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
 655   656   657   658   659 
Analisis Pengaruh Potongan Harga, Product Quality, Guidance Shopping dan Online Review terhadap Minat Beli Konsumen pada Live Streaming Shopping Susilowati, Putry Amaylia; Pinandito, Aryo; Rachmadi, Aditya
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 10 (2025): Oktober 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Live streaming shopping merupakan inovasi dalam e-commerce yang menggabungkan aktivitas belanja dengan interaksi secara langsung antara penjual dan konsumen. Fitur ini memungkinkan konsumen melihat produk secara real-time dan memperoleh informasi produk melalui demontrasi langsung, sehingga dapat memengaruhi minat beli. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh potongan harga (price discount), kualitas produk (product quality), ulasan online (online review), dan panduan belanja (guidance shopping) terhadap minat beli konsumen pada fitur live streaming Shopee. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode pengumpulan data berupa penyebaran kuesioner pada responden. Sampel penelitian adalah 116 mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya yang pernah menggunakan fitur live shopping. Data dikumpulkan melalui kuesioner dan dianalisis menggunakan Generalized Linear Model (GLM) karena data tidak terdistribusi normal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa potongan harga, product quality, dan guidance shopping berpengaruh signifikan terhadap minat beli konsumen, sedangkan online review tidak berpengaruh signifikan. Hal ini mengindikasikan bahwa faktor demonstrasi produk secara langsung, potongan harga dan panduan belanja pada konsumen, lebih berpengaruh terhadap minat beli dibandingkan dengan ulasan tertulis. Penelitian ini dapat disimpulkan bahwa pentingnya strategi pemasaran yang memanfaatkan potongan harga, menonjolkan kualitas produk, dan panduan belanja langsung dalam meningkatkan minat beli pada live shopping. Kata kunci: e-commerce, guidance shopping, kualitas produk, live shopping, minat beli, potongan harga, ulasan online
Penjadwalan Ujian Akhir Semester dengan Algoritma Ant Colony Optimization (Studi Kasus: Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya) Sukma, Lintang Cahyaning; Kurnianingtyas, Diva; Muflikhah, Lailil
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 Internasional Cogent Engineering 
Deteksi Kerentanan Cross-Site Request Forgery (CSRF) pada Plugin WordPress dengan Menggunakan Analisis Nonce Akbar, Aldi Fandiya; Data, Mahendra; Fauzi, M. Ali
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 9 (2025): September 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

WordPress, sebagai platform Content Management System (CMS) yang dominan, menjadi target utama serangan siber, termasuk Cross-Site Request Forgery (CSRF). Meskipun WordPress telah mengadopsi mekanisme Nonce sebagai token keamanan untuk memverifikasi keabsahan permintaan, implementasinya pada Plugin sering kali tidak konsisten dan rentan terhadap kesalahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi celah tersebut dengan mengembangkan custom ruleset PHP_CodeSniffer (PHPCS) yang dirancang khusus untuk mendeteksi kesalahan implementasi Nonce dalam Plugin WordPress. Ruleset yang dinamakan WPNonceAnalysis ini dibangun di atas WordPress Coding standards (WPCS) dan terdiri dari tiga sniff utama untuk mendeteksi ketiadaan generasi Nonce, kurangnya verifikasi, dan mengevaluasi kualitas implementasi. Metodologi penelitian melibatkan identifikasi pola kesalahan, perancangan sniff, serta pengujian terhadap 20 Plugin WordPress (10 versi rentan dan 10 versi aman). Hasil pengujian menunjukkan bahwa ruleset WPNonceAnalysis sangat efektif, dengan Akurasi sebesar 90% dan Recall 100%, berhasil mengidentifikasi semua Plugin rentan tanpa false negative. Namun, nilai Presisi 83.33% mengindikasikan adanya kasus false positive akibat keterbatasan analisis statis dalam memahami konteks aplikasi yang kompleks. Penelitian ini menunjukkan bahwa custom ruleset PHPCS yang dikembangkan memiliki kinerja yang sangat baik untuk deteksi otomatis kesalahan implementasi Nonce, menjadikannya alat bantu yang berharga untuk mitigasi kerentanan CSRF di ekosistem WordPress.
Penjadwalan Ujian Akhir Semester Menggunakan Algoritma Artificial Bee Colony (Studi Kasus: Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya) Bajsair, Fath' Hani Sarli; Kurnianingtyas, Diva; Muflikhah, Lailil
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 Internasional Cogent Engineering
Klasifikasi Penyakit Tumor Otak berdasarkan Citra MRI Menggunakan Metode Convolutional Neural Network EfficientNetV2-S Nainggolan, Yohana Beatrice; Perdana, Rizal Setya; Soebroto, Arief Andy
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 10 (2025): Oktober 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Tumor otak merupakan salah satu penyakit yang menjadi ancaman bagi otak manusia. Diagnosis yang cepat dan akurat merupakan kunci utama untuk menentukan rencana pengobatan yang efektif dan meningkatkan prognosis pasien. Magnetic Resonance Imaging (MRI) adalah salah satu teknik pencitraan medis non-invasif untuk mendeteksi dan mendiagnosis tumor otak. Interpretasi citra MRI secara manual oleh ahli radiologi memiliki kekurangan seperti bersifat subjektif, memakan waktu, dan rentan terhadap kelelahan, yang dapat menyebabkan kesalahan diagnosis. Untuk mengatasi tantangan tersebut, penelitian ini melakukan klasifikasi tumor otak menggunakan arsitektur deep learning modern, EfficientNetV2-S, yang unggul dalam efisiensi dan kecepatan. Model ini dilatih dan divalidasi menggunakan dataset MRI yang mencakup kelas tumor glioma, meningioma, pituitary, serta citra tanpa tumor. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan citra seperti resizing, augmentasi data, diikuti dengan proses fine-tuning pada arsitektur EfficientNetV2-S. Kinerja model dievaluasi secara komprehensif menggunakan metrik akurasi, presisi, sensitivitas, dan F1 score. Hasil pengujian kinerja model menunjukkan bahwa model yang diusulkan mampu mencapai akurasi klasifikasi yang sangat tinggi dan andal terutama pada pembekuan layers transfer learning sebesar 70% untuk 4 kelas dengan akurasi validasi mencapai 99,81%. Pendekatan ini menegaskan potensi EfficientNetV2-S sebagai metode yang robust untuk dikembangkan menjadi sistem pendukung keputusan klinis, yang dapat membantu ahli radiologi dalam mempercepat dan meningkatkan keakuratan diagnosis tumor otak. Kata kunci: efficientnetv2-s, brain tumor, magnetic resonance imaging, transfer learning
Kinerja Deteksi Tautan Website Phishing Menggunakan Isolation Forest Yuhand Pramudita, Rezzy; Setiawan, Budi Darma; Data, Mahendra
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 10 (2025): Oktober 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Ancaman dari serangan phishing yang terus meningkat dan berkembang pesat menuntut adanya metode deteksi yang lebih dinamis dan efisien dibandingkan pendekatan tradisional berbasis blacklist yang tidak efektif terhadap serangan baru. Selain itu, penggunaan machine learning dengan metode supervised learning-pun memiliki keterbatasan dalam menghadapi data yang tidak seimbang (class imbalance) dan adanya serangan zero-day. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas dari algoritma Isolation Forest sebagai metode unspervised anomaly detection untuk mengidentifikasi tautan website phishing, serta menguji pengaruh hyperparameter n_trees dan sample size terhadap kinerjanya. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif eksperimental pada dataset PhiUSIIL Phishing URL. Model akan dievaluasi menggunakan skema k-fold cross validation dengan dua metode pencarian threshold yang berbeda (TPR-based dan contamination-based), serta diuji pada kondisi data latih seimbang dan tidak seimbang. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Isolation Forest efektif dalam melakukan deteksi, terutama saat dilatih menggunakan data yang tidak seimbang yang memiliki proporsi data normal jauh lebih banyak daripada data phishing. Kinerja terbaik yang dicapai menghasilkan F1-Score 0,93, sensitivity 0,95, dan specificity 0,92. Selain itu, hyperparameter sample_size terbukti berpengaruh signifikan terhadap performa, sedangkan n_trees berperan dalam menstabilkan hasil prediksi. Lalu, dibandingkan dengan One-Class SVM, Isolation Forest terbukti lebih unggul dalam hal F1-Score, specificity, dan efisiensi waktu komputasi. Untuk itu, ditarik kesimpulan bahwa algoritma Isolation Forest merupakan salah satu solusi yang akurat, efisien, dan andal dalam mendeteksi tautan phishing dengan mendekatan anomaly detection.
Perancangan User Experience Website Usaha Persewaan Kostum Dengan Menggunakan Metode Design Thinking (Studi Kasus: Pamojie Artcollection kabupaten Bondowoso) khoirinnisa, septia; Tolle, Herman; Santoso, Nurudin
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 10 (2025): Oktober 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Persewaan kostum Pamojie Art Collection di Kabupaten Bondowoso saat ini mengandalkan media sosial Instagram dan WhatsApp untuk pemesanan, yang mengakibatkan komunikasi tidak terstruktur dan sering terjadi keterlambatan respons. Penelitian ini bertujuan merancang prototipe website persewaan kostum dengan fokus pada User Experience menggunakan metode Design Thinking.Metode Design Thinking dipilih karena mampu menggali kebutuhan pengguna secara mendalam melalui lima tahapan: empathize, define, ideate, prototype, dan test. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara dengan pemilik usaha dan penyebaran kuesioner kepada pengguna untuk menyusun kebutuhan fungsional dan non-fungsional serta desain antarmuka yang sesuai. Prototipe website dikembangkan menggunakan Figma dan diuji dengan metode System Usability Testing dan User Experience Questionnaire (UEQ) untuk mengevaluasi efektivitas, efisiensi, dan kepuasan pengguna. Hasil pengujian menunjukkan prototipe website berhasil meningkatkan efisiensi pemesanan, mengurangi miskomunikasi, dan memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik. Website ini diharapkan menjadi solusi digital yang relevan untuk mengembangkan layanan persewaan kostum Pamojie Art Collection secara lebih profesional dan terstruktur, menggantikan ketergantungan pada media sosial yang kurang efektif. Kata kunci: User Experience, Design Thinking, Persewaan Kostum, Website, Pamojie Artcollection, Prototipe
Analisis Sentimen Persepsi Publik Terhadap Film “Ice Cold : Murder, Coffee, and Jessica Wongso” Menggunakan Metode Long Short Term Memory Aulia, Muhammad Rafli; Septriayadi Sianturi, Riswan; Yudi Setiawan, Nanang
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 Konferensi Internasional ICOMIT
Deteksi Konten Ilegal Pada Situs Web Menggunakan Elasticsearch Mulia Pratama, Afwan; Data, Mahendra; Yahya, Widhi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 10 (2025): Oktober 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Seiring dengan meningkatnya pemanfaatan teknologi web di Indonesia untuk layanan publik, khususnya pada situs-situs pemerintahan dengan domain .go.id, tantangan keamanan siber juga turut meningkat. Salah satu ancaman signifikan adalah penyisipan konten ilegal, seperti promosi judi daring, melalui teknik BlackHat SEO dan Web Defacement yang dapat merusak integritas data dan reputasi instansi. Kondisi ini menghadirkan tantangan keamanan siber yang signifikan karena metode deteksi ancaman secara manual tidak lagi memadai. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah sistem yang mampu mendeteksi injeksi konten ilegal pada situs web secara otomatis. Metodologi yang diusulkan adalah dengan mengintegrasikan teknik web scraping dan web crawling menggunakan framework Scrapy untuk ekstraksi data konten. Data yang terkumpul kemudian disimpan, diindeks, dan dianalisis menggunakan mesin pencari Elasticsearch, yang memungkinkan pencarian cepat berbasis Query DSL dengan kueri fuzzy untuk mengidentifikasi kata kunci ilegal beserta variasinya. Hasil pengujian pada 100 subdomain simulasi menunjukkan sistem mampu mendeteksi kata kunci ilegal dengan tingkat akurasi tinggi, mencapai 97% untuk kata kunci "togel" dan 92% untuk kata kunci "gacor", dengan tingkat False Positive dan False Negative yang dapat diminimalkan. Penelitian ini berhasil mengembangkan sebuah sistem fungsional yang efektif untuk mendeteksi konten ilegal berbasis kata kunci.
Studi Kinerja TF-IDF dan IndoBERT dalam Rekomendasi Resep Berbasis Mobile dengan Arsitektur Microservice Puspa Andina, Sherla; Sakti Pramukantoro, Eko; Yahya, Widhi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 10 (2025): Oktober 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Sistem rekomendasi resep makanan menjadi solusi praktis untuk membantu pengguna dalam menentukan menu berdasarkan bahan makanan yang tersedia. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi sistem rekomendasi resep berbasis mobile dengan membandingkan dua metode representasi teks, yaitu TF-IDF dan IndoBERT, dalam hal relevansi hasil rekomendasi dan efisiensi waktu respon. Sistem dibangun dengan arsitektur microservice, di mana aplikasi mobile mengirimkan daftar bahan makanan yang dimiliki pengguna ke server, yang kemudian memproses permintaan dan mengembalikan rekomendasi resep. Metode TF-IDF digunakan sebagai pendekatan berbasis statistik yang sederhana, sementara IndoBERT digunakan sebagai pendekatan berbasis pemahaman semantik menggunakan model pre-trained berbasis transformer. Pengujian dilakukan menggunakan metrik evaluasi seperti Precision@5, Recall@5, F1-score@5, dan Mean Reciprocal Rank (MRR@5) untuk mengukur relevansi hasil. Waktu respon diukur dengan mencatat selisih waktu antara permintaan dikirim dan hasil diterima di sisi Android. Hasil penelitian menunjukkan bahwa IndoBERT unggul dalam hal relevansi, dengan skor rata-rata yang lebih tinggi pada semua metrik evaluasi dibandingkan TF-IDF. Namun, TF-IDF memberikan waktu respon yang secara signifikan lebih cepat dibandingkan IndoBERT. Temuan ini menunjukkan bahwa pemilihan metode harus disesuaikan dengan kebutuhan sistem. TF-IDF lebih cocok untuk sistem dengan keterbatasan sumber daya, sedangkan IndoBERT lebih sesuai untuk sistem yang mengutamakan relevansi hasil rekomendasi.

Page 657 of 685 | Total Record : 6850

 655   656   657   658   659 

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