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
Jl. Udayana, Kampus Tengah, Singaraja-Bali
Location
Kota denpasar,
Bali
INDONESIA
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) ISSN: 2252-9063
Published by Universitas Pendidikan Ganesha
ISSN : 22529063     EISSN : 26857006     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Education
Arjuna Subject : Ilmu Sosial - Pendidikan
Articles 1,237 Documents
 120   121   122   123   124 
Augmented Reality untuk Visualisasi Interaktif Sistem Saraf dan Sistem Gerak Manusia di SMA Ni Putu Novia Wismayanthi; I Nengah Eka Mertayasa; Dewa Gede Hendra Divayana
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) Vol. 14 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/karmapati.v14i3.103928

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan media pembelajaran berbasis Augmented Reality (AR) pada materi Sistem Saraf dan Sistem Gerak manusia untuk siswa kelas XI SMA Negeri 2 Amlapura, serta menganalisis respon siswa dan guru terhadap media tersebut. Penelitian menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan model PLOMP yang terdiri atas tahap preliminary research, prototyping phase, dan assessment phase. Subjek penelitian adalah 37 siswa dan 2 guru biologi, dengan instrumen berupa angket kebutuhan, lembar validasi ahli, dan angket respon. Hasil validasi menunjukkan bahwa media AR yang dikembangkan berada pada kategori sangat layak, dengan skor ahli materi 96,25% dan ahli media 95%. Uji coba perorangan, kelompok kecil, dan lapangan juga menghasilkan skor ≥94%, sedangkan respon siswa (94,66%) dan guru (94,58%) termasuk kategori sangat positif. Media ini menampilkan objek 3D interaktif, animasi, video, ilustrasi, dan kuis, yang memudahkan pemahaman konsep abstrak serta membuat pembelajaran lebih menarik. Dengan demikian, media pembelajaran berbasis AR ini dinyatakan valid, praktis, dan efektif digunakan, serta berpotensi mendukung implementasi Kurikulum Merdeka melalui pembelajaran biologi yang lebih interaktif dan bermakna.
Pengembangan Virtual Reality: Studi Kasus Pemasangan KB IUD di Prodi Kebidanan Undiksha Putu Sava Adikara Budi; I Gede Partha Sindu; I Made Gede Sunarya
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) Vol. 14 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/karmapati.v14i3.104194

Abstract

Revolusi digital telah membawa perubahan besar dalam pendidikan, termasuk bidang kebidanan. Virtual Reality (VR) menawarkan pengalaman belajar imersif, realistis, dan aman, khususnya dalam pelatihan keterampilan klinis. Tantangan utama pembelajaran pemasangan Intrauterine Device (IUD) adalah keterbatasan waktu praktik, kerusakan phantom, serta metode konvensional yang kurang interaktif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan media pembelajaran berbasis VR untuk simulasi pemasangan KB IUD di Program Studi Kebidanan. Melalui studi literatur, wawancara, dan kuesioner mahasiswa, hasil penelitian menunjukkan bahwa VR berpotensi meningkatkan keterampilan, motivasi, serta efektivitas pembelajaran. Dengan demikian, VR dapat menjadi solusi inovatif untuk mendukung pendidikan kebidanan di era digital.
Rancang Bangun Sistem Deteksi kemampuan awal menulis saintifik anak berbasis LLM Trifalah Nurhuda; I Nengah Edi Budiarta; I Nyoman Indhi Wiradika; I Gede Bendesa Subawa; I Ketut Andika Pradnyana
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) Vol. 14 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/karmapati.v14i3.104932

Abstract

Kemampuan menulis saintifik merupakan fondasi literasi sains, namun penguasaannya menjadi tantangan besar bagi siswa, sementara proses asesmennya seringkali tidak efektif. Asesmen manual oleh guru cenderung subjektif, memakan waktu, dan inkonsisten. Di sisi lain, sistem Automated Essay Scoring (AES) yang ada seringkali hanya mampu menganalisis fitur linguistik permukaan seperti tata bahasa, tanpa mampu mengevaluasi kedalaman penalaran ilmiah dalam sebuah argumen. Menjawab tantangan ini, penelitian ini berfokus pada pengembangan dan evaluasi sistem asesmen otomatis berbasis Large Language Models (LLM) untuk memberikan umpan balik yang substantif, konsisten, dan dapat diskalakan. Menggunakan metodologi Research and Development (R&D) dengan pendekatan iteratif, sebuah prototipe aplikasi web fungsional bernama SCI-ASSIST Lite berhasil dibangun. Sistem ini terintegrasi dengan Google Gemini API, memungkinkan pendidik untuk merancang sesi asesmen dengan rubrik yang dapat disesuaikan dan secara otomatis menghasilkan laporan diagnostik terstruktur bagi siswa. Hasil pengujian fungsional menunjukkan tingkat keberhasilan 100% pada semua skenario penggunaan inti. Meskipun demikian, hasil evaluasi menunjukkani bottleneck signifikan pada latensi respons API (10-30 detik), yang mengonfirmasi kesesuaian sistem untuk asesmen formatif asinkron. Selain itu, analisis arsitektural mengungkap kerentanan keamanan dan skalabilitas yang fundamental akibat pilihan desain awal. Penelitian ini menyimpulkan bahwa integrasi LLM secara teknis layak dan bermakna secara pedagogis, namun implementasi skala produksi memerlukan arsitektur yang matang untuk menjamin keamanan, keandalan, dan skalabilitas.
Pengembangan Augmented Reality pada Sistem Peredaran Darah Manusia dengan Problem Based Learning di Sekolah Menengah Atas I Putu Agus Aditya Saputra; Ketut Agustini; Luh Putu Eka Damayanthi
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) Vol. 15 No. 1 (2026): Karmapati Vol 15 No 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/karmapati.v15i1.105814

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah media pembelajaran yang berbasis Augmented Reality (AR) bernama “SirLife AR”, pada materi sistem peredaran darah manusia di Sekolah Menengah Atas dengan menggunakan model Problem- Based Learning (PBL). Latar belakang penelitian ini didasari atas rendahnya pemahaman siswa pada konsep peredaran darah pada Biologi yang begitu abstrak, serta rendahnya motivasi belajar sehingga menyebabkan penurunan nilai akibat media yang masih konvensional yang masih kurang mendukung banyaknya gaya belajar siswa, AR ini dikembangkan dengan menggunakan Blender 3D, dan Unity, kemudian divalidasi melalui uji ahli isi dan ahli media dan desain, uji coba siswa, serta mengukur efektivitas media, dan pengalaman pengguna. Hasil pengujian ini memberikan hasil, untuk uji ahli keduanya mendapatkan nilai 1,00 dengan kategori “Sangat Tinggi”, ini menunjukkan media layak digunakan. Uji Efektivitas dengan N-Gain Skor mendapatkan nilai sebesar 0,81 dengan kategori “Efektif”, membuktikan media membantu siswa dalam meningkatkan hasil belajar. Uji pengalaman pengguna dengan UEQ memperoleh nilai dengan kategori “Excellent” pada semua aspek yang termasuk, daya tarik, kejelasan, efisiensi, ketepatan, stimulasi, dan kebaruan. Kesimpulan yang didapat dari penelitian ini media pembelajaran “SirLife AR” tidak hanya valid dan efektif, tetapi juga memberikan media yang interaktif, inovatif, serta mampu meningkatkan motivasi pemahaman siswa dan mendukung beragam multimodal gaya belajar siswa, sehingga berpotensi untuk diimplementasikan secara lebih luas dalam pembelajaran Biologi.
Perbandingan Model Resnet18, Efficientnetb0, Dan VGG12 Untuk Klasifikasi Pertumbuhan Tanaman Singkong Dimas Panduwijaya; Acep Taufik Hidayat
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) Vol. 15 No. 1 (2026): Karmapati Vol 15 No 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/karmapati.v15i1.106243

Abstract

Pemantauan kondisi pertumbuhan tanaman singkong merupakan aspek krusial dalam pertanian untuk memastikan hasil panen yang optimal. Proses identifikasi manual seringkali subjektif, lambat, dan memerlukan keahlian khusus. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah model klasifikasi otomatis menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengidentifikasi kondisi pertumbuhan tanaman singkong berdasarkan citra daun. Dataset citra daun singkong dengan tiga kategori Sehat, Tertekan, dan Sakit digunakan untuk melatih dan menguji arsitektur CNN. Metodologi penelitian mencakup tahap pengumpulan data, augmentasi citra untuk memperkaya variasi data, perancangan arsitektur model, pelatihan, dan evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model CNN yang dikembangkan mampu mencapai akurasi yang baik dalam membedakan ketiga kelas kondisi daun. Sistem ini berpotensi membantu petani dalam mendeteksi masalah kesehatan tanaman secara dini dan akurat, sehingga mendukung pengambilan keputusan yang lebih efektif dalam manajemen pertanian
Perancangan Aplikasi Analisis Sentimen Mengenai Produk Skincare Korea Selatan dengan Kandungan Snail Mucin Berbasis KNN Ni Komang Arista Tri Wahyuni; I Made Gede Sunarya; I Md. Dendi Maysanjaya
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) Vol. 15 No. 1 (2026): Karmapati Vol 15 No 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/karmapati.v15i1.108663

Abstract

Popularitas produk skincare Korea Selatan salah satunya produk dengan kandungan snail mucin di Indonesia terus meningkat. Tingginya volume ulasan pengguna pada platform Female Daily menyulitkan konsumen dalam memahami persepsi umum terhadap produk secara menyeluruh. Belum terdapat media yang dapat mengolah dan menyederhanakan data ulasan pengguna secara sistematis untuk memberikan wawasan yang lebih jelas mengenai sentimen konsumen. Penelitian ini merancang aplikasi analisis sentimen ulasan produk skincare berbahan snail mucin menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Data penelitian berupa ulasan berbahasa Indonesia yang diperoleh dari platform Female Daily dengan fokus pada beberapa merk produk skincare Korea Selatan dengan kandungan snail mucin seperti pada brand Cosrx, Some By Mi, dan Benton. Proses pemodelan dilakukan menggunakan pendeketan metode SEMMA dengan klasifikasi KNN berbasis Euclidean Distance. Aplikasi dikembangkan menggunakan library Gradio untuk menyediakan antarmuka web yang interaktif dan mudah digunakan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model KNN mencapai tingkat akurasi sebesar 85% dengan performa klasifikasi yang baik. Aplikasi yang dihasilkan memungkinkan pengguna melakukan prediksi sentimen secara realtime serta memahami hasil analisis tanpa memerlukan pengetahuan teknis. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam mendukung pengambilan keputusan konsumen serta membantu industri kecantikan dalam memahami persepsi pengguna terhadap produk skincare Korea Selatan di Indonesia.
Perancangan Aplikasi Analisis Sentimen Mengenai Utang Negara Indonesia Berbasis LSTM Trihana Santhi; I Made Dendi Maysanjaya; I Nyoman Saputra Wahyu Wijaya
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) Vol. 15 No. 1 (2026): Karmapati Vol 15 No 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/karmapati.v15i1.108664

Abstract

Indonesia sebagai negara berkembang sangat memanfaatkan utang negara untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi dan kesejahteraan masyarakat. Sepanjang pemerintahan Presiden Joko Widodo dari tahun 2014 hingga 2024 utang negara meningkat sangat tinggi, hal ini dapat menyebabkan Indonesia terjebak debt trap bahkan kebangkrutan. Peningkatan utang negara menimbulkan banyak reaksi masyarakat pada media sosial seperti X. Masyarakat terbagi kedalam beberapa kelompok dalam menyikapi isu kenaikan utang negara sehingga diperlukan solusi untuk memahami pandangan masyarakat dan dapat menjadi bahan pertimbangan pemerintah dalam menyusun kebijakan keuangan. Perancangan Aplikasi berbasis metode LSTM menjadi salah satu solusi untuk dapat memprediksi sekaligus memvisualisasikan sentimen masyarakat mengenai utang negara. Data penelitian bersumber dari platform X yang menghasilkan 14.245 tweet yang kemudian diseleksi menjadi 5.359 tweet dan dikelompokkan kedalam tiga kelas sentimen yaitu positif, netral dan negatif. Proses analisis meliputi pre-processing, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, klasifikasi dengan LSTM dengan SMOTE, dan evaluasi dengan confusion matrix. Hasil evaluasi menunjukkan model mampu mencapai akurasi 85%, presisi 86%, recall 86% dan f1-score 85%. Aplikasi dikembangkan dengan dasar hasil evaluasi dan menggunakan Streamlit untuk membangun interface yang memungkinkan pengguna melakukan prediksi sentimen secara interaktif. Selain menghasilkan prediksi, aplikasi menggunakan sistem warna dan confidence score, aplikasi juga menampilkan hasil pre-processing serta visualisasi distribusi probabilitas pada ketiga kelas sentimen. Aplikasi yang telah dikembangkan diharapkan dapat membantu pemerintah atau pembuat kebijakan serta masyarakat memahami sentimen publik dan dapat menjadi salah satu dasar dalam membuat serta memutuskan kebijakan keuangan yang lebih baik.
Perancangan Aplikasi Analisis Sentimen Mengenai Program Petani Milenial Berbasis IndoBERT Aprilia Monica Sari; I Made Gede Sunarya; I Md. Dendi Maysanjaya
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) Vol. 15 No. 1 (2026): Karmapati Vol 15 No 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/karmapati.v15i1.108665

Abstract

Sektor pertanian di Indonesia menghadapi tantangan regenerasi petani akibat minimnya keterlibatan generasi muda, karena hanya 8% berasal dari kelompok usia muda. Menanggapi tantangan tersebut, Kementerian Pertanian Indonesia meluncurkan program Petani Milenial yang menargetkan generasi muda berusia 19 sampai 39 tahun untuk diberdayakan menjadi petani. Program ini memunculkan beragam tanggapan publik di media sosial. Data penelitian ini bersumber dari platform TikTok dengan jumlah data awal 15.422 komentar dan setelah diseleksi menjadi 4.781 komentar dan dikategorikan menjadi dua kelas sentimen yaitu positif dan negatif. Proses analisis mencakup lima tahap yaitu pengumpulan data, pelabelan sentimen, preprocessing data (cleaning, case folding, dan normalize), pemodelan menggunakan IndoBERT dengan Random Over Sampling (ROS) dan k-fold cross-validation, serta evaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model IndoBERT dengan ROS mencapai performa yang baik dengan nilai accuracy sebesar 91%, precision 91%, recall 91%, dan F1-Score 91%. Implementasi aplikasi analisis sentiemen didasarkan pada hasil evaluasi dan berbasis Streamlit untuk membangun interface yang dapat membantu pengguna melakukan analisis sentimen secara real-time Aplikasi analisis sentimen ini menyediakan solusi praktis bagi pemangku kepentingan untuk memahami persepsi publik dan dapat menjadi dasar dalam membuat dan memutuskan kebijakan program pertanian yang lebih baik untuk kedepannya.
Usability Testing of the National Digital Library of Theses and Dissertations Website Using Think Aloud and System Usability Scale (SUS) Ketut Dian Suryasih; Putu Yudia Pratiwi; I Ketut Veda Suputra; I Komang Apriyatama Sukarma Putra
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) Vol. 15 No. 1 (2026): Karmapati Vol 15 No 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/karmapati.v15i1.110392

Abstract

The National Digital Library of Thesis and Dissertations is a website under the Taiwanese government that provides access to theses and dissertations from various universities in Taiwan. However, the current interface causes users to encounter difficulties in navigating and searching for information. This study aims to evaluate the website using think aloud method to identify problems experienced by users and System Usability Scale (SUS) to measure the level of usability. This study further aims to provide recommendations for improvement in the form of interface recommendation. Evaluation results show various obstacles, such as difficulty finding information, confusing navigation, and an unintuitive menu structure. The results show the Time-Based Efficiency (TBE) value obtained is 0.0129 goals/sec. The think aloud method found many usability problems on the website, ranging from navigation errors, action errors, and design errors. Meanwhile, the results of the System Usability Scale (SUS) analysis showed a score of 20. This means that the website falls into the poor category with an F grade. The results of the problem identification were then used as a reference in redesigning the website interface.
Analisis Sentimen Berbasis Aspek Terhadap Ulasan Wisata Pesisir di Bali Pada Google Maps Menggunakan Bidirectional Encoder Representations Transformer I Gede Kesumayudha Widiana; Made Windu Antara Kesiman; I Made Gede Sunarya
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) Vol. 15 No. 1 (2026): Karmapati Vol 15 No 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/karmapati.v15i1.110691

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen berbasis aspek terhadap ulasan wisata pesisir di Bali menggunakan model Hybrid BERT dengan LDA Dataset diperoleh melalui proses web scraping dengan total sekitar 22.000 ulasan. Sebanyak 2.000 data digunakan sebagai dataset terkontrol untuk pelatihan model, sedangkan 20.000 data lainnya digunakan untuk analisis tren sentimen berdasarkan waktu. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan aspek dan sentimen secara simultan dengan nilai F1-score makro yang stabil di atas 0,84. Kemudian  LDA dilatih menggunakan 20.000 data asli dan terbentuk 5 topik untuk kemudian dihubungkan dengan 3 aspek yang ada untuk membantu dan menjadi secondary opinion dalam model. Analisis prediksi tren menunjukkan bahwa aspek Experience mendominasi ulasan dan sentimen positif konsisten mendominasi sepanjang periode pengamatan. Terdapat beberapa lonjakan ulasan negative pada aspek accessibility dan service diakhir dan awal tahun menandakan tekanan operasional dan kemudahan akses mulai berkontribusi terhadap munculnya sentimen negatif ketika intensitas kunjungan meningkat. Disarankan untuk penelitan selanjutnya menggunakan data anotasi yang lebih besar,mengembangkan pendekatan ABSA lebih lanjut dengan melakukan perbandingan antar Lokasi wisata atau pengaruh peristiwa tertentu terhadap perubahan sentimen

Page 122 of 124 | Total Record : 1237

 120   121   122   123   124 

Filter by Year

2012 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 15 No. 2 (2026): Karmapati Vol 15 No 2 Tahun 2026 Vol. 15 No. 1 (2026): Karmapati Vol 15 No 1 Tahun 2026 Vol. 14 No. 3 (2025) 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. 10 No. 3 (2021) 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 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 6, No 3 (2017) Vol. 6 No. 3 (2017) Vol 6, No 2 (2017) Vol. 6 No. 2 (2017) Vol. 6 No. 1 (2017) Vol 6, No 1 (2017): Vol 5, No 3 (2016): Vol. 5 No. 3 (2016) Vol. 5 No. 2 (2016) Vol 5, No 2 (2016): Vol. 5 No. 1 (2016) Vol 5, No 1 (2016) Vol. 4 No. 5 (2015) Vol 4, No 5 (2015) Vol 4, No 4 (2015) Vol. 4 No. 4 (2015) Vol. 4 No. 3 (2015) Vol 4, No 3 (2015) Vol 4, No 2 (2015) Vol. 4 No. 2 (2015) Vol. 4 No. 1 (2015) Vol 4, No 1 (2015) Vol. 3 No. 7 (2014) Vol 3, No 7 (2014) Vol. 3 No. 6 (2014) Vol 3, No 6 (2014) Vol. 3 No. 5 (2014) Vol 3, No 5 (2014) Vol 3, No 4 (2014) Vol. 3 No. 4 (2014) Vol 3, No 3 (2014) Vol. 3 No. 3 (2014) Vol 3, No 2 (2014) Vol. 3 No. 2 (2014) Vol 3, No 1 (2014) Vol. 3 No. 1 (2014) Vol 2, No 8 (2013) Vol. 2 No. 8 (2013) Vol. 2 No. 7 (2013) Vol 2, No 7 (2013) Vol 2, No 6 (2013) Vol. 2 No. 6 (2013) Vol. 2 No. 5 (2013) Vol 2, No 5 (2013) Vol 2, No 4 (2013) Vol. 2 No. 4 (2013) Vol 2, No 3 (2013) Vol. 2 No. 3 (2013) Vol. 2 No. 2 (2013) Vol 2, No 2 (2013) Vol. 2 No. 1 (2013) Vol 2, No 1 (2013) Vol 1, No 5 (2012) Vol. 1 No. 5 (2012) Vol 1, No 4 (2012) Vol. 1 No. 4 (2012) Vol. 1 No. 3 (2012) Vol 1, No 3 (2012) Vol 1, No 2 (2012) Vol. 1 No. 2 (2012) Vol 1, No 1 (2012) Vol. 1 No. 1 (2012) More Issue