Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
12.242
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika Jurnal sistem informasi, Teknologi informasi dan komputer Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer SMATIKA Journal of Animation & Games Studies Fountain of Informatics Journal Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Jurnal Pengabdian UntukMu NegeRI JOIV : International Journal on Informatics Visualization Journal of Information Technology and Computer Science Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Jurnal Eksplora Informatika Sainmatika: Jurnal Ilmiah Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam JURTEKSI JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) PrimaryEdu - Journal of Primary Education Building of Informatics, Technology and Science Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JIKA (Jurnal Informatika) Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Indonesian Journal of Cultural and Community Development Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Abdimas Indonesia : Jurnal Abdimas Indonesia Indonesian Journal of Innovation Studies Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika (SNESTIK) PELS (Procedia of Engineering and Life Science) Proceedings of The ICECRS Procedia of Social Sciences and Humanities Publikasi Pengabdian Masyarakat Komputer dan Teknologi (PUNDIMASKOT) JOINCS (Journal of Informatics, Network, and Computer Science) STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Jurnal Sistem Informasi Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Indonesian Journal of Applied Technology Journal of Technology and System Information Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) Journal of Electrical Engineering semanTIK Journal of Blockchain, Nfts and Metaverse Technology IJHCS Smatika Jurnal : STIKI Informatika Jurnal Academia Open Journal of Artificial Intelligence and Digital Economy
Yulian Findawati
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Sidoarjo
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 95 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 95 Documents
Search

 6   7   8   9   10 
The Use of Facebook Prophet in Predicting Stock Price Razif Zulvikar Hatuwe; Yulian Findawati
International Journal on Human-Computing Studies Vol. 8 No. 1 (2026): International Journal of Human Computing Studies (IJHCS)
Publisher : Research Parks Publishers

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31149/ijhcs.v8i1.5769

Abstract

This study examines the effectiveness of the Facebook Prophet model in predicting stock prices. The data consist of daily stock prices obtained from Yahoo Finance from July 30, 2019 to July 30, 2024, totaling 1,214 observations. A quantitative time series approach was applied by testing several Prophet configurations, including the basic model, the addition of external regressors, parameter tuning, and their combination. Model performance was evaluated using Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE). The best results were achieved by the model combining regressors with optimized parameters, producing an MAE of 36.31 and an RMSE of 52.06. Overall, the model provided reasonably accurate predictions for both short- and long-term periods, although bias increased with longer forecast horizons. These findings suggest that Facebook Prophet can be used as a supporting tool for stock price trend analysis based on historical data.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN MASYARAKAT APLIKASI BROMPIT MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN SVM Egha Arya Affandi; Sumarno Sumarno; Uce Indahyanti; Yulian Findawati
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 1 (2026): JATI Vol. 10 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i1.16955

Abstract

Aplikasi BromPit dikembangkan untuk memudahkan pemilik sepeda motor Honda dalam melakukan pemesanan servis, pelacakan status kendaraan, dan pencarian bengkel resmi, namun ulasan pengguna pada Google Play Store menunjukkan beragam tanggapan. Studi ini berfokus pada sentimen orang-orang tentang penggunaan aplikasi BromPit serta membandingkan efektivitas metode Naive Bayes dibandingkan dengan teknik Support Vector Machine (SVM) untuk mengkategorikan data teks. Prosedur penelitian meliputi pengumpulan data ulasan, pelabelan sentimen, preprocessing, pembagian data train dan test, pembobotan TF-IDF, implementasi Naive Bayes dan SVM, penerapan SMOTE untuk menyeimbangkan kelas minoritas, serta evaluasi akurasi. Temuan penelitian ini memperlihatkan bahwa sebagian besar masyarakat banyak merasa puas terhadap aplikasi ini, dengan ulasan positif mendominasi sebanyak 7.157 ulasan, diikuti 1.351 negatif dan 221 netral. Output pengujian model menunjukkan bahwa akurasi Naive Bayes berada di kisaran 82,63%–83,05% dan SVM 81,90%–82,51% pada berbagai pembagian data, sehingga Naive Bayes menjadi model terbaik dan lebih efektif dibanding SVM untuk menganalisis sentimen ulasan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sejumlah besar individu telah menyatakan kepuasan terkait aplikasi BromPit, hal ini dapat digunakan untuk memperbaiki fitur, meningkatkan layanan, dan memastikan pengalaman pelanggan lebih baik
PENERAPAN METODE HYBRID SISTEM PAKAR UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT YANG DISEBABKAN OLEH ROKOK BERBASIS WEB Safir Saputra Setiawan; Hindarto Hindarto; Yulian Findawati; Irwan Alnarus Kautsar
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 1 (2026): JATI Vol. 10 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i1.17115

Abstract

Aktivitas merokok merupakan kebiasaan yang masih banyak dilakukan oleh masyarakat dan memiliki potensi menimbulkan berbagai penyakit serius, baik bagi perokok aktif maupun perokok pasif. Namun, keterbatasan pengetahuan serta akses terhadap diagnosis dini menyebabkan banyak penyakit akibat rokok tidak terdeteksi sejak awal. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pakar berbasis web yang dapat membantu melakukan diagnosis awal penyakit akibat rokok. Metode yang digunakan adalah metode hybrid, yaitu kombinasi Forward Chaining sebagai teknik inferensi dan Certainty Factor untuk menentukan tingkat keyakinan hasil diagnosis berdasarkan gejala yang dipilih pengguna. Sistem dikembangkan menggunakan React JS dengan basis data SQLite. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing untuk menguji fungsionalitas sistem. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mendiagnosis delapan jenis penyakit akibat rokok berdasarkan 33 gejala dengan tingkat keyakinan yang terukur serta menampilkan persentase keyakinan dan saran penanganan awal. Sistem ini dapat digunakan sebagai alat bantu diagnosis awal sebelum dilakukan pemeriksaan lebih lanjut oleh tenaga medis
KLASIFIKASI SENTIMEN DAN HUBUNGAN KARAKTERISTIK TEKS TERHADAP TINGKAT ENGAGEMENT TWEET PADA LAYANAN SHOPEE Ricki Maulana Abdillah; Yulian Findawati; Irwan Alnarus Kautsar; Yunianita Rahmawati
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17209

Abstract

Media sosial Twitter (X) menjadi salah satu sarana utama pengguna dalam menyampaikan opini, keluhan, maupun pengalaman terhadap layanan e-commerce seperti Shopee. Tingginya volume percakapan menyebabkan perlunya analisis otomatis untuk memahami sentimen pengguna serta keterlibatan engagement yang dihasilkan. Permasalahan dalam penelitian ini berfokus pada proses pengklasifikasian sentimen tweet yang berkaitan dengan Shopee serta pengkajian keterkaitan karakteristik teks terhadap tingkat engagement. Penelitian ini bertujuan untuk menyusun model klasifikasi sentimen dan mengamati kecenderungan pola engagement berdasarkan fitur yang terdapat pada konten tweet. Metode yang diterapkan meliputi Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) sebagai algoritma klasifikasi sentimen, pembagian data dengan rasio 80:20 untuk data latih dan data uji, serta FP-Growth, WordCloud, dan Crosstab untuk mendukung analisis engagement. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua model menghasilkan akurasi sebesar 68%, dengan SVM memiliki distribusi performa yang lebih seimbang. Analisis FP-Growth menemukan pola dominan pada sentimen positif dengan engagement rendah, sementara engagement tinggi tidak menunjukkan pola asosiasi yang kuat. Hal ini mengindikasikan bahwa engagement tidak hanya dipengaruhi oleh sentimen, tetapi juga faktor eksternal dan karakteristik akun.
SISTEM INFORMASI BERBASIS WEB DENGAN QR CODE UNTUK PENCOCOKAN DATA KONDISI SEPEDA MOTOR PADA DEALER MOTOR Indra Maulana; Yulian Findawati; Yunianita Rahmawati; Suhendro Busono
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17515

Abstract

Pencatatan dan verifikasi kondisi sepeda motor di dealer ALFAR 46 MOTOR masih dilakukan secara manual sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan dan kesulitan dalam pencocokan data kendaraan. Permasalahan tersebut berdampak pada menurunnya akurasi dan efisiensi pengelolaan data kondisi sepeda motor. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi berbasis web yang terintegrasi dengan teknologi QR Code guna mendukung proses pencocokan data kondisi sepeda motor secara lebih cepat dan akurat. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah metode Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem yang dikembangkan menyediakan fitur pengelolaan data sepeda motor, pencatatan kondisi kendaraan, pembuatan QR Code, serta pemindaian QR Code untuk menampilkan informasi kendaraan secara langsung. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode black-box testing untuk memastikan seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi proses pencatatan dan verifikasi kondisi sepeda motor serta membantu mengurangi kesalahan pencatatan dalam operasional dealer.
SISTEM PAKAR DIAGNOSA GANGGUAN KECEMASAN PADA GENERASI Z MENGGUNAKAN METODE HYBRID BERBASIS WEBSITE Gilang Dwi Anggoro; Hindarto Hindarto; Yulian Findawati; Suhendro Busono
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17657

Abstract

Gangguan kecemasan pada generasi Z merupakan permasalahan kesehatan mental yang sering tidak terdeteksi sejak dini akibat keterbatasan akses layanan kesehatan mental. Permasalahan dalam penelitian ini adalah belum tersedianya media diagnosis awal yang mudah diakses dan mampu memberikan tingkat kepastian terhadap gangguan kecemasan secara mandiri. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah mengembangkan sistem pakar berbasis website untuk mendiagnosis gangguan kecemasan pada generasi Z secara dini dengan tingkat keyakinan yang terukur. Metode yang digunakan adalah metode Hybrid dengan mengombinasikan Forward Chaining sebagai penalaran berbasis aturan dan Certainty Factor untuk menghitung tingkat kepastian diagnosis, dengan basis pengetahuan yang diperoleh dari studi literatur dan wawancara psikolog. Sistem diuji menggunakan 20 data responden nyata dengan membandingkan hasil diagnosis sistem dan pakar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat akurasi sebesar 100% dan mampu memberikan diagnosis awal gangguan kecemasan beserta tingkat kepastian yang informatif. Dengan demikian, sistem pakar ini dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu deteksi dini gangguan kecemasan yang mudah diakses oleh generasi Z.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI INVENTARIS BAHAN BAKU RESTORAN PAPALOMA BERBASIS WEB METODE ESDLC Givari Eka Fajar; Yulian Findawati; Suprianto Suprianto; Ade Eviyanti
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17755

Abstract

Pengelolaan inventaris bahan baku secara manual kerap menjadi hambatan dalam meningkatkan efisiensi operasional, sebagaimana dialami oleh Restoran Papaloma. Proses pencatatan yang dilakukan melalui buku tulis atau file spreadsheet sederhana sangat rentan terhadap kesalahan, kehilangan data, serta menyulitkan dalam pelacakan stok secara real-time. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengembangkan sistem informasi inventaris bahan baku berbasis web untuk mengoptimalkan pengelolaan persediaan. Metode yang digunakan adalah Expert System Development Life Cycle (ESDLC), yang mencakup tahapan identifikasi masalah, pengumpulan kebutuhan, perancangan, pengembangan, pengujian, implementasi, dan pemeliharaan. Sistem ini menyediakan fitur utama seperti manajemen data barang, pencatatan barang masuk dan keluar, notifikasi stok rendah, serta laporan transaksi yang dapat diakses oleh Super Admin dan Admin. Hasil dari perancangan menunjukkan bahwa sistem mampu mempercepat pencatatan bahan baku, meningkatkan ketepatan data, dan menyediakan informasi real-time untuk mendukung pengambilan keputusan strategis. Antarmuka sistem dirancang dengan pendekatan yang intuitif dan responsif untuk kemudahan navigasi. Dengan memanfaatkan teknologi berbasis web, sistem ini tidak hanya meminimalkan risiko kesalahan pencatatan, tetapi juga meningkatkan fleksibilitas akses serta kepuasan pengguna.
YouTube Sentiment Reveals Public Perception of Lapindo Mud Tourism: Analisis Sentimen YouTube Mengungkap Persepsi Publik terhadap Pariwisata Lumpur Lapindo Muhammad Iqbal Nahariqi; Yulian Findawati; Irwan Alnanrus Kautsar; Mochamad Alfan Rosid
Indonesian Journal of Cultural and Community Development Vol. 16 No. 3 (2025): September
Publisher : Universitas Muhammadiyah Sidoarjo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21070/ycffb102

Abstract

General Background: Social media platforms provide extensive public opinion data that can be utilized to understand perceptions of tourism destinations. Specific Background: YouTube comments related to Lapindo Mud tourism contain diverse viewpoints reflecting visitors’ experiences and societal responses to the site. Knowledge Gap: Limited studies analyze public sentiment toward disaster-related tourism destinations using machine learning–based text mining approaches. Aims: This study classifies YouTube user comments to identify sentiment patterns regarding Lapindo Mud tourism using TF-IDF weighting and the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm. Results: From 520 labeled comments, the model achieved 78% accuracy, with higher precision and recall in identifying negative sentiment than positive sentiment. Novelty: The study integrates sentiment analysis, expert-based labeling, and tourism perception assessment to examine how digital discourse represents a disaster-turned-tourism site. Implications: Findings provide insights for tourism stakeholders and local authorities to understand public perception and inform strategies for managing the image and communication of Lapindo Mud as a tourism destination.
Sentiment Analysis of YouTube Comments on the East Java Grant Fund Case Using the Support Vector Machine (SVM) Algorithm Tirta Arya Bimantoro; Yunianita Rahmawati; Yulian Findawati; M. Alfan Rosid
SaNa: Journal of Blockchain, NFTs and Metaverse Technology Vol. 3 No. 2 (2025): August 2025
Publisher : CV. Media Digital Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58905/sana.v3i2.615

Abstract

The phenomenon of corruption in Indonesia, particularly the alleged misuse of grant funds in East Java Province, has triggered various public responses, many of which have been expressed through comments on YouTube. This study aims to categorize and analyze public sentiment on this issue by applying the Support Vector Machine (SVM) algorithm. The data used consists of 1,039 relevant comments collected from several YouTube videos related to the case. The comments were processed through text pre-processing stages, which included case folding, tokenizing, text cleaning, removal of stopwords, stemming, and transformation using the Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) method. Next, the data was manually labeled into three sentiment categories: positive, negative, and neutral. The data was then divided into training and test data with a ratio of 80:20, and used to train and test the classification model. Evaluation was carried out using accuracy, precision, recall, and f1-score metrics. The results of the study show that the SVM algorithm performs well in classifying public sentiment, so it has the potential to be used as a tool to automatically identify public perceptions of developing social and political issues.
ANDROID-BASED MONEY TRACKER APPLICATION INFORMATION SYSTEM USING FLUTTER Rafi Ar Rafii; Yulian Findawati; Uce Indahyanti; Arif Senja Fitrani
Journal of Artificial Intelligence and Digital Economy Vol. 2 No. 1 (2025): Journal of Artificial Intelligence and Digital Economy
Publisher : PT ANTIS INTERNATIONAL PUBLISHER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61796/jaide.v2i1.1481

Abstract

Objective: This study aims to design and develop a personal finance recording application for Android using the Flutter framework to enhance user convenience in managing daily financial transactions. Method: The research employed a system development methodology comprising requirement analysis, interface design, implementation using Flutter, and integration of a local SQLite database through the Drift package. Results: The resulting application, Money Tracker, enables users to record financial activities in real time, generate visual reports through pie chart representations, and utilize a chatbot feature for interactive assistance. The application demonstrates efficiency, user-friendliness, and functional reliability in supporting personal financial management. Novelty: This study contributes an innovative integration of Flutter and Drift-based local database technology with interactive visualization and chatbot support, offering a comprehensive and accessible solution for managing personal finances on mobile platforms.
Co-Authors A.A. Ketut Agung Cahyawan W Ade Eviyanti Aditya Kurniawan Adni Navastara, Dini Agustiningsih, Afikah Ahmad Rizqi Efendi Aji, Bagas Prakoso Aldio Nur Samsi Alim, Kholqi Aljunza, Marshal Sheva ardhi pradana Ari Setiawan Arif Senja Fitrani Arif Senja Fitrani Arif Senja Fitroni Armuri Wahyu Azinar Budi Raharjo, Agus Cindy Cahyaning Astuti Cindy Taurusta Diana Purwitasari Dwi Cahyono, Qitfirul Egha Arya Affandi Eni Fariyatul Fahyuni Erfina, Idha Maharani Ericka Sukma Putri Wilujeng Ericka Sukma Putri Wilujeng, Ericka Sukma Putri Evanka Ahmad Saddam Firdausi Usqi Salsabilah Fitroni, Arif Senja Galuh Ratmana Hanum Ganang Ganindra Aulia Akbar Gilang Dwi Anggoro Givari Eka Fajar Hanafi, Rizal Hidayah, Firmansyah Nur Hindarto Ida Rindaningsih, Ida Idha Maharani Erfina Ika Ratna Indra Astutik Imron Hidayat Indra Maulana Ipung Dwi Antoni Irwan A. Kautsar Irwan Alnanrus Kautsar Irwan Alnarus Kautsar Irwan Alnarus Kautsar Irwan Alnarus Kautsar Irwan Alnarus Kautsar Islam Al-Hazmi, Auliansyah Jihaan Anisa Mukti Khubro, Jamaluddin Jumadil M. Alfan Rosid M. Bima Surya Maghfiroh, Alfiah Mahelda Asri Sudarsono Malihatin S, Ulfah Malna, Intan Afriza Mardhatillah, Radhita Fitra Maulana, Mahardika Rafi maulana, Metatia intan Metatia Intan Mauliana Metatia Intan Mauliana Moch Irwan Al Khafid Mochamad Alfan Rosid Moh. Attar Jibran Mohammad Fadli Zaka Mohammad Suryawinata Muchamad Firmansyah Tubira Muhamad Alfin Firdiansyah Muhammad Alfin Firdiansyah Muhammad Ananta Hidayatulloh Muhammad Choir Ridho Azizi Muhammad Fedy Rifki Muhammad Hilal Hamdi Muhammad Iqbal Alfani Muhammad Iqbal Nahariqi Muhammad Sayyi Syeh Putradifa Muhammad Syafri Romadhon Nanda Mujahidah Andini Ni'matu Zahroh Novia Ariyanti Nuril Lutvi Azizah Nurwijayanti Pangestu, Krisna Aji Pratama, Chandra Hary Puspitasari, Anastasya Nadia Putri, Dewi Melisa Rafi Ar Rafii Ramadhan, Aldo Reghan Ratih Puspitasari Ratih Puspitasari Razif Zulvikar Hatuwe Ricki Maulana Abdillah Rizaldy, Moch Dimas Fahmi Rizky Fajar Ryandi Rohman Dijaya Rosid, Muhammad Alfan Safir Saputra Setiawan Saputra, Abhirama Septian Dwi Pratama Septian Dwi Pratama Setiawan Bagus Rustianto Setyaningsih, Yuni Sholihuddin, Ahmad Ahyar Siska Dyah Pertiwi Siti Nur Haliza Steven Owen Purnawan Suhendro Busono Suhendro Busono Suhendro Busono Suhendro Busono Sumarno , Sumarno Sumarno . Sumarno Sumarno Suprianto Suprianto Suprianto Supriyanto - Suryani, Siti Dwi Sutarman Tirta Arya Bimantoro Uce Indahyanti Uce Indahyanti Uce Indahyanti Wiwik Dwi Hastuti Wiwik Sumarmi Yasinta, Aulia Nur Yatestha, Anak Agung Yonathan, Vincent Yunianita Rahmawati Yunianita Rahmawati Yunianita Rahmawati Yunianita Rahmwati Zaka, Mohammad Fadli