cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Fendi Aji Purnomo
Contact Email
fendi_aji@mipa.uns.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
ijai@mipa.uns.ac.id
Editorial Address
-
Location
Kota surakarta,
Jawa tengah
INDONESIA
Indonesian Journal of Applied Informatics
Published by Universitas Sebelas Maret
ISSN : 25483846     EISSN : 25985981     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Indonesian Journal of Applied Informatics publishes articles that are of significance in their respective fields whilst also contributing to the discipline of informatics as a whole and its application. Every incoming manuscript will first be examined by the Editorial Board in accordance with sub-fields of research and attention to elements of conformity with the format and guidelines for writing Indonesian Journal of Applied Informatics. Each manuscript is declared eligible by the editor will be returned to the author (if there are repairs) or can be directly issued (if there is no revision required).
Arjuna Subject : -
Articles 160 Documents
 12   13   14   15   16 
Digitalisasi Sistem Perpustakaan Sebagai Upaya Pengembangan Literasi Siswa Di SMA Negeri 1 Kayen Kabupaten Pati Fakhrizal Mustaqim; Maryam Maryam
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 8, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v8i1.76798

Abstract

AbstrakLiterasi digital bertujuan untuk meningkatkan keterampilan yang diperlukan untuk menerima, menganalisis, dan mengevaluasi berbagai bentuk informasi dari kegiatan membaca. Proses peminjaman yang dilakukan secara manual menyebabkan peminjaman buku membutuhkan waktu lama, sehingga memerlukan keterlibatan teknologi informasi yang berfungsi untuk menginformasikan buku perpustakaan serta memudahkan peminjam yang dibatasi oleh jarak dan waktu. Aplikasi digitalisasi sistem perpustakaan digunakan sebagai upaya pengembangan literasi pada siswa di SMA Negeri 1 Kayen Kabupaten Pati. Sistem ini dapat memberitahukan informasi buku, ketersediaan buku, menampilkan video pembelajaran, melakukan transaksi peminjaman online melalui website menggunakan barcode yang berisi kode reservasi, memudahkan petugas memonitoring peminjam, membuat laporan, dan dapat mengingatkan peminjam untuk masa peminjaman akan berakhir melalui fitur notifikasi. Metode yang digunakan membangun aplikasi ini menggunakan metode waterfall, yaitu: analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Keunggulan dari penelitian ini berupa fungsi untuk reservasi buku yang diimplementasikan dalam teknologi barcode. Selain itu, untuk mengantisipasi keterlambatan pengembalian buku, fitur notifikasi dibuat dan akan muncul pada halaman riwayat peminjaman. Sistem ini mampu mengelola data pustaka, data transaksi, mengakses video pembelajaran, dan laporan.==============================================AbstractDigital literacy aims to improve the skills needed to receive, analyze and evaluate various forms of information from reading activities. The process of borrowing that is done manually causes borrowing books to take a long time, so it requires the involvement of information technology which functions to inform library books and make it easier for borrowers who are limited by distance and time. The application of digitizing the library system is used as an effort to develop literacy in students at SMA Negeri 1 Kayen, Pati Regency. This system can notify book information, book availability, display learning videos, make online loan transactions via the website using a barcode that contains a reservation code, make it easier for officers to monitor borrowers, make reports, and can remind borrowers that the loan period will end through the notification feature. The method used to build this application uses the waterfall method, namely: requirements analysis, system design, implementation, testing, and maintenance. The advantage of this research is the book reservation function implemented in barcode technology. In addition, to anticipate delays in returning books, a notification feature is made and will appear on the borrowing history page. This system is capable of managing library data, transaction data, accessing learning videos, and reports.
Analisis Perbandingan Algoritma Pembelajaran Mesin untuk Meningkatkan Akurasi dan Klasifikasi Tumor Otak Joy Lawa Rizky; Zico Pratama Putra
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 9, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v9i1.90101

Abstract

Abstrak: Klasifikasi tumor otak bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan kinerja beberapa algoritma pembelajaran mesin dalam klasifikasi tumor otak menggunakan Citra MRI. Dalam penelitian ini, metodologi yang digunakan melibatkan pengujian algoritma tradisional seperti K-Nearest Neighbors (KNN), Naïve Bayes, Support Vector Machines (SVM), dan beberapa arsitektur Deep Learning seperti Neural Network Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari citra MRI otak yang telah dilabeli secara manual oleh ahli radiologi. Kami membandingkan kinerja algoritma berdasarkan beberapa metrik evaluasi,  termasuk akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma berbasis Neural Network (0.99) secara signifikan mengungguli algoritma tradisional seperti KNN (0.98), Naive Bayes (0.97), dan SVM (0.98) dalam hal akurasi dan ketahanan terhadap variasi data. Namun, algoritma Neural Network dan metode ensemble menunjukkan kinerja yang kompetitif dengan keuntungan dalam hal interpretabilitas dan kecepatan pelatihan. Studi ini menyoroti keunggulan dan keterbatasan masing-masing algoritma dalam konteks klasifikasi tumor otak dan memberikan panduan praktis untuk memilih algoritma yang paling sesuai berdasarkan kebutuhan klinis dan karakteristik dataset. Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk mengoptimalkan integrasi metode-metode ini dalam sistem pendukung keputusan klinis guna meningkatkan hasil diagnosis dan perawatan pasien===============================================Abstract:Brain tumor classification aims to evaluate and compare the performance of various machine learning algorithms in classifying brain tumors using MRI images. In this study, the methodology involves testing traditional algorithms such as K-Nearest Neighbors (KNN), Naïve Bayes, Support Vector Machines (SVM), and several deep learning architectures, including Neural Networks. The dataset used consists of brain MRI images manually labeled by radiology experts. We compared the performance of these algorithms based on several evaluation metrics, including accuracy, precision, recall, and F1-score. The results show that Neural Network-based algorithms (0.99) significantly outperform traditional algorithms such as KNN (0.98), Naïve Bayes (0.97), and SVM (0.98) in terms of accuracy and robustness to data variation. However, Neural Networks and ensemble methods demonstrated competitive performance with advantages in interpretability and training speed. This study highlights the strengths and limitations of each algorithm in the context of brain tumor classification and provides practical guidance for selecting the most suitable algorithm based on clinical needs and dataset characteristics. Further research is needed to optimize the integration of these methods into clinical decision support systems to enhance diagnosis and treatment outcomes for patients
Implementasi Peramalan Penjualan Nasi Kotak Este Catering Berbasis Web dengan Metode Double Exponential Smoothing Ludytio Akhsanul In'am; Joseph Dedy Irawan; Suryo Adi Wibowo
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 9, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v9i1.95162

Abstract

Abstrak:Penelitian ini bertujuan untuk menghadirkan solusi teknologi informasi yang inovatif dalam bentuk peramalan penjualan nasi kotak eSTe Catering dengan menggunakan metode Double Exponential Smoothing berbasis website, guna meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam melakukan peramalan penjualan pada usaha eSTe Catering. Diharapkan melalui penelitian ini, penjualan lebih terukur dan pemilik usaha mudah untuk memonitoring penjualan dalam usaha catering nasi kotaknya. Melalui metode Double Exponential Smoothing, peramalan penjualan nasi kotak dilakukan perhitngan peramalan dalam perbulan, yang membantu meningkatkan efektivitas penjualan. Pengujian menggunakan metode blackbox menunjukkan bahwa sistem berfungsi sesuai ekspektasi dan dapat diandalkan dalam meminimalisir error serta meningkatkan kualitas peramalan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa aplikasi berbasis web ini efektif dalam mendukung peramalan nasi kotak dan disarankan untuk dikembangkan lebih lanjut menjadi aplikasi berbasis mobile untuk meningkatkan fleksibilitas, aksesibilitas dan efisiensi.===================================================Abstract:This research aims to present innovative information technology solutions in the form of forecasting sales of eSTe Catering boxed rice using the website-based Double Exponential Smoothing method, in order to increase efficiency and effectiveness in forecasting sales at eSTe Catering business. It is hoped that through this research, sales are more measurable and business owners are easy to monitor sales in their boxed rice catering business. Through the Double Exponential Smoothing method, forecasting of boxed rice sales is done monthly, which helps increase sales effectiveness. Testing using the blackbox method shows that the system functions as expected and is reliable in minimizing errors and improving forecasting quality. The results of this study indicate that this web-based application is effective in supporting the forecasting of boxed rice and it is recommended to be further developed into a mobile-based application to improve flexibility, accessibility and efficiency.
Front Matter Vol 7 No 2 ijai ijai
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 7, No 2 (2023)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

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

Abstract

Rancang Bangun Hand Sanitizer Otomatis Berbasis Mikrokontroler Muhammad Sholihul Abdillah
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 8, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v8i2.83499

Abstract

Abstrak Tangan merupakan salah satu media penyebaran virus corona dan penyakit lain yang disebabkan oleh kuman, bakteri, dan virus yang tertinggal pada tangan setelah beraktivitas. Oleh karena itu, membersihkan tangan sangat penting dilakukan oleh setiap orang untuk mencegah penyebarannya. Hand sanitizer merupakan pembersih tangan yang memiliki kemampuan antibakteri dalam menghambat hingga membunuh bakteri, membuat mencuci tangan lebih praktis tanpa harus menggunakan air mengalir dan sabun. Namun, di tempat umum, penggunaan hand sanitizer masih banyak diterapkan secara manual, seperti pengambilan dengan menekan wadahnya, yang bisa menjadi sarang virus dan bakteri. Hal ini tidak efisien, dan pemakaian hand sanitizer belum optimal kebersihannya. Penelitian ini akan menganalisis pembuatan alat hand sanitizer otomatis berbasis mikrokontroler agar dapat digunakan dengan mudah, efisien, dan praktis. Alat ini dirancang bekerja secara otomatis untuk mengeluarkan cairan dengan sensor ultrasonik berdasarkan jarak objek yang ditentukan pada source code. Alat ini dilengkapi HMI (Human Module Interface) menggunakan Arduino Uno dan dapat bekerja dengan baik setelah pengujian. Hasil penelitian menunjukkan persentase error jarak objek yang terbaca oleh sensor ultrasonik dari sepuluh data dengan tiga kali percobaan. Persentase error tertinggi terdapat pada data pertama dengan nilai 5 cm, terjadi pada percobaan II dengan nilai sebesar 20% dan rata-rata 6,67%. Persentase error terendah bernilai 0,00% pada data kedua dan kesembilan.===============================================AbstractHands are one of the media for the spread of the Corona virus and other diseases caused by germs, bacteria, and viruses left on hands after activities. Therefore, hand cleaning is essential for everyone to prevent its spread. Hand sanitizer is a hand cleaner with antibacterial capabilities to inhibit and kill bacteria, making hand washing more practical without using running water and soap. However, in public places, the use of hand sanitizer is still mostly applied manually, such as pressing the container, which can harbor viruses and bacteria. This is inefficient, and the use of hand sanitizer is not yet optimally hygienic. This research will analyze the creation of a microcontroller-based automatic hand sanitizer device, to be used easily, efficiently, and practically. This device is designed to work automatically to dispense liquid using an ultrasonic sensor based on the object's distance specified in the source code. This device is equipped with HMI (Human Module Interface) using Arduino Uno and can work well after testing. The research results show the error percentage of the object's distance read by the ultrasonic sensor from ten data points with three trials. The highest error percentage was in the first data point, valued at 5 cm, occurring in the second trial with a value of 20% and an average of 6.67%. The lowest error percentage was 0.00% in the second and ninth data points. 
Sistem Informasi Geografis Menggunakan Algoritma C4.5 untuk Prediksi Hasil Panen Padi di Kabupaten Simalungun Fitri Annisa Purba; Ali Ikhwan
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 9, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v9i1.94772

Abstract

Abstrak:Kabupaten Simalungun merupakan salah satu daerah penghasil padi utama di Indonesia, yang kadang menghadapi fluktuasi hasil panen. Rendahnya hasil panen padi dapat menurunkan nilai jual dan keuntungan petani, sehingga diperlukan analisis data yang mampu memprediksi hasil panen secara akurat agar lebih efektif dan berkelanjutan. Penelitian ini mengembangkan sistem informasi geografis (SIG) berbasis web untuk memetakan hasil panen padi di Kabupaten Simalungun, menggunakan Algoritma C4.5 sebagai metode prediksi. Data yang diolah mencakup hasil panen padi tahun 2023-2024 dengan 1.000 sampel dan lima atribut utama, seperti luas lahan dan curah hujan, yang menghasilkan tingkat akurasi prediksi sebesar 85%. Sistem ini dirancang menggunakan XAMPP, MySQL, dan Framework Laravel, serta visualisasi peta dilakukan melalui Leaflet.js. Kontribusi utama penelitian ini adalah memberikan alat berbasis SIG yang tidak hanya mempermudah pemetaan hasil panen secara visual, tetapi juga meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan Dinas Pertanian, seperti mengidentifikasi kecamatan dengan hasil panen rendah untuk prioritas bantuan dan membantu petani memantau perkembangan hasil panen secara spasial. Dengan prediksi yang lebih akurat, sistem ini berpotensi mendukung peningkatan efisiensi alokasi sumber daya dan kebijakan pertanian berbasis data.=============================Abstract: Simalungun Regency is one of Indonesia's major rice-producing regions, often facing fluctuations in harvest yields. Low rice yields can reduce sales value and farmers' profits, necessitating a data-driven analysis to accurately predict harvests for more effective and sustainable agricultural planning. This study developed a web-based Geographic Information System (GIS) to map rice harvest yields in Simalungun Regency, utilizing the C4.5 algorithm as a prediction method. The processed data included rice harvest results for 2023-2024, consisting of 1,000 samples and five key attributes, such as land size and rainfall, achieving a prediction accuracy rate of 85%. The system was built using XAMPP, MySQL, and the Laravel Framework, with harvest mapping visualized through Leaflet.js. The primary contribution of this study is providing a GIS-based tool that not only simplifies the visual mapping of harvest results but also enhances the effectiveness of decision-making by the Department of Agriculture. This includes identifying sub-districts with low harvest yields for prioritized aid and assisting farmers in monitoring harvest progress spatially. With more accurate predictions, this system has the potential to support efficient resource allocation and data-driven agricultural policies.
Sistem Biometrik Pengenalan Wajah dengan Metode Grey Level Co-Occurrence Matrix dan Support Vector Machine Adhitiyah Redaya Kusuma Bhakti; Abduh Riski; Ahmad Kamsyakawuni
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 7, No 2 (2023)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v7i2.69069

Abstract

Abstrak Teknologi biometrik wajah dikembangkan untuk mengenali seseorang secara unik. Pada penelitian ini biometrik diaplikasikan pada aplikasi pengenalan wajah dengan citra wajah manusia sebagai objeknya menggunakan metode Grey Level Co-Occurrence Matrix dan Support Vector Machine. Metode GLCM merupakan metode yang digunakan untuk proses ekstraksi fitur citra. Sedangkan SVM digunakan untuk proses pengenalan/identifikasi. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapat hasil akurasi yang baik untuk pengenalan wajah melalui kedua metode yang digunakan. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah akurasi pada data pelatihan sebesar 93% dengan total 200 citra wajah. Sedangkan pada data pengujian diperoleh akurasi sebesar 90% untuk 50 citra wajah.===================================================AbstractFacial biometric technology was developed to uniquely recognize a person. In this research, biometrics was applied to face recognition applications with human face images as objects using the Gray Level Co-Occurrence Matrix and Support Vector Machine methods. The GLCM is a method used for the image feature extraction process. While SVM is used for the identification process. The purpose of this research is to get good accuracy results for face recognition through the two methods used. The results obtained from this research are the accuracy of the training data by 93% with a total of 200 face images. While the test data obtained an accuracy of 90% for 50 face images.
Soil Temperature and Moisture Forecasting Using Exponential Smoothing Method Based on Mean Absolute Percentage Error Muhamad Nur Azmi Wahyudi; Cucuk Wawan Budiyanto; Mohd. Shafie bin Bakar
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 8, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v8i2.73272

Abstract

Soil is an essential medium for almost all plants. Temperature and moisture in the soil become one of the factors that affect plant growth. Unbalanced or unfavorable soil conditions will adversely affect the plant. Therefore, soil conditions, including temperature and moisture, must be monitored to maintain plant health. Forecasting can be used to find out the soil condition in the future so that strategies can be prepared to deal with these conditions. This forecasting is carried out based on existing soil temperature and moisture data, which is then processed using the exponential smoothing method and mean absolute percentage error as a reference for the error rate or accuracy of the forecasting. The application of these methods succeeded in producing forecasting with very good overall accuracy.
Pengembangan Aplikasi Game Edukasi Bahasa Inggris untuk Anak Usia Dini Berbasis Android dengan Menerapkan Metode Gamification Nurul Afni; Yola Permata Bunda
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 9, No 1 (2024)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v9i1.94482

Abstract

Abstrak:Dalam era informasi dan globalisasi, kemampuan berbahasa Inggris menjadi penting untuk mendukung sumber daya manusia yang kompeten. Namun demikian, penerapan penguasaan bahasa Inggris selama masa kanak-kanak di Indonesia terus menunjukkan kecenderungan monoton. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang aplikasi game edukasi berdasarkan teknologi Android, mengintegrasikan teknik gamifikasi untuk meningkatkan keterlibatan dan hasil dalam pembelajaran bahasa Inggris untuk anak kecil. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini meliputi Multimedia Development Life Cycle (MDLC), yang terdiri dari enam tahapan: konsep, desain, pengumpulan bahan, perakitan, pengujian, dan distribusi. Pengujian dilakukan terhadap 6 guru sebagai responden untuk mengukur efektivitas aplikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi ini berhasil meningkatkan motivasi dan keterlibatan anak-anak dalam belajar bahasa Inggris. Rata-rata kepuasan pengguna berkisar antara 83.33% hingga 95.83%, dengan aspek motivasi dan keterlibatan serta kepuasan guru mendapat skor tertinggi sebesar 95.83%.=============================================Abstract:In the era of information and globalization, English proficiency is essential for developing competent human resources. However, English education for early childhood in Indonesia often remains monotonous. Therefore, this study aims to develop an Android-based educational Game application using Gamification methods to enhance engagement and learning outcomes in early childhood English education. The research employs the Multimedia Development Life Cycle (MDLC) method, consisting of six stages: concept, design, material collection, assembly, testing, and distribution. The application was tested on 6 teachers to measure its effectiveness. The findings show that the application successfully increased children's motivation and engagement in learning English. The average user satisfaction ranged from 83.33% to 95.83%, with motivation and engagement, as well as teacher satisfaction, receiving the highest scores at 95.83%. 
Pemetaan Prediksi Jumlah Penerima Bantuan PKH Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing Di Kota Pontianak Muhammad Chairul Febriansyah; Dian Prawira; Renny Puspita Sari
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 8, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v8i1.76804

Abstract

Abstrak Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan yang terjadi di Indonesia. Di Kota Pontianak tercatat persentase penduduk miskin sebesar 4,6 persen pada Maret 2019. Salah satu upaya yang dilakukan pemerintah khususnya Dinas Sosial Kota Pontianak adalah memberikan bantuan sosial Program Keluarga Harapan (PKH). Namun jumlah peserta yang masuk menerima bantuan PKH dengan jumlah pendamping atau pengawas peserta bantuan PKH tidak seimbang. Sehingga penyaluran bantuan tidak tepat sasaran dapat terjadi. Maka dari itu akan dibangun Sistem Informasi Geografis menggunakan metode Single Exponential Smoothing yang dapat memprediksi jumlah PKH dengan menghitung menggunakan data masa lalu untuk menentukan sesuatu di masa depan. Hasil penelitian ini berupa Sistem Informasi Geografis berbasis website yang menginformasikan hasil perhitungan prediksi jumlah penerima bantuan PKH tiap konstanta yang digunakan dan merepresentasikannya dalam bentuk peta visual berdasarkan kecamatan dan kelurahan sehingga membantu Dinas Sosial Kota Pontianak mengambil langkah tepat dalam pengelolaan dan pengawasan program PKH. Sistem ini telah dilakukan pengujian fungsional sistem menggunakan metode black box testing dan memperoleh hasil sesuai dengan yang diharapkan. Sedangkan pengujian antarmuka sistem dilakukan kepada 30 responden melalui kuesioner online memperoleh hasil persentase 88,48%.================================================AbstractPoverty is one of the problems that occur in Indonesia. In Pontianak City, the percentage of poor people was recorded at 4.6 percent in March 2019. One of the efforts made by the government, especially the Pontianak City Social Service, is to provide social assistance for the Family Hope Program (PKH). However, the number of participants who entered to receive PKH assistance with the number of assistants or supervisors for PKH assistance participants was unequal. So that the distribution of aid that is not on target can occur. Therefore a Geographic Information System will be built using the Single Exponential Smoothing method which can predict the number of PKH by calculating using past data to determine something in the future. The results of this study are in the form of a website-based Geographic Information System which informs the prediction results of the number of PKH beneficiaries for each constant used and represents them in the form of a visual map based on sub-districts and wards to help the Pontianak City Social Service take the right steps in managing and supervising the PKH program. This system has carried out functional testing of the system using the black box testing method and obtained the results as expected. While testing the system interface was carried out on 30 respondents via online questionnaires, obtaining a percentage of 88.48%.

Page 14 of 16 | Total Record : 160

 12   13   14   15   16 

Filter by Year

2016 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 9, No 1 (2024) Vol 8, No 2 (2024) Vol 8, No 1 (2023) Vol 7, No 2 (2023) Vol 7, No 1 (2022) Vol 6, No 2 (2022) Vol 6, No 1 (2021) Vol 5, No 2 (2021) Vol 5, No 1 (2020) Vol 4, No 2 (2020) Vol 4, No 1 (2019) Vol 3, No 2 (2019) Vol 3, No 1 (2018) Vol 2, No 2 (2018) Vol 2, No 1 (2017) Vol 1, No 2 (2017) Vol 1, No 1 (2016) More Issue