cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Arif Bijaksana Putra Negara
Contact Email
arifbpn@untan.ac.id
Phone
+62811578624
Journal Mail Official
editor_justin@informatika.untan.ac.id
Editorial Address
Sekretariat Justin Gedung Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. Hadary Nawawi Pontianak 78124
Location
Kota pontianak,
Kalimantan barat
INDONESIA
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)
Published by Universitas Tanjungpura
ISSN : 24603562     EISSN : 26208989     DOI : http://dx.doi.org/10.26418/justin
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
JUSTIN aims to publish research results and thoughts among academics, researchers, scientists, and practitioners in the field of informatics/computer science so that they are freely available to the public, and support the exchange of knowledge. The scope of JUSTIN is but is not limited to the following: theory and information science, information systems, information security, data processing and structure, programming and computing, software engineering, informatics, computer science, computer engineering, architecture and computer networks, robotics, parallel and distributed computing, operating systems, compilers and interpreters, games, numerical methods, mobile computing, natural language processing, data mining, cognitive systems, speech processing, machine learning, artificial intelligence, expert systems, geographical information systems, computational theory, and informatics applications in various fields.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 17 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol 14, No 1 (2026)" : 17 Documents clear
Perbandingan Akurasi dan Performa MobileNetV2 dan EfficientNetV2 Untuk Klasifikasi Sampah S Dharojat, Naufal Farros; Furqonsyah, M. Yugo Cahyo; Ghifary, Filamsi Mabda; Ardiyanto, Deny Faishal; Hidayattullah, Muhammad Fikri
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2026)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v14i1.89086

Abstract

Penelitian ini mengevaluasi kinerja model MobileNetV2 dan EfficientNetV2 untuk klasifikasi sampah menggunakan dataset gambar. Dataset yang diperoleh dari Kaggle terdiri dari 3.270 gambar yang dibagi menjadi lima kategori: botol kaca, botol plastik, gelas plastik, kaleng, dan kardus. Dataset ini dibagi menjadi set pelatihan (80%) dan pengujian (20%), dengan langkah-langkah pra-pemrosesan seperti pengubahan ukuran, normalisasi, dan augmentasi diterapkan untuk mengoptimalkan kinerja model. MobileNetV2, yang dirancang untuk efisiensi komputasi, mencapai akurasi 98% dengan kesalahan klasifikasi minimal, menunjukkan kinerja yang kuat dalam mengidentifikasi kategori sampah. Sebaliknya, EfficientNetV2 menunjukkan akurasi yang jauh lebih rendah, yaitu 27%, dengan tingkat kesalahan klasifikasi yang tinggi di semua kelas, mengindikasikan pelatihan yang tidak memadai dan potensi masalah optimasi. Metode evaluasi, termasuk akurasi, presisi, recall, dan F1-score, semakin menyoroti keunggulan kinerja MobileNetV2. Temuan ini menunjukkan bahwa MobileNetV2 lebih cocok untuk tugas klasifikasi sampah, terutama di lingkungan dengan keterbatasan sumber daya, sementara EfficientNetV2 memerlukan penyesuaian lebih lanjut untuk meningkatkan efektivitasnya.
Sistem Pakar Diagnosis Penyakit pada Ayam Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Website Azzahra, Debrina; Kaniawulan, Ismi; Rezmi, Mohzen Gito
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2026)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v14i1.96548

Abstract

Tingginya angka kematian ayam di Kabupaten Purwakarta menunjukkan perlunya sistem pendukung diagnosis yang cepat dan akurat, terutama di tengah keterbatasan tenaga medis hewan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pakar diagnosis penyakit ayam berbasis web menggunakan metode Certainty Factor untuk membantu peternak mengenali gejala penyakit secara mandiri. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan model Waterfall, meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Basis pengetahuan disusun melalui wawancara dengan pakar, dan nilai Certainty Factor divalidasi melalui konsultasi berulang. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan diagnosis yang konsisten dengan penilaian pakar dan memberikan informasi pendukung berupa gejala terkait serta saran penanganan awal. Evaluasi juga memperlihatkan bahwa sistem dapat membantu mempercepat proses identifikasi penyakit. Namun, sistem masih memiliki keterbatasan pada jumlah penyakit yang tercakup dan ketergantungan pada nilai pakar. Penelitian ini berkontribusi pada penyediaan alat diagnosis awal yang mudah diakses untuk mendukung upaya pengendalian penyakit unggas di tingkat peternak.
Implementasi IoT dalam Monitoring Kualitas Air dan Suhu pada Budidaya Ikan Discus Yudha, Afri
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2026)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v14i1.93597

Abstract

Ikan discus merupakan salah satu ikan hias bernilai ekonomi tinggi namun sangat sensitif dan memerlukan pemantauan ketat terhadap kualitas air. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem monitoring berbasis IoT menggunakan sensor pH, suhu, dan kekeruhan untuk mendukung budidaya ikan discus secara real-time. Penelitian ini termasuk penelitian terapan dengan pendekatan rekayasa prototipe yang meliputi analisis masalah, kebutuhan, perancangan hardware-software, pengujian, dan kesimpulan, dengan NodeMCU ESP8266 sebagai mikrokontroler utama. Evaluasi dilakukan melalui kalibrasi sensor terhadap larutan pH standar (4,01, 6,86, dan 9,18) sebanyak 15 kali pengukuran, pembandingan sensor suhu dengan termometer digital (6 kali pengukuran), serta uji kekeruhan pada kondisi air jernih dan keruh. Hasil menunjukkan akurasi sensor pH 91,94%-98,98%, suhu 98,43%, dan kekeruhan membedakan air keruh (>15 NTU) dari jernih secara signifikan. Sistem alarm (buzzer dan LED) merespons cepat saat parameter melebihi batas normal, sementara antarmuka web menampilkan data numerik dan grafik real-time. Ruang lingkup penelitian terbatas pada prototipe laboratorium dengan keterbatasan seperti delay data pada internet yang tidak stabil dan kebutuhan kalibrasi rutin. Kontribusi penelitian meliputi solusi efisien untuk mengurangi risiko kematian ikan dan menunjukkan potensi sebagai dasar pengembangan sistem monitoring kualitas air yang lebih andal dan skalabel untuk budidaya ikan discus.
Rancang Bangun Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis Website Menggunakan Framework Laravel Dengan Integrasi RFID dan Barcode Buku Pratama, Rizki Dian; Nisa, Fidyatun; Fachrurrazi, Sayed
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2026)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v14i1.94938

Abstract

Pendidikan merupakan kunci utama dalam membangun masa depan bangsa. Salah satu aspek penting dalam pendidikan adalah pengelolaan perpustakaan yang baik, karena perpustakaan memiliki peran strategis dalam meningkatkan kualitas literasi peserta didik. Perpustakaan tidak hanya menjadi tempat penyimpanan buku, tetapi juga sebagai pusat sumber belajar yang mendukung proses pembelajaran secara mandiri. Namun, SMP Negeri 13 Binjai masih menghadapi berbagai tantangan dalam pengelolaan perpustakaan yang masih dilakukan secara manual, seperti pencatatan peminjaman, pengembalian, dan pengelolaan koleksi buku. Pendekatan manual ini sering kali menimbulkan berbagai permasalahan, seperti kesalahan pencatatan, keterlambatan pengembalian, data yang tidak sinkron, serta kesulitan dalam melacak riwayat peminjaman dan pengembalian buku oleh peserta didik maupun guru. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Informasi Perpustakaan berbasis website dengan menggunakan framework Laravel Dengan Integrasi RFID dan Barcode Buku. Sistem ini dikembangkan untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, serta kemudahan akses dalam pengelolaan data perpustakaan, termasuk pencatatan peminjaman, pengembalian, dan pengelolaan koleksi buku secara lebih sistematis dan terstruktur. Metode pengembangan sistem menggunakan model Waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, hingga tahap pengujian akhir. Teknologi yang digunakan dalam pengembangan meliputi HTML, CSS, PHP, dan Laravel sebagai framework utama. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat berfungsi dengan baik dan memperoleh tanggapan positif dari pengguna. Berdasarkan kuesioner yang disebarkan, sebanyak 91,3% responden menilai desain sistem baik, 89,9% merasa puas terhadap layanan sistem, dan 88,7% menyatakan bahwa sistem ini efisien dalam mendukung kegiatan literasi dan administrasi perpustakaan. Dengan adanya sistem ini, diharapkan pengelolaan perpustakaan di SMP Negeri 13 Binjai menjadi lebih modern, terintegrasi, serta mendukung peningkatan budaya membaca dan literasi digital di lingkungan sekolah. Selain itu, sistem ini juga diharapkan dapat menjadi contoh bagi sekolah lain dalam menerapkan teknologi informasi untuk mendukung manajemen perpustakaan secara optimal.
Implementasi Realtime Cloud Messaging pada Aplikasi Siprama Berbasis Mobile Oktavia, Chaulina Alfianti; Gandhi, Aditya
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2026)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v14i1.89659

Abstract

Pramuka adalah organisasi kepanduan yang telah lama menjadi sarana bagi pemuda untuk mengembangkan karakter, keterampilan, dan kecakapan hidup. Namun, pengelolaan data anggota dewasa Pramuka sering kali masih dilakukan secara manual, mengakibatkan kendala administratif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi pendataan anggota dewasa berbasis teknologi modern. Aplikasi ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi proses pendataan, mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat, serta memanfaatkan teknologi cloud untuk pengelolaan data yang aman dan handal. Pengembangan aplikasi melibatkan survei, analisis kebutuhan, serta desain sistem berbasis teknologi informasi. Hasil penelitian berupa aplikasi berbasis mobile dengan penyimpanan Firebase yang dapat diakses secara online, memberikan kemudahan informasi terkait data anggota dewasa Pramuka di Kota Malang.
Perancangan UI Aplikasi Subot Untuk Kebutuhan Pembelajaran Berbasis Mobile Menggunakan Metode Design Thinking ( Studi Kasus : Sukarobot Academy) Tahlia, Nita; Lattu, Arny; Permana, Anton
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2026)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v14i1.96564

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong lembaga pendidikan untuk terus berinovasi dalam meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses pembelajaran. Sukarobot Academy, sebagai lembaga pelatihan berbasis teknologi, menghadapi permasalahan dalam pengelolaan data pembelajaran, seperti jadwal, absensi, dan rekapitulasi data yang masih dilakukan secara manual. Hal ini berpotensi menyebabkan ketidakteraturan, kesalahan pencatatan, serta kurangnya efisiensi dalam pelaporan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang antarmuka pengguna (UI) dari aplikasi SUBOT berbasis mobile sebagai solusi digital untuk mendukung sistem kebutuhan pembelajaran yang lebih terstruktur. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Design Thinking, yang terdiri dari lima tahapan utama: empathize, define, ideate, prototype, dan test. Setiap tahapan diterapkan untuk memahami kebutuhan pengguna, merancang solusi, dan menguji keefektifan desain yang dihasilkan. Aplikasi SUBOT dikembangkan dengan fitur utama seperti pengelolaan jadwal pembelajaran, pengisian absensi secara digital, serta rekap data otomatis. Sistem ini dirancang untuk digunakan oleh tiga jenis pengguna, yaitu trainer, leader, dan admin. Masing-masing memiliki akses dan fungsi yang disesuaikan dengan peran dan tanggung jawabnya dalam ekosistem pembelajaran di Sukarobot Academy. Hasil pengujian antarmuka menggunakan metode System Usability Scale (SUS) menunjukkan skor sebesar 78,5. Skor ini dikategorikan "Good" hingga mendekati "Excellent" menurut adjective rating scale, serta masuk dalam kategori "Acceptable" pada acceptability range, yang menunjukkan bahwa desain aplikasi SUBOT diterima dengan baik dan memberikan pengalaman pengguna yang memuaskan.
Evaluasi Kinerja Random Forest, SVM, dan Transformer untuk Klasifikasi Komentar Judi Online di Youtube Arroyan, Devina; Handayani, Maya Rini; Umam, Khothibul; Ulinuha, Masy Ari
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2026)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v14i1.94059

Abstract

Maraknya komentar bermuatan promosi judi online di platform YouTube menimbulkan kekhawatiran terhadap kenyamanan dan keamanan digital, khususnya bagi pengguna muda. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kinerja tiga metode klasifikasi teks dalam mendeteksi komentar judi online berbahasa Indonesia, yaitu Transformer (IndoBERT), Support Vector Machine (SVM), dan Random Forest. Dataset yang digunakan terdiri dari 5.000 komentar hasil ekstraksi dari beberapa video YouTube yang kemudian melalui proses pelabelan manual dan prapemrosesan teks. Proses evaluasi dilakukan menggunakan skema pembagian data latih–uji sebesar 80:20 dengan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score sebagai ukuran performa. Hasil menunjukkan bahwa IndoBERT memberikan performa terbaik dengan akurasi 98,70% dan F1-score 0,98, lebih tinggi dibandingkan SVM (88,85%) dan Random Forest (79,62%). Studi ini memiliki keterbatasan pada jumlah dan keragaman dataset yang masih terbatas, sehingga performa model berpotensi berubah ketika diterapkan pada skala data yang lebih luas atau domain komentar lain. Penelitian lanjutan dapat mempertimbangkan penambahan data dari berbagai kategori konten YouTube serta penerapan teknik augmentasi data untuk meningkatkan generalisasi model.
Pemetaan Kawasan Prioritas Pengelolaan Sampah Indonesia dengan Algoritma DBSCAN Agustono, Hendri; Gunawan, Risky
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2026)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v14i1.95328

Abstract

Indonesia sebagai negara dengan jumlah penduduk terbesar keempat menghadapi tantangan pengelolaan sampah yang masif dalam pencapaian SDG 12, ditambah dengan ketimpangan infrastruktur antar 38 provinsi. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi dan memetakan kawasan prioritas pengelolaan sampah di tingkat provinsi untuk mendukung alokasi sumber daya yang efisien. Penelitian ini mengintegrasikan Principal Component Analysis (PCA) untuk reduksi dimensi, uji Statistik Hopkins untuk validasi klasterabilitas, penentuan jumlah klaster terbaik dengan Indeks Davies Bouldin dan Silhouette Score, serta algoritma Density Based Spatial Clustering of Application with Noise (DBSCAN) untuk pengelompokkan 38 provinsi berdasarkan lima indikator produksi sampah dari Sistem Informasi Pengelolaan Sampah Nasional (SIPSN) tahun 2023. Kebaruan penelitian terletak pada integrasi PCA, uji Statistik Hopkins, dan DBSCAN pada data pengelolaan sampah nasional 38 provinsi di Indonesia. Hasil menunjukkan terbentuknya 2 klaster utama dan 1 klaster noise dengan parameter optimal Epsilon = 0,46 dan MinPts = 2 (Indeks Davies Bouldin = 0,3877 dan Silhouette Score = 0,6). Klaster 0 atau noise berisi DKI Jakarta, Bali, Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur menunjukkan tingkat penanganan sampah yang tinggi. Klaster 2 berisi Banten, Sulawesi Selatan, dan Sumatera Utara menunjukkan tingkat penanganan sampah yang moderat. Sedangkan, klaster 1 dengan 30 provinsi lainnya tergolong dalam tingkat penanganan sampah yang rendah. Berdasarkan hasil klaster tersebut, dapat disimpulkan bahwa masih banyak provinsi-provinsi di Indonesia yang perlu diprioritaskan dalam pembangunan infrastruktur pengelolaan sampah seperti TPA terpadu, fasilitas daur ulang, dan pusat pengolahan terpadu.
Analisis Prediksi Produksi Telur Menggunakan Algoritma Decision Tree Regression Dananjaya, Md. Wira Putra; Pujayanti, Putu Gita
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2026)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v14i1.92550

Abstract

Produksi telur merupakan salah satu sektor penting dalam industri peternakan yang memiliki dampak signifikan terhadap ketahanan pangan. Namun, prediksi produksi telur yang akurat masih menjadi tantangan, mengingat banyaknya faktor yang mempengaruhi hasil produksi. Kesalahan prediksi, sekecil apapun, dapat berdampak langsung pada manajemen inventaris, fluktuasi harga, dan efisiensi rantai pasok. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi produksi telur menggunakan algoritma Decision Tree Regression. Kontribusi unik dari model ini adalah kemampuannya sebagai 'white-box' yang tidak hanya memberikan akurasi prediksi, tetapi juga wawasan berupa aturan keputusan yang dapat diinterpretasi (interpretable) oleh peternak, dengan memanfaatkan data terkait faktor-faktor yang mempengaruhi produksi, seperti jumlah ayam, usia ayam, suhu, kelembaban, pakan, dan waktu. Dalam penelitian ini, data yang digunakan berjumlah 250 data poin yang mencakup variabel-variabel yang relevan. Model yang dibangun menunjukkan hasil yang cukup baik dengan nilai R² sebesar 0.88, yang mengindikasikan bahwa model mampu menjelaskan sekitar 88% variansi dalam data. Meskipun nilai Mean Squared Error (MSE) yang dihasilkan sebesar 2427.33, menunjukkan adanya beberapa kesalahan prediksi, model ini secara keseluruhan memberikan hasil yang akurat dalam memprediksi produksi telur. Perbandingan antara nilai aktual dan prediksi menunjukkan bahwa sebagian besar prediksi cukup mendekati nilai aktual. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree Regression dapat menjadi alat yang efektif untuk memprediksi produksi telur, memberikan manfaat dalam pengambilan keputusan di sektor peternakan. Akurasi model ini krusial untuk membantu peternak mengoptimalkan jadwal produksi dan alokasi sumber daya. Meskipun model ini memberikan hasil yang memadai, penelitian lebih lanjut perlu dilakukan dengan tuning hyperparameter, penggunaan algoritma lain, serta peningkatan jumlah data untuk memperbaiki akurasi model. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi untuk peningkatan efisiensi dalam industri peternakan telur.
Rancang Bangun Aplikasi Career Mentoring dan Bootcamp Berbasis Website dengan Framework Next.JS Zaqli, Abi Khoir Naufal; Prakisya, Nurcahya Pradana Taufik; Budianto, Aris
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2026)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v14i1.94093

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk (1) mengidentifikasi dan menganalisis proses pengembangan aplikasi career mentoring dan bootcamp berbasis website menggunakan framework Next.JS dan metode Scrum.; (2) Mengevaluasi kinerja dan kepuasan pengguna terhadap aplikasi career mentoring dan bootcamp yang dikembangkan dengan framework Next.JS dan metode Scrum. Penelitian ini termasuk dalam jenis penelitian Research and Development (R&D) dengan menggunakan framework Next.JS dan model pengembangan Scrum. Dalam penelitian ini, framework Next.JS membuktikan kelayakannya sebagai kerangka kerja aplikasi website. Dibuktikan dengan serangkaian tahap penelitian mulai dari proses pengembangan yang cepat dan tepat, uji kelayakan sistem yang memadai, hingga kepuasan pengguna yang terbilang tinggi. Penelitian ini berhasil melibatkan serangkaian tahap dalam pengembangan aplikasi website dengan menerapkan model Scrum, mencakup tahap product backlog, sprint planning, sprint backlog, sprint, sprint review, dan sprint retrospective. Dibuktikan dengan hasil dari evaluasi pengembangan pada tahap sprint retrospective yang mendapat hasil akhir nilai focus factor sebesar 77%. Hasil dari uji kelayakan sistem dengan black box testing terpenuhi 95% yang membuktikan bahwa sistem yang dibangun dapat berfungsi sesuai kebutuhan. Dan hasil evaluasi kegunaan sistem mendapatkan nilai rata-rata usability 77 yang berada pada di posisi Good. Sehingga hasil uji dan evaluasi tersebut menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan sangat layak digunakan sebagai aplikasi career mentoring dan bootcamp berbasis website.

Page 1 of 2 | Total Record : 17

 1   2 

Filter by Year

2026 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 14, No 1 (2026) Vol 13, No 4 (2025) Vol 13, No 3 (2025) Vol 13, No 2 (2025) Vol 13, No 1 (2025) Vol 12, No 4 (2024) Vol 12, No 3 (2024) Vol 12, No 2 (2024) Vol 12, No 1 (2024) Vol 11, No 4 (2023) Vol 11, No 3 (2023) Vol 11, No 2 (2023) Vol 11, No 1 (2023) Vol 10, No 4 (2022) Vol 10, No 3 (2022) Vol 10, No 2 (2022) Vol 10, No 1 (2022) Vol 9, No 4 (2021) Vol 9, No 3 (2021) Vol 9, No 2 (2021) Vol 9, No 1 (2021) Vol 8, No 4 (2020) Vol 8, No 3 (2020) Vol 8, No 2 (2020) Vol 8, No 1 (2020) Vol 7, No 4 (2019) Vol 7, No 3 (2019) Vol 7, No 2 (2019) Vol 7, No 1 (2019) Vol 6, No 4 (2018) Vol 6, No 3 (2018) Vol 6, No 2 (2018) Vol 6, No 1 (2018) Vol 5, No 4 (2017) Vol 5, No 3 (2017) Vol 5, No 2 (2017) Vol 5, No 1 (2017) Vol 4, No 3 (2016) Vol 4, No 2 (2016) Vol 4, No 1 (2016) Vol 3, No 3 (2015) Vol 3, No 2 (2015) Vol 3, No 1 (2015) Vol 2, No 3 (2014) Vol 2, No 2 (2014) Vol 2, No 1 (2014) Vol 1, No 3 (2013) Vol 1, No 2 (2013) Vol 1, No 1 (2013) More Issue