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
 599   600   601   602   603 
Analisis Perbandingan Filter Eksponensial, Butterworth IIR, dan Gaussian smoothing pada Lengan Prostetik Bionik Berbasis Wearable Electromyography Armband Sensor Nabil, Hilmisyah; Rosana Widasari, Edita
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Asia Tenggara mencatat jumlah penyandang disabilitas yang signifikan, dengan Indonesia mencapai sekitar 28,5 juta individu. Tantangan aksesibilitas dan mobilitas masih sangat besar, khususnya dalam pengembangan lengan prostetik bionik yang dirancang untuk meniru gerakan tangan manusia. Salah satu solusi inovatif dalam teknologi ini adalah pemanfaatan wearable electromyography armband sensor, seperti Oymotion Force200 Gesture Armband, yang mampu merekam aktivitas otot secara real-time untuk mengendalikan lengan prostetik. Namun, kualitas sinyal EMG yang dihasilkan sering kali terpengaruh oleh noise, sehingga memerlukan proses penyaringan untuk meningkatkan akurasi dan efektivitas kontrol. Dalam konteks ini, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan tiga jenis filter sinyal EMG, yaitu Butterworth IIR, Gaussian Smoothing, dan Eksponensial, guna menentukan metode terbaik dalam mengoptimalkan kualitas sinyal untuk kontrol prostetik yang lebih responsif dan alami. Dengan memanfaatkan sensor Oymotion Force200 Gesture Armband, sinyal EMG berhasil diambil dan dilakukan penyaringan untuk mengurangi interferensi menggunakan filter. Setelah proses penyaringan, sinyal dievaluasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) classifier pada sepuluh variasi gerakan tangan yang dilakukan oleh lima subjek berbeda. Analisis dimulai dengan menilai kualitas sinyal berdasarkan Signal-to-Noise Ratio (SNR), kemudian meluas ke aspek lain, seperti waktu pemrosesan dan penggunaan memori. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Gaussian Smoothing unggul dalam mengurangi noise, menghasilkan SNR yang lebih tinggi dibandingkan metode penyaringan lainnya. Karakteristik utama sinyal tetap terjaga dengan baik, sebuah temuan penting. Waktu pemrosesan menggunakan filter Gaussian Smoothing tercatat sebagai yang tercepat, rata-rata 1867 mikrodetik, sementara penggunaan memori sebanding dengan filter lainnya. Dengan demikian, Gaussian Smoothing dapat dianggap sebagai pilihan terbaik dalam pengolahan sinyal EMG, sekaligus meningkatkan kualitas sinyal dan efisiensi kontrol pada lengan prostetik bionik. Hasil ini menjadi langkah penting dalam pengembangan teknologi prostetik yang lebih canggih dan responsif
Rekomendasi Menu dengan Bahan Makanan Alternatif Berdasarkan Kategorisasi Nutrisi menggunakan K-Means dan BERT Naufal, Muhammad Jilan; Kurnianingtyas, Diva; Indriati
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Naskah ini akan diterbitkan di jurnal Applied Clinical Informatics
Analisis Sentimen Berita Pemblokiran TikTok Shop Pada Kolom Komentar YouTube Menggunakan Long-Short Term Memory Hibatullah, Farras Husain; Indriati; Adikara, Putra Pandu
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Di era modern ini, penggunaan internet dan media sosial tumbuh pesat, dengan platform seperti TikTok dan YouTube menjadi bagian penting dari kehidupan sehari-hari, khususnya di Indonesia. Baru-baru ini, pemblokiran TikTok Shop memicu perdebatan publik yang signifikan, berdampak pada pengguna, kreator, dan pelaku bisnis. Kebijakan ini menimbulkan berbagai tanggapan yang disampaikan melalui komentar di video YouTube terkait. Oleh karena itu, penelitian diperlukan untuk memahami sentimen publik mengenai isu ini melalui analisis sentimen. Penelitian ini berfokus pada analisis sentimen menggunakan Long-Short Term Memory (LSTM) untuk memberikan pemahaman tentang pandangan publik terhadap kebijakan tersebut, baik yang mendukung maupun menolak, serta memberikan masukan bagi pemerintah. Model LSTM dipilih karena kemampuannya dalam mempertahankan informasi jangka panjang dan berurutan. Penelitian ini juga mengeksplorasi pengaruh hyperparameter, seperti jumlah hidden unit, jenis optimizer, batch size, learning rate, dan jumlah epoch terhadap performa model LSTM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM mampu menghasilkan analisis sentimen yang cukup baik. Secara khusus, model LSTM dengan 32 hidden unit, Adam optimizer, learning rate sebesar 0,0001, batch size 64, dan 25 epoch mencapai accuracy 0,8128, precision 0,8180, recall 0,8128, dan f1-score 0,8119. Untuk hasil pengujian proses stemming dan juga pengubahan kata tidak baku memberikan hasil yang kurang signifikan dalam analisis sentimen pemblokiran TikTok Shop pada kolom komentar YouTube. Kata kunci: Analisis Sentimen, Long-Short Term Memory (LSTM), TikTok, TikTok Shop, YouTube, Word2Vec
Implementasi Kombinasi Eksponensial dan Notch Filter Untuk Mengurangi Noise Pada Sistem Pengenalan Pergerakan Lengan Prostetik Bionik Afif Robbani, Muhammad; Rosana Widasari, Edita
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 2 (2025): Februari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Peningkatan jumlah kasus amputasi di seluruh dunia yang mencapai sekitar 1 juta per tahun telah mendorong inovasi dalam pengembangan prostetik bionik, khususnya lengan prostetik untuk penderita amputasi transradial. Penggunaan sinyal Electromyography (EMG) sebagai metode untuk mengontrol lengan prostetik memiliki tantangan tersendiri, salah satunya adalah interferensi dan Noise yang mengganggu keakuratan sinyal. Power Line Interference (PLI) adalah contoh dari jenis Noise yang seringkali ditemui pada sinyal EMG. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi dan menguji efektivitas kombinasi metode filtrasi dalam mengurangi Noise pada sinyal EMG terutama jenis Noise PLI. Kombinasi metode filtrasi yang diterapkan meliputi Notch Filter dan filter eksponensial. Proses evaluasi dilakukan dengan menggunakan pengukuran Signal to Noise Ratio (SNR) untuk menilai kinerja dan efektivitas metode kombinasi tersebut. Hasil menunjukkan bahwa kombinasi metode filtrasi tertentu mampu secara cukup baik mengurangi tingkat Noise. Hal ini ditunjukkan oleh peningkatan nilai rata-rata SNR sebesar 3.448225 dB setelah sinyal sampel difiltrasi menggunakan kombinasi Notch Filter dan filter eksponensial. Hal ini berdampak pada peningkatan keakuratan sinyal EMG, sehingga dapat meningkatkan kinerja dan kontrol lengan prostetik bionik. Kesimpulannya, kombinasi metode filtrasi yang tepat dapat memberikan solusi efektif untuk mengatasi masalah Noise pada sinyal EMG
Sistem Wearable Deteksi Postur pada Training Lateral Raise menggunakan Sensor MPU6050 dengan Algoritma Random Forest Syauqi, Mohd Alfitra; Syauqy, Dahnial; Kurniawan, Wijaya
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Olahraga memiliki peran yang sangat penting dalam menjaga kesehatan fisik dan mental. Untuk mendapatkan manfaat maksimal, banyak orang beralih ke latihan beban guna membentuk otot dan meningkatkan kekuatan fisik. Latihan otot deltoid menjadi salah satu pilihan favorit dalam membentuk visual badan yang lebar dan atletis. Salah satu latihan yang sering dilakukan adalah lateral raise. Namun, banyak orang melakukan gerakan ini tanpa pemahaman yang memadai. Kesalahan dalam teknik, postur tubuh yang salah, penggunaan beban yang tidak sesuai, atau keterbatasan akses terhadap pelatih dapat meningkatkan risiko cedera dan hasil yang tidak optimal. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem wearable guna mendeteksi kesalahan teknik gerakan lateral raise secara langsung. Sistem ini terdiri dari modul sensor MPU6050 yang dilengkapi akselerometer dan giroskop untuk mengukur gerakan tubuh, mikrokontroler ESP32 sebagai pemroses data, dan algoritma Random Forest untuk mengklasifikasikan gerakan menjadi benar atau salah. Data sensor dikirim menggunakan protokol komunikasi ESP-NOW dan hasil klasifikasi dikeluarkan melalui buzzer sebagai umpan balik suara kepada pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mencapai akurasi klasifikasi algoritma Random Forest sebesar 95,8%, sedangkan pada pengujian keseluruhan sistem mendapatkan akurasi sebesar 87,5% terhadap 24 kali pengujian yang dilakukan dalam melakukan klasifikasi gerakan benar dan salah dengan waktu komputasi rata-rata 453,08 mikrodetik. Umpan balik suara dengan buzzer yang diberikan sistem membantu pengguna memperbaiki teknik latihan dan mengurangi risiko cedera. Dengan demikian, sistem wearable ini menawarkan solusi yang efektif dan praktis bagi individu yang melakukan latihan lateral raise secara mandiri.
Deteksi Pergerakan Kepala Menggunakan Kombinasi YOLOv8N dan GhostNet untuk Navigasi Kursi Roda Pintar Rahmawati, Athirah Naura; Utaminingrum, Fitri
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 2 (2025): Februari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Menurut data dari World Health Organization (WHO), sekitar 1,3 miliar individu di dunia menghadapi disabilitas berat, termasuk keterbatasan fisik yang membutuhkan kursi roda untuk mobilitas. Namun, penggunaan kursi roda konvensional dan elektrik masih memerlukan bantuan orang lain, sehingga mengurangi kemandirian pengguna. Kursi roda pintar berbasis navigasi pergerakan kepala merupakan solusi inovatif untuk meningkatkan kemandirian dengan biaya lebih terjangkau memanfaatkan Jetson Nano. Sistem ini menggabungkan YOLOv8N untuk deteksi objek secara real-time dan GhostNet untuk mengurangi beban komputasi dan memori. Sistem mendeteksi empat gerakan kepala yaitu menunduk, menatap ke depan, miring ke kiri, dan kanan, yang diterjemahkan menjadi perintah navigasi seperti berhenti, maju, belok kiri, atau kanan. Model YOLOv8N-GhostNet mencapai mAP50-95 sebesar 91,8% pada epoch ke-97, dengan nilai mAP50 mencapai 99,4%. Model ini lebih efisien dibandingkan YOLOv8N standar, dengan parameter 1,71 juta, ukuran model 3,7 MB, dan inferensi 53,2 ms per gambar, serta rata-rata akurasi navigasi 90%. Kursi roda pintar ini memberikan kinerja optimal dengan efisiensi memori dan komputasi yang tinggi, akurasi andal, serta harga terjangkau bagi penyandang disabilitas.
Pengembangan Gim Edukasi Interaktif Math Bridge Untuk Peningkatan Pengetahuan Matematika Siswa Sekolah Dasar Menggunakan Framework Dpe (Design, Play, And Experience) Munthe, Ido; Jonemaro, Eriq; Kharisma, Agi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

naskah ini akan diterbitkan di IJSG
Penerapan Wavelet Transform pada Sinyal Ultrasound untuk Analisis Kesehatan Bibit Tanaman Sawit Nur Abiyyu, Muhammad Alif; Henryranu Prasetio, Barlian
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kelapa sawit sebagai hasil perkebunan terbesar di Indonesia, sering kali menemui masalah dalam produksinya yang diakibatkan oleh serangan jamur Ganoderma boninense. Jamur Ganoderma boninense mengakibatkan banyak kematian terhadap tanaman kelapa sawit akibat deteksi yang terlambat. Salah satu upaya untuk mendeteksi tahap awal infeksi tanaman adalah dengan pendekatan ultrasound. Metode ultrasound dapat mendeteksi kondisi kesehatan tanaman sakit dan mengalami stres melalui suara berfrekuensi tinggi yang dikeluarkan. Untuk memperoleh informasi yang akurat dari suara frekuensi tinggi tersebut, diperlukan teknik ekstraksi fitur yang tepat. Salah satunya menggunakan wavelet transform untuk menganalisis sinyal dan memecahnya menjadi komponen lebih detail pada skala waktu yang berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi penggunaan wavelet transform dalam deteksi kesehatan pada bibit tanaman sawit. Pengumpulan dataset dilakukan dengan cara merekam tanaman dengan sensor ultrasound selama 3 jam sehari dalam 7 hari berturut-turut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi testing menggunakan dataset, sebesar 55% sebelum diterapkan wavelet transform. Setelah wavelet diterapkan, akurasi meningkat menjadi 98%. Selain itu, akurasi terhadap deteksi secara langsung pada tanaman berhasil didapatkan 60% dengan waktu untuk mendeteksi kesehatan tanaman adalah 20 detik. Penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan wavelet transform pada sinyal ultrasound adalah pendekatan yang efektif untuk melakukan deteksi terhadap kesehatan bibit tanaman sawit.
Sistem Pengumpulan Data Pelacakan Transportasi Umum Menggunakan Bluetooth Proximity Beacons Arsyada, Muhammad Afifudin; Budi, Agung Setia; Basuki, Achmad
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 13 (2025): Publikasi Khusus Tahun 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Naskah ini akan diterbitkan di IJECE.
Implementasi Fuzzy Mamdani Untuk Mengoptimalkan Gerakan Jari Pada Lengan Prostetik Bionik Ksatria, Fatih Raka; Widasari, Edita Rosana
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penyandang disabilitas, terutama mereka yang kehilangan fungsi lengan, sering menghadapi kesulitan dalam kehidupan sehari-hari. Di Indonesia, dengan jumlah penyandang disabilitas mencapai 22,97 juta jiwa, pengembangan lengan prostetik bionik menjadi solusi untuk mengembalikan sebagian fungsi lengan. Penelitian yang dilakukan oleh Simbolon pada tahun 2024 menggunakan sensor MyoWare dan metode Decision Based Velocity Ramp untuk mengoptimalkan gerakan lengan prostetik. Namun, penelitian ini memiliki keterbatasan, seperti mobilitas yang terbatas akibat koneksi kabel dan pergerakan lengan yang kaku. Penelitian ini bertujuan mengatasi masalah tersebut dengan menggunakan sensor wearable OYMotion gForce200 Gesture Armband dan mengimplementasikan Fuzzy Logic untuk menghasilkan gerakan yang lebih alami. Hasil pengujian menunjukkan tingkat kesesuaian hasil pembacaan sensor EMG adalah selalu sesuai, dengan rentang sinyal 0-3,3 volt. Implementasi fuzzy logic berhasil mengatur kecepatan servo secara dinamis, menghasilkan pergerakan yang halus dan alami. Selain itu, tingkat keberhasilan koreksi sudut akhir servo meningkat dari 0% tanpa fuzzy logic menjadi rata-rata 47% setelah implementasi fuzzy logic. Temuan ini menunjukkan bahwa penggunaan fuzzy logic dan sensor OYMotion gForce200 Gesture Armband meningkatkan kenyamanan dan kinerja lengan prostetik bionik.

Page 601 of 685 | Total Record : 6850

 599   600   601   602   603 

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