Techno.COM, Vol. 9, No. 4, November 2010: 202 - 211
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN KREDIT DENGAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS PADA BPR BKK UNGARAN CABANG BAWEN Heru Lestiawan Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Jl. Nakula I No. 5-11 Semarang Telp : (024) 3517261, Fax : (024)3520165 E-mail :
[email protected]
Abstract Today because of the large companies and entrepreneurs who apply for credit to the bank, therefore bank must further improve the quality of service to customers. BPR BKK Branch Ungaran Bawen requirest Lending Decision Support Systems as well as to provide a choice as decision support. In building a decision support system for decision support of credit worthiness of the debtor filed on the basis of credit analysis. Decision support system is expected to help the credit problems encountered in deciding upon the loan application process conducted by the prospective applicant is approved or rejected. The result of this decision support system is the output contains information on credit analysis and credit analysis, weighting results to aid decision making credit worthiness. Decision support system for decision support of credit worthiness of borrowers according to the principles of credit analysis is built using Borland Delphi 7.0 application as an interface system, for processing in this database using the Database Desktop 7 (Paradox) using Windows-based operating system. Inference method used in this Decision Support System using AHP (Analytical hierarchy Process). The method used for the analysis and design of the system is the Data Flow Oriented method by using the tool Data Flow Diagrams (DFD), Design of data base using the relation by using the tool model Entity-Relationship Diagrams (ER Diagrams). Keywords: Decision Support System, Eligibility Credit, AHP method. 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan permasalahan tersebut, diperlukan penyelesaian dengan menggunakan metode yang sesuai sehingga dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan. Metode tersebut harus mampu menyajikan informasi yang awalnya berbentuk kualitatif menjadi informasi yang berbentuk kuantitatif. Maka metode yang digunakan adalah metode AHP (Analytic Hierarchy Process).
BPR BKK (Bank Kredit Kecamatan) Ungaran Cabang Bawen merupakan salah satu bank perkreditan rakyat yang memiliki 8 cabang di kabupaten semarang. Permintaan kredit pegawai dan kredit usaha yang cukup tinggi mendorong BPR BKK menjadikan Kredit sebagai salah satu bagian fokus bisnis di segala sektor. Sebelum pihak BPR BKK memberikan keputusan atas permohonan kredit pemilikan mobil yang diajukan oleh calon peminjam, terlebih dahulu pihak BPR BKK melakukan kegiatan administrasi kredit yang meliputi kegiatan analisis secara kuantitatif dan kualitatif. Selama ini, kegiatan administrasi kredit tersebut membutuhkan waktu yang agak lama. Hal ini disebabkan oleh data yang didapatkan dari kegiatan administrasi kredit berupa data yang berbentuk data kualitatif (disajikan tidak dalam bentuk angka). Akibatnya proses pengambilan keputusan juga membutuhkan waktu yang agak lama.
Dengan diterapkannya metode AHP pada permasalahan ini, maka dihasilkan data akurat yang disajikan dalam bentuk kuantitatif berupa nilai kelayakan kredit. Nilai kelayakan kredit
202
Techno.COM, Vol. 9, No. 4, November 2010: 202 - 211 tersebut digunakan oleh deccission sebagai bahan pertimbangan pengambilan keputusan sehingga pengambilan keputusan terjadi dalam yang lebih cepat.
maker dalam proses waktu
Dengan adanya perkembangan teknologi komputer di bidang sistem informasi dan melihat karakteristik permasalahan di atas yang mana penilaian kelayakan kredit merupakan masalah yang kurang terstruktur atau semi terstruktur dan cukup rumit dan kompleks, juga merupakan tanggungjawab pihak manajemn kredit yang harus dilakukan secara tepat dan efisien maka peneliti mencoba membuat sebuah sistem informasi berbasis komputer yang dikenal dengan Decision Support Systems atau Sistem Pendukung Keputusan. 2. METODE PENELITIAN 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah bagian dari Sistem Informasi berbasis komputer, termasuk sistem berbasis pengetahuan (manajemen pengetahuan) yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau sebuah perusahaan. Teori umum yang mendasari Decision Support Systems (DSS) Herbert A. Simon Menggunakan konsep keputusan terprogram dan tidak terprogram dengan phase pengambilan keputusan yang merefleksikan terhadap pemikisan Decision Support Systems (DSS) saat ini. G Anthony Gory dan Michael S Scott Morton Menggunakan tahapan dalam pengambilan keputusan dengan membedakan antara struktur masalah dan tingkat keamanan. Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah baik yang bersifat terstuktur, tidak terstuktur, maupun semiterstuktur. 2.2 Pengertian AHP (Analytical Hierarchy Process) AHP merupakan analisis yang digunakan dalam pengambilan keputusan dengan pendekatan sistem, dimana pengambil keputusan berusaha memahami suatu kondisi sistem dan membantu melakukan prediksi dalam mengambil keputusan. Dalam menyelesaikan persoalan dengan AHP ada beberapa prinsip dasar yang harus dipahami antara lain: a. Dekomposisi, setelah mendefinisikan permasalahan/persoalan, maka perlu dilakukan dekomposisi, yaitu : memecah
b.
c.
d.
203
persoalan yang utuh menjadi unsurunsurnya, sampai yang sekecil-kecilnya. Comparative Judgement, prinsip ini berarti membuat penilaian tentang kepentingan relatif dua elemen pada suatu tingkat tertentu dalam kaitannya dengan tingkatan diatasnya. Penilaian ini merupakan inti dari AHP, karena akan berpengaruh terhadap prioritas elemen-elemen. Hasil dari penilaian ini lebih mudah disajikan dalam bentuk matriks Pairwise Comparison. Synthesis of Priority, dari setiap matriks pairwise comparison vektor eigen cirinya untuk mendapatkan prioritas lokal, karena matriks pairwise comparison terdapat pada setiap tingkat, maka untuk melakukan global harus dilakukan sintesis diantara prioritas lokal. Prosedur melakukan sintesis berbeda menurut bentuk hierarki. Logical Consistency, konsistensi memiliki dua makna. Pertama adalah bahwa obyekobyek yang serupa dapat dikelompokkan sesuai keseragaman dan relevansinya. Kedua adalah tingkat hubungan antara obyek-obyek yang didasarkan pada kriteria tertentu.
Selain itu AHP mempunyai kemampuan untuk memecahkan masalah yang multi objektif dan multi kriteria yang berdasar pada perbandingan preferensi dari setiap elemen dalam hirarki, jadi model ini merupakan susatu model pengembilan keputusan yang komprehensif. Pada dasarnya langkah-langkah dalam metode AHP meliput : 1. Mendefinisikan masalah dan menentukan dan menentukan solusi yang diingingkan 2. Membuat stuktur hirarki yang diawali dengan tujuan umum, dilanjutkan dengan subtujuan-subtujuan, kriteria dan kemungkinan alternatif-alternatif pada tingkatan kriteria yang paling bawah. 3. Membuat matriks perbandingan setiap elemen terhadap masing-masing tujuan atau kriteria yang setingkat diatasnya. 4. Melakukan perbandingan berpasangan sehingga diperoleh judgmest seluruhnya sebanyak n x [(n-1)/2] buah, dengan n adalah banyaknya elemen yang dibandingkan. 5. Menghitung nilai eigen dan menguji konsistensinya, jika tidak konsisten maka pengambulan data diulangi. 6. Mengulangi langkah 3,4 dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki 7. Menghitung vektor eigen dari setiap matriks perbandingan berpasangan. Nilai vektor merupakan bobot setiap elemen. 8. Memeriksa konsistensi hirarki, jika nilainya lebih dari 10 persen maka penilaian data judgment harus diperbaiki.
Techno.COM, Vol. 9, No. 4, November 2010: 202 - 211
204
Tabel 1 : Skala Penilaian Perbandingan Pasangan (Sumber : Sistem Pendukung Keputusan, Kadarsyah,2000)
Intensitas kepentingan
Keterangan
Penjelasan
1
Kedua elemen sama pentingnya
Dua elemen mempunyai pengaruh yang sama besar terhadap tujuan
3
Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya
Pengalaman dan penilaian sedikit menyokong satu elemen dibandingkan elemen lainnya
5
Elemen yang satu lebih penting daripada elemen yang lainnya
Pengalaman dan penilaian sangat kuat menyokong satu elemen dibandingkan elemen lainnya
7
Satu elemen jelas lebih mutlak penting dari pada elemen lainnya
Satu elemen yang kuat disokong dan dominan terlohat dalam praktek.
9
Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya
Bukti yang mendukung elemen yang satu terhadap elemen lain memiliki tingkat penegasan tertinggi yang mungkin menguatkan
Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan
Nilai ini diberikan bila ada dua kompromi diantara dua pilihan
2,4,6,8 Kebalikan
Jika untuk aktivitas i mendapat satu angka dibanding dengan aktivitas j, maka j mempunyai nilai keblikannya dibanding dengan i
Tujuan
Kriteria 1
Kriteria 2
Kriteria 3
Kriteria 4
Pilihan 1
Pilihan 2
Pilihan 3
Pilihan 4
Gambar 1. Dekomposisi Masalah (Sumber : Sistem Pendukung Keputusan, Kadarsyah,2000)
2.3 Prosedur AHP Pada dasarnya, prosedur atau langkah-langkah dalam metode AHP meliputi: 1. Mendefenisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan, lalu menyusun hierarki dari permsalahan yang dihadapi. 2. Menentukan perioritas, meliputi menentukan prioritas elemen dan matriks perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk mempresentasikan kepentingan relatif dari suatu elemen terhadap elemen yang lainnya. 3. Sistesis, terdiri dari menjumlahkan nilainilai dari setiap kolom pada matriks,
membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks dan menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata. 4. Mengukur konsistensi, dengan cara mengalikan setiap nilai pada kolom pertama dengan prioritas elemen pertama, nilai pada kolom kedua dengan prioritas relatif elemen kedua dan seterusnya. 5. Menghitung consistency index (CI)dengan rumus CI = ( maks-n ) / n Dimana n adalah banyaknya elemen
Techno.COM, Vol. 9, No. 4, November 2010: 202 - 211 6. Hitung Rasio Konsistensi/Consistency Ratio (CR) dengan rumus : CR = CI/RC Dimana CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Index Random Consistency 7. Memeriksa konsistensi hierarki. Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data judgment harus diperbaiki. Namun jika rasio konsistensi (CI/IR) kurang atau sama dengan 0,1 , maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar. Daftar Indeks Random Konsistensi (IR) bisa dilihat dalam tabel berikut : Tabel 2. Daftar Indeks Random Konsistensi (Sumber : Sistem Pendukung Keputusan, Kadarsyah,2000)
Ukuran Matriks
Nilai IR
1,2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,57 1,59
2.4 Konsep Dasar Perkreditan Peranan Bank sebagai lembaga keuangan tidak pernah lepas dari masalah kredit. Bahkan kegiatan Bank sebagai lembaga keuangan, pemberian kredit merupakan kegiatan utamanya. Besarnya jumlah kredit yang disalurkan akan menentukan keuntungan Bank. Jika Bank tidak mampu menyalurkan kredit sementara dana yang terhimpun dari simpanannya banyak maka akan menyebabkan Bank tersebut rugi. Oleh karena itu pengelolaan kredit harus dilakukan dengan sebaik-baiknya mulai dari perencanaan jumlah kredit, penentuan suku bunga, prosedur pemberian kredit, analisis pemberian kredit sampai kepada pengendalian kredit yang macet. Kegiatan pengelolaan kredit kita kenal dengan manajemen kredit.
205
3. HASIL DAN PEMBAHASAN Adapun teknik pengumpulan data, diantaranya : 1. Interview/Wawancara Teknik pengumpulan data berupa tanya jawab dengan Pimpinan BPR BKK Ungaran Cabang Bawen untuk memperoleh data-data yang dibutuhkan diantaranya prosedur kelayakan pengajuan kredit, prinsip pemberian kredit dari mulai mengajukan proposal kredit hingga pemberian kredit. 2. Observasi Observasi merupakan metode pengumpulan data melalui pengamatan yang dilakukan secara langsung terhadap objek penelitian yaitu sistem pendukung keputusan kelayakan kredit. Dengan menggunakan pencatatan secara sistematika terhadap gejala-gejala yang ada hubungannya dengan masalah yang sedang di teliti. 3. Studi Pustaka Merupakan teknik pengumpulan data dengan cara mempelajari dan membaca berbagai macam buku, laporan dan brosur yang ada kaitannya dengan penelitian. 3.1 Analisis Kebutuhan Analisa kebutuhan dilakukan untuk mengidentifikasi kebutuhan-kebutuhan dan komponen-komponen yang diperlukan untuk Kelayakan Kredit Dengan Metode Analytic Hierarchy Process Pada BPR BKK Ungaran Cabang Bawen. A. Analisis Kebutuhan Masukan Bagian kredit dan komite Kredit memberikan masukan berupa : Data pemohon kredit baru data pendukung kredit yang belum terdapat dalam sistem. Data Kriteri berupa nama kriterian nama kriteria. Data perbandingan kriteria ditambahkan sesuai dengan kriteria disesuaikna dengan pengambilan keputusan kelayakan kredit. B. Analisis Kebutuhan Proses Proses inti dari sistem ini adalah proses menentukan nilai bobot menggunakan AHP. Sistem akan menerima masukan dari komite kredit sesuai dengan data pemohon kredit, data pendukung kredit dan hasil penilaian kelayakan kredit. C. Analisis Kebutuhan Keluaran Data keluaran dari sistem ini adalah hasil hasil penilaian sesuai dengan nilai bobot dengan urut dari nilai bobot tertinggi sampai dengan nilai bobot terendah calon-calon debitur.
Techno.COM, Vol. 9, No. 4, November 2010: 202 - 211
206
3.2 Perancangan Sistem Data Flow Diagram (DFD) merupakan gambaran sistem secara logika. Gambaran ini Project Name: SPK Kelayakan Kredit tidak tergantung pada perangkat keras, Project Path: e:\context\ perangkat lunak, stuktur data atau organisasi Chart File: dfd00001.dfd file. Name: Data flow terhadap Chart SPKdiagram Kelayakanmenjelaskan Kredit user yang bagaimana fungsi-fungsi sistem Created On: Jan-10-2010 informasi logika akan bekerja. Created By: secara Desy Modified Jan-12-2010 AdapunOn:diagram konteks (Context Diagram) Modified By: iniDesy dari sistem ditampilkan Gambar 2.
BAGIAN KREDIT
Data_Permohonan_Kredit Data_Pendukung_Kredit Laporan_Analisis_Kredit Data_Kriteria Resume
0
Laporan_Nilai_Kriteria Laporan_Hasil_Pembobotan
SPK Kelayakan Kredit
Data_Perbandingan_Kriteria
Laporan_Nilai_Kriteria Laporan_Hasil_Pembobotan
Gambar 2.Context Diagram
KOMITE KREDIT
Techno.COM, Vol. 9, No. 4, November 2010: 202 - 211
207
3.3 Perancangan Database 1. ERD (Entity Relationship Diagram)
Nm_kriteria
Kd_kriteria
Kd_Pmh KRITERIA
Kd_kriteria
1
Nama_nilai
Nama_nilai
N
MEMILIKI
NILAI KRITERIA KREDIT
Tgl_Masuk Nm_Pmh Tmp_lhr Tgl_lhr Nama_nilai
Ttl_Hasil
Kd_Pmh
Kd_kriteria
Alm_rmh Rt/rw Kota Kode_pos No_telp
PEMOHON
N
Nm_pasangan Tmp_lhrP
Lm_menetap Tgl_lgrP Jns_kel No_ktp Status Ms_berlaku_ktp Pddk_akhir Jml_tggungan Nm_ibu Nm_perushn Nm_agunan Sts_agunan Ats_nama
Bdg_usaha Jabatan Lama_kerja Tujuan_kredit Jml_kredit Jk_waktu
Gambar 3.ERD
HASIL ANALISA KREDIT
Nilai
N
Techno.COM, Vol. 9, No. 4, November 2010: 202 - 211 2. Tabel Relasi (Relationship Table) Dari transformasi dan pembuktian tabel sampai bentuk normal yang ketiga maka dapat ditentukan relasi dari tiap-tiap tabel secara menyeluruh, adapun tabel relasinya sebagai berikut : KRITERIA
NILAI KRITERIA
Kd_kriteria * Nm_kriteria
Kd_kriteria ** Nama_Nilai * Nilai
PEMOHON
HASIL
Kd_Pmh * Tgl_Terima Nm_Pmh Tmp_lhr Tgl_lhr Alm_rmh Rt/rw Kota Kode_pos No_telp Lm_menetap Jns_kel Status Pddk_terakhir Nm_ibu Nm_pasangan Tmp_lhrP TglLhrP No_tkp Ms_brlaku_ktp Jml_tggungan Nm_persuhn Bdg_usaha Jabatan Lama_kerja Tujuan_kredit Jml_kredit Jk_waktu Nm_agunan Sts_agunan Ats_nama
Kd_Pmhr** Kd_kriteria ** Nama_Nilai ** Ttl_hasil
Gambar 4.Tabel Relasi (Relationship Table)
3.4 Implementasi Pada sistem pendukung keputusan kelayakan kredit ini, mengutamakan pada proses pengolahan data calon dibitur, data AHP dan hasil penilai kredit. Pada implementasi ini menjelaskan tentang modul-modul apa saja yang digunakan dalam sistem ini. Modul-modul yang ada di dalam sistem ini antara lain : 1.
2.
Modul pengolahan data, modul ini digunakan untuk mengelola data calon debitur, data kriteria, data pembandingan kriteria Modul peng-input-an data hasil penilian kredit, modul ini merupakan modul utama dalam sistem pendukung keputusan kelayakan kredit yang digunakan untuk mengetahui hasil penilai kredit sesuai
208
dengan nilai bobot penilai semua calon debitur. 3.5 Analisis Sistem Untuk mengetahui hasil sistem pendukung keputusan kelayakan kredit ini, maka dilakukan pengujian proses kelayakan kredit. Proses pengujian sistem berupa masukan data criteria, dan calon debitur serta data pendukung kredit. Dan proses menentukan nilai bobot dengan metode AHP, maka sistem akan menampilkan hasil nilai kriteria. Kemudian di masukan hasil penilai komite kredit sehingga akan menghasilkan hasil penilai sesuai dengan nilai bobot dengan urut secara descending. Dari hasil laporan tersebut yang nanti untuk sebagai pengambil keputusan pihak komite kredit memutuskan kelayakan kredit calon debitur. Pada pengujian pertama, menentukkan nilai kreteria menggunakan metode AHP sehinggan menampatkan nilai bobot tiap nilai kriteria yang sudah ditentukan.. Menggunakan metode AHP untuk menentukan nilai kriteria dapat dilihat pada Gambar 5 dan 6. Setelah proses pengujian tersebut berhasil dilakukan, maka di masukkan nilai penilai kredit yang dibuat oleh hasil Rapat Komite Kredit dapat dilihat pada Gambar 7. Setelah proses pengujian pendataan penilaian kelayakan kredit tersebut berhasil dilakukan, maka akan dapat ditampilkan hasil penilaian seperti dapat dilihat pada Gambar 8. Hasil diagnosa dari sistem ini telah diujikan dengan pihak BPR BKK (Bank Kredit Kecamatan) Ungaran Cabang Bawen. Dari pihak BPR sangat tertarik dengan aplikasi Sistem pendukung keputusan Pemberian Kredit ini dikarenakan para komite kredit sangat terbantu dengan adanya sistem ini, apalagi sistem ini dapat memberikan lebih konsistensi penilaian dalam menentukan kelayakan kredit untuk calon debiturnya.
Techno.COM, Vol. 9, No. 4, November 2010: 202 - 211
Gambar 5.Form Pendataan Nilai Kriteria
Gambar 6.Form Metode AHP
209
Techno.COM, Vol. 9, No. 4, November 2010: 202 - 211
Gambar 7. Form Pendataan Penilaian Kelayakan Kredit
Gambar 8. Form Hasil Analisa Kelayakan Kredit Debitur
210
Techno.COM, Vol. 9, No. 4, November 2010: 202 - 211 3.6 Analisis Perangkat Lunak Tahapan analisis ini digunakan untuk mengetahui kelebihan dan kekurangan sistem pendukung keputusan Pemberian Kredit yang telah dibuat. Proses analisis dilakukan dengan mengundang maupun mengunjungi para responden. Adapun respondennya meliputi komite kredit pada BPR BKK Ungaran Cabang Bawen. Adapun analisis yang dilakukan oleh perancang melalui kuisioner meliputi beberapa komponen sebagai berikut : 1. Interface / tampilan sistem Responden merasa tertarik dengan sistem ini karena dari segi tampilan antarmuka sistem yang user friendly, sehingga mudah dimengerti oleh pengguna. 2. Informasi user Fasilitas menu yang tersedia pada sistem ini sudah mencukupi kebutuhan pengguna yang akan hasil analisa kelayakan kredit. 3. Segi manfaat sistem Dari pihak komite kredit sangat tertarik dengan sistem pendukung keputusan kelayakan kredit ini dikarenakan peserta komite kredit sangat terbantu dengan adanya sistem ini, apalagi sistem ini dapat memberikan lebih dalam pengambilan keputusan dengan pendekatan sistem, dimana pengambil keputusan berusaha memahami suatu kondisi sistem dan membantu melakukan prediksi dalam mengambil keputusan. 4. SIMPULAN Dari hasil analisa dan perancangan Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kredit Dengan Metode AHP Pada BPR BKK Ungaran Cabang Bawen yang berbasis komputer maka didapatkanl beberapa kesimpulan antara lain : 1. Sistem yang dibuat dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan pengambilan keputusan dalam menyelesaikan masalah kelayakan kredit nasabah. Membantu memudahkan pihak komite kredit dalam memutuskan masalah yang dihadapi pada saat proses permohonan kredit yang dilakukan oleh calon pemohon disetujui atau ditolak 2. Metode AHP (Analytical Hierarkhi Process) sesuai untuk diaplikasikan dalam menentukan kelayakan kredit nasabah dengan menentukan nilai bobot dari semua kriteria tiap calon nasabah sehigga pihak komite kredit dapat mengambil keputusan kelayakan kredit tersebut. 3. Memudahkan dalam pembuatan laporan yang dibutuhkan diantaranya laporan hasil analisa kredit, laporan hasil pembobotan
211
analisa kredit yang sedang di kerjakan untuk membantu pengambilan keputusan kelayakan kredit. 5. DAFTAR PUSTAKA Efraim Turban, Jay E. Aronson, Ting Peng Liang, 2005. Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas. ANDI Yogyakarta. Fathansyah, Ir., 2002. Basis Data, Penerbit Informatika Bandung. Firdaus, H. Rachmat dan Ariyanti, Maya, 2003. Manajemen Perkreditan Bank Umum. Bandung : Alfabeta. Jogiyanto HM, 2001. Analisis dan Desain Sistem Informasi, Edisi V. Andi Offset. Yogyakarta. Kasmir, 2000. Manajemen Perbankan. Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada. Raymond McLeod, Jr., 1995:13 Sistem Informasi Manajemen. Edisi Bahasa Indonesia Jilid II, PT.Prenhallindo, Jakarta. Teddy, 2003. Pemrograman Delphi untuk Pemula: IDE dan Struktur Pemrograman, Kuliah Umum Ilmu Komputer.Com.
