cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Sains dan Seni ITS
Published by Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Humanities, Art,
Arts Humanities
Arjuna Subject : -
Articles 2,279 Documents
 224   225   226   227   228 
Membangun Pariwisata Pantai yang Berkelanjutan dan Tangguh Bencana: Strategi Mitigasi Bencana di Pantai Sine, Tulungagung Lutfiana, Elfa; Suryani, Adi
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 14, No 2 (2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v14i2.151612

Abstract

Pariwisata pantai menyajikan keindahan alam dan panorama laut, sehingga menarik wisatawan untuk berkunjung. Pantai Sine merupakan destinasi pariwisata pantai yang rawan terhadap bencana alam. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa upaya pengembangan pariwisata pantai dalam mitigasi bencana, dan faktor pendukung serta faktor penghambat penerapan mitigasi pantai pada pengembangan pariwisata pantai. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif fenomenologi dengan wawancara, observasi, dan dokumentasi sebagai teknik pengumpulan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Pokdarwis bertanggung jawab dalam mengelola Pantai Sine yang aman dari bencana. Dalam menanggulangi bencana alam, Pokdarwis Pantai Sine telah menerapkan mitigasi bencana, yaitu mitigasi striktural dan mitigasi non-struktural. Mitigasi struktural terdiri dari pembangunan infrastruktur mitigasi, pembuatan greenbelt, dan sistem peringatan dini. Mitigasi non-struktural mencakup sosialisasi bencana dan informasi bencana. Selain penerapan mitigasi bencana, pengembangan Pariwisata Pantai Sine juga melibatkan peran aktif masyarakat dalam bentuk bergotong-royong dalam mencegah bencana banjir, berpartisipasi dalam kegiatan penanggulangan bencana, berinisiatif dalam mencari informasi bencana, dan kesiapsiagaan dalam menghadapi bencana. Dalam upaya mengembangkan Pariwisata Pantai Sine berbasis mitigasi, terdapat faktor pendukung dan faktor penghambat. Faktor pendukung dalam penerapan mitigasi bencana di Pantai Sine, berupa upaya Pokdarwis dalam mengelola Pantai Sine yang aman bencana, dukungan Pemerintah Kabupaten Tulungagung, kesadaran dan respon aktif masyarakat Pantai Sine, dan kolaborasi dengan komunitas. Sementara itu, faktor penghambat dalam penerapan mitigasi bencana di Pantai Sine, berupa bencana alam, keterbatasan teknologi sistem peringatan dini, dan infrastruktur jalur evakuasi yang kurang memadai.
Pengaruh Media Exposure terhadap Intention to Boycott Produk Pro-Israel: a Literature Review Farisa, Alfira Hanum; Agustin, Harisatul; Nikmah, Uliyatun
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 14, No 2 (2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v14i2.154170

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki dampak media exposure terhadap intention to boycott, terutama dalam konteks fenomena genosida yang terjadi di Palestina yang dilakukan oleh Israel. Fenomena ini menjadi isu yang sangat kontroversial, memicu respons berbagai komunitas di seluruh dunia. Di tengah meningkatnya kesadaran global tentang isu-isu kemanusiaan dan konflik politik, ada kebutuhan mendesak untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi sikap dan niat individu untuk memboikot merek yang terkait dengan konflik tersebut. Variabel yang diteliti mencakup media exposure, dan intention to boycott. Metode purposive sampling digunakan untuk memilih responden dengan pemahaman isu Palestina dan kekuatan pembelian signifikan. Data dianalisis dengan SEM dengan menggunakan software AMOS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa media exposure berpengaruh positif terhadap intention to boycott.  
Estimasi Penyebaran Penyakit Pneumonia pada Balita dengan Metode Unscented Kalman Filter Irianti, Febrika Suci; Arif, Didik Khusnul
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 14, No 2 (2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v14i2.150575

Abstract

Pneumonia merupakan salah satu penyakit yang berbahaya hingga dapat menyebabkan kematian bagi manusia, khususnya balita. Penyakit pneumonia dapat disebabkan oleh berbagai faktor, dengan dua penyebab terbanyak adalah virus dan bakteri. Hingga saat ini, pneumonia masih menjadi pe-nyebab utama kematian balita di dunia. Diperkirakan terdapat sekitar 1,8 juta atau 20% dari total kematian anak yang disebabkan oleh pneumonia. Oleh karena itu, diperlukan pemo-delan matematika untuk mengetahui tingkat penyebaran penyakit pneumonia pada balita. Dalam penelitian ini, model matematika yang digunakan adalah tipe SVEIR. Dari model tersebut, dicari estimasi setiap variabel untuk melihat tingkat penyebaran penyakit pneumonia. Metode estimasi yang digu-nakan dalam model tersebut adalah Unscented Kalman Filter. Sebelum dilakukan estimasi, model penyebaran penyakit pneumonia perlu dilakukan diskritisasi dengan menggunakan metode beda hingga maju untuk mendapatkan sistem yang diskrit. Kemudian, sistem diskrit tersebut ditambahkan faktor stokastik berupa noise atau gangguan sebelum diterapkan pada metode Unscented Kalman Filter. Simulasi dilakukan secara numerik menggunakan software MATLAB dan didapatkan MAPE sebesar 0,0005% yang menunjukkan bahwa metode Unscented Kalman Filter merupakan metode yang tepat untuk melakukan estimasi variabel pada sistem non linear karena menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi. Hasil estimasi yang didapatkan dengan metode Unscented Kalman Filter, selanjut-nya akan digunakan untuk melihat tingkat penyebaran penya-kit pneumonia pada balita beberapa tahun ke depan. Simulasi dilakukan dengan metode ODE45 dan didapatkan kesimpulan bahwa jumlah balita yang terinfeksi pneumonia tidak akan terjadi pelonjakan kasus. Sebaliknya, terjadi tren penurunan kasus untuk beberapa tahun ke depan.
Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi AKI Menggunakan Regresi Zero Inflated Poisson (ZIP) dan Zero and One Inflated Poisson (ZOIP) Pramesti, Oktaviana Dewi; Ahmad, Imam Safawi; Adipradana, Dimaz Wisnu
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 14, No 2 (2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v14i2.150126

Abstract

Masa kehamilan merupakan periode yang rentan bagi kesehatan ibu dan janin. Kematian ibu menjadi penyebab utama kematian pada wanita usia 15-49 tahun, dengan lebih dari setengah juta wanita meninggal setiap tahunnya akibat komplikasi kehamilan. Angka Kematian Ibu (AKI) digunakan sebagai indikator utama perkembangan kesehatan. Menurut WHO, sekitar 287.000 perempuan meninggal karena komplikasi kehamilan pada tahun 2020. Di Indonesia, khususnya Surabaya, AKI masih tinggi pada awal 2023, tidak memenuhi target Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs) sebesar 183 per 100.000 kelahiran hidup pada tahun 2024. Misalnya, Kecamatan Kenjeran yang memiliki nilai AKI yang tergolong tinggi. Regresi linear sering digunakan dalam menganalisis isu AKI, namun ketidakakuratan sering terjadi pada data dengan kelebihan nilai nol. Oleh karena itu, model Generalized Linear Model (GLM) seperti Zero-Inflated Poisson (ZIP) dan Zero-and-One-Inflated Poisson (ZOIP) diperkenalkan untuk mengatasi tantangan ini. Penelitian ini menggunakan data AKI di Surabaya tahun 2022 untuk membandingkan model regresi ZIP dan ZOIP dalam menganalisis AKI, dengan tujuan memberikan wawasan lebih mendalam mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi kesehatan ibu di Surabaya. Analisis regresi pada data AKI dilakukan menggunakan metode ZIP dan ZOIP. Parameter dari model digunakan untuk mengetahui signifikansi setiap prediktor terhadap AKI. Estimasi parameter regresi ZOIP menggunakan algoritma MLE dan EM. Variabel prediktor dengan estimasi parameter yang signifikan pada model regresi ZIP adalah ibu hamil mendapatkan TTD, dan rasio bidan per 100.000 penduduk. Sedangkan pada model regresi ZOIP, hanya parameter intercept yang berpengaruh signifikan. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode regresi ZIP lebih baik dibandingkan ZOIP dengan nilai AIC 57,596 dibandingkan 110,31.
Penerapan Kontrol Optimal pada Penyebaran Penyakit Leptospirosis Menggunakan Prinsip Minimum Pontryagin Karunia, Rosa; Mardlijah, Mardlijah
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 14, No 2 (2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v14i2.152389

Abstract

Penyakit leptospirosis tergolong sebagai penyakit zoonosis atau penyakit yang bersumber dari hewan kemudian ditularkan ke manusia. Bakteri Leptospira merupakan penyebab utama dari penyakit ini. Bakteri Leptospira dapat berasal urin hewan terinfeksi penyakit leptospirosis. Hewan yang dapat menularkan diataranya hewan ternak, tikus, hewan peliharaan, dan sebagainya. Manusia dapat tertular leptospirosis apabila melakukan kontak dengan air atau lingkunagan yang telah tercemar bakteri Leptospira. Penelitian ini mengembangkan model penyebaran penyakit leptospirosis dengan menambahkan kontrol berupa pembasmian tikus dan pengobatan pada manusia. Penyelesaian untuk kontrol optimal didapatkan dengan Prinsip Minimum Pontryagin serta untuk simulasi numeriknya dengan m[etode Runge Kutta Orde-4. Analisis model penyebaran penyakit leptospirosis dilakukan di titik kesetimbangan endemik dan non endemik. Hasil analisis menunjukkan bahwa model stabil pada kedua titik kesetimbangan. Dan setelah diberikan kontrol, terbukti bahwa model dapat dikontrol. Setelah dilakukan simulasi, terbukti bahwa populasi vektor terinfeksi menurun setelah ditambahkan kontrol. Kemudian populasi manusia terinfeksi juga menurun setelah ditambahkan kontrol, sehingga berdampak kepada bertambahnya populasi manusia yang sembuh.
Klasterisasi Provinsi di Indonesia Berdasarkan Ketimpangan Pembangunan Ekonomi dengan Pendekatan Algoritma K-Means dan DBSCAN Tsabita, Hilma; Ahmad, Imam Safawi; Adipradana, Dimaz Wisnu
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 14, No 2 (2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v14i2.149903

Abstract

Ketimpangan pembangunan ekonomi antarwilayah masih menjadi isu strategis dalam pembangunan nasional Indonesia. Data menunjukkan kesenjangan signifikan dalam hal pendapatan (PDRB) dan persentase penduduk miskin antarprovinsi di Indonesia. Misalnya, PDRB per kapita DKI Jakarta 13-14 kali lipat lebih tinggi daripada Nusa Tenggara Timur pada tahun 2022. Sementara, persentase penduduk miskin di Papua dan Papua Barat mencapai 20-26% pada tahun 2022, jauh melampaui rata-rata nasional 9,36%. Ketimpangan pembangunan ini berpotensi melahirkan dampak negatif seperti konflik sosial dan melebarnya kesenjangan pembangunan ekonomi antarwilayah. Oleh karena itu, identifikasi pola ketimpangan antarwilayah sangat diperlukan agar intervensi kebijakan afirmatif dapat dirancang lebih spesifik dan tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan melakukan klasterisasi 34 provinsi di Indonesia ke dalam beberapa kelompok berdasarkan karakteristik serupa. Klasterisasi dilakukan menggunakan 2 algoritma clustering, yaitu K-means dan Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN). K-means clustering dipilih karena kemampuannya melakukan klasterisasi data dalam jumlah besar secara efisien. Sementara DBSCAN mampu mengelompokkan data yang memiliki kepadatan tertentu dan mengidentifikasi data pencilan. Variabel yang digunakan dalam klasterisasi meliputi PDRB per kapita, persentase penduduk miskin, jumlah penduduk, IPM, dan tingkat pengangguran terbuka (TPT). Data bersumber dari publikasi resmi BPS tahun 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-Means clustering lebih unggul dalam mengklasterisasi provinsi di Indonesia dengan kombinasi variabel PDRB per kapita, Persentase Penduduk Miskin, Jumlah Penduduk, IPM, dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) berdasarkan metrik evaluasi Daevis Bouldin Index (DBI) dan Calinski Harabasz Index (CHI). Hasil ini konsisten dengan perhitungan Indeks Williamson yang mengindikasikan adanya ketimpangan pembangunan ekonomi di Indonesia.
Penerapan Metode Ensemble Kalman Filter dalam Estimasi Variabel Model Penyebaran Pneumonia pada Balita Permata, Ayu Indah; Asiyah, Nur; Arif, Didik Khusnul
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 14, No 2 (2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v14i2.151398

Abstract

Pneumonia merupakan penyakit infeksi saluran per-napasan yang menyerang paru-paru dan disebabkan oleh mik-roorganisme seperti virus. Penyakit ini dapat menyerang siapa saja, termasuk anak balita (bawah lima tahun). Berdasarkan Laporan Kementerian Kesehatan 2022, pneumonia merupakan penyakit pada balita dengan tingkat kematian tertinggi. Se-hingga, diperlukan suatu penelitian untuk mengetahui tingkat penyebaran pneumonia melalui model matematika yang tepat. Model ini melibatkan variabel yang sulit diukur langsung, yaitu jumlah individu rentan (S), tervaksin (V), terpapar (E), terin-feksi (I), dan sembuh (R). Oleh sebab itu, pada penelitian ini dilakukan simulasi Ensemble Kalman Filter (EnKF) untuk men-dapatkan hasil estimasi variabel dan simulasi ODE45 untuk mendapatkan hasil penyelesaian model. Hasil simulasi diban-dingkan dengan data real balita terinfeksi sehingga diperoleh nilai MAPE EnKF dan penyelesaian model masing-masing sebesar 0,12122% dan 19,52437%. Hasil simulasi EnKF lebih akurat, sebab metode ini memperbarui hasil prediksi berdasar-kan data real yang diketahui.
Prediksi Return Saham Perbankan dengan Metode LSTM dan Estimasi Value at Risk dengan Copula Ali-Mikhail-Haq Menggunakan Korelasi Kendall's Tau Mahendra, Diva Ryan; Azmi, Ulil
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 14, No 2 (2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v14i2.148669

Abstract

Prediksi return saham dan estimasi Value at Risk (VaR) adalah hal yang penting dalam pengelolaan portofolio investasi. Metode LSTM telah menunjukkan potensi untuk prediksi harga saham yang akurat, sementara Copula Ali-Mikhail-Haq dengan korelasi Kendall's Tau digunakan untuk mengatasi distribusi non-normal dalam estimasi VaR. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode LSTM dalam prediksi return saham periode 2021-2023 dan estimasi VaR menggunakan Copula Ali-Mikhail-Haq dengan korelasi Kendall's Tau pada saham perbankan. Berdasarkan hasil penelitian, metode LSTM menunjukkan model terbaik untuk saham BMRI dengan konfigurasi 100 epoch, 64 unit, dan dropout sebesar 0,1 serta menghasilkan MAE sebesar 0,0174. Sedangkan untuk saham BBRI, model terbaik memiliki konfigurasi yang sama tetapi dengan dropout sebesar 0,2 menghasilkan MAE sebesar 0,0222. Secara keseluruhan, model LSTM menunjukkan kemampuan yang baik dalam memprediksi harga dan return saham. Dalam estimasi VaR, diperoleh koefisien Kendall's Tau sebesar 0,0676 dan estimasi parameter Copula Ali-Mikhail-Haq sebesar 0,281. Estimasi VaR portofolio saham pada tingkat kepercayaan 99%, 95%, dan 90% berturut-turut adalah -0,03001060; -0,01875786; dan -0,01350327.. Hasil analisis ini memberikan pemahaman yang lebih baik tentang prediksi return saham menggunakan LSTM dan estimasi VaR menggunakan Copula Ali-Mikhail-Haq.
Analisis Pengaruh Makroekonomi terhadap Saham Sektor Perbankan menggunakan Autoregressive Distributed-Lag dan Estimasi Risiko Berdasarkan Value at Risk Abiyyi Nugroho, Muhammad Rafly; Setiawan, Setiawan; Atok, R. Mohamad
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 14, No 2 (2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v14i2.149139

Abstract

Variabel makroekonomi adalah faktor besar yang mempengaruhi kondisi ekonomi suatu negara secara keseluruhan. Perbankan adalah industri yang sangat mudah terpengaruh dengan kebijakan makroekonomi. Pada penelitian ini dipelajari pengaruh variabel makroekonomi terhadap harga saham sektor perbankan dan bagaimana risiko yang mungkin dihadapkan pada investor. Variabel makroekonomi yang digunakan adalah jumlah uang beredar, inflasi, suku bunga, dan nilai tukar mata uang Rupiah terhadap Dolar US pada periode Januari 2010 hingga Desember 2023. Data yang dianalisis mencakup saham dari sektor perbankan pada perusahaan PT Bank Central Asia Tbk. (BBCA), PT Bank Rakyat Indonesia(Persero) TBK. (BBRI), PT Bank Negara Indonesia Tbk. (BBNI), dan PT Bank Mandiri Tbk. (BMRI). Metode Autoregressive Distributed Lag (ARDL) digunakan untuk memahami hubungan jangka panjang antara variabel makroekonomi dan return saham. Dalam penelitian jangka pendek dan panjang, diketahui bahwa pergerakan harga saham sektor perbankan dipengaruhi secara signifikan oleh jumlah uang beredar dan kurs mata uang Rupiah terhadap Dolar US. Metode Value at risk digunakan untuk menganalisis bagaimana nilai risiko yang mungkin terjadi Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pemahaman tentang variabel makroekonomi dan risiko terhadapnya. Penelitian ini menggunakan metode simulasi Monte Carlo dan historis untuk mengukur atau menganalisis VaR pada aset tunggal dan portofolio dari saham BBCA, BBRI, BBNI, dan BMRI untuk mengetahui nilai resiko atau estimasi kerugian maksimum dari saham tersebut. Perhitungan VaR pada aset tunggal dan portofolio bertujuan untuk mengetahui risiko mana yang lebih besar diantara berinvestasi pada aset tunggal atau pada aset gabungan yang dibentuk dalam portofolio. Diperoleh hasil perbandingan aset tunggal dan porotofolio dari saham sub sektor rokok menunjukkan dengan menggunakan masing-masing metode jenis investasi pada portofolio menghasilkan nilai VaR terendah yaitu sebesar 5,56% dengan tingkat kepercayaan 90% dan 7,52% pada tingkat kepercayaan 95%. Implikasi dari temuan ini dapat memberikan panduan bagi investor, pemerintah dalam kebijakan moneter, serta pelaku pasar dalam mengambil keputusan yang lebih berbasis risiko.
Peramalan Indeks Harga Konsumen dan Inflasi di Indonesia Menggunakan Metode Hybrid SSA-ARIMA dan Vector Autoregressive (VAR) Royana, Cintini Cipta; Atok, R Mohamad; Azwarini, Rahmania
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 14, No 2 (2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v14i2.149312

Abstract

Indeks Harga Konsumen (IHK) adalah salah satu indikator yang digunakan sebagai tolak ukur harga rata-rata dari barang dan jasa yang dikonsumsi oleh rumah tangga. Salah satu kelompok IHK yang termasuk dalam komponen kelompok yang mudah bergejolak (volatile food) adalah kelompok pengeluaran yaitu kelompok makanan, minuman, dan tembakau karena dipengaruhi oleh shocks. Perhitungan nilai IHK menjadi penting untuk dapat mengawasi pergerakan harga barang-barang yang dapat menjadi pemicu terjadinya inflasi atau deflasi sehingga harga barang yang tersedia di masyarakat menjadi lebih stabil dan terkontrol. Oleh karena itu, peramalan dan pemodelan pada nilai IHK penting untuk dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan data IHK dan inflasi dengan metode Singular Spectrum Analysis (SSA)-Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) yang akurat. Metode SSA mampu mendekomposisi deret waktu asli menjadi suatu penjumlahan dari sejumlah kecil komponen independen seperti trend, musiman, dan noise, sementara metode ARIMA adalah salah satu metode yang sering digunakan dalam peramalan data runtun waktu karena mempermudah dalam penentuan model. Penelitian ini menggunakan data periode Januari 2014 - Desember 2023 dan penentuan model terbaik berdasarkan kriteria RMSE, MASE, dan MAE. Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian adalah metode SSA-ARIMA lebih baik dalam melakukan peramalan data IHK dan Inflasi. Berdasarkan hasil VAR menunjukkan bahwa terdapat kointegrasi antara data IHK dan Inflasi yang menunjukkan adanya hubungan jangka panjang antara kedua variabel. Peramalan untuk satu tahun kedepan menunjukkan kenaikan nilai pada IHK dapat menyebabkan kenaikan nilai Inflasi.

Page 227 of 228 | Total Record : 2279

 224   225   226   227   228 

Filter by Year

2012 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 14, No 2 (2025) Vol 14, No 1 (2025) Vol 13, No 6 (2024) Vol 13, No 5 (2024) Vol 13, No 4 (2024) Vol 13, No 3 (2024) Vol 13, No 2 (2024) Vol 13, No 1 (2024) Vol 12, No 6 (2023) Vol 12, No 3 (2023) Vol 12, No 2 (2023) Vol 12, No 1 (2023) Vol 11, No 6 (2022) Vol 11, No 5 (2022) Vol 11, No 4 (2022) Vol 11, No 3 (2022) Vol 11, No 2 (2022) Vol 11, No 1 (2022) Vol 10, No 2 (2021) Vol 10, No 1 (2021) Vol 9, No 2 (2020) Vol 9, No 1 (2020) Vol 8, No 2 (2019) Vol 8, No 1 (2019) Vol 7, No 2 (2018) Vol 7, No 1 (2018) Vol 6, No 2 (2017) Vol 6, No 1 (2017) Vol 5, No 2 (2016) Vol 5, No 1 (2016) Vol 4, No 2 (2015) Vol 4, No 1 (2015) Vol 3, No 2 (2014) Vol 3, No 1 (2014) Vol 2, No 3 (2013) Vol 2, No 2 (2013) Vol 2, No 1 (2013) Vol 1, No 1 (2012): Jurnal Sains dan Seni ITS (ISSN 2301-928X) More Issue