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
 663   664   665   666   667 
Pengembangan Sistem Identifikasi Data Pada KTP Menggunakan YOLOv5 dan Tesseract OCR Berbasis Raspberry Pi 4B Izzuddin, Ahmad; Putri, Rekyan Regasari Mardi; Setiawan, Eko
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 11 (2025): November 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kartu Tanda Penduduk (KTP) merupakan identitas resmi yang digunakan dalam berbagai proses administratif seperti pendaftaran layanan publik, transaksi perbankan, dan klaim asuransi. Namun, proses pengelolaan data KTP seringkali menemui kendala, terutama dalam hal penyalinan dan pencatatan manual oleh operator yang memakan waktu dan rawan kesalahan. Pada tiap KTP elektronik (KTP-el) memiliki chip yang memuat data dari KTP itu sendiri, tetapi tidak semua instansi mendapat izin untuk mendapatkan akses module pembaca chip tersebut. Teknologi seperti Optical Character Recognition (OCR) berbasis template matching telah diterapkan untuk menanggulangi masalah tersebut, tetapi tingkat akurasinya masih rendah dan kurang efisien. Penelitian ini mengusulkan pengembangan sistem untuk identifikasi data KTP menggunakan algoritma You Only Look Once versi ke-5 (YOLOv5) dan Tesseract OCR yang dijalankan pada perangkat Raspberry Pi 4B. Sistem ini dirancang untuk mendeteksi objek KTP pada gambar serta mengenali teks dalam integrasi sistem yang portabel. YOLOv5 dipilih karena kemampuannya dalam deteksi objek yang cepat dan akurat, sementara Tesseract OCR mendukung pengenalan karakter dalam berbagai bahasa. Berdasarkan hasil pengujian, sistem mampu mencapai akurasi deteksi sebesar 100% dan akurasi pengenalan teks sebesar 97,75%, dengan waktu komputasi rata-rata 3,179 detik per identifikasi. Hasil pengujian yang lain menunjukkan bahwa rata-rata penggunaan memori mencapai 12,805%, sementara rata-rata penggunaan CPU berada pada angka 74,965%. Temuan ini membuktikan bahwa kombinasi YOLOv5 dan Tesseract OCR dalam sistem identifikasi data KTP menunjukkan kinerja yang optimal untuk implementasi pada perangkat embedded system. Selain itu, sistem ini memiliki potensi yang besar untuk diimplementasikan dalam layanan publik secara real-time.
Sistem Deteksi Pola Menapak Kaki Untuk Identifikasi Risiko Cedera Menggunakan Sensor ToF faqih, abdullah; Syauqy, Dahnial; Henryranu Prasetio, Barlian
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 11 (2025): November 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Pola menapak kaki saat berlari merupakan faktor biomekanik penting yang memengaruhi distribusi beban pada tungkai bawah. Teknik menapak yang tidak tepat dapat meningkatkan risiko cedera, terutama pada area kaki, lutut, dan pinggul. Metode konvensional untuk mengidentifikasi pola menapak umumnya mengandalkan pengamatan visual atau analisis video berkecepatan tinggi, yang cenderung memakan waktu, bersifat subjektif, dan tidak praktis untuk pemantauan secara real-time. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi pola menapak secara real-time menggunakan sensor Time-of-Flight (ToF) sebagai solusi objektif dan portabel. Sistem dirancang dengan dua sensor VL53L1X yang dipasang pada bagian depan dan belakang sepatu, terhubung ke mikrokontroler ESP32. Sensor ini mengukur jarak kaki terhadap tanah, dan data dikirim melalui koneksi Bluetooth Low Energy (BLE) ke unit pemrosesan sekunder. Data kemudian difilter menggunakan metode exponential moving average, dikalibrasi, dan diklasifikasikan ke dalam tiga jenis pola menapak: rearfoot, midfoot, dan forefoot. Hasil pengujian menunjukkan akurasi klasifikasi sebesar 100% dalam kondisi statis dan rata-rata 86,7% saat berlari dinamis. Sistem ini menunjukkan potensi sebagai alat bantu pemantauan biomekanik lari untuk pencegahan cedera dan optimasi performa secara objektif dan real-time.
Studi Komparatif Algoritma Long Short Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU) Dalam Peramalan Harga Saham PT. Fast Food Indonesia TBK (FAST) Maulidiyah Rizqiyani, Erlis; Setiawan, Nanang Yudi; Saputra, Mochamad Chandra
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 11 (2025): November 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Investasi sektor saham pada saat ini telah berkembang dan didukung dengan teknologi berbasis AI. terdapat satu pendekatan yang efektif adalah model time series berbasis Recurrent Neural Networks (RNN). Dalam ranah RNN, Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU). LSTM dikenal unggul dalam menangani ketergantungan jangka panjang dan masalah vanishing gradient, sementara GRU menawarkan struktur yang lebih sederhana dengan kecepatan pelatihan yang lebih tinggi, tanpa banyak mengorbankan akurasi. penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma LSTM dan GRU dalam memprediksi harga saham FAST, serta mengevaluasi pengaruh variasi rentang waktu data terhadap akurasi prediksi. Penelitian ini bersifat analitik dan eksperimental dengan menggunakan pendekatan kuantitatif. Persian matematika harus diberi nomor urut dalam kurung biasa dan harus diacu dalam tulisan. Metode penelitian yang diterapkan adalah eksperimen komputasional dengan teknik time series forecasting, di mana data historis harga saham dianalisis menggunakan model deep learning. Algoritma Gated Recurrent Unit (GRU) memiliki kinerja yang lebih unggul dibandingkan Long Short-Term Memory (LSTM) dalam memprediksi harga saham PT. Fast Food Indonesia Tbk (FAST). Keunggulan GRU ditunjukkan oleh nilai evaluasi MAPE dan RMSE yang lebih rendah, Sementara itu, LSTM menunjukkan performa kompetitif pada rentang waktu pendek, namun kurang stabil pada rentang waktu yang lebih panjang.
Penerapan Augmented Reality Pada Visualisasi Sejarah Komputer Menggunakan Marker Based Tracking Berbasis Android Dewantara, Arya Putra; Tolle, Herman; Al Huda, Fais
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 11 (2025): November 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah membuka peluang baru dalam bidang pendidikan, termasuk dalam penyampaian materi sejarah komputer yang kerap dianggap kurang menarik oleh generasi muda. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi histARic sebagai pembelajaran interaktif berbasis Augmented Reality (AR) untuk visualisasi sejarah komputer menggunakan pendekatan marker-based tracking pada platform Android. Aplikasi ini memungkinkan pengguna memindai marker 2D untuk menampilkan model 3D komputer klasik, serta menyajikan informasi dalam bentuk teks, audio, dan video. Pengembangan dilakukan menggunakan Metode Multimedia Development Life Cycle dengan tahapan konsep, desain, pengumpulan materi, pengembangan, pengujian, dan distribusi. Pengujian dilakukan menggunakan metode black box testing dan Handheld Augmented Reality Usability Scale. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur berfungsi dengan baik dan aplikasi mendapatkan skor usability rata-rata 80,4, yang tergolong dalam kategori “Excellent”. Kesimpulannya, aplikasi ini efektif sebagai media pembelajaran interaktif yang mampu meningkatkan pemahaman dan minat terhadap sejarah komputer melalui pengalaman visual yang imersif dan menarik.
Evaluasi User Experience dengan Diary Study Method Pada Layanan Transportasi PT. XYZ Annila, Nazwa; Rachmadi, Aditya; Maghfiroh, Intan Sartika Eris
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 11 (2025): November 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Aplikasi InDrive merupakan layanan transportasi online yang memiliki keunikan dalam fitur negosiasi tarif antara pengguna dan pengemudi. Meski demikian, banyak ulasan pengguna yang mengeluhkan masalah seperti aplikasi yang sering lag, peta tidak akurat, serta antarmuka yang kurang intuitif, sehingga menurunkan kepuasan dan kenyamanan pengguna. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi pengalaman pengguna (user experience) aplikasi InDrive menggunakan metode Diary Study selama periode yang ditentukan. Data dianalisis melalui metode Thematic Analysis dan menghasilkan 8 tema utama, yakni frekuensi penggunaan, interaksi dengan fitur, kemudahan aplikasi, pengalaman layanan, hambatan penggunaan, interaksi dengan driver, pengalaman fitur pembayaran, serta perbandingan dengan aplikasi lain. Hasil penelitian menunjukkan masalah teknis, ketidakakuratan peta, fitur negosiasi yang kurang efisien, serta keterbatasan opsi pembayaran sebagai faktor utama ketidakpuasan pengguna. Meski unggul dalam fleksibilitas harga, InDrive dinilai kalah dalam keandalan dibandingkan aplikasi lain seperti Gojek dan Grab. Rekomendasi perbaikan meliputi optimasi performa aplikasi, penyempurnaan antarmuka, peningkatan akurasi peta, serta penambahan metode pembayaran digital. Penelitian ini diharapkan menjadi kontribusi untuk pengembangan pengalaman pengguna InDrive agar lebih optimal dan kompetitif di pasar layanan transportasi digital di Indonesia.
Implementasi Sistem Deteksi Serangan Pada Website Berbasis WordPress Secara Realtime Menggunakan Apache Kafka Rafi Faisal, Muhammad; Pramukantoro, Eko Sakti; Data, Mahendra
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 11 (2025): November 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Perkembangan teknologi digital mendorong meningkatnya kebutuhan masyarakat akan akses informasi yang cepat dan efisien. WordPress hadir sebagai solusi favorit dari hal tersebut. Namun, website berbasis WordPress juga menjadi salah satu target utama serangan siber karena banyaknya plugin dan tema yang rentan terhadap eksploitasi. Penelitian sebelumnya oleh Purwidyantoro (2025) telah berhasil mengembangkan sistem klasifikasi serangan menggunakan machine learning berbasis log ModSecurity. Namun, sistem tersebut masih menggunakan pendekatan batch processing, di mana proses inferensi dilakukan secara berkala dan tidak secara langsung ketika log baru tercatat. Keterbatasan ini memberikan celah waktu bagi penyerang untuk melancarkan aksinya sebelum deteksi dilakukan. Sebagai pengembangan dari pendekatan tersebut, penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi serangan secara real-time berbasis log web server dengan memanfaatkan arsitektur pemrosesan data streaming menggunakan Apache Kafka. Sistem ini mengintegrasikan model klasifikasi Decision Tree yang telah dilatih untuk mengenali berbagai jenis serangan terhadap WordPress, seperti SQL Injection, Cross-Site Scripting (XSS), Remote Code Execution (RCE), dan File Inclusion. Log serangan dikirim secara streaming menggunakan Kafka Producer dan diterima oleh Kafka Consumer, yang kemudian memproses log, mengklasifikasikan, serta mengirimkan peringatan melalui Telegram secara otomatis apabila serangan terdeteksi. Evaluasi dilakukan terhadap 11 skenario serangan yang mencakup 6 jenis ancaman umum. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi 10 dari 11 skenario dengan akurasi 100% pada masing-masing 20 payload serangan. Namun, serangan Local File Inclusion (LFI) gagal terdeteksi, yang menunjukkan perlunya perbaikan pada tahapan pelabelan data atau preprocessing. Dari sisi performa, Kafka Producer mampu mencapai throughput 94,37 KB/s, sementara Kafka Consumer hanya 6,36 KB/s, dengan rata-rata latency 13,5 detik. Bottleneck terjadi di sisi consumer akibat beban proses klasifikasi dan pengiriman notifikasi. Penggunaan sumber daya juga menunjukkan perbedaan signifikan: Kafka Producer hanya memerlukan 0,2% CPU dan 27 MB memori, sedangkan Kafka Consumer memerlukan 4,1% CPU dan 131 MB memori. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem deteksi yang dikembangkan mampu memberikan deteksi serangan secara lebih cepat dan efisien dibandingkan metode batch sebelumnya, sehingga lebih adaptif terhadap ancaman siber yang bersifat real-time.
Perancangan Gim Edukasi Matematika Pecahan untuk Siswa Sekolah Dasar menggunakan Paper Prototyping Prabasatio, Muhammad Ario Fadhlih; Jonemaro, Eriq Muhammad Adams; Tolle, Herman
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 International Journal of Serious Games
Sistem Pengenalan Plat Nomor Kendaraan dalam Kondisi Minim Cahaya Menggunakan CLAHE dan YOLOv8 untuk Gerbang Otomatis Pardamean, Yohanes; Putri, Rekyan Regasari Mardi; Budi, Agung Setia
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 11 (2025): November 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Gerbang adalah alat untuk memfasilitasi kontrol akses ke lingkungan atau properti. Integrasi pengenalan plat nomor kendaraan membantu mengotomatisasi dan mempercepat pengendalian akses, namun variasi pencahayaan dapat mengurangi kinerja sistem. Untuk mengatasi kondisi minim cahaya, studi ini menerapkan Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) sebagai langkah preprocessing. CLAHE bekerja dengan membagi citra menjadi area kecil, lalu menaikan kontras dengan limit yang telah ditentukan. Selanjutnya deteksi plat nomor menggunakan model YOLOv8 yang dilatih pada dataset yang bersumber dari Roboflow, sementara Optical Character Recognition (OCR) menangani ekstraksi karakter. Pada pengujian sistem yang telah dilakukan di keadaan minim cahaya, penggunaan CLAHE mampu mendeteksi 100% plat nomor kendaraan(7 plat) dan hasil rekognisi 71,5%(5 benar dari 7 plat). Tanpa penggunaan CLAHE, sistem hanya mendeteksi 71,5% (5 dari 7 plat) dan hasil rekognisi hanya 28,5%( 2 dari 7 plat nomor). Hasil ini menunjukkan bahwa CLAHE secara signifikan meningkatkan deteksi dan pengenalan plat nomor dalam kondisi cahaya rendah, dan pengujian siang hari menunjukan hasil similar antara penggunaan CLAHE dan tidak. Pendekatan ini menawarkan peningkatan praktis untuk sistem gerbang otomatis, menjamin operasi andal pada berbagai kondisi pencahayaan.
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Adopsi Green-IT Organisasi Kemahasiswaan pada Eksekutif Mahasiswa Universitas Brawijaya Eliantari, Putu Candra; Sianturi, Riswan Septriayadi; Herlambang, Admaja Dwi
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 Information Systems Management
Penerapan Model Prediksi Pilihan Karier Mahasiswa Menggunakan Algoritma XGBoost Qolbi, Insizzaki Alfitra; Abdurrachman Bachtiar, Fitra; Hadi Wijoyo, Satrio
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 Nasional JISEBI

Page 665 of 685 | Total Record : 6850

 663   664   665   666   667 

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