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 9 (2025): September 2025" : 50 Documents clear
Redesain Antarmuka Pengguna Mobile Website Formulir Sistem Informasi Alumni dan Tracer Study (SINATRA) Universitas Brawijaya dengan Pendekatan 10 Usability Heuristics Barus, Abram Christya; Tolle, Herman; Huda, Fais Al
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penelitian ini berfokus pada redesain antarmuka pengguna untuk mobile website formulir Sistem Informasi Alumni dan Tracer Study (SINATRA) Universitas Brawijaya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi permasalahan kegunaan pada antarmuka pengguna saat alumni mengisi formulir tracer study melalui perangkat mobile dan merancang solusi desain berbasis prinsip 10 Usability Heuristics dari Jakob Nielsen. Penelitian ini diawali dengan wawancara dengan alumni, dilakukan evaluasi dengan User Experience Questionnaire (UEQ) pada desain awal, dilanjutkan dengan evaluasi heuristik terhadap desain antarmuka SINATRA yang ada. Berdasarkan hasil wawancara dan evaluasi heuristik, desain antarmuka diperbaiki dengan menggunakan Figma untuk membuat wireframe dan hi-fi desain baru. Hasil desain baru dievaluasi menggunakan UEQ menunjukkan bahwa desain baru memiliki nilai Attractiveness 1,111, Perspicuity 1,500, Efficiency 1,417, Dependability 1,375, Stimulation 1,542 dan Novelty 1,167. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan solusi untuk meningkatkan pengalaman pengguna dalam pengisian formulir tracer study dan meningkatkan partisipasi alumni dalam proses tracer study di Universitas Brawijaya.
Klasifikasi Emosi Multikelas Berbasis Teks Bahasa Indonesia Menggunakan IndoRoBERTa Lazuardi, Muhammad Dzakwan Bintang; Fatyanosa, Tirana Noor; Marji
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Revolusi digital telah mengubah pola komunikasi manusia secara signifikan. Pada 2025, diperkirakan 5,56 miliar orang akan menggunakan internet, dengan lebih dari 76,9% populasi dunia aktif di media sosial. Media sosial kini menjadi platform utama untuk ekspresi emosi dan opini, terutama di WhatsApp, Instagram, TikTok, dan X (Twitter). Namun, tantangan yang dihadapi adalah keragaman ekspresi emosi yang diekspresikan dalam teks menggunakan berbagai bahasa. Penelitian ini memanfaatkan IndoRoBERTa, model transformer yang diadaptasi untuk Bahasa Indonesia, untuk klasifikasi emosi multikelas pada teks berbahasa Indonesia, dengan kategori emosi seperti anger, fear, joy, love, sad, dan neutral. Data yang digunakan berasal dari gabungan dua dataset publik, yang telah diproses melalui tahapan preprocessing, balancing kelas, dan pembagian data secara stratified untuk menjaga proporsi label emosi. Model IndoRoBERTa dioptimalkan menggunakan fine-tuning dan Optuna untuk pencarian konfigurasi hyperparameter optimal, termasuk batch size, learning rate, dan dropout. Evaluasi model menggunakan metrik accuracy, precision, recall, F1-score, dan confusion matrix, yang menunjukkan macro F1-score sebesar 0,70 pada data uji. Model ini berhasil mengklasifikasikan emosi mayoritas dengan baik, meskipun menghadapi tantangan dalam membedakan kelas neutral dan sad. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem klasifikasi emosi berbasis teks untuk Bahasa Indonesia, dengan potensi penerapan pada analisis opini publik, monitoring media sosial, dan pengembangan chatbot.
Analisis Perbandingan Profitabilitas dalam Foreign Exchange Menggunakan Model LSTM dan GRU dengan Strategi Analisis Teknikal Relative Strength Index Benny Kurniawan, Bernadus; Purnomo, Welly; Pinandito, Aryo
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Pasar valuta asing (forex) merupakan pasar keuangan terbesar di dunia yang sangat dipengaruhi oleh berbagai faktor ekonomi dan geopolitik, sehingga membuat pergerakan nilai tukarnya sangat fluktuatif dan kompleks. Salah satu strategi prediksi yang umum digunakan adalah analisis teknikal seperti Relative Strength Index (RSI). Namun, metode ini memiliki keterbatasan dalam menangkap pola non-linier dari data pasar. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi perbedaan profitabilitas secara statistik antara strategi RSI dengan dua model deep learning, Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU). Penelitian ini menggunakan data historis pasangan mata uang EUR/USD dari Januari 2021 hingga Oktober 2024 yang dibagi ke dalam 46 kelompok data bulanan sebagai data uji. Masing-masing strategi diuji melalui simulasi trading, dan profitabilitas diukur berdasarkan nilai akhir equity pada setiap bulan. Untuk menjawab rumusan masalah, dilakukan uji statistik menggunakan metode Independent Samples T-test. Hasil pengujian menunjukkan bahwa meskipun model GRU dan LSTM menghasilkan rata-rata nilai equity final yang lebih tinggi dibandingkan strategi RSI, serta GRU sedikit lebih tinggi dari LSTM, namun tidak terdapat perbedaan yang signifikan secara statistik antara ketiga model atau strategi yang diuji. Dengan demikian, penelitian ini menyimpulkan bahwa tidak ada bukti kuat secara statistik yang mendukung keunggulan salah satu metode atas metode lainnya dalam hal profitabilitas trading.
Support Vector Machine (SVM) Untuk Analisis Sentimen Ulasan Pelanggan Dalam Penyusunan SWOT Restoran Kebuli Tarim Fadhilah, Irsya Salim; Setiawan, Nanang Yudi; Wijoyo, Satrio Hadi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Industri kuliner di Kota Malang berkembang pesat, khususnya di segmen makanan khas Timur Tengah, menciptakan persaingan ketat. Di era digital, ulasan konsumen mudah diakses dan dibagikan, menjadikannya sumber berharga untuk menilai kualitas produk dan layanan. Kebuli Tarim sebagai salah satu restoran di segmen ini dapat memanfaatkan ulasan pelanggan daring untuk mengevaluasi kualitas layanan. Data ulasan diperoleh melalui web scraping dari Google Review dan komentar serta transkripsi video TikTok, lalu diproses melalui pembersihan serta prapemrosesan. Pendekatan aspect-based sentiment analysis digunakan dengan model DINESERV yang dimodifikasi, serta penyusunan kamus aspek yang divalidasi oleh domain expert. Pelabelan awal sentimen dilakukan menggunakan InSet lexicon, dilanjutkan dengan pelatihan model klasifikasi SVM. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model dengan kernel linear dan nilai parameter C = 2 pada rasio data latih-uji 90:10 menunjukkan performa optimal pada beberapa metrik evaluasi, yakni accuracy sebesar 89,73%, balanced accuracy (BAcc) sebesar 86,66%, serta AUC score sebesar 0,96. Analisis SWOT mengungkapkan kekuatan utama pada kualitas cita rasa, pelayanan ramah, kenyamanan ruang makan, serta presepsi nilai positif. Kelemahan meliputi inkonsistensi rasa, kualitas pelayanan, ketidaknyamanan ruang makan, dan persepsi nilai kurang. Adapun peluang mencakup loyalitas pelanggan, keunikan rasa, dan lokasi strategis, sementara ancaman berasal dari keterbatasan parkir dan isu keamanan di lingkungan sekitar.
Implementasi UX Sistem Manajemen Kost Berbasis Website Menggunakan Metode Human-Centered Design (Studi Kasus: Kost Putra B32 Bukit Hijau) Febriarta, Renaldy Dwisma; Adikara, Putra Pandu; Al Huda, Fais
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengevaluasi sistem manajemen kost berbasis website untuk Kost Putra B32 Bukit Hijau dengan pendekatan Human-Centered Design (HCD). Pengelolaan kost secara manual sebelumnya memiliki kelemahan seperti kesulitan dalam pencatatan data penghuni, penanganan pembayaran, dan pemeliharaan fasilitas. Oleh karena itu, pengembangan sistem berbasis website menjadi solusi relevan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan kepuasan pengguna. Metode HCD diterapkan untuk memastikan desain sistem selaras dengan kebutuhan dan preferensi pengguna, melibatkan tahapan pemahaman konteks pengguna, analisis kebutuhan, perancangan solusi (wireframe dan mockup), serta evaluasi desain. Hasil pengujian usability menunjukkan tingkat efektivitas sebesar 94.89% dan efisiensi sekitar 0.222 goals/detik. Aspek kepuasan pengguna diukur menggunakan System Usability Scale (SUS) dengan nilai rata-rata 99.28, yang termasuk dalam kategori Excellent. Evaluasi User Experience Questionnaire (UEQ) juga menunjukkan hasil yang positif, dengan semua aspek (daya tarik, kejelasan, efisiensi, keandalan, stimulasi, dan kebaruan) berada dalam kategori Excellent. Dengan demikian, sistem manajemen kost berbasis website yang dirancang layak dan diterima, serta mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan dan memberikan pengalaman pengguna yang unggul.
Integrasi Sistem Pemesanan Via Telegram Bot dengan Google Sheets dan Payment Gateway untuk Otomatisasi Penjualan Kaos Ruzadi, Andi Achmad Fauzi; Buce Trias Hanggara; Pradana, Fajar
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Perkembangan digital telah mengubah lanskap bisnis, tetapi sebagian besar Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) masih mengelola pemesanan dan pembayaran secara manual, berisiko terhadap kesalahan dan keterlambatan. Telegram Bot Application Programming Interface (API) menawarkan solusi otomatisasi yang efisien untuk mengelola pemesanan dan menampilkan informasi produk. Tantangan dalam integrasi otomatisasi adalah pengelolaan data transaksi, Google Sheets API menyediakan solusi praktis dan hemat biaya untuk pencatatan transaksi bagi UMKM. Selain itu, Payment Gateway seperti Xendit atau Midtrans, dengan REST API mereka, memungkinkan pembuatan faktur digital dan deteksi pembayaran otomatis, yang terbukti meningkatkan kecepatan transaksi. Berdasarkan kondisi tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pemesanan kaos berbasis Telegram Bot yang terintegrasi dengan Google Sheets untuk pencatatan data dan Payment Gateway untuk otomatisasi pembayaran. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan kecepatan layanan, mengurangi beban administrasi manual, dan memberikan pengalaman yang lebih baik bagi pelanggan UMKM
Perbandingan Weighted Product Method dan Weighted Sum Method untuk Penentuan Atlet (Studi Kasus Brawijaya Chess Club) Saragih, Imanuel Nathaliando; Setiawan, Nanang Yudi; Wardani, Niken Hendrakusuma
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Brawijaya Chess Club (BCC) menghadapi tantangan dalam proses seleksi atlet untuk turnamen yang seringkali berlangsung lama dan tidak memiliki sistem pemeringkatan terstruktur untuk menjamin kualitas dan pemberdayaan anggota. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode Weighted Product (WPM) dan Weighted Sum Method (WSM) guna mengembangkan sistem rekomendasi seleksi atlet yang lebih efektif. Perbandingan dilakukan menggunakan sembilan kriteria yang diperoleh dari pengurus BCC, meliputi aspek teknis permainan, keaktifan, dan prestasi. Analisis dilakukan melalui tiga skenario pengujian untuk mengukur presisi dan korelasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa WSM secara konsisten memberikan presisi yang sama atau lebih tinggi dari WPM, dengan nilai presisi tertinggi mencapai 68,41% pada skenario tanpa kriteria Tahun Kuliah dan Kas. Selain itu, ditemukan korelasi positif yang sangat kuat antara kedua metode (koefisien Spearman 0,95-0,96), yang menunjukkan hasil pemeringkatan yang serupa. Hasil pengujian kedua metode dalam tiga skenario penggunaan kriteria menunjukkan bahwa metode WSM memberikan presisi yang sama atau lebih tinggi daripada WPM, menjadikannya metode yang lebih direkomendasikan untuk seleksi atlet pada penelitian ini.
Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Stok dengan Metode Incremental Delivery beserta Penerapan Algoritma Sistem Rekomendasi Berbasis Frekuensi-Kebaruan (Studi Kasus: Rifa Digital Print & Copy Centre) Habibi, Irfan Hanif; Wicaksono, Satrio Agung; Saputra, Mochamad Chandra
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Manajemen stok di Rifa Digital Print & Copy Centre menghadapi kendala operasional akibat ketergantungan pada aplikasi vendor yang terbatas dan proses pencatatan yang masih manual. Tantangan teknis utama muncul dari praktik penggunaan satu kode barcode untuk beberapa varian produk yang dijual khususnya dari produsen UMKM, yang menimbulkan ambiguitas data saat proses pemindaian dan berpotensi menurunkan akurasi input stok. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan tersebut melalui dua pendekatan utama: pertama, merancang dan mengembangkan sebuah sistem informasi manajemen stok berbasis web dengan menerapkan metode Incremental Delivery; dan kedua, membuktikan bahwa algoritma sistem rekomendasi HFR-RS (Hybrid Frequency-Recency) yang diusulkan mampu menghasilkan peningkatan akurasi yang signifikan secara statistik dalam menangani skenario pemindaian ambigu. Proses pengembangan sistem dilaksanakan dalam dua increment fungsional dengan arsitektur client-server menggunakan React dan Spring Boot. Untuk mengevaluasi kinerja algoritma, dilakukan pengujian komparatif terhadap metode pengurutan abjad dengan metrik Akurasi Peringkat Pertama. Analisis statistik menggunakan Uji McNemar (α = 0,05) menunjukkan bahwa terdapat perbedaan kinerja yang signifikan antara kedua metode (p-value < 0,05). Hasil penelitian membuktikan bahwa metode Incremental Delivery berhasil diterapkan untuk membangun sistem yang fungsional dan diterima sepenuhnya oleh pengguna melalui User Acceptance Testing. Lebih lanjut, disimpulkan bahwa penerapan algoritma HFR-RS secara signifikan lebih unggul dalam meningkatkan akurasi penempatan barang target pada posisi teratas dibandingkan metode standar, sehingga efektif menjadi solusi untuk permasalahan ambiguitas data.
Pembangunan Dashboard Business Intelligence Data Akademik SMPN 1 Nguling Pahlevie, Rheza; Purnomo, Welly; Saputra, Mochamad Chandra
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Pemanfaatan teknologi informasi di dunia pendidikan menjadi salah satu strategi penting untuk meningkatkan kualitas pengelolaan data akademik. Namun, di SMP Negeri 1 Nguling, pengelolaan data akademik siswa masih dilakukan secara manual menggunakan file Excel yang terpisah, sehingga proses pemantauan dan evaluasi capaian belajar siswa kurang efektif, terfragmentasi, dan memerlukan waktu yang lama. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah dashboard interaktif sebagai implementasi konsep Business Intelligence (BI) yang dapat mengintegrasikan berbagai sumber data akademik menjadi informasi yang terstruktur, ringkas, dan mudah dianalisis. Pengembangan dilakukan dengan pendekatan Kimball Dimensional Lifecycle menggunakan Talend Open Studio, DBMS MySQL, dan visualisasi melalui Google Looker Studio. Dashboard yang dibangun dievaluasi menggunakan Dashboard Assessment Usability Model (DATUS) melalui teknik perekaman berdasarkan skenario tugas dan penyebaran kuesioner. Hasil pengujian menunjukkan tingkat penyelesaian tugas sebesar 96,67% dengan rata-rata waktu 23,93 detik per tugas, sedangkan hasil kuesioner menunjukkan skor rata-rata di atas 4,50 pada semua dimensi DATUS. Temuan ini membuktikan bahwa dashboard memiliki kegunaan tinggi dan mampu mendukung pengambilan keputusan akademik secara lebih objektif, efisien, dan berbasis data.
Pengembangan Sistem Deteksi Stres Berbasis Suara Menggunakan Fitur MFCC, ZCR, dan SC Dengan Metode Artificial Neural Network (ANN) Fathulramdhan, Ahmad Dzikri; Prasetyo, Barlian Henryranu
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Stres merupakan masalah umum yang dapat berdampak negatif terhadap kesehatan fisik dan mental seseorang. Di era modern, meningkatnya tekanan dari pekerjaan, pendidikan, dan kehidupan sosial menjadikan deteksi dini terhadap stres sangat penting. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi stres berbasis suara menggunakan perangkat mobile tanpa memerlukan perangkat keras tambahan. Sistem ini memanfaatkan fitur Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), Zero Crossing Rate (ZCR), dan Spectral Centroid (SC) untuk mengekstraksi ciri dari sinyal suara, serta menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) dengan tambahan logika fuzzy untuk mengklasifikasikan tingkat stres pengguna. Data suara diperoleh melalui mikrofon internal perangkat Android, kemudian diproses dalam segmen waktu (chunk) untuk memperoleh fitur akustik yang relevan. Model ANN dilatih menggunakan data dari dataset SUSAS dan diimplementasikan dalam bentuk aplikasi Android yang portabel dan mudah digunakan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki akurasi pelatihan sebesar 60%, akurasi validasi sebesar 49%, dan akurasi pengujian dunia nyata sebesar 45,5% (prediksi benar secara ketat). Jika kategori "mungkin" turut diperhitungkan sebagai kontribusi setengah benar, maka akurasi realistis sistem meningkat menjadi 50,0%. Sistem ini diharapkan dapat menjadi alternatif praktis dalam deteksi stres yang lebih mudah diakses dibandingkan metode konvensional yang memerlukan alat khusus.

Page 2 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