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 674 Documents
 60   61   62   63   64 
Analisis Sentimen terkait Penerapan E-Parking Ponorogo (Parkir-Go) dengan Metode Bidirectional Encoder from Transformers (BERT) Wati, Riana; Astuti, Indah Puji; Buntoro, Ghulam Asrofi
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.86993

Abstract

Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat terhadap implementasi e-parking di Ponorogo menggunakan Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Data dikumpulkan dari media sosial dan diklasifikasikan ke dalam sentimen negatif, netral, dan positif. Hasil awal menunjukkan bahwa model BERT kurang mampu mengenali sentimen positif, dengan akurasi awal hanya 50%. Setelah penerjemahan data ke dalam bahasa Indonesia dan Inggris, akurasi meningkat menjadi 55%, namun masih terdapat kesulitan dalam mengklasifikasikan sentimen netral dan positif. Dengan data augmentation melalui back translation, jumlah data bertambah menjadi 1.608, menghasilkan peningkatan akurasi sebesar 75% pada percobaan pertama dan 98% pada percobaan kedua. Dari analisis sentimen, ditemukan bahwa 42% komentar bersentimen negatif, didominasi oleh kekhawatiran tenaga parkir terhadap kesulitan adaptasi teknologi; 35% komentar bersentimen netral, menunjukkan kebingungan masyarakat terkait metode pembayaran; dan 23% komentar bersentimen positif, mengapresiasi transparansi tarif dan modernisasi layanan. Implikasi praktis dari hasil ini menunjukkan bahwa efektivitas e-parking dapat ditingkatkan melalui sosialisasi lebih intensif kepada masyarakat, pelatihan khusus bagi juru parkir, serta penyediaan opsi pembayaran yang lebih variatif. Selain itu, peningkatan infrastruktur dan pengoptimalan layanan teknis diperlukan untuk memastikan adopsi e-parking yang lebih luas dan berkelanjutan.Kata kunci: Analisis Sentimen, BERT, E-Parking, Media Sosial , Ponorogo
Optimization of Genetic Algorithm from Comparison of Machine Learning for Heart Disease Prediction Purwati, Neni; Nurlistiani, Rini
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.87898

Abstract

Ischemic Heart Disease (IHD) is the leading cause of death worldwide, accounting for 13% of global fatalities. The number of deaths caused by IHD rose from 2.7 million in 2000 to 9.1 million in 2021, an increase of 6.4 million. IHD can be diagnosed through medical examinations or various health tests, as well as by leveraging technological advancements in artificial intelligence to enable early disease detection. This early detection is crucial for preventing heart disease, as there is currently no cure for the condition. This study aims to compare machine learning algorithms based on decision tree methods (Decision Tree, Random Forest, and Gradient Boosted Tree) with optimization using genetic algorithms to predict heart disease. The dataset used includes information from 8,625 patients who have experienced heart attacks, featuring attributes such as Sex, General Health, Age Category, Height (in meters), Weight (in kilograms), BMI, and "Had Heart Attack" as the label attribute. The initial modeling phase involved splitting the data into 80% for training (6,900 samples) and 20% for testing (1,725 samples). The results showed that the Random Forest model achieved the highest accuracy at 95.26%, narrowly surpassing the Decision Tree model, which attained 95.22%, by 0.04%. Meanwhile, the Gradient Boosted Tree model demonstrated the lowest accuracy at 90.99%. Subsequently, the application of the Genetic Algorithm significantly improved the accuracy, precision, and recall metrics across all three models, although the recall value for the Gradient Boosted Tree model decreased by 5.17%.
Perancangan UI/UX Aplikasi HaiPetani Berbasis Mobile Menggunakan Metode User Centered Design Saphana, Najwa Aulia; Saputra, Edi; A, Muhammad Razi
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.79704

Abstract

Pertanian merupakan sektor penting bagi masyarakat Indonesia, dengan sebagian besar penduduk bergantung padanya sebagai sumber pendapatan utama. Desa Sungai Muluk di Kabupaten Tanjung Jabung Barat, Provinsi Jambi adalah contoh wilayah di mana pertanian menjadi mata pencaharian utama, namun masyarakatnya menghadapi berbagai kendala seperti gagal panen dan serangan hama. Para petani sering kesulitan menemukan solusi yang efektif karena keterbatasan pengetahuan yang mereka miliki tentang praktik pertanian yang optimal serta kurangnya dukungan yang diberikan oleh pemerintah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang aplikasi mobile bernama HaiPetani menggunakan metode User Centered Design (UCD) untuk menghubungkan para petani dengan ahli pertanian. Melalui observasi dan diskusi, ditemukan bahwa para petani Desa Sungai Muluk membutuhkan bimbingan langsung dari ahli pertanian agar dapat memberikan solusi yang lebih mendalam dan akurat terhadap permasalahan yang mereka hadapi. Aplikasi ini diharapkan dapat menjadi platform yang memfasilitasi komunikasi antara petani dan ahli, serta memperluas wawasan mereka seputar pertanian. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa aplikasi HaiPetani yang telah melalui Usability Testing dengan metode Cognitive Walkthrough menggunakan tools Maze, berhasil mencapai parameter learnability, efficiency, dan effectiveness dengan kategori sangat baik. Sehingga dapat disimpulkan bahwa desain user interface dan user experience aplikasi ini terbukti mudah dipahami, efektif, dan diterima dengan baik oleh para petani di Desa Sungai Muluk. Aplikasi HaiPetani diharapkan mampu meningkatkan produktivitas dan kesejahteraan petani dalam sektor pertanian.
Vulnerability Risk Assessment Menggunakan Metode Open Web Application Security Project (OWASP) pada E-Learning Perguruan Tinggi Negeri di Aceh Rahman, Ashri Nurhajizah; Ula, Munirul; Nisa, Fidyatun
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.79172

Abstract

Salah satu aplikasi yang sangat diperlukan saat ini adalah e-learning atau pembelajaran daring. Aplikasi ini membawa banyak manfaat dalam proses belajar mengajar secara online. Selain itu, e-learning juga membantu mengatasi kendala waktu dan ruang dalam pembelajaran. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan mengumpulkan informasi mengenai permasalahan keamanan dan kerentanan e-learning yang digunakan di perguruan tinggi negeri, terutama di Aceh, 4 e-learning di Aceh menjadi subjek pengujian. Metode yang digunakan adalah Vulnerability Risk Assessment dengan perhitungan OWASP Risk Rating dan menggunakan alat bantu OWASP Zap. Metodologi ini terbagi menjadi beberapa faktor, seperti Threat Agent Factors, Vulnerability Factors, Technical Impact, dan Business Impact, untuk mengukur tingkat risiko keamanan website. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Politeknik Negeri Lhokseumawe (PNL) memiliki kerentanan tertinggi dengan nilai 4,42 dan level risiko medium. Di peringkat kedua adalah Institut Seni Budaya Indonesia Aceh (ISBI Aceh) dengan nilai 4,36 dan level risiko medium. Universitas Malikussaleh (UNIMAL) berada di peringkat ketiga dengan nilai 4,33 dan level risiko medium, sementara Universitas Syiah Kuala (USK) menempati peringkat terakhir dengan nilai 4,29 dan level risiko medium.
Evaluasi Kinerja Protokol Routing DTN untuk Skenario Smart Environment di Makassar Fakhirah, Andi Lulu; Salim, Agus; Arda, Abdul Latief
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.87066

Abstract

Penggunaan teknologi smart environment di kota Makassar menimbulkan tantangan komunikasi, terutama karena koneksi jaringan yang tidak selalu stabil. Delay Tolerant Network (DTN) adalah solusi yang memungkinkan pengiriman data meskipun jaringan sering terputus. Penelitian ini bertujuan untuk menyebarkan beberapa protokol routing DTN dalam mendukung lingkungan cerdas di Makassar, dengan mempertimbangkan jaringan yang dinamis dan mobilitas perangkat IoT serta pengguna di kota. Protokol yang diuji meliputi Epidemic Routing, PRoPHET, dan Spray and Wait. Pengujian dilakukan menggunakan ONE Simulator, dengan mengukur kinerja berdasarkan persentase pesan yang berhasil terkirim (probabilitas pengiriman), waktu tunda (latency), biaya tambahan (overhead), Jarak jaringan (hopcount). Hasilnya menunjukkan bahwa setiap protokol memiliki kelebihan dan kekurangan yang bergantung pada situasi jaringan dan pergerakan perangkat. Protokol PRoPHET lebih efisien dalam kondisi mobilitas yang teratur, sedangkan Epidemic Routing lebih baik untuk situasi darurat di mana jaringan sering terganggu. Penelitian ini memberikan panduan penting dalam memilih protokol DTN yang tepat untuk mendukung pengembangan smart environment di Makassar.
Penyetelan Parameter PID Berbasis Support Vector Machine Menggunakan Python Arifin, Moehammad Riyadh; Rahmat, Basuki; Wahyuningsih, Pujianti
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.88100

Abstract

Pengembangan sistem kontrol berbasis Support Vector Machine (SVM) adalah tujuan penelitian ini. SVM digunakan untuk mengoptimalkan penyetelan parameter pengontrol Proportional Integral Derivative (PID). Pengontrol PID banyak digunakan dalam berbagai sistem industri karena efisiensi dan efektivitasnya. Namun penyetelan parameter PID yang optimal masih menjadi tantangan, terutama dalam menangani sistem dengan karakteristik nonlinier dan gangguan eksternal. Untuk mengatasi permasalahan ini, penelitian ini mengembangkan sistem kontrol berbasis SVM yang digunakan untuk mengoptimalkan penyetelan parameter PID. Dengan menggunakan pemrograman berbasis Python , yang dimaksudkan untuk meningkatkan kinerja kontrol dalam hal respon sampai keadaan tunak. Studi ini mencakup beberapa tahap, termasuk pemodelan sistem kontrol untuk mendapatkan karakteristik data yang akurat, pengembangan pustaka SVM khusus dalam Python untuk mendukung proses optimasi, dan penerapan SVM pada algoritma penyetelan parameter PID. Untuk menganalisis efektivitas sistem yang diusulkan, simulasi skenario variatif dilakukan untuk menguji ketepatan respon, kecepatan pencapaian titik setel, dan kemampuan mempertahankan keadaan tunak. Hasil simulasi ini diharapkan menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mampu meningkatkan kinerja pengendalian dengan efisien dan efektif dalam berbagai kondisi operasional. Temuan ini memiliki signifikansi dalam pengembangan sistem kontrol yang lebih adaptif dan efisien, dengan potensi penerapan di berbagai sektor industri, seperti manufaktur, otomasi, dan robotika.
Perbandingan Kinerja Teknik Index Bitmap dan B-Tree dalam Optimasi Query pada Database Oracle putra, adhitya eka; Samidi, Samidi
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.84906

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas teknik indexing dalam pengolahan data besar, khususnya dalam sistem basis data Oracle. Fokus utama penelitian ini adalah membandingkan dua teknik indexing yang paling umum digunakan, yaitu Index Bitmap dan B-Tree, untuk mengukur kinerja mereka dalam hal waktu eksekusi, penggunaan sumber daya (memori dan CPU), serta akurasi hasil pencarian. Eksperimen dilakukan dengan menggunakan dataset besar yang berasal dari sistem Revenue Accounting System (RAS) milik Direktorat Jenderal Pajak, yang mencakup lebih dari 600 juta baris data. Metode eksperimen yang digunakan melibatkan pembuatan kedua indeks pada tabel yang besar, diikuti dengan pengujian berbagai jenis query, seperti seleksi, agregasi, dan rentang data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Index Bitmap lebih efisien untuk query seleksi pada kolom dengan kardinalitas rendah, sementara B-Tree lebih unggul untuk query agregasi dan rentang data pada kolom dengan kardinalitas tinggi. Penggunaan memori juga menunjukkan perbedaan signifikan, dengan Index Bitmap lebih hemat memori, sedangkan B-Tree membutuhkan lebih banyak memori, tetapi lebih efisien pada operasi yang lebih kompleks. Temuan ini memberikan panduan praktis bagi pengembang aplikasi dan administrator basis data dalam memilih teknik indexing yang sesuai dengan jenis data dan query yang dihadapi. Hasil penelitian ini juga membuka peluang untuk penelitian lebih lanjut dalam pengujian teknik indexing pada platform basis data lain dan kondisi yang lebih beragam.
Pengukuran Tingkat Kepuasan Pengguna Aplikasi BTNS Mobile Menggunakan Metode Evaluasi Heuristik dan System Usability Scale (SUS) (Studi Kasus: Mahasiswa Universitas Malikussaleh) Dhani, Saniah; Ula, Munirul; Ulva, Ananda Faridhatul
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.79173

Abstract

Kepuasan pengguna terhadap aplikasi menjadi hal penting dalam memastikan aplikasi memenuhi pengalaman pengguna. Objek penelitian ini adalah BTNS Mobile, dimana aplikasi ini hanya memperoleh rating 3,0 dari 5 bintang di Google Play Store. Terdapat banyak keluhan dan ulasan negatif terhadap BTNS Mobile. Penelitian ini melibatkan 185 responden dan 3 orang pakar serta karyawan bank BTN. Evaluasi heuristik oleh para pakar mengidentifikasi masalah yang signifikan, seperti tombol dan tautan yang tidak sesuai dan desain yang tidak memenuhi standar estetika minimalis. Responden dari jurusan Sistem Informasi dan Teknik Informatika lebih kritis dalam penilaiannya, sedangkan responden dari jurusan lain cenderung memberikan nilai "Masalah kosmetik". Evaluasi oleh bank menunjukkan aplikasi memiliki masalah minor. Skor rata-rata SUS adalah 64, dalam kategori "Marjinal", dengan perbandingan antara jurusan Sistem Informasi/Teknik Informatika (63,2) dan jurusan lain (65,3). Skor kepuasan menurut bank adalah 69,4. Evaluasi heuristik merekomendasikan perbaikan pada beberapa aspek aplikasi, termasuk Visibilitas Status Sistem, Pengenalan Alih-alih Mengingat, Fleksibilitas dan Efisiensi Penggunaan, hingga Bantuan dan Dokumentasi. Rekomendasi untuk perbaikan meliputi perbaikan UI/UX, fitur bantuan, opsi login yang lebih aman, serta perbaikan pada tampilan dasbor, menu transfer, dan pembayaran.
Pembangunan Sistem E-reservation Ruangan Lab FTI UKDW Berbasis Website Waworuntu, Ghea Natasya Pingkan; Chrismanto, Antonius Rachmat; Rini, Maria Nila Anggia
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.87271

Abstract

Peminjaman ruangan maupun alat pada LAB FTI UKDW dilakukan secara konvensional dimana peminjam perlu untuk datang terlebih dahulu mengecek ketersediaan ruangan atau alat. Setelah itu peminjam dapat melakukan peminjaman sesuai dengan ketersediaan yang ada. Peminjaman yang telah dilakukan, sering kali terjadi pembatalan akibat tabrakan jadwal peminjaman yang dilakukan ataupun peminjaman yang tidak tercatat oleh petugas. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk membangun sistem e-reservation  pada LAB FTI UKDW. Sistem ini dibangun dengan menggunakan metode SDLC (Software Development Life Cycle) dengan model Inkremental.  Secara keseluruhan terdapat 3 inkremen yang dilakukan dengan masing-masing inkremennya melalui 3 tahapan yaitu desain, implementasi dan pengujian. Pada saat proses pembangunan sistem akan digunakan pengujian Blackbox testing  untuk menguji fungsionalitas dan pengujian Usability testing  untuk menguji kepuasan pengguna dan antarmuka pada sistem. Hasil pengujian yang didapatkan dari Blackbox testing  menunjukkan angka keberhasilan 81-85% pada inkremen pertama lalu diujikan kembali pada inkremen kedua dan mendapatkan hasil 100% untuk case  yang gagal pada inkremen pertama. Selanjutnya pada inkremen kedua juga dilakukan pengujian fitur utama yang mendapatkan angka keberhasilan berkisar 52-56% yang dipengaruhi oleh jumlah case  yang diujikan dan kompleksitas fitur yang dikembangkan. Pada inkremen terakhir, case  yang gagal pada inkremen kedua diujikan kembali dan mendapatkan tingkat keberhasilan 100%. Selain itu pada inkremen ketiga juga dilakukan pengujian pada fokus fitur yang dibangun pada inkremen ini dan menunjukkan angka keberhasilan 100%. Hal ini menunjukkan bahwa sistem dapat berfungsi dengan baik setelah dilakukan beberapa kali pengujian pada tiap inkremen. Dalam pengujiannya terdapat beberapa bug  yang ditemukan diluar dari test case. Sedangkan untuk hasil Usability testing  didapatkan hasil 69,33 yang cukup dapat diterima pengguna. Akan tetapi, masih memerlukan perbaikan untuk meningkatkan kepuasan pengguna.
Perbandingan Metode CNN - LSTM dengan Xception - Gated Recurrent Unit pada Image Caption Berbahasa Indonesia Athallah, Muhammad Naufal
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 2 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i2.88615

Abstract

Pesatnya perkembangan ilmu Informatika saat ini dan memenuhi kebutuhan teknologi informasi, maka penelitian image caption sangat berkembang saat ini, berbagai objek penelitian dan algoritma yang diterapkan untuk melatih model image caption dengan menghasilkan deskripsi yang lebih baik, algoritma popular dalam image caption saat ini adalah CNN dan Xception serta LSTM dan GRU, dimana CNN dan Xception digunakan sebagai arsitektur file gambar sedangkan LSTM dan GRU digunakan sebagai penghasil deskripsi otomatis, masing-masing metode memiliki perbedaan satu sama lainnya, objek dalam penelitian ini adalah mendeskripsi gambar kedalam teks. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode CNN-LSTM dengan Xception-GRU pada image caption berbahasa   Indonesia, metode mana yang lebih baik diantara keduanya.Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan dataset 8.000 gambar dan 40.000 caption, metode CNN-LSTM digunakan untuk arsitektur  file gambar dan penghasil deskripsi otomatis, hasilnya lebih kompleks serta lambat dibanding Xception-GRU sedangkan Xception-GRU juga digunakan untuk arsitektur file gambar dan penghasil deskripsi otomatis, pendekatannya lebih efisien,   cenderung lebih ringan dan lebih cepat serta kinerja lebih kompetitif, sedangkan perbandingan terhadap metode penguji CIDEr hasil kinerja CNN-LSTM bervariasi tergantung pada dataset dan menghasilkan deskripsi yang akurat, tetapi kinerjanya lebih rendah dalam menangani kompleksitas gambar tertentu dibandingkan metode Xception-GRU sedangkan Xception-GRU berpotensi menghasilkan skor lebih tinggi dari efisiensi ekstraksi fitur, proses lebih cepat serta akurasi tinggi pada dataset tertentu, termasuk bahasa Indonesia.Analisis hasil pengujian dilakukan dengan cara kuantitaitf dengan menggunakan matrik CIDEr, Hasil pengujian CIDEr pada 15 % dataset menunjukan bahwa algoritma CNN-LSTM mendapat skor 0.836 sedangkan algoritma Xception-GRU mendapat skor 0.983, sedangkan untuk 30 gambar testing yang terdiri dari 10 dataset, 10 AI dan 10 kamera, didapat hasil dengan metode CNN-LSTM didapat Gambar dataset 0.456, Gambar AI 0.406 dan Gambar Kamera 0.372 serta rerata skor 0.4113 sedangkan untuk   Xception-GRU didapat Gambar dataset 0,399, Gambar AI 0.331 dan Gambar Kamera 0.588 serta rerata skor 0.4393, maka disimpulkan bahwa Xception-GRU hasil baik dengan   selisih skor sebesar 0, 147.

Page 62 of 68 | Total Record : 674

 60   61   62   63   64 

Filter by Year

2013 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 14, No 2 (2026) 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