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 431 Documents
 2   3   4   5   6 
INVESTIGASI DIGITAL PADA FACEBOOK MESSENGER MENGGUNAKAN NATIONAL INSTITUTE OF JUSTICE Syifa Riski Ardiningtias Ardiningtias; Sunardi Sunardi; Herman Herman
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 4 (2021): Vol 7 No 4 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i4.709

Abstract

Perkembangan teknologi memudahkan masyarakat dalam berbagi informasi dan berkomunikasi. Facebook Messenger merupakan salah satu instant messanger yang memiliki kelebihan multi-platform yang dapat digunakan oleh pengguna dalam pengiriman pesan teks, gambar, pesan suara, dan video. Selain digunakan sebagai hal untuk kegiatan positif, namun fasilitas dalam teknologi ini juga dapat digunakan untuk melakukan kegiatan negatif. Penelitian ini melakukan investigasi forensik pada simulasi adanya tindakan kejahatan dalam penyebaran konten pornografi menggunakan Facebook Messenger sebagai media komunikasi pada smartphone Android. Pelaku berkomunikasi dan mengirimkan konten pornografi berupa percakapan, audio, dan video kepada pengguna dan kemudian menghapusnya dengan tujuan menghilangkan jejak. Namun, setiap tindak kejahatan dapat meninggalkan barang bukti sehingga selama menyelesaikan masalah ini perlu melakukan investigasi forensik digital. Perangkat berupa smartphone yang dapat digunakan selama objek untuk menemukan bukti digital. Pengangkatan barang bukti dalam penelitian ini menggunakan tools forensik MOBILEdit Forensics dan Wondershare Dr. fone dengan menggunakan kerangka kerja National Institute of Justice (NIJ). Penelitian ini dengan hasilnya kemudian dapat digunakan sebagai bukti oleh investigator atau penyidik dalam menangani sebuah kasus kejahatan dengan hasil yang didapatkan berupa versi aplikasi, akun, email, percakapan, waktu kejadian, gambar, audio, dan video. MobilEdit Forensics memiliki kelebihan dalam mendapatkan barang bukti sebesar 85,71% dibanding Wondershare Dr. fone yang hanya mendapatkan barang bukti hanya 28,57%.
DETEKSI KERUSAKAN DAN KELAYAKAN BAN MOBIL BERDASARKAN EKSTRAKSI TEKSTUR MENGGUNAKAN GRAY LEVEL COOCCURRENCE MATRIX DENGAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN Nugroho Febriyanto; Cahya Rahmad; Candra Bella Vista
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 4 (2021): Vol 7 No 4 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i4.469

Abstract

Penyebab kecelakaan di Indonesia salah satunya adalah faktor dari kondisi kendaraan yang tidak baik salah satunya kondisi ban yang mengalami kerusakan. Jenis kerusakan ban mobil terdiri dari empat jenis yaitu ban mobil aus, ban mobil aus pada bagian tertentu, ban mobil retak atau terkena paku, ban mobil pecah atau robek. Faktor lainnya yaitu kurang kesadaran atau kelalaian dari pengguna mobil untuk selalu memeriksa kondisi kendaraan terutama kondisi ban sebelum digunakan. Untuk mengatasi hal tersebut maka diusulkan untuk membuat sistem pendeteksi kerusakan dan kelayakan pada ban mobil berbasis Digital Image Processing (Pengolahan Citra Digital). Pada skripsi ini menggunakan citra ban mobil untuk didekteksi jenis kerusakan pada ban tersebut berdasarkan tekstur menggunakan Gray Level Cooccurrence Matrix. Backpropagation digunakan untuk mengklasifikasikan jenis kerusakan ban mobil dari nilai ekstraksi tekstur. Pada 100 kali pengujian menunjukkan tingkat akurasi metode Backpropagation adalah 80%. Faktor yang mempengaruhi tingkat akurasi yaitu proses pengambilan citra, kondisi ban mobil yang akan diambil citranya, nilai parameter yang digunakan untuk klasifikasi, dan perubahan nilai parameter yang tidak signifikan. Selain itu pengguna kendaraan dapat mengirimkan kondisi ban mereka melalui aplikasi android yang dibuat pada skripsi ini untuk diketahui jenis kerusakan dan tingkat kelayakan. Sehingga pengguna mobil dapat mengambil keputusan untuk mengganti ban mobil tersebut atau tidak.
Simulasi Sistem Monitoring Ketinggian Air sungai Di Lodagung menggunakan Sensor HC-SR04 dengan Web Service REST API Jourdan Aulia Hafidh
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 4 (2021): Vol 7 No 4 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i4.480

Abstract

Garis ukur atau biasa disebut pascal disekitar pintu air sangat penting bagi pengawas pintu air. Garis ukur sangat besar pengaruhnya disaat air sungai meluap karena hujan. Namun, karena hal tersebut masih memiliki pengaruh bahaya seperti saat pengawas pintu air melihat garis ukur disaat turun hujan, resiko dalam pekerjaan semakin membahayakan. Penulis pada penelitian ini telah mengembangkan sebuah simulasi pengukuran ketinggian secara otomatis dimana alat ukur ketinggian air secara otomatis ini berguna dan dapat diterapkan dengan semestinya dilapangan yang tidak terdapat pascal atau garis ukur disekitar pintu air. Hasil pengukuran tersebut diterima langsung ditampilan halaman web dan tersimpan dalam database. Dalam simulasi pengukuran ketinggian air secara otomatis ini terdapat 2 keadaan yaitu hujan dan kemarau dimana dalam 2 keadaan tersebut telah diambil dari data lokasi dan memiliki 3 fase, air kering, air normal dan air meluap. Dalam 2 keadaan hujan dan kemarau memiliki batas ketinggian yang berbeda.
PENERAPAN ALGORITME FP-GROWTH UNTUK MENENTUKAN PELETAKAN BARANG PEDAGANG SAYUR Wahyu Alfafisabil; Budi Arif Dermawan; Tesa Nur Padilah
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 4 (2021): Vol 7 No 4 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i4.507

Abstract

Sayuran merupakan sumber vitamin dan protein. Setiap ibu rumah tangga membutuhkan sayuran untuk memasak dalam kehidupan sehari-hari. Sayuran didapatkan di pasar sehingga akan mempersulit ibu rumah tangga yang rumahnya jauh dari pasar. Pedagang sayur keliling merupakan pedagang yang menjual berbagai macam sayuran yang dibawa ke rumah-rumah untuk memenuhi kebutuhan ibu rumah tangga. Pedagang sayur keliling bertujuan untuk mencari keuntungan, sehingga untuk memaksimalkan tingkat penjualan diperlukan strategi penjualan. Association rules adalah metode untuk mencari hubungan antar item pada suatu dataset. Data mining dapat disebut salah satu langkah dari proses KDD. FP-Growth merupakan algoritme untuk mencari himpunan data yang paling sering muncul. Penelitian ini menganalisis data transaksi untuk memprediksi peletakan barang dipedagang sayur dengan tujuan memaksimalkan tingkat penjualan menggunakan algoritme FP-Growth dan bahasa pemrograman python. Pada proses data mining dengan menggunakan algoritme FP-Growth peneliti menjelaskan langkah-langkah FP-Growth dengan perhitungan manual. Evaluasi peneliti melakukan pencocokan hasil perhitungan manual dengan program. Setelah perhitungan sesuai, peneliti menggunakan data tota transaksi untuk mengetahui rules-nya dengan syarat minimum support 0.01 atau 1% dan minimum confidence 0.9 atau 90%. Pada hasil terdapat 44 rules yang memenuhi syarat.
MARKET BASKET ANALYSIS USING THE FP-GROWTH ALGORITHM TO DETERMINE CROSS-SELLING Fildzah Zia Ghassani; Asep Jamaludin; Agung Susilo Yuda Irawan
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 4 (2021): Vol 7 No 4 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i4.508

Abstract

Koperasi KAOCHEM Sinergi Mandiri merupakan koperasi yang menyediakan berbagai macam kebutuhan pokok seperti sembako yang dapat memenuhi kebutuhan untuk para anggotanya. Data transaksi koperasi tersebut hanya disimpan sebagai laporan. Association rules merupakan metode pada data mining yang berfungsi untuk mengidentifikasi item yang memiliki nilai kemungkinan akan muncul secara bersamaan dengan item lainnya. Salah satu implementasi dari metode association adalah Market Basket Analysis. Data yang digunakan yaitu data transaksi bulan November 2019. Data mining merupakan salah satu proses atau tahapan dari metode KDD. Proses data mining dilakukan dengan menggunakan algoritma FP-Growth yang merupakan salah satu algoritma untuk menghitung himpunan yang sering muncul dari data. Peneliti menganalisis data transaksi dengan menggunakan tools RapidMiner Studio. Pada proses data mining dengan menggunakan FP-Growth peneliti menentukan nilai minimum support 3% dan minimum confidence 50%. Proses association dengan menggunakan nilai tersebut menghasilkan 3 strong rules yaitu if ades 350 ml, then gorengan/lontong dengan nilai support 0,030 dan confidence 0,556 dan if gorengan st, then gorengan/lontong dengan nilai support 0,048 dan confidence 0,639, serta if nasi uduk/bacang, then gorengan/lontong dengan nilai support 0,031 dan confidence 0,824. Hasil dari association rules tersebut dapat diterapkan dengan menggunakan salah satu teknik marketing yaitu cross-selling untuk meningkatkan penjualan koperasi tersebut.
APLIKASI ANDROID "KIDS ABC" BERBASIS GAMESEBAGAI PEMBELAJARAN BAHASA INGRIS SISWA SD Ryan Prabowo Zaini; Oktriza Melfazen; Mohammad Jasa Afroni
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 4 (2021): Vol 7 No 4 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i4.536

Abstract

SD Negeri 1 Basirih pada mata pelajaran Bahasa Inggris, ditemukan beberapa informasi permasalahan siswa kurang aktif dalam pelajaran Bahasa Inggris. Siswa merasa takut melakukan kesalahan pada saat pelajaran Bahasa Inggris karena belum memiliki pengalaman berbahasa inggris di lingkungannya, hal ini sangat mempengaruhi hasil belajar siswa, hal ini dapat dilihat dari nilai praktikum materi Bahasa Inggris yaitu, sebanyak 16 dari total 32 siswa belum mencapai nilai KKM, karena penyampaian materi pembelajaran masih menggunakan cara konvensional dan pendidik masih sebagai pusat pembelajaran sedangkan kurikulum yang digunakan mengacu pada Kurikulum 2013 yang berorientasi pada pembelajaran berpusat pada siswa, maka diperlukan media yang dapat membantu siswa dalam pembelajaran student center, Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan cara belajar bahasa inggris bagi siswa Sekolah Dasar dengan media game “Kids ABC”. Metode penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model pengembangan multimedia Lee dan Owens melalui lima tahapan yaitu, Analisis, Desain, Pengembangan, Implementasi, dan Evaluasi. Hasil dari penelitian ini adalah membuat aplikasi game edukasi berbasis android dan mengacu pada kursus bahasa inggris yang mempunyai gambar binatang, tumbuhan, benda, dan suara yang akan merubah emosi pemain. Dapat disimpulkan bahwa kualitas permainan edukasi bahasa Inggris, aplikasi ini sangat berguna untuk mengasah kemampuan anak SD dalam mempermudah proses belajar menggunakan bahasa inggris.
PEMANFAATAN BOT TELEGRAM SEBAGAI E-LEARNING UJIAN BERBASIS FILE Heri Khariono; Rizky Parlika; Haidar Ananta Kusuma; Dimas Arif Setyawan
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 4 (2021): Vol 7 No 4 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i4.696

Abstract

E-learning merupakan sebuah sistem pendidikan yang menerapkan aplikasi elektronik yang mendukung peningkatan pendidikan dan latihan pembelajaran menggunakan media internet. Dengan adanya e-learning diharapkan proses belajar mengajar menjadi lebih mudah dibandingkan sistem belajar tatap muka. Program ini dibuat dengan menggunakan aplikasi telegram, google apps script dan google spreadsheet. Telegram merupakan sebuah aplikasi pesan instan berbasis cloud. Telegram mempunyai fitur spesial dari aplikasi lainnya yaitu fitur robot atau bot. Fitur ini memungkinkan pengguna untuk memprogram dengan berbagai perintah. Dengan menggunakan bot telegram kita dapat menjalankan serangkaian instruksi yang kita inginkan dengan cara mengirimkan pesan atau baris perintah tertentu. Artinya instruksi-instruksi tersebut dapat dijalankan dengan kesesuain code yang diprogram oleh pengguna. Dalam hal ini kami membuat sistem informasi e-learning ujian berbasis file dengan memanfaatkan bot telegram sebagai media e-learning. Dimana bot tersebut dosen dan mahasiswa dapat menjalankan ujian dengan biaya yang lebih hemat dan tentunya efektif serta efisien. Pada program ini dosen dapat membuat soal ujian dan memberikan nilai pada mahasiswa sedangkan mahasiswa dapat mengakses e-learning untuk mengikuti ujian dengan mengirimkan jawaban ujian berupa file. Akses ujian yang dilakukan oleh pengguna dan data ujian berupa file yang dikirimkan melalui bot akan disimpan melalui google spreadsheet. Pencapaian dalam pembuatan e-learning ini adalah mempermudah proses ujian berbasis file dengan menggunakan aplikasi telegram.
Implementasi GraphQL Untuk Mengatasi Under-Fetching pada Pengembangan Sistem Informasi Pelacakan Alumni Politeknik Negeri Annisa Taufika Firdausi; Dhebys Suryani Hormansyah; Fany Ervansyah
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 4 (2021): Vol 7 No 4 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i4.775

Abstract

Pendistribusian data pada sistem informasi memiliki berbagai macam cara yang digunakan. Diantaranya adalah dengan menggunakan metode REST API. Namun, terdapat beberapa kekurangan yang menjadi masalah pada REST API. Salahsatunya adalah masalah under-fetching, yaitu masalah dimana bagian frontend harus melakukan lebih dari 1 kali request untuk memenuhi kebutuhan data yang diperlukan. Masalah ini dapat diselesaikan dengan menerapkan GraphQL sebagai metode pendistribusian data. Tujuan dari penelitian kali ini adalah untuk membandingkan performa antara sistem informasi dengan REST API dan sistem informasi dengan GraphQL. Studi kasus pada penelitian ini adalah pada pengembangan sistem informasi pelacakan alumni Politeknik Negeri Malang. Hasil penelitian ini berupa perbandingan performa antara sistem informasi dengan metode pendistribusian data REST API dan sistem informasi dengan metode pendistribusian data GraphQL. GraphQL menunjukkan performa yang baik pada jumlah data yang besar dan kompleks, serta ketika terdapat banyak pengguna yang mengakses data dalam waktu yang bersamaan. Sedangkan untuk data yang sederhana dan sistem informasi yang tidak memiliki banyak pengguna yang akan mengakses data secara bersamaan, maka REST API masih lebih unggul.
PREDICTION OF OZONE (O3) VALUES USING SUPPORT VECTOR REGRESSION METHOD Chasandra Puspitasari; Nur Rokhman; Wahyono
Jurnal Informatika Polinema Vol. 7 No. 4 (2021): Vol 7 No 4 (2021)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v7i4.777

Abstract

Tingginya jumlah kendaraan bermotor penyebab kemacetan menjadi faktor utama buruknya kualitas udara di kota-kota besar. Ozon (O3) merupakan salah satu indikator utama dalam mengukur tingkat polusi udara di Kota Surabaya untuk mengetahui bagaimana kualitas udaranya. Prediksi terhadap nilai Ozon (O3) penting dilakukan sebagai penunjang bagi masyarakat dan pemerintah dalam upaya peningkatan kualitas udara. Penelitian ini bertujuan memprediksi nilai Ozon (O3) berupa data time series menggunakan metode Support Vector Regression (SVR) dengan memanfaatkan kernel Linear, Polynomial, RBF, dan ANOVA. Data yang digunakan dalam penelitian adalah sebanyak 549 data primer dari rata-rata harian nilai Ozon (O3) kota Surabaya pada periode 1 Juli 2017 – 31 Desember 2018. Data tersebut akan digunakan dalam proses pelatihan dan pengujian hingga didapatkan hasil prediksi. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah kernel Linear menghasilkan model prediksi terbaik dengan nilai MAPE sebesar 21,78% dengan nilai parameter ???? = 0,3; ???? = 0,00001; cLR = 0,005; dan C = 0,5. Hasil dari kernel Polynomial tidak jauh berbeda dengan kernel Linear yaitu memiliki nilai MAPE sebesar 21,83%. Sedangkan kernel RBF dan ANOVA masing-masing menghasilkan model dengan nilai MAPE sebesar 24,49% dan 22,0%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode SVR dengan kernel-kernel yang digunakan dapat memprediksi nilai Ozon dengan cukup baik.
Analisis Kecenderungan Informasi Terkait Covid-10 Berdasarkan Big Data Sosial Media dengan Menggunakan Metode Data Mining Enda Esyudha Pratama; Helen Sastypratiwi; Yulianti
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.v7i2.453

Abstract

Wabah virus CORONA (COVID-19) mulai menginfeksi hampir ke seluruh negara di awal tahun 2020 tak terkecuali di Indonesia. Pemerintah selaku pihak yang berkepentingan mengeluarkan beberapa kebijakan terkait penanganan virus ini. Kebijakan tersebut mendapat berbagai tanggapan dari masyarakat terutama di media sosial. Jumlah tanggapan yang banyak dan beragam akan menjadi sebuah big data. Big data tersebut dapat menghasilkan informasi yang berharga jika diolah secara baik dan benar. Salah satu informasi yang dapat dihasilkan adalah analisis sentimen. Data mining merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menggali informasi penting dari sebuah tumpukan data yang berjumlah besar. Pada penelitian ini digunakan 1400 tweet. Kata kunci (keyword) yang digunakan terkait kebijakan pemerintah yaitu Social Distancing, Isolasi Mandiri, Karantina Wilayah, WFH, PSBB, Lockdown, dan Rapid Test. Dari hasil penellitian yang dilakukan, sentimen masayrakat di media sosial terhadap kebijakan pemerintah dalam menanggulangi wabah virus ini cenderung positif

Page 4 of 44 | Total Record : 431

 2   3   4   5   6 

Filter by Year

2014 2024


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