cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Imam Fahrur Rozi
Contact Email
imam.rozi@polinema.ac.id
Phone
+6285233139738
Journal Mail Official
jip@polinema.ac.id
Editorial Address
Politeknik Negeri Malang Jl. Soekarno Hatta No.9, Jatimulyo, Kec. Lowokwaru, Kota Malang, Jawa Timur 65141 Phone: (0341) 404424-404425 Fax: (0341) 404420
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Informatika Polinema (JIP)
Published by Politeknik Negeri Malang
ISSN : 26146371     EISSN : 2407070X     DOI : https://doi.org/10.33795/jip
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Library & Information Science
The focus and scope of articles published in JIP (Journal of Informatics Polinema) encompasses the game technology, information system, computer network, computing, which covers the following scope: Game Technology Artificial Intelligence Intelligent System Machine Learning Image Processing Computer Vision Information Retrieval Machine Learning Information System Internet of Things Computer Security Technology Enhanced Learning Education Technologies Digital Forensic Wireless Sensor UI/UX research JIP (Jurnal Informatika Polinema) publishes comprehensive research articles and invited reviews by leading expert in the field. Papers will be selected that high scientific merit, impart important new knowledge, and are of high interest to computer and information technology.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Aplikasi Ilmu Komputer
Articles 20 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol. 7 No. 2 (2021): Vol 7 No 2 (2021)" : 20 Documents clear
Pneumonia Identifikasi Pneumonia Pada Citra Rontgen Paru Menggunakan Metode Power-Law Trans Kadek Batubulan; Ridwan Rismanto
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 2 (2021): Vol 7 No 2 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i2.671

Abstract

Pneumonia  adalah  proses  infeksi  akut  yang  mengenai  jaringan  paru-paru  (Alveoli),  yang  dapat disebabkan  oleh  infeksi  jasad  renik  atau  bakteri.  Deteksi  penyakit  Pneumonia  dilakukan  melalui  tanda-tanda klinis uji laboratorium dan foto x-ray paru. Penelitian ini menggunakan beberapa langkah dari pengolahan citra, seperti Power-law  trans, Gabor  Waveletdan Boundary.  Tujuan  utama  dari  langkah  tersebut  adalah  untuk mengidentifikasi infiltrate dari  citra  X-Ray  paru–paru  manusia  dan  menentukan  klasifikasi infiltrate.  Hasil penelitian  mengindikasikan  klasifikasi  dari  penyakit pneumonia menjadi  normal, pneumonia ringan,  dan pneumonia kronik. Pengujian  dilakukan  pada  lima  puluh  citra  dengan  spesifikasi  yang  berbeda.  Dari  hasil pengujian  tersebut,  menunjukkan  bahwa  equivD  dan  perimeter  rata-rata infiltrate ditiap  citra  yang  bernilai dibawah 30 diidentifikasi sebagai penyakit pneumonia. Diidentifikasi pneumonia kronik apabila rata-rata equivD dan perimeter infiltrate diatas 30. Untuk identifikasi normal apabila centroid, equivD, perimeter dan roundness tidak  ada. Validitas sistem dinilai  dengan  cara  menghitung nilai  TP,  TN,  FP,  dan  FN  sehingga  di  dapatkan Sensitivity dari metode ini adalah 94,3% dan Specificity dari sistem ini adalah 100%.
Pengembangan Sistem Analisis Sentimen Berbasis Java Pada Data Twitter Terhadap Omnibus Law Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearst Neighbor (K-NN) Elok Nur Hamdana; Muhammad Balya Iqbal Alfahmi
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 2 (2021): Vol 7 No 2 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i2.688

Abstract

Undang-undang Cipta Kerja Omnibus law telah di sah kan, pengesahan tersebut mendapat penolakan dari berbagai elemen masyarakat. Hal itu disebabkan Omnibus Law UU Cipta Kerja, dinilai akan membawa dampak buruk bagi tenaga kerja atau buruh. Oleh karena itu peneliti melakukan analisis sentimen dalam bidang data mining terhadap UU Cipta Kerja Omnibus law pada media sosial Twitter. Penulis menggunakan metode Naïve Bayes dan KNN sebagai algoritma yang diterapkan dalam system berbasis java untuk memperbandingkan tingkat akurasi dari kedua metode tersebut. Peneliti menggunakan metode web scrapping untuk proses penggambilan data dari twitter secara real time. Hasil penelitian menunjukan bahwa analisis sentimen terhadap data Twitter terhadap UU Cipta Kerja Ombibus law dengan menggunakan metode Naïve Bayes mencapai tingkat akurasi 75% dengan class precision untuk pred. positive adalah 57%, pred negative adalah 72%, dan pred. neutral adalah 54%. Lalu pada metode KNN tingkat akurasi mencapai 88%. Dimana class precision untuk pred. positive adalah 94%, pred negative adalah 61%, dan pred. neutral adalah 58%.
Sistem Prediksi Permintaan Darah Menggunakan Metode Regresi Linier: (STUDI KASUS PADA UTD PMI KABUPATEN BOJONEGORO) Arwin Datumaya Wahyudi Sumari; Adhika Febrianto; Yushintia Pramitarini
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 2 (2021): Vol 7 No 2 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i2.495

Abstract

Stok darah merupakan salah satu faktor kritis bagi sebuah Unit Transfusi Darah (UTD) yang melayani permintaan darah dari berbagai pihak yang membutuhkan. Peran UTD sebagai penyelenggara pelayanan darah menuntut unit kesehatan tersebut mampu memenuhi kebutuhan karena terkait erat dengan kesehatan dan keselamatan nyawa seseorang. Salah satu permasalahan penting yang dihadapi UTD adalah ketidakpastian permintaan darah sehingga diperlukan cara untuk menjamin ketersediaannya. Hal ini dikarenakan sifat darah yang tidak menentu (perishable) dan tidak dapat diproduksi kembali, serta ketersediaannya yang sangat bergantung pada pendonor darah sukarela. Dalam upaya memberikan solusi, dalam penelitian ini telah dibangun sebuah sistem prediksi persediaan darah menggunakan metode Regresi Linier dengan studi kasus di UTD PMI Kabupaten Bojonegoro pada data-data terkait produk darah Whole Blood (WB) pada semua jenis golongan darah yakni A, B, O, dan AB. Dari pengujian akurasi prediksi menggunakan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE) diperoleh hasil-hasil prediksi yakni produk darah WB golongan A dengan MAPE 18,74% atau Baik, produk darah WB golongan B dengan MAPE 24,37% atau Masuk Akal, produk darah WB golongan O dengan MAPE 17,66% atau Baik, dan produk darah WB golongan AB dengan nilai MAPE 18,67% atau Baik. Sistem prediksi permintaan darah berbasis Regresi Linier ini mampu menunjukkan kinerja dengan rata-rata akurasi prediksi sebesar 80,14% dan dari sisi MAPE diinterpretasikan sebagai prediksi Baik.
Penentuan Bahan Makanan Untuk Itik Petelur Menggunakan Algoritma Genetika Imam Fahrur Rozi; Annisa Taufika Firdausi; Tahta Reza Rahmadhany
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 2 (2021): Vol 7 No 2 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i2.514

Abstract

Itik berperan sebagai penghasil telur dan daging. Tingkat produktivitas itik lokal Indonesia baik telur maupun daging masih rendah dan berpeluang untuk ditingkatkan. Produktivitas ternak dipengaruhi oleh faktor pakan, manajemen dan pembibitan. Permasalahan yang sering dihadapi peternak adalah ketersediaan pakan, pakan yang diberikan memiliki kandungan nutrisi rendah. Jika penentuan pakan yang diberikan tidak sesuai dengan standarisasi kebutuhan itik maka yang terjadi adalah itik petelur tidak mencapai kondisi yang optimal seperti kurangnya nafsu makan, mudah terserang penyakit, dan tidak lincah. Bahkan yang lebih fatal bisa mengakibatkan kematian pada itik. Dari ulasan tersebut dapat diketahui pembuatan pakan itik dengan memperhatikan nutrisi perlu dilakukan. Permasalahan penentuan bahan pakan ternak itik petelur dapat diselesaikan dengan algoritma genetika, dikarenakan algoritma genetika memiliki kelebihan dalam menghasilkan output dengan tetap memperhatikan faktor nutrisi. Nutrisi pada itik petelur yang harus dipenuhi antara lain protein kasar, energi, metionin, lisin, kalsium, dan fosfor yang memiliki masing-masing nilai standarnya. Proses algoritma genetika dimulai dengan inisialisasi populasi, menghitung fitness, seleksi, crossover, mutasi, dan evaluasi. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, untuk mengukur kualitas solusi pada permasalahan penentuan bahan makanan untuk itik petelur yaitu dengan melihat nilai fitness. Parameter algoritma genetika memiliki pengaruh terhadap nilai fitness yang dihasilkan. Pengujian parameter algoritma genetika dilakukan dengan mengkombinasikan cr dan mr, yang terbaik terdapat pada kombinasi cr 0,7 dan mr 0,2 dengan rata-rata nilai fitness 2,960. Ukuran populasi yang baik adalah 35 dengan nilai fitness 2,706. Pengujian jumlah generasi dihasilkan fitness terbaik 2,804 terdapat pada generasi 20.
Analisis Kecanduan Game Player Unknown’s Battlegrounds (PUBG) Mobile dengan Menggunakan Logika Fuzzy Mochammad Ilham Rofiqi; Hindarto Hindarto
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 2 (2021): Vol 7 No 2 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i2.327

Abstract

Perkembangan game saat ini sangatlah pesat khususnya game mobile. Game dengan game play sederhana, singkat, dan mudah diakses lebih sering dimainkan dibanding game yang menawarkan permainan kompleks. Salah satunya ialah game PlayerUnknown's Battlegrounds Mobile (PUBG Mobile) game yang sudah di unduh mencapai 400 juta pada tahun 2019 dan pengguna harian game ini mencapai 50 juta pengguna. Dengan menggunakan metode logika fuzzy tsukamoto untuk mengukur seberapa kecanduan seorang bermain game ini. Data yang diambil dari beberapa pengguna game PlayerUnknown's Battlegrounds Mobile (PUBG Mobile) kemudian dianalisis dengan menggunakan metode logika fuzzy tsukamoto dan dilakukan perhitungan guna mendapatkan kesimpulan yang tepat dan sesuai dengan yang diharapkan.
Implementasi Metode Topsis pada Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Wedding Venue Iga Fitria Ekawati; Latipah
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 2 (2021): Vol 7 No 2 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i2.388

Abstract

Dalam mempersiapkan acara pernikahan, dibutuhkan tenaga serta waktu yang cukup panjang agar acara yang di selenggarakan dapat berjalan sesuai dengan keinginan. Impian dalam merencanakan acara pernikahan, selalu di impikan oleh setiap pasangan. Surabaya merupakan salah satu kota dengan padatnya penduduk. Kondisi tersebut menimbulkan masalah dikarenakan jika pasangan yang akan menyelenggarkan acara pernikahan tidak memiliki lahan yang cukup untuk menyelenggarakan acara penikahan, maka pasangan tersebut perlu melakukan observasi jasa persewaan gedung (Wedding Venue) di Surabaya. Mengumpulkan Informasi terkait Wedding Venue diperlukan waktu yang cukup lama. Dari permasalahan yang didapatkan, maka dibangunnya suatu sistem rekomendasi pemilihan wedding venue agar memudahkan pihak penyewa dalam menentukan venue yang sesuai. Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi dengan banyaknya kriteria serta alternatif adalah (Technique For Order of Preference by Similarity to Ideal Solusition (TOPSIS). TOPSIS merupakan algoritma dengan hasil perangkingan alternatif tertinggi memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif dan jarak terjauh dari solusi ideal negatif denga kriteria yang digunakan dalam pemilihan Wedding Venue antara lain Biaya Sewa, jumlah daya tampung, fasilitas serta jarak lokasi pihak penyewa dengan gedung.. Untuk merancang sistem rekomendasi ini, digunakan metode pengembangan SDLC yang memiliki alur terurut pada setiap tahapan yang dilakukan. Hasil yang didapatkan melalui dua tahapan pengujian yaitu pengujian fungsional dan non-fungsional. Pada pengujian fungsional dilakukan teknik pengujian black box dan Hasil yang diperoleh sebesar 100%. Pengujian non-fungsional dilakukan untuk melakukan perbadingan dari hasil output rekomendasi sistem dengan output perhitungan manual. Hasil yang didapatkan dari pengujian non-fungsional sebesar 100%.
Implementasi Algoritma Kriptografi Playfair Cipher untuk Mengamankan Data Aset Galih Agustian Perdana; Carudin; Rini Mayasari
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 2 (2021): Vol 7 No 2 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i2.394

Abstract

Data sangatlah penting untuk manusia, data juga dibutuhkan untuk mengumpulkan informasi. Namun mengingat kejahatan cybercrime sudah banyak terjadi di era digital saat ini. Oleh karena itu, keamanan data menjadi hal yang sangat penting untuk diperhatikan. Didalam perusahaan mempunyai data penting. Salah satunya perusahaan di Karawang yaitu PT Adyawinsa Stamping Industries terdapat aplikasi penginputan data yaitu data aset perusahaan. Banyaknya masalah kejahatan data membuat sistem basis data rentan untuk dimanipulasi. Oleh sebab itu, dilakukan implementasi keamanan data terhadap data aset dengan menggunakan kriptografi Playfair Cipher. Playfair Cipher ini mengenkripsikan pasangan huruf (bigram atau digraf) menjadi pasangan huruf, bukan huruf tunggal seperti pada cipher klasik lainnya. Tujuan penelitian ini adalah aplikasi yang mampu melakukan enkripsi data dengan menggunakan algoritma kriptografi Playfair Cipher dan aplikasi juga mampu melakukan dekripsi dari data di dalam database telah dienkripsi kemudian memasukkan data yang telah dienkripsi ke dalam database Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang dibangun telah berhasil melakukan enkripsi dan dekripsi data aset terhadap nama user dan nama aset dengan menggunakan algoritma kriptografi Playfair Cipher. Terdapat perbedaan hasil dekripsi yang diuji dalam penelitian ini. Akan tetapi, aplikasi dapat mengatur hasil dekripsi dengan tools yang terdapat di dalam aplikasi.
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Klaim Asuransi Menggunakan Metode AHP Abdullah Izzul Islam; Asep Jamaludin; Nono Heryana
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 2 (2021): Vol 7 No 2 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i2.398

Abstract

Pertumbuhan asuransi di Indonesia belakangan ini mengalami peningkatan yang cukup baik hal ini dibuktikan pada statistik pelaku IKNB (Industri Keuangan Non Bank) yang diterbitkan oleh OJK (Otoritas Jasa Keuangan) pada Februari 2020. Pada desember 2018 jumlah pelaku IKNB berjumlah 1260 lalu mengalami kenaikan setiap bulannya hingga pada desember 2019 pelaku IKNB berjumlah 1330. Dari data tersebut pelaku IKNB mengalami peningkatan yang cukup baik, dimana asuransi termasuk dalam industri tersebut. Dengan banyaknya pelaku IKNB tersebut PT. SICO Andalan Utama yang merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam industry tersebut merasakan hal peningkatan hal tersebut. Namun dengan peningkatan tersebut dibutuhkan pengelolaan asuransi terkhusus pengelolaan klaim karena butuh kehati-hatian dalam memutuskan keputusan kelayakan klaim. Maka untuk mengatasi permasalahan tersebut hal inilah yang mendasari penulis untuk mengusulkan pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Klaim Asuransi yang nantinya diahrapkan dapat menghindari atau minimal mengurangi ketidak akuratan dalam menentukan kelayakan klaim. Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Klaim Asuransi ini dikembangkan dengan metodologi pengembangan sistem Rapid Application Development (RAD) sebagai alur dari pengembangan system. Sedangkan untuk pemodelan SPK nya menggunakan model Analytical Hierarchy Process (AHP). Dan juga menggunakan beberapa tools Unified Modelling Language (UML) , Business Process Modelling Nation (BPMN), dan Entity Relationship Diagram (ERD) untuk analisis maupun perancangannya. Dalam pengimplementasian system penulis menggunakan PHP sebagai Bahasa pemrograman dan MySQL sebagai Database. Metode pengujian menggunakan metode pendekatan White Box Testing, Black Box Testing Serta Usability Testing. Dengan diterapkan system ini diharapkan dapat memberikan keputusan kelayakan klaim yang tepat.
Identifikasi Citra Digital Jenis Beras Menggunakan Metode Anfis dan Sobel Gansar Suwanto; Riza Ibnu Adam; Garno
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 2 (2021): Vol 7 No 2 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i2.406

Abstract

Beras merupakan salah satu produk unggulan pangan nasional dan produk unggulan pertanian di Indonesia. Banyaknya jenis-jenis beras di Indonesia menyebabkan semakin sulitnya membedakan beras hanya mengandalkan mata saja. Dikarenakan setiap jenis beras memiliki ciri bentuk dan tekstur yang relatif berbeda. Oleh karena itu, citra digital dapat dijadikan langkah awal dalam mengidentifikasi jenis-jenis beras. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi jenis-jenis beras dengan menggunakan pengolahan citra. Pengambilan nilai ciri bentuk menggunakan metode morfologi dan dibandingkan dengan metode sobel. Sedangkan pengambilan nilai ciri tekstur menggunakan metode citra grayscale. Kemudian, nilai bentuk dan tekstur lakukan pengelompokan sesuai jenis beras. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 140 citra. 100 dari 140 citra tersebut dilakukan pelatihan dengan menggunakan metode ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) dengan memanfaatkan nilai bentuk dan tekstur citra. Pengujiaan dilakukan sebanyak 5 kali dengan menggunakan 140 citra tersebut. Hasil pengujian dengan metode ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System) sebesar 85.2%. Sedangkan, Deteksi tepi sobel dapat mempengaruhi akurasi sebesar 3%.
Sistem Pakar Perencanaan Penjadwalan Bangunan Rumah Minimalis Berdasarkan Tipe dengan Metode Algoritma Genetika Muhammad Aspandi Aspudji; Budi Harijanto; Rizky Ardiansyah
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 2 (2021): Vol 7 No 2 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i2.445

Abstract

Pelaksanaan pembangunan rumah sering kali terjadi keterlambatan dikarenakan penjadwalan yang kurang optimal. Menjawab permasalahan tersebut, maka solusi yang diperlukan adalah sebuah aplikasi penjadwalan pembangunan rumah berbasis web yang sistematis dan terintegrasi dengan melibatkan beberapa komponen penting, sehingga meminimalisir keterlambatan penjadwalan, merinci kebutuhan bahan sesuai dengan persiapan dana yang ada. Dengan menerapkan metode Algoritma Genetika untuk melakukan optimasi biaya dan penjadwalan pembangunan. Dilakukan percobaan nilai kombinasi parameter pada rumah tipe 36 dan didapatkan nilai kombinasi terbaik dengan nilai Kromosom: 100, Jumlah generasi: 80, Probabilitas Crossover: 0,7 dan Probabilitas Mutasi: 0,05 didapatkan nilai pengoptimalan durasi Penjadwalan Pembangunan 84 hari, Optimasi Biaya Rp. 102.627.995 dan nilai fitness: 0,0937 dengan tingkat akurasi sebesar 91,6%.

Page 2 of 2 | Total Record : 20

 1   2 

Filter by Year

2021 2021


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 10 No. 2 (2024): Vol 10 No 2 (2024) Vol. 10 No. 1 (2023): Vol 10 No 1 (2023) Vol. 9 No. 4 (2023): Vol. 9 No. 4 (2023) Vol. 9 No. 3 (2023): Vol 9 No 3 (2023) Vol. 9 No. 2 (2023): Vol 9 No 2 (2023) Vol. 9 No. 1 (2022): Vol 9 No 1 (2022) Vol. 8 No. 4 (2022): Vol 8 No 4 (2022) Vol. 8 No. 3 (2022): Vol 8 No 3 (2022) Vol. 8 No. 2 (2022): Vol 8 No 2 (2022) Vol. 8 No. 1 (2021): Vol 8 No 1 (2021) Vol. 7 No. 4 (2021): Vol 7 No 4 (2021) Vol. 7 No. 3 (2021): Vol 7 No 3 (2021) Vol. 7 No. 2 (2021): Vol 7 No 2 (2021) Vol. 7 No. 1 (2020): Vol 7 No 1 (2020) Vol. 6 No. 4 (2020): Vol 6 No 4 (2020) Vol. 6 No. 3 (2020): Vol 6 No 3 (2020) Vol. 6 No. 2 (2020): Vol 6 No 2 (2020) Vol. 6 No. 1 (2019): Vol 6 No 1 (2019) Vol. 5 No. 4 (2019): Vol 5 No 4 (2019) Vol. 5 No. 3 (2019): Vol 5 No 3 (2019) Vol. 5 No. 2 (2019): Vol 5 No 2 (2019) Vol. 5 No. 1 (2018): Vol 5 No 1 (2018) Vol. 4 No. 4 (2018): Vol 4 No 4 (2018) Vol. 4 No. 3 (2018): Vol 4 No 3 (2018) Vol. 4 No. 2 (2018): Vol 4 No 2 (2018) Vol. 4 No. 1 (2017): Vol 4 No 1 (2017) Vol. 3 No. 4 (2017): Vol 3 No 4 (2017) Vol. 3 No. 3 (2017): Vol 3 No 3 (2017) Vol. 3 No. 2 (2017): Vol 3 No 2 (2017) Vol. 3 No. 1 (2016): Vol 3 No 1 (2016) Vol. 2 No. 4 (2016): Vol 2 No 4 (2016) Vol. 2 No. 3 (2016): Vol 2 No 3 (2016) Vol. 2 No. 2 (2016): Vol 2 No 2 (2016) Vol. 2 No. 1 (2015): Vol 2 No 1 (2015) Vol. 1 No. 4 (2015): Vol 1 No 4 (2015) Vol. 1 No. 3 (2015): Vol 1 No 3 (2015) Vol. 1 No. 2 (2015): Vol 1 No 2 (2015) Vol. 1 No. 1 (2014): Vol 1 No 1 (2014) More Issue