cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muhammad Nur Akbar
Contact Email
muhammad.akbar@uin-alauddin.ac.id
Phone
+6285242044250
Journal Mail Official
instek@uin-alauddin.ac.id
Editorial Address
Jl. H. M. Yasin Limpo No. 36 Samata, Gowa, Sulawesi Selatan
Location
Kab. gowa,
Sulawesi selatan
INDONESIA
JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi)
Published by Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar
ISSN : 25411179     EISSN : 25811711     DOI : https://doi.org/10.24252/instek.v6i2
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering
The Scope topics include, but are not limited to : Agent System and Multi-Agent Systems Analysis & Design of Information System Artificial Intelligence Big Data and Data Mining Cloud & Grid Computing Computer Vision Cryptography Decision Support System DNA Computing E-Government E-Business E-Learning Embedded System Enterprise System Green software development Green computing Green Information Technology Human Computer Interaction Image Processing & Computer Vision Informatics Theory Information System IT for Education IT for Industry IT for Chemical Mechatronics Mobile Computing & Applications Natural Language Processing Network & Data Communications Open Source System Semantic Web Social Networking & Application Soft Computing Software Engineering Software Entrepreneurship Web Engineering Wireless Communication Mikrokontroller elektronic and telecomonunication
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 351 Documents
 31   32   33   34   35 
DESIGN AND DEVELOPMENT OF A TONG GLINDING SIMULATOR BASED ON VIRTUAL REALITY AS A MEDIUM FOR PHYSICS EDUCATION Syahputra, Dimas Novian Aditia; Panduman, Yohanes Yohanie Fridelin; Dermawan, Dodik Arwin; Sidhimantra, I Gde Agung Sri; Hakim, Septian Rahman
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.61811

Abstract

Physics learning about motion concepts is often abstract, while traditional games with embedded scientific principles are increasingly overlooked. This study addresses both issues by developing a Virtual Reality (VR)–based physics simulator inspired by the traditional Tong Glinding game. Designed as an interactive virtual laboratory, the simulator allows users to adjust the incline angle (1°–6°), choose a smooth or rough surface, and observe the motion of a rolling barrel along a 20-meter track. Developed using the Research and Development (R&D) method with the ADDIE model and implemented in Unity 3D, the system integrates cultural heritage with immersive VR experimentation. Functional testing confirmed 100% conformity to design specifications. Simulation verification demonstrated high accuracy, with errors of only 1.8%–2.5% between simulation and analytical calculations on the smooth surface, while the rough surface correctly produced no motion at low angles. User experience testing with 30 participants yielded a high overall score of 87.5 out of 100, supported by strong reliability across all dimensions (Cronbach’s α = 0.85–0.92). These results show that the simulator is technically reliable, physically accurate, and well-received as a learning medium. The combination of cultural preservation and interactive VR-based experimentation represents the novelty of this work.
MODEL EFISIEN BERBASIS MOBILE VISION TRANSFORMER (MOBILEVIT) UNTUK KLASIFIKASI JENIS TANAH DARI CITRA Darmatasia; H, M. Hasrul
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.61891

Abstract

Identifikasi jenis tanah berperan krusial dalam sektor pertanian. Namun, metode klasifikasi konvensional seperti uji laboratorium dan observasi langsung masih memiliki keterbatasan dalam hal efisiensi waktu, biaya, dan skala. Penelitian ini mengusulkan model efisien untuk klasifikasi citra tanah dengan arsitektur Mobile Vision Transformer. Pendekatan transfer learning digunakan dalam membangun model untuk mengatasi keterbatasan jumlah data latih yang selanjutnya disesuaikan dengan data jenis tanah melalui fine-tuning. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari platform Kaggle, yang terdiri dari enam kelas yaitu Arid Soil, Black Soil, Laterite Soil, Mountain Soil, Red Soil, dan Yellow Soil. Dataset dibagi menjadi 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian, dengan evaluasi kinerja berdasarkan akurasi, presisi, recall, F1-score, dan waktu inferensi. Eksperimen dilakukan dengan membandingkan performa MobileViT terhadap model konvensional seperti CNN ringan (MobileNet) dan Vision Transformer standar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang diusulkan mampu mencapai keseimbangan antara akurasi dan efisiensi komputasi, dengan tingkat akurasi sebesar 97%. MobileViT menunjukkan efisiensi waktu inferensi yang lebih baik dibandingkan Vision Transformer standar, dengan kecepatan sekitar 5 kali lebih cepat. Kecepatan inferensi MobileViT mendukung penerapannya pada aplikasi real-time berbasis perangkat dengan daya komputasi terbatas tanpa menurunkan akurasi dengan signifikan. Meskipun demikian, penelitian ini memiliki keterbatasan pada ukuran dataset yang terbatas.
RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING DAN FILTRASI OTOMATIS KEKERUHAN AIR BERBASIS INTERNET OF THINGS MENGGUNAKAN ESP8266 Nurul Izzah; Andi Muhammad Nur Hidayat; Wahyuddin Saputra
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.61895

Abstract

Fluktuasi kekeruhan air pada sumber mata air pegunungan di Dusun Bonto dan Tonasa, Desa Songing, Kabupaten Sinjai, yang cenderung meningkat secara signifikan saat musim hujan akibat masuknya material erosi ke dalam aliran, telah menyebabkan penurunan kualitas air baku dan berpotensi mengganggu pemanfaatannya untuk kebutuhan domestik masyarakat. Kondisi tersebut menunjukkan perlunya sistem monitoring kualitas air yang mampu melakukan deteksi dini dan memberikan notifikasi langsung kepada pengguna. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem monitoring kekeruhan air berbasis Internet of Things (IoT) yang terintegrasi dengan Telegram sebagai media pengiriman data dan peringatan secara real-time, sekaligus dilengkapi mekanisme filtrasi otomatis untuk menjaga kualitas air tetap layak digunakan. Perancangan sistem memanfaatkan sensor kekeruhan SEN0189 sebagai akuisisi data, mikrokontroler ESP8266 sebagai unit pemrosesan dan komunikasi, serta integrasi ke Telegram untuk pengiriman data dan notifikasi secara real-time. Metode pengembangan menggunakan model prototype, dengan evaluasi kinerja melalui pengujian black box. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengirimkan data kekeruhan melalui Telegram dengan baik, dengan stabilitas pembacaan sensor mencapai rata-rata 95% yang menunjukkan konsistensi deteksi kekeruhan. Selain itu, pengujian System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor 73, yang termasuk kategori Good, sehingga sistem dinilai layak diterapkan untuk monitoring kualitas air berbasis IoT di wilayah pedesaan.
KLASTERISASI WILAYAH RAWAN KRIMINALITAS DI KOTA JAMBI (2022-2024) MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS Sulistina, Sri; Eko Prasetyo Utomo, Pradita; Ferdian Hutabarat , Benedika
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.62051

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengelompokkan kerawanan kriminalitas di 11 kecamatan Kota Jambi pada periode 2022–2024 menggunakan algoritma K-Means. Data kriminalitas diperoleh dari Polresta Kota Jambi, sedangkan data demografis (jumlah penduduk, luas wilayah, dan kepadatan penduduk) diperoleh dari BPS Kota Jambi. Seluruh variabel numerik dinormalisasi menggunakan metode min–max. Penentuan jumlah klaster dievaluasi pada K = 2–10 menggunakan Elbow Method , Silhouette Coefficient, dan Davies Bouldin Index (DBI). Pada tahun 2022 dan 2023, Elbow menunjukkan titik siku pada K = 3 (masing-masing bernilai 0,872 dan 1,124), dengan nilai Silhouette maksimum pada K = 3 (0,476 dan 0,466), sedangkan DBI mencapai nilai minimum pada K = 9 (0,197 dan 0,3963). Pada tahun 2024, Elbow kembali mengarah ke K = 3 (1,182), Silhouette tertinggi diperoleh pada K = 5 (0,536) dengan nilai yang masih kompetitif pada K = 3 (0,492), dan DBI kembali minimum pada K = 9 (0,2458). Dengan mempertimbangkan konsistensi Elbow dan Silhouette serta kemudahan interpretasi, dipilih K = 3 sebagai jumlah klaster optimal. Evaluasi konsistensi menggunakan Rand Index menunjukkan nilai 1 sepanjang periode, sehingga menguatkan bahwa tiga klaster merupakan struktur pengelompokan yang stabil.
PERANCANGAN SISTEM PENGAJUAN BERKAS PENSIUN PEGAWAI NEGERI SIPIL (PNS) BERBASIS WEB DENGAN METODE PROTOTYPE PADA BKPSDM KABUPATEN LOMBOK TENGAH Akbar, Jihadul; Betty Indah Mawarti; Maemun Saleh
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.60366

Abstract

Proses pengajuan berkas pensiun Pegawai Negeri Sipil (PNS) di BKPSDM Kabupaten Lombok Tengah masih dilakukan secara manual sehingga menimbulkan permasalahan seperti keterlambatan proses, ketidaklengkapan data, duplikasi pengajuan, serta rendahnya transparansi alur layanan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem pengajuan berkas pensiun berbasis web menggunakan metode Prototype untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan keterlacakan proses administrasi. Tahapan penelitian meliputi identifikasi kebutuhan, pembuatan prototype awal, evaluasi melalui User Acceptance Testing (UAT), penyempurnaan desain melalui dua siklus iterasi, implementasi sistem, dan pengujian menggunakan Black Box Testing. Hasil UAT menunjukkan tingkat kepuasan pengguna sebesar 82,7% dengan nilai tertinggi pada aspek kemudahan navigasi (88%), menandakan bahwa prototype telah memenuhi kebutuhan pengguna. Pengujian Black Box Testing terhadap 15 skenario fungsional menghasilkan tingkat keberhasilan 100%, mencakup validasi input, unggah dokumen, pencegahan pengajuan ganda, pemberian catatan revisi, dan pembaruan status secara real-time. Sistem yang dikembangkan terbukti mampu meningkatkan transparansi, akurasi data, serta efektivitas proses pengajuan pensiun di BKPSDM Kabupaten Lombok Tengah.
TECHNOFAC: APLIKASI ANDROID PENCARIAN FASILITAS KAMPUS BERBASIS SPEECH-TO-TEXT DAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING (STUDI KASUS: UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI) Hermaliah, Siti Ayu; Puspasari, Shinta; Permatasari, Indah
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.60822

Abstract

Aplikasi Technofac dikembangkan untuk memudahkan pencarian fasilitas kampus Universitas Indo Global Mandiri (IGM) dengan integrasi Speech-to-Text dan Natural Language Processing (NLP) melalui metode Hybrid Keyword-Based. Pipeline sistem meliputi Automatic Speech Recognition, preprocessing (normalization, Punctuation Removal, Tokenization, Synonym Mapping, dan Abbreviation Expansion), intent detection berbasis keyword matching, dan Named Entity Recognition (pattern matching, POS tagging, dictionary, serta fuzzy matching). Evaluasi kinerja NLP menunjukkan metode Hybrid Keyword-Based mencapai precision 0.9346, recall 0.9263, dan F1-Score 0.9297 (kategori very good), sedangkan metode Substring Matching mencapai precision 0.7879, recall 0.7512, dan F1-Score 0.7655 (kategori OK). Pengujian blackbox terhadap 13 fitur menunjukkan seluruh fungsi berjalan sesuai spesifikasi. Evaluasi usability menggunakan System Usability Scale pada 20 responden (n=20) menghasilkan skor 82.87 dengan Grade A (Acceptable) dan confidence interval 95% pada rentang 80.8–85.2. Meskipun sistem menunjukkan performa baik, terdapat 16 kasus False Negative akibat query ambigu dan 14 kasus False Positive akibat misclassification entitas. Penelitian ini menunjukkan potensi rule-based NLP untuk aplikasi pencarian fasilitas kampus, namun masih memerlukan dialog management system (follow-up question) dan hierarchical entity recognition untuk menurunkan kesalahan FP/FN.
PENGEMBANGAN SISTEM KEHADIRAN MAGANG BERBASIS FACE RECOGNITION DAN GEOLOCATION MENGGUNAKAN METODE SDLC WATERFALL Anca, Muh. Gufransah Jamaluddin; Faisal; A. Muhammad Syafar
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 11 No 1 (2026): APRIL
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v11i1.62426

Abstract

CV. Afila Media Karya merupakan salah satu perusahaan yang sedang berkembang di bidang konsultan IT di Kabupaten Gowa. Selain itu, perusahaan ini juga menjadi lokasi kegiatan magang bagi sejumlah siswa SMK dan mahasiswa dari berbagai perguruan tinggi di Provinsi Sulawesi Selatan. Sejak perusahaan ini memberikan kesempatan sebagai tempat kerja praktek dan magang, sudah tercatat lebih dari ratusan siswa dan mahasiswa yang telah melakukan magang. sistem absensi yang digunakan saat ini masih mengandalkan metode chat grup WhatsApp, yang memiliki kekurangan dalam validasi lokasi kehadiran dan ketepatan pencatatan waktu, pencatatan kehadiran, keteraturan pelaporan, serta efisiensi dalam pengelolaan data kehadiran. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem absensi magang berbasis Face Recognition dan Geolocation guna meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi pencatatan kehadiran. Sistem dirancang untuk memverifikasi identitas peserta melalui deteksi wajah dan memastikan proses absensi hanya dapat dilakukan pada lokasi magang yang telah ditentukan. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing untuk menilai keandalan dan fungsionalitas aplikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengenali wajah pengguna secara tepat serta memvalidasi lokasi kehadiran sesuai ketentuan. Implementasi sistem ini terbukti dapat mengurangi potensi kecurangan dan meningkatkan akuntabilitas manajemen kehadiran peserta magang di CV. Afila Media Karya.
PREDICTING SUCCESSFUL TIMELY ORDER COMPLETION IN E-COMMERCE USING XGBOOST AND CATBOOST MODELS Nuryana, Muhammad Risqi; Muhammad Nur Aulia Rahman; Hadikusuma, Ridwan Satrio
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 11 No 1 (2026): APRIL
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v11i1.63315

Abstract

Keberhasilan penyelesaian pesanan tepat waktu merupakan aspek penting dalam operasional e-commerce karena kinerja pengiriman berpengaruh langsung terhadap kepuasan pelanggan dan kualitas layanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor utama yang memengaruhi ketepatan waktu pengiriman serta mengevaluasi kinerja model XGBoost dan CatBoost dalam melakukan prediksi. Analisis dilakukan menggunakan dataset transaksi e-commerce publik yang mencakup karakteristik produk, waktu pemesanan, dan informasi pengiriman. Tahapan pra-pemrosesan data meliputi penanganan missing values, normalisasi fitur, serta feature engineering berbasis waktu. Optimasi hyperparameter dilakukan menggunakan framework Optuna untuk meningkatkan performa model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa product_length_cm, product_weight_g, dan order_purchase_timestamp merupakan fitur yang paling berpengaruh terhadap keberhasilan pengiriman. Model CatBoost lebih sensitif terhadap karakteristik fisik produk, sedangkan XGBoost lebih menekankan pola pemesanan berbasis waktu, khususnya pada skala bulanan. Selain itu, penerapan Optuna terbukti mampu meningkatkan akurasi prediksi kedua model. Temuan ini dapat membantu platform e-commerce dalam mengoptimalkan manajemen persediaan, strategi logistik, dan penjadwalan pengiriman. Penelitian selanjutnya disarankan untuk mempertimbangkan faktor eksternal seperti kondisi cuaca, kepadatan pengiriman, dan lalu lintas guna meningkatkan akurasi prediksi dan efisiensi operasional.
PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PEMINJAMAN BUKU MASSAL BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE RAPID APPLICATION DEVELOPMENT UNTUK MENDUKUNG TRANSFORMASI LAYANAN PERPUSTAKAAN DAERAH Atika Fadhillah Rusdhi; Eny Jumiati; Wahyu Setianto
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 11 No 1 (2026): APRIL
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v11i1.63821

Abstract

Layanan peminjaman buku dalam jumlah besar di perpustakaan daerah hingga kini masih banyak dilakukan secara manual dan belum sepenuhnya didukung oleh sistem otomasi perpustakaan yang tersedia. Kondisi tersebut menyebabkan proses layanan kurang efisien, berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan, serta menyulitkan pengelolaan dan penelusuran data peminjaman kolektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi peminjaman buku massal berbasis web sebagai bagian dari upaya transformasi digital layanan perpustakaan daerah. Kebaruan penelitian ini terletak pada pengembangan sistem yang secara khusus dirancang untuk mengakomodasi peminjaman buku secara kolektif melalui integrasi pengelolaan paket koleksi, mekanisme pengajuan peminjaman secara daring, proses verifikasi oleh petugas, pemantauan status peminjaman, serta pembuatan dokumen berita acara peminjaman dan pengembalian secara otomatis dalam satu platform terpusat. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metode Rapid Application Development (RAD). Evaluasi sistem dilakukan melalui pengujian fungsional menggunakan metode black-box testing dan User Acceptance Test (UAT). Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi utama sistem berjalan sesuai dengan kebutuhan layanan peminjaman buku massal. Selain itu, hasil UAT yang melibatkan 22 responden memperoleh tingkat penerimaan pengguna sebesar 88,09% dengan kategori sangat baik. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi layanan, menyederhanakan proses peminjaman buku secara kolektif, serta mendukung pengelolaan data peminjaman buku massal secara terstruktur dan terdokumentasi.
DETEKSI ANOMALI TEKSTURAL PADA GAMBAR GENERATIF AI MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DENGAN ARSITEKTUR EFFICIENTNETB2 Farhan Muhammad; Marcelia Anggiriani; Ahmad Yusuf Roky; Tri Tia Fahada; Andre Pratama
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 11 No 1 (2026): APRIL
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v11i1.64122

Abstract

Perkembangan teknologi image generation berbasis Artificial Intelligence (AI) membuat batas antara gambar buatan AI dan gambar Non-AI semakin sulit dibedakan. Kondisi ini mendorong kebutuhan akan sistem deteksi otomatis yang akurat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi citra untuk membedakan gambar AI dan Non-AI menggunakan arsitektur EfficientNet-B2. Evaluasi model dilakukan menggunakan dataset CIFAKE yang terdiri dari citra REAL dan FAKE sebagai representasi gambar non-AI dan AI. Model dibangun dengan memanfaatkan bobot pretrained sebagai feature extractor dan menambahkan lapisan klasifikasi dua kelas. Pelatihan dilakukan dalam dua tahap menggunakan Adam optimizer untuk meningkatkan stabilitas dan kemampuan generalisasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa EfficientNet-B2 mampu mengekstraksi fitur visual secara efektif. Pada pelatihan tahap awal, model memperoleh akurasi validasi 85,37%, kemudian meningkat menjadi 86,11% setelah optimisasi, dan mencapai performa terbaik pada tahap fine-tuning dengan akurasi 86,67%. Evaluasi pada data pengujian menghasilkan akurasi 87,12% dengan nilai precision, recall, dan f1-score yang seimbang pada kedua kelas. Secara keseluruhan, model yang dibangun menunjukkan performa yang stabil dan akurat dalam mendeteksi gambar AI. Studi ini membuktikan bahwa pendekatan transfer learning dan fine-tuning dengan EfficientNet-B2 merupakan metode yang efektif untuk tugas klasifikasi gambar dua kelas.

Page 33 of 36 | Total Record : 351

 31   32   33   34   35 

Filter by Year

2016 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 11 No 1 (2026): APRIL Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER Vol 10 No 1 (2025): APRIL Vol 9 No 2 (2024): OCTOBER Vol 9 No 1 (2024): APRIL Vol 8 No 2 (2023): OCTOBER Vol 8 No 1 (2023): APRIL Vol 7 No 2 (2022): OCTOBER Vol 7 No 1 (2022): APRIL Vol 6 No 2 (2021): OCTOBER Vol 6 No 1 (2021): APRIL Vol 5 No 2 (2020): OCTOBER Vol 5 No 1 (2020): APRIL Vol 4 No 2 (2019): OCTOBER Vol 4 No 1 (2019): APRIL Vol 3 No 1 (2018): Volume.3, Nomor.1.April 2018 Vol 3 No 2 (2018): OCTOBER Vol 2 No 2 (2017): Volume 2, Nomor 2, oktober 2017 Vol 2 No 1 (2017): Volume 2, Nomor 1, April 2017 Vol 1 No 1 (2016): Volume.1, Nomor.1, Oktober 2016 More Issue