cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota denpasar,
Bali
INDONESIA
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI)
Published by Universitas Pendidikan Ganesha
ISSN : 20898673     EISSN : 25484265     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Education Engineering
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) is a collection of scientific articles in the field of Informatics / ICT Education widely and the field of Information Technology, published and managed by Jurusan Pendidikan Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Kejuruan, Universitas Pendidikan Ganesha. JANAPATI first published in 2012 and will be published three times a year in March, July, and December. This journal is expected to bridge the gap between understanding the latest research Informatika. In addition, this journal can be a place to communicate and enhance cooperation among researchers and practitioners.
Arjuna Subject : -
Articles 646 Documents
 46   47   48   49   50 
Penerapan Algoritma Support Vector Machine dan Multi-Layer Perceptron pada Klasifikasi Topik Berita Sudianto Sudianto; Asti Dwi Sripamuji; Imada Riski Ramadhanti; Risa Riski Amalia; Julian Saputra; Bagas Prihatnowo
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 11 No. 2 (2022)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

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

Abstract

Salah satu aktivitas masyarakat Indonesia di internet adalah mengakses berita online dengan persentase 15,5%. Dalam mencerna suatu informasi berita online, masyarakat Indonesia masih memiliki kebiasaan yang buruk ketika membaca lebih dari satu sumber media online pada kasus yang sama. Sehingga perlu adanya klasifikasi berita secara otomatis. Penelitian sebelumnya menggunakan Mutual Information and Bayesian Network untuk mengkategorikan suatu berita, dalam format data tekstual dengan akurasi 75.34%. Penelitian ini memberikan suatu inovasi baru berupa pengimplementasian algoritma Support Vector Machine dan Multi-Layer Perceptron untuk klasifikasi menggunakan pembelajaran supervised atau yang disebut backpropagation. Tujuan dari pengklasifikasian topik berita menggunakan Algoritma Support Vector Machine memudahkan pembaca untuk menemukan informasi yang pembaca butuhkan, dengan secara otomatis mengelompokkan berita ke dalam kategori tertentu sesuai informasi yang terkandung. Metode yang digunakan yaitu metode Term Frequency – Inverse Document Frequency untuk feature selection data pelatihan dan algoritma Support Vector Machines dan Multi-Layer Perceptron untuk klasifikasi. Hasil yang diperoleh menunjukan skor akurasi sebesar 74% pada SVM dan 78% pada MLP. Sementara itu, nilai precision dan recall yaitu 76% dan 74% pada SVM serta 79% dan 78% pada MLP.
Analisis Clustering Kasus Covid 19 di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means Tikaridha Hardiani
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 11 No. 2 (2022)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v11i2.45376

Abstract

  Kasus Covid 19 semakin meningkat di Indonesia. Penelitian ini bermaksud untuk menerapkan teknik penambangan data (data mining) dengan algoritma clustering K-Means. Penelitian ini  menganalisiis pola penyebaran Covid 19 dengan mengelompokan kasus Covid 19 di Indonesia yang didapatkan dari website dataset Kaggle. Metode penambangan data (data mining) yang digunakan yaitu Cross Industry Standard Process for Data-Mining (CRISP-DM). Penelitian ini mengembangkan dari penelitian yang terdahulu dengan data dan atribut yang lebih banyak. Data yang digunakan sebanyak 16.284 dari tanggal 1 Maret 2020 hingga 9 Juli 2021. Pengelompkan provinsi di Indonesia ke beberapa cluster tertentu sehingga dapat mengetahui daerah dengan jumlah kasus yang banyak dan yang sedikit serta karakteristiknya.  Hasil klasterisasi provinsi diharapkan dapat memberikan saran kepada pemerintah dalam membuat aturan atau kebijakan terkait pembatasan kegiatan masyarakat atau kebijakan lainnya dalam mengatasi penyebaran COVID-19. Penentuan jumlah cluster yang optimal atau validasi cluster menggunakan David Boulden index (DBI). Cluster yang terbaik ditentukan dari nilai David Boulden Index yang terendah.  Hasil penelitian ini diperoleh 3 cluster yang terbaik dengan nilai DBI terendah, yaitu sebesar 0,47. Cluster 1 terdiri dari 30 provinsi, Cluster 2 dan 3 masing-masing 2 provinsi. Saran untuk peneliti selanjutnya yaitu menambahkan algoritma clustering yang lain dan membandingkan beberapa algoritma untuk memperoleh hasil yang terbaik.
Rancang Bangun Sistem Simulasi Asesmen Internal Berbasis Web Menggunakan Instrumen Akreditasi Program Studi (IAPS 4.0) Yogi Duwi Antara; Gede Aris Gunadi; I Made Candiasa
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 11 No. 2 (2022)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v11i2.46545

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah sistem simulasi berbasis web untuk melakukan asesmen internal pada program studi di Universitas Warmadewa yang akan mengajukan akreditasi menggunakan Instrumen Akreditasi Program Studi versi 4.0 (IAPS 4.0). Simulasi dilakukan sebelum program studi mengunggah isian instrumen akreditasi yang berupa Laporan Evaluasi Diri (LED), Laporan Kinerja Program Studi (LKPS), dan dokumen-dokumen terkait akreditasi lainnya ke SAPTO BAN-PT. Hasil dari simulasi yang dilakukan berupa skor dan peringkat akreditasi serta rekomendasi untuk penyempurnaan isian instrumen akreditasi. Penelitian ini menggunakan metode extreme programming untuk merancang dan membangun sistem simulasi serta menggunakan metode black-box testing dan instrumen respon pengguna untuk melakukan pengujian efektivitas sistem. Hasil implementasi menggunakan metode extreme programming telah dilakukan dengan menghasilkan rancangan sistem, desain sistem, tampilan sistem, serta pengujian sistem. Dari hasil penelitian yang dilakukan, sistem simulasi asesmen internal mampu membantu program studi yang akan mengajukan akreditasi untuk mempersiapkan LED, LKPS, maupun dokumen terkait akreditasi sebelum mengunggahnya melalui SAPTO BAN-PT serta mengetahui perkiraan skor yang akan didapat melalui asesmen internal. Sistem simulasi juga dapat berjalan sesuai dengan yang diharapkan dilihat dari hasil hasil uji yang dilakukan terhadap sistem dan 3 user yang terlibat yaitu admin, program studi, dan asesor internal.
Investigating The Zoom Application as A Video Conferencing Platform in The Online Learning Process Based on Teacher's Perception Gede Rasben Dantes; Ira Putri Audina; Ni Putu Era Marsakawati; Ni Komang Arie Suwastini
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 11 No. 2 (2022)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v11i2.48456

Abstract

The use of the Zoom platform is one solution in supporting the implementation of online learning, which still has advantages and disadvantages in its application and utilization. This study explores teachers' perceptions about using this platform and its advantages and disadvantages in teaching and learning. This research was qualitative, following the Model of Qualitative Data Analysis by Miles, Huberman, and Saldaña (2014). The data were collected through open-ended questionnaires through Google Form, involving 12 foreign language teachers. The study revealed that teachers found Zoom very useful in teaching and learning, especially during this pandemic period in delivering and explaining learning materials because Zoom provides various helpful features that support foreign language learning. Teachers perceived Zoom as an effective platform to facilitate online learning. However, teachers also admitted several challenges in using Zoom in their foreign language teachings, such as unstable connection, expensive internet credit, and time limitations.
Analisis Perbandingan Algoritma Genetika dan Modified Improved Particle Swarm Optimization dalam Penjadwalan Mata Kuliah Made Hanindia Prami Swari; Chrystia Aji Putra; I Putu Susila Handika
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 11 No. 2 (2022)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v11i2.49061

Abstract

Pembuatan jadwal secara manual yang terdiri dari banyak batasan tentunya bukan perkara mudah. Dengan adanya berbagai algoritma penjadwalan, proses penjadwalan dapat dilakukan melalui pengembangan sistem penjadwalan mata kuliah. Pemilihan algoritma yang akan digunakan dalam sistem penjadwalan merupakan hal krusial untuk menghasilkan jadwal yang memiliki kinerja terbaik dari sisi ketiadaan bentrok antar jadwal dan waktu terbentuknya jadwal. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja algoritma genetika yang dinyatakan memiliki kinerja baik serta algoritma MIPSO yang diklaim pada penelitian lain dapat memberikan kinerja baik pada kasus optimasi. Penelitian ini diharapkan memberikan kontribusi berupa rekomendasi algoritma penjadwalan terbaik. Berdasarkan pengujian kinerja algoritma Genetika dan MIPSO yang dilakukan pada penjadwalan semester Genap 2021/2022 menggunakan platform hardware yang sama, maka didapatkan kesimpulan bahwa MIPSO menghasilkan jadwal optimal (menghasilkan jadwal tanpa bentrok) dengan rata-rata waktu yang lebih cepat yakni 190,281 detik dibandingkan waktu yang dibutuhkan oleh algoritma Genetika yakni selama 988,199 detik, dengan kata lain algoritma MIPSO menghasilkan kinerja lebih baik 5 kali lipat atau sebesar 500% dibandingkan algoritma genetika dari sisi waktu yang dibutuhkan untuk melakukan penjadwalan. Untuk penelitian selanjutnya dapat dilakukan penambahan jumlah individu yang akan dilakukan proses crossover dan mutation sehingga didapatkan jumlah optimal individu yang akan dilakukan proses crossver dan mutation.
Deteksi Perubahan Penggunaan Lahan dan Penutup Lahan Pada Citra Multispectral Berdasarkan Pendekatan Codebook dan Keyblock I Gusti Agung Gede Arya Kadyanan
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 11 No. 2 (2022)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v11i2.49102

Abstract

Penelitian ini membahas Keyblock sebagai metode baru yang diusulkan untuk deteksi perubahan pada citra multispektral. Keyblock adalah generalisasi dari teknologi temu kembali informasi berbasis teks dalam domain citra. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk menemukan codebook dan indeks dengan ukuran tertentu dari sekumpulan blok citra pelatihan. Dari codebook dan indeksnya kami mencoba mendeteksi perubahan dari T1 dan T2 dimana Tn adalah beberapa citra temporal dari citra satelit Ikonos. Penelitian ini menekankan pada perbandingan kedua citra temporal. Makalah ini akan menjawab pertanyaan penelitian: Bisakah kita menggunakan Keyblock dalam deteksi perubahan multispektral? Pertama, kami ingin menjelaskan prinsip dasar metode keyblock dalam pemrosesan citra, kemudian kami mencoba untuk melakukan eksperimen di dalamnya. Selanjutnya dirangkum implementasi keyblock framework. Dengan nilai RMS_error yang relatif kecil yaitu sebesar 9 tingkat dan histogram yang serupa sehingga antara citra satelit asli dan citra satelit rekonstruksi terlihat tidak terlalu berbeda, maka codebook yang dibangun dapat digunakan sebagai vektor quantizer.
Koreksi Jawaban Esai Berdasarkan Persamaan Makna Menggunakan Fasttext dan Algoritma Backpropagation Dian Ahkam Sani; M. Zoqi Sarwani
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 11 No. 2 (2022)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v11i2.49192

Abstract

Word Embedding adalah bagian dari NLP (Natural Language Processing) yang belakangan ini menjadi topik menarik untuk diteliti. Facebook AI research mengusulkan FastText sebagai salah satu metode word embedding yang memiliki keunggulan menemukan kata yang jarang ditemui atau OOV (Out of Vocab). Algoritma Backpropagation sebagai salah satu metode yang tidak hanya bisa mengklasifikasi namun juga memprediksi dengan arsitektur multilayer yang sering digunakan dengan mencari bobot optimal pada jaringan saraf tiruan. Pada tingkat akademisi penggunaan word embedding sudah banyak dilakukan untuk mencari kesamaan kata ataupun makna. Penelitian ini bertujuan untuk mengoreksi jawaban esai berdasarkan kesamaan makna sebagai alternatif bagi guru dalam menilai ujian. Data yang digunakan adalah data jawaban yang diambil dari pelajaran bahasa Indonesia sebanyak 10 soal dari total 50 siswa. Data jawaban tersebut nantinya akan ditraining dan disimpan kedalam bentuk vektor dengan menggunakan FastText. Sedangkan pemodelan data train sebelumnya menggunakan model corpus wikipedia dengan besaran dimensi vektor 200, n-window 5, dan min-count 3. Dari proses tersebut maka hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 500 data yang digunakan didapatkan kombinasi terbaik dimana data training 75% sebesar 375 data dan jumlah data testing 25% sebesar 125 data dengan membandingkan nilai Yaktual dengan Yprediksi menggunakan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) sehingga nilai MAPE terbaik yang didapatkan pada hasil pengujian proses training dan testing masing-masing 5% dan 8%. Dari hasil tersebut dapat dilihat bahwa model yang dihasilkan menggunakan algoritma backpropagation untuk melakukan penilaian/koreksi jawaban secara otomatis sangat baik.
Pengembangan Permainan Berbasis Komputer dengan Kendali Suara Bagi Penyandang Disabilitas: Dalam Perspektif Studi Literatur Agustinus Bimo Gumelar; Wahyu Putra Adi Setiawan
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 11 No. 3 (2022)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v11i3.47859

Abstract

Bermain game pada komputer merupakan kegiatan yang menyenangkan, sehingga dapat dijadikan sebagai media hiburan bagi sebagian orang. Fungsi permainan juga dapat dikembangkan dalam berbagai bidang kehidupan, salah satunya dapat dikembangkan sebagai media rehabilitasi yang menyenangkan, khususnya bagi penyandang disabilitas fisik. Karena dalam bermain game terdapat unsur interaksi dan tindakan individu yang memanfaatkan pendekatan komunikatif terhadap rehabilitasi penyandang disabilitas fisik. Namun dalam proses bermain game masih terdapat kendala khususnya bagi penyandang disabilitas fisik pada sistem mekanik yang menjadi kendali permainan komputer tersebut. Pada umumnya menggunakan tetikus dan papan kunci sebagai media masukan untuk interaksi dalam game. Artikel ini membahas tentang studi literatur tentang pengembangan media masukan menggunakan interaksi suara dan fitur pada permainan komputer yang mendukung sistem pengenalan suara. Untuk proses interaksi verbal pemain penyandang disabilitas fisik dengan agen virtual dalam game. Saat ini, permainan komputer moderen menggunakan suara dalam empat aspek yang berbeda, yaitu musik, ucapan, efek, dan input pengontrol. Sehingga penggunaan kendali suara dalam permainan ini diharapkan dapat membuat proses bermain menjadi lebih natural dan memungkinkan para penyandang disabilitas fisik untuk memainkan game yang mereka sukai.
Perencanaan Strategis Sistem Informasi dan Teknologi Informasi dengan Analisis SWOT Balance Scorecard pada Inspektorat Kota Denpasar I Wayan Arry Sudarnadi; I Made Candiasa; Komang Setemen
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 11 No. 3 (2022)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v11i3.49086

Abstract

Perkembangan E-Government pada masa ini sangat diperhatikan pada seluruh sektor pemerintahan termasuk dalam bidang pengawasan. Pengawas internal di daerah saat ini sangat diperankan oleh pemerintah pusat sebagai early warning, tetapi tidak dibarengi oleh pemenuhan sumber daya aparatur yang cukup untuk melakukakn pengawasan, dapat dilihat dari tugas pengawasan yang wajib diemban oleh instansi pengawas di daerah yang berjumlah 48 Kegiatan Pengawasan terbagi atas pengawasan penjaminan kualitas (assurance) dan jasa konsultasi (Consulting) sedangkan jumlah APIP saat ini berjumlah 35 Orang. Untuk pemenuhannya memerlukan proses yang panjang karena sistem rekrutmen tenaga PNS memerlukan kajian menyeluruh oleh pemerintah daerah. Hal ini menjadi permasalahan yang tidak bisa dihindari karena kinerja instansi pengawasan di daerah dituntut setiap saat, penyusunan rencana strategis SI/TI merupakan solusi yang dibutuhkan untuk mengatasi masalah tersebut. Hal ini bertujuan untuk melahirkan Rencana strategis SI/TI yang sejalan dengan Rencana Strategis Proses Bisnis yang telah dimiliki oleh Instansi Pengawas di daerah yaitu Inspektorat Kota Denpasar dilengkapi dengan Roadmap  pengembangan SI/TI. Analisis SWOT dan Balance Scorecard digunakan untuk memetakan faktor internal dan faktor eksternal yang mempengaruhi proses bisnis yang ada pada Inspektorat Kota Denpasar sekaligus merancang strategi pencegahannya. Hasil dari analisis ini dibahas dalam Forum Group Discussion (FGD) yang melibatkan Pejabat, Ahli serta Operator pada Inspektorat Kota Denpasar, dari FGD tersebut menghasilkan Roadmap Pengembangan SI/TI yang terdiri dari 12 kegiatan pengembangan SI/TI disusun berdasarkan urgensi kebutuhan dari Inspektorat Kota Denpasar.
Analisis Sentimen Terhadap Belajar Online pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes Oktavia Putri Zusrotun; Alif Catur Murti; Rina Fiati
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 11 No. 3 (2022)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v11i3.49160

Abstract

Aktivitas belajar online kini menjadi pemandangan yang biasa kita jumpai di masa pandemi. Karena penyebaran virus yang cepat, lembaga pendidikan terpaksa mengubah metode pembelajaran yang semula dilakukan secara tatap muka dengan pembelajaran online. Pembelajaran online memiliki beberapa kelemahan yaitu penggunaan internet memerlukan infrastruktur yang memadai, membutuhkan biaya yang banyak, komunikasi melalui internet memiliki berbagai kendala atau lambat. Dengan kekurangan dan perubahan mendadak seperti ini, menimbulkan pro dan kontra di masyarakat, khususnya bagi para pelaku pendidikan. Media sosial, khususnya Twitter, kini menjadi salah satu wadah dimana para siswa dapat secara efektif dan efisien menyuarakan keluhan mereka tentang situasi dan kondisi pendidikan saat ini. Untuk mengetahui pandangan masyarakat terhadap pembelajaran online, disini penulis mencoba melakukan analisis sentimen berdasarkan sentimen masyarakat melalui Twitter, baik itu pandangan positif, negatif atau netral dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Analisis akan dilakukan menggunakan Microsoft Excel dan RapidMiner dengan bahasa pemrograman Python. Uji model dilakukan dengan menggunakan library python yaitu MultinomialNaiveBayes dengan akurasi diperoleh sebesar 74,08%. Dalam proses uji model, besarnya data tes diambil 30% dari data training yang dilakukan secara acak. Evaluasi model yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan 15 fold cross validation dengan hasil akurasi 76,39%. Kata kunci: Belajar Online, Twitter, Naïve Bayes, Phyton, RapidMiner

Page 48 of 65 | Total Record : 646

 46   47   48   49   50 

Filter by Year

2012 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 14 No. 2 (2025) Vol. 14 No. 1 (2025) Vol. 13 No. 3 (2024) Vol. 13 No. 2 (2024) Vol. 13 No. 1 (2024) Vol. 12 No. 3 (2023) Vol. 12 No. 2 (2023) Vol. 12 No. 1 (2023) Vol. 11 No. 3 (2022) Vol. 11 No. 2 (2022) Vol. 11 No. 1 (2022) Vol 11, No 1 (2022) Vol. 10 No. 3 (2021) Vol. 10 No. 2 (2021) Vol 10, No 2 (2021) Vol 10, No 1 (2021) Vol. 10 No. 1 (2021) Vol 9, No 3 (2020) Vol. 9 No. 3 (2020) Vol 9, No 2 (2020) Vol. 9 No. 2 (2020) Vol. 9 No. 1 (2020) Vol 9, No 1 (2020) Vol. 8 No. 3 (2019) Vol 8, No 3 (2019) Vol 8, No 2 (2019) Vol. 8 No. 2 (2019) Vol. 8 No. 1 (2019) Vol 8, No 1 (2019) Vol 8, No 1 (2019) Vol 7, No 3 (2018) Vol. 7 No. 3 (2018) Vol 7, No 3 (2018) Vol. 7 No. 2 (2018) Vol 7, No 2 (2018) Vol. 7 No. 1 (2018) Vol 7, No 1 (2018) Vol 7, No 1 (2018) Vol 6, No 3 (2017) Vol 6, No 3 (2017) Vol. 6 No. 3 (2017) Vol 6, No 2 (2017) Vol. 6 No. 2 (2017) Vol 6, No 2 (2017) Vol. 6 No. 1 (2017) Vol 6, No 1 (2017) Vol 6, No 1 (2017) Vol 5, No 3 (2016) Vol. 5 No. 3 (2016) Vol 5, No 3 (2016) Vol. 5 No. 2 (2016) Vol 5, No 2 (2016) Vol 5, No 2 (2016) Vol 5, No 1 (2016) Vol 5, No 1 (2016) Vol. 5 No. 1 (2016) Vol 4, No 3 (2015) Vol. 4 No. 3 (2015) Vol 4, No 3 (2015) Vol 4, No 2 (2015) Vol 4, No 2 (2015) Vol. 4 No. 2 (2015) Vol 4, No 1 (2015) Vol. 4 No. 1 (2015) Vol 4, No 1 (2015) Vol 3, No 3 (2014) Vol. 3 No. 3 (2014) Vol 3, No 3 (2014) Vol. 3 No. 2 (2014) Vol 3, No 2 (2014) Vol 3, No 2 (2014) Vol 3, No 1 (2014) Vol. 3 No. 1 (2014) Vol 3, No 1 (2014) Vol 2, No 3 (2013) Vol. 2 No. 3 (2013) Vol 2, No 3 (2013) Vol. 2 No. 2 (2013) Vol 2, No 2 (2013) Vol 2, No 2 (2013) Vol 2, No 1 (2013) Vol 2, No 1 (2013) Vol. 2 No. 1 (2013) Vol 1, No 3 (2012) Vol 1, No 3 (2012) Vol. 1 No. 3 (2012) Vol. 1 No. 2 (2012) Vol 1, No 2 (2012) Vol 1, No 2 (2012) Vol 1, No 1 (2012) Vol 1, No 1 (2012) Vol. 1 No. 1 (2012) More Issue