Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

2.667

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Informatika Mulawarman JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Jurnal Ilmiah Matrik Jurnal Abdimas Mahakam METIK JURNAL Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Jurnal Ilmiah Betrik : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer Reswara: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Teknika Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Jurnal Bangkit Indonesia Jurtik STMIK Bandung

Taghfirul Azhima Yoga Siswa, Taghfirul Azhima Yoga

Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur

Author-ID : 3868511

Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Public Health Social Sciences

Published : 21 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3

Penerapan Sistem E-Government Services di Kelurahan Sidodadi Kota Samarinda Syahrin, Muhammad Najeri; Verdikha, Naufal Azmi; Siswa, Taghfirul Azhima Yoga
Jurnal Abdimas Mahakam Vol. 5 No. 2 (2021): JURNAL ABDIMAS MAHAKAM
Publisher : Institute for Research and Community Services (LPPM)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24903/jam.v5i2.1467

Pemerintahan Kantor Kelurahan Sidodadi telah menerapkan sistem layanan (service) namun sistem masih dijalankan secara manual dan belum terintegrasi dalam melayani berbagai kebutuhan masyarakat akan administrasi kependudukan dan pelayanan administrasi pemerintahan lainnya. Kelemahan sistem tersebut, masyarakat tidak dapat dilayani maksimal dalam kurun waktu 24 jam. Hal ini dikarenakan untuk mengakses layanan tersebut warga tersebut harus datang langsung ke kantor kelurahan, sementara jam kerja Kantor Kelurahan hanya 5 hari dan terbatas jam operasionalnya dalam kondisi pandemi Covid 19. Solusi penerapan sistem e-government service ini juga diharapkan mampu mendorong optimasi kinerja pegawai, meningkatkan kualitas pelayanan serta meningkatkan kepuasan masyarakat akan akses pelayanan publik di sektor pemerintahan. Kegiatan dan metode pelaksanaan menggunakan metode System Development Life Cycle (SDLC). Metode ini terdiri dari 5 Tahapan yakni Tahapan Perencanaan, Tahapan Analisis, Tahapan Perancangan, Tahapan Implementasi, dan Tahapan Perawatan. Tahapan Perencanaan terdiri dari kegiatan-kegiatan yang menghasilkan penyeleksian prioritas permasalahan mitra (e-government service) serta rencana-rencana yang disusun untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Tahapan Perencanaan telah berjalan seiring dengan pembuatan dokumen. Tahapan Analisis terdiri dari kegiatan-kegiatan yang berfungsi untuk mengumpulkan informasi semaksimal mungkin terkait permasalahan mitra. Kegiatan-kegiatan di Tahapan Analisis dilakukan pada bulan pertama dan kedua. Tahapan Perancangan terdiri dari kegiatan-kegiatan untuk membuat rancangan-rancangan yang diimplementasikan di sistem dan dilaksanakan selama 3 bulan. Tahapan Implementasi membutuhkan waktu yang paling lama yakni 5 bulan. Kegiatan-kegiatan di Tahapan Implementasi terdiri dari pembuatan program (e-government service) untuk sistem hingga pelatihan serta pendukungan pengguna dan mitra. Tahapan Perawatan dilakukan pada saat sistem sudah berjalan yang terdiri dari kegiatan pengawasan dan evaluasi yang dibantu oleh mahasiswa sehingga keberlanjutan kegiatan dapat dioptimalkan.

Penerapan Sistem E-Government Services di Kelurahan Sidodadi Kota Samarinda M Najeri Al Syahrin; Naufal Azmi Verdikha; Taghfirul Azhima Yoga Siswa
Jurnal Abdimas Mahakam Vol. 5 No. 02 (2021): Juli
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Pemerintahan Kantor Kelurahan Sidodadi telah menerapkan sistem layanan (Service) namun sistem masih dijalankan secara manual dan belum terintegrasi dalam melayani berbagai kebutuhan masyarakat akan administrasi kependudukan dan pelayanan administrasi pemerintahan lainnya. Kelemahan sistem tersebut, masyarakat tidak dapat dilayani maksimal dalam kurun waktu 24 jam. Hal ini dikarenakan untuk mengakses layanan tersebut warga tersebut harus datang langsung ke kantor kelurahan, sementara jam kerja Kantor Kelurahan hanya 5 hari dan terbatas jam operasionalnya dalam kondisi pandemi Covid 19. Solusi penerapan sistem E-Government Service ini juga diharapkan mampu mendorong optimasi kinerja pegawai, meningkatkan kualitas pelayanan serta meningkatkan kepuasan masyarakat akan akses pelayanan publik di sektor pemerintahan. Tujuan utama pelaksanaan dan penerapan kegiatan ini adalah agar lembaga pemerintah mampu menyediakan pelayanan publik yang lebih baik dan memudahkan masyarakat. Kegiatan dan metode pelaksanaan menggunakan metode System Development Life Cycle (SDLC). Metode ini terdiri dari 5 Tahapan yakni Tahapan Perencanaan, Tahapan Analisis, Tahapan Perancangan, Tahapan Implementasi, dan Tahapan Perawatan. Tahapan Perencanaan terdiri dari kegiatan-kegiatan yang menghasilkan penyeleksian prioritas permasalahan mitra (E-Government Service) serta rencana-rencana yang disusun untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Tahapan Perencanaan telah berjalan seiring dengan pembuatan dokumen. Tahapan Analisis terdiri dari kegiatan-kegiatan yang berfungsi untuk mengumpulkan informasi semaksimal mungkin terkait permasalahan mitra. Kegiatan-kegiatan di Tahapan Analisis dilakukan pada bulan pertama dan kedua. Tahapan Perancangan terdiri dari kegiatan-kegiatan untuk membuat rancangan-rancangan yang diimplementasikan di sistem dan dilaksanakan selama 3 bulan. Tahapan Implementasi membutuhkan waktu yang paling lama yakni 5 bulan. Kegiatan-kegiatan di Tahapan Implementasi terdiri dari pembuatan program (E-Government Service) untuk sistem hingga pelatihan serta pendukungan pengguna dan mitra. Tahapan Perawatan dilakukan pada saat sistem sudah berjalan yang terdiri dari kegiatan pengawasan dan evaluasi yang dibantu oleh mahasiswa sehingga keberlanjutan kegiatan dapat dioptimalkan.

Optimalisasi Pembelajaran Daring pada Masa Pandemi Covid-19 dengan Pembinaan Bahan Ajar Digital dan E-Learning Taghfirul Azhima Yoga Siswa; Wawan Joko Pranoto
Jurnal Abdimas Mahakam Vol. 6 No. 01 (2022): Januari
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24903/jam.v6i01.1169

Dampak pandemic Covid-19 yang saat ini melanda Indonesia menyebabkan segala aktifitas diluar rumah harus dibatasi bahkan ditiadakan dan digantikan dengan bekerja dari rumah atau work from home sebagai langkah untuk memutus rantai penyebaran virus. Pada sektor pendidikan khususnya SMK Negeri 15 Samarinda, pembelajaran yang biasanya dilakukan tatap muka harus ditiadakan dan digantikan dengan pembelajaran secara daring atau online. Dibutuhkan solusi dan tindakan yang tepat untuk dapat memastikan kegiatan belajar mengajar tetap terlaksana dengan baik ditengah wabah Covid-19 yang sedang melanda. Pengabdian masyarakat dengan In House Training diharapkan mampu untuk membina dan membantu para guru dalam mempersiapkan kegiatan belajar mengajar di masa pandemi Covid-19. Kegiatan pengabdian masyarakat ini dilakukan dengan metode survei lokasi, mempersiapkan materi pelatihan, pelaksanaan kegiatan pelatihan, dan evaluasi kegiatan pelatihan. Pelaksanaan kegiatan pelatihan In House Training dilaksanakan selama 1 hari dan di hadiri oleh guru-guru SMK Negeri 15 Samarinda sebanyak 42 orang dengan mematuhi protokol kesehatan Covid-19. Hasil dari kegiatan pengabdian masyarakat ini adalah guru-guru mampu untuk membuat dan mengoptimalisasikan bahan ajar digital menggunakan Microsoft PowerPoint dan PowToon serta menerapkan pembelajaran daring pada Learning Management System (LMS) dengan plaform Google Classroom dan Edmodo

PENERAPAN OPTIMASI BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR SEBAGAI PERBANDINGAN UNTUK MENCARI KINERJA TERBAIK DALAM MENDETEKSI KANKER PAYUDARA Taghfirul Azhima Yoga Siswa; Prihandoko Prihandoko
METIK JURNAL Vol 2 No 2 (2018): METIK Jurnal
Publisher : LP3M Universitas Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Saat ini kanker payudara menjadi jenis kanker yang sangat menakutkan bagi perempuan diseluruh dunia, hal ini juga berlaku di Indonesia. Salah satu pemanfaatan teknologi informasi dalam bidang kesehatan adalah disiplin ilmu yang berkembang pesat dewasa ini yaitu Data Mining. Dibutuhkan salah satu teknik data optimasi yang bertujuan untuk meningkatkan kinerja metode klasifikasi data mining konvensional yang sudah dipilih dalam penelitian ini. Salah satu algoritma optimasi yang cukup popular adalah Particle Swarm Optimization (PSO). Penelitian ini bertujuan menerapkan dan mengevaluasi perbandingan kinerja terbaik metode klasifikasi data mining algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor berbasis PSO untuk mendeteksi kanker payudara. Hasil Penelitian ini menjelaskan bahwa penerapan Particle Swarm Optimization (PSO) menghasilkan hasil yang signifikan dalam memberikan peningkatan kinerja (optimasi) pada algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor. Berdasarkan uji beda menggunakan T-Test didapatkan algoritma K-Nearest Neighbor berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) memiliki nilai akurasi tertinggi diantara algoritma yang lain, dengan nilai perolehan sebesar 0,974.

Prediksi Kinerja Mahasiswa Dalam Perkuliahan Berbasis Learning Management System Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Asnur Karima; Taghfirul Azhima Yoga Siswa
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 18, No 2: Agustus 2022
Publisher : STMIK Banjarbaru

The Covid-19 pandemic that has hit Indonesia since the beginning of 2020 has had a major impact on the world of education, so that the learning process that was originally carried out face-to-face has turned into online learning. In such a situation, the University of Muhammadiyah East Kalimantan utilizes the Learning Management System (LMS) in an online learning system using the LMS Open Learning platform. The purpose of this study is to find the best attribute values using Correlation Based Featured Selection and to test the performance of the Naïve Bayes algorithm using Confusion Matrix. The attributes used after going through the feature selection are time spent on course, course completed, assignments, mid-semester exams and quizzes. The results of testing 178 data with a ratio of training data schemes and testing data of 70:30 produce an accuracy of 98.14%, 80:20 produces an accuracy of 97.22% and 90:10 produces an accuracy of 94.44%. Thus, the best accuracy is obtained at 70:30 data composition, which is 98.14%.Keywords: Accuracy level; Naive Bayes; Online learning; Prediction Abstrak. Pandemi Covid-19 yang melanda Indonesia sejak awal tahun 2020 memberikan dampak besar terhadap dunia pendidikan, sehingga proses pembelajaran yang semula dilakukan secara tatap muka berubah menjadi Pembelajaran Dalam Jaringan (daring). Dalam situasi seperti tersebut, Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur memanfaatan Learning Management System (LMS) dalam sistem pembelajaran daring menggunakan platform LMS Open Learning. Tujuan penelitian ini adalah mencari nilai atribut terbaik menggunakan Correlation Based Featured Selection dan menguji performa algoritma Naïve Bayes menggunakan Confusion Matrix. Atribut yang digunakan setelah melalui seleksi fitur adalah time spent on course, course completed, nilai penugasan, nilai Ujian Tenga Semester dan nilai quiz. Hasil pengujian 178 data dengan rasio skema data training dan data testing 70:30 menghasilkan akurasi sebesar 98,14%, 80:20 menghasilkan akurasi sebesar 97,22% dan 90:10 menghasilkan akurasi sebesar 94,44%. Dengan demikian, akurasi terbaik diperoleh pada komposisi data 70:30, yaitu sebesar 98,14%.Kata kunci: Akurasi; Naïve Bayes; Pembelajaran dalam jaringan; Prediksi

Implementasi K-Nearest Neighbor Dalam Memprediksi Keterlambatan Pembayaran Biaya Kuliah Di Perguruan Tinggi Muhammad Rhosyid Akhmad; Taghfirul Azhima Yoga Siswa
Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Vol 18, No 2: Agustus 2022
Publisher : STMIK Banjarbaru

The delay in payment of tuition fees at the Muhammadiyah University of East Kalimantan for the 2020/2021 academic year reached 3,018 out of a total of 5,533 students. The number of latecomers is quite large because it exceeds half of the total students. It is deemed necessary to conduct an analysis related to the late payment, so that prevention and treatment can be carried out as early as possible. The purpose of this study is to determine the parameters of delay in paying tuition fees, implementing the K-Nearest Neighbor algorithm, and evaluating the performance of the algorithm using a confusion matrix. The amount of data used for the algorithm performance testing process is 12,408 records with a ratio of 80% training data and 20% testing data. The results of the evaluation test showed that the accuracy of k=3 was 52.82%, k=5 was 52.49%, k=7 was 52.37%, k=9 was 52.33%, and k=11 was 52.53%. The best data test results were obtained at k = 3, namely 52.82%.Keywords: Accuracy; K-Nearest Neighbor; Tuition Fee Payment, Confusion matrix Abstrak. Keterlambatan pembayaran biaya kuliah di Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur tahun ajaran 2020/2021 mencapai 3.018 dari total keseluruhan 5.533 mahasiswa. Jumlah yang terlambat tersebut tergolong cukup banyak karena melebihi separuh dari keseluruhan mahasiswa. Dipandang perlu untuk melakukan analisis berkaitan dengan keterlambatan pembayaran tersebut, agar dapat dilakukan pencegahan dan penanganan sedini mungkin. Tujuan penelitian ini adalah menentukan parameter keterlambatan dari pembayaran biaya kuliah, mengimplementasi algoritma K-Nearest Neighbor, dan mengevaluasi kinerja algortima menggunakan Confusion Matrix. Jumlah data yang digunakan untuk proses pengujian kinerja algoritma adalah 12.408 record dengan rasio 80% data training dan 20% data testing. Hasil pengujian evaluasi didapatkan akurasi k=3 sebesar 52,82%, k=5 sebesar 52,49%, k=7 sebesar 52,37%, k=9 sebesar 52,33%, dan k=11 sebesar 52,53%. Hasil pengujian data terbaik didapatkan pada nilai k=3 yaitu 52,82%.Kata kunci: Akurasi; K-Nearest Neighbor; Pembayaran biaya kuliah, Confusion matrix

PELATIHAN PEMANFAATAN BARANG BEKAS SEBAGAI SARANA KREATIVITAS ANAK-ANAK DI PANTI ASUHAN USWATUN HASANAH SAMARINDA Santi Yatnikasari; Pitoyo Pitoyo; Taghfirul Azhima Yoga Siswa
RESWARA: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 3, No 2 (2022)
Publisher : Universitas Dharmawangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46576/rjpkm.v3i2.1852

Panti asuhan berupaya dalam memberikan dukungan mental, fisik, dan sosial kepada anak asuh sebagai bentuk pelayanan kesejahteraan sosial untuk perkembangan kepribadiannya dengan bimbingan agama, pendidikan, sosial, dan lingkungan. Tujuan dari kegiatan pengabdian ini adalah: 1) memberikan pengetahuan kepada anak asuh agar dapat memanfaatkan barang dan bahan bekas di lingkungannya, 2) memberikan pelatihan kepada anak asuh untuk membuat kreasi pemanfaatan barang bekas, 3) memberikan pengetahuan bahwa dengan produk kreasi yang memanfaatkan barang bekas dapat mengembangkan kreativitas anak sehingga dapat bersaing dan berjiwa wirausaha yang akan membentuk pribadi tangguh dan mandiri. Kegiatan pengabdian masyarakat di Panti Asuhan Uswatun Hasanah diawali dengan tahap persiapan, selanjutnya tahap pelaksanaan kegiatan antara lain sosialisasi kegiatan, penyampaian materi dan pelatihan kreasi. Kreasi pot bunga sebagai pemanfaatan barang dan bahan bekas dibuat dengan melakukan pencampuran air dan semen sehingga berbentuk pasta. Peserta yang mengikuti kegiatan berjumlah 25 orang. Hasil dari kegiatan pelatihan, anak asuh memperoleh pengalaman dan pengetahuan yang baru dengan membuat 10 pot bunga yang dirancang menjadi produk kreatif bernilai estetika dan ekonomis serta menumbuhkan jiwa wirausaha. Berdasarkan aspek penilaian kreativitas dapat diketahui persentase kelompok yang mendapat nilai sangat baik adalah 30% dan nilai baik adalah 70% dari 10 kelompok yang ada, dengan nilai rata-rata adalah 77,6%, menunjukan bahwa peserta pelatihan pembuatan pot dengan memanfaatkan barang bekas mampu mengembangkan kreativitas dengan baik. Dengan kepedulian anak asuh terhadap kebersihan lingkungannya, maka dampak negatif dari pencemaran lingkungan dapat diminimalisir.

KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK MENENTUKAN EVALUASI KINERJA TERBAIK PADA STATUS AKREDITASI SEKOLAH/MADRASAH KALIMANTAN TIMUR BERDASARKAN IASP 2020 Taghfirul Azhima Yoga Siswa; Naufal Azmi Verdikha
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains Vol 4 No 3 (2022): EDISI 13
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Indonesia mulai beradaptasi pada era revolusi industri 4.0 ke era society 5.0 dengan penerapan teknologi modern dan penciptaan peluang baru pada semua aspek kehidupan. Selain pengembangan infrastruktur, rencana pemindahan Ibu Kota Negara (IKN) ke Provinsi Kalimantan Timur (KALTIM) juga menjadi catatan penting dalam kesiapan sumber daya manusia yang berkualitas yang dapat dilihat dari mutu pendidikan dengan status akreditasi sekolah. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan komparasi terhadap beberapa algoritma klasifikasi seperti C4.5, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor (K-NN), Support Vector Machine (SVM) dan Logistic Regression untuk mencari kinerja terbaik dalam klasifikasi status akreditasi sekolah/madrasah provinsi Kalimantan Timur berdasarkan IASP 2020. Tahap preprocessing membagi data dilakukan menggunakan metode cross validation yang bersumber pada data BAN S/M KALTIM tahun 2020-2021 berjumlah 295 record. Kemudian dilakukan evaluasi kinerja algoritma untuk mencari nilai Accuracy, Precision dan Recall menggunakan confusion matrix.

Optimasi Seleksi Fitur Information Gain pada Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Muhammad Norhalimi; Taghfirul Azhima Yoga Siswa
JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Vol. 7 No. 3 (2022): September 2022
Publisher : UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14421/jiska.2022.7.3.237-255

There was an increase in the number of late payments of tuition fees by 3,018 from a total of 5,535 students at the end of 2020. This study uses the Python library which requires data to be of numeric type, so it requires data transformation according to the type of data in the study, data that has a scale is transformed using an ordinal encoder, and data that does not have a scale is transformed using one-hot encoding. The purpose of this study was to evaluate the performance of the Naïve Bayes algorithm and K-Nearest Neighbor with a confusion matrix in predicting late payment of tuition fees at UMKT. The dataset used in this study was sourced from the financial administration bureau as many as 12,408 data with a distribution of 90:10. Based on the results of the calculation of the selection of information gain features, the best 4 attributes that influence the research are obtained, namely faculty, study program, class, and gender. The results of the evaluation of the confusion matrix that have the best performance using the Naïve Bayes with information gain algorithm obtain an accuracy of 55.19%, while the K-Nearest Neighbor with information gain only obtains an accuracy of 50.76%. Based on the accuracy results obtained in the prediction of late payment of tuition fees by using attributes derived from information gain, it influences increasing the accuracy of Naïve Bayes, but the use of the information gain attribute on the K-Nearest Neighbor algorithm makes the accuracy obtained decrease.

Analisis Penerapan Optimasi Perbandingan Kinerja Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization (Pso) Untuk Taghfirul Azhima Yoga Siswa
Jurnal Bangkit Indonesia Vol 7 No 2 (2018): Bulan Oktober 2018
Publisher : LPPM Sekolah Tinggi Teknologi Indonesia Tanjung Pinang

Perlu dilakukan upaya pencegahan untuk meningkatkan kesadaran masyarakat dalam mengenali gejala dan risiko penyakit kanker payudara sehingga dapat menentukan langkah-langkah pencegahan dan deteksi dini yang tepat. Sejalan dengan hal itu data mining merupakan salah satu pemanfaatan teknologi informasi dalam bidang kesehatan yang banyak digunakan sebagai sistem pendukung keputusan klinis dalam memprediksi dan mendiagnosa berbagai penyakit dengan akurasi data yang sangat baik. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi perbandingan penerapan optimasi kinerja terbaik metode klasifikasi data mining algoritma C4.5 dan Naïve Bayes berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) untuk mendeteksi kanker payudara menggunakan pengukuran confusion matrix, AUC dan T-Test. Dataset kanker payudara yang digunakan berjumlah 699 record dengan 11 parameter indikator yang terdiri dari Code Number, Clump Thickness, Uniformity of Cell Size, Uniformity of Cell Shape, Marginal Adhesion, Single Epithelial Cell Size, Bare Nuclei, Bland Chromatin, Normal Nucleoli, Mitoses, dan Class yang diolah menggunakan software RapidMiner Versi 9. Hasil penelitian ini didapatkan bahwa optimasi Particle Swarm Optimization (PSO) dapat meningkatkan kinerja akurasi C4.5 dari 90,19% menjadi 94,29% dan Naïve Bayes 97,65% menjadi 97,96%. Hasil kinerja terbaik yang diuji menggunakan T-Test adalah algoritma Naïve Bayes (PSO) memiliki nilai tertinggi sebesar 0,980. Dengan demikian algoritma Naïve Bayes berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) dapat memberikan solusi terbaik terhadap akurasi pendeteksian penyakit kanker payudara.

Co-Authors Agustya Nanda Pratiwi Anis Nurrohkayati Anton Prafanto Anton Saputra Arbansyah Arbansyah Asnur Karima Darmawan Setiya Budi Gubtha Mahendra Putra Heri Abijono Jubaidi Jubaidi Mardiana Mardiana Muhammad Najeri Al Syahrin Muhammad Norhalimi Muhammad Rhosyid Akhmad Naufal Azmi Verdikha Paula Mariana Kustiawan Pitoyo Pitoyo Prihandoko, Prihandoko Renaldi Panji Wibowo Rizky Aspiah Santi Yatnikasari Wawan Joko Pranoto Yoga Priantama

Title

Found 21 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 21 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 21 Documents
Search