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 779 Documents
 74   75   76   77   78 
Pengembangan Chatbot WhatsApp Berbasis n8n Untuk Otomatisasi Informasi Kegiatan Ronda Perumahan Sutriyono Sutriyono; Zaenur Rozikin; Sri Hesti Mahanani
Techno.Com Vol. 25 No. 2 (2026): May 2026
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v25i2.15936

Abstract

Informasi kegiatan ronda seperti jadwal ronda, rekap kehadiran, uang jimpitan (uang keamanan) dan denda, dikelola oleh pengurus ronda. Koordinasi dan penyampaian informasi dilakukan lewat grup WhatsApp. Namun berdasarkan hasil observasi dan wawancara yang telah dilakukan, muncul beberapa permasalahan antara lain: penyampaian informasi dan pengingat jadwal ronda masih bergantung kepada pengurus ronda sehingga warga kesulitan dalam memperoleh informasi ronda secara mandiri, cepat, dan real-time. Pengelolaan informasi juga masih dilakukan secara manual menggunakan buku catatan sehingga kurang fleksibel. Adanya masalah tersebut tidak hanya menimbulkan ketergantungan terhadap pengurus ronda, tetapi juga berpotensi menyebabkan keterlambatan dalam penyampaian informasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan chatbot WhatsApp berbasis n8n yang dapat mengotomatisasi pengingat jadwal ronda serta penyampaian dan pengelolaan informasi ronda. Metode pengembangan yang digunakan adalah SDLC model Prototype, membuat pengguna dapat menguji fungsi chatbot lebih awal. Chatbot diintegrasikan dengan Google Sheets sebagai media penyimpanan data dan ChatGPT sebagai mesin pemroses pesannya. Hasil pengujian Black Box Testing menunjukkan bahwa chatbot mampu merespon 236 dari 238 pertanyaan dengan benar. Penelitian ini diharapkan dapat mengatasi permasalahan yang dihadapi, serta mengenalkan sistem otomatisasi di lingkungan Perumahan.   Kata kunci: n8n, Chatbot WhatsApp, Ronda, Perumahan, ChatGPT
Design and Experimental Evaluation of a Small-Scale Pumped Storage Hydropower System with a Low-Head Pelton Turbine Integrated with an Off-Grid Solar PV System Gde Atmajaya; Harry Yuliansyah; Ali Muhtar
Techno.Com Vol. 25 No. 2 (2026): May 2026
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v25i2.15971

Abstract

This study presents the design and experimental evaluation of a small-scale pumped-storage hydropower (PSH) system integrated with an off-grid photovoltaic (PV) system, serving as a proof-of-concept energy storage prototype. The proposed system consisted of an 800 Wp PV array, an upper and lower reservoir, a low-head Pelton turbine, a DC generator, piping, and a water pump. The system was implemented in a building-based configuration with an effective storage head of 14.65 m. The research was conducted using an engineering design approach, including site assessment, turbine design, turbine-generator testing, PSH-PV integration, and system performance evaluation. The PV subsystem showed a positive linear relationship between solar irradiance and PV output power, indicating an appropriate electrical response under field operating conditions. During the charging test, the nominal 550 L upper reservoir was filled with an actual water volume of 462 L, resulting in a stored potential energy of 18.44 Wh. The estimated electrical input energy required for charging was 105.30 Wh, corresponding to a storage efficiency of 17.51%. During the discharge test, the turbine-generator unit operated for approximately 0.61 h while the tank was being emptied and produced an electrical output energy of 5.76 Wh. DC output power generally ranged from 8.46 W to 10.03 W during the main discharge phase before dropping sharply near the end of operation. The turbine-generator efficiency was 31.24%, while the overall recoverable efficiency of the integrated PSH system was 5.47%. The results confirm the technical feasibility of the proposed PSH-PV system as a small-scale energy storage prototype. However, the relatively low storage efficiency and overall recoverable efficiency indicate that further optimization is required before practical implementation.  Keywords: Pumped Storage Hydropower, Pelton Turbine, Renewable Energy, Photovoltaic System, Energy Storage
Analisis Komparatif Algoritma Machine Learning untuk Prediksi Kekambuhan Kanker Payudara Berdasarkan Karakteristik Tumor Chairunnisa Desti Arzety; Vanya Dwi Nabila; Aprilia Herawati; Allsela Meiriza; Ken Ditha Tania
Techno.Com Vol. 25 No. 2 (2026): May 2026
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v25i2.15976

Abstract

Kanker payudara merupakan salah satu penyebab kematian tertinggi pada perempuan di dunia, di mana tantangan utamanya terletak pada risiko kekambuhan (recurrence). Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi kekambuhan kanker payudara dengan membandingkan tiga algoritma machine learning, yaitu Logistic Regression, Decision Tree, dan Random Forest, berdasarkan karakteristik tumor dari dataset METABRIC. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, seleksi fitur klinis, dan pembagian data dengan rasio 80:20. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Logistic Regression memiliki performa terbaik dalam hal akurasi (0,661) dan ROC-AUC (0,689), sementara Random Forest menunjukkan keunggulan pada metrik recall (0,544) yang krusial untuk deteksi pasien berisiko. Analisis feature importance mengidentifikasi bahwa jumlah mutasi genetik (Mutation Count), Nottingham Prognostic Index (NPI), dan ukuran tumor merupakan faktor paling dominan dalam memprediksi kekambuhan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa karakteristik biologis tumor memiliki pengaruh signifikan terhadap risiko kekambuhan dan penggunaan machine learning berpotensi besar menjadi sistem pendukung keputusan klinis untuk stratifikasi risiko pasien secara objektif.   Kata kunci - Kanker Payudara, Kekambuhan, Machine Learning, METABRIC, Karakteristik Tumor
Comparative Analysis of CatBoost and LightGBM for Tree Seedling Survival Prediction to Support Smart Forestry Angga Bayu Santoso; Okma Arnilia; Sahrial Ihsani Ishak; I Gusti Nyoman Agung Bisma Tatwa
Techno.Com Vol. 25 No. 2 (2026): May 2026
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v25i2.15989

Abstract

Tree seedling survival is a critical factor in forest regeneration and sustainable ecosystem management. However, predicting seedling survival remains challenging due to complex interactions between environmental conditions, soil biotic factors, and functional plant traits. This study aims to compare the performance of CatBoost and Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) algorithms in predicting tree seedling survival using a machine learning approach. The dataset, obtained from the Tree Survival Prediction dataset on Kaggle, includes environmental variables, soil interaction factors, and functional traits. The target variable is binary, indicating whether a seedling survives or not. Data preprocessing involved handling missing values, encoding categorical variables, normalization, and model validation using 10-fold cross-validation. Model performance was evaluated using accuracy, precision, recall, F1-score, and Receiver Operating Characteristic Area Under Curve (ROC-AUC). The results show that LightGBM outperforms CatBoost, achieving an accuracy of 0.8456, precision of 0.8718, recall of 0.8553, F1-score of 0.8635, and ROC-AUC of 0.9282. In comparison, CatBoost achieves an accuracy of 0.8223 and ROC-AUC of 0.9132. Feature importance analysis indicates that arbuscular mycorrhizal fungi, phenolics, and lignin are the most influential factors affecting seedling survival. These findings demonstrate that LightGBM is a reliable and efficient model for smart forestry applications, supporting data-driven decision-making and improving reforestation strategies. The model enables simulation of planting scenarios, improving resource efficiency and restoration success rates. Keywords - CatBoost, LightGBM, Machine Learning, Seedling Survival, Smart Forestry
Penerapan Finite Element Method (FEM) Persamaan Difusi Pada Ruangan Yang Memiliki Air Conditioner Aufa Ghifada; Lizzilmi Syarifatuz Zaimah; Iftar Hendry; Farah Annisa Tri Sundari; Dezvini Muthmainnati Vidia; Naura Dalta Indriyani; Mochamad Tito Julianto; Sri Nurdiati; Mohamad Khoirun Najib; Syukri Arif Rafhida
Techno.Com Vol. 25 No. 2 (2026): May 2026
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v25i2.15990

Abstract

Kenyamanan termal merupakan salah satu aspek penting dalam perancangan bangunan karena kondisi suhu berpengaruh langsung terhadap produktivitas dan kenyamanan penghuni ruangan. Salah satu sistem yang umum digunakan untuk mengatur suhu ruangan adalah air conditioner (AC). Namun demikian, distribusi suhu di dalam ruangan tidak langsung menjadi seragam ketika AC dinyalakan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis distribusi suhu pada ruangan ber-AC menggunakan metode elemen hingga (Finite Element Method). Fenomena fisik dimodelkan menggunakan persamaan panas dua dimensi yang menggambarkan proses difusi suhu terhadap ruang dan waktu. Domain simulasi merepresentasikan denah rumah sederhana yang terdiri dari beberapa ruangan dengan sumber pendingin berada di ruang tengah. Model matematis yang digunakan melibatkan kondisi awal suhu ruangan sebesar 25°C serta kondisi batas yang merepresentasikan sumber pendingin dan dinding ruangan yang terisolasi. Simulasi numerik dilakukan menggunakan perangkat lunak Wolfram Mathematica untuk memperoleh distribusi suhu terhadap waktu. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pendinginan awalnya terjadi di sekitar sumber AC kemudian secara bertahap menyebar ke bagian ruangan lainnya. Keberadaan dinding dan sekat ruangan mempengaruhi pola difusi suhu sehingga menghasilkan laju pendinginan yang berbeda pada setiap ruangan. Seiring berjalannya waktu, sistem mendekati kondisi tunak di mana distribusi suhu menjadi lebih seragam. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode elemen hingga efektif digunakan untuk memodelkan penyebaran suhu pada ruangan dengan geometri yang kompleks.   Kata Kunci - Distribusi Suhu, Metode Elemen Hingga, Pendingin Ruangan, Persamaan Panas, Simulasi Numerik
Optimasi Rute Pengambilan Bantuan Sosial Lazismu Menggunakan Algoritma Genetika Travelling Salesman Problem Iskandar Hadiatma; Rachmat Wahid Saleh Insani; Asrul Abdullah
Techno.Com Vol. 25 No. 2 (2026): May 2026
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v25i2.16016

Abstract

Lembaga Amil Zakat, Infaq, dan Sadaqah Muhammadiyah (Lazismu) di Pontianak Tenggara menghadapi kendala operasional dalam pengambilan donasi dari kotak infaq yang tersebar di berbagai lokasi. Proses penentuan rute yang belum optimal menyebabkan inefisiensi dari segi waktu dan biaya bahan bakar. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah tersebut dengan menerapkan Algoritma Genetika untuk menyelesaikan Travelling Salesman Problem (TSP), guna menemukan rute terpendek untuk mengunjungi seluruh titik donasi. Sistem optimasi ini dibangun dalam bentuk aplikasi berbasis website menggunakan kerangka kerja Laravel untuk proses backend dan pustaka LeafletJS untuk visualisasi peta interaktif. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model Waterfall, yang mencakup tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Pengujian sistem dilakukan dengan metode Black Box Testing dan User Acceptance Testing (UAT). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Algoritma Genetika berhasil mengoptimalkan rute pengambilan donasi. Pada studi kasus dengan 18 titik lokasi, rute yang dihasilkan sistem adalah 19.79 km, lebih efisien 7.57 km dibandingkan rute manual sebelumnya (27.36 km). Hasil pengujian UAT oleh staf Lazismu mencapai persentase penerimaan 94%, yang menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan sangat bermanfaat, mudah digunakan, dan sesuai dengan kebutuhan operasional.   Kata kunci – Algoritma Genetika, Lazismu, Optimasi Rute, Travelling Salesman Problem.
Penerapan Standar Internasional Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) dalam Perancangan Website Profil Sekolah di MTs Nurul Burhan Widya Setyaningtyas; Ryan Rizki Adhisa
Techno.Com Vol. 25 No. 2 (2026): May 2026
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v25i2.16026

Abstract

Website sekolah telah menjadi media utama dalam penyebaran informasi yang terintegrasi, memungkinkan masyarakat untuk mendapatkan informasi secara cepat, tepat, dan terpusat. Namun, banyak situs web yang masih mengabaikan aksesibilitas, membuat pengguna dengan kebutuhan khusus tidak memiliki pengalaman akses yang optimal. Dengan mengacu standar aksesibilitas internasional Web Content Accessibility Guidelines (WCAG), penelitian ini akan membangun situs profil MTs Nurul Burhan yang inklusif. Metode prototype yang digunakan memungkinkan pengembangan sistem dilakukan secara bertahap berdasarkan tanggapan pengguna. Pengujian sistem termasuk validasi ahli media, uji fungsional menggunakan Blackbox Testing, uji aksesibilitas menggunakan tools WAVE dan AChecker, dan uji usability menggunakan metode System Usability Scale (SUS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh halaman web tidak memiliki kesalahan atau masalah yang diketahui menggunakan alat pengujian otomatis, namun beberapa komponen masih memerlukan evaluasi manual. Selain itu, semua proses sistem beroperasi dengan tingkat keberhasilan 100%. Hasil validasi ahli media menunjukkan kategori yang sangat layak, dan skor SUS 80 menunjukkan kemudahan penggunaan yang baik.   Kata Kunci - Website Sekolah, Aksesibilitas Website, WCAG
Analisis Komparatif Model Random Forest dan XGBoost Berdasarkan Kinerja AUC Pada Fraud Detection Muthiah As Saidah; Aggry Saputra
Techno.Com Vol. 25 No. 2 (2026): May 2026
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v25i2.16035

Abstract

Fraud detection menjadi salah satu tantangan penting dalam sistem informasi modern, khususnya pada transaksi finansial dan digital. Berbagai penelitian telah menunjukkan performa tinggi model Random Forest dan XGBoost, namun sebagian besar evaluasi masih dilakukan pada dataset tertentu dan terbatas pada perbandingan deskriptif. Penelitian ini bertujuan melakukan analisis statistik komparatif lintas studi terhadap performa model Random Forest dan XGBoost berdasarkan nilai Area Under Curve (AUC) pada berbagai domain fraud detection. Penelitian menggunakan data sekunder dari 40 studi terdahulu yang terdiri dari 20 model Random Forest dan 20 model XGBoost. Analisis dilakukan menggunakan statistik deskriptif, uji asumsi, independent samples t-test, Mann-Whitney U test, dan effect size menggunakan Cohen’s d. Hasil penelitian menunjukkan bahwa XGBoost memiliki rata-rata AUC yang sedikit lebih tinggi dibandingkan Random Forest. Namun, hasil uji statistik dan effect size menunjukkan bahwa perbedaan tersebut tidak signifikan secara statistik maupun praktis. Selain itu, Random Forest cenderung menunjukkan performa yang lebih stabil, sedangkan XGBoost lebih sensitif terhadap karakteristik dataset dan konfigurasi model. Penelitian ini menunjukkan bahwa evaluasi performa machine learning lintas studi tidak cukup hanya berdasarkan nilai rata-rata AUC, tetapi juga perlu mempertimbangkan signifikansi statistik, effect size, stabilitas performa, dan heterogenitas antar studi. Kata Kunci – AUC; Fraud Detection; Machine Learning; Random Forest; XGBoost
Deteksi Multi-Objek Huruf Hijaiyah Tulisan Tangan Anak Menggunakan YOLOv11s Rina Zakiyatun Niza; Akhmad Fadjeri
Techno.Com Vol. 25 No. 2 (2026): May 2026
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v25i2.16043

Abstract

Masa usia dini merupakan tahap penting dalam pembelajaran membaca Al-Qur’an, khususnya dalam mengenal huruf hijaiyah. Namun, variasi tulisan tangan anak-anak serta kemiripan visual antarhuruf hijaiyah menjadikan proses identifikasi lebih menantang, terutama pada skenario multi-objek dalam satu gambar. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi multi-objek secara real-time untuk huruf hijaiyah tulisan tangan anak usia dini menggunakan algoritma YOLOv11s dalam aplikasi berbasis web. Dataset terdiri dari 429 gambar tulisan tangan asli yang memuat lebih dari 3.250 objek huruf beranotasi dalam 20 kelas. Setelah proses preprocessing dan augmentasi data, dataset yang digunakan untuk pelatihan meningkat menjadi 732 gambar, yang dikumpulkan dari siswa usia 4–6 tahun di MDT Ula Addiya Kuwayuhan. Model dilatih menggunakan pendekatan object detection dengan anotasi bounding box dan dievaluasi menggunakan metrik precision, recall, dan mean Average Precision (mAP). Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model mencapai nilai precision sebesar 0,867, recall sebesar 0,831, mAP@0.5 sebesar 0,903, dan mAP@0.5:0.95 sebesar 0,700, dengan kecepatan inferensi sekitar 80 FPS. Sistem yang diimplementasikan mampu mendeteksi beberapa huruf hijaiyah secara simultan pada kondisi tulisan tangan yang tidak terstruktur secara real-time. Kontribusi utama penelitian ini terletak pada penerapan YOLOv11s untuk deteksi multi-objek huruf hijaiyah tulisan tangan anak usia dini dengan variasi visual yang tinggi, yang diintegrasikan ke dalam sistem berbasis web secara real-time dan dilengkapi fitur Text-to-Speech (TTS) sebagai media pembelajaran interaktif. Kata Kunci — deteksi objek, huruf hijaiyah, multi-objek, tulisan tangan, pembelajaran interaktif, YOLOv11s.
Design and Performance Evaluation of an Arduino-Based Vacuum Carbon Cleaner for Gasoline Engines Arie Sebastian Pangemanan; Luki Widianto; Reson Wibowo
Techno.Com Vol. 25 No. 2 (2026): May 2026
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v25i2.16047

Abstract

This study addresses the degradation of gasoline engine performance caused by carbon deposit accumulation in the combustion chamber. The objective of this research is to design and evaluate the performance of an Arduino-based vacuum carbon cleaner device. A quantitative experimental method was employed to analyze the effectiveness of suction systems and monitoring sensors, including a Type-K thermocouple and DC voltage sensor. The system integrates a 12V DC pump and a pneumatic vacuum valve as suction mechanisms. The Arduino microcontroller functions as the central automation unit that processes sensor readings, monitors engine temperature and voltage conditions, and controls the suction operation automatically based on predefined parameters. The developed device has dimensions of 40 × 28 cm, a tank weight of 2.45 kg, and a volume of 2,628.76 cm³, allowing approximately 26 suction cycles per operation. Experimental results show that the fastest engine warm-up occurs at 2500 RPM with an average time of 5.18 minutes. The optimal reaction time for carbon cleaning fluid is 10 minutes. The DC pump demonstrates faster suction performance (11.77 s) compared to the pneumatic valve (14.21 s at 6 bar), although it requires stable voltage conditions. These findings indicate that the developed system is effective in supporting combustion chamber maintenance through an Arduino-based automation mechanism, but requires further optimization in energy efficiency and suction performance.   Keywords -Vacuum Carbon Cleaner, Arduino, DC Pump, Combustion Chamber, Engine Maintenance

Page 77 of 78 | Total Record : 779

 74   75   76   77   78 

Filter by Year

2012 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 25 No. 2 (2026): May 2026 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