Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

7.998

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology) E-Bisnis : Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Bisnis Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic Jurnal Informatika Jurnal sistem informasi, Teknologi informasi dan komputer Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Jurnal Informatika Upgris Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Informatika Swabumi (Suara Wawasan Sukabumi) : Ilmu Komputer, Manajemen, dan Sosial IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi Jurnal CoreIT Jurnal Pilar Nusa Mandiri Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology JURNAL ILMIAH INFORMATIKA JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Jurnal ULTIMA Computing J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Informasi dan Komputer INTEK: Informatika dan Teknologi Informasi KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) JOURNAL INFORMATICS, SCIENCE & TECHNOLOGY Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Al Asyariah Mandar ScientiCO : Computer Science and Informatics Journal Jurnal Mantik Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Dinasti International Journal of Digital Business Management Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi Jurnal Digital Teknologi Informasi Journal of Applied Data Sciences Jurnal AbdiMas Nusa Mandiri Yayasan Cita Cendikiawan Al Khwarizmi J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Tridharmadimas: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jayakarta Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Infomans: Jurnal Ilmu-ilmu Informatika dan Manajemen Jurnal Pengabdian Masyarakat Tekno SWAGATI: Journal of Community Service Journal of Innovation and Computer Science

Gata, Windu

STMIK Nusa Mandiri Jakarta

Author-ID : 1151715

Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 94 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

3 4 5 6 7

Analisis Sentimen Opini Publik Mengenai Larangan Mudik pada Twitter Menggunakan Naïve Bayes Mutiara, Tika Adilah; Alkhalifi, Yuris; Mayangky, Nissa Almira; Gata, Windu
Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 6, No 2 (2020): Desember 2020
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Aturan larangan mudik yang dikeluarkan oleh pemerintah di tengah pandemic virus corona (covid-19) saat ini menjadi topik yang sering diperbincangkan oleh masyarakat, salah satunya di twitter. Twitter merupakan salah satu media sosial yang seringkali digunakan untuk penyampaian pesan berupa pendapat atau opini masyarakat. Analisis sentimen adalah studi komputasional dari opini-opini orang. Analisis sentimen akan mengelompokkan teks yang ada dalam sebuah kalimat atau dokumen untuk mengetahui pendapat yang dikemukakan dalam kalimat atau dokumen tersebut. Penelitian ini mencoba untuk menganalisa opini masyarakat mengenai aturan larangan mudik dengan mengklasifikasikan opini kedalam 2 sentimen yaitu positif atau negatif. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan metode Naïve Bayes Clasifiers. Metode Naive Bayes Classifiers merupakan salah satu metode klasifikasi teks berdasarkan probabilitas kata kunci dalam membandingkan dokumen latih dan dokumen uji. Hasil pengujian pada tools RapidMiner memperlihatkan bahwa akurasi dengan fitur TF-IDF memberikan hasil akurasi yang baik. Metode Naïve Bayes Classifier dapat menghasilkan akurasi yang tingga yaitu 83,38%. secara keseluruhan penggunaan metode Naive Bayes memiliki performansi yang cukup baik untuk melakukan klasifikasi tweet.

Analisis Sentimen Penghapusan Ujian Nasional pada Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Naïve Bayes berbasis Particle Swarm Optimization Alkhalifi, Yuris; Gata, Windu; Prasetya, Arfhan; Budiawan, Imam
Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 6, No 2 (2020): Desember 2020
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Twitter merupakan sebuah platform media sosial yang sering digunakan oleh pengguna di Indonesia. Dalam penggunaannya twitter digunakan sebagai platform yg membahas tentang opini publik, hiburan dan trending topik didunia salah satu perbincangan pada awal tahun 2020 yakni dihapusnya Ujian Nasional (UN) oleh Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia (Mendikbud RI). Opini dan Sentimen pengguna di twitter pun sangat beragam, ada yg termasuk kedalam sentimen positif dan ada juga sentimen negatif. Untuk memilah mana yang termasuk kedalam sentimen positif dan negatif diperlukan sebuah rangkaian proses, salah satu proses yang dapat digunakan yakni data mining. Pada penelitian ini akan membahas tentang sentimen pengguna twitter dalam kasus penghapusan UN dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes (NB) berbasis Particle Swarm Optimization (PSO). Dalam 2 algoritma tersebut akan dibagi masing-masing kedalam 2 proses yakni menggunakan PSO dan tidak menggunakan PSO sehingga mempunyai 4 metode. Pengujian dilakukan menggunakan k-Fold Cross Validation untuk diperoleh nilai akurasi (accuracy), tabel Confusion Matrix dan Area Under Curve. Hasil pengujian diperoleh nilai akurasi 92,92% dan AUC sebesar 0,977 untuk SVM tanpa PSO. Lalu nilai akurasi 94,81% dan AUC sebesar 0,974 untuk SVM dengan PSO. Nilai akurasi 85,93% dan AUC sebesar 0,645 untuk NB tanpa PSO. Serta nilai akurasi 86,92% dan AUC sebesar 0,715 untuk NB dengan PSO. Dalam penelitian ini metode SVM dengan PSO yang paling baik untuk mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif terkait penghapusan UN.

Seleksi Fitur Klasifikasi Penyakit Diabetes Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) Pada Algoritma Naive Bayes Nurlaelatul Maulidah; Ari Abdilah; Elah Nurlelah; Windu Gata; Fuad Nur Hasan
Elkom : Jurnal Elektronika dan Komputer Vol 13 No 2 (2020): Desember: Jurnal Elektronika dan Komputer
Publisher : STEKOM PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Diabetes is a serious chronic disease that occurs because the pancreas does not produce enough insulin (a hormone that regulates blood sugar or glucose), or when the body cannot effectively use the insulin it produces. WHO data shows that the incidence of non-communicable diseases in 2004 reached 48 , 30% is slightly higher than the incidence rate of infectious diseases, namely 47.50% [1]. According to the Ministry of Health in 2012 diabetes caused 1.5 million deaths. Some Indonesian people, this disease is better known as diabetes or blood sugar. This research was developed through secondary data processing from the Pima Indians Diabetes Dataset health database which was taken from the Kaggle dataset and can be accessed through https://www.kaggle.com/uciml/pima-indians-diabetes-database. Where the data itself consists of 768 records with several medical predictor variables (Pregnancies, Glucose, Blood Pressure, Skin Thickness, Insulin, BMI, Diabetes Pedigree Function, Age and Outcome). Then the data will be processed using the Particle Swarm Optimization (PSO) feature selection to increase the accuracy value and the Naive Bayes algorithm to determine the accuracy results of the diagnosis of diabetes. From the results of research that has been done for the accuracy of the classification algorithm Naive Bayes is 74.61%, while the accuracy of the classification algorithm with Particle Swarm Optimization is 77.34% with an accuracy difference of 2.73%. So it can be concluded that the application of the Particle Swarm Optimization technique is able to select attributes in the Naive Bayes Algorithm, and can produce a better level of diabetes diagnosis accuracy than using only the individual method, namely the Naive Bayes algorithm. Keywords: Diabetes, Particle Swarm Optimization, Naive Bayes Algorithm

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KERNEL SAWIT DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS Badariatul Lailiah; Rabiatus Sa’adah; Windu Gata; Verra Sofica
Elkom : Jurnal Elektronika dan Komputer Vol 13 No 2 (2020): Desember: Jurnal Elektronika dan Komputer
Publisher : STEKOM PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Oil palm is Indonesia's leading and prime plantation commodity. Plants whose main products consist of palm oil (CPO) and palm kernel oil (KPO) have high economic value and are one of the largest foreign exchange earners compared to other plantation commodities (Fauzi, 2012) PT. Safety Pin River Purun is a company that manages palm kernel products with the products produced there are 2 types, namely CPKO (Cruide Palm Kernel Oil) and PKM (Palm Kernel Meal). From the results of the study it was found that the prototype design was made capable of producing palm kernel assessment calculations using AHP in the assessment process, while the prototype model used was to use the prototyping model method. With this research can be beneficial for the management of PT. The Sungai Purun pin in the process of evaluating palm kernel is more effective and accurate in producing reports

Rancang Bangun Website Desa Demangharjo Destiana Putri; Windu Gata; Warjiyono
Elkom : Jurnal Elektronika dan Komputer Vol 13 No 2 (2020): Desember: Jurnal Elektronika dan Komputer
Publisher : STEKOM PRESS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

The internet as a communicator of information is now a necessity. Particularly in the provision of information for a company, government organizations / agencies such as Village Centers that require a fast, precise and accurate data management system that can provide more complete, up-to-date, interactive and dynamic information. In Demangharjo Village the information system related to Village Information is still submitted in the form of a guide book and the service is still done manually. Basically, population residence service activities are required to take care of application letters at the village office with the applicable procedures, so that in practice it will certainly take a long time and energy. For this reason the author made the Final Project concerning the Design of Demangharjo Village Website with the metedo Waterfall. Through this website, it is expected that information will be conveyed more quickly and accurately, maximum service and information transparency, village introduction process and population data storage to accelerate the work of village officials in serving the community and make it easier for citizens to submit services or find out village information.

ALGORITMA DIJKSTRA DALAM PENETUAN RUTE TERPENDEK PADA JALAN RAYA ANTAR KOTA JAKARTA - TANGERANG Awalloedin, Niki; Gata, Windu; Qomariyah, Nurul
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer Volume 13 No 1 Tahun 2022
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24853/justit.13.1.%p

Perubahan kondisi jalan saat ini semakin padat dengan meningkatnya perkembangan banyaknya kendaaran, pemerintah kota Jakarta telah melakukan beberapa cara untuk mengatasi masalah kemacetan seperti peraturan ganjil genap untuk kendaraan bermotor, pelebaran jalan, pembangunan underpass dan flyovers, tetapi hal tersebut masih dirasa kurang efektif, sehingga pemilihan rute / jarak waktu tercepat dari kota Jakarta ke kota Tangerang menjadi suatu permasalahan. Dengan perkembangan berbagai algoritma saat ini, penulis mencoba melakukan penelitian pencarian rute terpendek antar kota jakarta (titik awal Gedung Walikota Jakarta Pusat) ke Kota Tangerang (titik akhir Gedung Walikota Tangerang) dengan menggunakan algoritma djikstra,dengan harapan akan memberikan informasi rute tercepat atau jalur mana yang dapat ditempuh dengan jarak yang terpendek jika melalui jalan raya antara kota Jakarta dan kota Tangerang. Dimana hasil yang didapat bahwa algoritma dijkstra dapat digunakan untuk mencari rute terpendek sesuai dengan perkiraan perhitungan pada tabel 4 rute 3, dengan jarak tempuh total 22,6km.

PENGUJIAN PELABELAN OTOMATIS DATASET KUALITAS PEMBELAJARAN DARING UNIVERSITAS TERBUKA DI FORUM DAN YOUTUBE Fatmasari, Rhini; Purnomo, Niko; Putra, Septian Ade; Gata, Windu; Wardhani, Nia Kusuma
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 3 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v9i3.5231

Keberhasilan suatu organisasi pendidikan atau universitas dalam mencapai tujuannya erat kaitannya dengan kualitas pembelajaran daringyang sedang dilaksanakan. Tujuan untukkeberhasilan tersebut dapat dicapai dengan cara memuaskan para akademisi yang masih aktif. Studi kasus menggunakan Forum media social dan komentar YouTube sebagai pengolahan data untuk memprediksi kepuasan pembelajaran online di Universitas Terbuka. Pendekatan text mining adalah alternatif yang baik untuk menafsirkan makna komentar yang dibuat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis prediksi kepuasan layanan dari beberapa kategori. Salah satu tolok ukurnya yang dilakukan adalah moderasi komentar Forum dan YouTube. Metode penelitian yang digunakan adalah empat algoritma klasifikasi machine learning dan dua algoritma Deep Learning yaitu Naive Bayes, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, Decision Trees, dan Logistic Regresi, pembelajaran mendalam (Deep Learning) untuk akurasi prediksi. Total kumpulan data awal mencakup 801 data yang dikumpulkan dari 1 Oktober 2023 hingga 31 Oktober 2023. Pembersihan dan pra-pemrosesan selanjutnya menghasilkan total 249 data. Kemudian dievaluasi akurasinya dengan menerapkan algoritma klasifikasi pohon keputusan, akurasi tertinggi pada pengelolaan data komentar Forum dan Youtube dengan nilai akurasi tertinggi 92,0 % dengan menerapkan algoritma Decision Tree.

Sentimen Analisis dengan Long Short-Term Memory dan Synthetic Minority Over Sampling Technic Pada Aplikasi Digital Perbankan Ahmad, Ali; Gata, Windu; Panggabean, Supriadi
Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Vol 8 No 4 (2024): OCTOBER-DECEMBER 2024
Publisher : Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/jtik.v8i4.2320

In recent years, we have witnessed significant growth in digital banking transactions, supported by technological advancements. According to the latest data from the FinTech Association of Indonesia, digital banking transactions in Indonesia have increased by 35% from the previous year. In this context, the development of digital banking applications becomes increasingly important. However, to ensure the quality and success of these applications, feedback from users is crucial. One technique used by banks is sentiment analysis to gather feedback on their digital applications. This research aims to analyze user sentiment for two banking applications, DbankPro and M-BCA, through reviews on the Google Playstore. The method used is CRISP-DM, implementing the "Imbalance Data Handling with SMOTE" technique and LSTM model. The test results show the accuracy of sentiment analysis for M-BCA is 91.07%, while for DbankPro it is 89.82%. The implications of this research emphasize the importance of paying attention to user feedback in the development of digital banking applications to enhance their quality and meet user expectations

Time Effort Prediction Of Agile Software Development Using Machine Learning Techniques Muchamad Bachram Shidiq; Gata, Windu; Kurniawan, Sigit; Saputra, Dedi Dwi; Panggabean, Supriadi
Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol. 13 No. 2 (2023): Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer AKBA Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35585/inspir.v13i2.57

To run a software development project, an effective and efficient project management mechanism is needed to coordinate the activities carried out. The agile method was developed because there are several weaknesses in the classic method that can interfere with the course of the software development process according to user desires. However, in applying agile methods, time effort estimation cannot be done properly. This can cause project managers to have difficulty preparing resources in software development in scrum projects. For this reason, this research aims to predict the time effort of agile software development using Machine Learning techniques, namely the Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, and AdaBoost algorithms, as well as the use of feature selection in the form of RRelieff and Principal Component Analysis (PCA) to improve prediction accuracy. The best-performing algorithm uses Gradient Boosting k-fold validation with PCA with an MSE value of 2.895, RMSE 1.701, MAE 0.898, and R2 0.951.

Software Defect Prediction For Quality Evaluation Using Learning Techniques Ensemble Stacking Kusuma, Muhammad Romadhona; Windu Gata; Sigit Kurniawan; Dedi Dwi Saputra; Supriadi Panggabean
Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol. 13 No. 2 (2023): Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer AKBA Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35585/inspir.v13i2.58

This research aims to improve the software quality and effectiveness of zakat management by the National Amil Zakat Agency (BAZNAS) through the development of a software defect prediction model (SDPM). We used machine learning techniques and ensemble stacking approach on the "Masjid Tower" dataset containing 228 records and 34 attributes. The preprocessing process involved label encoding, feature selection with Pearson correlation, standard normalization, and the use of SMOTE to handle data imbalance. We performed hyperparameter tuning with grid search CV on Machine Learning algorithms such as Ada Boost and Gradient Boosting. The results showed that the ensemble stacking approach with a combination of Gradient Boosting, Ada Boost, Decision Tree, Bayesian Ridge, and LightGBM meta learner algorithms provided high accuracy with R2 score reaching 0.97, MAE of 0.037, and MSE of 0.006. This finding proves that the ensemble stacking approach is able to overcome the problem of software defects with accurate prediction results, provide useful guidance in the management of zakat and other software applications, and has the potential to improve software quality and the effectiveness of BAZNAS in managing zakat.

Co-Authors Achmad Bayhaqy Ade Priyatna Aditya Adiguna Agung Sudrajat Agustiani, Sarifah Ahmad Bayhaqi Ali Ahmad Alizah, Muhammad Dwison Angga Ardiansyah Angga Ardiansyah - Anton . Ardiansyah Ardiansyah Ari Abdilah Ari Saputro Arif Budiarto Arifin Nugroho Awalloedin, Niki Badariatul Lailiah Balla, Imanuel Basri Basri Bayhaqy, Achmad Binti Husna, Modesta Bobby Suryo Prakoso Cucu Ika Agustyaningrum Daniati Uki Eka Saputri Dany Pratmanto Dedi Dwi Saputra Deny Robyanto Destiana Putri Diantika, Sri Dika Putri Metalica Dinar Ismunandar DWI SURYANTO Dwiza Riana Dwiza Riana Eko Supriyanto Elah Nurlelah Ellis Ermawati Eni Heni Hermaliani Eni Heni Hermaliani, Eni Heni F Lia Dwi Cahyanti Fabiyanto, Dedik Fahrul Rozi Faisal, Anas Fajar Sarasati Fathur Rahman Fatiha, Zulfati Dinul Fauzi Ahmad Muda Fauzi, Ahmad Ferda Ernawan Firmansyah, Maman Fitra Septia Nugraha Franseda, Afrilio Frieyadie Fuad Nur Hasan Grace Gata, Grace Hafez Aditya Hafidz, Noor Hafifah Bella Novitasari Hakim, Valianda Hamdan Hari Prasetyo, Basuki Harianto, Sony Harsono, Muhammad Luthfiy Kurniawan Hasan, Rosmani Hendra Budi Kusnawan Hendra Setiawan HENDRA SETIAWAN Hendri Hendri Hiya Nalatissifa iboy, rahmat satria buana Ida Ayu Putu Sri Widnyani Ida Zuniarti, Ida Imam Budiawan Ismaya, Fikri Jamil, Muh. Jordy Lasmana Putra Kadafi, Abdul Rahman Kartika Handayani Ketut Sakho Parthama Kholifah, Desiana Nur Khuluq, Anjahul Krisnandi, Dwi Kurniawan, Triadi Kusuma, Muhammad Romadhona Laela Kurniawati Laela Kurniawati, Laela Lawa Rizky, Joy Linda Marlinda Lindung Parningotan Manik M Ardiansyah M. Iqbal Alifudin M. Rangga Ramadhan Saelan Maghfiroh Maulani Manik, Lindung Parningotan Maria Irmina Prasetiyowati Maria Irmina Prasetiyowati Marta Dinata, Riadi Mawadatul Maulidah Mayangky, Nissa Almira Muchamad Bachram Shidiq Muchamad Bachram Shidiq Mudinillah, Adam Muhamad Azhar, Muhamad Muhammad Anif Muhammad Anif Muhammad Dwison Alizah Muhammad Haris MUHAMMAD HARIS Muhammad Rifqi Firdaus Mulyani, Astriana Nadiyah Hidayati Nawawi, Hendri Mahmud Nia Kusuma Wardhani Nia Kusuma Wardhani, Nia Kusuma Nida Umi Latifah Nila Hardi Nita Merlina Nita Merlina, Nita Noor, Mohamad Normah Normah, Normah Novitasari, Hafifah Bella Nufus, Fina Sifaul Nugraha, Fitra Septia Nugraha, Ranu Agastya Nugroho, Arifin Nurajijah Nurhasanah, Fitri Yani Nurlaelatul Maulidah Nurlaelatul Maulidah Nurmalasari Nurmalasari Nurul Qomariyah Panggabean, Supriadi Pinem, Tuahta Hasiolan Popon Handayani Prasetya, Arfhan Pratiwi, Risca Lusiana Prayogi, Kurnia Pribadi, Yogie Purnomo, Niko Putra, Septian Ade Rabiatus Sa’adah Rachmaliya Joi, Suciaty Rahayu, Cicih Sri Rangga Pebrianto Rhini Fatmasari, Rhini Rian Ardianto Ricko Anugrah Mulya Pratama Ridan Nurfalah Ridwan Muhammad Riefky Sungkar Riki Supriyadi Risnandar, Risnandar Ristyani Slamet rivan, almay faiz Rivanie, Tri Rizki Aulianita Rizky, Joy Lawa Rizmayanti, Ade Irma Romadhona Kusuma, Muhammad Ronny Tanjung Rousyati, Rousyati Rudianto, Biktra S Siswanto Salsabila, Nurul Jannah Saputra, Dedi Dwi Saputra, Surya Fajar Saragih, Gabriel Vangeran Septiani, Riska Kurnia Sidik Sidik Sigit Kurniawan Sigit Kurniawan Simatupang, Lamria Siswanto Siswanto, Siswanto Sita Anggraeni, Sita Siti Helmyati Siti Khotimatul Wildah SRI RAHAYU STMIK, Author Super Sukmawati Anggraeni Putri, Sukmawati Anggraeni Sulaeman, Okky Robiana Sulistyowati, Daning Nur Supriadi Panggabean Sutrisno Wanda, Sulistianto Syarifa, Naf'a SYUAIB, SYUAIB Taopik Hidayat Taufan, Resi Taufik Asra Thira, Indra Jiwana Tika Adilah M Tri Rivanie Trihardo, Rendra Triyanto, M.Kom., Toeko Triyanto, Toeko Tutopoli, Taranza Tutupoly, Taransa Agasya Ummu Radiyah Ummu Radiyah, Ummu Verra Sofica Waeisul Bismi warjiyono Wawan Kurniawan Wawan Kurniawan Widi Astuti Yamin Nuryamin YANTO YANTO Yuliazmi, Yuliazmi Yuris Alkahfi Yuris Alkhalifi

Title

Found 94 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 94 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 94 Documents
Search