cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Rudianto Artiono
Contact Email
rudiantoartiono@unesa.ac.id
Phone
+6281554785969
Journal Mail Official
mathunesa@unesa.ac.id
Editorial Address
The Department of Mathematics, The first floor of C-8 Building, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Negeri Surabaya Jl. Ketintang, Surabaya 60231, East Java, Indonesia
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika
Published by Universitas Negeri Surabaya
ISSN : 23019115     EISSN : 2716506X     DOI : https://doi.org/10.26740/mathunesa
Core Subject : Education,
Mathematics
MATHunesa is a mathematical scientific journal published by the Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, The State University of Surabaya with e-ISSN 2716-506X and p-ISSN 2301-9115. This journal is published every four months in April, August, and December. One volume consists of three publication numbers. MATHunesa aims at providing a platform and encourages emerging scholars and academicians globally to share their professional and academic experiences to explore, but not limited to the following topics: 1. Analysis Mathematics, 2. Algebra, 3. Applied Mathematics, 4. Statistics, 5. Computation, 6. Combinatorics, and 7. Also giving an opportunity to show the power of innovation and finding new things in the field of mathematics. This journal was published online for the first time in 2013 as part of the graduation for students majoring in Mathematics at the State University of Surabaya.
Arjuna Subject : Matematika - Matematika (Lain-Lain)
Articles 625 Documents
 31   32   33   34   35 
Penentuan Prioritas Keluarga Penerima Manfaat PKH Menggunakan Metode Entropi-TOPSIS (Studi Kasus : Desa Jatikalen, Nganjuk, Jawa Timur) Septiana, Shella Putri; Sulaiman, Raden
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 11 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n1.p49-58

Abstract

Kemiskinan merupakan masalah multidimensi yang dialami di Indonesia. Meskipun demikian, kemiskinan di Indonesia sudah mulai membaik. Perubahan kearah yang lebih baik tersebut menjadi salah satu bukti keberhasilan dari program-program kemiskinan yang diluncurkan oleh pemerintah. Salah satu program yang memiliki kontribusi tinggi dalam menekan angka kemiskinan di Indonesia adalah Program Keluarga Harapan (PKH). Meskipun memiliki kontribusi tinggi, pada kenyataannya dalam proses penyalurannya masih banyak yang tidak sesuai atau tidak tepat sasaran. Pada penelitian ini, digunakan metode Entropi-TOPSIS untuk menentukan prioritas keluarga penerima manfaat PKH supaya terhindar dari masalah ketidaktepatan sasaran. Metode Entropi-TOPSIS merupakan gabungan dari metode pembobotan Entropi dan TOPSIS. Metode pembobotan Entropi digunakan untuk mendapatkan bobot kepentingan setiap kriteria. Sedangkan metode TOPSIS digunakan untuk memperoleh alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang disediakan. Adapun kriteria yang digunakan dalam penentuan prioritas keluarga penerima manfaat PKH yaitu status tempat tinggal, luas bangunan tempat tinggal, kondisi tempat tinggal, status sanitasi BAB, sumber air minum, sumber penerangan, jumlah tanggungan, pekerjaan kepala keluarga, pendidikan tertinggi kepala keluarga, dan kepemilikan aset. Selain itu, alternatif yang disediakan ada sebanyak 26 keluarga di RT 008 dan RT 009, RW 002, Desa Jatikalen, Kecamatan Jatikalen, Kabupaten Nganjuk yang memiliki komponen PKH dan tercatat dalam kartu keluarga yang sama. Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan metode pembobotan Entropi didapat kriteria kondisi tempat tinggal yang memiliki pengaruh besar dalam penentuan prioritas keluarga penerima manfaat PKH. Kemudian, dengan menggunakan metode Entropi-TOPSIS diperoleh urutan prioritas keluarga penerima manfaat PKH dan keluarga K20 menempati urutan pertama dengan nilai preferensi sebesar 0,70418144. Kata Kunci: Kemiskinan, PKH, metode Entropi-TOPSIS.
Teori Permainan untuk Mengkaji Strategi Pelanggan Optimal pada Traveloka dan Tiket.com Natalia, Desy Denada; Nababan, Esther Sorta Mauli; Gultom, Parapat; Syahputra, Muhammad Romi
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 11 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n1.p59-66

Abstract

Seiring semakin mudahnya masyarakat untuk bepergian dan pesatnya perkembangan teknologi digital, masyarakat lebih memilih untuk memesan tiket secara online. Hal ini mendorong banyak e-commerce penjualan tiket online bermunculan dengan caranya masing-masing untuk menarik pelanggan dan menjaga loyalitas pelanggan. Diperlukan strategi optimal untuk mencegah perpindahan pelanggan. Menurut survei, Traveloka dan Tiket.com adalah e-commerce yang paling banyak digunakan. Kedua e-commerce tersebut saling bersaing untuk mencari dan mempertahankan pelanggannya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui strategi pelanggan optimal dalam persaingan e-commerce penjualan tiket pesawat yaitu Traveloka dan Tiket.com menggunakan teori permainan serta untuk mengetahui probabilitas perpindahan pelanggan di antara kedua e-commerce tersebut dengan metode rantai markov. Dalam permainan dua pemain jumlah nol terdapat dua strategi yaitu strategi murni dan strategi campuran, namun apabila kedua strategi itu tidak menghasilkan titik pelana maka akan digunakan metode alternatif. Pada penelitian ini, akan digunakan metode dual simpleks. Penelitian ini menghasilkan solusi optimal dengan menggunakan metode dual simpleks dimana bagi kedua e-commerce strategi optimalnya adalah strategi harga termurah dan strategi banyaknya metode pembayaran, dengan probabilitas perpindahan Traveloka sebesar 0,4817 dan Tiket.com sebesar 0,5183.
Model Dinamik SEARQ dan Penerapan Kontrol Optimal pada Permasalahan Kecanduan Media Sosial Al Addawiyah, Amartya Fierzi; Fuad, Yusuf
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 11 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n1.p67-81

Abstract

Kecanduan media sosial atau medsos, merupakan sebuah gangguan psikologis yang mana para penggunanya banyak menghabiskan waktu untuk membuka medsos karena rasa penasaran yang tinggi, kurangnya kontrol diri, serta kurangnya kegiatan produktif di kehidupannya. Dengan mengadaptasi model dinamik SEARQ dari Alemneh & Alemu (2021), artikel ini bertujuan untuk merekonstruksi model dinamik kecanduan medsos dengan dan tanpa penerapan kontrol optimal. Pada model dinamik SEARQ terdapat sub populasi S (rentan), subpopulasi E (terpapar), subpopulasi A (kecanduan), subpopulasi R (sembuh), subpopulasi Q (keluar). Selanjutnya ditentukan titik kesetimbangan dengan dan tanpa kontrol, bilangan reproduksi dasar, analisis kestabilan titik kesetimbangan dan sensitivitas respon model dinamik, serta diberikan simulasi numerik dari respon model dinamik. Berdasarkan model dinamik dengan dan tanpa kontrol, diperoleh titik kesetimbangan bebas medsos \gamma^0=(1,9231;0;0;0;0,0769) dan titik kesetimbangan endemik medsos \gamma^*=(9,14;0;0;1,1;0) dan bilangan reproduksi dasar \Gamma_0=0,2103 yang berarti kecanduan medsos tidak terjadi wabah pandemi. Analisis kestabilan menunjukkan bahwa titik kesetimbangan bebas medsos adalah stabil asimtotik karena semua nilai eigen dari matriks Jacobiernilai riil negatif yaitu \lambda_1=-0,25, \lambda_2=-0,26, \lambda_3=-0,65, \lambda_4=-1,12226 dan \lambda_5=-0,33774, sedangkan untuk titik kesetimbangan endemik medsos adalah stabil asimtotik karena semua nilai eigen dari matriks Jacobiernilai riil negatif yaitu \lambda_1=-0,25, \lambda_2=-0,26, \lambda_3=-0,65, \lambda_4=-1,4599 dan \lambda_5=-0,0001. Dari analisis sensitivitas, diperoleh bahwa jika salah satu dari parameter \alpha, \beta, \pi, \sigma ditingkatkan nilainya, maka nilai \Gamma_0 akan meningkat. Berdasarkan hasil simulasi numerik, penerapan kontrol u_1 berupa strategi edukasi tentang efek negatif medsos kepada komunitas anak-anak, remaja hingga masyarakat umum, dan strategi pengobatan u_2 berupa penyembuhan individu yang kecanduan dengan rehabilitasi dan pembatasan penggunaan medsos, atau kombinasi strategi edukasi (u_1=0,9) dan strategi pengobatan (u_2=0,9) . Strategi terbaik adalah strategi kombinasi, yang signifikan efektif untuk mengurangi penyebaran individu kecanduan medsos. Untuk penelitian lanjutan bisa diterapkan variasi nilai parameter kontrol optimal yang berbeda pada model SEARQ atau dengan penerapan model dinamik lain. Kata kunci : Bilangan reproduksi dasar, kecanduan media sosial, kontrol optimal, model matematika, titik kesetimbangan, sensitivitas.
PENERAPAN DIMENSI FRAKTAL HIGUCHI DAN K-NEAREST NEIGHBOR DALAM KLASIFIKASI PASSERIFORMES (BURUNG PENGICAU) BERDASARKAN SUARA Putri Anis Nurul Yania; Dwi Juniati
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n2.p92-101

Abstract

Passeriformes adalah salah satu kelas aves yang merupakan jenis burung pengicau. Tingkat konservasi dari spesies Passeriformes masih relatif rendah dan populasinya sudah mulai menurun, sehingga kelestarian Passeriformes perlu dipertahankan dari kepunahan maupun penurunan populasinya. Burung memiliki habitat yang beraneka ragam, sehingga menyebabkan keterbatasan dalam mengetahui ada atau tidaknya spesies burung di suatu wilayah. Suara kicauan dapat digunakan untuk mengenali jenis burung berdasarkan suaranya. Dengan dimensi fraktal bisa melakukan analisis suara Passeriformes berdasarkan ciri sinyal suaranya. Penelitian ini akan mengklasifikasikan Passeriformes berdasarkan suara menggunakan metode Higuchi serta K-Nearest Neighbor. Langkah awal yaitu pra-pemrosesan, selanjutnya adalah proses ekstraksi ciri menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT) dan dekomposisi wavelet 5 level menggunakan tipe mother wavelet Daubechies4. Selanjutnya yaitu menghitung nilai dari dimensi fraktal dengan memakai metode Higuchi. Setelah memperoleh nilai dimensi fraktal, data dibagi menjadi dua yaitu data pelatihan dan data pengujian. Selanjutnya data diklasifikasikan menggunakan algoritma K- Nearest Neighbor. Dalam penelitian ini, telah diperoleh nilai dengan akurasi tertinggi sebesar 90% dimana perbandingan data pelatihan maupun data pengujian adalah 9:1, dengan nilai Kmax =60, serta nilai k pada K-NN adalah 1, 2 dan 5. Sehingga, dapat disimpulkan penerapan dimensi fraktal Higuchi serta K-Nearest Neighbor dapat digunakan dalam mengklasifikasikan Passeriformes berdasarkan suara. Kata Kunci: Passeriformes, Dimensi Fraktal Higuchi, K-Nearest Neighbor (K-NN).
PENERAPAN DIMENSI FRAKTAL HIGUCHI DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DALAM KLASIFIKASI KONDISI KUCING BERDASARKAN SUARA Lilis Mardiana; Dwi Juniati
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n2.p82-91

Abstract

Kucing adalah salah satu hewan mamalia karnivora yang banyak dipelihara oleh manusia. Sifatnya yang mudah beradaptasi dengan manusia menjadikan kucing memiliki hubungan yang erat dengan pemiliknya. Cara kucing menyampaikan pesan yaitu dengan mengeluarkan suara yang identik dan beberapa dari suara tersebut mencerminkan kondisi kucing. Akan tetapi, kategorisasi suara-suara kucing merupakan tantangan yang besar karena beberapa suara sangat mirip dengan yang lain dan kucing dapat menghasilkan suara yang berbeda dalam perbedaan waktu yang sangat kecil. Hal ini yang membuat si pemilik kucing sulit mengartikan dan memahami kondisi kucingnya. Dengan menggunakan dimensi fraktal dapat dilakukan analisis suara kucing sesuai kondisinya. Pada penelitian ini akan diklasifikasikan kondisi kucing berdasarkan suara menggunakan dimensi fraktal Higuchi dan K-Nearest Neighbor (KNN). Data yang digunakan yaitu 80 data suara kucing dengan kondisi angry (marah), fighting (berkelahi), happy (senang), huntingmind (berburu), mating (kawin), paining (sakit), resting (istirahat), dan warning (peringatan). Tahapan awal yang dilakukan yaitu proses Pre-Processing, kemudian ekstraksi ciri menggunakan Discrete Wavelet Transform dengan tipe mother wavelet Daubechies 4 dan dekomposisi 5 level. Selanjutnya akan dicari nilai dimensi fraktal dengan metode Higuchi. Setelah diperoleh nilainya, data dibagi menjadi 2 yaitu data training dan data testing. Selanjutnya diklasifikasikan menggunakan algoritma KNN dengan percobaan nilai K yaitu 1, 3, 5, 7, dan 9. Dari penelitian ini diperoleh akurasi tertinggi sebesar 87,5% dengan nilai K-max pada metode Higuchi adalah 60 dan K pada KNN adalah 9. Hal ini menunjukkan bahwa metode Higuchi dan KNN dapat diterapakan dalam klasifikasi kondisi kucing berdasarkan suara. Kata Kunci: Suara kucing, kondisi, dimensi fraktal, metode Higuchi, KNN.
KLASIFIKASI JENIS ANJING LAUT BERDASARKAN SUARA DENGAN METODE HIGUCHI DAN K-NEAREST NEIGHBOR Marisa Damayanti; Dwi Juniati
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n2.p102-111

Abstract

Anjing laut merupakan famili dari Phocidae yang termasuk ke dalam mamalia laut. Anjing laut berkomunikasi menggunakan suara yang dikeluarkannya. Banyaknya jenis anjing laut dan habitat anjing laut yang mayoritas berada di dalam air menjadikan anjing laut sulit untuk diklasifikasikan. Namun, suara yang dikeluarkan anjing laut dapat dijadikan sebagai penanda keberadaan anjing laut dan setiap jenis anjing laut mempunyai range frequency sinyal suara yang berbeda-beda. Dengan adanya dimensi fraktal dapat digunakan untuk mengklasifikasikan jenis anjing laut berdasarkan suara. Penelitian ini dilakukan untuk mengklasifikasikan jenis anjing laut dengan metode Higuchi dan K-Nearest Neighbor (KNN). Data pada penelitian ini yaitu 100 data suara anjing laut yang diperoleh dari website Watkins Marine Mammals Sound Database yang terdiri atas 20 suara Weddel Seal, 20 suara Leopard Seal, 20 suara Bearded Seal, 20 suara Harp Seal, dan 20 suara Spotted Seal. Langkah pertama yaitu dengan melakukan pre-processing dilanjutkan dengan ekstraksi ciri sinyal suara menggunakan Discrete Wavelet Transform dengan mother wavelet Daubechies 4 dan dekomposisi 5 level. Kemudian, dihitung dimensi fraktal dengan metode Higuchi. Dilanjutkan dengan pembagian data menjadi data latih dan data uji. Kemudian diklasifikasikan menggunakan metode KNN. Dari penelitian yang telah dilakukan, diperoleh hasil bahwa klasifikasi jenis anjing laut berdasarkan suara menggunakan metode Higuchi dengan kmax adalah 60 dan K di KNN adalah 10 mendapat akurasi tertinggi 80%. Akurasi 80% termasuk ke dalam kategori akurasi yang baik. Kata Kunci: Anjing Laut, Suara Anjing Laut, Metode Higuchi, KNN
Aplikasi Penggunaan Algoritma Dijkstra dalam Masalah Lintasan Terpendek Wisata di Yogyakarta dari Malioboro dan Borobudur Ramadhan Setyo Adji Wibowo; Budi Rahadjeng
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n2.p113-121

Abstract

Abstrak Penentuan rute terpendek sangat berguna ketika berwisata untuk pengoptimalan jarak tempuh, biaya yang dikeluarkan dan banyaknya tempat yang dapat dikunjungi dalam sekali jalan. Untuk menentukan rute terpendek, ada banyak algoritma yang bisa dipakai, salah satunya Algoritma Dijkstra. Algoritmaa Dijkstra sering digunakan oleh peneliti, akademisi, hingga mahasiswa dalam menentukan permasalahan rute terpendek atau jalur tercepat pada sebuah perjalanan. Dalam artikel ini akan dibahas tentang penentuan rute terpendek yang dapat ditempuh dari Malioboro dan Candi Borobudur menuju tempat-tempat wisata lain di Yogyakarta menggunakan Algoritma Dijkstra. Kata kunci: Algoritma Dijkstra, Rute Terpendek, Objek Wisata, Yogyakarta.
PENERAPAN DIMENSI FRAKTAL BOX COUNTING DAN K-MEDOIDS UNTUK DETEKSI JENIS HEWAN KINGDOM MAMALIA BERDASARKAN MOTIF TUBUH Ananda Kusuma Wati; Dwi Juniati
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n2.p174-185

Abstract

Mammals are a group of vertebrate animals that have characteristics such as hair and mammary glands. And the kingdom of mammals is one of the kingdoms with a large number of species. The shape, color, and size of animals belonging to the mammalian kingdom can vary greatly. These differences can be distinguished by the characteristics of animals such as the distinctive shape of their body motifs. For image processing, the method that has been used to identify features in an image is edge detection. In the field of mathematics that is widely used to study the irregular shape of an object is fractal geometry. In this research, grouping of animals based on their body motifs based on fractal dimensions was carried out. 120 animal images were obtained in the mammal kingdom which will be processed through segmentation which obtains the region of animal body motifs. The region obtained will be used to determine the pattern of body motifs with Canny edge detection. Then it will be calculated using the box counting method and produce fractal dimension values ​​for the cluster stage. The results of the experimental K-Medoids Clustering method from six clusters, namely cheetahs, tigers, leopards, hyenas, giraffes, and zebras, have an accuracy of 84.16%. Keywords: Mammal Animal Body Motives, Box Counting, K-Medoids.
PENERAPAN METODE FUZZY ANALYTIC NETWORK PROCESS DALAM MENENTUKAN LOKASI KANTOR CABANG BANK BARU DI KABUPATEN NGANJUK Sintia Wahyu Ningrum; Raden Sulaiman
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n2.p128-138

Abstract

Determining the location of bank branch offices is a policy that must be taken to respond to challenges and changes in the long term, so an in-depth analysis is needed to choose the right location. Ranking is done based on the weight of the sub-criteria that have been processed using the Fuzzy Analytic Network Process (FANP) method. Weight calculations are also based on dependencies, both inner and outer dependencies. The existence of interrelationships between sub-criteria with one another makes the Fuzzy Analytic Network Process (FANP) method more complex than other decision-making techniques. Based on the calculation of the Fuzzy Analytic Network Process (FANP) method, the weight of each sub-criteria is obtained, namely the population of 8.62%, population density of 12.95%, land area of 4.65%, security facilities of 24.65%, availability of public utilities of 2.62%, location distance to settlements of 12.53%, the closest distance between fellow branches of 33.09%, and the number of competitors of 0.90%. Keywords: Bank location determination, Fuzzy Analytic Network Process (FANP), fuzzy, analytic network process, inner dependence.
REGRESI ZERO INFLATED POISSON UNTUK PEMODELAN ANGKA POSITIF PENYAKIT MALARIA DI JAWA TIMUR AJENG DIVA APRILIA; A'yunin Sofro
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 11 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v11n2.p139-146

Abstract

The number of confirmed cases of malaria in East Java from 2020 to 2022 is a count data with numerous zero values and is exhibiting overdispersion. With Zero Inflated Poisson (ZIP) regression, this work seeks to solve the overdispersion issue that plagues Poisson regression. The ZIP model is superior to the Poisson regression model, according to the results. Data modeling with ZIP regression carries out model fit testing with the G test, parameter significance testing with the Wald test, and parameter estimation using Maximum Likelihood Estimation. For case data of malaria positivity, the ZIP regression model in this research is log(????????) = 3,695 + 0,0057X1 − 0,0569X2 − 0,0085X3 − 0,0619X4 + 0,0604X5 − 0,0118X6 − 0,012X8, and logit(????????) = −5,5185 + 0,0039X2 − 0,592X6. The test's findings indicate that factors such as population density, poverty levels, the proportion of households with access to clean water and sanitation, the morbidity rate, the number of medical facilities, the number of health complaints, and the percentage of public spaces that adhere to health standards all significantly influence the number of confirmed cases of malaria in East Java.Keywords: Malaria, excess zeros, overdispersion, Zero Inflated Poisson.

Page 33 of 63 | Total Record : 625

 31   32   33   34   35 

Filter by Year

2013 2025


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