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
 678   679   680   681   682 
Pengujian Metode Pra‑Pemrosesan Super Resolution Espcn Dan Fsrcnn Terhadap Kinerja Easyocr Dan Pytesseract Pada Ekstraksi Teks Ktp Berbasis Raspberry Pi Diaz Bintang Ilyasha Suryawan
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kartu Tanda Penduduk (KTP) merupakan dokumen identitas penting dalam berbagai layanan administrasi digital. Namun, ekstraksi informasi KTP secara otomatis pada perangkat embedded masih menghadapi kendala kualitas citra dan keterbatasan sumber daya komputasi. Penelitian ini bertujuan merancang dan menganalisis sistem ekstraksi teks KTP berbasis Raspberry Pi 4B menggunakan model deteksi objek YOLOv8n, metode super-resolution ESPCN dan FSRCNN, serta library OCR EasyOCR dan PyTesseract. Sistem dirancang untuk mendeteksi area teks NIK dan nama, meningkatkan kualitas citra, dan mengekstraksi teks secara otomatis. Evaluasi dilakukan melalui pengujian jarak pengambilan citra, akurasi deteksi, akurasi ekstraksi teks menggunakan Character Error Rate (CER), waktu komputasi, serta penggunaan sumber daya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa YOLOv8n memiliki performa deteksi sangat baik dengan nilai accuracy, precision, recall, specificity, dan F1-score di atas 0,98 serta confidence sekitar 0,89. Jarak optimal pengambilan citra diperoleh pada 5 cm dengan akurasi rata-rata 98,67%. Kombinasi ESPCN dengan EasyOCR menghasilkan akurasi ekstraksi tertinggi sebesar 98,98%, sementara FSRCNN dengan PyTesseract memiliki waktu komputasi paling efisien sekitar 1 detik. Dari sisi efisiensi sumber daya, ESPCN dengan PyTesseract menunjukkan penggunaan memori dan CPU paling rendah. Sistem ini terbukti mampu menyeimbangkan akurasi, kecepatan, dan efisiensi pada perangkat embedded.
Sistem Deteksi Objek Robot Humanoid Menggunakan Haar Cascade Classifier Maulidiah, Afifah; Setyawan, Gembong Edhi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Di Indonesia, pengembangan robot humanoid difasilitasi melalui ajang tahunan Kontes Robot Indonesia (KRI) oleh Pusat Prestasi Nasional (Puspresnas), termasuk divisi Kontes Robot Sepak Bola Indonesia-Humanoid (KRSBI-H). Pada pertandingan KRSBI-H, robot perlu mendeteksi keberadaan robot lain untuk mencegah tabrakan dan mendukung pengambilan keputusan untuk strategi pertandingan. Namun, penelitian yang secara spesifik menyoroti deteksi robot humanoid lain masih terbatas. Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi robot humanoid ROBOTIS OP3 berbasis computer vision menggunakan Haar Cascade Classifier. Sistem dikembangkan melalui pengumpulan dataset citra OP3, pelatihan model hingga menghasilkan cascade.xml, serta implementasi pada ROS 2 dengan memanfaatkan citra kamera yang dipublikasikan melalui node kamera. Hasil penelitian menunjukkan algoritma Haar Cascade memiliki accuracy 0,9592, precision 0,9297, recall 0,8375, dan F1-score 0,8812, dengan kesalahan dominan berupa false negative pada kondisi tertentu. Deteksi stabil diperoleh pada rentang jarak 70–320 cm. Pada pencahayaan sedang (30–49 lux), sistem mampu menghasilkan deteksi pada sebagian besar titik uji dengan kestabilan terbaik pada rentang jarak sekitar 120–280 cm. Rata-rata waktu komputasi 0,0137 detik per frame menunjukkan sistem mampu beroperasi real-time secara efisien, dengan penggunaan CPU dan memory yang relatif ringan. Penelitian ini menunjukkan bahwa Haar Cascade Classifier efektif untuk deteksi robot humanoid pada kondisi pengujian yang dilakukan.
Implementasi dan Pengujian Performa Sistem Wireless Power Transfer Berbasis Pulse Width Modulation Arduino UNO R4 Pada Beban Aktif (ESP32) Dan Dinamis (Motor DC) Kaffi, Ahmad Azhar; Akbar, Sabriansyah
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Wireless Power Transfer (WPT) merupakan teknologi penghantaran daya listrik secara nirkabel melalui induksi elektromagnetik antara kumparan pengirim dan penerima. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kinerja sistem WPT berbasis Pulse Width Modulation (PWM) menggunakan Arduino UNO R4 pada beban yang lebih kompleks, yaitu beban aktif berupa mikrokontroler ESP32 dan beban dinamis berupa motor DC. Pengujian lanjutan dilakukan dengan memvariasikan misalignment horizontal antar kumparan serta frekuensi PWM di sekitar frekuensi resonansi untuk menganalisis pengaruhnya terhadap daya masukan, daya keluaran, dan efisiensi transfer daya. Sistem dirancang menggunakan rangkaian H-Bridge pada sisi pengirim serta penyearah dan konverter buck-boost pada sisi penerima. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem WPT mampu menyuplai beban aktif dan dinamis secara stabil hingga misalignment horizontal 1,5 cm, sedangkan pada 2 cm terjadi ketidakstabilan suplai daya yang menyebabkan reset pada beban. Selain itu, frekuensi resonansi optimal hasil eksperimen sebesar 38,3 kHz berbeda dari nilai teoritis 37,3 kHz akibat pengaruh kopling magnetik dan karakteristik beban.
Perancangan dan Implementasi Testbed Jaringan Inti 5G Standalone Berbasis Open5GS dengan Pendekatan Containerized Network Function dan Orkestrasi K3s Nugraha, Rayhan Egar Sadtya; Yahya, Widhi; Siregar, Reza Andria
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Jaringan 5G mengadopsi Network Function Virtualization (NFV) sebagai pendekatan utama dalam penyediaan fungsi jaringan guna meningkatkan fleksibilitas dan efisiensi operasional. Dalam konteks 5G, penerapan NFV perlu diintegrasikan dengan prinsip cloud-native untuk mendukung skalabilitas dinamis, otomatisasi, serta pemanfaatan sumber daya yang efisien. Berdasarkan kebutuhan tersebut, penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sebuah testbed jaringan inti 5G standalone berbasis Open5GS yang berorientasi pada arsitektur cloud-native. Penelitian ini bertujuan untuk membangun jaringan inti 5G standalone yang ringan dan fungsional, mengimplementasikan mekanisme high availability dan scalability, serta memastikan kepatuhan terhadap kerangka kerja ETSI MANO dengan deployment yang efisien sumber daya. Metodologi penelitian mencakup perancangan arsitektur sistem, implementasi K3s dengan Horizontal Pod Autoscaler (HPA) untuk lima stateless control plane network functions, serta pengujian melalui validasi fungsionalitas, evaluasi manajemen siklus hidup, dan resource profiling. Kinerja implementasi K3s dengan HPA dibandingkan dengan Kubernetes (K8s) dan K3s single-pod sebagai baseline. Hasil validasi menunjukkan bahwa testbed mampu mencapai registration success rate dan PDU session establishment success rate sebesar 100 persen hingga 80 UE dengan throughput maksimum 76 Mbps. Evaluasi manajemen siklus hidup menunjukkan bahwa K3s berhasil mengimplementasikan fungsi VNFM melalui deployment controller, HPA, dan ReplicaSet dengan waktu deployment 15–21 detik, waktu pemulihan di bawah 30 detik, serta waktu penskalaan rata-rata 6,7 detik per replika. Selain itu, resource profiling menunjukkan efisiensi K3s dengan konsumsi memori 370–400 MB lebih rendah dibandingkan K8s, yang setara dengan pengurangan sebesar 18–22 persen. Hasil penelitian ini memvalidasi bahwa implementasi jaringan inti 5G berbasis cloud-native network function (CNF) bersifat fungsional, skalabel, patuh terhadap ETSI MANO, serta efisien dalam pemanfaatan sumber daya untuk lingkungan penelitian.
Sistem Deteksi Kantuk Pengemudi Mobil Dengan Analisis Wajah Berbasis Raspberry Pi Nata Dirana, Pratama Putra; Mardi Putri, Rekyan Regasari
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kecelakaan lalu lintas akibat kantuk merupakan ancaman signifikan bagi keselamatan pengemudi, terutama pada perjalanan jarak jauh. Kondisi ini dapat diidentifikasi melalui perubahan fisiologis seperti keterbukaan mata, frekuensi menguap, dan orientasi kepala. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi kantuk berbasis analisis wajah menggunakan Raspberry Pi 5 dengan kombinasi parameter Eye Aspect Ratio (EAR), Mouth Aspect Ratio (MAR), dan Head Pose Estimation via MediaPipe Face Mesh. Metode Exponential Moving Average (EMA) diterapkan untuk menstabilkan data dan mengurangi false alarm. Sistem menggunakan kamera infrared untuk memastikan performa optimal dalam berbagai kondisi pencahayaan. Pengujian simulasi terhadap partisipan berusia 20–22 tahun menunjukkan sistem beroperasi realtime dengan waktu komputasi 0,2637 detik. Penerapan EMA berhasil meningkatkan akurasi dari 87,5% menjadi 94,64% dan menurunkan false alarm sebesar 37,53%. Kamera infrared juga terbukti efektif mendeteksi wajah dalam kondisi minim cahaya maupun saat penggunaan kacamata hitam, di mana kamera biasa sering mengalami kegagalan. Sistem ini diharapkan menjadi solusi efisien, robust, dan non-invasif untuk membantu pengemudi mengatasi kantuk.
Evaluasi Fitur Akustik dan Augmentasi Data pada Model Deep Learning untuk Deteksi Emosi Berbasis Audio shihab, luqman
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 13 (2026): Publikasi Khusus Tahun 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

naskah ini akan ditampilkan pada ICOMIT2026
Purwarupa Sistem Pengendali Kipas Ventilasi Pada Ruang Perokok Menggunakan Metode Proportional Integral Derivative Putri, Febi Novita; Setiawan, Eko
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Asap rokok pada ruang merokok yang tertutup dapat menurunkan kualitas udara dan berpotensi membahayakan kesehatan bagi pengguna ruang merokok. Upaya untuk menjaga kadar Part Per Million (PPM) yang aman adalah sistem ventilasi otomatis yang mampu mengontrol tingkat PPM pada ruang merokok secara otomatis. Pada penelitian ini dikembangkan sebuah purwarupa sistem pengendali kipas ventilasi berbasis metode Proportional Integral Derivative (PID). Sistem ini memanfaatkan MQ-2 untuk medeteksi kadar asap, arduino sebagai pengolah data dan motor driver L298N dan kipas DC sebagai aktuator utama. Penetuan nilai  dilakukan dengan metode tuning Ziegler-Nichols kedua untuk mendapatkan respon yang stabil. Kontroller P untuk mengatur besar kecilnya sinyal PWM sesuai selisih antara error dan setpoint. Pengujian dilakukan selama 900 detik dengan tiga kondisi yakni paparan 1 sumber asap, kondisi tanpa asap (netral), dan paparan 2 sumber asap. Hasil menunjukkan bahwa kontroller P mampu menyesuaikan kecepatan PWM secara proportional terhadap perubahan PPM pada purwarupa ruang merokok. Nilai RMSE sebesar 52.4 PPM menggambarkan kestabilan error, dan sistem mampu menurunkan kadar asap hingga 0 PPM dalam sekitar 104 detik. Secara keseluruhan, kontroler P yang dituning metode Ziegler-Nichols bekerja cukup efektif meskipun masih terdapat sedikit osilasi.
Modifikasi Yolov11 Dengan Coordinate Attention Pada Modul Neck Untuk Peningkatan Deteksi Objek Kecil Alat Pelindung Diri Bagidya, Moga Taufiq; Yudistira, Novanto; Rahman, Muh. Arif
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Pemantauan kepatuhan penggunaan Alat Pelindung Diri (APD) merupakan aspek krusial dalam Keselamatan dan Kesehatan Kerja (K3) di lingkungan industri. Namun, pengawasan manual memiliki keterbatasan dalam hal konsistensi dan cakupan area. Pendekatan otomatisasi menggunakan computer vision sering kali terkendala dalam mendeteksi objek APD berukuran kecil, sesuai dengan standar pada MS COCO yaitu untuk objek yang ukurannya <322 piksel terhadap keseluruhan input gambar, yang kerap kehilangan detail spasial akibat proses downsampling pada jaringan saraf tiruan. Penelitian ini bertujuan mengatasi permasalahan tersebut dengan memodifikasi arsitektur YOLOv11n-seg melalui integrasi mekanisme Coordinate Attention (CA) pada modul Neck. Pendekatan ini dirancang untuk memperkuat representasi fitur spasial dan kanal tanpa membebani komputasi secara berlebihan. Model dilatih dan dievaluasi menggunakan dataset industri migas yang terdiri dari 1.551 citra dengan 14 kelas objek. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model modifikasi mampu mencapai Mean Average Precision (mAP@50) sebesar 71,3%. Integrasi CA terbukti efektif meningkatkan akurasi pada objek kecil yang dinamis dan rentan oklusi, dengan peningkatan mAP@50 pada kelas Hand Gloves sebesar 8,2%, Safety Glasses sebesar 2,3%, dan Dust Mask sebesar 2,2% dibandingkan model baseline. Selain itu, model mampu beroperasi secara real-time dengan kecepatan inferensi 210,5 FPS. Penelitian ini menyimpulkan bahwa modifikasi Neck dengan Coordinate Attention dapat meningkatkan sensitivitas deteksi objek kecil pada sistem pengawasan K3 tanpa mengorbankan efisiensi waktu nyata.
Implementasi Electronic Nose Berbasis Sensor Gas Untuk Identifikasi Aroma Biji Kopi Menggunakan Metode PCA Franzzy, Alwen
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Aroma merupakan salah satu parameter utama dalam penilaian biji kopi, namun proses evaluasi secara konvensional masih bersifat subjektif dan bergantung pada pengalaman penilai. Penelitian ini mengusulkan perancangan dan implementasi sistem Electronic Nose (E-Nose) berbasis mikrokontroler ESP32 untuk membedakan aroma biji kopi Arabika Gayo dan Robusta Dampit. Sistem E-Nose menggunakan tiga sensor gas, yaitu MQ2, MQ3, dan MQ135, yang memiliki sensitivitas berbeda terhadap senyawa volatil. Data aroma diakuisisi dari biji kopi sangrai tingkat sedang dengan metode pengambilan sampel dalam wadah tertutup, menggunakan interval sampling 1 detik selama 3 menit. Data dalam format CSV dianalisis di komputer dengan menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) setelah melalui tahap normalisasi. Hasil visualisasi PCA menunjukkan adanya pemisahan pola aroma yang jelas antara kopi Arabika dan Robusta, yang mengindikasikan bahwa sistem E-Nose mampu merepresentasikan perbedaan karakteristik aroma secara objektif. Penelitian ini membuktikan bahwa kombinasi sensor gas berbasis MQ dan analisis statistik multivariat dapat digunakan sebagai pendekatan sederhana untuk analisis dan pembeda aroma biji kopi.
Penerapan Naive Bayes dengan SMOTE untuk Prediksi Kemampuan Lulusan SMK dalam Bersaing di Dunia Kerja (Studi Kasus: SMK Negeri 3 Malang) Fitri, Arsy Kurnia; Wijoyo, Satrio Hadi; Hariyanti, Uun
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 13 (2026): Publikasi Khusus Tahun 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

naskah ini akan diterbitkan di JITECS

Page 680 of 685 | Total Record : 6850

 678   679   680   681   682 

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