cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Yogiek Indra Kurniawan
Contact Email
yogiek@unsoed.ac.id
Phone
+6285640661444
Journal Mail Official
jptijournals@gmail.com
Editorial Address
Jl Kober No 915 RT 08 RW 04 Kelurahan Kober, Purwokerto, Jawa Tengah, Indonesia
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia
Published by CV Infinite Corporation
ISSN : 27754227     EISSN : 27754219     DOI : https://doi.org/10.52436/1.jpti.IDPaper
Core Subject : Education, Engineering,
Education Engineering
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia (JPTI) merupakan Jurnal Ilmiah Nasional yang menerbitkan artikel hasil penelitian dan gagasan ilmiah* dari Dosen, Peneliti, Praktisi, dan Guru dari seluruh Indonesia dan Mancanegara. JPTI memiliki fokus dan ruang lingkup yang terdiri dari 1. Lingkup pendidikan : Penelitian Tindakan Kelas (PTK), Pendidikan Usia Dini, Pendidikan Dasar, Pendidikan Menengah, Pendidikan Tinggi, Pendidikan Karakter, Pendidikan Non formal, Pendidikan Informal, Pendidikan Inklusi, dan Pendidikan Khusus lainnya (Kebencanaan, Komunitas, Anti Korupsi, Bela Negara, dll). 2. Lingkup Teknologi : Ilmu Pengetahuan dan Teknologi, Teknologi kesehatan, bidang keteknikan (Teknik Informatika, Teknik Elektro, Teknik Arsitektur, Teknik Sipil, Teknik Mesin, Teknik Industri, Teknik Geologi, Teknik Kimia, Teknik Perkapalan, dll) Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia terbit setiap bulan (12 kali dalam setahun). JPTI terdaftar dengan P-ISSN : 2775-4227 dan E-ISSN : 2775-4219
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 598 Documents
 26   27   28   29   30 
Kombinasi Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dengan Metode Weighted Product (WP) pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah Ideal Wantoro, Agus; Lutfy, Azza’zunda Choibar; Permata, Permata; Priandika, Adhie Thyo; Aryani, Venty
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 4 No 9 (2024): JPTI - September 2024
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.485

Abstract

Pemilihan rumah ideal merupakan keputusan penting yang memerlukan pertimbangan berbagai aspek untuk memastikan pilihan yang optimal. Rumah ideal biasanya dinilai dari beberapa kriteria utama, seperti harga, luas tanah, luas bangunan, jumlah kamar tidur, dan jarak lokasi dari pusat aktivitas. Namun, proses pemilihan rumah ideal sering menghadapi tantangan, seperti kesulitan dalam membandingkan berbagai alternatif yang memiliki berbagai kriteria dengan bobot yang berbeda. Penelitian ini bertujuan mengatasi permasalahan tersebut dengan menggunakan pendekatan metode sistem pendukung keputusan yaitu Pembobotan Matriks Berpasangan dari metode AHP dan Weighted Product (WP). Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot relatif dari setiap kriteria berdasarkan penilaian dan perbandingan berpasangan. Metode WP digunakan untuk menghitung dan membandingkan alternatif berdasarkan bobot yang telah ditentukan. Data yang digunakan diambil dari situs web properti www.rumah123.com, yang mencakup informasi tentang (a) harga, (b) luas tanah, (b) luas bangunan, (c) jumlah kamar tidur, dan (d) jarak lokasi rumah di Bandar Lampung. Berdasarkan hasil analisis perhitungan menggunakan kombinasi metode Analytic Hierarchy Process (AHP), dan Weighted Product (WP) didapatkan nilai total untuk masing-masing alternatif yaitu (a) Mahkota Cluster 2 sebesar 0,2077, (b) Budaya Residence sebesar 0,2074, (c) Griya Anzana 3 sebesar 0,1968, (d) Raih Persada Residence sebesar 0,1960, (e) Ar-Rahman Residence sebesar 0,1921, (f) New Cordy Residences sebesar 0,1806, dan (g) The Rose Mansion sebesar 0,1737. Hasil perangkingan didapatkan Mahkota Cluster 2 merupakan alternatif rumah ideal terbaik di Bandar Lampung. Alternatif ini unggul dalam beberapa kriteria penting seperti jumlah kamar tidur, luas bangunan, serta harga yang kompetitif, meskipun jaraknya tidak yang terdekat dari pusat aktivitas. Penelitian ini memberikan informasi berupa rekomendasi bagi masyarakat yang ingin memilih rumah ideal agar tidak salah mengambil keputusan.
Analisis Relevansi Kompetensi Alumni dengan Pekerjaan di Pendidikan Tinggi Menggunakan Pendekatan PCA dan Clustering Priyanto, Eko; Berlilana, Berlilana; Tahyudin, Imam
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 4 No 12 (2024): JPTI - Desember 2024
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.515

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis relevansi kompetensi alumni dengan kebutuhan dunia kerja di sektor pendidikan tinggi melalui penerapan Principal Component Analysis (PCA) dan K-Means Clustering. PCA digunakan untuk mereduksi kompleksitas data kompetensi alumni sehingga pola keterampilan interpersonal (soft skills) dan teknis dapat divisualisasikan secara lebih sederhana. Hasil clustering menunjukkan adanya tiga kelompok utama alumni berdasarkan profil kompetensi, yaitu kelompok dengan dominasi soft skills, kelompok dengan dominasi keterampilan teknis, dan kelompok dengan keseimbangan kedua keterampilan. Temuan ini menegaskan bahwa keterampilan interpersonal memiliki segmentasi yang lebih jelas dibandingkan keterampilan teknis, yang masih menunjukkan tumpang tindih antar cluster. Penelitian ini memberikan implikasi penting bagi institusi pendidikan tinggi untuk menyesuaikan kurikulum dengan kebutuhan pasar kerja, memperkuat pengembangan soft skills dan keterampilan teknis guna meningkatkan daya saing lulusan. Dengan pendekatan ini, institusi dapat lebih responsif terhadap tuntutan dunia kerja yang dinamis serta mendukung perumusan kebijakan pendidikan yang lebih efektif.
Peningkatan Akurasi Prediksi Penyakit Jantung dengan Teknik SMOTEENN pada Algoritma Random Forest Rahmada, Alfin; Susanto, Erliyan Redy
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 4 No 12 (2024): JPTI - Desember 2024
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.524

Abstract

Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di dunia yang dapat mengancam nyawa jika tidak ditangani dengan tepat. Bahaya penyakit ini meliputi serangan jantung mendadak, gagal jantung, hingga stroke akibat komplikasi pembuluh darah. Masalah utama yang dihadapi dalam studi ini adalah akurasi prediksi  penyakit jantung saat ini masih cukup rendah sehingga belum layak untuk diimplementasikan dalam bentuk program komputer. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi prediksi penyakit jantung dengan menggunakan metode machine learning. Dalam studi ini kami menggunakan algoritma Random Forest dan mengintegrasikan teknik SMOTEENN (Synthetic Minority Oversampling Technique and Edited Nearest Neighbor) ke dalam algoritma. Hasil studi menunjukkan bahwa performa metode yang kami gunakan lebih baik dari studi sebelumnya, dari 86% menjadi 94%. Penerapkan teknik SMOTEENN pada algoritma Random Forest berhasil meningkatkan akurasi prediksi penyakit jantung secara signifikan. Penelitian ini berkontibusi dalam meningkatkan keakuratan model prediksi medis berbasis machine learning untuk mendukung proses diagnosa klinis penyakit jantung.
Prediksi Alokasi Pagu Belanja Modal Terhadap Realisasi di Kementerian Pertanian Dengan Metode Neural Network dan Generalized Linear Model Saputro, Wahyu Ragil; Iqbal, Moh Himam; Samidi, Samidi
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 4 No 12 (2024): JPTI - Desember 2024
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.530

Abstract

Belanja Modal adalah pengeluaran anggaran untuk perolehan aset tetap dan aset lainnya yang memberi manfaat lebih dari satu periode akuntansi. Belanja modal meliputi antara lain belanja modal untuk perolehan tanah, gedung dan bangunan, peralatan, aset tak berwujud. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi alokasi pagu belanja modal di Kementerian Pertanian dari tahun 2021 sampai dengan 2023 dengan mengimplementasikan dan membandingkan kinerja algoritma Neural Network dan Generalized Linear Model. Penelitian ini menggunakan rasio data pelatihan dan pengujian 90:10, 80:20, dan 70:30. Hasil pengujian menggunakan algoritma neural network mendapatkan nilai RMSE sebesar 47.627.183.477,290, 49.167.088.101,340, dan 33.270.553.845,293, sedangkan Generalized Linear Model mendapatkan nilai RMSE sebesar 211.888.285.568,081, 222.669.954.080,210, dan 223.385.799.402,206. Berdasarkan hasil perbandingan pada rasio ideal data uji dan latih 70:30, dapat disimpulkan bahwa model Neural Network menghasilkan RSME lebih rendah (33.270.553.845) dibanding Generalized Linear Model (223.385.799.402) menjadikannya pilihan yang lebih akurat untuk prediksi anggaran. Hasil tersebut diharapkan dapat digunakan untuk membantu prediksi penyedian alokasi pagu belanja pegawai dimasa yang akan datang.
Ethnogames 3D: Stimulasi Pemahaman Konsep Siswa Bernuansa Etnomatematika Melalui Permainan Maggurecceng Mutmainna, Mutmainna; Taufan Asfar, Andi Muhammad Irfan; Akbar Asfar, Andi Muhamad Iqbal; Nurannisa, Andi; Handayani, Reski; Riska, Riska; Rasmiati, Rasmiati
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 1 (2025): JPTI - Januari 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.540

Abstract

Bermain merupakan salah satu aktivitas alam yang paling digemari anak-anak. Dapat dikatakan bahwa bermain merupakan salah satu sarana proses belajar. Salah satu permainan yang masih sering dimainkan oleh anak-anak di Sulawesi Selatan adalah permainan Maggurecceng. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peningkatan pemahaman konsep siswa pada pendidikan matematika mengenai kelayakan penggunaan permainan ethnogames 3D melalui permainan Maggurecceng pada siswa kelas X. Metode penelitian yang digunakan adalah quasi eksperimen nonequivalent control group design. Penelitian dilakukan di SMA Negeri 11 Bone dan sampel penelitian terdiri dari dua kelas yaitu Kelas X MIPA 2 sebagai kelas eksperimen dan Kelas X MIPA 3 sebagai kelas kontrol. Hasil penelitian ini menunjukkan potensi besar permainan tradisional berbasis teknologi dalam meningkatkan pemahaman siswa terhadap konsep matematika, khususnya pada konteks etnomatematika dimana terjadi peningkatan pada kelas kontrol. Berdasarkan hasil pre-test dan post-test mencapai skor 41,99 atau meningkat 73% dengan kategori rendah.
Pengembangan Sistem Informasi Berbasis FEFO untuk Pengendalian Obat Kadaluwarsa di Apotek Rahman Tasia, Ena; Saputra, Eki; Muttakin, Fitriani; Marsal, Arif
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 1 (2025): JPTI - Januari 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.554

Abstract

Apotek merupakan salah satu fasilitas layanan kefarmasian yang bertanggung jawab dalam menyediakan obat-obatan. Salah satu tantangan utama dalam pengelolaan apotek yakni memastikan obat-obatan tidak melewati masa kadaluwarsa. Obat yang melewati masa kadaluwarsa akan mengurangi stabilitas obat yang berpotensi membahayakan kesehatan bahkan dapat menimbulkan efek racun  pada tubuh. Apotek rahman, sebagai penyediaan layanan kefarmasian menghadapi kendala dalam melakukan pemantauan stok obat secara real time akibat belum adanya penyediaan sistem digital yang terintegrasi. Peningkatan penjualan apotek rahman menuntut pengelolaan persediaan yang lebih baik lagi untuk memastikan ketersediaan stok dan mencegah kerugian akibat obat kadaluwarsa. Metode First Expired First Out (FEFO)  menjadi solusi untuk memperioritaskan penggunaan obat yang mendekati masa kadaluwarsa. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi pengendalian obat kadaluwarsa menggunakan metode FEFO di Apotek Rahman. Sistem ini dirancang dengan V-Model sebagai metodologi pengembangan, serta menggunakan teknologi barcode scanning untuk meningkatkan efisiensi operasional. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil menjalankan semua fungsionalitas dengan persentase keberhasilan pengujian blackbox sebesar 100% dan tingkat penerimaan pengguna (UAT) sebesar 80,53%. Sistem ini diharapkan mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan stok obat, mengurangi risiko kerugian akibat obat kadaluwarsa, dan mendukung layanan farmasi yang lebih baik.
Analisis Sentimen Game Show Clash of Champions Ruangguru dengan Algoritma KNN dan SVM Apriani, Elsa; Pratiwi, Nunik
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 1 (2025): JPTI - Januari 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.556

Abstract

Penelitian ini menganalisis sentimen publik terhadap acara Clash of Champions (CoC) oleh Ruangguru menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM). Data dianalisis melalui proses evaluasi menggunakan Confusion Matrix dengan metrik evaluasi berupa accuracy, precision, recall, dan F1-Score. Hasil menunjukkan bahwa algoritma KNN memiliki accuracy tertinggi sebesar 74.01%, sedangkan SVM memiliki accuracy 73.68%. Dengan performa yang lebih stabil, KNN terbukti lebih unggul dalam mendeteksi sentimen positif dan negatif dibandingkan SVM. Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma KNN lebih efektif untuk analisis sentimen pada acara edukatif seperti CoC. Hasil ini diharapkan dapat memberikan masukan bagi pengembang program untuk meningkatkan kualitas acara di masa depan.
Pengaruh Metode Pembelajaran Terhadap Hasil Belajar Siswa SMK Otomotif di Indonesia: Studi Meta Analisis Fuatzin, Ignas; Iskandar, Ranu; Naryanto, Rizqi Fitri
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 1 (2025): JPTI - Januari 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.560

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi bagaimana berbagai pendekatan pembelajaran mempengaruhi hasil belajar siswa dalam pendidikan otomotif. Penelitian ini  merupakan meta analisis. Data dikumpul dari google scholar dan semantic scholar yang dicari bulan Oktober 2024. Kata kunci menggunakan Bahasa Indonesia dengan kombinasi metode pembelajaran Demonstrasi, Kooperatif, Problem-based Learning, Team Quiz, Group Resume, Inkuiri dan Active Knowledge Sharing dengan hasil belajar siswa SMK Otomotif.. Data yang dimasukkan adalah g sebagai Effect Size dan SEg sebagai Standar Error untuk menghasilkan forest plot yang didalamnya terdapat interval nilai untuk setiap penelitian dan kesimpulan. Perhitungan heterogenitas dan bias publikasi juga diidentifikasi hasil analisisnya. Ada 15 manuskrip yang digunakan untuk dianalisis. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dengan effect size sebesar 1,601, terdapat pengaruh yang signifikan antara metode pembelajaran dan hasil belajar. Hasil belajar siswa telah terbukti meningkat secara signifikan dengan metode demonstrasi, kooperatif, problem-based learning, inkuiri, group resume, dan active knowledge sharing. Selain itu, penelitian ini menemukan bahwa variabel wilayah dan jenis publikasi tidak berkontribusi secara signifikan terhadap perbedaan hasil belajar. Pada hasil analisis menggunakan model Random Effect menunjukkan bahwa wilayah Jawa = 2.403, 95%CI[-2632, 7.437], Sulawesi=0.254, 95%CI[-5.687,6.195] dan wilayah Sumatera = -1.876, 95%CI [-7.306, 3.554] tidak signifikan karena semua nilai p > 0.05. Hasil analisis heterogenitas menunjukkan tingkat variasi yang signifikan. Hasil analisis menggunakan model random effect menunjukkan bahwa beberapa metode seperti Demonstrasi = -5.361, 95%CI[-8.516, -2.205], Kooperatif = -5.350, 95%CI[-8.793, -1.907], Problem-Based Learning = -5.450, 95%CI[-8.896, -2.004], Team Quiz = 0.188, 95%CI[-4.727, 5.103], Group Resume = -5.140, 95%CI[-9.973, -0.307], Active Knowledge Sharing = -5.716, 95%CI[-10.545, -0.887], Inkuiri = -6.911, 95%CI[-11.538, -2.285]. Urutan metode pembelajaran yang signifikan  mempengaruhi hasil belajar, yaitu demonstrasi, kooperatif, problem-based learning, group resume, inkuiri dan active knowledge sharing, sedangkan metode team quiz yang tidak signifikan karena nilai p > 0.05.
Analisis Performa Algoritma XGBoost, GRU, dan Prophet dalam Peramalan Penjualan Obat untuk Optimasi Rantai Pasok Farmasi Hidayat, Muhammad Taufik; Sulistiyono, Mulia
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 1 (2025): JPTI - Januari 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.562

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi manajemen stok farmasi dengan mengevaluasi efektivitas peramalan dari tiga algoritma deret waktu yang populer — XGBoost, GRU, dan Prophet — pada data penjualan obat. Masalah utama dalam manajemen stok farmasi adalah ketidakakuratan peramalan, yang dapat menyebabkan kehabisan stok atau kelebihan inventaris, sehingga berdampak pada biaya operasional dan kepuasan pelanggan. Berdasarkan hasil evaluasi menggunakan berbagai metrik, XGBoost menunjukkan performa terbaik dengan nilai MSE terendah sebesar 16,1885, RMSE sebesar 4,0234, MAE sebesar 2,6427, MAPE sebesar 4,3535%, dan R-Squared sebesar 0,9646 pada rasio data latih sebesar 60%. Sebaliknya, GRU dan Prophet menunjukkan hasil yang kurang stabil, dengan nilai kesalahan prediksi lebih tinggi di seluruh metrik. Temuan ini memberikan kontribusi signifikan bagi manajemen rantai pasok farmasi dengan mendukung strategi berbasis data yang dapat meningkatkan efisiensi operasional dan kepuasan konsumen.
Pengaruh Video Unboxing TikTok pada Keputusan Pembeli Produk Kecantikan Generasi Z: Pendekatan Kuantitatif dan Kualitatif Sanjaya, M. Alung; Yudhistira, Aditia
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 1 (2025): JPTI - Januari 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.566

Abstract

Video unboxing di TikTok menjadi suatu tren yang dapat mempengaruhi perilaku konsumen, khususnya pada generasi Z. Penelitian ini menganalisis pengaruh video unboxing di TikTok terhadap keputusan pembelian produk kecantikan oleh generasi Z. Metode kuantitatif menggunakan kuesioner daring dengan 100 responden (50 laki-laki dan 50 perempuan), sedangkan metode kualitatif menggunakan wawancara mendalam dengan 15 responden. Hasil menunjukkan bahwa video unboxing meningkatkan keyakinan terhadap kualitas dan keaslian produk serta lebih dipercaya dibandingkan iklan tradisional. Selain itu, efek FOMO (fear of missing out) yang diciptakan mendorong keputusan pembelian lebih cepat. Dari penelitian ini memberikan dampak wawasan yang bermanfaat bagi pemasar untuk memanfaatkan video unboxing sebagai strategi pemasaran yang efektif menjangkau generasi Z di bidang kecantikan.

Page 28 of 60 | Total Record : 598

 26   27   28   29   30 

Filter by Year

2021 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 6 No 1 (2026): JPTI - Januari 2026 Vol 5 No 12 (2025): JPTI - Desember 2025 Vol 5 No 11 (2025): JPTI - November 2025 Vol 5 No 10 (2025): JPTI - Oktober 2025 Vol 5 No 9 (2025): JPTI - September 2025 Vol 5 No 8 (2025): JPTI - Agustus 2025 Vol 5 No 7 (2025): JPTI - Juli 2025 Vol 5 No 6 (2025): JPTI - Juni 2025 Vol 5 No 5 (2025): JPTI - Mei 2025 Vol 5 No 4 (2025): JPTI - April 2025 Vol 5 No 3 (2025): JPTI - Maret 2025 Vol 5 No 2 (2025): JPTI - Februari 2025 Vol 5 No 1 (2025): JPTI - Januari 2025 Vol 4 No 12 (2024): JPTI - Desember 2024 Vol 4 No 11 (2024): JPTI - November 2024 Vol 4 No 10 (2024): JPTI - Oktober 2024 Vol 4 No 9 (2024): JPTI - September 2024 Vol 4 No 8 (2024): JPTI - Agustus 2024 Vol 4 No 7 (2024): JPTI - Juli 2024 Vol 4 No 6 (2024): JPTI - Juni 2024 Vol 4 No 5 (2024): JPTI - Mei 2024 Vol 4 No 4 (2024): JPTI - April 2024 Vol 4 No 3 (2024): JPTI - Maret 2024 Vol 4 No 2 (2024): JPTI - Februari 2024 Vol 4 No 1 (2024): JPTI - Januari 2024 Vol 3 No 12 (2023): JPTI - Desember 2023 Vol 3 No 11 (2023): JPTI - November 2023 Vol 3 No 10 (2023): JPTI - Oktober 2023 Vol 3 No 9 (2023): JPTI - September 2023 Vol 3 No 8 (2023): JPTI - Agustus 2023 Vol 3 No 7 (2023): JPTI - Juli 2023 Vol 3 No 6 (2023): JPTI - Juni 2023 Vol 3 No 5 (2023): JPTI - Mei 2023 Vol 3 No 4 (2023): JPTI - April 2023 Vol 3 No 3 (2023): JPTI - Maret 2023 Vol 3 No 2 (2023): JPTI - Februari 2023 Vol 3 No 1 (2023): JPTI - Januari 2023 Vol 2 No 12 (2022): JPTI - Desember 2022 Vol 2 No 11 (2022): JPTI - November 2022 Vol 2 No 10 (2022): JPTI - Oktober 2022 Vol 2 No 9 (2022): JPTI - September 2022 Vol 2 No 8 (2022): JPTI - Agustus 2022 Vol 2 No 7 (2022): JPTI - Juli 2022 Vol 2 No 6 (2022): JPTI - Juni 2022 Vol 2 No 5 (2022): JPTI - Mei 2022 Vol 2 No 4 (2022): JPTI - April 2022 Vol 2 No 3 (2022): JPTI - Maret 2022 Vol 2 No 2 (2022): JPTI - Februari 2022 Vol 2 No 1 (2022): JPTI - Januari 2022 Vol 1 No 12 (2021): JPTI - Desember 2021 Vol 1 No 11 (2021): JPTI - November 2021 Vol 1 No 10 (2021): JPTI - Oktober 2021 Vol 1 No 9 (2021): JPTI - September 2021 Vol 1 No 8 (2021): JPTI - Agustus 2021 Vol 1 No 7 (2021): JPTI - Juli 2021 Vol 1 No 6 (2021): JPTI - Juni 2021 Vol 1 No 5 (2021): JPTI - Mei 2021 Vol 1 No 4 (2021): JPTI - April 2021 Vol 1 No 3 (2021): JPTI - Maret 2021 Vol 1 No 2 (2021): JPTI - Februari 2021 Vol 1 No 1 (2021): JPTI - Januari 2021 More Issue