Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

5.483

P-Index

This Author published in this journals

All Journal MEDIA ELEKTRIKA Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JUSIFO : Jurnal Sistem Informasi Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Justek : Jurnal Sains Dan Teknologi JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI International Journal of New Media Technology Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Sistem informasi dan informatika (SIMIKA) Santika : Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknologi Informasi (JURSISTEKNI) Cakrawala Repositori Imwi Community Empowerment Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) IICS J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Abdi Nusa Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Abdi Putra Jurnal AKAL: Abdimas dan Kearifan Lokal

Adhitia Erfina

Nusa Putra University

Author-ID : 2639745

Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Materials Science & Nanotechnology Mathematics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 40 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4

PENERAPAN METODE DATA MINING TERHADAP DATA TRANSAKSI PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI Erfina, Adhitia; Melawati; Destria Arianti, Nunik
Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Vol 2 No 3 (2020): JURNAL RISET SISTEM INFORMASI DAN TEKNOLOGI INFORMASI (JURSISTEKNI)
Publisher : Universitas Nusa Putra

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.2005/jursistekni.v2i3.62

Penentuan kombinasi item dan tata letak barang berdasarkan kecenderungan pemebelian konsumen menjadi salah satu solusi bagi Toko Fasentro Fancy dalam mengembangkan strategi pemasaran sehingga dapat meningkatkan penjualan pada toko. Algoritma yang dapat digunakan untuk mencari kombinasi item barang apa saja yang sering dibeli secara bersamaan dalam suatu waktu yaitu menggunakan Algoritma Apriori, Algoritma Apriori ini termasuk jenis aturan pada data mining yaitu untuk menentukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item, hasil dari aturan asosiatif dari analisis pembelian konsumen tersebut pemilik toko dapat mengatur penempatan barangnnya atau merancang kampanye pemasaran dengan memberi diskon untuk kombinasi barang tersebut. Berdasarkan data transaksi penjualan pada toko fasentro fancy dilakukan analisis menggunakan algoritma apriori dengan parameter minimum support 33,33% dan minimum confidence 80%. Dalam penelitian ini dihasilkan 4 aturan asosiasi kombinasi itemset yaitu 2 kombinasi itemset dan 2 kombinasi 3 itemset yang memenuhi nilai minimum support dan nilai minimum confidence yang telah ditentukan. Berdasarkan hasil aturan asosiasi final yang memenuhi nilai support dan nilai confidence tertinggi yaitu jika Pranaya (P24TVC), Toyobu Fodu maka akan membeli Roberto Cavali.

Diseminasi pemanfaatan aplikasi Mendeley untuk sitasi dan daftar pustaka Sastradipraja, Cecep Kurnia; Murwenie, Ira; Karim, Khobir Abdul; Solihin, Hanhan Hanfiah; Erfina, Adhitia; Sembiring, Falentino
Community Empowerment Forthcoming issue
Publisher : Universitas Muhammadiyah Magelang

Tujuan dari pengabdian ini adalah memberikan pembekalan kepada mahasiswa dalam melakukan penulisan karya ilmiah yang sesuai dengan kaidahnya. Selain itu, kegiatan ini juga memberikan panduan penggunaan praktis sistem manajemen referensi mendeley untuk mendukung proses penulisannya. Pelaksanaan kegiatan dilakukan secara daring melalui aplikasi zoom meeting. Rangkaian pokok kegiatan diawali dengan pembahasan penelitian dan karya ilmiah, teknik parafrasa, dan diakhiri dengan sistem manajemen referensi mendeley dan penggunaannya. Jumlah peserta yang mengikuti kegiatan sebanyak 438 orang. Berdasarkan analisis survey, diketahui bahwa 70.14% peserta merespon positif kegiatan ini. Kedepannya diharapkan adanya keberlanjutan kegiatan dengan topik serupa guna menguatkan kegiatan sebelumnya.

Implementasi Progressive Web App pada Sistem Informasi E-learning untuk Pembelajaran Bahasa Pemrograman Python Mohammad Daniel Gumilar; Falentino Sembiring; Adhitia Erfina
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 10, No 2: Agustus 2021
Publisher : STMIK Banjarbaru

E-learning applications can be used for various learning objects, including programming fields. However, the problems that usually occur in learning programming online are the unavailability of e-learning that has a live code or instant code feature, thus complicating the concept of a learning system anywhere and anytime. This article proposes the concept of a Progressive web app as an e-learning platform to meet the needs of learning in programming through e-learning media, which can meet the needs of the live code feature. System development using the Togaf Architecture Development Method model, with PostgreSQL database and Node JavaScript programming language JS, HTML, CSS. The results of the Black Box testing show that the system's functional features are in accordance with user needs.Keywords: E-learning, Progressive web App, Togaf Architecture Development Method ABSTRAK. Aplikasi e-learning dapat digunakan untuk berbagai objek pembelajaran, termasuk bidang pemrograman. Namun masalah masalah yang biasa terjadi dalam mempelajari pemrograman secara online adalah tidak tersedianya e-lerning yang memiliki fitur live code atau instan code, sehingga mempersulit konsep sistem pembelajaran dimana saja dan kapan saja. Artikel ini mengusulkan konsep Progressive web app sebagai platform e-learning untuk memenuhi kebutuhan pembelajaran bidang pemrograman melalui media e-learning, yaitu dapat memenuhi kebutuhan fitur live code. Pengembangan sistem menggunakan model Togaf Architecture Development Method, dengan basis data PostgreSQL dan Bahasa pemrograman JavaScript Node JS, HTML, CSS. Hasil pengujian Black Box menunjukkan fitur-fitur funsionalitas sistem telah sesuai dengan kebutuhan pengguna.Kata kunci: E-learning, Progressive web App, Togaf Architecture Development Method

Analisis Tingkat Akurasi Algoritma Moving Average dalam Prediksi Pergerakan Uang Elektronik Bitcoin Falentino Sembiring; Dudih Gustian; Adhitia Erfina; Yoga Vikriansyah
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Jutisi Vol. 10, No. 1, April 2021
Publisher : STMIK Banjarbaru

Abstrak. Nilai Bitcoin dapat berfluktuasi secara tidak terduga selama periode waktu yang singkat sebagai akibat nilai ekonominya yang masih muda, baru, dan pasar yang tidak cair (non liquid). Permasalahan yang umum dihadapi oleh investor dan trader adalah bagaimana meramalkan pergerakan nilai dari uang elektronik Bitcoin pada masa mendatang berdasarkan data yang telah lampau. Investor dan trader hanya melihat pergerakan berdasarkan pergerakan nilai mata uang dunia dan memutuskan melakukan transaksi jual/beli Bitcoin secara intuitif, sehingga sering salah melakukan transaksi beli/jual. Kesalahan ini membuat banyak investor dan trader mengalami kerugian dalam jumlah yang besar. Kerugian yang terjadi dapat diminimalisir dengan menggunakan sebuah algoritma yang dapat meramalkan pergerakan nilai uang elektronik Bitcoin. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis data pergerakan nilai uang elektronik dengan menggunakan algoritma peramalan Moving Average (MA). Data pergerakan Bitcoin yang diuji selama 5 Tahun untuk menguji tingkat akurasi peramalan. Proses pengumpulan data diambil dari data public yang ada di investing.com dan meta trader 4 dengan bantuan bahasa pemerograman C#. Hasil Uji menunjukkan persentasi benar yang diramalkan pada teknik Buy/beli sebesar 62.86%, sedangkan untuk teknik jual pada periode yang sama menunjukkan persentasi kebenaran prediksi hanya sebesar 25%. Kata kunci: Prediksi, Pergerakan Uang Elektronik, Bitcoin, Moving AvarageAbstract. Bitcoin's value can fluctuate unpredictably over a short period of time as a result of its young, new economic value and a non-liquid market. The problem commonly faced by investors and traders is how to predict the movement of the value of Bitcoin electronic money in the future based on past data. Investors and traders only see movements based on movements in the value of world currencies and decide to buy / sell Bitcoin intuitively, so they often make wrong buying / selling transactions. This error caused many investors and traders to lose a large amount. Losses that occur can be minimized by using an algorithm that can predict the movement of the value of Bitcoin electronic money. This study aims to identify and analyze data on the movement of electronic money values using the Moving Average (MA) forecasting algorithm. Bitcoin movement data tested for 5 years to test the accuracy of forecasting. The data collection process is taken from public data available on investing.com and meta trader 4 with the help of the C# programming language. The test results show that the correct percentage predicted in the Buy / buy technique is 62.86%, while for the selling technique in the same period it shows the percentage of correct predictions is only 25%. Keywords: Prediction, Electronic Money Movement, Bitcoin, Moving Avarage

Implementasi TOGAF ADM pada Perancangan Sistem Informasi Antrian Klinik Berbasis Web dengan Estimasi Waktu Tunggu Juhdi Rosadi; Falentino Sembiring; Adhitia Erfina
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 10, No 3: Desember 2021
Publisher : STMIK Banjarbaru

Abstrak. Waktu tunggu menjadi salah satu aspek kepuasan pasien terhadap pelayanan klinik. Dengan waktu tunggu yang lama dalam pelayanan kesehatan di klinik, peluang terjadinya kerumunan di masa Vandemi Covid-19 sering tidak dapat dihindarkan. Tulisan ini menyajikan rancangan Sistem Informasi Antrian dengan estimasi waktu tunggu, yang dianalisis dengan menggunakan Framework Enterprise Arsitektur TOGAF ADM untuk mencapai optimalisasi proses antrian pada klinik dr.Taufik Nopransyah Ciracap. Penerapan TOGAF ADM dilakukan pada 5 fase pengembangan sistem aplikasi, terdiri atas: fase Preliminary untuk perencanaan arsitektur sistem, fase Architecture Vision untuk Value chain aktivitas bisnis klinik, fase Business Architecture untuk proses bisnis sistem aplikasi, fase Information System Architecture untuk proses perancangan sistem aplikasi, dan fase Technology Architecture untuk teknologi pendukung sistem aplikasi. Hasil uji Usability yang melibatkan 10 orang pasien dan 2 orang staf administrasi klinik menunjukkan 98% responden memberikan persepsi positif (setuju) bahwa sistem aplikasi antrian yang dikembangkan dapat mengurangi waktu tunggu antrian. Responden juga setuju bahwa sistem aplikasi menarik dan mudah dioperasikan.Kata kunci: Sistem Informasi, Antrian pasien, Klinik layanan kesehatan, Berbasis Web, TOGAF ADM.Abstract. Waiting time is one aspect of patient satisfaction with clinical services. With long waiting times in health services at the clinic, the opportunity for crowds during the Covid-19 Vandemic period is often unavoidable. This paper presents a Queue Information System design with an estimated waiting time, which is analyzed using the TOGAF ADM Enterprise Architecture Framework to achieve optimization of the queuing process at the clinic of Dr. Taufik Nopransyah Ciracap. The application of TOGAF ADM is carried out in 5 phases of application system development, consisting of: Preliminary phase for system architecture planning, Architecture Vision phase for the Value chain of clinical business activities, Business Architecture phase for application system business processes, Information System Architecture phase for the application system design process, and the Technology Architecture phase for application system support technologies. The results of the usability test involving 10 patients and 2 clinical administrative staff showed that 98% of respondents gave a positive perception (agree) that the queuing application system developed could reduce queue waiting times. Respondents also agree that the application system is attractive and easy to operate.Keywords: Information System, Patient Queue, Healthcare Clinic, Web-Based, TOGAF ADM.

Implementasi TOGAF Pada Perancangan Sistem Informasi Reservasi Berbasis Progressive Web Application Wafa Nur’aeni; Falentino Sembiring; Adhitia Erfina
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 10, No 2: Agustus 2021
Publisher : STMIK Banjarbaru

The reservation system at the Ryvet Animal Care veterinary clinic, which still uses the manual reservation method, makes it difficult for consumers, company management, and veterinarians to access the availability of certain required information. This paper presents a reservation information system model based on Progressive Web. The system was analyzed using the Togaf Architecture Development Method, which was developed with MongoDB with CSS, HTML, and JavaScript programming languages. The test results show that the resulting system can streamline the reservation process at the Ryvet Animal Care veterinary clinic in accordance with the set targets.Keywords: Animal Clinic, Reservation System, The Open Group's Architecture Framework (TOGAF), Progressive Web Application (PWA). ABSTRAK. Sistem Reservasi pada klinik hewan Ryvet Animal Care yang masih menggunakan cara reservasi manual menyulitkan para konsumen, manajemen perusahaan, serta dokter hewan untuk mengakses ketersediaan informasi tertentu yang diperlukan. Paper ini menyaikan sebuah model sistem informasi reservasi berbasis Progressive Web. Sistem dianalisis menggunakan Togaf Architecture Development Method, yang dikembangkan dengan MongoDB dengan bahasa pemograman CSS, HTML, dan JavaScript. Hasil pengujian dari menunjukkan bahwa sistem yang dihasilkan dapat mengefektifkan proses reservasi di klinik hewan Ryvet Animal Care sesuai dengan target yang ditetapkan.Kata Kunci: Klinik Hewan, Sistem Reservasi, The Open Group’s Architecture Framework (TOGAF), Progressive Web Application (PWA).

Analisis Sentimen Seputar UU ITE Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Yoga Vikriansyah Wijaya; Adhitia Erfina; Cecep Warman
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 17, No 2: Agustus 2021
Publisher : STMIK Banjarbaru

AbstractSentiment analysis of twitter tweets from the Indonesian people can be used as one of the parameters to be a support for the government in evaluating decision making and policies in the future. This study aims to find out the sentiments of Indonesian people's tweets on Twitter about the Information and Electronic Transaction Law. The data material used in this study uses a query on the Information and Electronic Transaction Law, Hate Speech, Defamation, Online Fraud, and Data Theft. The test is carried out by calculating accuracy, precision, recall and F1-score, using a variety of training data and test data. The highest accuracy results were obtained from the composition of 90% training data and 10% test data with an accuracy value of 84% with an average precision of 84%, recall 65%, f1-score 71% for each sentiment class.Keywords: Sentiment Analysis, Support Vector Machine Algorithm, Community TweetAbstrakAnalisis Sentimen cuitan twitter dari masyarakat Indonesia dapat dijadikan sebagai salah satu parameter untuk menjadi penunjang bagi pemerintah dalam mengevaluasi pengambilan keputusan dan kebijakan di masa yang akan datang. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen dari cuitan masyarakat Indonesia di twitter seputar Undang-Undang Informasi dan Transaksi Elektronik. Bahan data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan query Undang-Undang Informasi dan Transaksi Elektronik, Ujaran Kebencian, pencemaran nama baik, Penipuan Online, dan Pencurian data. Pengujian dilakukan dengan perhitungan akurasi, precision, recall dan F1-score, dengan menggunakan variatif data latih dan data uji. Hasil akurasi tertinggi didapatkan dari komposisi data latih 90% dan data uji 10% dengan nilai akurasi 84% dengan rata-rata precision 84%, recall 65%, f1-score 71% tiap kelas sentimen.Kata Kunci: Analisis Sentimen, Algoritma Support Vector Machine, Cuitan Masyarakat

ANALISIS SENTIMEN PERGURUAN TINGGI TERMEWAH DI INDONESIA MENURUT ULASAN GOOGLE MAPS MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Adhitia Erfina; Neng Resti Wardani
Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Vol. 5 No. 1 (2022): MISI Januari 2022
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/misi.v5i1.591

Perguruan tinggi merupakan salah satu penyelenggara pendidikan yang dibutuhkan oleh seluruh masyarakat pada zaman sekarang ini. Kelengkapan fasilitas dari suatu perguruan tinggi juga sangat dipertimbangkan oleh calon mahasiswa yang akan mendaftar. Indonesia memiliki beberapa perguruan tinggi dengan fasilitas beragam dan berkualitas yaitu president University, kedua Binus University, ketiga Universitas Ciputra, keempat Universitas Pelita Harapan, kelima Universitas Trisakti. Namun dilihat dari komentar pengunjung dan pemberian bintang yang diberikan dalam ulasan Google Maps dari ke lima perguruan tinggi diatas memiliki rating bawah dari urutan yang telah disebutkan dan adapun yang memberikan rating atas dengan komentar yang tidak bagus. Maka dari itu penelitian ini bertujuan untuk menganalisis komentar ulasan pengunjung perguruan tinggi tersebut sebagai variabel tambahan untuk menetukan universitas yang terbaik menurut ulasan Google Maps. Dalam penelitian ini digunakaan algoritma SVM (Support Vector Machine) sebagai algoritma untuk menentukan nilai akurasinya. Hasil dari implementasi algoritma Support Vector Machine ada penelitian ini menunjukan bahwa tingkat keakurasian untuk Perguruan Tinggi termewah dengan fasilitas yang bagus pertama yaitu Universitas Ciputra 85,00 %, kedua Presiden University 75,00%, ketiga Universitas Tri Sakti 67,50%, ke empat Universitas Pelita Harapan 62,50%, ke Lima yaitu Binus University 62,50%.

ANALISIS SENTIMEN APLIKASI PEMBELAJARAN ONLINE DI PLAY STORE PADA MASA PANDEMI COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) Adhitia Erfina; Egi Salehudin Basryah; Acep Saepulrohman; Dhea Lestari
Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) Vol 1, No 1 (2020): Peran Digital Society dalam Pemulihan Pasca Pandemi
Publisher : Jurusan Teknik Informatika

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

AbstractThe condition of the Covid-19 pandemic in Indonesia this time has caused face-to-face learning to be temporarily stopped, which indirectly encourages anapplication E-Learning on the Play Store to have a high level of usage and a high number of downloads. So far, a predicate for the best application has been given to the application with the highest number of downloads and star rating in the play store. Meanwhile, the author considers that comments from user reviews need to be taken into account because a lot ofapplications E-learning have almost the same number of downloads and star ratings, thus making the best predicate for these applications irrelevant. Therefore this study aims to analyze user reviews comments ofapplications E-learning as an additional variable to determine whichapplication E-learning is the best in the play store. In this study, the SVM (algorithm is usedSupport Vector Machine), the results of previous studies that have been conducted concluded that this algorithm has a high level of accuracy that is considered high enough to determine whichapplication E-learning is the best. After collecting data, the number of which is around 1500 reviews obtained from each application, namely as many as 300 reviews, the results of the data analysis process show that the level of accuracy for the first best application is the Teacher Room of 83.33%, the second Zenius is 82.67% , the third Smart Class was 82.00%, the fourth Edmodo was 74.67%, and the fifth Google Classroom was 64.33%.Keywords: Sentiment Analysis, Covid-19, E-Learning Application, Play Store Reviews, Support Vector Machine (SVM).Kondisi pandemi Covid-19 di Indonesia kali ini menyebabkan pembelajaran secara tatap muka diberhentikan secara sementara, yang secara tidak langsung mendorong sebuah aplikasi E-Learning yang ada di Play Store memiliki tingkat penggunaan dan jumlah unduhan yang tinggi. Selama ini sebuah predikat untuk aplikasi terbaik diberikan kepada aplikasi dengan jumlah unduhan dan pemberian bintang paling tinggi di play store. Sementara penulis menganggap bahwa komentar dari ulasan pengguna perlu diperhitungkan karena banyak sekali aplikasi E-learning yang memiliki jumlah unduhan dan penilaian bintang hampir sama, sehingga membuat predikat terbaik bagi aplikasi tersebut menjadi tidak relevan. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk menganalisis komentar ulasan pengguna aplikasi E-learning sebagai variabel tambahan untuk menentukan aplikasi E-learning mana yang terbaik yang ada di play store. Dalam penelitian ini digunakan algoritma SVM (Support Vector Machine), hasil penelitian sebelumnya yang telah dilakukan menyimpulkan bahwa algoritma ini memiliki tingkat keakuratan yang dinilai cukup tinggi untuk menentukan aplikasi E-learning mana yang terbaik. Setelah melakukan pengumpulan data yang berjumalah sekitar 1500 ulasan yang didapat dari masing-masing aplikasi yakni sebanyak 300 ulasan, hasil dari proses analisis data menunjukan bahwa tingkat keakurasian untuk aplikasi terbaik pertama yaitu Ruang Guru sebesar 83,33%, kedua Zenius sebesar 82,67%, ketiga Kelas Pintar sebesar 82,00%, keempat Edmodo sebesar 74,67%, dan kelima Google Classroom sebesar 64,33%.Kata Kunci : Analisis Sentimen, Covid-19, Aplikasi E-Learning, Ulasan Play Store, Support Vektor Machine (SVM).

Perencanaan Arsitektur Enterprise Perseroan Terbatas Arcon Reality Menggunakan Pendekatan Spewak Cecep Kurnia Sastradipraja; Adhitia Erfina; Juandi Hadi
Justek : Jurnal Sains dan Teknologi Vol 1, No 2 (2018): November
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/justek.v1i2.3757

Abstract: This research aims to produce a prototype by making an enterprise architecture planning model at PT. Arcon Realitindo (Reality Group), where currently not all business processes in each unit are supported by information systems. Based on these problems, it is necessary to have an information system development guide that can integrate all business processes in the company. The research stages were carried out based on the Spewak method approach, namely conducting business modeling, reviewing current systems and technology, creating architectural, architectural, and technology data. This research produces 12 prototypes of information systems for the realization of business activities at PT. Arcon Realty.Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan prototipe dengan membuat model perencanaan arsitektur enterprise pada PT. Arcon Realitindo (Reality Group), dimana saat ini tidak semua proses bisnis pada setiap unit mendapatkan dukungan sistem informasi. Berdasarkan permasalahan tersebut perlu adanya panduan pengembangan sistem informasi yang mampu mengintegrasikan semua proses bisnis pada perusahaan. Tahapan penelitian dilaksanakan berdasarkan pendekatan metode spewak yaitu melakukan pemodelan bisnis, peninjauan sistem dan teknologi saat ini, pembuatan arsitektur data, arsitektur aplikasi, dan arsitektur teknologi. Pada penelitian ini menghasilkan 12 prototipe sistem informasi untuk realisasi aktivitas bisnis pada perusahaan PT. Arcon Realty.

Co-Authors Acep Saepulrohman Andini Wangsa Putri Anggun Fergina Apriliani, Sinta Carti Irawan Cecep Warman Dede Sukmawan Dhea Lestari Didit Supriyadi Dinda Tasya Mahardika Dudih Gustian Egi Salehudin Basryah Elok Setianingtyas falentino sembiring Gina Syabani Gustian, Dudih Hidayat, Ainul Haq Nurridha Warahmat IVANA LUCIA KHARISMA Juandi Hadi Juhdi Rosadi Kamdan Karim, Khobir Abdul M. Havidz Alkautsar Melawati Melawati Melawati Moh. Abd. Aziz Hidayat Mohammad Daniel Gumilar Muchtar Ali Setyo Yudono Muhamad Anton Permana Muhamad Fajar Muhamad Fani Al-shufi Muhammad Ikhsan Thohir Muhammad Iqbal Jauharuzzaman Muhammad Ramdani Mupaat Mupaat, M Murweni, Ira Muslih, Muhamad Nabila, Nazwa Neng Mira Indri Anggraeni Neng Resti Wardani Neng Sri Intan Septiani Nunik Destria Arianti Pratama Haditua Reyner Siregar Retna Ayu Puspatarini Retna Ayu Puspatarini Risma Meidawati Rusdiana Rita Ajeng Lestari Rita Ajeng Lestari Saepudin, Sudin Sastradipraja, C K sihabudin sihab Solihin, Hanhan Hanfiah Sri Lestari Tarikh Agusti Ijudin Tarikh Agustia Ijudin Tarikh Agustia Ijudin Theresia Septiani Nainggolan Tofik Hidayat Utami, Dian Siti Wafa Nur’aeni Warman, Cecep wiguna, sindy indira Wisuda Jatmiko Yoga Vikriansyah Yoga Vikriansyah Wijaya

Title

Found 40 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 40 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 40 Documents
Search