cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Agussalim
Contact Email
agussalim.si@upnjatim.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
jifosi@upnjatim.ac.id
Editorial Address
Jl.Raya Rungkut Madya, Gunung Anyar, Surabaya
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Jifosi
Published by Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
ISSN : -     EISSN : 2722130X     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
JIFoSi Merupakan media publikasi ilmiah dosen, mahasiswa, peneliti, dan praktisi pada bidang Teknik informatika dan Sistem Informasi yang diterbitkan secara online oleh Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jawa Timur. Jurnal ini berisi hasil karya ilmiah berupa studi kasus, progres skripsi, dan skripsi maupun penciptaan karya lainnya yang diterbitkan dalam bentuk artikel ilmiah. Jurnal ini diterbitkan sebanyak 3 kali dalam setahun (mengikuti Jadwal wisuda). Publikasi naskah dipilih dan diproses oleh dewan penyunting. Naskah yang dimuat adalah naskah yang lolos seleksi dan belum dimuat pada jurnal lain.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Sistem Informasi
Articles 172 Documents
 4   5   6   7   8 
RANCANGAN ANTARMUKA PENGUJIAN PENENTU PEMBAWA KROMOSOM X DAN Y PADA SPERMA MANUSIA M. Miftachul Anwar; Susrama Mas Diyasa, I Gede; Ali Akbar, Fawwaz
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 1 No. 2 (2020): JIFoSI Volume 1, No 2: Juli 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (229.065 KB)

Abstract

Kehadiran seorang anak dalam sebuah keluarga memberikan arti tersendiri bagi setiap keluarga. Pembentukan seorang anak berawal dari penggabungan antara sel sperma dengan sel telur. Sel telur selalu berkromosom X, sedangkan sel sperma memiliki dua jenis kromosom yang dikandung, yaitu kromosom X dan Y. Proses penentuan jenis kelamin pada anak ditentutakn pada sel sperma yang membuahi sel telur tersebut mengandung kromosom X atau Y. Kromosom X menentukan jenis kelamin perempuan, sedangkan kromosom Y menentukan jenis kelamin laki-laki. Pengklasifikasian ini berfungsi untuk mengklasifikasikan sel sperma yang mengandung kromosom X dan Y agar dapat mempermudah dalam menentukkan jenis kelamin pada anak yang akan dikandung setelah proses inseminasi di dalam ruang khusus yang umumnya dilakukan pada proses bayi tabung. Agar dapat memecahkan masalah pemilihan jenis kelamin anak pada proses bayi tabung ini diperlukan adanya sebuah sistem untuk mengklasifikasikan jenis kromosom yang dikandung oleh sel sperma. Pembangunan sistem pada penelitian ini menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) yang bertujuan untuk mengklasifikasikan sel sperma pembawa kromosom X atau Y. Untuk mempermudah proses penggunaan sistem dibuatkanlah antarmuka menggunakan Tkinter yang di dalam sudah mencakup proses pelatihan dan pengujian.
KLASIFIKASI BERITA PADA AKUN TWITTER SUARA SURABAYA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Hayaza, QONITA; Dyar Wahyuni , Eka; Anjani, Amalia
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 1 No. 2 (2020): JIFoSI Volume 1, No 2: Juli 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (248.429 KB)

Abstract

Sosial media berperan sebagai platform yang sangat efektif sebagai media penyebaran informasi. Namun, dengan banyaknya permasalahan yang terjadi di hari yang sama menjadikan informasi yang diberikan tidak tergambar dengan jelas. Hal tersebut terkadang menyulitkan masyarakat untuk memonitor dengan jelas. Informasi yang disampaikan di Radio seringkali mudah terlewatkan. Begitu pula dengan informasi yang disampaikan di media sosial, informasi yang disampaikan tidak terstruktur dan tertumpuk-tumpuk.  Sehingga dari permasalahan tersebut dapat dimanfaatkan untuk dilakukan pembuatan model klasifikasi tweet pada akun Twitter Suara Surabaya dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Tweet diklasifikasikan menjadi empat kategori, yaitu tweet kemacetan, kecelakaan, cuaca dan selain ketiga topik sebelumnya. Tahapan membangun model klasifikasi Tweet Suara Surabaya adalah identifikasi masalah, studi literature, pengumpulan dan penyiapan data, dilanjut dengan pra-proses, pembangunan model dan evaluasi model.Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi teringgi didapatkan dengan menggunakan Multinomial Naïve Bayes dengan akurasi sebesar 89%.Penelitian ini juga menemukan bahwa penerapan SMOTE dapat meningkatkan akurasi model, sedangkan penerapan N-Gram dapat menurunkan akurasi. Kata kunci: Naïve Bayes Classifier, Named Entity Recognizer, SMOTE
MODEL KLASIFIKASI TEKS PRODUK TERLARANG: MENGGUNAKAN ALGORITMA CAMPURAN (HYBRID) SVM DAN LEKSIKON alathoillah, abdul hanif; Dyar Wahyuni , Eka; Anjani Arifiyanti, Amalia
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 1 No. 2 (2020): JIFoSI Volume 1, No 2: Juli 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (296.987 KB)

Abstract

Jual beli secara daring merupakan aktivitas yang sudah menjadi hal yang biasa bagi masyarakat modern saat ini. Mulai dari usia muda hingga tua, 96% pengguna internet di Indonesia pernah menjelajahi web jual beli daring. Hal tersebut tentu karena peran teknologi yang membantu mempermudah aktivitas jual beli secara konvensional. Namun kemudahan tersebut belum didukung dengan sistem keamanan yang optimal. Masih banyak web jual beli daring membiarkan produk tertentu yang proses jual beli nya perlu dibatasi bahkan dilarang, karena beresiko mendukung tindak kriminalitas, Dsb. Namun tetap dapat tampil begitu saja pada berbagai web tersebut. Sehingga sebuah sistem klasifikasi teks yang dapat mengklasifikasikan data teks dari produk terlarang akan dapat menjadi salah satu opsi solusi dari permasalahan tersebut. Sistem klasifikasi teks yang merupakan bagian dari bidang penambangan kata, disusun oleh suatu model klasifikasi. Model klasifikasi dengan performa yang baik akan menghasilkan sistem klasifikasi yang baik pula. Penelitian ini membangun model klasifikasi dengan menguji 3 jenis pendekatan yaitu; pendekatan pengetahuan dengan kamus leksikon, pendekatan machine learning dengan algoritma Support Vector Machine (SVM), dan pendekatan gabungan dari keduanya (Hybrid) sehingga dapat menghasilkan suatu model dengan performa akurasi terbaik dalam klasifikasi teks produk. Dengan menggunakan 300 dataset produk didapatkan hasil akurasi terbaik mencapai 76,64%, recall sebesar 77%, dan presisi sebesar 78%. Setelah model klasifiksi dibuat, penelitian ini juga akan merancang sistem klasifikasi berbasis web. Sehingga sistem klasifikasi safety product dapat dibangun hingga diluncurkan dan dapat memberikan prediksi terhadap masukan teks dari pengunjung secara dinamis.
ANALISIS SENTIMEN: PEMINDAHAN IBU KOTA INDONESIA PADA TWITTER Mas'udah, Erica; Dyar Wahyuni , Eka; Anjani, Amalia
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 1 No. 2 (2020): JIFoSI Volume 1, No 2: Juli 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (230.588 KB)

Abstract

Indonesia merupakan pengguna sosial media dengan jumlah yang sangat besar. Sehingga, aktivitas-aktivitas bersosial media sangat banyak dilakukan oleh masyarakat. Pemindahan Ibu Kota Indonesia kini menjadi topik yang banyak dibicarakan dan masyarakat sering kali beropini dan dipublikasikan di media sosial seperti Twitter. Dari banyaknya opini, maka dapat menimbulkan suatu permasalahan, seperti perbedaan pendapat. Sehingga dari permasalahan tersebut dapat dimanfaatkan untuk dilakukan analisis sentimen mengenai pemindahan Ibu Kota Indonesia pada Twitter. Sentimen yang dianalisis yakni berupa sentimen positif, negatif, dan netral. Untuk mendapatkan data tweet pada Twitter, perlu dilakukan pengumpulan data terlebih dahulu. Kemudian untuk melakukan analisis sentimen, data perlu diolah dengan text mining. Pada studi kasus ini, text mining yang dilakukan menggunakan metode Naïve Bayes. Metode Naïve Bayes yang digunakan ada 3 macam, dengan tujuan untuk mendapatkan nilai akurasi yang terbaik. Ditambah lagi dengan melakukan percobaan beberapa skenario. Dari penelilitian yang dilakukan, hasil akurasi terbaik didapatkan oleh Multinomial Naïve Bayes.
METODE PROFILE MATCHING PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERAWATAN ORTHODONTIK UNTUK KASUS BORDERLINE Herowati, Ayu Budy Heowati; Marga Kusumantara, Prisa; Hadiwiyanti, Rizka
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 1 No. 2 (2020): JIFoSI Volume 1, No 2: Juli 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (446.532 KB)

Abstract

Dunia medis Orthodontist mengalami suatu permasalahan yakni kebingungan jika terdapat kasus pasien memiliki gejala sama, yang disebut dengan Kasus borderline maloklusi klas 1 apakah dilakukan tindakan pencabutan atau tanpa pencabutan. Tujuan penelitian ini untuk merancang dan membangun Sistem pendukung keputusan bidang orthodontik pada kasus borderline menggunakan metode profile matching. Metode Profile Matching yang digunakan memiliki tujuan untuk pencocokan profile pasien. Profile matching melakukan proses kebutuhan tentang pencocokan profile pasien yang akan dirawat terhadap profil pasien yang pernah memiliki kasus sama dengan tindakan medis yang telah dilakukan. Dilakukan dengan cara mencocokkan kemiripan kasus yang paling mendekati dengan data sampling sebelumnya. Maka dirancanglah suatu solusi berupa Sistem Pendukung Keputusan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Pendekatan profile matching dipilih karena faktor keunikan dari metode ini, dimana banyaknya kemungkinan alternatif yang tersedia berdasarkan (kedekatan dengan) nilai target yang ideal, bukan hanya berdasar dari nilai optimum semata. Implementasi metode ini menggunakan 2 kriteria yaitu jaringan lunak (memiliki 3 sub-kriteria) dan jaringan keras (memiliki 1 sub-kriteria). Setelah secara proporsional menentukan: beberapa sampel target acuan, nilai bobot GAP dan nilai bobot kriteria beserta sub-kriteria, pada akhirnya metode ini telah berhasil menciptakan luaran hasil yang relatif objektif. Alternatif terpilih adalah yang memiliki GAP terkecil terhadap nilai target. Berdasarkan pengujian yang sudah dilakukan hasil menunjukkan bahwa akurasi antara sistem atau manual dengan pengetahuan Orthodontist yakni sebesar 83%, terdapat 1 kondisi dengan hasil yang berbeda. Kata Kunci : profile matching, borderline, orthodonti, sistem pendukung keputusan, maloklusi
ESTIMASI VOLUME BENDA BERDASARKAN HASIL PROSES STRUCTURE FROM MOTION (SFM) MENGGUNAKAN ALGORITMA EUCLIDEAN DISTANCE: INDONESIA Adila, Mar'atul; Syaifullah JS, Wahyu; Aji Putra, Chrystia
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 1 No. 2 (2020): JIFoSI Volume 1, No 2: Juli 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (420.239 KB)

Abstract

Citra digital merupakan gambar dua dimensi yang didapat dari suatu proses pengambilan gambar pada suatu objek. Seiring dengan kemajuan teknologi, suatu informasi dapat ditemukan dengan mudah hanya dengan menggunakan suatu citra digital saja. Salah satu informasi yang dapat dicari adalah volume benda. Volume benda dihitung dari perubahan volume air, dimana mengharuskan suatu benda dicelupkan ke dalam air untuk mengetahui volume nya. Metode tersebut tergolong rumit dan tidak efisien, karna tidak dapat dilakukan terhadap benda-benda berukuran besar ataupun benda yang dapat larut dan menyerap air. Dengan kerumitan dan waktu proses yang lama , maka diperlukanlah suatu sistem yang mampu memperkirakan volume benda dengan menggunakan citra digital dari benda tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu rekonstruksi 3D yang didapatkan melalui citra digital dari benda menggunakan Structure From Motion, kemudian dilanjutkan dengan penentuan centroid dan jarak dengan menggunakan algoritma Euclidean Distance. Tujuannya adalah untuk dapat memperkirakan bentuk nyata dari benda agar nantinya dapat dilakukan perkiraan volume benda melalui jarak antara titik-titik rekonstruksi dengan centroid tersebut. Algoritma Euclidean digunakan untuk menemukan jarak antar titik yang nantinya jarak tersebut akan dimasukkan pada rumus volume benda. Berdasarkan akurasi yang telah ditemukan dari 30 batu, diketahui rata-rata nilai akurasi sebesar 70.0275%. Dimana akurasi tertinggi terdapat pada batu-7 yaitu sebesar 96.7345%. Dari data tersebut dapat diketahui pula nilai Root Mean Square Error (RMSE) sebesar 5.1311.
METODE FORWARD CHAINING DENGAN CERTAINTY FACTOR PADA SISTEM PAKAR ORTHODONTI KASUS MALOKLUSI Fariska, Rahmah Putri; Kusumantara, Prisa Marga; Arifiyanti, Amalia Anjani
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 1 No. 2 (2020): JIFoSI Volume 1, No 2: Juli 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (446.532 KB)

Abstract

Kurangnya kesadaran masyarakat tentang kesehatan gigi, menyebabkan banyak masyarakat yang kurang mengetahui tentang permasalahan gigi dan mulut serta berapa besar masalah yang akan ditimbulkan. Salah satu permasalahan gigi yang kerap dijumpai adalah tidak ratanya struktur gigi atau disebut dengan maloklusi. Gangguan yang dapat terjadi pada kasus maloklusi adalah adanya ketegangan pada otot-otot rahang dan mulut yang berakibat pada terganggunya gerakan saat mengunyah makanan. Kondisi ini beresiko menyebabkan adanya fraktur gigi. Deteksi dini terhadap kasus maloklusi perlu dilakukan sehingga dapat membantu dalam mengurangi tingkat keparahan gangguan akibat gigi tidak rata. Penelitian ini mendalami bagaimana mendetekasi gejala awal maloklusi dengan melakukan proses anamnesa dengan dibantu oleh sistem berbasis pakar. Sistem pakar dikembangkan menggunakan metode Forward Chaining serta Certainty Factor. Sistem ini melakukan proses anamnesa dengan menanyakan gejala yang dirasakan, lalu dihitung hasil jawaban dari pertanyaan tersebut sehingga menghasilkan hasil anamnesa sementara. Penelitian ini telah diuji dengan 30 kasus maloklusi. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan hasil sistem dengan hasil pemeriksaan klinis dokter. Hasilnya tingkat keakurasian sistem sebesar 76.6%.
PENGEMBANGAN FITUR E-LEARNING PADA MEDIA EDUKASI EXAMINATION MENGGUNAKAN ALGORITMA FISHER YATES EMILIA ROSA; Irwan Afandi, Muhammad; Brastama Putra, Agung
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 1 No. 2 (2020): JIFoSI Volume 1, No 2: Juli 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (542.499 KB)

Abstract

E-Learning adalah salah satu konsep pendidikan yang menggunakan teknologi informasi untuk membantu proses belajar mengajar. SMA Negeri 1 Sukodadi adalah Sekolah Menengah Atas di Kabupaten Lamongan yang memiliki visi dan misi, yaitu mencetak generasi muda membanggakan. Sehingga, proses belajar mengajarnya dituntut mengalami pembaharuan secara berkelanjutan. Namun, proses pengujian nampaknya masih tertinggal. Sehingga guru tidak mengerti mengenai sejauh mana perkembangan akademik dan tingkat pemahaman siswa. Dari permasalahan tersebut, dibutuhkan e-learning dengan pengembangan satu fitur sesuai kebutuhan, yaitu untuk pengujian dan latihan soal. Sehingga, dibuat suatu website Media Edukasi  Examination berdasarkan algoritma Fisher Yates. Penelitian ini menggunakan metode waterfall yang dimulai dari Communication atau pengumpulan data, Planning atau perancangan sistem, Modeling atau melakukan design awal, Contruction atau melakukan penciptaan program hingga testing, Deployment atau diaplikasi dan dilakukan pemeriksaan secara periodik. Tujuan aplikasi ini adalah untuk menyajikan hasil pengacakan soal dengan tingkat kesulitan tertentu, melalui perhitungan bobot dari guru pengampu mata pelajaran yang sama. Hasil dari pengimplementasian program pengacakan soal yakni guru mampu mengetahui tingkat pemahaman siswa dalam setiap materi karena soal yang diberikan berbeda, maka siswa bisa mengerjakannya secara individu. Sehingga, mampu menjadi challenge bagi siswa. Dari pembuatan sistem diperlukan diagram UML untuk proses perancangan sistem. Penelitian berhasil menerapkan dan mengimplementasi algoritma Fisher Yates menggunakan framework Laravel. Sistem ini diperlukan pengembangan lebih lanjut dengan menambah fitur lain pendukung proses belajar, guna menambah kesempurnaan sistem.
DETEKSI OBJEK BERWARNA MENGGUNAKAN METODE COLOR MATCHING BERBASIS ARDUINO Hutama, Dhany Satya; Rahmat, Basuki; Syaifullah JS, Wahyu
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 1 No. 2 (2020): JIFoSI Volume 1, No 2: Juli 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (664.118 KB)

Abstract

Akhir ? akhir ini banyak ajang perlombaan dalam dunia robotika dimana kamera menjadi salah satu peranan penting dalam perlombaannya. Hal itu memerlukan pengolahan citra pada hasil tangkapan kamera agar robot dapat berjalan mengikuti objek yang berada didepannya. Beberapa penelitian menggunakan banyak metode untuk melakukan pengolahan citra. Ada yang menggunakan metode bentuk objek untuk memfokuskan pada bentuknya, namun metode ini kurang maksimal karena banyak objek dalam lapangan yang bentuknya sama. Maka dari itu menggunakan metode selanjutnya yaitu metode Color Matching untuk melakukan pencocokan warna pada sebuah objek agar kamera dapat lebih terfokus pada objek dengan warna tertentu. Pengolahan citra dengan metode Color Matching akan ditanamkan pada Arduino untuk memudahkan pengguna melakukan inisialisasi warna awal. Penangkapan gambar menggunakan kamera serial OV7670 yang cocok untuk memulai penelitian, karena pembacaan pixel yang tidak terlalu cepat. Uji coba yang dilakukan pada sistem pendeteksi objek berwarna ini salah satunya adalah pengujian warna objek dan latar belakang. Warna yang didapat harus berada dalam intensitas warna yang ditentukan, ini dimaksudkan untuk pendeteksian yang maksimal. Intensitas warna yang semakin besar menyebabkan noise yang semakin banyak pula, yang juga menyebabkan pergerakan alat ini menjadi tidak teratur.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI STOK BAHAN BAKU PADA COFFE@DITTO Arifan, Miftakhul; Wirya Atmaja, Pratama; Hanindia Prami Swari, Made
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) Vol. 1 No. 2 (2020): JIFoSI Volume 1, No 2: Juli 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (280.23 KB)

Abstract

Meningkatnya persaingan bisnis coffee shop membuat beberapa pelaku bisnis di bidangcoffee shop sulit bertahan dan beberapa yang lain harus mengalami penurunan dalampenjualannya. Oleh sebab itu,pelaku bisnis harus pintar dalam menyiasati bahan baku apasaja yang harus distok untuk mencegah penumpukan stok bahan baku yang tidak lakusehingga tidak merugi. Oleh sebab itu, perlu adanya sebuah aplikasi manajemen stok bahanbaku yang dapat memberikan informasi mengenai jumlah stok bahan baku yang tersedia,dan bahan yang paling laris terjual. Metode yang digunakan dalam rancang bangun aplikasiini menggunakan metode waterfall, sedangkan untuk perhitungan stok bahanmenggunakan metode Triple Exponential Smoothing . Untuk implementasinya, aplikasi inimenggunakan Framework Codeigniter dan MySQL sebagai database dan menggunakanbahasa pemrograman PHP.Dalam pembuatan aplikasi tersebut diharapkan mampumempermudah pengelola Coffe Shop dalam mengetahui stok bahan baku yang adasehingga membantu dalam pengambilan keputusan.Kata kunci: aplikasi manajemen stok bahan baku, framework codeigniter, MySQL,PHP

Page 6 of 18 | Total Record : 172

 4   5   6   7   8 

Filter by Year

2020 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 5 No. 3 (2024): Perkembangan dan Implementasi Kecerdasan Buatan dalam Sistem Informasi Modern Vol. 5 No. 2 (2024): Integrasi Sistem Cerdas dengan Internet of Things (IoT) Vol. 3 No. 2 (2022): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFOSI) Vol. 2 No. 3 (2021): JIFoSI Volume 2, No 3: November 2021 Vol. 2 No. 2 (2021): JIFoSI Volume 2, No 2: Juli 2021 Vol. 2 No. 2 (2021): Penggunaan Media Sosial pada Keterlibatan Pengguna Website Vol. 1 No. 2 (2020): JIFoSI Volume 1, No 2: Juli 2020 Vol. 1 No. 1 (2020): JIFoSI Volume 1, No 1: Maret 2020