Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

31.89

P-Index

This Author published in this journals

Ema Utami

Universitas Amikom Yogyakarta

Author-ID : 259410

Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry 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 Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 435 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

36 37 38 39 40

Pengembangan dan Validasi Instrumen Kuesioner pada Model Evaluasi Game Digital Meega+ dengan Exploratory Factor Analysis (EFA) dan Cronbach’s Alpha Kurniawan, Mei; M. Suyanto; Utami, Ema; Kusrini
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 12 No 5: Oktober 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2025125

Kemajuan pesat teknologi Game Edukasi Digital (DEG) berimbas pada meningkatnya kebutuhan evaluasi terhadap game edukasi yang lebih reliabel (dapat diandalkan). Model evaluasi MEEGA+ saat ini masih memiliki keterbatasan dalam hal aspek control dan feedback yang memiliki dampak pada nilai hasil evaluasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan memvalidasi instrumen kuesioner MEEGA+ yang berbasis pada pendekatan statistik, termasuk Exploratory Factor Analysis (EFA) dan Cronbach’s Alpha, untuk meningkatkan keandalan dan validitas evaluasi DEG. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan desain survei eksplanatori. Instrumen dikembangkan berdasarkan model MEEGA+ yang dimodifikasi, kemudian diuji melalui penyebaran kuesioner daring kepada responden. Studi kasus dilakukan pada game edukasi Minecraft dan Duolingo melalui survei secara daring dengan melibatkan 1.200 siswa SMA yang tersebar di seluruh wilayah Indonesia. Data yang terkumpul dianalisis menggunakan teknik Exploratory Factor Analysis (EFA) untuk mengidentifikasi struktur faktor, dan dilanjutkan dengan pengujian reliabilitas menggunakan nilai Cronbach’s Alpha pada berbagai variasi jumlah butir pertanyaan. Analisis dilakukan melalui variasi kombinasi pertanyaan (sebanyak 1, 2, dan 3 butir). Hasil penelitian kemudian menunjukkan bahwa kuesioner dengan hanya 2 butir pertanyaan (a dan b) ternyata menghasilkan reliabilitas tertinggi dengan nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,903 untuk game edukasi Minecraft dan 0,913 untuk game edukasi bahasa Duolingo. Hasil ini tentu saja melampaui nilai Cronbach’s Alpha model MEEGA+ saat ini yaitu hanya sebesar 0,866. Temuan ini memberikan kontribusi dalam pengembangan instrument alat evaluasi MEEGA+, sekaligus juga mencerminkan kebaruan dalam pendekatan yang digunakan. Instrumen temuan ini diharapkan mampu menjadi alat evaluasi yang lebih relevan dan signifikan untuk mendukung peningkatan kualitas DEG dalam pendidikan modern saat ini dan kedepannya nanti. Abstract The rapid advancement of Digital Educational Game (DEG) technology has resulted in the increasing need for more reliable evaluation of educational games. The current MEEGA+ evaluation model still has limitations regarding control and feedback aspects that impact the evaluation result value. This study aims to develop and validate the MEEGA+ questionnaire instrument based on a statistical approach, including Exploratory Factor Analysis (EFA) and Cronbach's Alpha, to improve the reliability and validity of the DEG evaluation. The research method used is a quantitative approach with an explanatory survey design. The instrument was developed based on the modified MEEGA+ model, then tested through the distribution of online questionnaires to respondents. The case study was conducted on Minecraft and Duolingo educational games through an online survey involving 1,200 high school students spread throughout Indonesia. The collected data was analyzed using the Exploratory Factor Analysis (EFA) technique to identify the factor structure and continued with reliability testing using Cronbach's Alpha values on various variations in the number of questions. The analysis was done through various question combinations (as many as 1, 2, and 3 items). The study results then showed that the questionnaire with only two questions (a and b) produced the highest reliability with a Cronbach's Alpha value of 0.903 for the Minecraft educational game and 0.913 for the Duolingo language educational game. These results certainly exceed the Cronbach's Alpha value of the current MEEGA+ model, which is only 0.866. These findings contribute to developing the MEEGA+ evaluation tool instrument while also reflecting the novelty of the approach used. It is anticipated that the results of this instrument will be a more pertinent and important assessment tool to help raise the standard of DEG in contemporary education both now and in the future.

Enhancing Deepfake Video Quality Using Image Recognition Technology on Random Videos Muhammad Fadly; Ema Utami
SOSIOEDUKASI Vol 14 No 3 (2025): SOSIOEDUKASI : JURNAL ILMIAH ILMU PENDIDIKAN DAN SOSIAL
Publisher : Fakultas Keguruan Dan Ilmu Pendidikan Universaitas PGRI Banyuwangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36526/sosioedukasi.v14i3.6064

This study aims to enhance the visual quality of deepfake videos by utilizing image recognition technology integrated with DeepFaceLab and DeepFaceLive software. Using an experimental approach with exploratory and quantitative characteristics, the research involves structured stages of deepfake generation, facial feature analysis, and detection evaluation. The Deepfake Detection Challenge (DFDC) dataset serves as the primary training and testing source. The evaluation was conducted using Cosine Similarity, Structural Similarity Index (SSIM), and Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) to assess visual consistency and quality. The results show high feature similarity and minimal distortion between original and manipulated videos, demonstrating the system's effectiveness in producing realistic and high-quality deepfakes, especially in visually complex contexts such as music videos. Keywords Deepfake, DFDC, face swapping, video synthesis, image recognition, SSIM, PSNR, Cosine Similarity Introduction.

Analysis of the Similiarity Level of Source Code in the Kotlin Programming Language using Winnowing Algorithm Astica, Yustikamasy; Utami, Ema; Hartanto, Anggit Dwi
International Journal of Artificial Intelligence Research Vol 7, No 1 (2023): June 2023
Publisher : Universitas Dharma Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29099/ijair.v7i1.902

Plagiarism is an act of imitating the work of others directly or indirectly. In an academic environment, plagiarism applies not only to textual documents but also to source code documents. Source code plagiarism in academia usually occurs when students copy another student's code and submit it as if it were the student's work. So that an automatic plagiarism check is needed, the winnowing algorithm will be used to help detect similarities in source code as a way to detect an act of plagiarism. The Winnowing algorithm, which is usually used to detect document plagiarism, this research detects the source code. The results produced in this study are that the degree of similarity in the two source codes will produce different similarity values if the dataset used has gone through the text preprocessing stage or without preprocessing. If the dataset has gone through the text preprocessing stage, the similarity value will be pretty low because the number of characters used is significantly reduced. The Winnowing and Jaccard Similarity algorithms quickly detect plagiarism in source code and can be used to minimize plagiarism.

Penerapan Simple Additive Weighting pada Pemilihan Canvasser Terbaik PT.Eratel Prima Hardita, Veny Cahya; Utami, Ema; Luthfi, Emha Taufiq
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 6 No 5: Oktober 2019
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Bagi PT. Eratel Prima, canvasser merupakan ujung tombak dalam suatu perusahaan yang bergerak pada bidang pendistribusian produk indosat. Perusahaan ini mengandalkan modal dari Indosat sehingga penilaian Key Performance Indicator sangat penting untuk perusahaan ini. Canvasser sangatlah berpengaruh pada penilaian KPI ini. Sebagai ujung tombak perusahaan, tentu sangat penting untuk memelihara konsistensi dari kinerja canvasser. Untuk memberikan semangat pada canvasser, maka perusahaan memberikan apresiasi berupa bonus setiap bulan bagi canvasser yang memiliki kinerja terbaik. Dalam proses penilaian canvasser terbaik dilakukan oleh Head of Marketing. Namun, proses penilaian masih dilakukan secara penilaian masih subjektif dan tidak relevan dengan situasi aktual. Selain itu, proses penilaian masih manual sehingga membutuhkan waktu lama untuk melakukan pengolahan data. Hal inilah yang menjadi latar belakang untuk membuat sebuah sistem guna memilih canvasser terbaik Metode pengambilan keputusan yang digunakan adalah metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini digunakan untuk menentukan nilai pembobotan setiap kriteria, yang kemudian dilakukan proses peringkat untuk menentukan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif. Hasil perhitungan akhir dari sistem dan hasil perhitungan manual menunjukkan hasil yang sama dengan menggunakan 10 canvasser yang dinilai, dan canvasser mendapat nilai tertinggi yaitu Eko dengan nilai 18.6667 yang terpilih untuk menjadi canvasser terbaik.AbstractFor PT. Eratel Prima, Canvasser is a company’s spearhead for indosat product distribution. Indosat as the investor of this company require a good evaluation of Key Performance Indicator (KPI). Canvasser’s role is very influential for KPI score. As a company’s spearhead, it is very important to maintenance the consistency of canvasser performance. To encourage their spirit, the company give a monthly reward in the form of bonuses for a canvasser with the best performance. The assessment process done by the Head of Marketing. But this assessment process done with manual method and for data process require more time. In addition, the assessment is still subjective and not relevant with actual situation. Based on this problem, it needed a system to select the best canvasser. The used method for decision support system is Simple Additive Weighting (SAW). This method used to determine the weighting value of each criterion, and then carried out a ranking process to determine the best alternative from a number of alternatives. The result of this research are the ranking and further recommendation for the best canvasser.

Modifikasi Fonem Vokal Pada Stemming Kata Tidak Baku Iskandar, Ahmad Fikri; Utami, Ema; Hidayat, Wahyu; Budi, Agung Prasetio; Hartanto, Anggit Dwi
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 1: Februari 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2023105028

Bahasa Indonesia termasuk bahasa yang paling populer digunakan di dunia. Bahasa Indonesia dapat berupa bahasa baku dan tidak baku. Bahasa tidak baku dapat dikarenakan oleh penyerapan dari bahasa asing atau bahasa daerah. Penyerapan ini dapat terjadi perganti huruf vokal. Kontribusi pada penelitian ini adalah melakukan modifikasi fonem pada huruf vokal untuk mengembalikan kata tidak baku ke dalam bentuk kata dasar yang baku disebut sebagai Modified Vocal Phonemes Non Formal. Percobaan dilakukan dengan 60 kata tidak baku yang sudah dilakukan preprocessing pada penelitian sebelumnya terlebih dahulu. Penelitian ini membandingkan hasil algoritma dengan algoritma pada penelitian sebelumnya. Algoritma Modified Vocal Phonemes Non Formal telah berhasil melakukan stemming dengan presisi 90.00% dengan 54 kata tidak baku yang sukses dikonversi ke kata dasar sesuai dengan Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) dan 6 kata masih belum berhasil dikonversi. AbstractIndonesian is one of the most popular languages spoken in the world. Indonesian can be standard and non-standard language. Non-standard language can be caused by absorption of foreign languages or village languages. This absorption can occur as a substitute for vowels. The contribution to this research is to modify the phonemes of vowels to return non-formal words into formal root forms known as Modified Vocal Phonemes in Non-Formal. The experiment was carried out with 60 non-formal words that have been preprocessed in the previous research. This research will compare the results of the algorithm with the algorithm in previous research. Algorithm Modified Vocal Phenomes Non-Formal has succeeded in performing stemming with 90.0% precision with 54 words that were successfully converted to base words according to the Big Indonesian Dictionary and 6 words were still not converted.

Pengaruh Komposisi Split Data Terhadap Performa Akurasi Analisis Sentimen Algoritma Naïve Bayes dan SVM Prasetyo, Yoga Adi; Utami, Ema; Yaqin, Ainul
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 6, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/jeecom.v6i2.9188

Analisis sentimen merupakan bidang yang penting dalam pengolahan bahasa alami dan aplikasi sosial media modern. Penelitian ini menginvestigasi pengaruh dari variasi komposisi split data terhadap performa akurasi model analisis sentimen menggunakan SVM dan Naive Bayes. Metode eksperimen menggunakan variasi dari teknik k-fold cross-validation untuk membandingkan hasil dari berbagai proporsi pembagian data latih dan uji. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa komposisi split data memiliki dampak signifikan terhadap performa akurasi kedua algoritma, dengan beberapa proporsi split data menghasilkan hasil yang lebih konsisten dan stabil dibandingkan dengan yang lain. Temuan ini memberikan wawasan yang berharga dalam pengaturan praktis untuk pelatihan model analisis sentimen yang lebih efektif dan andal. Teknik ekstraksi fitur yang digunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), dengan algoritma klasifikasi Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Performa model dievaluasi menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa signifikan model SVM dengan rasio 80:20 mencapai akurasi 76,66% dan F1-score 77 %, dibandingkan metode SVM dan Naïve Bayes dengan rasio lainnya.

Riset Jurnal Literatur : Penggunaan Metode Stemming Pada Bahasa Daerah Melayu-Ambon Carolina, Vinnesa Patricia; Utami, Ema; Yaqin, Ainul
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 6, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/jeecom.v6i1.8517

Stemming dalam bahasa Ambon merupakan tantangan yang signifikan karena lexiconnya yang luas, mencakup sekitar 127.000 kata dasar seperti yang tercatat dalam Kamus Besar Bahasa Indonesia. Hal ini disebabkan oleh kompleksitas stemming yang timbul dari tugas untuk mengekstrak kata-kata dasar dari kata-kata yang memiliki imbuhan, yang memerlukan penghapusan berbagai imbuhan seperti awalan, sisipan, akhiran, dan kombinasinya. Proses ini memiliki pentingan yang besar karena sangat memengaruhi kualitas hasil analisis.Untuk mengatasi kompleksitas linguistik ini, beberapa algoritma stemming telah dikembangkan. Algoritma-algoritma ini termasuk Nazief & Adriani, Enhanced Confix Stripping, Sastrawi, dan Tala, masing-masing menawarkan teknik unik untuk menangani kompleksitas stemming dalam bahasa Indonesia. Pemilihan algoritma yang tepat sangat penting untuk memastikan akurasi dan kehandalan proses stemming dalam kerangka analisis.Dalam penelitian stemming yang telah dilakukan, terdapat variasi dalam metode-metode yang digunakan. Algoritma stemming yang paling sering digunakan adalah Nazief & Adriani, dengan 17 kasus tercatat. Kemudian, Enhanced Confix Stripping juga cukup populer dengan 12 kasus. Sastrawi, meskipun dengan frekuensi yang lebih rendah, tetap digunakan dalam 4 kasus. Sedangkan algoritma Tala, meskipun jarang digunakan, tetap muncul dalam 1 kasus. Hal ini mencerminkan diversitas dan pilihan yang tersedia dalam memilih metode stemming yang sesuai dengan kebutuhan penelitian. Meskipun demikian, hal ini mungkin terkait dengan faktor-faktor seperti proyek penelitian yang sedang berlangsung, ketersediaan dana, atau kondisi eksternal lainnya yang memengaruhi produksi penelitian pada periode tersebut. Dengan demikian, penelitian tentang stemming tetap menjadi topik yang menarik dan relevan, dengan potensi untuk terus berkembang dan memberikan kontribusi yang berarti dalam pemrosesan teks dan penelitian linguistik di masa mendatang.

Hybrid ViT–CNN Model for Automatic Monkeypox Skin Lesion Diagnosis Triwerdaya, Aji; Utami, Ema
Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM) Vol 7, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/jeecom.v7i2.12795

Monkeypox is a re-emerging zoonotic disease that presents with skin lesions resembling other dermatological conditions, which complicates reliable diagnosis. This study introduces a hybrid deep learning framework that integrates Vision Transformers (ViT) with Convolutional Neural Networks (CNN) for automatic classification of monkeypox lesions. Three hybrid scenarios were evaluated: ViT + DenseNet121, ViT + ResNet50, and ViT + InceptionV3.A combined dataset of PAD-UFES-20 and the Monkeypox Skin Lesion Dataset (MSLD), containing more than 2,500 dermoscopic images resized to 224×224 pixels, was used to train all models from scratch. Unlike prior works that relied on transfer learning and extensive augmentation, this study establishes a reproducible baseline without such enhancements. Model performance was assessed using accuracy, precision, recall, F1-score, and ROC-AUC, as well as computational efficiency metrics including training time and inference speed.The results show that hybrid ViT–CNN architectures achieved consistently better performance than single networks. Among the three scenarios, ViT + InceptionV3 provided the most balanced outcome, This approach combines reliable diagnostic accuracy with efficient inference. These findings demonstrate the value of integrating CNN-based local feature extraction with the global contextual modeling capacity of ViTs.This study establishes an experimental benchmark for monkeypox lesion classification and identifies hybrid architectures as a viable direction for future development. The framework can be extended with transfer learning, advanced augmentation, and lightweight optimization techniques, supporting potential deployment in resource-limited healthcare environments.

Prediksi Harga Emas Dengan Menambahkan Variabel Covid-19 Menggunakan Metode Naïve Bayes Cahya Pangestu, Galang; Utami, Ema; Dwi Hartanto, Anggit
Journal of Comprehensive Science Vol. 3 No. 1 (2024): Journal of Comprehensive Science (JCS)
Publisher : Green Publisher Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59188/jcs.v3i1.602

COVID-19 atau sebelumnya dikenal sebagai virus corona merupakan sebuah pandemi yang sangat di waspadai di seluruh dunia dan negara Indonesia saat ini. Pandemi COVID-19 dapat mengakibatkan beberapa dampak di berbagai sektor, terutama di sektor ekonomi seperti harga saham dan emas. Emas merupakan salah satu logam mulia yang cukup diminati oleh masyarakat serta dapat berubah sewaktu-waktu sehingga membuat investor perlu untuk melakukan prediksi harga emas. Salah satu metode atau algoritma yang dapat digunakan untuk memprediksi harga adalah Naïve Bayes Classifier (NBC). penelitian ini menggunakan 7 variabel untuk memprediksi harga emas yaitu variabel harga emas masa lalu, kurs dollar, kurs euro, harga minyak mentah dunia, jumlah kasus positif COVID-19, jumlah kasus sembuh dari COVID-19, dan jumlah kematian yang disebabkan COVID-19 di Indonesia. Dataset yang digunakan diperoleh dari berbagai sumber yang terpercaya yang dimulai periode tanggal 2 maret 2020 – 29 oktober 2020, pengujian nantinya akan akan dilakukan dengan berbagai scenario yang berbeda-beda. Hasil pengujian tingkat akurasi tertinggi dalam penelitian ini yaitu sebesar 83% yang terdapat pada 3 scenario pengujian yang berbeda, sedangkan pengaruh variable COVID-19 pada tingkat akurasi menggunakan metode naïve bayes hasilnya tidak terlalu signifikan

Deteksi Tumor Otak Melalui Gambar MRI Berdasarkan Vision Transformers dengan Tensorflow dan Keras Supriadi, Oki Akbar; Utami, Ema; Ariatmanto, Dhani
Jurnal Informatika Universitas Pamulang Vol 8 No 3 (2023): JURNAL INFORMATIKA UNIVERSITAS PAMULANG
Publisher : Teknik Informatika Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/informatika.v8i3.32707

Brain tumor disease is a serious and complex health problem worldwide. Early and accurate detection of brain tumors has a major impact on patient care and prognosis. Magnetic Resonance Imaging (MRI) has become one of the main diagnostic tools in detecting brain tumors, manual interpretation of MRI images requires high clinical expertise and requires a long time. In recent years, advances in deep learning techniques and image processing have opened up new opportunities in the detection of brain tumors via MRI images. Deep learning techniques, especially the use of Vision Transformers (ViTs) models, have been successful in various complex pattern recognition tasks in images. The Vision Transformers model was chosen due to the performance improvements shown in many image recognition tasks, outperforming convolutional neural networks (CNN) based methods. Tensorflow and Keras are used as frameworks for development and training models, which have been proven effective and efficient in various previous studies. This study focuses on the performance of the Vision Transformer (ViT) in detecting brain tumors through two Magnetic Resonance Imaging (MRI) image datasets, with different numbers of datasets, as well as the maximum accuracy value that can be achieved from the ViT architecture. From several experimental parameters on ViT, the number of datasets and iterations, the results obtained from the first dataset with 253 image data obtained an accuracy value of 88%, and in the second study by combining the two datasets, with 3.123 data images obtained an accuracy of 97.9%.

Co-Authors , Anggit Dwi Hartanto A.A. Ketut Agung Cahyawan W AA Sudharmawan, AA Abdul Malik Zuhdi Abdullah Ardi Abdullah, Riska K Abdulrahmat E Ahmad Abyan Fauzi Widihasani Achmad Yusron Arif Ade Pujianto Adi Surya Adiatma, Biva Candra Lutfi Adipradana, Candra Afif, Muhammad Sholih Afifah Nur Aini Afis Julianto Aflahah Apriliyani Afu Ichsan Pradana Agun Nurul Widiyanto Agung Budi Prasetio Agung Budi Prasetio Agung Budi Prasetio Agung Budi Prasetyo Agung Dwi Cahyanto Agung Nurhidayatullah, Rizqy Agung Susanto Agus Fathurahman Agus Fatkhurohman AGUS PURWANTO Agustin, Tinuk Agustina Srirahayu Agustina, Nova Ahmad Fauzi Ahmad Febri Diansyah Ahmad Fikri Iskandar Ahmad Fikri Iskandar Ahmad Fikri Iskandar Ahmad Hajar Ahsan, Muhammad Rafiqudin Ahsan, Muhammad Rafiqudin Ain, Quratul Ainul Yaqin Ainul Yaqin Ainul Yaqin Aji Said Wahyudi Hidayat Akbar Akbar Akhmad Dahlan Al Fathir As, Rahmat Saudi Aldy A Kulakat Alfansani, Abdul Rauf Alfin Mahadi Alimuddin Yasin Alin, Octhavia Almi Yulistia Alwanda Alqowiy, Mohd Qorib Alsyaibani, Omar Muhammad Altoumi Alva Hendi Muhammad Alva Hendi Muhammad Alva Hendi Muhammad Alvhinia Meinda Amitaba Alvian Trias Kurniawan Alvian Trias Kurniawan Alvina Felicia Watratan Amir Fatah Sofyan Amir, Fail Amrullah, Ahmad Afief Amrullah, Ahmad Afief Amrullah, Yusuf Amri Andang Wijanarko Andhika Wisnu Widyatama Andhika Wisnu Widyatama Andi Sunyoto Andrie Prajanueri Kristianto Anggit Dwi Hartanto Anggit Dwi Hartanto Anggit Dwi Hartanto Anggit Dwi Hartanto Anggit Dwi Hartanto Anggit Dwi Hartanto Anggit Dwi Hartanto Anggit Dwi Hartanto, Anggit Dwi Anggit Hartanto Anggriandi, Dendi Anip Moniva Anisa Rahmanti Anisya Nursyah Gusman Anjar Setiawan Annisa Rahayu P Anwar Sadad Ardi, Abdullah Arfian Hendro Priyono Arham Rahim Ari Rudiyan Arief Setyanto Arief, M.Rudyanto Arif Nur Rohman Arif Rahman Arif Santoso Arif Sutikno Arif, Achmad Yusron Aris Setiyadi aristin chusnul khotimah Arli Aditya Parikesit Armadiyah Amborowaty Armadyah Amborowati Armadyah Amborowati Armadyah Amborowati Armadyah Amborowati Armadyah Amborowati Armadyah Amborowati Arvi Pramudyantoro Arya Luthfi Mahadika Asrawi, Hannan Asro Nasiri Asro Nasiri Asro Nasiri Asro Nasiri Asro Nasiri Asrul Abdullah Astica, Yustikamasy Atin Hasanah Aziza Devita Indraswari Bambang Sumantri, R Bagus Bangun Watono Banu Dwi Putranto Basri, Nur Faizal Bayu Setiaji Béjar, Rodrigo Martínez Bety Wulan Sari BHANU SRI NUGRAHA Bima Widianto Bisono, Hadi Hikmadyo Biva Candra Lutfi Adiatma Bonifacius Vicky Indriyono Bonifacius Vicky Indriyono, Bonifacius Vicky Brahmantha, Gede Putra Aditya Budi, Agung Prasetio Buyut Khoirul Umri Cahya Pangestu, Galang Candra Adipradana Candra Aditya Pinuyut Carolina, Vinnesa Patricia Catur Iswahyudi Catur Iswahyudi Catur Riyono Heri Wibowo Cecep Yedi Permana Chan Uswatun Khasanah Chavid Syukri Fatoni Christina Andriyani Constantin Menteng D. Diffran Nur Cahyo Dalillah Razan S Danar Putra Pamungkas, Danar Putra Dandi Sunardi Dany Fajar Kristanto Saputro Wibowo David Agustriawan Dede Sandi Dedy Ikhsan Dedy Sugiarto Deny Nugroho Triwibowo Dewi Yustika Lakoro Dhana Aulia Ayu Kurniawan Dhanar Intan Surya Saputra Dhani Ariatmanto DHANI ARIATMANTO Dhani Ratna Sari Dhani Ratna Sari, Dhani Ratna Dibyo Sudarsono Dimaz Arno Prasetio Dina Juni Marianti Dloifur Rohman Al Ghifari Donni Prabowo Donny Yulianto Dwi Ahmad Dzulhijjah Dwi Hartanto, Anggit Dwi Hartono, Anggit Dwi Rahayu Dwi Yuli Prasetyo Dzulhijjah, Dwi Ahmad Edhy Sutanta (Jurusan Teknik Informatika IST AKPRIND Yogyakarta) Edi, Mohammad Eko Boedijanto, Eko Eko Darmanto Eko Pramono Eko Pramono Eko Pramono Eko Pramono Eko Purwanto Elim, Marthinus Ikun Elvis Pawan Elvis Pawan Emha T. Luthfi Emha T. Luthfi, Emha T. Emha Taufik Lutfi Emha Taufiq Lutfi Emha Taufiq Lutfi, Emha Taufiq Emha Taufiq Luthfi Emha Taufiq Luthfi Emha Taufiq Luthfi Emha Taufiq Luthfi Emha Taufiq Luthfi Emha Taufiq Luthfi Emilya Ully Artha Emilya Ully Artha Enie Yuliani Enni Lindrawati Ermawan, Bagas Restya Erwin Syahrudin Esha Alma'arif Fachruddin Edi Nugroho Saputro Fadhillah, Akmal Rafi Fahmi Ilmawan Fahry, Fahry Fail Amir Faisal Fadhila Fajar Ardanu Fajar Rohman Hariri Fajar Surya Putro Farid Fitriadi Fariz Zakaria Fathoni Dwiatmoko Fatoni, Chavid Syukri Fendi Sumanto Ferry Wahyu Wibowo Ferry Wahyu Wibowo Ferry Wahyu Wibowo Ferry Wahyu Wibowo Fersellia, Fersellia Fidya Farasalsabila Firdaus, M. Haikal Firdiyan Syah Firdiyan Syah Firstyani Imannisa Rahma Firstyani Imannisa Rahma Firza Septian Fitrah Eka Susilawati Fitriana, Frizka Fitriani Fitriani Fitrony, Fachri Ayudi Gabriel Bintang Timur Gardyas Bidari Adninda Ghifari, Dloifur Rohman Al Gusti F Rahman Gusti Fathur Rakhman Habib, Muhammad Hafidh Rezha Maulana Hafidz Sanjaya Hafidz Sanjaya, Hafidz Hafiz Ridha Pramudita Hafiz Ridha Pramudita, Hafiz Ridha Hajar, Muhammad Rizky Halim Bayuaji Sumarna Hamdani, Nahrowi Hamdikatama, Bimantyoso Hanafi Hanafi Hanafi Hanafi Hanafi Hani Setiani Hanif Al Fatta Hanif Al Fatta Hanif Al Fatta HANIF AL FATTA Hanif Al Fatta Hanif Al Fatta Hanif Al Fatta Hanif Al-Fatta Hardita, Veny Cahya Hartanto, Anggit Dwi Hartatik Hary Susanto Hasna Nirfya Rahmandhani Hastari Utama Hedy Leoni Helmawati, Nita Henderi . Hendi Muhammad, Alva HENDRA SETIAWAN Hendrawan, Ivan Rifky Hendrik Setiawan, Hendrik Herda Dicky Ramandita Herlandro Tribiakto Hidayat, Jati Arif Hikmianto, Riki Hirmayanti Hirmayanti, Hirmayanti Hudha, Yans Safarid I Dewa Bagas Suryajaya, I Dewa Bagas I Made Adi Purwantara I Wayan Rangga Pinastawa Idris Idris Idris Idris Ikrahmi Ikrahmi Imam Ainuddin P Ina Sholihah Widiati, Ina Sholihah Indarto Indarto Irawan, Ridwan Dwi Irawan, Rio Irma Yanti Irsyad Khalid Ilyas Irwan Siswanto Iskandar, Ahmad Fikri Isra Andika Bakhri Ivan Rifky Hendrawan Ivan Rifky Hendrawan Ivan Rifky Hendrawan Jangkung Tri Nugroho Januario Freitas Araujo Bernardo Jihadul Akbar Juni Marianti, Dina Kartikasari Kusuma Agustiningsih Kasim, Rafli Junaidi Khifni Beyk Ahmad Khoirunnita, Aulia Khusnawi Khusnawi Krisnawati Krisnawati Kriswantoro, Andi Kurniawan, Mei Kurniawan, Muhammad Bayu Kurniawan, Muhammad Bayu Kusnawi Kusnawi KUSRINI Kusrini Kusrini Kusrini Kusrini, Kusrini Kuswantoro, RB. Hendri Langgeng Hadi Prasetijo Lewu, Retzi Lindrawati, Enni Lisa Dinda Yunita M Imam Budi Laksamana M. Imam Budi Laksamana M. Imam Budi Laksamana M. Nuraminudin M. Rudyanto Arief M. Rudyanto Arief M. Rudyanto Arief M. RUDYANTO ARIEF M. Rudyanto Arief M. Suyanto M. Suyanto, M. M. Syafri Lamato M. Ulil Albab M. Zainal Arifin M. Ziaurrahman Ma'ruf Aziz Muzani Mahdi Ridho Mahmud Zunus Amirudin Marianti, Dina Juni Maringka, Raissa Martina Endah Pratiwi Maulana Brama Shandy Megantara, Nugraha Asthra Mei P Kurniawan Mei P Kurniawan Mei P.Kurniawan MEI PARWANTO KURNIAWAN Miftah Alfian Firdausy Mochammad Yusa Mochammad Yusa Mochammad Yusa Mochammad Yusa, Mochammad Moh Muhtarom Mohammad Edi Monalisa Fatmawati Sarifah Moniva, Anip Mudawil Qulub Muh Adha Muh Adha Muh Wal Ikram Muh Wal Ikram Muhajir, Fadhil Muhamad Arldi Megantara Muhamad Fatahillah Z Muhamad Paliya Sadana Muhamad Ridwan Muhammad Akbar Maulana Muhammad Altoumi Alsyaibani Muhammad Anwar Fauzi Muhammad Arfina Afwani Muhammad Fadli Muhammad Fadly Muhammad Fajrian Noor Muhammad Firdaus Abdi Muhammad Ilyas Prakanada Muhammad Lathifuddin Arif Muhammad Noor Arridho Muhammad Noor Arridho Muhammad Paliya Sadana Muhammad Resa Arif Yudianto Muhammad Ricky Perdana Putra Muhammad Rosikhu Muhammad Rusdi Rahman Muhammad Surahmanto Muhammad Suyanto, Muhammad Muhammad Syaiful Anam Muhammad Syukri Mustafa Muhammad Syukri Mustafa, Muhammad Syukri Mukhadimah Mukhlishah, Aiman Mursyid Ardiansyah Mutiara Dwi Anggraini NABILA OPER NAHROWI HAMDANI Nahrun Hartono Nahrun Hartono, Nahrun Nalda Kresimo Negoro Napianto, Riduwan Nasiri, Asro Ngaeni, Nurus Sarifatul Ngajiyanto, Ngajiyanto Ni Nyoman Utami Januhari, Ni Nyoman Nita Helmawati Nova Agustina Nova Noor Kamala Sari Nugroho Setio Wibowo Nugroho, Jangkung Tri Nugroho, Muhammad Agung Nuk Ghurroh Setyoningrum Nuk Ghurroh Setyoningrum Nur Hamid Sutanto Nur Hamid Sutanto Nur?aini, Nur?aini Nura Nugraha, Icha Nurcahyo, Azriel Christian Nurfaizah Nurfaizah Nurfajri Asfa Nurhasan Nugroho Nuri Cahyono Nurmasani, Atik Nurul Ilma Hasana Kunio Nurul Pratiwi, Annisa Okfan Rizal Ferdiansyah Oktariani, Deta Olivia Maria Inacio Tavares Omar Muhamammad Altoumi Alsyaibani Omar Muhammad Altoumi Alsyaibani Pangera, Abas Ali Patmawati Hasan Pebri Antara Prabowo Budi Utomo Pramudyantoro, Arvi Pranata, Caraka Aji Prasetio, Agung Budi Prasetyo, Ade Prasetyo, Yoga Adi Pratama, Rendy Bagus Pratama, Zudha Prayoga, Dimas Prayoga, Mahendra Bayu pujiharto, eka wahyu Pulungan, Linda Nurul Taqwa Purnawan Purnawan Purwidiantoro, Moch. Hari Purwoko, Agus Putra, Muhammad Ricky Perdana Putu Putrayasa Qolbun Salim As Shidiqi Qolbun Salim As Shidiqi Raditya Maulana Anuraga Rahardyan Bisma Setya Putra Rahmad Ardhani Rahmat Rahmat Rahmat Taufik R.L Bau Rahmatullah, Sidik Rakhma Shafrida Kurnia Ramadoni, Ramadoni Ramdhani, Arie Rahmat Rantung, Tessa Vatma Rasyida, Zulfa Raynaldi Fatih Amanullah Resty Wulanningrum Reyhan Dwi Putra Reyhan Dwi Putra Rhomita Sari Ria Andriani Ricki Firmansyah Rifki Fahmi Rifqi Anugrah Rifqi Mizan Aulawi Riska Kurniyanto Abdullah Risma, Vita Melati Rismayani Rismayani Riyanto Riyanto Rizki Firdaus Mulya Rizky Arya Kurniawan Rizky Handayani Rizky Handayani Rizqa Luviana Musyarofah Rizy, M. Alfa Rodney Maringka Ronaldus Morgan James Roshandri, Wien Fitrian Roshandri, Wien Fitrian S, Muhammad Sabri Sabar, Alfrida Safor Madianto Saiful Bahri Salibana, Chlyfen Richard Samsul Bahri Samuel Adhi Bagaskoro Sapta Hary Surya Wibowo Saputra, Artha Gilang Saputra, Artha Gilang Sarah Bunda Desi Bawan Sarah Bunda Desy Bawan Sari, Rita Novita Sari, Yunita Sartika Sarkawi - Sartje Mala Rangkoly Sasoko, Wasis Haryo Selamet Riadi Selvi Marcellia Selvy Megira Setiawan Budiman Setiawan, Bambang Abdi Setiawan, Hendi Setya Putra, Rahardyan Bisma Sidiq Wahyu Surya Wijaya Sigit Sugiyanto Sigit Suryono Siregar, Akhmad Arif Faisal Siswo Utomo, Mardi Slameto, Andika Agus Sodikin, Muh Ikbal Sofyan Pariyasto Sofyawati, Siti Sri Hartati Sri Hartati Sri Wahyuni Sri Yanto Qodarbaskoro Subastian Wibowo Sudarmawan Sudarmawan Sudarmawan, Sudarmawan Sudirman, San Sukoco Sukoco Sukoco Sukoco Sukrisno Amikom Suliswaningsih Suliswaningsih Suparyati Suparyati Supriadi, Oki Akbar Surya Ade Saputera Surya, Satria Dwi Suryono, Sigit Suryono, Wachid Daga Sutanto, Nur Hamid Sutrisno Sutrisno Suwanto Raharjo Suwanto Suwanto Suyadi - Suyatmi Suyatmi Swastikawati, Claudia Syah, Firdiyan Syah, Firdiyan Syahrudin, Erwin Syarham, Syarham Tamaulina Br Sembiring Tamrizal A. M. Tamsir, Kurniawati Tantoni, Ahmad Tantoni, Ahmad Teguh Ansyor Lorosae Tigus Juni Betri Tika Novita Sari Tikasni, Elisa Tinuk Agustin Tommy Dwi Putra TONNY HIDAYAT Toto Indriyatmoko Toto Rusianto Tri Amri Wijaya Tri Yusnanto Triana Triana Triwerdaya, Aji Tuhpatussania, Siti Tutut Maitanti Ulinuha, Hinova Rezha Veny Cahya Hardita Verra Budhi Lestari Vian Ardiyansyah Saputro Wahyu Ciptaningrum Wahyu Hidayat Wahyu Hidayat Wahyu Hidayat Wahyu Hidayat Wahyu Hidayat Wahyu Hidayat Wahyu Hidayat Wahyu Hidayat Wahyudi Hidayat, Aji Said wahyuni, wenti ayu Wicaksono, Sherif Aji Widijanuarto, Satyo Widjiyati, Nur Wijaksana, Candra Putra Wijaya, Tri Amri Yans Safarid Hudha Yanuargi, Bayu Yaqin, Aiinul Yefta Tolla Yetman Erwadi Yohanes Aryo Bismo Raharjo Yosef Murya Kusuma Ardhana Yulianto Mustaqim Yulita Fatma Andriani Yumarlin MZ Yusa, Mochammad Zakaria, Fariz Zitnaa Dhiaaul Kusnaa Washilatul Arba'ah Zitnaa Dhiaaul Kusnaa Washilatul Arba’ah Zitnaa Dhiaaul Kusnaa Washilatul Arba’ah Zulfa Rasyida Zulpan Hadi

Title

Found 435 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 435 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 435 Documents
Search