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 9 No 1 (2025): Januari 2025" : 50 Documents clear
Analisis Sentimen Terhadap Makanan Manis Di Platform X Menggunakan TF-IDF dan Naive Bayes Murnastiti, Nurul Annisa; Fatyanosa, Tirana Noor; Marji
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Perkembangan media sosial telah mempermudah masyarakat dalam berbagi pendapat mengenai berbagai topik, termasuk makanan manis. Analisis sentimen terhadap pendapat tersebut memberikan wawasan berharga bagi industri makanan untuk memahami persepsi konsumen, mengidentifikasi preferensi, dan merancang strategi pemasaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pada ulasan makanan manis menggunakan algoritma Naive Bayes. Data yang digunakan dikumpulkan dari platform X, meliputi ulasan berbahasa Indonesia. Proses analisis meliputi pembersihan data, tokenisasi, penghapusan stopwords, stemming, dan ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF. Sentimen dibagi menjadi tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mencapai akurasi sebesar 67,1%, dengan kontribusi signifikan pada pengelompokan sentimen positif sebagai kategori dominan. Temuan ini memberikan wawasan penting bagi produsen makanan dalam memahami persepsi konsumen terhadap makanan manis serta menjadi referensi bagi penelitian di bidang analisis sentimen dan pemasaran digital.
Pengaruh Variasi Kapasitor dan Faktor Kualitas Terhadap Daya Pada Sistem Penghantar Daya Nirkabel Fauzan, Dhaiful Hadi; Sabriansyah Rizqika Akbar
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Pengisian daya konvensional berbasis kabel memiliki keterbatasan, seperti keausan konektor, risiko kerusakan perangkat, dan kurangnya fleksibilitas. Wireless Power Transfer (WPT) muncul sebagai solusi inovatif untuk meningkatkan efisiensi dan kenyamanan. Transfer daya yang optimal dalam WPT sangat dipengaruhi oleh kapasitor, frekuensi resonan, dan faktor kualitas (Q-factor), yang menentukan stabilitas dan jangkauan transfer daya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh variasi kapasitor terhadap daya, memodifikasi Q-factor, dan mengidentifikasi konfigurasi optimal. Penelitian bersifat non-implementatif analitik dengan eksperimen langsung. Parameter diuji dalam rentang Q-factor 0–110 dan frekuensi 0–500 kHz menggunakan multimeter dan LCR meter. Data dianalisis untuk mengevaluasi hubungan antara Q-factor, jarak kumparan, dan daya yang ditransfer. Hasil menunjukkan bahwa perubahan kapasitor memengaruhi frekuensi resonan dan Q-factor, yang berdampak langsung pada transfer daya. Pada pengirim, kapasitor 8–13 nF menurunkan Q-factor dari 74.19 menjadi 60.57, sedangkan pada penerima, kapasitor 13–17 nF menurunkan efisiensi daya. Rentang Q-factor 60–70 menghasilkan daya optimal sebesar 0.23004 W pada jarak 6 cm dengan Q-factor 63.06, sementara Q-factor di bawah 10 dan di atas 100 menunjukkan efisiensi rendah. Kesimpulannya, konfigurasi kapasitor yang tepat sangat penting untuk menjaga resonansi optimal dan meningkatkan transfer daya dalam sistem WPT.
Analisis Performa Arduino Uno Terhadap Algoritma Enkripsi AES-128 dalam Implementasi Sistem RFID Samosir, Nandito; Prasetio, Barlian
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Mikrokontroler memiliki kemampuan terbatas dalam melakukan tugas komputasi. Ketika mikrokontroler, seperti Arduino Uno mengimplementasikan algoritma enkripsi data, sistem tertanam yang dapat diimplementasikan menjadi lebih terbatas lagi. Oleh karena itu, analisis performa mikrokontroler seperti Arduino Uno terhadap algoritma enkripsi dalam implementasi sistem tertanam diperlukan, sehingga mengetahui pengaruh penerapan algoritma enkripsi terhadap mikrokontroler. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis performa mikrokontroler Arduino Uno dalam mengimplementasikan algoritma enkripsi AES-128 pada sistem tertanam RFID. Uji coba dilakukan untuk mengukur parameter seperti penggunaan memori, waktu komputasi enkripsi dan dekripsi, serta penggunaan daya ketika melakukan proses enkripsi pada sistem. Salah satu metode untuk mengetahui performa Arduino Uno adalah dengan melakukan enkripsi menggunakan ukuran data bervariasi. Hasil penelitian menunjukkan terdapat peningkatan penggunaan memori dan waktu komputasi enkripsi dan dekripsi berdasarkan ukuran data berbeda. Terdapat peningkatan penggunaan memori berkisar 2% hingga 4%, waktu komputasi enkripsi memiliki peningkatan sekitar 576 mikrodetik dan waktu dekripsi memiliki peningkatan sekitar 1090 mikrodetik pada setiap peningkatan 16-byte data enkripsi. Sedangkan pada penggunaan flash, dan penggunaan daya enkripsi dan dekripsi tidak memiliki dampak signifikan terhadap peningkatan ukuran data enkripsi.
Analisis Perbandingan Filter Eksponensial, Butterworth IIR, dan Gaussian smoothing pada Lengan Prostetik Bionik Berbasis Wearable Electromyography Armband Sensor Nabil, Hilmisyah; Rosana Widasari, Edita
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Asia Tenggara mencatat jumlah penyandang disabilitas yang signifikan, dengan Indonesia mencapai sekitar 28,5 juta individu. Tantangan aksesibilitas dan mobilitas masih sangat besar, khususnya dalam pengembangan lengan prostetik bionik yang dirancang untuk meniru gerakan tangan manusia. Salah satu solusi inovatif dalam teknologi ini adalah pemanfaatan wearable electromyography armband sensor, seperti Oymotion Force200 Gesture Armband, yang mampu merekam aktivitas otot secara real-time untuk mengendalikan lengan prostetik. Namun, kualitas sinyal EMG yang dihasilkan sering kali terpengaruh oleh noise, sehingga memerlukan proses penyaringan untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas kontrol. Dalam konteks ini, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan tiga jenis filter sinyal EMG, yaitu Butterworth IIR, Gaussian Smoothing, dan Eksponensial, guna menentukan metode terbaik dalam mengoptimalkan kualitas sinyal untuk kontrol prostetik yang lebih responsif dan alami. Dengan memanfaatkan sensor Oymotion Force200 Gesture Armband, sinyal EMG berhasil diambil dan dilakukan penyaringan untuk mengurangi interferensi menggunakan filter. Setelah proses penyaringan, sinyal dievaluasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) classifier pada sepuluh variasi gerakan tangan yang dilakukan oleh lima subjek berbeda. Analisis dimulai dengan menilai kualitas sinyal berdasarkan Signal-to-Noise Ratio (SNR), kemudian meluas ke aspek lain, seperti waktu pemrosesan dan penggunaan memori. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Gaussian Smoothing unggul dalam mengurangi noise, menghasilkan SNR yang lebih tinggi dibandingkan metode penyaringan lainnya. Karakteristik utama sinyal tetap terjaga dengan baik, sebuah temuan penting. Waktu pemrosesan menggunakan filter Gaussian Smoothing tercatat sebagai yang tercepat, rata-rata 1867 mikrodetik, sementara penggunaan memori sebanding dengan filter lainnya. Dengan demikian, Gaussian Smoothing dapat dianggap sebagai pilihan terbaik dalam pengolahan sinyal EMG, sekaligus meningkatkan kualitas sinyal dan efisiensi kontrol pada lengan prostetik bionik. Hasil ini menjadi langkah penting dalam pengembangan teknologi prostetik yang lebih canggih dan responsif
Analisis Sentimen Berita Pemblokiran TikTok Shop Pada Kolom Komentar YouTube Menggunakan Long-Short Term Memory Hibatullah, Farras Husain; Indriati; Adikara, Putra Pandu
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Di era modern ini, penggunaan internet dan media sosial tumbuh pesat, dengan platform seperti TikTok dan YouTube menjadi bagian penting dari kehidupan sehari-hari, khususnya di Indonesia. Baru-baru ini, pemblokiran TikTok Shop memicu perdebatan publik yang signifikan, berdampak pada pengguna, kreator, dan pelaku bisnis. Kebijakan ini menimbulkan berbagai tanggapan yang disampaikan melalui komentar di video YouTube terkait. Oleh karena itu, penelitian diperlukan untuk memahami sentimen publik mengenai isu ini melalui analisis sentimen. Penelitian ini berfokus pada analisis sentimen menggunakan Long-Short Term Memory (LSTM) untuk memberikan pemahaman tentang pandangan publik terhadap kebijakan tersebut, baik yang mendukung maupun menolak, serta memberikan masukan bagi pemerintah. Model LSTM dipilih karena kemampuannya dalam mempertahankan informasi jangka panjang dan berurutan. Penelitian ini juga mengeksplorasi pengaruh hyperparameter, seperti jumlah hidden unit, jenis optimizer, batch size, learning rate, dan jumlah epoch terhadap performa model LSTM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM mampu menghasilkan analisis sentimen yang cukup baik. Secara khusus, model LSTM dengan 32 hidden unit, Adam optimizer, learning rate sebesar 0,0001, batch size 64, dan 25 epoch mencapai accuracy 0,8128, precision 0,8180, recall 0,8128, dan f1-score 0,8119. Untuk hasil pengujian proses stemming dan juga pengubahan kata tidak baku memberikan hasil yang kurang signifikan dalam analisis sentimen pemblokiran TikTok Shop pada kolom komentar YouTube. Kata kunci: Analisis Sentimen, Long-Short Term Memory (LSTM), TikTok, TikTok Shop, YouTube, Word2Vec
Sistem Wearable Deteksi Postur pada Training Lateral Raise menggunakan Sensor MPU6050 dengan Algoritma Random Forest Syauqi, Mohd Alfitra; Syauqy, Dahnial; Kurniawan, Wijaya
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Olahraga memiliki peran yang sangat penting dalam menjaga kesehatan fisik dan mental. Untuk mendapatkan manfaat maksimal, banyak orang beralih ke latihan beban guna membentuk otot dan meningkatkan kekuatan fisik. Latihan otot deltoid menjadi salah satu pilihan favorit dalam membentuk visual badan yang lebar dan atletis. Salah satu latihan yang sering dilakukan adalah lateral raise. Namun, banyak orang melakukan gerakan ini tanpa pemahaman yang memadai. Kesalahan dalam teknik, postur tubuh yang salah, penggunaan beban yang tidak sesuai, atau keterbatasan akses terhadap pelatih dapat meningkatkan risiko cedera dan hasil yang tidak optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem wearable guna mendeteksi kesalahan teknik gerakan lateral raise secara langsung. Sistem ini terdiri dari modul sensor MPU6050 yang dilengkapi akselerometer dan giroskop untuk mengukur gerakan tubuh, mikrokontroler ESP32 sebagai pemroses data, dan algoritma Random Forest untuk mengklasifikasikan gerakan menjadi benar atau salah. Data sensor dikirim menggunakan protokol komunikasi ESP-NOW dan hasil klasifikasi dikeluarkan melalui buzzer sebagai umpan balik suara kepada pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mencapai akurasi klasifikasi algoritma Random Forest sebesar 95,8%, sedangkan pada pengujian keseluruhan sistem mendapatkan akurasi sebesar 87,5% terhadap 24 kali pengujian yang dilakukan dalam melakukan klasifikasi gerakan benar dan salah dengan waktu komputasi rata-rata 453,08 mikrodetik. Umpan balik suara dengan buzzer yang diberikan sistem membantu pengguna memperbaiki teknik latihan dan mengurangi risiko cedera. Dengan demikian, sistem wearable ini menawarkan solusi yang efektif dan praktis bagi individu yang melakukan latihan lateral raise secara mandiri.
Penerapan Wavelet Transform pada Sinyal Ultrasound untuk Analisis Kesehatan Bibit Tanaman Sawit Nur Abiyyu, Muhammad Alif; Henryranu Prasetio, Barlian
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kelapa sawit sebagai hasil perkebunan terbesar di Indonesia, sering kali menemui masalah dalam produksinya yang diakibatkan oleh serangan jamur Ganoderma boninense. Jamur Ganoderma boninense mengakibatkan banyak kematian terhadap tanaman kelapa sawit akibat deteksi yang terlambat. Salah satu upaya untuk mendeteksi tahap awal infeksi tanaman adalah dengan pendekatan ultrasound. Metode ultrasound dapat mendeteksi kondisi kesehatan tanaman sakit dan mengalami stres melalui suara berfrekuensi tinggi yang dikeluarkan. Untuk memperoleh informasi yang akurat dari suara frekuensi tinggi tersebut, diperlukan teknik ekstraksi fitur yang tepat. Salah satunya menggunakan wavelet transform untuk menganalisis sinyal dan memecahnya menjadi komponen lebih detail pada skala waktu yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi penggunaan wavelet transform dalam deteksi kesehatan pada bibit tanaman sawit. Pengumpulan dataset dilakukan dengan cara merekam tanaman dengan sensor ultrasound selama 3 jam sehari dalam 7 hari berturut-turut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi testing menggunakan dataset, sebesar 55% sebelum diterapkan wavelet transform. Setelah wavelet diterapkan, akurasi meningkat menjadi 98%. Selain itu, akurasi terhadap deteksi secara langsung pada tanaman berhasil didapatkan 60% dengan waktu untuk mendeteksi kesehatan tanaman adalah 20 detik. Penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan wavelet transform pada sinyal ultrasound adalah pendekatan yang efektif untuk melakukan deteksi terhadap kesehatan bibit tanaman sawit.
Implementasi Fuzzy Mamdani Untuk Mengoptimalkan Gerakan Jari Pada Lengan Prostetik Bionik Ksatria, Fatih Raka; Widasari, Edita Rosana
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penyandang disabilitas, terutama mereka yang kehilangan fungsi lengan, sering menghadapi kesulitan dalam kehidupan sehari-hari. Di Indonesia, dengan jumlah penyandang disabilitas mencapai 22,97 juta jiwa, pengembangan lengan prostetik bionik menjadi solusi untuk mengembalikan sebagian fungsi lengan. Penelitian yang dilakukan oleh Simbolon pada tahun 2024 menggunakan sensor MyoWare dan metode Decision Based Velocity Ramp untuk mengoptimalkan gerakan lengan prostetik. Namun, penelitian ini memiliki keterbatasan, seperti mobilitas yang terbatas akibat koneksi kabel dan pergerakan lengan yang kaku. Penelitian ini bertujuan mengatasi masalah tersebut dengan menggunakan sensor wearable OYMotion gForce200 Gesture Armband dan mengimplementasikan Fuzzy Logic untuk menghasilkan gerakan yang lebih alami. Hasil pengujian menunjukkan tingkat kesesuaian hasil pembacaan sensor EMG adalah selalu sesuai, dengan rentang sinyal 0-3,3 volt. Implementasi fuzzy logic berhasil mengatur kecepatan servo secara dinamis, menghasilkan pergerakan yang halus dan alami. Selain itu, tingkat keberhasilan koreksi sudut akhir servo meningkat dari 0% tanpa fuzzy logic menjadi rata-rata 47% setelah implementasi fuzzy logic. Temuan ini menunjukkan bahwa penggunaan fuzzy logic dan sensor OYMotion gForce200 Gesture Armband meningkatkan kenyamanan dan kinerja lengan prostetik bionik.
Analisis Perbandingan Fitur Waveform Length, Mean Absolute Value, dan Root Mean Square Pada Lengan Prostetik Bionik syauqi; Widasari, Edita Rosana
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Berdasarkan data Kementerian Sosial Republik Indonesia tahun 2021 mencatat jumlah penyandang disabilitas di Indonesia mencapai 22,97 juta jiwa, dengan disabilitas fisik pada tangan menjadi salah satu kelompok terbesar. Disabilitas tangan berdampak signifikan pada aktivitas sehari-hari, sehingga pengembangan lengan prostetik menjadi Solusi untuk menggantikan fungsi tangan tersebut. Dalam pengembangannya terdapat beberapa tantangan yang dihadapi seperti keterbatasan gerakan, ketidaknyamanan dalam mobilitas, dan noise pada perekaman sinyal akibat penggunaan kabel yang panjang. Oleh karena itu, Penelitian ini mengembangkan lengan prostetik dengan Wearable Electromyography Armband Sensor dan pendekatan ekstraksi fitur Waveform Length (WL), Mean Absolute Value (MAV), serta Root Mean Square (RMS) untuk meningkatkan akurasi dan variasi pengenalan gerakan otot lengan bawah. Hasil pengujian terhadap 10 gerakan menunjukkan bahwa sensor Oymotion gForce200 Gesture Armband akurat dalam merekam sinyal EMG. Ekstraksi fitur WL terbukti paling efektif dalam klasifikasi sinyal EMG, berdasarkan analisis Independent Sample T-Test dan perbandingan nilai dengan teknik Ratio Games. Kemudian, MAV menunjukkan waktu komputasi paling efisien, meskipun perbedaannya tidak signifikan, sementara penggunaan memori dari ketiga metode serupa. Penelitian ini menjabarkan secara jelas dalam pemilihan fitur ekstraksi yang optimal untuk meningkatkan akurasi dan variasi gerakan pada lengan prostetik bionik. Kata kunci: Wearable Electromyography Armband Sensor, Waveform Length, Mean Absolute Value, Root Mean Square, Lengan Prostetik Bionik.
Perancangan dan Pengembangan Aplikasi Berbasis Gamification untuk Meningkatkan Partisipasi Masyarakat dalam Pengelolaan Sampah Yudhanto, Alif Alamsyah; Kartikasari, Dany Primanita; Siregar, Reza Andria
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Masalah pengelolaan sampah menjadi isu global yang semakin mendesak, termasuk di Indonesia. Partisipasi masyarakat dalam pengelolaan sampah sangat penting untuk mencapai keberhasilan dalam mengatasi masalah ini. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi berbasis gamifikasi yang dapat meningkatkan partisipasi masyarakat dalam pengelolaan sampah. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan waterfall. Pengembangan aplikasi dilakukan melalui beberapa tahap, mulai dari perancangan sistem, implementasi, hingga pengujian. Pengujian dilakukan dengan melibatkan pengguna untuk mendapatkan umpan balik mengenai fungsional dan efektivitas aplikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi berbasis gamifikasi yang dikembangkan berhasil meningkatkan partisipasi masyarakat dalam pengelolaan sampah. Fitur-fitur gamifikasi seperti poin, level, dan hadiah terbukti efektif dalam memotivasi pengguna untuk terus aktif dalam aplikasi. Selain itu, aplikasi ini juga memberikan informasi yang relevan mengenai pengelolaan sampah, sehingga pengguna dapat meningkatkan pengetahuan dan kesadarannya.

Page 5 of 5 | Total Record : 50

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2025 2025


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