p-Index From 2021 - 2026
14.867
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Jurnal Energi Dan Manufaktur Jurnal Pendidikan Jasmani Jurnal Buana Informatika Jurnal sistem informasi, Teknologi informasi dan komputer Telematika : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Sakai Sambayan Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan PROCEEDING IC-ITECHS 2014 Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Format : Jurnal Imiah Teknik Informatika Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi SemanTIK : Teknik Informasi Jurnal Informatika JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Jurnal CoreIT Empowerment : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Eksplora Informatika METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan Jurnal Informatika Universitas Pamulang Jurnal Teknoinfo Jurnal ULTIMATICS Jurnal ULTIMA Computing Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Pengabdian Magister Pendidikan IPA JUMANJI (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani) Indonesian Journal of Applied Informatics KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer Jurnal Manajemen Informatika JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Jurnal Tekno Kompak JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) JURNAL TEKNIK Informatika Abdi: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal Teknologi Informasi, Komputer, dan Aplikasinya (JTIKA ) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Scientific Journal of Informatics JIKA (Jurnal Informatika) Journal On Teacher Education (Jote) Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi RESOLUSI : REKAYASA TEKNIK INFORMATIKA DAN INFORMASI JOINTER : Journal of Informatics Engineering International Journal of Aviation Science and Engineering Journal of Innovation and Technology Jurnal Informatika Terpadu Buguh: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Anoa : Jurnal Pengabdian Masyarakat Sosial, Politik, Budaya, Hukum. Ekonomi BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Journal of Applied Science, Engineering and Technology (J. ASET) Journal of Computers and Digital Business Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Masyarakat Madani Indonesia Jurnal Fokus Elektroda (Energi Listrik, Telekomunikasi, Komputer, Elektronika dan Kendali) PAMARENDA : Public Administration and Government Journal "JAMASTIKA" Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika JITER-PM (Jurnal Inovasi Terapan - Pengabdian Masyarakat) Jurnal Informatika Polinema (JIP) Indonesian Journal of Community Services BIMA : Journal of Business and Innovation Management Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) Jurnal Polimesin ANIMATOR SISFOTENIKA Jurnal Sains dan Kesehatan Nemui Nyimah
Claim Missing Document
Check
Articles

PEMETAAN DAERAH DI KOTA KENDARI BERDASARKAN PERSEBARAN PENYAKIT MENULAR MENGGUNAKAN FUZZY C MEANS Pratiwi Aprilya Wahid, Dwi; Trihapsari, Argitha; Afifah Hakim, Auliyah; Adi Saputra, Rizal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 4 (2024): JATI Vol. 8 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i4.10506

Abstract

Penyakit menular disebabkan oleh agen biologis seperti virus, bukan oleh faktor fisik seperti luka bakar atau zat kimia seperti keracunan. Contoh penyakit menular meliputi diare, malaria, HIV, dan TBC. Pemetaan daerah berdasarkan penyebaran penyakit menular sangat penting untuk memahami dan mengatasi masalah kesehatan masyarakat, serta untuk merencanakan penyebaran fasilitas kesehatan oleh pemerintah. Penelitian ini bertujuan memetakan daerah di Kota Kendari berdasarkan penyebaran penyakit menular menggunakan metode Fuzzy C-Means (FCM), yang efektif dalam mengelompokkan data yang memiliki karakteristik samar dan tidak jelas, seperti data penyebaran penyakit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Fuzzy C-Means adalah alat yang berguna dan dapat diandalkan untuk memetakan daerah berdasarkan penyebaran penyakit. Analisis data penyakit menular di Kota Kendari pada tahun 2023 menghasilkan dua kelompok utama: kelompok dengan penyebaran rendah dan kelompok dengan penyebaran tinggi. Metode ini mengggunakan pengujian validasi seperti metode Elbow, Davies-Bouldin Index, dan Shillouette Coefficient untuk menentukan pembagian kelompok. FCM memberikan hasil baik dalam memetakan distribusi penyakit, dengan nilai keanggotaan setiap fasilitas berkisar antara 0.5 hingga 1.0. Beberapa fasilitas seperti “Puskesmas Benu-Benua" memiliki nilai keanggotaan yang sangat tinggi dalam Cluster 1, sementara fasilitas lain seperti "RS Umum Daerah Kota Kendari" menunjukkan nilai keanggotaan yang tinggi dalam Cluster 2.
Klasifikasi Tingkat Kepuasan Pengguna Google Classroom dalam Pembelajaran Online Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Ramadhani, Annisa Auliya; Saputra, Rizal Adi; Ningrum, Ika Purwati
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 8, No 2 (2024): September 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jiko.v8i2.1221

Abstract

Kemajuan teknologi sejauh ini berdampak pada pertumbuhan pembelajaran, terutama pasca pandemi Covid-19. Pengajaran online menggunakan Google Classroom telah muncul sebagai salah satu pilihan yang tepat untuk adaptasi pendidikan selama pandemi Covid-19. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tingkat kepuasan pengguna Google Classroom terhadap mahasiswa Universitas Halu Oleo menggunakan algoritma naïve bayes. Kuesioner online yang dirancang untuk menguji berbagai aspek kepuasan, termasuk kualitas sistem, penggunaan, responsivitas, fleksibilitas, informasi, dan kepuasan. Teknik klasifikasi naïve bayes ialah sebuah metode yang didasarkan pada teknik probabilitas dan teorema bayes. Kodingan dengan bahasa pemrograman Python, digunakan untuk implementasi, dengan memanfaatkan berbagai library dan modul penggunaaan algoritma naïve bayes. Penelitian ini menggunakan 500 data responden mahasiswa, kemudian dibagi menjadi 400 data latih dan 100 data uji. Data pengujian yakni sebanyak 100 data latih diolah dan mendapatkan akurasi sebesar 89% dan mengklasifikasikan 88 pengguna puas dengan presisi 95%, recall 100%, dan f1-score 97% dan sebanyak 12 pengguna tidak puas diperoleh presisi 100%, recall 58%, dan f1-score 74%. Dari hasil penelitian ini, menunjukkan kinerja baik dalam mengklasifikasikan kepuasan pengguna. 
Pengaruh Kemudahan dan Kegunaan Penggunaan terhadap Sikap Penggunaan Aplikasi Telemidicine Diabestie: Effect of Telemedicine Diabestie Application Usage Attitude on Ease of Use and Usability Prisma Trida Hardani; Ira Purbosari; Nina Hidayatunnikmah; Asri Wido Mukti; Dewi Perwito Sari; Asti Rahayu; Nadya Ambarwati; Intan Ayu Kusuma Pramushinta; Rizal Adi Saputra; Muhamad Handoyo Sahumena; Yurika Sastyarina; Yolanda Camelia Imelda; Zahro Al Maulidiyah; Maulivia Idham Choliq
Jurnal Sains dan Kesehatan Vol. 5 No. 3 (2023): J. Sains Kes.
Publisher : Fakultas Farmasi, Universitas Mulawarman, Samarinda, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25026/jsk.v5i3.1698

Abstract

Indonesia is ranked seventh in the world for the most smartphone users, supported by changes in the modern era where technology is increasingly sophisticated, thus having an impact on daily activities. One of them is the use of telemedicine applications. Diabestie is one of the telemedicine services that provides online health consultations focusing on diabetes, where diabetes in Indonesia is considered a major health problem with more than 10 million people living with diabetes. There are still those who think telemedicine services are difficult to operate, so this research was conducted to find out the influence of ease and usability of use on the attitudes of Diabestie application users. The findings revealed that ease of use and usability of use influence attitudes toward use. In other words, perceived usability and ease of use are important for people to determine their attitude towards Diabestie's telemedicine app services. Furthermore, people will tend to adopt a service when they find that it is useful and easy to use. Keywords: Diabetes, Telemedicine, Diabestie, Telemedicine Applications Abstrak Indonesia peringkat tujuh dalam pemakaian smartphone terbanyak dunia, didukung oleh perubahan pada era modern dimana teknologi yang semakin canggih, sehingga memberikan dampak dalam aktivitas sehari-hari. Salah satunya yaitu penggunaan aplikasi telemedicine. Diabestie merupakan salah satu layanan telemedicine yang memberikan konsultasi kesehatan online yang berfokus pada penyakit diabetes, dimana diabetes di Indonesia dianggap sebagai masalah kesehatan utama dengan lebih dari 10 juta orang yang hidup dengan diabetes. Masih terdapat pihak yang menganggap layanan telemedicine sulit untuk dioperasikan, sehingga penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh kemudahan dan kegunaan penggunaan dengan sikap pengguna aplikasi Diabestie. Hasil penelitian menyatakan kemudahan penggunaan dan kegunaan penggunaan berpengaruh terhadap sikap penggunaan. Dengan kata lain, kegunaan yang dirasakan dan kemudahan penggunaan merupakan hal yang penting bagi masyarakat untuk menentukan sikap mereka terhadap layanan aplikasi telemedicine Diabestie. Masyarakat akan cenderung untuk menggunakan suatu layanan ketika mengetahui layanan yang disediakan bermanfaat dan mudah untuk digunakan. Kata Kunci: Diabetes, Telemedicine, Diabestie, Aplikasi Telemedicine
Sistem Deteksi Penyakit Pneumonia Menggunakan Algoritma Faster R-CNN Berbasis Citra Digital Rontgen Dada Ifayatin, Hadijah Nisa; Sarita, Ihsan; Saputra, Rizal Adi
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 12, No 4 (2024)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v12i4.81304

Abstract

Pneumonia menjadi perhatian utama dalam pelayanan kesehatan yang masuk dalam 10 penyakit terbanyak di fasilitas pelayanan kesehatan. Pneumonia, infeksi pada kantung udara di paru-paru, merupakan penyakit serius yang dapat menyebabkan kematian. Data statistik dari Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Tenggara menunjukkan adanya peningkatan kasus pneumonia, terutama di rumah sakit. Kasus pneumonia pada balita di Provinsi Sulawesi Tenggara pada tahun 2022 mencapai 13.214, namun hanya sekitar 11,14% yang teridentifikasi dan ditangani. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Faster Convolutional Neural Network ( Faster RCNN) dengan menggunakan model ResNet50. Metode ini digunakan untuk membagi citra rontgen dada menjadi wilayah-wilayah tertentu, yang kemudian diekstraksi guna mendeteksi pneumonia melalui analisis gambar dari data klaster. Algoritma Faster -RCNN dipilih karena keunggulannya dalam bidang visi komputer dan kecepatan dalam eksekusi RPN lebih baik dari RCNN dan Fast RCNN. Sistem ini diharapkan dapat mendeteksi citra gambar yang akan diklasifikasikan menjadi pneumonia dan normal menggunakan Faster RCNN. Pada tahap pengujian, sistem ini akan dievaluasi dengan menggunakan matriks kekeliruan sebagai metode evaluasi utama. Pengujian ini akan mencakup nilai rata-rata loss, spesifisitas   dan akurasi   untuk setiap fitur utama dari sistem yang diusulkan. Evaluasi kinerja sistem juga menggunakan pengujianbounding box . Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengenali citra rontgen dada yang terdeteksi pneumonia atau tidak dan hasil akhir yang diperoleh berdasarkan kesamaan antara data uji dan data latih yang telah disiapkan untuk mengklasifikasikan keluaran antara pneumonia dan normal.
Klasifikasi Kesegaran Ikan Menggunakan Citra Mata dengan Convolutional Neural Network Arsitektur VGG-16 Ni Made Sri Ulandari; Resti Ajeng Sutiani; Rizal Adi Saputra
JOINTER : Journal of Informatics Engineering Vol 5 No 02 (2024): JOINTER : Journal of Informatics Engineering
Publisher : Program Studi Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53682/jointer.v5i02.350

Abstract

Sea fish are the most widely consumed type of fish by households in Indonesia, serving as an important source of protein for the body. According to Matondang's (2022) study titled "Comparison of Protein Content in Freshwater Fish and Sea Fish," the protein content in sea fish is higher than in freshwater fish, making high-quality fish highly beneficial for the body. The fishing industry plays a crucial role in food supply, especially in maritime countries like Indonesia. The freshness of sea fish, as the main protein source for many households, significantly determines its quality and safety for consumption. Freshness affects nutritional value, taste, and prevents health risks from consuming stale fish. This study employs the Convolutional Neural Network (CNN) method with the VGG-16 architecture to classify fish freshness based on eye images. The dataset used consists of 1,903 fish eye images, augmented to 4,560 images. Classification results indicate that the VGG-16 model can distinguish between fresh and stale fish eyes with an accuracy of 85.26%. This research is expected to assist the fishing industry in monitoring fish quality more effectively and efficiently, as well as enhancing the safety of fish consumption for the community.
Prediksi Penjualan Mobil Toyota di Indonesia Menggunakan Multi-Layer Perceptron Muhammad Nabil Afkar; Dewi Titania Randa; Rizal Adi Saputra
Jurnal Informatika Polinema Vol. 11 No. 1 (2024): Vol. 11 No. 1 (2024)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v11i1.6339

Abstract

Penjualan merupakan aspek yang sangat penting dalam industri, dan di Indonesia, Toyota telah menjadi salah satu merek mobil yang paling diminati oleh konsumen. Prediksi penjualan memiliki peran krusial dalam memprediksi tren penjualan di masa depan. Multi-Layer Perceptron adalah salah satu model yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi tersebut. Penelitian ini menggunakan data yang diperoleh dari website Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia. Data tersebut mencakup bulan dan jumlah penjualan mobil setiap bulannya dari Januari 2011 – Mei 2023, kemudian data penjualan 6 bulan terakhir dijadikan data uji dan sisanya sebagai data latih. Untuk mengukur akurasi model prediksi, digunakan metrik Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Percentage Absolute Error (MAPE). Dalam penelitian ini, model dibuat bervariasi, dengan total layer dari tiap model berjumlah 3 layer, terdiri dari 1 output layer dengan 10 neuron, 1 hidden layer yang akan dilakukan percobaan mulai dari 10 - 15 neuron, 1 output layer dengan 1 neuron, jumlah perulangan atau epoch sebanyak 300, menggunakan fungsi aktivasi ReLU dan optimizer Adam. Hasil evaluasi dari model yang dikembangkan dalam penelitian menunjukkan bahwa model 10-15-1 merupakan model terbaik dengan nilai MAE sebesar 1879.285156 dan MAPE sebesar 6.775593%. Berdasarkan hasil tersebut, prediksi yang dilakukan termasuk dalam kategori sangat akurat.
Implementasi Metode Viola-Jones dan Eigenfaces Pada Sistem Pengenalan Wajah Secara Real-Time La Ode, Abdul Azis Syah; Ningrum, Ika Purwanti; Saputra, Rizal Adi
Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol 5 No 1 (2024): Oktober 2024 || Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/algoritme.v5i1.8927

Abstract

The application of face recognition technology in CCTV systems has become an important topic in improving security and efficiency in various sectors. This research examines the Viola-Jones and Eigenface methods for real-time face detection and recognition using CCTV. The Viola-Jones method is used for initial face detection with Haar features, while Eigenface is used for face recognition based on principal component analysis (PCA). This research involves capturing images from two CCTV camera positions with variations in lighting and distance. The test results show variations in recognition results between individuals at various light conditions and camera distances. Despite challenges such as lighting and viewing angle variations, this method provides a success percentage of up to 73.68% in face recognition under optimal conditions. The integration of this technology is expected to make a significant contribution in improving security and efficiency in various sectors, with a note of the need to pay attention to important privacy and data security aspects in its application.
Jelajah Sultra: Inovation Of UI/UX Design for Smart Tourism App with AI-Based Travel Assistant to Support SDG 8 Rahmat Saputra, La Ode Alvin; Saputra, Rizal Adi; Ramadhan, Muh. Akbar Perdana
IC-ITECHS Vol 5 No 1 (2024): IC-ITECHS
Publisher : LPPM STIKI Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32664/ic-itechs.v5i1.1589

Abstract

The Jelajah Sultra application is a conceptual digital innovation designed to promote sustainable tourism in Southeast Sulawesi by incorporating an AI-powered smart travel assistant and optimal UI/UX design principles. This initiative addresses the growing demand for user-friendly and efficient digital platforms in the tourism sector, particularly in response to increasing tourist numbers in Indonesia. The primary aim of this study is to develop a UI/UX design concept for a tourism application that supports sustainable tourism practices, enhances local economic growth, and empowers communities by improving market accessibility. Utilizing the Design Thinking method, this research involves the stages of empathizing, defining user needs, ideating, prototyping, and testing to create a user-centric design for Jelajah Sultra. The design incorporates features such as AI-powered chatbot assistance, interactive maps, and streamlined navigation to ensure a superior user experience. The usability testing resulted in a high usability score of 94.0, indicating the potential of Jelajah Sultra to facilitate seamless information delivery and effective interaction for users. This research contributes to SDG 8 by fostering local economic growth and supporting responsible tourism practices.
KLASIFIKASI KERINGANAN UKT MAHASISWA UHO MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) Rina, Rina; Maharani Hasan, Puspita; Ayu, Nurfatzma; Adi Saputra, Rizal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11757

Abstract

Biaya kuliah sering kali menjadi tantangan bagi mahasiswa, terutama mereka yang berasal dari keluarga dengan keterbatasan ekonomi. Proses seleksi manual untuk mendapatkan keringanan Uang Kuliah Tunggal (UKT) membutuhkan waktu dan sumber daya yang signifikan, terutama ketika jumlah data yang diolah semakin besar. Dalam konteks ini, diperlukan sistem pendukung keputusan yang dapat mempercepat dan memperbaiki keakuratan seleksi. Sebagai solusi untuk masalah tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk menentukan kelayakan pemberian keringanan UKT kepada mahasiswa Universitas Halu Oleo (UHO). Keringanan UKT adalah bentuk bantuan keuangan yang diberikan kepada mahasiswa berdasarkan beberapa faktor, seperti kondisi ekonomi, prestasi akademik, dan latar belakang sosial. Algoritma KNN dipilih karena kemampuannya dalam melakukan klasifikasi berdasarkan kemiripan dengan data pelatihan. KNN mencari K tetangga terdekat dari data uji dan mengklasifikasikannya berdasarkan mayoritas kelas tetangga terdekat tersebut. Dataset yang digunakan terdiri dari atribut-atribut yang relevan dengan kelayakan pemberian keringanan UKT, seperti pendapatan keluarga, indeks prestasi mahasiswa, dan kategori sosial ekonomi. Dataset telah diberi label kelayakan pemberian keringanan UKT (misalnya "Layak" dan "Tidak Layak") berdasarkan kebijakan yang ada. Hasil perhitungan menggunakan tetangga terdekat k = 2 diperoleh nilai akurasi tertinggi yaitu 90% dan nilai Error rate terendah yaitu 0.1.
PREDIKSI PENYAKIT HIPERTENSI MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING DENGAN ALGORITMA REGRESI LOGISTIK Az'zahra Tarimana, Annisa; Ryan Septian Fajar, Muhammad; Azriel Saktiawan, Muhammad; Adi Saputra, Rizal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11793

Abstract

Hipertensi adalah masalah kesehatan serius yang mempengaruhi sebagian besar populasi global. Deteksi dini dan pengelolaan yang tepat sangat penting untuk mencegah komplikasi serius, seperti penyakit kardiovaskular yang dapat berujung pada kematian. Penelitian ini menggunakan pendekatan machine learning dengan algoritma regresi logistik untuk mengidentifikasi hipertensi berdasarkan data klinis, termasuk informasi demografis, faktor gaya hidup, dan riwayat medis pasien. Melalui seleksi fitur dan pelatihan model, regresi logistik terbukti efektif dalam memprediksi hipertensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa regresi logistik mencapai akurasi 91% pada data uji dan F1-score sebesar 0.934, menandakan keseimbangan yang baik antara presisi dan recall. Model ini memberikan manfaat signifikan bagi klinisi dalam merancang intervensi dini dan strategi pengobatan yang lebih personal. Selain itu, penggunaan machine learning dalam konteks ini dapat mempercepat proses diagnosis dan meningkatkan akurasi penanganan. Penelitian lebih lanjut diharapkan memanfaatkan dataset yang lebih luas dan mengembangkan algoritma machine learning yang lebih canggih untuk meningkatkan akurasi prediksi dan memperluas aplikasi klinis, sehingga membantu lebih banyak pasien mendapatkan perawatan tepat waktu dan efektif.
Co-Authors , Jumadil Nangi -, Findriyani -, Safal A.Yudi Eka Risano Ababil Azies Sasilo Abbas, Muhammad Akram Abdillah, Muh Ade Sitti Nur Zainab Adha Mashur Sajiah Adiningsi, Sri Afifah Hakim, Auliyah Agsaria, Fabelina Agus Sugiri Agus Sugiri, Agus Ahmad Fadli Ramadhan Ahmad Fadli Ramadhan Ahmad Riszal Ahmad Sipa, Alfriyanti Aksara, L.M. Bahtiar Akyar, Faisal Al Qadri, Muhammad Vannes Algazali, Muhammad Aliansa, Warham Alma Fisabillah Amaliya Nurani Basyarah Ananda Putriani Andi Juliardi Abdillah Andi Maghfirah Parenrengi, Andi Maghfirah Andi Tenriawaru Angga Darma Prabowo Anshari, Erwin Anwar, Syaipudin Apriansyah, Muhammad Fiqih Aprilyani S, Lily Arif, Yanuar Zulardiansyah Arif, Zainal Arifin Kusumo Wicaksono Arinal Hamni Asa Hari Wibowo Asa Hari Wibowo, Asa Hari Asdar Asdar Asdar Asri Wido Mukti Asriani, Risky Nur Asrumin Asti Rahayu Asti Rahayu Auliya Afifah Adnan Hakim Awaliah, Wd. Rizky Ayu Pratiwi Ndibola Ayu, Nurfatzma Az'zahra Tarimana, Annisa Azriel Saktiawan, Muhammad Badarudin, Ade Syifa Bagus Rifaldi Bambang Pramono Bambang Pramono Bambang Pramono Bambang Pramono Billa, Nabilla Salsa Billah, Khaerunni Salsa Chintya Mawadhah Sumitro Chintya Mawadhah Sumitro Dewi Perwito Sari Dewi Titania Randa Diah A.P, Zahwa Dian Trianita Lestari Dilla, Farah Dini Fadilah Djuansjah, Joy Djuansjah, Joy R P Dondi Kurniawan Dwi Tsunami, Widya Dwina Angelina Sipayung Edi Syah Mihrad Eko Wahyu Saputra Eko Yohanes Elfiani Eriyadi, Riko Ermila Ermila Etrilian Tongalu Fa, Nur Fadhilah, Ghefira Zahra Nur Fadilah, Muh. Bayanudin Fahrul Ardian Nugroho Fani Fadilah fauzi, fitya aulia Fazilah, Nurul Febryanti, Wa Ode Ika Fifi Nirmala G Fildzah Khalishah Ghassani Findry, Findriyani Florencia Virgiane Evalyn Padang Ghefira Zahra Nur Fadhilah Gusti Putu Pupaningrum Hadi Prayitno Hafiizah, Nur Hardani, Prisma Trida harnelia, harnelia Harnowo Supriadi, Harnowo Hashimatul Zaria Hasna Anggin Tri Muslimin Hassanah, Waode Siti Nurul Hayara Octaviani Hendriyanto, Agus Herlambang, Ian Herry Wardono HERU WAHYUDI Hidayat, Wahyu Al Hidayatunnikmah, Nina Hidjriani Ibrahim, Fauzi Ifayatin, Hadijah Nisa Ika Purwanti Ningrum Ika Purwanti Ningrum Ika Purwanti Ningrum Ika Purwanti Ningrum, Ika Purwanti Ikhwanul Uzlah, Laode Iklil Awalda Tariza Indri Indri Indriyani Nur Indriyani Nur Intan Ayu Kusuma Pramushinta Ira Purbosari Irsyad, Akhmad Irza Sukmana Irza Sukmana, Irza Ishak Jaelani, Muhammad Isnawaty Isnawaty Isnawaty Isnawaty Isnawaty Isnawaty, Isnawaty Iza, Abdillah Javensius Sembiring, Javensius Jayanti Yusmah Sari Jelyzer Patanan Judanto, Nurendro Hardjo Jumadil Nangi Jumadil Nangi Jumadil Nangi Jumadil Nangi, Jumadil Kaimuddin, Sitti Mikarna Kasim, Nurdian Kayla, Mutmainnah Putri Khairul Ummah Khamil, Muhammad Raihan Putra Khrysna Dwipangga, Ageng Arya Kurniawan, Dondi L.M. Bahtiar Aksara L.M. Fid Aksara, L.M. Fid La ode Muhammad Bahtiar Aksara La Ode Rahmat Andre Pratama La Ode Santiaji Bande La Ode Sukriman La Ode, Abdul Azis Syah La Surimi La Surimi La Surimi La Surimi, La Lestari, Dian Trianita Lestari, Yunda Puji Lily Aprilyani Linda Saputri LM Tajidun LM Tajidun, LM M. Rangga Saputra Maharani Hasan, Puspita Mahruri Arif Wicaksono Marni Mulyani Marsita Harim Martinus Martinus, Martinus Mashur Sajiah, Adha Maulivia Idham Choliq Mayang Putri Khairunnisa Mochammad Imron Awalludin Mochammad Resha Mubaraq, Muh. Falah Muh. Ikbal, Muh. Muhaimin Hamzah Muhaimin Hamzah Muhaimin Zain, Al MUHAMAD FADLI Muhamad Faza Almaliki Muhamad Faza Almaliki Muhamad Handoyo Sahumena Muhamad Handoyo Sahumena Muhamad Ilham, La Ode Muhamad, Ngawal Muhammad Abdillah Rahmat Muhammad Ikhwan Muhammad Irsyad Muhammad Nabil Afkar Muhammad Ricky Aryansah. B Muhammad Yusril Muhammad, Zahir Mundeh, Marianne Mursalim Mursawal, Mursawal Mustarum Musaruddin Mutmainnah Muchtar Mutmainnah Putri Kayla Nabila Saskia Arham nabilla, putri Nadaa Qur’atul‘Ain Nadya Ambarwati Nafrizal Natalis Ransi Natalis Ransi, Natalis Nathania, Meutya Nazarrudin, Rizal Ni Made Sri Ulandari Ni Wayan Erdiani Ningrum, Ika Purwati Ningsih, Lilis Sugi Nono Satria Noviana Saputri, Kiki Nugraha, Nurcahya Nur Fadillah, Nur Nur, Indriyani Nurhafni A, Syarifah Nurhafni Ahmad, Syarifah Nurmaladewi Nurmaladewi Nurmaladewi, Nurmaladewi Nurtiani, Devy Natalia Octaviani, Hayara Ode Yamin Arsy Fadillah Mbota, La Panaungi, Fajar Pratiwi Aprilya Wahid, Dwi Prianggoro, Dimas Purbosari, Ira Putri Arafa, Ninis Putu Arimbawa Putu Arimbawa Putu Arimbawa, Putu Qubra, Rama Rafi Iyad Madani Chaidir Rahma Basri, Siti Rahmad Akbar Rahman, Nur Syazwani Binti Ab Rahmat Hidaya Karismadi, Nur Rahmat Karim Rahmat Saputra, La Ode Alvin Raiya, Muhammad Saharullah Ramadana, Alvianto Ramadhan, Abdul Fath Ramadhan, Muh. Akbar Perdana Ramadhan, Muhammad Afin Ramadhani, Annisa Auliya Ramadhani, Dwi Hikmah Ratnasari Ratnasari Rayadin, Muhamad Amhar Reskal, R Resti Ajeng Sutiani Rifaldi, Dwi Rina Rina Riofasesi, Daffa Risano, Yudi Eka A Riszal, Akhmad Rizaldy Setiawan Hasanuddin Rizkah Nurhasanah Rizki Eka Sakti Octaviani Roy Pane Ryan Septian Fajar, Muhammad Sabiqunassabiqun Sahera, Nelti Juliana Saleh Badawi, Muh Samudin, Ayustina Saputra, Eko Wahyu Saputra, Muh. Farhan Saputri, Shinta Arjunita Sari, Dewi Perwito Sarita, Ihsan Saudi, Septiyani Bayu Sawal, Mur Sembiring, Javen Shinta Arjunita Saputri Shirley Savetlana Shirley Savetlana, Shirley Silfi, Silfi Siti Nurhalisa, Waode Sitti Aisyah Sri Adiningsi SRI ADININGSI ERNI ALBAKIA Sri Ayu Ningsih Srikandi, Raya Statiswaty Suci Oktavia Rahmadani SUGIYANTO Sugiyanto - Sulastri Apridayanti Sultrayansa Sumarni Sumarni Sumitro, Dewi Sari Suria, Fellonnisa Suryadiwansa Harun Sutardi Sutardi Sutardi Sutardi Sutiyana Fachruddin Syahidatul Islamiyah Syam, Nurhana Syazwani, Nur Tarkono Tarkono Tarkono Thalib, La Ode Jafar Umar Trihapsari, Argitha Tunda, Amin Usman, Yusril Wa Ode Ika Febryanti Wa Ode Yatni Yansari Wahyuni, Frida Mimi Waode Siti Nurul Hassanah Weka Gusmiarty Abdullah Weka GUSMIARTY ABDULLAH Weka Gusmiarty Abdullah, Weka Gusmiarty Wibowo, Bayu Adi Wicaksono, Mahruri Arif Widyosekti, M. Dhiku Wildayanti Yanuar Burhanuddin Yolanda Camelia Imelda Yunda Puji Lestari Yurika Sastyarina Yurika Sastyarina Yusup Hendronursito, Yusup Yuwanda Purnamasari Pasrun Zahro Al Maulidiyah Zulhanif Zulhanif, Zulhanif