Terbit online pada laman : https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Bulletin of Information Technology (BIT)
ISSN (Media Online) 2722-0524

## Jaringan Saraf Tiruan Diagnosa Penyakit Kanker Paru-Paru Menggunakan Metode Hebb Rule

## Julita Sinurat
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: sinurat.julita@gmail.com

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T

## Sejarah Artikel:
Diterima Redaksi   : 17 Nopember 2020 Revisi Akhir           : 09 Februari 2021
Diterima                 : 25 Maret 2021 Diterbitkan Online : 26 Maret 2021
Kanker paru adalah keganasan yang berasal dari luar paru (mentatasis tumor  paru)  maupun  yang  berasal  dari  paru  sendiri,  dimana  kelainan dapat  disebabkan  oleh  kumpulan  perubahan  genetika  pada  sel  epitel saluran  napas,  yang  dapat  mengakibatkan  proliferasi  sel  yang  tidak dapat  dikendalikan.  Metode  hebb  rule  dilakukan  dengan  cara memperbaiki  nilai  bobot  sedemikian rupa sehingga jika ada 2 neuron yang terhubung, dan keduanya pada kondisi ‘hidup’ (on) pada saat yang sama,  maka  bobot  antara  keduanya  dinaikkan.    Dengan  metode  ini diharapkan  mampu  menyelesaikan  masalah  untuk  mengetahui  data hasil  diagnosa  penderita.  Penelitian  ini  membahas  agar  proses  yang dilakukan untuk mengolah data gejala yang dipilih sesuai dengan yang sialami,  maka  dibangun  aplikasi  dengan  menggunakan  visual  basic 2006 sebagai editor untuk mengedit program.
K ATA K UNCI
Kanker Paru-Paru, Hebb Rule, Mengolah Data, Visual Basic 2006
K ORESPONDENSI
E-mail: sinurat.julita@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Jaringan saraf tiruan merupakan sistem yang memproses informasi yang mencoba meniru kinerja otak manusia. Jaringan saraf tiruan mampu melakukan pengenalan kegiatan berbasis data masa lalu. Data masa lalu akan dipelajari oleh jaringan saraf tiruan sehingga mempunyai kemampuan untuk memberikan keputusan terhadap data yang belum pernah dipelajari dan merupakan alat untuk memecahkan masalah. Jaringan saraf tiruan yang berupa susunan sel-sel saraf tiruan (neuron) dibangun berdasarkan prinsip-prinsip organisasi otak manusia.
Kanker paru adalah pertumbuhan sel kanker yang tidak terkendali dalam jaringan paru yang dapat disebabkan oleh sejumlah  karsinogen,terutama  asap  rokok.  Menurut  World  Health  Organization  (WHO),kanker  paru  merupakan penyebab  kematian  utama  dalam  kelompok  kanker.  Kanker  paru  memerlukan  penanganan  yang  tepat.  Buruknya diagnosis penyakit ini berkaitan dengan jarangnya penderita datang ke dokter karena penyakitnya masih berada pada stadium awal [1]. hanya 15% kasus kanker paru yang ditemukan sejak stadium awal. Deteksi dini dan penanganan yang tepat pada pasien yang menderita kanker paru diharapkan mampu mengurangi angka kematian yang diakibatkan oleh kanker paru dan dapat meningkatkan angka harapan hidup. Hebb Rule adalah metode pembelajaran yang paling sederhana. Pada metode ini pembelajaran dilakukan dengan cara memperbaiki nilai bobot sedemikian rupa sehingga jika ada 2 neuron yang terhubung, dan keduanya pada kondisi hidup pada saat yang sama, maka bobot antara keduanya dinaikkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pakar
Sistem pakar (expert system) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pola pikir manusia untukselanjutnya di implementasikan  dalam  sebuah  perangkat  lunak,  agar  komputer  dapat  menyelesaikanmasalah  seperti  yang  biasa dilakukan  oleh  para  ahli.  Sistem  pakar  yang  baik  dirancang  agar  dapatmenyelesaikan  suatu  permasalahan  tertentu dengan meniru kerja dari para ahli. Dengan sistem pakar ini,orang awampun dapat menyelesaikan masalah yang cukup rumit  yang  biasanya  hanya dapat diselesaikan dengan  bantuan para ahli. Sistem pakar pertama kali dikembangkan oleh komunitas Artificial Intelligence (AI) pada pertengahan tahun 1960 an. sistem pakar yang muncul pertama kali adalah General-purpose  Problem  Solver (GPS)  yang  dikembangkan  oleh  Newel  dan  Simon.  GPS  (dan  program- program  yang  serupa)  ini  mengalami  kegagalan  dikarenakan  cakupannya  terlalu  luas  yang  mengakibatkan pengetahuan-pengetahuan penting seringkali menjadi tertinggal.

## Bulletin of Information Technology (BIT)

## 2.2 Diagnosa
Usaha  untuk  mengetahui  atau  mengidentifikasi  mengenai  suatu  jenis  penyakit  atau  msalah  kesehatan  yang diderita atau dialami pasien tersebut. Diagnosa dapat diartikan sebagai :
1. Upaya atau proses menemukan kelemahan atau penyakit (weakness, disease) apa yangdialami seseorang dengan melalui pengujian dan studi yang seksama mengenai gejala-gejalanya (symptons).
2. Studi yang seksama terhadap fakta tentang suatu hal untuk menemukan karakteristik ataukesalahan-kesalahan dan sebagainya yang esensial.
3. Keputusan yang dicapai setelah dilakukan suatu studi yang seksama atas gejala-gejalaatau fakta tentang suatu hal. Dari ketiga pengertian di atas, dapat disimpulkan bahwa di dalam konsep diagnosa, secara implisit telah tercakup pula konsep prognosanya. Dengan demikian dalam proses diagnosa bukan hanya sekadar mengidentifikasi jenis dan karakteristiknya, serta latarbelakang dari suatu kelemahan atau penyakit tertentu, melainkan juga mengimplikasikan suatu upaya untuk meramalkan kemungkinan dan menyarankan tindakan pemecahannya.
Diagnosa memiliki beberapa manfaat, antara lain:
1. Untuk  menemukan  atau  mengidentifikasi  kelemahan  atau  penyakit  ( weakness,  disease )apa  yang  dialami seseorang.
2. Untuk menemukan karakteristik atau kesalahan-kesalahan atas gejala-gejala atau fakta tentang suatu hal.
3. Sebagai pertimbangan dalam upaya pengendalian penyakit di lapangan.
4. Salah satu upaya untuk mencegah dan menanggulangi penyebaran suatu penyakit atau wabah [6].

## 2.3 Penyakit Kanker Paru-Paru
Kanker paru adalah keganasan yang berasal dari luar paru (metastasis tumor paru) maupun yang berasal dari paru sendiri, dimana kelainan dapat disebabkan oleh kumpulan perubahan genetika pada sel epitel saluran nafas, yang dapat mengakibatkan proliferasi sel  yang tidak dapat di kendalikan.1Kanker paru primer  yaitu tumor ganas  yang  berasal dari epitel bronkus atau karsinoma bronkus.

## 2.4 Hebb Rule
Hebb rule adalah metode pembelajaran yang paling sederhana. Pada metode ini pembelajaran dilakukan dengan cara memperbaiki nilai bobot sedemikian rupa sehingga jika ada 2 neuron yang terhubung, dan keduanya pada kondisi ‘hidup’ (on) pada saat yang sama, maka bobot antara keduanya dinaikkan.

## 2.5. Penerapan Metode Hebb rule
adalah aturan pelatihan yang paling awal dan paling sederhana untuk jaringan syaraf tiruan secara umum. Pada aturan hebb ini pelatihan yang terjadi yaitu dengan memodifikasi kekuatan sinapsis (bobot). Jika kedua syaraf kedua -duanya “ on ” pada waktu yang sama, maka bobot neuron akan bertambah. Kita akan mengarah pada jaringan syaraf single  layer  (feedforward) dilatih  menggunakan  (perluasan hebb  rule sebagai  jaringan  hebb.  Aturan  hebb jugadigunakan untuk pelatihan jaringan lain yang dibahas kemudian. Karena kitasedang mempertimbangkan jaringan single-layer , salah satu neuron yang salingberhubungan merupakan satu unit masukan dan satu unit keluaran (karena tidakada unit input yang terhubung satu sama lain, tidak juga banyak unit outputterhubung) (Yun Eninggar  ; 2012 : 2).
Pada metode ini pembelajaran dilakukan dengan cara memperbaiki nilaibobot sedemikian rupa sehingga jika ada 2  neuron  yang  terhubung,  dan  keduanyapada  kondisi  ‘hidup’  ( on )  pada  saat  yang  sama,  maka  bobot  antara keduanyadinaikkan. Apabila data direpresentasikan secara bipolar, maka perbaikanbobotnya adalah:
wi(baru) = wi(lama) + xi*y dengan: wi: bobot data input ke-i;xi: input data ke-i. y : output data.
Misalkan kita gunakan pasangan vektor input dan vektor output sebagaipasangan vektor yang akan dilatih. Sedangkan vektor yang hendak digunakan untuk testing adalah vektor x.
MakaAlgoritmaadalah sebagai berikut.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
1. Inisialisasi semua bobot: wij = 0;dengan i=1,2,...,n;dan j=1,2,...,m.
2. Untuk setiap pasangan input-output (s-t), lakukan langkah-langkah sebagaiberikut:
a. Set input dengan nilai sama dengan vektor input: xi = si; (i=1,2,...,n)
b. Set output dengan nilai sama dengan vektor output: yj =tj; (j=1,2,...,m)
c. Perbaiki bobot: wij(baru) = wij(lama) + xi*yj;
(i=1,2,...,n; dan j=1,2,...,m)
dengan catatan bahwa nilai bias selalu 1
(Fauzan Fadilah ; 2012 : 159).

## 2.6. Studi Kasus Metode Hebb Rule
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 Target 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 2 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 2 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 3 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 3
Inisialisasi bobot awal :
w1=0.1, b=0 w2=0.1, b=0 w3=0.1, b=0 w4=0.1, b=0 w5=0.1, b=0 w6=0.1,b=0 w7=0.1, b=0 w8=0.1, b=0 w9=0.1, b=0 w10=0.1, b=0 w11=0.1, b=0 w12=0.1,b=0w13=0.1, b=0w14=0.1, b=0
Perhitungan pelatihan Hebb Rule:
Data ke 1;
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 Target 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Perbaikan bobot dan bias:
y_in =∑(xijwi)
=∑(1×0.10)+(1×0.10)+(1×0.10)+(1×0.10)+(1×0.10)+(1×0.10)+(0×0.10)+(0×0.10)+(0×0.10)+(0×0.10)+(0× 0.10)+(0×0.10)+(0×0.10)+(0×0.10)
=0.60
Error= target i-y_ini = 10.60 = 0.40
w1(baru)= w1(lama) + (α× 1× Error)= 0.10 + (0.1 × 1× 0.40) = 0.14
w2(baru)= w2(lama) + (α× x2× Error)= 0.10 + (0.1 × 1× 0.40) = 0.14
w3(baru)= w3(lama) + (α× x3× Error)= 0.10 + (0.1 × 1× 0.40) = 0.14 w4(baru)= w4(lama) + (α× x4× Error)= 0.10 + (0.1 × 1× 0.40) = 0.14 w5(baru)= w5(lama) + (α× x5× Error)= 0.10 + (0.1 × 1× 0.40) = 0.14 w6(baru)= w6(lama) + (α× x6× Error)= 0.10 + (0.1 × 1× 0.40) = 0.14 w7(baru)= w7(lama) + (α× x7× Error)= 0.10+ (0.1 × 0× 0.40) = 0.10

## Bulletin of Information Technology (BIT)
w8(baru)= w8(lama) + (α× x8× Error)= 0.10 + (0.1 × 0× 0.40) = 0.10 w9(baru)= w9(lama) + (α× x9× Error)= 0.10 + (0.1 × 0× 0.40) = 0.10
w10(baru)= w10(lama) + (α× x10× Error)= 0.10 + (0.1 × 0× 0.40) = 0.10 w11(baru)= w11(lama) + (α× x11× Error)= 0.10 + (0.1 × 0× 0.40) = 0.10 w12(baru)= w12(lama) + (α× x12× Error)= 0.10 + (0.1 × 0× 0.40) = 0.10 w13(baru)= w13(lama) + (α× x13× Error)= 0.10 + (0.1 × 0× 0.40) = 0.10
w14(baru)= w14(lama) + (α× x14× Error)= 0.10+ (0.1 × 0× 0.40) = 0.10
Data ke dua X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 Target 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
Perbaikan bobot dan bias:
y_in =∑(xijwi)
=∑(1×0.14)+(1×0.14)+(1×0.14)+(0×0.10)+(0×0.10)+(0×0.10)+(0×0.10)+ (0×0.10)+(0×0.10)+(0×0.10)+(0×0.10)+(0×0.10)+(0×0.10)+(0×0.10)
=0.42
Error = target i-y_ini = 1-0.42 = 0.58 w1(baru) = w1(lama) + (α× 1× Error)= 0.10 + (0.1 × 1× 0.58) = 0.20 w2(baru) = w2(lama) + (α× x2× Error)= 0.10 + (0.1 × 1× 0.58) = 0.20 w3(baru) = w3(lama) + (α× x3× Error)= 0.10 + (0.1 × 1× 0.58) = 0.20 w4(baru) = w4(lama) + (α× x4× Error)= 0.10 + (0.1 × 1× 0.58) = 0.14 w5(baru) = w5(lama) + (α× x5× Error)= 0.10 + (0.1 × 1× 0.58) = 0.14 w6(baru) = w6(lama) + (α× x6× Error)= 0.10 + (0.1 × 1× 0.58) = 0.14 w7(baru) = w7(lama) + (α× x7× Error)= 0.10+ (0.1 × 0× 0.58) = 0.10 w8(baru) = w8(lama) + (α× x8× Error)= 0.10 + (0.1 × 0× 0.58) = 0.10 w9(baru) = w9(lama) + (α× x9× Error)= 0.10 + (0.1 × 0× 0.58) = 0.10 w10(baru) = w10(lama) + (α× x10× Error)= 0.10 + (0.1 × 0× 0.58) = 0.10 w11(baru) = w11(lama) + (α× x11× Error)= 0.10 + (0.1 × 0× 0.58) = 0.10 w12(baru) = w12(lama) + (α× x12× Error)= 0.10 + (0.1 × 0× 0.58) = 0.10 w13(baru) = w13(lama) + (α× x13× Error)= 0.10 + (0.1 × 0× 0.58) = 0.10 w14(baru) = w14(lama) + (α× x14× Error)= 0.10+ (0.1 × 0× 0.58) = 0.10 Data ke tiga X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 Target 1 0 0 1 1 1 0
0 0 0 0 0 0 0 1
Perbaikan bobot dan bias:
y_in =∑(xij wi)

## Bulletin of Information Technology (BIT)
=∑(1×0.20)+(0×0.20)+(0×0.20)+(1×0.14)+(1×0.14)+(1×0.14)+(0×0.10)+(0×0.10)+(0×0.10)+(0×0.10)+(0×0.10)+(0 ×0.10)+(0×0.10)+(0×0.10)
=0.62
Error= targeti-y_ini= 1-0.62 = 0.38
w1(baru) = w1(lama) + (α× 1× Error)= 0.10 + (0.1 × 1× 0.38) = 0.24 w2(baru) = w2(lama) + (α× x2× Error)= 0.10 + (0.1 × 1× 0.38) = 0.20 w3(baru) = w3(lama) + (α× x3× Error)= 0.10 + (0.1 × 1× 0.38) = 0.20 w4(baru) = w4(lama) + (α× x4× Error)= 0.10 + (0.1 × 1× 0.38) = 0.18 w5(baru) = w5(lama) + (α× x5× Error)= 0.10 + (0.1 × 1× 0.38) = 0.18 w6(baru) = w6(lama) + (α× x6× Error)= 0.10 + (0.1 × 1× 0.38) = 0.18 w7(baru) = w7(lama) + (α× x7× Error)= 0.10+ (0.1 × 0× 0.38) = 0.10 w8(baru) = w8(lama) + (α× x8× Error)= 0.10 + (0.1 × 0× 0.38) = 0.10 w9(baru) = w9(lama) + (α× x9× Error)= 0.10 + (0.1 × 0× 0.38) = 0.10 w10(baru) = w10(lama) + (α× x10× Error)= 0.10 + (0.1 × 0× 0.38) = 0.10 w11(baru) = w11(lama) + (α× x11× Error)= 0.10 + (0.1 × 0× 0.38) = 0.10 w12(baru) = w12(lama) + (α× x12× Error)= 0.10 + (0.1 × 0× 0.38) = 0.10 w13(baru) = w13(lama) + (α× x13× Error)= 0.10 + (0.1 × 0× 0.38) = 0.10 w14(baru) = w14(lama) + (α× x14× Error)= 0.10+ (0.1 × 0× 0.38) = 0.10

## 3. HASIL DAN  PEMBAHASAN

## 3.1. Tampilan Menu Utama
Implementasi  merupakan  langkah  yang  digunakan  untuk  mengoprasikan  sistem  yang  dibangun.  Dalam  bab  ini dijelaskan bagaimana menjalankan sistem. Sistem pengolahan program merupakan suatu kesatuan pengolahan yang terdiri  dari  prosedur  dan  pelaksanaan  data.  Komputer  sebagai  sarana  pengolahan  program  haruslah  menyediakan fasilitas-fasilitas pendukung dalam pengolahan nantinya
1. Form Login
Form Login digunakan untuk mengamankan sistem dari user-user yang tidak bertanggung  jawab sebelum masuk ke Menu Utama. Berikut adalah tampilan Form Login :
Gambar 1 Form Login Berikut keterangan pada gambar 1 Form Login :
a. Tombol login digunakan untuk mem-validasikan username dan password yang telah kita isi pada kotak teks yang disediakan.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
b. Tombol batal digunakan jika user tidak jadi login atau menggunakan aplikasi.
2. Form Menu Utama
Form Menu Utama digunakan sebagai penghubung untuk , Form Data Penyakit , Form Data Gejala, Form BasisAturan, Form DataPengunjung, Form Data Diagnosa dan Form Laporan. Berikut ini adalah tampilan dari form menu utama.
Gambar 2 Form Menu Utama
3. Form Data Penyakit
Form Data Penyakit adalah Form yang digunakan untuk mengelola Data Penyakit  yang ada pada Sistem. Berikut adalah tampilan form Data Penyakit:
Gambar 3 Form Penyakit Berikut keterangan pada gambar 3 form Penyakit:
a. Tombol Simpan digunakan untuk menambahkan dan menyimpan Data Penyakit .
b. Tombol Ubah digunakan untuk mengubah Data Penyakit yang telah ada sebelumnya .
c. Tombol Hapus digunakan untuk menghapus Data Penyakit yang telah ada sebelumnya
d. Tombol Batal digunakan jika user membatalkan untuk mengedit data yang dipilih .
e. Tombol Keluar digunakan untuk keluar dari form.
4. Form Gejala
Form Gejala  adalah Form yang  digunakan  untuk  mengelola  Data Gejala  yang  ada  pada  Sistem.  Berikut adalah tampilan form Gejala:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
a. Tombol Simpan digunakan untuk menambahkan dan menyimpan Data Gejala .
b. Tombol Ubah digunakan untuk mengubah Data Gejala yang telah ada sebelumnya .
c. Tombol Hapus digunakan untuk menghapus Data Gejala yang telah ada sebelumnya.
d. Tombol Batal digunakan jika user membatalkan untuk mengedit data yang dipilih .
e. Tombol Keluar digunakan untuk keluar dari form.

## 5. Form Basis Aturan
Form Basis Aturan adalah Form yang digunakan untuk mengelola Data Rule yang ada pada Sistem. Berikut adalah tampilan form Basis Aturan:
Gambar 5 Form Basis Aturan Berikut keterangan pada gambar 5 form Basis Aturan:
a. Tombol Simpan digunakan untuk menambahkan dan menyimpan Data Rule .
b. Tombol Edit digunakan untuk mengubah Data Rule yang telah ada sebelumnya .
c. Tombol Hapus digunakan untuk menghapus Data Rule yang telah ada sebelumnya
d. Tombol Batal digunakan jika user membatalkan untuk mengedit data yang dipilih .
e. Tombol Keluar digunakan untuk keluar dari form.
6. Form Data Pengunjung
Form Data  Pengunjung  adalah Form yang  digunakan  untuk  mengelola  Data  Pengunjung  yang  ada  pada Sistem. Berikut adalah tampilan form Data Pengunjung:
Gambar 6 Form Data Pengunjung Berikut keterangan pada gambar 6 form Data Pengunjung:
a. Tombol Simpan digunakan untuk menambahkan dan menyimpan Data Pengunjung .
b. Tombol Edit digunakan untuk mengubah Data Pengunjung yang telah ada sebelumnya .
c. Tombol Hapus digunakan untuk menghapus Data Pengunjung yang telah ada sebelumnya
d. Tombol Batal digunakan jika user membatalkan untuk mengedit data yang dipilih .
e. Tombol Keluar digunakan untuk keluar dari form.
7. Form Diagnosa
Form Diagnosa adalah form yang akan digunakan oleh user untuk Menghitung dengan hebb rule atau mengolah data gejala yang dipilih sesuai dengan yang dialami, yang nantinya akan menghasilkan diagnosa penyakit dan user akan memperoleh solusi penanganannya. Berikut ini adalah tampilan dari form Diagnosa:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Gambar 7 Form Diagnosa
Berikut keterangan pada gambar 7 Form Diagnosa:
a. Tombol  Diagnosa  digunakan  untuk  mengolah  data  gejala  yang  dipilih  dengan  metode hebb  rule ,  setelah tombol ditekan maka hasil diagnosa akan ditampilkan .
b. Tombol Cetak digunakan untuk mencetak data hasil proses Diagnosa.
c. Tombol Keluar digunakan untuk menutup form.

## Gambar 8. Hasil Diagnosa

## 4. KESIMPULAN
Setelah merancang dan menyimpulkan perangkat lunak, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Pengguna dapat mengetahui sejauh mana gejala penyakit kanker paru-paru.
2. Penerapan jaringan saraf tiruan dengan metode Hebb Rule dapat mendiagnosa penyakit kanker paru-paru.
3. Perancangan program aplikasi jaringan saraf tiruan untuk mempermudah mengetahui penyakit kanker paru- paru.

## Daftar Pustaka
1. Zhou, Perhimpunan Dokter Indonesia, 2002.
2. Novy Akti Handayani, Irawan Dwi Wahyono, Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Saluran Pernapasan Yang Di Picu Penggunaan Air Conditioner (Ac) Dengan Menggunakan Demster Shafer.
3. Hedisasrawan, Pengertian Sistem Menurut Para Ahli, 2014.
4. Uin Malang, AhmedMiezmar Kecerdasan Buatan, 2012.
5. Indra Beebe, Representasi Logika Representasi Pengetahuan, 2013.
6. Achmad Yusron Arif, Pengertian Diagnosa Beserta Tahapan Melakukan Diagnosa, 2018.
7. Pahmi Ritonga, Pengertian Unified Modeling  Language (UML) Dan Modelnya Menurut Pakar Dan Ahli, 2015.
8. Adi Nugroho, Pengguanaan Unified Modeling Language (UML), 2016.
9. S. T. Dan Halgen, Pengertian Diagnosis, 2011, M. S. S. Rosa, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur Dan Berorientasi Objek, 2015.
10. Sulindawaty, Muhammad Fathoni, 2010, Pengantar  Analisa  Perancangan "Sistem", Saintikom,9 (2), 504- 508.
11. W Komputer , Visual Basic.net, 2008.
12. Madcoms, Microsoft Access Untuk Pemula, 2008.