PENERAPAN METODE FUZZY TSUKAMOTO UNTUK
MEMPREDIKSI HASIL PRODUKSI KELAPA SAWIT (STUDI KASUS :
PT. AMAL TANI PERKEBUNAN TANJUNG PUTRI – BAHOROK)
Andrian Juliansyah ( 1011287)
Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budidarma Medan Jl. Sisimangaraja No.338 Simpang Limun Medan
www.stmik-budidarma.ac.id // Email : andrian.pentagon@gmail.com
ABSTRAK
Produksi merupakan salah satu kegiatan yang dilakukan dalam sebuah perusahaan khususnya PT. Amal Tani Perkebunan Tanjung Putri – Bahorok yang bergerak dalam bidang pengolahan minyak kelapa sawit. Oleh karena itu, pengembangan sistem ini bertujuan untuk membuat aplikasi yang menerapkan metode fuzzy tsukamoto untuk memprediksi hasil produksi minyak kelapa sawit berdasarkan data persediaan dan data permintaan. Aplikasi ini dibuat berbasis desktop menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual Studio.NET 2008 dan Database Microsoft Access 2007.
Dalam aplikasi prediksi ini terdapat tiga variabel yang dimodelkan, yaitu: Permintaan, Persediaan dan Produksi. Variabel permintaan terdiri dari tiga himpunan fuzzy, yaitu : NAIK, TETAP dan TURUN, Variabel persediaan terdiri dari tiga himpunan fuzzy, yaitu : SEDIKIT, SEDANG dan BANYAK sedangkan variabel produksi terdiri dari tiga himpunan fuzzy, yaitu : BERKURANG, TETAP dan BERTAMBAH dengan mengkombinasikan semua himpunan fuzzy tersebut, diperoleh sembilan aturan fuzzy, yang selanjutnya digunakan dalam tahap inferensi. Pada tahap inferensi dicari nilai keanggotaan anteseden (α) dan nilai perkiraan jumlah produksi (z) dari setiap aturan. Jumlah prediksi hasil produksi minyak kelapa sawit yang akan diproduksi (Z) dicari dengan metode rata-rata terpusat (Defuzzifikasi).
Dengan menggunakan aplikasi prediksi hasil produksi minyak kelapa sawit ini pihak perusahaan dapat melakukan prediksi lebih cepat dari perhitungan manual. Sehingga diharapkan dapat memberikan kemudahan bagi pihak perusahaan untuk memprediksi jumlah produksi minyak kelapa sawit berdasarkan data permintaan dan data persediaan.
Kata Kunci : Sistem Inferensi Fuzzy, Produksi, Permintaan, Persediaan, Metode Fuzzy Tsukamoto. 1. Pendahuluan
1.1 Latar Belakang Masalah
Pengolahan buah Kelapa Sawit di awali dengan proses pemanenan buah kelapa sawit. Untuk memperoleh hasil produksi (CPO) dengan kualitas yang baik serta dengan Rendemen minyak yang tinggi, Pemanenan dilakukan berdasarkan Kriteria Panen (tandan matang panen) yaitu dapat dilihat dari jumlah berondolan yang telah jatuh ditanah sedikitnya ada 5 buah yang lepas / jatuh (brondolan) dari tandan yang beratnya kurang dari 10 kg atau sedikitnya ada 10 buah yang lepas dari tandan.
Hasil produksi kelapa sawit dalam waktu yang tepat dan dalam jumlah yang tepat merupakan sesuatu yang diinginkan perusahaan perkebunan sawit, begitu pula bagi perusahaan PT. Amal Tani Perkebunan Tanjung Putri – Bahorok. Namun dalam menentukan jumlah hasil produksi kelapa sawit diwaktu yang akan datang tidaklah mudah. Banyaknya faktor yang terlibat dalam perhitungan menjadi kendala dalam mengambil kebijakan untuk dapat menentukan jumlah hasil produksi kelapa sawit. Faktor-faktor tersebut adalah produksi maksimum, produksi minimum, permintaan saat ini, dan persediaan saat ini.
Metode yang akan digunakan dalam penghitungan untuk menentukan jumlah hasil
produksi kelapa sawit adalah Metode Tsukamoto dimana setiap aturan direpresentasikan menggunakan himpunan-himpunan fuzzy, dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Untuk menentukan nilai output hasil (crisp) yang tegas (Z) dicari dengan cara mengubah input (berupa himpunan fuzzy yang diperoleh dari komposisi aturan – aturan fuzzy) menjadi suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut. Cara ini disebut dengan metode defuzzifikasi (penegasan). Metode defuzzifikasi yang digunakan dalam metode Tsukamoto adalah metode defuzzifikasi rata – rata terpusat (Center Average Defuzzyfier).
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan hal-hal yang telah diuraikan dalam latar belakang masalah, dan agar sesuai dengan pembahasan, maka penulis mengidentifikasi beberapa permasalahan yang ada yaitu :
1. Bagaimana menerapkan metode fuzzy tsukamoto untuk memprediksi hasil produksi minyak kelapa sawit berdasarkan data persediaan dan jumlah permintaan ?
2. Bagaimana merancang aplikasi prediksi hasil produksi minyak kelapa sawit ?
Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Memprediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit (Studi Kasus : 131 1.3 Batasan Masalah
Agar permasalahan tidak menyimpang dari tujuan, maka peneliti membatasi masalah sebagai berikut:
1. Hasil produksi yang dibahas dalam penelitian ini hanya membahas hasil produksi minyak kelapa sawit Crude Palm Oil (CPO).
2. Data-data yang digunakan untuk mengetahui hasil prediksi hanyalah data-data sebagai berikut : permintaan maksimum, permintaan minimum, persediaan maksimum, persediaan minimum, produksi maksimum, produksi minimum, permintaan saat ini, persediaan saat ini, bulan dan tahun produksi.
3. Bahasa pemrograman yang digunakan untuk merancang aplikasi prediksi hasil produksi kelapa sawit adalah Microsoft Visual Basic.Net 2008 dan databasenya menggunakan Microsoft Access 2007.
4. Data yang digunakan untuk perhitungan dalam memprediksi hasil produksi minyak kelapa sawit adalah data hasil produksi minyak kelapa sawit per bulan tahun 2014.
1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian
Tujuan dari penelitian adalah sebagai berikut : 1. Menerapkan metode fuzzy Tsukamoto untuk
memprediksi hasil produksi minyak kelapa sawit berdasarkan data persediaan dan jumlah permintaan.
2. Merancang aplikasi prediksi hasil produksi minyak kelapa sawit.
Adapun Manfaat dari penelitian adalah sebagai berikut :
1. Dapat mempermudah dalam menerapkan metode fuzzy tsukamoto untuk memprediksi hasil produksi minyak kelapa sawit berdasarkan data persediaan dan jumlah permintaan.
2. Dapat merancang aplikasi prediksi hasil produksi minyak kelapa sawit.
2. Landasan Teori 2.1 Logika Fuzzy
Logika fuzzy merupakan salah satu komponen pembentuk soft computing. Logika fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965. Dasar logika fuzzy adalah teori himpunan fuzzy. Pada teori himpunan fuzzy, peranan derajat keanggotaan sebagai penentu keberadaan elemen dalam suatu himpunan sangatlah penting. Nilai keanggotaan atau derajat keanggotaan atau membershipfunction menjadi ciri utama dari penalaran dengan logika fuzzy tersebut (Sri Kusumadewi & Hari Purnomo, 2010 : 2).
2.2 Himpunan Fuzzy
Pada himpunan tegas (crisp), nilai keanggotaan suatu item x dalam suatu himpunan A, yang sering
ditulis dengan , memiliki dua kemungkinan (Sri Kusumadewi & Hari Purnomo, 2010 : 3) antara lain : 1. Satu (1), yang berarti bahwa suatu item menjadi
anggota dalam suatu himpunan, atau 2. Nol (0), yang berarti bahwa suatu item tidak
menjadi anggota dalam suatu himpunan. 2.3 Fungsi Keanggotaan
Fungsi keanggotaan (membership function) adalah suatu kurva yang menunjukkan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaanya, (seringJuga disebut dengan derajat keanggotaan) yang memiliki interval antara 0 sampai 1. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi.
2.4. Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto
Pada Metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-Thenharus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas (crisp) berdasarkan α- predikat (fire strength). Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.
Secara umum terdapat tiga langkah untuk menentukan jumlah produksi berdasarkan data persediaan dan data permintaandengan metode Tsukamoto, yaitu: mendefinisikan variabel, inferensi, dandefuzzifikasi (menentukan output crisp).
a. Mendefenisikan Variabel Fuzzy (Fuzzifikasi) Pada tahap ini, nilai keanggotaan himpunan permintaan dan persediaan saat ini dicari menggunakan fungsi keanggotaan himpunan fuzzy dengan memperhatikan data hasil produksi minyak kelapa sawit PT. Amal Tani.
Pembentukan aturan fuzzy, dari dua variabel input dan sebuah variabel output yang telah didefenisikan, dengan melakukan analisa data terhadap batas tiap-tiap himpunan fuzzy pada tiap-tiap variabelnya maka terdapat 4 aturan fuzzy yang akan dipakai dalam sistem prediksi ini, dengan susunan aturan IF Permintaan AND Persediaan THEN Produksi, Ada 3 variabel fuzzy yang akan dimodelkan, yaitu:
1. Permintaan, terdiri atas 3 himpunan fuzzy, yaitu: TURUN, TETAP dan NAIK. Pada variabel permintaan TURUN terletak pada angka 0,53 variabell permintaan TETAP terletak pada angka 0,93 sedangkan variabel permintaan NAIK terletak pada angka 0,46 yang diselesaikan dengan rumus dibawah ini terlihat pada gambar 1.
Permintaan ( Ton / Hari )
Gambar 1: Fungsi Keanggotaan Variabel Permintaan yang ada nilainya
Fungsi Keanggotaan variabel permintaan :
Mencari nilai keanggotaan variabel permintaan :
2. Persediaan, terdiri atas 3 himpunan fuzzy, yaitu : SEDIKIT, SEDANG dan BANYAK. Pada variabel persediaan SEDIKIT terletak pada angka 0,04 variabel persediaan TETAP terletak pada angka 0,09 sedangkan variabel persediaan NAIK terletak pada angka 0,95 yang diselesaikan dengan rumus dibawah ini terlihat pada gambar 2
Persediaan ( Ton / Hari )
Gambar 2 : Fungsi Keanggotaan Variabel Persediaan yang ada nilainya
Fungsi Keanggotaan variabel persediaan :
Mencari nilai keanggotaan dengan cara memakai rumus berikut ini :
3. Produksi, terdiri atas 3 himpunan fuzzy, yaitu : BERKURANG, TETAP dan BERTAMBAH. Terlihat pada gambar 4.6.
Produksi ( Ton / Hari )
Gambar 3: Fungsi Keanggotaan Variabel Produksi Fungsi Keanggotaan variabel produksi :
3. Pembahasan
PT. Amal Tani Perkebunan Tanjung Putri - Bahorok, adalah suatu perusahaan penghasil minyak kelapa sawit, dari sampel data produksi tahun 2014 yang diketahui perbulannya, permintaan maksimum
Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Memprediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit (Studi Kasus : 133 maksimum 600 ton, persediaan minimum 100 ton,
produksi maksimum 4900 ton dan produksi minimum 1000 ton. Diketahui permintaan saat ini pada bulan oktober 2014 yaitu : 2873 ton dan persediaan saat ini
yaitu : 577 ton. Berapa ton hasil produksi minyak kelapa sawit yang harus diproduksi PT. Amal Tani pada bulan oktober 2014 ?
Tabel 1 : Data Produksi, Permintaan, dan Persediaan per bulan tahun 2014.
Bulan Permintaan Persediaan Produksi
Januari 2014 5000 Ton 570 Ton 4440 Ton
Februari 2014 4500 Ton 600 Ton 3900 Ton
Maret 2014 3500 Ton 500 Ton 3000 Ton
April 2014 1000 Ton 350 Ton 4900 Ton
Mei 2014 5000 Ton 600 Ton 4600 Ton
Juni 2014 4700 Ton 420 Ton 4300 Ton
Juli 2014 3300 Ton 320 Ton 1000 Ton
Agustus 2014 4500 Ton 370 Ton 4200 Ton
September 2014 2500 Ton 100 Ton 2400 Ton
Oktober 2014 2873 Ton 577 Ton ……. Ton ?
1. Data Maksimum dan Data Minimum
Data Maksimum dan Data Minimum adalah data pendukung untuk melakukan perhitungan dengan metode fuzzy tsukamoto dan untuk mendapatkan hasil prediksi terdapat pada tabel 4.2 dibawah ini :
Tabel 2 : Data maksimum dan Data minimum
Data Jumlah Satuan
Permintaan Maksimum 5000 Ton / Bulan Permintaan Minimum 1000 Ton / Bulan Persediaan Maksimum 600 Ton / Bulan Persediaan Minimum 100 Ton / Bulan Produksi Maksimum 4900 Ton /
Bulan Produksi Minimum 1000 Ton /
Bulan Permintaan Saat ini 2873 Ton /
Bulan Persediaan Saat ini 577 Ton /
Bulan 2 Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto
Pada Metode Tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-Then harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas (crisp) berdasarkan α- predikat (fire strength). Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.
Secara umum terdapat tiga langkah untuk menentukan jumlah produksi berdasarkan data persediaan dan data permintaan dengan metode
Tsukamoto, yaitu : mendefinisikan variabel, inferensi, dan defuzzifikasi (menentukan output crisp).
3. Mendefenisikan Variabel Fuzzy (Fuzzifikasi) Ada 3 variabel fuzzy yang akan dimodelkan, yaitu :
4. Permintaan, terdiri atas 3 himpunan fuzzy, yaitu : TURUN, TETAP dan NAIK. Pada variabel permintaan TURUN terletak pada angka 0,53 variabell permintaan TETAP terletak pada angka 0,93 sedangkan variabel permintaan NAIK terletak pada angka 0,46 yang diselesaikan dengan rumus dibawah ini terlihat pada gambar 5.
Permintaan ( Ton / Hari )
Gambar 5 : Fungsi Keanggotaan Variabel Permintaan yang ada nilainya
Fungsi Keanggotaan variabel permintaan :
Pmt Turun [x] = x max – x / x max – x min
Pmt Tetap [x] = x – x min / x max – xt
Pmt Naik [x] = x – x min / x max – x min
5. Persediaan, terdiri atas 3 himpunan fuzzy, yaitu : SEDIKIT, SEDANG dan BANYAK. Pada variabel persediaan SEDIKIT terletak pada angka 0,04 variabel persediaan TETAP terletak pada angka 0,09 sedangkan variabel persediaan NAIK terletak pada angka 0,95 yang diselesaikan dengan rumus dibawah ini terlihat pada gambar 4.5.
Persediaan ( Ton / Hari )
Gambar 6 : Fungsi Keanggotaan Variabel Persediaan yang ada nilainya
Fungsi Keanggotaan variabel persediaan :
Mencari nilai keanggotaan dengan cara memakai rumus berikut ini :
Psd Sedikit [y] = y max – y / y max – y min
Psd Sedang [y] = y – y min / y max – y t
Psd Banyak [y] = y – y min / y max – y min
6. Produksi, terdiri atas 3 himpunan fuzzy, yaitu : BERKURANG, TETAP dan BERTAMBAH. Terlihat pada gambar 4.6.
Produksi ( Ton / Hari )
Gambar 7 : Fungsi Keanggotaan Variabel Produksi Fungsi Keanggotaan variabel produksi :
4. Inferensi ( Pembentukan Rule Fuzzy )
Proses selanjutnya adalah proses inferensi yaitu penggabungan banyak aturan berdasarkan data yang tersedia. Dari uraian di atas, telah terbentuk 4 rule sebagai aturan fuzzy, sebagai berikut :
[R1] IF Permintaan TURUN And Persediaan BANYAK THEN Produksi Minyak
BERKURANG.
Menurut fungsi keanggotaan himpunan Produksi Minyak BERKURANG dalam aturan fuzzy [R1], maka nilai adalah :
[R2] IF Permintaan TURUN And Persediaan SEDANG THEN Produksi Minyak
Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Memprediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit (Studi Kasus : 135 Menurut fungsi keanggotaan himpunan Produksi
Minyak BERKURANG dalam aturan fuzzy [R2], maka nilai adalah :
[R3] IF Permintaan TURUN And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Minyak
BERKURANG
Menurut fungsi keanggotaan himpunan Produksi Minyak BERKURANG dalam aturan fuzzy [R3], maka nilai adalah :
[R4] IF Permintaan TETAP And Persediaan BANYAK THEN Produksi Minyak
BERKURANG
Menurut fungsi keanggotaan himpunan Produksi Minyak BERKURANG dalam aturan fuzzy [R4], maka nilai adalah :
[R5] IF Permintaaan TETAP And Persediaan SEDANG THEN Produksi Minyak TETAP.
Karena produksi barang TETAP, maka menurut Gambar 4.6 langsung tampak bahwa :
.
[R6] IF Permintaan TETAP And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Minyak
BERTAMBAH.
Menurut fungsi keanggotaan himpunan Produksi Minyak BERTAMBAH dalam aturan fuzzy [R6], maka nilai adalah :
[R7] IF Permintaan NAIK And Persediaan BANYAK THEN Produksi Minyak
BERTAMBAH.
Menurut fungsi keanggotaan himpunan Produksi Minyak BERTAMBAH dalam aturan fuzzy [R7], maka nilai adalah :
[R8] IF Permintaan NAIK And Persediaan SEDANG THEN Produksi Minyak
BERTAMBAH.
Menurut fungsi keanggotaan himpunan Produksi Minyak BERTAMBAH dalam aturan fuzzy [R8], maka nilai adalah :
[R9] IF Permintaan NAIK And Persediaan SEDIKIT THEN Produksi Minyak
BERTAMBAH.
Menurut fungsi keanggotaan himpunan Produksi Minyak BERTAMBAH dalam aturan fuzzy [R9], maka nilai adalah :
4.2.3 Menentukan Output Crisp (Defuzzifikasi) Pada metode fuzzy tsukamoto, untuk menentukan output crisp, digunakan defuzifikasi rata-rata terpusat, yaitu :
Jadi, menurut perhitungan dengan metode tsukamoto diatas, jumlah hasil produksi minyak kelapa sawit yang harus diproduksi perusahaan PT. Amal Tani pada bulan oktober 2014 adalah 2093 Ton.
4. Implementasi
Implementasi merupakan suatu tindakan atau pelaksanaan dari sebuah rencana yang sudah disusun secara matang dan terperinci. Dalam implementasi aplikasi prediksi hasil produksi kelapa sawit ini mencakup spesifikasi kebutuhan hardware dan software serta tampilan program.
a. Tampilan Form Login
Berikut ini merupakan tampilan dari form Login, dimana pada username terdapat 2 pilihan combobox yaitu admin dan user.
Gambar 6 : TampilanForm Login b. Tampilan Form Menu Utama
Berikut ini merupakan tampilan dari form menu utama, apabila username yang masuk sebagai admin maka menu edit ditampilkan, tetapi apabila username yang masuk sebagai user maka menu edit tidak ditampilkan.
Gambar 7: TampilanForm Menu Utama c. Tampilan Form Input Data
Berikut ini merupakan tampilan dari form input data, dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 8 : TampilanFormInput Data d. Tampilan Form Rule Fuzzy
Berikut ini merupakan tampilan dari form rule fuzzy, dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 9 : TampilanFormRule Fuzzy e. Tampilan Form Proses Prediksi Hasil Produksi
Berikut ini merupakan tampilan dari form proses prediksi hasil produksi, dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 10 : TampilanForm Proses Prediksi f. Tampilan Form Tentang Penulis
Berikut ini merupakan tampilan dari form tentang penulsi, dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Penerapan Metode Fuzzy Tsukamoto Untuk Memprediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit (Studi Kasus : 137 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian maka dapat diambil kesimpulan antara lain:
1. Metode fuzzy tsukamoto diterapkan dalam aplikasi prediksi untuk menghitung serta memberikan hasil akhir atau prediksi sehingga dapat menentukan berapa jumlah hasil produksi yang harus diproduksi oleh perusahaan, apakah produksinya Berkurang, Tetap atau Bertambah. Pada penghitungan metode fuzzy tsukamoto, setiap konsekuen pada aturan yang berbentuk IF-Then harus direpresentasikan dengan suatu himpunan fuzzy dengan fungsi keanggotaan yang monoton. Sebagai hasilnya, output hasil inferensi dari tiap-tiap aturan diberikan secara tegas (crisp) berdasarkan α- predikat (fire strength). Hasil akhirnya diperoleh dengan menggunakan rata-rata terbobot.
2. Aplikasi prediksi hasil produksi minyak kelapa sawit ini dirancang dengan sistem komputerisasi menggunakan program visual studio.NET 2008 serta database menggunakan Microsoft Acces 2007.
5.2. Saran
Berdasarkan hasil penelitian maka dapat diambil kesimpulan antara lain:
1. Diharapkan adanya peneliti lain yang
mengembangkan aplikasi prediksi hasil produksi minyak kelapa sawit ini dengan metode-metode yang lain.
2. Pengguna sistem diharapkan dapat menjalankan aplikasi prediksi hasil produksi minyak kelapa sawit ini secara maksimal sehingga tidak terjadi kesalahan dalam proses menentukan hasil produksi.
DAFTAR PUSTAKA
1. Sri Kusumadewi dan Hari Purnomo, “Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan”, Graha Ilmu, Yogyakarta, Edisi 2, 2010.
2. Sri Kusumadewi dan Sri Hartati, “Neuro-Fuzzy Integrasi Sistem Fuzzy & Jaringan Syaraf”, Graha Ilmu, Yogyakarta, Edisi 2, 2010.
3. Kusrini, M.Kom, “Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan”, Andi, Yogyakarta, 2007.
4. http://pelita-informatika.com/berkas/jurnal/1.pdf, diakses 17 juni 2014.
5. Jogiyanto Hartono, MBA, Akt., Ph.D, “Analisis dan Desain Sistem Informasi”, Edisi III, ANDI, Yogyakarta, 2005.
6. http//repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/39 177/4/Chapter%2011.pdf, diakses 17 juni 2014. 7. http://artikata.com/arti-329634-hasil.html, diakses
17 juni 2014
8. http://carapedia.com/pengertian_definisi_produksi _info2348.html, diakses 17 juni 2014.
9. http://id.wikipedia.org/wiki/Kelapa_sawit, diakses 17 juni 2014.
10. http://setia.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/ 6039/MateriSuplemenUml.pdf, diakses 17 juni 2014.
11. Adi Nugroho, “Rekayasa Perangkat Lunak Menggunakan UML Dan Java”,
12. Rahmat Priyanto, “Langsung Bisa Visual Basic.Net 2008”, ANDI, Bandung, 2008. 13. http://id.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Access,
