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 6,923 Documents
 686   687   688   689   690 
Pengembangan Teori Proses Perancangan Solusi Pemrograman dalam Pembelajaran Pemrograman Komputer Millati, Sarah Safira; Herlambang, Admaja Dwi; Rachmadi, Aditya
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 3 (2026): Maret 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kemampuan merancang solusi pemrograman merupakan aspek fundamental dalam pembelajaran pemrograman karena menuntut siswa untuk memahami masalah, menyusun algoritma, dan mengintegrasikan logika ke dalam struktur program. Penelitian ini bertujuan mengkaji pengalaman siswa dalam merancang solusi pemrograman dan menjelaskan proses pembentukan strategi belajar ketika menghadapi tantangan pembelajaran. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode grounded theory. Subjek penelitian terdiri atas 12 siswa program keahlian Rekayasa Perangkat Lunak di SMK Negeri 8 Malang. Data dikumpulkan melalui wawancara dan dianalisis menggunakan tahapan open coding, axial coding, dan selective coding. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perancangan solusi pemrograman merupakan proses adaptif yang berkembang secara bertahap. Proses ini diawali oleh kondisi awal belajar siswa, kemudian berkembang melalui tantangan kognitif, teknis, dan afektif selama pembelajaran. Tantangan tersebut mendorong siswa untuk menyesuaikan strategi belajar, seperti memahami instruksi, melakukan koding langsung, berdiskusi, dan memanfaatkan sumber belajar tambahan. Strategi belajar menjadi kategori inti yang menghubungkan tantangan pembelajaran dengan perkembangan pemahaman, kepercayaan diri, dan intensi belajar siswa. Penelitian ini menghasilkan teori substantif yang menjelaskan bahwa keberhasilan perancangan solusi pemrograman ditentukan oleh kemampuan siswa dalam mengadaptasi strategi belajar secara dinamis.
Implementasi Augmentasi Data pada Konversi Text-To-Gloss BISINDO Menggunakan FLAN-T5 dengan Low-Rank Adaptation Raisaputri, Dayang Alyssa; Fatyanosa, Tirana Noor; Sari, Irawati Nurmala
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 3 (2026): Maret 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Sistem text-to-gloss merupakan salah satu komponen dalam pengembangan teknologi komunikasi inklusif bagi komunitas ruli, khususnya untuk Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO). Penelitian ini mengimplementasikan model FLAN-T5 dengan teknik Low-Rank Adaptation (LoRA) untuk mengatasi keterbatasan dataset dalam tugas konversi text-to-gloss BISINDO. Augmentasi data berbasis combining preprocessing diterapkan untuk memperkaya dataset yang terbatas melalui lemmatisasi, menghasilkan dataset augmentasi sebesar 3000 pasangan text-gloss dari 1500 data asli. Model FLAN-T5 dikonfigurasi dengan LoRA rank 8 pada matriks Query dan Value, melatih hanya 0,44% dari total parameter. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik BLEU, ROUGE-1, ROUGE-2, dan ROUGE-L untuk membandingkan performa model dengan data asli dan data augmentasi. Hasil eksperimen menunjukkan peningkatan signifikan pada seluruh metrik evaluasi untuk model yang dilatih dengan data augmentasi dibandingkan model dengan data asli. Analisis kualitatif terhadap 50 sampel prediksi mengidentifikasi tiga pola kesalahan utama, duplikasi kata yang mengindikasikan masalah stopping criteria decoder, kehilangan kata penting yang menunjukkan keterbatasan pemahaman semantik, dan error lemmatisasi pada preprocessing morfologi bahasa Indonesia. Penelitian ini membuktikan bahwa kombinasi FLAN-T5 dengan LoRA dan augmentasi data dapat meningkatkan performa sistem text-to-gloss BISINDO dengan mengurangi risiko overfitting pada kondisi dataset low-resource language, namun memerlukan pengembangan dataset yang lebih besar dan metode augmentasi yang lebih beragam untuk mencapai hasil yang lebih baik.
Analisis Masalah Kulit Wajah Dan Saran Perawatan Pada Klinik Zap Menggunakan Algoritma Support Vector Machines Yudhonugroho, Wirkananda Bagus; Muflikhah, Lailil; Darma Setiawan, Budi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 3 (2026): Maret 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong transformasi layanan klinik kecantikan, namun sebagian besar sistem yang ada masih berfokus pada aspek administratif dan belum memanfaatkan kecerdasan buatan untuk klasifikasi otomatis masalah kulit wajah. Penelitian ini mengembangkan sistem analisis masalah kulit wajah dan rekomendasi perawatan berbasis Support Vector Machine (SVM) dengan pendekatan klasifikasi multilabel. Dataset yang digunakan merupakan data primer dari Klinik ZAP yang terdiri dari 10 fitur gejala biner dan 4 label diagnosis, yaitu Dry Skin, Sensitive Skin, Telangiectasis, dan Dermatitis. Model SVM dilatih menggunakan strategi One-vs-Rest (OvR) dengan pembagian data secara stratified ke dalam data latih, validasi, dan data uji dengan rasio 64%, 16%, dan 20%. Optimasi hyperparameter dilakukan menggunakan Grid Search dan Random Search. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Grid Search dengan kernel RBF, nilai C = 10, dan γ = 0.1 menghasilkan performa terbaik dengan F1-score sebesar 98.50% pada data uji. Selain itu, sistem rekomendasi perawatan yang diimplementasikan menggunakan pendekatan case-based reasoning dengan metode L1 distance mampu memberikan saran perawatan yang konsisten dengan pola gejala pasien. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi SVM multilabel dan optimasi hyperparameter efektif digunakan sebagai dasar pengembangan sistem pendukung keputusan klinis di bidang dermatologi estetika.
Evaluasi Manajemen Risiko Teknologi Informasi Pada Unit Penunjang Akademik Teknologi Informasi Dan Komunikasi (Upa Tik) Universitas Halu Oleo: Studi Kasus Baseline Assessment Siakad Berstandar ISO 31000:2018 Ramadhan, Sendai Rizqi; Suprapto; Prakoso, Bondan Sapta Prakoso
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 3 (2026): Maret 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Sistem Informasi Akademik merupakan infrastruktur kritikal dalam penyelenggaraan layanan akademik di perguruan tinggi, seperti pengelolaan data mahasiswa, pengisian Kartu Rencana Studi, pengelolaan nilai, serta penyediaan informasi akademik. Tingginya ketergantungan terhadap sistem ini berpotensi menimbulkan berbagai risiko signifikan, baik yang bersumber dari kesalahan pengguna (human eror) dan kerentanan keamanan data (data vulnerability). Hingga saat ini, belum adanya dokumen manajemen risiko formal menyebabkan penanganan insiden cenderung bersifat reaktif. Penelitian ini bertujuan untuk penilaian risiko awal (baseline assessment) pada Sistem Informasi Akademik Universitas Halu Oleo (SIAKAD UHO) dengan menggunakan kerangka kerja ISO 31000:2018. Penelitian ini menggunakan pendekatan metode campuran (mixed methods) dengan desain konkuren terpisah (concurrent embedded design). Data kuantitatif dikumpulkan melalui kuesioner kepada 414 mahasiswa untuk menilai frekuensi kejadian (likelihood), sedangkan data kualitatif diperoleh melalui wawancara mendalam dengan manajemen UPA TIK untuk menilai dampak (impact). Hasil penelitian mengidentifikasi delapan risiko utama, di mana risiko terkait penyalahgunaan akses akun dan potensi kebocoran data menempati prioritas tinggi meskipun persepsi frekuensi kejadian di sisi pengguna relatif jarang. Penelitian ini menghasilkan dokumen Risk Register dan Peta Risiko (Heatmap) yang berfungsi sebagai acuan strategis bagi UPA TIK untuk mentransformasi tata kelola risiko dari pendekatan insidental menjadi sistem manajemen risiko yang preventif, terstruktur, dan berkelanjutan sesuai standar internasional.
Analisis Karakteristik Anomali Pada Dataset Log Sistem Linux Menggunakan Algoritma Isolation Forest Zahra, Sheila Azalia; Mochamad Chandra Saputra, S.Kom., M.Eng., M.T., Ph.D; Dwija Wisnu Brata, S.ST., M.T.
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 3 (2026): Maret 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Keandalan sistem operasi Linux sangat krusial bagi infrastruktur TI modern, namun kompleksitas sistem yang terus meningkat membuat identifikasi gangguan menjadi sulit dilakukan secara manual. Log sistem merupakan sumber data utama untuk memahami perilaku sistem, tetapi sifatnya yang tidak terstruktur menjadi tantangan dalam deteksi anomali. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis karakteristik hasil deteksi anomali pada log sistem Linux menggunakan algoritma unsupervised learning Isolation Forest (IF). Fokus utama penelitian adalah mengidentifikasi distribusi dan dominasi anomali berdasarkan komponen sistem dan Event ID, serta mengevaluasi stabilitas performa model menggunakan metode Stratified K-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Isolation Forest berhasil mengidentifikasi pola anomali yang memiliki karakteristik bersifat sedikit (few) dan berbeda (different). Secara statistik, model menunjukkan stabilitas yang sangat tinggi dengan nilai Average Anomaly Score sebesar 0,0526 dan standar deviasi yang sangat rendah yaitu 0,0044. Temuan utama menunjukkan bahwa anomali didominasi oleh layanan jaringan seperti sshd, klogind, dan ftpd dengan skor anomali di bawah ambang batas -0,4334.
Studi Tata Letak Floating Action Button (Fab) Pada Desain Antarmuka Aplikasi Mobile Menggunakan Prinsip Fitts’ Law Prabaswara, Ferdinand
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 3 (2026): Maret 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Peningkatan pemanfaatan perangkat tablet dalam aktivitas produktif, seperti membaca dokumen, meninjau laporan, dan menyelesaikan tugas berbasis aplikasi, mendorong pentingnya perancangan antarmuka yang efisien dan ergonomis, khususnya pada elemen aksi utama seperti Floating Action Button (FAB). Penempatan FAB berpotensi memengaruhi efisiensi dan kualitas interaksi pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh variasi tata letak FAB terhadap produktivitas pengguna pada aplikasi mobile berbasis layar sentuh berukuran besar dengan mengacu pada prinsip Fitts’ Law. Penelitian ini menggunakan metode eksperimen non-implementatif dengan melibatkan 15 partisipan berusia 18–22 tahun. Partisipan diminta menyelesaikan serangkaian task pada prototipe aplikasi dengan tiga variasi tata letak FAB, yaitu kiri bawah (left), tengah bawah (center), dan kanan bawah (right). Produktivitas pengguna diukur melalui Task Completion Time (TCT), jumlah kesalahan (mistake), serta persepsi pengguna terhadap user satisfaction, comfort, dan reachability. Data dianalisis menggunakan uji Friedman, uji post-hoc Wilcoxon dengan koreksi Bonferroni, dan analisis deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variasi tata letak FAB memengaruhi produktivitas pengguna, dengan tata letak right menunjukkan performa interaksi yang lebih optimal dan preferensi pengguna yang lebih tinggi dibandingkan tata letak lainnya.
Komparasi Metode Klasterisasi dan Klasifikasi Sentimen untuk Analisis Komentar Sumber Belajar Pulungan, Vallery; Wicaksono, Satrio; Bachtiar, Fitra
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 3 (2026): Maret 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

YouTube telah berkembang menjadi instrumen vital dalam Learning Analytics untuk mendukung pembelajaran mandiri, khususnya pada materi pemrograman. Kolom komentar pada platform ini menyimpan wawasan berharga mengenai persepsi peserta didik, namun karakteristik data yang masif, tidak terstruktur, dan mengandung noise menyulitkan proses ekstraksi informasi secara manual. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem analisis komentar yang komprehensif dengan mengintegrasikan metode klasterisasi topik dan klasifikasi sentimen. Data penelitian terdiri dari 5.360 komentar bersih yang diakuisisi melalui teknik web scraping dan direpresentasikan menggunakan fitur TF-IDF. Penelitian ini membandingkan kinerja algoritma klasterisasi DBSCAN dan K-Medoids, serta algoritma klasifikasi sentimen Random Forest dan Naïve Bayes dengan pelabelan otomatis VADER. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode K-Medoids terbukti lebih unggul dan stabil dibandingkan DBSCAN dalam menangani karakteristik data teks berdimensi tinggi, dengan capaian Silhouette Score sebesar 0.62 pada 2 klaster optimal. Analisis LDA mengungkap dua pola interaksi dominan: klaster "Apresiasi" yang didominasi sentimen positif dan klaster "Masalah Teknis" yang didominasi sentimen negatif dan netral. Pada tahap klasifikasi, algoritma Random Forest menunjukkan performa superior pada Klaster Apresiasi dengan akurasi mencapai 91,67% dan F1-Score 91%, mengungguli Naïve Bayes yang hanya mencapai akurasi 80,56%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi K-Medoids dan Random Forest merupakan pendekatan efektif untuk memetakan topik diskusi sekaligus memprediksi sentimen pengguna secara akurat.
Pengembangan Sistem Pengecekan Penggunaan Alat Pelindung Diri (Apd) Berbasis Yolov8 Dengan Notifikasi Whatsapp Dan Audio Widihansyah, Wahyu; Regasari Mardi Putri, Rekyan
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 3 (2026): Maret 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kepatuhan penggunaan Alat Pelindung Diri (APD) berperan penting dalam menurunkan risiko kecelakaan kerja di sektor konstruksi. Meskipun kewajiban penggunaan APD telah diatur dalam Permenakertrans No. Per.08/MEN/VII/2010, tingkat kepatuhan pekerja di lapangan masih relatif rendah, sementara pengawasan manual memiliki keterbatasan karena bergantung pada pengamatan manusia. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pengecekan penggunaan APD berbasis visi komputer yang dilengkapi notifikasi WhatsApp dan peringatan suara secara real-time. Penelitian ini merupakan penelitian implementatif dengan tipe pengembangan. Metode penelitian meliputi pengumpulan dataset citra pekerja konstruksi sebanyak 3.010 gambar dari data primer dan sekunder, anotasi objek human, helmet, dan vest, serta pelatihan model YOLOv8 menggunakan Google Colaboratory. Model terlatih kemudian diimplementasikan pada PC lokal untuk mendeteksi ketidaklengkapan APD secara real-time melalui kamera IP. Hasil deteksi dianalisis menggunakan logika berbasis aturan untuk menentukan status APD, kemudian memicu notifikasi WhatsApp dan peringatan suara berbasis ESP8266 apabila terjadi pelanggaran. Hasil pengujian menunjukkan model YOLOv8 memiliki performa deteksi yang baik dengan nilai precision 0,898, recall 0,974, F1-score 0,934, dan mAP@0.5 sebesar 0,981. Sistem notifikasi WhatsApp menunjukkan delay rata-rata di bawah 3 detik, sementara peringatan suara bekerja optimal pada jarak 3 meter. Secara keseluruhan, sistem ini layak sebagai dasar pengembangan sistem keselamatan kerja berbasis visi komputer dan Internet of Things (IoT).
Pengaruh Open App Experience terhadap Niat Menggunakan Mobile Banking dengan Konstruk TAM, Trust, dan Security pada Generasi Z di Indonesia Fitriani, Rhea Aulia Rizqika; Hanggara, Buce Trias; Purnawirawan, Okta
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 Jurnal Internasional TBD
Analisis Prediksi Keterlambatan Pembayaran Pelanggan berdasarkan Wilayah menggunakan Metode Regresi Linier Berganda dan Visualisasi Dashboard (Studi Kasus: Perumda Air Minum Tirta Lestari Kabupaten Tuban) Amira, Nabila Noor; Setiawan, Nanang Yudi; Brata, Dwija Wisnu
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 3 (2026): Maret 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Banyaknya pelanggan yang tidak melakukan pembayaran tagihan air secara tepat waktu menyebabkan ketidakstabilan pendapatan pada laporan Data Rekening Ditagih (DRD) yang disusun oleh petugas Perumda Air Minum Tirta Lestari Kabupaten Tuban setiap bulannya. Selain itu, petugas belum memiliki sistem untuk memprediksi keterlambatan pembayaran pelanggan pada periode mendatang. Penelitian ini bertujuan membangun model regresi linier berganda untuk memprediksi keterlambatan pembayaran pelanggan di 16 wilayah Kabupaten Tuban menggunakan 140.656 transaksi pembayaran periode Juni 2024 hingga Mei 2025 dari 28.669 pelanggan. Model menghasilkan nilai R² sebesar 0,8132 yang menunjukkan kemampuan menjelaskan 81,32% variasi keterlambatan pembayaran. Nilai RMSE sebesar 7,00 menunjukkan rata-rata kesalahan prediksi sekitar 7 hari, dengan MSE 49,0398 dan MAE 5,45 hari. Hasil prediksi divisualisasikan dalam dashboard Google Looker Studio. Lima wilayah dengan prediksi keterlambatan tertinggi periode Juni 2025 adalah Rengel (26 hari), Plumpang (24 hari), Grabagan (21 hari), Parengan (21 hari), dan Tambakboyo (20 hari). Berdasarkan kuesioner petugas Hubungan Langganan, dashboard terbukti efektif membantu pemahaman kondisi pelanggan dan mendukung pengambilan keputusan strategis terkait penagihan serta evaluasi kinerja wilayah.

Page 688 of 693 | Total Record : 6923

 686   687   688   689   690 

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 4 (2026): April 2026 Vol 10 No 3 (2026): Maret 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