cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
siswanto
Contact Email
prosisko.unsera@gmail.com
Phone
+62818487117
Journal Mail Official
prosisko.unsera@gmail.com
Editorial Address
Universitas Serang Raya Gedung Utama Lantai 3 Fakultas Teknologi Informasi Program Studi Sistem komputer Jl. Raya Cilegon No.Km. 5, Taman, Drangong, Kec. Taktakan, Kota Serang, Banten 42162
Location
Kota serang,
Banten
INDONESIA
PROSISKO : Jurnal Pengembangan Riset dan observasi Rekayasa Sistem Komputer
Published by Universitas Serang Raya
ISSN : 24067733     EISSN : 25979923     DOI : https://doi.org/10.30656/prosisko
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Mechanical Engineering
Journal elektronik yang berisi tentang jurnal-jurnal riset dan observasi Sistem Komputer, jaringan komputer, perangkat cerdas, IOT, cloud computing, robotik
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Jaringan Komputer dan Komunikasi
Articles 412 Documents
 38   39   40   41   42 
IMPLEMENTASI METODE AHP DALAM MENENTUKAN MINAT BAKAT SISWA ATAU SISWI UNTUK MEMILIH EKSTRAKURIKULER (STUDI KASUS: MTS NURUL HUDA) Ade Gilang Rhamadon; Dede Supiyan
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 13 No. 3 (2026): Prosisko Vol. 13 No. 3 November 2026
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v13i3.12122

Abstract

Pendidikan memiliki peran fundamental dalam pengembangan potensi peserta didik tidak hanya melalui kegiatan intrakurikuler tetapi juga melalui kegiatan ekstrakurikuler berperan penting dalam pengembangan minat dan bakat peserta didik, proses pemilihan ekstrakurikuler di MTs Nurul Huda Tangerang Selatan menghadapi permasalahan mendasar berupa penilaian yang bersifat manual dan subjektif tanpa indikator terstandar, sehingga rekomendasi yang dihasilkan tidak mencerminkan potensi nyata siswa secara objektif, penelitian ini menawarkan solusi melalui perancangan dan implementasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis website dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) sebagai dasar pembobotan kriteria, Empat kriteria penilaian ditetapkan, meliputi minat, bakat, kedisiplinan, dan prestasi, yang dievaluasikan terhadap lima alternatif ekstrakurikuler yaitu futsal, bulu tangkis, paskibra, hadroh, dan pramuka. pengumpulan data dilakukan melalui observasi dan wawancara terhadap pihak sekolah. Hasil perhitungan AHP menghasilkan rekomendasi per siswa dengan nilai preferensi tertinggi 0,94. Evaluasi penerimaan pengguna melalui kuesioner Skala Likert kepada 30 responden guru maupun siswa memperoleh skor 84,97%, masuk kategori Sangat Baik, sistem yang dikembangkan berhasil menggantikan proses manual menjadi mekanisme rekomendasi yang objektif, terstruktur, dan transparan serta meningkatkan kualitas pengambilan keputusan guru dalam menentukan ekstrakurikuler yang sesuai dengan minat dan bakat setiap peserta didik.
PENERAPAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DAN RECURRENT NEURAL NETWORK (RNN) UNTUK PENGENALAN KARAKTER AKSARA BUGIS Nirwana; Rizal Adi Saputra; Muhammad Ihsan Sarita
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 13 No. 3 (2026): Prosisko Vol. 13 No. 3 November 2026
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v13i3.12125

Abstract

Aksara Bugis atau Lontara merupakan salah satu warisan budaya Nusantara yang penggunaannya semakin berkurang akibat dominasi aksara Latin. Penelitian ini bertujuan menganalisis kinerja kombinasi algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dan Recurrent Neural Network (RNN) berbasis Long Short-Term Memory (LSTM) dalam mengenali karakter aksara Bugis. CNN digunakan untuk mengekstraksi fitur visual citra, sedangkan LSTM dimanfaatkan untuk memahami pola karakter. Sistem dikembangkan dengan menerapkan metode Rational Unified Process (RUP) sebagai pendekatan dalam proses pengembangan perangkat lunak. Dataset penelitian berjumlah 14.079 citra yang diperoleh dari Kaggle dan survei lapangan. Tahap preprocessing meliputi greyscale , normalisasi piksel, dan resize citra menjadi 64×64 piksel. Akurasi metrik , presisi, recall, dan F1-Score digunakan untuk memutar kinerja model. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 192 citra, sistem mampu mengenali 182 citra dengan benar dan memperoleh akurasi sebesar 94,79%. Temuan dari pengujian black box menunjukkan bahwa fitur-fitur aplikasi berfungsi sesuai yang diharapkan. Penelitian ini menghasilkan sistem pengenalan aksara Bugis yang akurat dan efisien berbasis deep learning .
PEMBUATAN APLIKASI PENGGAJIAN KARYAWAN BERBASIS WEBSITE DENGAN SLIP GAJI OTOMATIS Muhammad Risky Mirad Rachman; Ferdyan; Faisal Cahyadi Saima; Try Sugiyarto Soeparyanto; Abdul Kadir
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 13 No. 3 (2026): Prosisko Vol. 13 No. 3 November 2026
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v13i3.12165

Abstract

Pengelolaan gaji karyawan merupakan salah satu proses dalam operasional perusahaan yang menuntut keakuratan tinggi dan kepatuhan terhadap regulasi ketenagakerjaan yang berlaku. Proses penggajian yang masih dilakukan secara manual kerap menimbulkan berbagai permasalahan, seperti kesalahan dalam perhitungan komponen gaji, tidak konsistennya data, dan keterlambatan distribusi slip gaji. Penelitian ini bertujuan untuk membangun Aplikasi Penggajian Karyawan Berbasis Website dengan Slip Gaji Otomatis sebagai solusi atas permasalahan tersebut. Metode pengembangan yang digunakan adalah model Waterfall, yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mengintegrasikan seluruh proses penggajian dalam satu platform, mulai dari pengelolaan data departemen dan karyawan, konfigurasi komponen gaji yang fleksibel, perhitungan gaji dengan adanya komponen tunjangan dan potongan seperti PPh 21 dan BPJS Kesehatan, mekanisme verifikasi dan persetujuan gaji secara bertingkat, hingga penerbitan dan distribusi slip gaji secara otomatis melalui email kepada setiap karyawan. Aplikasi ini berhasil meminimalkan risiko kesalahan perhitungan, meningkatkan akuntabilitas pengelolaan gaji, serta mempercepat distribusi informasi penggajian secara tepat waktu dan transparan kepada seluruh karyawan perusahaan.
DETEKSI SERANGAN SIBER BERDASARKAN BERKAS LOG WEB SERVER MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS Purwandy Muhammad; Estu Sinduningrum
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 13 No. 3 (2026): Prosisko Vol. 13 No. 3 November 2026
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v13i3.12176

Abstract

Meningkatnya intensitas serangan siber berbasis HTTP menuntut adanya mekanisme deteksi dini yang adaptif dibandingkan dengan pendekatan tradisional berbasis signature. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma pembelajaran tak terarah (unsupervised learning) K-Means clustering untuk mengidentifikasi anomali serangan siber menggunakan HTTP CSIC 2010 dataset. Tahapan penelitian diawali dengan ekstraksi delapan fitur numerik yang mencakup enkoding metode HTTP, panjang karakter URL dan muatan, kuantitas kata kunci serangan (SQLi dan XSS), serta rasio karakter khusus pada URL dan konten. Seluruh fitur ditransformasikan menggunakan Min-Max Scaler untuk menyeragamkan rentang skala jarak geometris. Penentuan jumlah klaster optimal divalidasi dengan metode Elbow yang menetapkan parameter  (kelompok normal dan anomali). Hasil pengelompokan K-Means dievaluasi terhadap label asli lapangan (ground-truth labels) melalui matriks konfusi. Pengujian menunjukkan bahwa kombinasi K-Means dan rekayasa fitur keamanan ini mampu memisahkan aktivitas intrusi dari lalu lintas normal dengan tingkat akurasi sebesar 61,54% dan presisi kelas serangan sebesar 54%. Penelitian ini berkontribusi dalam menyediakan kerangka otomatisasi pemilahan data log bagi personel Security Operations Center (SOC) untuk membantu memitigasi noise data pada alert keamanan secara lebih efisien. Kata Kunci: deteksi anomali, rekayasa fitur keamanan, K-Means Clustering, HTTP CSIC 2010, Security Operations Center.
KLASIFIKASI KUALITAS CABAI BERDASARKAN KONDISI SEHAT DAN TIDAK SEHAT MENGGUNAKAN CITRA DIGITAL Irma Reyta; Gus Nanang; Nur Azizah
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 13 No. 3 (2026): Prosisko Vol. 13 No. 3 November 2026
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v13i3.12213

Abstract

Kualitas cabai merupakan faktor penting dalam rantai pasok pangan karena berpengaruh langsung terhadap nilai jual dan kelayakan konsumsi. Penilaian kualitas secara manual yang masih banyak dilakukan saat ini dinilai tidak konsisten dan tidak efisien, terutama untuk volume besar. Penelitian ini mengusulkan sistem klasifikasi otomatis berbasis citra digital menggunakan dua metode, yaitu Convolutional Neural Network (CNN) sebagai metode utama dan K-Nearest Neighbor (KNN) sebagai metode pembanding. Dataset yang digunakan terdiri dari 200 citra cabai yang diperoleh dari Kaggle, dibagi menjadi dua kelas, yaitu sehat (healthy) dan tidak sehat (unhealthy) masing-masing sebanyak 100 citra. Pra-pemrosesan meliputi resizing, normalisasi nilai piksel, augmentasi data (horizontal flip, rotasi, dan zoom), serta pembagian data. Arsitektur CNN terdiri dari tiga blok convolutional dengan filter masing-masing, dilengkapi dropout dan EarlyStopping. KNN menggunakan nilai cross-validation 5-fold. Hasil pengujian menunjukkan CNN mencapai akurasi 92,5 persen, nilai loss 0,2606, serta precision, recall, dan F1-score rata-rata 0,93. Sementara itu, KNN memperoleh akurasi 85 persen dengan mean cross-validation 78,75 persen. CNN terbukti lebih unggul dibandingkan KNN dalam klasifikasi citra cabai, dengan selisih akurasi 7,5 persen. Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi pada otomasi seleksi kualitas pangan.
ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA SISTEM INVENTORI DENGAN ALGORITMA PENDETEKSI BARANG BERBASIS YOLOV11 DAN YOLOV8 muhammad luqman; Kasyfillah Ardaffa Fahrezi; Aji Setiawan
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 13 No. 3 (2026): Prosisko Vol. 13 No. 3 November 2026
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v13i3.12220

Abstract

Peningkatan efisiensi dan akurasi dalam sistem inventori merupakan tantangan utama dalam manajemen logistik modern. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja dua algoritma deteksi objek berbasis deep learning, yaitu YOLOv8 dan YOLOv11, dalam mendeteksi dan mengidentifikasi barang secara otomatis. Metode penelitian yang digunakan adalah eksperimen dengan melatih kedua model menggunakan dataset yang sama, kemudian mengevaluasi performanya berdasarkan metrik precision, recall, F1-score, mean Average Precision (mAP), dan kecepatan inferensi (FPS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa YOLOv11 memiliki performa yang menunjukkan performa yang lebih baik dengan nilai mAP sebesar 0.83 dan FPS sebesar 52, dibandingkan YOLOv8 yang memperoleh mAP sebesar 0.81 dan FPS sebesar 43. Hal ini menunjukkan bahwa YOLOv11 mampu memberikan keseimbangan yang lebih baik antara akurasi dan kecepatan. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemilihan model deteksi objek yang optimal untuk sistem inventori berbasis computer vision.
ANALISIS FORENSIK DIGITAL SERANGAN DDOS MENGGUNAKAN METODE ISSAF DAN NIST Wiwin Aswawarman; Elvi Saktiawati Salemaku; Hasmina Tari Mokui; Mustarum Musaruddin
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 13 No. 3 (2026): Prosisko Vol. 13 No. 3 November 2026
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v13i3.12222

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang pesat membuka celah meningkatnya kejahatan siber, khususnya serangan Distributed Denial of Service (DDoS). Berdasarkan laporan Cloudflare Radar, volume serangan HTTP DDoS meningkat sebesar 65% pada kuartal ketiga 2023 dibandingkan kuartal sebelumnya. Di Indonesia, Badan Siber dan Sandi Negara (BSSN) mencatat lebih dari 1,6 miliar anomali trafik pada 2021, sebagian besar terindikasi sebagai serangan siber termasuk DDoS yang menargetkan institusi pendidikan dan pemerintahan. Penelitian ini bertujuan menganalisis proses terjadinya serangan DDoS pada web server Universitas Nahdlatul Ulama Sulawesi Tenggara (UNUSULTRA) dan mengungkap bukti digital melalui pendekatan forensik digital. Penelitian menggunakan dua metode yaitu Information System Security Assessment Framework (ISSAF) untuk simulasi serangan penetrasi menggunakan KARMA-DDoS, dan National Institute of Standards and Technology (NIST) untuk investigasi forensik menggunakan Wireshark dan NetworkMiner. Hasil menunjukkan simulasi serangan DDoS berhasil mengganggu layanan web server, dibuktikan dengan munculnya pesan error establishing a database connection. Bukti digital berupa alamat IP penyerang, paket ICMP, pola trafik mencurigakan, dan koneksi SSL masif berhasil diidentifikasi serta direkonstruksi secara kronologis. Penelitian ini mengintegrasikan dual framework (ISSAF+NIST) dengan dual tools forensik (Wireshark+NetworkMiner) pada web server Universitas Nahdlatul Ulama Sulawesi Tenggara, sehingga dapat menjadi rujukan penguatan sistem keamanan jaringan di lingkungan akademik.   Kata Kunci: DDoS, Digital Forensik, ISSAF, NIST  
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN PUBLIKASI BERITA PARAGRAF MUDA PADA UKM JURNALISTIK MENGGUNAKAN AGILE SCRUM Cahyani Budihartanti; Alfian Eka Maulana; Muhammad Farhan Nur Hidayat; Muhammad Luthfi Pratama
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 13 No. 3 (2026): Prosisko Vol. 13 No. 3 November 2026
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v13i3.12230

Abstract

Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) di era digital sering kali menghadapi kendala dalam mengelola data operasional dan konten karena masih menggunakan platform yang terpisah, seperti penggunaan Blogspot sebagai portal berita dan spreadsheet untuk pencatatan operasional. Pemisahan ini menyebabkan data menjadi tersebar, sulit dilacak riwayatnya, rawan tidak konsisten, dan menyulitkan penyusunan laporan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem informasi manajemen berbasis web bernama "Paragraf Muda" yang mengintegrasikan pengelolaan konten jurnalistik dan data operasional UKM secara terpusat. Pengembangan perangkat lunak dilakukan menggunakan metode Agile dengan kerangka kerja Scrum, guna mengakomodasi kebutuhan sistem UKM yang dinamis secara bertahap, iteratif, dan adaptif terhadap masukan pengguna. Secara teknis, sistem dimodelkan dengan Unified Modeling Language (UML) dan Entity Relationship Diagram (ERD) , serta diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP melalui framework Laravel dan database MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan Scrum yang dibagi ke dalam beberapa tahapan sprint mampu memfasilitasi pembangunan fitur secara efektif. Sistem yang dihasilkan berhasil mengimplementasikan role-based access control untuk memisahkan ruang kerja dan wewenang secara jelas, sehingga alur kerja redaksional dari pembuatan brief oleh divisi Litbang, penulisan draf oleh anggota Redaksi, penyuntingan oleh Kepala Redaksi, hingga persetujuan dan publikasi akhir oleh Koordinator dan divisi Humas dapat berjalan secara terstruktur dan efisien.
PENERAPAN MEDIA PEMBELAJARAN INTERAKTIF BERBASIS ANDROID DI SMPN 4 KEMUNING Nur Ainah; Abdullah; Fitri Yunita
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 13 No. 3 (2026): Prosisko Vol. 13 No. 3 November 2026
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v13i3.12244

Abstract

Pembelajaran di Pendidikan Jasmani, Olahraga, dan Kesehatan (PJOK) di SMPN 4 Kemuning masih sangat bergantung pada Lembar Kerja Siswa (LKS) dan penjelasan dari guru sebagai sumber utama. Situasi ini mengakibatkan siswa mengalami kesulitan dalam mempelajari materi secara mandiri di luar kelas. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan media pembelajaran interaktif berbasis Android sebagai sumber alternatif yang lebih menarik, mudah diakses, dan tersedia untuk siswa setiap saat. Proses pengembangan aplikasi dilakukan dengan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC). Analisis kebutuhan sistem dilaksanakan menggunakan metode SWOT, sedangkan perancangannya menerapkan Unified Modeling Language (UML). Data penelitian dikumpulkan melalui observasi, wawancara, studi literature, dan distribusi kuesioner. Aplikasi yang dihasilkan disertai berbagai fitur seperti panduan penggunaan, capaian pembelajaran, materi, video pembelajaran, kuis interaktif, dan profil pengembang. Pengujian aplikasi dilaksanakan menggunakan Black Box Testing untuk aspek fungsional dan USE Questionnaire untuk aspek kegunaan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa semua fungsi aplikasi beroperasi sesuai rencana dengan tingkat kelayakan fungsional mencapai 100%. Sedangkan hasil pengujian kegunaan mendapat nilai 94% yang tergolong sangat baik. Dengan demikian, media pembelajaran berbasis Android yang dibuat dianggap layak digunakan sebagai alat pendukung untuk pembelajaran PJOK di SMPN 4 Kemuning, karena dapat mendorong kemandirian belajar siswa, meningkatkan ketertarikan terhadap pembelajaran, serta menghadirkan pengalaman belajar yang lebih efektif, interaktif, dan menyenangkan.
REKOMENDASI VIDEO MUSIK BERDASARKAN ENGAGEMENT YOUTUBE MENGGUNAKAN METODE TOPSIS: STUDI KASUS BTS Regina Zulaikha Tizar; Ilyas
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 13 No. 3 (2026): Prosisko Vol. 13 No. 3 November 2026
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v13i3.12254

Abstract

Perkembangan platform YouTube menjadikan video musik tidak hanya dinilai berdasarkan jumlah penonton, tetapi juga tingkat keterlibatan audiens yang tercermin melalui jumlah suka dan komentar. Penilaian video musik berdasarkan satu indikator saja dinilai kurang mampu menggambarkan kualitas interaksi pengguna secara menyeluruh. Oleh karena itu, diperlukan suatu pendekatan yang mampu mengolah berbagai indikator secara bersamaan agar diperoleh rekomendasi video musik yang lebih objektif. Penelitian ini bertujuan membangun sistem pendukung keputusan untuk merekomendasikan video musik BTS berdasarkan data keterlibatan audiens di YouTube. Penelitian menggunakan lima kriteria, yaitu jumlah penonton, jumlah suka, jumlah komentar, rasio suka terhadap penonton, dan rasio komentar terhadap penonton. Metode yang digunakan adalah Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution dengan tahapan pembentukan matriks keputusan, normalisasi data, pembobotan kriteria, penentuan solusi ideal positif dan negatif, serta perhitungan nilai preferensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa video musik Dynamite memperoleh nilai preferensi tertinggi sebesar 0,9189, sehingga menjadi alternatif terbaik dibandingkan video musik lainnya. Temuan penelitian menunjukkan bahwa video dengan jumlah penonton tertinggi belum tentu memiliki tingkat keterlibatan audiens terbaik apabila dilihat dari rasio interaksi. Dengan demikian, sistem pendukung keputusan yang dibangun mampu memberikan rekomendasi video musik secara lebih objektif dan komprehensif berdasarkan berbagai indikator keterlibatan audiens di YouTube.

Page 40 of 42 | Total Record : 412

 38   39   40   41   42 

Filter by Year

2014 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 13 No. 3 (2026): Prosisko Vol. 13 No. 3 November 2026 Vol. 13 No. 2 (2026): Prosisko Vol. 13 No. 2 Juli 2026 Vol. 13 No. 1 (2026): Prosisko Vol. 13 No. 1 Maret 2026 Vol. 12 No. 3 (2025): Prosisko Vol. 12 No. 3 November 2025 Vol. 12 No. 2 (2025): Prosisko Vol. 12 No. 2 Juli 2025 Vol. 12 No. 1 (2025): Prosisko Vol. 12 No. 1 2025 Vol. 11 No. 2 (2024): Prosisko Vol. 11 No. 2 September 2024 Vol. 11 No. 1 (2024): Prosisko Vol. 11 No. 1 Maret 2024 Vol. 10 No. 2 (2023): Prosisko Vol. 10 No. 2 September 2023 Vol. 10 No. 1 (2023): Prosisko Vol. 10 No. 1 Maret 2023 Vol. 9 No. 1 (2022): Prosisko Vol. 9 No.1 Maret 2022 Vol. 9 No. 2 (2022) Vol. 8 No. 2 (2021): Prosisko Vol. 8 No. 2 September 2021 Vol. 8 No. 1 (2021): PROSISKO Vol. 8 No. 1 Maret 2021 Vol. 7 No. 2 (2020) Vol. 7 No. 1 (2020) Vol. 6 No. 2 (2019) Vol. 6 No. 1 (2019) Vol. 5 No. 2 (2018) Vol. 5 No. 1 (2018) Vol. 4 No. 2 (2017) Vol. 4 No. 1 (2017) Vol. 3 No. 2 (2016) Vol. 3 No. 1 (2016) Vol. 2 No. 2 (2015) Vol. 2 No. 1 (2015) Vol. 1 (2014) More Issue