cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Hanny Haryanto
Contact Email
hanny.haryanto@dsn.dinus.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
hanny.haryanto@dsn.dinus.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi
Published by Universitas Dian Nuswantoro
ISSN : 14122693     EISSN : 23562579     DOI : -
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Engineering
Topik dari jurnal Techno.Com adalah sebagai berikut (namun tidak terbatas pada topik berikut) : Digital Signal Processing, Human Computer Interaction, IT Governance, Networking Technology, Optical Communication Technology, New Media Technology, Information Search Engine, Multimedia, Computer Vision, Information Retrieval, Intelligent System, Distributed Computing System, Mobile Processing, Computer Network Security, Natural Language Processing, Business Process, Cognitive Systems, Software Engineering, Programming Methodology and Paradigm, Data Engineering, Information Management, Knowledge Based Management System, Game Technolog
Arjuna Subject : -
Articles 22 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol. 23 No. 3 (2024): Agustus 2024" : 22 Documents clear
Analisis Rantai Pasok Stok Obat HIV ARV dengan Metode Double Exponential Smooting Hapsari, Nabilla Windy; Fanani, Aris; Wardani, Susilo Ari; Utami, Wika Dianita
Techno.Com Vol. 23 No. 3 (2024): Agustus 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i3.10866

Abstract

Human Immunodeficiency Virus (HIV) merupakan virus yang dapat memicu kerusakan pada sistem kekebalan tubuh manusia, menyebabkan infeksi pada orang yang terkena serta dapat mengurangi sistem kekebalan tubuh dan jika tidak segera disembuhkan akan terjangkit penyakit lain yang disebut dengan Acquired Immuno Deficiency Syndrom (AIDS). Kebutuhan obat ARV bagi ODHA mempengaruhi kebutuhan stok obat yang harus dipasok pemerintah ke Kabupaten/Kota. Dinas Kesehatan Provinsi bertanggung jawab atas perencanaan kebutuhan obat dari pemerintah Kabupaten/Kota, serta penerimaan permintaan obat, penyimpanan, pendistribusian, pencatatan dan pelaporan mutasi obat. Tujuan dari penelitian ini ialah untuk memahami bagaimana rangkaian proses pada supplier, dan penyimpanan obat agar obat tidak mengalami kekosongan atau kelebihan stok dengan menganalisis Rantai Pasok dan melakukan peramalan pada metode Double Exponential Smoothing yang didapatkan hasil presentase error terkecil pada obat Tenofovir dengan nilai MAPE 14,7%.   Kata kunci: Stok obat, HIV ARV, Rantai pasok, Double Exponential Smoothing
Studi Analisis Tahanan Isolasi dan Estimasi Umur Transformator Menggunakan Metode Health Index di PT PLN (Persero) UPT Cawang Sirait, Juanto; Nugroho, Teguh A; Prayogi, Soni
Techno.Com Vol. 23 No. 3 (2024): Agustus 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i3.10896

Abstract

Keandalan operasi transformator sangat tergantung pada kondisi isolasi yang baik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tahanan isolasi dan mengestimasi umur transformator dengan menggunakan metode Health Index di PT PLN (Persero) UPT Cawang. Metode Health Index ini mengintegrasikan berbagai parameter kondisi transformator, termasuk hasil pengukuran tahanan isolasi, pengujian minyak isolasi, dan parameter operasional lainnya, untuk memberikan gambaran komprehensif tentang kondisi kesehatan transformator. Data diperoleh dari pengujian lapangan dan laboratorium yang dilakukan secara periodik. Hasil analisis menunjukkan bahwa beberapa transformator memiliki nilai tahanan isolasi yang mendekati batas minimal yang direkomendasikan, mengindikasikan adanya penurunan kualitas isolasi. Estimasi umur transformator dilakukan berdasarkan nilai Health Index yang dihitung, dengan mempertimbangkan degradasi material isolasi dan kondisi operasional transformator. Transformator dengan nilai Health Index yang rendah diidentifikasi memiliki risiko tinggi terhadap kegagalan operasional dan memerlukan tindakan pemeliharaan atau penggantian segera. Studi ini memberikan wawasan penting bagi manajemen pemeliharaan di PT PLN (Persero) UPT Cawang untuk meningkatkan keandalan dan efisiensi operasi transformator. Implementasi metode Health Index terbukti efektif dalam memprediksi umur sisa transformator dan merencanakan strategi pemeliharaan preventif. Dengan demikian, dapat diharapkan peningkatan kontinuitas layanan penyaluran energi listrik dan pengurangan risiko gangguan operasional.   Kata kunci: Estimasi Umur, Health Index, Pemeliharaan Preventif, Tahanan Isolasi, Transformator.
Rekomendasi Pemilihan Ekspedisi Pengiriman Terbaik Berdasarkan Preferensi Pengguna dengan Algoritma Weighted Product (WP) Firman Syah, Azriel Akbar; Kasih, Patmi; Niswatin, Ratih Kumalasari
Techno.Com Vol. 23 No. 3 (2024): Agustus 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i3.10912

Abstract

Jasa ekspedisi di Indonesia mengalami pertumbuhan yang mengesankan seiring perkembangan e-commerce yang tak tertahankan. Kebutuhan akan jasa ekspedisi tidak terelakkan mendukung perkembangan masyarakat yang menempatkan e-commerce sebagai gaya hidup. Banyaknya pilihan dan tawaran jasa ekspedisi, sering membuat masyarakat lebih selektif dalam memilih jasa ekspedisi yang tepat. Tujuan penelitian adalah menghasilkan bobot kriteria terbaik berdasarkan preferensi pengguna dan menentukan urutan jasa ekspedisi terbaik yang bisa dipilih untuk melakukan pengiriman produk. Sistem dibangun menggunakan algoritma Weighted Product (WP) untuk menganalisis kriteria, melakukan perhitungan, dan merangking alternatif jasa ekspedisi. Pengumpulan data dilakukan melalui survei online, wawancara, dan pengumpulan data dari berbagai perusahaan ekspedisi. Sistem dirancang untuk mengakomodasi preferensi pengguna dengan memberikan bobot pada setiap kriteria sesuai dengan kepentingannya. Hasil dari uji sistem menunjukkan bahwa algoritma Weighted Product (WP) mampu memberikan rekomendasi yang akurat dan efisien untuk jasa ekspedisi terbaik, dengan peringkat tertinggi: JNT dengan nilai bobot V sebesar 0,215, diikuti oleh Shopee Express: 0,213, JNE dengan nilai 0,195, SiCepat: 0,186, dan Anteraja: 0,191. Dengan adanya sistem ini, konsumen dapat membuat keputusan yang lebih informatif dan mengurangi risiko kesalahan dalam memilih jasa ekspedisi. Diharapkan penelitian ini dapat dikembangkan lebih lanjut dan memberikan solusi yang bermanfaat bagi konsumen maupun pelaku usaha.   Kata kunci: Jasa Ekspedisi, Sistem Rekomendasi, Weighted Product
Rekomendasi Pemilihan Rumah Sakit Terbaik Berdasarkan Preferensi Pengguna dengan Algoritma TOPSIS Sari, Putri Kartika; Farida, Intan Nur; Kasih, Patmi
Techno.Com Vol. 23 No. 3 (2024): Agustus 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i3.10924

Abstract

Pemilihan rumah sakit untuk layanan medis merupakan faktor penting dalam  menyediakan pelayanan kesehatan. Namun kenyataannya masayarakat sering mengalami kesulitan dalam menentukan rumah sakit terbaik. Penentuan rangking Rumah Sakit sangat penting karena dapat berpengaruh dalam kinerja yang diberikan dalam setiap rumah sakit. Tujuan penelitian ini adalah untuk menghasilkan kriteria dan urutan Rumah Sakit terbaik yang ada di Kota Kediri. Dalam hal itu peneliti membuat sistem yang merekomendasikan rumah sakit terbaik untuk membentu masyarakat dalam menilai rumah sakit tersebut. Sistem ini menggunakan algoritma TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) untuk menganalisa kriteria, melakukan perhitungan, dan merangking alternatif rumah sakit. Pengumpulan data dilakukan melalui survei online dengan cara kuesioner. Hasil dari perhitungan yang dilakukan secara manual dengan menggunakan Google Spreadsheet dan perhitungan sistem menghasilkan hasil akhir dengan nilai yang akurat. Dari hasil perhitungan Rumah Sakit terbaik yang mendapatkan peringkat tertinggi adalah RSUD Gambiran dengan nilai (0,764930) diikuti RS Bhayangkara dengan nilai (0,658203) kemudian RSUD Baptis dengan nilai (0,650173) lalu RS Muhammadiyah dengan nilai (0,620741) dan urutan terakhir RS Kilisuci dengan nilai (0,235069).   Kata kunci: Rumah Sakit, Sistem Pendukung Keputusan, TOPSIS
Pengembangan Aplikasi Chatbot Dinas Pariwisata Kota Semarang Berbasis Neural Network Widayati, Yohana Tri; Widjaja, Stephanus; Putro Wicaksono, Adityo; Agung Prakoso, Satrio; Priscilla Putri, Christina
Techno.Com Vol. 23 No. 3 (2024): Agustus 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i3.10935

Abstract

Jawa Tengah memiliki beragam tempat wisata yang menarik untuk dijelajahi, namun keterbatasan waktu dan terbatasnya sumber informasi membuat sulit untuk memberikan informasi yang tepat. Selain itu, pengelola objek wisata kesulitan memberikan informasi yang tepat kepada pengunjung. Tujuan dari penelitian ini adalah memasukkan neural network ke dalam aplikasi chatbot objek wisata Jawa Tengah untuk meningkatkan kemampuannya dalam memahami dan bereaksi secara tepat terhadap pertanyaan pengguna. Teknik AI Project Cycle yang dipadukan dengan pendekatan Natural Language Processing (NLP) berfungsi sebagai tahap preprocessing pada pengolahan kata. Penelitian ini menghasilkan akurasi sebesar 99,92% dan loss sebesar 0%. Program chatbot ini bertujuan untuk memberikan kemudahan akses informasi tempat wisata di Jawa Tengah kepada pengguna.
Systematic Literature Review: Deep Learning Pada Citra Sinar-X Paru Untuk Klasifikasi Penyakit Leonard, Calvin Rinaldy; Nurtanio, Ingrid; Bustamin, Anugrayani
Techno.Com Vol. 23 No. 3 (2024): Agustus 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i3.10961

Abstract

Paru-paru merupakan organ vital dalam tubuh manusia. Paru-paru mengangkut oksigen ke dalam tubuh dan mengeluarkan karbondioksida keluar dari tubuh. Proses pertukaran oksigen dan karbon dioksida ini membuat paru-paru rentan terjangkit oleh virus, bakteri dan jamur. Paru-paru dapat terjangkit berbagai jenis penyakit seperti pneumonia, tuberkulosis, kanker, ataupun covid-19. Dalam proses diagnosa penyakit tersebut, seringkali terjadi perbedaan diagnosa antar dokter. Melalui tantangan tersebut, diperlukan sistem pembelajaran mesin yang dapat menjadi pihak ketiga untuk melakukan klasifikasi kondisi. Salah satu metode modern yang dapat digunakan yaitu Metode deep learning. Convolutional Neural Network adalah salah satu dari banyaknya metode deep learning dan CNN telah terbukti menghasilkan akurasi yang tinggi dalam memproses gambar. Banyaknya penelitian yang telah menggunakan metode CNN dalam mengolah citra sinar-X paru menjadi dorongan untuk mencari gap dengan menggunakan metode SLR (Systematic Literature Review). Diagram PRISMA juga digunakan dalam memilih dan mendokumentasikan 93 paper yang relevan hingga menghasilkan 22 paper yang sesuai dengan lingkup penelitian yang menggunakan subjek sinar-X paru dan menggunakan metode deep learning CNN. Hasil yang diperoleh adalah informasi terkait dataset yang digunakan, hanya 1 dari 22 paper yang menggunakan data primer, sisanya adalah data sekunder. Selain itu, transfer learning menjadi pilihan terpopuler dalam mengembangkan sistem klasifikasi paru.   Kata kunci: Deep Learning, Paru-paru, Sinar-X, SLR, PRISMA
Peringkasan Teks Berbahasa Indonesia dengan Latent Dirichlet Allocation dan Maximum Marginal Relevance Mawaridi, Bima Hamdani; Faisal, Muhammad; Nurhayati, Hani
Techno.Com Vol. 23 No. 3 (2024): Agustus 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i3.10998

Abstract

Kemajuan teknologi membuat berita mudah ditemukan pada media online. Jumlah artikel berita yang tersedia semakin banyak dengan teks yang cukup panjang. Hal ini akan menyulitkan pembaca berita dalam mencari inti informasi dari berita sehingga diperlukan ringkasan teks untuk membantu pengguna memahami inti dari suatu teks tanpa perlu membaca seluruhnya. Metode yang digunakan untuk peringkasan teks yaitu Maximum Marginal Relevance (MMR) dengan menggabungkan dua faktor pemilihan, yaitu relevansi dan keragaman. Sering ditemukan saat ini bahwa judul berita dalam artikel online belum sepenuhnya mewakili isi berita atau disebut clickbait, untuk menghindari judul yang kurang sesuai, pada penelitian ini peringkasan didasarkan pada kata kunci yang dihasilkan dengan metode Latent Dirichlet Allocation (LDA). Hasil uji coba dengan 2500 data artikel berita menghasilkan nilai rata-rata ROUGE-1 terbaik sebesar 0.488 untuk tingkat kompresi 50% dan 0.462 untuk tingkat kompresi 30%. Nilai ROUGE-1 terendah yaitu 0.453 untuk tingkat kompresi 50% dan 0.435 untuk tingkat kompresi 30%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem dapat menghasilkan ringkasan yang cukup relevan dengan menggunakan kata kunci yang diekstrak dari konten berita. Advances in technology make news easy to find on online media. The number of news articles available is increasing with a fairly long text. This will make it difficult for news readers to find the core information from the news so that a text summary is needed to help users understand the essence of a text without the need to read it all. The method used for text summarization is Maximum Marginal Relevance (MMR) by combining two selection factors, namely relevance and diversity. It is often found today that news titles in online articles do not fully represent the content of the news or called clickbait, to avoid inappropriate titles, in this study the summary is based on keywords generated by the Latent Dirichlet Allocation (LDA) method. The test results with 2500 news article data produced the best average ROUGE-1 value of 0.488 for a compression level of 50% and 0.462 for a compression level of 30%. The lowest ROUGE-1 value is 0.453 for a compression level of 50% and 0.435 for a compression level of 30%. These results show that the system can produce quite relevant summaries using keywords extracted from news content.
Decision Making on The Organoleptic Quality of Salted Egg Products using Analytical Hierarchy Process and Simple Additive Weighting Muliawati, Tri Hadiah; Yunanto, Andhik Ampuh; Pratama, Borneo Satria; Nugraha, Aditya Wahyu; Subara, Deni; Afifah, Amalia; Sariati, Sariati
Techno.Com Vol. 23 No. 3 (2024): Agustus 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i3.11038

Abstract

Chicken and duck eggs are highly nutritious food products that are popular among the Indonesian community. However, their perishable nature leads to a decline in quality if not further processed. The salting process is a simple preservation method that can also enhance the flavor of salted egg products. To produce salted egg products with high organoleptic quality preference, a combination of Analytical Hierarchy Process (AHP) and Simple Additive Weighting (SAW) is implemented as a quality decision-making method based on: (1) the experts viewpoints on the importance level of organoleptic criteria, and (2) the scores of organoleptic tests for the criteria of texture, taste, and appearance. In this study, chicken and duck eggs were processed into salted eggs using a salting mixture made of a blend of scouring ash and table salt with a mass ratio of 5:4 and 5:6, resulting in product combinations coded as CE-5/4, CE-5/6, DE-5/4, and DE-5/6. Data processing results on the importance level from the experts viewpoints using the AHP method resulted that the criteria for texture, taste, and aroma had final priority weights of 0.244, 0.617, and 0.139, respectively. Final decision-making using the SAW method indicated that the highest to lowest final preference scores were obtained by products CE-5/4, DE-5/4, DE-5/6, and CE-5/6, with the final preference scores of 0.979, 0.963, 0.931, and 0.906, respectively. The results demonstrated that AHP and SAW were successfully implemented to assist in making decisions regarding the quality of salted egg products based on their organoleptic characteristics.   Keywords: salted egg, organoleptic, decision-making, AHP, SAW
Analisis Emisi Karbon Pada Kendaraan Dan Peralatan Listrik Rumah Tangga Untuk Mengantisipasi GWP (Global Warming Potential) Reza, Elfira Yolanda; Pradiva, Azriel Putra; Widyaningsih, Tri Wahyu; Fauziah, Fauziah
Techno.Com Vol. 23 No. 3 (2024): Agustus 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i3.11054

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan perhitungan jejak karbon berbasis aplikasi pada kendaraan dan peralatan listrik untuk memahami emisi gas rumah kaca. Analisis yang dilakukan meliputi penghitungan GWP gas rumah kaca, faktor emisi, dan konversi energi. Saran yang mungkin diberikan antara lain meningkatkan akurasi perhitungan emisi, mengintegrasikan data konsumsi bahan bakar dan listrik, serta meningkatkan akurasi perhitungan emisi karbon. Batasan KarbonDioksida(CO2), metana(CH4), dan dinitrogen oksida(N2O) di udara berdampak negatif jika melebihi  batas peraturan.  Emisi karbon dari aktivitas manusia berkontribusi terhadap pemanasan global dan perubahan iklim. Sistem ini dirancang dan diimplementasikan untuk menghitung emisi karbon dari kendaraan dan peralatan listrik, serta memberikan informasi mengenai konsentrasi emisi dan riwayat penghitungan. Analisis emisi karbon dari kendaraan dan peralatan rumah tangga dilakukan untuk memprediksi GWP (Potensi Pemanasan Global). Tujuan analisis ini adalah untuk mengidentifikasi dan mengurangi emisi Gas Rumah Kaca, sehingga dapat mengurangi dampak pemanasan Global. Metode penelitian ini menggunakan algoritma yang menghitung emisi CO2, CH4, dan N2O berdasarkan penggunaan kendaraan dan peralatan listrik pada rumah tangga. Penelitian ini sangat penting agar dapat memahami faktor yang mempengaruhi terhadap emisi karbon dan meningkatkan kesadaran tentang pentingnya perlindungan lingkungan.   Kata kunci: Gas Rumah Kaca, GWP, Perubahan Iklim, Emisi Karbon
Web Pembelajaran Interaktif Klasifikasi Hewan Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Nur Alfatih, Muhamad Priya; Junenda, Muhamad; Widyaningsih, Tri Wahyu; Fauziah, Fauziah
Techno.Com Vol. 23 No. 3 (2024): Agustus 2024
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v23i3.11072

Abstract

Aplikasi web interaktif untuk pembelajaran anak usia dini tentang pengenalan hewan merupakan alat edukatif yang penting, dirancang untuk membantu anak-anak mengenali berbagai jenis hewan melalui gambar dan deskripsi hewan yang disediakan. Model Convolutional Neural Network (CNN) digunakan untuk mengklasifikasikan gambar hewan yang diunggah oleh pengguna. Metode yang digunakan melibatkan pengolahan gambar menggunakan CNN untuk mengidentifikasi jenis hewan berdasarkan gambar yang diberikan, kemudian hasil identifikasi ditampilkan dalam antarmuka web yang interaktif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model CNN mencapai akurasi sebesar 59.93% dan presisi sebesar 59.92%. Namun, model mengalami masalah overfitting, yang terlihat dari performa yang lebih tinggi pada data pelatihan dibandingkan dengan data validasi, menunjukkan bahwa model terlalu mempelajari detail dan noise pada data pelatihan sehingga kurang mampu menggeneralisasi pola pada data baru. Oleh karena itu, diperlukan optimasi lebih lanjut seperti augmentasi data, regulasi model dan peningkatan jumlah data pelatihan untuk meningkatkan performa model dan mengurangi efek overfitting. Pengujian akurasi pengenalan gambar hewan pada aplikasi web ini dilakukan menggunakan dataset gambar hewan yang baru sebanyak 10 data gambar untuk masing-masing kelas, dengan nilai akurasi rata-rata untuk semua kelas hewan sebesar 54.67%. Dari 15 kelas hewan, nilai akurasi tertinggi diperoleh oleh kelas Zebra dengan nilai akurasi 90%, sedangkan kelas hewan Laba-Laba dan Kucing menjadi kelas hewan dengan nilai akurasi terendah sebesar 20%.   Kata kunci: Convolutional Neural Network (CNN), Aplikasi web interaktif, Pengenalan hewan, Klasifikasi gambar.

Page 1 of 3 | Total Record : 22

 1   2   3 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 25 No. 1 (2026): February 2026 Vol. 24 No. 4 (2025): November 2025 Vol. 24 No. 3 (2025): Agustus 2025 Vol. 24 No. 2 (2025): Mei 2025 Vol. 24 No. 1 (2025): Februari 2025 Vol. 23 No. 4 (2024): November 2024 Vol. 23 No. 3 (2024): Agustus 2024 Vol. 23 No. 2 (2024): Mei 2024 Vol. 23 No. 1 (2024): Februari 2024 Vol. 22 No. 4 (2023): November 2023 Vol 22, No 3 (2023): Agustus 2023 Vol 22, No 2 (2023): Mei 2023 Vol. 22 No. 1 (2023): Februari 2023 Vol 21, No 4 (2022): November 2022 Vol 21, No 3 (2022): Agustus 2022 Vol 21, No 2 (2022): Mei 2022 Vol 21, No 1 (2022): Februari 2022 Vol 20, No 4 (2021): November 2021 Vol 20, No 3 (2021): Agustus 2021 Vol 20, No 2 (2021): Mei 2021 Vol 20, No 1 (2021): Februari 2021 Vol 19, No 4 (2020): November 2020 Vol 19, No 3 (2020): Agustus 2020 Vol 19, No 2 (2020): Mei 2020 Vol 19, No 1 (2020): Februari 2020 Vol. 18 No. 4 (2019): November 2019 Vol 18, No 3 (2019): Agustus 2019 Vol 18, No 2 (2019): Mei 2019 Vol 18, No 1 (2019): Februari 2019 Vol 17, No 4 (2018): November 2018 Vol 17, No 3 (2018): Agustus 2018 Vol 17, No 3 (2018): Agustus 2018 Vol 17, No 2 (2018): Mei 2018 Vol 17, No 1 (2018): Februari 2018 Vol 16, No 4 (2017): November 2017 Vol 16, No 3 (2017): Agustus 2017 Vol 16, No 2 (2017): Mei 2017 Vol 16, No 1 (2017): Februari 2017 Vol 15, No 4 (2016): November 2016 Vol 15, No 3 (2016): Agustus 2016 Vol 15, No 2 (2016): Mei 2016 Vol 15, No 1 (2016): Februari 2016 Vol 14, No 4 (2015): November 2015 (Hal. 242-342) Vol 14, No 3 (2015): Agustus 2015 (Hal. 165-241) Vol 14, No 2 (2015): Mei 2015 (Hal. 79-164) Vol 14, No 1 (2015): Februari 2015 (Hal. 1-78) Vol 13, No 4 (2014): November 2014 (Hal. 198-262) Vol 13, No 3 (2014): Agustus 2014 (Hal. 132-197) Vol 13, No 2 (2014): Mei 2014 (Hal. 69-131) Vol 13, No 1 (2014): Februari 2014 (Hal. 1-68) Vol 12, No 4 (2013): November 2013 (Hal. 188-240) Vol 12, No 3 (2013): Agustus 2013 (Hal. 136-187) Vol 12, No 2 (2013): Mei 2013 (Hal. 73-135) Vol 12, No 1 (2013): Februari 2013 (Hal. 1-72) Vol 11, No 4 (2012): November 2012 (Hal. 156-210) Vol 11, No 3 (2012): Agustus 2012 (Hal. 108-158) Vol 11, No 2 (2012): Mei 2012 (Hal. 55-106) Vol 11, No 1 (2012): Februari 2012 (Hal. 1-54) More Issue