## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERAMALAN PRODUKSI AIR MINUM MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT

## Ratih Kumalasari Niswatin
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Nusantara PGRI Kediri Email: ratih.workmail@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  dilatar  belakangi  proses  peramalan  produksi  air  minum  kemasan  yang  masih menggunakan  cara  manual.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  sebuah  sistem  pendukung keputusan  peramalan  produksi  air  minum  kemasan  menggunakan  metode trend  moment .  Penelitian  ini dibangun  berbasis web dengan  menggunakan  pemrograman php dan mysql .  Metode  pengembangan penelitian  ini  menggunakan  teknik  penelitian  rekayasa  teknologi  informasi  topik  acuan  rekayasa perangkat  lunak  dalam  persaingan  dunia  indusri  semakin  ketat  dan  kompetitif.  Berdasarkan  hal  diatas maka seoarang manajer sangat berperan penting dalam mengambil sebuah keputusan. Sistem pendukung keputusan  ini  sangat  membantu  manajer  dalam  mengambil  sebuah  keputusan,  terutama  untuk  dapat meramalkan penjualan air  minum  kemasan. Metode trend moment ini digunakan untuk  dapat mengatasi permasalahan  yaitu  permalan  produksi  air  minum  kemasan.  sistem  ini  dapat  mempermudah  pihak manager  dalam  pengambilan  keputusan  peramalan  produksi,  sehingga  proses  produksi  air  minum kemasan dapat dilaksanakan dengan efektif dan lebih efisien. Hasil dari penelitian adalah sebuah sistem pendukung keputusan untuk meramalkan jumlah produksi air minum kemasan berdasarkan data penjualan sebelumnya.
Kata kunci : web, trend moment, PHP, mysql.

## ABSTRACT
The background of this research forecasting process bottled water production that still use manual way.  The  purpose  of  this  research  is  to  create  a  decision  support  system  for  forecasting  production  of bottled water using methods trend moment. This research builds web-based programming using php and mysql.  This  research  development  methods  using  information  technology  engineering  research techniques  reference  software  engineering  topics  in  the  competitive  world  of  increasingly  tight  and competitive  indusri.  Based  on  above,  a  manager  plays  an  important  role  in  taking  a  decision.  This decision support system greatly assist managers in taking a decision, especially to be able to predict the sale of bottled water. Trend moment method is used to correct the problem that is forecasting production of  bottled  water.  This  system  can  facilitate  the  decision  making  managers  in  forecasting  production,  so the bottled water production process can be implemented effectively and more efficiently. Results of the study is a decision support system to predict the  amount of bottled water production based on previous sales.
Keywords: web, trend moment, PHP, mysql.

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Keadaan ekonomi dalam era globalisasi ini membuat persaingan bisnis menjadi semakin tajam, baik pasar  domestik  maupun  pasar  global.  Walaupun  konsumen  tetap  ada  namun  daya  beli  mereka  semakin terbatas.  Akibatnya  konsumen  menjadi  semakin  kritis  dalam  melakukan  pembelian  atas  produk  yang mereka  butuhkan.  Dalam  keadaan  tersebut  mendorong  setiap  perusahaan  untuk  lebih  bekerja  secara professional agar tetap dapat bersaing dan bertahan. Setiap perusahaan harus mampu menarik konsumen dengan menawarkan produk yang berkualitas yang disertai dengan pelayanan yang baik juga harga yang ekonomis. Dalam hal ini juga dapat terlihat pada persaingan di bidang penyedia layanan jasa air minum kemasan  yang  semakin  marak  dan  dengan  banyaknya  penyedia  layanan  jasa  air  minum  dalam  kemasan yang  bermunculan  dengan  berbagai  merek.  Fenomena  ini  mendorong  setiap  perusahaan  untuk meningkatkan  standar  pelayanan  yang  dipengaruhi  oleh  meningkatnya  ekspektasi  konsumen  akibat promosi yang dilakukan oleh masing-masing untuk memenangkan persaingan.
Metode  peramalan  adalah  sebuah  metode  yang  mampu  melakukan  analisa  terhadap  sebuah  faktor atau  beberapa  faktor  yang  diketahui  mempengaruhi  terjadinya  sebuah  peristiwa  dengan  terdapat  waktu tenggang  yang  panjang  antara  kebutuhan  akan  pengetahuan  terjadinya  sebuah  peristiwa  di  waktu mendatang  dengan  waktu  telah  terjadinya  peristiwa  tersebut  dimasa  lalu.  Apabila  metode  peramalan  ini diterapkan dalam bagian proses perencanaan produksi maka pihak perusahaan akan lebih terbantu dalam penjadwalan  produksi,  karena  metode  ini  dapat  memberikan output terbaik  sehingga  diharapkan  resiko kesalahan yang disebabkan oleh kesalahan perencanaan dapat ditekan seminimal mungkin.
Dengan  latar  belakang  tersebut  maka  yang  menjadi  pembahasan  utama  dari  penelitian  ini  adalah bagaimana merancang sistem pendukung keputusan yang dapat meramalkan produksi air minum kemasan menggunakan model trend moment .

## 1.2 Identifikasi Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  masalah  yang  diangkat  adalah  merancang  sebuah  sistem  yang mampu  meramalkan  dan  mendukung  pengambilan  keputusan  penentuan  jumlah  produksi  air  minum kemasan.  Dimana  permasalahan  yang  sekarang  berupa  penentuan  jumlah  produksi  yang  masih  manual, hal ini akan menyulitkan untuk menentukan jumlah produksi tiap bulannya.
Dibutuhkannya sistem yang dapat mengambil keputusan secara akurat karena peran manager saat ini kurang akurat dalam mengambil keputusan mengenai perhitungan jumlah barang yang akan di produksi.

## 1.3 Rumusan Masalah
Melihat  hasil identifikasi  masalah diatas dan pembatasan  masalah diatas. Maka untuk  menghindari meluasnya pembahasan dalam penelitian ini, maka dirumuskan masalahnya sebagai berikut
1. Bagaimana  merancang  sistem  pendukung  keputusan  produksi  air  minum  kemasan  dengan menggunakan metode Trend Moment ?
2. Apakah  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  Menggunakan  Metode Trend  Moment dapat memberikan solusi dalam menyelesaikan masalah ?

## 1.4 Tujuan Penelitian
Merancang  dan  membuat  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  optimalisasi  penentuan  jumlah produksi barang menggunakan metode trend moment dalam menentukan produksi barang.
1. merancang dan membangun sistem pendukung keputusan produksi air minum kemasan dengan menggunakan metode Trend Moment .
2. Perancangan  sistem  perusahaan  diharapkan  memberikan  solusi  dalam  mengatasi permasalahaan yang ada.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  Sprague  dan  Carlson  (dalam  Indrajit,2001),  pengertian  sistem  pendukung  keputusan sebagai  berikut:  Sistem  yang  berbasis  komputer  yang  diipergunakan  untuk  membantu  para  pengambil keputusan,  untuk  memecahkan  masalah-masalah  rumit  yang  sulit  dilakukan  dengan  kalkulasi  manual, komponen utamanya data dan model analisis [1].
Menurut  Alter  (dalam  Kusrini,  2007),  pengertian  sistem  pendukung  keputusan  sebagai  berikut: Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan  dan  manipulasi  data.  Sistem  itu  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam situasi  yang  semi  terstruktur  dan  situasi  tidak  terstruktur,  dimana  tidak  seorang  pun  tahu  secara  pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [2].
Dari  berbagai  definisi  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu sistem informasi spesifik yang ditujukan untuk membantu manajemen dalam mengambil keputusan yang berkaitan  dengan  persoalan  yang  bersifat  semi  terstruktur.  Sistem  ini  memiliki  fasilitas  untuk menghasilkan  berbagai  alternatif  yang  secara  interaktif  digunakan  oleh  pemakai.  Kata  kunci  lainnya adalah penggunaan model sebagai dasar pengembangan alternatif dan pemanfaatan komputer.
Dapat  disimpulkan  bahwa  tujuan  sistem  pendukung  keputusan  dapat  memberikan  kemudahan efektifitas dan efisiensi suatu  pekerjaan setiap manejer dalam melakukan setiap pengambilan keputusan
Menurut  Ginanjar  sistem  pendukung  keputusan  dibangun  oleh  tiga  komponen  utama,  yaitu “ Database,  Model  Base  dan  Software  System ”,  yang  masing-masing  dapat  dijelaskan  secara  ringkas sebagai berikut [3] :
1) Database
Sistem Database adalah  kumpulan  semua data  yang dimiliki oleh perusahaan baik data  dasar maupun transaksi sehari-hari.
2) Model Base
Model  Base adalah  suatu  model  yang  merepresentasikan  permasalahan  dalam  format kuantitatif.
3) Software System
Software  System adalah  paduan  antara database dan model  base ,  setelah  sebelumnya direpresentasikan ke dalam bentuk model yang dimengerti oleh sistem komputer.

## 2.2 Konsep Manajemen Operasi
“Secara  umum,  manajemen  operasi  diartikan  sebagai  pengarahan  dan  pengendalian  berbagai kegiatan  yang  mengolah  berbagai  jenis  sumber  daya  untuk  membuat  barang  atau  jasa  tertentu”  [3]. Bidang ilmu manajemen operasional merupakan bidang ilmu yang mencakup banyak hal dan keputusan dalam  berbagai  aspek.  setiap  harinya  organisasi-organisasi  bisnis  menghasilkan  produk  dan  jasa  dalam berbagai  bentuk  dan  jenis.  Proses  menghasilkan  produk  dan  jasa  ini  membutuhkan  teknik  dan  metode tertentu  agar  proses  produksi  dapat  berjalan  efisien  dan  efektif.  Sehingga  manajemen  operasi  dapat disimpulkan menjadi serangkaian aktivitas yang menghasilkan nilai dalam bentuk barang dan jasa dengan mengubah input menjadi output.

## 2.3 Proses Peramalan
Semua  metode  peramalan  menggunakan  pengalaman-pengalaman  masa  lalu  untuk  meramalkan masa depan yang mengandung ketidak pastian. Oleh karena itu metode peramalan mengasumsikan bahwa kondisi-kondisi  yang  menghasilkan  data  masa  lalu  tidak  berbeda  dengan  kondisi  masa  datang  kecuali variabelb-  variabel  yang  secara eksplisit digunakan  dalam  periode  tersebut.  Ramalan  -  ramalan  bagi manajemen  harus  dianggap  sebagai  suatu  sistem  yang  sistematik.  Dengan  kata  lain,  suatu  ramalan janganlah di anggap sebagai suatu hal yang permanen atau statis.

## 2.4 Metode Trend Moment
Metode trend moment menggunakan cara-cara perhitungan statistika dan matematika tertentu untuk mengetahui  fungsi  garis  lurus  sebagai  pengganti  garis  patah-patah  yang  dibentuk  oleh  data  historis perusahaan.  Dengan  demikian  pengaruh  unsur  subyektif  dapat  dihindarkan.  Persamaan trend dengan metode moment adalah seperti pada persamaan 1, 2 dan 3 berikut ini [4] : Persamaan  1  digunakan  untuk  menghitung  nilai trend atau  variabel  yang  akan  diramalkan. Persamaan 2 digunakan untuk menghitung slope atau koefisien garis trend . Persamaan 3 digunakan untuk menghitung bilangan konstan.
(1)
Dimana : Y =  nilai trend atau variabel yang akan diramalkan a =  bilangan konstant
b =  slope atau koefisien garis trend
X =  indeks waktu (dimulai dari 0,1,2,….n)
Untuk menghitung  nilai a dan b digunakan rumus :
(2) a (3)
Dimana : Y
= Rata-rata permintaan per periode waktu. X
= Rata-rata jumlah penjualan

## 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## 3.1 Analisis Sistem yang Lama
Produksi  air  minum  kemasan  masih  sering  terjadi  fluktuasi  penjualan  jenis-jenis  air  minum kemasan.  Sehingga  mengakibatkan  apabila  produksi  air  minum  kemasan  diadakan  terlalu  besar  maka perusahaan akan mengalami kerugian, sebaliknya bila produksi diadakan terlalu sedikit maka perusahaan mendapat keluhan dari konsumen karena membuat konsumen menunggu dalam waktu yang lama.

## 3.2 Perhitungan Metode Trend Moment
Tabel 1 berikut ini menunjukkan data penjualan air minum kemasan di depo air minum Tirta Abadi Kepung, Kediri.
Tabel 1. Data penjualan air minum kemasan tahun 2013 Bulan Tahun Penjualan(y) Waktu(x) x,y x 2 Januari 2013 5 1 5 1 Februari 2013 4 2 8 4 Maret 2013 8 3 24 9 April 2013 12 4 48 16 Mei 2013 10 5 50 25 Juni 2013 17 6 102 36 Juli 2013 12 7 84 49 Agustus 2013 15 8 120 64 September 2013 18 9 162 81 Oktober 2013 21 10 210 100 Jumlah 122 55 813 385 Rata-Rata 12,2 5,5
Berdasarkan  tabel  1  diatas  dihasilkan ploting grafik  dari  data  penjualan  Air  Minum  Tahun  2013 bulan Januari sampai  bulan Oktober seperti pada gambar 1 di bawah ini :
Gambar 1. Plot Grafik Penjualan
Gambar  1  menunjukkan  grafik  penjualan  air  minum  kemasan  di  depo  air  minum  tirta  abadi  pada bulan januari sampai bulan oktober tahun 2013. Berdasarkan data tabel 1 dan gambar 1 diatas selanjutnya akan dihitung dengan menggunakan metode peramalan trend moment . Metode trend moment menggunakan cara-cara perhitungan statistika dan matematika tertentu untuk mengetahui  fungsi  garis  lurus  sebagai  pengganti  garis  patah-patah  yang  dibentuk  oleh  data  historis perusahaan. Dengan demikian pengaruh unsur subyektif dapat dihindarkan.
Sebagai  contoh  menghitung  bulan  Maret  2014  di  mana  nilai  x  adalah  bulan  ke  -15  menggunakan persamaan trend dengan metode moment , sehingga:
Y = 2,74 + (1,72)15 Y = 2,74 + 25,8 Y = 28,54 Jadi peramalan di bulan Maret sebesar 28,54

## 3.3 Analisa DFD, ERD dan Flowchart Sistem
Dalam  membuat  desain  (rancangan)  sebuah  sistem,  alur  atau  jalannya  program  yang  akan  dibuat perlu ditentukan terlebih dahulu. Berikut ini adalah desain DFD, ERD dan Flowchart Sistem dari sistem program yang akan dibuat.

## 3.3.1 DFD (Data Flow Diagram)  Level 0 (Conteks Diagram)
Pada  gambar  2 DFD  level 0  dibawah,  bahwa  sistem  ini  hanya  digunakan  oleh  administrator  dan operator,  sehingga  administrator  dan  operator  terlebih  dahulu  harus  memasukkan  data  barang  dan  data penjualan ke sistem.
Gambar 2. DFD level 0 SPK Peramalan Produksi Air Minum Kemasan
Pada gambar 2 diatas entitas administrator memiliki kebijakan untuk memasukkan data berupa data penjualan dan data barang serta menjalankan perhitungan dan mendapat output . Sedangkan operator tidak bisa  menginputkan  data  dan  hanya  dapat  melihat  data  penjualan  dan  data  barang  serta  melakukan perhitungan.

## 3.3.2 DFD (Data Flow Diagram)  Level 1
Berikut  ini  merupakan data  flow  diagram sistem  pendukung  keputusan  peramalan  produksi  air minum kemasan.  Gambar 3 menunjukkan aliran data flow diagram level 1 sistem dimana terdapat entitas administrator yang dapat menginput data barang dan data, semua hasil proses disimpan dalam datastore masing-masing kemudian akan memberikan reaksi pada proses sesuai dengan data yang telah dimasukkan tersebut, dari proses ini administrator melakukan perhitungan peramalan yang kemudian data peramalan tersebut  akan  di  simpan  didalam database data  peramalan.  Selanjutnya  entitas  operator  dapat memasukkan  data  barang  dan  data  penjualan  dari database .  Kemudian  melakukan  olah  data  dengan peramalan menggunakan trend moment .
Login Admin Input Data Barang Input Data Penjualan Konfirmasi Login Admin Info Data Penjualan Info Data Barang Login Operator Konfirmasi Login Operator Info Data Penjualan Info Data Barang Bulan prediksi peramalan Info Hasil Peramalan Lihat Data Penjualan Lihat Data Barang Lihat Hasil Peramalan Info Hasil Peramalan 1 Spk Peramalan di CV.Tirta Abadi admin operator
Login Admin Input Data Barang Input Data Penjualan Info Data Barang Konfrimasi Password Info Data Penjualan Info Hasil Peramalan Info Hasil Peramalan Info Data Barang Konfrimasi Login Operator Info Data Penjualan Lihat Data Barang Lihat Hasil Peramalan Login Operator Lihat Data Penjualan Data Penjualan Data Barang Hasil Peramalan Hasil Trend Moment Data Penjualan Data Barang Konfrimasi Data Barang Konfrimasi Data Penjualan Konfirmasi Username password UserName Password Admin Operator 1 Pengolahan Data 2 Peramalan  dengan metode Trend Moment di CV. Tirta Abadi
1 Tabel Data Penjualan
2 Tabel Data Barang 3 Tabel Login 4 Tabel Peramalan
Gambar 3. DFD level 1 SPK Peramalan Produksi Air Minum Kemasan

## 3.3.3 ERD (Entity Data Relationship)
ERD merupakan suatu model untuk menjelaskan hubungan antar data dalam basis data berdasarkan objek-objek  dasar  data  yang  mempunyai  hubungan  relasi  antar  tabel.  Gambar  4  berikut  ini  merupakan ERD dari basis data sistem pendukung keputusan peramalan produksi air minum kemasan menggunakan metode trend moment :
Gambar 4. Entity Relationship Diagram
Gambar  4  diatas  menunjukkan  pada entity  relationship  diagram sistem  pendukung  keputusan peramalan produksi air  minum  kemasan terdapat 4 entitas  yaitu entitas data user password , entitas data barang, entitas data penjualan, dan entitas data peramalan.

## 3.3.4 Flowchart Sistem
Dalam  perancangan flowchart adalah gambaran dalam bentuk diagram alir dari algoritma-algoritma dalam  suatu  program,  yang  menyatakan  arah  alur  program.  Gambar  5  berikut  ini  merupakan  f lowchart admin.
START INPUT USERNAME PASSWORD CEK LOGIN YES LOGIN ADMIN YES APAKAH INPUT DATA PENJUALAN YES APAKAH INPUT DATA BARANG NO APAKAH UBAH PASSWORD NO MENU DATA PENJUALAN YES MENU DATA BARANG YES MENU UBAH PASSWORD YES APAKAH PROSES PERAMALAN NO MENU PROSES LEAST SQUARE YES APAKAH CETAK LAPORAN NO APAKAH KELUAR NO ADMIN MEMILIH LAPORAN YES DATA PENJUALAN YES DATA BARANG YES ADMIN MASUKAN PASSWORD YES END YES ADMIN KLIK TOMBOL PROSES YES MENU HASIL PERAMALAN YES MENU LAPORAN NO YES NO Gambar 5. Desain Flowchart Admin
Gambar  5  di  atas  menjelaskan  tentang flowchart atau  alur  sistem  yang  dapat  di  lakukan  oleh administrator yaitu  melakukan  aktifasi login setelah  proses login di  lakukan  proses  dari administrator dapat  melakukan  proses input data  penjualan  dan  data  barang  untuk  selanjutnya  disimpan  ke  dalam database ,  proses  selanjutnya  apakah administrator melakukan edit data,  jika  melakukan  proses  yang tersimpan  di  dalam  sistem  akan  di edit ,  proses  selanjutnya  adalah  merubah password ,  jika  tidak melakukan  perubahan password maka  proses  akan  langsung  ke logout atau  kembali  ke system administrator . Gambar 6 berikut ini merupakan flowchart atau alur sistem dari operator.
START INPUT USERNAME PASSWORD CEK LOGIN YES LOGIN OPERATOR YES YES APAKAH LIHAT DATA PENJUALAN YES APAKAH LIHAT DATA BARANG NO LIHAT HASIL PERAMALAN NO UBAH PASSWORD NO APAKAH KELUAR NO END YES DATA PENJUALAN YES DATA BARANG YES DATA PERAMALAN YES MENU DATA PASSWORD YES NO NO Gambar 6. Desain Flowchart Operator
Gambar  6  diatas  merupakan  alur  sistem  ( flowchart )  yang  dilakukan  oleh  operator.  Pada  gambar flowchart di  atas  proses  dari  operator  melakukan  login,  setelah  proses  login  di  lakukan  oleh  operator sistem yang dapat dilakukan oleh operator hanya dapat melihat data penjualan dan data barang tanpa bisa menginputkan  data  dari  penjulan  atau  pun  data  dari  data  barang,  selanjutnya  apakah  operator  ingin merubah password ,jika tidak proses akan selanjutnya ke logout atau kembali ke home operator

## 4. IMPLEMENTASI

## Tampilan di bawah ini menunjukan tampilan hasil peramalan berdasarkan grafik
Gambar 7. Form Output Chart Data Peramalan
Gambar  7  diatas  menunjukkan  hasil  peramalan  produksi  air  minum  kemasan  di  depo  air  minum Tirta  Abadi  Kepung  Kediri  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  metode trend  moment .  Data ditambilkan  berdasarkan  tahun,  bulan  dan  jumlah  peramalan  produksi.  Data  yang  diramalkan  adalah bulan januari sampai bulan desember tahun 2014. Hasil peramalan juga dapat ditampilkan dalam bentuk grafik.  Hasil  peramalan  diatas  diperoleh  berdasarkan  acuan  data  penjualan  pada  bulan  januari  sampai bulan desember tahun 2013.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  dan  implementasi  program  yang  mengacu  pada  rumusan  masalah  yang ada  yaitu  bagaimana  merancang    sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dengan  metode trend moment untuk meramalkan  produksi air minum kemasan  , maka dapat diambil beberapa kesimpulan :
1) Sistem Pendukung Keputusan Peramalan Produksi Air minum Kemasan dengan  Metode Trend Moment ini  dapat  membantu  manager  dalam  pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan system komputerisasi
2) Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  dapat  memberikan  hasil  peramalan  untuk  produksi pada  waktu  tertentu  berdasarkan    rekaman  data  penjualan  barang  pada  periode-periode sebelumnya. Peramalan penjualan barang menggunakan metode Trend Moment .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Indrajit, R. E., 2004, Kajian Strategis Cost Benefit Teknologi Informasi , Penerbit Andi, Yogyakarta
[2] Kusrini, Strategi Perancangan dan Pengolahan Basis Data , Yogyakarta: Andi Offset, (2007).
[3] Abdurrahman,  Ginanjar.  2011. Penerapan  Metode  Tsukamoto  (Logika  Fuzzy)  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Jumlah Produksi Barang Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Permintaan . Tersedia:
http://eprints.uny.ac.id/1790/1/GINANJAR_ABDURRAHMAN.pdf  Tanggal  akses  :  21  Oktober 2014
[4] Afriyudi.  2008. Pemrograman  Web  Dinamis  dengan  Kolaborasi  PHP  dan  Java .  Penerbit  Andi, Yogyakarta
[5] Fiati,  Rina,2009, Sistem  Pendukung  Keputusan  Peramalan  Penjualan  Barang ,  Universitas  Gajah Mada Yogyakarta.
[6] Kadir, Abdul. 2008. Belajar Database Menggunakan MySQL, Penerbit Andi, Yogyakarta
[7] Ladjamuddin, Al-Bahra. 2005. Analisis dan Desain Sistem Informasi . Yogyakarta: Graha Ilmu.
[8] Sutabri, Tata. 2004. AnalisaSistem Informasi , Penerbit Andi, Yogyakarta
[9] Sutabri, Tata. 2005. Sistem Informasi Manajemen , Penerbit Andi, Yogyakarta