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
 3   4   5   6   7 
Identifikasi "Acne Vulgaris" Berdasarkan Fitur Warna Dan Tekstur Menggunakan Klasifikasi JST Backpropagation Ulla Delfana Rosiani; Kadek Suarjuna Batubulan; Malia Elisiana
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.v7i2.463

Abstract

Acne Vulgaris adalah salah satu penyakit kulit kronis umum yang berkaitan dengan penyumbatan dan atau peradangan pada folikel rambut dan kelenjar minyak yang menyertainya. Acne vulgaris dibagi menjadi beberapa macam jenis, diantaranya ada whitehead, blackhead, papule, dan pustule. Beberapa jenis acne vulgaris memiliki warna dan tekstur yang berbeda. Hasil dari ekstraksi warna dan tekstur dapat dilakukan klasifikasi terhadap jenis acne vulgaris. Dengan berkembangnya teknologi bidang informatics engineering proses identifikasi jenis acne vulgaris dapat dilakukan menggunakan pengolahan citra digital. Hasil dari ekstraksi fitur warna dan fitur tekstur kemudian dianalisis dan diklasifikasikan sehingga dapat diketahui jenis acne vulgaris pada citra tersebut. HSV merupakan salah satu ruang warna yang memperlihatkan warna seperti yang dilihat oleh manusia pada umumnya. GLCM merupakan metode yang mampu menyediakan informasi penting dan melakukan analisis mengenai tekstur citra. Empat ciri statistik GLCM yaitu contrast, correlations, homogenity, dan energy dengan sudut 0°, 45°, 90°, dan 135° akan memberikan nilai untuk membedakan tekstur acne vulgaris pada setiap jenisnya. Backpropagation digunakan karena metode tersebut mampu menyelesaikan pengklasifikasian dengan problem nonlinear. Terdapat tiga tahap backpropagation dalam pengolahan data yaitu tahap feedfordward, backpropagation, dan penyesuaian bobot, sedangkan untuk klasifikasi hanya menggunakan tahap feedfordward. Dari hasil penelitian mengidentifikasi acne vulgaris menggunakan ruang warna HSV, metode GLCM dan klasifikasi JST Backpropagation dapat menghasilkan nilai akurasi sebesar 65%. Akurasi tersebut didapatkan dari parameter learning rate 0.0002 dan epoch sebanyak 200.
Implementasi 360 Degree untuk Membantu Proses Pelaporan Kinerja Dosen (Studi Kasus; JTI Polinema) Misbahudin; Rudy Ariyanto; Yoppy Yunhasnawa
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.v7i2.483

Abstract

Untuk  menuju  tujuan  pendidikan  nasional  tersebut  diperlukan  dosen  yang  professional. Evaluasi kinerja dosen diperlukan agar dalam melaksanakan tugas dan tanggung jawabnya  sejalan dengan apa  yang diisyaratkan dalam UU  No.  14  Tahun  2005  tentang  guru  dan  dosen, Dalam  melaksanakan  penilaian  yang  benar, maka  penilaian dilakukan oleh  pihak yang  tepat  yang  dapat  memberikan  kontribusi  penilaian  yang  baik.  Hal  ini  cocok  dengan metode   360   degree yang   menilai   seseorang   dari   pihak-pihak   yang   berada   di   sekitarnya. Penelitian   ini menggunakan konsep sistem pendukung keputusan kelompok (GDSS) sebagai metode pengolahan data dengan 3 penilai  yaitu  atasan,  mahasiswa,  dan  rekan  sesama  dosen.  Sistem  pendukung  keputusan  kelompok  yang dikembangkan dalam penelitian ini menggunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Process) dan Borda untuk penentuan  keputusan  kelompok.  Metode  AHP  digunakan  untuk  penentuan  bobot  kriteria  dari  setiap  alternatif. Metode Borda digunakan untuk penggabungan hasil perangkingan yang didapat oleh setiap pengambil keputusan sehingga  mendapatkan  perangkingan  akhir  dan  mendapatkan  skor  setiap  alternatif. Kriteria  yang  digunakan antara  lain:  Kepribadian,  Pedagogik,  Sosial,  dan  Profesional. Hasil  dari  pengujian dari 10  data  uji, dapat disimpulkan tingkat  akurasi  yakni  sebesar  20  %.  Presentase  yang rendah  ini  disebabkan  penilaian  kinerja  yang selama ini diterapkan tidak menggabungkan penilaian dari mahasiswa, atasan dan rekan sejawat. Selain itu tidak ada penilaian untuk rekan kerja.
Penerapan Algoritma Apriori Untuk Mempercepat dan Mempermudah Akses Barang di Gudang Material : (Studi Kasus pada PT.XYZ) Arwin Datumaya Wahyudi Sumari; Maulana Zinedin Zidane; Odhitya Desta Triswidrananta
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.v7i2.491

Abstract

Pada sebuah gudang material dengan beragam jenis barang dalam jumlah besar, menemukan satu barang atau kombinasi beberapa barang sesuai permintaan menjadi sebuah tantangan yang perlu diberikan solusi. Kecepatan dan kemudahan akses barang merupakan parameter-parameter penting yang membantu petugas gudang dalam memperoleh barang-barang sesuai yang diminta. Dalam penelitian ini telah dibangun sebuah sistem pemberi rekomendasi penataan barang atau kombinasi beberapa barang pada rak-rak di dalam gudang material menggunakan algoritma apriori. Studi kasus menggunakan data transaksi barang di gudang material PT. XYZ dengan beberapa kombinasi barang sesuai dengan kondisi riil. Dari penelitian ini diperoleh hasil bahwa sistem perekomendasi akan memberikan hasil penataan barang atau kombinasi beberapa barang yang optimal bila menggunakan nilai minimum support 2% yang mana akan diperoleh frequent 1-itemset sebanyak 55 itemset dan frequent 2-itemset sebanyak 26 itemset. Dari pengujian pada frequent 2-itemset diperoleh bahwa kombinasi terbaik adalah nilai minimum support 2% dan nilai minimum confidence 40% yang meghasilkan 42 aturan asosiasi pada kombinasi 2 macam barang yang sering diambil secara bersamaan. Untuk rekomendasi penentuan lokasi barang didasarkan nilai lift ratio (LR) dari setiap kombinasi barang.
Metode Absensi Mahasiswa berbasis QR Code dan Time-Based One-Time Password Aprianti Nanda Sari; Trisna Gelar Abdillah
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.v7i2.492

Abstract

Sistem absensi manual dengan cara memanggil nama mahasiswa satu persatu oleh dosen atau dengan menandatangani list kehadiran tentunya akan memakan waktu yang cukup lama dan tidak aman. Maka dibangunlah sistem absensi terkomputerisasi berbasis sidik jari, RFID, pengenalan wajah dan lainnya. Akan tetapi metode-metode tersebut memerlukan biaya tambahan untuk membeli alat khusus. Sebagai solusi, akhirnya sistem absensi berbasis QR code semakin diminati karena hanya memerlukan webcam bawaan dari laptop atau PC. Mahasiswa yang hadir di kelas hanya butuh memindai QR code yang tertera pada saat kelas berlangsung melalui smartphone mereka sebagai tanda kehadiran. Akan tetapi sistem absensi berbasis QR code ini memiliki celah misalnya mahasiswa yang hadir dapat mengambil gambar dan mengirimkan QR code di kelas kepada temannya yang tidak hadir agar dapat dianggap hadir. Sehingga diperlukan sistem autentikasi dengan keamanan tambahan agar kecurangan pada sistem absensi berbasis QR code tidak terjadi. Salah satu upayanya adalah dengan menggunakan One-Time Password yang dibuat unik dan dinamis untuk setiap mahasiswa dan hanya berlaku sekali saja dalam waktu singkat saja atau yang lebih dikenal sebagai Time-based One-Time Password atau disingkat TOTP. Dari hasil analisa, penggunaan TOTP dapat menghindari berbagai kemungkinan kecurangan oleh mahasiswa dan penyerangan oleh pihak ketiga.
Prediksi Banjir Lahar Dingin pada Lereng Merapi menggunakan Data Curah Hujan dari Satelit Rosa Andrie Asmara; Arief Prasetyo; Siska Stevani; Ratih Indri Hapsari
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.v7i2.494

Abstract

Banjir lahar dingin merupakan sekumpulan lahar yang dimuntahkan oleh gunung berapi dan sampai ke permukaan yang lebih rendah dengan bantuan atau dorongan dari air hujan. Akibatnya, air hujan yang membawa serta material-material vulkanik dari lahar ini akan menerjang lahan yang berada di bawahnya ataupun pemukiman penduduk dan banyaknya kerusakan atapun dampak-dampak lain yang akan dihasilkan oleh banjir lahar dingin ini. Faktor yang menyebabkan banjir lahar adalah intensitas atau curah hujan (mm/jam) dan akumulasi hujan (mm/7hari). Terjadinya banjir lahar dapat dideteksi oleh beberapa alat salah satunya adalah Geofon. Alat sering rusak dan hanyut karena dipasang atau ditempatkan pada permukaan tanah disetiap stasiun sungai, dan pada saat terjadinya banjir lahar hingga sampai ke permukaan yang lebih rendah maka alat tersebut tidak dapat mengirimkan informasi getaran. Oleh karena itu pada penelitian ini di buat sebuah sistem untuk membantu sensor Geofon dalam memprediksi banjir lahar pada kawasan Lereng Merapi. Sistem akan mengeluarkan status getaran yang terdiri dari 4 kelas yaitu banjir rendah, banjir sedang, banjir tinggi dan tidak terjadi banjir lahar dengan memperhitungkan atribut curah hujan dan akumulasi hujan dari satelit menggunakan metode K-NN (K-Nearest Neighbor). Pemilihan nilai K pada algoritma K-NN menjadi hal yang penting karena akan mempengaruhi kinerja dari algoritma K-NN pada sistem prediksi banjir lahar, oleh karena itu perlu diketahui berapa nilai K dan tingkat akurasinya. Metode 10-Fold Cross Validation dan Uji Akurasi digunakan untuk mengetahui nilai K Optimal pada tiap lokasi penelitian yaitu Gendol, Putih 1 dan Putih 2. Berdasarkan hasil pengujian yang didapat adalah pada lokasi Gendol dan Putih 1 menggunakan 3-NN dengan akurasi rata-rata 72.307% dan 81.429%, lokasi Putih 2 menggunakan 1-NN dengan akurasi rata-rata 86.955%. Data pengujian pada lokasi Gendol menggunakan data 1-Fold Cross Validation dengan akurasi 3-NN 92.31%, Putih 1 data 8-Fold Cross Validation dengan akurasi 3-NN 95.24%, dan Putih 2 data 10-Fold Cross Validation dengan akurasi 1-NN 91.3%.
Evaluasi Penggunaan Prometheus dan Grafana Untuk Monitoring Database Mongodb Ramadoni; Mahmud Zunus Amirudin; Rifki Fahmi; Ema Utami; Muhammad Syukri Mustafa
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.v7i2.530

Abstract

Sebuah basis data dituntut untuk selalu dalam keadaan optimal, karena hal tersebut merupakan faktor penting dalam sebuah Sistem Informasi Manajemen. Untuk menjaga sebuah sistem basis data agar selalu optimal tentu saja dibutuhkan mekanisme monitoring yang dapat memberikan informasi kepada pihak yang berkepentingan sehingga setiap kejadian dapat terpantau, sehingga apabila diperlukan sebuah tindakan preventif maupun korektif dapat segera dilakukan. Pemilihan perangkat monitoring perlu mempertimbangkan beberapa faktor seperti fleksibilitas, kemampuan untuk diintegrasikan dengan sistem yang lain. Prometheus dan Grafana adalah kombinasi yang bagus untuk melakukan monitoring pada sistem basis data, tidak hanya terbatas pada sistem sebuah basis data MongoDB, kemampuan Prometheus untuk menyimpan basis data dalam bentuk time series memungkinkan Prometheus untuk menyimpan data dalam jumlah besar. Sedangkan tampilan visualisasi Grafana yang bisa dikustomisasi membuka peluang untuk kita membuat visualisasi dan mendapatkan visibilitas sesuai dengan kebutuhan. Penggunaan Prometheus dan Grafana yang bersifat opensource juga menjadi pilihan untuk mengurangi biaya karena tidak membutuhkan lisensi untuk penggunaannya bahkan di lingkungan komersial sekalipun.
Fuzzy Logic Recommended Student Learning Levels Abdul Rahman; Destiarini; Joko Kuswanto
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.v7i2.531

Abstract

Dalam proses penerimaan siswa kursus bahasa inggris menggunakan tes penempatan level belajar. Pada tahap penerapan tes menemui masalah seperti lambatnya penentuan tingkat belajar siswa berdasarkan hasil tes yang berbasis kertas. Tujuan dari penelitian ini adalah memberikan rekomendasi untuk tingkat pembelajaran siswa menggunakan metode Fuzzy. Dimana level belajar bahasa inggris ini terbagi dalam kategori Foundation, Basic, Elementary, Intermediate dan Advance. Untuk inputan nilainya adalah Listening, Vocabulary, Structure dan Reading. Hasil penelitian diuji akurasi dataset dengan metode confusion matrix dengan hasil akurasi sebesar 88%
Cost Sensitive Tree dan Naïve Bayes pada Klasifikasi Multiclass M. Aldiki Febriantono; Ridho Herasmara; Gusti Pangestu
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.v7i2.533

Abstract

Data mining merupakan proses pengolahan data untuk mengambil keputusan secara cepat, tepat dan akurat. Data mining pada bidang kesehatan dan manufacturing menjadi hal yang sangat penting dikarenakan suatu kesalahan klasifikasi (misclassification) akan memiliki dampak serius. Masalah utama pada data mining ketika data yang digunakan bersifat imbalanced multiclass karena classifier kesulitan untuk mengklasifikasikan data sehingga menyebabkan terjadinya misclassification. Solusi untuk meminimalkan missclasification dengan menggunakan metode cost sensitive pada classifier decision tree C5.0 dan naïve bayes. Penelitian ini menggunakan dataset glass, lympografi, vehicle, thyroid dan wine yang diperoleh dari UCI Respository. Kelima dataset dilakukan proses seleksi atribut menggunakan particle swarm optimazation. Kemudian dataset diuji menggunakan metode cost sensitive decision tree C5.0 dan cost sensitive naïve bayes. Hasil pengujian menggunakan metode cost sensitive decision tree C5.0 diperoleh nilai accuracy pada dataset glass, lympografi, vehicle, thyroid dan wine berturut-turut sebesar 76.17%, 83.33%, 75.27%, 95.81% dan 95.83%. Sedangkan metode cost sensitive naïve bayes memiliki performa accuracy pada dataset berturut-turut sebesar 32.24%, 82.61%, 25.53%, 97.67% dan 94.94%.
Ekstraksi Click Stream Data Web E-Commerce Menggunakan Web Usage Mining Kartina Diah Kusuma Wardani
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.v7i2.538

Abstract

E-Commerce berkembang pesat dalam world wide web hingga menghasilkan berbagai jenis data yang dapat dianalisa lebih lanjut untuk berbagai keperluan seperti personifikasi web, profiling customer, dan sebagainya. Salah satu jenis data yang dihasilkan e-Commerce adalah click stream data web yang merekam aktivitas visitor web dalam bentuk log data selama berinteraksi pada laman web. Penelitian ini mengekstraksi click stream data web e-commerce untuk mendapatkan pola interaksi konsumen terhadap halaman web selama mengunjungi web e-commerce. Berdasarkan jenis data yang diekstrak maka web usage mining digunakan untuk ekstraksi pola dari click stream data yang berbentuk log data. Teknik mining yang dianalisa terhadap log data e-commerce pada penelitian ini terdiri dari frequent itemset, asociation rules, dan frequence sequence mining. Frequent itemset menghasilkan halaman web yang paling sering diakses oleh visitor. Association rules menghasilkan pola kemungkinan halaman web yang akan diakses visitor jika visitor mengakses halaman-halamn tertentu. Frequence sequence mining mendapatkan pola urutan halaman web yang paling sering diakses oleh visitor web e-commerce saat berinteraksi pada laman web. Pola urutan halaman yang diakses visitor menunjukkan urutan kebiasaan visitor mengunjungi e-commerce. Sedangkan teknik mining yang diimplementasikan untuk menghasilkan pola akses visitor pada penelitian ini adalah Frequence sequence mining. Hasil ekstraksi dari penelitian ini menunjukkan ada enam halaman web yang paling sering diakses oleh konsumen dengan berbagai pola urutan aksesnya.
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%.

Page 5 of 44 | Total Record : 431

 3   4   5   6   7 

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