Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

2.663

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Teknik ITS JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Geoid - Journal of Geodesy and Geomatics Journal of Applied Geospatial Information JURNAL ILMIAH GEOMATIKA Sewagati

Hidayat, Husnul

Departemen Teknik Geomatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Author-ID : 2773709

Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Dentistry Earth & Planetary Sciences Education Engineering Environmental Science Library & Information Science Mathematics Physics Social Sciences

Published : 24 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3

K-LEVEL: APLIKASI HITUNG KERANGKA KONTROL VERTIKAL BERDASARKAN METODE KUADRAT TERKECIL Hidayat, Husnul
GEOMATIKA Vol 20, No 2 (2014)
Publisher : Badan Informasi Geospasial in Partnership with MAPIN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24895/JIG.2014.20-2.155

Kerangka Kontrol Vertikal (KKV) memainkan peranan penting dalam pemetaan topografi. Elevasi KKV umumnya diperoleh dari pengukuran sipat datar yang dihitung dengan metode bowditch rule atau metode kuadrat terkecil. Umumnya metode bowditch rule lebih banyak digunakan karena kesederhanaan perhitungannya menggunakan aplikasi spreadsheet standar. Sementara itu metode kuadrat terkecil tidak banyak dipilih dalam perhitungan KKV. Padahal tidak semua kasus KKV dapat dielesaikan dengan metode bowditch rule. Dalam beberapa kasus, metode kuadrat terkecil lebih efektif untuk digunakan, terutama pada bentuk kerangka yang kompleks. Tulisan ini memaparkan pembuatan aplikasi perhitungan KKV berdasarkan metode kuadrat terkecil, yang diberi nama K-Level. Metode yang digunakan dalam aplikasi ini adalah metode perataan parameter. Antarmuka K-Level didesain dengan tampilan tabular menyerupai tampilan aplikasi spreadsheet pada umumnya. Hal ini dilakukan demi kenyamananÂ pengguna dalam memasukkan, memeriksa, mengedit data, serta menampilkan hasil perhitungan hanya dalam satu tampilan. Algoritma program ditulis dengan Matlab yang sangat efektif dalam memanipulasi matriks dan telah banyak digunakan dalam berbagai bidang komputasi numerik. Untuk kenyamanan pengguna, K-level juga dilengkapi dengan panduan penggunaan, fasilitas save dan load, dan pelaporan pekerjaan. Pengujian aplikasi menunjukkan bahwa masukan dan keluaran program dapat berjalan dengan baik sesuai dengan yang diharapkan. Hasil perhitungan menggunakan K-level dibandingkan dengan hasil perhitungan program lain, seperti Adjust, menggunakan beragam set data. Pengujian menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan antara hasil perhitungan K-Level dengan aplikasi lain. Rata-rata perbedaan numerik elevasi hasil perhitungan K-Level dan Adjust adalah 0,000020. Dengan demikian K-Level dapat digunakan untuk perhitungan KKV dengan metode kuadrat terkecil.Kata Kunci: K-Level, kuadrat terkecil, kerangka kontrol vertikal, MatlabABSTRACTÂ Â Â Â Â Â Leveling network for vertical control plays important role in topographic mapping. Elevations in leveling network mainly calculated from leveling data, either by bowditch rule or least square method. Mostly, bowditch ruleÂ is more preferred due to its simplicity which can be done using standard spreadsheet application. Meanwhile, least square method is rarely employed. In reality, there are some leveling network which canât be solved using bowditch rule.For some networks, mainly in complex network, least square method is more effective. This paper presents the design of an application for leveling network adjustment based on least squrae method, namely K-Level. This application uses the adjustment of observation equations method. The interface is designed with tabular style, like common spreadsheet applications. This is done for the ease of use when entering, checking, editing the data, and displaying the results in one window. The algorithm was written in Matlab which is very effective in matrix manipulation and has been widely used in numerical computations. K-Level is also equipped with userâs guide, load and save menu, and reporting. The test shows that the input and output process can run as expected. The results are then compared to other program, like Adjust, using many datasets. The test shows that there is no significant difference between the outputs of both programs. The mean of numerical difference in elevation is only 0,0000020. Therefore, K-Level can be used for leveling network adjustment based on least square method.Â Keywords: K-Level, least square, leveling network, Matlab

EKSTRAKSI POSISI 3 DIMENSI DARI PANORAMA SFERIS DENGAN TEKNIK ORIENTASI RELATIF MENGGUNAKAN ALGORITMA 8 TITIK Hidayat, Husnul; Hariyanto, Teguh; Cahyono, Agung Budi
GEOMATIKA Vol 20, No 1 (2014)
Publisher : Badan Informasi Geospasial in Partnership with MAPIN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24895/JIG.2014.20-1.30

Perkembangan pesat dunia optik dan fotografi memungkinkan terciptanya jenis foto yang sebelumnya mustahil untuk dibuat. Salah satunya adalah panorama sferis dengan medan pandang tidak terbatas yang mampu merekam banyak data dari segala penjuru hanya dengan sedikit gambar. Tulisan ini memaparkan bagaimana informasi posisi 3 dimensi dapat diperoleh dari panorama sferis. Secara khusus tulisan ini membahas proses orientasi relatif pada 2 foto panorama sehingga memungkinkan ekstraksi posisi 3 dimensi tanpa bantuan titik kontrol pada objek. Sebagai percobaan digunakan 2 buah foto panorama yang diambil di Kampus ITS. Foto berukuran 16000x8000 piksel dibuat dengan teknik image stitching. Proses orientasi relatif dilakukan menggunakan algoritma 8 titik. Untuk menguji validitas orientasi relatif, posisi dan orientasi panorama yang dihasilkan kemudian digunakan untuk merekonstruksi model 3D dari objek-objek yang tampak pada foto. Hasil pengujian menunjukkan bahwa parameter posisi dan orientasi yang dihasilkan masih dalam sistem koordinat lokal. Hal ini disebabkan tidak dilibatkannya koordinat 3D titik kontrol pada objek yang diamati. Terlepas dari sistem koordinatnya yang masih bersifat lokal, parameter posisi dan orientasi yang dihasilkan dapat digunakan untuk menentukan posisi dan merekonstruksi bentuk 3D objek-objek sekeliling yang tampak pada foto. Analisis lanjutan menunjukkan bahwa kesalahan reproyeksi titik terbesar adalah 3.2 piksel dan yang terkecil adalah 0.00007 piksel. Sedangkan rata-rata kesalahan reproyeksi yaitu 0.6 piksel. Tentu kesalahan reproyeksi ini melampaui ukuran ketelitian 1 piksel pada foto. Dapat dikatakan bahwa model matematik yang digunakan dapat diterapkan untuk kasus orientasi relatif tersebut dan ekstraksi posisi 3D dari 2 foto panorama dapat dilakukan dengan baik.Kata Kunci : posisi 3 dimensi, panorama sferis, orientasi relatif, algoritma 8 titikABSTRACTFast developments in optics and photography enable people to create many images which were impossible to create. One of these images is spherical panorama with unlimited field of view, which can record much data all around only in few images. This paper presents how to extract 3D position from spherical panorama. Specifically, it explains the relative orientation process between 2 panoramas. This enables the extraction of 3D position of any object without any control points on the object. As experimental data, 2 panoramas taken at ITS Campus were used. The 16000x8000-pixel panoramas were created using image stitching technique. Then, the relative orientation process was done using 8-point algorithm. To validate relative orientation, the extracted position and orientation of panoramas were used for 3D-positioning and reconstruction of the visible objects on the panoramas. The results show that the position and orientation of panoramas are in local coordinate system because no control points on the object which were employed. Despite of their local coordinate system, the position and orientation parameters can be used to reconstruct 3D shapes and position of many objects all around. Further analysis shows that the biggest reprojection error is 3.2 pixels and the smallest value is 0.00007 pixels. The mean of reprojection error is 0.6 pixels, which obviously beyond the 1-pixel accuracy of photo coordinate measurement. It can be stated that the employed mathematical models can be applied for relative orientation and the extraction of 3D position from 2 panoramas can be done well.Keywords : 3D position, spherical panorama, relative orientation, 8-point algorithm

IMPROVED LIP-READING LANGUAGE USING GATED RECURRENT UNITS Zulfa, Nafa; Suciati, Nanik; Hidayati, Shintami Chusnul
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol. 19, No. 2, Juli 2021
Publisher : Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j24068535.v19i2.a1080

Lip-reading is one of the most challenging studies in computer vision. This is because lip-reading requires a large amount of training data, high computation time and power, and word length variation. Currently, the previous methods, such as Mel Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC) with Long Short-Term Memory (LSTM) and Convolutional Neural Network (CNN) with LSTM, still obtain low accuracy or long-time consumption because they use LSTM. In this study, we solve this problem using a novel approach with high accuracy and low time consumption. In particular, we propose to develop lip language reading by utilizing face detection, lip detection, filtering the amount of data to avoid overfitting due to data imbalance, image extraction based on CNN, voice extraction based on MFCC, and training model using LSTM and Gated Recurrent Units (GRU). Experiments on the Lip Reading Sentences dataset show that our proposed framework obtained higher accuracy when the input array dimension is deep and lower time consumption compared to the state-of-the-art.

Analisa Kalibrasi Kamera Sony Exmor pada Nilai Orientasi Parameter Interior untuk Keperluan Pemetaan (FUFK) Mohammad Avicenna; Agung Budi Cahyono; Husnul Hidayat
Jurnal Teknik ITS Vol 7, No 1 (2018)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Berkembangnya teknologi Rapid Mapping dengan menggunakan wahana tanpa awak (UAV) menjadi salah satu metode penting saat ini. Namun penggunaan UAV khususnya seperti drone memiliki kelemahan dalam memperoleh hasil yang baik, karena sifat dari kamera non metrik. Oleh karena itu diperlukan kalibrasi kamera untuk memperoleh nilai parameter interior pada kamera. Kalibrasi pada penelitian ini dilakukan dengan 2 metode yaitu, kalibrasi In-Field dan kalibrasi In-Flight. Pada penelitian ini dilakukan analisa kalibrasi In-Field menggunakan marker/grid dengan 12 orientasi pengambilan foto pada saat posisi kamera drone stabil dan tidak dalam keadaan terbang. Data yang dihasilkan berupa 7 parameter IOP dengan hasil RMS 0.48 pixel. Hasil parameter dari kalibrasi In-Field ini akan digunakan pada kalibrasi In-Flight sebagai perbandingan nilai IOP dengan menggunakan software australis (demo), Nilai parameter yang dihasilkan menjadi 13 parameter dengan RMS 0,56 pixel. Kedua metode kalibrasi kamera tersebut diolah dengan menggunakan menggunakan bundle adjustment self-calibration[7].Hasil penelitian ini menunjukan bahwa kamera non-metrik Sony Exmor dapat digunakan untuk melakukan pemetaan dengan skala besar dengan area yang relatif kecil (FUFK) dengan acuan akurasi horizontal pada peta dasar yang berada pada Perka BIG No.15 tahun 2014, dengan nilai RMS yang dihasilkan sebesar 0.159 m.

Analisis Spasial dan Temporal terhadap Data Statistik Kependudukan Kota Surabaya Menggunakan Atlas Statistik dan Animasi Berbasis Waktu Nisrina Ulfah; Yanto Budisusanto; Husnul Hidayat
Jurnal Teknik ITS Vol 8, No 2 (2019)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Surabaya merupakan salah satu kota besar di Indonesia dengan luas wilayah mencapai 374,36 km2 dan jumlah penduduk yang telah mencapai angka 3 juta jiwa. Untuk mengetahui dinamika kependudukan, setiap tahunnya pemerintah Kota Surabaya melakukan pengarsipan data kependudukan dalam bentuk tabel statistik. Hingga saat ini, data-data statistik tersebut hanya disajikan dalam bentuk publikasi, katalog, infografis, dan tabel dinamis pada website resmi BPS Kota Surabaya. Pada penelitian ini penulis akan menyajikan data statistik ke dalam bentuk peta tematik yang kemudian disusun menjadi satu kesatuan atlas statistik kependudukan Kota Surabaya. Penyusunan atlas statistik menggunakan data-data statistik kependudukan yang telah tersedia dengan metode kualitatif dan kuantitatif. Analisis akan dilakukan berdasarkan wilayah (spasial) dan waktu (temporal) dalam jangka waktu 9 tahun, terhitung sejak tahun 2009 hingga tahun 2017. Hasil dari penelitian ini yaitu peta-peta tematik mengenai kependudukan di Kota Surabaya, animasi berbasis waktu serta atlas statistik yang dikemas dalam bentuk WebGIS (dapat diakses pada link berikut ini : http://atlasstatistiksurabaya.000webhostapp.com/kependudukan/kependudukan.html). Berdasarkan animasi berbasis waktu yang telah dibuat, didapatkan informasi bahwa terjadi dinamika kependudukan di Kota Surabaya terutama pada tahun 2011 hingga 2015. Selain itu, peta-peta statistik menunjukkan bahwa jaringan jalan lokal tidak memiliki keterkaitan yang kuat dengan jumlah penduduk di Kota Surabaya.

Analisis Perbandingan Ketelitian Hasil Orthomosaic Menggunakan Perangkat Lunak Komersial Pix4Dmapper dan Open Source WebODM Sultan Alifian Hapriansyah; Husnul Hidayat
Jurnal Teknik ITS Vol 10, No 2 (2021)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v10i2.70712

Foto tegak adalah foto yang diambil dengan menggunakan wahana pesawat ataupun UAV, foto tegak memiliki sumbu optik kamera yang vertikal atau hampir vertikal. Orthomosaic didapatkan dari hasil pengolahan foto udara dengan menggunakan software fotogrametri tertentu. Pada penelitian yang dilakukan oleh penulis, data yang digunakan adalah data foto udara dan GPS wilayah Kebonwaris, Kecamatan Pandaan, Pasuruan – Jawa Timur. Sofware yang digunakan sebagai perbandingan adalah WenODM dan Pix4Dmapper trial version. Pada dasarnya pengolahan data dimulai dari import images, import control point, build point clouds, build mesh, build terrain model, dan build orthomosaic. Nilai yang didapatkan Pix4Dmapper untuk RMSe horisontal 0,67361672 dan RMSe vertikal 0,664288006. Sedangkan nilai ketelitian yang didapatkan WebODM untuk RMSe horisontal sebesar 1,92810327 dan RMSe vertikal sebesar 1,195321336. Didapatkan pula nilai resolusi WebODM sebesar ≈5,5cm/piksel dan Pix4Dmapper sebesar ≈6,4cm/piksel. Berdasarkan hasil analisis penelitian ini, Pix4Dmapper unggul pada ketelitian yang diperoleh, sedangkan WebODM unggul pada resolusi yang diperoleh.

Koreksi Kemiringan Citra Menggunakan Planar Homography Untuk Pengenalan Pelat Nomor Kendaraan Adnan Erlangga Raharja; Dini Adni Navastara; Shintami Chusnul Hidayati
Jurnal Teknik ITS Vol 10, No 2 (2021)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373539.v10i2.71467

Pengenalan pelat nomor kendaraan atau dikenal dengan istilah License Plate Recognition (LPR) merupakan sebuah bidang permasalahan yang berfokus pada pendeteksian dan pengenalan pelat nomor kendaraan. Dalam proses pengenalan pelat nomor akan terdapat banyak faktor eksternal yang dapat mempengaruhi proses kerja sistem, salah satunya adalah posisi dan orientasi kendaraan relatif dengan posisi kamera ketika proses pengambilan gambar. Kemiringan ini akan menimbulkan masalah seperti karakter yang bersentuhan ataupun karakter pada pelat nomor menjadi rusak. Akibatnya, ini akan memiliki efek semakin sulitnya untuk melakukan segmentasi dan pengenalan karakter pada pelat nomor. Untuk mengatasi masalah tersebut, Tugas Akhir ini membuat sistem koreksi kemiringan pelat nomor menggunakan planar homography yang kemudian akan di implementasikan pada sistem pengenalan pelat nomor kendaraan otomatis. Koreksi kemiringan dilakukan dengan mendeteksi tepi pelat nomor menggunakan algoritma Canny Edge Detection, kemudian mencari titik sudut pelat nomor, dan melakukan koreksi kemiringan dengan menggunakan planar homography. Setelah citra pelat nomor diperbaiki kemiringannya maka proses segmentasi dan prediksi dapat dijalankan dengan baik dan tepat. Pengujian dilakukan dalam tiga skenario yaitu pengujian deteksi sudut manual, pengujian algoritma edge detection, dan pengujian pada data video. Hasil segmentasi optimal pada video yang optimal di dapatkan dengan menggunakan algoritma Canny edge detection yang memiliki nilai rata-rata akurasi 75.88%, presisi 87.26%, dan recall 76.24% dan hasil prediksi pada video optimal dengan nilai rata-rata akurasi 77.45%, presisi 82.50%, dan recall 77.72%.

Pemetaan Foto Udara Menggunakan Wahana Fix Wing UAV (Studi Kasus : Kampus ITS Sukolilo Ahmad Solihuddin Al Ayyubi; Agung Budi Cahyono; Husnul Hidayat
Jurnal Teknik ITS Vol 6, No 2 (2017)
Publisher : Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM), ITS

Beberapa tahun belakangan ini, teknologi foto udara terus berkembang dengan pesat. Salah satu manfaat yang bisa digunakan adalah untuk pekerjaan pemetaan skala besar. Di Indonesia, penyediaan data informasi geospasial masih sedikit. Oleh karena itu teknologi foto udara tanpa awak atau yang biasa disebut dengan Unmanned Aerial Vehicle (UAV) dapat menunjang penyedia data spasial dalam skala yang cukup besar. Selain efektif dan efisien baik dari segi biaya maupun waktu penggunanaan, UAV juga dapat menghasilkan foto yang cukup jelas. Dalam melakukan proses pembuatan ortofoto pun dapat dilakukan secara otomatis dengan software pengolahan foto udara. Penelitian ini dilakukan di Kampus Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Sukolilo – Surabaya dengan luas (±184 Ha) dengan menggunakan Fix Wing UAV jenis SkyWalker sebagai wahana dan Canon PowerShot S100 sebagai kamera. Pengukuran ground control point yang digunakan adalah 16 titik yang menyebar di kawasan Kampus ITS. Dari hasil penelitian ini telah dilakukan pemetaan dengan metode fotogrametri menggunakan UAV jenis Fix Wing dengan jumlah foto 686 dan tinggi terbang rata-rata 277 m. Hasil georeferencing didapatkan pergeseran nilai error terbesar adalah 5,92 cm yaitu pada GCP 10 dan proyeksi error terkecil adalah 0,59 cm yaitu pada GCP 14.

PENGADAAN DATA GEOSPASIAL DESA MENGGUNAKAN WAHANA DRONE-QUADCOPTER (STUDI KASUS : DESA SUGENG, KEC.TRAWAS, KABUPATEN MOJOKERTO) Agung Budi Cahyono; Husnul Hidayat; Hepi Hapsari Handayani; Yanto Budisusanto
Geoid Vol 12, No 1 (2016)
Publisher : Department of Geomatics Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j24423998.v12i1.2392

Salah satu kemajuan dibidang ilmu dan teknologi spasial adalah dengan berkembangnya wahana UAV (Unmanned Aerial Vehicle) atau nir awak yang semakin terjangkau baik harga (low cost) dan siap terbang (Ready To Fly / RTF) maupun kemudahan pengoperasiannya terutama untuk pemetaan secara fotogrametris. Fotogrametri sebuah proses untuk memperoleh informasi metris mengenai sebuah obyek melalui pengukuran yang dibuat pada hasil foto udara sebuah obyek. Sedangkan interpretasi foto didefinisikan sebagai ekstraksi dari informasi kualitatif mengenai foto udara dari sebuah obyek oleh analisis visual manusia dan evaluasi fotografi (Edward dan James 2004). Terminologi baru menggunakan pesawat tanpa awak atau yang biasa disebut UAV (Unmanned Aerial Vehicle) merupakan platform yang mendukung untuk pengukuran fotogrametri. UAV standar ini memungkinkan untuk melakukan pelacakan posisi dan orientasi dari sensor yang diimplementasikan dalam sistem lokal atau koordinat global (Eisenbeiss, 2008 dalam Rukmana, 2013).Penelitian ini merupakan kegiatan pemetaan spasial dengan menggunakan alat berupa wahana terbang nir-awak RTF modifikasi yang digunakan untuk memetakan lokasi bencana longsor. Adapun sensor yang digunakan adalah kamera amatir non-metrik. Adapun wahana yang digunakan adalah sejenis Quadcopter dengan ketinggian terbang sekitar 250 meter dan dalam waktu 15 menit pemotretan dilakukan.Dengan metode Fotogrametri maka akan dapat melakukan rapid mapping (pemetaan cepat) yang berupa informasi berupa peta desa dalam rangka menunjang program pemetaan partisipatif nasional (BIG, 2014).Hasil akhir dari kegiatan ini berupa pemetaan desa Sugeng Kec. Mojokerto seluas 270 ha. Peta desa yang dihasilkan dengan format peta ortofoto. Dari 378 foto tersebut telah dipilih dengan pertimbangan tingkat ketajaman, blur dan ketinggian terpilih 232 foto. Dimana satu kelemahan adalah daya baterai litium yang digunakan selama 8 menit/baterai. Untuk kegiatan ini digunakan 4 baterai sehingga total terbang 1 x untuk flight test sedangkan total pemotretan menggunakan 3 baterai atau sepanjang 8 x 3 = 24 menit.

ANALISIS KETELITIAN HORIZONTAL ORTHOREKTIFIKASI CITRA PLEIADES UNTUK PEMBUATAN PETA DASAR RDTR PESISIR (Studi Kasus : Kecamatan Semampir, Kota Surabaya) Bangun Muljo Sukojo; Husnul Hidayat; Romario Santoso
Geoid Vol 12, No 2 (2017)
Publisher : Department of Geomatics Engineering

The quality of accuracy and precision was the main problem in survey and mapping. One of the problems these there were in remote sensing, namely in the geometric correction is orthorectification on the satellite image. Products from orthorectification is needed in the manufacture of large-scale maps of 1: 5000 as for the purpose of detailed spatial plan map. The data used for the orthorectification process is a high resolution image of the Pleiades, a Ground Control Point and DEM Alos PALSAR. DEM used as elevation data to correct or eliminate the influence of relief displacement of image data due to variations in the earth's surface terrain. In this study, using seven of ground control points spread evenly on the location of the research, which is in District Semampir, Surabaya. The ground control points obtained through direct measurements in the field with GPS Geodetic using static methods. Orthorectification method using Rigorous. The results of this study indicate CE90 and LE90 values using the Rigorious methods, geometric precision can be seen from the CE90 and LE90 where the smaller the value, the result of more thorough and accurate image. For eligibility image, obtained by multiplying the value of the coefficient RMSE and thoroughness in which the image of the Pleiades 1 qualifies a map scale of 1: 5000.

Co-Authors ABDUL MUNIF Adnan Erlangga Raharja Agung Budi Cahyono Agung Budi Cahyono Ahmad Solihuddin Al Ayyubi Ahmadiyah, Adhatus Solichah Anggraini, Ratih Nur Esti Ari Santoso Bangun Muljo Sukojo, Bangun Muljo Budisusanto, Yanto Citra Ayu Sekar Kinasih Dean Ahmed Falahesa Dini Adni Navastara, Dini Adni Dini Adni Navastra Erika Azzahra Filsa Bioresita Ghozy Shalahuddin Kholiq Hepi Hapsari Handayani Ilyas Ilyas Jaelani, Lalu Muhamad Kelly Rossa Sungkono Mohammad Avicenna Mohammad Avicenna Muhammad Aldila Syariz Muhammad Iqbal Izzul Haq Nanik Suciati Navinda Meutia Nisrina Ulfah Nurul Fajrin Ariyani Nurwatik Nurwatik Riyanarto Sarno Sultan Alifian Hapriansyah Sultan Alifian Hapriansyah Teguh Hariyanto, Teguh Zulfa, Nafa

Title

Found 24 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 24 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 24 Documents
Search