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 7,248 Documents
 720   721   722   723   724 
Sistem Multinode Monitoring Kondisi Kandang Ayam Petelur Menggunakan Sensor Gas Amonia dan Suhu-Kelembaban dengan Algoritma Support Vector Machine (SVM) Setiawan, Ilham Bondan; Putri, Rekyan Regasari Mardi; Setiawan, Eko
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 08 (2026): Agustus 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kondisi lingkungan kandang, khususnya kadar gas amonia (NH3), suhu, dan kelembaban, sangat memengaruhi kesehatan dan produktivitas ayam petelur. Kondisi tersebut dapat bervariasi antar titik kandang, sehingga pemantauan dengan satu titik sensor saja belum cukup representatif. Penelitian ini mengembangkan sistem monitoring multinode menggunakan dua unit ESP32 (node sender dan node receiver) yang masing-masing dilengkapi sensor gas amonia MQ135 dan sensor suhu-kelembaban DHT22, dengan komunikasi antar node melalui protokol ESP-NOW. Data dari kedua node digabungkan melalui perhitungan rata-rata menjadi tiga fitur (gas amonia, suhu, kelembaban), yang kemudian diklasifikasikan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) berkernel linear untuk menentukan kondisi kandang baik atau tidak baik. Hasil klasifikasi ditampilkan pada LCD I2C 20x4 disertai alarm buzzer. Model SVM mencapai akurasi, precision, recall, dan F1-score sebesar 100% pada data pengujian (16 dari 80 sampel dataset). Pengujian keseluruhan sistem pada tiga lokasi kandang (60 kasus uji) juga menunjukkan akurasi 100%. Pengujian komunikasi ESP-NOW pada rentang jarak 15–18 meter menunjukkan tingkat keberhasilan penerimaan data yang tinggi (estimasi packet loss 0–5%) tanpa indikasi degradasi yang jelas seiring bertambahnya jarak, sehingga jarak 15 meter ditetapkan sebagai jarak operasional pengujian sistem dengan margin aman terhadap dimensi kandang terbesar yang diuji.
Analisis Dampak Post-Training Quantization Terhadap Efisiensi dan Performa Model Lightweight CNN Pada Klasifikasi Sampah Berbasis Raspberry Pi 4 Ramadhan, Ghiyas Akhtar Razi; Putri, Rekyan Regasari Mardi
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 08 (2026): Agustus 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penerapan model lightweight Convolutional Neural Network (CNN) pada Raspberry Pi 4 masih menghadapi keterbatasan sumber daya, sehingga diperlukan optimasi yang tetap menjaga performa klasifikasi. Penelitian ini menganalisis dampak post-training quantization (PTQ) dengan skema static full-integer dari FP32 ke INT8 pada MobileNetV2, ShuffleNetV2, dan EfficientNet-Lite0 untuk klasifikasi empat kelas sampah. Ketiga model dikonversi ke TensorFlow Lite FP32 dan INT8, kemudian diuji menggunakan 540 citra pada Raspberry Pi 4. Setiap citra dievaluasi melalui 30 pengulangan dengan lima warm-up runs, empat thread, dan laju input 10 FPS. Ukuran model dianalisis secara deskriptif, sedangkan perubahan latency, penggunaan CPU, dan memori diuji menggunakan Wilcoxon signed-rank berdasarkan 540 pasangan rata-rata per citra. Perubahan correctness diuji menggunakan McNemar eksak. PTQ menurunkan ukuran model sebesar 69,42–70,59%, sedangkan penurunan latency, penggunaan CPU, dan memori signifikan pada seluruh arsitektur. F1-macro menurun sebesar 0,7325 poin persentase pada MobileNetV2, 1,7094 pada ShuffleNetV2, dan 0,9237 pada EfficientNet-Lite0. McNemar menunjukkan perubahan correctness signifikan hanya pada ShuffleNetV2 (p=0,0352). Ketiga arsitektur berada pada Pareto frontier, sehingga pemilihan model bergantung pada prioritas deployment, yaitu MobileNetV2 untuk stabilitas performa, ShuffleNetV2 untuk efisiensi maksimum, dan EfficientNet-Lite0 untuk keseimbangan.
Sistem Wearable Deteksi Postur Tubuh pada Gerakan Preacher Curl Menggunakan Algoritma Random Forest Karyadi, Angeline Indah Nurhayati; Budi, Agung Setia
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 08 (2026): Agustus 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Ketepatan postur pada gerakan preacher curl sangat memengaruhi efektivitas latihan otot biceps brachii serta risiko cedera, namun tidak semua individu memiliki akses terhadap pendampingan personal trainer. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem wearable berbasis tiga sensor MPU6050 yang dipasang pada pergelangan tangan, lengan atas, dan punggung untuk mendeteksi postur benar dan salah pada gerakan preacher curl secara real-time menggunakan algoritma Random Forest. Data gyroscope hasil akuisisi dikirim melalui komunikasi ESP-NOW ke ESP32C3 Receiver, kemudian diolah melalui tahap preprocessing berupa segmentasi berbasis peak detection, normalisasi Min-Max, perhitungan gyroscope magnitude, serta ekstraksi 14 fitur statistik dari sinyal gyroscope magnitude dan gyroscope smoothing pada sensor pergelangan tangan. Fitur tersebut digunakan sebagai masukan model klasifikasi Random Forest, dengan hasil klasifikasi disampaikan kepada pengguna melalui indikator buzzer. Hasil pengujian menunjukkan model Random Forest memperoleh akurasi sebesar 92,50% pada data pengujian. Setelah diimplementasikan pada ESP32C3, pengujian keseluruhan sistem terhadap enam partisipan dengan total 240 data pengujian menghasilkan akurasi klasifikasi sebesar 91,67%. Hasil ini membuktikan bahwa sistem wearable yang dikembangkan mampu mendeteksi postur gerakan preacher curl secara real-time dengan tingkat ketepatan tinggi, sehingga dapat digunakan sebagai alat bantu latihan mandiri yang efektif dan aman
Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Niat Penggunaan Asuransi Tertanam Menggunakan Technology Acceptance Model Termodifikasi: Kasus Mahasiswa Universitas Brawijaya Mukti Pettalolo, Muhammad Deryl Tazreva; Aknuranda, Ismiarta; Aryadita, Himawat
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 08 (2026): Agustus 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Asuransi tertanam (embedded insurance) merupakan inovasi insurtech yang mengintegrasikan produk perlindungan ke dalam alur transaksi digital. Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi niat penggunaan asuransi tertanam pada mahasiswa Universitas Brawijaya menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) termodifikasi. Model penelitian mencakup persepsi kemudahan penggunaan, persepsi kebermanfaatan, kepercayaan, persepsi risiko, dan niat penggunaan. Persepsi risiko dalam penelitian ini dioperasionalisasikan sebagai risiko penggunaan layanan. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif eksplanatori dengan desain survei cross-sectional terhadap 200 mahasiswa aktif S1 Universitas Brawijaya yang pernah melakukan transaksi digital dan pernah menerima atau melihat tawaran asuransi tertanam, tetapi belum pernah menggunakannya. Data dianalisis menggunakan Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM) dengan SmartPLS 4. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persepsi kebermanfaatan berpengaruh positif dan signifikan terhadap niat penggunaan, sedangkan persepsi kemudahan penggunaan tidak berpengaruh langsung secara signifikan, tetapi berpengaruh tidak langsung melalui persepsi kebermanfaatan. Persepsi risiko berpengaruh positif dan signifikan terhadap niat penggunaan, sementara kepercayaan berpengaruh positif dan signifikan terhadap persepsi risiko; kedua arah hubungan tersebut berlawanan dengan hipotesis awal. Model mampu menjelaskan 55,2% variasi niat penggunaan. Temuan ini menunjukkan bahwa peran kepercayaan dan persepsi risiko pada konteks asuransi tertanam perlu ditafsirkan secara hati-hati karena tidak sepenuhnya mengikuti pola umum pada layanan keuangan digital lain.
Analisis Perbandingan Konsumsi Energi pada Mekanisme Inter-Process Communication (IPC) dalam Aplikasi Microservices Firmansyah, Muhammad Haris; Santoso, Nurudin
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 08 (2026): Agustus 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Konsumsi listrik oleh pusat data global terus meningkat seiring adopsi artificial intelligence (AI) dan komputasi awan secara masif. Penelitian ini membandingkan konsumsi energi tiga mekanisme Inter-Process Communication (IPC), yaitu Go channels, Unix Domain Sockets (UDS), dan gRPC, pada simulasi aplikasi microservices menggunakan bahasa Go. Eksperimen dilakukan pada mesin fisik dengan pengukuran Intel RAPL melalui utilitas perf, dengan variabel independen berupa tipe IPC, ukuran payload (1KB, 10KB, 100KB), load profile (light, medium, heavy), tingkat concurrency (1, 8, 16, 32 goroutines), dan jumlah request (1–10.000). Setiap kombinasi direplikasi 50 kali, menghasilkan 22.800 sampel. Analisis dilakukan menggunakan ANOVA satu arah, uji post-hoc Tukey HSD, Multivariate Analysis of Variance (MANOVA), dan Principal Component Analysis (PCA). Hasil menunjukkan bahwa Go channels secara konsisten mengonsumsi energi paling rendah (rata-rata 2,98 J), diikuti UDS (4,83 J), dan gRPC (5,91 J), dengan seluruh pasangan berbeda signifikan (p < 0,001) dan selisih mencapai hingga 96% pada skenario request tinggi. MANOVA mengonfirmasi efek multivariat signifikan tipe IPC terhadap profil energi–performa (Wilks' Λ = 0,8073, F = 514,96, p < 0,001), sementara PCA memvalidasi pemisahan klaster tiga tipe IPC (PC1 = 71,0% varians, total dua komponen 95,7%) dengan elips 95% confidence interval yang tidak tumpang tindih.
Klasifikasi Multi-label Emosi pada Teks Multibahasa Menggunakan Multilingual BERT dengan Optimasi Threshold Kodrihan, Daffa Daniswara; Noor Fatyanosa, Tirana; Nurwarsito, Heru
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 08 (2026): Agustus 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Analisis emosi pada teks multibahasa menghadapi tantangan berupa perbedaan karakteristik bahasa, ketidakseimbangan distribusi label, dan kemungkinan munculnya lebih dari satu emosi dalam satu teks. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi multi-label emosi pada teks multibahasa menggunakan Multilingual BERT serta mengoptimalkan global threshold untuk meningkatkan keseimbangan Precision dan recall. Dataset yang digunakan mencakup lima label emosi, yaitu anger, disgust, fear, joy, dan sadness. Setelah proses pembersihan dan penghapusan data yang tumpang tindih, dataset dibagi menjadi 59.428 data train, 6.604 data validation, dan 41.310 data test. threshold optimal ditentukan pada data validation dengan memaksimalkan macro F1 score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa threshold optimal sebesar 0,32 meningkatkan macro F1 score validation dari 0,5579 pada threshold standar 0,50 menjadi 0,5881, serta meningkatkan recall macro dari 0,4774 menjadi 0,5932. Evaluasi akhir pada data test menghasilkan subset accuracy sebesar 0,4916, Precision macro sebesar 0,5778, recall macro sebesar 0,5969, macro F1 score sebesar 0,5868, micro F1 score sebesar 0,5889, Hamming loss sebesar 0,1463, dan ROC-AUC macro sebesar 0,8549. Label joy memperoleh F1 score tertinggi sebesar 0,6643, sedangkan sadness memperoleh F1 score terendah sebesar 0,5492. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Multilingual BERT dapat diterapkan untuk klasifikasi multilabel emosi pada teks multibahasa dan optimasi threshold mampu meningkatkan keseimbangan Precision dan recall, meskipun tidak meningkatkan seluruh metrik evaluasi.
Perancangan Proses Bisnis Monitoring Dan Komunikasi Santri Berbasis Business Process Management (BPM) Lifecycle di SMA Al Izzah IIBS Batu Parameswati, Alifa Suci; Almira Syawli; Andi Reza Perdanakusuma
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 08 (2026): Agustus 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Proses monitoring dan komunikasi santri di SMA Al Izzah IIBS Batu masih melibatkan pencatatan manual melalui jurnal tahfidz dan laporan pekanan serta komunikasi melalui media informal. Kondisi tersebut berpotensi menyebabkan antrean setoran, keterlambatan pencatatan dan pelaporan, ketidakkonsistenan data, serta komunikasi dengan orang tua yang belum terstruktur. Penelitian ini bertujuan menentukan Key Performance Indicators (KPI), memodelkan proses bisnis kondisi saat ini (As-Is), serta merancang proses bisnis usulan (To-Be) menggunakan Ex-Ante Business Process Management (BPM) Lifecycle. Penelitian menggunakan studi kasus kualitatif non-implementatif dengan observasi, wawancara semi-terstruktur terhadap enam informan, dan studi dokumentasi. Proses dimodelkan menggunakan BPMN 2.0 dan dianalisis dengan Fishbone Diagram serta Waste Analysis. Rancangan To-Be kemudian dievaluasi menggunakan simulasi Bizagi Modeler. Hasil menunjukkan efisiensi waktu sebesar 55,32% pada setoran hafalan, 25% pada pencatatan jurnal tahfidz, dan 62,79% pada rekapitulasi dan pelaporan. Komunikasi orang tua mengalami peningkatan durasi sebesar 60% atau efisiensi -60%, tetapi kualitas proses meningkat karena komunikasi menjadi terintegrasi, terdokumentasi, dan mendukung tindak lanjut. Pencapaian KPI To-Be masih bersifat proyeksi karena penelitian belum mencapai tahap implementasi.
Triple Modular Redundancy (TMR) Berbasis ESP32 untuk Monitoring Suhu Ruang Server Hamonangan, Mikhael; Setia Budi, Agung
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 08 (2026): Agustus 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Sistem pemantauan suhu yang andal memerlukan mekanisme yang mampu mepertahankan ketepatan keputusan ketika terjadi perbedaan hasil pembacaan antar sensor. Penelitian ini mengusulkan sistem pemantauan suhu berbasis Triple Modular Redundancy (TMR) menggunakan tiga node sensor dan satu node voter. Setiap node sensor menggunakan mikrokontroler ESP32 dan sensor DHT22 untuk melakukan pengukuran suhu. Data hasil pengukuran dari ketiga node sensor dikirimkan secara nirkabel menuju node voter menggunakan protokol komunikasi ESP-NOW. Pada node voter, setiap data suhu dibandingkan dengan nilai ambang batas sebesar 30 °C untuk menghasilkan kondisi logika biner. Selanjutnya, ketiga kondisi tersebut diproses menggunakan metode majority voting, sehingga keluaran sistem ditentukan berdasrkan kesamaan kondisi dari minimal dua dari tiga node sensor. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sensor DHT22 mampu melakukan pembacaan suhu, kounikasi ESP-NOW berhasil mengirimkan data dari ketiga node sensor menuju node voter, dan sistem mampu menerima serta membedakan data berdasrkan identitas masing-masing node sensor. Pengujian logika voting juga menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan keluaran sesuai dengan prinsip TMR, yaitu menentukan keputusan berdasarkan hasil tersebut, sistem dirancang mampu melakukan pemantauan suhu dan pengambilan keputusan menggunakan metode majority voting secara nirkabel.
Pengaruh Perceived Ease of Use dan Perceived Usefulness Pada Penggunaan ChatGPT Terhadap Analytical Thinking Pada Mata Kuliah Capstone Project: Studi Kasus Mahasiswa Pendidikan Teknologi Informasi Caecilio Satrio Wibowo, Immanuel; Purnawirawan, Okta; Amalia, Faizatul
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 08 (2026): Agustus 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Analytical thinking merupakan keterampilan inti yang paling dibutuhkan industri global (WEF, 2025). ChatGPT menjadi AI generatif dominan di kalangan mahasiswa PTI FILKOM UB, namun belum diketahui secara empiris apakah persepsi kemudahan penggunaan (Perceived Ease of Use/PEOU) dan persepsi kegunaan (Perceived Usefulness/PU) pada penggunaan ChatGPT berpengaruh terhadap kemampuan analytical thinking mahasiswa dalam konteks mata kuliah berbasis proyek. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh PEOU dan PU terhadap Analytical Thinking mahasiswa PTI FILKOM UB pada mata kuliah Capstone Project. PEOU dan PU diadaptasi dari Technology Acceptance Model (Davis, 1989), sedangkan Analytical Thinking diukur melalui tiga sub-proses kognitif tingkat Analyze dalam Revised Bloom's Taxonomy: Differentiating, Organizing, dan Attributing (Krathwohl, 2002). Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei terhadap 80 mahasiswa PTI angkatan 2022 dan 2023 yang dipilih melalui purposive sampling. Data dikumpulkan menggunakan kuesioner 36 butir skala Likert 5-poin yang telah divalidasi melalui expert judgement (Aiken's V) dan pilot test (Pearson Product Moment, Cronbach's Alpha), kemudian dianalisis menggunakan regresi linier berganda. Hasil menunjukkan bahwa PEOU (t = 4,115; Sig. < 0,001; Beta = 0,512) dan PU (t = 2,328; Sig. = 0,023; Beta = 0,290) masing-masing berpengaruh signifikan terhadap Analytical Thinking, serta secara simultan keduanya berpengaruh signifikan (F = 54,204; Sig. < 0,001; R² = 0,585). PEOU merupakan prediktor yang lebih dominan dibandingkan PU.
Implementasi Deteksi Kantuk Pada Aplikasi Mobile dengan MediaPipe Pada Variasi Pencahayaan yang Berbeda Budiman, Ibrahim; Utaminingrum, Fitri; Primananda, Rakhmadhany
Jurnal Pengembangan Teknologi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 08 (2026): Agustus 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kantuk pada pengemudi merupakan salah satu faktor utama penyebab kecelakaan lalu lintas, sehingga diperlukan sistem deteksi kantuk yang andal pada berbagai kondisi pencahayaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan sistem deteksi kantuk real-time berbasis aplikasi mobile menggunakan MediaPipe Face Mesh serta menganalisis pengaruh teknik peningkatan kualitas pencahayaan terhadap akurasi deteksi kantuk menggunakan fitur Eye Aspect Ratio (EAR) dan Mouth Aspect Ratio (MAR). Teknik preprocessing yang digunakan meliputi Gamma Correction (GC), Histogram Equalization (HE), Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), dan Brightness Preserving Dynamic Histogram Equalization (BPDHE). Preprocessing cahaya citra digunakan sebagai tahap awal untuk meningkatkan kontras fitur wajah sebelum ekstraksi fitur. Sistem mendeteksi kondisi kantuk berdasarkan nilai EAR dan MAR yang dihitung dari jarak titik landmark  pada wajah pengemudi. Pengujian dilakukan pada kondisi pencahayaan rendah (low-light), normal (normal-light), dan terang (bright-light) dengan skenario kantuk terkontrol. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penerapan preprocessing citra dapat meningkatkan akurasi sistem deteksi kantuk dibandingkan tanpa preprocessing. Pada kondisi low-light, metode HE menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 85,29%, pada kondisi normal-light, CLAHE memperoleh akurasi tertinggi sebesar 83,51%, serta pada kondisi bright-light, BPDHE menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 84,54%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak terdapat satu metode preprocessing yang optimal untuk seluruh kondisi pencahayaan, melainkan efektivitas setiap metode bergantung pada kondisi pencahayaan yang dihadapi.

Page 722 of 725 | Total Record : 7248

 720   721   722   723   724 

Filter by Year

2017 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10 No 13 (2026): Publikasi Khusus Tahun 2026 Vol 10 No 08 (2026): Agustus 2026 Vol 10 No 01 (2026): Januari 2026 Vol 10 No 7 (2026): Juli 2026 Vol 10 No 6 (2026): Juni 2026 Vol 10 No 5 (2026): Mei 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