cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
siswanto
Contact Email
prosisko.unsera@gmail.com
Phone
+62818487117
Journal Mail Official
prosisko.unsera@gmail.com
Editorial Address
Universitas Serang Raya Gedung Utama Lantai 3 Fakultas Teknologi Informasi Program Studi Sistem komputer Jl. Raya Cilegon No.Km. 5, Taman, Drangong, Kec. Taktakan, Kota Serang, Banten 42162
Location
Kota serang,
Banten
INDONESIA
PROSISKO : Jurnal Pengembangan Riset dan observasi Rekayasa Sistem Komputer
Published by Universitas Serang Raya
ISSN : 24067733     EISSN : 25979923     DOI : https://doi.org/10.30656/prosisko
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Mechanical Engineering
Journal elektronik yang berisi tentang jurnal-jurnal riset dan observasi Sistem Komputer, jaringan komputer, perangkat cerdas, IOT, cloud computing, robotik
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Jaringan Komputer dan Komunikasi
Articles 25 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol. 12 No. 3 (2025): Prosisko Vol. 12 No. 3 November 2025" : 25 Documents clear
KOMBINASI METODE SAW DAN TOPSIS UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN KESESUAIAN LAHAN PADI Syaffira Rizky Amalia; Hamdani Hamdani; Anindita Septiarini
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 12 No. 3 (2025): Prosisko Vol. 12 No. 3 November 2025
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v12i3.10142

Abstract

Tanaman padi (Oryza Sativa L.) merupakan komoditas tanaman pangan utama di Indonesia, karena sebagian besar penduduk Indonesia makanan pokoknya adalah beras. Salah satu penyebab rendahnya produksi padi di Indonesia, karena umumnya petani masih membudidayakan padi secara tidak tepat, seperti pengolahan tanah atau pemilihan lahan. Kesesuaian lahan dalam pertanian tanaman sangat berpengaruh terhadap produktivitas tanaman. Proses yang dapat dilakukan untuk mendukung keputusan kesesuaian lahan padi adalah membangun sebuahwebsite Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan menggunakan kombinasi metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Technique for Order Performance of Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Kombinasi ini dilakukan dengan cara mengambil rata-rata (µ) dari hasil akhir metode SAW dan TOPSIS. Skor akhir dari masing-masing metode dihitung terpisah, lalu dilakukan rata-rata (µ) dari kedua hasil tersebut untuk mendapatkan peringkat akhir alternatif. Data yang digunakan dalam menentukan kesesuaian lahan padi menggunakan data sebanyak 5 kriteria, yaitu jenis tanah, pH tanah, curah hujan, suhu, irigasi dan perairan. Data alternatif yang digunakan dalam penelitian ada 6 alternatif, yaitu Sungai Kunjang, Sambutan, Samarinda Utara, Palaran, Loa Janan Ilir dan Samarinda Seberang. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu memberikan informasi solusi alternatif kepada petani atau kelompok tani dalam menentukan kesesuaian lahan padi. Hasil kombinasi dari metode SAW dan TOPSIS menunjukkan bahwa alternatif dengan nilai akhir tertinggi adalah Samarinda Utara (A3), dengan nilai akhir sebesar 0,7337. Sedangkan, alternatif dengan nilai akhir terendah adalah Sambutan (A2), dengan nilai akhir sebesar 0,4402.
APLIKASI WEB INFORMASI UKM DAN KLUB UNIVERSITAS KATOLIK SANTO THOMAS Michele Manalu; Jesika; Putri Lipipian; Rohana Labora Munthe; Leni Kartika Simbolon; Andy Paul Harianja
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 12 No. 3 (2025): Prosisko Vol. 12 No. 3 November 2025
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v12i3.10325

Abstract

Unit Kegiatan Mahasiswa (UKM) dan klub ialah organisasi yang buat oleh  universitas dan fakultas untuk mengembangkan minat, bakat, dan keterampilan mahasiswa yang berguna untuk pengembangan diri mahasiswa. Namun, tingkat partisipasi Mahasiswa Universitas Katolik Santo Thomas Medan dalam kegiatan UKM atau pun klub masih terbilang rendah. Hal ini disebabkan oleh kurangnya jangkauan promosi, kurangnya motivasi pada diri mahasiswa untuk mengikuti kegiatan UKM atau Klub, dan akses informasi tentang UKM dan klub serta pendaftaran anggota yang kurang efisien. Dalam penelitian ini, peneliti merancang “Aplikasi Informasi UKM dan klub Fakultas Ilmu Komputer Universitas Katolik Santo Thomas Medan”. Tujuan dari perancangan aplikasi ini ialah untuk membantu mahasiswa dalam mengakses informasi, mempermudah mahasiswa dalam melakukan pendaftaran sebagai anggota UKM atau klub, serta memotivasi mahasiswa untuk masuk ke dalam UKM atau klub sesuai minat dan bakat mereka. Dalam pengembangan aplikasi ini, peneliti menggunakan metode waterfall. Metode ini dipilih karena memungkinkan peneliti menjalakan proses yang terstruktur dan berurutan, dimulai dari tahap analisis hingga pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi informasi UKM dan klub berbasis web yang dikembangkan dapat mempermudah Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Katolik Santo Thomas untuk mengakses informasi tentang UKM dan klub, melakukan pendaftaran anggota, serta mengikuti jadwal kegiatan. Dengan aplikasi ini, diharapkan motivasi mahasiswa untuk bergabung dan aktif dalam UKM dan klub dapat meningkat.
Systematic Literatur Review Pendekatan Machine Learning untuk Prediksi Risiko Kredit Illaiza Nur Sakina; rizka farida damayanti; Muh. Muafan Al Farisi
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 12 No. 3 (2025): Prosisko Vol. 12 No. 3 November 2025
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v12i3.10475

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan tinjauan sistematis terhadap pendekatan machine learning dalam prediksi risiko kredit melalui Systematic Literature Review (SLR). Tujuan utama adalah mengidentifikasi tren algoritma machine learning yang dominan, mengevaluasi kelebihan dan kekurangannya, serta menganalisis apakah data yang digunakan merupakan big data. Metode penelitian melibatkan tahapan perencanaan, pencarian literatur dari Google Scholar (2019–2024), seleksi berdasarkan kriteria inklusi-eksklusi, penilaian kualitas, dan ekstraksi data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma seperti Neural Network, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (K-NN), dan Naïve Bayes banyak, dengan Neural Network dan Random Forest menjadi yang terpopuler karena kemampuan menangani data kompleks dan stabilitasnya. Namun, mayoritas studi menggunakan dataset berskala kecil hingga digunakan menengah, bukan big data. Penelitian ini memberikan kontribusi teoritis dengan memperkaya wawasan tentang aplikasi machine learning dalam risiko kredit dan kontribusi praktis sebagai panduan bagi lembaga keuangan dalam memilih model yang tepat untuk meningkatkan akurasi prediksi dan efisiensi pengambilan keputusan.
PERANCANGAN APLIKASI PERHITUNGAN HASIL TES PSIKOTES BERBASIS WEB PADA PT MAHKOTA MAHARAJA INDONESIA Muhammad Romadhon; Agus Salim
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 12 No. 3 (2025): Prosisko Vol. 12 No. 3 November 2025
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v12i3.10631

Abstract

Pengolahan hasil tes psikotes di PT Mahkota Maharaja Indonesia masih dilakukan secara manual, sehingga memakan waktu dan bisa terjadi kesalahan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi psikotes berbasis web yang dapat digunakan oleh admin untuk melakukan input data, mengolah hasil, dan mencetak dokumen seperti hasil tes, sertifikat, dan amplop secara otomatis dalam format PDF. Pengembangan pada sistem ini menggunakan metode waterfall, yang meliputi tahapan analisis kebutuhan, desain sistem menggunakan UML (use case dan activity diagram), perancangan antarmuka dengan Laravel dan MySQL, serta pengujian menggunakan metode black box. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan telah berhasil memenuhi semua kebutuhan fungsional, dengan seluruh skenario pengujian menunjukkan hasil valid, sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem bekerja sesuai dengan yang diharapkan dan mampu meningkatkan efisiensi serta akurasi dalam proses perhitungan dan penyajian hasil psikotes.
SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW ANALISIS DAMPAK TEKNOLOGI INFORMASI TERHADAP PERGURUAN TINGGI Fikha Rizky Aullia; Aiinin Ratna Dwitanti; M. Yusril Musyafak; Najwa Adani Shabrina
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 12 No. 3 (2025): Prosisko Vol. 12 No. 3 November 2025
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v12i3.10679

Abstract

Perkembangan Teknologi Informasi (TI) dalam pendidikan tinggi telah membawa perubahan signifikan dalam berbagai aspek pembelajaran. Namun, beberapa tantangan juga diidentifikasi, termasuk kesenjangan infrastruktur digital, kesiapan tenaga pengajar dalam mengadopsi teknologi, serta risiko keamanan data yang dapat menghambat optimalisasi pemanfaatannya. Jadi enelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi jenis teknologi informasi yang digunakan di perguruan tinggi, menganalisis dampak penggunaannya terhadap pendidikan tinggi, serta mengkaji faktor-faktor yang mempengaruhi implementasi teknologi tersebut. Metode yang digunakan adalah Systematic Literature Review (SLR) dengan menganalisis literatur yang diterbitkan antara tahun 2015 hingga 2025. Data dikumpulkan melalui Google Scholar dengan kriteria inklusi berdasarkan relevansi topik, rentang waktu publikasi, dan kualitas sumber. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknologi informasi yang paling banyak digunakan dalam perguruan tinggi mencakup Learning Management System (LMS), E-learning, dan Artificial Intelligence (AI) dalam analisis pembelajaran. Dampak utama dari pemanfaatan teknologi ini meliputi peningkatan efektivitas dan efisiensi pembelajaran, seperti fleksibilitas akses materi, kemudahan interaksi akademik, dan pengelolaan administrasi yang lebih transparan. Selain itu, faktor-faktor yang berpengaruh terhadap penerapan teknologi informasi di perguruan tinggi meliputi ketersediaan infrastruktur, keterampilan digital tenaga pengajar dan mahasiswa, dukungan kebijakan institusi, serta kesiapan finansial dalam investasi teknologi.   Kata Kunci: Efektivitas, Pembelajaran Digital, Perguruan Tinggi, Teknologi Informasi
PERBANDINGAN ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK PREDIKSI NILAI UJIAN SISWA Luthfi Luqman Fattah; Yuliarman Saragih; Budiman Faisal Tanjung; Naufal Akmal Nugraha
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 12 No. 3 (2025): Prosisko Vol. 12 No. 3 November 2025
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v12i3.10699

Abstract

Peningkatan kualitas pendidikan tidak hanya bergantung pada metode pembelajaran, tetapi juga pada kemampuan institusi untuk memahami dan mengantisipasi performa akademik siswa. Penelitian ini bertujuan untuk membangun dan membandingkan tiga model prediksi nilai ujian siswa berdasarkan data kebiasaan harian menggunakan algoritma Regresi Linier, Random Forest, dan XGBoost. Data diperoleh dari platform publik dengan jumlah 1000 entri siswa yang mencakup berbagai atribut seperti durasi belajar, kehadiran, aktivitas ekstrakurikuler, dan kesehatan mental. Setiap model diuji menggunakan metrik evaluasi seperti Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Regresi Linier memberikan performa terbaik dengan nilai RMSE terendah sebesar 5,139 dan R² tertinggi sebesar 0,897. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa variabel durasi belajar memiliki kontribusi paling dominan dalam prediksi nilai ujian. Temuan ini mengindikasikan bahwa hubungan antara variabel input dan nilai ujian siswa cenderung linear dan stabil, sehingga dapat dimodelkan secara efektif menggunakan pendekatan sederhana. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam penerapan analisis prediktif berbasis machine learning untuk keperluan evaluasi pendidikan dan dapat menjadi dasar bagi pengembangan sistem pendukung keputusan di lingkungan sekolah maupun perguruan tinggi.
ANALISIS DAN PERANCANGAN  SISTEM INFORMASI LAYANAN RUMAH SAKIT  BERBASIS WEB MENGGUNAKAN UML Aeni Nurrachmania Hakim; Wanda Sanora Duha; Cantika Nurwulan Suci; Zatin Niqotaini
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 12 No. 3 (2025): Prosisko Vol. 12 No. 3 November 2025
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v12i3.10729

Abstract

Sistem Informasi layanan rumah sakit memiliki peran penting dalam mendukung kegiatan operasional seperti pendaftaran pasien, penjadwalan dokter, pencatatan rekam medis, dan pelaporan layanan. Namun, sistem manual yang masih diterapkan di sejumlah rumah sakit menyebabkan berbagai kendala seperti keterlambatan layanan, duplikasi data, kesalahan pencatatan, dan kesulitan dalam mengakses informasi secara cepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan merancang sistem informasi layanan rumah sakit berbasis web guna meningkatkan efisiensi dan akurasi pelayanan. Metode yang digunakan meliputi studi pustaka, observasi lapangan, wawancara, serta analisis dokumen. Hasil dari analisis kebutuhan digunakan untuk merancang sistem dengan pendekatan unified modeling language (UML) yang mencakup use case diagram, activity diagram, class diagram, dan sequence diagram. sistem ini dirancang dengan fitur utama seperti pendaftaran online, manajemen jadwal dokter, pencatatan rekam medis elektronik, dan pelaporan otomatis. Sistem berbasis web memungkinkan akses fleksibel dan real time, serta dirancang dengan antarmuka yang mudah digunakan. Diharapkan sistem ini dapat meminimalkan kesalahan pencatatan, mempercepat layanan, serta mendukung pengambilan keputusan berbasis data dalam rangka meningkatkan kualitas pelayanan rumah sakit.
OPTIMALISASI DETEKSI KECURANGAN PADA TRANSAKSI E-WALLET MENGGUNAKAN ALGORITMA ISOLATION FOREST BERBASIS BIG DATA Anggi Silalahi; Azhara Amelia H; Sabrina Akva; Desni Paramitha Purba; Fanny Ramadhani; Arnita
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 12 No. 3 (2025): Prosisko Vol. 12 No. 3 November 2025
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v12i3.10738

Abstract

Kemajuan teknologi finansial telah mendorong adopsi layanan dompet digital (e-wallet) secara luas. Namun, peningkatan volume transaksi juga membawa risiko keamanan yang tinggi, khususnya terkait aktivitas kecurangan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem deteksi kecurangan pada transaksi e-wallet menggunakan algoritma Isolation Forest, yang mampu mengidentifikasi anomali secara efisien tanpa memerlukan data berlabel. Dataset yang digunakan terdiri dari 6.362.620 transaksi e-wallet yang mencakup atribut numerik dan kategorikal. Proses penelitian meliputi tahapan preprocessing data, pelatihan model, dan evaluasi kinerja dengan metrik precision, recall, dan F1-score. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa meskipun akurasi model mencapai 99%, recall terhadap transaksi fraud masih rendah, yaitu sebesar 4%, menandakan perlunya pendekatan lanjutan untuk meningkatkan sensitivitas model. Penelitian ini menunjukkan potensi Isolation Forest dalam mendeteksi pola transaksi anomali pada data berukuran besar serta memberikan dasar untuk pengembangan sistem keamanan finansial berbasis data.
ANALISIS KEPUASAN PENGGUNA FITUR AI LIVIN’ BY MANDIRI MENGGUNAKAN  E-ECM Camelia Salsabilla; Fara Bianca; Melisya Sesy
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 12 No. 3 (2025): Prosisko Vol. 12 No. 3 November 2025
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v12i3.10748

Abstract

 Perkembangan teknologi dalam sektor perbankan digital telah mendorong hadirnya berbagai inovasi layanan, salah satunya adalah pemanfaatan kecerdasan buatan dalam aplikasi mobile banking. Livin’ by Mandiri merupakan salah satu aplikasi perbankan digital yang mengintegrasikan fitur berbasis kecerdasan buatan seperti verifikasi biometrik dan pencatatan keuangan otomatis untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan pengguna terhadap fitur tersebut serta hubungannya dengan niat penggunaan secara berkelanjutan. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan model Extended Expectation Confirmation Model yang mencakup variabel tambahan seperti kualitas sistem, kualitas layanan, kepercayaan, dan efikasi diri. Data dikumpulkan melalui kuesioner daring kepada 100 pengguna aktif Livin’ by Mandiri dan dianalisis menggunakan metode pemodelan persamaan struktural berbasis partial least squares. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hanya lima dari sebelas hubungan antar variabel yang signifikan. Temuan utama mengungkapkan bahwa kesesuaian harapan pengguna berpengaruh besar terhadap kepuasan dan kepercayaan, sementara kepercayaan dan persepsi manfaat mempengaruhi niat penggunaan berkelanjutan. Di sisi lain, kualitas sistem dan layanan tidak berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna. Hasil ini menunjukkan bahwa faktor psikologis seperti harapan dan kepercayaan memiliki peran dominan dalam mendorong loyalitas pengguna. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan strategi layanan perbankan digital berbasis kecerdasan buatan agar lebih fokus pada pengalaman dan keyakinan pengguna.
Perancangan Sistem Layanan Pengaduan Masyarakat Perumnas 2 Kota Bekasi Berbasis Web Ardien Ferdinand Putra Setiawan; Ahmad Hasan Faqih Aulia; Ridho Putra Pratama; Fachrizal Wisnu Pratama; Ahmad Ridha
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 12 No. 3 (2025): Prosisko Vol. 12 No. 3 November 2025
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v12i3.10760

Abstract

Pengaduan masyarakat merupakan bagian penting dalam mewujudkan pelayanan publik yang transparan, cepat, dan akuntabel sebagaimana diatur dalam Undang-Undang Nomor 25 Tahun 2009 tentang Pelayanan Publik. Namun, di wilayah Perumnas 2 Kota Bekasi, mekanisme pengaduan masih secara konvensional, sehingga berisiko terhadap tidak terdokumentasinya informasi dan lambatnya tindak lanjut. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem layanan pengaduan masyarakat berbasis web yang dapat memfasilitasi penyampaian aspirasi secara lebih efektif, efisien, dan terdokumentasi. Pengembangan sistem menggunakan metode Waterfall, dengan Laravel sebagai framework utama, MySQL sebagai database, dan Tailwind CSS untuk antarmuka pengguna. Penerapan sistem ini diharapkan mendukung implementasi Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik (SPBE) sesuai Peraturan Presiden Nomor 95 Tahun 2018, serta meningkatkan kualitas layanan publik di lingkungan Perumnas 2 Kota Bekasi. Hasil dari implementasi ini menunjukkan bahwa sistem berhasil memfasilitasi pengaduan secara digital, mempercepat respons, serta mendokumentasikan aduan dengan baik dan terstruktur.

Page 1 of 3 | Total Record : 25

 1   2   3 

Filter by Year

2025 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 12 No. 3 (2025): Prosisko Vol. 12 No. 3 November 2025 Vol. 12 No. 2 (2025): Prosisko Vol. 12 No. 2 Juli 2025 Vol. 12 No. 1 (2025): Prosisko Vol. 12 No. 1 2025 Vol. 11 No. 2 (2024): Prosisko Vol. 11 No. 2 September 2024 Vol. 11 No. 1 (2024): Prosisko Vol. 11 No. 1 Maret 2024 Vol. 10 No. 2 (2023): Prosisko Vol. 10 No. 2 September 2023 Vol. 10 No. 1 (2023): Prosisko Vol. 10 No. 1 Maret 2023 Vol. 9 No. 1 (2022): Prosisko Vol. 9 No.1 Maret 2022 Vol. 9 No. 2 (2022) Vol. 8 No. 2 (2021): Prosisko Vol. 8 No. 2 September 2021 Vol. 8 No. 1 (2021): PROSISKO Vol. 8 No. 1 Maret 2021 Vol. 7 No. 2 (2020) Vol. 7 No. 1 (2020) Vol. 6 No. 2 (2019) Vol. 6 No. 1 (2019) Vol. 5 No. 2 (2018) Vol. 5 No. 1 (2018) Vol. 4 No. 2 (2017) Vol. 4 No. 1 (2017) Vol. 3 No. 2 (2016) Vol. 3 No. 1 (2016) Vol. 2 No. 2 (2015) Vol. 2 No. 1 (2015) Vol. 1 (2014) More Issue