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
 30   31   32   33   34 
Pengembangan Aplikasi Lamar Bagawi dengan Metode SDLC Waterfall untuk Pengelolaan Lowongan Kerja di Kabupaten Balangan Hamid, Abdul; Prabowo, Budi Riyanto; Syarif, Ahmad; Abdi Setiawan, Bambang
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 2 (2025): JPTI - Februari 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.658

Abstract

 Pengelolaan data lowongan pekerjaan di Kabupaten Balangan menghadapi tantangan besar akibat fragmentasi informasi yang tersebar di berbagai instansi dan platform. Hal ini memperlambat proses pencarian lowongan kerja dan mengurangi efisiensi pencari kerja serta perusahaan dalam menemukan kandidat yang sesuai. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Aplikasi Lamar Bagawi, sebuah platform terpadu yang menghubungkan pencari kerja dan perusahaan dalam satu ekosistem, memungkinkan pencarian dan pengelolaan lowongan pekerjaan yang lebih efisien dan efektif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah model Waterfall, yang terdiri dari lima tahap utama: analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Dalam tahap analisis kebutuhan, wawancara dengan stakeholder dilakukan untuk mengidentifikasi fitur aplikasi yang dibutuhkan, diikuti dengan desain sistem yang memprioritaskan antarmuka pengguna yang ramah dan fungsional. Implementasi aplikasi berbasis web dilakukan, dan pengujian memastikan aplikasi memenuhi kriteria yang ditetapkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Aplikasi Lamar Bagawi berhasil mengintegrasikan informasi lowongan pekerjaan dalam satu platform yang mudah diakses dan digunakan, serta meningkatkan efisiensi pengelolaan lowongan oleh perusahaan. Aplikasi ini tidak hanya mempermudah pencari kerja, tetapi juga memberikan dampak signifikan terhadap efisiensi birokrasi ketenagakerjaan di Kabupaten Balangan, dengan potensi penerapan lebih luas di wilayah lain yang menghadapi permasalahan serupa. Penelitian ini berkontribusi dalam pengembangan sistem informasi ketenagakerjaan yang lebih terintegrasi dan efisien, serta memberikan dasar untuk inovasi lebih lanjut dalam bidang ini.
Implementasi Metode Gots dalam Pembelajaran Drum bagi Siswa Sekolah Dasar di Favore Music Sembiring, Piter; Narawati, Tati; Budiman, Agus
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 2 (2025): JPTI - Februari 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.659

Abstract

Pembelajaran musik pada usia sekolah dasar memiliki peran penting dalam mendukung perkembangan kemampuan kognitif, motorik, dan emosional anak. Dalam konteks pembelajaran drum, metode pengajaran yang tepat menjadi kunci keberhasilan untuk meningkatkan koordinasi motorik, pemahaman pola ritmik, dan ketepatan tempo pada siswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas metode Gots dalam meningkatkan keterampilan drum siswa sekolah dasar di Favore Music. Dengan pendekatan kualitatif, penelitian ini menggambarkan proses pembelajaran melalui observasi partisipatif, serta peneliti terlibat langsung sebagai guru dalam pembelajaran. Subjek penelitian melibatkan siswa yang mengikuti kelas drum. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode “Gots” mampu membantu siswa secara bertahap memahami pola ritmik, teknik dasar drum, permainan beat, dan variasi fill-in melalui interaksi aktif antara guru dan siswa. 90% siswa mengalami peningkatan dalam ketepatan ritme setelah dua sesi pembelajaran menggunakan metode Gots. Secara khusus, metode ini menunjukkan efektivitas yang signifikan dalam meningkatkan kemampuan teknis dan musikal siswa. Dampaknya, metode “Gots” dapat menjadi alternatif pengajaran yang mendukung pembelajaran musik yang interaktif dan progresif, khususnya bagi siswa usia sekolah dasar.
Prediksi Jumlah Pasien Masuk Rumah Sakit Menggunakan Metode Random Forest Sufyan Asaury, Akhmad; Hamid, Abdul; Triyono, Gandung
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 2 (2025): JPTI - Februari 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.660

Abstract

Kesehatan merupakan kebutuhan utama masyarakat pada masa kini, sehingga peningkatan sarana pelayanan kesehatan menjadi hal yang krusial untuk mencapai derajat kesehatan yang optimal sesuai dengan tujuan pembangunan kesehatan. Rumah sakit sering menghadapi lonjakan pasien setiap harinya, terutama pada instalasi rawat inap. Prediksi jumlah pasien masuk seringkali menggunakan metode sederhana seperti rata-rata historis yang kurang akurat, sehingga menyebabkan ketidakefisienan dalam pengelolaan sumber daya, pengendalian biaya, dan penyediaan layanan berkualitas. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data bangsal dari Januari 2021 hingga Desember 2022, yang diperoleh dalam format Excel dengan total 730 data selama dua tahun. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi berbasis Random Forest yang dapat memperkirakan jumlah pasien masuk rumah sakit secara akurat dengan mempertimbangkan berbagai faktor, seperti demografi pasien dan variabel waktu. Proses penelitian melibatkan pengumpulan data, preprocessing untuk membersihkan dan mempersiapkan dataset, pelatihan model, serta evaluasi kinerja menggunakan metrik seperti Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Root Mean Squared Error (RMSE). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model prediksi memiliki performa yang baik dengan nilai MSE sebesar 0,64, MAE sebesar 0,60, dan RMSE sebesar 0,80, yang mengindikasikan tingkat kesalahan prediksi yang rendah. Informasi prediksi jumlah pasien ini memberikan dampak signifikan bagi manajemen rumah sakit dalam mengelola kapasitas, seperti alokasi tempat tidur, tenaga medis, dan peralatan medis, sehingga efisiensi operasional dapat ditingkatkan. Dengan demikian, metode prediksi berbasis Random Forest tidak hanya memberikan hasil yang akurat, tetapi juga dapat diterapkan secara langsung untuk mendukung pengambilan keputusan strategis di lingkungan rumah sakit.
Analisis Kepuasan Siswa terhadap Fasilitas Sekolah di SMP Negeri 1 Gedung Surian menggunakan Metode CSI dan IPA Handika, Tegar Dio; Yudhistira, Aditia
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 2 (2025): JPTI - Februari 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.661

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan siswa terhadap fasilitas sekolah di SMP Negeri 1 Gedung Surian dengan menggunakan pendekatan Customer Satisfaction Index (CSI) dan Importance-Performance Analysis (IPA). Metode ini digunakan untuk mengukur sejauh mana fasilitas sekolah memenuhi harapan siswa dan mengidentifikasi prioritas perbaikan fasilitas berdasarkan tingkat kepentingan dan kinerja yang dirasakan. Data diperoleh melalui kuesioner yang diisi oleh 120 siswa, mencakup evaluasi fasilitas seperti ruang kelas, perpustakaan, laboratorium, kantin, toilet, dan area olahraga. Hasil analisis menunjukkan tingkat kepuasan siswa berada pada kategori “cukup puas” dengan nilai CSI sebesar 72%. Analisis IPA mengidentifikasi toilet dan kantin sebagai prioritas utama untuk diperbaiki karena memiliki tingkat kepentingan tinggi tetapi kinerja rendah, sementara ruang kelas dan perpustakaan berada dalam kategori fasilitas yang harus dipertahankan karena kinerjanya tinggi. Penelitian ini merekomendasikan perbaikan segera pada fasilitas prioritas serta pemeliharaan fasilitas yang telah memenuhi harapan siswa. Pendekatan ini dapat diadaptasi oleh sekolah lain untuk meningkatkan kualitas layanan pendidikan dan menciptakan lingkungan belajar yang lebih nyaman serta mendukung prestasi siswa.
Analisis Kepuasan Pengguna Aplikasi Livin by Mandiri Menggunakan Metode E-Servqual dan Importance Performance Analysis (IPA) Tanamal, Ulfa Ferdiayanti
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 2 (2025): JPTI - Februari 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.664

Abstract

Teknologi informasi yang semakin berkembang pesat mengharuskan industri memproduksi inovasi terbaru untuk dapat mempermudah kelancaran kehidupan sehari-hari dalam masyarakat. Hal ini menyebabkan terjadinya peningkatan interaksi antara manusia dan komputer. Perkembangan teknologi juga memunculkan berbagai jenis layanan, salah satunya adalah kemudahan melakukan transaksi. Selain digunakan sebagai sarana mencari informasi, dalam media promosi juga memerlukan penggunaan internet, bertransaksi dan melakukan kegiatan lainnya dengan mudah dan cepat. Livin by Mandiri merupakan layanan mobile banking digital dari Bank Mandiri yang berfungsi untuk transaksi, pengecekan saldo, top up, dan lainnya. Aplikasi Livin by Mandiri dapat mendeskripsikan kenyamanan dalam melakukan transaksi dan dapat menarik perhatian nasabah baru untuk mencoba kemudahan dalam bertransaksi. Pada penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif, karena berfokus untuk mengetahui hubungan antar variabel yang digunakan. Strategi yang dipakai berdasarkan tujuan adalah mengidentifikasi bagaimana kepuasan pengguna terhadap kualitas layanan elektronik aplikasi mobile banking Livin by Mandiri. Hasil penelitian analisis gap persepsi dan ekspektasi pada tabel 4.15 dengan rumus performance-importance kualitas layanan menunjukkan rata-rata gap yang terdapat pada dimensi yaitu, dimensi efficiency (0,10), fullfilment (-0,04), system availability (0,14), responsiveness (0,14), compensation (-0,17), privacy (0,15), contact (0,20), design (-0,06). Hasil dari 9 hipotesis, terdapat 3 hipotesis yang ditolak sehingga dianggap tidak adanya pengaruh terhadap kepuasan pelanggan yaitu meliputi variable fulfillment (pemenuhan), compensation (benefit atau manfaat), dan contact (kontak). Hipotesis yang diterima yaitu efficiency (sistem yang efisien), system availability (kesediaan sistem), responsiveness (respon), trust (kepercayaan), privacy (keamanan) dan design (desain aplikasi).
Penerapan Model Ensemble Learning dengan Random Forest dan Multi-Layer Perceptron untuk Prediksi Gempa Turino, Turino; Saputro, Rujianto Eko; Karyono, Giat
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 2 (2025): JPTI - Februari 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.667

Abstract

Penelitian ini mengusulkan model hybrid yang menggabungkan metode Random Forest (RF) dan Multi-Layer Perceptron (MLPRegressor) untuk memprediksi magnitudo gempa bumi. Model ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi prediksi dengan memanfaatkan kekuatan kedua algoritma tersebut, yang masing-masing memiliki keunggulan dalam menangani hubungan non-linier dan mengenali pola kompleks dalam data seismik. Evaluasi model menggunakan tiga metrik utama, yaitu Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Squared Error (RMSE), dan R-squared (R²). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model hibrida ini mampu memprediksi magnitudo gempa dengan akurasi yang cukup baik, dengan MAE sebesar 0,0738, RMSE 0,1078, dan R² 0,4204. Penerapan praktis dari model ini sangat relevan untuk sistem peringatan dini gempa bumi yang dapat membantu masyarakat untuk mengambil langkah-langkah pencegahan, seperti evakuasi dan penguatan infrastruktur di wilayah yang berisiko tinggi. Penelitian ini juga membuka peluang untuk mengembangkan model lebih lanjut dengan memperkenalkan data seismik real-time, algoritma pembelajaran mesin yang lebih canggih, dan penggunaan data geofisik serta pengamatan satelit untuk meningkatkan akurasi prediksi gempa bumi di masa depan. Dengan terus melakukan inovasi, ada potensi untuk mengembangkan sistem prediksi gempa bumi yang lebih akurat dan dapat diandalkan, yang pada akhirnya dapat meningkatkan kesiapsiagaan dan ketahanan terhadap bencana alam.
Analisis Sentimen Program Coding Anak SD Menggunakan Metode Naive Bayes Gustina, Intan; Yudhistira, Aditia
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 2 (2025): JPTI - Februari 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.668

Abstract

Pemanfaatan teknologi dalam pendidikan anak usia dini semakin berkembang, termasuk pembelajaran coding yang diklaim mampu meningkatkan keterampilan berpikir analitis dan sistematis. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap pembelajaran coding anak dengan menggunakan data dari media sosial Twitter. Untuk analisis ini, menggunakan metode Naive Bayes untuk mencapai temuan yang lebih komprehensif, penelitian ini mengevaluasi akurasi klasifikasi sebanyak 4.357 tweet terdiri 1.869 tweet negatif, dan 750 tweet positif. Data diproses melalui tahapan preprocessing seperti pembersihan teks, tokenisasi, dan normalisasi. Klasifikasi dilakukan menggunakan tiga varian Naïve Bayes yaitu MultinomialNB, GaussianNB, dan BernoulliNB. yang berfokus pada analisis sentimen positif dan negative. Dari ketiga metode Naïve Bayes, MultinomialNB memiliki akurasi terbaik dalam mengenali sentimen negatif, dengan precision 72% dan recall 99%, yang berarti hampir semua tweet negatif terdeteksi dengan benar. Namun, metode ini kurang efektif dalam mengenali sentimen positif, dengan recall hanya 3%, sehingga banyak opini positif yang terabaikan. BernoulliNB memiliki pola serupa dengan recall 96% untuk sentimen negatif tetapi hanya 21% untuk sentimen positif, menunjukkan bias terhadap opini negatif. Sementara itu, GaussianNB memiliki precision lebih rendah untuk sentimen positif (34%) dibandingkan sentimen negatif (76%), dengan recall yang kurang stabil, yaitu 60% untuk positif dan 53% untuk negatif. Dari hasil ini, MultinomialNB tetap menjadi pilihan terbaik untuk analisis sentimen, terutama dalam mendeteksi opini negatif secara real-time.
Kombinasi Metode Analytical Hierarchy Process dan Technique For Order By Similarity To Ideal Solution Untuk Penentuan Dosen Terbaik Berbasis Decission Support System (DSS) Nurohman, Muhamad; Redjeki, Sri
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 2 (2025): JPTI - Februari 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.669

Abstract

Perguruan tinggi memiliki sebuah tujuan yang penting yaitu menjalankan tridharma perguruan tinggi. Dalam konteks ini dosen mempunyai kedudukan sebagai tenaga professional pada jenjang pendidikan tinggi untuk mewujudkan tridharma perguruan tinggi. Sistem penentuan dosen berprestasi digunakan untuk mendukung kegiatan belajar dan mengajar di kampus agar terciptanya mahasiswa yang berkualitas dan kompeten di bidangnya. Universitas Teknologi Digital Indonesia adalah Perguruan Tinggi yang  berlokasi di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta yang sudah berdiri sejak tahun 1979 dan memiliki 63 Dosen. Proses penentuan dosen berprestasi yang masih berjalan saat ini di kampus Universitas Teknologi Digital Indonesia masih memiliki kekurangan yaitu membutuhkan jangka waktu yang lama untuk mengolah data kuesioner yang sudah dibagikan kepada civitas kampus dan hasil keputusan yang didapat belum sepenuhnya valid dan tidak objektif. Penentuan dosen berprestasi memiliki 7 kriteria penilaian, yaitu : penilaian mahasiswa, penilaian atasan, kualifikasi pendidikan, jurnal yang dipublikasikan, rekognisi dosen, jabatan akademik dan jumlah citasi/index. Adapun metode yang digunakan yaitu metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menghitung bobot setiap kriteria dan Technique For Order By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) untuk merangking alternatif berdasarkan setiap kriteria. Secara keseluruhan metode AHP lebih efektif untuk situasi yang membutuhkan analisis hubungan antar kriteria yang lebih mendalam sedangkan metode TOPSIS lebih efektif apabila solusi ideal dapat diidentifikasi dengan jelas. Berdasarkan perhitungan yang dilakukan menggunakan kombinasi AHP dan Topsis serta dilakukan implementasi sistem, maka didapatkan hasil nilai preferensi tertinggi yakni 0,835 dan nilai preferensi terendah yakni 0,27. Dari hasil perhitungan tersebut dapat disimpulkan bahwa kombinasi metode AHP dan TOPSIS dapat digunakan untuk membantu memberikan rekomendasi dalam pengambilan keputusan menentukan dosen terbaik di Universitas Teknologi Digital Indonesia.
Analisis Perbandingan Response Time View dan Materialized View pada Database Oracle dalam Treasury Big Data DJPb Kemenkeu Dijerja, Gahara; Soepriadi, Raden; Samidi, Samidi
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 2 (2025): JPTI - Februari 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.671

Abstract

Pengelolaan data dalam volume besar, seperti pada sistem Treasury Direktorat Jenderal Perbendaharaan (DJPb) Kementerian Keuangan, memerlukan teknik optimasi yang efektif untuk memastikan kinerja sistem yang optimal. Penelitian ini bertujuan membandingkan waktu respons antara penggunaan View dan Materialized View pada database Oracle dalam konteks Big Data DJPb. Berdasarkan eksperimen yang dilakukan, Materialized View memberikan peningkatan signifikan dalam kecepatan query, terutama untuk query yang kompleks dan berulang. Walaupun membutuhkan biaya penyimpanan tambahan dan pemeliharaan yang lebih tinggi, teknik ini terbukti lebih efisien dalam mendukung kebutuhan akses data yang cepat dan sering. Penelitian ini memberikan rekomendasi praktis untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan Treasury Big Data dalam sistem keuangan negara, terutama dalam memilih teknik optimasi basis data yang sesuai. Implementasi Materialized View diharapkan dapat membantu DJPb mencapai tujuan efisiensi dan akurasi dalam pengambilan keputusan berbasis data.
Analisis Sentimen Publik Pada Aplikasi X Terhadap Kenaikan UKT Di Indonesia Menggunakan Algoritma Naive Bayes Bandaharo, Bandaharo; Hasugian, Abdul Halim
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 2 (2025): JPTI - Februari 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.675

Abstract

Pertumbuhan teknologi digital dan internet telah memungkinkan untuk memperoleh dan menyelesaikan berbagai tugas akademik dengan lebih cepat. Media sosial juga telah menjadi semakin penting sebagai platform untuk opini publik tentang berbagai topik, salah satunya adalah kebijakan perguruan tinggi terkait Uang Kuliah Tunggal (UKT). Kebijakan ini sering menjadi isu yang kontroversial jika itu berkaitan tentang kenaikan UKT. Permasalahan terhadap kenaikan UKT sering menjadi perhatian bagi orangtua maupun mahasiswa tersebut. Sehingga dibeberapa kalangan, kenaikan UKT dapat menjadi masalah bagi mereka. Analisis Sentimen Publik adalah langkah yang tepat untuk menghitung tingkat opini positif dan negatif terkait isu kenaikan UKT. Dengan tujuan untuk mengukur sentimen publik terhadap kenaikan UKT algoritma Naive Bayes. Penelitian ini menggunakan data yang bersumber dari aplikasi X (Twitter) yang di crawling menggunakan Google Colab dengan jumlah data yaitu 1390 dan juga menggunakan metode Naive Bayes sebagai penyelesaian masalah. Hasil yang diperoleh setelah melakukan penelitian yaitu terdapat sebanyak 457 komentar negatif dan 933 komentar positif, kemudian untuk hasil evaluasi model diperoleh skor F-1 sebesar 0,82 atau 82%, akurasi sebesar 0,748 atau 74,8%, presisi sebesar 0,81 atau 81%, dan recall sebesar 0,84 atau 84%. Diharapkan kedepannya, penelitian ini mampu memberikan evaluasi kembali terhadap kementrian pendidikan apakah kenaikan UKT ini layak atau tidak untuk diperdayakan.

Page 32 of 60 | Total Record : 598

 30   31   32   33   34 

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