Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

1.259

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Teknik ITS IPTEK Journal of Proceedings Series Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Buana Informatika PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Scan : Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi International Journal of Artificial Intelligence Research JURNAL ILMIAH GEOMATIKA Journal of Sustainable Technology and Applied Science International Journal of Organizational Behavior and Policy Sewagati

Ginardi, R.V. Hari

Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Author-ID : 269487

Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 23 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3

Segmentasi Variasi Pencahayaan Citra Tomat Menggunakan Marker Controlled Watershed dan Arimoto Entropy untuk Perbaikan Citra Riska, Suastika Yulia; Ginardi, R. V. Hari; Suciati, Nanik
Jurnal Buana Informatika Vol 6, No 3 (2015): Jurnal Buana Informatika Volume 6 Nomor 3 Juli 2015
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (648.516 KB)

Abstract. Tomatoes image acquisition in outdoors condition results in an image that cannot be processed because of lighting variation on the glossy surface. Lighting variation is one of the problems in image processing because the resulting color values on tomatoes is lost from the affected area due to lighting variation. This research is meant to improve the image of tomatoes with lighting variations in the preprocessing stage. Segmentation methods proposed to detect and eliminate lighting variation is marker-controlled watershed with Arimoto entropy. After eliminating the detected area with lighting, tomatoes image are improved in three ways, namely by applying RGB average, searching the value of pixels with pixels index, and using a moving window with various kernel sizes. The error segmentation of the proposed method is by 36.67%, which better than the previous method. The best results tomato image enhancement is by using a moving window with a kernel size 15x15.Keywords: arimoto entropy, image enhancement, marker controlled watershed, preprocessing, segmentation. Â Abstrak. Pengambilan citra tomat di luar ruangan mengakibatkan citra tidak dapat langsung diproses karena memiliki variasi pencahayaan pada permukaannya yang glossy. Variasi pencahayaan merupakan salah satu masalah dalam pemrosesan citra tomat karena mengakibatkan hilangnya nilai warna yang dimiliki area yang terkena variasi pencahayaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk memperbaiki citra tomat yang terdeteksi memiliki variasi pencahayaan pada tahap preprocessing. Metode segmetasi yang diusulkan pada penelitian ini untuk mendeteksi dan menghilangkan area variasi pencahayaan adalah marker controlled watershed dengan arimoto entropy. Setelah menghilangkan area yang terdeteksi memiliki pencahayaan, citra tomat diperbaiki dengan tiga cara, yaitu dengan rata-rata RGB tomat, pencarian nilai piksel dengan indeks piksel, dan menggunakan moving window dengan berbagai ukuran kernel. Eror segmentasi dari metode yang diusulkan sebesar 36,67%, yaitu lebih baik dari pada metode sebelumnya. Hasil perbaikan citra secara visual menunjukkan hasil yang paling baik dengan menerapkan perbaikan citra menggunakan moving window dengan ukuran kernel 15x15.Kata Kunci: arimoto entropy, marker controlled watershed, perbaikan citra, preprosesing, segmentasi.

Identifikasi Penyakit pada Daun Tebu dengan Gray Level Co-Occurrence Matrix dan Color Moments Dewi, Ratih Kartika; Ginardi, R.V. Hari
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 1, No 2 (2014)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (819.699 KB)

Abstrak Karat dan mosaik adalah penyakit pada tebu yang menyerang tebu di Indonesia dan menimbulkan kerugian. Teknologi informasi untuk deteksi penyakit tebu diperlukan dalam menunjang peningkatan produksi tebu yang dapat menghasilkan panen optimal. Penelitian yang berkembang dalam identifikasi penyakit tanaman melalui identifikasi citra digital daun belum ada yang khusus membahas tebu, tetapi mengenai penyakit tanaman secara umum. Penelitian ini membangun sistem identifikasi penyakit pada daun tebu melalui identifikasi citra digital daun dengan pemilihan fitur tekstur dan warna melalui gray level co-occurrence matrix (GLCM) dan color moments. Tahap awal penelitian adalah pengumpulan data citra daun tebu berpenyakit dari survei lapangan. Tahap selanjutnya adalah pre-processing citra untuk dapat diolah ke tahap selanjutnya yaitu ekstraksi fitur. Ekstraksi fitur tekstur dilakukan dengan gray level co-occurrence matrix (GLCM) dan ekstraksi fitur warna dengan color moments. Klasifikasi dilakukan berdasarkan fitur yang telah diekstraksi sebelumnya. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi support vector machine (SVM). Pengujian dilakukan untuk mengetahui fitur yang kemunculannya menyebabkan perubahan dalam hasil klasifikasi dengan 4 skenario meliputi penghapusan fitur bentuk, pemilihan fitur tekstur, pemilihan fitur warna, dan kombinasi fitur tekstur dan warna. Kombinasi fitur tekstur dengan GLCM correlation, energy,Â homogeneity dan variance bersama fitur warna dengan color moments 1,2 dan 3 yang diuji pada skenario 4 merupakan kombinasi fitur yang direkomendasikan untuk identifikasi penyakit pada daun tebu dengan akurasi 97%. Kata kunci: ekstraksi fitur, penyakit tebu, citra daun, GLCM, dan color moments. Abstract Mosaic and rust are sugarcane diseases that happen in Indonesia and has considerable economic impact. Information technology for sugarcane disease detection is useful in supporting optimal sugarcane production. Most of current researches are about plant disease identification in general. There is no specific research about identification of sugarcane disease. This research proposes a sugarcane disease identification from sugarcane leaf image with gray level co-occurrence matrix (GLCM) and color moments. This research begins with collecting data from field survey. After sugarcane leaf images are captured through a field survey, they are pre-processed in order to be used in the features extraction step. Extracted features from these images are texture and color. Texture feature extraction is conducted by GLCM while color feature extraction is conducted by color moments. Classification method which is used in this research is support vector machine (SVM). Test conducted to find distinctive feature that has a significant impact in classification, there are 4 scenario to test the effects in deletion of shape feature, selection of texture and color feature, and also combination of texture and color feature. Texture feature with GLCM correlation, energy,Â homogeneity and variance combined with color moments 1, 2 and 3 for color feature extraction in 4th scenario is an appropriate feature for identification of sugarcane leaf disease with 97% classification accuracy. Keywords: feature extraction, sugarcane disease, leaf image, GLCM and color moments.

SEGMENTASI PENYAKIT PADA CITRA DAUN TEBU MENGGUNAKAN FUZZY C MEANS – SUPPORT VECTOR MACHINE DENGAN FITUR WARNA a* Mentari, Mustika; Ginardi, Hari; Fatichah, Chastine
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 13, No 1, Januari 2015
Publisher : Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j24068535.v13i1.a387

Penyakit pada pertanian tebu harus segera diatasi agar diperoleh peningkatan produktivitas. Deteksi penyakit yang secara manual dilakukan oleh ahli membutuhkan waktu dan biaya yang tinggi. Oleh karena itu, diperlukan otomatisasi sistem untuk mendeteksi penyakit pada tanaman tebu. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem yang secara otomatis mampu melakukan segmentasi citra daun tebu berpenyakit menggunakan Fuzzy C Means (FCM)-Support Vector Machine (SVM) dengan fitur warna a*. Kombinasi FCM-SVM dapat meningkatkan akurasi pada proses segmentasi dengan karakteristik penyakit daun tebu dengan pencahayaan yang tak seimbang akibat pengambilan secara outdoor. Segmentasi citra daun tebu berpenyakit memiliki beberapa tahapan yaitu praproses, pemilihan region of interest (ROI), ekstraksi fitur, dan segmentasi. Tahap praproses melakukan pengambilan bagian tulang daun serta penghapusan bagian tulang daun, kemudian pemilihan ROI menunjukan dominasi area penyakit pada daun menggunakan overlapping window seluas 100x100 pixel. Metode kombinasi FCM dan SVM digunakan untuk segmentasi daun tebu berpenyakit, dimana FCM digunakan untuk segmentasi daun tebu pada data training. Hasil segmentasi tersebut digunakan sebagai label data pada tahap kedua bersama dengan data testing menggunakan metode klasifikasi SVM. Metode segmentasi yang diusulkan mampu menunjukkan rata-rata akurasi yang tinggi pada 30 citra daun tebu berpenyakit, yaitu sebesar76%. Sistem yang dibangun selanjutnya digunakan pada deteksi penyakit sebagai referensi untuk ketepatan permasalahan pertanian yang membutuhkan sistem deteksi penyakit sejak dini.

PENGENALAN PENY AKIT NODA PADA CITRA DAUN TEBU BERDASARKAN CIRI TEKSTUR FRACTAL DIMENSION CO-OCCURRENCE MATRIX DAN L*a*b* COLOR MOMENTS Ratnasari, Evy Kamilah; Ginardi, Hari; Fatichah, Chastine
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 12, No 2, Juli 2014
Publisher : Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j24068535.v12i2.a320

Penyakit yang menyerang tebu dapat disebabkan oleh bakteri, jamur maupun virus. Penyakit noda merupakan penyakit pada tanaman tebu yang disebabkan oleh jamur dengan menampakkan lesi atau bercak pada permukaan daun. Penyakit noda tersebut dapat menghambat proses fotosintesis yang akan berakibat menurunkan produksi gula karena mempengaruhi pertumbuhan tebu. Upaya pengendalian dini dapat dilakukan dengan mengenali jenis penyakit melalui lesinya yang bermanfaat dalam menentukan tindakan penanganan yang tepat. Lesi yang disebabkan oleh penyakit noda masing-masing dapat dikenali secara visual karena memiliki ciri warna dan tekstur yang unik. Tetapi pengamatan secara visual memiliki beberapa kekurangan seperti subjektifitas dan kurang akurat. Penelitian ini mengusulkan pengenalan penyakit noda tanaman tebu yang terdiri dari noda cincin, noda karat, dan noda kuning berdasarkan fitur tekstur yang merupakan kombinasi dari konsep Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan dimensi fraktal yang dinamakan Fractal Dimension Co-Occurrence Matrix (FDCM). Sedangkan fitur warna didapatkan dari perhitungan statistik col or moments pada citra L*a*b*. Kombinasi fitur tersebut menghasilkan 12 fitur warna dan 6 fitur tekstur yang kemudian digunakan sebagai masukan klasifikasi k-Nearest Neighbor (KNN). Pengenalan penyakit noda pada tanaman tebu menggunakan metode tersebut dapat menghasilkan akurasi tertinggi 90%.

THE RECONSTRUCTION OF SPATIAL DATA CREATION PROCESS AND ITS USABILITY IN INDONESIAN NATIONAL SPATIAL DATA INFRASTRUCTURE Hari Ginardi, R. V.
GEOMATIKA Vol 17, No 2 (2011)
Publisher : Badan Informasi Geospasial in Partnership with MAPIN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24895/JIG.2011.17-2.19

With the usage of metadata as a reference for spatial data query, remote sensing images and other spatial datasets have been linked to their related semantic information. In the current catalogue systems, like those on satellite data provides, or clearinghouses, each remote sensing image is maintained as an independent entity. There is a very limited possibility to know the linkage of one dataset to another, even if one dataset has actually been derived from the other. It is an advantage for many purposes if the linkage among remote sensing image or other spatial data can be maintained or reconstructed. Within a collection of spatial datasets, processing steps are extracted from dataset metadata, and reconstructed using a directed acyclic graph (DAG) structure. By using an adjacency list to organize all adjacencies in the graph, a complete processing step for each dataset can be tracked in two directions: source datasets and destination (created) datasets. With the help of this reconstruction, an approach to evaluate the relatedness of a pair of dataset is introduced.The output of this research leads to an improvement of spatial data organization, where an adjacency list is used to maintain spatial dataset history link. This improvement can enhance the query of spatial data in a catalogue system, and enables dataset grouping or classification based on the relatedness of the dataset. For a decision support system, the list of the usage of each dataset can be applied for quality assessment or may serve as one parameter to evaluate the productivity of each dataset in a collection.Â Keywords : spatial data clearinghouse, metadata, relatedness, history reconstructionÂ ABSTRAKÂ Informasi tentang proses pembuatan suatu data spasial dapat direkam dalam metadata. Informasi tersebut kemudian direkonstruksi dengan memanfaatkan struktur data directed acyclic graph (DAG) , dan dengan menggunakan adjacency-list untuk mengimplementasikan seluruh relasi yang ada pada graph tersebut, seluruh langkah-langkah proses yang melibatkan suatu dataset baik sebagai sumber maupun target dapat direkonstruksi. Dengan bantuan rekonstruksi ini dimungkinkan untuk mengevaluasi keterkaitan (relatedness) satu dataset terhadap dataset lainnya. Riset ini memberikan perbaikan metoda dalam pengorganisasian spasial data, khususnya dalam mengelola runtutan proses pembuatan masing-masing dataset. Dengan menerapkan metoda ini, layanan query pada katalog system dapat makin dikembangkan dengan kemampuan mengevaluasi seluruh rangkaian proses pembuatan dataset, serta memungkinkan pengelompokan koleksi berdasarkan keterkaitannya dalam pembuatan dataset lainnya. Salah satu contoh pemanfaatanÂ lainnya adalah dalam pengawasan kualitas koleksi data spasial serta pengukuran produktifitas koleksi data spasial.Â Kata Kunci : spatial data clearinghouse, metadata, relatedness, rekonstruksi.

Klasifikasi penyakit noda pada citra daun tebu berdasarkan ciri tekstur dan warna menggunakan segmentation-based gray level co-occurrence matrix dan lab color moments Ratnasari, Evy Kamilah; Ginardi, Raden Venantius Hari; Fatichah, Chastine
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Vol 3, No 1 (2017): Januari-Juni (3/7)
Publisher : Prodi Sistem Informasi - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum

Â Penyakit noda pada daun tanaman tebu menampakkan gejala berupa lesi atau bercak. Lesi tersebut menghambat proses fotosintesis daun dan dapat mengakibatkan menurunnya produksi gula. Oleh karena itu, dalam meningkatkan kualitas produksi gula dibutuhkan diagnosa dini untuk mengambil keputusan penanganan penyakit yang cepat dan tepat, sehingga dapat meminimalisir kerusakan daun yang signifikan akibat penyebaran penyakit tersebut. Sayangnya keterbatasan keberadaan ahli penyakit tanaman tebu yang berpotensi dalam mendiagnosa penyakit noda tidak dapat mengatasi hal tersebut. Penelitian ini mengusulkan diagnosa penyakit noda tanaman tebu menggunakan metode pemrosesan citra berdasarkan fitur tekstur Segmentation-based Gray Level Co-Occurrence Texture (SGLCM) dan LAB color moments. Metode yang diajukan terdiri dari ekstraksi ciri warna pada citra masukan yang akan menghasilkan 12 fitur warna dan ekstraksi ciri tekstur pada citra masukan yang tersegmentasi dan menghasilkan 24 fitur tekstur, kemudian gabungan fitur warna dan tekstur tersebut digunakan sebagai masukan klasifikasi k-Nearest Neighbor (kNN) untuk mengenali jenis penyakit noda pada citra daun tanaman tebu. Jenis penyakit noda terdiri dari noda cincin, noda karat, dan noda kuning yang memiliki karakteristik berbeda. Klasifikasi penyakit noda pada tanaman tebu Â menggunakan metode tersebut dapat menghasilkan akurasi tertinggi 93%.Â Â Â The sugarcane spot disease attack the sugarcane with appear as spots on the leaves, so this spots prevent the vital process of photosynthesis to take place and caused sugar production losses. Early diagnosis of this spot disease can improve the quality of sugar production. The diagnosis result can be used as decision reference to control the disease fast and accurately to minimize attack severe that can caused significant damage. Unfortunately, experts who are able to identify the diseases are often unavailable. This research attempted to identify the three sugarcane spot diseases (ring spot, rust spot, and yellow spot) using Segmentation-based Gray Level Co-Occurrence Texture (SGLCM) and LAB color moments. The SGLCM obtain 24 texture features of segmented image and color moments obtain 12 color features. This method achieved at least 93% accuracy when identifying the diseases using kNN classifier.

Abstract. Tomatoes image acquisition in outdoors condition results in an image that cannot be processed because of lighting variation on the glossy surface. Lighting variation is one of the problems in image processing because the resulting color values on tomatoes is lost from the affected area due to lighting variation. This research is meant to improve the image of tomatoes with lighting variations in the preprocessing stage. Segmentation methods proposed to detect and eliminate lighting variation is marker-controlled watershed with Arimoto entropy. After eliminating the detected area with lighting, tomatoes image are improved in three ways, namely by applying RGB average, searching the value of pixels with pixels index, and using a moving window with various kernel sizes. The error segmentation of the proposed method is by 36.67%, which better than the previous method. The best results tomato image enhancement is by using a moving window with a kernel size 15x15.Keywords: arimoto entropy, image enhancement, marker controlled watershed, preprocessing, segmentation. Ã‚Â Abstrak. Pengambilan citra tomat di luar ruangan mengakibatkan citra tidak dapat langsung diproses karena memiliki variasi pencahayaan pada permukaannya yang glossy. Variasi pencahayaan merupakan salah satu masalah dalam pemrosesan citra tomat karena mengakibatkan hilangnya nilai warna yang dimiliki area yang terkena variasi pencahayaan. Tujuan penelitian ini adalah untuk memperbaiki citra tomat yang terdeteksi memiliki variasi pencahayaan pada tahap preprocessing. Metode segmetasi yang diusulkan pada penelitian ini untuk mendeteksi dan menghilangkan area variasi pencahayaan adalah marker controlled watershed dengan arimoto entropy. Setelah menghilangkan area yang terdeteksi memiliki pencahayaan, citra tomat diperbaiki dengan tiga cara, yaitu dengan rata-rata RGB tomat, pencarian nilai piksel dengan indeks piksel, dan menggunakan moving window dengan berbagai ukuran kernel. Eror segmentasi dari metode yang diusulkan sebesar 36,67%, yaitu lebih baik dari pada metode sebelumnya. Hasil perbaikan citra secara visual menunjukkan hasil yang paling baik dengan menerapkan perbaikan citra menggunakan moving window dengan ukuran kernel 15x15.Kata Kunci: arimoto entropy, marker controlled watershed, perbaikan citra, preprosesing, segmentasi.

User Awareness Design for Electronic Money User Using Protection Motivation Theory and NIST 800-50 Framework Pradigdya, Christian Andrean; Ginardi, Raden Venantius Hari
IPTEK Journal of Proceedings Series No 5 (2019): The 1st International Conference on Business and Management of Technology (IConBMT)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Electronic money has emerged as the payment method. It becomes more popular because it is convenient and ubiquitous. However, the popularity has caused new security threats for the the user of electronic money. Personal data and financial information are the main target of the threats. Individuals need to protect and have certain responsibilities regarding their personal data and financial information used for electronic money services. Technology alone is unable to prevent the threats. Human behavior also becomes crucial factor to protect people against the threats and plays essential role in safe guarding personal data and financial information. This study uses Protection Motivation Theory (PMT) as a theoretical framework to empirically test why people do precautionary behavior on electronic money transaction. PMT is a social-cognitive model to predict and explain prevention behavior. Empirical research is conducted using survey methodology and collecting data from 186 respondents using online forms. Partial Least Square structural equation modelling provides support for factors influencing protection motivation in electronic money context. The results provide support for the use of threat and coping appraisal, in particular perceived security vulnerabilities, perceived security threat and perceived response efficacy to influence precautionary behavior in the context of electronic money. Those results contributes to the design of user awareness programs using NIST Special Publication 800-50. The awareness programs aimed at precaution behavior, thereby empowering electronic money user to protect themselves

Design the SLA of SIAKAD Based on CMMI-SVC and ITILV3 Framework Putri, Rachmah Agus; Ginardi, Raden Vinantius Hari
IPTEK Journal of Proceedings Series No 5 (2019): The 1st International Conference on Business and Management of Technology (IConBMT)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

PTIPD is an IT support at UIN Malang, responsible for information technology. Have the vision to apply and develop information technology to realize a university as Cyber Campus and Cyber Community and mission which is to provide services to the academic community in the utilization of Information Technology. One of the information system services that play an important role is SIAKAD. So far the services of SIAKAD have not fully met the criteria from vision and mission made by PTIPD. Technical related problems often happen repeatedly and the job description is not organized. The problems above more or less shows that the quality and performance from SIAKAD service has not met the standard to support the vision and mission of PTIPD. The researcher used work method which is CMMI-SVC related to capability measurement, related to technical problem and Service Level Agreement (SLA) design based on ITIL V3 framework and FMEA method in weighing the value of SLA elements. The first thing to do is mapping the criteria and CMMI-SVCâ€™s processes area, and then measured the capability level of the selected process area, after that is design of the SLA used ITIL V3 best practices and SLA's weight calculations used FMEA method. The result of the capability level shows level 0, which is the basic thing that must be met to reach level 1 is the existence of SLA. This thesis produced a design of Service Level Agreement document

Information System Strategic Planning and Information Technology in Organizer Event Service Company at Surabaya Surya, Maulidina Rahmawati; Ginardi, Raden Venantius Hari
IPTEK Journal of Proceedings Series No 5 (2019): The 1st International Conference on Business and Management of Technology (IConBMT)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

The level of business competition of an organization at this time is increasingly high. This is caused by economic factors and the presence of new competitors. Many organizations do not have the ability to deal with these conditions. Management of innovation and improvement that is limited by time, cost and quality are referred to as project management. Many methods, techniques, and tools have been developed, covering all aspects of project management from start to finish. If project management practices are implemented correctly, it allows for increased efficiency and productivity. In this study, how project management is implemented by evaluating the use of project management tools and effectiveness in supporting projects that run in the organization of PT. XYZ. This is done by distributing questionnaires to 30 respondents involved in the project that was carried out in 2018 to the present. The analytical method used is descriptive analysis and inferencing using SPSS used to determine the use of tools and project management techniques. Results in this study project management tools and techniques most often used by PT XYZ are progress reports, activity lists, and project charter. From the position positional factors and managed project costs factors are have significant value that affects the use of project management tools and techniques at PT XYZ in Indonesia

Co-Authors Ahkam, Syuaib Ahmad Saikhu Ahmad Yusuf Ali Sofyan Kholimi Aprilio, Adrianus Yoza Arifiani, Siska Aunurohim Aunurohim Bilqis Amaliah Briantoro, Hendi Chastine Fatichah Ciptaningtyas, Henning Dewi, Ratih Kartika Eka Sari Oktarina Evy Kamilah Ratnasari Fahmi Akbar Saputra Fauzi, Haffif Rasya Fraditya, Awang Hanifah, Asiyah hidayat, dwi taufik Hisyam, Achmad Aushaf Amrega indrawanti, annisaa sri Isye Arieshanti Kusuma, Zulfa Hafizh Luqmanulhakim, Naufan Zaki Manurung, Miranda Maranatha Wijayaningtyas Mohammad Yanuar Hariyawan Mohammad, Iki Adfi Nur Muchammad Husni Mustika Mentari Nanik Suciati Noor Fitria Azzahra Parulian, Boy Pasya, Muhammad Naufal Pradigdya, Christian Andrean Pratiwi, Adinda Putri Putri, Rachmah Agus Ratih Kartika Dewi Ridho Rahman Hariadi Rizka Wakhidatus Sholikah, Rizka Wakhidatus Sabilla, Irzal Ahmad Salsabilla, Rehana Putri Santosa, Hafis Akmaldi Santoso, Dian Septiani Suastika Yulia Riska Surya, Maulidina Rahmawati Susijanto Tri Rasmana Syafa, Ilhan Ahmad Syahputra, Muhammad Harvian Dito Wicaksono, M. Januar Eko Wicaksono, Rahmad Aji Wijaya, Agas Ananta

Title

Found 23 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 23 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 23 Documents
Search