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 367 Documents
 19   20   21   22   23 
PENERAPAAN SENSOR PROXIMITY DAN PHOTOELECTRIC SENSOR UNTUK MENGETAHUI PERBANDINGAN KWALITAS BENANG YANG BAIK PADA MESIN RIETER E7/5-A : PENERAPAAN SENSOR PROXIMITY DAN PHOTOELECTRIC SENSOR UNTUK MENGETAHUI PERBANDINGAN KWALITAS BENANG YANG BAIK PADA MESIN RIETER E7/5-A Desmira, Desmira
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 10 No. 2 (2023): Prosisko Vol. 10 No. 2 September 2023
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v10i2.7742

Abstract

Penerapan sensor untuk menghasilkan kwalitas benang yang baik sangat dibutuhkan didalam dunia industri. Salah satu penerapan sensor yang umum digunakan adalah sensor proximility yang bisa mengatur jarak ketepatan dalam menghasilkan benang dan kain yang lebih baik. Penelitian ini dilakukan pada mesin rieter e7/5-a di PT.budi texindo prakarsa bertujuan untuk mengatur jarak ketika proses pemintalan benang dimesin rieter e7/5-a. Dari penelitian selama satu bulan disana didapatkan hasil perbandingan antara penerapan sensor proximity dapat mempercepat proses pemintalan benang dan meminilisir kegagalan didalam pemintal benang. Yang dianalisa adalah jenis benang Combed dan Carded. Secara garis besar benang Combed adalah benang yang teksturnya halus dan memiliki komposisi kapas 100% dan kualitasnya sangat baik dan biasa digunakan untuk membuat sebuah pakaian. Sedangkan untuk benang Carded adalah benang dengan jenis tekstur yang agaknya kasar dan kualitasnya tidak lebih baik daripada benang jenis Combed. Benang jenis Carded ini biasanya digunakan untuk membuat kaos kaki dan semacamnya dengan harga yang tidak lebih mahal dari produksi benang Combed. Untuk pembuatan kedua jenis benang tersebut terdapat beberapa perbedaan tersendiri. penerapan sensor sensor proximity dan photoelectric sensor untuk dapat memantau benang yang menghasilkan kwalitas benang yang baik pada mesin rieter e7/5-a di PT. Budi Texindo. Perbandingan selisih ( gap ) tertinggi terdapat pada berat Kebersihan sliver Combing yaitu 1.706 sedangkan jarang terdekat dengan karakteristi kwalitas adalah Banyaknya serat panjang sebesar 0,412.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE WATERFALL (STUDI KASUS PT. RIAU POS INTERMEDIA) Rizka Hafsari; Edo Arribe; Andria, Muhammad Luthfillah; Miransya, Virgiandika
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 11 No. 1 (2024): Prosisko Vol. 11 No. 1 Maret 2024
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v11i1.7794

Abstract

Sistem informasi telah muncul sebagai komponen penting dari manajemen dan pengolaan organisasi di era digital yang berkembang pesat. PT. Riau Pos Intermedia merupakan sebuah perusahaan koran terkemuka di provinsi Riau. Dalam upaya untuk menghadapi tantangan dari perubahan tren konsumen, peningkatan persaingan, serta pergeseran konsumsi media ke platform digital, Riau Pos ingin memperbaiki sistem penjualan koran kertas mereka melalui pemanfaatan sistem informasi yang canggih. Dalam penelitian ini, penulis akan membahas perancangan sistem informasi penjualan koran. Observasi langsung dan wawancara dengan pihak Riau Pos digunakan untuk pengumpulan data, dan metode waterfall digunakan untuk pengembangan sistem. tahapan dalam metode ini adalah requirement, design, implementation. UML diagram, seperti use case diagram, activity diagram, sequence diagram, class diagram. digunakan dalam desain pemodelan sistem. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan pada PT. Riau Pos Intermedia, penulis mengambil kesimpulan yaitu Proses pembelian koran kertas pada Riau Pos masih menggunakan cara manual yaitu dengan cara menelepon pihak Riau pos atau pun pihak biro Riau pos. Dikarenakan masih menggunakan metode yang manual Maka dirancang sebuah sistem informasi untuk melakukan pembelian koran kertas secara online. dengan perancangan sistem informasi ini ditujukan untuk menyelesaikan masalah yang di hadapi oleh perusahaan dan dapat membantu penjualan menjadi lebih efektif dan lebih bersaing dengan perusahaan lainnya.
RANCANG BANGUN SISTEM PROSES TRANSAKSI PERUSAHAAN BERBASIS WEBSITE DENGAN METODE AGILE DEVELOPMENT Hendra, Hendra; Yulia Wahyuningsih; Fernandi Mahendrasusila
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 11 No. 1 (2024): Prosisko Vol. 11 No. 1 Maret 2024
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v11i1.7809

Abstract

Pada era teknologi yang kini terus berkembang, banyak perusahaan yang berusaha untuk meningkatkan efisiensi kinerja melalui penerapan teknologi. Salah satu penerapan yang seringkali dibutuhkan adalah terkait bagaimana pekerjaan yang masih dilakukan dengan cara manual dapat dipermudah dengan hadirnya suatu sistem tertentu. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini mengkaji tentang rancang bangun sistem proses transaksi perusahaan berbasis website dengan penerapan metode Agile Development. Pengembangan sistem bertujuan untuk menjadi alternatif solusi bagi kendala yang sedang dimiliki oleh perusahaan. Sistem dibangun dengan menerapkan salah satu metode pada Agile Development, yakni Adaptive Software Development (ASD) yang memiliki tiga aspek utama seperti Speculation, Collaboration, dan Learning. Tahap penelitian diawali dengan diskusi terkait perencanaan dan ide sistem bersama leader dan anggota tim, sistem menggunakan tools Figma untuk perancangan mockup, dan pemrograman ReactJS dan Google Language pada tahap development. Sistem transaksi terbagi atas dua role yakni Admin dan Sales, dan kemudian dibagi menjadi menu Pricelist, Checklist, ISR, DR, Technical Spec, dan Stock Position. Melalui sistem juga diadakan pengujian dan evaluasi oleh mentor, demikian pula evaluasi pada kinerja anggota tim yang terlibat dalam pengerjaan proyek. Melalui penerapan metode tersebut, dapat diperoleh bahwa metode ASD dinilai baik untuk digunakan pada sistem yang mengharuskan untuk beradaptasi dan menyesuaikan dengan kebutuhan klien. Metode ASD juga dinilai dapat membangun motivasi dan komunikasi dalam tim yang baik. Sistem telah dikembangkan dengan baik serta dapat memberikan progress yang lebih cepat apabila dikerjakan melalui tim. Diperlukan adanya pengembangan lebih lanjut oleh tim agar sistem dapat memenuhi requirements dan mampu mempermudah kegiatan operasional perusahaan.
PENERAPAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA KLASIFIKASI JENIS CENGKEH BERDASARKAN FITUR TEKSTUR DAUN Talib, Sadri; Sudin, Sakina; Dzikrullah Suratin, Muhammad
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 11 No. 1 (2024): Prosisko Vol. 11 No. 1 Maret 2024
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v11i1.7911

Abstract

Daun merupakan komponen tumbuhan yang sangat penting karena berperan penting dalam membedakan jenis tumbuhan, termasuk tumbuhan cengkeh. Saat ini identifikasi jenis tanaman cengkeh yaitu Afo, Siputih, dan Zanzibar mengandalkan pengamatan secara manual terhadap ciri-ciri buah dan bunga yang dapat memakan waktu lama, terutama mengingat masa berbuah tanaman cengkeh yang panjang. Untuk menjawab permasalahan tersebut, penulis melakukan penelitian untuk mengklasifikasikan ketiga jenis daun cengkeh berdasarkan ciri ciri dan tekstur Gray Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) yang meliputi empat parameter yaitu Kontras, Korelasi, Energi, dan Homogenitas. Algoritma klasifikasi Support Vector Machine (SVM) digunakan untuk memproses nilai fitur yang diekstraksi dan mengklasifikasikan daun secara akurat. Penelitian ini mencapai akurasi tertinggi sebesar 56,67% pada ukuran citra 250x250 piksel dan 48,33% pada ukuran citra 150x150 piksel dengan menggunakan 150 data latih dan 60 data uji. Hasil tersebut menunjukkan potensi klasifikasi daun otomatis dalam mengidentifikasi spesies tanaman cengkeh secara efisien.
PREDIKSI HARGA BERAS MENGGUNAKAN METODE RECURRENT NEURAL NETWORK DAN LONG SHORT-TERM MEMORY Santoso, Aji; Irma Purnamasari, Ade; Irfan Ali
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 11 No. 1 (2024): Prosisko Vol. 11 No. 1 Maret 2024
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v11i1.7921

Abstract

Beras merupakan makanan pokok utama di Indonesia, beras adalah salah satu faktor penting dalam perdagangan dan perindustrian bahan pangan. Selain itu, Indonesia adalah salah satu negara penghasil beras terbesar di dunia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat pemodelan pengolahan data untuk prediksi yang mendekati data aktual. Metode Data Mining yang menyajikan pendekatan yang dapat digunakan oleh faktor-faktor seperti produksi, pasokan beras, dan permintaan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah harga rata-rata beras dari penggilingan dari Badan Pusat Statistik. Data ini mencakup informasi tentang harga beras 2013 - 2023 yang disajikan setiap bulan. Langkah pertama dalam penelitian ini adalah melakukan pra-pemrosesan data dengan menggunakan metode KDD dalam menyesuaikan dataset yang sudah di peroleh untuk mempermudah proses forecasting. Setelah itu, langkah selanjutnya adalah menerapkan metode Data Mining yaitu Recurrent Neural Networks (RNN) dan Long Short-Term Memory, hasil penelitian ini di peroleh untuk model RNN dengan RMSE terkecil yaitu 0.73 pada kategori harga beras medium dan untuk model LSTM dengan nilai MAE terkecil yaitu 2.31 pada kategori harga beras luar kualitas. Perbedaan dengan penelitian terhaulu adalah dengan menambahkan metode RNN pada konteks peramalan harga beras sehingga dapat menambah variasi atau melengkapi dalam konteks peramalan harga beras.
ANALISIS DATA PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA TOKO KECANTIKAN PUTRI Bagustio, Agung Prayogo; Purnamasari, Ade Irma; Irfan Ali
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 11 No. 2 (2024): Prosisko Vol. 11 No. 2 September 2024
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v11i2.7928

Abstract

Abstrak - Industri kecantikan mengalami pertumbuhan pesat dalam beberapa tahun terakhir, mendorong tingginya permintaan produk kecantikan. Toko Kecantikan Putri merupakan salah satu toko kecantikan yang berkembang pesat di wilayah Cirebon. Untuk meningkatkan strategi penjualan dan memahami pola pembelian pelanggan, Toko Kecantikan Putri perlu menganalisis data penjualan secara efektif. Analisis data penjualan tradisional tidak dapat memberikan insights yang mendalam mengenai pola pembelian pelanggan. Hal ini dapat menghambat Toko Kecantikan Putri dalam mengembangkan strategi penjualan yang tepat dan efektif. Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means clustering untuk menganalisis data penjualan Toko Kecantikan Putri selama bulan Januari 2024. Data yang dianalisis terdiri dari 122 baris dengan 22 atribut. Data penjualan meliputi informasi produk, kategori produk, dan jumlah penjualan. Algoritma K-Means clustering digunakan untuk mengelompokkan data penjualan berdasarkan karakteristik produk. Teknik analisis menggunakan Knowledge Discovery in Database (KDD) merupakan proses untuk menemukan pengetahuan baru dari data yang dikumpulkan. Hasil analisis menunjukkan bahwa data penjualan Toko Kecantikan Putri dapat dilakukan menjadi menjadi 9 cluster, dari cluster k=2 sampai k=9. Masing-masing cluster memiliki karakteristik pola pembelian yang berbeda. Cluster terbaik terdapat pada cluster K=8 dengan Nilai DBI sebesar 0,021 yang berasal dari measure Types Mixed Measures nilai davies bouldin index 0.077, Numerical Measures nilai davies bouldin index 0.114, Bregman Divergences nilai davies bouldin index 0.114. Analisis data penjualan Toko Kecantikan Putri dengan Algoritma K-Means Clustering menghasilkan insights berharga mengenai pola pembelian pelanggan. Evaluasi menyeluruh terhadap berbagai parameter, jumlah cluster, dan nilai Davies Bouldin Index optimal, menunjukkan bahwa Algoritma K-Means Clustering menghasilkan pengelompokan data yang paling optimal dan informatif.Kata Kunci: Algoritma K-Means clustering, Analisis Data Penjualan, Toko Kecantikan Putri, Pola Pembelian Pelanggan, Strategi Penjualan
CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT PADA PENGELOLAAN DATA TRANSAKSI PRODUK USAHA MIKRO KECIL DAN MENEGAH (UMKM) Akip, Suhendar
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 10 No. 2 (2023): Prosisko Vol. 10 No. 2 September 2023
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v10i2.8037

Abstract

Penelitian ini akan mengeksplorasi penerapan Customer Relationship Management (CRM) dalam konteks pengelolaan data transaksi produk Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) khususnya pada BUMDES Cikande Permai. Fokus utama adalah mengintegrasikan konsep CRM untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pengelolaan transaksi UMKM. Pembahasan pada penelitian ini mencakup aspek-aspek kunci seperti penerapan CRM, pengelolaan data transaksi, dan inovasi teknologi. Penelitian ini membahas bagaimana integrasi teknologi informasi dalam bentuk e-commerce dan konsep CRM dapat memberikan nilai tambah dalam memahami kebutuhan pelanggan, meningkatkan hubungan pelanggan, dan mengoptimalkan operasional UMKM. Selain itu, jurnal ini membahas tantangan dan peluang yang muncul dalam menghadapi perkembangan teknologi dan dinamika UMKM. Hasilnya memberikan wawasan mendalam dalam menerapkan inovasi teknologi dan strategi CRM untuk mendukung pertumbuhan dan keberlanjutan UMKM.
KOMPARASI PERAMALAN PENERIMAAN SISWA BARU MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING: COMPARISON OF FORECASTING NEW STUDENT ADMISSIONS USING THE EXPONENTIAL SMOOTHING METHOD Agrippina, Annisya Parera; Pamuji, Fandi Yulian
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 11 No. 1 (2024): Prosisko Vol. 11 No. 1 Maret 2024
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v11i1.8059

Abstract

Permasalahan dalam penelitian ini adalah pemanfaatan teknik Exponential Smoothing untuk memprediksi nilai calon mahasiswa baru khususnya ditinjau dari kuantitasnya. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui dan mengkaji penggunaan teknik Single Exponential Smoothing dan Double Exponential Smoothing dalam memprediksi kuantitas calon siswa baru di SD Negeri 5 Dampit. Metodologi penelitian yang digunakan menggunakan teknik kuantitatif. Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan cara survei. Data yang dikumpulkan berasal dari runtun waktu mulai tahun ajaran 2012 hingga tahun 2023. Selanjutnya dilakukan analisis data untuk memastikan model Exponential Smoothing yang tepat untuk memprediksi jumlah calon siswa baru berdasarkan data yang tersedia. Untuk memilih model peramalan yang paling sesuai berdasarkan data yang diberikan, setiap teknik Pemulusan dihitung dan dicari pendekatan yang menghasilkan kesalahan prediksi terendah. Setelah dilakukan analisis data, diperoleh temuan bahwa ramalan calon siswa baru SD Negeri 5 Dampit tahun 2024 berjumlah 20 siswa dengan menggunakan teknik Double Exponential Smoothing dengan nilai alpha 1.
IMPLEMENTASI ALGORITMA CNN MOBILENET UNTUK KLASIFIKASI GAMBAR SAMPAH DI BANK SAMPAH Fahcruroji, Achmad Reza; Madona Yunita Wijaya; Irma Fauziah
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 11 No. 1 (2024): Prosisko Vol. 11 No. 1 Maret 2024
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v11i1.8101

Abstract

Waste is a global problem that must be resolved so that the environment is well maintained, especially in developing countries such as Indonesia. A good understanding of waste will have an impact on optimal waste management. Waste banks are one way out in waste management so that what was originally useless becomes marketable. In its implementation, the waste bank must have data collection and transparency of customer waste data in real time. Technology is one of the main solutions to produce digital products that make it easier for people to access information accurately. By using the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm, an image of image data can be predicted with good accuracy. Along with the development of technology today, various kinds of architectures are present, one of which is Mobilenet. This architecture has the ability to run machine learning models on mobile and IoT devices. Furthermore, the resulting model is quite good with an accuracy rate of 96% on Metal waste, 92% on Paper and Organic waste, 80% on Cardboard waste, 76% on Glass waste, and 72% on Plastic waste. The disadvantages that exist in this model when predicting with almost similar shapes and images that have many objects in them, the error will be greater so there is a possibility of error in predicting the results of the garbage image.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI DISPOSISI SURAT MASUK BERBASIS WEB PADA KANTOR BADAN PENDAPATAN DAERAH KOTA MEDAN Salsabila Yusra; Sri Ratna Dewi; Trisatin Panggabean; Aidil Halim Lubis
PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer Vol. 11 No. 1 (2024): Prosisko Vol. 11 No. 1 Maret 2024
Publisher : Pogram Studi Sistem Komputer Universitas Serang Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30656/prosisko.v11i1.8105

Abstract

Teknologi informasi sangat diperlukan untuk menunjang proses kerja dan pelayanan masyarakat. Salah satu jenis teknologi informasi yang digunakan pada instansi pemerintah adalah website. Setiap perusahaan atau instansi memiliki berbagai sarana yang dapat membantu instansi memberitahukan informasi kepada pihak lain. Salah satunya dengan menggunakan surat. Penerimaan dan disposisi surat merupakan layanan masyarakat yang harus ditingkatkan pada Badan Pendapatan Daerah Kota Medan. Maksud dari riset ini adalah menciptakan sebuah platform berbasis web yang dapat mempermudah atasan dalam mengirimkan surat kepada bawahannya. Proses disposisi ini akan mengirimkan pemberitahuan kepada karyawan terkait dan memungkinkan pengguna untuk mengaksesnya secara langsung melalui sistem informasi berbasis situs web. Pada penelitian ini, peneliti merancang teknologi informasi seperti sistem informasi berbasis web untuk menjadi solusi dalam mengatasi kendala pengelolaan surat secara manual serta membantu Meningkatkan efisiensi dan produktivitas dalam memproses surat masuk dan disposisi menjadi fokus utama dalam penelitian ini. Pendekatan yang diambil melibatkan pemanfaatan metode kualitatif dan penerapan metode pengembangan waterfall.

Page 21 of 37 | Total Record : 367

 19   20   21   22   23 

Filter by Year

2014 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 13 No. 1 (2026): Prosisko Vol. 13 No. 1 Maret 2026 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