## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika
(Telekomunikasi, Multimedia, dan Informasi) Volume 9, Nomor 1,  Juni 2018
NO  JUDUL PENELITIAN / NAMA PENULIS HALAMAN 1. IMPLEMENTASI ALGORTIMA PROFILE MATCHING UNTUK DIAGNOSA RABIES PADA ANJING 1-6 Ahmad Cucus, Robby Yuli Endra 2. DECISION SUPPORT SYSTEM PENENTUAN JENIS AYAM PETELUR MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALITYCAL HIERARCY PROCESS) 7-14 Tri Susilowati, Andri Agung Dwi Saputra 3 E-REPORT BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE MODEL VIEW CONTROLLER UNTUK MENGETAHUI PENINGKATAN PERKEMBANGAN PRESTASI ANAK DIDIK 15-22 Robby Yuli Endra, Dwi Synta Aprilita 4 PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN MODIFIKASI SKALA LIKERT DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING 23-38 Ricco Herdiyan Saputra, Jimi Ali Baba, Guna Yanti Kemala Sari Siregar 5 IMPLEMENTASI JAVA REMOTE METHOD INVOCATION (JRMI) PADA PENGOLAHAN DATA AKADEMIK PADA MADRASAH DI BANDAR LAMPUNG 39-44 Melda Agarina, Siti Nurrohmah Jamil 6 IMPLEMENTASI GENETIC ALGORITMS UNTUK PENJADWALAN MATA KULIAH BERBASIS WEBSITE 45-52 Freddy Nur Afandi, Mila Yulianis 7 APLIKASI E-TOURISM TEMPAT IBADAH DAN WISATA ISLAMIC CENTER TULANG BAWANG BARAT 53-61 Sri Ipnuwati, Oktria Silviani, Wulandari 8 ANALISIS SPASIAL BIDANG KESEHATAN PADA WILAYAH OKU TIMUR 62-77 Lusia Septia Eka Esti Rahayu 9 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN PENYAKIT PADA TANAMAN KAKAO MENGGUNAKAN METODE TOPSIS 78-87 Suyono, Cesly Carnovia 10  SISTEM MONITORING PENYIMPANAN KEBUTUHAN POKOK BERBASIS INTERNET OF THINGS (IoT) 88-98 Danang Ade Muktiawan, Nurfiana

## Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung
JIST Volume 9 Nomor 1 Halaman Lampung Juni 2018 ISSN 2087 - 2062

## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia & Informatika)
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Bandar Lampung

## PENANGGUNG JAWAB
Rektor Universitas Bandar Lampung
Ketua Tim Redaksi: Ahmad Cucus,S.Kom,M.Kom
Wakil Ketua Tim Redaksi: Marzuki,S.Kom,M.Kom

## TIM PENYUNTING :

## PENYUNTING AHLI (MITRA BESTARI)
Mustofa Usman, Ph.D (Universitas Lampung) Wamiliana, Ph.D (Universitas Lampung) Dr.Iing Lukman,M.Sc. (Universitas Malahayati)
Penyunting Pelaksana: Robby Yuli Endra S.Kom., M.Kom Yuthsi Aprilinda, S.Kom, M.Kom Fenty Ariani, S.Kom.,M.Kom

## Pelaksana Teknis:
Wingky Kesuma, S.Kom Elva Riana Siregar, S.Kom
Alamat Penerbit/Redaksi:
Pusat Studi Teknologi Informasi -  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Gedung Business Center lt.2 Jl.Zainal Abidin Pagar Alam no.26 Bandar Lampung Telp.0721-774626 Email: explore@ubl.ac.id

## PENGANTAR REDAKSI
Jurnal  explore  adalah  jurnal  yang  diprakrasai  oleh  program  studi  Teknik  Informatika, Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Bandar  Lampung,  yang  di  kelola  dan  diterbitkan  oleh Fakultas Ilmu Komputer / Pusat Sudi Teknologi Informasi.
Pada  Edisi  ini,  explore  menyajikan  artikel/naskah  dalam  bidang  teknologi  informasi khususnya dalam pengembangan aplikasi, pengembangan machine learning dan pengetahuan lain dalma bidang rekayasa perangkat lunak, redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada  penulis  makalah  ilmiah  yang  makalahnya  kami  terima  dan  di  terbitkan  dalam  edisi ini,  makalah  ilmah  yang  ada  dalam  jurnal  ini  memberikan  kontribusi  penting  pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Selain  itu,  sejumlah  pakar  yang  terlibat  dalam  jurnal  ini  telah  memberikan  kontribusi  yang sangat berharga dalam menilai makalah yang dimuat, oleh sebab itu, redaksi menyampaikan banyak terima kasih.
Pada kesempatan ini redaksi kembali mengundang dan memberikan kesempatan kepada para peneliti,  di  bidang  pengembangan  perangkat  lunak  untuk  mempublikasikan  hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhirnya  redaksi  berharap  semoga  makalah  dalam  jurnal  ini  bermanfat  bagi  para  pembaca khususnya  bagi  perkembangan  ilmu  dan  teknologi  dalam  bidang  perekaan  perangkat  lunak dan teknologi pada umumnya.

## IMPLEMENTASI ALGORTIMA PROFILE MATCHING UNTUK DIAGNOSA RABIES PADA ANJING
Ahmad Cucus 1 , Robby Yuli Endra 2 Program Studi Informatika 1,2
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Jl. ZA Pagar Alam No 26 Labuhan Ratu Email : Ahmad.cucus@ubl.ac.id, robby.yuliendra@ubl.ac.id,

## ABSTRAK
Kasus  kematian  akibat  gigitan  anjing  yang  terjangkit  rabies  masih  tergolong  tinggi  dan  mengkhawatirkan, mengingat anjing merupakan salah satu hewan peliharaan yang cukup di gemari oleh masyarakat. Memelihara binatang tidak menutup kemungkinan binatang tersebut akan terserang berbagai jenis penyakit, salah satunya penyakit  rabies.  Kurangnya  pengetahuan  pemilik  dalam  mengetahui  gejala  penyakit  tersebut  akan  berakibat buruk terhadap pemilik dan juga peliharaannya. Maka pada penelitian ini dibangun sebuah sistem pakar yang dapat  memberikan  diagnosa  penyakit  rabies  pada  anjing  berdasarkan  gejala  yang  terlihat.  Metode  yang digunakan pada sistem pakar ini adalah profile matching untuk menentukan nilai presentse rabies pada anjing melalui gejala yang dipilih. Dengan sistem ini masyarakat dapat mengetahui seberapa besar presentasi anjing terjangkit penyakit rabies.

## Kata Kunci : profile matching, Sistem Pakar, Rabies

## I. PENDAHULUAN
Data dari Ditjen Pencegahan dan Pengendalian Penyakit (P2P), Kementerian
Kesehatan periode  2012-2016  angka  kasus  kematian akibat rabies (Lyssa) cenderung menurun. Dari 137  kasus  kematian  pada  tahun  2012,  turun menjadi  86  kasus  di  tahun  2016.  (Infodatin 2017, Kementerian Kesehatan)

## Grafik 1.0 Jumlah kematian akibat rabies
Walau menurun angka tersebut masih tergolong tinggi,  untuk  jumlah  kasus  sendiri  di  2017 terdapat  124  kasus,  korban  dari  gigitan  anjing yang  terjangkit  rabies.  Hal  ini  di  karenakan minimnya pengetahun masyarakat, baik pemilik hewan peliharaan maupun masyarakat di sekitar dapat melihat seekor anjing terjangkit rabies atau tidak, selain itu minim pula tenaga medis yang berkaitan langsung dalam penanganan  rabies  pada  anjing,  karena  itu
penulis  mencoba  untuk  mengimplementasi algoritma profile matching untuk diagnosa awal rabies pada anjing.
Metode profile  matching atau  pencocokan profil  adalah  metode  yang  sering  digunakan sebagai mekanisme dalam pengambilan keputusan  dengan  mengasumsikan  bahwa terdapat  tingkat  variabel  prediktor  yang  ideal yang harus dipenuhi oleh subyek yang diteliti, bukannya tingkat minimal yang harus dipenuhi atau  dilewati  (Kusrini,  2007).  Dalam  proses profile matching secara garis besar merupakan proses membandingkan antara nilai data aktual dari suatu profile yang akan dinilai dengan nilai profil  yang  diharapkan,  sehingga  dapat diketahui  perbedaan  kompetensinya  (disebut juga  gap),  semakin  kecil  gap  yang  dihasilkan maka  bobot  nilainya  semakin  besar  (Handojo, 2011).  Metode  ini  digunakan  untuk  mencari nilai kepastian dari inputan yang berupa gejala dan  presentase  kemungkinan  jenis  penyakit yang  diderita  oleh  hewan  peliharaan.  Metode ini  diharapkan  dapat  menghasilkan  diagnosa yang lebih tepat dan mempunyai nilai kepastian yang lebih akurat.

## II. LANDASAN TEORI

## 2.1. Metode Profile matching
Metode profile  matching atau  pencocokan profil  adalah  sebuah  mekanisme  pengambilan keputusan  dengan  mengasumsikan  bahwa terdapat  tingkat  variabel  prediktor  yang  ideal yang harus dipenuhi oleh subyek yang diteliti, bukannya tingkat minimal yang harus dipenuhi atau  dilewatin. (Kusrini,  2007:53)
Dalam  proses profile  matching secara  garis besar  merupakan  proses  membandingkan antara nilai data aktual dari suatu profile yang akan  dinilai  dengan  nilai  profil  yang diharapkan, sehingga dapat diketahui perbedaan  kompetensinya  (disebut  juga  gap), semakin kecil gap yang dihasilkan maka bobot nilainya  semakin  besar  yang  berarti  memiliki peluang  lebih  besar  untuk  direkomendasikan untuk  terpilih.  Contoh  kasus  pada  sebuah perusahaan dalam pencocokan profil, dilakukan identifikasi terhadap kelompok karyawan yang baik maupun yang buruk. Para karyawan dalam kelompok tersebut diukur menggunakan beberapa  kriteria  penilaian.  Berikut  adalah beberapa  tahapan dan  perumusan  perhitungan dengan  metode profile  matching. (Kusrini, 2007:60)
a. Pembobotan
Pada  tahap  ini,  akan  ditentukan  bobot  nilai masing-  masing  aspek.  Adapun  inputan  dari proses    pembobotan    ini    adalah  selisih  dari profil  karyawan  dan  profil  jabatan.  Dalam penentuan  peringkat  pada  aspek  kapasitas intelektual,  sikap  kerja  dan  perilaku  untuk jabatan   yang   sama   pada setiap gap.
b. Perhitungan  dan  Pengelompokan  (core factor and secondary factor)
Setelah  menentukan  bobot  nilai  gap  untuk ketiga  aspek  yang dibutuhkan, kemudian tiap aspek dikelompokan lagi menjadi 2 kelompok yaitu core factor dan secondary factor .
c. Core factor (Faktor Utama)
Core  factor merupakan  aspek  (kompetensi) yang  paling  menonjol/paling  dbutuhkan  oleh suatu jabatan yang diperkirakan dapat
menghasilkan
kinerja optimal. Untuk menghitung core factor digunakan rumus :
Keterangan : NCI  =  Nilai  rata-rata core  factor aspek kapasitas intelektual NC  =  Jumlah  total  nilai core  factor aspek kapasitas intelektual IC = Jumlah item core factor
d. Secondary factor (Faktor Pendukung)
Secondary factor adalah item-item selain aspek yang ada pada core factor . Untuk menghitung secondary factor digunakan rumus :

## Keterangan :
NSI = Nilai  rata-rata  secondary  factor aspek kapasitas intelektual NS = Jumlah total nilai secondary factor aspek kapasitas intelektual IS = Jumlah item secondary factor
Rumus diatas adalah rumus untuk menghitung core factor dan secondary factor dari aspek kapasitas  intelektual.  Rumus  diatas  juga digunakan  untuk  menghitung core  factor dan secondary  factor dari  aspek  sikap  kerja  dan perilaku.
e. Perhitungan nilai total tiap aspek
Dari  perhitungan core  factor dan  secondary factor  dari  tiap-tiap  aspek,  kemudian  dihitung nilai total dari tiap-tiap aspek yang diperkirakan berpengaruh  pada  kinerja  tiap-tiap profile . Untuk  menghitung  nilai  total  dari  masing- masing aspek, digunakan rumus :
Keterangan : N = Nilai Total Tiap Aspek NC = Nilai Core factor NS = Nilai Secondary factor
f. Perhitungan ranking
Hasil    akhir    dari    proses profile  matching adalah  rangking  dari kandidat yang  diajukan untuk  mengisi  suatu  jabatan/posisi  tertentu. Penentuan  mengacu  rangking  pada  hasil perhitungan  yang  ditujukan  pada  rumus dibawah ini :
Keterangan : NKI = Nilai Kapasitas Intelektual NSK = Nilai Sikap Kerja NP = Nilai Perilaku

## g. Gejala Rabies pada Hewan (Anjing)
Sama seperti pada manusia, gejala rabies pada hewan  pun  akan  melewati  beberapa  tahapan. Misalnya  pada  anjing,  pada  tahapan  pertama, anjing biasanya akan terlihat tidak mau makan. Kemudian  anjing  akan  terlihat  jinak,  meski terhadap orang-orang yang tidak dikenalinya.
Selanjutnya  masuk  tahap  kedua  yang  disebut tahap ’anjing gila’. Tahapan ini biasanya hanya berlangsung  2-4  hari.  Tahapan  ini  ditandai dengan  perilaku  anjing  yang  liar  dan  agresif. Perilaku  agresif  tersebut  di  antaranya  seperti anjing  yang  terlihat  tidak  memiliki  takut terhadap  musuh-musuh  alaminya,  menyalak terus-menerus,  dan  berusaha  menyerang  apa saja  yang  mendekat,  bahkan  benda  mati sekalipun.
Dan  yang  terakhir  adalah  tahap  lumpuh.  Pada fase ini anjing akan terlihat mengeluarkan busa dari mulutnya, nampak seperti sedang tersedak dan  rahang  bawah  yang  terlihat  turun. Selanjutnya  otot-otot  rahang,  mulut,  serta kerongkongan  hewan  tersebut  mengalami kelumpuhan dan akhirnya mati.
Anjing peliharaan yang dibiarkan keluar rumah tanpa  pengawasan,  lebih  berisiko  terkena rabies. Anjing  yang bebas berkeliaran memiliki peluang  lebih  besar  untuk  terlibat  interaksi dengan  anjing-anjing  liar,  ketimbang  anjing peliharaan yang diawasi pemiliknya.

## III. METODE PENELITIAN
Pada  penulisan  ini  menggunakan  metode kuantitatif dimana penelitian kuantitatif,
menurut  Robert  Donmoyer (Given,  2008) adalah pendekatan-pendekatan terhadap kajian empiris  untuk  mengumpulkan,  menganalisa, dan  menampilkan  data  dalam  bentuk  numerik daripada  naratif.  Para  peneliti  kuantitatif menjanjikan pengetahuan
valid untuk memprediksikan  dan  mengontrol  kejadian- kejadian. Tidaklah meherankan apabila pendekatan  kuantitatif  sangat  mengandalkan desain  (metode)  penelitian  ekperimental  dan kuasi-eksperimental.
Metode  penelitian  pada  dasarnya  merupakan cara  ilmiah  untuk  mendapatkan  data  dengan tujuan dan kegunaan tertentu. Berdasarkan hal tersebut  terdapat  empat  kata  kunci  yang  perlu diperhatikan  yaitu,  cara  ilmiah,  data,  tujuan, dan kegunaan. (Sugiyono, 2012)
Penelitian  terapan  banyak  dilakukan  untuk memecahkan  permasalahan  praktis  hidup manusia,  dan  penelitian  terapan  (applied research)  biasanya  merujuk  kepada  teori-teori yang  dihasilkan  oleh  penelitian  dasar.  Peneliti yang  mengembangkan  produk  tertentu  agar dapat  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada dan  bermanfaat  di  kehidupan  masyarakat. (Azuar Juliandi, 2013)

## IV. IMPLEMENTASI
Berikut  adalah  implementasi    metode profile matching pada  diagnosa  penyakit  rabies  pada anjing.
Penentuan Nama Gejala dan Nilai Ideal sebagai Profile.
No Nama gejala faktor nilai ideal Kode Gejala 1 apakah anjing mengalami perubahan  nada  saat menggonggong? y/n c 2 A 2 apakah  nafsu  makan anjing menurun? Banyak/sedang/tidak c 3 B 3 apakah kebiasaan anjing berubah secara perlahan (anjing suka bermain menjadi murung)? y/n c 2 C
No Nama gejala faktor nilai ideal Kode Gejala 4 apakah anjing bersembunyi di tempat  dingin  dan sunyi? y/n s 2 D 5 apakah anjing Nampak  gelisah  / waspada berlebihan? y/n s 2 E 6 apakah  pupil  mata pada anjing membesar? y/n s 3 F 7 apakah anjing menggigit/merusak benda  disekitarnya tanpa sebab? y/n s 3 G 8 apakah anjing mengalami gangguan pencernaan (bab/bak)? y/n s 3 H 9 apakah  suhu  tubuh anjing >39.1C ? y/n c 3 I 10 apakah anjing bersikap menjadi agresif (ex. menyerang hewan lain/manusia,  tidak takut  apapun,  dll)? y/n c 3 J 11 apakah anjing mengeluarkan  liur? Banyak/sedang/tidak c 4 K 12 apakah anjing mengalami susah dalam bernafas? y/n s 5 L 13 apakah anjing mengalami kelumpuhan pada rahang bagian bawah? y/n s 5 M 14 apakah anjing mengalami
kelumpuhan pada otot tenggorokan?
y/n c
5 N 15 apakah anjing mengalami kelumpuhan pada kaki belakang? y/n c 5 O 16 apakah anjing mengalami kelumpuhan total? y/n c
5
P

## 1. Pemetaan GAP
Pada  tahapan  ini  nilai  dari  setiap  gejala  akan diproses dengan cara pengurangan menggunakan rumus :
GAP = Nilai Inputan – Nilai Ideal
Keterangan :
GAP  =  Perbedaan  /  selisih value masing- masing aspek / atribut dengan value target .
N o Na ma Kode Gejala A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  K  L  M  N  O  P 1  Anji ng 0  2  2  0  2  3  2  0  3  2  3  5  0  0  5  5 Nilai Ideal 2  3  2  2  2  3  3  3  3  3  4  5  5  5  5  5 1  Anji ng - 2 - 1 0 - 2 0  0 - 1 - 3 0 - 1 - 1 0 - 5 - 5 0  0 N o Nama I J K L M N O P 1 Anjing 3 2 3 5 0 0 5 5 Nilai Ideal 3 3 4 5 5 5 5 5 1 Anjing 0 -1 -1 0 -5 -5 0 0

## 2. Pembobotan
Setelah  memperoleh  gap  gejala,  setiap  gejala diberi  bobot  nilai  sesuai  ketentuan  pada  tabel bobot nilai gap, seperti pada tabel berikut.
N o N a m a Kode Gejala A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  K L  M  N  O  P 1  A nji ng 0  2  2  0  2  3  2  0  3  2  3 5  0  0  5  5 Nilai Ideal 2  3  2  2  2  3  3  3  3  3  4 5  5  5  5  5 1  A nji ng - 2 - 1 0 - 2 0  0 - 1 - 3 0 - 1 -1 0 - 5 - 5 0  0
1  A nji
ng 3  4  5 3  5  5  4  2 5  4  4
5  0 0  5  5
N o Na ma Kode Gejala I J K L  M N O P 1 Anji ng 3 2 3 5  0 0 5 5 Nilai Ideal 3 3 4 5  5 5 5 5 1 Anji ng 0 -1 -1 0  -5 -5 0 0 1 Anji ng 5 4 4 5  0 0 5 5
Keterangan :
Core Faktor
Secondary factor
Perhitungan Core factor dan Secondary factor
Setelah  menentukan  bobot  nilai  gap  untuk setiap gejala, maka aspek tersebut dikelompokkan  menjadi  dua  kelompok,  yaitu kelompok Core factor dan kelompok Secondary  factor .  Untuk  perhitungan core factor menggunakan rumus dibawah ini :
NCF = Σ NC (I, s, p)

## Σ IC
Keterangan :
NCF : Nilai rata-rata core factor NC(i, s, p) : Jumlah total nilai core factor (intelektual, sikap kerja, perilaku) IC : Jumlah item core factor N o Nama Nilai Core factor Gejala 1 Anjin g
𝐍𝐂𝐅 = 3 + 4 + 5 + 5 + 4 + 4 + 0 + 5 + 5 9
= 3,88
Sedangkan untuk perhitungan secondary factor dapat ditunjukkan pada rumus di bawah ini :
𝐍𝐂𝐒 = 𝚺 𝐍𝐒 (𝐈, 𝐬, 𝐩) 𝚺 𝐈𝐒
Keterangan :
NSF :  Nilai  rata-rata secondary factor NS(i, s, p)
:  Jumlah  total  nilai secondary factor (Intelektual, sikap kerja, perilaku) IS : Jumlah item secondary factor No Nama Nilai Secondary factor Gejala 1
Anjin g 𝐍𝐒𝐅
= 3 + 5 + 5 + 4 + 2 + 5 + 0 7 = 3,42

## 3. Perhitungan Nilai Total
Selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  total berdasarkan presentase Core  factor dan Secondary  factor yang  diperkirakan  dpaat berpengaruh terhadap hasil setiap profil dengan menggunakan persamaan :
N(a,b,c)  =  (x)%  *  NCF(a,b,c)  +  (x)%  * NSF(a,b,c)
Yang dimana :
NCF(a,b,c)= Nilai rata-rata Core factor
NSF(a,b,c)= Nilai rata-rata Secondary factor
N(a,b,c)= Nilai total dari aspek
X(%)= Nilai persen yang dimasukkan
No Nama CF SF Nilai Total 1 Anjing 3,88 3,42 (60% x 3,88)+(40% x 3,42)= 3,68

## PENGUJIAN HASIL
Pengujian hasil ini dilakukan untuk mengetahui perbandingan dari hasil perhitungan nilai secara manual dengan perhitungan nilai melalui sistem yang  dirancang,  seperti  terlihat  pada  tabel berikut
Tabel 7. Tabel uji hasil Nama Perhitungan Terjangkit Rabies Manual Sistem Kasus 1 5 5 Positif Kasus 2 4.9 4.9 Positif Kasus 4 4.11 4.11 Positif Kasus 5 3.38 3.38 Positif Kasus 6 3.69 3.69 Positif Kasus 7 3.7 3.7 Positif Kasus 8 2.84 2.84 Negatif Kasus 9 3.56 3.56 Positif Kasus 10 3.87 3.87 Positif Kasus 11 2.80 2.80 N`egatif Kasus 12 4.35 4.35 Positif Kasus 13 4.25 4.25 Positif Kasus 14 3.51 3.51 Positif Kasus 15 2.44 2.44 Negatif

## V. KESIMPULAN
Dari  hasil  uji  data  maka  di  dapatkan  hasil diagnosa kasus oleh medis yang sesuai dengan hasil  implementasi  Profille  Matching,  oleh karena  itu  penerapan  profile  Matching  untuk diagnosa  rabies  pada  anjing  dapat  di kembangkan .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sumber  Ditjen  P2P,  Kementerian  Kesehatan Infodatin 2017, Kementerian Kesehatan
[2] Kusrini Mukhsin A., 2007. "Konsep dan Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan" ,  Penerbit  Andi, Yogykarta.
[3] Given,  L.  M.  2008. The  Sage  encyclopedia  of qualitative research methodsThousand . Oaks: Sage
[4] Sugiyono. (2012).
Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta.
[5] Azuar Juliandi, I. (2013). Metodologi Penelitian Kuantitatif untuk Ilmu-Ilmu Bisnis. Medan: Perdana Mulya Sarana.
[6] Handojo,  I.,  2004,  Imunoasai  Terapan  pada
Beberapa  Penyakit  Infeksi,  Airlangga  University Press, Surabaya. 1-21