Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Karateka Level Sabuk Hitam Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making ( FMADM ) Studi Kasus : BANDUNG KARATE CLUB KABUATEN BOGOR Jaya Saputra, Dra. Sri Setyaningsih M.Si ยน dan Eneng Tita Tosida, S.Tp, M.Si ยฒ Program Studi Ilmu Komputer FMIPA โ Universitas Pakuan Jl. Pakuan PO BOX 452, Bogor Telp/Fax (0251) 8375 547 Email :
[email protected] ABSTRAK BKC merupakan singkatan dari Bandung Karate Club dan Bina Kshatria Citra, didirikan oleh Iwa Rahadian Arsanata di Bandung pada tanggal 16 juni 1966. BKC masuk ke Bogor pada awal tahun 1991 hingga kini tersebar diberbagai sekolah, perguruan tinggi, instansi pemerintahan, dan swasta yang berada di Kabupaten Bogor. BKC mempunyai aktivitas atau kegiatan rutin yang menjadi agenda, diantaranya satu kali dalam setahun menyelenggarakan ujian pada tingkatan sabuk hitam secara terpusat di Pusdiklat Pondok Puragabaya Bandung. Jika dibandingkan dengan jaman dahulu, jumlah sabuk hitam untuk BKC kabupaten Bogor saat ini sudah meningkat. Banyak faktor yang mempengaruhi karateka untuk menjadi sabuk hitam seperti niat dari diri sendiri, sekedar untuk mengambil gelar dan ada juga yang ditunjuk oleh pelatih masingmasing. Dari alasan tersebut, seringkali cabang kurang tepat dalam mengambil keputusan untuk mengirim calon karateka yang akan mengikuti ujian pada tingkatan sabuk hitam, banyak hal yang harus dipertimbangkan seperti penguasaan gerakan-gerakan, tingkatan sabuk, memiliki dojo apa tidak dan sudah mengikuti ujian masa bina atau belum. Oleh karena itu, dalam pengambilan keputusan dengan menggunakan salah satu metode yaitu Fuzzy Multiple Attribute Decission Making (MADM). Metode ini mampu menyeleksi alternative terbaik dari sejumlah alternative yang ada. Salah satu konsep metode penyelesaian masalah Fuzzy MADM yaitu Simple Additive Weighting Method (SAW). Konsep dasar SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternative pada semua atribut, dalam hal ini yang berhak mengikuti ujian sabuk hitam adalah yang memenuhi kriteria calon karateka sabuk hitam. Kata Kunci : Menentukan Karateka Level Sabuk Hitam, Fuzzy Multiple Attribute Decision Making LATAR BELAKANG BKC merupakan singkatan dari Bandung Karate Club dan Bina Kshatria Citra, didirikan oleh Iwa Rahadian Arsanata di Bandung pada tanggal 16 juni 1966. BKC masuk ke Bogor pada awal tahun 1991 hingga kini tersebar diberbagai sekolah, perguruan tinggi, instansi pemerintahan, dan swasta yang berada di Kabupaten Bogor. BKC mempunyai aktivitas atau kegiatan rutin yang menjadi agenda, diantaranya satu kali dalam setahun menyelenggarakan ujian pada tingkatan sabuk
hitam secara terpusat di Pusdiklat Pondok Puragabaya Bandung. Jika dibandingkan dengan jaman dahulu, jumlah sabuk hitam untuk BKC kabupaten Bogor saat ini sudah meningkat. Banyak faktor yang mempengaruhi karateka untuk menjadi sabuk hitam seperti niat dari diri sendiri, sekedar untuk mengambil gelar dan ada juga yang ditunjuk oleh pelatih masing-masing. Dari alasan tersebut, seringkali cabang kurang tepat dalam mengambil keputusan untuk mengirim
calon karateka yang akan mengikuti ujian pada tingkatan sabuk hitam, banyak hal yang harus dipertimbangkan seperti penguasaan gerakangerakan, tingkatan sabuk, memiliki dojo apa tidak dan sudah mengikuti ujian masa bina atau belum. Pada kasus seperti ini, akan sangat membantu jika dapat dibuat suatu aplikasi yang dapat membantu dalam menentukan calon karateka yang akan mengikuti ujian tingkatan sabuk hitam, dengan memperhatikan kriteriakriteria yang nantinya dapat menjadi acuan dalam mengambil keputusan. Oleh karena itu, dalam proyek akhir ini akan dikembangkan sistem pengambilan keputusan dengan menggunakan salah satu metode yaitu Fuzzy Multiple Attribute Decission Making (MADM). Metode ini mampu menyeleksi alternative terbaik dari sejumlah alternative yang ada. Salah satu konsep metode penyelesaian masalah Fuzzy MADM yaitu Simple Additive Weighting Method (SAW). Konsep dasar SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternative pada semua atribut, dalam hal ini yang berhak mengikuti ujian sabuk hitam adalah yang memenuhi kriteria calon karateka sabuk hitam. Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pengambilan keputusan untuk menentukan karateka level sabuk hitam yang akan mengikuti ujian Bandung Karate Club (BKC) di Kabupaten Bogor dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan yaitu nilai gerakan, jumlah dojo, tingkatan sabuk dan nilai ujian masa bina. Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup yang penelitian ini meliputi:
1. Pemilihan calon karateka level sabuk hitam Bandung Karate Club sekabupaten Bogor 2. Perangkat lunak yang digunakan adalah Adobe Dreamweaver CS5 untuk pemrograman PHP dan XAMPP sebagai database. Manfaat Penelitian Sistem ini dapat membantu dalam memberikan hasil berupa rekomendasi kepada cabang Kabupaten Bogor untuk menentukan calon karateka yang sesuai dengan kriteria. Memberikan hasil berupa prediksi jumlah calon karateka sabuk hitam Bandung Karate Club (BKC) di Kabupaten Bogor yang lulus seleksi pemilihan. METODOLOGI PENELITIAN Metode penelitian yang diterapkan pada pembuatan sistem penunjang keputusan karateka level sabuk hitam Bandung Karate Club (BKC) Kabupaten Bogor ini menggunakan metode SDLC (System Development Life Cycle). Pendekatan metode SDLC terdiri dari enam tahap yaitu Perencanaan, Analisis, Perancangan, Implementasi, Uji Coba serta Penggunaan dan Pemeliharaan. Tahap Perencanaan
Tahap analisis
Tahap Perancangan
Tahap Implementasi
Uji Coba Sistem
Sistem Diterima
dibahas
dalam
TIDAK
YA Tahap Penggunaan Dan Pemeliharaan
Gambar 1. Sistem Development Live Cycle (SDLC)
Tahap Perencanaan Tahap perencanaan dibuat dengan tujuan untuk membantu tahap konsep yang akan diterapkan, Proses pengumpulan dan penganalisisan data menjadi tahap awal dalam proses ini. Sistem yang digunakan dalam pembuatan aplikasi ini berupa sistem yang akan dibuat dan dikembangkan lagi dalam pemrosesannya, Kemudian datanya diolah untuk perencanaan aplikasi yang akan dibuat menggunakan Adobe Dreamweaver CS5. Tahap Analisis Sistem Tahap Analisis Sistem merupakan tahap pengamatan dan pengambilan keputusan yang akan digunakan dalam membuat aplikasi sistem pendukung keputusan untuk menentukan karateka level sabuk hitam dan mengidentifikasi kriteria dan bobot nilai untuk mengikuti seleksi kenaikan sabuk. 1.
Mendefinisikan Nilai Kriteria Nilai Kriteria merupakan nilai utama yang terdapat pada perhitungan system pendukung keputusan karateka level sabuk hitam, nilai kriteria ini ditentukan dari pertimbangan umum cabang ketika memilih calon karateka sebelum memutuskan untuk memilih calon karateka sabuk hitam yang akan mengikuti ujian. Nilai Penguasaan Gerakan Nilai kriteria penguasaan gerakan ini merupakan nilai untuk masing-masing gerakan yang dikuasai seperti gerakan dasar pukulan, tendangan dan lain-lain, nilai ini ditentukan oleh penulis karena dilihat dari nilai penguasaan gerakan-gerakan karate yang diperoleh karateka selama test uji penguasaan gerakan karate. Berikut interval nilai penguasaan gerakan dikonversi dengan bilangan Fuzzy : Tabel 6. Nilai Penguasaan Gerakan Nilai Penguasaan Materi Bobot >80 (A) 10 71-80 ( B ) 7.5
61-70 ( C ) 50-60 ( D ) -50 (E)
5 2.5 0
Untuk nilai kriteria penguasaan gerakan memiliki nilai rentang dari 0 sampai dengan 10, makin besar nilai, maka nilai yang akan didapat pun makin tinggi. Nilai terendah dari penguasaan gerakan ini -50 memiliki nilai 0 dan nilai gerakan diatas 80 memiliki nilai 10. Nilai Jumlah Dojo Nilai kriteria jumlah dojo merupakan nilai untuk jumlah perguruan yang dilatih oleh karateka. Kemudian penilaian untuk jenis ini ditentukan berdasarkan jumlah dojo yang dilatih oleh seorang karateka tersebut. Berikut interval nilai jumlah dojo dikonversi dengan bilangan Fuzzy : Tabel 7. Nilai Jumlah Dojo Jumlah Dojo Bobot >1 10 1 7.5 0 5 Pada tabel nilai jumlah dojo, karateka yang memiliki dojo lebih dari 1 mendapat nilai 10, sedangkan karateka yang hanya memiliki 1 dojo mendapat nilai 7,5 dan jika seorang karateka tidak memiliki dojo sama sekali mendapat nilai 5. Dojo sangat berpengaruh dalam pengajuan ujian kenaikan sabuk hitam karena jika seorang karateka sudah memiliki dojo maka karateka dianggap sudah memiliki persyaratan sebagai sabuk hitam. Nilai Tingkatan Sabuk Nilai kriteria tingkatan sabuk ditentukan berdasarkan tingkatan sabuk terakhir karateka berdasarkan ijazah terakhir karateka yang diperoleh. Sabuk pada karate dibagi menjadi beberapa tingkatan diantaranya sabuk putih atau KYU VI, sabuk kuning KYU V, sabuk hijau KYU IV, sabuk sabuk biru KYU III, dan coklat dibagi menjadi coklat KYU II dan KYU
I. Berikut interval nilai tingkatan sabuk dikonversi dengan bilangan Fuzzy : Tabel 8. Nilai Tingkatan Sabuk Tingkatan Sabuk Bobot KYU I 10 KYU II 7.5 KYU III 5 Nilai kriteria tingkatan sabuk merupakan nilai untuk jenis sabuk seorang karateka, berdasarkan jenis tingkatan sabuk yang ada, nilai kriteria tingkatan sabuk ini ditentukan menjadi 3 bagian yang terdiri dari sabuk coklat KYU I, merupakan tingkatan sabuk coklat paling tinggi mendapat nilai 10, jenis tingkatan sabuk yang berikutnya adalah sabuk coklat KYU II, tingkatan sabuk setelah KYU I mendapat nilai 7,5, dan yang terakhir adalah tingkatan sabuk KYU III yaitu sabuk biru mendapat nilai 5. Nilai Ujian Masa Bina Kriteria nilai ujian masa bina ditentukan berdasarkan nilai ujian masa bina seorang karateka apakah karateka tersebut pernah mengikuti ujian masa bina. Sebagai atlet karateka biasanya selalu mengikuti ujian masa bina sebelum mengikuti ujian kenaikan sabuk hitam karena pada ujian masa bina ini karateka akan dibekali semua hal yang mengenai tentang ujian kenaikan sabuk hitam. Berikut interval ujian masa bina dikonversikan dengan bilangan Fuzzy : Tabel 9. Nilai Ujian Masa Bina Nilai Ujian Masa Bina Bobot >80 (A) 10 71-80 ( B ) 7.5 61-70 ( C ) 5 50-60 ( D ) 2.5 -50 (E) 0 Nilai kriteria ujian masa bina memiliki nilai rentang dari 0 sampai dengan 10, makin besar nilai, maka nilai yang akan didapat pun
makin tinggi. Nilai terendah dari nilai ujian masa bina ini -50 memiliki nilai 0 dan nilai gerakan diatas 80 memiliki nilai 10. Mendefinisikan Nilai Bobot Untuk menentukan nilai bobot, menggunakan grafik triangural dengan nilai range angka dari 0 sampai 10, Yang terdiri dari 5 kriteria nilai, dengan masing masing range: 1. Sangat Rendah (SR) = 0 2. Rendah (R) = 2.5 3. Cukup (C) =5 4. Baik (B) = 7.5 5. Sangat Baik (SB) = 10 Perhitungan nilai bobot ini didapat dari hasil pembagian rata rata dari 5 kriteria dengan nilai tertinggi 10 dan nilai terendah 0. seperti pada contoh grafik dibawah ini: S
R
C
B
S
2,
5
7,
10
๐ (๐ฅ)
0
Gambar 14. Grafik Triangular Bobot Nilai bobot yang ada pada grafik triangular diatas dihubungkan dengan kriteria perhitungan nilai bobot karateka yang meliputi nilai penguasaan gerakan, jumlah dojo, tingkatan sabuk, dan terakhir ujian masa bina. Urutan penilaian standar pada sistem ini seperti pada table berikut.
Tabel 10. Nilai Kriteria Bobot No* Kriteria* Nilai Bobot* 1 Penguasan 10 Gerakan 2 Jumlah Dojo 7.5 3 Tingkatan 5 Sabuk 4 Ujian Masa 2.5 Bina Gambar 16. Halaman Utama Admin HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Hasil yang didapat dari pembuatan aplikasi Sistem Pendukung keputusan Untuk Menentukan Karateka Level Sabuk Hitam Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making ini adalah seperti yang akan dijelaskan dibawah ini: Halaman Utama Admin (Back End) Halaman utama admin merupakan halaman untuk sisi admin melakukan manipulasi data diantaranya yaitu input dan delete. Namun untuk dapat mengakses halaman tersebut admin harus melakukan login terlebih dahulu. Berikut adalah form login untuk admin dapat dilihat pada Gambar 15. 1. Input akun admin
Gambar 15. Login Admin 2. Output Halaman Admin tampil apabila berhasil login. Berikut adalah tampilan halaman Admin dapat dilihat pada Gambar 16.
Halaman Utama User (Front end) Halaman utama adalah halaman pertama yang akan tampil pada saat membuka aplikasi, Terdiri dari Menu, Header, Banner, content dan footer. Di dalam halaman utama ini berisikan gambar dan lambang Bandung Karate Club yang berupa banner. Halaman utama user upload peserta berfungsi untuk menginputkan file data calon karateka yang akan mengikuti seleksi. File data peserta kemudian diproses. Tampilan halaman upload file peserta dapat dilihat pada Gambar 17.
Gambar 17. Halaman Upload File Peserta Untuk mencari data file peserta user menekan tombol telusuri, kemudian sistem akan menjalankan proses pencarian data file exel data peserta, proses dari pencarian yang terhubung dengan tabel proses padaS database BKC. Setelah file data exel peserta dipilih kemudian user menekan tombol upload.setelah
file data di upload kemudian dilakukan poses perhitungan SAW, kemudian masuk ke halaman berikutnya. Halaman Input Jumlah Kuota Peserta (front End) Halaman input jumlah kuota peserta merupakan halaman input untuk menentukan jumlah kuota peserta ujian. Pada halaman ini user hanya tinggal memasukan berapa jumlah kuota yang di inginkan. Tampilan halaman input jumlah kuota peserta dapat dilihat pada Gambar 18 .
Gambar 19. Tabel Penilaian Pada bagian ini, sistem kembali menjalankan proses perhitungan sesuai dengan pilihan checkbox dan yang ada pada halaman input kriteria untuk melakukan perankingan atau pengurutan karateka dari yang memiliki nilai tertinggi sampai dengan nilai terendah untuk kemudian dimunculkan pada halaman hasil Fuzzy. Halaman Hasil
Gambar 18. Tampilan halaman Input Jumlah Kuota peserta Data karateka yang di upload pada halaman upload file diatas masing masing mempunyai nilai yang terdapat pada database proses sesuai dengan nilai kriteria yang dimiliki, berikut contoh nilai terhadap 5 karateka yang masing masing memiliki nilai berbeda yang ada pada tabel penilaian seperti pada Gambar 19.
Halaman hasil merupakan hasil fuzzy dari seluruh sample data karate yang telah dirataratakan nilai penguasaan gerakan, nilai jumlah dojo, nilai tingkatan sabuk, dan nilai ujian masa bina. Tampilan hasil fuzzy dapat dilihat pada Gambar 20.
Gambar 20. Hasil Fuzzy
Hasil dari proses perangkingan ini dihitung pada data fuzzy.php dan terhubung dengan database pada tabel hasil.
Berikut contoh perhitungan pada 3 karateka dibawah ini: Tabel 11. Nilai Kriteria Karateka
Gambar 21. Tabel Hasil Pembahasan Aplikasi Sistem Penunjang Keputusan Calon Karateka Level Sabuk Hitam ini menggunakan logika fuzzy multie attribute decision making (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting Method (SAW). Hasil Perhitungan Hasil perhitungan adalah proses perhitungan dari masing masing nilai seorang karateka yang dilakukan secara manual dan proses komputerisasi dalam php dan database, hasil yang didapat dari masing masing karateka akan muncul sesuai dengan nilai dan bobot yang dimiliki oleh setiap karateka. Kecocokan Alternatif Kecocokan alternatif merupakan nilai dari masing masing kriteria yang dimiliki seorang karateka. pada contoh ini, ada 2 karateka yang mempunyai nila, persentase dan rata rata sama, maka dilakukan perhitungan manual untuk mengetahui kendaraan mana yang memiliki nilai tertinggi untuk dijadikan pilihan. Langkah-Langkah Perhitungan Langkah awal perhitungan metode SAW dalam aplikasi pemilihan calon karateka sabuk hitam ini adalah mencari nilai maksimal dari nilai kriteria yang dimiliki setiap karateka.
Berdasarkan Tabel 11 data dikonversikan menjadi matriks keputusan bilangan fuzzy sebagai berikut Kecocokan Alternatif Tabel 12. Klasifikasi Kriteria Data Calon
Pengambil keputusan memberikan bobot berdasarkan tingkat kepentingan masingmasing kriteria yang dibutuhkan sebagai berikut : Bobot = W = {10, 7.5, 5, 2.5 }
x=
10 7.5 7.5
7.5 7.5 7.5
10 7.5 10
5 7.5 5
Kemudian dilakukan normalisasi pada matriks x untuk menghitung masing-masing nilai kriteria. Berikut adalah listing program untuk rumus menghitung nilai kriteria:
$nama[] = $data['nama']; $n_sabuk[] = $data['n_sabuk']; $n_gerakan[] =
for ($j=0;$j<=$jml;$j++) {
$data['n_gerakan']; $n_dojo[] = $data['n_dojo']; $n_masabina[]
$s1[]=$n_sabuk[$j]/$max_s1; =
$data['n_masabina'];
$s2[]=$n_gerakan[$j]/$max_s2; if ($i==$jml) { $max_s1
$s3[]=$n_dojo[$j]/$max_s3; =
$n_sabuk[0];
$s4[]=$n_masabina[$j]/$max_s4; echo $n_sabuk[$j];
for ($j=0;$j<=$jml;$j++) {
Maka diperoleh hasil matriks R normalisasi dari matriks X sebagai berikut :
if ($max_s1<$n_sabuk[$j]) { $max_s1=$n_sabuk[$j]; } }
1
1
0.75
1
0.75
1
1
0.66
$max_s2
R=
=
0.75
$n_gerakan[0];
1
for ($j=0;$j<=$jml;$j++)
1
0.66
{ if ($max_s2<$n_gerakan[$j]) {
Selanjutnya dibuat perkalian matriks W*R. Hasil penjumlahan dari perkalian dilakukan untuk memperoleh nilai alternative terbaik, yaitu nilai perangkingan yang terbesar.
$max_s2=$n_gerakan[$j]; } }
$max_s3 = $n_dojo[0]; for ($j=0;$j<=$jml;$j++) { if ($max_s3<$n_dojo[$j]) { $max_s3=$n_dojo[$j]; } }
$max_s4
=
$n_masabina[0]; for ($j=0;$j<=$jml;$j++) { if ($max_s4<$n_masabina[$j]) { $max_s4=$n_masabina[$j]; } }
Jaya S = (10 * 1) + (7.5 * 1) + (5 * 1) + (2.5 * 0.66) = 10 + 7.5 + 5 + 1.65 = 24.16 Aditya W = (10 * 0.75) + (7.5 * 1) + (5 * 0.75) + (2.5 * 1) = 7.5 + 7.5 + 3.75 + 2.5 = 21.25 Rian Aldi = (10 * 0.75) + (7.5 * 1) + (5 * 1) + (2.5 * 0.66) = 7.5 + 7.5 + 5 + 1.65 = 21.66 Dari hasil nilai alternatif yang diperoleh karateka bernama Jaya S dan Rian Aldi memiliki nilai alternatif sebesar 24.16 dan Rian Aldi nilai alternative sebesar 21.66, dengan demikian Jaya S dan Rian Aldi adalah alternatif
terbaik yang lulus seleksi bedasarkan sistem pemilihan yang telah ditentukan.
S1 =
*
S2 =
*
S4 =
+
=1
=
+
*
= 0.75
=
+
=1
=
3. Rian Aldi S1 =
*
*
S2 = Gambar 22 . Hasil Perhitungan S4 = Uji Coba Pada tahap uji coba akan menjelaskan mengenai pengujian terhadap sistem yang dikembangkan.
+ +
+ +
= 0.75 S3 =
=1
=
* *
=
=
=
=1 = 0.66
Jaya S = (10 * 1) + (7.5 * 1) + (5 * 1) + (2.5 * 0.66) = 10 + 7.5 + 5 + 1.65 = 24.16 Aditya W = (10 * 0.75) + (7.5 * 1) + (5 * 0.75) + (2.5 * 1) = 7.5 + 7.5 + 3.75 + 2.5 = 21.25 Rian Aldi = (10 * 0.75) + (7.5 * 1) + (5 * 1) + (2.5 * 0.66) = 7.5 + 7.5 + 5 + 1.65 = 21.66
Uji Coba Validasi Uji coba validasi dilakukan dengan cara membanding hasil antara perhitungan manual dan perhitungan sistem aplikasi pemilihan calon karateka sabuk hitam agar mendapatkan hasil keakuratan dengan nilai 100%. Perhitungan manual dilakukan pada tiga karateka seperti hasil yang didapat pada matriks Ternormalisasi, Setelah hasil perhitungan manual selesai dilakukan, lalu dibandingkan dengan nilai yang ada pada database hasil apakah nilainya sama atau beda, dan ketika di cek di tabel hasil, ternyata nilai yang didapat sama dengan hasil perhitungan manual. Berikut hasil perhitungan yang terdapat pada Matriks Ternormalisasi, halaman hasil komparasi aplikasi dan table hasil. 1. Jaya S S1 =
S2 =
*
*
2. Aditya W
=
+
+
=
=1
=1
S3 =
= =1 Gambar 23. * + Nilai Tabel Hasil
Kesimpulan S4 =Kesimpulan yang = didapat = 0.66 dari Perancangan * + dan Implementasi aplikasi Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukan Karateka Level
S3 =
Sabuk Hitam menggunakan logika fuzzy multie attribute decision making (FMADM) dibuat dengan menggunakan Adobe Dreamweaver CS5 dengan script HTML, CSS, Javascript, PHP, dan terhubung dengan database MySQL. Metodologi penelitian yang digunakan adalah dengan pendekatan System Development Live Cycle (SDLC). Di dalam melakukan penelitian digunakan beberapa proses, yaitu concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Tahap penelitian dimulai dengan konsep aplikasi yang akan dibuat, kemudian berikutnya tahap perencanaan, pengumpulan data tentang metode yang akan digunakan, data Bandung Karate Club dan sumber referensi dalam penentuan nilai nilai kriteria utuk seleksi calon karateka level sabuk hitam. Berikutnya tahap analisis sistem, perancangan sistem menggunakan ERD (Entity Relationship Diagram) dan Flowchart, hingga dilakukan uji validasi sistem. 5. DAFTAR PUSTAKA Faisal, S.Si. 2011. Aplikasi Berbasis Web dengan PHP dan MySQL. Ram Media. Yogyakarta. Fatansyah, Ir. 2000. Basis Data. Informatika, Bandung. Penerbit Andi. 2011. Adobe Dreamweaver CS5 dengan Pemrograman PHP dan MySQL, Yogyakarta. Penerbit Andi. 2008. Dasar Pemrograman Web Dinamis Menggunakan PHP, Yogyakarta. Penerbit Andi. 2010. Mendesain Web Dinamis dan Menarik dengan Adobe Dreamweaver CS4, Yogyakarta. Sardi, Irawan. 2004. Manajemen, Desain, dan Pengembangan Situs Web. Elex Media Komputendo. Jakarta.
Sunarfrihantono, ST. 2002. PHP dan MySQL untuk Web. Andi. Yogyakarta. Susanta Edhy. 2004. Pengolahan Database, Jakarta Program Studi S1 Ilmu Komputer dan D3 Komputer,Buku Panduan Penulisan Karya Ilmiah.Bogor http://www.wikipedia.com (14 2012 Pukul 20.00 WIB)
November
