1
Account Receivables Management Application Using Priority Algorithm (Case Study : PT. Shield On Service Cabang Pekanbaru) Yulyanti1, Yohana Dewi Lulu.W, S.Si., M.T.2 & Wawan Yunanto, S.Kom., M.T.3 Jurusan Teknik Informatika Politeknik Caltex Riau Jl. Umbansari No. 1 Rumbai Pekanbaru 28265
Abstrak Account Receivables (AR) atau disebut juga piutang dagang merupakan uang yang terhutang oleh pelanggan atas barang yang telah dijual atau jasa yang telah diberikan kepada pelanggan. Pada PT Shield On Service cabang Pekanbaru dalam pembuatan laporan invoice yang diterbitkan, bukti potong PPh 23, omset, pending AR, dan laporan outstanding AR masing bersifat manual yaitu data-data yang dilaporkan masih menggunakan program aplikasi lembar spreadsheet dengan peng-input-an manual. Dengan adanya aplikasi AR ini, dapat membantu pegawai dalam pembuatan laporan dan menentukan urutan prioritas outstanding AR dengan menggunakan algoritma prioritas yaitu metode AHP (Analytic Hierarchy Process). Aplikasi AR ini dapat membuat laporan bagian finance AR secara komputerisasi dan menampilkan data outstanding AR secara terurut menurut prioritasnya. Observasi awal dilakukan dengan teknik wawancara untuk mendapat informasi mengenai proses bisnis pada perusahaan sehingga dapat diimplementasikan ke dalam sebuah aplikasi. Berdasarkan hasil analisis melalui wawancara disimpulkan bahwa, aplikasi yang dibangun dapat memudahkan pekerjaan, menghemat waktu khususnya dalam pembuatan laporan finance AR, dan metode AHP dapat digunakan untuk penentuan prioritas data invoice outstanding AR. Berdasarkan hasil analisis dengan menggunakan metode AHP, prioritas pertama yaitu variabel skala jatuh tempo sebesar 0.833 (83%) dan prioritas kedua variabel nilai invoice sebesar 0.167 (17%) dengan rasio konsistensi yang sangat konsisten dengan nilai 0. Kata Kunci: Account Receivables, Algoritma Prioritas, Outstanding AR, Analytic Hierarchy Process, PT. Shield On Service Cabang Pekanbaru
Abstract Account Receivables (AR) is money owed for goods that have been sold or services that have been provided to customers. At PT Shield On Service Pekanbaru branch, in preparing invoice report, PPh 23 report, revenue report, pending AR and outstanding AR, they are still prepared manually. The data reports still using spreadsheet program application with manual input. Certainly, this process needs a long time in preparing the required reports. With AR application, it can help the employee in preparing the report and determine the order of outstanding AR priority by using priority algorithm with the method of AHP (Analytic Hierarchy Process). This application can make the computerized finance AR report, shows the data of outstanding AR sequentially according to the priority, and it uses AHP method to facilitate the follow up to the client. The first observation was done by interviewing to get information about the company’s business process, so it could be implemented in an application. Prior to the interview result, the application was built. It could be summarized that the application that was built could ease the work and saved more time, especially in preparing finance AR report. The AHP method could be used for prioritization of data invoice of outstanding AR. According to analysis result, for data prioritization using the AHP method, the first priority was maturity scale variable with 0.833 (83%) and the second priority was invoice value variable with 0.167 (17%). The result was obtained with the ratio consistency for these variables, which were invoice value and maturity scale, of very consistent with the value of 0. Keywords: Account Receivables, Priority Algorithm, Outstanding AR, Analytic Hierarchy Process, PT. Shield On Service Cabang Pekanbaru
1
Pendahuluan
Account Receivables (AR) atau disebut juga piutang dagang adalah piutang yang timbul dari penjualan barang atau jasa yang dihasilkan suatu perusahaan. Dari hasil penelitian yang dilakukan pada divisi finance AR di perusahaan ini terdapat beberapa hal bisa didapatkan. Hal
2
Yulyanti
tersebut yaitu dalam pembuatan beberapa laporan-laporan penting, rekap data dan informasiinformasi penting yang berhubungan dengan data divisi finance AR masih bersifat manual yaitu masih menggunakan program aplikasi spreadsheet. Laporan-laporan tersebut antara lain laporan rekap AR, laporan bukti potong PPh 23, laporan pending AR, dan laporan outstanding AR. Untuk meningkatkan dan memudahkan pekerjaan pegawai bagian finance AR pada PT Shield On Service Cabang Pekanbaru, dibuatlah sebuah aplikasi Account Receivables (piutang dagang) yang dapat menangani pembuatan laporan ke program aplikasi spreadsheet lebih cepat, mudah dan gampang tanpa melalui proses penginputan manual. Pada aplikasi yang akan dibuat, data yang telah diinputkan dapat diektraksi ke aplikasi spreadsheet yaitu Microsoft Excel. Sehingga, pelaporan ke kantor pusat dapat cepat dilakukan prosesnya tanpa melalui proses pengeditan manual. Aplikasi yang dikembangkan ini menggunakan bahasa pemrograman VB.NET berbasis desktop dan menggunakan database MySQL. 2
Tinjauan pustaka
2.1
Penelitian Sebelumnya
Pada penelitian yang dilakukan oleh Noerlina dan Ratna, studi kasus pada PT SAAG utama untuk membantu masalah dalam hal transaksi penjualan dan piutang dagang, solusi yang ditawarkan yaitu sistem informasi akuntansi penjualan dan piutang dagang untuk membantu proses pengambilan keputusan dan mengendalikan transaksi piutang dagang yang ada, termasuk didalamnya laporan status invoice dan piutang dagang. Sedangkan penelitian sekarang hanya membantu masalah perusahaan dalam hal piutang dagang saja, dengan solusi sebuah aplikasi piutang dagang dalam pembuatan laporan yang otomatis diekstraksi ke Microsoft Excel dan data piutang terurut menggunakan algoritma prioritas. Kemudian penelitian kedua yaitu yang dilakukan oleh Putri, studi kasus Kabupaten Bangli melakukan penelitian penentuan prioritas penanganan jalan menggunakan metode AHP untuk menentukan prioritas penanganan jalan sesuai kebutuhan masyarakat di Kabupaten Banglis. Sedangkan penelitian sekarang, studi kasus PT Shield On Service cabang Pekanbaru melakukan penelitian penentuan prioritas data tagihan piutang klien untuk dilakukan follow up menggunakan metode AHP.
2.2
Konsep Hutang dan Piutang
Hutang didefinisikan sebagai pengorbanan manfaat ekonomi dimasa yang akan datang yang akan muncul dari kewajiban khusus suatu usaha saat ini untuk mentransfer aktiva atau menyediakan jasa pada badan usaha lain dimasa yang akan datang sebagai akibat transaksi atau kejadian dimasa lalu. Piutang adalah klaim perusahaan atas uang, barang, atau jasa pada pihak lain akibat transaksi di masa lalu. Piutang yang dilakukan perusahaan, apapun itu, harus disertai dengan dokumentasi transaksi, baik berupa faktur, nota, kuitansi, invoice, bukti pengeluaran uang, bukti penerimaan uang atau dokumen yang lain.
2.3
Piutang Usaha/Dagang (Account Receivable)
Account Receivables (AR) atau disebut juga piutang dagang adalah piutang yang timbul dari penjualan barang atau jasa yang dihasilkan suatu perusahaan. Menurut Bodnar dan Hopwoord, piutang dagang adalah uang yang terhutang oleh pelanggan atas barang yang telah dijual atau jasa yang telah diberikan kepada pelanggan.
Account Receivables Management Application Using Priority Algorithm
2.4
3
PPh Pasal 23
PPh pasal 23 terhutang atas berbagai kegiatan pemberian jasa serta sewa seperti jasa catering, jasa perawatan lingkungan (kebersihan), jasa pelaksana konstruksi, jasa perancang dan pengawasan konstruksi, jasa tenaga ahli, jasa lainnya, sewa angkutan darat, dan sewa harta bergerak selain angkutan darat dan selain sewa tanah dan bangunan.
2.5
Algoritma Prioritas
Priority Scheduling merupakan algoritma penjadwalan yang mendahulukan proses yang memiliki prioritas tertinggi. Setiap proses memiliki prioritasnya masing-masing. Beberapa algoritma dalam Machine Learning yang dapat digunakan untuk kasus penentuan prioritas adalah AHP (Analytic Hierarchy Process), CBRank (Case-Based Ranking), dan IGA (Interactive Genetic Algorithm).
2.6
Metode AHP (Analytic Hierarchy Process)
Algoritma atau metode penentuan prioritas yang digunakan pada aplikasi piutang dagang ini adalah AHP (Analytic Hierarchy Process). Model AHP memakai persepsi manusia yang dianggak expert sebagai input utamanya. Kriteria expert disini bukan berarti bahwa orang tersebut haruslah jenius, pintar, bergelar doktor dan sebagainya tetapi lebih mengacu pada orang yang mengerti benar permasalahan yang dilakukan, merasakan akibat suatu masalah atau punya kepentingan terhadap masalah tersebut. Tabel 1 Skala Matriks Perbandingan Berpasangan Intensitas Kepentingan 1 3
5
7
9 2,4,6,8
Definisi Elemen yang sama pentingnya dibanding dengan elemen yang lain (Equal Importance) Elemen yang satu sedikit lebih penting dari pada elemen yang lain (Moderate more importance) Elemen yang satu jelas lebih penting dari pada elemen lain (Essential, Strong more importance) Elemen yang satu sangat jelas lebih penting dari pada elemen yang lain (Demonstrated importance) Elemen yang satu mutlak lebih penting daro elemen yang lain (Absolutely more importance) Apabila ragu-ragu antara dua nilai ruang berdekatan (grey area)
Penjelasan Kedua elemen menyumbang sama besar pada sifat tersebut. Pengalaman menyatakan sedikit berpihak pada satu elemen Pengalaman menunjukkan secara kuat memihak pada satu elemen Pengalaman menunjukkan secara kuat disukai dan dominasinya terlihat dalam praktek. Pengalaman menunjukkan satu elemen sangat jelas lebih penting. Nilai ini diberikan bila diperlukan kompromi.
Tabel 1 digunakan untuk mengkonversikan pendapat atau pernyataan para expert atau penilai dapat diprioritaskan ke angka-angka. Permasalahan di dalam metode AHP adalah melalui pendapat expert atau responden yang terlibat. Pengumpulan pendapat dalam membandingkan satu variabel dengan variabel yang lain dapat mengarah pada ketidakkonsistenan jawaban yang diberikan. Oleh karena itu diperlukan perhitungan ratio konsistensi. Ratio konsistensi dari perbandingan antar variabel tidak lebih dari 10% atau sama dengan 0,1.
4
3
Yulyanti
Hasil dan pembahasan Berikut perancangan penentuan prioritas pada aplikasi piutang dagang: Tabel 2 Penentuan prioritas varibel pada aplikasi piutang dagang Kriteria
SJT
OAR
Bobot Prioritas
SJT OAR
1 0,2
5 1
0,833 0,167
6
1,2 Jumlah Principle eigen value
=
1,000 2
Consistency Index (CI) Consistency Ratio (CR)
= =
0 0
Keterangan : SJT = Skala Jatuh Tempo OAR = Outstanding AR • Pernyataan : skala jatuh tempo dinilai lebih penting dibanding dengan nilai outstanding AR (ditunjukkan dengan nilai 5). • SJT : OAR = 5 : 1 dan OAR : SJT = 1 : 5 (atau sama dengan 0.2). • Jumlah kan kolom SJT = 1 + 0.2 = 1.2 dan Kolom OAR = 5 + 1 = 6. • Menghitung prioritas untuk masing-masing variabel adalah sebagai berikut : Bobot prioritas untuk SJT = ½ x (1/1.2 + 5/6) = 0.8333 Bobot Prioritas untuk OAR = ½ x (0.2/1.2 + 1/6) = 0.167 • Mencari principle eigen value adalah sebagai berikut : Principle Eigen Value = (1.2 x 0.8333) + (6 x 0.167) =2 • Mencari Consistency Index (CI) adalah sebagai berikut : Consistency Index = 2-2 / 2-1 =0 • Mencari Consistency Ratio (CR) adalah sebagai berikut : Consistency Ratio = CI/RI = 0/0 =0 Jadi, hasil consistency ratio untuk pembobotan 2 buah variabel tersebut di atas adalah 0. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa pembobotan yang diberikan sangat konsisten. Untuk model AHP matrik perbandingan dapat diterima jika nilai ratio konsisten tidak lebih dari 10% atau 0.1.
3.1
Hasil Pengujian Aplikasi
3.1.1 Bagian Administrator Halaman admin memiliki tujuh menu yaitu menu Project, Invoice, Payment, Report, User, Change Password, Logout.
Gambar 1 Menu halaman admin
Account Receivables Management Application Using Priority Algorithm
5
1. Menu Project Untuk melihat, menambah dan mengubah data proyek. Selain itu pada menu Project terdapat submenu Client yang berfungsi melihat, menambah dan mengubah data klien. Selain submenu Client, terdapat submenu Contact untuk melihat, manambah dan mengubah data kontak klien. 2. Menu Invoice Untuk melihat, menambah dan mengubah data invoice. 3. Menu Payment Untuk melihat, menambah dan mengubah data pembayaran yang dilakukan oleh klien. Atas pembayaran invoice yang telah ditagihkan ke klien. Pada menu payment juga terdapa submenu PPh 23 yaitu untuk melihat, menambah dan mengubah data bukti potong PPh 23 yang diterbitkan oleh klien atas pemotongan pajak penghasilan yang dilakukan. 4. Menu Report Pada menu inilah yang menjadi inti dari aplikasi AR ini yaitu pada menu ini dapat membuat laporan dengan cepat hanya dengan menekan tombol Generate dan Download. Otomatis laporan akan diekstraksi ke Microsoft Excel pada drive C. Laporan-laporan tersebut adalah laporan Outstanding AR, Rekap AR, Pending AR, Omset, dan PPh 23,
Gambar 2 Tampilan submenu Outstanding AR
Gambar 3 Tampilan hasil laporan Outstanding AR di Microsoft Excel
6
Yulyanti
5. Menu User Menu User hanya dapat diakses oleh bagian administrator yaitu untuk melihat, menambah dan mengubah data pengguna. 6. Menu Change Password
Menu Change Password digunakan untuk merubah password pengguna. 3.1.2 Bagian Finance Halaman finance memiliki enam menu yaitu menu Project, Invoice, Payment, Report, Change Password, Logout. Fungsinya sama dengan menu yang terdapat pada halaman administrator.
3.2
Perbandingan Manual dengan Aplikasi
Data manual berupa data invoice outstanding AR yang ditanyakan oleh divisi finance AR nasional di kantor pusat. Kemudian dilakukan pencatatan secara manual dan dibandingkan dengan hasil keluaran aplikasi. Terdapat tiga perbandingan yang telah dilakukan, sebagai berikut: 1. Data ke-1 Tanggal 23 Juni 2014 Dari perbandingan data tanggal 23 Juni 2014, disimpulkan ketepatan data manual sebesar 0%, karena kesemua data yang ditanyakan masih dalam status aman dan belum saatnya untuk diprioritaskan dilakukan follow up. Dengan data missing sebanyak 5 proyek yang seharusnya sudah dilakukan follow up. 2. Data ke-2 Tanggal 9 Juli 2014 Dari perbandingan data tanggal 9 Juli 2014, disimpulkan ketepatan data manual sebesar 47%, didapat dari 7 data yang pantas dilakukan follow up dari 15 data manual yang ada. Dengan data missing sebanyak 1 proyek yang seharusnya sudah dilakukan follow up. 3. Data ke-3 Tanggal 15 Juli 2014 Dari perbandingan data tanggal 15 Juli 2014, disimpulkan ketepatan data manual sebesar 75%, didapat dari 9 data yang pantas dilakukan follow up dari 12 data manual yang ada. Dengan 3 buah data missing. Jadi, dapat disimpulkan rata-rata ketepatan data manual yang ada yaitu sebesar 40.67% dengan total data missing sebanyak 9.
3.3
Analisis dan Pembahasan
Data yang digunakan untuk analisis adalah data outstanding AR hasil keluaran aplikasi tanggal 28 Juli 2014. Data yang tercatat tanggal 28 Juli 2014 yaitu sejumlah 39 buah data. Untuk data nilai outstanding AR dapat dilihat pada Gambar 4 dan data skala jatuh tempo dapat dilihat pada Gambar 5. Data nilai outstanding AR adalah jumlah piutang klien yang belum dilakukan pembayaran. Data skala jatuh tempo adalah rentang antara tanggal jatuh tempo dengan tanggal hari data ditampilkan. Apabila skala jatuh tempo negatif maka sudah melewati batas tanggal jatuh tempo dan harus dilakukan penagihan kepada klien, sedangkan apabila positif maka penagihan belum jatuh tempo.
Account Receivables Management Application Using Priority Algorithm
7
Gambar 4 Grafik data nilai outstanding AR tanggal 28 Juli 2014
Gambar 5 Grafik data skala jatuh tempo tanggal 28 Juli 2014
Ada beberapa langkah yang dibutuhkan untuk menentukan prioritas program penentuan prioritas invoice yang akan di-follow up oleh bagian finance dengan metoda AHP ini, yakni:
3.3.1 Melakukan Perbandingan Setiap KPI Pada tahap ini adalah membuat tabel perbandingan prioritas setiap KPI dengan membandingkan masing-masing KPI. Proses membandingkan nilai prioritas KPI. Contoh jika data no 1 dibanding data no 2, maka 7/7 = 1. Kemudian lakukan perbandingan data no 1 dengan data no 2, dan seterusnya. Lakukan perhitungan hingga data no 39. Sesuai dengan jumlah data yang dibandingkan yaitu sebanyak 39 data. Sehingga, pada tahap ini didapat perbandingan setiap KPI.
3.3.2 Penentuan Bobot KPI Pada tahap ini adalah menentukan bobot pada tiap KPI, nilai bobot ini berkisar antara 01. Selanjutnya, total bobot untuk setiap kolom adalah 1. Cara menghitung bobot adalah angka pada setiap kotak dibagi dengan penjumlahan semua angka dalam kolom yang sama. Selanjutnya adalah menentukan bobot pada tiap KPI, nilai bobot ini berkisar antara 0-1. Dan total bobot untuk setiap kolom adalah 1. Cara menghitung bobot dibagi penjumlahan semua angka dalam kolom yang sama (merujuk pada hasil perhitungan perbandingan setiap KPI). Contoh bobot dari (data no.1, data no.1) = 1 / (total penjumlahan data pada kolom nomor 1) = 0.057. selanjutnya lakukan perhitungan bobot (data no.1, data no.2), dan seterusnya. Lakukan perhitungan hingga data no 39. Dengan perhitungan yang sama maka prioritas masingmasing data dapat diperoleh.
8
Yulyanti
3.3.3 Menentukan Nilai Bobot dan Prioritas Pada tahap ini adalah mencari nilai bobot untuk masing-masing KPI. Dengan melakukan penjumlahan setiap nilai bobot prioritas pada setiap baris tabel dibagi dengan jumlah KPI. Sehinga, diperoleh masing-masing KPI. Selanjutnya adalah mencari nilai bobot untuk masing-masing data. Caranya adalah melakukan penjumlahan setiap nilai bobot prioritas pada setiap data dibagi dengan jumlah data. Sehingga diperoleh bobot masing-masing yaitu data no 1 : (penjumlahan baris data nomor 1) / Jumlah data = 2.238 / 39 = 0.057. Lakukan perhitungan yang sama hingga data nomor 39. Pada perhitungan bobot berupa nilai angka seperti nilai invoice dapat dilakukan perhitungan secara langsung dengan cara: nilai invoice/total keseluruhan nilai invoice. Sehingga didapat masing-masing bobot untuk nilai invoice dengan cara data no 1 : 190.450.533 / 5.834.286.170 = 0.032643. Lakukan perhitungan yang sama hingga data nomor 39.
3.4
Kesimpulan Data
Setelah diketahui nilai bobot untuk masing-masing data yaitu nilai invoice dan rentang jatuh tempo, kemudian dilakukan perhitungan untuk mengetahui prioritas masing-masing invoice. Pada bagian perancangan telah dilakukan perhitungan untuk bobot skala jatuh tempo yaitu 0.8333 dan bobot nilai invoice yang outstanding yaitu 0.167. Kemudian, dari perhitungan kedua nilai tersebut memiliki hasil rasio konsistensi yang sangat konsisten yaitu bernilai 0. Selanjutnya, dilakukan perhitungan untuk mengetahui prioritas masing-masing data invoice. Perhitungannya sebagai berikut: Data no 1 : (0.057 x 0.833) + (0.032643 x 0.167) = 0.053247 Data no 2 – 39 (Lakukan perhitungan yang sama seperti data no 1) Dari hasil pembobotan tersebut, maka dapat disimpulkan berdasarkan data tersebut urutan prioritas data invoice tanggal 28 Juli 2014 sesuai dengan Tabel 4.7, sebagai berikut: 1. Prioritas pertama pada data no 2 (0.057048 atau 5.7%) 2. Prioritas kedua pada data no 8 (0.054882 atau 5.49%) 3. Prioritas ketiga pada data no 4 (0.054559 atau 5.46%) … 39. Prioritas ketiga puluh sembilan pada data no 21 (0.006915 atau 0.682%) Dapat disimpulkan bahwa hasil pencarian manual yang dilakukan memberikan hasil keluaran yang sama dengan yang disajikan oleh aplikasi pada tanggal 28 Juli 2014. Dengan urutan pertama yang harus diprioritaskan yaitu data no 2 sebesar 5.7%, kemudian urutan kedua yaitu data no 8 sebesar 5.49%, dan paling akhir data no 21 sebesar 0.682%. 4
Kesimpulan
Dari hasil perancangan dan evaluasi aplikasi ini, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut: 1. Berdasarkan hasil pengujian aplikasi berupa output yang dihasilkan, dapat disimpulkan bahwa aplikasi yang dibangun dapat menghasilkan laporan bagian finance AR secara terkomputerisasi. 2. Berdasarkan hasil wawancara langsung kepada pegawai bagian finance pada PT Shield On Service Cabang Pekanbaru bahwa aplikasi yang dibangun dapat mempermudah pekerjaan bagian finance AR dalam hal pembuatan laporan finance AR dan menghemat waktu pembuatan laporan. 3. Berdasarkan hasil wawancara, dapat disimpulkan metode AHP dapat digunakan untuk penentuan prioritas data invoice outstanding AR.
Account Receivables Management Application Using Priority Algorithm
9
4. Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan penggunaan algoritma prioritas menggunakan metode AHP dalam menentukan prioritas data outstanding AR. Dapat disimpulkan aplikasi yang dibangun dapat menampilkan data sesuai urutan prioritas untuk di-follow up menggunakan algoritma prioritas. 5. Berdasarkan metode AHP, prioritas pertama yaitu variabel skala jatuh tempo sebesar 0.833 (83%) dan prioritas kedua variabel nilai invoice sebesar 0.167 (17%). Dengan rasio konsistensi untuk variabel yang digunakan yaitu nilai invoice dan skala jatuh tempo memiliki rasio konsistensi yang sangat konsisten dengan nilai 0. 5
Saran
Untuk pengembangan aplikasi outstanding AR dimasa mendatang, disarankan beberapa hal sebagai berikut: 1. Diharapkan pengembangan aplikasi outstanding AR ini tidak hanya pada PT Shield On Service cabang Pekanbaru saja tetapi dapat dikembangkan pada perusahaan lain. 2. Diharapkan untuk pengembangan aplikasi dimasa akan datang tidak hanya aplikasi outstanding AR tetapi dapat menerapkan aplikasi yang lainnya seperti aplikasi logistik, purchasing dan aplikasi lainnya yang dapat membantu kinerja perusahaan dalam menjalankan proses bisnisnya. 6
Daftar pustaka
[1]
Bodnar, G.H dan W.S. Hopwood. (1996). Sistem Informasi Akuntansi. Edisi ke-1. Jakarta : Salemba Empat. Horngern, dkk. (2009). Financial and Managerial Accounting. Edisi ke-2. New Jersey : Pearson International Edition. Ikhsan, A dan H.B. Suprasto. (2008). Teori Akuntansi dan Riset Multiparadigma. Edisi ke-1. Yogyakarta : Graha Ilmu. Juliyanti, dkk. (2011). Pemilihan Guru Berprestasi Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS. Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan dan Penerapan FMIPA. Yogyakarta : Universitas Negeri Yogyakarta. Makkasau, Kasman. (2012). Penggunaan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) Dalam Penentuan Prioritas Program Kesehatan (Studi Kasus Program Promosi Kesehatan). Jurnal – Jurusan Teknik Industri. Universitas Diponegoro. MGDR. (2007). Pengantar Sistem Operasi Komputer : Jilid Pertama. Tersedia di: http://afies.web.ugm.ac.id/treasurers/wpcontent/uploads/2007/12/SistemOperasi-4.X1.pdf [27 November 2013]. Muljono, Djoko. (2009). Akuntansi Pajak. Edisi ke-2. Yogyakarta : Penerbit Andi. Mulyadi. (2001). Sistem Akuntansi. Edisi ke-2. Jakarta : Salemba Empat. N, Noerlina dan L.S.S., Ratna. (2006). Analisis dan Perancangan Sistem Informasi Akuntansi Penjualan dan Dagang Studi Kasus PT SAAG Utama. Jurnal - Jurusan Komputerisasi Akuntansi. Universitas Bina Nusantara. Priyambadha, Bayu. (2013). Penyusunan Prioritas Kebutuhan Perangkat Lunak dengan Pendekatan Machine Learning. Tersedia di http://bhajoe.lecture.ub.ac.id/2013/03/07/penyusunan-prioritas-kebutuhanperangkatlunak-dengan-pendekatan-machine-learning/ [14 Januari 2014]. Putri, I Dewa Ayu Ngurah Alit. (2011). Penentuan Skala Prioritas Penanganan Jalan Kabupaten Di Kabupaten Bangli. Tesis – Program Pasca Sarjana. Denpasar : Universitas Udayana. Rudianto. (2009). Pengantar Akuntansi. Jakarta : Penerbit Erlangga. Skouse, K.F., dkk. (2001). Akuntansi Keuangan Menengah. Edisi ke-1. Jakarta : Salemba Empat.
[2] [3] [4]
[5]
[6]
[7] [8] [9]
[10]
[11]
[12] [13]
