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
 531   532   533   534   535 
Klasifikasi Peminatan Peserta Didik Baru SMA menggunakan K-Nearest Neighbour (Studi Kasus : SMA Negeri 1 Tenggarang Bondowoso) Priyono, Mochammad Fajri Rahmatullah Rendra; Ratnawati, Dian Eka; Hanggara, Buce Trias
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 9 (2023): September 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Pemilihan keminatan pada SMA merupakan bagian penting bagi peserta didik untuk memenuhi standar kurikulum yang nantinya akan mempengaruhi pilihan peserta didik saat mereka akan menentukan pilihan pada perguruan tinggi, dengan adanya kelompok keminatan ini, peserta didik diharapkan bisa memilih keminatan yang sesuai dengan kemampuan serta minat dari peserta didik. Penelitian ini menggunakan data Peminatan Peserta Didik Baru SMA Negeri 1 Tenggarang dengan jumlah data sebanyak 292 data. Penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor dalam melakukan klasifikasi data. Nilai K dalam klasifikasi ini di tentukan dengan menggunakan method bernama GridSearch CV, method ini berasal dari library sklearn yang ada pada pyhton. Nilai K adalah sebuah variable yang sangat penting untuk menentukan hasil dari klasifikasi ini. Rata-rata akurasi dari penelitian ini bergantung kepada berapa nilai K yang di gunakan terhadap perbandingan data latih dan data uji. Hasil akurasi dari penilitian ini ada pada angka 67% untuk terendah dan 73% untuk angka tertingginya.
Penerapan Google ML Kit dan Metode K-Nearest Neighbors untuk Klasifikasi Bentuk Wajah Wanita pada Platform Android Nurcahyo, Kevin Meidito; Jonemaro, Eriq Muhammad Adams; Afirianto, Tri
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 9 (2023): September 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Salah satu hal yang menjadi daya tarik wanita adalah rambut. Dengan berkembangnya jaman tentu model rambut yang dapat diterima oleh dunia mode juga berubah. Sehingga memilih model rambut yang tepat untuk dapat tampil modis di setiap jaman cukup penting. Salah satu hal yang dapat dilakukan oleh wanita adalah pergi ke salon dan berkonsultasi dengan penata rambut yang berpengalaman untuk menentukan model rambut yang sesuai. Hal tersebut dilakukan dengan mempertimbangkan kemampuan penata rambut untuk menentukan model rambut yang sesuai dengan bentuk wajah yang dimiliki oleh wanita tersebut. Dengan demikian dapat mengetahui bentuk wajah mampu membantu memudahkan pemilihan model rambut yang sesuai. Pada penelitian ini akan dikembangkan sebuah sistem yang mampu mengenali bentuk wajah pada platform Android dengan menggunakan metode waterfall. Fitur utama dari aplikasi ini adalah mengetahui bentuk wajah subjek dalam foto yang dipilih oleh pengguna aplikasi. Sistem dikembangkan dengan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbors dan Google ML Kit sebagai alat untuk mendapatkan kontur wajah pengguna yang akan digunakan dalam proses klasifikasi. Proses klasfikasi dilakukan terhadap 122 data yang telah diseleksi dari Kaggle. Proses klasifikasi menghasilkan keluaran berupa bentuk wajah Oblong, Round, atau Square. Pengujian pada penelitian ini akan menggunakan metode Leave-One-Out Cross Validation untuk menguji akurasi metode klasifikasi dan Black-box testing untuk menguji fungsionalitas sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai akurasi tertinggi model klasifikasi yang digunakan adalah 68,032% dengan nilai K=13 dan nilai 100% untuk pengujian fungsional. Pengujian juga melakukan penghitungan f1-score untuk setiap kelas data, pada kelas data Oblong diketahui f1-score sebesar 0,931, Square dengan nilai 0,616, dan Round dengan nilai 0,419. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem perlu proses pengembangan lebih lanjut.
Analisis Kinerja Mekanisme Caching MongoDB Cluster pada Moodle Ilmi, Ilham Fathur
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

Moodle merupakan salah satu platform pendidikan digital digunakan secara meluas. Penggunaan platform digital seperti Moodle bergantung pada beberapa faktor yang meliputi kemudahan pengguna, kenyamanan, norma subjektif, kepuasan, dan interaktifitas. Namun, efesiensi kinerja Moodle sangat dipengaruhi oleh banyaknya fitur yang disediakan, tingginya frekuensi penggunaan dan banyaknya pengguna. Untuk mengatasi inefisiensi kinerja Moodle, mekanisme caching dengan MongoDB Cluster diajukan dalam menangani beban trafik yang tinggi dari pengguna. Perbandingan pengujian kinerja Moodle pada aktivitas enrol, view course, dan quiz dengan skenario jumlah pengguna 20, 60, dan 140 user dilakukan untuk memperoleh gambaran peningkatan kinerja Moodle dengan penerapan mekanisme caching MongoDB Cluster. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penerapan mekanisme caching MongoDB Cluster yang diajukan belum berhasil meningkatkan kinerja Moodle. Penurunan throughput terendah didapati pada aktivitas view course dengan skenario 60 user (-8,26%), sedangkan penurunan throughput tertinggi berada pada aktivitas quiz dengan skenario 20 user (-16,96%). Peningkatan latency terendah didapati pada aktivitas enrol dengan skenario 20 user (-1,70%), sedangkan peningkatan latency tertinggi berada pada aktivitas quiz dengan skenario 20 user (-27,54%). Salah satu penyebabnya adalah penggunaan storage engine WiredTiger pada MongoDB Cluster tanpa konfigurasi lebih lanjut tidak cukup memadai untuk bisa memberikan peningkatan kinerja untuk kebutuhan mekanisme caching.
Perancangan User Interface User Experience dengan Metode Human Centered Design Aplikasi Mobile Fashion Branded Malang Abiddin, Ahmad Zainal; Az-Zahra, Hanifah Muslimah; Wardani, Niken Hendrakusma
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

Transaksi jual-beli adalah salah satu aktivitas lazim yang sering dilakukan dalam kehidupan sehari-hari, dan salah satu contohnya adalah melalui metode lelang. Saat ini, lelang sendiri telah mengadopsi platform daring, memudahkan para penyelenggara lelang untuk mendapatkan penawaran tertinggi dari berbagagai lokasi yang berjauhan. Di Tanah Air, praktik lelang melalui platform daring sudah umum dilakukan oleh penduduk, termasuk melalui sarana Instagram. Namun, pendekatan ini memiliki beberapa kelemahan yang mengganggu para pelaku lelang daring. Perkembangan industri mode turut berperan sebagai penggerak ekonomi kreatif di Indonesia. Sejalan dengan peluang yang luas dan menguntungkan, penulis berinisiatif menciptakan Mobile Fashion Branded. Yang rencannya aplikasi ini nantinya akan menjadi platform lelang barang fashion populer dan berbasis mobile. Berdasarkan peraturan tentang impor pakaian bekas yang diterbitkan oleh Menteri Perdaganan Nomor 40 Tahun 2022 tentang perubahan atas Peraturan Menteri Perdaganan No 18/2021 tentang Barang Dilarang Ekspor dan Barang Dilarang Impor. Pelangaran impor pakaian bekas ini dalam rangka melindungi para pelaku Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM). Kebijakan ini menimbulkan keresahan di kalanngan pedagang yang selama ini sangat bergantung dari penjualan baju bekas impor. Sehingga aplikasi mobile Fashion Branded sendiri juga memberi batasan kepada pengguna larangan melelang produk fashion impor bekas untuk menghindari jual beli barang ilegal. Sebenarnya banyak faktor yang bisa mendukung lelang fashion ini, salah satunya untuk menekan jumlah sampah tekstil. barang bekas dengan konsisi bagus yang juga biasa dikenal dengan preloved juga terkadang masih mempunyai nilai jual yang tinggi dari harga aslinya karena memiliki sejarah atau keunikan tertentu. dikutip dari ussfeed.com. Amanda Zahra Marsono, Head of PR & Marketing Zero Waste dalam wawancaranya di hypeabis.id mengungkapkan industri mode hingga saat ini adalah penyumbang 20 persen limbah air dunia, dan 10 persen dari total emisi karbon skala global. Salah satu faktor pendukung bagi suatu platform aplikasi adalah antar muka (User Interface) dan pengalaman pengguna (User Experience). Untuk mencapai tingkat kegunaan yang baik (Usability) dan sesuai dengan kebutuhan pengguna, penulis akan menerapkan metode Human Centered Design (HCD) dalam penelitian ini. Prinsip utama dari HCD adalah melibatkan pengguna, mengukur secara empiris, menguji, dan mengulang desain. Dengan mempertimbangkan persoalaan tersebut diharapkan bahwa hasil penelitian ini akan menghasilkan desain pengalaman pengguna yang mudah diakses dan memberikan pengalaman baru terhadap pengguna melalui penerapan metode Human Centered Design (HCD).
Perancangan User Experience Aplikasi E-Commerce Bibit Tanaman berbasis Mobile menggunakan Design Thinking (Studi Kasus : Desa Sananrejo, Kecamatan Turen, Kabupaten Malang) Utomo, Ibnu Najah Barlian Hadi; Brata, Komang Candra; Akbar, Muhammad Aminul
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 9 (2023): September 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Bibit tanaman merupakan produk agrikultur andalan dari Desa Sananrejo sehingga desa ini dikenal sebagai pusat pembibit di wilayah Kecamatan Turen, Kabupaten Malang. Di era digitalisasi penggunaan e-commerce menjadi hal yang tidak bisa dihindari termasuk dalam bidang pertanian. Namun ditemukan permasalahan bawah media online e-commerce saat ini yang masih kurang sesuai dengan konteks produk pertanian salah satunya bibit tanaman. Hal ini menimbulkan ketidak nyaman pembeli dalam membeli produk yang dimaksud. Dari permasalahan tersebut perlu dilakukan perancangan user experience aplikasi e-commerce bibit tanaman berbasis mobile menggunakan Design Thinking. Dipilihnya metode Design Thinking ini dikarenakan metode ini memiliki fleksibilitas dalam menyelesaikan masalah. Design thinking memiliki lima tahap, yaitu empathize, define, ideate, prototype, dan test. Hasil akhir dari penelitian ini berupa high-fifelity prototype yang diuji menggunakan usability testing dan user experience User Experience Questionnaire (UEQ). Pada pengujian usability diperoleh nilai sebesar 87,5% pada aspek efektivitas, 82,41% pada aspek efisiensi, dan 82,1% aspek kepuasan pengguna.. Dan pada pengujian user experience questionnaire diperoleh hasil excellent pada setiap aspek dengan perolehan nilai sebesar 2,28 poin pada aspek attractiveness, 2,33 poin pada aspek perspicuity, 2,38 poin pada aspek efficiency, 2,04 poin pada aspek dependabililty, 2,46 poin pada aspek stimulation, dan 1,92 poin pada aspek novelty.
Diagnosis Dini Penyakit Diabetes Mellitus Tipe I dan Tipe II dengan Metode Random Forest Dzikrullah, Muhammad Aulia Fachruz; Soebroto, Arief Andy; Widodo, Agus Wahyu
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 9 (2023): September 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Diabetes melitus (DM) sebagai suatu penyakit atau gangguan metabolisme cronic yang ditandai dengan tingginya kadar gula darah (hiperglikemia) dan disertai gangguan metabolisme karbohidrat, lemak, dan protein karena kurang efisiennya fungsi insulin. Ditahun 2018 Department Pencegahan dan Pengendalian Penyakit Tidak Menular (P2PTM) menyebut didominasi penderita pada kelompok usia 10-14 dengan 403 kasus, kemudian 275 kasus di kelompok usia 5-9 tahun, dan 146 kasus terdapat pada kelompok usia dibawah 5 tahun, sedangkan pada kelompok usia diatas 15 tahun sebanyak 25 kasus. Penelitian yang diajukan adalah membangun sebuah sistem yang digunakan untuk mendeteksi atau mendiagnosa tingkat diabetes menggunakan algoritme random forest (RF). RF dipilih karena berdasarkan penelitian sebelumnya memiliki error rate kecil dan memiliki akurasi yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan metode yang lain. Diagnosa dan tindakan dini pada penderita diabetes ini diperlukan untuk mengetahui seberapa besar kemungkinan orang tersebut menderita diabetes, dan dapat dilakukan tindakan intervensi sebelum individu dengan pre-diabetes tidak menjadi diabetes. Hasil dari penelitian ini adalah tingkat akurasi dari berbagai jumlah tree yang digunakan dalam pembentukan random forest. Nilai akurasi tertinggi yang didapatkan adalah 72% dengan pertimbangan hanya dengan tingkat kedalaman node adalah tiga.
Implementasi Chatbot Frequently Asked Question (FAQ) Universitas Brawijaya berbasis Voice Command pada Raspberry Pi 4 dengan Metode Naïve Bayes Lase, Nicolash Jeremy Onoma; Perdana, Rizal Setya; Syauqy, Dahnial
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

Penelitian ini berfokus pada implementasi chatbot Frequently Asked Question (FAQ) Universitas Brawijaya berbasis voice command pada Raspberry Pi 4 dengan metode Naïve Bayes. Mahasiswa sering menghadapi kesulitan dalam mencari informasi yang dibutuhkan di lingkungan universitas, terutama karena keterbatasan waktu, jumlah staf akademik, dan akses lokasi. Dalam mengatasi masalah tersebut, penelitian ini membangun sebuah chatbot yang menggunakan teknologi Artificial Intelligence (AI) untuk memberikan respons cepat dan efisien terhadap pertanyaan mahasiswa. Penelitian ini memanfaatkan Pytorch sebagai framework untuk membuat model chatbot, dengan data FAQ dari Universitas Brawijaya yang diproses menggunakan Natural Language Processing (NLP) dan metode Naïve Bayes untuk meningkatkan akurasi respons chatbot. Selanjutnya, model chatbot diimplementasikan pada Raspberry Pi 4 dan dilengkapi dengan kemampuan voice command menggunakan PyAudio, SpeechRecognition, dan Google Text-to-Speech. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini memiliki nilai Word Error Rate (WER) sebesar 14.26. Selain itu, nilai akurasi, presisi, recall, dan F1-score dari sistem chatbot berbasis perintah suara menggunakan metode Naïve Bayes adalah 0.733, 0.707, 1, dan 0.828 secara berturut-turut.
Implementasi Auto-Scaling Virtual Machine menggunakan Metode Threshold-Based Pangestu, Muhammad Faisal; Kartikasari, Dany Primanita; Bhawiyuga, Adhitya
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 9 (2023): September 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Virtualisasi merupakan teknik dalam mengabstraksi perangkat keras komputer di mana mesin virtual dibuat seolah-olah berperilaku seperti komputer nyata dengan seperangkat sistem operasi. Dalam penerapan virtualisasi melalui hypervisor terdapat kondisi yang menyebabkan sumber daya mesin virtual kekurangan ataupun kelebihan kapasitas berbanding dengan beban kerja yang diterimanya. Kondisi tersebut menyebabkan terganggunya ketersediaan fungsionalitas layanan. Penskalaan otomatis adalah salah satu teknik yang sangat penting untuk menjaga ketersediaan sekaligus sebagai solusi penggunaan sumber daya yang optimal. Threshold-based merupakan teknik penskalaan otomatis yang sangat populer di antara penyedia cloud seperti Amazon EC2, dan alat pihak ketiga seperti RightScale. Kesederhanaan dan sifat intuitif dari kebijakan ini membuatnya sangat menarik bagi klien cloud. Penelitian yang dilakukan ini membahas tentang implementasi penskalaan otomatis mesin virtual menggunakan metode threshold-based dengan utilisasi CPU sebagai metrik yang dievaluasi. Simulasi dalam menjalankan mesin virtual dilakukan menggunakan QEMU/KVM sebagai hypervisor. Pembuatan mesin virtual dilakukan menggunakan metode cloud-init untuk membuat blueprint pada instance dengan mengeksekusi perintah pemasangan web server dan metrics agent saat proses pembuatan berlangsung. Skenario pengujian dilakukan dengan mengubah jumlah instance yang diskalakan dalam satu kali scale out yaitu, 1, 2, dan 3 instance dengan parameter pengujian meliputi provision time dan downtime. Hasil pada pengujian provision time menunjukkan bahwa semakin banyak instance yang dijalankan oleh hypervisor, nilai provision time semakin tinggi, yang menunjukkan bahwa sistem operasi cukup sibuk dalam menangani operasi yang dijalankan oleh cloud-init walau cooldown period telah diaktifkan per penskalaan. Pada pengujian ini tidak terdapat perubahan hasil yang signifikan pada ketiga skenario. Hasil pada pengujian downtime adalah 0% untuk ketiga skenario. Hasil pada pengujian downtime menunjukkan bahwa cooldown period yang diterapkan pada metode threshold-based berhasil mencegah kondisi osilasi sehingga tidak ada degradasi performansi yang sampai menyebabkan downtime pada saat proses penskalaan berlangsung.
Pengembangan Manajemen Sistem Informasi Penempatan dan Pemetaan Prakerin Siswa SMKN 1 Pacitan berbasis Web menggunakan Metode Waterfall Pratama, Yoga; Wicaksono, Satrio Agung; Herlambang, Admaja Dwi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 9 (2023): September 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

SMKN 1 Pacitan didirikan pada tanggal 30 November 1968 sebagai Sekolah Pengembangan Industri Kerajinan (SPIK) dengan surat Dirjen Pendidikan Kejuruan dan Kursus atas nama Dirjen Dikdas nomor 383/UKK-3/1968. Pendataan pemetaan prakerin siswa masih dilakukan dengan menggunakan media lembar dokumentasi, sehingga informasi terkait siswa prakerin tidak dapat diperoleh secara langsung. Melalui permasalahan tersebut, penelitian ini membangun sistem informasi manajemen yang dirancang untuk membantu prakerin siswa. Sistem dibangun dengan penerapan waterfall model. Tahap awal melibatkan analisis kebutuhan yang menghasilkan sebanyak 11 fungsional. Tahap perancangan berfokus pada penggunakan diagram Unified Modeling Language (UML) yang menghasilkan lima model kelas dan lima kelas kontrol. Arsitektur Model-View-Controller (MVC) pada tahap implementasi diterapkan dengan menggunakan framework Laravel. Proses pengujian meliputi validasi serta User Acceptence Tesing (UAT). Pengujian validitas berhasil mencapai tingkat 100%. Hasil dari pengujian UAT menunjukkan bahwa sistem diterima dengan baik oleh pengguna. Pengguna memberikan komentar dan saran yang berguna untuk pengembangan sistem. Secara kesuluruhan, hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan respons positif terhadap pengembangan sistem. Hasil penelitian ini berupa sistem informasi manajemen untuk penempatan dan pemetaan prakerin, yang telah diuji sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Implementasi Grafana untuk Auto-Scaling pada NGINX Web-Server di Lingkungan Docker Container Darmawan, Rizki Tian
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

Cloud Computing merupakan bidang teknologi yang menyediakan berbagai layanan melalui internet, berdasarkan teknologi virtualisasi seperti virtualisasi penyimpanan, jaringan, dan komputasi. Virtualisasi komputasi melibatkan penggunaan mesin virtual (VM) dan kontainer. VM memiliki overhead yang besar, sementara kontainer menawarkan performa lebih baik karena overhead yang lebih kecil. Teknologi kontainer memberikan banyak manfaat, termasuk lingkungan konsisten dan reproduksi sumber daya, serta kemudahan dalam deployment. Auto-scaling membantu kontainer memungkinkan skala sumber daya beradaptasi dengan permintaan, memastikan layanan berjalan tanpa kegagalan fungsionalitas, dan mencegah pemborosan sumber daya saat permintaan rendah. Grafana yang merupakan platform untuk visualisasi dan alerting dari data yang terintegrasi ke aplikasi memungkinkan untuk pemantauan dan notifikasi kepada aplikasi lain berdasarkan anomalitas penggunaan CPU rerata dari kontainer yang kurang atau lebih dari batas normal yang ditentukan. Dengan dilakukannya uji coba implementasi Auto-scaling pada docker container pada Grafana, maka didapatkan pengujian behasil dengan aktivasi alarm Grafana pada pergerakan rerata CPU di atas 70% dan melakukan scale in dalam aktivitas rerata penggunaan CPU container diawah 20%.

Page 533 of 693 | Total Record : 6923

 531   532   533   534   535 

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