cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota pontianak,
Kalimantan barat
INDONESIA
Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN)
Published by Universitas Tanjungpura
ISSN : 24600741     EISSN : 25489364     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Education
Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) merupakan peer reviewed journal di bidang informatika. Jurnal ini diterbitkan 3 bulan dalam setahun (April, Agustus, dan Desember) oleh Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura, Indonesia.
Arjuna Subject : -
Articles 21 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol 9, No 1 (2023): Volume 9 No 1" : 21 Documents clear
Penentuan Jalur Evakuasi dan Titik Kumpul Partisipatif untuk Keselamatan Masyarakat di Radius Zona Perencanaan Kedaruratan Nuklir Kalimantan Barat Berbasis Spasial Muhammad Azhar Irwansyah; Yarlina Yacoub; Metasari Kartika; Bintoro Bagus Purmono; Romi Suradi; Sunarko Sunarko; Siti Alimah; Euis Etty Alhakim
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 9, No 1 (2023): Volume 9 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v9i1.63664

Abstract

Rencana PLTN skala komersial dihadirkan sebagai salah satu solusi dalam menyediakan pasokan energi listrik. Berdasar perjanjian kerjasama antara Pusat Kajian Sistem Energi Nuklir (PKSEN) BATAN dan Pemerintah Provinsi Kalimantan Barat tentang Kajian Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir, wilayah pesisir Kalimantan Barat telah dikaji potensinya sebagai calon tapak PLTN. Survei titik nol yang dilakukan atas permintaan BAPPEDA Provinsi Kalimantan Barat memperoleh lokasi calon tapak untuk prototipe PLTN di Pantai Gosong, Desa Sungai Raya, Kecamatan Sungai Raya Kepulauan, Kabupaten Bengkayang. Setiap tahapan pelaksanaan pembangunan, pengoperasian dan dekomisioning PLTN harus berpedoman pada ketentuan peraturan perundang-undangan yang berlaku. Sasaran utama dalam evaluasi tapak untuk PLTN adalah keselamatan nuklir untuk memproteksi publik dan lingkungan dari dampak pelepasan radioaktif pada kondisi operasi normal maupun kecelakaan mealui evaluasi resiko. Salah satu persyaratan adalah evaluasi risiko terhadap anggota masyarakat dan kelayakan penerapan program kesiapsiagaan nuklir dari tapak dan wilayah sekitarnya sehingga jaluar evakukasi perlu direncanakan. Penelitian ini menggunakan metode skoring dan pembobotan dengan verifikasi melalui Pemerintah Daerah dan instansi terkait untuk menentukan Tempat Evakuasi Sementara (TES) dan Tempat Evakuasi Akhir (TEA). Dari hasil perhitungan dan verifikasi didapatkan hasil 15 titik toponimi yang dapat dijadikan lokasi TES dan 2 titik toponimi yang dapat dijadikan lokasi TEA.
Reduksi Atribut Menggunakan Chi Square untuk Optimasi Kinerja Metode Decision Tree C4.5 Anirma Kandida Br Ginting; Maya Silvi Lydia; Elviawaty Muisa Zamzami
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 9, No 1 (2023): Volume 9 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v9i1.56542

Abstract

Pada metode decision tree C4.5, proses split atribut masih belum dapat secara maksimal mengoptimalkan kinerja akurasi pada decision tree yang disebabkan oleh noisy pada atribut yang kurang relevan. Hal tersebut berimplikasi terhadap ukuran dari pohon keputusan menjadi over-fitting sehingga perolehan akurasi pengujian menjadi kurang maksimal. Reduksi atribut merupakan salah satu cara yang dapat dilakukan dalam melakukan seleksi terhadap atribut data yang memiliki persentase pengaruh cenderung kecil sehingga diharapkan mampu dalam meningkatkan akurasi pada metode klasifikasi data. Adapun metode yang diusulkan pada penelitian ini yang digunakan untuk mereduksi atribut yang kurang relevan dari dataset yaitu dengan metode Chi Square sehingga menghasilkan atribut yang mempunyai pengaruh besar terhadap data dan kemudian diklasifikasikan menggunakan decision tree C4.5. Untuk melakukan pengujian terhadap model yang diusulkan, maka penelitian ini menggunakan dataset dari kaggle.com yaitu South Germany Credit yang terdiri dari 1000 records data dengan 20 atribut. Evaluasi kinerja klasikasi yang diusulkan yaitu berdasarkan Confusion Matrix. Dari hasil uji metode yang diusulkan, didapatkan kesimpulan bahwa metode yang diusulkan mampu meningkatkan akurasi decision tree c4.5 dengan rata-rata peningkatan akurasi sebesar 2.5%.
Optimalisasi Kecepatan Sistem Aliran Fluida Metoda Linear Quadratic Regulator Hilda Hilda
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 9, No 1 (2023): Volume 9 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v9i1.50555

Abstract

Penelitian ini membahas penerapan metode Regulator Kuadratik Linier (LQR) pada sistem kendali optimal. LQR menggunakan kombinasi linier dari state plant untuk melakukan proses kontrol, sehingga memerlukan semua state dalam sistem yang tersedia untuk diukur atau diakses. Namun, jika beberapa state tidak dapat diukur, LQR dapat mengestimasi state-state tersebut berdasarkan model sistem dan keluaran sistem yang dapat diukur. Penelitian ini berfokus pada perancangan model pengendali optimal untuk meningkatkan kecepatan proses dalam sistem industri. Simulasi dilakukan menggunakan software Matlab R2020 untuk menunjukkan respons dari pengendalian kecepatan secara optimal. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pemasangan kendali optimal dapat mempercepat waktu stabilisasi gambar-gambar, tergantung pada pemilihan matriks bobot Q dan R yang tepat.
Prediksi Harga Saham Jakarta Islamic Index Menggunakan Metode Long Short-Term Memory Didih Rizki Chandranegara; Raffi Ainul Afif; Christian Sri Kusuma Aditya; Wildan Suharso; Hardianto Wibowo
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 9, No 1 (2023): Volume 9 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v9i1.57561

Abstract

Saat ini investasi sudah sangat menyebar luas dan banyak dari kita sedang melakukannya. Investasi ini berguna untuk mengatasi kebutuhan hidup dimasa mendatang yang tidak menentu. Salah satu penyebab tidak menentunya kebutuhan dimasa mendatang adalah inflasi. Salah satu contoh investasi adalah saham. Di dalam jual beli saham di Indonesia terdapat Jakarta Islamic Index (JII). JII adalah salah satu index yang ada di pasar modal Indonesia yang mengelompokkan beberapa saham yang masuk dalam kriteria syariah dan dihitung rata-rata dari harga saham – saham tersebut. Dalam berinvestasi saham, kita tidak bisa melakukan pergerakan yang sembarangan karena saham yang relatif berubah-ubah menjadi penyebab kegagalan dalam berinvestasi saham. Dengan demikian ketika melakukan investasi saham harus dilakukan analisa yang tepat. Perkembangan teknologi saat ini sangat maju dan juga dapat membantu kita dalam melakukan analisa dalam berinvestasi dengan melakukan prediksi harga. Pada penelitian ini, akan dimanfaatkan kemajuan teknologi tersebut dengan melakukan penelitian prediksi, penelitian ini dilakukan menggunakan metode Long short Term-Memory (LSTM). Model LSTM yang diusulkan dapat memperoleh performa yang cukup baik dengan hasil RMSE mencapai 5.20877667554, dan MAPE 0.08658576985.
Evaluasi Kinerja Internet Kampus Universitas Tanjungpura dengan Analisis Quality of Service dan User Acceptance Test Herry Sujaini; Muanuddin -; Fitri Imansyah; Yus Sholva; Ferry Hadary; Eva Dolorosa; Andi Ihwan; Mochammad Meddy Danial; Silvia Uslianti; Purwaningsih -; Dwi Zulfita; Aktris Nuryanti; Rommy Patra; Yuline -; Stepanus Sahala Sitompul; Syaifurrahman -; Alhadiansyah -; Muhammad Yusuf; Achmadi -; Rachmawati -; Wendy -; Hamdani -; Syarif Hasyim Azizurrahman; Witarsa -; Endang Purwaningsih; Syamswisna -; Bistari -; Ade Mirza; Asep Nursangaji; Ratna Herawatiningsih; Kurnia Ningsih; Surachman -; Meiran Panggabean; Siti Hadijah; Rahmidiyani -; Priyo Saptomo; Memet Agustiar; Vivi Bachtiar; Afrizal -; Setia Budi; Yohanes Gatot Sutapa; Windhu Putra; Nurmainah -; Elly Suharlina; Zubaidah R; Erni Djun Astuti; Muhsin -; Riduansyah -; Agustina Listiawati; Imam Ghozali; Ade Elbani; Yulis Jamiah; Edy Suasono; Ismawartati -; Aswandi -; Uti Asikin; Siti Halidjah
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 9, No 1 (2023): Volume 9 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v9i1.63541

Abstract

Paper ini membahas tentang evaluasi kualitas layanan internet di Universitas Tanjungpura. Penulis menggunakan dua metode analisis, yaitu Quality of Service (QoS) dan User Acceptance Test (UAT) untuk mengukur kinerja internet di kampus Universitas Tanjungpura. Pada analisis QoS, penulis mengukur beberapa parameter kinerja internet, seperti throughput, delay, packet loss, dan jitter, untuk setiap fakultas di kampus. Hasil analisis menunjukkan bahwa throughput tertinggi berada di Fakultas Teknik (FT) dengan nilai rata-rata 87,90 MB, sementara delay dan packet loss terendah terdapat di Fakultas Ekonomi dan Bisnis (FEB) dengan nilai rata-rata 0,16 ms dan 0,00% secara berturut-turut. Sementara itu, pada analisis UAT, penulis melakukan survei terhadap mahasiswa untuk mengetahui penggunaan internet di kampus dan kepuasan mereka terhadap layanan internet yang disediakan. Hasil survei menunjukkan bahwa mayoritas mahasiswa menganggap internet di kampus memadai dan lancar, serta sering digunakan untuk belajar dan mengakses media sosial.
Deteksi Malware Ransomware Berdasarkan Panggilan API dengan Metode Ekstraksi Fitur N-gram dan TF-IDF Hartinah Hartinah; Ady Wahyudi Paundu; Amil Ahmad Ilham
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 9, No 1 (2023): Volume 9 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v9i1.58721

Abstract

Ransomware merupakan ancaman malware yang paling menakutkan saat ini karena memiliki kemampuan mengenkripsi data, selain itu jumlah serangan ransomware yang terus meningkat mengakibatkan kerugian yang tidak sedikit. Penanganan atas serangan ini semakin sulit dilakukan dikarenakan varian ransomware yang terus berkembang. Dibutuhkan suatu sistem yang mampu mendeteksi ransomware bahkan untuk varian ransomware terbaru. Melalui penelitian ini kami membuat suatu sistem yang mampu mendeteksi ransomware dan normalware menggunakan metode machine learning dengan memanfaatkan data panggilan API dari ransomware dan normalware. Pada penelitian ini kami hanya melakukan binary classification untuk semua varian ransomware yang terdeteksi. Proses ekstraksi fitur terlebih dilakukan dengan metode N-gram dan TF-IDF pada panggilan API untuk membentuk subset fitur yang digunakan dalam proses pembelajaran model. Pembuatan model deteksi dilakukan dengan melatih data panggilan API dari beberapa varian ransomware. Pengujian model dilakukan baik terhadap varian ransomware yang sudah dilatih sebelumnya maupun varian ransomware diluar data latih. Proses pembelajaran model dilakukan untuk mencari kesamaan fitur dari data panggilan API berbagai varian ransomware pada data latih, kesamaan fitur ini akan dimanfaatkan untuk mendeteksi varian lain dari ransomware diluar data latih. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi rata-rata model terhadap varian ransomware dalam data latih adalah 94% dengan skor error rate tertinggi 10%. Adapun hasil deteksi ransomware untuk varian diluar data latih menunjukkan akurasi rata-rata 83% dengan skor error rate tertinggi 30%. Sehingga dengan demikian model yang dibuat pada penelitian ini dapat digunakan untuk mendeteksi ransomware meskipun varian dari ransomware mengalami perkembangan.
Klasifikasi Jenis Rempah Menggunakan Convolutional Neural Network dan Transfer Learning Alvin Eka Putra; Mohammad Farid Naufal; Vincentius Riandaru Prasetyo
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 9, No 1 (2023): Volume 9 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v9i1.58186

Abstract

Rempah merupakan salah satu kekayaan yang dimiliki oleh Indonesia. Berdasarkan data yang dimiliki Negari Rempah Foundation, terdapat sekitar 400 hingga 500 spesies rempah di dunia dan 275 jenis rempah terdapat di Asia Tenggara terutama di Indonesia. Jenis rempah beragam dan memiliki kemiripan satu dengan yang lain sehingga sulit untuk dibedakan. Maka dari itu untuk mempertahankan pengetahuan mengenai rempah-rempah yang dimiliki Indonesia, diperlukan aplikasi klasifikasi jenis rempah yang akurat sehingga pengetahuan masyarakat tentang rempah tetap terjaga. Selain itu di bidang industri dapat meningkatkan efisiensi dalam industri rempah. Penggunaan teknologi dalam klasifikasi jenis rempah dapat meningkatkan efisiensi dalam industri rempah. Dengan teknologi yang tepat, waktu yang dibutuhkan untuk mengidentifikasi jenis rempah dapat dipercepat, dan juga meminimalkan risiko kesalahan manusia. Keterbatasan citra rempah juga menjadi permasalahan pada klasifikasi jenis rempah. Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur transfer learning adalah metode klasifikasi citra yang memiliki performa yang baik pada dataset dengan jumlah yang terbatas. Eksperimen yang dilakukan menggunakan 6 arsitketur CNN, yaitu Xception, MobileNetV2, DenseNet201, VGG16, VGG19, dan ResNet50. Terdapat 10 jenis rempah yang diklasifikasikan yaitu jahe, kunyit, kunci, adas, merica, laos, jintan, kencur, temulawak, dan ketumbar. Berdasarkan hasil eksperimen yang dilakukan Xception adalah arsitektur terbaik dengan F1 Score sebesar 96.99%.
Rekayasa Sistem Fotosintesis dan Ekosistem pada Media Aquascape Berbasis Internet Of Things Ikhwan Ruslianto; Uray Ristian; Hirzen Hasfani; Kartika Sari
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 9, No 1 (2023): Volume 9 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v9i1.61746

Abstract

Aquascape adalah seni mengatur dan merancang taman air yang meniru lingkungan alami dalam sebuah akuarium atau kolam. Terdapat permasalahan pada aquascape yaitu tanaman pada aquascape memerlukan cahaya yang cukup untuk berfotosintesis. Kemudian air harus tetap jernih, bersih dan pH air tetap terjaga. Hal-hal tersebut berdampak pada pertumbuhan tanaman pada ekosistem aquascape. Pada penelitian ini dibuatlah rekayasa sistem fotosintesis, pengaturan suhu, penyaringan dan pergantian air pada aquascape berbasis IoT. Sistem ini dapat menyalakan lampu sesuai kebutuhan dari tanaman air. Kemudian dapat mengatur suhu air yang datanya didapat dari sensor suhu dan dapat melakukan penyaringan air apabila air sudah keruh pada batas tertentu, dan pergantian air apabila air mengalami kekeruhan diatas ambang dan pH air yang sudah tidak normal. Sistem pemantauan dibuat agar dapat diberi peringatan untuk diberikan perawatan sehingga tanaman air tetap tumbuh dan terawat serta kejernihan air tetap terjaga demi menjaga estetika pada aquascape tersebut.
Pemanfaatan Metode TOPSIS dalam Merancang Aplikasi Pendukung Keputusan untuk Memberikan Rekomendasi Hasil Medical Check Up pada Rumah Sakit Ricky Akbar; Adi Arga Arifnur; Jefril Rahmadoni; Salsabila Julia Putri
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 9, No 1 (2023): Volume 9 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v9i1.60173

Abstract

Selama ini proses untuk mengetahui hasil keputusan dari pemeriksaan Medical Check Up (MCU) dilakukan secara manual yaitu berdasarkan catatan hasil dari pemeriksaan masing-masing layanan MCU yang ada, kemudian datanya direkap dan diolah melalui aplikasi rumah sakit, sehingga baru didapatkan hasil pemeriksaannya secara keseluruhan, kemudian dokter memberikan rekomendasi terhadap hasil tersebut kepada pasien. Hal ini tentunya membuat hasil dari MCU ini akan menjadi lambat dan kurang akurat, apalagi banyaknya pasien yang akan melakukan pemeriksaan MCU ini tentunya akan menjadikan proses perekapan hasil menjadi lama. Maka salah satu solusi yang dapat diberikan untuk mengatasi permasalahan ini adalah dengan membangun sebuah aplikasi yang dapat secara otomatis memberikan rekomendasi dari hasil rekapan pemeriksaan MCU. Penelitian ini bertujuan untuk membangun aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan memanfaatkan metode Technique For Others Preferences by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Metode TOPSIS dipilih untuk pembangunan Aplikasi SPK, karena model ini dapat menguraikan berbagai permasalahan yang kompleks menjadi suatu tingkatan dengan banyak faktor atau banyak kriteria, melalui konsep bahwa pilihan alternatif atau yang digunakan adalah yang terbaik. Selain itu, juga sangat memungkinkan apabila diterapkan pada permasalahan dengan banyak kriteria dan alternatif. Untuk mendukung riset ini digunakan metode pengumpulan data dalam bentuk observasi, wawancara, dokumen analisis, dan studi literatur. Luaran yang dihasilkan pada riset ini berupa model SPK yang sudah disesuaikan dengan standar nilai pemeriksaan MCU yang nantinya dijadikan sebagai acuan dalam membuat aplikasi SPK sehingga diharapkan dapat memberikan kemudahan dan mempercepat proses rekomendasi hasil MCU pada rumah sakit.
Sistem Kendali Proporsional Kualitas Air berupa Ph dan Suhu pada Budidaya Ikan Lele Berbasis IoT Tri Widodo; Angga Bayu Santoso; Sahrial Ihsani Ishak; Ramli Rumeon
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 9, No 1 (2023): Volume 9 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v9i1.59607

Abstract

Banyaknya kematian bibit yang masih kecil dalam pemeliharaan disebabkan oleh kurangnya perhatian dari media dan pemeliharaan kondisi air. Kegagalan budidaya ikan dapat disebabkan oleh air dengan keasaman (pH) yang terlalu asam atau basa, dan suhu yang tidak sesuai akan mempengaruhi angka kematian. Tingkat keasaman (pH) air yang baik untuk ikan lele adalah 6,5 – 8,5. Tingkat pH 9 ke atas akan menyebabkan nafsu makan ikan lele menurun dan tingkat pH air di bawah 5 akan menyebabkan penggumpalan lendir di insang ikan lele dan mudah berkembang biaknya jamur atau bakteri patogen. Suhu air yang baik untuk pertumbuhan ikan adalah antara 20-30°C. Perubahan cuaca yang sewaktu-waktu berubah secara ekstrem, hujan yang terus menerus dan kemudian panas yang tinggi akan membuat suhu dan pH air berubah drastis sehingga menyebabkan ikan lele mengalami stress dan kematian. Berdasarkan pengamatan tersebut, diperlukan suatu alat yang mampu menjaga kualitas air berupa suhu dan pH air. Sistem Pengendalian Kualitas Air berupa pH dan suhu air dengan kontrol proporsional dapat mengontrol keasaman pH dan suhu air pada budidaya ikan lele. Sistem ini terbukti berhasil meningkatkan pertumbuhan pada kolam A dengan sistem. pertumbuhan ikan lele dari 4 cm ke ukuran 5 – 6 cm meningkat 7.7% lebih tinggi dari kolam B tanpa sistem. Pertumbuhan ikan lele ke ukuran 7 – 8 cm pada kolam A 3.5% lebih tinggi daripada kolam B. Pertumbuhan ikan lele ke ukuran 9 cm pada kolam A 4% lebih tinggi dan angka kematian pada kolam A dengan sistem 16% lebih rendah dibandingkan dengan kolam B tanpa sistem. Sistem kendali kualitas air berupa pH dan suhu air ini terbukti mampu meningkatkan pertumbuhan dan menekan kematian ikan lele  dengan menjaga kestabilan suhu dan pH air kolam pada nilai setpoint dan aplikasi android yang dibuat berhasil menampilkan nilai dari pembacaan dari sensor pH dan suhu yang telah ditampung di dalam cloud firebase sehingga memonitoring kualitas air berupa suhu dan pH air dapat dilakukan dari jarak jauh.

Page 1 of 3 | Total Record : 21

 1   2   3 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 9, No 3 (2023): Volume 9 No 3 Vol 9, No 2 (2023): Volume 9 No 2 Vol 9, No 1 (2023): Volume 9 No 1 Vol 8, No 3 (2022): Volume 8 No 3 Vol 8, No 2 (2022): Volume 8 No 2 Vol 8, No 1 (2022): Volume 8 No 1 Vol 7, No 3 (2021): Volume 7 No 3 Vol 7, No 2 (2021): Volume 7 No 2 Vol 7, No 1 (2021): Volume 7 No 1 Vol 6, No 3 (2020): Volume 6 No 3 Vol 6, No 2 (2020): Volume 6 No 2 Vol 6, No 1 (2020): Volume 6 No 1 Vol 5, No 3 (2019): Volume 5 No 3 Vol 5, No 2 (2019): Volume 5 No 2 Vol 5, No 1 (2019): Volume 5 No 1 Vol 5, No 1 (2019): Volume 5 No 1 Vol 4, No 2 (2018): Volume 4 No 2 Vol 4, No 2 (2018): Volume 4 No 2 Vol 4, No 1 (2018): Volume 4 No 1 Vol 4, No 1 (2018): Volume 4 No 1 Vol 3, No 2 (2017): Volume 3 No 2 Vol 3, No 2 (2017): Volume 3 No 2 Vol 3, No 1 (2017): Volume 3 No 1 Vol 3, No 1 (2017): Volume 3 No 1 Vol 2, No 2 (2016): Volume 2 No 2 Vol 2, No 2 (2016): Volume 2 No 2 Vol 2, No 1 (2016): Volume 2 No 1 Vol 2, No 1 (2016): Volume 2 No 1 Vol 1, No 2 (2015): Volume 1, No 2 Vol 1, No 2 (2015): Volume 1, No 2 Vol 1, No 1 (2015): Edisi Perdana Vol 1, No 1 (2015): Edisi Perdana More Issue