Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2020 - 2025

8.827

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Buana Informatika Jurnal Informatika Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JUITA : Jurnal Informatika Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi POSITIF Edu Komputika Journal Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Jurnal Khatulistiwa Informatika JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Pilar Nusa Mandiri JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) Jurnal Sains dan Informatika INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika SINTECH (Science and Information Technology) Journal Jurnal Informatika Universitas Pamulang Jurnal Teknoinfo Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer KOMPUTA : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika Jurnal Riset Informatika JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) JTT (Jurnal Teknologi Terapan) Jurnal Teknologi Terpadu EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika EVOLUSI : Jurnal Sains dan Manajemen Building of Informatics, Technology and Science JASIEK (Jurnal Aplikasi Sains, Informasi, Elektronika dan Komputer) JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) JISA (Jurnal Informatika dan Sains) International Journal of Engineering, Technology and Natural Sciences (IJETS) JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Idealis : Indonesia Journal Information System Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Science in Information Technology Letters Journal of Soft Computing Exploration Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Jurnal Sains dan Teknologi International Journal Science and Technology (IJST) Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Journal of Scientific Research, Education, and Technology Journal of Data Science Theory and Application NERO (Networking Engineering Research Operation) SmartComp Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Emitor: Jurnal Teknik Elektro

Donny Avianto

Universitas Teknologi Yogyakarta

Author-ID : 526419

Aerospace Engineering Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences

Published : 75 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3 4 5

PENGENALAN POLA KARAKTER PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN ALGORITMA MOMENTUM BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Avianto, Donny
Jurnal Informatika Vol 10, No 1 (2016): Januari
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Peningkatan jumlah kendaraan bermotor yang terus terjadi di Indonesia tiap tahunnya, membuat kebutuhan akan sistem yang mampu mengidentifikasi kendaraan secara otomatis atau sering disebut Sistem Lalu Lintas Cerdas juga ikut meningkat.Sistem ini dapat digunakan antara lain untuk menemukan kendaraan yang dicuri, pembayaran tiket parkir otomatis, dan menindak para pelanggar lampu merah. Kemampuan utama dari sistem tersebut adalah pengenalan plat nomor.Pada penelitian kali ini akan digunakan metode Momentum Backpropagation Neural Network untuk mengenali karakter dari suatu citra plat nomor kendaraan di Indonesia. Namun sebelumnya, citra plat nomor akan diubah menjadi citra biner. Citra biner kemudian disegmentasi untuk mengisolasi karakter-karakter yang akan dikenali. Terakhir dimensi citra hasil segmentasi akan direduksi menggunakan Haar Wavelet.Uji coba pada penelitian kali ini melibatkan 276 karakter yang terdiri dari huruf dan angka pada plat nomor kendaraan di Indonesia. Hasil uji coba menunjukkan 268 karakter diantaranya mampu dikenali dengan benar. Dengan kata lain metode yang digunakan memiliki tingkat akurasi hingga 97,10%.

Implementasi Ekstraksi Ciri Histogram dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Jenis Tanah di Kota Banjar, Jawa Barat Rudi, Rudiono; Avianto, Donny
Jurnal Buana Informatika Vol 10, No 2 (2019): Jurnal Buana Informatika Volume 10 Nomor 2 Oktober 2019
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Abstract. Land plays an essential role in the availability of nutrients and water to support our life on earth. Soil quality can be observed based on its color and texture characteristics. By knowing the quality of the soil, the most suitable plants for planting can be determined. This study is conducted to examine the soil quality in Langensari. The most regions in Langensari are in the altitude of fewer than 25 meters above sea level that they are very potential for agriculture and plantation. The proposed system used in this research is a cross-sectional image of the ground as input. The image is then extracted using histogram feature extraction to obtain the intensity, standard deviation, skewness, energy, entropy and smoothness values. K-Nearest Neighbor is then used to classify the results. The proposed system was tested using 20 test images. Based on the experiment result, the system can classify soil types appropriately with accuracy reaching 60% when value of K = 1and K=3.Keywords: Soil Types Classification, Histogram Feature Extraction, K-Nearest Neighbor, Website.Abstrak. Tanah memegang peranan penting dalam tersedianya unsur hara dan air bagi kehidupan makhluk hidup di bumi. Kualitas tanah dapat diketahui dari karakteristik warna dan teksturnya. Dengan mengetahui kualitas tanah, jenis tanaman yang paling tepat untuk ditanam dapat ditentukan. Penelitian ini mengenai kualitas tanah di Langensari. Sebagian besar wilayah Langensari dipilih karena memiliki ketinggian kurang dari 25 mdpl dimana sangat berpotensi sebagai daerah pertanian dan perkebunan. Sistem yang diusulkan menggunakan citra penampang tanah sebagai inputan. Citra kemudian diekstrak menggunakan ekstraksi ciri histogram untuk mendapatkan nilai intensitas, standar deviasi, skewness, energi, entropi, dan smoothness. Fitur yang dihasilkan kemudian diklasifikasikan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor. Sistem yang diusulkan diuji menggunakan 20 citra uji. Berdasarkan hasil pengujian, sistem mampu mengklasifikasikan jenis tanah secara tepat dengan akurasi mencapai 60% saat nilai K = 1 dan nilai K=3.Kata Kunci: Klasifikasi Jenis Tanah, Ekstraksi Ciri Histogram, K-Nearest Neighbor, Website.

Aplikasi Marketplace Jasa Reparasi Barang Elektronik Berbasis Android Kusumastuti, Asriana Dyah; Avianto, Donny; Wibowo, Adityo Permana
Edu Komputika Journal Vol 7 No 1 (2020): Edu Komputika Journal
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/edukomputika.v7i1.39019

Pesatnya perkembangan di dunia teknologi informasi memberikan dampak terhadap cara berbisnis. Saat ini, banyak orang lebih menyukai berbelanja secara online dibandingkan harus datang secara fisik ke toko. Aplikasi marketplace berbasis android menjadi pasar digital dengan jumlah transaksi yang sangat besar setiap harinya. Namun kebanyakan aplikasi marketplace yang ada saat ini masih terbatas pada produk berupa barang. Padahal jika dilihat lebih dalam lagi, kebutuhan akan produk jasa seperti jasa reparasi barang elektronik juga memiliki porsi yang cukup tinggi. Beberapa penyedia jasa telah membuat aplikasi sendiri yang membuat para calon pengguna jasa harus memasang banyak aplikasi jika ingin menggunakan jasa dari penyedia jasa yang beragam. Oleh sebab itu pada penelitian kali ini akan dibahas pembuatan marketplace di bidang jasa berbasis android dengan nama ServiceIn. Aplikasi marketplace yang dibuat berfokus pada jasa reparasi elektronik sebagai salah satu jasa yang paling banyak dicari semua orang. Evaluasi menggunakan kuesioner juga dilakukan pada peneltian ini setelah tahapan pembuatan aplikasi selesai. Evaluasi bertujuan untuk melihat tanggapan calon pengguna aplikasi terhadap kemudahan yang ditawarkan aplikasi. Berdasarkan hasil evaluasi, 56% jawaban â€œsangat setujuâ€, dan 38% jawaban â€œsetujuâ€ membuktikan bahwa aplikasi yang dibuat mampu membantu seseorang untuk memenuhi kebutuhan akan jasa reparasi barang elektronik dengan cara yang lebih mudah.

Pengembangan Algoritma Genetika dengan Pendekatan Repetitive Random untuk Penjadwalan Ujian Pendadaran Proyek Tugas Akhir Adityo Permana Wibowo; Donny Avianto; Imantoko Imantoko
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 7, No 1 (2021): April 2021
Publisher : Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v7i1.2021.35-43

Penjadwalan adalah hal yang umum dilakukan terutama di instansi pendidikan seperti perguruan tinggi. Salah satu kegiatan yang memerlukan proses penjadwalan di perguruan tinggi adalah penjadwalan ujian pendadaran proyek tugas akhir. Faktor-faktor seperti jumlah mahasiswa, ketersediaan dosen, dan ketersediaan ruangan juga membuat proses penjadwalan menjadi lebih kompleks dan memakan waktu jika dilakukan secara manual. Metode Genetic Algorithm (GA) dapat dimanfaatkan untuk mengatasi masalah di dalam proses penjadwalan secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sebuah aplikasi yang diberi nama Automatically Generated Scheduling (ALGEN Scheduling) yang mampu melakukan proses penjadwalan ujian pendadaran dengan lebih mudah. “ALGEN Scheduling” dibangun menggunakan bahasa C# dan menerapkan GA yang telah dimodifikasi dengan pendekatan repetitive random sebagai inti untuk melakukan proses penjadwalan. Pembuatan ALGEN Scheduling dimulai dari perancangan kromosom, implementasi GA termodifikasi dalam bahasa C#, pembuatan GUI dengan tools visual studio, dan integrasi inti penjadwalan dengan GUI. Aplikasi yang dibangun bisa membantu mahasiswa dan dosen penguji dalam menginfokan jadwal ujian pendadaran. Untuk mengetahui kinerja Aplikasi “ALGEN Scheduling”, peneliti melakukan evaluasi dengan menyebar kuesioner kepada responden yang terdiri dari mahasiswa dan dosen. Peneliti berhasil mendapatkan tanggapan sebanyak 101 responden. Berdasarkan pengolahan data responden didapatkan 68% menilai bahwa Aplikasi “ALGEN Scheduling” memiliki tampilan yang bagus dan sangat mudah digunakan untuk menghasilkan jadwal ujian pendadaran dengan tanpa adanya bentrokan jadwal. Sedangkan 19% responden mengatakan bahwa Aplikasi “ALGEN Scheduling” tidak terlalu mudah digunakan tetapi juga tidak terlalu sulit untuk dipelajari. Sisanya, responden menganggap perlu adanya pelatihan khusus sebelum aplikasi benar-benar diterapkan

PENGENALAN CITRA RAMBU LALU LINTAS MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR MOMENWARNA DAN K-NEAREST NEIGHBOR Rusma Eko Fiddy Rizarta; Donny Avianto
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol 3, No 1 (2019): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

The traffic signs are signs with specific shape and symbols, letters, numbers, or words which have the aim to warn or inform the road users. However, there are many road users who are not aware of the meaning of each signs. In this research, we develop an application which can classify a road sign image into three classes, priority four-way crossroad, do-not-park sign, and follow-this-road sign. Initially, the system will do preprocessing step such as grays calling, histogram equalization, and input image segmentation. Next, the feature extraction step will be conducted, namely the spatial moment feature extraction, normalized centering, and color statistics. Lastly, the feature representation from both extraction methods will be used to classify the image using K-nearest neighbor. Experiment result shows that the combination of both feature extraction methods gives promising result. From 21 training images and 15 testing images, the system can recognize the traffic signs with 100% accuracy with K=3, 86.6% with K=5, and 86.6% with K=7. Rambu lalu lintas merupakan salah satu alat perlengkapan jalan dalam bentuk tertentu yang memuat lambang, huruf, angka, kalimat yang digunakan untuk memberikan perintah, larangan, peringatan dan petunjuk bagi pengguna jalan agar tertib berlalu lintas. Namun, banyak di antara pengguna jalan yang belum mengetahui arti dari setiap rambu lalu lintas yang terpasang.Pada penelitian ini, dibuatlah suatu aplikasi yang mampu melakukan klasifikasi citra rambu ke dalam 3 kelas yaitu: peringatan simpang empat prioritas, larangan parkir dan perintah memasuki jalur atau lajur yang ditunjuk. Mula-mula sistem akan melakukan prapemrosesan seperti seperti: grayscalling, histogram equalization, dan segmentasi pada citra input. Selanjutnya, tahap ekstraksi ciri akan dilakukan pada citra hasil pra-pemrosesan. Adapun metode ekstraksi ciri yang digunakan pada penelitian kali ini adalah ekstraksi fitur momen spasial dan pusat ternormalisai (momen) dan ekstraksi fitur statistika warna (warna). Terakhir, nilai fitur yang dihasilkan oleh kedua metode tersebut akan diklasifikasi mengguakan K-Nearest Neighbor. Hasil uji coba menunjukkan bahwa metode ekstraksi fitur gabungan momen-warna memberikan hasil yang menjanjikan. Dari 21 citra latih dan 15 citra uji yang digunakan, sistem mampu mengenali rambu dengan tepat 100% pada K=3 , 86,6% pada K=5, dan 86,6% pada K=7.

IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEDOIDS UNTUK CLUSTERING WILAYAH TERINFEKSI KASUS COVID-19 DI DKI JAKARTA Muh Arifandi; Arief Hermawan; Donny Avianto
Jurnal Teknologi Terapan Vol 7, No 2 (2021): Jurnal Teknologi Terapan
Publisher : P3M Politeknik Negeri Indramayu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31884/jtt.v7i2.353

In early March 2019, Indonesia was hit by the Covid-19 (Corona) outbreak. The increase in the number of patients infected with the Covid-19 virus is increasing day by day and is already difficult to control. Jakarta is no exception. To prevent the increase in cases of COVID-19, it is necessary to create a cluster or grouping of certain areas (Urban village) based on the number of positive, treated, recovered, died and isolated. This grouping will assist the DKI Jakarta government in providing appropriate handling according to the Urban village pattern. The data that will be used as a research study is the data on the distribution of the status of infected cases of Covid-19 in DKI Jakarta Province on May 20, 2021. The K-Medoids algorithm is a method that can determine a set of clusters among a group of data that is close to an object. Based on the research studies that have been carried out, it can be concluded that in the data mining technique, the total grouping of Covid-19 infected cases based on urban areas in DKI Jakarta Province uses the k-medoids algorithm with three clusters. Cluster 0, cluster 1, cluster 2. The highest Covid-19 infected cases in DKI Jakarta Province are shown in cluster 3 with 31 regions. The results of this grouping research will assist the DKI Jakarta government in providing appropriate handling according to the Urban village pattern. K-Medoids can be implemented using large amounts of data with complex attributes.

Pelatihan penggunaan media sosial sebagai sarana dakwah bagi penyuluh agama islam di masa pandemi Adityo Permana Wibowo; Donny Avianto; Arief Hermawan
KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Vol 4, No 2 (2021): Juli
Publisher : Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28989/kacanegara.v4i2.871

Masa pandemi Covid-19 menghentikan semua aktivitas yang mengundang keramaian, salah satunya adalah kegiatan kajian agama islam baik itu dalam bentuk pertemuan klasikal sampai dengan tabligh akbar. Sementara penyuluh Agama Islam dituntut untuk tetap produktif dalam memberikan penyuluhannya kepada masyarakat. Kementerian Agama Kab. Sleman membuat kebijakan bahwa seluruh penyuluh agama di bawah Kementerian Kab. Sleman harus tetap produktif dalam memberikan penyuluhan Agama Islam kepada Masyarakat. Salah satu cara penyuluhan yang digunakan adalah memanfaatkan media sosial, yaitu Youtube. Permasalahannya adalah tidak semua penyuluh agama di Kab. Sleman familiar dengan Youtube, sehingga diperlukan adanya pelatihan dalam penggunaan media sosial Youtube sebagai sarana dakwah. Kegiatan dilakukan dalam bentuk pelatihan dan pendampingan dalam menggunakan Youtube bagi penyuluh agama dalam mulai dari create account, upload video, pengaturan dan pemberian deskripsi video, sampai dengan pendaftaran monetisasi Youtube. Pelatihan dan pendampingan ini diharapkan bisa membantu para penyuluh agama tetap produktif dalam menyampaikan dakwahnya dan video dakwah yang disebarkan bisa eligible untuk didaftarkan monetisasi

Comparative analysis of support vector machine and k-nearest neighbors with a pyramidal histogram of the gradient for sign language detection Imantoko Imantoko; Arief Hermawan; Donny Avianto
Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika Vol 11 No 2 (2021): MATRIX - Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah, P3M Politeknik Negeri Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31940/matrix.v11i2.2433

The communication method using sign language is very efficient considering that the speed of information delivery is closer to verbal communication (speaking) compared to writing or typing. Because of this, sign language is often used by people who are deaf, speech impaired, and normal people to communicate. To make sign language translation easier, a system is needed to translate symbols formed from hand movements (in the form of images) into text or sound. This study aims to compare performance such as accuracy and computation time of Support Vector Machine (SVM) and K-Nearest Neighbors (KNN) with Pyramidal Histogram of Gradient (PHOG) for feature extraction, to know which one is better at recognizing sign language. Yield, both combined methods PHOG-SVM and PHOG-KNN can recognize images from hand movements that form certain symbols. The system built using the SVM classification produces the highest accuracy of 82% at PHOG level 3, while the system built with the KNN classification produces the highest accuracy of 78% at PHOG level 2. The total computation time of the fastest training and testing by the SVM model is 236.53 seconds at PHOG level 3, while the KNN model is 78.27 seconds at PHOG level 3. In terms of accuracy, PHOG-SVM is better, but in terms of computation time, PHOG-KNN takes the place.

Efektifitas Penggunaan Association Rules Mining dalam Personalisasi Website Edi Priyanto; Arief Hermawan; Rianto Rianto; Donny Avianto
JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Vol. 6 No. 1 (2021): Januari 2021
Publisher : UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta

As the usage of the internet grows, more and more information is obtained, thus presenting challenges, especially for users and website owners. Website users often have difficulty finding products or services that are relevant to their needs caused by abundant amounts of products and services delivered on a website. Website owners often find it difficult to convey information about the right products and services to certain target users. Based on the problem given above, we can conclude that a recommendation system approach that can improve personalization on their website is needed. The recommendation system approach must be able to provide navigation on the website to make it more adaptive towards the interests and information needed by the user. This study uses Association Rules formed from Microsoft web access log data by finding visitor patterns based on frequently visited web site pages. From the results of the research conducted, the performance of the method used has a precision value of 0.896, 0.058 recall, and F-measure 0.104. Whereas the measurement of the accuracy value resulted in a performance recommendation of exactly 3%, an acceptable rate of 87%, and 10% incorrect. This research shows that the Association Rules method can increase the effectiveness of website personalization to provide relevant information recommendations for visitors. For further research, it can concentrate on improving existing methods thus website personalization becomes more adaptive.

Analisis Sentimen Terhadap Isu Penundaan Pemilu di Twitter Menggunakan Naive Bayes Clasifier Aziz Perdana; Arief Hermawan; Donny Avianto
Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Vol 11, No 2 (2022): JULI
Publisher : ISB Atma Luhur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32736/sisfokom.v11i2.1412

Penundaan pemilu Indonesia menjadi isu terhangat dan kontroversial baru-baru ini. Isu ini dilontarkan pertama kali oleh ketua umum PKB, Muhaimin Iskandar setelah menerima pelaku UMKM, pengusaha dan para analis ekonomi di ruang Delegasi DPR RI, Nusantara III, Jakarta pada Rabu, 23 Februari 2022 [14]. Isu penundaan pemilu ini menyebabkan sentimen publik terpecah menjadi tiga, yaitu sentimen negatif, netral, dan positif. Untuk mengetahui persentase sentimen terbesar, diperlukan suatu analisis sentimen terhadap data cuitan twitter pada periode waktu 1 Januari 2022 sampai dengan saat penelitian ini dilakukan (27 Mei 2022). Dengan menggunakan model Naive Bayes Classifier, kita mencoba memetakan analisis sentimen sebelum Muhaimin Iskandar mengutarakan isu (31.840 data cuitan) dan setelah Muhaimin Iskandar mengutarakan isu (151.878 data cuitan). Analisis sentimen di durasi waktu sebelum Muhaimin Iskandar mengutarakan isu diperlukan untuk mengetes, apakah klaim penundaan pemilu adalah keinginan rakyat adalah benar. Sedangkan analisis sentimen di durasi waktu setelah Muhaimin Iskandar mengutarakan isu diperlukan untuk melihat polarisasi di twitter, seberapa besar dukungan maupun penolakan terhadap isu tersebut. Hasil penelitian yang dilakukan menunjukkan masyarakat baru membahas isu penundaan pemilu setelah dibahas oleh Muhaimin. Sedangkan sentimen terhadap isu penundaan pemilu setelah dilontarkan oleh Muhaimin cenderung menunjukkan sentimen positif sebesar 60.581 cuitan unik, dengan 58.998 cuitan unik yang menunjukan sentimen negatif, sedangkan sisanya, yaitu sebesar 32.291 menunjukkan sentimen netral.

Co-Authors Adicahya, Bina Sukma Adityo Permana Wibowo Alfin Syarifuddin Syahab Alwani, Adie G. Amalia Rizki Wulandari Apriansyah, Ferryma Arba Ardiansyah, Diky Aribowo Aribowo Arief Budiyanto Arief Hermawan Arieska Restu Harpian Dwika Arif Hermawan, Arif Ashari, Nadia Aziz Perdana Baiq Nurul Azmi Bowo Hirwono Budiyanto, Irfan Budiyanto, Irffan Dewi, Amelia Citra Dian Wijayanti Dimas Dwi Kurniawan Dwi Ratnawati, Dwi Edi Priyanto Enggar Novianto Enggar Novianto Erfin Nur Rohma Khakim Fadhila, Arifa Farras Fadilah, Faiz Fahri Putra Herlambang Faqih, Allan Bil Febiansyah Annaufal Ahnaf Fauzi Ferdinandus Edwin Penalun Gunawan, Asrul Hardiyantari, Oktavia Herdy Andriksen Ilmy Eka Handayani Imantoko Imantoko Iqbal, Muhammad Izza Jagad Raya Ramadhan Kusban, Muhammad Kusumastuti, Asriana Dyah Maulana, Adha Muh Arifandi Muhammad Irsyad Indra Fata Muhammad Rizki Muhammad Rizki Muhammad Rizki Muhammad Satrio Gumilang Nasmah Nur Amiroh Nazar Iqbal Bimantoro Novaldy, Olwin Kirab Nur Widiastuti Nurazila, Siti Octavianus, Yonathan Panji Rangga Adzan Fajar Fakharudin Perdana, Aziz Purba, Yurjaa Ghoniyyan Putra, Kristianto Pratama Dessan Reski Noviana Rian Oktafiani Rian Oktafiani Rianto Rianto Rifqi Fadhlurrahman Hanif Rizky Samudra Falasyfa Roy Fasti Rubangi Rubangi Rudi, Rudiono Rusma Eko Fiddy Rizarta Saputra, Candra Heru Setiawan, Muhhamad Ajun Siti Rokhanah Soraya Fatmawati Sri Wulandari SRI WULANDARI Sutarman Sutarman Tri Untoro, Iwan Hartadi Tri Widodo Vivianti Wahid, Ach. Nur Aqil Widyastuti, Evi

Title

Found 75 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 75 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 75 Documents
Search