#SIP AI & EXPERT SYSTEM

1. AI (Artificial Intelligence)

A. Definisi AI

       Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) istilah yang mungkin akan mengingatkan kita akan kehebatan optimus prime dalam film The Transformers. Kecerdasan buatan memang kerap diidentikkan dengan kemampuan robot yang dapat berperilaku seperti manusia. Definisi Kecerdasan Buatan, Berbagai definisi diungkapkan oleh para ahli untuk dapat memberi gambaran mengenai kecerdasan buatan beberapa diantaranya :

       Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) merupakan kawasan penelitian, aplikasi dan instruksi yang terkait dengan pemrograman komputer untuk melakukan sesuatu hal yang dalam pandangan manusia adalah cerdas (H. A. Simon [1987]).

   Kecerdasan Buatan (AI) merupakan sebuah studi tentang bagaimana membuat komputer melakukan hal-hal yang pada saat ini dapat dilakukan lebih baik oleh manusia (Rich and Knight [1991]).

    Kecerdasan Buatan (AI) merupakan cabang dari ilmu komputer yang dalam merepresentasi pengetahuan lebih banyak menggunakan bentuk simbol-simbol daripada bilangan, dan memproses informasi berdasarkan metode heuristic atau dengan berdasarkan sejumlah aturan (Encyclopedia Britannica).

B. Sejarah AI

Sejarah AI dapat dilihat pada tabel di bawah ini:

No	Tahun	Deskripsi
1	1206	Robot humanoid pertama karya Al-Jazari
2	1796	Boneka penuang teh dari jepang bernama Karakuri
3	1941	Komputer elektronik pertama
4	1949	Komputer dengan program tersimpan pertama
5	1956	Kelahiran dari Artificial Intelligence pada Dartmouth conference
6	1958	Bahasa LISP dibuat
7	1963	Penelitian intensif departemen pertahanan Amerika
8	1970	Sisem pakaer pertama diperkenalkan secara luas
9	1972	Bahasa Prolog diciptakan
10	1986	Perangkat berbasis AI dijual luas mencapai $425 juta
11	1994	AC berbasis Neuro fuzzy dijual
12	2010	Sistem kecerdasan buatan untuk Pesawat komersial BOEING 900-ER ramai digunakan
13	2011	Service Robot untuk restoran berhasil dibuat di Indonesia
14	2012	Sistem Pakar Troubleshooting Komputer berbasis Fuzzy dan Self Learning
15	2012	Sistem immune pada Deteksi spam diciptaka

C. Hubungan AI dengan Kognisi Manusia

     Teknologi Artificial Intelligence memiliki hubungan yang erat dengan dunia teknologi komunikasi dan informasi. Sama seperti proses komunikasi, Artificial Intelligence menaruh perhatian yang besar terhadap konsep kognisi. Salah satu fungsi kognisi yang kita kenal adalah bahasa. Dengan adanya sistem bahasa, komunikasi antara sender dengan receiver dapat berjalan dengan lancar, dan sistem bahasa, lebih spesifiknya sistem computer linguistic, pun telah menyumbang banyak kontribusi bagi perkembangan dunia Artificial Intelligence. Dari relasi ini, bisa terlihat bahwa bahasa sebagai salah satu konsep relevan dalam dunia komunikasi memiliki hubungan yang demikian erat dengan perkembangan teknologi artificial intelligence dari zaman dahulu hingga sekarang. Selain itu, penalaran dan pengambilan keputusan adalah aspek lainnya dari kognisi yang juga memiliki relasi dengan konsep komunikasi dan teknologi artficial intelligence sendiri.

Agar dapat lebih memahami apa itu artifical intelligence silahkan melihat video dibawah ini:

Source by youtube

2. EXPERT SYSTEM

A. Definisi Expert System

       Sistem pakar (expert system) adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan manusia ke komputer, agar komputer dapat menyelesaikan masalah seperti yang biasa dilakukan oleh para ahli, dan sistem pakar yang baik dirancang agar dapat menyelesaikan suatu permasalahan tertentu dengan meniru kerja dari para ahli (Kusumadewi, 2003).

B. Sejarah Expert System

     Expert System (ES) dikembangkan pada pertengahan tahun 1960-an oleh Artificial Intelligence Corporation. Periode penelitian artificial intelligence ini didominasi oleh suatu keyakinan bahwa nalar yang digabungkan dengan komputer canggih akan menghasilkan prestasi pakar atau manusia super. Suatu usaha kearah ini adalah General Purpose Problem-Solver (GPS). GPS yang berupa sebuah prosedur yang dikembangkan Allen Newell, John Cliff Show dan Herbert Alexander Simon dari Logic Theorist, merupakan sebuah percobaan untuk menciptakan mesin yang cerdas. GPS sendiri merupakan sebuah Predecessor menuju Expert System (ES). GPS berusaha untuk menyusun langkah – langkah yang dibutuhkan untuk mengubah situasi awal menjadi state tujuan yang telah ditentukan sebelumnya.

        Pada pertengahan tahun 1960-an, terjadi pergantian dari program serba bisa (general-purpose) ke program yang spesialis (special-purpose) dengan dikembangkannya DENDRAL oleh E.Feigenbaum dari Universitas Stanford dan kemudian diikuti oleh MYCIN. Problem yang kompleks membutuhkan pengetahuan yang banyak sekali tentang area problem. Pada tertengan tahun 1970-an, beberapa ES mulai muncul, sebuah pengetahuan kunci yang dipelajari saat itu adalah kekuatan dari ES berasal dari pengetahuan spesifik yang dimilikinya bukan dari formalism khusus dan pola penarikan kesimpulan yang digunakan.

      Awal 1980-an teknologi ES yang mula – mula dibatasi oleh suasana akademis mulai muncul sebagai aplikasi komersial, khususnya XCON, XSEL (dikembangkan dari R-1 pada Digital Equipment Corp) dan CATS-1 (dikembangkan oleh General Electric). Sistem Pakar untuk untuk melakukan diagnosis pertama dibuat oleh Bruce Buchanan dan Edward Shortliffe di STANFORD UNIVERSITY. Sistem ini diberinama MYCIN (Heckerman, 1986).

      MYCIN merupakan program interaktif yang melakukan diagnosis penyakit miningitis dan infeksi bacremia serta memberikan rekomendasi terapi antimikrobia. MYCIN mampu memberikan penjelasan atas penalarannya secara detail. Dalam uji coba, dia mampu menunjukkan kemampuan seperti seorang spesialis. Meskipun MYCIN tidak pernah digunakan secara rutin oleh dokter, MYCIN merupakan referensi yang bagus dalam penelitian kecerdasan buatan yang lain (—, 1995).

C. Contoh Expert System

a. ELIZA

    Eliza adalah salah Sistem Pakar yang dikembangkan pada tahun 1966. Ini adalah program computer terapis yang dibuat oleh Joseph Weizenbaum di MIT. Pengguna berkomunikasi dengannya sebagaimana sedang berkonsultasi dengan seorang terapis.

b. PARRY

     Parry adalah Sistem Pakar yang dikembangkan di Stanford University oleh seorang psikiater, Kenneth Colby, Hilf, Webber dan Kreamer pada tahun 1972 yang mensimulasikan seorang paranoid sebagai subjek karena beberapa teori menyebutkan bahwa proses dan sistem paranoid memang ada, perbedaan respon psikotis dan respon normalnya cukup hebat, dan mereka bisa menggunakan penilaian dari seorang ahli untuk mengecek keakuratan dari kemampuan pemisahan antara respon simulasi computer dan respon manusia.

c. NETtalk

      NETtalk program ini jenisnya cukup bebeda, berdasarkan pada jaring-jaring neuron, sehingga dinamakan NETtalk. Program ini dikembankan oleh Sejnowki disekolah medis Harvard dan Rosenberg di universitas Princeton. Dalam program ini, NETtalk membaca tulisan dan mengucapkannya keras-keras.

Agar dapat lebih memahami apa itu expert system silahkan melihat video dibawah ini:

Source by youtube

Sumber:

http://web.if.unila.ac.id/purmanailuswp/2015/09/13/pengertian-artificial-intelligence-kecerdasan-buatan/

http://najibzot.blogspot.com/p/kumpulan-film.html

https://www.kajianpustaka.com/2016/10/pengertian-tujuan-dan-struktur-sistem-pakar.htm

https://tohaghafara.wordpress.com/2011/08/12/sistem-pakar/

http://civarahmajwita.blogspot.com/2012/10/sejarah-ai-sistem-pakar-eliza.html
https://www.youtube.com/watch?v=LZdMtRaiT2s
https://www.youtube.com/watch?v=6S2eedpZxPc

#SIP SIM & SPK

1. SIM (Sistem Informasi Manajemen)

A. Definisi SIM

    Sebuah sistem informasi manajemen, atau SIM, adalah sebuah sistem informasi yang selain melakukan semua pengolahan transaksi yang perlu untuk sebuah organisasi, juga memberikan dukungan informasi dan pengolahan untuk fungsi manajemen dan pengambilan keputusannya. Gagasan sebuah system informasi yang demikian itu telah ada sebelum munculnya komputer. Namun komputer membuat gagasan tersebut menjadi kenyataan.

B. Konsep SIM

Konsep SIM dapat di lihat pada tabel berikut :

Konsep Sistem Informasi Manajemen
Sekumpulan subsistem yag saling berhubungan	Menghasilkan keluaran (output) berupa informasi
Membentuk satu kesatua	Informasi dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan
Saling berinteraksi dan bekerjasama melakukan fungsi pengolahan data	Mendukung kegiatan operasional manajerial dan strategis
Menerima masukan (input)	Memanfaatkan suberdaya yang ada dan tersedia bagi fungsi yang ada
Mengolah masukan (processing)	Digunakan untuk mencapai tujuan

C. Tujuan SIM

Adapun tujuan sistem informasi manajemen yaitu:

• Menyediakan informasi dalam rangka pengambilan keputusan.
• Menyediakan informasi yang digunakan dalam suatu perencanaan, pengendalian, pengevaluasian dan perbaikan berkelanjutan.
• Menyediakan informasi yang dipergunakan dalam suatu perhitungan harga pokok produk, jasa dan tujuan lainnya sesuai dengan keinginan manajemen.

D. Model SIM

Model SIM

    Definisi model sistem informasi manajemen dapat digambarkan pada gambar diatas. Database berisi data yang disediakan oleh SIA.Selain itu,data maupun informasi dimasukkan dari lingkungan .Isi databse digunakan oleh perangkat lunak yang menghasilkan laporan periodik dan laporan khusus,serta model matematika yang mensimulasikan beragam aspek operasi perusahaan.Output perangkat lunak digunakan oleh orang-orang dalam perusahaan yang bertanggung jawab memecahkan masalah perusahaan.Tidak seperti SIA,SIM tidak berkewajiban menyediakan informasi bagi lingkungan.

E. Peranan SIM dalam memecahkan permasalahan

Sistem informasi mempunyai 3 tugas utama dalam sebuah organisasi, yaitu:

• Mendukung kegiatan-kegiatan usaha/operasional,
• Mendukung pengambilan keputusan manajemen
• Mendukung persaingan keuntungan strategis.

     Hasil dari aktivitas pemecahan masalah adalah  solusi. Memikirkan masalah sebagai sesuatu hal yang selalu buruk adalah suatu hal yang mudah untuk dilakukan, karena kita jarang mengartikan frase mengambil keuntungan dari sebuah situasi sama halnya dengan kita mengartikan frase memperbaiki sebuah situasi yang buruk.

       Selama proses pemecahan masalah, manajer akan terlibat dalam pengambilan keputusan, yaitu tindakann memilih alternative  tindakan.  Keputusan adalah tindakan tertentu yang di pilih. Biasanya pemecahan masalah akan membutuhkan beberapa keputusan.

2. SPK (Sistem Pendukung Keputusan)

A. Definisi SPK

      Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Turban, 2001).

B. Konsep SPK

Konsep SPK dapat di lihat pada tabel berikut :

TERMINOLOGI SPK	KOMPONEN SPK.
Sistem informasi untuk membantu manajer level menengah dalam pengambilan keputusan	Komponen model management, merubah data menjadi informasi yang relevan (dynamic/linear)
Mendukung dan meningkatkan efektifitas pengambilan keputusan manajerial	Komponen data management, yaitu semua basis data yang dapat diakses
SPK lebih fokus pada pemecahan masalah semistructured. yaitu adanya interfensi penggunaan komputer dan manajemen.	Komponen penunjang: teknologi software dan hardware (Ms.Access,dBase,Oracle dsb)
Komponen dalam SPK terdiri dari : model management, data management, yang kemudian menjadi dialog management, yang selanjutnya digunakan oleh USER.	SPK: menggunakan database & berbasis pemodelan.

C. Tujuan SPK

Tujuan dari Sistem Pendukung Keputusan adalah sebagai berikut (Turban, 2005) :

• Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semi terstruktur.
• Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer dan bukannya di maksudkan untuk menggantikan fungsi manajer.
• Meningkatkan efektivitas keputusan yang di ambil manajer lebih daripada perbaikan efisiensinya.
• Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya yang rendah.
• Mengatasi keterbatasan kognitif dalam pemrosesan dan penyimpanan. Menurut Simon (1977), otak manusia memiliki kemampuan yang terbatas untuk memproses dan menyimpan informasi. Orang-orang kadang sulit mengingat dan menggunakan sebuah informasi dengan cara yang bebas dari kesalahan.

D. Model SPK

1. Model Probabilitas (the concept of probability and expected value)

umumnya model-model keputusannya merupakan konsep probabilitas dan konsep nilai harapan member hasil tertentu.

2. Konsep tentang nilai-nilai harapan (the Concept of Expectedvalue)

digunakan dalam pengambilan keputusan yang akan diambilnya nanti menyangkut kemungkinan-kemungkinan yang telah diperhitungkan bagi situasi dan kondisi yang akan datang.

3. Model matriks(the payoff matrix model)

model khusus yang menyajikan kombinasi antara strategi yang digunakan dan hasil yang diharapkan.

4. Model pohon keputusan (Decision Tree Model)

Model ini merupakan suatu diagram yang cukup sederhana yang menunjukkan suatu proses untuk merinci masalah-masalah yang dihadapinya lalu dibuatkan alternatif-alternatif pemecahan beserta konsekuensi masing-masing.

5. Model Kurva Indiferen (Kurva Tak Acuh).

Kurva Indeferen merupakan kurva berbentuk garis dimana setiap titik yang berada pada garis kurva tersebut mempunyai tingkat kepuasan atau kemanfaatan yang sama.

E. Peranan SPK dalam memecahkan permasalahan

   SPK berkontribusi pada pemecahan masalah dengan berkomunikasi yang lebih baik yang memungkinkan keputusan yang lebih baik dengan menjagadiskusi terfokus pada masalah yang menyebabkan kita dapat menghemat waktu. Dengan penghematan waktu tersebut dapat digunakan untuk mengidentifikasi lebih banyak lagi alternatif.

Sumber:

http://definisiarti.blogspot.com/2012/03/pengertian-dan-definisi-sistim.html

https://deviwahyuniblog.wordpress.com/2016/09/05/konsep-dasar-sistem-informasi-manajemen-sim/

https://hettyherawati2704.wordpress.com/2014/01/04/peranan-sim-sistem-informasi-manajemen-dan-sio-sistem-informasi-organisasional-dalam-pemecahan-masalah/

https://www.kajianpustaka.com/2013/09/sistem-pendukung-keputusan-spk.html

https://sistempenunjangkeputusan.weebly.com/blog/konsep-spk

https://sindarku.wordpress.com/2010/10/06/tujuan-sistem-pendukung-keputusan/

https://sisteminformasi.unisbank.ac.id/2016/02/25/model-sistem-pendukung-keputusan-spk/

http://wartawarga.gunadarma.ac.id/2011/11/sistem-penunjang-keputusan-5/

#SIP DATA BASE

1. SEJARAH DATA BASE

A. Definisi

    Data base adalah kumpulan informasi yang disimpan di dalam komputer secara sistematik sehingga dapat diperiksa menggunakan suatu program komputer untuk memperoleh informasi dari basis data tersebut. Perangkat lunak yang digunakan untuk mengelola dan memanggil kueri (query) basis data disebut sistem manajemen basis data (database management system, DBMS). 

B. Sejarah Data Base

Tahun 1960

    Awal tahun 1960, Charles Bachman diperusahaan General Electric mendesain DBMS generasi pertama yang disebut penyimpan data terintegrasi(Integration Data Store). Hal dasar pada model datajaringan dibentuk lalu distandarisasi oleh Conference on Data System Language (CODASYL).

Tahun 1970

     Ditahun ini Edgar Codd dilabnya yang terletak di San Jose mengusulkan suatu representasi data baru yang dikenal dengan sebutan model data relational. Ditahun 1980, model relasional menjadi paradigma DBMS yang paling dominan. Bahasa query yang dikembangkan adalah SQL yang dikembangkan untuk basis data relational sebagai bagian proyek Sistem R dari IBM.

Tahun 1980 (Akhir Tahun)

     Permulaan tahun 1990, banyak system basis data yang dikembangkan. Penelitian dibidang basis data meliputi bahasa query yang powerful, model data yang lengkap, dan penekanan pada dukungan analisis data yang kompleks semua bagian organisasi. Beberapa vendor (IBM, DB2, Oracle8, dan Informix UDS) memperbesar sistemnya dengan kemampuan menyimpan dengan tipe data baru.

     Suatu fenomena menarik adalah munculnya enterprice resource planning (ERP) dan management resource planning (MRP),  yang menambah lapisan substansial dari fitur berorientasi aplikasi pada DBMS utama. Paket yang digunakan secara luas meliputi Baan, Oracle, PeopleSoft, SAP, dan Siebel. Paket tersebut mengidentifikasi kumpulan tugas umum (misalnya manajemen inventori, perencanaan sumber daya manusia, dan analisis keuangan) yang dihadapi oleh sejumlah besar organisasi dan menyediakan lapisan aplikasi umum untuk melaksanakan tugas.

2. KONSEP DATA BASE

       Konsep dasar database adalah kumpulan dari catatan, atau potongan dari pengetahuan. Sebuah database memiliki penjelasan terstruktur dari jenis fakta yang tersimpan di dalamnya: penjelasan ini disebut skema. Ada banyak cara untuk mengorganisasi skema, atau memodelkan struktur database: ini dikenal sebagai database model atau model data. Model yang umum digunakan sekarang adalah model relasional, yang menurut istilah yaitu mewakili semua informasi dalam bentuk tabel yang saling berhubungan dimana setiap tabel terdiri dari baris dan kolom (definisi yang sebenarnya menggunakan terminologi matematika). Dalam model ini, hubungan antar tabel diwakili dengan menggunakan nilai yang sama antar tabel.

3. STRUKTUR DATA BASE

   Struktur data adalah cara penyimpanan, penyusunan dan pengaturan data di dalam media penyimpanan komputer sehingga data tersebut dapat digunakan secara efisien. Lalu terdapat beberapa macam struktur data base yaitu:

a. Struktur Database Hierarkis

Struktur Database Hierarkis

    Struktur Database Hierarkis (Hierarchical Database Structure), yaitu struktur kelompok data, subkelompok data dan subkelompok yang lebih kecil lagi menyerupai cabang-cabang pohon. Seperti cabang-cabang pohon, untuk pindah dari suatu catatan di suatu cabang kesuatu catatan di cabang lain, system manajemen database harus kembali ketempat asal percabangan itu. Struktur hierarkis memanfaatkan sumber daya computer secara efisien saat sebagian besar catatan dalam database akan digunakan dalam aplikasi.

b. Struktur Database Jaringan

Struktur Database Jaringan

    Struktur database jaringan (network database structure) memungkinkan satu Catatan tertentu menunjuk pada catatan lain dalam database. Subkomite Database Task Group CODASYL mengeluarkan spesifikasi struktur database jaringan pada Tahun 1971. Jaringan memecahkan masalah keharusan untuk kembali ke tempat asal percabangan database. Secara konseptual, tiap catatan dalam database dapat memiliki penunjuk ke tiap catatan lain di dalam database.

c. Struktur Database Relational

Struktur Database Relational

    Struktur system manajemen relational merupakan system yang menyerupai table-tabel, dan merupakan format yang dapat dipahami secara cepat oleh manajer dan/atau staf professional.

4. KEUNGGULAN DAN KELEMAHAN DBMS

Keunggulan DBMS

a. Intergritas

    Dengan penggunaan DBMS integritas data menjadi lebih terjamin. Masalah redudansi sering terjadi dalam DBMS. Redudansi adalah kejadian berulangnya data atau kumpulan data yang sama dalam sebuah database yang mengakibatkan pemborosan media penyimpanan.

b. Independensi

   Perubahan struktur database dimungkinkan terjadi tanpa harus mengubah aplikasi yang mengaksesnya sehingga pembuatan antarmuka ke dalam data akan lebih mudah dengan penggunaan DBMS.

c. Sentralisai/ pusat data

      Data yang terpusat akan mempermudah pengelolaan database. kemudahan di dalam melakukan bagi pakai dengan DBMS dan juga kekonsistenan data yang diakses secara bersama-sama akan lebiih terjamin dari pada data disimpan dalam bentuk file atau worksheet yang tersebar.

d. Sekuritas/ keamanan data

     DBMS memiliki sistem keamanan yang lebih fleksibel daripada pengamanan pada file sistem operasi. Keamanan dalam DBMS akan memberikan keluwesan dalam pemberian hak akses kepada pengguna.

Kelemahan DBMS

• Biaya & Harga DBMS yang Tinggi & Mahal Kebutuhan untuk medapatkan perangkat lunak dan perangkat keras yang tepat cukup mahal, termasuk biaya pemeliharaan dan sumber daya  manusia yang mengelola basis data tersebut.
• Memerlukan suatu skill tertentu untuk bisa melakukan administrasi dan manajemen database agar dapat diperoleh struktur dan relasi data yang optimal.
• Membutuhkan media penyimpanan yang besar baik eksternal (disk) maupun internal (memory) agar DBMS dapat bekerja cepat dan efisien.
• Sangat kompleks. Sistem basis data lebih kompleks dibandingkan dengan proses berkas, sehingga dapat mudah terjadinya kesalahan dan semakin sulit dalam pemeliharaan data.

5. PERANAN DATA BASE DAN DBMS DALAM BIDANG PSIKOLOGI

    Database merupakan salah satu komponen yang penting dalam sistem informasi, karena merupakan basis dalam menyediakan informasi bagi para pemakai. Databse terdiri dari data yang akan digunakan atau diperuntukkan terhadap banyak user, dari masing-masing user akan menggunakan data tersebut sesuai dengan tugas dan fungsinya. Lalu perananan DBMS  dalam bidang psikologi dapat dilihat dari contoh berikut:

       Tes kepribadian yang terdapat di jejaring sosial seperti facebook. Misalnya seorang psikolog yang membuat tes kepribadian melalui facebook. Dia membuat pertanyaan dan jawaban terlebih dahulu sebelum tes tersebut di publish ke facebook. Dia membbuat data tersebut dalam sistem database, contohnya sebuah pertanyaan mengenai pilhan warna. Setiap warna memiliki arti yang berbeda yang menggambarkan kepribadian. Dia memasukkan data mengenai berbagai macam warna beserta gamabran kepribadian berdasarkan warna tersebut. Jika sudah semua data dimasukkan dalam sistem database dan DBMS kemudian di publish ke jejaring sosial. Jika seseorang mencoba tes kerpibadian tersebut dantelah memilih jawaban dari salah satu warna, maka data yang di dalam databse akan terpanggil dan akan muncul hasilnya yakni gambaran kepribadian dari warna ynag telah dipilih oleh orang tersebut.

sumber:

https://id.wikipedia.org/wiki/Pangkalan_data

https://it-cyber-ville.blogspot.com/2016/08/sejarah-perkembangan-dbms-database.html

http://linkblog-ku.blogspot.com/2012/10/pengertian-dan-konsep-dasar-database.html

https://id.wikipedia.org/wiki/Struktur_data

http://wartawarga.gunadarma.ac.id/2009/12/struktur-database/

https://www.maxandro.com/2016/03/kelebihan-dan-kelemahan-dbms-database.html