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 6,923 Documents
 508   509   510   511   512 
Sistem Klasifikasi Permukaan Jalan dan Penghindaran Jalan Berlubang pada Kursi Roda Pintar dengan Metode MobileNetV3-Small Muhammad Raihan Wardana Budiarto; Fitri Utaminingrum
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kondisi permukaaan jalan di Indonesia masih banyak mengalami kerusakan. Meskipun telah dilakukan berbagai upaya untuk memperbaiki infrastruktur jalan, melajunya kendaraan dengan bobot berat dan jarangnya pemeliharaan rutin pada permukaan jalan akan mempercepat rusaknya kondisi permukaan jalan. Pembangunan jalan yang belum merata dan tidak inklusif bagi kursi roda dapat menghambat aktivitas pengguna kursi roda dan meningkatkan resiko kecelakaan bagi pengguna saat berjalan pada permukaan jalan yang rusak atau bahkan berlubang. Peneliti ingin memberikan solusi untuk permasalahan keamanan dan kenyamanan pengguna kursi roda saat melakukan mobilitas dengan membuat sebuah sistem yang dapat merubah kecepatan sesuai permukaan jalan dan menghindari lubang di jalan menggunakan metode MobileNetV3-Small. Hasil dari pengujian pada sistem mendapatkan klasifikasi seluruh kelas permukaan jalan dan lubang dari Region of Interest pada layar secara realtime dengan rata-rata akurasi 88.076%. Selain itu, hasil pengujian meraih Rata-rata Waktu Komputasi selama 0,96048 detik untuk melakukan klasifikasi objek. Hasil integrasi klasifikasi kelas dengan output motor juga sudah berfungsi dengan baik dan sesuai pada kelas hasil klasifikasi.
Rancang Bangun Sistem Klasifikasi Kelayakan Madu berdasarkan Kadar Gula dan Warna untuk Penderita Diabetes Mellitus menggunakan Metode K-Nearest Neighbors Niko Aji Nugroho; Dahnial Syauqy; Fitri Utaminingrum
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Madu merupakan salah suatu jenis produk alam yang diproduksi oleh koloni lebah madu liar maupun lebah madu peternakan. Madu terdiri dari beberapa kompenen yaitu fruktosa, glukosa, sukrosa, mineral, vitamin, dan berbagai enzim. Madu juga dianjurkan untuk dikonsumsi oleh penderita Diabetes mellitus. Penderita Diabetes mellitus yang mengkonsumsi madu tentu dapat menggantikan peranan gula sebagai asupan energi. Namun, sangat disayangkan karena ada saja beberapa oknum penjual madu yang nakal dengan mencampur madu murni dengan pemanis murah. Tentu dengan adanya fenomena tersebut, madu menjadi momok yang menakutkan bagi penderita Diabetes mellitus. Pasalnya, jika penderita Diabetes mellitus rutin mengkonsumsi madu yang tidak layak maka akan mengakibatkan naiknya kadar gula darah pada penderita. Berdasarkan permasalahan yang ada, diperlukanlah sistem yang bisa mengklasifikasikan kelayakan konsumsi madu bagi penderita Diabeter mellitus. Sistem menggunakan Arduino Mega sebagai pemroses utama, beserta komponen lain seperti sensor kapasitansi, sensor TCS3200, RTC, Modul Micro SD, LCD, dan tiga buah button. Penulis juga menggunakan salah satu algoritma machine learning yaitu K-Nearest Neighbors untuk mengklasifikasi madu. Setelah melakukan pengujian, didapatkan nilai K terbaik untuk algoritma ini yaitu K=3. Selain itu, sistem dapat bekerja dengan optimal sesuai fungsinya dan memiliki akurasi sebesar 90% untuk 10 sampel yang diujikan.
Deteksi Hambatan Arsitektural Jalan pada Kursi Roda Pintar menggunakan Tiga Model YOLOv5 berbasis TX2 Abiyyu Herwanto; Fitri Utaminingrum
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Sistem kursi roda pintar telah dirancang untuk membantu penggunanya mengoperasikan kursi roda secara mandiri dan mengurangi bantuan dari pihak ketiga. Kurangnya pengawasan dari pihak ketiga pada penggunaan kursi roda pintar tentunya akan meningkatkan resiko kecelakaan yang dapat dialami oleh pengguna kursi roda. Solusi yang diajukan oleh penulis adalah sistem deteksi hambatan arsitektural jalan menggunakan tiga model YOLOv5 berbasis TX2. YOLOv5 (You Only Look Once versi 5) akan digunakan untuk melakukan deteksi objek hambatan aristektural jalan berupa tangga naik, tangga turun, tanjakan, dan turunan. Tiga tipe model YOLOv5, yaitu YOLOv5n, YOLOv5s, dan YOLOv5m, juga akan dibandingkan akurasi dan waktu komputasinya saat mendeteksi objek hambatan arsitektural jalan. Proses komputasi tersebut dilakukan dalam perangkat mikrokomputer NVIDIA Jetson TX2 yang ditanamkan dalam kursi roda pintar. Kursi roda pintar akan berhenti jika terdeteksi tangga naik atau turun, kursi roda pintar akan menambah kecepatan saat terdeteksi tanjakan, dan kursi roda pintar akan mengurangi kecepatan saat terdeteksi turunan. Hasil yang didapat pada penelitian ini adalah waktu komputasi yang diraih YOLOv5n sebesar 0,07299 detik, YOLOv5s sebesar 0,11324 detik, dan YOLOv5m 0,23342 detik. Akurasi yang didapat oleh model YOLOv5n sebesar 86,38%, YOLOv5s sebesar 91,66%, dan YOLOv5m adalah sebesar 93,47%.
Evaluasi Playtesting Gim A Space for the Unbound menggunakan Mechanic Dynamic Aesthetic Framework Muhammad Haikal Fisabilillah; Eriq Muhammad Adams Jonemaro; Tri Afirianto
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Gim video dengan berbagai macam genre telah tersebar luas di pasaran. Salah satu genre yang banyak digemari adalah genre adventure. Genre adventure berfokus pada cerita yang ingin disampaikan kepada para pemain. A Space for the Unbound karya Mojiken Studio merupakan satu contoh gim adventure. Gim ini mendapatkan banyak ulasan positif terutama pemain dari Indonesia karena gim mengambil latar belakang Indonesia pada tahun 90-an. Walaupun begitu, A Space for the Unbound juga mendapatkan beberapa ulasan negatif yang patut diperhatikan. Salah satu ulasan negatif mengeluhkan gameplay gim yang repetitif serta laju gim yang lambat. Berdasarkan ulasan tersebut, penulis melakukan evaluasi playtesting gim A Space for the Unbound menggunakan MDA framework yang membagi gim menjadi tiga komponen yakni mechanic, dynamic, dan aesthetic. Metode ini dilakukan dengan cara playtesting, yaitu solo testing dan playtesting bersama dengan beberapa narasumber dari dua segmen yang berbeda. Wawancara dengan para narasumber dilakukan setelah playtesting untuk mendapatkan data evaluasi. Data evaluasi diubah menjadi rekomendasi yang dapat digunakan untuk memperbaiki ataupun menyelesaikan permasalahan gim. Berdasarkan hasil evaluasi, gim memiliki beberapa kekurangan seperti tidak terdapat opsi untuk mengulang cerita, kecepatan berlari karakter yang terbilang lambat, dan terdapat visual karakter yang membingungkan. Rekomendasi berupa penambahan opsi mengulang misi pada satu bagian cerita, meningkatkan kecepatan berlari karakter, dan menyesuaikan visual ekspresi karakter dapat digunakan untuk mengembangkan gim kedepannya.
Implementasi Sensor MQ-3 pada Sistem Keamanan Pendeteksi Bau Alkohol di dalam Kabin Mobil Anethasia Putri Prasetyowati; Mochammad Hannats Hanafi Ichsan; Edita Rosana Widasari
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Minuman beralkohol menjadi salah satu penyebab kecelakaan lalu lintas di Indonesia. Pada tahun 2019-2021, terdapat cukup banyak kecelakaan lalu lintas yang disebabkan oleh pengendara yang sedang terpengaruh oleh minuman beralkohol. Salah satu cara untuk mengatasi masalah tersebut adalah dengan membuat sebuah alat pedeteksi bau alkohol di dalam kabin mobil. Alat ini dilengkapi dengan sensor pendeteksi kadar alkohol diudara (sensor MQ-3) dan GPS yang terhbung dengan dengan mikrokontroler wemos D1 mini. Kemudian sebagai keamanan Pada kendaraan dan Pengemudi, ketika sensor mendeteksi adanya kadar alkohol, alat otomatis akan mematikan engine mobil dan menyalakan lampu hazzart beserta buzzer . Selanjutnya alat ini akan mengirimkan Pesan melalui telegram yang berisikan berapa kadar alkohol yang terbaca oleh sensor dan titik kordinat kendaraan tersebut berupa link yang dapat di akses melalui google maps. Pesan yang terkirim ke telegram dapat diterima oleh beberapa pihak antara lain kepolisian dan beberapa orang terdekat. Data yang telah terbaca oleh sensor MQ-3 akan tersimpan Pada database. Pada penelitian ini pengujian yang dilakukan antara lain sensitivitas pembacaan sensor MQ-3, keakurasian modul GPS, waktu komputasi sensor MQ-3, waktu komputasi pengiriman data ke telegram, dan waktu komputasi pengiriman data ke database. Untuk pengujian sensitivitas sensor MQ-3 menggunakan alkohol 70% jarak maksimalnya pembacaan adalah 2 cm sedangkan Pada alkohol 90% jarak maksimal pembacaan adalah 5 cm. Lalu pada pengujian akurasi GPS, nilai akurasinya mencapai angka 99,4%. Pada pengujian waktu komputasi telegram nilai rata-rata yang didapat sebesar 4354,5 ms, untuk pengujian waktu komputasi database nilai rata-rata yang didapat sebesar 15423,8 ms dan nilai rata-rata yang didapat pada pengujian waktu komputasi sensor MQ-3 sebesar 362,8 µs. Menurut standart delay THIPON Pengujian waktu komputasi telegram dan Pengujian waktu database tergolong “Buruk” karena mendapat nilai rata-rata diatas 450 detik,sedangkan nilai yang tegolong “sangat bagus” adalah pada pengujian waktu komputasi sensor MQ-3.
Pembangunan Sistem Manajemen Rekam Medis berbasis Web (Studi Kasus Klinik Dokter Praktek Perorangan Riduwan Vidya Wira Pematang Siantar) Wornandes Michel Sinaga; Komang Candra Brata; Adam Hendra Brata
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Klinik Dokter Praktek Perorangan (DPP) Riduwan Vidya Wira adalah salah satu pelayanan Kesehatan yang ada di kota Pematang Siantar. Proses manajemen rekam medis pada Klinik DPP Riduwan Vidya Wira masih dilakukan secara konvensional yaitu ditulis pada formulir rekam medis. Hal ini menyebabkan proses pelayanan mengalami beberapa masalah yaitu lamanya waktu yang dibutuhkan perawat untuk mencari rekam medis pasien, terdapat kerangkapan data rekam medis pasien, keterbatasan ruangan penyimpanan dokumen rekam medis pasien dan belum terjaganya kerahasiaan rekam medis di klinik. Masalah tersebut mempengaruhi efisiensi kerja pada klinik. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, sistem manajemen rekam medis berbasis web dibangun dengan tujuan mempermudah proses pencarian rekam medis, menjaga keutuhan dan kerahasiaan data rekam medis. Pengembangan sistem ini menggunakan metode waterfall dan menggunakan pendekatan berorientasi objek. Sistem ini diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Laravel. Hasil pengujian unit dan validasi menghasilkan nilai 100% valid. Hasil pengujian efisiensi menghasilkan pengurangan waktu sebesar 87,38% dari pengujian pencarian dan pembuatan rekam medis, sehingga dapat disimpulkan bahwa pengujian pencarian dan pembuatan rekam medis lebih cepat menggunakan sistem dibanding pembuatan secara manual.
Sistem Monitoring dan Klasifikasi Kesiapan Panen Sampah Biodrying berdasarkan Suhu, Kelembapan, dan pH menggunakan Metode Naive Bayes Denis Reza Ramdani; Dahnial Syauqy; Edita Rosana Widasari
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Sampah yang dihasilkan dari aktivitas manusia meningkat secara proporsional seiring dengan meningkatnya jumlah penduduk. Maka dari itu, diperlukan pengelolaan sampah agar tidak mencemari lingkungan dan menimbulkan penyakit. Pengolahan sampah dapat dilakukan dengan mengubah sampah rumah tangga menjadi bahan bakar terbarukan (Refuse Derived Fuel) menggunakan proses biodrying. Proses biodrying merupakan proses pengelolaan sampah dengan cara mengeringkan atau mengurangi kadar air pada sampah yang mengandalkan aktivitas biologis mikroorganisme atau bakteri. Untuk mengetahui proses biodrying dikatakan berhasil, diperlukan pemantauan manual secara berkala oleh petugas pengelolaan sampah dengan parmeter suhu, kelembapan, dan pH sampah. Seiring dengan perkembangan teknologi, hal ini tentunya kurang efisien karena menghabiskan waktunya hanya untuk pemantauan. Pada penelitian ini diusulkan sistem monitoring dan klasifikasi kesiapan panen sampah biodrying yang bertujuan untuk memudahkan petugas dan staf dalam memantau sampah biodrying. Sistem ini menggunakan sensor DS18B20, Capacitive Soil Moisture, dan pH untuk mengambil data sampah biodrying. Monitoring pada sistem ini terhubung dengan protokol MQTT yang dapat diakses menggunakan smartphone melalui aplikasi MQTT Dash, sedangkan untuk klasifikasinya menggunakan metode Naive Bayes dengan 2 kelas yang terbagi menjadi belum siap panen dan sudah siap panen. Pengujian metode Naive Bayes mendapatkan nilai sebesar 93.3%, sedangkan untuk pengujian sensor suhu mendapatkan nilai akurasi sebesar 99.2%, sensor kelembapan mendapatkan nilai sebesar 80.2%, dan sensor pH mendapatkan nilai sebesar 94.2%.
Sistem Automatic Human Tracking pada Kursi Roda Pintar menggunakan Metode YOLOv7-Tiny berbasis Nvidia Jetson TX2 Samuel Andika; Fitri Utaminingrum
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kursi roda merupakan alat penting bagi individu dengan disabilitas untuk meningkatkan mobilitas dan kualitas hidup. Penelitian ini mengusulkan fitur pengikut otomatis menggunakan metode YOLOv7-Tiny pada kursi roda pintar dengan Nvidia Jetson TX2 NX. Fitur ini memungkinkan kursi roda untuk mengikuti penuntun dalam bergerak maju, belok kiri, belok kanan, dan berhenti tanpa memerlukan usaha ekstra dari pengguna atau penuntun. Penelitian ini melibatkan pengumpulan lebih dari 73.000 gambar manusia yang telah dianotasi dan diaugmentasi. Dengan augmentasi, sistem dapat mengatasi berbagai situasi saat mendeteksi manusia. Model YOLOv7-Tiny dilatih menggunakan data tersebut. Sistem ini dapat mendeteksi manusia dengan akurasi 100% dalam rentang jarak 1 hingga 5 meter, dengan waktu komputasi rata-rata 0,13 detik. Bahkan dengan intervensi hingga 5 orang dalam frame, sistem tetap dapat mendeteksi manusia dengan akurat dalam rentang jarak 1 hingga 3 meter. Setelah deteksi manusia dilakukan, dilakukan integrasi sistem agar kursi roda pintar dapat mengikuti gerakan penuntun. Dalam hal ini, nilai PWM digunakan untuk mengontrol motor pada roda belakang yang dikirim melalui Arduino Uno. Dalam pengujian, kursi roda mampu mengikuti nilai PWM yang diberikan, sehingga mampu mengikuti gerakan penuntun dengan baik, termasuk maju, belok kiri, belok kanan, dan berhenti.
Perancangan Sistem Deteksi Anomali pada Panel Surya menggunakan Mikrokontroler dengan Algoritma K-Nearest Neighbors Fachry Ananta; Dahnial Syauqy; Barlian Henryranu Prasetio
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Indonesia masih sangat tergantung pada energi fosil untuk memenuhi kebutuhan energinya. Oleh karena itu, perlu diupayakan eksplorasi terhadap sumber energi terbarukan. Salah satu yang menarik perhatian adalah energi surya yang memiliki potensi besar di Indonesia. Namun, ada faktor-faktor lingkungan seperti kotoran, cuaca, dan bayangan yang dapat mempengaruhi kinerja panel surya. Penelitian ini merancang sistem deteksi anomali pada panel surya menggunakan mikrokontroler dan algoritma K-Nearest Neighbors. Tujuannya adalah mendeteksi kejadian tak terduga seperti cuaca mendung, bayangan, dan dedaunan yang menghalangi panel surya. Dengan teknologi deteksi secara real-time, kinerja panel surya bisa ditingkatkan dengan informasi kondisinya. Algoritma K-Nearest Neighbors digunakan untuk mengklasifikasikan jenis anomali berdasarkan pengukuran tegangan. Sistem pemantauan panel surya terdiri dari tiga tahap: perolehan data, pemrosesan data, dan tampilan data. Informasi tegangan dikumpulkan dari sensor pada panel surya dan diproses menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors. Hasilnya ditampilkan melalui buzzer untuk memberikan informasi kepada pengguna. Pengujian sistem menunjukkan bahwa sensor tegangan INA219 mengukur tegangan dengan akurasi 1,14% dan sistem mampu mengklasifikasikan jenis anomali dengan akurasi 92,5% menggunakan K-Nearest Neighbors (K=3). Sistem juga dapat mendeteksi penurunan tegangan hingga threshold 19% dengan bunyi alarm buzzer. Dengan sistem ini, diharapkan kinerja dan efisiensi panel surya dapat meningkat secara signifikan.
Sistem Kendali Suhu dan kelembapan udara pada Tanaman Bayam Microgreen dalam Ruangan Tertutup menggunakan Regresi Linier Zultoni Febriansyah; Hurriyatul Fitriyah; Rekyan Regasari Mardi Putri
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kurangnya lahan pertanian pada perkotaan dapat menjadi penyebab susahnya ketersediaan pangan di perkotaan. Hal ini dapat diatasi dengan pertanian secara Microgreen, salah satu tanaman microgreen yang bisa dibudidaya yaitu bayam. Hal yang harus diperhatikan yaitu tanaman bayam microgreen memiliki rentang suhu optimal 24-27 oC, dan kelembapan udara optimal sebesar 40%-80%. Pada penelitian ini dilakukan pengendalian suhu dan kelembapan udara pada tanaman bayam microgreen berdasarkan rentang suhu dan kelembapan optimal diatas. Pengendalian ini dilakukan dengan menggunakan sensor DHT22 dan Arduino Uno dimana Arduino Uno akan memproses prediksi waktu nyala aktuator penurun suhu dan kelembapan hingga ke rentang optimal menggunakan regresi linier sederhana. Penelitian ini terdapat 2 persamaan regresi linier yang akan dipakai yaitu persamaan regresi linier suhu dan persamaan regresi linier kelembapan. Untuk pencarian model persamaan regresi linier yaitu dengan menggunakan 10-fold cross validation dengan memilih model pada MAPE terkecil. hasil persamaan regresi yang didapat pada penelitian yaitu Y1=223,66X1-6.051,9 untuk suhu dan Y2=59,48X2-4.757,85 untuk kelembapan. Nilai MAPE yang didapat dari persamaan regresi linier tersebut yaitu 5,07% untuk suhu dan 3,13% untuk kelembapan. Pada pengujian waktu komputasi didapatkan rata-rata waktu sebesar 153,9 ms.

Page 510 of 693 | Total Record : 6923

 508   509   510   511   512 

Filter by Year

2017 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10 No 13 (2026): Publikasi Khusus Tahun 2026 Vol 10 No 01 (2026): Januari 2026 Vol 10 No 4 (2026): April 2026 Vol 10 No 3 (2026): Maret 2026 Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026 Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025 Vol 9 No 12 (2025): Desember 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