Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

7.362

P-Index

This Author published in this journals

All Journal TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Annual Research Seminar Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Paradigma JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA PROCESSOR Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Sistem Komputer Jurnal Ilmiah Media Sisfo The IJICS (International Journal of Informatics and Computer Science) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Building of Informatics, Technology and Science Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) TIN: TERAPAN INFORMATIKA NUSANTARA Bulletin of Computer Science Research Journal of Applied Business and Technology Jurnal Informatika dan Rekayasa Komputer Jurnal Manajemen Teknologi dan Sistem Informasi PROCEEDING OF INTERNATIONAL CONFERENCE ON BUSINESS MANAGEMENT AND ACCOUNTING Bulletin of Informatics and Data Science Jurnal Pengabdian Masyarakat Unama

Errissya Rasywir

Universitas Dinamika Bangsa

Author-ID : 1207662

Aerospace Engineering Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering 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 Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Social Sciences Veterinary Other

Published : 62 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Title

1 2

PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN (STUDI KASUS : PT. MANDIRI PASTI JAYA JAMBI) Ade Saputra; Errissya Rasywir; Eni Rohaini
Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer(JAKAKOM) Vol 1 No 2 (2021): JAKAKOM Vol 1 No 2 September 2021
Publisher : LPPM Universitas Dinamika Bangsa

ABSTRACT Mandiri Pasti Jaya Jambi is one of company which has been located in Jambi where provision of bonus still be selected subjective by owner desire. So always get problem like social jealousy between employment and decrease performance of employment. Because of that, this research have purpose to give solution to that happening problems with offer a decision support system of evaluating the performance of an employee to provision of bonus by using PHP programming language and DBMS MySQL. Writer make development system with waterfall method and using model approach system unified model language with use case diagram, activity diagram, class diagram and flowchart diagram. New system make some output like show employees data, admin data, assessment criteria data, employees assessment data, and result of reckoning to granting bonus employees with MAUT who contributed to company can increase performance and spirit employees Keywords : System, Decision, Performance, Employees ABSTRAK Mandiri Pasti Jaya Jambi merupakan salah satu perusahaan yang berlokasi di daerah Jambi dengan pemberian bonus karyawan yang masih dipilih secara subjektif berdasarkan keinginan dari pemilik perusahaan. Sehingga terjadi permasalahan yaitu terjadi kecemburuan sosial antar karyawan dan menurunnya kinerja dari karyawan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan memberikan solusi untuk permasalahan yang terjadi dengan menawarkan sistem pendukung keputusan penilaian kinerja karyawan untuk pemberian bonus menggunakan bahasa pemograman PHP dan DBMS MySQL. Penulis melakukan pengembangan sistem dengan metode waterfall dan menggunakan pendekatan model sistem unified model language menggunakan usecase diagram, activity diagram, class diagram dan flowchart diagram. Sistem baru menghasilkan output yang dapat menampilkan data karyawan, data admin, data kriteria, data sub kriteria, data penilaian karyawan dan hasil perhitungan pemberian bonus karyawan dengan metode MAUT yang memberikan kontribusi kepada perusahan dapat meningkatkan kinerja dan semangat karyawan. Kata Kunci : Sistem, Keputusan, Kinerja, Karyawan

Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Persediaan Stok Obat Di Apotek K-24 Menggunakan Metode K-Means Clustering desy ayu ramadhanty; Renita Syafitri; Errissya Rasywir; Despita Meisak
Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer(JAKAKOM) Vol 2 No 1 (2022): JAKAKOM Vol 2 No 1 April 2022
Publisher : LPPM Universitas Dinamika Bangsa

Pengolahan data mining telah berkembang sangat pesat, beradaptasi dengan segala bentuk analisis data. Pada dasarnya, data mining dapat menganalisis data untuk menggunakan teknik perangkat lunak untuk menemukan pola dalam kumpulan data tersembunyi. Manajemen persediaan yang tinggi dan tidak ekonomis karena beberapa produk mungkin memiliki ruang dan kelebihan. Hal ini tentu sangat merugikan pelaku usaha seperti tempat kesehatan Apotek K-24. Metode K-Means sudah menjadi salah satu teknik data mining yang digunakan untuk merancang strategi persediaan atau buku pesanan yang efektif menggunakan data transaksi penjualan bisnis. Tujuan penelitian dari penelitian ini adalah untuk menerapkan algoritma KMeans, dan data transaksi obat dari Apotek K-24 di berikan sebagai contoh tipikal. Hasil analisis untuk penelitian ini menggunakan 20 buah data.

Penerapan Data Mining Algoritma Naive Bayes Clasifier Untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan Terhadap Kartu Internet Telkomsel ( Ricks Cell simpang candra) Arya Atmanegara; Rts CiptaNingsi; Errissya Rasywir; Despita Meisak
Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer(JAKAKOM) Vol 2 No 1 (2022): JAKAKOM Vol 2 No 1 April 2022
Publisher : LPPM Universitas Dinamika Bangsa

Persaingan yang terjadi dalam dunia bisnis memaksa para pelakunya untuk selalu memikirkan strategi-strategi dan terobosan yang dapat menjamin kelangsungan dari bisnis yang dijalankannya. Hal ini akan memunculkan persaingan antar sesama provider kartu terhadap kartu internet. Para provider kartu internet berlomba-lomba menarik minat pelanggan dengan berbagai macam strategi pemasaran agar tidak kalah saing dan tetap eksis. Dan perusahaan ingin selalu meluncurkan kartu internet terbaru tanpa memikirkan kartu internet tersebut akan laku atau tidak dipasaran.Konsep data mining akan memudahkan cara menyelesaikan masalah yang terjadi di Ricks Cell Simpang Candra. Maka, metode klasifikasi mampu menemukan model yang membedakan konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui. Oleh sebab itu, algoritma naive bayes dapat memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya. Hasil dari penelitian ini agar dapat memprediksi atau memperkirakan laku atau tidak kartu internet yang baru, sehingga pemilik usaha dapat mengambil keputusan dan meningkatkan strategi pemasaran. Kata Kunci : data mining, kartu internet, klasifikasi, algoritma naïve bayes

Implementasi Data Mining Untuk Menentuksn Persediaan Stok Barang Di Mini Market Menggunakan Metode K-Means Clustering Hani Prastiwi; Jeny Pricilia; Errissya Rasywir
Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer(JAKAKOM) Vol 2 No 1 (2022): JAKAKOM Vol 2 No 1 April 2022
Publisher : LPPM Universitas Dinamika Bangsa

[1]Abstrak- Data mining adalah metode untuk menemukan pola tertentu dari kumpulan data yang berjumlah besar. Meskipun banyak dipelajari pada bidang ilmu komputer dan statistika, data mining adalah metode yang bisa diterapkan dan mempermudah pekerjaan di bidang lainnya juga. Namun sebenarnya apa itu data mining? Data mining adalah metode dalam ilmu komputer yang biasa digunakan dalam proses pencarian knowledge. Tahapan di dalamnya berguna untuk mencari pola-pola tertentu dari data yang ada pada database. Biasanya, metode ini banyak ditemukan pada bidang machine learning dan statistika. Metode K-Means sudah menjadi salah satu teknik data mining yang digunakan untuk merancang strategi persediaan barang yang efektif menggunakan data transaksi penjualan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menerap kan algoritma K-Means dan data transaksi penjualan dari MM Glory sebagai contoh tipikal. Hasil analisis untuk penelitian ini menggunakan dua puluh (20) buah data.

Perancangan Aplikasi Sistem Informasi Geografis Lokasi Latihan Bolavoli Di Kota Jambi Berbasis Android Nasrul Ahlunaza; eni rohaini; errissya
Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer(JAKAKOM) Vol 2 No 1 (2022): JAKAKOM Vol 2 No 1 April 2022
Publisher : LPPM Universitas Dinamika Bangsa

Sistem Informasi Geografis (SIG) merupakan sistem informasi modern yang efektif digunakan untuk membuat peta dan mengintegrasi informasi. SIG pada penelitian ini digunakan dalam memetakan sebaran lokasi latihan bolavoli di Kota Jambi. Tujuan SIG ini adalah untuk mengetahui informasi akan letak persebaran lokasi latihan bolavoli sehingga dapat memudahkan masyarakat. Manfaat dari SIG adalah membantu masyarakat atau pihak-pihak yang berkepentingan dapat memperoleh informasi seputar tempat latihan bolavoli. Metode pengumpulan data yang digunakan adalah metode observasi dan wawancara. Metode pengembangan sistem yang dipakai adalah metode waterfall. Dengan menggunakan sistem informasi geografis lokasi latihan bolavoli ini, pengguna sistem dapat dengan mudah menemukan lokasi latihan bolavoli dikarenakan tidak lengkapnya tempat latihan bolavoli yang tersedia di google maps.

Perancangan Sistem Informasi Persediaan Obat Berbasis Web Pada Apotek Rahayu Farma, Muaro Jambi Abdurrahman; eni rohaini; Errissya Rasywir
Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer(JAKAKOM) Vol 2 No 2 (2022): JAKAKOM Vol 2 No 2 September 2022
Publisher : LPPM Universitas Dinamika Bangsa

APOTEK RAHAYU FARMA Muaro Jambi Apotek merupakan suatu tempat pelayanan produk maupun jasa kefarmasian (obat-obatan) kepada masyarakat yang berada di Muaro Jambi. Pengelolaan Apotek adalah segala upaya dan kegiatan yang dilakukan oleh seorang Apoteker Pengelola Apotek dalam rangka tugas dan fungsi apotek yang meliputi perencanaan, pengorganisasian, pelaksanaan, pengawasan dan penilaian. Apotek memiliki data-data transaksi penyaluran sediaan farmasi khususnya obat yang sangat banyak terutama apotek yang berada pada rumah sakit. Namun pencatatan data-data yang masih menggunakan buku menyebabkan pencatatan data jadi tidak akurat. Selain itu juga masalah bila akan melihat stok yang ada harus mencari satu persatu dalam kartu stok obat. Tidak adanya kerahasiaan dalam sistem inventory yang ada karena dapat di akses oleh siapapun. Maka bila data-data ini sampai ditangani oleh pihak yang tidak bertanggung jawab bisa berakibat tidak baik pada apotek. Kurang cepatnya dalam menangani sistem inventory obat karena harus mencari kartu stok yang ada di kartu stok obat tersebut. Sistem akan dibangun berbasis website dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP. Terbangunnya Sistem Informasi Persediaan Obat Berbasis Web Pada Apotek Rahayu Farma, dapat membantu petugas apotek dalam melakukan pendataan obat keluar dan masuk kedalam apotek serta akan mempermudah pencarian stok obat. Kata Kunci: Kata Kunci : Perancangan, Sistem Informasi Persediaan, Web

Implementasi Data Mining Untuk Penjualan Mobil Menggunakan Metode Naive Bayes Luthfi Rifky; Zahlan Nugraha; Bayu saputra; Dimas Pratama; Errissya Raswir; yovi pratama
Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer(JAKAKOM) Vol 2 No 2 (2022): JAKAKOM Vol 2 No 2 September 2022
Publisher : LPPM Universitas Dinamika Bangsa

Abstrak- Mobil adalah salah satu kendaraan yang paling sering dijumpai dengan berbagai type dan merek. Mobil memiliki spesifikasi yang beraneka ragam. Metode Naive Bayes adalah salah satu metode klasifikasi dan percabangan dari artificial intellegence. Bermacam merek tersebut akan dibentuk suatu Classify yaitu Laris dan Tidak Laris, sehingga para konsumen, produsen, dan peneliti dapat mengetahui merek mobil manakah yang paling laris berdasarkan kategori maupun output-nya. Naive bayes merupakan metode klasifikasi yang banyak digunakan karena sederhana dan akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasi data. Penelitian ini menganalisis data sebanyak 639 data menjadi 511 data training dan 128 data testing, data ini didapatkan dari situs “Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia”(GAIKINDO). Dengan atribut 19, untuk memudahkan penulis dalam penelitian, maka atribut yang digunakan adalah 8 (termasuk 1 atribut Classify yang ditambahkan penulis untuk memudahkan dalam pencarian mobil terlaris). Hasil penelitian yang dilakukan memberikan klasifikasi pembeda merek mobil yang paling banyak diminati para konsumen dan Kategori yang paling laris. Tingkat akurasi klasifikasi dengan Metode Naive Bayes menghasilkan nilai accuracy sebesar 92,19%, nilai Precision: 98,39% dan nilai Recall: 87,14% sehingga Metode Naive Bayes merupakan metode yang cukup baik dalam penelitian ini. Kata kunci: Brand Mobil, Klasifikasi, Naive Bayes, Accuracy Abstract- Cars are one of the vehicles most often found in various types and brands. Carshave various specifications. The Naive Bayes method is one of the classification and branching methods of artificial intelligence. The various brands will be in theform of a Class that are Selling and Not Selling, so that consumers, producers, and researchers can find out which car brands are best selling based on their category and output. Naive bayes is a widely used classification method because of its simple and high accuracy in classifying data. This study analyzed data as many as 639 data into 511 training data and 128 testing data, data was obtained from “the Indonesian Automotive Industries Association” (IAIS) site. With attribute 19, tofacilitate the writer in the study the attributes used were 8 (including 1 Class attribute that author added to facilitate the search for the best-selling car). Theresults of the conducted research gave the classification of car brand different that were most in demand by consumers and the best-selling categories. The level of classification accuracy with the Naive Bayes Method produces accuracy valuesof 92, 19%, Precision values: 98, 39% and Recall values: 87, 14% so that the Naive Bayes Method is a pretty good method in this research. Keywords: Car Brand, Classification, Naive bayes, Accuracy

Implementasi Algoritma K-Nearst Neighbor Untuk Memprediksi Penyakit Diabetes asih asmarani; ilham permana; Annisa putri; M.Rizky Wijaya; Errissya Rasywir; Despita Meisak; Yovi Pratama
Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer(JAKAKOM) Vol 2 No 2 (2022): JAKAKOM Vol 2 No 2 September 2022
Publisher : LPPM Universitas Dinamika Bangsa

Abstrak- Diabetes melitus tipe 2 sering juga disebut diabetes life style karena penyebabnya selain faktor keturunan, faktor lingkungan meliputi usia, obesitas, resistensi insulin, makanan, aktifitas fisik, dan gaya hidup juga menjadi penyebab diabetes melitus. Maka dari itu untuk dapat menghimbau dan mengurangi jumlah diabetes di Indonesia, penulis ingin mengimplementasikan algoritma untuk memprediksi penyakit diabetes agar dapat memantau, memberi tau, dan menghimbau masyarakat untuk menjaga polah hidup sehat. Untuk memecahkan suatu permasalahan tersebut, diterapkan suatu metode dengan cara mengimplementasi data diabetes agar dapat menghasilkan suatu informasi yang dapat dijadikan untuk memprediksi penyakit diabetes yaitu dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Data yang penulis gunakan berjumlah 100 data dan terdiri dari 9 atribut yaitu pregnan, plasma-glucose, diastolic blood-pressure, tricepts skin fold thicknesthickness, insulin, body mass index, diabetes pedigree function, age, dan class variable. Hasil dari penelitian ini berupa data dengan test option percentage split 70% atau 70 data digunakan sebagai data training sebagai pembentuk model, dan 30% dari dataset atau sebanyak 30 data sebagai data testing yang akan diujikan terhadap model yang dibentuk, dengan k = 5 pada data diabetes untuk mendeteksi penyakit diabetes dan memperoleh hasil prediksi benar sebanyak 20 dan salah 10 dengan tingkat akurasi sebesar 66,6667 % dengan jarak k = 5. Kata Kunci : Algoritma, Implementasi, K-Nearest Neighbor, Diabetes Abstract- The type 2 diabetes mellitus is often also called diabetes lifestyle because the causes other than heredity, environmental factors including age, obesity, insulin resistance, food, physical activity, and lifestyle are also causes of diabetes mellitus. Therefore, to be able to encourage and reduce the number of diabetes in Indonesia, the author wants to implement an algorithm to predict diabetes in order to monitor, inform, and encourage the public to maintain a healthy lifestyle. To solve this problem, a method is applied by implementing diabetes data so that it can produce information that can be used to predict diabetes by using the K-Nearest Neighbor method. The data that the author uses is 100 data and consists of 9 attributes, namely pregnan, plasma-glucose, diastolic blood-pressure, tricepts skin fold thickness, insulin, body mass index, diabetes pedigree function, age, and class variables. The results of this study are in the form of data with a test option percentage split of 70% or 70 data is used as training data as a model constructor, and 30% of the dataset or as many as 30 data as testing data to be tested against the formed model, with k = 5 on the data diabetes to detect diabetes and get 20 correct predictions and 10 wrong predictions with an accuracy rate of 66.6667% with a distance of k = 5. Keywords: Algoritma, Implementasi, K-Nearest Neighbor, Diabetes

Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi zona dan Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Provinsi Jambi Jopi Mariyanto; Sandi Pramadi; Kholil Ikhsan; Imelda Yose; Errissya Rasywir; Marrylinteri Istoningtyas; Yovi Pratama
Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer(JAKAKOM) Vol 2 No 2 (2022): JAKAKOM Vol 2 No 2 September 2022
Publisher : LPPM Universitas Dinamika Bangsa

Abstrak - Pada masa pandemi Virus Corona (Covid-19), Informasi merupakan hal yang sangat penting bagi masyakarat. Salah satu sumber informasi yang digunakan melalui internet yaitu website berita seperti kompas.com, detik.com, tribunnews.com. Namun, artikel berita terkait topik pembahasan kematian pasien, pasien yang sembuh dari Virus Corona dan zona pada suatu tempat belum dapat dikelompokan. Hal ini dikarenakan angka pasien yang meninggal dan angka pasien yang sembuh akibat virus corona terus bertambah. Oleh karena itu, dibutuhkannya sistem yang dapat mengelompokan berita berdasarkan data yang telah ada sebelumnya. Hal ini dapat diatasi menggunakan text mining, salah satunya metode klasifikasi pada text mining dapat mengelompokan data pada suatu objek yang belum diketahui sebelumnya. Kata Kunci : covid-19, klasifikasi, algoritma naïve bayes Abstract - During the Corona Virus (Covid-19) pandemic, information is very important for the community. One source of information used through the internet is news websites such as kompas.com, detik.com, tribunnews.com. However, news articles related to the topic of discussing patient deaths, patients recovering from the Corona Virus and zones in one place cannot be grouped. This is because the number of patients who died and the number of patients who recovered from the corona virus continued to increase. Therefore, we need a system that can classify news based on pre-existing data. This can be overcome using text mining, one of which classification methods in text mining can group data on an object that has not been previously known. Keywords : covid-19, classification, nave bayes algorithm

Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengetahui Minat Pembeli di Agen Buah Melon Yudi Nanda Ghina; Najmul Laila; Marrylinteri Istoningtyas; Mayang Ruza; Errissya Rasywir; Maria Rosario Borroek; Yovi Pratama
Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer(JAKAKOM) Vol 2 No 2 (2022): JAKAKOM Vol 2 No 2 September 2022
Publisher : LPPM Universitas Dinamika Bangsa

Abstrak - Penelitian ini dilakukan untuk mempelajari K-Means Clustering dalam pencarian knowledge (pengetahuan). Tujuan dari penelitian ini kemungkinan dapat membantu pihak Agen Buah Yudi untuk menentukan cluster minat pembeli banyak, sedang, dan sedikit diletakkan sesuai urutan minat pembeli buah yang bayak, sedang, dan sedikit di Agen Buah Yudi. Untuk itu dalam metode K-Means Clustering dimungkinkan adanya solusi dan analisa terhadap pengolahan data dan parameter-parameter yang menjadi acuan untuk mengambil keputusan. Di dalam metode ini terdapat langkah-langkah penyelesaian masalah. Adapun tools bantu untuk mengimplementasikan metode tersebut adalah Weka akan mengolah data secara tersusun atas operator-operator yang langsung didapatkan hasil secara akurat selanjutnya pada tahapan terakhir akan didapatkan knowledge baru. Kata kunci : Buah Melon, klasifikasi, Algoritma, K-means Clustering, Weka Abstract - This research was conducted to study K-Means Clustering in the search for knowledge (knowledge). The purpose of this research may be to help the Yudi Fruit Agent to determine the interest of many, medium, and few buyers according to the order of high, medium, and little interest of the Yudi Fruits Agent. For this reason, in the K-Means Clustering method, it is possible to provide solutions and analyzes for data processing and the parameters that become the reference for making decisions. In this method there are steps to solve the problem. As for the tools to implement this method, Weka will process data in an organized manner consisting of operators which immediately get accurate results, then in the last stage new knowledge will be obtained. Keywords : Buah Melon, klasifikasi, Algoritma, K-means Clustering, Weka

Co-Authors Abdul Haris Abdul Harris Abdurrahman Abrani, Sauti Ade Saputra Agus Siswanto Akwan Sunoto Anggraini, Dila Riski Anita Anita Nurjanah Annisa putri Anton Prayitno Arya Atmanegara Aryani, Lies asih asmarani Bayu saputra Beni Irawan Betantiyo Prayatna Borroek, Maria Rosario Briyan Chairullah Candra Adi Rahmat Carenina, Babel Tio Clara Zuliani Syahputri Defrin Azrian Desi Kisbianty, Desi Despita Meisak desy ayu ramadhanty Dimas Pratama Dodo Zaenal Abidin Dwi Rosa Indah Elsa Charolina L Siantar Evan Albert Fachruddin Fachruddin Fachruddin Fachruddin Fachruddin Fachruddin Fachruddin Fachruddin, Fachruddin farchan akbar Feranika, Ayu Fernando Fernando fiqri ansyah Fradea Novi Ramadhayanti Ghita Athalina GILLIANI, WENNY Hani Prastiwi Hartiwi, Yessi Hendrawan Hendrawan Hendrawan Hendrawan Hendrawan Hendrawan Hilda Permatasari Hussaein, Ahmad Ilham Adriansyah Ilham Fahrozi ilham permana Imelda Yose Iqbal Pradibya Irawan Irawan Irawan Irawan Irawan, Beni Istoningtyas, Marrylinteri Jasmir Jasmir Jeny Pricilia Johari, Riyan Jopi Mariyanto khalil gibran ahmad Kholil Ikhsan Lazuardi Yudha Pradana Li Sensia Rahmawati Lies Aryani Luthfi Rifky M.Rizky Wijaya Macharani Raschintasofi Maliyatul Khasanah Maria Rosario Borroek Marrylinteri Istoningtyas Marrylinteri Istoningtyas Marrylinteri Istoningtyas Mayang Ruza Mgs Afriyan Firdaus Migi Sulistiono Muhammad David Adrilyan Muhammad Diemas Mahendra Muhammad Ismail Muhammad Ismail Muhammad Riza Pahlevi Muhammad Satria Mubin Muhammad Wahyu Prayogi Mulyadi Mulyadi Mumtaz Ilham S Mumtaz Ilham Syafatullah Muttaqin Nabila Khumairo Najmul Laila Nanda Ghina Nasrul Ahlunaza Nilu Widyawati Nungky Septia Kurnicova Nur Aini Nurhadi Nurhadi Nurul Aulia Pahlevi, M. Riza Pahlevi, M.Riza Pareza Alam Jusia Pareza Alam Jusia Pareza Alam Jusia, Pareza Alam Putri Ratna Sari Rani Oktavia, Feby Renita Syafitri Reza Pahlevi Rio Ferdinand ROBY SETIAWAN Rofi'i, Imam Rohaini, Eni Rosario B, Maria Rosario, Maria Rts CiptaNingsi Rudolf Sinaga Sandi Pramadi Saparudin, Saparudin Satria Oldie Versileno Sri Wahyuni Nainggolan Sulistia Ramadhani Suyanti Tasya Basalia Sihombing Tedy Hardiyanto Tondy Maulana Tambunan Verwin Juniansyah virginia casanova andiko andiko Wahid Hasyim Wahyudi Nasutioni Yaasin, Muhammad Yessi Hartiwi Yessi Hartiwi Yoga Rizki Yovi Pratama Yuga Pramudya Zahlan Nugraha

Title Search

Found 12 Documents Search Journal : Jurnal Informatika dan Rekayasa Komputer

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 12 Documents
Search
Journal : Jurnal Informatika dan Rekayasa Komputer