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
 630   631   632   633   634 
Hubungan Level Penyelesaian CodeCombat dengan Kemampuan Pemecahan Masalah Siswa pada Materi Pemrograman di SMA Aries Prayoga, Apriandhita; Afirianto, Tri; Sukmo Wardhono, Wibisono
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 7 (2025): Juli 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Proses pembelajaran di Indonesia masih dihadapkan pada sejumlah tantangan, seperti minimnya keterlibatan siswa dan dominasi metode pembelajaran yang kurang variatif. Permasalahan ini berdampak pada rendahnya pemahaman siswa, khususnya dalam materi pemrograman yang menuntut kemampuan berpikir logis dan penyelesaian masalah, bukan sekadar menghafal. Sebagai solusi, diperlukan pendekatan pembelajaran yang lebih menarik dan interaktif, salah satunya melalui penggunaan gim edukatif seperti CodeCombat. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji adanya keterkaitan antara tingkat penyelesaian level dalam CodeCombat dengan kemampuan siswa dalam memecahkan masalah di materi pemrograman pada jenjang SMA. Penelitian dilakukan dengan pendekatan kuantitatif korelasional, melibatkan 24 siswa kelas XI dari salah satu SMA negeri di Kota Malang. Data diperoleh melalui dokumentasi hasil capaian level dalam gim dan tes tertulis yang dirancang berdasarkan langkah-langkah pemecahan masalah menurut Polya. Analisis data menggunakan uji korelasi Pearson Product Moment menunjukkan bahwa terdapat hubungan positif yang signifikan antara kedua variabel, dengan koefisien korelasi sebesar 0,538 dan nilai signifikansi sebesar 0,007 (p < 0,05). Hasil ini menunjukkan bahwa semakin banyak level yang diselesaikan siswa, maka semakin baik pula kemampuan mereka dalam memecahkan persoalan pemrograman. Oleh karena itu, CodeCombat dapat dipertimbangkan sebagai media pembelajaran alternatif yang efektif dalam meningkatkan kemampuan problem solving siswa.
Sistem Wearable untuk Deteksi Postur Side Lunge Dengan Mode Sisi Kanan dan Kiri Menggunakan Sensor MPU6050 Dan Metode Support Vector Machine Fatur Rahman, Mohammad; Syauqy, Dahnial; Kurwniawan, Wijaya
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 7 (2025): Juli 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Latihan side lunge merupakan salah satu bentuk olahraga yang efektif untuk melatih otot kaki, terutama otot paha dan lutut. Namun, kesalahan postur selama melakukan latihan ini dapat meningkatkan risiko cedera, khususnya pada ligamen lutut dan punggung bawah. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem wearable yang mampu mendeteksi postur side lunge secara real-time menggunakan sensor MPU6050 dan algoritma Support vector machine (SVM). Sistem ini dirancang agar pengguna dapat memperoleh umpan balik langsung melalui buzzer, guna membantu memperbaiki postur latihan secara mandiri tanpa pengawasan pelatih. Sistem terdiri dari dua node: satu dipasang pada punggung dan satu lagi pada lutut. Data sensor dari kedua node digabungkan dan diproses menggunakan mikrokontroler ESP32. Model klasifikasi dilatih dengan algoritma SVM berbasis dataset tiga kelas, yaitu "benar", "salah", dan "idle". Hasil klasifikasi kemudian digunakan untuk mengaktifkan buzzer sesuai dengan kategori postur. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model SVM yang diterapkan ini mampu mencapai akurasi klasifikasi hingga 100% pada mode kanan dan 100% pada mode kiri, sedangkan implementasi sistem memberikan presentase akurasi ssitem untuk mode kanan mencapai 100% dan mode kiri mencapai 91,67%. Selain itu, waktu komputasi sistem sebesar 3238 mikrodetik untuk mode kanan dan 3436 mikrodetik untuk mode kiri, menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan respons secara cepat. Temuan ini membuktikan bahwa sistem yang dikembangkan tidak hanya akurat, tetapi juga responsif dan dapat digunakan secara praktis dalam latihan fisik harian untuk mencegah cedera akibat kesalahan postur.
Studi Komparasi Persepsi Penggunaan Kecerdasan Buatan Generatif Sebagai Penasihat Perjalanan Luar Negeri (Studi Kasus: Grok dan Gemini) Fatimah, Nikmatus Yulia; Perdanakusuma, Andi Reza; Wicaksono, Satrio Agung
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 7 (2025): Juli 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Seiring dengan meningkatnya kompleksitas informasi dan pilihan destinasi, wisatawan seringkali menghadapi kesulitan dalam menyusun itinerari yang optimal, menemukan penawaran terbaik, dan mengatasi kendala bahasa atau budaya. Penelitian ini mengkaji persepsi pengguna tentang bagaimana teknologi kecerdasan buatan dapat digunakan untuk memproses data dalam jumlah besar dari berbagai sumber (misalnya, ulasan pengguna, data penerbangan, akomodasi, dan aktivitas lokal) guna menghasilkan rekomendasi yang dipersonalisasi sesuai dengan preferensi, anggaran, dan minat spesifik pengguna sebagai penasihat perjalanan luar negeri. Selain itu, persepsi ini juga membahas peran kecerdasan buatan dalam memberikan dukungan real-time selama perjalanan. Penggalian data penelitian ini dilakukan dengan metode wawancara dengan narasumber yang relevan dengan perjalanan luar negeri dan kecerdasan buatan. Wawancara ini dilaksanakan pada pertemuan virtual. Rekaman wawancara ditranskripsi menjadi data teks wawancara. Data tersebut dianalisis secara tematik dengan cara iterasi berulang untuk mencari kode unik. Kode unik tersebut kemudian diolah hingga menghasilkan tema hasil penelitian. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kecerdasan buatan Grok dan Gemini mampu menjadi penasihat perjalanan luar negeri dengan kemudahan penggunaannya. Grok dan Gemini dinilai mampu memberikan informasi lengkap dan informasi terkait sebagai penasihat perjalanan luar negeri. Gemini memiliki kemampuan untuk memberi informasi umum dan mendalam sesuai perintah yang diberikan. Grok memiliki kemampuan memberi informasi yang luas dan kreatif tidak kurang dari perintah yang diberikan. Namun penggunaan kecerdasan buatan tetap diperlukan kebijaksanaan untuk memastikan kebenaran informasi dan agar pengguna tidak terlalu ketergantungan kecerdasan buatan.
Prediksi Karier Mahasiswa Pendidikan Teknologi Informasi Berdasarkan IP Semester dan SKS Menggunakan Algoritme K-Nearest Neighbor Hasibuan, Willy; Hadi Wijoyo, Satrio; Amalia, Faizatul
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 7 (2025): Juli 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Memilih jalur karier pasca-studi kerap menjadi tantangan bagi mahasiswa karena minimnya informasi dan panduan yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi karier mahasiswa Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi (PTI) berdasarkan data akademik, yaitu Indeks Prestasi (IP) semester 1–6 dan jumlah Satuan Kredit Semester (SKS) yang telah ditempuh. Algoritme yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor (KNN) karena kemampuannya dalam mengklasifikasi berdasarkan kedekatan data. Data yang digunakan berjumlah 163 mahasiswa PTI angkatan 2015–2020 yang lulus pada tahun 2020–2024, dengan label karier “Bekerja,” “Belum Bekerja,” dan “Lanjut Studi.” Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, resampling, pembagian data latih dan uji, penerapan algoritma KNN, serta evaluasi model menggunakan classification report, cross-validation dan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model KNN mampu memprediksi karier mahasiswa dengan akurasi 90%, dengan nilai F1-score tertinggi pada kelas “Lanjut Studi” (0,95). Evaluasi cross-validation menunjukkan akurasi sebesar 71% (CV=3), 75% (CV=5), dan 75% (CV=10). Model ini diharapkan dapat menjadi alat bantu yang efektif bagi mahasiswa dan institusi dalam perencanaan karier yang lebih terarah.
Rancang Bangun Prototipe Sistem Pemilahan E-Waste Menggunakan MobileNetV3 Berbasis Raspberry Pi 4 Fauzan Al-Rafi, Muhammad; Regasari Mardi Putri, Rekyan; Setiawan, Eko
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 7 (2025): Juli 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Seiring meningkatnya konsumsi perangkat elektronik, volume limbah elektronik (e-waste) di Indonesia terus bertambah hingga mencapai 1,9 juta ton pada tahun 2022, namun tingkat daur ulangnya masih sangat rendah. Proses pemilahan yang umumnya masih manual menjadi salah satu kendala utama karena tidak efisien dan berisiko bagi kesehatan pekerja. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sebuah prototipe sistem pemilahan e-waste otomatis untuk meningkatkan efisiensi dan keamanan. Sistem ini memanfaatkan Raspberry Pi 4 sebagai unit pemrosesan utama dan menerapkan algoritma deep learning MobileNetV3-Small untuk mengklasifikasikan empat jenis e-waste umum: baterai, kabel, papan sirkuit (PCB), dan lampu. Model dilatih menggunakan teknik transfer learning pada dataset yang disiapkan melalui platform Roboflow dan diimplementasikan menggunakan ONNX Runtime untuk inferensi yang cepat pada perangkat edge. Hasil pengujian menunjukkan prototipe mampu bekerja secara efektif. Tingkat akurasi klasifikasi fungsional sistem mencapai 92,5%. Waktu komputasi rata-rata yang dibutuhkan model untuk melakukan inferensi adalah 0,050 detik, dengan total waktu siklus pemilahan rata-rata 8,60 detik. Hasil ini membuktikan bahwa prototipe yang dikembangkan merupakan solusi yang cepat, akurat, dan layak untuk otomatisasi tahap awal pengelolaan e-waste.
Perancangan User Experience Aplikasi Kontrak Berlangganan Elektronik dengan Menggunakan Metode Human Centered Design Studi Kasus PT Telkom Wilayah Semarang Khoirul Hidayat, Wahyu; Muslimah Az-Zahra, Hanifah; Chandra Saputra, Mochamad
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 7 (2025): Juli 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Perkembangan teknologi digital menuntut perusahaan untuk beradaptasi, termasuk dalam hal pengelolaan dokumen kontrak. PT Telkom Regional IV Semarang, khususnya Unit BGES, masih menggunakan metode konvensional dalam proses pembuatan dan persetujuan kontrak, yang mengakibatkan kesulitan pelacakan dan efisiensi yang rendah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang pengalaman pengguna (User Experience) dari aplikasi kontrak berlangganan elektronik menggunakan pendekatan Human-Centered Design (HCD). Proses perancangan dilakukan melalui empat tahapan HCD, yaitu memahami konteks penggunaan, spesifikasi kebutuhan pengguna, pembuatan desain solusi, dan evaluasi desain. Data dikumpulkan melalui wawancara dengan stakeholder dan diolah menjadi spesifikasi kebutuhan fungsional dan non-fungsional. Prototipe diuji melalui metode usability testing dan instrumen System Usability Scale (SUS). Hasil akhir berupa high-fidelity prototype menunjukkan skor SUS sebesar 85 yang masuk kategori “Excellent”, mengindikasikan bahwa rancangan sistem memenuhi kebutuhan pengguna secara optimal dan berpotensi meningkatkan efisiensi kerja. Penelitian ini diharapkan menjadi dasar pengembangan sistem digital kontrak yang lebih efektif dan berorientasi pada pengguna.
Analisis Perbandingan Performa Algoritma YOLOv8n dengan Kombinasi GhostNet untuk Mendeteksi Lubang Pada Jalan Adam Ibrahim, Muhammad; Tibyani; Fitri Utaminingrum
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
Analisis Perubahan Sentimen Karyawan Tokopedia Pasca-Akuisisi Bytedance Berdasarkan Ulasan di Glassdoor Asyrofi, Moh. Yuslam; Setiawan, Nanang Yudi; Wardani, Niken Hendrakusma
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 7 (2025): Juli 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Akuisisi perusahaan dapat memengaruhi berbagai aspek lingkungan kerja yang berpotensi mengubah persepsi dan kepuasan karyawan secara signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi perubahan sentimen karyawan Tokopedia sebelum dan sesudah akuisisi oleh ByteDance melalui analisis ulasan di platform Glassdoor. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan metode Analisis Sentimen Berbasis Aspek yang dikombinasikan dengan Herzberg’s Two-Factor Theory untuk mengklasifikasikan aspek motivator dan hygiene dalam ulasan karyawan. Perubahan sentimen dianalisis menggunakan metrik Δ Net Sentiment Score, sementara tingkat perhatian karyawan terhadap aspek kerja diukur menggunakan Δ Proporsi Aspek. Hasil analisis kemudian dipetakan ke dalam kerangka Importance-Performance Analysis (IPA) untuk menentukan prioritas manajerial. Data penelitian terdiri dari 1.795 ulasan dari Glassdoor dalam rentang waktu 2015-2025. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aspek Work Condition, Interpersonal Relations, Compensation, Advancement, Personal Life, dan Growth menjadi perhatian utama pascaakuisisi. Ditemukan peningkatan persepsi positif pada aspek Compensation (+19,3 pp) dan Company Policy (+14,7 pp), namun terjadi penurunan signifikan pada aspek Advancement (-53,1 pp). Berdasarkan pemetaan IPA, aspek Advancement memerlukan perhatian khusus dari manajemen untuk perbaikan.
Analisis Faktor yang Memengaruhi Niat Penggunaan Berkelanjutan Bank Digital Kulsum, Sita Evania; Pinandito, Aryo; Maghfiroh, Intan Sartika Eris
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 7 (2025): Juli 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Perkembangan teknologi digital telah mendorong transformasi pada sektor perbankan, ditandai dengan kemunculan bank digital sebagai alternatif layanan keuangan yang efisien dan praktis. Di Indonesia, adopsi bank digital menunjukkan pertumbuhan pesat, dengan jutaan pengguna memanfaatkan kemudahan transaksi melalui perangkat elektronik. Namun, tingginya tingkat adopsi belum tentu menjamin keberlanjutan penggunaan dalam jangka panjang. Keberhasilan layanan bank digital tidak hanya bergantung pada jumlah pengguna baru, tetapi juga pada kemampuan mempertahankan pengguna yang sudah ada. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh faktor brand image terhadap trust, serta trust dan system quality terhadap continuance intention bank digital di Indonesia. Penelitian dilakukan dengan pendekatan kuantitatif dengan teknik analisis berupa regresi linier sederhana. Terdapat 100 data terkumpul dari kuesioner yang disebar kepada pengguna bank digital di Indonesia. Data tersebut dianalisis menggunakan tools SPSS. Hasil menunjukkan bahwa brand image, trust, dan system quality memiliki pengaruh terhadap continuance intention.
Analisis Pengalaman Pengguna Aplikasi “Strava: Run, Bike, Ride” Terhadap Pendorong Perilaku Berolahraga Dalam Upaya Penerapan Gaya Hidup Sehat Azhar, Hilal Fauzan; Aknuranda, Ismiarta; Pinandito, Aryo
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 7 (2025): Juli 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Rendahnya tingkat aktivitas fisik masih menjadi tantangan, meskipun teknologi seperti aplikasi kebugaran telah banyak dikembangkan. Strava, salah satu aplikasi populer, menawarkan fitur pelacakan olahraga dan interaksi sosial seperti memberikan apresiasi kepada pengguna lain (Kudos) dan berbagi aktivitas ke Instagram Story. Fitur-fitur ini diyakini dapat meningkatkan motivasi pengguna untuk berolahraga. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara pengalaman pengguna aplikasi Strava dengan pendorong perilaku berolahraga. Metode yang digunakan adalah kuantitatif dengan teknik purposive sampling, melibatkan 110 responden pengguna aktif Strava di Jakarta. Pengumpulan data dilakukan secara daring menggunakan kuesioner, dan dianalisis dengan uji Spearman’s Rho. Hasil univariat menunjukkan bahwa 94,5% responden mengalami peningkatan dorongan berolahraga setelah menggunakan Strava. Hasil bivariat menunjukkan korelasi positif yang signifikan (r = 0,631; p < 0,001). Temuan ini menunjukkan bahwa pengalaman pengguna yang positif, termasuk aspek sosial seperti pemberian kudos dan berbagi aktivitas, berkontribusi dalam mendorong perilaku berolahraga. Dengan demikian, Strava berpotensi menjadi alat efektif untuk mendukung gaya hidup sehat jika digunakan secara bijak dan berkelanjutan.

Page 632 of 685 | Total Record : 6850

 630   631   632   633   634 

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