cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Fricles A Sianturi
Contact Email
jurnaljustikpen@gmail.com
Phone
+6285372207091
Journal Mail Official
jurnaljustikpen@gmail.com
Editorial Address
Jl. Bunga Sedap Malam IV No 8A, LK.VI. Kel. Sempakata, Kec. Medan Selayang
Location
Unknown,
Unknown
INDONESIA
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan (JUSTIKPEN)
Published by PT. Utility Project Solution
ISSN : -     EISSN : 28287924     DOI : -
Core Subject : Economy, Science, Education, Social, Engineering,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Engineering Mechanical Engineering Social Sciences Other
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Komputer dan Teknologi Pendidikan (JUSTIKPEN) memiliki Topik Utama untuk diterbitkan yang mencakup: 1. IT Infrastructure and Security (ITIS): Information Security and Privacy Digital Forensics Network Security Cryptography Cloud and Virtualization Emerging Technologies Computer Vision and Image Ethics in Information Systems Human Computer Interaction Wireless Sensor Networks Medical Image Analysis Internet of Things Mobile and Pervasive Computing Real-time Systems and Embedded Systems Parallel and Distributed Systems 2. Data Engineering and Business Intelligence (DEBI): Information Security and Privacy Business Intelligence Data Mining Intelligent Systems Artificial Intelligence Autonomous Agents Intelligent Agents Multi-Agent Systems Expert Systems Pattern Recognition Machine Learning Soft Computing Optimization Forecasting Meta-Heuristics Computational Intelligence Decision Support Systems 3. Data Acquisition and Information Dissemination (DAID): Open Data Social Media Knowledge Management Social Networks Big Data Web Services Database Management Systems Semantics Web and Linked Data Visualization Information Social Information Systems Social Informatics Spatial Informatics Systems Geographical Information Systems 4. Teknologi Pendidikan
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 125 Documents
 9   10   11   12   13 
Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Energi Indah Anggreyani Siregar; Angga Juledi; Ibnu Rasyid Munthe
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 5 No. 2.1 (2026): Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pengelolaan energi pada gedung perkantoran, fasilitas pendidikan, dan lingkungan industri masih banyak dilakukan secara manual sehingga proses pencatatan konsumsi energi, pemantauan beban, serta evaluasi efisiensi belum berjalan optimal. Kondisi ini menyebabkan keterlambatan pengambilan keputusan dan sulitnya mengidentifikasi sumber pemborosan energi. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun Sistem Informasi Manajemen Energi yang mampu mengintegrasikan proses pencatatan data, pemantauan penggunaan energi secara real-time, analisis konsumsi, serta penyajian laporan sebagai dasar pengambilan keputusan. Metode penelitian yang digunakan meliputi observasi lapangan, wawancara pengguna, analisis kebutuhan sistem, perancangan menggunakan Unified Modeling Language (UML), pengembangan sistem berbasis web dengan metode prototype, serta pengujian menggunakan black-box testing dan uji kepuasan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu menampilkan data konsumsi energi harian, mingguan, dan bulanan, memberikan notifikasi ketika terjadi lonjakan pemakaian, serta menghasilkan laporan otomatis. Pengujian fungsional menunjukkan seluruh fitur berjalan sesuai rancangan, sedangkan hasil uji pengguna menunjukkan sistem mudah digunakan dan membantu proses monitoring energi. Implementasi sistem juga menunjukkan adanya peningkatan kecepatan pelaporan dan kemudahan identifikasi area boros energi. Dengan demikian, Sistem Informasi Manajemen Energi yang dikembangkan dapat menjadi solusi efektif untuk meningkatkan efisiensi operasional, akurasi data, dan kualitas pengambilan keputusan terkait pengelolaan energi.
Pengembangan Modul Ajar Materi Bangun Ruang Berbasis 4C di Kelas V SD GMIM Pinaras Thania C Bawole; Widdy H. F. Rorimpandey; Juliana M. Sumilat
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 6 No. 1 (2026): Edisi April - September 2026 IN PRESS
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/justikpen.v6i1.355

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan modul ajar berbasis 4C (Critical Thinking, Communication, Creativity, dan Collaborative) pada materi bangun ruang kelas V SD GMIM Pinaras. Subjek pada penelitian ini adalah siswa kelas V yang berjumlah 16 orang. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian pengembangan model 4-D yang pada penelitian ini dibatasi pada 3D yaitu define, design, dan development. Modul ajar dikembangkan berdasarkan karakteristik materi dan siswa yang diperoleh dari tes diagnostik. Selanjutnya, didesain dan dikembangkan peneliti berdasarkan keterampilan 4C. Uji validasi modul ajar dilakukan dengan hasil validasi modul ajar yang sangat layak oleh ahli media dan layak berdasarkan penilaian 2 ahli materi, serta mendapatkan respon dari guru sangat baik, sedangkan respon siswa ada pada kategori baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa modul ajar materi bangun ruang berbasis 4C layak digunakan.
Segmentasi Citra Rambu Lalu Lintas Menggunakan Arsitektur DeepLabV3+ Berbasis Convolutional Neural Network Intan Aulia; Mutaqin Akbar
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 6 No. 1 (2026): Edisi April - September 2026 IN PRESS
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/justikpen.v6i1.896

Abstract

Keamanan di jalan raya sangat ditentukan oleh kemampuan pengemudi dalam memahami serta mengikuti petunjuk yang ada. Namun, pengenalan rambu secara manual rentan terhadap kelalaian manusia, sehingga diperlukan sistem yang dapat secara otomatis mendekteksi dan memisahkan rambu lalu lintas secara akurat. Tujuan dari studi ini adalah menciptakan model segmentasi citra rambu lalu lintas dengan memanfaatkan arsitektur DeepLabV3+ berbasis Convolution Neural Network (CNN) dengan backbone MobileNetV2. Kumpulan data yang dipakai terdiri atas 2.050 foto rambu lalu lintas yang mencakup 10 kategori rambu, yang diperoleh dari penelitian terdahulu. Karena dataset awal belum memiliki anatosi mask, dilakukan proses pelabelan manual menggunakan perangkat lunak LabelMe untuk menghasilkan mask segmentasi. Citra tersebut kemudian diubah ukurannya menjadi 128×128 piksel. Model DeepLabV3+ dikonfigurasi dengan optimizer Adam (learning rate 0,0002), ditraining selama 40 epoch dengan batch size 4 pada platfrom Google Colab menggunakan GPU T4. Evaluasi terhadap data pengujian mengindikasikan bahwa model ini memperoleh tingkat akurasi sebesar 93,59%,Intersection over Union (IoU) sebesar 79,12%, serta koefisien Dice sebesar 79,96%. Hasil ini membuktikan bahwa arsitektur DeepLabV3+ dengan backbone MobileNetV2 mampu melakukan segmentasi citra rambu lalu lintas secara efektif pada dataset 10 kelas.
Implementasi Convolutional Neural Network dengan Arsitektur MobileNetV3 untuk Klasifikasi Batik Jawa Timur Rivka Novi Cahyati; Mutaqin Akbar
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 6 No. 1 (2026): Edisi April - September 2026 IN PRESS
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/justikpen.v6i1.897

Abstract

Kesenian batik menyimpan kekayaan motif yang khas di berbagai wilayah Indonesia, termasuk Jawa Timur. Setiap motif batik memiliki corak, warna, dan tekstur yang khas sehingga identifikasi secara manual memerlukan ketelitian ekstra dan waktu yang tidak singkat. Kemajuan teknologi pemrosesan citra digital beserta deep learning membuka peluang untuk melaksanakan identifikasi motif batik secara otomatis yang menghasilkan akurasi optimal. Penelitian ini dibuat bertujuan untuk mengimplementasikan Convolutional Neural Network (CNN) berbasis arsitektur MobileNetV3Small untuk mengategorisasikan motif batik Jawa Timur. Dataset penelitian ini menggunakan 450 citra batik yang terdistribusi dalam tiga kategori, yaitu batik Madura, batik Banyuwangi, dan batik Pring. Tahap preprocessing terdiri dari resize citra menjadi 224×224 piksel, normalisasi data, serta augmentasi menggunakan horizontal flip, rotation, dan zoom. Model ini dibangun dengan menerapkan teknik transfer learning, di mana MobileNetV3Small dimanfaatkan sebagai feature extractor. Pelatihan meliputi fase feature extraction dan fine-tuning dengan optimizer Adam serta loss function sparse categorical crossentropy. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mencapai accuracy 72% dengan recall tertinggi pada kelas batik_pring senilai 0,91. Penelitian ini membuktikan bahwa MobileNetV3Small dapat diterapkan secara efektif untuk klasifikasi citra batik dengan komputasi yang lebih ringan dan efisien. Lebih lanjut, implementasi transfer learning dan augmentasi data mampu meningkatkan kapabilitas generalisasi model sehingga menghasilkan klasifikasi yang lebih optimal.
Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Baru Software Engineer Menggunakan Metode Profile Matching Pada PT. XYZ Ashja Radithya Lesmana; Agata Mulia Ramadhan; Ahmad Rizki Awaluddin; Zatin Niqotaini
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 6 No. 1 (2026): Edisi April - September 2026 IN PRESS
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/justikpen.v6i1.943

Abstract

Proses seleksi penerimaan karyawan baru adalah salah satu tahapan krusial dalam manajemen sumber daya manusia. Karyawan adalah salah satu aset terpenting yang dimiliki perusahaan dalam proses mempertahankan keberlangsungan perusahaan dan meningkatkan daya saing. PT. XYZ sebagai perusahaan fiktif yang bergerak di bidang teknologi informasi menghadapi tantangan dalam menyeleksi kandidat Software Engineer secara objektif dan efisien. Proses yang masih bersifat manual cenderung subjektif dan tidak terukur. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Profile Matching untuk mendukung pengambilan keputusan dalam penerimaan karyawan baru posisi Software Engineer pada PT. XYZ. Metode SPK Profile Matching bekerja dengan membandingkan kompetensi individu terhadap profil ideal jabatan sehingga menghasilkan nilai gap yang menjadi dasar perangkingan kandidat. Kriteria penilaian dibagi menjadi dua aspek utama, yaitu aspek hardskill dan softskill, masing-masing dibagi ke dalam Core Factor dan Secondary Factor. Perhitungan dilakukan terhadap data dummy lima kandidat dengan sembilan sub-kriteria. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Profile Matching mampu menghasilkan perangkingan kandidat secara objektif dengan K3 (Citra) memperoleh nilai tertinggi sebesar 4,88 dan menduduki peringkat pertama sebagai kandidat yang paling direkomendasikan.
Systematic Literature Review: Optimalisasi Pengawasan Keimigrasian Melalui Pengembangan Fitur Pelaporan pada Chatbot Whatsapp: Bahasa Indonesia Nur Muhammad Arrizky; Rasona Sunara Akbar; Isidorus Anung Prabadhi
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 6 No. 1 (2026): Edisi April - September 2026 IN PRESS
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55338/justikpen.v6i1.950

Abstract

Transformasi digital di sektor keimigrasian menuntut adanya sistem pengawasan orang asing yang efisien, responsif, dan partisipatif. Namun, asisten virtual (chatbot) instansi pemerintah saat ini mayoritas masih bersifat informatif dan belum menyentuh aspek transaksional pelaporan. Urgensi penelitian ini didorong oleh fakta empiris studi kasus tahun 2025 di Ponorogo, di mana kegagalan deteksi dini terhadap Warga Negara Asing (WNA) yang menyalahgunakan izin tinggal mengungkap adanya celah komunikasi antara otoritas dan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk merumuskan konsep pengembangan fitur pelaporan orang asing pada chatbot WhatsApp keimigrasian guna meningkatkan validitas data dan efisiensi pengawasan. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan pendekatan PRISMA, melalui analisis terhadap 20 artikel terpilih dari basis data Google Scholar, Semantic Scholar, dan Open Alex (2021-2026). Temuan menunjukkan bahwa integrasi teknologi Natural Language Processing (NLP) dan Optical Character Recognition (OCR) pada platform WhatsApp dapat mereduksi kesalahan input manual serta mempercepat validasi dokumen secara real-time melalui konektivitas API SIMKIM. Berdasarkan perspektif Technology Acceptance Model (TAM), penggunaan WhatsApp meningkatkan partisipasi publik karena faktor familiaritas dan kemudahan akses. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penambahan fitur pelaporan merupakan langkah strategis untuk menutup kesenjangan fungsional (functional gap) asisten virtual sekaligus memperkuat fungsi intelijen keimigrasian dengan tetap mematuhi UU No. 27 Tahun 2022 tentang Perlindungan Data Pribadi.
Klasifikasi Risiko Burnout Akade Klasifikasi Risiko Burnout Akademik Pada Siswa Kelas XI SMA LTI IGM Berdasarkan Pola Belajar Menggunakan Algoritma Decision Tree: Klasifikasi Risiko Burnout Akademik pada Siswa Kelas XI SMA LTI IGM Berdasarkan Pola Belajar Menggunakan Algoritma Decision Tree Aditya Aji Sagara; Herri Setiawan; Muhammad Haviz Irfani
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 6 No. 1 (2026): Edisi April - September 2026 IN PRESS
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Burnout akademik merupakan kondisi kelelahan emosional, fisik, dan mental akibat tekanan akademik yang berkepanjangan yang dapat menurunkan motivasi, prestasi belajar, serta kesejahteraan psikologis siswa. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode deteksi dini untuk membantu sekolah mengidentifikasi siswa yang berisiko mengalami burnout akademik. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan tingkat risiko burnout akademik siswa menggunakan algoritma Decision Tree. Penelitian dilakukan terhadap 101 siswa kelas XI SMA LTI IGM dengan menggunakan data hasil kuesioner yang memuat berbagai indikator burnout akademik. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, seleksi fitur menggunakan Information Gain, pembangunan model Decision Tree, penyeimbangan data menggunakan teknik oversampling, serta evaluasi menggunakan confusion matrix, accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model sebelum proses balancing memperoleh akurasi sebesar 86%, sedangkan setelah dilakukan oversampling performa model meningkat menjadi 94%, dengan nilai precision, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 94%. Hasil seleksi fitur juga menunjukkan bahwa indikator keraguan terhadap potensi diri, kecemasan berlebihan, dan kekhawatiran terhadap masa depan merupakan faktor yang paling berpengaruh dalam klasifikasi risiko burnout akademik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Decision Tree yang dikombinasikan dengan Information Gain dan oversampling mampu meningkatkan performa klasifikasi serta berpotensi digunakan sebagai alat bantu deteksi dini burnout akademik untuk mendukung pengambilan keputusan dan penyusunan intervensi yang lebih tepat di lingkungan sekolah.
Pemanfaatan Machine Learning dalam Keamanan Siber: Tinjauan Literatur Sistematis tentang Lanskap Terkini dan Tren Masa Depan Wahyudi
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 6 No. 1 (2026): Edisi April - September 2026 IN PRESS
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Laju eskalasi ancaman siber yang melampaui kapasitas sistem deteksi berbasis aturan statis mendorong kebutuhan mendesak akan pendekatan deteksi yang adaptif dan berbasis data. Kajian ini bertujuan memetakan kinerja algoritma machine learning (ML) dalam mendeteksi serangan siber, mengidentifikasi tantangan implementasi yang berulang, serta mengevaluasi tingkat kematangan tren penelitian masa depan. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) mengacu pada panduan Carrera-Rivera et al. [6], dengan penelusuran sistematik pada enam basis data akademik: IEEE Xplore, ScienceDirect, SpringerLink, ACM Digital Library, Google Scholar, dan Portal Garuda. Dari 156 artikel yang teridentifikasi, 19 studi ditetapkan sebagai korpus final melalui prosedur PRISMA terdiri atas 9 studi primer (2020–2025) dan 10 studi landasan (sebelum 2020), setelah melewati penilaian kualitas dua dimensi: rigor metodologis dan relevansi industri. Hasil analisis menunjukkan bahwa CNN dan LSTM mencapai akurasi deteksi 97–99%, mengungguli Random Forest (95–98%) dan SVM (90–97%) dalam skenario klasifikasi kompleks. Empat tantangan implementasi yang paling konsisten dijumpai adalah ketidakseimbangan data latih, kendala latensi real-time, serangan adversarial, dan opasitas model deep learning. Dataset CICIDS2017 dan UNSW-NB15 semakin menggantikan posisi NSL-KDD sebagai standar evaluasi karena lebih merepresentasikan kondisi jaringan modern. Kajian ini menyimpulkan bahwa federated learning dan explainable AI (XAI) merupakan dua arah penelitian yang paling matang untuk mengatasi hambatan privasi data dan opasitas model. Kontribusi utama kajian ini terletak pada pemisahan eksplisit antara studi empiris terkini dan studi landasan historis dalam satu kerangka SLR terpadu, menghasilkan peta kinerja algoritma yang dapat langsung dijadikan acuan bagi praktisi keamanan dalam menentukan pendekatan ML yang sesuai dengan kapasitas infrastruktur organisasi.
Penerapan Fitur Microsoft Word Dalam Pembelajaran Informatika Untuk Meningkatkan Keterampilan Penyusunan Karya Tulis Akademik Siswa SMPN 2 Jetis wardatun nafisa; Zaehol Fatah
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 6 No. 1 (2026): Edisi April - September 2026 IN PRESS
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perkembangan teknologi perangkat lunak saat ini mengalami kemajuan signifikan, khususnya pada aplikasi pengolah kata seperti Microsoft Word. Penelitian ini dilatarbelakangi oleh rendahnya penguasaan teknis siswa di SMPN 2 Jetis dalam menyusun dokumen formal yang sesuai dengan standar kaidah penulisan karya ilmiah. Fokus utama penelitian adalah pengujian kesesuaian fitur-fitur spesifik pada perangkat lunak Microsoft Word dalam mata Pelajaran Informatika, seperti pengaturan font, paragraph, bold, italic, underline, dan page layout, dalam meningkatkan kompetensi digital siswa pada mata pelajaran Informatika. Penelitian ini menggunakan metode pendekatan kuantitatif kepada 30 responden siswa dan fase intervensi untuk mengukur sejauh mana intervensi pelatihan mampu memperbaiki keterampilan teknis siswa dalam membuat karya tulis akademik yang sistematis dan sesuai dengan kaidah. Data dikumpulkan melalui observasi dan kuesioner, kemudian dianalisis menggunakan teknik statistik deskriptif untuk mengukur indeks performa dan tingkat kepuasan. Hasil penelitian di SMP 2 Jetis menunjukkan adanya peningkatan kompetensi akademik yang lebih tinggi, dengan kenaikan skor rata-rata perolehan aspek siswa sebesar 3,1 dan tingkat keberhasilan pelatihan siswa mencapai 87,9%. Penggunaan fitur-fitur tersebut terbukti secara nyata meningkatkan efisiensi waktu pengerjaan tugas akademik dan meminimalisir kesalahan format manual. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penguasaan perangkat pengolah kata secara mendalam merupakan kompetensi digital esensial yang mendukung literasi akademik siswa di tingkat sekolah menengah pertama. Dengan temuan ini, pendekatan pembelajaran berbasis praktik terbukti efektif dalam memperkuat kemampuan teknis siswa secara terukur dan akademis.
Perancangan Sistem Informasi Pemeliharaan Kendaraan Mobil Berbasis Web pada PT Bestindo Car Utama Lailan Cipta Hermawan; Rengga Herdiansyah
Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 6 No. 1 (2026): Edisi April - September 2026 IN PRESS
Publisher : Utiliti Project Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pengelolaan data pemeliharaan kendaraan yang belum terintegrasi di lingkungan bengkel resmi menyebabkan inefisiensi dalam proses pencatatan serta keterbatasan dalam penyediaan riwayat servis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi berbasis web yang mampu mengintegrasikan alur kerja layanan servis dan manajemen inventaris suku cadang. Pengembangan sistem menggunakan model Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan basis data relasional (MySQL), implementasi antarmuka (PHP), serta pengujian perangkat lunak. Hasil pengujian fungsional menggunakan metode Black Box menunjukkan bahwa seluruh modul utama sistem berjalan dengan tingkat keberhasilan 100% pada 7 skenario uji, meliputi autentikasi pengguna, pencatatan servis, pengurangan stok suku cadang secara otomatis, dan pembuatan laporan. Implementasi sistem ini mampu mengurangi redundansi input data serta memusatkan riwayat pemeliharaan, sehingga mendukung pengambilan keputusan operasional yang lebih akurat.

Page 11 of 13 | Total Record : 125

 9   10   11   12   13 

Filter by Year

2021 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 6 No. 1 (2026): Edisi April - September 2026 IN PRESS Vol. 5 No. 2.1 (2026): Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 5 No. 2 (2026): Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 5 No. 1 (2025): Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 4 No. 2 (2025): Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 4 No. 1 (2024): Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan Vol. 3 No. 2 (2024): Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan (JUSTIKPEN Vol. 3 No. 1 (2023): Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Vol. 2 No. 2 (2023): Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Vol. 2 No. 1 (2022): Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Vol. 1 No. 2 (2022): Sistem Informasi, Teknik Informatikan dan Teknologi Pendidikan Vol. 1 No. 1 (2021): Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Informasi More Issue