Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

10.047

P-Index

This Author published in this journals

Imelda Saluza, Imelda

Universitas Indo Global Mandiri

Author-ID : 1254373

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 : 79 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

4 5 6 7 8

Pendampingan Berbasis Kecerdasan Buatan dalam Menyusun Perangkat Pembelajaran Imelda Saluza; Hendra Di Kesuma; Lastri Widya Astuti; Dhamayanti Dhamayanti; Faradillah Faradillah
Reswara: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 7, No 1 (2026)
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/rjpkm.v7i1.7759

Guru di era digital tidak hanya menguasai kompetensi pedagogis, tetapi juga mampu memanfaatkan teknologi secara produktif dalam menyusun perangkat pembelajaran yang efisien, kontekstual, dan sejalan dengan kurikulum. Namun, banyak guru masih mengalami kendala waktu, dan kualitas penyusunan Rencana Pembelajaran Semester (RPP). Kegiatan ini bertujuan untuk meningkatkan kapasitas guru dalam menyusun perangkat pembelajaran melalui pendampingan berbasis kecerdasan buatan (AI), khususnya Google Gemini dengan pengemabangan prompt terstruktur yang siap pakai. Mitra kegiatan ini adalah guru-guru di SMK PGRI 2 Palembang, dengan jumlah peserta sebanyak 25 orang. Metode pelaksanaan mengadopsi pendekatan Participatory Action Research (PAR) melalui lima tahap: to know, to understand, to plan, to act, dan to change. Hasil menunjukkan sebanyak 92% guru membutuhkan waktu hanya 1-2 jam atau kurang dalam menyusun RPP, 88% merasakan peningkatan efisiensi kerja yang signifikan, 80% menyatakan peningkatan kepercayaan diri dalam menggunakan AI, dan 60% berkomitmen untuk terus menggunakan prompt secara rutin. Selain itu, 96% guru menilai kegiatan ini sangat bermanfaat bagi peningkatan kompetensi profesional guru. Hal ini membuktikan bahwa pemanfaatan AI secara partisipatif mampu menjadi solusi inovatif untuk penguatan literasi digital pedagogis dan transformasi praktek perencanaan pembelajaran di sekolah.

Pengembangan Materi Pembelajaran dengan Memanfaatkan Teknologi Augmented Reality untuk Guru Sekolah Menengah Atas Indah Permatasari; Imelda Saluza; Evi Yulianti; Mustafa Ramadhan
Jurnal Pemberdayaan Masyarakat Vol 10 No 1 (2025): Mei
Publisher : Direktorat Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (DPPM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21067/jpm.v10i1.10906

The Learning Material Development Training Utilizing Augmented Reality Technology at SMA Negeri 1 Banyuasin I aimed to enhance teachers' digital skills in creating interactive, AR-based teaching materials. Involving 33 teachers, the training was carried out through three phases: preparation, implementation, and evaluation. The preparation phase included a needs assessment and interviews to understand the technological limitations at the school and teachers' familiarity with AR. Based on this assessment, training materials were developed covering AR fundamentals and the use of the Assemblr Edu application. During the implementation phase, participants attended theory sessions on AR concepts and practical sessions using Assemblr Edu to develop teaching materials for their respective subjects. Evaluation was conducted via pre-tests, post-tests, and a satisfaction survey. Results showed that 85% of participants successfully produced suitable AR-based teaching materials, while 93% gave a satisfaction rating of 4 or higher. This program effectively improved teachers' skills in AR technology use, laying a foundation for more interactive and modern learning experiences at the school.

Financial Crisis EarlyWarning System Using Time-Varying Dependence Structures and Hybrid Backpropagation Neural Network with Long Short-Term Memory Imelda Saluza; Lastri Widya Astuti; Herlambang Saputra; Alvi Syahrini Utami; Devni Prima Sari
MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Vol. 25 No. 3 (2026)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/matrik.v25i3.5686

Financial crises have a significant impact on economic stability, making early detection crucial for policymakers and financial institutions. This study aims to develop a Financial Crisis EarlyWarning System by integrating time-varying dependency structures with machine learning techniques for proactive systemic risk detection. This study uses monthly macro-financial indicators from January 2020 to May 2025. The methodology includes rolling copula estimation to capture dynamic tail dependencies, feature engineering to transform copula parameters into systemic risk indicators, and predictive modeling using Backpropagation Neural Networks and Long Short-Term Memory. To ensure robust validation, the dataset is split chronologically (70% training, 30% out-of-sample testing). The results show that Frank Copula optimally captures nonlinear tail dependencies, particularly between stock indices and exchange rates. The predictive model achieves high out-of-sample detection accuracy (Backpropagation Neural Network: 91.2%; Long Short-Term Memory: 92.5%). Backpropagation Neural Networks successfully identified acute short-term shocks during validated crisis episodes, while Long Short- Term Memory detected long-term structural vulnerabilities and projected severe systemic stress in forward-looking forecasts. Conclusion: Integrating copula-based feature engineering with a sequence learning architecture significantly improves early warning accuracy. This integrated framework provides policymakers, regulators, and market participants with a powerful and proactive tool for financial stability surveillance and crisis mitigation.

Analisis Pengaruh Penggunaan Aplikasi Tring By Pegadaian Terhadap Kepuasan Pengguna Pada PT. Pegadaian Kantor Cabang Sekip Palembang Adelia Rahayu; Imelda Saluza; Dona Macellina
Jurnal Ilmiah Informatika Global Vol. 17 No. 02 (2026): Agustus 2026
Publisher : UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jiig.v17i02.7230

Perkembangan teknologi informasi mendorong peningkatan pemanfaatan layanan keuangan digital, salah satunya melalui aplikasi Tring by Pegadaian yang menyediakan layanan gadai, tabungan emas, pembayaran tagihan, serta pembiayaan secara daring. Meskipun memiliki fitur yang cukup lengkap, masih terdapat beberapa kendala yang dirasakan pengguna, seperti stabilitas sistem dan kejelasan informasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh penggunaan aplikasi Tring by Pegadaian terhadap kepuasan pengguna pada PT Pegadaian Kantor Cabang Sekip Palembang dengan menggunakan Model Sistem Informasi DeLone and McLean yang meliputi variabel kualitas sistem, kualitas informasi, kualitas layanan, penggunaan, kepuasan pengguna, dan manfaat bersih (net benefit). Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei melalui penyebaran kuesioner kepada 383 pengguna aktif aplikasi Tring by Pegadaian. Data dianalisis menggunakan metode Partial Least Square–Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dengan bantuan perangkat lunak SmartPLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas sistem dan kualitas informasi berpengaruh positif dan signifikan terhadap penggunaan dan kepuasan pengguna. Sementara itu, kualitas layanan tidak berpengaruh signifikan terhadap penggunaan maupun kepuasan pengguna. Penggunaan aplikasi terbukti berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna, serta memberikan dampak positif terhadap manfaat bersih yang dirasakan. Hubungan yang paling dominan ditunjukkan oleh pengaruh kualitas sistem terhadap penggunaan dengan nilai path coefficient sebesar 0,806, yang menunjukkan bahwa kualitas sistem merupakan faktor utama yang mendorong penggunaan aplikasi Tring by Pegadaian. Temuan ini menunjukkan bahwa peningkatan kualitas sistem dan informasi menjadi faktor utama dalam meningkatkan penggunaan aplikasi dan kepuasan pengguna.

Efektivitas Penggunaan Aplikasi Mobile JKN Terhadap Sistem Informasi Pelayanan Kesehatan di Kota Palembang Lyra Ananda Saputri; Imelda Saluza; Hendra Di Kesuma
Jurnal Ilmiah Informatika Global Vol. 17 No. 02 (2026): Agustus 2026
Publisher : UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jiig.v17i02.7232

Aplikasi Mobile JKN merupakan layanan digital yang dikembangkan oleh BPJS Kesehatan untuk memudahkan peserta dalam mengakses informasi dan layanan kesehatan secara mandiri. Meskipun demikian, dalam penggunaannya masih ditemukan berbagai kendala, seperti kualitas layanan yang belum sepenuhnya memenuhi harapan pengguna, kemudahan penggunaan yang bervariasi, serta respons sistem yang belum optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kualitas layanan terhadap kepuasan pengguna aplikasi Mobile JKN di Kota Palembang. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik pengumpulan data melalui penyebaran kuesioner kepada pengguna aktif aplikasi Mobile JKN. Sebanyak 408 kuesioner berhasil dikumpulkan, namun setelah dilakukan proses seleksi berdasarkan kelengkapan dan kesesuaian data, sebanyak 400 kuesioner dinyatakan layak untuk dianalisis. Variabel penelitian terdiri atas dimensi Tangibles, Reliability, Responsiveness, Assurance, dan Empathy sebagai indikator Service Quality, serta variabel Satisfaction sebagai variabel dependen. Analisis data dilakukan menggunakan metode Partial Least Squares–Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dengan bantuan perangkat lunak SmartPLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas layanan berpengaruh positif dan signifikan terhadap kepuasan pengguna aplikasi Mobile JKN. Selain itu, seluruh indikator penelitian telah memenuhi kriteria validitas dan reliabilitas sehingga model penelitian dinyatakan layak digunakan. Temuan penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan evaluasi dan rekomendasi bagi BPJS Kesehatan dalam meningkatkan kualitas layanan aplikasi Mobile JKN sehingga mampu memberikan pengalaman penggunaan yang lebih baik bagi peserta.

Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Aplikasi BCA Mobile Menggunakan Metode EUCS Anjani Kusuma Syah Putri; Imelda Saluza; Dona Marcelina
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 2 (2026): Mei-Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i2.9351

Perkembangan teknologi informasi mendorong transformasi digital di sektor perbankan, salah satunya melalui layanan mobile banking. BCA Mobile merupakan aplikasi mobile banking yang banyak digunakan masyarakat Indonesia, termasuk kalangan mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan pengguna aplikasi BCA Mobile menggunakan metode End User Computing Satisfaction (EUCS). Metode EUCS mengukur kepuasan pengguna berdasarkan lima dimensi utama, yaitu content, accuracy, format, ease of use, dan timeliness. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik pengumpulan data melalui penyebaran kuesioner tertutup berbasis skala Likert lima poin kepada 400 responden mahasiswa aktif pengguna aplikasi BCA Mobile di lingkungan Universitas Indo Global Mandiri Palembang. Penentuan jumlah sampel dilakukan menggunakan rumus Slovin dengan tingkat kesalahan 5%. Data dianalisis menggunakan perangkat lunak IBM SPSS Statistics melalui uji validitas, uji reliabilitas, analisis statistik deskriptif, serta uji regresi linear berganda. Hasil uji validitas menunjukkan seluruh item pernyataan dinyatakan valid. Hasil uji simultan (Uji F) menunjukkan bahwa kelima variabel independen secara bersama-sama berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna dengan nilai signifikansi < 0,001. Hasil uji parsial (Uji t) menunjukkan bahwa masing-masing variabel, yaitu content, accuracy, format, ease of use, dan timeliness, secara individual berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna. Nilai koefisien determinasi (R Square) sebesar 0,651 menunjukkan bahwa 65,1% variasi kepuasan pengguna dapat dijelaskan oleh kelima variabel tersebut. Variabel yang paling dominan memengaruhi kepuasan pengguna adalah accuracy, yang mencerminkan bahwa ketepatan informasi dan keandalan sistem menjadi faktor utama kepuasan pengguna. Secara keseluruhan, aplikasi BCA Mobile dinilai telah mampu memenuhi kebutuhan pengguna secara efektif dari sisi kualitas informasi, tampilan, kemudahan penggunaan, dan ketepatan waktu layanan.

Analisis Penggalaman Pengguna dan Tampilan Visual pada Website Dinas Sosial Kota Palembang Menggunakan Metode UI-UX Ananda Nia Adina Irawan; Imelda Saluza; Dhamayanti Dhamayanti
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 2 (2026): Mei-Juli
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i2.11849

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis secara mendalam kualitas pengalaman pengguna (User Experience/UX) dan tampilan visual (User Interface/UI) pada website resmi milik Dinas Sosial Kota Palembang dengan menggunakan pendekatan metode UI-UX. Proses pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan melalui penyebaran kuesioner berbasis tujuh aspek UX Honeycomb yang dibagikan kepada 250 responden yang tercatat pernah mengakses website tersebut. Pengukuran pada variabel UX mencakup tujuh indikator utama, yaitu Useful, Usable, Desirable, Findable, Accessible, Credible, dan Valuable. Sementara itu, pengukuran pada variabel UI meliputi aspek tata letak, pemilihan warna, tipografi, penggunaan ikon, dan konsistensi tampilan. Seluruh data yang terkumpul kemudian dianalisis menggunakan teknik statistik deskriptif dengan bantuan perangkat lunak SPSS. Hasil penelitian secara umum menunjukkan bahwa performa website berada pada kategori baik. Indikator Credibleberhasil memperoleh nilai mean tertinggi (UX6.1 = 4,22; UX6.2 = 4,29) yang masuk dalam kategori sangat baik. Namun, beberapa aspek dinilai masih memerlukan perbaikan dan optimalisasi karena hanya tergolong dalam kategori cukup, yaitu aspek Desirable (UX3.1 = 3,24; UX3.2 = 3,16), Accessible (UX5.2 = 2,95), Usable (UX2.1 = 3,18), serta elemen ikon pada UI (UI4 = 3,18). Berdasarkan hasil temuan tersebut, penelitian ini turut memberikan kontribusi berupa berbagai rekomendasi perbaikan secara konkret yang dapat menjadi bahan acuan utama bagi proses pengembangan serta penyempurnaan website Dinas Sosial Kota Palembang ke depan.

Pelatihan Pengolahan Data Kuantitatif melalui Analisis dan Penyajian Data dengan Google Colab faradillah; Silvia Mariana; Muhammad Fadhiel Alie; Imelda Saluza; Lastri Widya Astuti
Jurnal Abdimas Mandiri Vol. 10 No. 2 (2026)
Publisher : UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jam.v10i2.7544

Pelatihan pengolahan dan visualisasi data merupakan salah satu upaya untuk meningkatkan kompetensi analitis mahasiswa dalam mendukung penyusunan skripsi dan pengambilan keputusan berbasis data. Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat ini dilaksanakan bagi mahasiswa Sekolah Tinggi Ilmu Kesehatan Keluarga Bunda Jambi dengan tujuan meningkatkan kemampuan peserta dalam mengolah data penelitian secara sistematis dan menyajikannya dalam bentuk visual yang informatif. Metode pelaksanaan dilakukan melalui pendekatan praktikum terbimbing dengan memanfaatkan platform Google Colab sebagai lingkungan pemrograman berbasis Python yang mudah diakses. Materi yang diberikan meliputi pengenalan ekosistem Python, teknik data cleaning untuk menjamin kualitas dan integritas data, pengolahan data menggunakan library Pandas, perhitungan statistik deskriptif, serta penyajian data melalui berbagai teknik visualisasi yang komunikatif. Hasil evaluasi pre-test dan post-test menunjukkan peningkatan rata-rata skor peserta dari 52,67 menjadi 81,33, atau setara dengan peningkatan sebesar 54,43%, dengan capaian tertinggi pada aspek keterampilan teknis penggunaan Google Colab (73,33%). Hasil kegiatan menunjukkan bahwa peserta mampu memahami tahapan pengolahan data penelitian, melakukan transformasi data secara sistematis, mengidentifikasi pola dan tren melalui visualisasi, serta menghasilkan insight yang relevan untuk mendukung analisis data penelitian. Selain itu, peserta menunjukkan antusiasme yang tinggi selama pelatihan dan memperoleh pengalaman praktis dalam memanfaatkan Google Colab sebagai alat bantu analisis data. Kompetensi yang diperoleh diharapkan dapat mendukung penyusunan skripsi yang lebih berkualitas dan memperkuat kemampuan pengambilan keputusan berbasis bukti (evidence-based decision making) di bidang kesehatan. Sebagai tindak lanjut, direncanakan kegiatan pendampingan lanjutan berupa pelatihan analisis data tingkat lanjut, pengenalan metode statistik untuk penelitian kesehatan, serta bimbingan pemanfaatan perangkat lunak analisis data dalam penyusunan skripsi. Kegiatan berkelanjutan tersebut diharapkan dapat membentuk budaya literasi data di lingkungan akademik serta meningkatkan kualitas penelitian mahasiswa di Sekolah Tinggi Ilmu Kesehatan Keluarga Bunda Jambi

Evaluasi Efektivitas Pelatihan Integrasi AI dalam Optimalisasi Workflow Pembelajaran dan Asesmen bagi Guru SMK PGRI 2 Palembang Hendra Di Kesuma; Ni Wayan Priscila Yuni Praditya; Robi Yanto; Imelda Saluza; Suzan Agustri; Abdul Kholik
Jurnal Abdimas Mandiri Vol. 10 No. 2 (2026)
Publisher : UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jam.v10i2.7589

Vocational high school teachers are required to carry out a long chain of repetitive tasks: developing syllabi and lesson plans, creating teaching materials and visual media, composing test items and rubrics, analyzing assessment results, and completing classroom administration. This workload consumes time that should be devoted to direct interaction with students, while teachers' use of Artificial Intelligence (AI) remains partial and is not yet integrated as a single workflow. This study evaluates the effectiveness of an AI-integration training for teachers at SMK PGRI 2 in Palembang city, designed to cover lesson planning, material and media development, item writing, and assessment analysis through teacher administration. The one-day training was held on February 21st, 2026 and attended by 24 of 48 active teachers (50%). The evaluation was descriptive, examining participants' baseline condGuru SMK dituntut menjalankan rangkaian pekerjaan yang panjang dan berulang, menyusun silabus dan Rencana Pelaksanaan Pembelajaran (RPP), mengembangkan materi ajar serta media visual, menyusun soal dan rubrik penilaian, menganalisis hasil asesmen, hingga menyelesaikan administrasi kelas. Beban ini menyita waktu yang seharusnya dialokasikan untuk interaksi langsung dengan peserta didik, sementara pemanfaatan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) oleh guru SMK masih bersifat parsial dan belum terintegrasi sebagai satu alur kerja (workflow) yang utuh. Kegiatan pengabdian ini menyelenggarakan pelatihan integrasi AI bagi guru SMK PGRI 2 Palembang yang bertujuan meningkatkan pemberdayaan guru dalam pelaksanaan proses pembelajaran melalui pemanfaatan aplikasi berbasis kecerdasan buatan, mencakup perencanaan pembelajaran, pengembangan materi dan media, penyusunan soal dan tugas, hingga analisis hasil asesmen dan administrasi guru. Pelatihan dilaksanakan dalam satu hari pada 21 Februari 2026 dan diikuti oleh 24 dari 48 guru aktif (50%). Pemantauan pelaksanaan dilakukan secara deskriptif terhadap kondisi awal peserta, capaian produk, dan pola keterlibatan selama kegiatan. Sebelum pelatihan, peserta terbiasa menggunakan aplikasi perkantoran standar Microsoft namun belum optimal, memanfaatkan Canva sebatas penyuntingan gambar promosi, dan belum mengenal teknik prompting AI, khususnya untuk penyusunan RPP dan materi pembelajaran. Setelah pelatihan, seluruh peserta (100%) berhasil menyusun draf RPP sesuai mata pelajaran yang diampu, dan 18 dari 24 peserta (75%) aktif mengajukan pertanyaan terkait teknik prompting, mengindikasikan keterlibatan dan minat belajar yang tinggi sekaligus kebutuhan penguatan lanjutan. Pendampingan pasca kegiatan disediakan melalui grup WhatsApp untuk mendukung penerapan mandiri. Kegiatan ini menegaskan bahwa pelatihan AI yang dirancang sebagai satu alur kerja utuh, disertai mekanisme pendampingan pasca kegiatan, mampu meningkatkan pemberdayaan awal guru SMK dalam memanfaatkan AI meskipun dilaksanakan dalam waktu yang terbatasition, product outcomes, and engagement patterns. Before the training, participants were familiar with standard Microsoft applications but had not used them optimally, used Canva only for editing promotional images, and were not yet acquainted with AI prompting techniques, particularly for lesson-plan and material development. After the training, all participants (100%) successfully produced a draft lesson plan for their respective subjects, and 18 of 24 participants (75%) actively asked questions about prompting techniques, indicating high engagement as well as a need for further reinforcement. Continued mentoring was provided through a WhatsApp group to support independent application. These findings confirm that AI training designed as one coherent workflow, accompanied by post-training mentoring, effectively drives initial AI adoption among SMK teachers even within a limited time frame.

Co-Authors Abdul Aziz Zulfikar Abdul Kholik Adelia Rahayu Agustina Heryati Agustina Heryati Ahmad Sanmorino Akbar, Muhamad Hafiz Alie, Muhammad Fadhiel Alpin Herman Saputra Alvi Syahrini Utami Ananda Nia Adina Irawan Andini Utari Putri Anggraini, Leriza Desitama Anjani Kusuma Syah Putri Anjani, Fia Sakina Antoni, Darius Ariati, Nining Aulia, Beta Bagus Setiawan Bobby Halim Cyndika Devni Prima Sari Dewi Sartika DEWI SARTIKA Dewi Sartika Dewi Sartika Dhamayanti Dhamayanti Dhamayanti Dhamayanti Dhamayanti Dhamayanti Dhamayanti, Dhamayanti Dona Macellina Dona Marcelina Eko Nugroho, Muhammad Davidio Endah Dewi Purnamasari Endah Purnamasari Endah Puspita Sari Endah Puspita Sari Ensiwi Munarsih, Ensiwi Eva Susanti EVI YULIANTI Evi Yulianti Fadhiel Alie, Muhammad Fadilah Agustina Faradilla Faradilla faradillah Faradillah , Faradillah Faradillah Faradillah Faradillah Faradillah Faradillah, Faradillah Fattah, Hussein Fery Antony Hariyansa, Meru Hartati Hartati Hartati Hatika Hatika, Hatika Hendra Di Kesuma Herlambang Saputra Heryati , Agustina Heryati*, Agustina Husnawati Husnawati Iisnawati, Iisnawati Indah Permata Sari Indah Permatasari Indah Permatasari Indah Permatasari Indah Pratiwi Putri Indah, Sylvia Uly Jessica Oktaviani Kesuma, Hendra Di Lastri Astuti Lastri Widya Astuti Lastri Widya Astuti Lastri Widya Astuti Lastri Widya Astuti, Lastri Widya Leriza Anggraini Lyra Ananda Saputri M. Fadhiel Alie Marcelina, Dona Marcellina, Dona Maya Amelia Mohammad Taufikurrahman Muhammad Fadhiel Alie Muhammad Haviz Irfani Mukhsin Patriansah Mustafa Ramadhan Nazori Suhandi Ni Wayan Priscila Yuni Praditya Nining Nining Ariati Nova Yanti Maleha Patriansah, Mukhsin Pratiwi, Indah Putri Putri, Hilda Muslia Putri, Indah Pratiwi Rini Yunita Rini Yunita, Rini Robi Yanto Roswaty Roswaty Roswaty Roswaty Roswaty Roswaty Roswaty Roswaty, Roswaty Rudi Heriansyah Rudi Heriansyah, Rudi Sartika, Dewi Silvia Mariana Silvia, Silvia kardinata Sinta Habibah Sunardi, Hastha Suryati Suzan Agustri Syachrul Haq, Muhammad Raka Syahrul Haq, Muhammad Raka Tasmi Teguh Teguh Wulandari, Try Yulianti, Evi Yulius, Yosef Zulfikar, Abdul Aziz

Title

Found 79 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 79 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 79 Documents
Search