cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Arif Bijaksana Putra Negara
Contact Email
arifbpn@untan.ac.id
Phone
+62811578624
Journal Mail Official
editor_justin@informatika.untan.ac.id
Editorial Address
Sekretariat Justin Gedung Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. Hadary Nawawi Pontianak 78124
Location
Kota pontianak,
Kalimantan barat
INDONESIA
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)
Published by Universitas Tanjungpura
ISSN : 24603562     EISSN : 26208989     DOI : http://dx.doi.org/10.26418/justin
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
JUSTIN aims to publish research results and thoughts among academics, researchers, scientists, and practitioners in the field of informatics/computer science so that they are freely available to the public, and support the exchange of knowledge. The scope of JUSTIN is but is not limited to the following: theory and information science, information systems, information security, data processing and structure, programming and computing, software engineering, informatics, computer science, computer engineering, architecture and computer networks, robotics, parallel and distributed computing, operating systems, compilers and interpreters, games, numerical methods, mobile computing, natural language processing, data mining, cognitive systems, speech processing, machine learning, artificial intelligence, expert systems, geographical information systems, computational theory, and informatics applications in various fields.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 17 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol 13, No 2 (2025)" : 17 Documents clear
Integrasi Pengenalan Pelat Nomor Kendaraan untuk Otomasi Garasi Berbasis NI MyRIO Rosiana, Elfirza; Kiswanta, Kiswanta; Abdurahman, Abdurahman; Suryanto, Yudi
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.89041

Abstract

Kebutuhan akan sistem otomasi semakin meningkat, terutama dalam pengelolaan akses garasi untuk meningkatkan efisiensi dan keamanan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem pintu garasi otomatis berbasis pengenalan pelat nomor kendaraan dengan penambahan sensor jarak menggunakan modul NI MyRIO sebagai pengendali utama. NI MyRIO dipilih karena kecepatan pemprosesan datanya dan mampu mengintegrasikan tegnologi pengolahan citra dengan algoritma cerdas dengan program LabVIEW. Sensor jarak digunakan untuk mengaktifkan kamera.   Kamera digunakan untuk mengambil gambar. Gambar akan memasuki tahap pengolahan gambar, lokalisasi pelat nomor, segmentasi karakter, dan   karakter akan diterjemahkan menjadi entri teks alfanumerik dengan teknik optical character recognition (OCR). Selanjutnya karakter terbaca akan dicocokkan dengan karakter yang dipilih dan tersimpan dalam database. Sistem dirancang agar dapat membuka dan menutup pintu garasi secara otomatis setelah validasi pelat nomor. Hasil pengujian sensor jarak menunjukkan error rata-rata sebesar 0.149%. Sistem mampu mengenali pelat nomor kendaraan dengan tingkat akurasi tinggi dalam kondisi pencahayaan normal tingkat akurasi 93.93%.
Pengembangan Fitur Kontributor pada Aplikasi Penerjemah Teks Multibahasa Daerah Rahmasari, Reza; Sujaini, Herry; Tursina, Tursina
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.86928

Abstract

Bahasa merupakan alat komunikasi utama dalam kehidupan sehari-hari. Di Indonesia, selain Bahasa Indonesia sebagai bahasa nasional, terdapat pula bahasa daerah yang tak kalah penting. Menurut UNESCO, Indonesia memiliki lebih dari 640 bahasa daerah, di antaranya 154 bahasa terancam punah. Oleh karena itu, upaya pelestarian bahasa daerah sangat diperlukan agar tidak hilang ditelan zaman. Salah satu cara untuk melestarikannya adalah dengan mengembangkan mesin penerjemah bahasa daerah. Namun, pengembangan ini menghadapi kendala berupa keterbatasan dataset. Salah satu solusi untuk mengatasi kendala tersebut adalah dengan mengembangkan fitur kontributor, yang memungkinkan pengguna berpartisipasi menyumbangkan pengetahuannya dalam penerjemahan bahasa daerah. Kontribusi tersebut disimpan untuk memperkaya dataset bahasa daerah. Penelitian ini bertujuan untuk membangun fitur kontributor dalam aplikasi penerjemah teks multibahasa daerah. Metodologi yang digunakan meliputi pengumpulan data, analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi sistem, dan pengujian. Pengujian dilakukan menggunakan dua metode, yaitu Black Box Testing dan User Acceptance Testing (UAT). Pengujian Black Box dilakukan dengan teknik Equivalence Partitions, yang menguji setiap form dalam sistem, menunjukkan bahwa seluruh fungsi berjalan dengan baik sesuai spesifikasi. Sementara itu, pengujian UAT dilakukan dengan membagikan kuesioner online berupa Google Form kepada responden, dan hasilnya dinilai menggunakan pengukuran skala Likert. Hasil pengujian UAT menunjukkan tingkat kepuasan sebesar 78% dari responden sebagai validator dan 89% dari responden sebagai kontributor. Berdasarkan hasil tersebut, aplikasi ini dapat dinyatakan berhasil dan mampu memenuhi kebutuhan pengguna.
Analisis Clustering Data Balita dengan Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means: Sebuah Studi Komparatif Menggunakan Silhouette Index ridwan, mohammad; Ebrison, Muhamad AlHafidz; Baenudin, Muhamad
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.82529

Abstract

Kemampuan untuk mengelola dan menganalisis data menjadi sangat penting di era informasi saat ini, terutama dalam industri yang memerlukan pengambilan keputusan berdasarkan data yang kompleks dan beragam. Studi ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas dua algoritma pengelompokan, yaitu K-Means dan Fuzzy C-Means, dalam mengelompokkan data balita untuk mengidentifikasi pola pertumbuhan dan kondisi kesehatan. Dengan menggunakan Silhouette Index sebagai alat evaluasi, penelitian ini menganalisis kualitas clustering dari kedua algoritma tersebut. Data penelitian dikumpulkan dari survei lapangan di Posyandu pada tahun 2024, mencakup 700 balita dengan indikator utama yaitu nama, berat badan, dan tinggi badan. Data ini kemudian diproses menggunakan algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means, dengan hasil validitas melalui Silhouette Index untuk menetapkan total cluster yang paling efisien. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa algoritma FCM memiliki nilai validitas tertinggi yaitu 0.564 yang memiliki jumlah cluster optimal yaitu dua cluster, dibandingkan dengan algoritma K-Means yang mempunyai nilai validasi sebesar 0.563. Kesimpulan penelitian ini memperlihatkan algoritma Fuzzy C-Means lebih efektif untuk menentukan kelompok data balita dibandingkan dengan K-Means. Hasil ini diharapkan bisa memberikan kontribusi terhadap pengembangan kebijakan dan program kesehatan anak yang lebih baik, dengan pemahaman yang lebih mendalam mengenai pola pertumbuhan dan kondisi kesehatan balita. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan menggunakan data terbaru dan membandingkan dengan metode clustering lainnya untuk mendapatkan hasil yang lebih komprehensif.
Pemodelan Multikriteria Analytical Process Heirarchy dengan Nilai Eigen untuk Menentukan Prioritas Pengerjaan Task Dosen Yuliyanti, Siti
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.80123

Abstract

Dosen merupakan pendidik profesional dan ilmuwan yang memiliki task atau tugas utama mentransformasikan, mengembangkan, dan menyebarluaskan ilmu pengetahuan, teknologi, dan seni melalui pendidikan, penelitian, dan pengabdian kepada masyarakat. Dimana task Dosen melengkat dengan konsep tri dharma perguruan tinggi, yang realita dilapang sering terjadi banyaknya task Dosen yang memiliki deadline sama namun wkaru terbatas dengan keanekaragaman kesulitan. Permasalahan yang sering terjadi adalah tidak terselesaikannya task prioritas dikarenakan banyaknya task yang menumpuk. Pemodelan Analytical Hierarchy Process dengan Nilai Eigen dan Vektor Eigen mampu menentukan prioritas dalam pengerjaan task Dosen dengan mempertimbangkan multikriteria sehingga meminimalkan terjadinya traffic atau bentrok pengerjaan saat batas waktu suatu task sama dengan tingkat kesulitan, deadline, kepentingan dan bobot nilai yang berbeda. Sehingga harus dibandingkan dan dievaluasi kriteria-kriteria tersebut untuk menentukan urutan pengerjaan tugas yang paling efisien dan efektif dengan manfaat untuk mengurangi trasa stress pada seseorang dalam menjalani rutinitas kegiatan. Maka dari itu diperlukan sebuah pemodelan untuk penjadwalan kegiatan agar dapat terstruktur berdasarkan task yang menjadi perioritas, sehingga dapat mengakomodasi kriteria yang beragam dan subjektif atau multikriteria yang memberikan hasil yang objektif dan akurat yaitu dengan menggunakan nilai eigen untuk menentukan faktor-faktor pendukung prioritas sebuah task yang dilanjutkan dengan mengimplementasikan analytical hierarchy process dengan nilai eigein. Tahapan penelitian mencakup pengumpulan data, teknik analisis data, pemodelan dan evaluasi. Teknik analisis data pada penelitian kuantitatif ini adalah  proses mengolah data yang sudah terkumpul dari responden di lapangan atau referensi lain yang terpercaya untuk mengelompokkan data berdasarkan jenis responden, membuat tabulasi dan melakukan perhitungan uji hipotesis dalam menentukan faktor-faktor kriteria untuk masuk dalam proses selanjutnya yaitu menentukan prioritas dengan menggunakan nilai eigen dan vektor eigen. Hasil penelitian menunjukan task yang paling prioritas untuk dikerjakan berdasarkan kriteria prioritas pengerjaaan task secara berurutan dimulai dnegan task yang memiliki tingkat kesulitan tertinggi yaitu 2,143 nilai vektor eigennya, timeline sebesar 1,095, jenis task sebesar 0,984, Bobot task sebesar 0,977, jenis task 0,984 dan terakhir status task sebesar 0,882. Kemudian berdasarkan pengujian konsistensi menghasilkan 0,016 dan rasio konsistensi sebesar 0,037 menunjukan nilai 0,1 maka data konsisten.
Perbandingan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes pada Analisis Sentimen Bahasa Jawa dan Sunda Putri, Galuh Kusuma; Sujaini, Herry; Ulumi, Desepta Isna
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.88285

Abstract

Perbedaan  struktur  kalimat,  pilihan  kata, dan  tingkatkesopanan  dalam  Bahasa Jawa dan Sunda  dibandingkan  dengan  Bahasa Indonesia  membuat  analisis  sentimenmenjadi  lebih  kompleks.  Karakteristik  unik  kedua  bahasaini  sering  kali  sulit  dipahami,  terutama  bagi  bukan  penuturaslinya,  sehingga  metode  pemrosesan  teks  yang  umumdigunakan  untuk  Bahasa Indonesia  tidak  selalu  efektif.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  pendekatan  yang  dapatmengklasifikasikan  sentimen  teks  berbahasa  daerah  ini,  apakah  bersifat  positif,  negatif,  atau  netral,  gunameningkatkan  pemahaman  terhadap  opini  masyarakat  sertamemperluas  aksesibilitas  informasi.  Mengingat  tantangantersebut,  penelitian  ini  berfokus  pada  eksplorasi  metodeklasifikasi  yang  dapat  secara  efektif  menanganikarakteristik  unik  dari  Bahasa Jawa dan Sunda  dalamanalisis  sentimen.  Untuk  itu,  penelitian  ini  bertujuanmelakukan  perbandingan  antara  algoritma  Support Vector Machine  (SVM) dan  Naive Bayes  guna  menentukanpendekatan  yang paling  sesuai  dalam  mengklasifikasikansentimen  teks  pada  kedua  bahasa  ini.  SVM  mencari  garis  pemisah  terbaik  untuk  mengklasifikasikan  data,  sedangkanNaive Bayes  menggunakan  perhitungan  probabilitasberdasarkan  pola  kata yang  muncul.  Dalam  penelitian  iniekstraksi  fitur  dilakukan  menggunakan  TF-IDF  dan  seleksifitur  menggunakan  Chi-Square. Data yang  digunakan  dariIndonesian NLP data catalogue  yang  terdata  mulai  daritahun  2020-2023.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwametode  klasifikasi  Support Vector Machine  (SVM)  lebihbaik  dari  pada  Naive Bayes  di  kedua  bahasa.  SVM  mendapatkan  akurasi  pada Bahasa Jawa  sebesar  76% dan Bahasa Sunda  sebesar  80%  sedangkan  Naive Bayes  pada Bahasa Jawa  sebesar  73% dan Bahasa Sunda  sebesar  77%. SVM  menjadi  metode  terbaik  dalam  penelitian  ini  karenamenunjukkan  performa  yang  lebih  baik  pada  kedua  bahasadibandingkan  Naive Bayes.
Analisis Sentimen terkait Penerapan E-Parking Ponorogo (Parkir-Go) dengan Metode Bidirectional Encoder from Transformers (BERT) Wati, Riana; Astuti, Indah Puji; Buntoro, Ghulam Asrofi
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.86993

Abstract

Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat terhadap implementasi e-parking di Ponorogo menggunakan Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Data dikumpulkan dari media sosial dan diklasifikasikan ke dalam sentimen negatif, netral, dan positif. Hasil awal menunjukkan bahwa model BERT kurang mampu mengenali sentimen positif, dengan akurasi awal hanya 50%. Setelah penerjemahan data ke dalam bahasa Indonesia dan Inggris, akurasi meningkat menjadi 55%, namun masih terdapat kesulitan dalam mengklasifikasikan sentimen netral dan positif. Dengan data augmentation melalui back translation, jumlah data bertambah menjadi 1.608, menghasilkan peningkatan akurasi sebesar 75% pada percobaan pertama dan 98% pada percobaan kedua. Dari analisis sentimen, ditemukan bahwa 42% komentar bersentimen negatif, didominasi oleh kekhawatiran tenaga parkir terhadap kesulitan adaptasi teknologi; 35% komentar bersentimen netral, menunjukkan kebingungan masyarakat terkait metode pembayaran; dan 23% komentar bersentimen positif, mengapresiasi transparansi tarif dan modernisasi layanan. Implikasi praktis dari hasil ini menunjukkan bahwa efektivitas e-parking dapat ditingkatkan melalui sosialisasi lebih intensif kepada masyarakat, pelatihan khusus bagi juru parkir, serta penyediaan opsi pembayaran yang lebih variatif. Selain itu, peningkatan infrastruktur dan pengoptimalan layanan teknis diperlukan untuk memastikan adopsi e-parking yang lebih luas dan berkelanjutan.Kata kunci: Analisis Sentimen, BERT, E-Parking, Media Sosial , Ponorogo
Optimization of Genetic Algorithm from Comparison of Machine Learning for Heart Disease Prediction Purwati, Neni; Nurlistiani, Rini
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.87898

Abstract

Ischemic Heart Disease (IHD) is the leading cause of death worldwide, accounting for 13% of global fatalities. The number of deaths caused by IHD rose from 2.7 million in 2000 to 9.1 million in 2021, an increase of 6.4 million. IHD can be diagnosed through medical examinations or various health tests, as well as by leveraging technological advancements in artificial intelligence to enable early disease detection. This early detection is crucial for preventing heart disease, as there is currently no cure for the condition. This study aims to compare machine learning algorithms based on decision tree methods (Decision Tree, Random Forest, and Gradient Boosted Tree) with optimization using genetic algorithms to predict heart disease. The dataset used includes information from 8,625 patients who have experienced heart attacks, featuring attributes such as Sex, General Health, Age Category, Height (in meters), Weight (in kilograms), BMI, and "Had Heart Attack" as the label attribute. The initial modeling phase involved splitting the data into 80% for training (6,900 samples) and 20% for testing (1,725 samples). The results showed that the Random Forest model achieved the highest accuracy at 95.26%, narrowly surpassing the Decision Tree model, which attained 95.22%, by 0.04%. Meanwhile, the Gradient Boosted Tree model demonstrated the lowest accuracy at 90.99%. Subsequently, the application of the Genetic Algorithm significantly improved the accuracy, precision, and recall metrics across all three models, although the recall value for the Gradient Boosted Tree model decreased by 5.17%.
Perancangan UI/UX Aplikasi HaiPetani Berbasis Mobile Menggunakan Metode User Centered Design Saphana, Najwa Aulia; Saputra, Edi; A, Muhammad Razi
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.79704

Abstract

Pertanian merupakan sektor penting bagi masyarakat Indonesia, dengan sebagian besar penduduk bergantung padanya sebagai sumber pendapatan utama. Desa Sungai Muluk di Kabupaten Tanjung Jabung Barat, Provinsi Jambi adalah contoh wilayah di mana pertanian menjadi mata pencaharian utama, namun masyarakatnya menghadapi berbagai kendala seperti gagal panen dan serangan hama. Para petani sering kesulitan menemukan solusi yang efektif karena keterbatasan pengetahuan yang mereka miliki tentang praktik pertanian yang optimal serta kurangnya dukungan yang diberikan oleh pemerintah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi mobile bernama HaiPetani menggunakan metode User Centered Design (UCD) untuk menghubungkan para petani dengan ahli pertanian. Melalui observasi dan diskusi, ditemukan bahwa para petani Desa Sungai Muluk membutuhkan bimbingan langsung dari ahli pertanian agar dapat memberikan solusi yang lebih mendalam dan akurat terhadap permasalahan yang mereka hadapi. Aplikasi ini diharapkan dapat menjadi platform yang memfasilitasi komunikasi antara petani dan ahli, serta memperluas wawasan mereka seputar pertanian. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa aplikasi HaiPetani yang telah melalui Usability Testing dengan metode Cognitive Walkthrough menggunakan tools Maze, berhasil mencapai parameter learnability, efficiency, dan effectiveness dengan kategori sangat baik. Sehingga dapat disimpulkan bahwa desain user interface dan user experience aplikasi ini terbukti mudah dipahami, efektif, dan diterima dengan baik oleh para petani di Desa Sungai Muluk. Aplikasi HaiPetani diharapkan mampu meningkatkan produktivitas dan kesejahteraan petani dalam sektor pertanian.
Vulnerability Risk Assessment Menggunakan Metode Open Web Application Security Project (OWASP) pada E-Learning Perguruan Tinggi Negeri di Aceh Rahman, Ashri Nurhajizah; Ula, Munirul; Nisa, Fidyatun
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.79172

Abstract

Salah satu aplikasi yang sangat diperlukan saat ini adalah e-learning atau pembelajaran daring. Aplikasi ini membawa banyak manfaat dalam proses belajar mengajar secara online. Selain itu, e-learning juga membantu mengatasi kendala waktu dan ruang dalam pembelajaran. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan mengumpulkan informasi mengenai permasalahan keamanan dan kerentanan e-learning yang digunakan di perguruan tinggi negeri, terutama di Aceh, 4 e-learning di Aceh menjadi subjek pengujian. Metode yang digunakan adalah Vulnerability Risk Assessment dengan perhitungan OWASP Risk Rating dan menggunakan alat bantu OWASP Zap. Metodologi ini terbagi menjadi beberapa faktor, seperti Threat Agent Factors, Vulnerability Factors, Technical Impact, dan Business Impact, untuk mengukur tingkat risiko keamanan website. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Politeknik Negeri Lhokseumawe (PNL) memiliki kerentanan tertinggi dengan nilai 4,42 dan level risiko medium. Di peringkat kedua adalah Institut Seni Budaya Indonesia Aceh (ISBI Aceh) dengan nilai 4,36 dan level risiko medium. Universitas Malikussaleh (UNIMAL) berada di peringkat ketiga dengan nilai 4,33 dan level risiko medium, sementara Universitas Syiah Kuala (USK) menempati peringkat terakhir dengan nilai 4,29 dan level risiko medium.
Evaluasi Kinerja Protokol Routing DTN untuk Skenario Smart Environment di Makassar Fakhirah, Andi Lulu; Salim, Agus; Arda, Abdul Latief
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.87066

Abstract

Penggunaan teknologi smart environment di kota Makassar menimbulkan tantangan komunikasi, terutama karena koneksi jaringan yang tidak selalu stabil. Delay Tolerant Network (DTN) adalah solusi yang memungkinkan pengiriman data meskipun jaringan sering terputus. Penelitian ini bertujuan untuk menyebarkan beberapa protokol routing DTN dalam mendukung lingkungan cerdas di Makassar, dengan mempertimbangkan jaringan yang dinamis dan mobilitas perangkat IoT serta pengguna di kota. Protokol yang diuji meliputi Epidemic Routing, PRoPHET, dan Spray and Wait. Pengujian dilakukan menggunakan ONE Simulator, dengan mengukur kinerja berdasarkan persentase pesan yang berhasil terkirim (probabilitas pengiriman), waktu tunda (latency), biaya tambahan (overhead), Jarak jaringan (hopcount). Hasilnya menunjukkan bahwa setiap protokol memiliki kelebihan dan kekurangan yang bergantung pada situasi jaringan dan pergerakan perangkat. Protokol PRoPHET lebih efisien dalam kondisi mobilitas yang teratur, sedangkan Epidemic Routing lebih baik untuk situasi darurat di mana jaringan sering terganggu. Penelitian ini memberikan panduan penting dalam memilih protokol DTN yang tepat untuk mendukung pengembangan smart environment di Makassar.

Page 1 of 2 | Total Record : 17

 1   2 

Filter by Year

2025 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 13, No 4 (2025) Vol 13, No 3 (2025) Vol 13, No 2 (2025) Vol 13, No 1 (2025) Vol 12, No 4 (2024) Vol 12, No 3 (2024) Vol 12, No 2 (2024) Vol 12, No 1 (2024) Vol 11, No 4 (2023) Vol 11, No 3 (2023) Vol 11, No 2 (2023) Vol 11, No 1 (2023) Vol 10, No 4 (2022) Vol 10, No 3 (2022) Vol 10, No 2 (2022) Vol 10, No 1 (2022) Vol 9, No 4 (2021) Vol 9, No 3 (2021) Vol 9, No 2 (2021) Vol 9, No 1 (2021) Vol 8, No 4 (2020) Vol 8, No 3 (2020) Vol 8, No 2 (2020) Vol 8, No 1 (2020) Vol 7, No 4 (2019) Vol 7, No 3 (2019) Vol 7, No 2 (2019) Vol 7, No 1 (2019) Vol 6, No 4 (2018) Vol 6, No 3 (2018) Vol 6, No 2 (2018) Vol 6, No 1 (2018) Vol 5, No 4 (2017) Vol 5, No 3 (2017) Vol 5, No 2 (2017) Vol 5, No 1 (2017) Vol 4, No 3 (2016) Vol 4, No 2 (2016) Vol 4, No 1 (2016) Vol 3, No 3 (2015) Vol 3, No 2 (2015) Vol 3, No 1 (2015) Vol 2, No 3 (2014) Vol 2, No 2 (2014) Vol 2, No 1 (2014) Vol 1, No 3 (2013) Vol 1, No 2 (2013) Vol 1, No 1 (2013) More Issue