cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Fido Rizki
Contact Email
fidorizki@gmail.com
Phone
+6282179654408
Journal Mail Official
-
Editorial Address
Jalan Jendral Besar H.M Soeharto Kelurahan Lubuk Kupang Kecamatan Lubuklinggau Barat I Kota Lubuklinggau Provinsi Sumatera Selatan
Location
Kota lubuk linggau,
Sumatera selatan
INDONESIA
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)
Published by Universitas Bina Insan Lubuklinggau
ISSN : 25411888     EISSN : 26145782     DOI : https://doi.org/10.32767/jutim
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Engineering Other
Jurnal Teknik Informatika Musirawas merupakan Jurnal ilmiah yang meliputi kompetensi Human Computer Interaction, IT Governance, Networking Technology, New Media Technology, Information Search Engine, Multimedia, Information Retrieval, Intelligent System, Distributed Computing System, Mobile Processing, Computer Network Security, Natural Language Processing, Software Engineering, Programming Methodology and Paradigm, Data Engineering, Information Management, Knowledge Based Management System, Game Technology Jurnal Teknik Informatika Musirawas terbit sebanyak dua kali dalam satu tahun, pada bulan Juni dan Desember.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 241 Documents
 21   22   23   24   25 
TANTANGAN REGULASI BLOCKCHAIN DALAM PENGAWASAN TRANSAKSI MATA UANG DIGITAL TERHADAP PERLINDUNGAN INVESTOR Ananda, Tambunan Erika; Simanungkalit, Erna Sari; Finanda, Nadia; Nainggolan, Winarti; Yenny, Yenny
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol 10 No 2 (2025): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) DESEMBER
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v10i2.2826

Abstract

Perkembangan teknologi blockchain telah membawa transformasi signifikan dalam sistem keuangan global dan menjadi fondasi utama bagi mata uang digital seperti Bitcoin dan Ethereum. Di Indonesia, pertumbuhan pesat jumlah investor aset kripto yang mencapai 14,16 juta pada April 2025 mencerminkan peningkatan minat terhadap investasi digital. Namun, sifat desentralisasi dan pseudonimitas blockchain menimbulkan tantangan besar dalam pengawasan transaksi dan perlindungan investor oleh regulator. Penelitian ini menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR) untuk menelaah secara komprehensif tantangan regulasi blockchain terkait pengawasan transaksi mata uang digital serta implikasinya terhadap perlindungan investor. Kajian literatur, dokumen hukum, dan data empiris nasional maupun internasional dianalisis secara tematik untuk mengidentifikasi permasalahan utama seperti kesulitan pelacakan transaksi, ketidakjelasan kerangka hukum, serta lemahnya koordinasi lintas yurisdiksi. Hasil penelitian menegaskan pentingnya pengembangan regulasi yang adaptif dan terintegrasi serta penerapan teknologi pengawasan canggih (RegTech dan SupTech) guna memastikan keamanan, transparansi, dan keadilan dalam ekosistem keuangan digital berbasis blockchain yang terus berkembang.
IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE DALAM PENENTUAN KONSENTRASI SISWA PADA MAN MUARA KELINGI Amalia, Veradilla; Etriyanti, Endang; -, Alfiarini
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol 10 No 2 (2025): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) DESEMBER
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v10i2.2837

Abstract

MAN Muara Kelingi merupakan salah satu sekolah di Kabupaten Musi Rawas yang menyelenggarakan pendidikan berbasis ilmu keislaman dan memiliki dua program jurusan, yaitu IPA dan IPS. Proses penentuan jurusan pada sekolah ini masih bergantung pada nilai rapor serta minat siswa. Mekanisme tersebut sering menimbulkan permasalahan, antara lain ketidaksesuaian pemilihan jurusan, kesulitan siswa dalam memahami materi, serta penurunan prestasi akademik akibat tidak tepatnya penempatan konsentrasi belajar. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sistem yang mampu membantu sekolah dalam menentukan jurusan siswa secara lebih objektif. Penelitian ini mengusulkan penerapan metode Decision Tree sebagai pendekatan data mining untuk mengklasifikasikan jurusan siswa berdasarkan kriteria nilai yang telah ditetapkan. Metode ini digunakan untuk menghasilkan model pohon keputusan yang mampu memetakan siswa ke dalam jurusan yang paling sesuai. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree dapat memberikan rekomendasi penentuan jurusan secara lebih terukur dan obyektif, sehingga mendukung proses pengambilan keputusan bagi pihak sekolah.
SISTEM INVENTARIS ASET LABORATORIUM DI FAKULTAS TEKNIK DAN TEKNOLOGI KEMARITIMAN UMRAH Efranda, Nolan; Herikson, Rifaldi; Irawan, Feri; SLAM, Berta Erwin; Fahmitra, Novrizal Fattah
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol 10 No 2 (2025): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) DESEMBER
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v10i2.2839

Abstract

Pada era digital, pengelolaan aset berbasis teknologi informasi menjadi kebutuhan penting bagi institusi pendidikan, termasuk fakultas sebagai unit utama dalam perguruan tinggi. Fakultas Teknik dan Teknologi Kemaritiman (FTTK) Universitas Maritim Raja Ali Haji (UMRAH) memiliki beragam aset penunjang kegiatan akademik dan praktikum. Namun, proses inventarisasi di FTTK masih dilakukan secara manual menggunakan dokumen fisik atau Microsoft Excel, yang rentan terhadap kesalahan pencatatan, duplikasi data, keterlambatan pelaporan, serta kesulitan dalam pelacakan aset dan proses peminjaman. Permasalahan ini menunjukkan urgensi transformasi digital melalui penerapan sistem informasi inventarisasi asset laboratorium. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi yang mendukung digitalisasi pengelolaan aset di Laboratorium FTTK. Sistem dikembangkan menggunakan pendekatan agile untuk memastikan fleksibilitas terhadap kebutuhan pengguna. Tahapan penelitian meliputi perancangan sistem, implementasi, serta pengujian efektivitas dalam mempermudah proses pencatatan, pelacakan, pelaporan, dan peminjaman aset. Fitur tambahan seperti pelaporan kerusakan dan riwayat penggunaan juga disertakan guna meningkatkan pemantauan kondisi aset secara berkala. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan solusi yang efisien, akuntabel, dan transparan dalam pengelolaan aset, serta menjadi model penerapan digitalisasi di lingkungan perguruan tinggi.
MEMBANGUN KONSEP DIGITALISASI UMKM BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR DESAIN TEKNOLOGI PADA MOBILE APPS DI KOTA PALEMBANG DALAM INNOVATION AND STRATEGY Lonando, Paray Theo; Ihsan, Muhammad; Amelia, Natasya; Riadi, Rakan Nabiha Euphorbia
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol 10 No 2 (2025): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) DESEMBER
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v10i2.2842

Abstract

Teknologi berperan penting dalam menyelesaikan permasalahan Masyarakat di Indonesia, Dimana saat ini Indoneisa telah memsauki era indudtri 4.0 .Digitalisasi kegiatan pemasaran dilakukan untuk menjangkau sebanyak mungkin target konsumen secara efisien dan efektif , salah satu upaya pemasaran secara digital yaitu sistem yang menghubungkan konsumen melalui situs web atau aplikasi mobile. Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) merupakan tulang punggung perekonomian Indonesia. Selain dominasi dalam jumlah pelaku usaha, kontribusinya terhadap produk domestik bruto (PDB) sekitar 60,5%. Meskipun untuk angka eksport dari UMKM baru mencapai 14%. Berdasarkan data terbaru terdapat 87.577 pelaku UMKM di kota Palembang, jumlah UMKM yang relatif banyak dan terus bertambah setiap tahunnya menunjukan permasalahan seperti belum memanfatkan digitalisasi khususnya mobile apps. mayoritas pelaku usaha UMKM ingin mempraktikan bisnis digital dalam pengembangan usahanya untuk membantu meningkatkan inovasi sebuah produk UMKM dan meningkatkan strategi penjualan produk. Tujuan dari penelitian membangun konsep digitalisasi Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM) Berdasarkan faktor desain teknologi pada mobile apps dalam hal inovasi dan strategi.Metode dalam penelitian ini adalah metode design thinking, di mana kita berusaha memahami pengguna, menguji asumsi, dan mengubah definisi masalah untuk mengembangkan strategi serta solusi alternatif yang mungkin tidak langsung terlihat pada tahap awal pemahaman. Dalam penelitian ini, digunakan metode design thinking sebagai pendekatan untuk merancang solusi dari permasalahan yang telah diuraikan sebelumnya (berdasarkan faktor faktor yang ada.
IMPLEMENTASI MODEL LLAMA VISION DENGAN IN-CONTEXT LEARNING UNTUK PEMBUATAN CAPTION OTOMATIS Vandyta, Joe Aqilla; Seputra, Ketut Agus; Permana, Agus Aan Jiwa
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol 11 No 1 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Maret
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v11i1.2860

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi Android bernama Descripix yang memanfaatkan model LLaMA Vision untuk menghasilkan caption gambar secara otomatis. Latar belakang dari penelitian ini adalah banyaknya content creator, fotografer, dan pengguna media sosial yang mengalami creative block dalam membuat caption, sehingga menghambat konsistensi publikasi konten mereka. Metode pengembangan yang digunakan adalah Waterfall dengan pengujian Black Box. Sistem yang dibangun mengintegrasikan metadata gambar seperti author, tanggal pengambilan dan lokasi sebagai input tambahan dalam proses captioning. Penerapan metode In-Context Learning (ICL) dalam prompting menghasilkan caption yang lebih konsisten, kontekstual, dan sesuai dengan pola linguistik yang diharapkan. Perbandingan hasil generasi caption dengan dan tanpa metode ICL membuktikan bahwa, penerapan ICL menghasilkan output yang lebih akurat, konsisten, dan kontekstual dengan mengeliminasi elemen yang tidak relevan. Aplikasi memiliki dua mode pengguna: guest dapat mengunggah gambar dan menghasilkan caption, sementara authenticated user dapat menyimpan, mengedit, dan mengelola riwayat caption. Hasil pengujian Black Box terhadap 12 skenario menunjukkan bahwa seluruh fungsi utama aplikasi menunjukan tingkat keberhasilan 100%, memvalidasi bahwa seluruh fitur utama berfungsi sesuai espektasi. Dengan demikian, aplikasi ini dapat menjadi solusi efektif untuk membantu pengguna tetap aktif di media sosial saat mengalami creative block dan meningkatkan produktivitas dalam pembuatan konten.
IMPLEMENTASI DUA ARAH MACHINE TRANSLATION MENGGUNAKAN MODEL MBART6 PADA APLIKASI POLYCHAT UNTUK KOMUNIKASI LINTAS BAHASA Ansky, Bryant; Wijaya, Novan
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol 11 No 1 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Maret
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v11i1.2891

Abstract

Komunikasi lintas bahasa merupakan tantangan dalam era globalisasi, di mana perbedaan bahasa menjadi hambatan utama dalam penyampaian pesan dan interaksi antar individu dari berbagai negara. Dengan lebih dari 7000 bahasa yang ada di dunia, kebutuhan akan solusi penerjemahan yang efektif dan terintegrasi sangat dibutuhkan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem machine translation dua arah pada aplikasi PolyChat sebagai media komunikasi lintas bahasa secara real-time. Aplikasi ini menggabungkan fungsi chat dengan penerjemahan otomatis dalam satu platform, sehingga pengguna dapat berinteraksi menggunakan bahasa ibu mereka masing-masing tanpa perlu membuka aplikasi penerjemahan terlebih dahulu. Tujuan penelitian ini adalah merancang dan membangun sistem penerjemahan berbasis Neural Machine Translation (NMT) dengan menggunakan model mBART dengan dataset OPUS kategori OpenSubtitles, serta melakukan evaluasi hasil penerjemahan menggunakan metrik BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) untuk mengukur seberapa akurat hasil penerjemahan. Sistem dirancang dengan mekanisme caching berlapis yang mencakup pencarian di dataset, corpus cache hasil terjemahan sebelumnya, dan eksekusi model mBART untuk mengoptimalkan kecepatan dan efisiensi penerjemahan. Metodologi penelitian meliputi beberapa tahap, yaitu studi literatur, pengumpulan dataset dari enam bahasa resmi PBB (Inggris, Mandarin, Spanyol, Prancis, Russia, dan Arab) yang menghasilkan 30 arah penerjemahan, perancangan arsitektur sistem dengan proses normalisasi teks dan tokenisasi, implementasi model penerjemahan dengan attention mechanism dan beam search, serta pengujian kinerja sistem berdasarkan nilai BLEU.
IDENTIFIKASI PENYAKIT MULTIPLE SCLEROSIS PADA CITRA MRI MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK Ghassani, Jihan; Wijaya, Novan
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol 11 No 1 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Maret
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v11i1.2893

Abstract

Multiple Sclerosis (MS) merupakan penyakit neurologis yang menyerang sistem saraf pusat yaitu otak dan sumsum tulang belakang. Penyakit ini merusak lapisan mielin sehingga mengganggu penghantaran impuls saraf dan menimbulkan gejala seperti gangguan penglihatan, koordinasi, dan fungsi kognitif. Diagnosis dini MS penting karena belum terdapat terapi yang dapat menyembuhkan penyakit ini. Magnetic Resonance Imaging (MRI) terbukti efektif dalam mendeteksi kerusakan jaringan otak, namun interpretasi citra masih bergantung pada keahlian radiolog. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem identifikasi otomatis MS pada citra MRI menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) berbasis arsitektur ResNet50V2. Dataset yang digunakan berupa citra MRI axial dengan label MS dan non-MS dari platform Kaggle. Citra dilakukan preprocessing dan augmentasi, kemudian dibagi menjadi dua kombinasi pembagian data, yaitu 80% data training, 10% validation, dan 10% testing serta 90% data training, 5% validation, dan 5% testing. Model CNN dilatih menggunakan optimizer Adam dengan evaluasi performa menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu mengidentifikasi citra MS dan non-MS dengan akurasi pengujian sebesar 89% pada skenario pembagian data 90% data latih, 5% data validasi, dan 5% data uji, serta akurasi pengujian sebesar 90% pada skenario 80% data latih, 10% data validasi, dan 10% data uji. Akurasi validasi tertinggi yang diperoleh mencapai 96,34% pada skenario 90% data latih dan 96,36% pada skenario 80% data latih. Selain itu, hasil evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki performa yang lebih stabil dalam mengidentifikasi citra non-MS dibandingkan citra MS, meskipun masih ditemukan beberapa kesalahan klasifikasi pada kelas MS.
TEKNOLOGI ENKRIPSI BLOCKCHAIN TERHADAP KEAMANAN DATABASE: SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW Alfianisa, Dwika; Pratama, Adhitya Syahadana; Alhafiz, M. Rizki Ramadhan; Silaban, Gilbert; Rendi, Rendi; Sembiring, Wina Natalia
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol 10 No 2 (2025): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) DESEMBER
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v10i2.2809

Abstract

Abstrak Pesatnya pertumbuhan teknologi informasi telah meningkatkan permintaan akan sistem manajemen data yang aman dan andal. Basis data terpusat menjadi semakin rentan terhadap pelanggaran data, manipulasi, dan serangan siber. Studi ini secara sistematis meninjau peran teknologi enkripsi berbasis blockchain dalam meningkatkan keamanan basis data di berbagai sektor. Menggunakan metode Tinjauan Literatur Sistematis (SLR), dua puluh lima artikel peer-review yang diterbitkan antara tahun 2015 dan 2025 dianalisis dari basis data terkemuka seperti IEEE Xplore, ScienceDirect, SpringerLink, dan ACM Digital Library. Hasilnya menunjukkan bahwa integrasi blockchain dengan algoritma enkripsi modern seperti AES, RSA, SHA-256, Speck, dan XChaCha20-Poly1305 secara signifikan meningkatkan integritas data, kerahasiaan, dan autentikasi. Sifat blockchain yang terdesentralisasi dan tidak dapat diubah memastikan manajemen data yang anti-rusak sekaligus memberikan transparansi dan akuntabilitas. Arsitektur blockchain hibrida dan berizin diidentifikasi sebagai yang paling efektif dalam menyeimbangkan keamanan, privasi, dan efisiensi sistem. Namun, tantangan tetap ada, termasuk biaya komputasi yang tinggi, skalabilitas yang terbatas, serta kendala regulasi dan sumber daya manusia. Studi ini menyimpulkan bahwa enkripsi berbasis blockchain merupakan pendekatan transformatif terhadap perlindungan data digital. Penelitian di masa mendatang sebaiknya berfokus pada pengembangan algoritma enkripsi adaptif, integrasi kecerdasan buatan (AI) untuk deteksi ancaman otomatis, dan pembentukan kerangka regulasi nasional untuk mendukung implementasi blockchain skala besar.
DETEKSI PENYAKIT TANAMAN APEL BERDASARKAN CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN BROAD LEARNING SYSTEM (BLS) Sandora, Risan; Hidayat, Asep Toyib; Intan, Bunga; Daulay, Nelly Khairani
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol 11 No 1 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Maret
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v11i1.2950

Abstract

This study applies the apple leaf disease classification method by combining the ResNet50 architecture as a feature extractor and the Broad Learning System (BLS) as a classifier. The developed system is used to identify five classes of apple leaf diseases, namely Apple scab, Black rot, Cedar apple rust, Healthy and Powdery mildew. The dataset used is 3,298 apple leaf images consisting of 630 Apple Scab images, 621 Black Rot images, 275 Cedar Apple Rust images, 1,645 Healthy images, and 127 Powdery Mildew images. The ResNet50 architecture is able to produce informative image feature representations so that the visual characteristics of each class can be optimally utilized by the BLS algorithm in the classification process. The results of testing the proposed model produce excellent performance of 97%. In addition, the precision, recall and F1-score also each reached 97%, indicating that the model is able to classify accurately and consistently across all classes of apple leaf diseases. Thus, the hybrid method of ResNet50 and BLS has been proven effective and has the potential to be developed as a support system for automatic identification of apple leaf diseases.
SEGMENTASI MULTIKELAS PENYAKIT DAUN KENTANG MENGGUNAKAN ARSITEKTUR U-NET DENGAN PRE-TRAINED EFFICIENTNET Putriani, Shella Ayu; Akbar, Muhamad; Irvai, Muhammad; Karman, Joni
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Vol 11 No 1 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Maret
Publisher : LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32767/jutim.v11i1.2931

Abstract

Deep learning is widely used to support precise visual analysis. This study aims to analyze and compare the performance of potato leaf image segmentation models using the standard U-Net architecture and U-Net with EfficientNet-B0 through a transfer learning approach. The dataset used consists of 3000 potato leaf images along with segmentation masks obtained from secondary data sources with a division of 1000 per class, then divided into training, validation, and testing data. The research stages include data preprocessing and augmentation, segmentation modeling, model training, and model performance evaluation. Evaluation is carried out using intersection metrics such as Intersection over Union (IoU), mean IoU (mIoU), and Dice Coefficient, with a confusion matrix as an additional analysis tool. The implementation of this study uses the Python programming language supported by the TensorFlow and Keras frameworks, and is run on the Google Colab environment. The results of this study are expected to show the performance differences between the standard U-Net and U-Net with EfficientNet-B0, thereby providing an overview of a more optimal segmentation model for potato leaf image analysis.

Page 24 of 25 | Total Record : 241

 21   22   23   24   25 

Filter by Year

2016 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 11 No 1 (2026): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) Maret Vol 10 No 2 (2025): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) DESEMBER Vol 10 No 1 (2025): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI Vol 9 No 2 (2024): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) DESEMBER Vol 9 No 1 (2024): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI Vol 8 No 2 (2023): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) DESEMBER Vol 8 No 1 (2023): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI Vol 7 No 2 (2022): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) DESEMBER Vol 7 No 1 (2022): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI Vol 6 No 2 (2021): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) DESEMBER Vol 6 No 1 (2021): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI Vol 5 No 2 (2020): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) DESEMBER Vol 5 No 1 (2020): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI Vol 4 No 2 (2019): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) DESEMBER Vol 4 No 1 (2019): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) JUNI Vol 4 No 1 (2019): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI Vol 3 No 2 (2018): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) DESEMBER Vol 3 No 2 (2018): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) DESEMBER Vol 3 No 1 (2018): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) JUNI Vol 3, No 1 (2018): JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS (JUTIM) JUNI Vol 3 No 1 (2018): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) JUNI Vol 2, No 2 (2017): JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS (JUTIM) DESEMBER Vol 2 No 2 (2017): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) DESEMBER Vol 2 No 2 (2017): JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) DESEMBER Vol 2 No 1 (2017): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) JUNI Vol 2, No 1 (2017): Jurnal Teknik Informatika MUSIRAWAS (JUTIM) Juni Vol 2 No 1 (2017): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) JUNI Vol 1, No 1 (2016): Jurnal Teknik Informatika MUSIRAWAS (JUTIM) Desember Vol 1 No 1 (2016): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) DESEMBER Vol 1 No 1 (2016): JUTIM (JURNAL TEKNIK INFORMATIKA MUSIRAWAS) DESEMBER More Issue