  is  applied  to  the  first  process  of automatic  termination  of  pensions  for  children  aged  21  and  over,  second  data  with criteria  for  automatic  approval.  It  will  be  faster.  Categorizing  data  reduces  approval errors and makes it easier for users to approve data.

## a b s t r a k
Peserta Program Pensiun Manfaat Pasti (PPMP) Dana Pensiun Perkebunan yang telah pensiun  wajib  melapor  setahun  sekali  untuk  membuktikan  bahwa  dirinya  masih memenuhi  kriteria  penerima  Manfaat  Pensiun  yang  sah.  Pensiunan  mengambil  foto diri  dan  foto  KTP-nya  melalui  aplikasi  Dapenbun  Online  kemudian  menunggu  data tersebut  diproses  oleh  admin.  Pensiunan  yang  tidak  melakukan  lapor  diri  maka manfaat  pensiunnya  akan  ditangguhkan.  Jumlah  pensiunan  yang  dikelola  oleh  Dana Pensiun Perkebunan lebih dari 216.000 sehingga pada awal Periode Data Ulang admin kewalahan  untuk  melakukan  persetujuan.  Untuk  itu  penulis  akan  merancang  suatu sistem  yang  dapat melakukan  persetujuan  otomatis  dan  sistem  pengkategorian  untuk mempermudah  persetujuan  data.  Penerapan  konsep  FSA  pada  sistem  ini  dapat mempercepat  pemrosesan  Data  Ulang  peserta  karena  penerapan  dari  otomatisasi  di beberapa proses yaitu pembatalan otomatis untuk pensiun anak yang berusia diatas 21 tahun  dan  juga  data  yang  memiliki  kriteria  untuk  disetujui  otomatis.  Pengkategorian data  dapat  mengurangi  kesalahan  persetujuan  dan  memudahkan  user  saat  ingin menyetujui data.
* Author. Email: 14210160@nusamandiri.ac.id 1* , windu@nusamandiri.ac.id 2 , 14210170@nusamandiri.ac.id 3 , achmad.acq@nusamandiri.ac.id 4 . © E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Dana  Pensiun  Pemberi  Kerja  merupakan  Dana Pensiun yang dibentuk oleh perorangan atau badan yang  mempekerjakan  pegawai.  Sebagai  pendiri, untuk menyelenggarakan Program Pensiun Manfaat Pasti  atau  Program  Pensiun  Iuran  Pasti,  bagi kepentingan  sebagian  atau  seluruh  pegawainya sebagai  peserta,  dan  yang  menimbulkan  kewajiban terhadap pemberi kerja (Undang-undang Nomor 11 tahun  1992).    Dana  Pensiun  Perkebunan (DAPENBUN)  adalah  Dana  Pensiun  Pemberi Kerja  yang  mengelola  Program  Pensiun  Manfaat Pasti  (PPMP)  pegawai  PT  Perkebunan  Nusantara dan  afiliasi.  Proses  yang  terjadi  pada  sistem  Dana Pensiun  adalah  Menghimpun,  Mengelola  dan Menyalurkan.
Peserta  yang  mengikuti  program  pensiun  akan dipotong  penghasilannya  setiap  bulan  sampai peserta  tersebut  pensiun.  Akumulasi  dari  iuran, masa kerja, dan pengembangan akan menjadi dasar dalam menentukan besaran Manfaat Pensiun (Uang Pensiun)  yang  diterima  oleh  pensiunan  tersebut setiap  bulan.  Menurut  prosedur  Dana  Pensiun Perkebunan  nomor  0503/21  tentang  Data  Ulang Melalui  SKD.  Untuk  mencegah  pembayaran Manfaat  Pensiun  selanjutnya  disebut  MP  kepada yang  tidak  berhak,  secara  berkala  DAPENBUN mewajibkan  penerima  MP  melakukan  data  ulang sebagai  syarat  pembayaran  MP  pada  periode berikutnya.
Data  ulang  merupakan  kegiatan  pendaftaran  ulang yang bertujuan untuk meyakini Penerima MP masih berhak menerima MP sesuai dengan ketentuan yang berlaku dan pengkinian data Penerima MP [1]. Data ulang dilakukan setahun sekali dengan menggunakan  Aplikasi  Dapenbun  Online.  Berikut ini adalah kriteria pensiunan yang berhak menerima manfaat pensiun adalah 1. Pensiunan masih hidup 2. Janda/Duda  dari  Pensiunan  masih  hidup  3.  Anak dari  Pensiunan  belum  berusia  21  tahun  dan  masih hidup 4. Orang yang ditunjuk (Pensiunan Ditunjuk) masih  hidup.    Proses  data  ulang  dilakukan menggunakan  Aplikasi  Dapenbun  Online  (DO) yang  tersedia  di  Playstore  &  Apps  Store  dimana peserta akan mengirimkan Foto Diri dan Foto KTP melalui  aplikasi  sebagai  bukti  bahwa  Penerima  MP tersebut masih hidup.
Selanjutnya  data  tersebut  akan  diterima  oleh karyawan  DAPENBUN  untuk  di  proses. Persetujuan  dapat  dilakukan  oleh  karyawan DAPENBUN  menggunakan  Aplikasi  Persetujuan Data  Lapor  Diri  Pensiunan.  Aplikasi  yang  saat  ini berjalan  masih  belum  sesuai  dengan  apa  yang diharapkan  karena  terdapat  beberapa  kekurangan diantaranya  belum  adanya  proses  analisa  otomatis sehingga  potensi  kesalahan  pada  persetujuan  data masih  tinggi.  Untuk  itu  berdasarkan  pada  masalah yang  ada  penulis  ingin  membuat  suatu  rancangan aplikasi  yang  didalamnya  mengakomodir  proses persetujuan  Data  Ulang  dari  Penerima  MP menggunakan  Metode Finite  State  Automata (FSA) agar  proses  persetujuan  data  dapat  dimaksimalkan dan lebih efisien.
Sistem adalah suatu kesatuan yang terdiri atas objek atau  unsur  yang  terkait  satu  sama  lain  dan berinteraksi  untuk  mencapai  suatu  tujuan  [2]. Otomata  adalah  mesin  abstrak  yang  dapat mengenali,  menerima  atau  membangunkan  sebuah kalimat dalam bahasa tertentu. Finite State Automata atau selanjutnya disebut FSA adalah mesin otomata dalam  bentuk  model  matematika  yang  memiliki sejumlah state tak  berhingga  Berdasarkan  definisi kemampuan  berubah  pada state nya,  FSA  bisa dikelompokkan  menjadi  dua  yaitu  Otomata berhingga deterministik ( Deterministic Finite Automata /DFA)  dan  Otomata  berhingga  non deterministik ( Non Deterministic Finite
Automata /NFA/NDFA) [3]. FSA merupakan mesin otomata dari bahasa regular [4]. Suatu FSA memiliki state yang  banyaknya  berhingga  dan  dapat berpindah-pindah  dari  suatu state ke state lain  [5]. FSA  tidak  memiliki  tempat  penyimpanan  atau memori, hanya bisa mengingat state terkini [6]. FSA dinyatakan dalam 5 (lima) tupel atau M = (Q, ∑, δ, S, F) dimana: Q  :  Himpunan state / kedudukan
∑ :  Himpunan simbol input / masukan/ abjad δ :  Fungsi Transisi S  : State awal (initial state ), S є Q F  :  Himpunan state akhir, F ∩ Q (Jumlah state akhir dalam suatu FSA bisa lebih dari satu)
Finite State Diagram  (FSD)  adalah  diagram  yang menggambarkan  kerja  FSA  Dalam  FSD,  terdapat lambang  lingkaran  dan  anak  panah,Lingkaran
menyatakan state .
1) Jika  lingkarannya  bergaris  tunggal  berarti state sementara,
2) Jika  lingkarannya  bergaris  ganda  berarti state akhir.
3) Anak panah menyatakan arah atau fungsi transisi antar state .
4) Arah panah menentukan arah transisi state
5) Anak panah yang mengarah dari state ke state itu lagi disebut Perulangan.
6) Anak  panah  sebelum state melambangkan state awal atau start [7].
Non Deterministic Finite Automata selanjutnya disebut NFA  memiliki  jumlah state yang  terbatas,  memiliki sekumpulan  alphabet input ,  satu state awal  dan beberapa state akhir.  Pada  dasarnya.  NFA  lebih sederhana  dibandingkan dengan  DFA  karena  NFA tidak  berupa  fungsi  tunggal  dimana input an  harus memiliki  satu  keluaran  tetapi  NFA  dapat  memiliki lebih dari satu tujuan atau tidak memiliki keluaran.
Sebelumnya  terdapat  penelitian  terkait  penerapan FSA  yaitu  pengimplementasian  FSA  dalam pengisian  Kartu  Rencana  Studi  Mahasiswa  (KRS) sehingga  akan  mempermudah  mahasiswa  dalam memilih  mata  kuliah  yang  akan  diambil  [8]. Penerapan  FSA  pada  aplikasi  berbasis  WEB  untuk mendiagnosa  penyakit  jantung  [9].  Penerapan konsep finite state automata dalam proses pendaftaran kelas kursus bahasa Inggris pada tempat kursus yang akan mempermudah pendaftar kelas [10]. Penerapan Finite  State  Automata (FSA)  Dengan  Simulasi Vending  Machine  Pada  Aplikasi  Android  [11]. Penerapan Finite  State  Automata Pada Vending Machine Sistem  Pakar  Kendaraan  Bermotor  [12]. Implementasi  Mesin  Abstrak  DFA  dan  NFA Berbasis  Android  [13].  Validasi  Sistem  Pengujian Akreditasi atau Reakreditasi Program Studi Berbasis Website  Pada  LPMAI  UKSW  Menggunakan  Finite State Automata [14]. Penerapan Finite State Automata Pada  Pengajuan  Berkas  Penyedia  Dalam  Layanan Pengadaan  Secara  Elektronik  [15].  Penelitian terdahulu memberikan informasi tentang penerapan FSA  pada  suatu  sistem  atau  aplikasi.  Dengan dilakukannya  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan manfaat bagi Dana Pensiun
Perkebunan  terutama  untuk  meningkatkan  efisiensi pada  saat  persetujuan  data  ulang  yang  sudah dilakukan oleh Penerima MP.

## 2. Metode Penelitian
Semua  Metodologi  yang  penulis  gunakan  dalam penelitian memiliki 4 tahapan yaitu sebagai berikut:
Gambar 1. Kerangka Tahapan Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Finite State Automata
Nomor Jenis FSA yang digunakan pada penelitian ini  adalah Non-Deterministic  Finite  Automata (N- DFA/NFA)  karena  jenis  FSA  ini  memenuhi kriteria yang diinginkan penulis pada penelitian ini dimana  ketika  suatu state diberikan input an  maka state dapat  menuju  ke  beberapa state selanjutnya (multiple).  NFA  juga  memiliki  kelebihan  yaitu ruang  dan  waktu  eksekusi  lebih  cepat dibandingkan  DFA. Improvement pada  aplikasi persetujuan  data  ulang  peserta  pensiun  (SKD Management )  akan  dilakukan  dengan  penambahan beberapa fitur yang akan diperlihatkan pada tabel berikut ini.
Tabel 1. Fitur yang ditambahkan pada aplikasi No Fitur Tambahan 1 Pembatalan otomatis pada data ulang pensiun anak yang berusia lebih dari 21 tahun 2 Persetujuan otomatis pada pensiunan yang memiliki kriteria sebagai berikut 1) Sudah pernah melakukan Melakukan data ulang pada periode sebelumnya
2) Memiliki kualitas Foto diri dan Foto KTP yang baik
3 Mengkategorikan data berdasarkan kategori berikut
1) Direkomendasikan untuk disetujui
2) Kurang direkomendasikan untuk disetujui
3) Butuh pemeriksaan lebih lanjut
Berdasarkan  pada  Tabel  1  maka  dibuatlah state berdasarkan langkah sistem dalam mengakomodir data  ulang  yang  sudah  masuk  ke  sistem.  NFA didefinisikan dengan lima tupel, dengan rumus: M =  (Q,  Σ,  δ,  S,  F),  sehingga  dapat  didefinisikan sebagai berikut:
Q = {q0, q1, q2, q3, q4, q5, q6, q7, q8, q9, q10, q11, q12, q13, q14, q15, q16, q17, q18, q19, q20} ∑ = {a, b, c, d, e, f, g, h, i, j, k, l, m, n, o, p, q, r, s,
t} S = {q0} F = {q18, q19, q20}
Tabel 2. Himpunan State
q0 Memilih data
q1 Pensiun normal q2 Pensiun janda
q3 Pensiun anak q4 Pensiun ditunjuk q5 Pengecekan kualitas foto q6 Kualitas foto diri dan foto KTP baik q7 Kualitas foto diri dan foto KTP buruk q8 Pengecekan usia
q9 Usia lebih dari 21 tahun
q10  Usia kurang dari 21 tahun
q11  Pengecekan Image Processing q12  Memenuhi kriteria dapat disetujui otomatis q13 Tidak memenuhi kriteria dapat disetujui otomatis
q14  Pengklasifikasian q15  Direkomendasikan untuk disetujui q16  Kurang direkomendasikan untuk disetujui q17  Butuh pemeriksaan lebih lanjut q18  Persetujuan manual q19  Disetujui otomatis q20  Pembatalan otomatis
Maka  dari  Table  2.  Himpunan State dapat  dibuat diagram  FSA  yang  akan  menggambarkan perpindahan dari setiap state .
Gambar 2. Diagram Finite State Automata (FSA)
Dari diagram FSA diatas state awal yaitu q0 adalah representasi  ketika  pensiunan  selesai  melakukan proses  Data  Ulang,  data  akan  masuk  ke  sistem selanjutnya  akan  dikelompokkan  kedalam  4 kelompok  yaitu:  q0,  q1,  q2,  q3,  q4.  Selanjutnya state q1,  q2,  q4  akan  dilakukan  pengecekan kualitas  Foto  yang  dikirimkan  pada state q5, sedangkan state q3  akan  dimasukan  kedalam kelompok  pemeriksaan  usia state q8  Apabila  usia diatas  21  tahun  maka  akan  masuk  ke state q9 sebaliknya  ketika  dibawah  21  tahun  maka  akan masuk ke state q10. Pengecekan kualitas foto akan dilakukan  pada state q5.    Data  yang  memiliki kualitas  foto  baik  akan  masuk  ke state q6  untuk selanjutnya  masuk  ke  kelompok  data  yang diperiksa  menggunakan  image  processing  yaitu state q11  sedangkan  data  yang  memiliki  kualitas foto  kurang  baik  akan  masuk  ke state q7  untuk nantinya akan dilakukan persetujuan manual pada state q18.  Data  yang  sudah  masuk  ke state image
processing q8  akan  diperiksa  menggunakan algoritma  tertentu  sampai  data  tersebut  terpisah menjadi  dua  kelompok  yaitu state q12  dan  q13 dimana state q12 merupakan data yang memenuhi kriteria  dapat  disetujui  otomatis  dan  q13  adalah data  yang  tidak  memenuhi  kriteria  untuk  dapat disetujui  otomatis.  Data  yang  masuk  kedalam kedalam state q12  akan  langsung  disetujui otomatis pada state final yaitu q19 sedangkan yang tidak  memenuhi  kriteria  disetujui  otomatis  akan masuk  ke  proses  pengklasifikasian  pada state q14 proses  ini  akan  membagi  data  ke  dalam  tiga kelompok  yaitu  kelompok  data  yang  dapat direkomendasikan  untuk  disetujui state q15, kurang  direkomendasikan  untuk  disetujui state q16, dan butuh pemeriksaan lebih lanjut state q17. Selanjutnya state q15, q16, dan q17 akan disetujui manual pada final state yaitu q18.
Pengujian Finite State Automata (FSA) Untuk  melakukan  pengujian  pada Finite  State Automata (FSA)  terlebih  dahulu  dibuat  skema pengujian yang akan dijelaskan pada tabel berikut.
Tabel 3. Skema Pengujian
No Skema Data Ulang Input Hasil 1 Pensiun normal, kualitas foto baik, memenuhi kriteria untuk dapat disetujui otomatis. aeginp Disetujui otomatis 2 Pensiun anak usia 21 tahun 2 bulan, Kualitas foto baik cfkm Dibatalkan otomatis 3 Pensiun anak usia 18 tahun, kualitas foto baik, memenuhi kriteria untuk dapat disetujui otomatis cfieginp Disetujui otomatis 4 Pensiun ditunjuk, kualitas foto baik, tidak memenuhi kriteria disetujui otomatis degiojqt Masuk antrian persetujuan manual
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan Aplikasi Java  Formal  Languages  and  Automata Package (JFLAP) adalah aplikasi berbasis java yang dipergunakan  untuk  membantu  memahami
automata.  JFLAP  di  ciptakan  oleh  Susan  Rodger dari  Duke  University  pada  tahun  1900  an  [16]. Pengujian  dilakukan  dengan  memasukan input simulasi  berdasarkan  tabel  3  yang  menunjukan hasil sebagai berikut.
Gambar 3. Hasil Pengujian
Gambar 4. Trackback FSA 1
Gambar 5. Trackback FSA 2
Hasil  pengujian  terhadap  simulasi  menunjukan bahwa apabila terdapat data yang masuk ke sistem dengan  kriteria/masukan  “aeginp” maka  akan disetujui  secara  otomatis,  sedangkan  pada  data dengan kriteria/masukan ”cfkm” akan dibatalkan otomatis  lalu  yang  terakhir  data  dengan
kriteria/masukan  “degiojqt”  akan  masuk  ke antrian persetujuan manual.

## 4. Kesimpulan
Setelah  dilakukan  analisa  dan  pembahasan  diatas maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  penerapan konsep  FSA  pada  Sistem  Persetujuan  Otomatis Data  Ulang  Mandiri  dan  Klasifikasi  dapat mengurangi waktu tunggu peserta pada saat admin melakukan  Pemrosesan  Data  Ulang  Penerima Manfaat  Pensiun.  Otomatisasi  pada  beberapa proses  yaitu  pembatalan  otomatis  untuk  pensiun anak  yang  berusia  diatas  21  tahun  dan  juga pensiunan  yang  memiliki  kriteria  untuk  disetujui otomatis.  Pengkategorian  data  dapat  mengurangi kesalahan  persetujuan  dan  memudahkan  user  saat ingin menyetujui data. Ada beberapa hal yang dapat dikembangkan  pada  penelitian  ini  yaitu  proses pengecekan  untuk  Penerima  MP  dengan  status janda dan duda yang menikah lagi dan peserta yang meninggal  dunia  setelah  melakukan  Data  Ulang belum  diakomodir,  kedepanya  penelitian  ini  dapat dikembangkan  untuk  terkoneksi  dengan  Sistem Kependudukan di Indonesia agar proses pembatalan  otomatis  Penerima  MP  janda/duda yang menikah lagi dan juga Penerima MP yang telah meninggal dunia dapat diakomodir.

## 5. Daftar Pustaka
[1]  Sukowo, B. and Devianto, Y., 2021. Registrasi Ulang  Bagi  Penerima  Manfaat  Pensiun  Yang Berbasis  Mobile. JATISI  (Jurnal  Teknik Informatika  dan  Sistem  Informasi) , 8 (2),  pp.947-
959.
DOI: https://doi.org/10.35957/jatisi.v8i2.816. [2]  Rosmiati,  M.  and  Sitasi,  C.,  2019.  Animasi Interaktif Sebagai Media Pembelajaran Bahasa Inggris Menggunakan Metode ADDIE. Paradigma:  Jurnal  Komputer  Dan Informatika Univiersitas Bina Sarana Informatika , 21 (2), p.v21i2. DOI:
https://doi.org/10.31294/p.v23i2.11290.
[3]  Asrun,  B.,  2020.  Konsep  Finite  State Automata  Dalam  Proses  Pendaftaran  Ujian Skripsi  Di  Fakultas  Teknik  Komputer UNCP. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi , 10 (2). DOI: https://doi.org/10.30605/dcomputare.v10i2.
29.
[4]  Widyasari,  W.,  2011.  Telaah  Teoritis  Finite State Automata Dengan Pengujian Hasil Pada Mesin  Otomata. Jurnal  SISFOTENIKA , 1 (1), pp.59-67.
DOI: http://dx.doi.org/10.30700/jst.v1i1.7.
[5]  Farmanbar,  A.,  Firouzi,  S.,  Park,  S.J.,  Nakai, K.,  Uchimaru,  K.  and  Watanabe,  T.,  2017. Multidisciplinary insight into clonal expansion of  HTLV-1 – infected  cells  in  adult  T-cell leukemia  via  modeling  by  deterministic  finite automata  coupled  with  high-throughput sequencing. BMC  medical  genomics , 10 (1),  pp.1- 12. DOI: DOI: http://dx.doi.org/10.1186/S12920-016-0241- 2. [6]  Tolle,  H.  and  Setyawati,  O.,  2016. Pengembangan Aplikasi Text-to-Speech Bahasa  Indonesia  Menggunakan  Metode Finite State Automata Berbasis Android. Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  dan Teknologi Informasi , 5 (1), pp.14-20.
[7]  A. W. Aranski, 2018. Teori Bahasa dan Otomata . Padang: Pustaka Gallery Mandiri.
[8]  Ma'arif,  R.A.  and  Fauziah,  F.,  2018. Implementasi  Finite  State  Automata  (FSA) dalam  Proses  Pengisian  Kartu  Rencana Studi. JOINTECS  (Journal  of  Information Technology  and  Computer  Science) , 3 (3),  pp.115- 120.
[9]  Pribadi,  T.Y.,  Handayani,  K.,  Giovani,  A.P. and  Gata,  W.,  2021.  Diagnosis  of  Heart Disease  Using  Automata  Finite  State Algorithm. Techno  Nusa  Mandiri , 18 (1),  pp.17- 24.
DOI: https://doi.org/10.33480/techno.v18i1.1364.
[10]  Aziz,  F.,  Said,  F.  and  Sudrajat,  A.,  2020.
Penerapan  Konsep  Finite  State  Automata Dalam  Proses  Pendaftaran  Kelas  Kursus Bahasa Inggris Pada Tempat Kursus. MATICS , 12 (2),  pp.93-98.  DOI: https://doi.org/10.18860/mat.v12i2.9330.
[11]  Maulana,  A.S.,  2019.  Implementasi  Finite State  Automata  (FSA)  dengan  Simulasi Vending Machine pada Aplikasi Android. Jurnal  Edukasi  Elektro , 3 (2).  DOI: https://doi.org/10.21831/jee.v3i2.28332.
[12]  Sugiyanto, Hermaliani, E.H., Haryanti, T. and Gata,  W.,  2021.  Penerapan  Finite  State Automata  Pada  Vending  Machine  Sistem Parkir Kendaraan Motor. JURNAL ILMIAH BETRIK:  Besemah  Teknologi  Informasi  dan Komputer , 12 (2), pp.146-153.
DOI: https://doi.org/10.36050/betrik.v12i2.324.
[13]  Suprapto,  D.D.A.  and  Fauziah,  F.,  2020. Implementasi  Finite  State  Automata  pada Mesin  Abstrak  DFA  dan  NFA  Berbasis Android. STRING  (Satuan  Tulisan  Riset  dan Inovasi  Teknologi) , 5 (1),  pp.28-36.  DOI: http://dx.doi.org/10.30998/string.v5i1.6196.
[14]  Yulianto,  L.D.,  Gata,  W.  and  Saputra,  D.D., 2022. Validasi Dokumen Pengajuan Penelitian dan  Pengabdian  Masyarakat  Universitas Nasional  Menggunakan  Metode  Finite  State Automata. Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi) , 6 (4),  pp.497-504. DOI: https://doi.org/10.35870/jtik.v6i4.520.
[15]  Yulianty, V., Lim, S., Bayhaqy, A., Hermaliani, E.H.  and  Gata,  W.,  2021.  Penerapan  Finite State  Automata  pada  Pengajuan  Berkas Penyedia  dalam  Layanan  Pengadaan  Secara Elektronik. JIKA  (Jurnal  Informatika) , 5 (3), pp.282-289.
DOI: http://dx.doi.org/10.31000/jika.v5i3.4683. [16]  Zubair,  A.,  2015.  Jflap  Sebagai  Alat  Bantu Pengajaran  Automata. Jurnal  Teknologi  dan Manajemen
Informatika , 1 (1). DOI: http://dx.doi.org/10.26905/JTMI.V1I1.66.