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
 511   512   513   514   515 
Perancangan dan Pembuatan Sistem Informasi Pemesanan Katering Kedai Mbak Tim berbasis Android Rizky Nuansa Nanda Permana; Bayu Rahayudi; Welly Purnomo
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

Katering Kedai Mbak Tim merupakan salah satu nama usaha katering yang berada di Kecamatan Sukorejo, Kabupaten Pasuruan. Sebagian besar pelanggan katering memesan melalui smartphone dan pesanan yang masuk akan dicatat oleh pengelola katering menggunakan aplikasi pencatatan bawaan di smartphone. Mulai dari pencatatan konvensional menyebabkan pesanan yang terlewat karena kurang detailnya pencatatan, pembayaran pesanan di tempat acara karena pelanggan kurang yakin yang menyebabkan resiko pesanan palsu, dan permintaan informasi berulang pada setiap pesanan dapat menyebabkan proses memesan lebih lama. Sehingga berdasarkan dari permasalahan tersebut, tujuan utama dari penelitian ini adalah membuat sistem informasi pemesanan katering yang menyediakan inovasi dalam memesan dan manajemen setiap pesanan. Solusi tersebut diharapkan mampu meningkatkan efektivitas pada proses bisnisnya. Sistem akan dibuat dengan menerapkan teknologi Firebase sebagai basis data, menerapkan Midtrans sebagai metode pembayaran, dan menggunakan Google Maps API untuk mendapatkan lokasi pengguna. Metode pengembangan sistem menggunakan metode prototyping dengan membuat prototype untuk ditunjukkan kepada pengelola dan menghasilkan satu kali iterasi, kemudian dilanjutkan dengan melakukan tiga jenis pengujian. Pengujian blackbox mendapatkan hasil yang valid terhadap semua fungsionalitas sistem, pengujian efektivitas berdasarkan waktu menghasilkan peningkatan sebesar 15,18%, dan hasil pengujian usability dengan system usability scale (SUS) menunjukkan skor penilaian pada angka 75,75 yang berarti sistem dapat diterima.
Analisis Penggunaan Library Networking Retrofit dan OkHttp pada Aplikasi Movieapp Muhammad Arif Nabil Lesmana; Muhammad Aminul Akbar; Aryo Pinandito
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 13 (2023): Publikasi Khusus Tahun 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Dipublikasikan ke Fountain of Informatics Journal (FIJ) UNIDA
Implementasi Sistem Pendukung Keputusan untuk Deteksi Kelayakan Kenaikan Jabatan Karyawan PT Venturo Pro Indonesia menggunakan Metode Analytic Hirarchy Process (AHP) Nashihul Ibad Al Amin; Bayu Rahayudi; Nanang Yudi Setiawan
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

PT Venturo Pro Indonesia merupakan perusahaan outsourcing yang bergerak pada bidang jasa konsultan IT dan pengembangan software. PT Venturo biasanya melakukan penilaian karyawan setiap satu semester atau lebih tepatnya dilakukan pada bulan Juli dan Desember. Adapun penilaian dilakukan untuk mengetahui kemampuan setiap karyawan dan akan dijadikan bahan pertimbangan perusahaan untuk memutuskan apakah karyawan tersebut layak mendapatkan kenaikan jabatan. Dalam melakukan penilaian, perusahaan masih menggunakan cara manual dengan memberikan nilai setiap kriteria pada masing-masing karyawan tanpa adanya pembobotan setiap kriteria sehingga bisa menyebabkan adanya subjektifitas. Berdasarkan uraian di atas, peneliti memiliki ide untuk membuat sistem pendukung keputusan untuk membantu perusahaan dalam melakukan penilaian kinerja karyawan di PT Venturo Pro Indonesia menggunakan metode AHP. Metode AHP dinilai dapat memberikan keputusan yang baik untuk studi kasus dengan kriteria yang banyak. Dari hasil perhitungan dengan 12 data karyawan PT Venturo Pro Indonesia dengan metode pengujian spearman rank correlation menghasilkan koefisien korelasi sebanyak 0.958 yang berarti memiliki hubungan yang sangat kuat. Dari hasil pengujian, menyimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan menggunakan metode AHP dapat digunakan sebagai pembantu perusahaan dalam mengambil keptusan kenaikan jabatan karyawan dan juga mempermudah proses serta memberikan hasil yang serupa seperti proses yang dilakukan secara manual.
Analisis Komparasi Algoritme C4.5 dan Naïve Bayes dalam Kasus Klasifikasi Kecenderungan Gaya Belajar Visual Auditori Kinestetik (VAK) Jatmiko, Alvindo Tri; Wardhono, Wibisono Sukmo; Wijoyo, Satrio Hadi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 7 (2023): Juli 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kebutuhan data dalam identifikasi gaya belajar merupakan hal yang penting dan berpengaruh dalam menentukan preferensi belajar seseorang. Proses identifikasi gaya belajar menggunakan pendekatan sensorik untuk menggali kebutuhan data yang diperlukan. Salah satu model yang sering digunakan adalah Fleming-VAK (Visual, Auditori, Kinestetik). Data yang dapat diperoleh dan diukur adalah indikator gaya belajar yang dalam masing-masing tipe terdapat 10 indikator, dengan variasi tipe gaya belajar ada 3 yaitu visual, auditori, dan kinestetik. Metode yang digunakan pada saat prediksi gaya belajar secara sederhana menggunakan metode penentuan nilai tertinggi dari salah satu gaya belajar yang dilakukan secara sederhana, sehingga tidak terdapat otomatisasi prediksi gaya belajar dan terdapat masalah ketika dari ketiga gaya belajar terdapat nilai yang sama dari dua atau tiga gaya belajar. Oleh karena itu dilakukan pengujian untuk melakukan komparasi bagaimana hasil yang didapat menggunakan metode komparasi nilai terbesar dari ketiga gaya belajar dengan hasil pengolahan data menggunakan Algoritme C4.5 yang ditujukan untuk klasifikasi. Data dummy digunakan sebagai contoh kasus dalam penelitian, data tersebut dibangkitkan menggunakan software microsoft excel. Hasil pengujian dilakukan menggunakan tahapan preprocessing data, klasifikasi, dan evaluasi. Hasil evaluasi menunjukkan Algoritme Naïve Bayes memiliki nilai akurasi 90% dibandingkan Algoritme C4.5 dengan nilai akurasi 79%. Akurasi didapatkan dari komposisi pembagian data 90% data latih dan 10% data tes. Dengan demikian, penggunaan Algoritme Naïve Bayes memberikan hasil yang lebih akurat dalam prediksi gaya belajar dibandingkan dengan Algoritme C4.5.
Evaluasi dan Perancangan Pengalaman Pengguna Aplikasi Mobile Kursus Public Speaking (Oberi App) menggunakan Metode Shadowing dan Design Thinking Oktaviani Dwi Nur Aini; Lutfi Fanani; 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

Penelitian ini berfokus pada evaluasi dan perancangan aplikasi public speaking dengan metode Shadowing dan Design Thinking. Latar belakangnya adalah kebutuhan kemampuan public speaking yang penting dalam mendukung pendidikan dan kualifikasi kerja saat ini. Metode Shadowing digunakan untuk evaluasi detail pengguna, kendala, dan kebutuhan terkait rancangan public speaking. Design Thinking digunakan untuk memperbaiki rancangan dengan memahami kebutuhan dan mencari solusi perbaikan. Kedua metode ini menghasilkan rancangan aplikasi kursus public speaking yang sesuai dengan kebutuhan untuk meningkatkan kemampuan public speaking saat ini. Evaluasi melibatkan umpan balik pengguna dan analisis data untuk perbaikan iteratif. Setelah perbaikan, aplikasi diuji dengan efektivitas, efisiensi, dan kepuasan sebagai parameter. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi ini efektif digunakan (98% tingkat keberhasilan saat uji usability), efisien (0,02 goals/detik waktu rata-rata menyelesaikan tugas), dan memuaskan pengguna (tingkat kepuasan yang baik hingga sangat baik). Secara keseluruhan, rancangan aplikasi ini memenuhi harapan pengguna dalam hal daya tarik, kualitas pragmatis, dan kualitas hedonis, serta memberikan pengalaman positif dalam belajar public speaking.
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Shopee di Google Play menggunakan Metode Word Embedding dan Long Short Term Memory (LSTM) Izzatul Azizah; Imam Cholissodin; Novanto Yudistira
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

Perkembangan teknologi yang terus berkembang melalui ide-ide kreatif yang membantu dan memudahkan proses kehidupan salah satunya dalam aspek ekonomi. Transaksi jual beli yang memiliki sangkutan dengan ekonomi sudah mengalami digitalisasi. Penjual beserta dengan pembeli banyak yang mulai atau beralih menuju pasar online dikarenakan kemudahan serta manfaat yang didapatkan dalam transaksi ini. Hal tersebut berdampak kepada persaingan antar e-commerce yang ada. Berdasarkan dari Website data.ai pada Bulan Februari 2023, Shopee menduduki peringkat pertama pada kategori shopping dengan platform Google Play. Google Play merupakan platform layanan distribusi digital yang menyediakan fitur rate dan ulasan untuk memberikan feedback terhadap aplikasi yang tersedia. Namun, tak jarang penilaian dalam bentuk rate tidak sesuai dengan kualitas yang sebenarnya, sehingga untuk mengetahui feedback secara lebih jelas dapat dilihat dari ulasan teks pengguna. Penelitian ini melakukan analisis sentimen terhadap ulasan yang ada menggunakan metode Word2vec untuk tahap word embedding dan LSTM untuk proses klasifikasi. Beberapa tahapan yang dilakukan pada penelitian ini adalah preprocessing, word embedding, lalu proses klasifikasi dan diakhiri dengan evaluasi. Dari proses pengujian hasil akhir didapatkan nilai akurasi 0.73 dan nilai f1-score 0.82.
Purwarupa Brankas Pintar dengan RFID dan Pengenalan Wajah menggunakan Metode PCA M Ilham Fadilah Akbar; Rakhmadhany Primananda; Hurriyatul Fitriyah
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

Brankas adalah salah satu media penyimpanan yang terbuat dari logam, brankas mempunyai ketahanan cukup diandalkan, Sehingga brankas tidak hanya melindungi dari pencurian saja tetapi dapat juga melindungi dari kejadian yang tidak diinginkan. Berdasarkan dari permasalahan tersebut dibutuhkan penelitian untuk mengatasi terjadinya pembobolan. Pada penelitian pendeteksi kebobolan ini parameter yang digunakan yaitu wajah dan kartu RFID. Pengenalan wajah ini menggunakan webcam dan memakai metode PCA dan pendeteksian objek menggunakan HaarCascade, dimana pada proses pendektesian wajah apabila terdapat sebuah objek yang ditangkap oleh webcam akan diproses menggunakan PCA dimana pengguna hanya perlu memposisikan wajah pada webcam dengan kondisi yang tepat maka webcam akan mengambil gambar wajah dari pengguna, setaelah itu pengguna menempelkan kartu RFID yang telah disiapkan di pintu brankas untuk membedakan identitas dengan pengguna lainnya. Data yang diolah pada penelitian di dapatkan dari hasil perhitungan setiap wajah masing masing pengguna pada pemrograman PCA dan kemudian dilakukan proses perhitungan dari setiap wajah masing masing. Untuk RFID ketika pengguna sudah mendaftarkan wajahnya maka data wajah dari pengguna dan UID dari pengguna tersebut disimpan kedalam database. Pada penelitian ini menggunakan 3 hardware yaitu raspberry pi 3B+, webcam dan RFID Tag. Sistem ini menggunakan 60 data uji dan 9 data latih. Tingkat akurasi pada yang didapatkan pada 60 kali pengujian pada pendeteksian wajah yaitu sebesar 100% dengan rata rata waktu komputasi 83,32 ms dan tingkat akurasi yang didapatkan pada pengenalan wajah PCA dari 60 kali percobaan yaitu sebesar 95% dengan rata rata waktu komputasi 15,06 ms.
Rancang Bangun Alat Sortir Keju Mozzarella menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes Rizqi Muh. Muqoffi Ashshidiqi; Dahnial Syauqy; 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

Salah satu jenis keju yang populer di kalangan masyarakat Indonesia saat ini adalah keju mozzarella. Keju ini merupakan jenis keju bertekstur lunak yang pada umumnya dikonsumsi dalam keadaan segar dan dibuat tanpa proses pemeraman. Adapun beberapa karakteristik yang dimiliki oleh keju ini, di antaranya yaitu elastis, berserabut, dan lunak. Karakteristik - karakteristik tersebut dapat dijadikan sebagai acuan menentukan kualitas dari keju mozzarella. Salah satu cara untuk menentukan kualitas keju jenis ini sendiri yaitu dengan melakukan proses sortir. Proses sortir tersebut dilakukan dengan cara memanfaatkan alat sortir otomatis yang dapat mengklasifikasikan kualitas keju mozzarella menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes. Dengan menggunakan modul sensor TCS3200 dan MQ135, data berupa warna dan kadar gas amonia (ppm) diambil sebagai fitur klasifikasi. Setelah data diperoleh maka selanjutnya akan dilakukan proses klasifikasi yang hasilnya akan direalisasikan melalui gerakan motor DC dan motor servo. Motor DC gearbox berfungsi untuk menggerakkan sabuk konveyor sedangkan motor servo berfungsi untuk mengubah jalur sortir. Hasil pengujian alat sortir ini sendiri menunjukkan akurasi hasil klasifikasi Naive Bayes sebesar 91,7%, rata – rata error sensor TCS3200 sebesar 0,03%, dan akurasi sensor MQ135 sebesar 97,99%.
Implementasi Fuzzy K-Nearest Neighbor dalam Sistem Klasifikasi Kualitas Tanah pada Tanaman Kedelai berdasarkan Kelembapan dan pH Tanah menggunakan Arduino Siahaan, Arnold; Hannats Hanafi Ichsan, Mochammad; Fitriyah, Hurriyatul
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 6 (2023): Juni 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Tanaman kedelai merupakan salah satu tanaman pangan penting di Indonesia. Hal ini dikarenakan kedelai merupakan sumber protein nabati yang tinggi dan murah, sehingga dapat menjadi alternatif sumber protein bagi masyarakat Indonesia. Namun produksinya mengalami penurunan akibat menurunnya luas lahan yang tersedia dan pengalihan fungsi lahan ke komoditas lain dan sektor non-pertanian. Penurunan produksi ini dapat dicegah dengan memperhatikan kualitas tanah pada lahan yang digunakan. Kualitas tanah yang baik dapat meningkatkan produktivitas tanaman kedelai. Beberapa faktor yang mempengaruhi kualitas tanah antara lain pH tanah, kandungan hara, dan kelembaban tanah. Penelitian ini melakukan klasifikasi kualitas tanah dengan menggunakan sensor ph tanah dan sensor capacitive soil moisture sebagai input untuk mendapatkan nilai ph tanah dan kelembapan tanah. Selanjutnya nilai yang telah didapatkan akan diproses di dalam Arduino Uno untuk diklasifikasikan menggunakan metode Fuzzy K-Nearest Neighbor yang kemudian hasilnya ditampilkan melalui modul LCD 16x2. Penelitian ini melakukan pengujian akurasi klasifikasi fuzzy k-nearest neighbor dan didapatkan akurasi sebesar 90% untuk K=3.
Pengendalian Suhu dan Kelembapan Udara untuk Budidaya Microgreen Lobak menggunakan Metode Regresi Linier berbasis Arduino Rosa Mulyanis Chan; Hurriyatul Fitriyah; 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

Salah satu tantangan dalam sektor pertanian adalah meningkatnya permintaan pangan dunia sehingga membutuhkan lebih banyak lahan. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan urban farming, salah satunya yaitu dengan melakukan budidaya microgreen. Microgreen adalah tanaman yang layak dikonsumsi dan dipanen diantara fase perkecambahan dan babygreen yang berusia 7-14 hari setelah disemai. Microgreen memiliki nutrisi yang lebih baik daripada sayur pada umumnya. Dalam penelitian ini, dilakukan budidaya microgreen lobak karena memiliki manfaat kesehatan dan kandungan antioksidan yang tinggi. Microgreen lobak membutuhkan suhu dan kelembapan udara optimal sekitar 28°C dan 80%. Untuk menjaga kondisi ini, digunakan sistem pengendalian suhu dan kelembapan udara. Data suhu dan kelembapan udara diambil menggunakan sensor DHT22 dan diproses menggunakan Arduino uno. Pengendalian dilakukan dengan metode regresi linier sederhana untuk menjalankan aktuator seperti kipas dan peltier sesuai dengan waktu prediksi. Penelitian ini mencapai akurasi pembacaan suhu sebesar 98,71% dan kelembapan udara sebesar 98,37%. Pengujian dengan metode regresi linier sederhana menghasilkan akurasi sebesar 96,77% untuk suhu dan 96,96% untuk kelembapan. Rata-rata waktu komputasi yang didapat adalah 101,1 milidetik.

Page 513 of 693 | Total Record : 6923

 511   512   513   514   515 

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