cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Andy Sapta
Contact Email
saptaandy@gmail.com
Phone
-
Journal Mail Official
lppm_stmik@royal.ac.id
Editorial Address
-
Location
,
INDONESIA
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH
Published by Smart Education
ISSN : 26154307     EISSN : 26153262     DOI : -
Core Subject : Economy, Science, Education, Social,
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Social Sciences
Journal of Science and Social Research is accepts research works from academicians in their respective expertise of studies. Journal of Science and Social Research is platform to disclose the research abilities and promote quality and excellence of young researchers and experienced thoughts towards Change for Development. The journal releases on February and July.
Arjuna Subject : -
Articles 3,645 Documents
 202   203   204   205   206 
IMPLEMENTASI METODE ALGORITMA PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DALAM KLASIFIKASI BUAH JAMBU MADU JAMBU MERAH DAN MANGGIS Muhammad Ikhsan Al-Arrafi; Agung Ramadhanu
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 1 (2025): February 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i1.2584

Abstract

Abstract: Hybrid Intelligent Systems are systems that combine more than one artificial intelligence (AI) technique or computational approach to leverage their respective strengths and overcome their individual weaknesses. HIS are usually designed to handle complex tasks that are difficult to solve with a single approach. These systems combine techniques such as fuzzy logic, artificial neural networks, evolutionary algorithms, and rule-based methods, resulting in more flexible, adaptive, and intelligent solutions. The method used in the classification is the Principal Component Analysis (PCA) Algorithm, which is a statistical analysis method that aims to reduce data dimensions while maintaining significant information. PCA works by transforming the initial variables into a set of uncorrelated principal components. This technique is widely used in various fields such as image processing, pattern recognition, data compression, and exploratory data analysis. The PCA process involves decomposing the covariance or correlation matrix of the data to find the eigenvectors and eigenvalues that represent the principal components. By reducing dimensions, PCA helps overcome data redundancy problems, improves computational efficiency, and enables data visualization in lower dimensions. This study reviews the basic concept of PCA, its mathematical implementation, and its practical application in multidimensional data analysis. The K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm is a machine learning method used for classification and regression with a simple principle, namely determining the class or value of a data based on its k nearest neighbors in the feature space. KNN works by calculating the distance between the test data and the training data using metrics such as Euclidean Distance, Manhattan Distance, or Minkowski Distance, then determining the prediction results based on the majority of classes or the average value of the nearest neighbors. Keywords: Hybrid Intelligent Systems, Principal Component Analysis (PCA), K-Nearest Neighbor (KNN). Abstrak: Hybrid Intelligent Systems merupakan sistem yang menggabungkan lebih dari satu teknik kecerdasan buatan (AI) atau pendekatan komputasi untuk memanfaatkan kekuatan masing-masing dan mengatasi kelemahan individu. HIS biasanya dirancang untuk menangani tugas-tugas yang kompleks, yang sulit diselesaikan dengan pendekatan tunggal. Sistem ini memadukan teknik-teknik seperti logika fuzzy, jaringan saraf tiruan, algoritma evolusioner, dan metode berbasis aturan, sehingga menghasilkan solusi yang lebih fleksibel, adaptif, dan cerdas. Adapun metode yang digunakan dalam klasifikasi yaitu Algoritma Principal Component Analysis (PCA) merupakan salah satu metode analisis statistik yang bertujuan untuk mereduksi dimensi data sambil mempertahankan informasi yang signifikan. PCA bekerja dengan mentransformasikan variabel awal menjadi sekumpulan komponen utama (principal components) yang tidak saling berkorelasi. Teknik ini banyak digunakan dalam berbagai bidang seperti pengolahan citra, pengenalan pola, kompresi data, dan analisis data eksploratif. Proses PCA melibatkan dekomposisi matriks kovarians atau korelasi data untuk menemukan vektor eigen dan nilai eigen yang merepresentasikan komponen utama. Dengan mereduksi dimensi, PCA membantu mengatasi masalah redundansi data, meningkatkan efisiensi komputasi, dan memungkinkan visualisasi data dalam dimensi yang lebih rendah. Studi ini mengulas konsep dasar PCA, implementasi matematisnya, serta aplikasi praktisnya dalam analisis data multidimensi. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) adalah metode pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi dengan prinsip sederhana, yaitu menentukan kelas atau nilai suatu data berdasarkan k tetangga terdekatnya dalam ruang fitur. KNN bekerja dengan menghitung jarak antara data uji dengan data pelatihan menggunakan metrik seperti Euclidean Distance, Manhattan Distance, atau Minkowski Distance, kemudian menentukan hasil prediksi berdasarkan mayoritas kelas atau rata-rata nilai tetangga terdekat. Kata kunci: Hybrid Intelligent Systems, Principal Component Analysis (PCA), K-Nearest Neighbor (KNN).
KEPEMILIKAN HUKUM LOGO BISNIS YANG DIHASILKAN OLEH KECERDASAN BUATAN YANG DIDAFTARKAN SEBAGAI MEREK DI INDONESIA Taruna Prisando; OK Saidin; Robert Robert
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 1 (2025): February 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i1.2586

Abstract

The sophistication of artificial intelligence whose benefits are felt by the public, generally business actors, is the ability to produce a logo design that is closely related to business as well as matters relating to the identity and distinguishing marks of an organization, company, legal entity and so on. This type of research is normative legal research, prescriptive in nature. The approaches used are statutory, conceptual and case approaches. The data used is secondary data, which was collected using library study data collection techniques, using document study tools. The data was then analyzed qualitatively and conclusions drawn deductively. The results of the research concluded that a business logo produced by artificial intelligence could be registered as an object of trademark rights, because the object of trademark rights is not determined by the creation process, but rather by the user who is registered for its use. It is recommended that the government be more active in socializing the first to file principle, establishing regulations for registration of artificial intelligence marks, and adding originality provisions to the Trademark Law to prevent abuse of rights in technological developments. Keyword: Artificial Intellegence, Brand Ownership, Logo. Abstrak: Kecanggihan kecerdasan buatan yang manfaatnya dirasakan masyarakat, umumnya para pelaku usaha adalah kemampuan untuk menghasilkan sebuah desain logo yang sangat erat kaitannya dengan bisnis serta hal-hal berkaitan dengan identitas maupun tanda pembeda dari suatu organisasi, perusahaan, badan hukum dan sebagainya. Jenis penelitian ini adalah penelitian hukum normatif, bersifat preskriptif. Pendekatan yang digunakan adalah pendekatan perundang-undangan, konseptual, dan pendekatan kasus. Data yang digunakan adalah data sekunder, yang dikumpulkan dengan teknik pengumpulan data studi pustaka, dengan alat studi dokumen. Data kemudian dianalisis secara kualitatif dan penarikan kesimpulan secara deduktif. Hasil penelitian disimpulkan bahwa logo bisnis yang dihasilkan kecerdasan buatan dapat saja didaftarkan sebagai objek hak merek, sebab objek hak atas merek tidak ditentukan oleh proses pembuatan nya, melainkan oleh pengguna yang didaftarkan atas penggunaan nya. Disarankan agar pemerintah lebih aktif menyosialisasikan prinsip first to file, menetapkan regulasi pendaftaran merek hasil kecerdasan buatan, serta menambahkan ketentuan orisinalitas pada UU Merek untuk mencegah penyalahgunaan hak dalam perkembangan teknologi. Kata kunci: Kecerdasan Buatan, Kepemilikan Merek, Logo.
IDENTIFICATION OF DENTAL AND ORAL DISEASES IN HUMANS USING BAYES THEOREM METHOD Nopi Purnomo; Bendra Wardana; Devi Yuliana; M. Rasyid
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 1 (2025): February 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i1.2591

Abstract

Abstract: Teeth are part of the chewing apparatus in the digestive system in the human body, so they indirectly play a role in the health status of individuals. The mouth is an ideal place for bacteria to multiply due to temperature and humidity. There are several tooth fissures in the mouth so that food residues are easily left behind. Teeth and mouth are very important organs of the body because all diseases will start from diseases in this organ will cause several dangerous diseases that attack other organs of the body. This system was built with the aim of making it easier to identify Dental and Oral Cavity Diseases and producing the highest accuracy in diagnosing these diseases. The expert system was built using the Bayesian theorem method which is the main technique in the process of detecting dental and oral cavity diseases based on the knowledge of an expert. Diagnostic test results with an accuracy level of 61%, Therefore, the research conducted can be said to be successful in diagnosing dental and oral cavity diseases. Keywords: Expert Systems, Identification, Teeth and Oral Cavity, Bayes Theorem. Abstrak: Gigi merupakan bagian dari alat pengunyahan pada sistem pencernaan dalam tubuh manusia, sehingga secara tidak langsung berperan dalam status kesehatan perorangan. Mulut merupakan suatu tempat yang sangat ideal bagi perkembangbiakan bakteri karena temperatur dan kelembaban. Terdapat beberapa fisur gigi di mulut sehingga sisa makanan mudah tertinggal. Gigi dan mulut adalah organ-organ tubuh yang sangat penting karena semua penyakit akan berawal dari penyakit pada organ ini akan menimbulkan beberapa penyakit-penyakit membahayakan yang menyerang organ tubuh lainnya. Sistem ini dibangun dengan tujuan untuk mempermudah mengidentifikasi Penyakit Gigi dan Rongga Mulut serta menghasilkan keakuratan tertinggi dalam diagnosis penyakit tersebut. Sistem pakar yang dibangun menggunakan metode teorema bayes yang merupakan teknik utama dalam proses mendeteksi penyakit Gigi dan Rongga Mulut berdasarkan pengetahuan dari seorang pakar. Hasil pengujian diagnosis dengan tingkat akurasi sebesar 61%, maka dari itu penelitian yang dilakukan ini dapat dikatakan berhasil dalam mendiagnosa penyakit Gigi dan Rongga Mulut. Kata kunci: Sistem Pakar, Identifikasi, Gigi dan Rongga Mulut, Teorema Bayes.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KEPUASAN SISWA TERHADAP PROSES PEMBELAJARAN DI SMKS 2 SEMARAK DENGAN METODE (SAW) Abradika Abradika; Reno Supardi; Deri Lianda
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 1 (2025): February 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i1.2595

Abstract

Abstrak: Penelitian ini dilatarbelakangi oleh sekolah yang belum mengetahui secara pasti seberapa besar tingkat kepuasan siswa terhadap layanan pembelajaran dan sarana belajar di SMKS 2 Kota Bengkulu. Dengan tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui besarnya tingkat kepuasan siswa terhadap layanan pembelajaran dan sarana belajar pada SMKS 2 Kota Bengkulu.Metode penelitian ini menggunakan metode penelitian deskreptif kualitatif dengan model survey. Dari hasil penelitian menunjukkan kepuasan siswa terhadap layanan pembelajaran sangat puas. Kemudian dengan  kesimpulan dari penelitian ini bahwa tingkatkepuasan siswa terhadap layanan pembelajaran berada pada tingkat tinggi, dan tingkat kepuasan siswa terhadap sarana belajar berada pada tingkat tinggi dengan prosentase 90%. Kata kunci: Kepuasan, Layanan Pembelajaran, Sarana Belajar
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PRIORITAS DARI PARTISIPATIF MASYARAKAT DALAM PERENCANAAN PEMBANGUNAN DI PROVINSI BENGKULU Endrix Dialyu; Reno Supardi; Prahasti Prahasti
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 1 (2025): February 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i1.2596

Abstract

Abstrak: Pro Agar mempermudah dalam proses penentuan keputusan terkait penentuan prioritas pembangunan infrastruktur Bengkulu, maka dibuatlah sebuah program sistem pedukung keputusan. Sistem pendukung keputusan merupakan sistem yang berguna dalam membantu user dalam menentukan sebuah keputusan dengan proses yang sistematis. Sistem pendukung keputusan biasanya digunakan untuk menentukan suatu hal yang memiliki nilai kriteria yang dimana semakin banyak kriteria yang dipilih semakin besar kemungkinan sistem akan memilih objek tersebut. Dalam penyelesaian masalah terkait penentuan prioritas pembangunan, metode yang digunakan adalah meotde echnique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), yang berdasarkan multikriteria dengan ide dasarnya alternatif yang dipilih memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan memiliki jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Kata Kunci : SPK Prioritas pembangunan metode Topsis
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN DAN EVALUASI KINERJA TATA USAHA DENGAN METODE PREFERENCE SELECTION INDEX (PSI) DI SMAN 7 Fenti Randita; Jusuf Wahyudi; Devi Sartika
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 1 (2025): February 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i1.2597

Abstract

Abstrak: Penilaian kinerja diperlukan dalam suatu instansi untuk mengetahui keberhasilan dan ketidak berhasilan dalam melaksanakan tugasnya. Tujuan penelitian ini adalah membangun sistem pendukung keputusan untuk penilaian dan evaluasi terhadap Kinerja Kependidikan (Tata Usaha) di SMAN 7 Bengkulu Selatan. Salah satu metode yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan ini yaitu metode Preference Selection Index (PSI). Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk penilaian dan evaluasi kinerja tata usaha di SMAN 7 Bengkulu Selatan ini dibuat menggunakan Bahasa Pemrograman PHP dan Database MySQL. Aplikasi ini dapat menampung data pegawai tata usaha di SMAN 7 Bengkulu Selatan. Metode Preference Selection Index (PSI) dapat digunakan dalam proses penilaian dan evaluasi kinerja tata usaha di SMAN 7 Bengkulu Selatan ini. Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan 5 sample data, maka hasil yang didapatkan sesuai dengan hasil yang diproses menggunakan aplikasi. Dan rangking tertinggi diperoleh oleh Ibu Mila Herawati, A. Md. Sehingga ibu tersebut mendapatkan reward atas kinerja baiknya.
PENERAPAN METODE WASPAS DALAM PEMILIHAN ATLET BULU TANGKIS PUSAT PENDIDIKAN DAN LATIHAN PELAJAR DI DISPORA KOTA BENGKULU Radja Bagas Kara; Jusuf Wahyudi; Sapri Sapri
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 1 (2025): February 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i1.2598

Abstract

Abstrak: Bulu tangkis adalah suatu olahraga raket yang di mainkan oleh dua orang atau tunggal yang saling berlawanan. Bulu Tangkis bertujuan untuk mengembalikan shuttlecock kebidang lapangan permainan lawan dan tidak dapat dijangkau oleh lawan sehingga menghasilkan angka. Dispora kota Bengkulu  diadakan seleksi pemain bulu tangkis, Maka dari itu dibutuhkan suatu metode yang baik untuk penyeleksian pemain atlet bulu tangkis yaitu dengan menggunakan metode WASPAS. Metode waspas diharapkan dapat memberikan hasil yang lebih baik dalam membantu penentuan atlet bulu tangkis lebih maksimal. Kata kunci: Seleksi atlet, SPK, Metode Waspas
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN TINGKAT KEBERHASILAN GURU DI SMK NEGERI 3 LAHAT MENGGUNAKAN METODE WASPAS Ryon Yoga Ambara; Reno Supardi; Deri Lianda
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 1 (2025): February 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i1.2599

Abstract

Abstrak: Pada SMK Negeri 3 Lahat tersebut tingkat keberhasilan guru lihat dari hasil penilaian kinerja guru, dimana menurut Peraturan Menteri Negara Pendayagunaan Aparatur Negara dan Reformasi Birokrasi Nomor 16 Tahun 2009 penilaian kinerja guru adalah penilaian yang dilakukan terhadap setiap butir kegiatan tugas utama guru dalam rangka pembinaan karir, kepangkatan, dan jabatannya. Adapun kompetensi kinerja guru terkait dengan keberhasilan guru dilihat dari pedagogik, kepribadian, sosial dan profesional. Namun dalam proses penilaian tersebut, masih dilakukan secara manual sehingga sering terjadi kesalahan dalam memberikan hasil akhir dalam mengetahui keberhasilan guru dan juga membutuhkan waktu yang lama. Sistem pendukung keputusan dalam menentukan tingkat keberhasilan guru di SMK Negeri 3 Lahat menggunakan Metode WASPAS dapat membantu mengolah data guru serta memberikan informasi dan memberikan output informasi dari hasil pengolahan data serta dapat membantu dalam pengambilan keputusan untuk menentukan tingkat keberhasilan guru berdasarkan hasil olah data melalui Metode WASPAS. Dalam proses pengambilan keputusan, pada sistem pendukung keputusan ini telah diterapkan Metode WASPAS, sehingga hasil akhir yang diperoleh akan diurutkan berdasarkan ranking dari nilai tertinggi hingga nilai terendah. Berdasarkan data penilaian yang digunakan sebanyak 15 orang guru, maka diperoleh hasil rekomendasi tingkat keberhasilan guru adalah pertama mendapat alternatif ke 1 atas nama Nira Nopriani merupakan guru yang tingkat keberhasilan tertinggi dengan nilai WASPAS 0,953 disusul dengan rekomendasi ke 2 atas nama Nia Oktaria dengan nilai WASPAS 0,936, dan rekomendasi yang ke 3 atas nama Didi Firmansyah dengan nilai WASPAS 0,913. 
IMPLEMENTASI KEAMANAN PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN ALGORITMA LEAST CONGRUENTIAL GENERATOR DAN LEAST SIGNIFICANT BIT Natali Mevian Deaz; Juju Jumadi; Abdussalam Al Akbar
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 1 (2025): February 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i1.2600

Abstract

Abstrak: Steganografi LSB memanfaatkan Least Significant Bit dari data media penampung yang akan disubstitusikan dengan bit dari data pesan yang akan disembunyikan. Konsep LSB yang melakukan substitusi secara linear menyebabkan pesan yang disembunyikan dapat dibaca dengan mudah oleh pihak lain yang tidak berhak. Pengacakan dianggap perlu agar proses substitusi pada media penampung tidak dilakukan secara linear. LCG merupakan metode pembangkit bilangan acak semu yang mana akan menghasilkan bilangan acak menggunakan parameter a, b dan M. Bilangan acak yang dihasilkan relatif baik dengan penggunaan parameter yang tepat. Implementasi LCG dalam membangkitkan lokasi penyisipan secara acak memberikan keamanan tambahan terhadap pesan yang disembunyikan sehingga dapat menutupi kekurangan dari steganografi LSBDari hasil pengujian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa keamanan pesan pada citra digital menggunakan algoritma LCG dan LSB terbukti dapat memberikan keamanan tambahan yang cukup baik dan kualitas dari citra digital tidak berbeda antara menggunakan LCG dan tidak menggunakan LCG karena pada dasarnya penyisipan dilakukan oleh metode LSB sedangkan LCG hanya menentukan posisi pikselnya saja. Kata kunci : Least Significant Bit, Linear Congruential Generator, Citra Digital
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JURUSAN PADA SMKN 5 KOTA BENGKULU MENGGUNAKAN METODE VIKOR Reszha Rianda; Yupianti Yupianti; Lena Elfianty
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 8 No. 1 (2025): February 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i1.2601

Abstract

Abstrak: Dalam penerimaan siswa baru saat ini SMKN 5 Kota Bengkulu masih menggunakan cara manual yaitu dengan pengisisan form penjurusan siswa. Hal tersebut mengakibatkan jurusan yang tidak sesuai dengan minat, bakat, serta   kemampuan siswa.  mereka Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan aplikasi sistem pendukung keputusan untuk pemilihan jurusan pada SMKN 5 Kota Bengkulu. Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode Vikor dan dibuat menggunakan Bahasa Pemrograman PHP dan Database MySQL. Sistem Pendukung Keputusan pemilihan jurusan pada SMKN 5 Bengkulu dapat memberi kemudahan SMKN 5 Bengkulu dalam melakukan penjurusan bagi siswa SMKN 5 Bengkulu. Dengan sistem ini penjurusan siswa di SMKN 5 Bengkulu menjadi lebih cepat dan mudah sesuai dengan minat yang dipilih oleh siswa. Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Penjurusan Siswa, Vikor, SMKN 5 Kota Bengkulu

Page 204 of 365 | Total Record : 3645

 202   203   204   205   206 

Filter by Year

2018 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 4 (2026): August 2026 (1) Vol. 9 No. 3 (2026): June 2026 Vol. 9 No. 2 (2026): April 2026 Vol. 9 No. 1 (2026): February 2026 Vol 9, No 1 (2026): February 2026 Vol. 8 No. 4 (2025): November 2025 Vol 8, No 4 (2025): November 2025 Vol. 8 No. 3 (2025): August 2025 Vol 8, No 3 (2025): August 2025 Vol. 8 No. 2 (2025): May 2025 Vol 8, No 2 (2025): May 2025 Vol 8, No 1 (2025): February 2025 Vol. 8 No. 1 (2025): February 2025 Vol 7, No 4 (2024): November 2024 Vol. 7 No. 4 (2024): November 2024 Vol 7, No 3 (2024): August 2024 Vol. 7 No. 3 (2024): August 2024 Vol 7, No 2 (2024): May 2024 Vol. 7 No. 2 (2024): May 2024 Vol 7, No 1 (2024): February 2024 Vol. 7 No. 1 (2024): February 2024 Vol 6, No 3 (2023): October 2023 Vol. 6 No. 3 (2023): October 2023 Vol 6, No 2 (2023): June 2023 Vol 6, No 1 (2023): February 2023 Vol 5, No 3 (2022): October 2022 Vol. 5 No. 3 (2022): October 2022 Vol 5, No 2 (2022): June 2022 Vol 5, No 1 (2022): February 2022 Vol 4, No 3 (2021): October 2021 Vol 4, No 2 (2021): June 2021 Vol 4, No 1 (2021): February 2021 Vol 3, No 2 (2020): August 2020 Vol 3, No 1 (2020): February 2020 Vol 2, No 2 (2019): August 2019 Vol 2, No 1 (2019): February 2019 Vol 1, No 2 (2018): August 2018 Vol 1, No 2 (2018): August 2018 Vol 1, No 1 (2018): February 2018 Vol 1, No 1 (2018): February 2018 More Issue