KOMPRESI AUDIO

Kompresi Audio adalah bentuk kompresi data yang dirancang untuk mengurangi kebutuhan bandwidth transmisi digital audio stream dan ukuran penyimpanan file audio. Audio kompresi algoritma diimplementasikan dalam perangkat lunak komputer sebagai codec audio . algoritma kompresi data Generik berkinerja buruk dengan data audio, jarang mengurangi ukuran data jauh di bawah 87% dari aslinya dan tidak dirancang untuk digunakan dalam aplikasi real time. Akibatnya, dioptimalkan secara khusus audio lossless dan lossy algoritma telah dibuat. Lossy algoritma lossy memberikan tingkat kompresi yang lebih besar dan digunakan dalam perangkat konsumen mainstream audio. Dalam kedua dan lossless kompresi lossy, redundansi informasi berkurang, dengan menggunakan metode seperti pengkodean , pengenalan pola dan prediksi linier untuk mengurangi jumlah informasi yang digunakan untuk mewakili data terkompresi. Trade-off antara kualitas audio sedikit berkurang dan transmisi atau ukuran penyimpanan sebanding dengan yang kedua untuk aplikasi audio yang paling praktis di mana pengguna mungkin tidak akan merasakan kerugian dalam rendisi kualitas pemutaran. Misalnya, salah satu Compact Disc memegang sekitar satu jam dari kesetiaan musik terkompresi tinggi, kurang dari 2 jam musik terkompresi losslessly, atau 7 jam musik yang dikompresi dalam MP3 format di media bit rate . Audio Kompresi Lossless Kompresi lossless audio menghasilkan representasi data digital yang dapat diperluas ke tepat digital duplikat dari stream audio asli.Hal ini kontras dengan perubahan ireversibel pada playback dari teknik kompresi lossy seperti Vorbis dan MP3 . rasio kompresi adalah sama dengan yang untuk data kompresi lossless generik (sekitar 50-60% dari ukuran asli ), dan secara substansial kurang dari untuk kompresi lossy, yang biasanya menghasilkan 5-20% dari ukuran aslinya Kesulitan Dalam Kompresi Data Audio Lossless Sulit untuk menjaga semua data dalam aliran audio dan mencapai kompresi substansial. Pertama, sebagian besar rekaman suara sangat kompleks, direkam dari dunia nyata. Sebagai salah satu metode kompresi kunci adalah untuk menemukan pola dan pengulangan, data yang lebih kacau seperti audio tidak kompres dengan baik. Dalam cara yang sama, foto-foto kompres kurang efisien dengan metode lossless dari gambar yang dihasilkan komputer sederhana lakukan. Tapi yang menarik, bahkan komputer yang dihasilkan suara dapat berisi sangat rumit bentuk gelombang yang menjadi tantangan untuk algoritma kompresi banyak. Hal ini disebabkan sifat gelombang audio, yang umumnya sulit untuk menyederhanakan tanpa konversi (selalu lossy) untuk informasi frekuensi, seperti yang dilakukan oleh telinga manusia. Alasan kedua adalah bahwa nilai-nilai dari audio sample berubah sangat cepat, generik data sehingga kompresi algoritma tidak bekerja dengan baik untuk audio, dan string byte berturut-turut tidak umumnya muncul sangat sering. Namun, konvolusi dengan] filter [-1 1 (yaitu, mengambil turunan pertama) cenderung sedikit memutihkan ( decorrelate , membuat datar) spektrum, sehingga memungkinkan kompresi lossless tradisional di encoder untuk melakukan tugasnya; integrasi di decoder mengembalikan sinyal asli. Codec seperti FLAC , Mempersingkat dan TTA menggunakan prediksi linier untuk memperkirakan spektrum sinyal. Pada encoder, kebalikannya adalah estimator digunakan untuk memutihkan sinyal dengan menghapus puncak spektrum sedangkan estimator digunakan untuk merekonstruksi sinyal asli di decoder. Kriteria Evaluasi Lossless audio codec tidak mempunyai masalah kualitas, sehingga kegunaan dapat diperkirakan oleh • Kecepatan kompresi dan dekompresi • Tingkat kompresi • Ketahanan dan koreksi kesalahan • Dukungan produk Kompresi Audio Lossy Kompresi audio lossy digunakan dalam berbagai aplikasi. Selain aplikasi langsung (mp3 player atau komputer), kompresi digital audio stream yang digunakan dalam DVD video paling; televisi digital, media streaming di internet , satelit dan kabel radio, dan semakin dalam siaran radio terestrial. Kompresi lossy biasanya mencapai kompresi yang jauh lebih besar daripada kompresi lossless (data dari 5 persen menjadi 20 persen dari aliran asli, bukan dari 50 persen menjadi 60 persen), dengan membuang data yang kurang-kritis. Inovasi dari kompresi audio lossy adalah menggunakan psychoacoustics untuk mengakui bahwa tidak semua data dalam aliran audio dapat dirasakan oleh sistem pendengaran manusia. kompresi lossy Kebanyakan mengurangi redundansi persepsi oleh suara mengidentifikasi pertama yang dianggap tidak relevan perseptual, yaitu, suara yang sangat sulit untuk mendengar. Contoh umum termasuk frekuensi tinggi, atau suara yang terjadi pada saat yang sama dengan suara keras. Mereka suara yang dikodekan dengan akurasi menurun atau tidak kode sama sekali. Jika mengurangi redundansi persepsi tidak mencapai kompresi yang cukup untuk aplikasi tertentu, mungkin memerlukan kompresi lebih lanjut lossy. Tergantung pada sumber audio, ini masih belum dapat menghasilkan perbedaan mencolok. Pidato misalnya dapat dikompresi jauh lebih dari musik. Kebanyakan skema kompresi lossy memungkinkan kompresi parameter harus disesuaikan untuk mencapai tingkat target data, biasanya dinyatakan sebagai bit rate . Sekali lagi, reduksi data akan dipandu oleh beberapa model betapa pentingnya suara adalah sebagai dirasakan oleh telinga manusia, dengan tujuan efisiensi dan kualitas dioptimalkan untuk tingkat target data (Ada berbagai model yang digunakan untuk analisis perseptual, beberapa lebih cocok untuk berbagai jenis audio daripada yang lain.) Oleh karena itu, tergantung pada kebutuhan bandwidth dan penyimpanan, penggunaan kompresi lossy dapat mengakibatkan pengurangan persepsi kualitas audio yang berkisar dari tidak ada sampai parah, tapi umumnya pengurangan jelas terdengar kualitas tidak dapat diterima untuk pendengar. Karena data akan dihapus selama kompresi lossy dan tidak dapat dipulihkan oleh dekompresi, beberapa orang mungkin tidak suka kompresi lossy untuk penyimpanan arsip. Oleh karena itu, sebagaimana dicatat, bahkan mereka yang menggunakan kompresi lossy (untuk aplikasi audio portabel, misalnya) mungkin ingin menyimpan arsip losslessly terkompresi untuk aplikasi lain. Selain itu, teknologi kompresi terus maju, dan mencapai kompresi lossy state-of-the-art akan memerlukan satu untuk memulai lagi dengan data lossless audio asli dan kompres dengan lossy codec baru. Sifat kompresi lossy (baik untuk audio dan gambar) hasil dalam meningkatkan penurunan kualitas jika data terkompress, kemudian recompressed menggunakan kompresi lossy. image Metode Coding a. Domain metode Transform Dalam rangka untuk menentukan apa informasi dalam sinyal audio perseptual tidak relevan, paling algoritma kompresi lossy menggunakan transformasi seperti discrete cosine transform dimodifikasi (MDCT) untuk mengkonversi domain waktu gelombang sampel menjadi transformasi domain. Setelah berubah, biasanya menjadi domain frekuensi , frekuensi komponen dapat dialokasikan bit menurut bagaimana didengar mereka. Kemampuan didengar komponen spektral ditentukan dengan terlebih dahulu menghitung ambang masking , di bawah ini yang diperkirakan suara akan berada di luar batas persepsi manusia. Ambang masking dihitung dengan menggunakan ambang mutlak pendengaran dan prinsip-prinsip masking simultan – fenomena dimana sinyal tertutup oleh sinyal lain yang dipisahkan oleh frekuensi – dan, dalam beberapa kasus, temporal masking – di mana sebuah sinyal tertutup oleh sinyal lain dipisahkan oleh waktu. Sama-kontur kenyaringan juga dapat digunakan untuk bobot pentingnya persepsi dari komponen yang berbeda. Model kombinasi telinga-otak manusia memasukkan efek seperti ini sering disebut model psychoacoustic . b. Domain metode Waktu Coders ini menggunakan model generator suara itu (seperti saluran suara manusia dengan LPC) untuk memutihkan sinyal audio (yaitu, rata spektrum-nya) sebelum kuantisasi. LPC juga dapat dianggap sebagai teknik pengkodean dasar persepsi; rekonstruksi sinyal audio menggunakan prediktor linier bentuk kebisingan kuantisasi koder ke dalam spektrum dari sinyal sasaran, sebagian masking itu. Aplikasi Karena sifat algoritma lossy, kualitas audio menderita bila file didekompress dan recompressed ( rugi generasi digital ). Hal ini membuat kompresi lossy tidak cocok untuk menyimpan hasil antara dalam aplikasi teknik audio profesional, seperti mengedit suara dan merekam multitrack. Namun, mereka sangat populer dengan pengguna akhir (terutama MP3 ), sebagai satu megabyte dapat menyimpan sekitar satu menit patut musik pada kualitas memadai. Kegunaan Kegunaan dari codec audio lossy ditentukan oleh: • Persepsi kualitas audio • Kompresi faktor • Kecepatan kompresi dan dekompresi • latency algoritma (kritis untuk aplikasi streaming real-time; lihat di bawah) • Dukungan produk Format Lossy sering digunakan untuk distribusi audio streaming, atau aplikasi interaktif (seperti pengkodean untuk transmisi digital pidato dalam jaringan ponsel). Dalam aplikasi tersebut, data harus decompressed sebagai aliran data, bukan setelah seluruh data stream telah terkirim. Tidak semua codec audio yang dapat digunakan untuk aplikasi streaming, dan untuk aplikasi seperti codec yang dirancang untuk data stream efektif biasanya akan dipilih. Beberapa codec akan menganalisa segmen lagi data untuk mengoptimalkan efisiensi, dan kemudian kode tersebut dengan cara yang membutuhkan segmen yang lebih besar data pada satu waktu untuk decode. (Sering codec membuat segmen disebut “frame” untuk membuat data segmen diskrit untuk encoding dan decoding.) Yang melekat latensi dari algoritma coding dapat sangat penting, misalnya, ketika ada dua arah transmisi data, seperti dengan telepon percakapan, keterlambatan signifikan serius dapat menurunkan kualitas yang dirasakan. Berbeda dengan kecepatan kompresi, yang sebanding dengan jumlah operasi yang dibutuhkan oleh algoritma, sini latency mengacu pada jumlah sampel yang harus dianalisa sebelum blok audio diprosesDalam kasus minimum, latency adalah 0 nol sampel (misalnya, jika koder / decoder hanya mengurangi jumlah bit yang digunakan untuk quantize sinyal). Time domain algoritma domain Sisa misalnya LPC juga sering memiliki latency rendah, maka popularitas mereka dalam pidato pengkodean untuk telephonyDalam algoritma seperti MP3, bagaimanapun, jumlah sampel yang harus dianalisa untuk menerapkan model psychoacoustic dalam domain frekuensi, dan latensi berada di urutan 23 ms (46 ms untuk komunikasi dua arah). …

artikel teknologi pertelevisian digital

Perkembangan teknologi televisi digital saat ini sudah menjadi kebutuhan masyarakat dunia untuk memperoleh informasi. Sebelum tahap Cut off(tahap penghentian siaran analog secara total) maka siaran simulcast harus dilalui agar mulus mencapai era digital penyiaran tanpa gejolak yang berarti. Pemerintah melalui Departemen Komunikasi dan Informatika telah berupaya menyiapkan peraturan-peraturan dan kebijakan yang berhubungan dengan uji coba televisi digital di Indonesia. Kebijakan dalam masalah spectrum frekuensi, potensi pasar dalam bisnis penyiaran, dan networking provider sangat dibutuhkan dalam proses terlaksananya siaran televisi digital.

Indonesia belum memiliki  infrastruktur yang memadai untuk teknologi televisi digital. Sampai saat ini hanya TVRI sebagai televisi publik yang memiliki infratruktur jaringan teresterial. Konsorsium Televisi Digital Indonesia belum memiliki jaringan teresterial. Karena selama ini konsep siaran analog dilakukan sentralistik (Jakarta) melalui satelit atau menyewa transmisi milik TVRI. Itupun melihat kepada daerah yang berpontensi  bisnis/perputaran uang dan jumlah populasi, bukan nasionalisme.
Berbeda dengan dinegara-negara terdahulu yang memulai siaran simulcast ini, mereka telah memiliki atau menyiapkan infratruktur transport providers yang menunjang single frequency networking (SFN). Perancis memiliki menara Eiffel yang dibuat Gustave Eiffel ratusan tahun lalu (1889). Jepang membangun Tokyo Tower tahun 1956, telah meng-instal perangkat multipleksing dan transmisi digital radio/televisinya. Demikian juga dengan Sydney Tower, KL Tower, Seoul Tower, Toronto Tower adalah sebagai tempat memancarkan signal digital-nya kepada perangkat penerima di masyarakat. Pemancar tersebut dikelola oleh instansi khusus yang mengelola operasional dan maintenancetransmisi teresterial, lainnya tidak.  Sedangkan TVF (France), NHK, ABC-Australia, RTM, KBS-Korea, bersama-sama dengan televisi komersial diwilayahnya hanya sebagai penyelenggara siaran televisi digital atau content aggregator. Saat ini di Indonesia belum memiliki institusi khusus yang menangani infrastruktur penyelenggara transmisi untuk televisi digital.
Seyogyanya Indonesiapun harus memiliki satu menara/tower yang berfungsi memancarkan signal televisi digital khususnya di Jakarta. Hal ini juga menghemat biaya dan ruang yang digunakan oleh stasiun televisi komersial, karena membangun masing-masing menara di Joglo. Teknologi televisi digital butuh cukup satu menara yang akan berjaringan dengan infrastruktur tansmisi lainnya secara berantai ke daerah-daerah yang blankspot. Sulit melepas kepemilikan akan asset bagi stasiun televisi komersial diseluruh Indonesia (tanah, bangunan, pemancar analog, menara) termasuk SDM, demikian dikatakan juru bicara ATVSI. Biaya investasi konsorsium televisi digital yang harus dikeluarkan 6 televisi komersial belum dapat menentukan besarannya. Karena tergantung pada jangkauan pemancarnya, termasuk membagi 15 wilayah untuk seluruh Indonesia yang ditetapkan pemerintah, tapi mana yang diprioritaskan terlebih dahulu belum jelas. Regulasi atau payung hukum siaran DVB-T belum mengakomodir kepentingan banyak pihak. Aturan yang sudah terbitkan pemerintah belum secara detail merinci tata cara penyelenggaraanya.
Perlu waktu lama untuk mewujudkan konsep multipleksing, mengingat konsep siaran analog sekarang tiap stasiun TV memiliki transmisi sendiri. Saat ini lokasi transmisi/transport providers konsorsium televisi digital Indonesia terletak di tower ANTV Joglo. Dalam tahap uji coba ini KTDI mengunakan pemancar kekuatan radius 20 KM dari daerah Joglo. Target jangka pendek KTDI akan memprioritaskan daerah Jobodetabek dengan kualitas yang sangat baik. Sedangkan target jangka panjang akan mengacu pada perolehan rating didaerah yang diukur oleh AGB Nielsen Media Research; Greater Jakarta, Greater Surabaya, Medan, Semarang, Makasar, Bandung, Yogyakarta, Palembang, Denpasar, dan Banjarmasin. Sedangkan Konsorsium TVRI-Telkom mengunakan pemancar yang diletakkan di Pemancar TVRI di Senayan.  TVRI sedang membangun menara untuk pemancar digital di Joglo dan Bandung untuk menyiapkan infrastruktur digital teresterial yang diuji cobakan. Untuk daerah selanjutnya Yogyakarta, Surabaya, Makasar dan Denpasar pada tahun 2010.
Kendala luasnya wilayah Indonesia dan kontur geografisnya yang tidak mudah, perlu penyusunan wilayah jangkauan siaran yang tepat bermodel komputer 3 D. Kondisi geografis suatu negara juga sangat berpengaruh pada suksesnya uji coba siaran televisi digital ini. Korea Selatan pernah gagal melaksanakan trial standar ISDB-T karena kondisi geografisnya ternyata tidak cocok akhirnya beralih ke ATSC. Philiphina saat inipun proses menganti standar penyiaran digitalnya ke DVB-T dari ISDB-T karena merasa tidak tepat dengan kondisi wilayahnya yang berbentuk kepulauan.
Permasalahan sosial yang muncul pada era masyarakat informasi seperti sekarang ini akan sangat kompleks apalagi berkenaan dengan kebutuhan informasi. Berdasarkan penelitian AGB Nielsen Media Research pemirsa televisi di Indonesia sebagian besar adalah klasifikasi C dan wanita (Menengah kebawah). Demikian pula dengan kemampuan penalaran, kreatifitas, daya beli tidak merata diseluruh daerah. Sehingga siaran simulcast ini harus disosialisasikan berkesinambungan dengan pendekatan struktural dan tradisional  yang melibatkan instansi terkait dan tokoh masyarakat. Kesadaran akan efisiensi dan manfaat besar dari teknologi televisi digital belum diresapi masyarakat awam. Tetapi secara bertahap pengertian akan mendesak-nya ke penyesuaian perkembangan teknologi di Indonesia. Dengan demikian menyadarkan-nya melalui proses yang wajar. Negara-negara terdahulu yang menerapkan teknologi digital juga mengahadapi masalah yang sama. Oleh sebab itu pemerintah telah melakukan pengkajian mendalam termasuk melakukan studi banding ke negara Jepang, Australia, Cina, Korea, Malaysia, Singapura dan lain sebagainya, termasuk untuk mengetahui proses pemulihan kondisi migrasi ke digital.

cara mewarnai rambut menggunakan photoshop

1. Siapkan gambar yang akan diganti warna rambutnya
Pastikan gambar yang dipakai dalam proses pewarnaan adalah foto atau gambar dengan kualitas resolusi yang bagus agar hasil maksimal, terutama untuk dicetak. Untuk wallpaper atau gambar profil seperti di facebook, handphone, friendster, dan sejenisnya menggunakan resolusi sedang tidak menjadi masalah.

 

mengganti warna rambut dengan photoshop resource

2. Seleksi bagian rambut yang akan diwarnai
Teknik seleksi pada tutorial mengganti warna rambut dengan photoshop ini, saya menggunakan extract. Filter > extract. Melalui filter ini seleksi bisa dilakukan dengan cepat dan mudah karena seleksi dilakukan dengan brush dan bisa dihapus, tidak seperti lasso tool yang harus sekali seleksi tidak boleh putus pada penekanan tombol mouse.

mengganti warna rambut dengan photoshop 1

Untuk melakukan seleksi, pastikan menandai area yang akan diwarnai. Jika berlebih gunakan eraser tool ( E ).

Notes: Jika seleksi tidak bisa tertutup dan masih ada yang bocor (warna hijau) proses seleksi tidak bisa dilakukan. Biasanya ditandai dengan fiil tool tidak aktif. Lakukan penutupan menggunakan edge highlighter tool.

Untuk langkah seleksi tahap akhir, isi area rambut dengan fiil tool. Pada smooth isi value10 sampai 15. Sehingga gambar akan muncul pada gambar di bawah ini. Jika sudah tekan OK, akan muncul

mengganti warna rambut dengan photoshop 2

3. Merubah warna rambut menggunakan color variation
Untuk mengakses menu color variation klik image > adjustment > variations. Pada menu variation ini bisa dipisahkan menjadi dua bagian, original dan current pick ( hasil ). Untuk mengubah warna rambutnya anda bisa klik gambar more yellow, more cyan dan lain sebagainya. Pilih warna yang disukai dan klik lebih dari 1 kali untuk memberikan warna lebih. Klik Pada Original untuk mengembalikan warna seperti semula. Dan sesuaikan mode nya seperti shadow, midtones, highlights dan saturation. Lihat hasil yang diperoleh pada current pick. Jika sudah sesuai klik OK.

mengganti warna rambut dengan photoshop 3

4. Perhalus hasil seleksi menggunakan eraser tool (E)
Shortcut eraser tool adah dengan menekan tombol E pada keyboard. Atur flow ( dibawah menu bar help )

mengganti warna rambut dengan photoshop 4

5. Mengganti mode color dan transparency
Untuk mengganti mode color bisa Anda akses pada layer tab ( sebelah kanan atas, bertuliskan normal ). Ganti mode color dari normal menjadi color. Ubah fill color menjadi 50% atau sesuaikan dengan keinginan Anda.
mengganti warna rambut dengan photoshop 5

6. Hasilnya
Hasil bisa bermacam-macam warna. Sesuaikan warna dengan kesukaan Anda pada langkah 3 ( color variation ). Before atau sebelum diedit ada di sebelah kiri dan after ada disebelah kanan.

mengganti warna rambut dengan photoshop 6

 

Selamat Menulis

Selamat Datang di Dunia Blog, dan selamat menulis…

Pengelola blog kembali mengingatkan akan peraturan pemakaian Blog Universitas Widyatama Bandung adalah sebagai berikut :

  1. Blog ini merupakan milik Universitas Widyatama termasuk didalamnya seluruh sub domain yang digunakan sehingga apa yang terdapat didalam blog ini secara umum akan mengikuti aturan dan kode etik yang ada di Universitas Widyatama Bandung.
  2. Blog ini dibuat dengan menggunakan aplikasi pihak ke tiga (WordPress), dan lisensi plugin plugin didalamnya terikat terhadap developer pembuat plugin tersebut.
  3. Blog ini dapat digunakan oleh Karyawan, Dosen dan Mahasiswa Universitas Widyatama Bandung.
  4. Dilarang melakukan registrasi username atau site/subdomain blog dengan menggunakan kata yang tidak pantas.
  5. Dilarang memasukkan konten dengan unsur SARA, pornografi, pelecehan terhadap seseorang ataupun sebuah institusi.
  6. Dilarang menggunakan blog ini untuk melakukan transaksi elektronik dan pemasangan iklan.
  7. Usahakan sebisa mungkin untuk melakukan embed video atau gambar di bandingkan dengan melakukan upload secara langsung pada server.
  8. Pelanggaran yang dilakukan akan dikenakan sanksi penutupan blog dan atau sanksi yang berlaku pada aturan Universitas Widyatama sesuai dengan jenis pelanggaran yang dilakukan.
  9. Administrator berhak melakukan pembekuan account tanpa pemberitahuan terlebih dahulu jika dianggap ada hal hal yang melanggar peraturan.
  10. Aturan yang ada dapat berubah sewaktu waktu.

Beberapa Link terkait Universitas Widyatama

  1. Fakultas Ekonomi – http://ekonomi.widyatama.ac.id
  2. Fakultas Bisnis & Manajemen – http://manajemen.widyatama.ac.id
  3. Fakultas Teknik – http://teknik.widyatama.ac.id
  4. Fakultas Desain Komunikasi Visual – http://dkv.widyatama.ac.id
  5. Fakultas Bahasa – http://bahasa.widyatama.ac.id

Layanan Digital Universitas Widyatama

  1. Biro Akademik – http://akademik.widyatama.ac.id
  2. Rooster Kuliah – http://rooster.widyatama.ac.id
  3. Portal Mahasiswa – http://mhs.widyatama.ac.id
  4. Portal Dosen – http://dosen.widyatama.ac.id
  5. Digital Library – http://dlib.widyatama.ac.id
  6. eLearning Portal – http://learn.widyatama.ac.id
  7. Dspace Repository – http://repository.widyatama.ac.id
  8. Blog Civitas UTama – http://blog.widyatama.ac.id
  9. Email – http://email.widyatama.ac.id
  10. Penerimaan Mahasiswa Baru – http://pmb.widyatama.ac.id/online

Partner UTama

  1. Putra International College – http://www.iputra.edu.my
  2. Troy University – http://www.troy.edu
  3. Aix Marsielle Universite – http://www.univ-amu.fr
  4. IAU – http://www.iau-aiu.net/content/institutions#Indonesia
  5. TUV – http://www.certipedia.com/quality_marks/9105018530?locale=en
  6. Microsoft – https://mspartner.microsoft.com/en/id/Pages/index.aspx
  7. Cisco – http://www.cisco.com/web/ID/index.html
  8. SAP – http://www.sap.com/asia/index.epx
  9. SEAAIR – http://www.seaair.au.edu

Academic Research Publication

  1. Microsoft Academic  –  http://academic.research.microsoft.com/Organization/19057/universitas-widyatama?query=universitas%20widyatama
  2. Google Scholar – http://scholar.google.com/scholar?hl=en&q=Universitas+Widyatama&btnG=

Info Web Rangking

  1. Webometric – http://www.webometrics.info/en/detalles/widyatama.ac.id
  2. 4ICU – http://www.4icu.org/reviews/10219.html