cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muhammad Nur Akbar
Contact Email
muhammad.akbar@uin-alauddin.ac.id
Phone
+6285242044250
Journal Mail Official
instek@uin-alauddin.ac.id
Editorial Address
Jl. H. M. Yasin Limpo No. 36 Samata, Gowa, Sulawesi Selatan
Location
Kab. gowa,
Sulawesi selatan
INDONESIA
JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi)
Published by Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar
ISSN : 25411179     EISSN : 25811711     DOI : https://doi.org/10.24252/instek.v6i2
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering
The Scope topics include, but are not limited to : Agent System and Multi-Agent Systems Analysis & Design of Information System Artificial Intelligence Big Data and Data Mining Cloud & Grid Computing Computer Vision Cryptography Decision Support System DNA Computing E-Government E-Business E-Learning Embedded System Enterprise System Green software development Green computing Green Information Technology Human Computer Interaction Image Processing & Computer Vision Informatics Theory Information System IT for Education IT for Industry IT for Chemical Mechatronics Mobile Computing & Applications Natural Language Processing Network & Data Communications Open Source System Semantic Web Social Networking & Application Soft Computing Software Engineering Software Entrepreneurship Web Engineering Wireless Communication Mikrokontroller elektronic and telecomonunication
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 21 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER" : 21 Documents clear
PENERAPAN ALGORITMA COSINE SIMILARITY DALAM EFEKTIFITAS PENGACAKAN SOAL UJIAN ONLINE Prima Abdiguna, Aidhil; Lukman; Yusliana Bakti, Rizki
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.56473

Abstract

Pengacakan soal ujian online yang efektif merupakan tantangan penting dalam memastikan keadilan dan keakuratan dalam distribusi soal. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana algoritma Cosine Similarity dapat diterapkan dalam sistem pengacakan soal ujian online serta mengevaluasi efektifitasnya dalam pendistribusian soal. Metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk merepresentasikan soal dalam bentuk vektor numerik sebelum dilakukan perhitungan nilai kesamaan oleh algoritma Cosine Similarity, serta metode Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Squared Error (RMSE) untuk memvalidasi efektifitas hasil pengacakan. Hasil serta kesimpulan dari penelitian menunjukkan bahwa penerapan algoritma Cosine Similarity dalam sistem pengacakan soal dapat dilakukan dengan sebelumnya menerapkan tahap preprocessing data dan Term Frequency-Inverse Document Frequency serta hanya digunakan sebelum tahap pengacakan, dan efektifitas penggunaan algoritma ini dinilai efektif dikarenakan selisih rata-rata antara hasil sistem dan ideal berada dikisaran 0-1, dimana berdasarkan validasi Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0,2514 serta Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 0,4704, yang menunjukkan tingkat efektivitas tinggi dalam proses pengacakan.
PERBANDINGAN FUNGSI AKTIVASI GAUSSIAN DAN MULTIKUADRATIK PADA RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI INDEKS HARGA KONSUMEN DI SURABAYA Fiqih Pavita Andharluana; Aviolla Terza Damaliana; Trimono
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.56751

Abstract

Indeks Harga Konsumen (IHK) merupakan indikator penting dalam mengukur tingkat inflasi yang digunakan sebagai dasar pengambilan kebijakan ekonomi, termasuk penyesuaian gaji, upah, dan kontrak kerja. Karena IHK memiliki pengaruh penting terhadap perubahan laju inflasi perekonomian Indonesia, maka perlu dilakukan prediksi terhadap IHK untuk membantu pemerintah dalam merumuskan kebijakan yang tepat, baik dalam stabilisasi harga maupun perlindungan terhadap kesejahteraan masyarakat terutama di wilayah dengan aktivitas ekonomi tinggi seperti Kota Surabaya, yang memiliki pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua fungsi aktivasi dalam model Radial Basis Function Neural Network (RBFNN), yaitu Gaussian dan Multiquadratik, dalam memprediksi laju IHK di Surabaya. Metode RBFNN dipilih karena kemampuannya dalam menangkap pola non-linear pada data deret waktu. Metodologi penelitian meliputi pengumpulan data dari Badan Pusat Statistik (BPS), pra-pemrosesan data, pengembangan model, dan evaluasi menggunakan data uji. Model RBFNN dibangun dengan menentukan kluster, nilai spread, fungsi aktivasi, dan output, serta dievaluasi menggunakan Symmetric Mean Absolute Percentage Error (sMAPE). Data yang digunakan berupa deret waktu Indeks Harga Konsumen (IHK) Kota Surabaya periode Januari 2006 hingga Desember 2024 dengan frekuensi bulanan, sehingga diperoleh 228 data observasi. Berdasarkan hasil analisis, diperoleh bahwa fungsi aktivasi Gaussian memberikan hasil prediksi terbaik dengan nilai SMAPE sebesar 0.70%, yang menunjukkan tingkat akurasi sangat tinggi. Hasil prediksi IHK untuk bulan Januari hingga Mei 2025 berturut-turut adalah 107.61, 108.09, 108.54, 108.95, dan 108.32.
EVALUASI PENERIMAAN PENGGUNA GENERASI Z TERHADAP DAMRI APPS MENGGUNAKAN MODEL UTAUT Dhavina Ocxa; Faroqi, Asif; Safitri, Eristya Maya
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.57284

Abstract

Meskipun telah diunduh lebih dari satu juta kali, DAMRI Apps masih menghadapi berbagai keluhan dari pengguna, seperti informasi jadwal yang tidak akurat dan proses registrasi yang sulit. Tantangan ini menimbulkan pertanyaan mengenai sejauh mana aplikasi tersebut telah diterima oleh Generasi Z, kelompok digital native yang menjadi target utama transformasi layanan publik berbasis digital. Penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi penerimaan Generasi Z terhadap DAMRI Apps dengan menggunakan model Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) yang dimodifikasi. Analisis dilakukan menggunakan metode PLS-SEM dengan bantuan SmartPLS 3 dan melibatkan 415 responden Generasi Z di Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Performance Expectancy (β = 0.321; p < 0.05), Effort Expectancy (β = 0.285; p < 0.05), Social Influence (β = 0.352; p < 0.01), dan Facilitating Conditions (β = 0.276; p < 0.05) berpengaruh positif terhadap Trust. Selanjutnya, Trust berpengaruh signifikan terhadap Purchase Decision (β = 0.463; p < 0.001), Purchase Decision berpengaruh terhadap User Satisfaction (β = 0.502; p < 0.001), dan User Satisfaction memiliki pengaruh paling kuat terhadap Repurchase Intention (β = 0.725; p < 0.001). Hasil ini menegaskan bahwa kepercayaan pengguna menjadi faktor kunci dalam membentuk kepuasan dan loyalitas Generasi Z terhadap DAMRI Apps, serta menunjukkan pentingnya peningkatan akurasi sistem dan keamanan aplikasi.
PENGEMBANGAN WEBSITE MANAJEMEN PERPUSTAKAAN BERBASIS DATA REALTIME DAN KLASIFIKASI PEMINJAMAN Fadly Kurniawan; Mario Raditya Nugroho; Rayhan Ananda Hafiz Pradipta; Muhammad Rahmat Maryadi; Wicaksono, Aditya; Muhammad Nasir
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.57371

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem manajemen perpustakaan berbasis web dengan menerapkan metode pengembangan perangkat lunak waterfall. Latar belakang penelitian ini adalah masih banyaknya sistem perpustakaan di Indonesia yang dikelola secara manual sehingga menghambat efisiensi dan akurasi pencatatan data. Sistem yang dikembangkan dirancang untuk mendukung pengelolaan data secara real-time serta menampilkan visualisasi klasifikasi perilaku peminjaman pengguna melalui dashboard interaktif. Proses pengembangan dilakukan melalui lima tahap, yakni analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Fitur utama sistem meliputi pencatatan transaksi, klasifikasi pengguna berbasis aturan menggunakan parameter frekuensi peminjaman dan total denda, serta visualisasi data menggunakan Chart.js. Hasil pengujian black-box terhadap 200 entri data menunjukkan tingkat keberhasilan fungsional sebesar 99,09% dengan rata-rata waktu respons 1,27 detik. Penelitian ini menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan data dan mendukung pengambilan keputusan pustakawan secara cepat. Penelitian ini juga merekomendasikan integrasi algoritma machine learning pada tahap berikutnya untuk menghasilkan klasifikasi yang lebih adaptif.
PEMETAAN KARAKTERISTIK WILAYAH MISKIN DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN SPECTRAL CLUSTERING UNTUK PENENTUAN TARGET KEBIJAKAN Herdianti, Rahmalia Anindya; Wahyu Syaifullah Jauharis Saputra; Dwi Arman Prasetya
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.56845

Abstract

Tingkat kemiskinan yang masih tinggi di Jawa Timur merupakan permasalahan serius yang memerlukan perhatian dan penanganan berbasis data yang komprehensif. Ketimpangan sosial ekonomi antarwilayah menyebabkan sebagian daerah tertinggal dalam pembangunan, sehingga pengelompokan wilayah miskin menjadi langkah strategis untuk membantu pemerintah dalam menentukan prioritas serta arah kebijakan pengentasan kemiskinan yang lebih efektif. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan karakteristik wilayah miskin di Jawa Timur menggunakan algoritma Spectral Clustering dengan 11 indikator sosial ekonomi sebagai variabel analisis. Berdasarkan hasil pembobotan kontribusi variabel terhadap pembentukan klaster, indikator yang paling berpengaruh adalah garis kemiskinan (0,259418), rata-rata lama sekolah (0,259067), harapan lama sekolah (0,147613), dan indeks pembangunan manusia (0,133441). Hasil pengelompokan menunjukkan adanya dua klaster utama, yaitu wilayah dengan tingkat kemiskinan tinggi (26 kabupaten/kota) dan wilayah dengan tingkat kemiskinan rendah (12 kabupaten/kota). Evaluasi kualitas model menghasilkan nilai Davies-Bouldin Index (0,4401) dan Silhouette Score (0,6655), yang menunjukkan bahwa metode ini mampu membentuk kelompok dengan pemisahan yang cukup baik. Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam perumusan kebijakan intervensi yang lebih terarah, berkelanjutan, dan berkeadilan sosial di Jawa Timur.
SISTEM KEHADIRAN SEMINAR QR-CODE TERINTEGRASI WEBSITE BERBASIS INTERNET OF THINGS Lutfhi Jaya Rizaldi; Rita Wahyuni Arifin
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.57593

Abstract

Sistem absensi seminar secara manual sering menghadapi masalah efisiensi seperti antrean panjang, kesalahan pencatatan, dan potensi kecurangan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem kehadiran seminar berbasis QR Code yang terintegrasi dengan teknologi Internet of Things (IoT) dan website untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pencatatan. Pengembangan sistem menggunakan metodologi V-Model sebagai kerangka utama. Sistem ini menggunakan modul ESP32-CAM untuk memindai QR Code dan mengirimkan data ke database Supabase melalui program Python. Modul ESP32 DevKitC digunakan untuk melakukan polling data dan menampilkan informasi kehadiran terbaru di layar LCD, serta memberikan notifikasi melalui buzzer. Data yang terekam dikelola oleh admin melalui antarmuka web yang dibangun dengan PHP dan Tailwind CSS. Evaluasi sistem dilakukan melalui pengujian alpha, beta, dan user acceptance test (UAT) yang melibatkan peserta seminar. Hasil menunjukkan bahwa sistem bekerja dengan efisien dan akurat, mampu mengurangi waktu absensi dari 3–5 menit menjadi hanya 1–10 detik per peserta, serta memperoleh tingkat kepuasan pengguna sebesar 95,45%.
ARIMAX DENGAN VARIASI KALENDER IDUL ADHA DAN NATAL UNTUK PREDIKSI HARGA KOMODITAS CABAI KERITING DI JAWA TIMUR Salsabila, Nada; Aviolla Terza Damaliana; Wahyu Syaifullah Jauharis Saputra
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.59520

Abstract

Tingginya konsumsi cabai di Jawa Timur menjadikan komoditas ini sebagai salah satu kebutuhan yang sangat diperhatikan oleh masyarakat. Dari fenomena tersebut timbul permasalahan adanya data yang menunjukkan kondisi fluktuasi harga dari tanaman itu sendiri, salah satunya cabai keriting. Ketidakstabilan harga tersebut dapat menimbulkan dampak terhadap daya beli masyarakat, serta menyulitkan pemerintah dalam merumuskan strategi distribusi dan pengendalian pasokan komoditas secara tepat waktu. Oleh karena itu, untuk mengurangi pola fluktuasi harga yang semakin tidak stabil di masa mendatang, penting untuk dilakukan prediksi harga komoditas cabai keriting di Jawa Timur. Pendekatan yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables (ARIMAX) untuk memprediksi harga harian cabai keriting periode 1 Januari 2022 hingga 31 Desember 2024, dengan menambahkan variasi kalender Idul Adha dan Natal sebagai variabel eksogen. Data yang digunakan merupakan data sekunder harian harga cabai keriting di Provinsi Jawa Timur yang diperoleh dari situs resmi SISKAPERBAPO. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa model terbaik adalah ARIMAX(3,1,2) dengan nilai AIC sebesar 17794,185 dan MAPE sebesar 12,04%, yang lebih baik dibandingkan model ARIMA tanpa variabel eksogen dengan MAPE sebesar 17,50%. Hasil ini menunjukkan bahwa penambahan faktor variasi kalender keagamaan mampu meningkatkan akurasi prediksi dan memberikan kontribusi penting dalam upaya stabilisasi harga komoditas pangan di Jawa Timur.
KOMPARASI ALGORITMA C4.5, SVM, DAN NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI GAYA BELAJAR SISWA SMK BERDASARKAN LINGKUNGAN PEMBELAJARAN Hafidh, M. Hafidhatul Fathoni; Rahmaddeni; Agung Pratama; Sukri Adrianto; Muhamad Rizky Dwi Cahyo
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.59910

Abstract

Klasifikasi gaya belajar siswa penting untuk merancang strategi pembelajaran efektif. Penelitian ini mengevaluasi performa tiga algoritma machine learning C4.5 Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), dan Naive Bayes dalam memetakan preferensi belajar siswa SMK berdasarkan data lingkungan pembelajaran. Data diperoleh dari 300 siswa SMK YUM Pesantren Teknologi Riau melalui kuesioner yang terdiri dari indikator gaya belajar VAK (visual, auditory, kinesthetic) dan karakteristik lingkungan belajar. Evaluasi menggunakan skema 10-Fold Cross-Validation dengan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan C4.5 mencapai akurasi tertinggi sebesar 68,67% dengan F1-score 65,98%, diikuti SVM dengan akurasi 60,67% (F1-score 48,13%), dan Naive Bayes dengan akurasi 47,00% (F1-score 34,51%). C4.5 unggul dalam interpretabilitas model, SVM menunjukkan stabilitas validasi namun kurang optimal untuk kelas minoritas, sedangkan Naive Bayes tercepat dalam pelatihan namun memiliki akurasi terendah. Temuan ini menunjukkan bahwa model klasifikasi berbasis lingkungan belajar dapat menjadi pendekatan praktis untuk sistem pembelajaran adaptif di SMK.
PERANCANGAN UI/UX SISTEM PERIZINAN DIGITAL ANGKUTAN SUNGAI PADA DINAS PERHUBUNGAN PROVINSI JAMBI DENGAN METODE USER CENTERED DESIGN (UCD) Cyntia Sauri Purba; Saputra, Edi; Muhammad Razi A.
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.57477

Abstract

Proses perizinan angkutan sungai di Dinas Perhubungan Provinsi Jambi masih dilakukan secara manual sehingga layanan berjalan lambat, rentan kesalahan, dan sulit dipantau. Penelitian ini bertujuan merancang antarmuka (UI) dan pengalaman pengguna (UX) sistem perizinan digital menggunakan metode User Centered Design (UCD). UCD digunakan agar desain sesuai kebutuhan pengguna melalui tahapan memahami konteks penggunaan, menetapkan kebutuhan pengguna, merancang solusi, dan mengevaluasi desain. Prototype dikembangkan menggunakan Figma dan dievaluasi dengan Maze Testing dan User Experience Questionnaire (UEQ). Hasil evaluasi menunjukkan skor usability Maze sebesar 80 (agen), 84 (admin), dan 90 (verifikator). Hasil UEQ menunjukkan kategori Excellent pada lima dimensi dan Good pada dimensi Novelty. Temuan ini menunjukkan bahwa desain UI/UX berhasil memberikan pengalaman penggunaan yang efektif, jelas, dan mudah dipahami oleh pengguna.
ASPECT-BASED SENTIMENT ANALYSIS PADA ULASAN APLIKASI ACCESS BY KAI MENGGUNAKAN METODE TF-IDF DAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE Nur Rachman Nidhi Suryono, Muhammad; Amalia Anjani Arifiyanti; Dhian Satria Yudha Kartika
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v10i2.57155

Abstract

Access by KAI merupakan aplikasi layanan transportasi digital dari PT Kereta Api Indonesia yang mempermudah pengguna dalam mengakses layanan perjalanan kereta api. Untuk meningkatkan kualitas layanan dan pengalaman pengguna, penelitian ini melakukan analisis sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Tiga aspek utama yang dianalisis yaitu Financial Transactions, Technical Issues and Performance, serta User Experience and Interface. Penelitian menggunakan kombinasi metode sampling (SMOTE dan Non-SMOTE), kernel (Linear, RBF, Polynomial), dan pembagian data (80:20 dan 70:30) untuk menemukan model terbaik. Hasil terbaik untuk aspek Financial Transactions diperoleh dari model SMOTE dengan kernel RBF dan rasio 70:30 (akurasi 0.9270). Untuk Technical Issues and Performance, model terbaik adalah Non-SMOTE dengan kernel Linear dan rasio 70:30 (akurasi 0.8718). Sedangkan untuk User Experience and Interface, model Non-SMOTE dengan kernel Linear dan rasio 80:20 memberikan akurasi tertinggi sebesar 0.8825. Model terbaik ini diimplementasikan dalam aplikasi web berbasis Flask yang dapat memprediksi sentimen, mengekspor hasil dalam bentuk .csv, serta menampilkan visualisasi data. Hasil implementasi menunjukkan bahwa kombinasi model terpilih mampu memberikan pemetaan sentimen yang konsisten dan terstruktur terhadap ulasan pengguna, sehingga dapat digunakan sebagai dasar evaluasi berbasis data dalam pengembangan fitur aplikasi.

Page 1 of 3 | Total Record : 21

 1   2   3 

Filter by Year

2025 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10 No 2 (2025): OCTOBER Vol 10 No 1 (2025): APRIL Vol 9 No 2 (2024): OCTOBER Vol 9 No 1 (2024): APRIL Vol 8 No 2 (2023): OCTOBER Vol 8 No 1 (2023): APRIL Vol 7 No 2 (2022): OCTOBER Vol 7 No 1 (2022): APRIL Vol 6 No 2 (2021): OCTOBER Vol 6 No 1 (2021): APRIL Vol 5 No 2 (2020): OCTOBER Vol 5 No 1 (2020): APRIL Vol 4 No 2 (2019): OCTOBER Vol 4 No 1 (2019): APRIL Vol 3 No 1 (2018): Volume.3, Nomor.1.April 2018 Vol 3 No 2 (2018): OCTOBER Vol 2 No 2 (2017): Volume 2, Nomor 2, oktober 2017 Vol 2 No 1 (2017): Volume 2, Nomor 1, April 2017 Vol 1 No 1 (2016): Volume.1, Nomor.1, Oktober 2016 More Issue