cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Martini Dwi Endah Susanti
Contact Email
jinacs@unesa.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
jinacs@unesa.ac.id
Editorial Address
Gedung A10 Teknik Informatika, Kampus Unesa Ketintang Surabaya, Jawa Timur 60231
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS)
Published by Universitas Negeri Surabaya
ISSN : -     EISSN : 26862220     DOI : https://doi.org/10.26740/jinacs.v3n02
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
JINACS (Journal of Informatics and Computer Science) diterbitkan oleh Program Studi S1 Teknik Informatika Universitas Negeri Surabaya dalam empat kali setahun dengan No ISSN Online : 2686-2220 JINACS merupakan jurnal ilmiah dalam bidang Teknik Informatika dan Computer Science. Jurnal ini mencakup bidang ilmu Rekayasa Perangkat Lunak, Jaringan dan Arsitektur Komputer, Komputasi Bergerak, Sistem Temu Kembali Informasi, Kecerdasan Buatan, Pengolahan Citra Digital, Data Mining dll. JINACS terbit 4 (empat) nomor dalam setahun, yaitu bulan September, Desember, Maret dan Juni. Artikel yang telah dinyatakan diterima akan diterbitkan dalam nomor In-Press sebelum nomor regular terbit.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 25 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "article in press(1)" : 25 Documents clear
Pengembangan Aplikasi Utilitas Berbasis GUI PowerShell Untuk Otomatisasi Administrasi Sistem Windows Bagas Alam Saputra; Agus Prihanto
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Article In Press(1)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Abstrak— Penelitian Penggunaan Command Line Interface (CLI) pada PowerShell untuk otomatisasi dan perbaikan sistem operasi Windows memiliki tingkat kompleksitas yang tinggi. Kesulitan dalam menghafal sintaks perintah secara manual sering menjadi kendala teknis bagi teknisi IT maupun pengguna awam, sehingga menciptakan kesenjangan antara kapabilitas sistem backend dengan ketersediaan antarmuka yang ramah pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi utilitas terpusat berbasis Graphical User Interface (GUI) menggunakan skrip PowerShell guna mempermudah administrator sistem dalam melakukan tugas pemeliharaan pada lingkungan Windows 10 dan Windows 11. Evaluasi sistem dilakukan melalui dua tahapan pengujian utama. Hasil pengujian fungsional menggunakan metode Black Box Testing menunjukkan bahwa seluruh fungsi operasional sistem dapat berjalan dengan sangat baik dan stabil. Lebih lanjut, hasil Uji Penerimaan Pengguna (User Acceptance Test) yang melibatkan praktisi IT di PT Tiga Berlian Mandiri menunjukkan persentase kelayakan rata-rata sebesar 94,2%. Perolehan skor tersebut menempatkan aplikasi utilitas yang dikembangkan ke dalam kategori "Sangat Diterima".   Kata Kunci— PowerShell, GUI, Otomatisasi, Utilitas Windows, Administrasi Sistem Windows.
Integrasi Clean Architecture Dan Microservices Dalam Pengembangan Sistem Inventaris Laboratorium Vincent Louis Fernando Fernando; I Made Suartana
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Article In Press(1)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Abstrak— Pengelolaan inventaris laboratorium memiliki peran penting dalam menunjang kelancaran operasional serta memastikan pemantauan aset dapat dilakukan secara berkesinambungan. Meskipun demikian, sebagian besar sistem inventaris laboratorium masih dibangun menggunakan arsitektur monolitik yang cenderung memiliki keterbatasan dari sisi modularitas, skalabilitas, dan kemudahan pemeliharaan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem inventaris laboratorium berbasis web dengan mengombinasikan pendekatan Microservices dan Clean Architecture untuk menghasilkan sistem yang lebih fleksibel, modular, dan mudah dikembangkan. Penelitian ini menggunakan metode penelitian terapan dengan pendekatan deskriptif eksploratif. Tahapan yang dilakukan meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, hingga evaluasi. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Go (Golang) dengan framework Gin, PostgreSQL sebagai sistem manajemen basis data, serta Docker untuk mendukung proses deployment. Penerapan arsitektur Microservices dilakukan dengan memecah sistem menjadi beberapa layanan yang berdiri sendiri, sedangkan Clean Architecture diterapkan untuk mengatur struktur internal setiap layanan melalui pemisahan layer presentation, application, repository, dan database. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Microservices dan Clean Architecture mampu menghasilkan sistem inventaris laboratorium dengan pembagian tanggung jawab yang lebih terstruktur, mendukung pengembangan fitur secara independen, serta meningkatkan maintainability dan readability kode. Evaluasi sistem dilakukan melalui pengujian unit, pengujian integrasi, pengujian fungsional, serta analisis kualitas kode menggunakan SonarQube. Berdasarkan hasil evaluasi, sistem yang dikembangkan telah memenuhi kebutuhan fungsional pengguna dan memberikan fleksibilitas yang lebih baik untuk pengembangan jangka panjang yang skalabel.   Kata Kunci— Sistem Inventaris Laboratorium, Microservices, Clean Architecture, Golang, Maintainability, Skalabilitas.
Evaluasi Penggunaan Aplikasi Sistem Informasi Wartawan Dan Media Magetan (Siwama) Menggunakan Post-Study System Usability Questionnaire (PSSUQ) Siti Maimunah; I Made Suartana
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Article In Press(1)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Abstrak — Perkembangan teknologi informasi mendorong instansi pemerintah untuk mengembangkan sistem informasi yang mampu meningkatkan efektivitas dan efisiensi pelayanan publik. Salah satu implementasinya adalah Sistem Informasi Wartawan dan Media Magetan (SIWAMA) yang dikembangkan oleh Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Magetan sebagai media pengelolaan data wartawan dan media. Meskipun telah digunakan dalam mendukung proses administrasi, evaluasi terhadap tingkat usability aplikasi perlu dilakukan untuk mengetahui sejauh mana sistem mampu memenuhi kebutuhan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat usability aplikasi SIWAMA menggunakan metode Post-Study System Usability Questionnaire (PSSUQ). Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei yang didukung data kualitatif melalui wawancara. Pengumpulan data dilakukan menggunakan kuesioner PSSUQ yang terdiri atas 16 butir pernyataan dan diberikan kepada 30 responden yang merupakan pengguna aplikasi SIWAMA. Data dianalisis dengan menghitung nilai rata-rata setiap item, setiap dimensi PSSUQ yang meliputi System Quality, Information Quality, dan Interface Quality, serta nilai keseluruhan (Overall Score). Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi SIWAMA memiliki tingkat usability yang baik. Nilai rata-rata Overall Score sebesar 6,14, dengan nilai System Quality sebesar 6,19, Information Quality sebesar 6,28, dan Interface Quality sebesar 5,94. Dimensi Information Quality memperoleh nilai tertinggi, yang menunjukkan bahwa informasi yang disajikan aplikasi dinilai jelas, akurat, dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Sementara itu, dimensi Interface Quality memperoleh nilai terendah, sehingga masih diperlukan pengembangan pada aspek desain antarmuka, navigasi, dan pengalaman pengguna (user experience).   Kata Kunci: SIWAMA, Usability, PSSUQ, Sistem Informasi, Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Magetan
Implementasi Arsitektur Microservices Multibahasa Terdistribusi Berbasis Cloud dalam Aplikasi Pembelajaran Bahasa Jepang Imersif Manzil Nilanj Akbar; I Made Suartana
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Article In Press(1)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Abstrak— Bahasa Jepang merupakan bahasa asing dengan jumlah peminat yang sangat tinggi. Namun, diperlukan pendekatan pembelajaran non-konvensional yang lebih interaktif, yaitu metode pembelajaran imersif untuk mendorong akuisisi kosakata bahasa Jepang yang lebih efektif. Untuk mendukung hal tersebut, dikembangkan aplikasi pembelajaran bahasa Jepang berbasis Android dengan backend microservices terdistribusi pada infrastruktur cloud. Penelitian dilakukan melalui tahapan studi literatur, analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian sistem. Microservices terdiri atas enam layanan yang diimplementasikan menggunakan bahasa Go dan Python dengan model automatic speech recognition. Implementasi dilakukan dalam lingkungan Cloud, memanfaatkan layanan seperti AWS EC2, RDS, S3, dan CloudAMQP. Deployment microservices dilakukan melalui Docker dan Kubernetes dengan mendistribusikan layanan ke tiga node. Hasil uji fungsional menunjukkan seluruh fitur berjalan sesuai rancangan. Pengujian performa menunjukkan bahwa arsitektur terpusat unggul pada sebagian besar metrik performa dan efisiensi sumber daya, sedangkan arsitektur terdistribusi mampu menurunkan penggunaan GPU dan VRAM. Dalam uji kelayakan sistem, diperoleh tingkat character error rate transkripsi sebesar 8,0905% dan skor penerimaan pengguna sebesar 93,2% dengan kategori sangat baik. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem mampu mendukung pembelajaran bahasa Jepang imersif. Kata kunci— pembelajaran bahasa Jepang imersif, microservices, sistem terdistribusi, infrastruktur cloud, aplikasi Android.
Analisis Perbandingan Performansi Floodlight Controller Dengan OpenDayLight Controller Pada Jaringan Software Defined Network Ahmad Syaihu Firmansyah; Aditya Prapanca
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Article In Press(1)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Abstrak— Penelitian ini membandingkan kinerja controller Floodlight dan OpenDayLight (ODL) pada arsitektur Software Defined Network (SDN) dalam kondisi beban ekstrem (Stress Test). Pengujian dilakukan secara komparatif pada lingkungan virtual menggunakan emulator Mininet dengan implementasi topologi Star dan pola lalu lintas data silang penuh (Full Mesh). Lalu lintas data dibangkitkan menggunakan Distributed Internet Traffic Generator (D-ITG) dengan protokol UDP secara bertahap dari 1 Mbps hingga 100 Mbps per host. Evaluasi kinerja difokuskan pada parameter Quality of Service (QoS) yang meliputi Throughput, Packet Loss, dan Jitter berdasarkan standardisasi TIPHON, serta parameter Resource Utilization (utilitas CPU dan RAM) yang direkam secara terisolasi. Hasil pengujian membuktikan bahwa kedua controller memiliki arsitektur mitigasi kemacetan yang saling bertolak belakang. Pada beban puncak 100 Mbps, Floodlight mengalami Congestion Collapse akibat kehabisan tenaga komputasi (CPU menyentuh 193%). Algoritma antrean pada Floodlight memicu fenomena Bufferbloat, yang menyebabkan Throughput anjlok ke 3.50 Mbps dan Jitter meledak hingga 3213.59 ms (kategori TIPHON Buruk). Sebaliknya, arsitektur enterprise ODL memonopoli sumber daya sistem secara konstan di angka 200% CPU sejak fase awal, yang menyebabkan kapasitas Throughput tertahan secara statis pada batas ~6.12 Mbps. Meskipun mengorbankan sebagian besar data dengan melakukan pembuangan paket seketika (Fast-Drop), ODL berhasil menjaga antrean lalu lintas tetap bersih, sehingga metrik Jitter selalu bertahan pada rentang mikroskopis 0.015 ms – 0.030 ms (kategori TIPHON Bagus). Dari penelitian ini dapat disimpulkan Floodlight sangat efisien dalam penggunaan sumber daya perangkat keras pada kondisi lalu lintas ringan, namun sangat rentan terhadap kelumpuhan variasi waktu tunda saat kelebihan beban. Di sisi lain, OpenDayLight membutuhkan spesifikasi server yang tinggi secara absolut, namun terbukti jauh lebih tangguh dalam melindungi stabilitas transmisi jaringan di bawah tekanan ekstrem.   Kata        Kunci—       Software       Defined       Network,       Floodlight, OpenDayLight, Quality of Service, Bufferbloat.
Implementasi Monitoring Service VPS Menggunakan Uptime Kuma Studi Kasus: Server Development PT Arsynergy Nix Indonesia Moh Hamdan; Aditya Prapanca
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Article In Press(1)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Abstrak— Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem active synthetic monitoring menggunakan perangkat lunak open-source Uptime Kuma pada server development PT Arsynergy Nix Indonesia. Server tersebut menjalankan layanan multi-kontainer Docker (Laravel, Express.js, PostgreSQL, dan Redis) yang rentan mengalami kelumpuhan jika salah satu komponen gagal beroperasi, sehingga membutuhkan pemantauan yang terpusat dan andal. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan arsitektur pemantauan berbasis protokol HTTP dan TCP Port, serta pengujian live monitoring secara terus-menerus selama 72 jam. Hasil pengujian menunjukkan sistem pemantauan berhasil memvisualisasikan kondisi server secara real-time dan mencatat log operasional tanpa gangguan. Pada evaluasi waktu respon (response time), layanan backend berbasis TCP (Express.js, PostgreSQL, Redis) mencatatkan respon sangat cepat (1–1,5 ms), sedangkan antarmuka Laravel berbasis HTTP mencatatkan waktu 1.120 ms akibat beban komputasi internal framework. Kesimpulannya, implementasi Uptime Kuma terbukti efektif dalam memberikan visibilitas kesehatan server secara terisolasi dan real-time, mempermudah tim pengembang dalam mitigasi gangguan operasional.   Kata Kunci— Monitoring Server, Uptime Kuma, Response Time, Docker.
Pengembangan Game Virtual Reality untuk Pengenalan Hand Sign Language BISINDO Annanda Kurniawan; I Made Suartana
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Article In Press(1)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Abstrak—Komunikasi antara penyandang tuli dan masyarakat umum seringkali terhambat oleh kurangnya pemahaman terhadap bahasa isyarat. Media pembelajaran konvensional yang tersedia umumnya masih bersifat pasif, kurang interaktif, serta tidak mampu memberikan umpan balik secara langsung kepada pengguna dalam mempraktikkan gestur bahasa isyarat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan game berbasis Virtual Reality (VR) sebagai media pembelajaran untuk mengenalkan abjad Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) menggunakan perangkat Meta Quest 3. Pengembangan aplikasi dilakukan menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang meliputi tahapan concept, design, material collecting, assembly, testing, dan distribution. Teknologi hand tracking diintegrasikan sehingga pemain dapat berinteraksi dan mempraktikkan gestur secara langsung tanpa menggunakan controller fisik, sehingga pengalaman belajar menjadi lebih alami dan imersif. Kelayakan sistem dievaluasi melalui Black Box Testing, pengujian performa, User Acceptance Testing (UAT), serta Game Experience Questionnaire (GEQ). Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan rancangan yang telah ditetapkan. Aplikasi mampu berjalan dengan performa rata-rata 72 FPS pada perangkat target. Evaluasi UAT memperoleh tingkat penerimaan pengguna sebesar 94% yang termasuk dalam kategori sangat baik, sedangkan hasil GEQ menunjukkan skor tinggi pada dimensi Positive Affect, Competence, Sensory and Imaginative Immersion, serta Flow. Kata Kunci— Virtual Reality, Multimedia Development Life Cycle, Bahasa Isyarat, BISINDO, Hand Tracking.
Perbandingan Arsitektur Pada Metode Convolutional Neural Network Untuk Deteksi Parkir Muhamad Alfin Ardiansyah; Yuni Yamasari
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Article In Press(1)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Abstrak— Kurangnya informasi terkait ketersediaan lahan parkir masih menjadi suatu permasalahan yang terjadi bagi para pengendara. Peningkatan volume kendaraan tidak seimbang dengan ketersediaan lahan parkir, hal ini menyebabkan terjadinya macet di berbagai tempat. Seringkali pengendaara harus memutar dan turun dari kendaraan untuk mendapatkan tempat parkir yang kosong. Pada penelitian ini penulis membandingkan arsitektur dari metode Convolutional Neural Network untuk deteksi parkir dengan bantuan bahaya pemrograman python, sehingga akan memudahkan pengendara untuk mendapatkan tempat parkir yang kosong.              Hasil deteksi dari penelitian ini terbilang sangat baik dengan model arstitektur ResNet50 dengan akurasi training set 0.8884 dan nilai loss training set 0.2999 sedangkan nilai pada validation set 0.9804 dan nilai loss validation set 0.0226. hasil dari_sistem pendeteksi gambar sebuah tempat parkir menggunakan data pada video yang--sudah dilatih sebelumnya dan bisa mengetahui tempat parkir mana yang masih kosong.   Kata Kunci— Convolutional Neural Network, Python, Deteksi Parkir.
Implementasi Algoritma K-Means untuk Analisis Segmentasi Pelanggan dengan Menggunakan Model RFM dan CRISP-DM Yuninda Intan; I Kadek Dwi Nuryana
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Article In Press(1)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Abstrak— Segmentasi pelanggan merupakan salah satu strategi yang dapat digunakan perusahaan untuk memahami karakteristik pelanggan sehingga penyusunan strategi pemasaran menjadi lebih efektif dan tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan model Recency, Frequency, Monetary (RFM) dan algoritma K-Means dalam melakukan segmentasi pelanggan menggunakan pendekatan Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) pada Online Retail Refined Dataset. Tahapan penelitian meliputi Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, dan Evaluation. Data yang digunakan dibatasi pada atribut CustomerID (ID Pelanggan), InvoiceDate (Tanggal Transaksi), InvoiceNo (Nomor Transaksi), dan TotalPrice (Harga Total) untuk membentuk nilai RFM. Penentuan jumlah cluster dilakukan menggunakan Elbow Method, sedangkan kualitas hasil clustering dievaluasi menggunakan Silhouette Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah cluster terbaik adalah tiga cluster dengan nilai Silhouette Score sebesar 0,4172 dan Davies-Bouldin Index  sebesar  0,8169, yang menunjukkan kualitas cluster cukup baik. Ketiga cluster yang dihasilkan terdiri atas Pelanggan Loyal, Pelanggan Potensial, dan Pelanggan Tidak Aktif, yang masing-masing memiliki karakteristik berbeda berdasarkan nilai Recency, Frequency, dan Monetary. Hasil segmentasi ini menunjukkan bahwa kombinasi model RFM dan algoritma K-Means mampu mengelompokkan pelanggan sesuai karakteristik perilaku pembelian sehingga dapat menjadi dasar dalam mendukung pengambilan keputusan pemasaran yang lebih tepat sasaran.   Kata Kunci— Data Mining, Segmentasi Pelanggan, CRISP-DM, RFM, K-Means.
Implementasi XGBoost Pada Prediksi Penjualan Produk Untuk Pengoptimalan Manajemen Persediaan Khiena Salsabiila Susanty; I Kadek Dwi Nuryana
Journal of Informatics and Computer Science (JINACS) Article In Press(1)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

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

Abstract

Abstrak— Pengelolaan persediaan yang kurang optimal dapat menyebabkan terjadinya kelebihan maupun kekurangan stok sehingga berdampak pada efisiensi operasional bisnis ritel. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk mendukung pengelolaan persediaan adalah memanfaatkan prediksi penjualan berbasis machine learning. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) untuk memprediksi penjualan produk sebagai dasar dalam penyusunan ilustrasi rekomendasi stok. Penelitian menggunakan metodologi Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) yang meliputi tahap Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, dan Deployment. Model dibangun menggunakan atribut Price, Rating, Product_Category, Product_Brand, Month, dan Day sebagai variabel prediktor, sedangkan Quantity digunakan sebagai variabel target. Hasil evaluasi menunjukkan nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 1,2414, Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 1,4363, dan Coefficient of Determination (R²) sebesar 0,0023. Nilai R² yang rendah menunjukkan bahwa atribut yang digunakan belum memiliki daya prediktif yang memadai untuk menjelaskan variasi jumlah penjualan. Pada tahap deployment, hasil prediksi dimanfaatkan untuk menghasilkan ilustrasi rekomendasi stok berdasarkan kategori dan merek produk sebagai bentuk implementasi metodologi CRISP-DM. Namun, ilustrasi tersebut belum dapat dijadikan dasar pengambilan keputusan operasional karena kemampuan prediksi model masih terbatas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan fitur yang lebih relevan, seperti data deret waktu (time-series) dan faktor eksternal lainnya, diperlukan untuk meningkatkan performa model prediksi penjualan.   Kata Kunci— eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), Prediksi Penjualan, Manajemen Persediaan, CRISP-DM, Machine Learning.

Page 1 of 3 | Total Record : 25

 1   2   3 

Filter by Year

2026 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 7 No. 04 (2026) Vol. 7 No. 03 (2026) Article In Press(1) Article In Press Vol. 7 No. 02 (2025) Vol. 7 No. 01 (2025) Vol. 6 No. 04 (2025) Vol. 6 No. 03 (2025) Vol. 6 No. 02 (2024) Vol. 6 No. 01 (2024) Vol. 5 No. 04 (2024) Vol. 5 No. 03 (2024) Vol. 5 No. 02 (2023) Vol. 5 No. 01 (2023) Vol 4 No 04 (2023) Vol 4 No 03 (2023) Vol 4 No 02 (2022) Vol 4 No 01 (2022) Vol 3 No 04 (2022) Vol 3 No 03 (2022) Vol 3 No 02 (2021) Vol 3 No 01 (2021) Vol 2 No 04 (2021) Vol 2 No 03 (2021) Vol 2 No 02 (2020) Vol 2 No 01 (2020) Vol 1 No 04 (2020) Vol 1 No 03 (2020) Vol 1 No 02 (2019) Vol 1 No 01 (2019) More Issue