Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

5.351

P-Index

This Author published in this journals

All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Speed - Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Telematika Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I) CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Jurnal Inspiration JOIV : International Journal on Informatics Visualization Creative Information Technology Journal SISFOTENIKA Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Insect (Informatics and Security) : Jurnal Teknik Informatika Jurnal Eksplora Informatika JURNAL REKAYASA TEKNOLOGI INFORMASI Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) RESEARCH : Computer, Information System & Technology Management DoubleClick : Journal of Computer and Information Technology JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) Voice Of Informatics Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat UNSIQ Multitek Indonesia : Jurnal Ilmiah JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Jurnal Ilmiah Sinus Informasi Interaktif Majalah Ilmiah Bahari Jogja CCIT (Creative Communication and Innovative Technology) Journal TAFAQQUH: Jurnal Hukum Ekonomi Syariah Dan Ahwal Syahsiyah Infotekmesin Jurnal Teknologi Informasi : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika Respati Jurnal Sistem Komputer & Kecerdasan Buatan Jurnal Perangkat Lunak Jurnal Informa: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat TIN: TERAPAN INFORMATIKA NUSANTARA JURNAL PENDIDIKAN, SAINS DAN TEKNOLOGI Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Teknimedia: Teknologi Informasi dan Multimedia JNANALOKA Jurnal Senopati : Sustainability, Ergonomics, Optimization, and Application of Industrial Engineering JTECS : Jurnal Sistem Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer Journal of Technology and Informatics (JoTI) SPEED - Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen Jurnal Ekonomi dan Teknik Informatika Literasi Nusantara Duta.com : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi Techno Innovative: Journal Of Social Science Research Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Teknomatika: Jurnal Informatika dan Komputer Tafaqquh : Jurnal Hukum Ekonomi Syariah dan Ahwal Syahsiyah Explore Jurnal Teknologi JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) Jurnal Bisnis Digital dan Sistem Informasi

Hanif Al Fatta

Universitas Amikom Yogyakarta

Author-ID : 264649

Religion Aerospace Engineering Arts Humanities 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 : 112 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

3 4 5 6 7

Prediksi Peserta Matakuliah Menggunakan Artificial Neural Network - Fuzzy Inferented System (Ann-Fis) Studi Kasus: Universitas Muhammadiyah Surakarta Noto Narwanto; Kusrini; Hanif Al Fatta
Journal of Technology and Informatics (JoTI) Vol. 1 No. 2 (2020): Vol.1 No. 2 (2020)
Publisher : Universitas Dinamika

Pengelolaan sebuah institusi perguruan yang efektif dan efisien sangat diperlukan, yaitu dengan memanfaatkan sumber daya semaksimal mungkin. Salah satu kendala dalam pengelolaan adalah tidak meratanya jumlah peserta kuliah yang disebabkan oleh jumlah kelas yang disediakan lebih banyak dari kebutuhan seharusnya. Semisal satu matakuliah cukup dengan 2 kelas tapi dibuka 4 kelas. Hal ini terjadi karena prodi belum mampu memperkirakan berapa kira-kira peserta yang akan mengambil matakuliah tersebut. Penelitian ini bertujuan membantu untuk memperkirakan berapa jumlah mahasiswa yang mengambil suatu matakuliah dengan menggunakan data-data lama sebagai pertimbangannya. Metode ANFIS (Adaptif Neural Fuzzy Inferented System) yaitu gabungan Jaringan Syaraf Tiruan dan Fuzzy. Jaringan syaraf tiruan digunakan untuk sistem pembelajarnya dan fuzzy digunakan untuk perkiraan jumlah pesertanya, dengan menggunakan beberapa variabel yang sudah disortir dengan sistem regresi, seperti mahasiswa yang seharusnya mengambil, jumlah mahasiswa yang belum lulus dan juga mahasiswa yang berpotensi mengulang (nilainya C, CB). Variabel tersebut untuk selanjutnya diolah menggunakan ANFIS. Variabel-variabel terpilih diuji dengan metode ANFIS yang menghasilkan error 16,3. Hal ini berarti rata-rata hasil perhitungan tool dan data asli memiliki selisih 16.3. Angka ini diklasifikasikan sebagai nilai yang cukup besar untuk peluang membuka kelas baru.

Pengaruh Dimensi Gambar Pada Data Training Terhadap Prediksi Kepribadian Menggunakan Convolutional Neural Network Chan Uswatun Khasanah; Ema Utami; Hanif Al Fatta
Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 5 No 3 (2019): Desember
Publisher : Politeknik Indonusa Surakarta

Foto atau gambar yang diposting di Instagram dapat menunjukkan kepribadian penggunanya. Convolutional Neural Network (CNN) memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam memprediksi kepribadian dari sumber data gambar. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah dimensi gambar pada data training berpengaruh terhadap prediksi kepribadian berdasarkan gambar yang diposting di Instagram menggunakan CNN. Dataset yang digunakan berupa gambar yang terdiri dari 376 data training dan 93 data testing. Data training bersumber dari Instagram dan Google Image dengan jenis gambar yang sama namun dimensi gambar yang berbeda. Penelitian ini akan melakukan perbandingan proses training dengan gambar yang bersumber dari Instagram dan Google Image. Hasil penelitian yang didapatkan adalah tingkat akurasi pada proses training dengan data yang bersumber dari Instagram dan Google Image adalah 100% dan 99,6% dengan waktu training yang lebih lama pada sumber data Google Image. Pengujian dilakukan dengan menginputkan 93 gambar ke arsitektur CNN yang telah dibuat. Hasil pengujian adalah sebanyak 93 gambar diprediksi benar sebagai kepribadian Agreeableness dengan data training bersumber dari Instagram dan 92 gambar diprediksi benar dengan data training bersumber dari Google Image. Kesimpulan yang didapatkan adalah dimensi gambar pada data training tidak berpengaruh secara signifikan terhadap prediksi kepribadian berdasarkan gambar yang diposting di Instagram.

Perbandingan Metode Script Dan Keyframe Pada Pembuatan Animasi Tiga Dimensi Moh Taufik H; M Suyanto; Hanif Al Fatta
Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 6 No 1 (2020): Juni
Publisher : Politeknik Indonusa Surakarta

Pada perkembanganya industri animasi sangat banyak permintaan dalam proses pembuatanya dari bahan dan proses, animasi dibagi menjadi dua yaitu animasi dua dimensi dan tiga dimensi ada banyak macam pembuatan animasi tiga dimensi, stop-motion, cut-out, motion capture, puppet, claymotion, keyframe, dan script. Saat ini animator 3D masih menggunakan teknik keyframe dan script.Pada perbandigngan ini bertujuan untuk mengetahui metode mana yang lebih tepat untuk membuat animasi tiga dimensi dengan tanpa jeda, file yang lebih kecil.

Analisa Perbandingan Metode Profile Matching Dan Topsis Dalam Pemilihan Ketua OSIS Zul Hisyam; M Suyanto; Hanif Al Fatta
Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 6 No 1 (2020): Juni
Publisher : Politeknik Indonusa Surakarta

Pemilihan ketua OSIS merupakan agenda tahunan yang diselenggarakan oleh setiap sekolah sebagai media pembelajaran bagi siswa dalam berdemokrasi dan menentukan pilihannya. Didalam pemilihan ketua OSIS diperlukan banyak tahapan dan persiapan yang perlu dilakukan mulai dari pendaftaran, sosialisasi program sampai tahap pemilihan dan perhitungan yang memerlukan banyak tenaga dan biaya. Seringkali hasil dari pemilihan menetapkan/memilih siswa yang secara kecakapan kurang memenuhi namun terpilih lebih karena kepopulerannya. Berdasar pada permasalahan tersebut maka diperlukan metode tertentu untuk mendapatkan rekomendasi ketua OSIS yang sesuai dengan kriteria yang diharapkan. Penggunaan Metode Topsis dan Profile Matching mampu memberikan rekomendasi berdasar pada kriteria yaitu Prestasi Akademik, Kedisiplinan, Sikap & Perilaku, Pergaulan dan Usia. Kemudian dari hasil yang dihasilkan oleh kedua metode tersebut akan dibandingkan accuracy nya. Dari perhitungan yang dilakukan metode Profile Matching mampu nilai yang lebih tinggi yaitu sebesar 4.6 dengan akurasi 92.5%, sedang metode Topsis menghasilkan akurasi 80,96%.

Fuzzy Tsukamoto Pada Color Quantification Untuk Penentuan Harga Jasa Percetakan Made Ayu Dusea Widyadara - Universitas Nusantara Kediri; Wing Wahyu WInarno; Hanif Al Fatta - STMIK AMIKOM Yogyakarta
Bianglala Informatika Vol 4, No 2 (2016): Bianglala Informatika 2016
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/bi.v4i2.886

Abstract - Image processing in the printing world for determining the use of inks in the printing process is not widely used. Because of all this using only printing the print area count in determining the estimated requirement of ink used. Based on these experiences, the researchers made a prototype design that perform image processing on the design to be printed so that the needs of ink used on each design will look different despite having comparable size. Image processing with color Quantification is done with the application of the formula and fuzzy Tsukamoto. Results obtained with the application of the formula Tsukamoto fuzzy 23.08% and amounted to 54.92%. This provides an opportunity for printing to enhance its competitiveness based on the results of this study that by lowering prices, it will not affect the quality of the print is done.Keywords: color Quantification, Tsukamoto fuzzy, digital image, printing, prototype Abstrak – Pengolahan citra dalam dunia percetakan untuk penentuan penggunaan tinta dalam proses cetak masih belum banyak digunakan. Karena selama ini percetakan hanya menggunakan hitungan luas cetak dalam menentukan perkiraan kebutuhan tinta yang digunakan. Berdasarkan pengalaman tersebut, maka peneliti membuat rancangan berupa prototype yang melakukan pengolahan citra pada desain yang akan dicetak sehingga kebutuhan tinta yang digunakan pada setiap desain akan terlihat berbeda meskipun memiliki ukuran luas yang sama. Proses pengolahan citra dengan color quantification dilakukan dengan penerapan rumus dan fuzzy Tsukamoto. Hasil yang diperoleh dengan penerapan rumus 23,08% dan fuzzy Tsukamoto sebesar 54,92%. Hal ini memberikan peluang bagi percetakan untuk meningkatkan daya saingnya berdasarkan hasil penelitian ini bahwa dengan menurunkan harga, tidak akan mempengaruhi kualitas cetak yang dilakukan.Kata kunci: color quantification, fuzzy Tsukamoto, citra digital, percetakan, prototype

Perancangan Struktur Tata Kelola Data di Pemerintah Daerah Menggunakan Framework Data Management Body Of Knowledge Nugroho Setio Wibowo; Ema Utami; Hanif Al Fatta
RESEARCH : Journal of Computer, Information System & Technology Management Vol 4, No 1 (2021)
Publisher : UNIVERSITAS PGRI MADIUN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25273/research.v4i1.7049

Sesuai Peraturan Presiden no 39 tahun 2019 tentang Satu Data, untuk memperoleh Data yang akurat, mutakhir, terpadu,, mudah diakses, dan dibagipakaikan, diperlukan perbaikan tata kelola Data yang dihasilkan oleh pemerintah. Studi kasus penelitian ini di Pemerintah Kabupaten Trenggalek Jawa Timur di 35 Organisasi Perangkat Daerah (OPD) dengan metode kuisioner dan wawancara untuk penggalian permasalahan data. Perumusan pengolahan data menggunakan pedoman Data Management Body Of Knowledge (DMBOK. Data Management Body Of Knowledge (DMBOK) merupakan salah satu framework tata kelola data yang memberikan pendekatan model tata kelola data secara fungsional, lengkap dan menyeluruh dalam membangun tata kelola data di organisasi. Penelitian ini merumuskan struktur tatakelola data, peran tata kelola data dalam struktur organisasi pemerintahan Kabupaten Trenggalek, peran aktivitas tata kelola data dan pemetaan solusi 18 masalah data di Pemerintah Kabupaten Trenggalek berdasarkan pedoman DMBOK. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa tata kelola data dengan pedoman DMBOK dapat digunakan sebagai solusi untuk masalah data yang terjadi. Struktur tata kelola data yang telah dirancang diharapkan dapat membantu Kabupaten Trenggalek dalam mengimplementasikan tata kelola data di pemerintah daerah secara efektif

Kriteria Otentikasi Dokumen Elektronik dengan Weighted Product Alvhinia Meinda Amitaba; Ema Utami; Hanif Al Fatta
RESEARCH : Journal of Computer, Information System & Technology Management Vol 4, No 1 (2021)
Publisher : UNIVERSITAS PGRI MADIUN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25273/research.v4i1.7156

Dalam dunia nyata, untuk menjamin keaslian serta legalitas suatu dokumen digunakan tanda tangan. Tanda tangan ini merupakan suatu tanda yang bersifat unik milik seseorang dan digunakan untuk memberi pengesahan bahwa orang tersebut setuju dan mengakui isi dari dokumen yang ditandatangani. Untuk dokumen-dokumen elektronik pun dibutuhkan hal semacam ini. Oleh karena itu, diciptakan suatu sistem otentikasi yang disebut tanda tangan digital. Tanda tangan digital merupakan teknik yang sangat tepat digunakan untuk menjamin keaslian suatu dokumen serta menghindari adanya penyangkalan bahwa seseorang telah menandatangani suatu dokumen. Teknik ini jauh lebih canggih dan lebih efisien daripada tanda tangan yang dilakukan secara manual. Keamanan dan kerahasiaan data merupakan hal penting untuk mencegah penyalahgunaan data. Sebuah data dapat diamankan dengan cara melakukan penyandian terhadap isi data yang telah terverifikasi oleh Penyelenggara Sertifikasi Elektronik. Sistem verifikasi tanda tangan disediakan berdasarkan informasi sertifikasi tanda tangan yang dimiliki oleh seorang penandatangan untuk memverifikasi integritas dokumen elektronik. Pada penelitian ini dilakukan penentuan kriteria pada dokumen elektronik yang terbukti otentikasinya berdasarkan verifikasi dokumen elektronik yang telah dilakukan menggunakan kriteria yang telah ditentukan yaitu, confidentiality, integrity, authentication, non repudiation, lama verifikasi, validity sertifikat, termasuk keberhasilan verifikasi dokumen elektronik dengan metode Weighted Product. Dataset didapatkan dari olah data manual dengan beberapa macam skenario dokumen elektronik

Klasifikasi Citra Digitalretina Penderita Diabetes Retinopati Menggunakan Metode Euclidean Yusuf Fadlila Rachman; Kusrini Kusrini; Hanif Al Fatta
DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology Vol 3, No 2 (2020): Edisi February 2020
Publisher : Universitas PGRI Madiun

Retinopati diabetes merupakan gangguan yang terjadi pada mata, yang disebabkan oleh penyakit diabetes. Diagnosa Retinopati Diabetes dapat dilakukan menggunakan citra digital retina. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi dan analisa tingkat keparahan Retinopati Diabetes berdasarkan ciri atau fitur gambar retina. Terdapat 2 dataset yang digunakan. Dataset pertama merupakan hasil dari preprocessing gambar yaitu konversi gambar ke grayscale. Dataset kedua didapat dengan menghapus optikal disk pada gambar dataset pertama. Metode ekstraksi ciri yang digunakan pada penelitian ini adalah ekstraksi ciri tekstur metode statistik orde pertama menggunakan histogram. Ciri gambar yang didapatkan adalah mean, variance, skewness, curtosis, dan entropy. Klasifikasi dilakukan sebanyak 2 kali pada dataset pertama dan kedua menggunakan metode klasifikasi jarak euclidean. Pengujian dilakukan menggunakan confusion matrix dengan menghitung nilai akurasi, presisi, dan recall. Berdasarkan hasil perngujian didapatkan bahwa dataset kedua memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi yaitu 64,81%, nilai precision 69,3%, dan recall sebesar 64,8%

Perbandingan Fitur Ekstraksi Untuk Klasifikasi Emosi Pada Sosial Media riska dwi handayani; Kusrini Kusrini; Hanif Al Fatta
Jurnal Ilmiah SINUS Vol 18, No 2 (2020): Vol. 18, No. 2, Juli 2020
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Emotions are complex conscious experiences characterizing mental states, such as excitement, anger, love, fear, and so on, as part of important human nature. Nowadays, many people express themselves as a reflection of their personality using social media. Social Media grows and becomes a method for social interaction and information sharing. Based on that, researchers tried to use social media data to classify someone's emotions. Emotional detection of text from social media is a field of research that is gaining a high interest, especially for the sake of emotional analysis. To be able to classify such emotions, researchers use comparative feature comparison and algorithms classification. The comparison of features in this research is the extraction features TF-IDF and N-gram which are then classified using Naïve bayes algorithm. However, before the extraction feature is applied, there is a pre-processing text technique using several methods: Case Folding, Stopword Removal, and Stemming. Based on this research, techniques of extraction features in this research generating the highest accuracy value after the classification method is the TF-IDF with an accuracy value of 80%, 98% for the highest value of precision in measurement of “pleasure” emotion, 99% for the highest recall value is in “happy” emotion, and 95% for the highest F1-score value in “pleasure” emotion.

Analisis Pengaruh Tingkat Akurasi Klasifikasi Citra Wayang dengan Algoritma Convolitional Neural Network Muhammad Resa Arif Yudianto; Kusrini Kusrini; Hanif Al Fatta
(JurTI) Jurnal Teknologi Informasi Vol 4, No 2 (2020): DESEMBER 2020
Publisher : Universitas Asahan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36294/jurti.v4i2.1319

Abstract – The development of technology is inversely proportional to cultural preservation in Indonesia. One of Indonesia's cultures which creates character through the advice and stories is a puppet. But this culture shows less because the devotees have decreased. This makes young people not knowing the names of puppet figures. The introduction of digital images of puppets through the system is very necessary to introduce to the generation of millennial children, bearing in mind that at this time people are familiar with the technology. This recognition is through the image classification of puppet figures with classification algorithms that have been trained previously with puppet images that have been labeled before. To recognize various puppet figures well, a good model is needed. The quality of the model can be measured by the accuracy, precision, and recall variables in the model testing. Several factors influence the formation of the model, including the rise of the dataset, number of iterations (epoch) in learning, and of course the treatment of data before it is used in the process of forming the model. This study used 400 datasets which are divided into 4 classes which will be trained using CNN (Convolutional Neural Network) algorithm to produce a model. Based on the results of experiments obtained the best accuracy of 97%, 93% precision, and 87% recall by applying a combination of augmentation, changing the image to grayscale in preprocessing stage, the use of 80:20 dataset ratio and 100 epoch is a very significant effect in increasing accuracy.Keywords – Classification, Punakawan Puppets, CNN, Image Processing. Abstract – Semakin berkembangnya teknologi berbanding terbalik dengan perkembangan pelestarian kebudayaan di Indonesia. Salah satu kebudayaan Indonesia yang bermanfaat membentuk karakter melalui nasihat dan cerita di dalamnya adalah wayang. Akan tetapi kebudayaan ini semakin jarang terlihat pertunjukkannya dikarenakan peminatnya telah berkurang. Hal tersebut mengakibatkan anak-anak muda tidak mengenal nama tokoh-tokoh pewayangan. Pengenalan citra digital tokoh pewayangan melalui sistem sangat diperlukan untuk mengenalkan kepada generasi anak milenial, mengingat saat ini masyarakat telah terbiasa dengan teknologi. Proses pengenalan ini melalui proses klasifikasi citra tokoh wayang dengan algoritma klasifikasi yang telah dilatih sebelumnya dengan data-data citra wayang yang telah diberi label sebelumnya. Untuk dapat mengenali berbagai tokoh wayang dengan baik dibutuhkan model yang baik. Kualitas model dapat diukur dengan variabel akurasi, presisi dan recall pada proses pengujian model. Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi pembentukan model, diantaranya adalah raiso pembagian dataset, jumlah perulangan (epoch) dalam pembelajaran dan tentunya perlakuan terhadap data sebelum digunakan dalam proses pembentukan model. Pada penelitian ini digunakan dataset sebanyak 400 data yang terbagi ke dalam 4 kelas yang akan dilatih menggunakan algoritma CNN (Convolutional Neural Network) untuk menghasilkan model. Berdasarkan hasil percobaan yang dilakukan didapatkan akurasi terbaik sebesar 97%, presisi 93% dan recall sebesar 87% dengan menerapkan kombinasi augmentation, mengubah citra menjadi grayscale pada tahap preproccessing, penggunaan rasio dataset 80:20 dan epoch sebesar 100 sangat berpengaruh signifikan dalam meningkatkan nilai akurasi.Kata kunci – Klasifikasi, Wayang Punakawan, CNN, Pengolahan Citra.

Co-Authors AA Sudharmawan, AA Aam Shodiqul Munir Abidarin Rosidi Abidarin Rosidi Abidarin Rosidi Abidarin Rosidi Abidarin Rosidi Agam Saka Jati Agus Susilo Nugroho Agustin, Tinuk Ahmad Hajar Alva Hendi Muhammad Alvhinia Meinda Amitaba Anas, Syukron Andi Sunyoto Anggie Ariawan Dewa Putra Anggit Dwi Hartanto Anggraini, Resti Kusuma Annas Al Amin Arief Setyanto Bambang Soedijono Bambang Soedijono W A Bambang Soedijono, Bambang Barnea, Samson Barnea, Samson Bayu Setiaji Bety Wulan Sari Chan Uswatun Khasanah Chriscel Novian Christian Budi Andrianto, Christian Budi Constantin Menteng Darmanto, Darmanto Dewa Saksana, Jidan Dhana Aulia Ayu Kurniawan Dimas Setiawan Donni Prabowo Dwi Sari Widyowaty Ema Utami Eri Sasmita Susanto Faisal Reza Pradhana Fajar Dwi Insani Fandli Supandi Fatimah Nur Arifah Fauji Maulana Ramlan, Fauji Maulana Firstyani Imannisa Rahma Fitriana, Frizka Gori, Takhamo Hadi Sucipto Hafidh Rezha Maulana Hari Agung Budi Santoso Hasan, Nur Fitrianingsih Hendra Kurniawan HENDRA SETIAWAN Hery Maryanto Hidayat Hidayat I Gede Ngurah Arya Indrayasa I Gede Ngurah Arya Indrayasa I Gede Ngurah Arya Indrayasa Imam Adi Nata Khairullah Khairullah Kristama, El Johan Kurniasari, Iin Kusrini Kusrini, K M Suyanto M Suyanto M Suyanto M. Imam Budi Laksamana M. Imam Budi Laksamana M. Nuraminudin M. Suyanto M. Suyanto M. Suyanto M. Suyanto, M. Made Ayu Dusea Widyadara - Universitas Nusantara Kediri, Made Ayu Dusea Widyadara Maksom, Zulisman Moch Ali Machmudi Moh Taufik H Mohammad Suyanto Muhammad Resa Arif Yudianto Muhammad Surahmanto Mutiara Dwi Anggraini NABILA OPER Noor Abdul Haris Noto Narwanto Nugroho Setio Wibowo Nugroho, Rakhmat Prasetyo Agung Nur Khasan Nurmasani, Atik Olivia Maria Inacio Tavares Pamungkas, Prima Giri Pradipta, Dody Purwidiantoro, Moch. Hari Purwoko, Agus Raditya Maulana Anuraga Rahman, Aulia Tegar Rakhma Shafrida Kurnia Risa Helilintar Riska Dwi Handayani Rizki Mawan Safagi, Ardian Yuligar Saifudin, Saifudin Saputra, Artha Gilang Saputra, Artha Gilang Setia Wardani Setiawan, Hendi Siti Rihastuti Sofyan Pariyasto Sri Lestari Rahayu Sri Ngudi Wahyuni Sri Sumarlinda Sugihandono, Agus Sutanto, Yudi Suyanto, M Suyanto, M Teguh Cahyono Tigus Juni Betri Tika Dedy Prastyo Tri Nugroho, Arief Tukan, Ewaldus Ambrosius Turah Suhono Tutik Maryana Wahyu Sindu Prasetya Widiyanto, Wahyu Wijaya Wijaya, Tri Amri Wing Wahyu Winarno Wira Dimuksa Wiwi Widayani Yetman Erwadi Yulia Rahmi Yuliana Yuliana Yusuf Fadlila Rachman Zakaria, Mohd Hafiz Zul Hisyam

Title

Found 112 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 112 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 112 Documents
Search