cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Published by Universitas Brawijaya
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering
Jurnal Pengembangan Teknlogi Informasi dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) Universitas Brawijaya merupakan jurnal keilmuan dibidang komputer yang memuat tulisan ilmiah hasil dari penelitian mahasiswa-mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya. Jurnal ini diharapkan dapat mengembangkan penelitian dan memberikan kontribusi yang berarti untuk meningkatkan sumber daya penelitian dalam Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer.
Arjuna Subject : -
Articles 50 Documents
 1   2   3   4   5 
Search results for , issue "Vol 8 No 9 (2024): September 2024" : 50 Documents clear
Klasifikasi Donatur Pada Yayasan Jajan Pahala Menggunakan Algoritma Random Forest Wibisono, Nusa Seldi; Wicaksono, Satrio Agung; Setiawan, Nanang Yudi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Yayasan Jajan Pahala adalah salah satu yayasan yang bergerak pada bidang sosial, keagamaan, dan kemanusiaan yang sudah ada sejak tahun 2015 dan resmi menjadi yayasan pada tahun 2019. Pada pelaksanaan kegiatan yang dilakukan, Yayasan Jajan Pahala mendapatkan data mengenai donasi yang dilakukan dan data informasi donatur yang berdonasi. Data tersebut hanya disimpan dan tidak ada analisis lebih jauh dari data yang diperoleh. Padahal, dari data yang didapatkan itu bisa diolah dan dianalisis menjadi informasi yang berguna untuk mendukung keputusan berdasarkan data. Salah satu bentuk analisis data adalah klasifikasi untuk mengelompokkan kelas dari data tersebut. Penulis bertujuan untuk menggunakan model klasifikasi pada data donatur untuk mengklasifikasikan apakah donatur akan rutin berdonasi atau hanya sekali berdonasi. Dari penerapan model klasifikasi tersebut akan dilihat bagaimana hasil evaluasinya. Algoritma yang digunakan pada klasifikasi adalah random forest dengan kombinasi cross-validation dan tuning hyperparameter. Data donatur yang digunakan sebanyak 227 data yang memuat mengenai informasi donatur. Dari penerapan model klasifikasi random forest didapatkan hasil akurasi pada V-fold Cross Validation sebesar 0,729 dengan parameter yang paling optimal pada mtry 13 dan min_n 20. Hasil evaluasi model dengan akurasi, presisi, recall, dan f-measure mendapatkan nilai secara berurutan sebesar 78%, 67%, 57%, dan 61%. Hasil ini mendeskripsikan bahwa performa model cukup baik.
Implementasi Multi-View Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Kualitas Buah Jambu Kristal Simangunsong, Varel
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Jambu kristal atau Psidium Guajava merupakan buah yang umum dibudidayakan di negara-negara tropis, seperti India, Indonesia, Bangladesh, dan Amerika Selatan, dan banyak digunakan untuk kebutuhan industri. Dalam industri, menjaga standar kualitas buah di tahap produksi merupakan suatu tantangan yang membutuhkan perhatian khusus. Kelelahan dan keterampilan pekerja yang bervariasi membuat proses penilaian menjadi tidak konsisten. Untuk meningkatkan pengendalian kualitas pada buah, diperlukan sebuah sistem yang dapat melakukan pengecekan kualitas secara konsisten dan efisien. Pembuatan sistem ini memiliki tantangan tersendiri, informasi yang diberikan oleh satu sisi yang ditangkap oleh kamera tidak cukup untuk mengetahui kualitas buah. Untuk mengatasi tantangan di atas, penelitian ini akan membuat sistem klasifikasi kualitas jambu kristal menggunakan Multi-View Convolutional Neural Network yang menerima input gambar dari dua view, atas dan bawah. Hasil dari penelitian adalah model dengan loss, akurasi, dan f1-score yang mencapai 0.194, 0.91, 0.93. Dengan melakukan pengurangan lapisan max-pooling sebanyak 1 di akhir, model mengalami peningkatan performa dengan loss, akurasi, dan f1-score yang mencapai 0.193, 0.93, 0.94.
Prediksi Polusi Udara Di Dki Jakarta Dengan Menggunakan Metode Long-Short Term Memory (LSTM) Hilmy Ramadhan, Achmad Zhafran; Rahayudi, Bayu; Ratnawati, Dian Eka
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Udara merupakan salah satu kebutuhan manusia karena mengandung oksigen (O2) yang dibutuhkan oleh tubuh manusia. Namun, kualitas udara di perkotaan sering kali berada di atas batas normal akibat dari polusi udara yang menjadi faktor risiko utama untuk berbagai penyakit yang menyebabkan kematian. Karena itu diperlukan upaya khusus untuk menjaga kualitas udara. Salah satu metode untuk mencegah polusi udara adalah dengan memprediksi polusi udara di masa depan dengan menggunakan data historis. Pada penelitian ini memanfaatkan teknologi artificial intelligence dengan menggunakan metode Long-Short Term Memory (LSTM) untuk melakukan prediksi polusi udara di DKI Jakarta dari tahun 2010-2022 dengan jumlah data sebanyak 4.728 data dengan parameter polusi udara yang diprediksi adalah PM10, SO2, CO, O3, dan NO2. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model prediksi terbaik menggunakan LSTM dengan komposisi data training:data testing 11 tahun:1 tahun, jumlah hidden layer 1, jumlah epoch 200, jumlah hidden neuron 25, jumlah batch size 16, dan learning rate 0,1 mendapatkan nilai RMSE yang berkisar antara 9,55002134344871 hingga 9,61049604442543 dari 5 kali pengujian dengan rata-rata nilai RMSE dari seluruh pengujian adalah 9,572682542.
Perancangan Antarmuka Pengguna Situs Hyperival Store Surabaya Menggunakan Human-Centered Design (HCD) Farhan Ramahda, Muhamad
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perkembangan teknologi yang pesat telah mempengaruhi berbagai bidang, termasuk ekonomi dan perdagangan, dimana teknologi informasi digunakan untuk meningkatkan kinerja dan daya saing perusahaan. Hyperival Store, sebuah toko sepatu di Surabaya, telah memanfaatkan media sosial untuk penjualan, namun kini ingin memperluas pasar melalui website. Penelitian ini bertujuan untuk merancang prototipe website Hyperival Store menggunakan metode Human Centered Design (HCD) yang fokus pada kebutuhan pengguna untuk meningkatkan kemudahan interaksi dan antarmuka pengguna. Evaluasi desain solusi dilakukan melalui pengujian usability yang mencakup aspek efektivitas, efisiensi, dan kepuasan menggunakan kuesioner System Usability Scale (SUS). Partisipan dalam penelitian ini terdiri dari sembilan orang yang merupakan mahasiswa dan pekerja swasta. Hasil evaluasi menunjukkan tingkat efektivitas rata-rata sebesar 95.55%, dengan aspek efisiensi menunjukkan nilai time-based efficiency sebesar 1232.92 goals/sec yang masuk dalam kategori sangat cepat. Skor rata-rata SUS sebesar 78.6 yang dikonversikan dalam adjective ratings menunjukkan kategori "Good" dengan grade scale C, yang berarti hasil desain dapat diterima dan dianggap memuaskan oleh pengguna. Dengan demikian, website ini diharapkan dapat memudahkan pelanggan dalam melakukan transaksi, meningkatkan kredibilitas dan profesionalisme Hyperival Store, serta memperluas jangkauan pemasaran dan meningkatkan loyalitas pelanggan.
Pengembangan Aplikasi Pemesanan Jasa Pencucian Kendaraan Berbasis Web Dengan Memanfaatkan Payment Gateway System (Studi Kasus: CuciGo) Wahyudiansyah, Hafidz; Hayuhardhika Nugraha Putra, Widhy; Arwani, Issa
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

CuciGo adalah bisnis pencucian kendaraan yang bertransformasi dari layanan offline menjadi online selama pandemi COVID-19 karena penurunan omset akibat pembatasan sosial. Meskipun berbasis online, layanan pemesanan masih dilakukan melalui pesan dan media sosial, menyebabkan kesulitan bagi admin dalam memonitor pesanan yang tersebar di berbagai platform seperti WhatsApp, Instagram, dan Facebook. Untuk mengatasi masalah ini, dikembangkan sistem berbasis web yang mengelola proses pemesanan hingga pembayaran menggunakan payment gateway dari Midtrans. Pengembangan sistem ini menggunakan metode Waterfall yang mencakup tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Analisis kebutuhan dilakukan melalui wawancara dengan admin, pekerja, dan pengguna layanan CuciGo, yang kemudian diilustrasikan dalam bentuk use case diagram, use case scenario, dan activity diagram. Perancangan sistem melibatkan penyusunan arsitektur sistem, pembuatan sequence diagram, class diagram, perancangan basis data, dan desain antarmuka. Implementasi sistem dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan framework Laravel, serta pengelolaan database menggunakan MySQL. Penerapan payment gateway pada sistem CuciGo menggunakan layanan dari Midtrans telah memenuhi kebutuhan penyedia jasa dengan menyediakan sistem pembayaran yang aman, mudah digunakan, dan mendukung berbagai metode pembayaran. Hasil pengujian fungsional menggunakan metode black box testing menunjukkan bahwa semua fungsi sistem berjalan dengan baik, sementara hasil usability testing menunjukkan sistem masuk dalam kategori acceptable dengan peringkat C dan skor SUS rata-rata sebesar 76,75 (good). Penelitian ini menyimpulkan bahwa Sistem ini, yang dibangun menggunakan metode Waterfall, teknologi PHP dengan framework Laravel dan database MySQL serta pemanfaatan payment gateway dari Midtrans, terbukti efektif melalui pengujian fungsional dan usability testing, menunjukkan hasil yang valid dan skor kepuasan pengguna yang baik.
Purwarupa Pelaporan Kecelakaan Kendaraan Berbasis ESP32 Veriansyah, Firdaus
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kecelakaan lalu lintas merupakan sebuah masalah serius dimana diperlukan penanganan cepat kepada korban, namun banyak kendala yang kadang menghalangi kecepatan penanganan terhadap korban, seperti tidak diketahuinya apakah telah terjadi kecelakaan pada saat itu, terutama pada tempat yang tidak terlalu ramai atau tempat yang sulit dijangkau karena ada sebuah halangan untuk tiba di lokasi kecelakaan. Permasalahan tersebut dijadikan acuan sebagai dibuatnya purwarupa sistem yang bertujuan untuk membantu memberi sebuah peringatan awal atas kecelakaan yang terjadi dengan menggunakan ESP32 sebagai mikrokontroler. Penelitian akan menghasilkan sebuah purwarupa yang mampu untuk mendeteksi terjadinya sebuah kecelakaan menggunakan ESP32 yang terhubung dengan WiFi untuk memberi koneksi yang akan digunakan oleh GPS NEO 6M untuk mengirim lokasi yang akan didapatkan dan penggabungan beberapa sensor yang bersangkutan, seperti sensor SW420 dan MPU6050 yang akan digunakan untuk memberi informasi getaran yang dibaca pada saat terjadi benturan yang akan dihitung dengan untuk memberi batasan waktu pada pembacaan data.
Perancangan Ulang Antarmuka Pengguna Aplikasi Helpdesk Halo Filkom Menggunakan Metode Human Centered Design Vebriansyah, Dwi; Az-Zahra , Hanifah; Zulvarina , Prima
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Peneliti melakukan observasi terhadap pengguna Aplikasi Helpdesk yaitu Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya terdapat 6 permasalahan utama diidentifikasi dan sering menghambat pengguna sehingga pengalaman pengguna Aplikasi Helpdesk Halo Fikom menjadi kurang baik. Berdasarkan alasan tersebut peneliti memutuskan untuk merancang ulang antarmuka pengguna aplikasi Helpdesk Halo Fikom yang bertujuan untuk meningkatkan usability dan pengalaman pengguna. Metode Human Centered Design digunakan dalam penelitian ini, melibatkan tahap pemahaman konteks pengguna, identifikasi kebutuhan pengguna, pembuatan desain solusi, dan evaluasi desain. Target utama dalam penelitian ini adalah Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer yang menggunakan Aplikasi Helpdesk untuk berbagai pertanyaan mengenai permasalahan perkuliahan. Peneliti menggunakan teknik wawancara semi-terstruktur, peneliti mengidentifikasi kebutuhan pengguna yang kemudian ditampilkan dalam tabel yang berisi permasalahan dan solusi yang ditawarkan. Desain solusi dibuat melalui langkah-langkah wireframe, mockup, dan prototipe menggunakan alat bantu Figma. Pengujian dilakukan dengan narasumber terlebih dahulu diikuti oleh pengujian dengan responden lebih besar, apabila dari pengujian dengan narasumber dapat menyelesaikan permasalahan yang disampaikan pada tahap wawancara. Hasil pengujian menunjukkan peningkatan signifikan, dengan nilai efektivitas mencapai 94%, efisiensi sebesar 0,122 goal/sec, dan skor kepuasan pengguna sebesar 80,80 yang dihitung menggunakan System Usability Scale. Hasil tersebut mengalami peningkatan kepuasan pengguna dari sebelumnya pada pengujian awal memiliki skor sebesar 60,72
Analisis Kinerja Support Vector Machine dan Naïve Bayes Classifier Pada Data Komentar Kualitas Mengajar Dosen (Studi Kasus: Pendidikan Teknologi Informasi Universitas Brawijaya) zidny, raflyy; Wijoyo, Satrio; Wicaksono, Satrio
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pendidikan diwujudkan dengan suasana belajar dan proses pebelajaran yang baik. Pada perguruan tinggi, dosen memiliki perang penting dalam menciptakan suasana belajar yang menarik, dan dapat meningkatkan minat mahasiswa dalam proses pembelajaran. Evaluasi kinerja dosen perlu dilakukan untuk mengetahui lebih lanjut tentang opini mahasiswa mengenai kualitas mengajar dosen. Perlu dilakukan penelitian analisis kinerja metode Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes Classifier (NBC), yang bertujuan dalam mengklasifikasikan komentar mahasiswa terhadap kualitas pengajaran dosen. Penggunaan dua metode ini, peneliti akan mengetahui mana metode yang memiliki kefektifan dalam memprediksi komentar mahasiswa terhadap kualitas mengajar dosen. Data yang digunakan pada penelitian adalah saran mahasiswa dari semester ganjil tahun 2022 dan 2023 dengan total 396 saran. Hasil perbandingan data training dan testing yang dilakukan 4 kali menunjukkan bahwa metode Support Vector Machine memilki akurasi rata – rata 87.08% lebih tinggi dibandingkan dengan metode Naïve Bayes Classifier yang memilki akurasi rata – rata 83.78%. Setelah dilakukan evaluasi menggunakan confusion matrix metode Support Vector Machine memiliki keunggulan dalam Accuracy 86,25%, Recall 86.25%, F1-Score 85.41%. Sebaliknya, Naïve Bayes Classifier hanya memilki keunggulan dalam Precision 86.57%. Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode Support Vector Machine memilki keunggulan dalam melakukan prediksi komentar mahasiswa terhadap kualitas mengajar dosen dibandingkan dengan metode Naïve Bayes Classifier.
Pengembangan Sistem Informasi Kompetisi Berbasis Web (Studi Kasus: Universitas Brawijaya) Akbar, Ali; Brata, Adam Hendra; Soebroto, Arief Andy
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi kompetisi menggunakan pendekatan iteratif dengan metode prototipe dalam tahapan analisis kebutuhan, menghasilkan 42 kebutuhan fungsional dan 2 kebutuhan non-fungsional dengan lima jenis pengguna, yaitu mahasiswa, pemeriksa, admin fakultas, admin UB, dan guest. Perancangan sistem diwujudkan melalui beberapa diagram klas yang dikelompokkan berdasarkan controller dengan tujuh alur utama yang digambarkan dalam bentuk diagram sekuensial. Implementasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan JavaScript dengan framework Laravel dan ReactJS, berfokus pada pembuatan kompetisi, pengisian formulir tim, pemeriksaan dan penilaian tim, penilaian akhir, pengelolaan pengguna, dan notifikasi. Pengujian sistem dilakukan dalam dua tahap, yaitu validasi dan compatibility. Pengujian menggunakan metode blackbox testing menunjukkan tingkat keberhasilan sebesar 41 dari total 42 use case, sementara pengujian compatibility menunjukkan hasil 100% pada tujuh browser yang berbeda, mengindikasikan sistem ini dapat digunakan sesuai dengan use case yang telah ditentukan.
Deteksi Mutasi Pada Kanker Paru Melalui Citra CT-Scan Penerapan Model Algoritma Convolutional Neural Networks (CNN) dan Optimizer Adam Rachmatika, Isnayni Sugma; Muflikhah, Lailil; Setiawan, Budi Darma
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kanker paru-paru adalah penyebab utama kematian pada pria dan wanita, dengan angka kematian melebihi gabungan kematian akibat kanker usus besar, payudara, dan prostat. Sekitar 14% dari semua diagnosis kanker adalah kanker paru-paru, dan deteksi dini masih menjadi tantangan besar. Kanker paru sering mengalami mutasi genetik yang menyebabkan sel-sel kanker berperilaku berbeda dari sel normal. Deteksi dini mutasi penting karena pengobatan yang tepat dapat mencegah perkembangan kanker lebih lanjut. Kemajuan dalam onkologi, seperti teknik pencitraan yang lebih baik dan penggunaan penanda molekuler, serta kecerdasan buatan (AI), telah meningkatkan diagnosis dan manajemen kanker paru-paru. AI, terutama deep learning dengan algoritma CNN seperti VGG-16, efektif dalam mendeteksi kanker pada gambar jaringan paru-paru. Penelitian ini menggunakan CNN Model VGG-16 pre-trained dengan data CT scan dari Rumah Sakit Syaiful Anwar untuk mendeteksi mutasi pada kanker paru-paru. Dengan data 39362 slice CT-scan dari 20 pasien, hasil menunjukkan bahwa transfer learning dengan VGG-16 dan metode optimasi Adam menghasilkan validation loss sebesar 0.0085 dan validation accuracy sebesar 99.70%, serta precision/recall, dan specificity model sebesar 99%. Saran untuk penelitian lebih lanjut adalah mengeksplorasi transfer learning dengan penambahan layer dan mencoba arsitektur CNN yang lebih dalam untuk meningkatkan nilai performansi.

Page 3 of 5 | Total Record : 50

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025 Vol 9 No 11 (2025): November 2025 Vol 9 No 10 (2025): Oktober 2025 Vol 9 No 9 (2025): September 2025 Vol 9 No 8 (2025): Agustus 2025 Vol 9 No 7 (2025): Juli 2025 Vol 9 No 6 (2025): Juni 2025 Vol 9 No 5 (2025): Mei 2025 Vol 9 No 4 (2025): April 2025 Vol 9 No 3 (2025): Maret 2025 Vol 9 No 2 (2025): Februari 2025 Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025 Vol 8 No 13 (2024): Publikasi Khusus Tahun 2024 Vol 8 No 10 (2024): Oktober 2024 Vol 8 No 9 (2024): September 2024 Vol 8 No 8 (2024): Agustus 2024 Vol 8 No 7 (2024): Juli 2024 Vol 8 No 6 (2024): Juni 2024 Vol 8 No 5 (2024): Mei 2024 Vol 8 No 4 (2024): April 2024 Vol 8 No 3 (2024): Maret 2024 Vol 8 No 2 (2024): Februari 2024 Vol 8 No 1 (2024): Januari 2024 Vol 7 No 13 (2023): Publikasi Khusus Tahun 2023 Vol 7 No 9 (2023): September 2023 Vol 7 No 8 (2023): Agustus 2023 Vol 7 No 7 (2023): Juli 2023 Vol 7 No 6 (2023): Juni 2023 Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023 Vol 7 No 4 (2023): April 2023 Vol 7 No 3 (2023): Maret 2023 Vol 7 No 2 (2023): Februari 2023 Vol 7 No 1 (2023): Januari 2023 Vol 7 No 14 (2023): Antrian Publikasi Vol 6 No 13 (2022): Publikasi Khusus Tahun 2022 Vol 6 No 12 (2022): Desember 2022 Vol 6 No 11 (2022): November 2022 Vol 6 No 10 (2022): Oktober 2022 Vol 6 No 9 (2022): September 2022 Vol 6 No 8 (2022): Agustus 2022 Vol 6 No 7 (2022): Juli 2022 Vol 6 No 6 (2022): Juni 2022 Vol 6 No 5 (2022): Mei 2022 Vol 6 No 4 (2022): April 2022 Vol 6 No 3 (2022): Mei 2022 Vol 6 No 2 (2022): Februari 2022 Vol 6 No 1 (2022): Januari 2022 Vol 5 No 13 (2021): Publikasi Khusus Tahun 2021 Vol 5 No 12 (2021): Desember 2021 Vol 5 No 11 (2021): November 2021 Vol 5 No 10 (2021): Oktober 2021 Vol 5 No 9 (2021): September 2021 Vol 5 No 8 (2021): Agustus 2021 Vol 5 No 7 (2021): Juli 2021 Vol 5 No 6 (2021): Juni 2021 Vol 5 No 5 (2021): Mei 2021 Vol 5 No 4 (2021): April 2021 Vol 5 No 3 (2021): Maret 2021 Vol 5 No 2 (2021): Februari 2021 Vol 5 No 1 (2021): Januari 2021 Vol 5 No 13 (2021) Vol 4 No 13 (2020): Publikasi Khusus Tahun 2020 Vol 4 No 12 (2020): Desember 2020 Vol 4 No 11 (2020): November 2020 Vol 4 No 10 (2020): Oktober 2020 Vol 4 No 9 (2020): September 2020 Vol 4 No 8 (2020): Agustus 2020 Vol 4 No 7 (2020): Juli 2020 Vol 4 No 6 (2020): Juni 2020 Vol 4 No 5 (2020): Mei 2020 Vol 4 No 4 (2020): April 2020 Vol 4 No 3 (2020): Maret 2020 Vol 4 No 2 (2020): Februari 2020 Vol 4 No 1 (2020): Januari 2020 Vol 3 No 12 (2019): Desember 2019 Vol 3 No 11 (2019): November 2019 Vol 3 No 10 (2019): Oktober 2019 Vol 3 No 9 (2019): September 2019 Vol 3 No 8 (2019): Agustus 2019 Vol 3 No 7 (2019): Juli 2019 Vol 3 No 6 (2019): Juni 2019 Vol 3 No 5 (2019): Mei 2019 Vol 3 No 4 (2019): April 2019 Vol 3 No 3 (2019): Maret 2019 Vol 3 No 2 (2019): Februari 2019 Vol 3 No 1 (2019): Januari 2019 Vol 2 No 12 (2018): Desember 2018 Vol 2 No 11 (2018): November 2018 Vol 2 No 10 (2018): Oktober 2018 Vol 2 No 9 (2018): September 2018 Vol 2 No 8 (2018): Agustus 2018 Vol 2 No 7 (2018): Juli 2018 Vol 2 No 6 (2018): Juni 2018 Vol 2 No 5 (2018): Mei 2018 Vol 2 No 4 (2018): April 2018 Vol 2 No 3 (2018): Maret 2018 Vol 2 No 2 (2018): Februari 2018 Vol 2 No 1 (2018): Januari 2018 Vol 2 No 8 (2018) Vol 2 No 6 (2018) Vol 1 No 12 (2017): Desember 2017 Vol 1 No 11 (2017): November 2017 Vol 1 No 10 (2017): Oktober 2017 Vol 1 No 9 (2017): September 2017 Vol 1 No 8 (2017): Agustus 2017 Vol 1 No 7 (2017): Juli 2017 Vol 1 No 6 (2017): Juni 2017 Vol 1 No 5 (2017): Mei 2017 Vol 1 No 4 (2017): April 2017 Vol 1 No 3 (2017): Maret 2017 Vol 1 No 2 (2017): Februari 2017 Vol 1 No 1 (2017): Januari 2017 More Issue