cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Andy Sapta
Contact Email
sapta@royal.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
lppm_stmik@royal.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kab. asahan,
Sumatera utara
INDONESIA
JURTEKSI
Published by STMIK Royal Kisaran
ISSN : 24071811     EISSN : 25500201     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) is a scientific journal which is published by STMIK Royal Kisaran. This journal published twice a year on December and June. This journal contains a collection of research in information technology and computer system.
Arjuna Subject : -
Articles 747 Documents
 71   72   73   74   75 
IMPLEMENTATION OF XGBOOST FOR PREDICTING STUDENT GRADUATION USING SIMULATED DATASET Dewi Anggraeni; Sri Rezki Maulina Azmi
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 12 No. 3 (2026): Juni 2026
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v12i3.4644

Abstract

Abstract: Student graduation is an urgent matter that is an indicator of the success of a university in producing its learning output. Several factors influence student graduation such as GPA, attendance, late taking credits, and lack of student involvement in academic activities. The urgency of this research, universities need a method that is able to predict student graduation early so that it can provide academic intervention to students who have the potential to experience delays or fail to graduate. However, limited access to real academic data is often an obstacle in the development of predictive models, Therefore, this study aims to implement the XGBoost algorithm to predict student graduation based on several academic variables, namely the Cumulative Grade Point Average (GPA), the number of credits taken, the percentage of attendance, and the average grade of students. Model training using the XGBoost algorithm using a simulation dataset of 500 students who are labeled as graduating into two classes, namely passed and failed. The results of the study showed that the classification performance was very good with an accuracy value of 99.6%, Precision 99.7%, recall 99.4%. Keywords: xgboost algorithm; data mining; student graduation Abstrak: Kelulusan mahasiswa merupakan hal urgensi yang menjadi indikator keberhasilan sebuah perguruan tinggi dalam menghasilkan output pembelajarannya. Beberapa Faktor yang mempengaruhi kelulusan mahasiswa seperti IPK, kehadiran, keterlambatan pengambilan SKS, serta kurangnya keterlibatan mahasiswa dalam aktifitas akademik. Yang menjadi urgensi penelitian ini, Perguruan tinggi memerlukan suatu metode yang mampu memprediksi kelulusan mahasiswa secara dini sehingga dapat memberikan intervensi akademik kepada mahasiswa yang berpotensi mengalami keterlambatan atau tidak lulus. Namun, keterbatasan akses terhadap data akademik riil sering menjadi kendala dalam pengembangan model prediksi, Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma XGBoost untuk memprediksi kelulusan mahasiswa berdasarkan beberapa variabel akademik, yaitu Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), jumlah SKS yang ditempuh, persentase kehadiran, dan nilai rata-rata mahasiswa. Pelatihan model menggunakan algoritma XGBoost dengan menggunakan dataset simulasi 500 mahasiswa yang diberi label kelulusan menjadi dua kelas yaitu lulus dan tidak lulus. Hasil penelitian menunjukan bahwa performance klasifikasi yang sangat baik dengan nilai accurasi sebesar 99,6%, Precision 99,7%, recall 99,4%. Kata kunci: algoritma xgbosst; kelulusan mahasiswa; penambangan data
FPR-CONSTRAINED HYBRID DEEP LEARNING FOR IOT ANOMALY DETECTION Salma Nurkamila; Suprih Widodo
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 12 No. 3 (2026): Juni 2026
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v12i3.4652

Abstract

Abstract: Existing IoT anomaly detection studies have achieved high classification performance, but most focus on accuracy and F1-score without explicitly controlling the false positive rate (FPR). In addition, many approaches rely on a single detection perspective, limiting their operational reliability. To address this gap, this study proposes a hybrid anomaly detection framework integrating Long Short-Term Memory (LSTM), Shannon entropy, and autoencoder reconstruction error. Shannon entropy is incorporated as an additional feature, while LSTM and the autoencoder capture temporal and reconstruction characteristics. The resulting hybrid representation is processed by a constraint-based threshold selection mechanism that enforces FPR . Experiments on the TON-IoT and Edge-IIoTset datasets achieved average F1-scores of 0.9250 and 0.9934, while maintaining average FPR values of 0.0091 and 0.0714, respectively. Analysis of entropy distributions showed consistent differences between normal and anomalous traffic across both datasets, indicating that Shannon entropy provides discriminative information for anomaly detection. These results demonstrate strong detection performance with controlled false alarms, while ablation studies confirm the significant contribution of Shannon entropy to overall model performance. Keywords: false positive rate; hybrid deep learning; Internet of Things; network anomaly detection; Shannon entropy Abstrak: Penelitian deteksi anomali Internet of Things (IoT) telah menunjukkan performa klasifikasi yang tinggi, namun sebagian besar masih berfokus pada accuracy dan F1-score tanpa mengendalikan false positive rate (FPR) secara eksplisit. Selain itu, banyak pendekatan hanya memanfaatkan satu perspektif deteksi sehingga reliabilitas operasionalnya masih terbatas. Untuk mengatasi kesenjangan tersebut, penelitian ini mengusulkan kerangka deteksi anomali hybrid yang mengintegrasikan Long Short-Term Memory (LSTM), Shannon entropy, dan autoencoder reconstruction error. Shannon entropy digunakan sebagai fitur tambahan, sedangkan LSTM dan autoencoder menangkap karakteristik temporal dan deviasi rekonstruksi. Representasi hybrid yang dihasilkan kemudian diproses melalui mekanisme constraint-based threshold selection dengan batas FPR . Hasil pengujian pada dataset TON-IoT dan Edge-IIoTset menghasilkan F1-score rata-rata sebesar 0,9250 dan 0,9934, dengan FPR rata-rata sebesar 0,0091 dan 0,0714. Perbedaan nilai entropy yang konsisten antara trafik normal dan anomali pada kedua dataset menunjukkan bahwa Shannon entropy menyediakan informasi diskriminatif untuk deteksi anomali. Hasil tersebut menunjukkan performa deteksi yang kuat dengan false alarm yang terkendali, sementara studi ablasi mengonfirmasi kontribusi signifikan Shannon entropy terhadap performa model. Kata kunci: deteksi anomali jaringan; false positive rate; hybrid deep learning; Internet of Things; Shannon entropy
COMPARATIVE ANALYSIS OF B-TREE AND HASH INDEXES FOR POSTGRESQL QUERY OPTIMIZATION Angga Ramdhani; Suprih Widodo
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 12 No. 3 (2026): Juni 2026
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v12i3.4653

Abstract

Abstract: Query performance is a critical factor in managing large-scale databases. One of the most widely used optimization techniques is indexing. This study aims to analyze the impact of indexing on query performance in PostgreSQL, compare the effectiveness of B-Tree and Hash indexes, and evaluate their influence on query planner decisions. A quantitative experimental approach was employed using the TPC-H benchmark dataset at scale factors SF0.1, SF1, and SF10. Experiments were conducted using EXPLAIN ANALYZE on exact match, range, and join queries under three conditions: without indexing, with B-Tree indexing, and with Hash indexing. The results demonstrate that indexing significantly improves query performance. For exact match queries on the SF10 dataset, execution time decreased from 93.36 ms without indexing to 0.034 ms using B-Tree and 0.045 ms using Hash indexes. For join queries, execution time was reduced from 857.77 ms to 0.180 ms using B-Tree and 0.079 ms using Hash indexes. B-Tree showed consistent performance across different query types, while Hash achieved the best results for equality-based queries. Furthermore, index usage influenced query planner decisions in selecting more efficient execution strategies. These findings indicate that appropriate index selection can substantially improve data access efficiency in PostgreSQL. Keywords: b-tree index; hash index; PostgreSQL; query optimization; query planner Abstrak: Performa query merupakan faktor penting dalam pengelolaan basis data berskala besar. Salah satu teknik optimasi yang umum digunakan adalah indexing. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh penggunaan indexing terhadap performa query pada PostgreSQL, membandingkan efektivitas B-Tree dan Hash index, serta mengevaluasi pengaruhnya terhadap keputusan query planner. Penelitian menggunakan metode eksperimen kuantitatif dengan dataset benchmark TPC-H pada skala SF0.1, SF1, dan SF10. Pengujian dilakukan menggunakan EXPLAIN ANALYZE pada exact match query, range query, dan join query dalam kondisi tanpa index, menggunakan B-Tree index, dan Hash index. Hasil penelitian menunjukkan bahwa indexing meningkatkan performa query secara signifikan. Pada exact match query dataset SF10, execution time menurun dari 93,36 ms tanpa index menjadi 0,034 ms menggunakan B-Tree dan 0,045 ms menggunakan Hash index. Pada join query, execution time berkurang dari 857,77 ms menjadi 0,180 ms menggunakan B-Tree dan 0,079 ms menggunakan Hash index. B-Tree menunjukkan performa yang konsisten pada berbagai jenis query, sedangkan Hash index memberikan performa terbaik pada query berbasis equality. Selain itu, penggunaan index memengaruhi keputusan query planner dalam memilih strategi eksekusi yang lebih efisien. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pemilihan metode indexing yang tepat dapat meningkatkan efisiensi akses data pada PostgreSQL Kata kunci: b-tree index; hash index; optimasi query; PostgreSQL; query planner
KNOWLEDGE MANAGEMENT SYSTEM USING KNOWLEDGE SHARING FOR SUSTAINABLE BATAM TOURISM Refli Noviardi; Rifa’atul Mahmudah Burhan; Achiles Dwiakila Ramadhan; Ryadi Adias Fahli; Raynold Raynold
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 12 No. 3 (2026): Juni 2026
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v12i3.4692

Abstract

Abstract: The development of sustainable tourism in Batam City faces several challenges. Knowledge and information related to tourism remain scattered among various stakeholders, resulting in suboptimal coordination. Knowledge sharing and collaboration among stakeholders remain limited, so best practices and experiences have not been fully leveraged. A Knowledge Management System (KMS) based on knowledge sharing is needed to support information exchange and the development of sustainable tourism. The methodology used in this study is the Knowledge Management System Life Cycle (KMSLC) approach combined with Design Thinking. The research steps included an evaluation of the existing infrastructure, the formation of a knowledge management team, knowledge collection, the design of a KMS prototype, and the development of that prototype. The results of the study indicate that a knowledge-sharing-based Knowledge Management System (KMS) prototype was successfully developed to meet the needs of tourists and tourism stakeholders in Batam City. The system built is capable of facilitating the management, storage, and exchange of knowledge among stakeholders in a more integrated manner. The implementation of the KMS also enhances collaboration and supports the decision-making process in the development of tourism products and services. These findings indicate that a KMS can serve as an effective solution in supporting sustainable tourism development in Batam City. Keywords: tourism, KMLC, Batam City, design thinking, knowledge management. Abstrak: Pengembangan pariwisata berkelanjutan di Kota Batam menghadapi beberapa tantangan. Pengetahuan dan informasi terkait pariwisata masih tersebar di berbagai pemangku kepentingan sehingga koordinasi belum berjalan secara optimal. Berbagi pengetahuan dan kolaborasi antar pemangku kepentingan masih terbatas, sehingga pengalaman dan praktik terbaik belum dimanfaatkan secara maksimal. Diperlukan Sistem Manajemen Pengetahuan (KMS) berbasis knowledge sharing untuk mendukung pertukaran informasi dan pengembangan pariwisata berkelanjutan. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendekatan Siklus Hidup Sistem Manajemen Pengetahuan (KMSLC) yang dikombinasikan dengan Design Thinking. Langkah-langkah penelitian mencakup evaluasi infrastruktur yang sudah ada, pembentukan tim manajemen pengetahuan, pengumpulan pengetahuan, perancangan prototipe KMS, serta pengembangan prototipe KMS tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa prototipe Knowledge Management System (KMS) berbasis knowledge sharing berhasil dikembangkan sesuai dengan kebutuhan wisatawan dan pemangku kepentingan pariwisata di Kota Batam. Sistem yang dibangun mampu memfasilitasi pengelolaan, penyimpanan, dan pertukaran pengetahuan antar pemangku kepentingan secara lebih terintegrasi. Implementasi KMS juga meningkatkan kolaborasi dan mendukung proses pengambilan keputusan dalam pengembangan produk dan layanan pariwisata. Temuan ini menunjukkan bahwa KMS dapat menjadi solusi yang efektif dalam mendukung pengembangan pariwisata yang berkelanjutan di Kota Batam. Kata kunci: pariwisata, KMLC, Kota Batam, desain thinking, manajemen pengetahuan.
WEB-BASED ELEMENTARY SCHOOL SELECTION DECISION SUPPORT SYSTEM USING A COMBINATION OF SMART AND TOPSIS METHODS Dewi Maharani; Nasrun Marpaung
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 12 No. 3 (2026): Juni 2026
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v12i3.4693

Abstract

Abstract: Choosing the right elementary school is a crucial milestone for a child's future. However, the large number of school options in Asahan Regency with diverse criteria such as accreditation, facilities, fees, curriculum, and accessibility often makes it difficult for parents. Decision-making tends to be based on subjective word-of-mouth recommendations, which risks triggering bias. This research aims to develop an adaptive and objective web-based elementary school selection Decision Support System (DSS) framework to minimize such bias. The system is designed using a hybrid model that combines the Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) method as a dynamic criteria weighting engine based on parents' preferences, and the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method to rank ten alternative schools. System testing was conducted through black-box testing functionality and empirical accuracy testing using Spearman Rank Correlation involving 40 respondents. The black-box testing results confirmed that all main system operations ran perfectly with a 100% success rate. Validity testing demonstrated very high accuracy, with a Spearman correlation coefficient of 0.89, demonstrating significant alignment between the system's recommendations and actual choices on the ground. Thus, the SMART-TOPSIS framework has proven reliable as a data-driven approach to helping parents choose the best elementary school. Keywords: decision support system; elementary school; SMART; TOPSIS Abstrak: Memilih sekolah dasar yang tepat merupakan tonggak awal krusial bagi masa depan anak. Namun, banyaknya pilihan sekolah di Kabupaten Asahan dengan keberagaman kriteria seperti akreditasi, fasilitas, biaya, kurikulum, dan aksesibilitas sering kali menyulitkan orang tua. Pengambilan keputusan pun cenderung didasarkan pada rekomendasi subjektif dari mulut ke mulut, yang berisiko memicu bias. Penelitian ini bertujuan mengembangkan kerangka kerja Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan sekolah dasar berbasis web yang adaptif dan objektif guna meminimalkan bias tersebut. Sistem dirancang menggunakan model hibrida yang mengombinasikan metode *Simple Multi-Attribute Rating Technique* (SMART) sebagai mesin pembobotan kriteria dinamis sesuai preferensi orang tua, serta metode *Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution* (TOPSIS) untuk memeringkat sepuluh sekolah alternatif. Pengujian sistem dilakukan melalui uji fungsionalitas *black-box testing* dan uji akurasi empiris menggunakan Korelasi Peringkat Spearman dengan melibatkan 40 responden. Hasil *black-box testing* mengonfirmasi seluruh operasi utama sistem berjalan sempurna dengan tingkat keberhasilan 100%. Uji validitas menunjukkan akurasi sangat tinggi dengan koefisien korelasi Spearman sebesar 0,89, membuktikan keselarasan signifikan antara rekomendasi sistem dan pilihan nyata di lapangan. Dengan demikian, kerangka SMART-TOPSIS ini terbukti andal sebagai pendekatan berbasis data untuk membantu orang tua memilih sekolah dasar terbaik. Kata kunci: sekolah dasar; sistem pendukung keputusan; SMART; TOPSIS
IMPLEMENTATION OF THE SAW METHOD IN THE EMPLOYEE ASSESSMENT SYSTEM FOR PKH IN BATU BARA REGENCY Khairul Abdi Sinuraya; Insan Utama Sinuraya; Toras Pangidoan Batubara
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 12 No. 3 (2026): Juni 2026
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v12i3.4695

Abstract

Abstract: The assessment of PKH employees in Batu Bara Regency still requires an objective and measurable evaluation process to support performance decisions. Manual assessment can cause subjectivity and take more time, especially when several criteria must be considered. This study aims to apply the Simple Additive Weighting (SAW) method to the PKH employee assessment system in Batu Bara Regency. The criteria used in this assessment are attendance, teamwork, responsibility, communication, and length of service. The SAW method is applied by determining criteria weights, converting employee values, normalizing the decision matrix, and calculating preference values to obtain the final ranking. The results show that alternative A1, Rahmi Rizkya, obtained the highest score of 0.9504 and ranked first, while alternative A5, Toni Syahpradanadaely, obtained the lowest score of 0.4831. Based on these results, the SAW method can help the employee assessment process become more objective, structured, and useful as a reference for evaluating PKH employee performance. Keywords: decision support system; PKH employee; simple additive weighting Abstrak: Penilaian pegawai PKH Kabupaten Batu Bara membutuhkan proses evaluasi yang objektif dan terukur untuk mendukung pengambilan keputusan terhadap kinerja pegawai. Penilaian yang masih dilakukan secara manual dapat menimbulkan subjektivitas dan membutuhkan waktu lebih lama, terutama jika penilaian melibatkan beberapa kriteria. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) pada sistem penilaian pegawai PKH Kabupaten Batu Bara. Kriteria yang digunakan dalam penilaian meliputi kehadiran, kerja sama tim, tanggung jawab, komunikasi, dan masa kerja. Metode SAW diterapkan melalui penentuan bobot kriteria, konversi nilai pegawai, normalisasi matriks keputusan, serta perhitungan nilai preferensi untuk memperoleh hasil perankingan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa alternatif A1 atas nama Rahmi Rizkya memperoleh nilai tertinggi sebesar 0,9504 dan menempati peringkat pertama, sedangkan alternatif A5 atas nama Toni Syahpradanadaely memperoleh nilai terendah sebesar 0,4831. Berdasarkan hasil tersebut, metode SAW dapat membantu proses penilaian pegawai menjadi lebih objektif, terstruktur, dan dapat dijadikan acuan dalam evaluasi kinerja pegawai PKH. Kata kunci: pegawai PKH; simple additive weighting; sistem pendukung keputusan
ANALYSIS OF USER EXPERIENCE OF THE M-TIX APPLICATION IN MANOKWARI REGENCY USING THE UEQ AND TAM METHODS Fellisia ayu Ikawanti; Andreas Leonardo Sumendap; Ratna Juita
JURTEKSI (jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol. 12 No. 3 (2026): Juni 2026
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) STMIK Royal Kisaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v12i3.4699

Abstract

Abstract: Digital technology has expanded the usage of mobile apps like M-Tix for movie ticket booking. The success of an app depends on its features, user experience, and technical acceptability. The User Experience Questionnaire (UEQ) and Technology acceptability Model (TAM) will be used to examine how user experience affects technology acceptability and M-Tix application usage in Manokwari Regency. Quantitative methods were used with 149 respondents. SmartPLS 4 was used to analyse data using PLS-SEM. Researchers found that Hedonic Quality positively impacts Perceived Usefulness (β=0.288; p=0.005). Pragmatic Quality significantly impacts Perceived Ease of Use (β=0.651; p<0.001) and Usefulness (β=0.372; p=0.002). Additionally, Perceived Ease of Use (β=0.180; p=0.043) and Usefulness (β=0.453; p<0.001) favourably impact Behavioural Intention. However, Perceived Ease of Use does not substantially impact Perceived Usefulness (β=0.105; p=0.265). These data show that user experience is crucial to technological adoption and M-Tix application usage. Keywords: m-tix; PLS-SEM; technology acceptance model (TAM); user experience; user experience questionnaire (UEQ). Abstrak: Teknologi digital telah memperluas penggunaan aplikasi seluler seperti M-Tix untuk pemesanan tiket film. Keberhasilan suatu aplikasi bergantung pada fitur-fiturnya, pengalaman pengguna, dan penerimaan teknis. Kuesioner Pengalaman Pengguna (UEQ) dan Model Penerimaan Teknologi (TAM) akan digunakan untuk meneliti bagaimana pengalaman pengguna memengaruhi penerimaan teknologi dan penggunaan aplikasi M-Tix di Kabupaten Manokwari. Metode kuantitatif digunakan dengan 149 responden. SmartPLS 4 digunakan untuk menganalisis data menggunakan PLS-SEM. Peneliti menemukan bahwa Kualitas Hedonik berdampak positif pada Kegunaan yang Dirasakan (β=0,288; p=0,005). Kualitas Pragmatis berdampak signifikan pada Kemudahan Penggunaan yang Dirasakan (β=0,651; p<0,001) dan Kegunaan (β=0,372; p=0,002). Selain itu, Kemudahan Penggunaan yang Dirasakan (β=0,180; p=0,043) dan Kegunaan (β=0,453; p<0,001) berdampak positif terhadap Niat Perilaku. Namun, Kemudahan Penggunaan yang Dirasakan tidak berdampak signifikan terhadap Kegunaan yang Dirasakan (β=0,105; p=0,265). Data ini menunjukkan bahwa pengalaman pengguna sangat penting untuk adopsi teknologi dan penggunaan aplikasi M-Tix. Kata kunci: m-tix; PLS-SEM; technology acceptance model (TAM); user experience; user experience questionnaire (UEQ).

Page 75 of 75 | Total Record : 747

 71   72   73   74   75 

Filter by Year

2017 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 12 No. 3 (2026): Juni 2026 Vol. 12 No. 2 (2026): Maret 2026 Vol. 12 No. 1 (2025): Desember 2025 Vol. 11 No. 4 (2025): September 2025 Vol. 11 No. 3 (2025): Juni 2025 Vol 11, No 3 (2025): Juni 2025 Vol 11, No 2 (2025): Maret 2025 Vol. 11 No. 2 (2025): Maret 2025 Vol 11, No 1 (2024): Desember 2024 Vol. 11 No. 1 (2024): Desember 2024 Vol. 10 No. 4 (2024): September 2024 Vol 10, No 4 (2024): September 2024 Vol. 10 No. 3 (2024): Juni 2024 Vol 10, No 3 (2024): Juni 2024 Vol 10, No 2 (2024): Maret 2024 Vol. 10 No. 2 (2024): Maret 2024 Vol. 10 No. 1 (2023): Desember 2023 Vol 10, No 1 (2023): Desember 2023 Vol 9, No 4 (2023): September 2023 Vol. 9 No. 4 (2023): September 2023 Vol 9, No 3 (2023): Juni 2023 Vol 9, No 2 (2023): Maret 2023 Vol 9, No 1 (2022): Desember 2022 Vol 8, No 3 (2022): Agustus 2022 Vol 8, No 2 (2022): April 2022 Vol 8, No 1 (2021): Desember 2021 Vol 7, No 3 (2021): Agustus 2021 Vol 7, No 2 (2021): April 2021 Vol 7, No 1 (2020): Desember 2020 Vol 6, No 3 (2020): August 2020 Vol 6, No 2 (2020): April 2020 Vol 6, No 1 (2019): December 2019 Vol 5, No 2 (2019): Juni 2019 Vol 5, No 1 (2018): Desember 2018 Vol 4, No 2 (2018): Juni 2018 Vol 4, No 1 (2017): Desember 2017 More Issue