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
 583   584   585   586   587 
Eksperimen Penerapan Prinsip Flexibility and Efficiency pada Perancangan Fitur To-Do Aplikasi Website BRONE UB untuk Meningkatkan Usability Wahyu Setiadi, Alfian Tri; Agi Putra Kharisma, S.T., M.T.; Dr. Candra Dewi, S.Kom., M.Sc
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

BRONE (Brawijaya Online Learning) adalah platform pembelajaran berbasis Moodle dari Universitas Brawijaya yang menawarkan lebih dari 500 mata kuliah. Meskipun memberikan manfaat seperti aksesibilitas dan fleksibilitas, terdapat masalah dalam efisiensi dan efektivitas navigasi yang mempengaruhi pengalaman mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji fitur To- Do pada website BRONE UB berdasarkan prinsip fleksibilitas dan efisiensi, untuk meningkatkan kegunaan (usability) sistem. Metode yang digunakan meliputi perancangan prototype, pengujian A/B, dan analisis hasil pengujian dengan paired sample t-test. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan fitur To-Do dapat mengurangi missclick rate, meningkatkan task completion time, success rate, satisfaction, dan conversion rate. Fitur ini membantu mahasiswa dalam mengelola tugas dengan lebih efisien dan efektif, sehingga meningkatkan pengalaman pengguna dalam menggunakan sistem BRONE UB.
Sistem Monitoring Kesehatan Jantung Menggunakan Metode Adaptive Threshold Berbasis Shimmer Electrocardiogram Dan Matlab islamuddin, jamal
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penyakit jantung masih menjadi tantangan kesehatan yang signifikan secara global dalam lima tahun terakhir yang menyebabkan lebih dari 9,4 juta kasus kematian. Oleh karena itu, pentingnya sistem monitoring kesehatan jantung yang akurat tidak dapat diabaikan untuk mencegah komplikasi serius dan menurunkan angka kematian akibat penyakit jantung. Metode yang sering digunakan untuk monitoring kesehatan jantung dirumah sakit adalah Treadmill Stress Test, namun test ini memerlukan fasilitas rumah sakit dan biaya yang relatif tinggi. Biaya menjadi hambatan untuk melakukan pemantauan kesehatan jantung secara teratur. Dengan hambatan tersebut, sebagai alternatif adalah dengan membuat sistem monitoring kesehatan jantung untuk deteksi kesehatan jantung berbasis shimmer electrocardiogram. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah sistem monitoring kesehatan jantung menggunakan metode Adaptive Threshold yang dikembangkan dapat digunakan sebagai alternatif pengganti Treadmill Stress Test dirumah sakit. Penelitian ini menggunakan perangkat Shimmer untuk pengambilan sinyal ECG selama aktivitas Treadmill Stress Test. Data akan diproses dengan algoritma Adaptive Threshold yang diimplementasikan di Matlab dengan fitur GUI untuk sistem monitoringnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Adaptive Threshold memiliki akurasi deteksi puncak R sebesar 88.45%, Akurasi nilai heart rate sebesar 93.02%, dan rata-rata waktu komputasi 20.75 detik. Evaluasi ini menunjukkan bahwa sistem monitoring detak jantung ini dapat mendeteksi kesehatan jantung dengan baik. Sistem ini memiliki potensi bagi pengguna treadmill yang ingin melakukan monitoring kesehatan jantung dalam lingkungan yang lebih santai seperti rumah atau pusat kebugaran, mengurangi ketergantungan pada fasilitas medis yang mahal dan terbatas.
Analisis dan Perbaikan Proses Bisnis Produksi Corrugated Carton Box: Studi Kasus PT. Bahana Buana Box Muktanuha, Rosanna
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan meningkatkan efektivitas serta efisiensi proses bisnis produksi corrugated carton box di PT Bahana Buana Box dengan memperbaiki komunikasi antara bagian marketing dan produksi serta manajemen data produksi yang kurang efisien. Perusahaan ini menghadapi permasalahan dalam integrasi antara bagian marketing dan produksi serta manajemen data produksi yang kurang efisien. Dengan menggunakan metode Business Process Improvement (BPI), dilakukan pemodelan dan simulasi proses bisnis menggunakan Bizagi Modeler. Simulasi proses bisnis dilakukan untuk membandingkan kinerja proses as-is dan to-be. Hasil penelitian menunjukkan adanya peningkatan signifikan dalam waktu produksi. Pada proses corrugating, rata-rata waktu berkurang dari 47 menit 9 detik menjadi 28 menit 17 detik, atau penurunan sebesar 40,02%​​. Proses persiapan bahan baku mengalami penurunan waktu rata-rata dari 14 menit 12 detik menjadi 12 menit 14 detik, dengan peningkatan efisiensi sebesar 13.85%. Pada proses produksi flexo, waktu rata-rata menurun dari 47 menit 43 detik menjadi 37 menit 34 detik, dengan peningkatan efisiensi 21,26%. Proses converting menunjukkan penurunan waktu rata-rata dari 31 menit 6 detik menjadi 20 menit 30 detik, dengan peningkatan efisiensi sebesar 34,08%. Proses penyimpanan barang jadi mengalami penurunan waktu rata-rata dari 7 menit 2 detik menjadi 6 menit 30 detik, dengan peningkatan efisiensi sebesar 7,58%. Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan sistem barcode dan integrasi sistem komputer berkontribusi signifikan terhadap peningkatan efisiensi produksi, mengurangi waktu siklus, dan meningkatkan komunikasi antar bagian. Implementasi teknologi dan sistem manajemen yang tepat menghasilkan peningkatan efisiensi dalam proses produksi.
Sistem Deteksi Postur Duduk Menggunakan Sensor Ultrasonik Dan Flex Sensor Berbasis Arduino UNO indayana, sindi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Sekarang ini bekerja didepan komputer menjadi kebutuhan dan juga kegiatan setiap orang. Berkegiatan dengan waktu yang lama saat posisi tubuh tidak tepat dapat memperbesar resiko penyakit fisik dan mental. Maka dari masalah tersebut membutuhkan sistem portabel yang dapat membantu mempermudah untuk mendeteksi postur duduk yang benar agar dapat membantu mengatasi kelengkungan punggung dengan menggunakan sensor ultrasonic dan flex sensor. penelitian ini menggabungkan sensor ultrasonic dan flex sensor dikarenakan tidak mengganggu Gerakan pengguna dalam kondisi duduk dan juga pada penelitian ini menghasilkan nilai range pengukuran yang berbeda dengan penelitian sebelumnya, sehingga tidak memerlukan metode khusus untuk hanya dapat menggunakan Algoritma Berbasis If-else. Sistem deteksi postur duduk terdiri dari beberapa perangkat keras, yaitu mikrokontroler Arduino UNO sebagai otak dari sistem, sensor ultrasonik HC-SR04, Flex sensor dan juga buzzer. Alat deteksi postur duduk ini memiliki hasil nilai rata-rata error pada sensor ultrasonik sebesar 4% dan nilai error pada flex sensor sebesar 0,014% dimana pengujian dilakukan sebanyak 20 kali percobaan. Hasil Akurasi pada sistem sebesar 80%, Waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan sistem deteksi postur duduk menggunakan sensor ultrasonik dan flex sensor berbasis arduino ini sebanyak 79,8 ms. Kesimpulan penggunaan sensor ultrasonic dan flex sensor dapat mengawasi cara duduk dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi.
Perancangan User Experience Aplikasi Learning Management System dengan Metode Human-Centered Design (Studi Kasus: IPB Consulting) Ardito, Rafid; Fanani, Lutfi; Al Huda, Fais
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penggunaan learning management system (LMS) telah menjadi semakin penting dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk pendidikan. LMS adalah sistem yang dapat digunakan untuk memantau, menganalisis, dan meningkatkan kegiatan belajar. Di Indonesia, munculnya bisnis baru dan tantangan yang dihadapi perusahaan menyebabkan kebutuhan untuk pelatihan dan pengetahuan karyawan yang lebih baik. Aplikasi mobile yang didasarkan pada LMS harus memberikan pengalaman pengguna yang efektif, efisien, dan menyenangkan. Human-centered design (HCD) adalah metode yang memprioritaskan kebutuhan dan kehidupan manusia untuk menciptakan produk, layanan, dan pengalaman. IPB Consulting adalah perusahaan konsultan yang berfokus pada pelatihan dan benchmarking, konsultasi, kontrak manajemen, monitoring, evaluasi, dan pendampingan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang pengalaman pengguna aplikasi LMS menggunakan human-centered design, yang dirancang untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan kepuasan. Penelitian ini juga bertujuan untuk meningkatkan efektivitas, efisiensi, dan kepuasan dalam kegiatan belajar, berdasarkan usability testing dan user experience questionnaire (UEQ).
Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik Terhadap Ulasan Aplikasi Jenius Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Latent Dirichlet Allocation Asyhar, Ersa
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Jenius, aplikasi perbankan digital populer di Google Play Store, telah mendapatkan banyak ulasan dari penggunanya. Sayangnya, dengan banyaknya ulasan dan keterbatasan sumber daya manusia, proses evaluasi akan menghabiskan banyak waktu dan berpotensi menghambat pengambilan keputusan yang tepat. Oleh karena itu, diperlukan model pembelajaran mesin untuk melakukan analisis sentimen dan topik pemodelan secara otomatis. Informasi yang diekstrak dari ulasan negatif dapat digunakan untuk memperbaiki sistem yang ada, sedangkan informasi yang diekstrak dari ulasan positif dapat digunakan untuk mempertahankan sistem yang berjalan. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, prapemrosesan data, pelabelan data, ekstraksi fitur, klasifikasi sentimen, pemodelan topik, evaluasi, dan validasi topik. Data menunjukkan sebaran ulasan bersentimen positif, negatif, dan netral berturut-turut sebanyak 50.1%, 45.8%, 4.2%. Model klasifikasi sentimen dibangun menggunakan algoritma SVM dari 8508 data ulasan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model klasifikasi sentimen terbaik memiliki nilai accuracy sebesar 94.03% dan f1-score sebesar 93.99%. Selain itu, peneliti menggunakan LDA untuk mengidentifikasi topik bahasan pada ulasan Jenius. Hasil evaluasi LDA menunjukkan bahwa model dengan jumlah topik lima memberikan nilai coherence terbaik sebesar 55.78% (model ulasan negatif) dan 63.59% (model ulasan positif). Interpretasi hasil pemodelan topik ulasan negatif menunjukkan tiga aspek yang sering dibahas yaitu kualitas sistem (30,4% atau 2475 ulasan), kualitas informasi (15,6% atau 1271 ulasan), dan kualitas layanan (1,8% atau 148 ulasan). Beberapa pengguna mengungkapkan kekecewaan terhadap performa aplikasi, biaya dan denda layanan keuangan yang tinggi, serta layanan dukungan pelanggan yang rumit. Sebaliknya, dalam ulasan positif, kualitas sistem menjadi aspek yang paling dominan, mencakup 52,2% (4259 ulasan), dengan pengguna merasa puas terhadap kemudahan transaksi dan tampilan yang sederhana.
Identifikasi Karakteristik Peserta Didik dalam Mata Pelajaran Informatika menggunakan Algoritma K-Means berdasarkan Hasil Belajar: Studi Kasus pada Kelas X TKJ SMKN 3 Malang Pratama, Yoga Aditya; Hariyanti, Uun; Suharsono, Aswin
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Semenjak kurikulum merdeka, mata pelajaran informatika menjadi salah satu mata pelajaran yang hampir ada di semua jenjang SMA/SMK. Mata pelajaran informatika mempunyai peranan penting dalam memajukan suatu bangsa dalam bidang teknologi. Hal ini didasari informatika memberikan pengetahuan akan teknologi yang penting untuk berbagai pekerjaan saat ini. Namun dalam pembelajaran informatika di kelas X TKJ SMKN 3 Malang, masih terdapat masalah dimana suasana di kelas masih kurang untuk membangun interaksi peserta didik karena metode pembelajaran yang digunakan masih dominan di ceramah. Hal ini mengakibatkan peserta didik belum memiliki kemauan untuk belajar informatika. Setiap peserta didik mempunyai karakteristiknya masing-masing dalam belajar. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik peserta didik dalam mata pelajaran informatika. Hasil belajar dari peserta didik akan dikelompokkan dengan K-Means dengan studi kasus pada kelas X TKJ di SMKN 3 Malang. Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi berdasarkan UTS, UAS, dan CP dari 69 siswa. Algoritma yang dipakai dalam K-Means adalah Manhattan Distance dengan 5 kelompok. 5 Kelompok itu adalah C0, C1, C2, C3, dan C4 dengan keterangan sangat kurang, kurang, cukup, baik, dan sangat baik. Adapun setelah dilakukan klasterisasi, peneliti akan mengidentifikasi karakter peserta didik berdasarkan pada gaya belajar dan regulasi belajar. Dimensi yang diperoleh dari hasil pengelompokkan adalah semua kelompok memiliki gaya belajar yang dominan sama yaitu active, sensing, visual, dan sequential. Kemudian untuk regulasi belajar setiap kelompok menghasilkan regulasi belajar, untuk C0 dan C1 memiliki regulasi belajar yang dominan adalah identified regulation. Untuk C2 gabungan antara identified regulation dan external regulation. Untuk C3 dominan pada external regulation. Kemudian C4 dominan pada intrinsic motivation. Hasil penelitian ini diharapkan bisa membantu mengetahui karakteristik peserta didik yang nantinya bisa merekomendasikan gaya pembelajaran informatika yang sesuai di sekolah.
Pengembangan Aplikasi Penyedia Lowongan Magang Remote Berbasis Android untuk Mahasiswa Universitas Brawijaya Putra, Nanda Aditya
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Magang merupakan aktivitas pembelajaran yang dilakukan diluar lingkup universitas atau kampus supaya mendapatkan pengalaman dan meningkatkan keterampilan kerja agar bisa siap terjun ke dunia kerja. Kegiatan ini bisa dilakukan dengan kerja di kantor ataupun kerja dari rumah atau work from home. Magang menjadi salah satu mata kuliah wajib yang ditempuh mahasiswa di Universitas, termasuk di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya, sebagaimana yang diungkapkan melalui wawancara dengan mahasiswa Teknik Informatika di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya. Penelitian ini mengidentifikasi permasalahan utama yang meliputi ketersediaan lowongan magang yang minim di internet serta informasi mengenai magang yang tidak sesuai minat yang mengakibatkan mahasiswa kesulitan mencari lowongan magang remote. Walaupun di media sosial maupun di platform pencari kerja sudah ada, akan tetapi jumlahnya kurang. Pada penelitian ini, peneliti mengembangkan aplikasi penyedia lowongan magang remote berbasis Android dengan menerapkan metode prototyping dan KNN. Persona, skenario dan user story digunakan dalam mendefinisikan kebutuhan aplikasi. Kemudian, penelitian menghasilkan satu buah prototipe dengan satu kali iterasi dan satu aplikasi yang berbasis Android. Hasil pengujian usabilitas menggunakan metode SUS menunjukkan bahwa aplikasi masuk dalam kategori excellent dengan menghasilkan nilai kepuasan pengguna mencapai 84.64285.
Analisis Sentimen Terhadap Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka Pada Sosial Media Twitter Menggunakan K-Means Clustering, Support Vector Machine (SVM) dan Syntethic Minority Oversampling Technique (SMOTE) Pryono, Muhammad Adam; Wijoyo, Satrio Hadi; Bachtiar, Fitra Abdurrachman
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) merupakan inisiatif dari Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia untuk memberikan fleksibilitas kepada mahasiswa dalam menentukan jalur pembelajaran sesuai minat dan bakat mereka. Sejak diluncurkan, program ini telah menerima berbagai tanggapan dari masyarakat, baik positif maupun negatif. Dengan perkembangan teknologi informasi dan penggunaan media sosial yang meningkat, khususnya Twitter, analisis sentimen dapat memberikan wawasan tentang persepsi publik terhadap program MBKM. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis opini masyarakat yang tertampung dalam sosial media Twitter. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi dengan algoritme Support Vector Machine (SVM) dan klasterisasi dengan K-Means Clustering. Terdapat 5 proses utama meliputi pelabelan data, text preprocessing, pembobotan TF-IDF, klasifikasi, dan klasterisasi. Hasil akurasi terbaik sebesar 88% yang didapat menggunakan kernel sigmoid, menggunakan rasio 90% data latih dan 10% data uji, dan menerapkan teknik resampling Syntethic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Teknik SMOTE meningkatkan recall dan f1-score untuk kelas minoritas, meskipun precision sedikit menurun. Klasterisasi dengan K-Means menghasilkan 4 cluster menggunakan metode elbow dengan dominasi sentimen negatif pada setiap cluster, menyoroti berbagai aspek yang perlu ditingkatkan dalam program MBKM untuk meningkatkan kepuasan peserta. Penelitian ini memberikan dasar untuk evaluasi dan pengembangan lebih lanjut dari program MBKM.
Implementasi Wearable Device Untuk Sistem Pendeteksi Kelelahan Otot Biceps Menggunakan Metode Support Vector Machine Dasamuka, Tetron; Widasari, Edita
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kelelahan adalah gejala umum yang dialami oleh banyak orang dan berhubungan dengan banyak kondisi kesehatan. Ini adalah kondisi dimana seseorang mengalami perasaan lemah, kekurangan energi yang signifikan dan merasa sulit untuk melakukan aktivitas sehari-hari. Kelelahan otot adalah penurunan kekuatan maksimal atau produksi tenaga karena aktivitas kontraktil, dan dapat disebabkan oleh berbagai gangguan neurologis, otot, kardiovaskular, penuaan, dan kelemahan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengevaluasi tingkat akurasi pembacaan Myoware Muscle Sensor dalam membaca aktivitas otot untuk mendeteksi kelelahan otot. Evaluasi akurasi sensor dibutuhkan karena hasil pembacaan sensor akan langsung mempengaruhi validitas temuan serta efektivitas keseluruhan sistem yang digunakan pada penelitian ini. Hasil penelitian menunjukkan Myoware Muscle Sensor mampu membaca aktivitas otot biceps dengan baik sebesar 100%, mengandalkan elektromyografi (EMG) untuk mendeteksi sinyal listrik yang dihasilkan oleh kontraksi otot. Penggunaan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan fitur Root Mean Square (RMS) dalam sistem pendeteksi kelelahan otot biceps menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi sebesar 84%. Waktu komputasi mikrokontroler dalam mengolah data EMG dan menjalankan algoritma SVM cukup efisien untuk kebutuhan real-time dengan rata-rata 650ms. Sistem keseluruhan yang dirancang untuk mendeteksi kelelahan otot, mulai dari sensor input, pemrosesan sinyal, hingga output hasil klasifikasi, 100% bekerja dengan baik dan sesuai harapan.

Page 585 of 685 | Total Record : 6850

 583   584   585   586   587 

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