cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ratno Susanto
Contact Email
kohesi55@gmail.com
Phone
+62881026447491
Journal Mail Official
kohesi55@gmail.com
Editorial Address
jl. Bareng Tenes No 2B Malang, Jawa Timur
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Published by CV. SW Anugerah
ISSN : 30251311     EISSN : 30251311     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Education Energy Engineering Other
Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Kohesi: Jurnal Multidisiplin Saintek adalah Jurnal ilmiah berisikan tentang multidisplin ilmu Sains dan Teknologi Industri diterbitkan oleh CV SWA Anugrah. Jurnal ini diterbitkan dua kali setahun (Juli dan Desember). Kohesi: Jurnal Multidisiplin Saintek bertujuan menerbitkan makalah-makalah berkualitas tinggi di bidang Sains dan Teknologi Industri yang direview oleh beberapa orang reviewer di bidang Sains, Teknologi, Komunikasi dan Industri yang diterbitkan oleh CV Swa Anugrah. Kohesi: Jurnal Multidisiplin Saintek menerima makalah yang merupakan hasil pemikiran original dan kontribusi yang signifikan yang belum pernah diterbitkan sebelumnya. Jurnal ini diterbitkan untuk disiplin ilmu sains dan teknologi industri
Arjuna Subject : Umum - Umum
Articles 845 Documents
 58   59   60   61   62 
SISTEM INFORMASI ABSENSI PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE WATERFALL PADA PT SUMBER JAYA BERBASIS WEB Saputra, Irwan; Santosa, Rezky Raulia; Hakim, Deandi Alif
Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 11 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Publisher : CV SWA Anugerah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3785/kohesi.v5i11.9089

Abstract

Sistem informasi absensi merupakan salah satu kebutuhan penting dalam mendukung manajemen sumber daya manusia, terutama pada perusahaan yang memiliki jumlah karyawan yang banyak. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi absensi pegawai berbasis web pada PT Sumber Jaya dengan menggunakan metode pengembangan sistem Waterfall. Metode ini dipilih karena pendekatan bertahap yang sistematis, meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem yang dirancang memungkinkan pencatatan kehadiran secara digital, meminimalkan kesalahan manual, dan memberikan laporan yang akurat serta efisien kepada manajemen. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem absensi berbasis web yang memiliki fitur utama seperti pencatatan kehadiran, pengelolaan data pegawai, pengelolaan jadwal kerja, dan penyediaan laporan kehadiran secara real-time. Sistem ini juga dilengkapi dengan tingkat akses yang berbeda untuk administrator, manajer, dan pegawai. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, sistem ini mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan data absensi hingga 80% dibandingkan metode manual. Dengan implementasi sistem ini, PT Sumber Jaya dapat mengoptimalkan proses absensi dan pengelolaan sumber daya manusia, serta mendukung pengambilan keputusan berbasis data yang lebih baik. Sistem ini juga dapat diadaptasi oleh perusahaan lain dengan kebutuhan serupa.
RANCANGAN BANGUN APLIKASI KASIR DIGITAL UNTUK USAHA KOPI DENGAN VISUAL STUDIO 2022 “ANALISIS SISTEM KASIR” Madhuri Lailatul Hamidah; Febti Sofia Loren
Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 11 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Publisher : CV SWA Anugerah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3785/kohesi.v5i11.9099

Abstract

ABSTRACT The rapid development of information technology has had a significant impact on various aspects of life, including the business world. In coffee shops, recording transactions, managing raw material stock, and making reports are often done manually. This approach can reduce efficiency, increase the risk of errors, and take up time and energy. Therefore, a technology-based solution is needed to optimize the process. This study aims to design and build a digital cashier application using Visual Studio 2022 that can help local coffee shops manage sales transactions, raw material stock, cashier employee data, and report generation. This application is designed with main features that include transaction recording, inventory management, automatic stock reduction after transactions, order data management, and automatic transaction reporting via RDLC (Report Definition Language Client-side). Microsoft Access functions as a database to store all information related to transactions and stock management. The results of the development of this application show an increase in the operational efficiency of coffee shops by minimizing errors in recording and managing stock in real-time. In addition, the transaction report feature makes it easy for business owners to monitor sales performance. With a simple yet functional design, this application is expected to be a practical and effective solution for small business actors in the coffee sector. Keywords: Cashier Application, Visual Studio 2022, RDLC, Microsoft Access, Coffee Shop. ABSTRAK Perkembangan pesat dalam teknologi informasi telah membawa dampak yang signifikan di berbagai aspek kehidupan, termasuk dunia usaha. Di kedai kopi, pencatatan transaksi, pengelolaan stok bahan baku, dan pembuatan laporan kerap dilakukan secara manual. Pendekatan ini dapat mengurangi efisiensi, meningkatkan risiko kesalahan, serta menyita waktu dan tenaga. Oleh karena itu, diperlukan solusi berbasis teknologi untuk mengoptimalkan proses tersebut. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun aplikasi kasir digital menggunakan Visual Studio 2022 yang dapat membantu kedai kopi lokal dalam mengelola transaksi penjualan, stok bahan baku, data karyawan kasir, dan pembuatan laporan. Aplikasi ini dirancang dengan fitur utama yang mencakup pencatatan transaksi, pengelolaan inventori, pengurangan stok otomatis setelah transaksi, pengelolaan data pemesanan, serta pelaporan transaksi otomatis melalui RDLC (Report Definition Language Client-side). Microsoft Access berfungsi sebagai basis data untuk menyimpan semua informasi yang berkaitan dengan transaksi dan pengelolaan stok. Hasil dari pengembangan aplikasi ini menunjukkan peningkatan efisiensi operasional kedai kopi dengan meminimalkan kesalahan dalam pencatatan dan pengelolaan stok secara real-time. Selain itu, fitur laporan transaksi memberikan kemudahan bagi pemilik usaha dalam memantau kinerja penjualan. Dengan desain yang sederhana namun fungsional, aplikasi ini diharapkan menjadi solusi praktis dan efektif bagi pelaku usaha kecil di sektor kopi. Kata Kunci: Aplikasi Kasir, Visual Studio 2022, RDLC, Microsoft Access, Kedai Kopi.
PENERAPAN METODE AGILE PADA PEMBUATAN DAILY E-COMMERCE Fatih, Muhammad Raja; Mahendra, Muhammad Athila; Aulia, Ibnu Fajri
Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 11 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Publisher : CV SWA Anugerah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3785/kohesi.v5i11.9113

Abstract

Abstrak Metode Agile telah menjadi pendekatan populer dalam pengembangan perangkat lunak, terutama untuk proyek yang membutuhkan fleksibilitas tinggi dan kecepatan adaptasi terhadap perubahan. Artikel ini membahas penerapan metode Agile dalam pengembangan daily e-commerce, mencakup proses iteratif, kolaborasi tim, serta manfaat yang diperoleh seperti peningkatan efisiensi dan kepuasan pengguna.
PERANCANGAN APLIKASI MANAJEMEN PESANAN BERBASIS WEB "DECAFE" PADA LARUT COFFEE Saifuddin, Ahmad Afif; Rini Indriyani; Daffa Alif Muzakky
Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 12 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Publisher : CV SWA Anugerah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3785/kohesi.v5i12.9136

Abstract

Kemajuan teknologi informasi telah membawa perubahan yang signifikan dalam dunia bisnis, termasuk dalam bidang kopi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan aplikasi pemesanan berbasis web pada Larut Coffee untuk meningkatkan efisiensi operasional dan pengalaman pelanggan. Dengan menggunakan metode Rapid Application Development (RAD), penelitian ini meliputi perancangan basis data, pengembangan antarmuka berbasis web, dan integrasi sistem manajemen pesanan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi ini dapat mempercepat pemesanan, mengurangi kesalahan input dan meningkatkan kualitas pelayanan. Sistem yang dihasilkan diharapkan dapat memberikan solusi yang efektif terhadap tantangan persaingan di industri kafe.
PERANCANGAN APLIKASI TAMBAH DATA MAHASISWA DENGAN SPREADSHEET MENGGUNAKAN APP INVENTOR BERBASIS MOBILE Samudro, Ageng; Firmansyah; Hasibuan, Abdul Habib
Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 11 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Publisher : CV SWA Anugerah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3785/kohesi.v5i11.9140

Abstract

Pengelolaan data mahasiswa merupakan salah satu proses penting dalam administrasi akademik yang memerlukan efisiensi dan keakuratan. Namun, metode manual atau berbasis dokumen statis sering kali menyebabkan kendala, seperti kesalahan input, kehilangan data, dan keterbatasan aksesibilitas. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi berbasis mobile untuk menambah data mahasiswa dengan integrasi ke Google Spreadsheet menggunakan MIT App Inventor. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah kualitatif dan kuantitatif dengan pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini bersifat deskriptif dan eksperimental. Aplikasi ini dirancang untuk mempermudah staf administrasi dan pengguna lain dalam menginput, menyimpan, dan mengelola data mahasiswa secara efisien dan real-time. Proses pengembangan aplikasi meliputi analisis kebutuhan, perancangan antarmuka, integrasi API Google Spreadsheet melalui Google Apps Script, dan pengujian sistem menggunakan metode black box testing dan user acceptance testing (UAT). Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi berfungsi dengan baik dan mampu menyinkronkan data mahasiswa ke Google Spreadsheet secara otomatis dengan rata-rata waktu sinkronisasi 5-10 detik. Tingkat keberhasilan input data mencapai 100%, dengan validasi format data yang efektif. Berdasarkan evaluasi pengguna, aplikasi ini dinilai mudah digunakan dan memberikan kemudahan dalam pengelolaan data dibandingkan metode konvensional. Kesimpulannya, aplikasi ini berhasil meningkatkan efisiensi pengelolaan data mahasiswa dan memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut dengan fitur tambahan, seperti mode offline dan pengelolaan data secara lengkap (CRUD).
ANALISIS PENGARUH DIGITALISASI DAN DAMPAK SISTEM INFORMASI PAJAK TERHADAP AKURASI DAN TRANSPARANSI PADA PENGELOLAAN PAJAK Azizi, Gufron Malik; Br.Sormin, Natalia Angraeni; Ariyanto, Dwi; Zahra, Syawalia; Alamsyah, Tajul; Ikasari, Ines Heidiani
Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 11 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Publisher : CV SWA Anugerah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3785/kohesi.v5i11.9142

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk Analisis Pengaruh Digitalisasi dan Dampak Sistem Informasi Pajak terhadap Akurasi dan Transparansi pada Pengelolaan Pajak berdasarkan literatur yang relevan. Sistem informasi memainkan peran penting dalam meningkatkan efisiensi, akurasi, dan transparansi dalam pengelolaan data pajak. Kajian ini mengulas lima jurnal yang membahas penerapan sistem informasi di berbagai institusi perpajakan, dengan fokus pada aspek efisiensi, pengendalian internal, dan kontribusinya terhadap kinerja organisasi. Temuan menunjukkan bahwa sistem informasi berperan signifikan dalam meningkatkan akurasi dan transparansi, meskipun terdapat kendala seperti keterbatasan infrastruktur. Studi ini merekomendasikan peningkatan investasi teknologi dan pelatihan untuk mendukung implementasi sistem informasi yang lebih baik.
PEMILIHAN MITRA BISNIS PADA INDUSTRI TEKNOLOGI MENGGUNAKAN METODE TOPSIS Camelia, Tasya; Pratama, Nabila Melilita; Andani, Hanna Hedilia Trisha
Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 12 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Publisher : CV SWA Anugerah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3785/kohesi.v5i12.9145

Abstract

Pemilihan mitra bisnis merupakan langkah strategis dan sangat penting yang dapat memengaruhi keberlanjutan dan daya saing perusahaan kedepannya, khususnya pada bidang industri teknologi. Penelitian ini bertujuan menentukan mitra bisnis yang sejalan dengan visi misi keberlanjutan perusahaan yang dapat meningkatkan inovasi, daya saing dan efisiensi operasional. Penelitian ini menggunakan metode TOPSIS yang merupakan pendekatan efektif dalam pengambilan keputusan multikriteria, yang memungkinkan evaluasi alternatif berdasarkan kedekatannya dengan solusi ideal positif dan menjauhinya dari solusi ideal negatif. Dengan menggunakan metode TOPSIS, beberapa kriteria seperti biaya, pengalaman dan reputasi mitra bisnis akan diidentifikasi dan diberi nilai bobot sesuai dengan kebutuhan. Penelitian ini diharapkan menjadi panduan yang praktis dalam pengambilan keputusan strategis di bidang industri teknologi.
PREDIKSI PERMINTAAN PRODUK MENGGUNAKAN METODE RAD UNTUK OPTIMALISASI INVENTORI Ikhsan, Muhammad; Pahlawan, Muhammad Zidan; Zahra, Temmy Rizkya
Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 12 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Publisher : CV SWA Anugerah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3785/kohesi.v5i12.9148

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi permintaan produk menggunakan metode Rapid Application Development (RAD), yang diharapkan dapat membantu perusahaan dalam mengoptimalkan pengelolaan inventori. Sistem ini menggunakan data historis penjualan untuk memprediksi permintaan produk di masa depan, sehingga perusahaan dapat merencanakan pengadaan dan distribusi produk dengan lebih efisien. Metode RAD dipilih karena pendekatannya yang cepat dalam pengembangan aplikasi serta kemampuannya untuk menghasilkan prototipe yang dapat langsung diuji oleh pengguna. Dalam pengembangan sistem, digunakan algoritma regresi linear dan decision tree untuk memproses data penjualan historis dan menghasilkan prediksi permintaan. Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan data penjualan selama satu tahun terakhir, dan hasilnya menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat kesalahan prediksi rata-rata sebesar 5.43%. Meskipun prediksi sistem cukup akurat, analisis menunjukkan bahwa faktor eksternal seperti promosi dan musim memiliki dampak signifikan terhadap akurasi prediksi. Oleh karena itu, sistem ini perlu ditingkatkan dengan mempertimbangkan faktor-faktor eksternal dalam model prediksi. Hasil evaluasi pengguna menunjukkan bahwa aplikasi ini efektif dalam memberikan prediksi yang akurat, mengelola inventori dengan lebih efisien, dan meningkatkan pengambilan keputusan terkait stok produk. Berdasarkan temuan ini, disarankan untuk mengembangkan sistem lebih lanjut dengan memasukkan algoritma pembelajaran mesin yang lebih kompleks serta data eksternal yang dapat mempengaruhi permintaan produk.
DASHBOARD DINAMIKA KARYAWAN DAN ATTRITION TAHUN 2024 MENGGUNAKAN STATISTIKA DESKRIPTIF Ramadhan, Azzam; Widowati, Sri; Ratnasari, Novi; Syahrevi, Nauval; Ferdiansyah, Leroy; Mahendra, Maulana
Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 12 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Publisher : CV SWA Anugerah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3785/kohesi.v5i12.9150

Abstract

Karyawan merupakan salah satu komponen penting dalam perusahaan karena mereka berperan signifikan dalam memengaruhi kinerja perusahaan. Oleh karena itu, mengamati dinamika karyawan menjadi hal yang krusial. Di sisi lain, tingkat attrition atau jumlah karyawan yang keluar dari pekerjaan cenderung meningkat seiring perkembangan dunia industri. Meskipun fenomena ini lumrah, tingginya angka attrition dapat merugikan perusahaan jika tidak dikelola dengan baik. Maka dari itu, perusahaan perlu meminimalkan angka attrition dengan menyediakan fasilitas atau perlakuan khusus bagi karyawan. Untuk memahami dinamika karyawan yang berkontribusi terhadap attrition, diperlukan analisis mendalam. Penelitian ini berfokus pada analisis dinamika karyawan dan attrition menggunakan statistik deskriptif yang divisualisasikan melalui dashboard. Hasil analisis menunjukkan posisi kerja dengan rata-rata pendapatan tertinggi adalah Sales Executive (€2.285.590 per bulan), sedangkan posisi dengan pendapatan terendah adalah Human Resources (€220.259 per bulan). Kelompok usia 30-39 tahun mendominasi jumlah karyawan yang menunjukkan preferensi perusahaan terhadap tenaga kerja di usia produktif, karena mereka umumnya memiliki energi lebih besar dan cenderung menerima pendapatan bulanan yang lebih tinggi dibandingkan kelompok usia lainnya. Selain itu, posisi Sales Executive memiliki jumlah karyawan terbanyak dengan tingkat kepuasan kerja yang relatif tinggi, sedangkan Healthcare Representative memiliki tingkat kepuasan kerja terendah. Departemen Research and Development, Sales Executive, dan Healthcare menunjukkan tingkat keterikatan yang tinggi dengan rendahnya angka attrition atau bahkan tidak ada sama sekali. Di sisi lain, jumlah attrition karyawan pria lebih tinggi dibandingkan karyawan wanita, yang kemungkinan disebabkan oleh perbedaan kepuasan kerja antara kedua kelompok.
ANALISIS SENTIMEN HASIL PILKADA DKJ 2024 PADA PLATFORM MEDIA SOSIAL X MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Ula, Muhammad Wildan Fathul; Akmaludin Rifki Syahputra; Bramka Dita Radhyfa3
Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 12 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Publisher : CV SWA Anugerah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3785/kohesi.v5i11.9156

Abstract

Pilkada DKJ pada tahun 2024 baru saja digelar, perhelatannya menjadi sorotan publik karena melibatkan berbagai macam aspek dan juga kandidat kuat, isu dan dinamika pada pilkada tahun ini sangat kencang terdengar. Maka oleh sebab itu peneliti disini ingin menganalisa sentimen masyarakat terkait hasil pilkada DKJ 2024 pada platform media sosial X (atau dulu twitter). Metode NaïveBayes dipilih guna untuk menganalisa sentimen positif, negatif, dan netral dari unggahan pada media sosial. Penelitian ini melibatkan beberapa tahap penting yaitu pengumpulan data, pra-pemrosesan teks, analisa sentimen, dan evaluasi performa pada model. Proses pengumpulan data dilakukan pada periode setelah keluarnya hasil pilkada DKJ 2024 pad waktu tertentu. Pada penelitian in mendapatkan sebanyak 1319 dataset sebelum pemrosesan dan 1102 dataset seteleh pra-pemrosesan data ini mendapatkan 613 Positif, 149 Negatif, 340 Netral. Berdasarkan hasil pengujian pada Confusion Matrix didapatkan hasil rata-rata nilai akurasi 0,65% dan nilai presisi 0,58%, recall 0,41%, f1-score 0,39% pada tiap klasifikasinya. Hal ini membuktikan dengan menggunakan metode NaïveBayes membuktikan bahawa sentimen masyarakat pada platform X terhadap hasil pilkada DKJ 2024 tergolong positif dan algoritma yang dilakukan dapat dinilai cukup valid dalam pemrosesan data.

Page 60 of 85 | Total Record : 845

 58   59   60   61   62 

Filter by Year

2023 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 7 No. 10 (2025): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 6 No. 12 (2025): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 6 No. 11 (2025): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 6 No. 10 (2025): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 7 No. 8 (2025): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 7 No. 7 (2025): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 7 No. 6 (2025): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 7 No. 5 (2025): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 7 No. 4 (2025): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 7 No. 3 (2025): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 7 No. 2 (2025): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 7 No. 1 (2025): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 6 No. 9 (2025): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 6 No. 8 (2025): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 6 No. 7 (2025): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 6 No. 6 (2025): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 6 No. 5 (2025): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 12 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 11 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 10 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 12 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 11 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 10 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 3 No. 12 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 3 No. 11 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 3 No. 10 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 2 No. 12 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 2 No. 11 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 2 No. 10 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 7 No. 9 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 6 No. 4 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 6 No. 3 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 6 No. 2 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 6 No. 1 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 9 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 8 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 7 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 6 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 5 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 4 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 3 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 2 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 1 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 9 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 8 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 7 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 6 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 5 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 4 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 3 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 2 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 4 No. 1 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 3 No. 9 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 3 No. 8 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 3 No. 7 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 3 No. 6 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 3 No. 5 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 3 No. 4 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 3 No. 3 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 3 No. 2 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 3 No. 1 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 2 No. 9 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 2 No. 8 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 2 No. 7 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 2 No. 6 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 2 No. 5 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 2 No. 4 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 2 No. 3 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 2 No. 2 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 1 No. 12 (2023): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 1 No. 11 (2023): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 1 No. 10 (2023): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 2 No. 1 (2023): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 1 No. 9 (2023): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 1 No. 8 (2023): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 1 No. 7 (2023): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 1 No. 6 (2023): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 1 No. 5 (2023): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 1 No. 4 (2023): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 1 No. 3 (2023): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 1 No. 2 (2023): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 1 No. 1 (2023): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi More Issue