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
 40   41   42   43   44 
Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Sinaga Mobile pada Google Play Store Menggunakan Algoritma Naive Bayes Iskoko, Angga; Tahyudin, Imam; Purwadi, Purwadi
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 6 (2025): JPTI - Juni 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.843

Abstract

Dalam era digital, aplikasi berbasis teknologi memiliki peran penting dalam meningkatkan efisiensi layanan publik. Aplikasi Sinaga Mobile dikembangkan untuk membantu administrasi kepegawaian bagi Pegawai Negeri Sipil (PNS), namun masih terdapat berbagai keluhan pengguna terkait kinerjanya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi ini dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data dikumpulkan melalui teknik scraping dari Google Play Store, dengan total 1003 ulasan. Setelah melalui tahapan preprocessing yang mencakup cleaning, normalisasi, tokenizing, filtering, dan stemming, data diklasifikasikan menggunakan model Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 1003 ulasan, 235 sentimen positive (23,42%) dan 768 sentimen negatif (76,57%), dengan permasalahan utama terkait fitur presensi dan stabilitas sistem. Model yang digunakan menunjukkan hasil akurasi 83 %. Dengan hasil penelitian  ini, pengembang aplikasi dapat memperoleh wawasan mengenai aspek yang perlu diperbaiki guna meningkatkan kepuasan pengguna. Selain itu, penelitian ini juga membuktikan efektivitas metode pembelajaran mesin dalam menganalisis opini pengguna secara sistematis.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Objek Wisata di Lampung Selatan Menggunakan Metode Analitical Hierarchy Process Khusairi, Ahmad Andi; Ariany, Fenty
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 6 (2025): JPTI - Juni 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.844

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang membantu wisatawan memilih objek wisata terbaik di Kabupaten Lampung Selatan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Kabupaten ini memiliki beragam destinasi wisata alam, seperti pantai eksotis, pulau-pulau kecil, air terjun, dan pemandian air panas yang berpotensi dikembangkan. Namun, kurangnya informasi komprehensif terkait fasilitas, aksesibilitas, dan biaya sering menjadi kendala bagi wisatawan dalam menentukan destinasi sesuai preferensi mereka. Metode AHP digunakan untuk menganalisis sembilan kriteria utama, yaitu tiket masuk, fasilitas, aksesibilitas, kebersihan, keindahan alam, keamanan, aktivitas wisata, kenyamanan, dan waktu operasional. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Grand Elty Krakatoa Resort (A1) memiliki nilai prioritas tertinggi sebesar 36,22%, diikuti oleh Krakatau Park (A2) dengan 22,32%, dan Pantai Marina (A3) sebesar 11,17%. Destinasi lain, seperti Pantai Pasir Putih, Slanik Waterpark, Menara Siger, dan Pemandian Air Panas Way Belerang, menempati posisi berikutnya dengan nilai prioritas yang bervariasi. Sistem ini terbukti efektif dalam memberikan rekomendasi destinasi wisata berdasarkan kriteria yang relevan, membantu wisatawan dalam membuat keputusan yang lebih terinformasi. Selain itu, SPK berbasis AHP ini juga berkontribusi bagi pemerintah daerah dan pengelola wisata dalam meningkatkan kualitas layanan serta daya tarik destinasi wisata. Penelitian ini tidak hanya memperkuat penerapan AHP di sektor pariwisata, tetapi juga memberikan solusi nyata untuk meningkatkan kepuasan wisatawan dan mendukung pengembangan pariwisata berkelanjutan di Kabupaten Lampung Selatan. Dengan adanya sistem ini, ilmu pengetahuan dalam bidang pengambilan keputusan semakin berkembang, sekaligus memberikan manfaat praktis bagi industri pariwisata dalam meningkatkan daya saing destinasi wisata dan menarik lebih banyak wisatawan.
Penerapan Kombinasi Random Forest dan Optuna Hyperparameter Tuning Untuk Meningkatkan Akurasi Prediksi Harga Rumah Muhammad Fadzryan, Reza; Angga Laksana, Eka
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 6 (2025): JPTI - Juni 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.846

Abstract

Prediksi harga rumah merupakan aspek penting dalam pengambilan keputusan investasi di sektor properti. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan beberapa algoritma Machine Learning dan Deep Learning dalam memprediksi harga rumah, serta mengoptimalkan Random Forest Regressor menggunakan Optuna dengan implementasi Tree-structured Parzen Estimators (TPE). Dataset yang digunakan adalah House Price 2023 Dataset dari Kaggle, yang mencakup 168.000 entri data properti di Pakistan. Metodologi penelitian ini meliputi tahap preprocessing data, rekayasa fitur, serta penerapan beberapa algoritma prediksi, yaitu Artificial Neural Networks (ANN) dengan model Feedforward Neural Network, KNeighborsRegressor, Linear Regression, dan Random Forest Regressor. Model-model ini dievaluasi menggunakan metrik MAE, MSE, RMSE, R-squared, dan Akurasi. Random Forest Regressor memberikan hasil terbaik dengan R-squared 0.91 dan Akurasi 91.33%. Untuk meningkatkan performa model, diterapkan optimasi hyperparameter menggunakan Optuna dengan pendekatan TPE yang berbasis Bayesian Optimization. Hasil model yang dioptimalkan mencapai peningkatan performa dengan R-squared 0.92 dan akurasi 91.75%. Hasil ini menunjukkan bahwa optimasi hyperparameter menggunakan Optuna berbasis Bayesian Optimization dapat meningkatkan akurasi prediksi harga rumah yang dapat diaplikasikan dalam analisis investasi properti.
Analisis Pengukuran Produktivitas Tenaga Kerja UMKM Ikhtiar dengan Metode Marvin E. Mundell dan Failure Mode and Effect Analysis Jufriyanto, Moh.; Bintang Muslimah, Tsaqofi; Setiawan, Agus; Purwanto, Purwanto
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 6 (2025): JPTI - Juni 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.847

Abstract

UMKM Ikhtiar merupakan industri yang bergerak dalam produksi dan penjualan keripik talas. Permasalahan pada UMKM Ikhtiar yaitu hasil produksi keripik talas yang tidak konsisten setiap periodenya dan berdampak pada produktivitas UMKM Ikhtiar. Permsalahan selanjutnya yaitu pihak UMKM Ikhtiar juga belum pernah melakukan pengukuran produktivitas. Penelitian bertujuan melakukan analisis pengukuran produktivitas pada salah satu sumber daya pada UMKM Ikhtiar yaitu tenaga kerja. Metode yang digunakan dalam penelitian yaitu Marvin E. Mundell dan Failure Mode and Effect Analysis. Metode Marvin E. Mundell digunakan untuk mengukur produktivitas selama waktu pengukuran dibandingkan dengan produktivitas waktu dasar, sedangkan (Failure Mode and Effect Analysis) digunakan untuk menganalisis perbaikan berdasarkan penyebab dan menghasilkan prioritas untuk pebaikan produktivitas dengan nilai RPN tertinggi. Dari hasil penelitian diperoleh nilai indeks produktivitas tenaga kerja, jam kerja, dan output produksi mengalami fluktuatif (naik-turun). Dari diagram fishbone diperoleh penyebab naik turunnya produktivitas dipengaruhi oleh faktor manusia, mesin,metode, lingkungan, dan material. Dari hasil Failure Mode and Effect Analysis diperoleh tiga prioritas perbaikan produktivitas berdasarkan nilai RPN tertinggi yaitu pembuatan SOP (tenaga kerja, jam kerja, proses produksi), pembaharuan mesin, dan pemberian bonus kerja. Penelitian ini memberikan informasi produktivitas tenaga kerja  pada pada UMKM Ikhtiar serta memberikan rekomendasi perbaikan produktivitas melalui tiga prioritas perbaikan, sehingga produktivita tenaga kerja pada UMKM Ikhtiar dapat ditingkatkan.
Analisis Produktivitas Usaha Kecil Menengah Bandeng Bu Afifah Gresik Menggunakan Metode Green Produktivity Rizqi, Akhmad Wasiur; Amalik, Ahmad Fauzal Ibnu; Khizmi, Muhammad Ibnu
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 6 (2025): JPTI - Juni 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.850

Abstract

Usaha Kecil Menengah Bandeng bu afifah merupakan salah satu produsen makanan pengolahan ikan bandeng yang terdapat di kota Gresik. Pengolahan bandeng tentunya menghasilkan limbah baik limbah padat dan limbah cair. Hal ini tentunya berdampak kurang baik pada lingkungan sekitar. Green Productivity (GP) digunakan pada penelitian ini untuk mereduksi pemborosan, peningkatan produktivitas yang ramah lingkungan dan juga manajemen material. Dari hasil penelitian yang dilakukan didapatkan hasil yaitu waste reduction yang dilaksanakan melalui dua tahapan fitoremediasi serta filtrasi mampu menurukan kadar kimia pada limbah pencucian ikan bandeng. Manajemen material dengan memanfaatkan duri ikan bandeng menjadi campuran pembuatan otak-otak bandeng dapat meningkatkan produktivitas  sebesar 4 % dengan penambahan keuntungan sebesar  Rp 2.371.000. pemanfaatan limbah padat berasal dari duri ikan bandeng menjadi bahan campuran memberikan manfaat dan menambah nilai ekonomis dari otak-otak bandeng bu afifah.
Evaluasi Pelaksanaan Teaching Factory Dalam Upaya Peningkatan Mutu Lulusan Di SMK Letris Indonesia 2 Tangerang Selatan Nuraeni, Eni
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 6 (2025): JPTI - Juni 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.851

Abstract

Penelitian ini mengevaluasi pelaksanaan Teaching Factory (TEFA) di SMK Letris Indonesia 2 Tangerang Selatan dalam meningkatkan mutu lulusan sesuai kebutuhan industri di era Revolusi Industri 4.0. Menggunakan metode kualitatif deskriptif dengan model evaluasi CIPPO, penelitian ini menganalisis aspek kurikulum, kemitraan industri, sumber daya manusia, serta sarana dan prasarana. Data dikumpulkan melalui wawancara, observasi, dan dokumentasi, dengan validasi menggunakan triangulasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa TEFA efektif dalam meningkatkan keterampilan teknis dan soft skills siswa melalui proyek nyata bersama mitra industri. Program ini menghasilkan produk multimedia berkualitas tinggi, dengan lulusan yang memiliki tingkat keterserapan tinggi di industri. Temuan ini menegaskan bahwa TEFA berkontribusi signifikan dalam meningkatkan daya saing lulusan SMK.
Pemilihan Formulasi Pupuk Optimal untuk Tanaman Jagung melalui Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode AHP Indra Jaya Kusuma, Robi; Dedi Gunawan, Rahmat; Nur Faizi, Ahmad
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 6 (2025): JPTI - Juni 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.852

Abstract

Penggunaan pupuk yang tepat berperan penting dalam mendukung produktivitas tanaman jagung, yang merupakan salah satu komoditas strategi dalam sektor pertanian nasional. Jagung tidak hanya dikonsumsi sebagai makanan pokok, tetapi juga dimanfaatkan sebagai pakan ternak dan bahan baku industri. Namun dalam praktiknya, banyak petani masih menggunakan pupuk secara konvensional tanpa mempertimbangkan kebutuhan spesifik tanaman maupun kondisi tanah. Hal ini dapat menyebabkan ketidakseimbangan nutrisi, penurunan hasil panen, serta pencemaran lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis metode Analytical Hierarchy Process (AHP) guna membantu petani dalam memilih jenis pupuk yang optimal secara ilmiah dan objektif. AHP digunakan karena mampu memproses pengambilan keputusan yang melibatkan banyak kriteria secara sistematis. Dalam penelitian ini, tiga jenis pupuk yaitu organik, anorganik, dan campuran dievaluasi berdaasarkan lima kriteria utama yaitu efektivitas, ketersediaan, biaya, dampak lingkungan, dan jenis tanah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pupuk anorganik (A2) memiliki prioritas tertinggi dengan skor 36,25%, diikuti pupuk campuran (A3) sebesar 34,79%, dan pupuk organik (A1) sebesar 28,96%. Temuan ini menunjukkan bahwa metode AHP efektif dalam mendukung pengambilan keputusan dan diharapkan dapat meningkatkan efisiensi pemupukan serta keberlanjutan dalam sektor pertanian.
Penerapan Metode Single Moving Average Untuk Memprediksi Harga Besi Pada Usaha Dagang Ragam Besi: Implementasi forecasting harga besi menggunakan metode single moving avarage di UD.Ragam Besi Levia, Zachdyna Aurelya; Barata, Mula Agung; Rohmah, Roihatur
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 6 (2025): JPTI - Juni 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.854

Abstract

Besi rongsok merupakan material logam bekas yang masih memiliki nilai ekonomi karena dapat didaur ulang. Namun, permasalahan yang dihadapi oleh pengusaha adalah kesulitan dalam meramalkan harga besi rongsok yang berfluktuasi. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan harga besi rongsok menggunakan metode Single Moving Average (SMA) guna membantu pengusaha dalam pengambilan keputusan harga jual. Data yang digunakan berasal dari UD Ragam Besi, mencakup harga besi dari Januari 2016 hingga Oktober 2024. Peramalan dilakukan dengan menggunakan periode 4 bulan terakhir. Evaluasi akurasi dilakukan menggunakan Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Single Moving Average dapat memberikan estimasi harga besi dengan tingkat akurasi yang tinggi, seperti yang tercermin dari hasil peramalan bulan Desember yang menunjukkan harga aktual sebesar 5.450, dengan nilai MAD sebesar 160,32, MSE sebesar 44.670,81, dan MAPE sebesar 2,77%. Nilai MAD dan MAPE yang relatif rendah menunjukkan bahwa tingkat kesalahan peramalan pada periode tersebut berada dalam batas wajar. Dengan demikian, metode ini dapat digunakan sebagai acuan untuk menetapkan strategi harga yang lebih optimal dan mengantisipasi fluktuasi harga besi rongsok di masa mendatang. Selain itu, kontibusi praktis dalam penelitian ini adalah memberikan metode peramalan yang dapat membantu pengusaha dalam mengambil keputusan penetapan harga jual berdasarkan peramalan yang akurat.
Klasifikasi Wayang Kulit Kurawa Menggunakan Algoritma CNN Khoirun Nisa', Nining; Evanita, Evanita; Riadi, Aditya Akbar
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 6 (2025): JPTI - Juni 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.856

Abstract

Wayang kulit, sebagai warisan budaya Indonesia yang diakui oleh UNESCO, menghadapi tantangan pelestarian akibat pergeseran minat generasi muda terhadap hiburan digital. Tokoh Kurawa dalam Mahabharata, yang merupakan tokoh antagonis kunci, sering kali direduksi menjadi tujuh karakter utama dalam pementasan wayang kulit Jawa, seperti Duryudana dan Dursasana. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tokoh-tokoh Kurawa menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) sebagai upaya mendukung dokumentasi digital. CNN dipilih karena kemampuannya yang terbukti dalam mengekstrak fitur visual, seperti tepian dan tekstur, melalui lapisan konvolusi, pooling, dan fully connected. Dalam eksperimen yang dilakukan, model CNN berhasil mencapai akurasi sebesar 89,50% dengan waktu eksekusi 20,83 detik. Top-3 accuracy mencapai 98%, menunjukkan kemampuan model dalam mengidentifikasi karakter dengan presisi tinggi. Hasil evaluasi menggunakan classification report menunjukkan nilai precision, recall, dan f1-score yang sangat baik untuk sebagian besar kelas, dengan nilai rata-rata makro sebesar 89,41%. Hasil ini membuktikan efektivitas CNN sebagai alat yang dapat digunakan untuk preservasi digital tokoh wayang kulit. Pendekatan ini memungkinkan nilai filosofis wayang kulit untuk diakses secara interaktif oleh generasi muda, sekaligus mempertahankan relevansi budaya tradisional di era digital. Dengan demikian, teknologi deep learning dapat menjadi solusi dalam pelestarian warisan budaya, khususnya wayang kulit, untuk mengatasi ancaman kepunahan akibat globalisasi.
Pengembangan Aplikasi Android untuk Manajemen Keuangan Pribadi Berbasis Algoritma Naïve Bayes Arya Adi Saputra, Fernando; Widayat, Widi
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 5 No 6 (2025): JPTI - Juni 2025
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.863

Abstract

Banyak individu mengalami kesulitan dalam mengelola keuangan pribadi, terutama ketika menghadapi pengeluaran tak terduga yang tidak seusai dengan rencana keuangan. Permasalahan ini sering kali menimbulkan ketidakpastian dan menghambat pengelolaan keuangan yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi mobile yang membantu pengguna dalam mengelola keuangan pribadi secara lebih efektif dengan memanfaatkan algoritma  Naïve Bayes untuk memberikan rekomendasi status keuangan saat terjadi pengeluaran tak terduga. Metode pengembangan yang digunakan adalah System Development Life Cycle (SDLC) dengan model Waterfall, melalui tahapan sistematis mulai dari analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengejuian, hingga pemeliharaan. Fitur utama aplikasi mencakup pencatatan transaksi secara real-time, prediksi pengeluaran, pengaturan anggaran bulanan, serta sistem autentikasi untuk menjaga keamanan data pengguna. Berdasarkan hasil pengujian blackbox, seluruh fitur berfungsi dengan baik. Sementara itu, pengujian usability menggunakan metode System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor 77,75 yang termasuk dalam kategori Good. Hasil ini menunjukkan bahwa aplikasi mampu meningkatkan efisiensi dalam pencatata transaksi serta memberikan rekomendasi berbasis algoritma yang akurat dalam menghadapi pengeluaran tak terduga. Penelitian ini berkontribusi terhadap pengembangan aplikasi finansial cerdas yang dapat meningkatkan literasi keuangan digital di masyarakat.

Page 42 of 60 | Total Record : 598

 40   41   42   43   44 

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