MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer最新文献_第7页

Peningkatan Kinerja Pengklasifikasi Objek Bawah Laut dengan Deep Learning

MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Pub Date : 2022-07-31 DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1466

Aris Tjahyanto, Faisal Johan Atletiko

{"title":"Peningkatan Kinerja Pengklasifikasi Objek Bawah Laut dengan Deep Learning","authors":"Aris Tjahyanto, Faisal Johan Atletiko","doi":"10.30812/matrik.v21i3.1466","DOIUrl":"https://doi.org/10.30812/matrik.v21i3.1466","url":null,"abstract":"Pengenalan objek bawah laut dapat dilakukan berdasarkan pola hamburan SONAR, seperti untuk deteksi ranjau dan deteksi batu yang terletak di dasar laut. Kesulitan yang dihadapi pada pengenalan objek bawah laut antara lain adalah pemilihan metode ekstraksi fitur, adanya rotasi objek yang menghasilkan pola hamburan yang berbeda, lingkungan atau latar belakang bervariasi, dan kemampuan pengklasifikasi yang berbeda untuk lingkungan yang lebih kompleks. Pada penelitian ini, kami menggunakan deep learning neural network untuk meningkatkan kinerja klasifikasi dua buah objek bawah laut. Secara khusus, dibandingkan jumlah neuron pada lapisan tersembunyi dan fungsi aktivasi yang dapat menghasilkan kinerja yang lebih tinggi dari penelitian sebelumnya. Pada penelitian sebelumnya, proses klasifikasi dilakukan dengan menggunakan neural network dengan 12 buah lapisan tersembunyi, dan menghasilkan akurasi maksimal sebesar 90.4%. Dilakukan percobaan pada struktur jaringan syaraf tiruan berupa multilayer perceptron dengan 2 buah lapisan tersembunyi dan 7 macam fungsi aktivasi. Dari percobaan yang dilakukan diperolehbahwa deep learning neural network memberikan rata-rata akurasi terbaik sebesar 85,9% dengan akurasi maksimal sebesar 96,15% lebih baik dibandingkan hasil penelitian sebelumnya. Akurasi terbaik tersebut diperoleh dengan memanfaatkan jumlah neuron pada lapisan tersembunyi sebanyak 140 buah, dan fungsi aktivasi reLU untuk lapisan tersembunyi fungsi aktivasi Linear untuk lapisan output.","PeriodicalId":364657,"journal":{"name":"MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer","volume":"14 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-07-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"133157763","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 1

Sentimen Ulasan Destinasi Wisata Pulau Bali Menggunakan Bidirectional Long Short Term Memory

MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Pub Date : 2022-07-31 DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1402

Dwi Intan Af’idah, Dairoh Dairoh, Sharfina Febbi Handayani, Riszki Wijayatun Pratiwi, Susi Indah Sari

{"title":"Sentimen Ulasan Destinasi Wisata Pulau Bali Menggunakan Bidirectional Long Short Term Memory","authors":"Dwi Intan Af’idah, Dairoh Dairoh, Sharfina Febbi Handayani, Riszki Wijayatun Pratiwi, Susi Indah Sari","doi":"10.30812/matrik.v21i3.1402","DOIUrl":"https://doi.org/10.30812/matrik.v21i3.1402","url":null,"abstract":"Pemerintah dan pelaku industri pariwisata mengalami permasalahan dalam menentukan prioritas pengembangan suatu destinasi wisata. Karena itu, diperlukan identifikasi objek wisata yang diminati namun banyak mendapat ulasan buruk melalui ulasan dari masyarakat yang tersebar di internet. Penelitian ini bertujuan melakukan analisis sentimen terhadap ulasan objek wisata di Pulau Bali menggunakan Bi-LSTM dan Word2Vec, sehingga diperoleh model terbaik yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi objek wisata potensial namun mendapat ulasan buruk. Bi-LSTM merupakan deep learning yang menawarkan akurasi yang lebih baik daripada LSTM biasa. Sedangkan Word2Vec merupakan pretraining yang dipilih karena dapat menangkap makna semantik teks. Penelitian ini menggunakan data ulasan objek wisata di Pulau Bali yang berasal dari situs tripadvisor.com. Penelitian dimulai dari pengumpulan data, perancangan alur program, preprocessing, pretraining Word2Vec, pembagian data uji dan data latih, pelatihan dan pengujian, serta evaluasi penentuan model terbaik. Akurasi terbaik dihasilkan oleh kombisasi Word2Vec terdiri dari CBOW, Hierarchical Softmax, dimensi 200, Bi-LSTM dengan dropout sebesar 0,5 dan learning rate sebesar 0,0001. Kombinasi tersebut menghasilkan akurasi tertinggi dari keseluruhan 108 kombinasi yaitu sebesar 96,86%, precission sebesar 96,53%, Recall sebesar 96,31%, F1 Measure sebesar 96,41%. Akurasi yang baik tersebut membuktikan bahwa kombinasi parameter Bi-LSTM dan Word2Vec cocok digunakan untuk analisis sentimen ulasan objek wisata di Pulau Bali.","PeriodicalId":364657,"journal":{"name":"MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer","volume":"27 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-07-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"129578038","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 4

Keputusan Pemberian Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan Menggunakan Metode AHP dan SAW 决定采用AHP和SAW方法进行家庭救济计划

MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Pub Date : 2022-07-31 DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1806

Aji Supriyanto, Jeffry Alfa Razaq, Purwatiningtyas Purwatiningtyas, A. Ariyanto

{"title":"Keputusan Pemberian Bantuan Sosial Program Keluarga Harapan Menggunakan Metode AHP dan SAW","authors":"Aji Supriyanto, Jeffry Alfa Razaq, Purwatiningtyas Purwatiningtyas, A. Ariyanto","doi":"10.30812/matrik.v21i3.1806","DOIUrl":"https://doi.org/10.30812/matrik.v21i3.1806","url":null,"abstract":"Dalam rangka meningkatkan kesejahteraan masyarakat miskin, pemerintah memberikan berbagai macam bantuan sosial salah satunya Program Keluarga Harapan (PKH). Permasalahan utamanya adalah masih sering terjadi tidak tepat sasaran penerima PKH. Penyebab utama salah satunya adalah ketika petugas melakukan pendataan warga masih kesulitan dalam pengambilan keputusan untuk menentukan urutan kriteria calon penerima yang paling layak mendapatkan program tersebut. Penelitian ini bertujuan memberikan alternatif solusi dalam pengambilan keputusan pemberian bantuan sosial PKH dengan menggunakan metode AHP dan SAW. Metode AHP digunakan untuk pembobotan kriteria program yang telah ditentukan oleh pemerintah, sedangkan SAW digunakan untuk tahapan perankingan warga calon penerima program. Studi kasus yang digunakan adalah penentuan calon penerima PKH di Kelurahan Karanganyar Gunung Kota Semarang. Tahapan penelitian studi literatur terkait Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dan bantuan sosial kemiskinan, Pengambilan data PKH, penerapan metode AHP dan SAW pada PKH, dan hasil preferensi. Hasil pengujian menunjukkan kriteria yang paling tinggi nilai bobotnya yaitu pada kriteria ibu hamil/menyusui dengan nilai 0,322, sedangkan nilai bobot terendah pada kriteria Anggota Rumah Tangga (ART) dengan nilai 0,018, dan ini menghasilkan nilai preferensi tertinggi yaitu 0,895. Hasil tersebut konsisten berdasarkan nilai Consistency Ratio (CR) = 0,0946, sehingga dapat ditentukan Ny Siswo Suwarno menduduki ranking tertinggi untuk mendapatkan Bansos.","PeriodicalId":364657,"journal":{"name":"MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer","volume":"3 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-07-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130377941","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 1

Forensik Jaringan DDoS menggunakan Metode ADDIE dan HIDS pada Sistem Operasi Proprietary DDoS网络取证人员使用的是自关节操作系统中的ADDIE和HIDS方法

MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Pub Date : 2022-07-31 DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1732

S. Suharti, A. Yudhana, Imam Riadi

引用次数: 1

Community Purchase Decision Modeling in Bali with Non-Linier Methods 基于非线性方法的巴厘岛社区购买决策建模

MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Pub Date : 2022-07-31 DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1740

Ni Putu Nanik Hendayanti, Maulida Nurhidayati, Siti Soraya, Habib Ratu Perwira Negara

{"title":"Community Purchase Decision Modeling in Bali with Non-Linier Methods","authors":"Ni Putu Nanik Hendayanti, Maulida Nurhidayati, Siti Soraya, Habib Ratu Perwira Negara","doi":"10.30812/matrik.v21i3.1740","DOIUrl":"https://doi.org/10.30812/matrik.v21i3.1740","url":null,"abstract":"The Covid-19 pandemic has resulted in all activities having to be carried out by implementing physical distancing or social distancing in accordance with health protocols for mutual safety. The government encourages people to do more activities at home, including shopping. Consumer perception of purchasing goods online is a process of evaluating various alternatives and choosing one alternative to purchase goods using internet media. The government appealed to the public to take advantage of online shopping to minimize the spread of Covid-19. This indicates that there are factors that influence consumer perceptions of purchasing goods online during the Covid-19 pandemic. The purpose of this study was to examine the effect of perceived convenience, perceived benefits, perceived trustworthiness, and product quality on people’s purchasing decisions in Bali using the Structural Equation Modeling-Partial Least Square (SEM-PLS) approach, Support Vector Regression (SVR), and Feed Forward Neural Network (FFNN). Based on the results of the tests carried out, the SEM-PLS model is able to produce a model with an R2 value of 72.7% with a MAPE of 337.37, an SVR model of 65.88% with a MAPE of 219.56 and a FFNN model of 97.28% with a MAPE of 90.22. Based on the resulting R2 and MAPE values, the FFNN model gives the highest results compared to other models.","PeriodicalId":364657,"journal":{"name":"MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer","volume":"47 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-07-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"133485103","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Perhitungan Indeks Massa Tubuh Less Contact Berbasis Computer Vision dan Regresi Linear

MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Pub Date : 2022-07-25 DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1512

Aji Bijaksana Abadi, Arif Fadllullah, S. Sumardi, Sultan Mahdi, Audrey Nauffal Juniar

{"title":"Perhitungan Indeks Massa Tubuh Less Contact Berbasis Computer Vision dan Regresi Linear","authors":"Aji Bijaksana Abadi, Arif Fadllullah, S. Sumardi, Sultan Mahdi, Audrey Nauffal Juniar","doi":"10.30812/matrik.v21i3.1512","DOIUrl":"https://doi.org/10.30812/matrik.v21i3.1512","url":null,"abstract":"Indeks massa tubuh dapat dilakukan dengan membandingkan tinggi badan dan berat badan seseorang. Pengukurantinggi dan berat badan manusia umumnya menggunakan cara manual dan kurang efisien terutama jika terdapat banyak manusia yang akan diukur dan pada saat masa pandemi yang mengharuskan untuk dapat saling menjaga jarak. Oleh sebab itu, pada penelitian ini dirancang suatu bangun sistem perhitungan Indeks Massa Tubuh (IMT) dengan Computer Vision dan regresi linier yang dapat menjadi alternatif dalam pengembangan sistem perhitungan IMT secara otomatis berbasis sensor kamera yang efektif, efisien, dan mampu mengurangi kontak langsung (less contact). Tahapan awal berupa pengambilan citra depan dan samping tubuh manusia menggunakan kamera yang kemudian masuk ke tahapan pengolahan citra berupa grayscale, blur, deteksi tepi, dan bounding box untuk memperoleh tinggi dan lebar badan sampel dalam piksel yang dilanjutkan dengan operasi regresi linier untuk menkonversi nilai piksel tersebut menjadi centimeter (cm) sehingga diperoleh data tinggi badan dan lebar badan sistem, sedangkan untuk berat badan digunakan metode Body Surface Area (BSA) yaitu perhitungan luas area tubuh manusia dengan memodelkan tubuh manusia sebagai tabung elips dan ditambahkan faktor pengali untuk meningkatkan perhitungan sistem. Hasil penelitian menunjukan bahwa sistem dapat memperkirakan tinggi serta berat badan. Diperoleh akurasi sebesar 98,96% pada perhitungan tinggi badan, 88,54% pada perhitungan berat badan, 88,24% untuk skor Indeks Masa Tubuh (IMT), serta nilai akurasi kategori IMT sebesar 60%.","PeriodicalId":364657,"journal":{"name":"MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer","volume":"29 2 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-07-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125995418","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 1

Stroke Prediction Using Machine Learning Method with Extreme Gradient Boosting Algorithm 基于极值梯度增强算法的机器学习中风预测方法

MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Pub Date : 2022-07-23 DOI: 10.30812/matrik.v21i3.1666

Abdur Rahim, A. Sunyoto, M. R. Arief

引用次数: 3

Analyzing the use of Social Media by Fashion Designers with K-Means and C45 基于K-Means和C45的服装设计师社交媒体使用分析

MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Pub Date : 2022-03-31 DOI: 10.30812/matrik.v21i2.1432

Abulwafa Muhammad, Sarjon Defit

{"title":"Analyzing the use of Social Media by Fashion Designers with K-Means and C45","authors":"Abulwafa Muhammad, Sarjon Defit","doi":"10.30812/matrik.v21i2.1432","DOIUrl":"https://doi.org/10.30812/matrik.v21i2.1432","url":null,"abstract":"Social media is one part of digital marketing that is used for the development of marketing business products known as social-marketing. The use of social media as social marketing is still managed conventionally and has not implemented business social media. This study was conducted to analyze the clusters and classifications of the use of social media by fashion designers in West Sumatra in marketing their products. This analysis uses the k-Means algorithm and c45 uses the Rapidminer application for the fashion designer industry in West Sumatra. Data is collected from Instagram and Facebook of fashion designers. The data analyzed by K-Means resulted in 3 clusters of social media use, namely 3 less active clusters, 12 active clusters and 1 very active, then classification using the C45 method resulted in a decision tree that described the most and the least in using social media. This study resulted in grouping and classifying variables from whether or not the use of social media in social marketing for the fashion designer industry players in West Sumatra was good or not. The results of this study can be used as a reference for developing integrated marketing for West Sumatra fashion designers.","PeriodicalId":364657,"journal":{"name":"MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer","volume":"17 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-03-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128862223","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Perancangan Platform Pengaduan Perundungan Berlandasarkan Bukti menggunakan Metode Agile

MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Pub Date : 2022-03-31 DOI: 10.30812/matrik.v21i2.1547

M. Rusydi, Yoanda Winata, Dhiny Yurichy Putri, Budi Santoso, Nurul Azizah Dhuha, Muhammad Khalish, Ikhwan Arief, H. Nugroho

{"title":"Perancangan Platform Pengaduan Perundungan Berlandasarkan Bukti menggunakan Metode Agile","authors":"M. Rusydi, Yoanda Winata, Dhiny Yurichy Putri, Budi Santoso, Nurul Azizah Dhuha, Muhammad Khalish, Ikhwan Arief, H. Nugroho","doi":"10.30812/matrik.v21i2.1547","DOIUrl":"https://doi.org/10.30812/matrik.v21i2.1547","url":null,"abstract":"Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah platform pengaduan perundungan berlandaskan bukti yang terhubung dengan institusi terkait. Orang ketiga dapat menggunakan platform ini untuk melaporkan kejadian perundungan. Platform ini juga dapat digunakan untuk mengetahui kesehatan mental penggunanya. Platform memiliki fitur konsultasi dalam jaringan melalui fitur chat serta artikel edukasi psikologi dengan berbasis Progressive Web App. Laporan dapat dilakukan oleh korban ataupun pihak ketiga. Laporan perundungan akan masuk ke sekolah korban dan diproses melalui admin sekolah. Pelapor dapat memantau status dari kasusnya. Sekolah dapat merekap laporan kasus dalam rentang waktu tertentu. Pengujian telah dilakukan bersama siswa SMP dan SMA, guru BK, mahasiswa, bagian kemahasiswaan perguruan tinggi dan masyarakat umum. Pengujian dilakukan dengan peran admin institusi, admin pengaduan dan pengguna dengan total responden sebanyak 81 orang. Pengujian dilakukan terkait fungsional menggunakan blackbox test dan uji performa dari platform berdasarkan beberapa aspek. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, platform ini sudah berfungsi dengan baik. Nilai rata-rata pengujian untuk semua fungsi adalah 351 dari maksimal 400 poin. Pengujian memberikan nilai rentang kelompok tinggi terhadap performa platform karena sudah sesuai dengan kebutuhan pengguna dan sudah memiliki tampilan yang mudah dimengerti, nyaman digunakan. Platform ini bisa menjadi alternatif solusi untuk menyelesaikan kasus perundungan terutama di sekitar kita.","PeriodicalId":364657,"journal":{"name":"MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer","volume":"17 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-03-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"117095217","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Klasterisasi Lokasi Promosi PMB Dengan Fuzzy C-means Masa Pandemi Covid 19

MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer Pub Date : 2022-03-31 DOI: 10.30812/matrik.v21i2.1832

Ni Gusti Ayu Dasriani, Mayadi Mayadi, Anthony Anggrawan

{"title":"Klasterisasi Lokasi Promosi PMB Dengan Fuzzy C-means Masa Pandemi Covid 19","authors":"Ni Gusti Ayu Dasriani, Mayadi Mayadi, Anthony Anggrawan","doi":"10.30812/matrik.v21i2.1832","DOIUrl":"https://doi.org/10.30812/matrik.v21i2.1832","url":null,"abstract":"Pandemi Covid-19 saat ini merupakan bencana besar bagi global, covid 19 merupakan penyakit yang sangat merugikan dan memiliki dampak negative bagi global, resiko yang diakibatkan oleh Pandemi Covid-19 tidak hanya berpengaruh pada aspek kesehatan, tetapi juga berpengaruh pada berbagai lini kehidupan seperti dampak PHK dan merumahkan pekerja. Bukan hanya berdampak sektor ekonomi, transportasi dan pertanian, Pandemi Covid-19 ini sangat merugikan bagi dunia pendidikan. Selama pandemi covid 19 penurunan pendaftaran sangat berdampak terhadap dunia Pendidikan sehingga diperlukan strategi untuk bisa memancing minat calon mahasiswa untuk mendaftar. Berdasarkan permasalahan tersebut peneliti mencoba melakukan penelitian terkait strategi promosi di tengah pandemi covid 19 untuk menarik minat calon mahasiswa untuk mendaftar ke universitas. Metode yang digunakan menggunakan metode Fuzzy C-means dengan proses pembobotan menggunakan RFM (Recency, Frequency, Monetary). Dari hasil evaluasi dengan data pemetaan didapatkan peningkatan pendaftar dimana untuk tahun 2020 pendaftar sebanyak 365 dan untuk tahun 2021 mengalami peningkatan sebanyak 1169 pendaftar.","PeriodicalId":364657,"journal":{"name":"MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-03-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128774237","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 3