Garuda - Garba Rujukan Digital

Rekayasa Kebutuhan Teknologi Informasi Tepat Guna Menggunakan Teknik Elisitasi I*Frame dan Joint Application Design untuk Aplikasi Cosco pada Proyek Infrastruktur Jalan Tol di Era Industri 4.0 riatma, Darmawan lahru; Masbahah, Masbahah
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 6, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v6i1.55948

Abstrak : COSCO (cost control), merupakan sebuah aplikasi yang di implementasikan untuk membantu mendigitalisasi semua proses kontrol pekerjaan dan pengendalian keuangan jalan tol secara jarak jauh. Dalam pengembangan aplikasi, analisa kebutuhan merupakan tahap penentu sukses atau tidaknya sebuah aplikasi. Maka dari itu, dalam menganalisa kebutuhan COSCO menggunakan metode pendekatan I*Frame dan Joint Application Design (JAD) agar seluruh kebutuhan dan bisnis proses dari user dapat dipetakan dan terdokumentasi secara spesifik sesuai kebutuhan user. Melalui teknik I*Frame peneliti dapat mengidentifikasi sedini mungkin key stakeholder yang terlibat dan berpengaruh terhadap keputusan-keputusan pengembangan aplikasi COSCO mulai dari pimpinan hingga staff. Serta melalui metode JAD peneliti dapat mengidentifikasi tujuh dokumen hasil analisa kebutuhan sesuai dengan spesifikasi kebutuhan system. Dokumen tersebut diantaranya adalah Role Peran Pengguna, Flow Diagram, Kebutuhan Fungsional, Kebutuhan Non fungsional, Entity Relationship Diagram, Tampilan Antar Muka Sistem, Kebutuhan Adaptive SistemAbstract : COSCO (cost control), is an application that has been implemented to help digitize all processes of work control and financial control of toll roads remotely. In application development, requirements analysis is a critical step in determining the success or failure of an application. Therefore, in analyzing the needs of COSCO using the I*Frame approach and Joint Application Design (JAD) so that all user needs and business processes can be mapped and specifically documented according to user needs. Researchers can use the I*Frame technique to identify key stakeholders, from leadership to staff, who are involved in and influence COSCO application development decisions as early as possible. And through the JAD method, researchers can identify seven documents resulting from the needs analysis following the system requirements specifications. These documents include Role Users, Flow Diagrams, Functional Requirements, Non-Functional Requirements, Entity Relationship Diagrams, User Interface and Adaptive System Requirements.

Penerapan Metode Support Vector Machine Dalam Klasifikasi Bunga Iris Desiani, Anita; Irmeilyana, Irmeilyana; Hanum, Herlina; Andriani, Yuli; Maiyanti, Sri Indra; Uteh, Clarita Margo; Rayyani, Ira
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 7, No 1 (2022)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v7i1.61486

Abstrak Data mining adalah proses melatih komputer untuk mengenali suatu pola menggunakan teknik statistika mapun matematika. Salah satu teknik data mining yang sering digunakan adalah klasifikasi, yakni mengelompokkan data ke dalam suatu label menggunakan atribut. Pada klasifikasi, Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode yang paling banyak digunakan. Penelitian ini akan memanfaatkan metode SVM dalam melakukan klasifikasi bunga Iris. Data yang diteliti menggunakan sebanyak 150 data dengan menggunakan dua metode data latih, yakni percentage split dan k-fold cross validation. Data diolah melalui tahap pre-processing, lalu diklasifikasi menggunakan metode SVM melalui 2 metode data latih, percentage split sebesar 80% dan k-fold corss validation dengan k=10, perhitungan hasil prediksi menggunakan confusion matrix. Pada metode percentage split diperoleh nilai akurasi sebesar 96,7%, presisi 97,6%, recall sebesar 95,3%, dan F1-score sebesar 96,3%. Pada metode k-fold cross validation diperoleh nilai akurasi sebesar 92,6%, presisi 92,6%, recall sebesar 92,6%, dan F1-score sebesar 92,3%. Dengan demikian metode SVM menggunakan kernel polynomial dengan metode data latih percentage split dapat diimplementasikan ke dalam sistem klasifikasi bunga Iris.AbstractData mining is the process of training a computer to recognize a pattern using statistical and mathematical techniques. One of the data mining techniques that are often used is classification, which is to group data into the label using attributes. In classification, the Support Vector Machine (SVM) is one of the most widely used methods. This research will utilize the SVM method in classifying Iris flowers. The data studied used 150 data using two training data methods, percentage split and k-fold cross validation. The data is processed through the pre-processing stage, then classified using the SVM method through 2 training data methods, percentage split of 80% and k-fold cross validation with k = 10, and calculation of prediction results using a confusion matrix. In the percentage split method, the accuracy is 96.7%, precision is 97.6%, recall is 95.3%, and F1-score is 96.3%. In the k-fold cross validation method, the accuracy is 92.6%, precision is 92.6%, recall is 92.6%, and F1-score is 92.3%. So that the SVM method using a polynomial kernel with the percentage split training data method can be implemented into the iris classification system.

Implementasi Virtual Reality Sebagai Media Pengenalan Sistem Hidroponik dan Greenhouse Hisyam, Muhammad Fadhli
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 6, No 2 (2022)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v6i2.59374

Abstrak Penyempitan kondisi lahan dan perubahan kondisi lingkungan dapat mengurangi proses produksi pertanian yang biasanya membutuhkan lahan yang luas. Sistem hidroponik dan rumah kaca adalah solusi ideal untuk mengatasi masalah ini. Salah satu cara untuk menjelaskan hidroponik dan rumah kaca adalah melalui media interaktif berbasis komputer yang memungkinkan visualisasi dan interaksi dalam proses pembelajaran. Oleh karena itu, dikembangkan aplikasi simulasi virtual reality untuk memperkenalkan sistem hidroponik dan rumah kaca. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan gambaran tentang sistem hidroponik dan rumah kaca melalui aplikasi yang dikembangkan menggunakan metode Unreal Engine dan Multimedia Development Life Cycle. Aplikasi tersebut secara efektif menyampaikan informasi tentang sistem hidroponik dan rumah kaca berdasarkan pengujian yang dilakukan. Ini adalah media yang berharga untuk memperkenalkan sistem ini dan gas rumah kaca.AbstractThe narrowing of land conditions and changes in environmental conditions can reduce agricultural production processes that usually require a large area of land. Hydroponic systems and greenhouses are ideal solutions to address this issue. One way to explain hydroponics and greenhouses is through computer-based interactive media that allows visualization and interaction in the learning process. Therefore, a virtual reality simulation application was developed to introduce hydroponic systems and greenhouses. This study aims to provide an overview of hydroponic systems and greenhouses through this application, which was developed using the Unreal Engine and the Multimedia Development Life Cycle method. The application effectively conveyed information about hydroponic systems and greenhouses based on the tests conducted. It is a valuable medium for introducing these systems and greenhouse gases.

Klasifikasi Minat Korban Banjir terhadap Pembelian Produk Asuransi Dampak Banjir Menggunakan Software Orange (Studi Kasus: Kota Jakarta Timur) Hikmah, Ira Rosianal; Hikmah, Yulial
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 6, No 2 (2022)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v6i2.73163

AbstrakHampir semua kota di Indonesia mengalami banjir setiap tahun, termasuk DKI Jakarta. Berdasarkan data Badan Nasional Penanggulangan Bencana (BNPB) tahun 2020, Kota Jakarta Timur merupakan kota yang rawan banjir. Banjir merupakan bencana yang relatif paling banyak menimbulkan kerugian. Kerugian yang diakibatkan oleh banjir, terutama kerugian tidak langsung, dapat menempati urutan pertama atau kedua setelah gempa bumi atau tsunami. Menurut BNPB, Kota Jakarta Timur terkena dampak banjir terparah saat bencana banjir awal tahun 2020. Oleh karena itu, perlu adanya upaya mitigasi bencana untuk meminimalisir kemungkinan terjadinya risiko banjir. Salah satu mitigasi risiko akibat bencana banjir adalah dengan membeli produk asuransi dampak banjir sebagai upaya pemidahan risiko yang mungkin akan terjadi. Namun, tidak semua orang membeli produk asuransi dampak banjir karena faktor ekonomi dan sosial. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi terhadap minat penduduk Kota Jakarta Timur terutama yang mengalami banjir terhadap pembelian produk asuransi dampak banjir. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan algoritma supervised learning dengan tujuh pilihan model dan diperoleh tiga model yang dapat direkomendasikan adalah model Random Forest, Naive Bayes, dan SVM yang diperoleh berdasarkan kriteria evaluasi yaitu waktu yang dibutuhkan untuk training dan testing, tingkat akurasi, dan presisi, serta kurva ROC.AbstractAlmost all cities in Indonesia experience flooding every year, including DKI Jakarta. Based on data from the National Disaster Management Agency (BNPB) in 2020, East Jakarta City is a city that is prone to flooding. Flooding is a disaster that relatively causes the most losses. Losses caused by floods, especially indirect losses, can rank first or second after an earthquake or tsunami. According to BNPB, East Jakarta City was worst affected by flooding during the early 2020 flood disaster. Therefore, disaster mitigation efforts are needed to minimize the possibility of flood risk. One of the risk mitigations due to floods is to buy flood impact insurance products to transfer risks that may occur. However, not everyone buys flood impact insurance products due to economic and social factors. This study aims to predict the interest of residents of East Jakarta City, especially those who experience flooding, to purchase flood impact insurance products. Therefore, this study used a supervised learning algorithm with seven model choices and obtained three models that can be recommended, namely the Random Forest, Naive Bayes, and SVM models obtained based on the evaluation criteria, namely the time required for training and testing, the level of accuracy, and precision, as well as the ROC curve.

Otomasi Pemeliharaan Tanaman Hidroponik Sistem Wick Berbasis Arduino Uno Salamah, Umi; Septianto, Bimo Adrian; Prakisya, Nurcahya Pradana Taufik
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 9, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v9i1.93772

Abstrak:Hidroponik Sistem Wick merupakan sistem budidaya tanaman yang mudah diterapkan karena tidak memerlukan banyak biaya dan tempat. Tantangan penggunaan sistem ini adalah pengendalian terhadap kualitas air berupa pH air, ppm air, suhu, serta kelembaban udara yang harus dilakukan secara periodik untuk menjaga kelangsungan hidup tanaman. Untuk itu pada penelitian ini akan dibangun Internet of Things (IoT) untuk memastikan kebutuhan pertumbuhan tersebut selalu terpenuhi dengan cara penambahan air dalam wadah dan penambahkan cairan pH buffer untuk mengontrol kadar pH dalam air secara otomatis dan menampilkan data dari sensor secara real time melalui smartphone. Ada tiga tahapan untuk pengembangan system pemeliharaan tanaman hidroponik dengan IoT yaitu koleksi kebutuhan sistem, desain dan implementasi menggunakan Arduino Uno, dan pengujian untuk mengembangkan sistem secara keseluruhan. Hasil pengujian menunjukkan penggunaan IoT yang diusulkan berhasil melakukan otomasi dengan tingkat akurasi pengujian pada sensor DHT11 untuk pengukuran suhu dan kelembaban masing-masing sebesar 98% dan 92%. Akurasi sensor jarak HC-SR04 dan sensor pH DFRobot V2 masing-masing sebesar 96% dan 98.6%, sehingga total akurasi sensor sebesar 96.53% selama 22 hari masa tanam. Hasil tanaman sehat diiringi dengan pertumbuhan yang bagus dan subur sampai masa panen.================================================Abstract:The Wick Hydroponic System is a plant cultivation system that is easy to implement because it does not require a lot of money and space. The challenge of using this system is controlling water quality in the form of water pH, water ppm, temperature and air humidity which must be carried out periodically to maintain plant survival. For this reason, in this research, the Internet of Things (IoT) will be built to ensure that growth needs are always met by adding water to the container and adding pH buffer fluid to control the pH level in the water automatically and displaying data from sensors in real time via smartphone. There are three stages for developing a hydroponic plant maintenance system with IoT, namely collection of system requirements, design and implementation using Arduino Uno, and testing to develop the system as a whole. The test results show that the proposed use of IoT has successfully carried out automation with a test accuracy level on the DHT11 sensor for measuring temperature and humidity of 98% and 92% respectively. The accuracy of the HC-SR04 distance sensor and the DFRobot V2 pH sensor was 96% and 98.6% respectively, so that the total sensor accuracy was 96.53% during the 22 days planting period. The results of healthy plants were accompanied by good and fertile growth until harvest time

Prototipe Sistem Pemantauan dan Penyiraman Tauge Berbasis IoT Menggunakan Wemos dan Firebase Ramadhan, Dimas Agih; Susanto, Rudi; Lestari, Wiji
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 8, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v8i1.75764

Abstrak Dalam penanaman tauge supaya hasil tauge menjadi bagus perlu memperhatikan beberapa hal. Sekarang ini penyiraman masih dilakukan manual dan perlu waktu yang lama jika dilakukan pada budidaya besar dengan jumlah tenaga sedikit, akibatnya pemantauan kondisi pertumbuhan tauge juga tidak optimal. Dibutuhkan sistem penyiraman sekaligus pemantauan yang pada penelitian ini terintegrasi dengan smartphone, memanfaatkan Internet of Things dengan Wemos D1 Mini dan Firebase. Metode prototype digunakan untuk pengembangan sistemnya dan framework Flutter digunakan dalam pembuatan aplikasi antarmuka di Android. Untuk pengujian sistem dilakukan pengujian fungsional terhadap perangkat keras dan black box testing terhadap perangkat lunak. Hasil pengembangan sistem ialah perangkat IoT penyiraman terjadwal serta pemantauan suhu, kelembaban, dan tingkat cahaya yang dapat dipantau secara real time maupun terdokumentasi. Hasil penanaman tauge menggunakan alat ini mencapai panjang lebih dari 10 cm dalam 3 ½ hari waktu tanam dan kurang dari 10 cm dengan waktu tanam 2 ½ hari. ================================================AbstractIn growing bean sprouts, several things need to be considered in order to obtain good results. Currently, watering is still done manually and takes a long time when done on a large cultivation scale with limited labor, resulting in suboptimal monitoring of the growth conditions of the bean sprouts. An irrigation system and monitoring system integrated with a smartphone are needed, utilizing the Internet of Things with Wemos D1 Mini and Firebase. The prototype method is used for system development and the Flutter framework is used in creating the Android interface application. For system testing, functional testing is conducted on the hardware and black box testing on the software. The result of the system development is a scheduled IoT watering device and real-time or documented monitoring of temperature, humidity, and light levels. The result of growing bean sprouts using this tool achieves a length of more than 10 cm in 3 ½ days of planting time and less than 10 cm with 2 ½ days of planting time.

Pengembangan Sistem Informasi Manajemen Donasi Berbasis Web untuk Transparansi Pengelolaan Donasi Abdullah, Khamarudin; Dzakiyullah, Nur Rachman; Wicaksono, Yanuar; Harahap, Avrillaila Akbar
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 9, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v9i1.89870

Abstrak : Kemajuan teknologi informasi membuka peluang baru untuk berdonasi secara online. E-Donate, sebuah platform online, merupakan solusi efektif untuk mendukung masyarakat dengan transparansi dan aksesibilitas yang tinggi. Namun Yayasan Bina Insan Murni (BINSANI) menghadapi tantangan pengelolaan donasi secara manual menggunakan Microsoft Excel. Hal ini tidak efisien dan kurang transparan bagi para donatur. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem informasi pengelolaan donasi berbasis website yang memudahkan pengelola dalam melakukan kegiatan penggalangan dana dan bagi donatur dalam memantau donasi dan laporannya. Metode penelitian menggunakan Research and Development (R&D) dengan pengumpulan data melalui observasi, wawancara, tinjauan pustaka, dan pengambilan sampel yang ditentukan dengan menggunakan rumus Lemeshow. Sistem dikembangkan menggunakan teknik prototyping, pemodelan Unified Modeling Language (UML), dan perancangan prototipe menggunakan Balsamiq Wireframes. Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan pengujian black box dan System Usability Scale (SUS) untuk mengukur kepuasan pengguna, dengan rata-rata skor 72,75 untuk administrator dan 70,93 untuk donatur, termasuk dalam kategori “Baik”. Berdasarkan hasil survei, sistem e-donate berbasis website memudahkan pengelolaan donasi di Yayasan BINSANI dan diterima dengan baik oleh pengguna, namun masih perlu perbaikan terutama dari segi desain dan kegunaan. Penelitian selanjutnya disarankan untuk mengevaluasi antarmuka pengguna, meningkatkan pelatihan pengguna, dan menambahkan fitur dukungan pengguna.==================================================Abstract:Advances in information technology open up new opportunities to donate online. E-Donate, an online platform, is an effective solution to support society with high transparency and accessibility. However, the Bina Insan Murni Foundation (BINSANI) faces the challenge of managing donations manually using Microsoft Excel. This is inefficient and lacks transparency for donors. This research aims to design and develop a website-based donation management system that makes it easier for managers to carry out fundraising activities and share donor information in combining donations and reports. The research method uses Research and Development (R&D) with data collection through observation, interviews, library observations, and sampling determined using the Lemeshow formula. The system was developed using prototyping techniques, Unified Modeling Language (UML) modeling, and prototype design using Balsamiq Wireframes. System testing was carried out using black box testing and the System Usability Scale (SUS) to measure user satisfaction, with an average score of 72.75 for administrators and 70.93 for donors, included in the "Good" category. Based on the survey results, the website-based e-donate system makes it easier to manage donations at the BINSANI Foundation and is well received by users, but still needs improvement, especially in terms of design and usability. Future research is recommended for user interface, improving user training, and adding user support features.

Sistem Informasi Penjualan Produk Olahraga Berbasis Web Dengan Fitur Chatbot di Toko MJ Sport Syafira, Ad'haniata Intan; Nugroho, Yusuf Sulistyo
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 7, No 2 (2023)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v7i2.73305

Toko MJ Sport adalah salah satu toko yang menjual peralatan olahraga voli yang berada di wilayah Jakarta Barat. Kegiatan pencatatan pada MJ Sport masih dilakukan secara manual, tentu hal ini membuat pemilik toko kesulitan dalam mengelola data-data penjualan sehingga membutuhkan waktu dan rentan akan kesalahan pencatatan. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem informasi penjualan yang berbasis website yang dikembangkan dengan metode Rapid Application Development (RAD) yang meliputi 4 fase yaitu fase perencanaan kebutuhan (requirements planning), fase perancangan (user design), fase konstruksi (construction) dan fase pengujian (cutover). Sistem ini sudah melewati 2 metode pengujian yaitu Black Box Testing dan System Usability Scale (SUS). Pada pengujian menggunakan metode Black Box didapatkan fungsionalitas sistem sudah berjalan dengan semestinya, sedangkan pada pengujian menggunakan metode System Usability Scale (SUS) terhadap 37 responden didapatkan hasil rata-rata skor SUS sebesar 71,261 dengan kategori Acceptable, rating Good, dan grade scale “C” yang dapat diartikan bahwa sistem ini telah diterima serta layak digunakan.

Peringkasan Teks Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan LSTM dan Transformer Ardyanti, Christina Prilla Rosaria; Wibisono, Yudi; Megasari, Rani
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 8, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v8i2.78856

Abstrak Pertumbuhan informasi di internet membuat volume data tekstual semakin besar. Hal ini membuat manusia kesulitan dalam mengolah informasi dengan cepat. Peringkasan teks dapat membantu manusia untuk memahami informasi dalam jumlah yang banyak dengan cepat. Pada penelitian ini, arsitektur encoder-decoder akan diimplementasikan pada dataset Indosum menggunakan Long Short Term Memory (LSTM) dengan tambahan mekanisme atensi dan Transformer. Ujicoba juga dilakukan menggunakan fine-tuning pada pre-trained model T5-Small dan BART-Small. Eksperimen juga dilakukan dengan membandingkan dataset yang menggunakan praproses dan tanpa praproses. Berdasarkan eksperimen, model LSTM-Atensi memiliki kinerja rendah dengan nilai ROUGE-L sebesar 13.0 pada dataset yang menggunakan praproses. Sedangkan nilai ROUGE-tertinggi didapatkan dari hasil fine-tuning T5-Small dengan nilai sebesar 66.2.===================================================AbstractThe proliferation of information on the internet has led to an increasing volume of textual data. This presents a challenge for humans in processing information rapidly. Text summarization can aid humans in quickly comprehending large amounts of information. In this research, an encoder-decoder architecture will be implemented on the Indosum dataset using Long Short-Term Memory (LSTM) along with attention mechanisms and Transformer. Experiments will also involve fine-tuning pre-trained models T5-Small and BART-Small. The influence of preprocessing will also be studied through experiments. Based on the experiments, the LSTM-Attention model demonstrates poor performance with an ROUGE-L score of 13.0 on the preprocessed dataset. Conversely, the highest ROUGE score was achieved through fine-tuning T5-Small, scoring 66.2.

A Hybrid Model to Enhance The Performance of Classifier in Financial Distress Prediction Dewi, Mukti Ratna; Susilaningrum, Destri
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 9, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v9i1.94725

Accurately predicting financial distress is a critical issue in financial decision-making. Financial distress must be detected as early as possible as an important determining factor in decision-making for internal companies and financial institutions related to financing or loan decisions. Various studies on financial distress prediction in Indonesia have been carried out, ranging from traditional statistical approaches to machine learning. However, the performance of the two methods is still not optimal. Therefore, this study tries to develop machine learning techniques by combining cluster analysis and classification in a hybrid model to improve the prediction model’s performance. The case study adopted in this study is the prediction of financial distress in non-financial companies listed on the IDX from 2018-2021 by combining k-means clustering and Support Vector Machine. The analysis results show that the hybrid classifier has an accuracy value of 92.7%, which is higher than the accuracy of the single classifier, which is 88.6%.

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
Fendi Aji Purnomo

Contact Email
fendi_aji@mipa.uns.ac.id

Phone
-

Journal Mail Official
ijai@mipa.uns.ac.id

Editorial Address
-

Location
Kota surakarta,

Jawa tengah

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name Fendi Aji Purnomo

Contact Email fendi_aji@mipa.uns.ac.id

Phone -

Journal Mail Official ijai@mipa.uns.ac.id

Editorial Address -

Location Kota surakarta, Jawa tengah INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
Fendi Aji Purnomo

Contact Email
fendi_aji@mipa.uns.ac.id

Phone
-

Journal Mail Official
ijai@mipa.uns.ac.id

Editorial Address
-

Location
Kota surakarta,

Jawa tengah

INDONESIA