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 6,850 Documents
 580   581   582   583   584 
Sistem Klasifikasi Kualitas Daging Sapi Berdasarkan Warna dan Gas Amonia Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan N. R, Andiny
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 8 (2024): Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Daging sapi, konsumsi utama masyarakat, menghadapi tingkat konsumsi yang tinggi, terutama dengan kenaikan harga yang mendorong pedagang mencampurkan daging segar dan tidak layak konsumsi demi keuntungan. Meskipun demikian, konsumsi daging sapi yang telah membusuk dapat menimbulkan dampak negatif seperti diare, keracunan, dan muntah, yang diilustrasikan dengan kasus antraks di Yogyakarta. Oleh karena itu, penelitian ini fokus pada deteksi kesegaran daging sapi dengan memanfaatkan parameter warna dan kadar gas amonia (NH3). Proses penilaian melibatkan sensor warna dan sensor gas yang terhubung ke mikrokontroler ESP32S, menggunakan metode klasifikasi Jaringan Saraf Tiruan. Keunggulan metode ini terletak pada kemampuannya menangani kompleksitas data dan pola yang sulit diidentifikasi oleh metode konvensional. Penelitian ini bertujuan mengurangi kerugian dan risiko kesehatan masyarakat akibat konsumsi daging yang tidak layak. Hasil penelitian mencapai tingkat akurasi model 69% dengan menggunakan 3 hidden layer dalam Jaringan Saraf Tiruan. Berdasarkan confusion matrix-nya, didapatkan accuracy sebesar 71%, precision 56.3%, recall 56.3%, dan f1-score 56.3%. Dalam 20 kali pengujian pada ketiga kategori (Segar, Busuk, dan Mix) sistem mencapai keberhasilan sistem dengan nilai rata-rata 87% dengan rata-rata waktu 2 menit untuk daging Segar, 3 menit untuk daging Busuk, dan 3.7 menit untuk daging Mix. Sistem ini dapar beroperasi dengan menyambungkannya ke sumber daya. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa sistem mampu mendeteksi kualitas daging secara baik.
Analisis Kualitas Website Portal Berita Merdeka.com Menggunakan Metode Webqual 4.0 'Aini, Jihan Qurrotul; Intan Sartika Eris Maghfiroh; Andi Reza Perdanakusuma
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 13 (2024): Publikasi Khusus Tahun 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Naskah ini akan diterbitkan di JUST SI
Pengaruh Implementasi Flowgorithm Terhadap Hasil Belajar Peserta Didik SMA Negeri 3 Malang Pada Mata Pelajaran Informatika Menggunakan Model Pembelajaran Problem Based Learning Della Elfarin, Wulan; Zulvarina, Prima; Amalia, Faizatul
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 8 (2024): Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Seiring meningkatnya perkembangan teknologi, tentunya membawa dampak yang cukup besar pada seluruh aspek kehidupan, terutama pada aspek pendidikan. Salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah dengan memanfaatkan media belajar berbasis teknologi sebagai alat penunjang proses pembelajaran, serta pemilihan model dan metode pembelajaran yang tepat juga membawa pengaruh pada proses pembelajaran. SMA Negeri 3 Malang merupakan sekolah yang menerapkan mata pelajaran informatika sebagai salah satu mata pelajaran peminatan. Salah satu sub materi pada mata pelajaran Informatika adalah Algoritma dan Pemrograman. Tujuan penelitian dilakukan untuk menjelaskan adanya pengaruh penggunaan Flowgorithm terhadap hasil belajar siswa pada mata pelajaran informatika dengan menggunakan model pembelajaran Problem Based Learning. Penelitian ini menggunakan Quasi Experimental dengan menggunakan desain penelitian Non-Equivalent Control Group. Penelitian dilakukan di kelas XI-G dan XI-H yang mengambil mata pelajaran informatika. Teknik analisis yang digunakan yaitu uji normalitas, uji homogenitas, serta uji hipotesis Mann-Whitney dan Independent T-Test. Berdasarkan hasil pada aspek kognitif diketahui pretest memperoleh nilai sig. 0,788 > 0,05 dan posttest memperoleh nilai 0,690 > 0,05, sehingga hipotesis ditolak dan memperoleh kesimpulan tidak ada pengaruh terhadap hasil belajar aspek kognitif. Pada aspek afektif diperoleh nilai sig. 0,042 < 0,05 sehingga hipotesis diterima yang menyatakan terdapat pengaruh terhadap hasil belajar siswa pada aspek afektif. Pada aspek psikomotorik memperoleh nilai sig. 0,001 < 0,05 yang berarti hipotesis diterima yang menyatakan terdapat pengaruh terhadap hasil belajar siswa aspek psikomotorik. Dari ketiga hasil analisis, diketahui bahwa implementasi media Flowgorithm dengan menerapkan model pembelajaran Problem Based Learning memberikan pengaruh terhadap hasil belajar siswa pada aspek afektif dan psikomotorik, namun tidak berpengaruh pada aspek kognitif.
Rancang Bangun Sistem Deteksi Asma, Bronkitis, dan Pneumonia Melalui Suara Pernapasan dengan Metode Long Short-Term Memory Zuhrul Anam, Muhammad Anif; Henryranu Prasetio, Barlian
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 8 (2024): Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penyakit Pernapasan adalah suatu jenis penyakit yang mempengaruhi paru-paru dan bagian lain dari sistem pernapasan. Penyakit Pernapasan termasuk asma, bronkitis, pneumonia. Deteksi dini penyakit pernapasan memegang peranan penting dalam manajemen penyakit. Namun, teknik tradisional seperti auskultasi paru-paru dengan stetoskop memiliki keterbatasan karena hasil diagnosis sangat bergantung pada tingkat sensitivitas pendengaran dan pengalaman klinis dokter. Kesalahan dalam mengidentifikasi dan membedakan suara abnormal dapat menyebabkan diagnosis yang tidak tepat dan pengobatan yang kurang efektif sehingga diperlukan upaya yang dapat meminimalisir kesalahan diagnosis penyakit Pernapasan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pendeteksi dini penyakit pernapasan yakni asma, bronkitis, dan pneumonia melalui analisis suara pernapasan. Sistem ini menggunakan metode ekstraksi fitur MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) dan Formant, serta teknik klasifikasi Long Short-Term Memory (LSTM). Penelitian ini merupakan tipe penelitian implementatif pengembangan, dengan data suara pernapasan yang diperoleh dari situs Kaggle. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dirancang berhasil berfungsi sesuai dengan rancangan awal dengan tingkat keberhasilan kinerja keseluruhan sebesar 100% dalam pengujian fungsionalitas. Namun, akurasi model LSTM dalam mendeteksi penyakit pernapasan hanya mencapai 60%, dengan nilai precision 0.72, recall 0.62, dan F1-Score 0.60. Implementasi sistem pada perangkat Raspberry Pi 4 Model B menunjukkan kinerja perangkat keras dan perangkat lunak yang optimal, meskipun tingkat akurasi deteksi masih perlu ditingkatkan. Penelitian ini memberikan dasar yang kuat untuk pengembangan lebih lanjut dalam meningkatkan akurasi dan efektivitas sistem deteksi dini penyakit pernapasan yakni asma, bronkitis, dan pneumonia.
Analisis Perturbasi Glaze dan Nightshade dalam Perlindungan Karya Seni Digital Menggunakan Image Quality Assessment Zulhan, Galang; Santoso, Edy; Dewi, Candra
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 8 (2024): Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Dalam beberapa kurun terakhir, kemampuan generative AI dalam menciptakan atau meniru suatu style karya seni telah berkembang dengan pesat, sehingga meningkatkan kekhawatiran mengenai orisinalitas dari banyaknya karya seni digital yang beredar di media sosial atau internet. Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki efektivitas metode perturbasi adversarial berupa Glaze dan Nightshade dalam menggagalkan AI untuk melakukan mimikri style. Dengan mengaplikasikan serangkaian metode tersebut pada beberapa artist dengan style karya seni yang berbeda, kami menghasilkan beberapa versi karya seni digital yang dimodifikasi untuk dilatih pada model Stable Diffusion. Generated image yang dihasilkan kemudian dianalisis untuk menilai kualitasnya dan sejauh mana style karya seni tersebut dipertahankan atau terdistorsi. Dalam penelitian ini, metrik yang digunakan untuk menilai kualitas dan kemiripan gambar adalah Image Quality Assessment (IQA), yang mencakup metrik objektif seperti Peak Signal to Noise Rasio (PSNR), Structural Similarity Index (SSIM), hingga evaluasi subjektif seperti Mean Opinion Score (MOS) dari human perception. Hasil kami menunjukkan bahwa Glaze hanya menunjukkan hasil perturbasi yang signifikan pada style abstrak, dengan mengurangi hasil supervised network prediction sebesar 47.7% dan hasil MOS sebesar 1.285 poin. Sementara itu, Nightshade hanya berhasil melakukan perturbasi pada style kartun, dengan mengurangi hasil supervised network prediction sebesar 13.3% dan hasil MOS sebesar 0.428 poin.
Pembangunan Dashboard Business Intelligence Visualisasi Data Akademik Pada MTSN 3 Malang Anugraeni, Amallia Putri
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 8 (2024): Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Teknologi dan informasi kini menjadi hal yang mendasar dalam berbagai aspek kehidupan, salah satunya di bidang pendidikan. Hal ini ditandai dengan digitalisasi pada aktivitas sekolah untuk meningkatkan akses informasi. Seperti MTsN 3 Malang yang berupaya konsisten dalam meningkatkan kualitas pendidikan melalui pemanfaatan teknologi informasi dengan mengimplementasikan aplikasi Rapor Digital Madrasah untuk pengelolaan data dan informasi. Tetapi, aplikasi tersebut belum dilengkapi fitur pengelolaan data dan informasi yang tepat, seperti sajian visualisasi data berupa dashboard. Dashboard sebagai solusi dari implementasi business intelligence berperan untuk menganalisis data dalam jumlah besar secara efisien sehingga diharapkan dapat membantu sekolah untuk memantau serta mengevaluasi pencapaian akademik. Berdasarkan permasalahan tersebut, penelitian ini dilakukan untuk membangun dashboard data akademik di MTsN 3 Malang menggunakan metode business dimensional lifecycle dari Kimball, yang meliputi tahapan pendefinisian kebutuhan bisnis, pembangunan data warehouse dan pembangunan dashboard BI. Pembangunan data warehouse menggunakan software Talend Open Studio dan pembangunan dashboard BI menggunakan software Metabase. Dashboard BI yang berhasil dibangun akan diuji terlebih dahulu dengan metode DATUS. Hasil pengujian akan memberikan gambaran mengenai seberapa baik dashboard dapat diakses dan digunakan oleh para responden. Dari total 15 tugas pengujian yang diberikan, 13 dari 15 tugas berhasil diselesaikan seluruhnya oleh semua responden sedangkan hasil dari kuesioner yang diberikan kepada responden menunjukkan dashboard mendapatkan nilai 94 untuk aspek kegunaan dashboard.
Klasifikasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Modified K-Nearest Neighbor (Studi Pada S1 Pendidikan Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer) Maharani, Dinda
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 8 (2024): Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kinerja akademik adalah aspek penting dalam pendidikan karena berkontribusi pada pendidikan berkualitas dan memungkinkan mahasiswa menyempurnakan studi tepat pada waktunya. Pada Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM) Universitas Brawijaya, masih terdapat mahasiswa yang mengalami kendala dalam masa studi. Berdasarkan data dari website FILKOM menunjukkan bahwa rata-rata lulusan tiap tahun Prodi Pendidikan Teknologi Informasi adalah 46 mahasiswa, sementara pertahun 2023 jumlah mahasiswa baru yang masuk sekitar 135 mahasiswa. Ketidakseimbangan tersebut memerlukan evaluasi untuk meminimalisasi jumlah mahasiswa yang lulus terlambat. Terdapat beberapa cara untuk menganalisis serta mengevaluasi kinerja mahasiswa, salah satunya adalah menggunakan metode klasifikasi. Modified K-Nearest Neighbor adalah algoritma yang dimanfaatkan untuk melakukan proses klasifikasi. Algoritma tersebut merupakan pengembangan dari Algoritma K-Nearest Neighbor, yakni dengan memasukkan penghitungan weight voting dan penghitungan validitas. Pengujian menggunakan 4 kelas dengan 13 atribut. Penelitian ini memperoleh hasil pengujian diantaranya pengujian pengaruh implementasi SMOTE pada data latih, serta pengujian tingkat akurasi dengan nilai k=3 dan nilai k pada SMOTE k=2 dengan menggunakan variasi rasio data latih berbeda. Berdasarkan hasil pengujian diperoleh akurasi tertinggi pada Algoritma Modified K-Nearest Neighbor dengan impelmentasi SMOTE pada data latih 80% dan data uji 20% sebesar 65,52%, dengan precision 66,17%, recall 65,52%, dan F1-Score sebesar 65,41%
Topic Modelling Pada Aktivitas Pengembangan Perangkat Lunak Menggunakan BERTopic Listyawan, Bagas Raditya Nur; Setiawan, Nanang Yudi; Saputra, Mochamad Chandra
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 8 (2024): Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Data merupakan kumpulan fakta atau informasi yang dikumpulkan, diukur, atau dihimpun untuk analisis. Dalam era digital, data pengembangan perangkat lunak menjadi sangat penting karena mencakup aktivitas yang dilakukan programmer untuk mengembangkan aplikasi. Namun, data ini sering kali menumpuk dan sulit untuk dianalisis secara manual. Oleh karena itu, pengelompokan topik menjadi penting untuk memahami tren dan evaluasi aktivitas pengembangan perangkat lunak. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan topik pada data aktivitas pengembangan perangkat lunak menggunakan metode BERTopic. Metode tersebut dikembangkan berdasarkan teknik BERT. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data aktivitas pengembangan perangkat lunak. Metode penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing data, pembuatan corpus dan dictionary, implementasi BERTopic, serta evaluasi model menggunakan matriks topic coherence dan topic diversity. Selain itu, evaluasi juga dilakukan dengan meminta validasi langsung kepada stakeholder. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan BERTopic berhasil mengidentifikasi topik dalam data aktivitas pengembangan perangkat lunak. Evaluasi model menunjukkan hasil yang cukup akurat dengan nilai topic coherence sebesar 0.625 dan topic diversity sebesar 0.828. Selain itu, validasi berdasarkan pernyataan stakeholder memberikan respon bahwa hasil dari BERTopic memiliki kekurangan berupa topik yang overlap dan topik yang tidak terdeteksi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa BERTopic cukup layak dalam mengelompokkan topik pada data aktivitas pengembangan perangkat lunak. Namun, diperlukan penyesuaian parameter untuk memaksimalkan hasil.
Penerapan Transformasi Fractional Pada Representasi Fitur Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) untuk Mendeteksi Tingkat Emosi Disgust Mahardika, Aryanta Seta; Prasetio, Barlian Henryranu
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 8 (2024): Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Manusia tidak dapat dipisahkan dari perasaan dan emosi, yang mencerminkan reaksi seseorang terhadap berbagai hal di sekitar. Enam emosi dasar terbagi menjadi ketakutan, amarah, kebahagiaan, kesedihan, rasa jijik, dan perasaan kaget. Emosi jijik, khususnya, berperan penting dalam kesehatan mental. Oleh karena itu, dalam proyek skripsi ini dilakukan pembuatan sebuah alat yang dapatmengidentifikasi emosi jijik dengan tiga tingkat intensitas berupa boredom (rendah), disgust (sedang), dan loathing (tinggi), berdasarkan model Plutchik's wheel of emotions. Alat ini dirancang menggunakan metode yang diusulkan menggunakan transformasi fractional pada fitur Mel frequency cepstral coefficients (MFCC) dan aplikasi Fractional Fourier Transform (FrFT), yangmeningkatkan akurasi identifikasi ucapan. Selain itu, penelitian ini menerapkan Random Forest Classifier (RFC) untuk klasifikasi tingkat emosi jijik. Pada penelitian ini metode ekstraksi fitur dengan menggunakan FrFCC dan klasifikasi RFC memiliki tingkat akurasi rendah sebesar 40 %, dimana terdapat 2 faktor utama yang dapat mempengaruhi rendahnya akurasi yaitu besarnya variable derajat yang digunakan dalam perhitungan FrFT dan adanya overfitting dalam pelatihan data yang menyebabkan gagal men-generalisasi data baru atau data tidak terlihat. 
Sistem Deteksi Penyakit Pernafasan Berdasarkan Suara Pernafasan Menggunakan Analisis Spektral Berbasis Raspberry Pi 4Sistem Deteksi Penyakit Pernafasan Berdasarkan Suara Pernafasan Menggunakan Analisis Spektral Berbasis Raspberry Pi 4 PURO, MUHAMMAD SULTHON IMAM; Henryranu Prasetio, Barlian
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 8 (2024): Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penyakit pernapasan merupakan salah satu masalah kesehatan yang paling banyak ditemui dan termasuk penyebab kematian terbesar di seluruh dunia. Penyakit pernapasan seperti asma, pneumonia, dan PPOK menjadi contoh jenis penyakit pernapasan yang banyak dialami. Penyakit-penyakit tersebut dapat mengganggu aktivitas dan menyebabkan penurunan kualitas hidup. Terdapat beberapa prosedur yang dapat dilakukan untuk mendiagnosis seseorang mengidap penyakit pernapasan, salah satunya adalah dengan auskultasi. Auskultasi merupakan prosedur pengecekan kesehatan paru-paru dengan mengidentifikasi suara pernapasan. Namun, dalam praktiknya memerlukan pengetahuan serta pengalaman untuk dapat mengenali dan mengidentifikasi suara abnormal pada pernapasan pasien. Tak jarang terjadi kasus kesalahan diagnosis sebab kurangnya kemampuan dalam hal auskultasi. Terlebih dengan penggunaan stetoskop konvensional, prosedur auskultasi hanya dapat dilakukan disaat yang sama tanpa bisa memutar ulang suara dan hanya dilakukan oleh satu pengguna saja. Maka untuk mengatasi permasalahan tersebut pada penelitian ini dirancang sebuah sistem deteksi penyakit pernapasan berdasarkan suara pernapasan. Penelitian ini menggunakan analisis spektral suara untuk mengidentifikasi suara pernapasan dan mendapatkan nilai spektrum suara dari tiap suara penyakit pernapasan serta model klasifikasi Support Vector Machine untuk menjalankan proses klasifikasi. Setelah melakukan pengujian, tingkat akurasi yang berhasil didapatkan oleh sistem deteksi penyakit pernapasan ini mencapai 78%.

Page 582 of 685 | Total Record : 6850

 580   581   582   583   584 

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 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