cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Yudhi Nugroho Adi
Contact Email
library@tekomuniversity.ac.id
Phone
+628128000110
Journal Mail Official
library@telkomuniversity.ac.id
Editorial Address
Jl. Telekomunikasi - Ters. Buah Batu Bandung 40257 Indonesia
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
eProceedings of Engineering
Published by Universitas Telkom
ISSN : 23559365     EISSN : -     DOI : https://doi.org/10.34818/eoe.v9i5.18452
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering
Merupakan media publikasi karya ilmiah lulusan Universitas Telkom yang berisi tentang kajian teknik. Karya Tulis ilmiah yang diunggah akan melalui prosedur pemeriksaan (reviewer) dan approval pembimbing terkait.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 235 Documents
 12   13   14   15   16 
Search results for , issue "Vol 2, No 1 (2015): April, 2015" : 235 Documents clear
Analisis dan Implementasi Betweenness Centrality pada Social Network Twitter dengan Metode Linear Scaling Berbasis Pengguna Diska Yunita; Warih Maharani; Alfian Akbar Gozali
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Social Network berisi peta individu-individu dan relasi yang terjadi di antara mereka. Analisis hubungan antar individu, bagaimana hubungan tersebut terjadi, dan konsekuensinya dapat dipelajari menggunakan teknik Social Network Analysis. Salah satu contoh penerapannya yaitu pada centrality measurement yang digunakan untuk menentukan pengguna yang berpengaruh dalam penyebaran informasi. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah betweenness centrality, node yang paling sering dilewati shortest path merupakan node yang memiliki centrality paling tinggi. Pada tugas akhir ini menerapkan salah satu algoritma dari betweenness centrality, yaitu algoritma Geisberger. Algoritma Geisberger digunakan untuk menghitung betweenness centrality pada graf yang berbobot dan tidak berarah dengan menggunakan metode Linear Scaling. Tujuannya untuk menentukan ranking user yang berpengaruh dalam social media Twitter dan yang kedua untuk mengetahui pengaruh nilai parameter k dalam perhitungan nilai centrality. Hasil pengujian menunjukan bahwa metode Linear Scaling dengan dapat digunakan untuk menentukan ranking user yang berpengaruh dalam penyebaran informasi di Twitter. Hasil yang kedua yaitu nilai k berpengaruh terhadap hasil perangkingan, semakin besar nilai k maka hasil perangkingan semakin stabil. Selain nilai k, faktor lain yang mempengaruhi perangkingan yaitu egde dan penghapusan node. Kata kunci: Social Network Analysis, Betweenness Centrality, Linear Scaling
Prediksi Indeks Harga Saham Dengan Metode Gabungan Genetic Fuzzy System Dan Jaringan Syaraf Tiruan Abdurrahman Muttaqiin; Rian Febrian Umbara; Deni Saepudin
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Indeks harga saham adalah salah satu acuan para investor untuk melihat kecenderungan pasar ketingkat tertentu, apakah cenderung naik atau turun berdasarkan jangka waktu tersebut. Pergerakan indeks ini akan menjadi tolak ukur para investor untuk membuat keputusan apakah investor untuk menjual, mempertahankan, atau membeli saham tersebut. Akan tetapi kondisi harga saham tidak menentu, sehingga diperlukan sebuah prediksi untuk memantau perubahan tesebut dan membantu para investor untuk mengambil keputusan. Clustering Genetic Fuzzy System adalah sebuah metode untuk memprediksi indeks harga saham. Algoritma Genetika akan mengoptimasi fungsi keanggotaan, batas-batas kaki fungsi keanggotaan, dan aturan fuzzy. Fuzzy yang telah dioptimasi akan digunakan untuk memprediksi indeks harga saham. Hasil prediksi tersebut akan dibandingkan dengan metode GFS, GE, JST dan ANFIS. Hasil dari beberapa ujicoba pada tugas akhir ini, menunjukkan bahwa prediksi indeks harga saham menggunakan metode Clustering Genetic Fuzzy System memiliki MAPE sebesar 0,95. Sedangkan untuk prediksi menggunakan metode GFS memiliki MAPE sebesar 9,49, metode GE memiliki MAPE sebesar 5,15, metode JST memiliki MAPE sebesar 1,15 dan untuk metode ANFIS memiliki MAPE sebesar 1,31. Dari hasil percobaan tersebut dapat disimpulkan bahwa metode CGFS dapat digunakan untuk memprediksi indeks harga saham dengan tingkat toleransi error sebesar 2. Kata kunci: Prediksi, Indeks Harga Saham, Genetic Fuzzy System, Algoritma Genetika, Fuzzy.
Peringkasan Multi-dokumen Berita Berbahasa Indonesia menggunakan Conditional Random Fields (CRF) Angga Auliya Akbar; Mira Kania Sabariah; Angelina Prima Kurniati
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Peringkasan multi-dokumen dibutuhkan agar pencarian informasi dapat berjalan lebih efektif dan efisien. Sistem peringkasan ini menggunakan framework ekstraksi yang telah secara luas digunakan untuk meringkas dokumen, dimana hasil ringkasan merupakan kalimat- kalimat yang telah diekstraksi dari dokumen. Peringkasan dokumen dapat dilakukan dengan melihat nilai informasi suatu kalimat dari dokumen tersebut berdasarkan fitur yang diterapkan pada kalimat yang ada. Fitur tersebut diantaranya adalah fitur linguistik dan statistikal seperti posisi kalimat. Conditional Random Fields (CRF) merupakan salah satu model probabilistik untuk mengatasi segmentasi dan pemberian label pada data sekuens. CRF digunakan untuk mengkombinasikan fitur- fitur untuk mendapatkan model yang akan digunakan untuk menilai tingkat kepentingan kalimat. Fitur yang digunakan adalah basic feature dan complex feature. Sistem akan dinilai akurasinya menggunakan F- Measure, dengan membandingkan ringkasan yang dibuat oleh sistem dengan ringkasan yang dibuat oleh ahli. Hasil pengujian menunjukkan bahwa rata- rata akurasi yang dihasilkan sebesar 62,5% dengan menentukan nilai threshold sebesar 0.45 dimana nilai tersebut digunakan untuk mengklasifikasikan kalimat summary dan non- summary. Kata kunci : Peringkasan multi-dokumen, Conditional Random Fields, Basic Feature, Complex Feature, F- Measure
Analisis Perencanaan Terhadap Performansi Backhaul Berbasis Wi-Fi 802.11N Untuk Mendukung Jaringan Lte Di Daerah Rural Ari Sadewa Yogapratama; Uke Kurniawan Usman; Tody Ariefianto Wibowo
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pembangunan jaringan LTE umumnya masih dipusatkan pada daerah perkotaan dan tidak menutup kemungkinan beberapa waktu ke depan, daerah rural (pedesaan) juga dapat menikmati layanan data berkecepatan tinggi ini. Namun trafik di daerah pedesaan tidak sebesar perkotaan. Untuk itu penyelenggara atau operator memerlukan backhaul yang tidak hanya handal namun juga efisien dari segi kapasitas, transmisi, maupun implementasi agar dapat mengantarkan layanan LTE ini ke daerah pedesaan. Pada paper ini, dibahas tentang analisis perencanaan pada performansi backhaul berbasis Wi-Fi 802.11n. Backhaul berbasis Wi-Fi dipilih karena dapat beroperasi pada frekuensi unlicensed sehingga lebih cepat dalam pengimplementasiannya dibandingkan microwave maupun fiber optic karena tidak terkendala regulasi. Selain itu, backhaul berbasis Wi-Fi memiliki kapasitas yang cukup untuk menampung kebutuhan trafik di daerah rural. Pada tugas akhir ini juga dibahas mengenai pemilihan skenario yang efektif dalam merancang jaringan LTE di daerah rural. Di sisi backhaul, parameter performansi yang diinginkan yaitu: daya terima -77.23 dBm (untuk memenuhi BER 10-6 dan data rate 50 Mbps), dan availability > 99.99% dengan menggunakan bandwidth 20 MHz. Berdasarkan hasil perhitungan dan simulasi, skenario perancangan LTE di daerah rural yang paling efektif adalah dengan menggunakan frekuensi 900 MHz dan bandwidth 5 MHz. Sedangkan dari perancangan backhaul, diperoleh daya terima >-75 dBm dan availability > 99.99%. Hal ini berarti parameter performansi yang diinginkan dapat tercapai Sehingga dapat disimpulkan bahwa backhaul berbasis Wi-Fi dapat bekerja dengan baik untuk menghubungkan jaringan LTE di daerah rural.
Implementasi Agent-Based Modeling And Simulation Dalam Evakuasi Keadaan Darurat Varian Vianandha; Jondri Jondri; Anditya Arifianto
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Teknik penyelamatan diri s etiap orang dalam keadaan darurat s eperti kebakaran di dalam s ebuah gedung s eringkali jus tru menjadi berbahaya ketika hal ters ebut merugikan orang lain, s eperti s aling berdes akan yang dapat membahayakan nyawa diri s endiri maupun orang lain. Simulas i evakuas i s ekarang menjadi perhatian khus us pada ilmuwan untuk mengurangi res iko kecelakaan yang dapat merugikan korban. Simulas i menggunakan metode agent-based dilakukan untuk mengetahui efek dari s etiap atribut yang dimiliki oleh s etiap orang. Has ilnya merupakan repres entas i dari keadaan nyata yang dis imulas ikan s es uai dengan perilaku manus ia. Pada akhirnya, s imulas i ini menghas ilkan s uatu kondis i di mana mirip dengan kondis i as linya. Kata kunci : evakuas i, agent-based modeling and simulation, darurat, bencana
Prediksi Perkembangan Kondisi Pasien Terapi HIV dengan Menggunakan Representasi ALE-index sebagai Invariant Nucleotida sequence dan Support Vector Machine Al Azhar Al Azhar; Jondri Jondri; Untari Novia Wisesty
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Human Immunodeficiency Virus atau disingkat HIV merupakan salah satu jenis virus yang sangat berbahaya.  HIV  menyerang  system immune  yang  menyebabkan pasien  HIV  mengalami kegagalan sistem kekebalan tubuh. Dalam beberapa tahun terakhir, inveksi HIV sudah ditangani dengan berbagai terapi. Salah satu terapi paling efektif adalah dengan mengkonsumsi obat antiretroviral yang akan menekan virus HIV agar tidak menduplikasikan diri, ataupun menginfeksi sel darah putih. Namun, virus biasanya akan bermutasi terhadap obat obatan yang diberikan dalam penanganan, sehingga virus kebal terhadap obat yang biasa diberikan di terapi. Untuk itu  dibutuhkan suatu  sistem  prediksi  untuk  memprediksi kondisi  pasien  terapi  yang  akan  membaik,  agar mempermudah dalam pengambilan keputusan penangan dini pada pasien. Dengan menggunakan 4 parameter yaitu jumlah CD4, Viral Load, PR sequence dan RT sequence, penulis berusaha membangun sistem prediksi perkembangan kondisi pasien terapi HIV. Sistem prediksi ini dibangun dengan salah satu metode klasifikasi machine learning yaitu metode Support Vector Machine (SVM) dan representasi numerik dari urutan nukleotida yaitu ALE-index. Metode ALE-index pada sistem berfungsi untuk mentranslasi parameter RT sequence dan PR sequence yang masih dalam bentuk urutan nukleotida menjadi data numerik agar bisa diinputkan kedalam SVM. Pada metode ALE-index ini juga terdapat beberapa penangan karakter yang bukan merupakan empat unsur utama penyusun urutan nukleotida. Hasil pengujian menunjukkan kombinasi penanganan Random-Delete row dengan menggunakan kernel RBF pada SVM memperoleh akurasi yang lebih tinggi dibandingkan kombinasi penanganan dan parameter lainnya yaitu 77.46%. Dan dengan menggunakan keempat parameter, akurasi yang diperoleh lebih tinggi dibandingkan dengan mengilangkan salah satu fitur. Kata kunci : : HIV, Support Vector Machine, Nukleotida, ALE-index
Perancangan Dan Implementasi Sistem Anti Tabrakan: Sistem Pendeteksi Mobil Dan Pergerakan Mobil Pada Siang Hari Aditya Reza Pahlawan M; Agus Virgono; Andrew Brian Osmond
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (BPS) di Indonesia pada tahun 2012, jumlah kecelakaan kendaraan bermotor di Indonesia adalah 117.949 atau meningkat sebanyak 9.253 dari tahun 2011. Maka dari itu dibutuhkan sebuah sistem untuk menimimalisasi tingkat kecelakaan di jalan raya. Sistem anti tabrakan dibuat untuk meminimalisasi kecelakaan dengan cara memberikan peringatan dini kepada pengemudi sesaat sebelum tabrakan terjadi. Pengemudi diharapkan mempunyai respon terhadap sistem sehingga kecelakaan dapat terhindari. Sistem anti tabrakan terdiri dari berbagai macam jenis seperti sistem pendeteksi mobil dan pergerakan mobil, sistem penghitung jarak antar mobil, sistem pendeteksi rambu lalu lintas, dan sebagainya. Sistem yang dihasilkan merupakan sebuah sistem pendeteksi mobil dan pergerakan mobil dimana sistem akan bekerja pada siang hari. Sistem pendeteksi mobil dan pergerakan mobil dibuat dengan menggunakan bahasa C# dan library Emgu CV. Sistem pendeteksi mobil dan pergerakan mobil menghasilkan output berupa informasi jumlah mobil yang berada di area tidak aman beserta pergerakan mobil dengan tingkat akurasi sebesar 83,90%. Sistem ini menggunakan metode deteksi tepi Canny dan Haar Cascade Classifier dalam menentukan jarak aman beserta mobil dan gerakan mobil, dengan tingkat akurasi keberhasilan sistem membentuk area aman sebesar 75,47%. Kata Kunci: Sistem anti tabrakan, Sistem pendeteksi mobil dan pergerakan mobil, Haar Cascade Classifier, dan deteksi tepi Canny
Perancangan Media Pembelajaran Berupa E-Learning Solidworks Untuk Modul Molding Dengan Menggunakan Metode Model Addie Sebagai Alat Bantu Ajar Di Keprofesian Pde Telkom University Alam Fathurochman; Rino Andias A.; Yusuf Nugroho Doyo Yekti
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Keprofesian PDE (Product Design and Ergonomic) Universitas Telkom merupakan keprofesian yang memiliki konsentrasi keahlian pada desain produk. Dalam hal untuk menunjang konsentrasi keahlian tersebut, kompetensi yang menjadi fokus utama keprofesian ini adalah kompetensi menggunakan software SolidWorks yang merupakan perangkat lunak untuk digunakan dalam merancang desain produk. Namun, dalam kondisi eksisting anggota keprofesian memiliki keterbatasan dalam memenuhi kompetensi penguasaan software SolidWorks sehingga membutuhkan media pembelajaran yang efektif dan efisien. Media pembelajaran yang memiliki tingkat efektif dan keefesienan saat ini berupa e-learning. Pada saat ini kebutuhan akan produk berbahan material plastik semakin meningkat dari tahun ke tahun. Penguasaan terhadap modul molding menjadi kebutuhan dalam memenuhi kompetensi software desain produk. Penelitian ini dirancang dengan menggunakan metode desain instruksional ADDIE. Diawali dengan tahap analisis untuk analisa kebutuhan metode pembelajaran, analisa hardware dan software, serta analisa kebutuhan user yang merupakan mahasiswa Keprofesian PDE Universitas Telkom. Selanjutnya tahap desain e- learning dengan mengacu pada manual book SolidWorks Mold Tools , CSWPA-Mold Tools dan storyboard. Tahap terakhir pada penelitian ini adalah development yaitu perancangan teknis aplikasi dengan menggunakan softwre Adobe Flash. Pada fase akhir penelitian dilakukan evaluation dengan menguji aplikasi e-learning kepada mahasiswa dengan menggunakan metode pilot test dan user acceptance test. Hasil akhir penelitian ini berupa aplikasi e-learning SOLIDLEARN modul Mold Tools berbasis Adobe Flash. materi pembelajaran melalui media elektronik termasuk intranet, internet, audio/video tape, TV interaktif, CD ROM, dan Computer Based Training (Gilbert & Jones, 2001). Banyak keuntungan ketika proses belajar mengajar dilakukan dengan e-learning. Beberapa keuntungannya adalah dapat mengurangi waktu kegiatan belajar mengajar, meminimasi biaya akomodasi, meminimasi biaya pendidikan secara komprehensif, dapat meliputi wilayah geografis dengan lebih luas dan juga menjadi sarana pelatihan subjek belajar untuk lebih mandiri dalam memperoleh ilmu pengetahuan. Disamping itu e-learning juga memberikan banyak kesempatan penelitian bagi dosen, bersama dengan tantangan terus untuk mendokumentasikan beasiswa. Inovasi dalam e-learning teknologi mengarah ke sebuah revolusi di bidang pendidikan, yang memungkinkan belajar menjadi individual (pembelajaran adaptif), meningkatkan interaksi peserta didik dengan orang lain (pembelajaran kolaboratif), dan mengubah peran pengajar (Ruiz, et al., 2006). Kemudian, dalam survey yang dilakukan oleh Tim Unwin(2007) untuk melihat pengaruh e-learning pada proses pembelajaran di Afrika. Dan hasilnya sebagian besar responden(68%) menyatakan bahwa e-learning dapat memberikan peningkatan nilai pada proses pembelajaran, seperti yang terdapat pada Gambar 1. The Value of E-LearningKesimpulan yang didapat dari penelitian adalah terciptanya 80 alat bantu ajar yang memiliki pengaruh terhadap peningkatan pemahaman modul Mold Tools oleh pengguna 60 aplikasi e-learning SOLIDLEARN. 40 Kata kunci: Keprofesian PDE, Model ADDIE, E-Learning, CSWPA-Mold Tools, SolidWorks
Klasifikasi Emosi Melalui Sinyal EEG yang Dihasilkan Otak dengan Menggunakan Discrete Wavelet Transform dan Backpropagation Artificial Neural Network Vania Cathlin Raissa Naibaho
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Ketika mendengarkan suatu musik atau suara dengan frekuensi tertentu, terkadang manusia merasakan suatu emosi yang berbeda-beda. Emosi ini muncul akibat stimulus dari musik atau suara tersebut, yang mengakibatkan turun atau naiknya aktivitas otak dan menghasilkan sinyal otak dengan karakteristik tertentu. Dengan menggunakan Electroenchephalography (EEG) sebagai instrumen untuk menangkap sinyal otak tersebut, kita dapat mengetahui apa pengaruh dari stimulasi yang diterima seseorang terhadap emosi yang dihasilkan akibat aktivitas otak tersebut. Dalam tugas akhir ini, penulis membangun sistem yang akan mengklasifikasikan pengaruh suara terhadap aktivitas otak melalui EEG yang dihasilkan . Dengan menggunakan discrete wavelet transform(DWT) untuk membagi sinyal berdasarkan frekuensinya, kemudian feature tertentu diambil dari sinyal tersebut yang kemudian akan digunakan untuk melatih Artificial Neural Network. Pelatihan ANN ini dilakukan dengan metode backpropagation. Berdasarkan hasil percobaan yang dilakukan, rata-rata tingkat klasifikasi ANN terbaik terhadap data testing yang dimiliki berada pada 34.03% sehingga disimpulkan bahwa klasifikasi emosi dengan menggunakan ANN kurang tepat. Hal ini dapat disebabkan karena banyaknya subjek yang digunakan dalam percobaan sehingga mengakibatkan overfitting dan tidak ada pemilihan feature yang efektif dalam penggunaan subjek yang besar Kata Kunci : EEG, emosi, Discrete wavelet Transform, Artificial Neural Network, backpropagation
Penerapan dan Analisis Perhitungan Orang dengan Metode Codebook Studi kasus : Perhitungan orang dalam sebuah antrian Farid Hidayat; Bedy Purnama; Febryanti Sthevanie
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pada era sekarang perekaman video menggunakan CCTV merupakan teknologi yang sangat baik untuk melakukan pengawasan dan pengenalan. Salah satu kegunaanya yakni melakukan perhitungan orang dalam video untuk melakukan estimasi keramaian pada tempat yang memiliki antrian lebih dari satu. Contohnya pada tempat rekreasi seperti Dufan, Trans Studio Bandung, dan Wisata Bahari Lomongan. Sehingga pengunjung dapat melihat tempat hiburan mana yang sedang sepi ataupun ramai. Studi kasus yang digunakan yakni melakukan perhitungan pada kasus satu antrian sehingga nantinya dapat diimplementasikan pada kasus yang lebih komplek seperti kasus yang telah dijelaskan diatas. Dalam penelitian Tugas Akhir ini diimplementasikan dengan menggunakan metode codebook. Metode codebook digunakan untuk melakukan proses pemisahan background dan foreground sehingga didapatkan blob image. Blob image sendiri nantinya akan digunakan untuk melakukan proses ekstraksi manusia menggunakan aspect ratio. Dari hasil pengujian didapatkan bahwa perhitungan dengan metode codebook dilanjutkan ekstraksi manusia menggunakan aspect ratio mempu mengenali obyek manusia dengan akurasi 86% sesuai dengan kasus yang diujikan. Kata kunci : Perhitungan orang, Antrian, Blob image, Codebook, Region of Interest(ROI), Aspect ratio

Page 14 of 24 | Total Record : 235

 12   13   14   15   16 

Filter by Year

2015 2015


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10, No 5 (2023): Oktober 2023 Vol 10, No 4 (2023): Agustus 2023 Vol 10, No 3 (2023): Juni 2023 Vol 10, No 2 (2023): April 2023 Vol 10, No 1 (2023): Februari 2023 Vol 9, No 6 (2022): Desember 2022 Vol 9, No 5 (2022): Oktober 2022 Vol 9, No 4 (2022): Agustus 2022 Vol 9, No 3 (2022): Juni 2022 Vol 9, No 2 (2022): April 2022 Vol 9, No 1 (2022): Februari 2022 Vol 8, No 6 (2021): Desember 2021 Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021 Vol 8, No 4 (2021): Agustus 2021 Vol 8, No 3 (2021): Juni 2021 Vol 8, No 2 (2021): April 2021 Vol 8, No 1 (2021): Februari 2021 Vol 7, No 3 (2020): Desember 2020 Vol 7, No 2 (2020): Agustus 2020 Vol 7, No 1 (2020): April 2020 Vol 6, No 3 (2019): Desember 2019 Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019 Vol 6, No 1 (2019): April 2019 Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018 Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018 Vol 5, No 1 (2018): April 2018 Vol 4, No 3 (2017): Desember, 2017 Vol 4, No 2 (2017): Agustus, 2017 Vol 4, No 1 (2017): April, 2017 Vol 3, No 3 (2016): Desember, 2016 Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016 Vol 3, No 1 (2016): April, 2016 Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015 Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015 Vol 2, No 1 (2015): April, 2015 Vol 1, No 1 (2014): Desember, 2014 More Issue