cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Yudhi Nugroho Adi
Contact Email
library@tekomuniversity.ac.id
Phone
+628128000110
Journal Mail Official
library@telkomuniversity.ac.id
Editorial Address
Jl. Telekomunikasi - Ters. Buah Batu Bandung 40257 Indonesia
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
eProceedings of Engineering
Published by Universitas Telkom
ISSN : 23559365     EISSN : -     DOI : https://doi.org/10.34818/eoe.v9i5.18452
Core Subject : Science, Engineering,
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering
Merupakan media publikasi karya ilmiah lulusan Universitas Telkom yang berisi tentang kajian teknik. Karya Tulis ilmiah yang diunggah akan melalui prosedur pemeriksaan (reviewer) dan approval pembimbing terkait.
Arjuna Subject : Teknik (semua kategori) - Teknik (Lain-Lain)
Articles 8,304 Documents
 825   826   827   828   829 
RUN-IO: Aplikasi Untuk Rekomendasi Latihan Pelari Menggunakan Random Forest Josey Alexander Takesan; Yohanes Setiawan; Bernadus Anggo Seno Aji
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Meningkatnya popularitas olahraga lari diiringi dengan tingginya risiko cedera atau running related injuries (RRIs) dimana seringkali kebingungan dalam menentukan program latihan yang aman dan sesuai dengan kemampuan individu. Penelitian ini bertujuan merancang, membangun, dan mengevaluasi RUN-IO, sebuah aplikasi mobile yang memberikan rekomendasi latihan lari yang dipersonalisasi untuk meminimalkan risiko tersebut. Menggunakan algoritma Random Forest Regressor, aplikasi memproses data pengguna (usia, tinggi, berat, jenis kelamin) untuk memprediksi tiga parameter kunci: Kecepatan, Waktu, dan Jarak Lari. Model dilatih menggunakan dataset "Running Calorie Burn" dari Kaggle dan dievaluasi kinerjanya dengan metrik Mean Absolute Error (MAE) dan R-Squared (R²). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model prediksi memenuhi kriteria kelayakan implementasi. Model Running Speed menunjukkan performa paling unggul dengan nilai R² mencapai 0.8990 dan MAE 0.56 km/jam. Pengujian fungsional aplikasi dan evaluasi antarmuka oleh pengguna menunjukkan aplikasi dinilai sangat baik. Penelitian ini berhasil mengimplementasikan model machine learning yang valid ke dalam aplikasi RUN-IO yang fungsional, menyediakan alat bantu praktis bagi pelari untuk berlatih secara lebih aman dan terukur agar dapat menghindari cedera. Kata kunci— Aplikasi mobile, Running Related Injuries, Running, Random Forest Regressor, Personalisasi latihan
Sistem Irigasi Presisi Dengan Prediksi Cuaca Menggunakan Algoritma Random Forest Berbasis Aplikasi Blynk Reynanda Shaquille Purwanto; Helmy Widyantara; Muhammad Adib Kamali
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Budidaya kelengkeng di lingkungan terbatas seperti rooftop menghadapi tantangan dalam manajemen air yang efisien akibat dinamika lingkungan dan kebutuhan tanaman yang spesifik. Sistem irigasi konvensional seringkali tidak efektif dan menyebabkan pemborosan sumber daya. Penelitian ini bertujuan merancang, membangun, dan menguji sistem irigasi presisi yang mengintegrasikan Internet of Things (IoT) untuk pemantauan dan Machine Learning untuk pengambilan keputusan penyiraman secara cerdas dan otomatis. Sistem ini menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terhubung dengan sensor kelembaban tanah, suhu dan kelembaban udara, curah hujan, dan kecepatan angin untuk mengumpulkan data yang dapat dipantau melalui aplikasi Blynk. Dua model Machine Learning dengan algoritma Random Forest dikembangkan: satu model klasifikasi untuk prediksi cuaca (hujan/tidak hujan) dan satu model regresi untuk penentuan durasi irigasi. Model-model ini dilatih dan dievaluasi menggunakan dataset aktual yang dikumpulkan dari lapangan. Hasil pengujian menunjukkan performa model yang baik. Model klasifikasi untuk prediksi cuaca mencapai akurasi keseluruhan sekitar 0.73 (73%), presisi 0.82 untuk kelas 'Hujan', dan recall 0.96 untuk kelas 'Tidak Hujan'. Ini membuktikan kemampuan model untuk mendeteksi kondisi tidak hujan secara andal, sementara presisi yang cukup tinggi pada kelas 'Hujan' membantu menghindari penyiraman yang tidak perlu. Sementara itu, model regresi untuk penentuan durasi irigasi mencapai Mean Squared Error (MSE) sebesar 43.72 detik² dan koefisien determinasi (R²) 0.89. Hasil ini mengindikasikan bahwa model mampu mempelajari pola dari parameter lingkungan dan mengubahnya menjadi estimasi durasi penyiraman yang presisi dan andal. Integrasi IoT dan Machine Learning ini terbukti berhasil menciptakan sistem irigasi yang cerdas dan efisien, mampu mengoptimalkan penggunaan air dan mendukung pertanian urban yang berkelanjutan di lingkungan yang menantang. Kata kunci— Irigasi Presisi, Internet of Things, Machine Learning, Random Forest, Tanaman Kelengkeng, ESP32.
Penerapan Internet of Things (IoT) untuk Otomatisasi Pemberian Pakan dan Pemantauan Air Kelompok Tani Wiyata Axel Danu Pramudita; Helmy Widyantara; Muhammad Adib Kamali
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Pembudidayaan ikan lele menghadapi tantangan dalam pemberian pakan yang tepat untuk mencegah overfeeding dan penurunan kualitas air akibat kekeruhan, yang dapat berdampak pada kesehatan ikan. Penelitian ini bertujuan merancang sistem pemberian pakan otomatis berbasis IoT dengan kemampuan pemantauan kualitas air jarak jauh. Sistem dibangun menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terintegrasi dengan sensor dan aktuator, serta menerapkan regresi linier untuk memprediksi berat ikan berdasarkan umur sebagai dasar logika pemberian pakan. Sistem diuji di kolam Kelompok Tani Wiyata dan berhasil berfungsi sesuai rancangan, memungkinkan kontrol dan pemantauan jarak jauh. Hasil penelitian menunjukkan prediksi berat ikan dengan rata-rata error 18,27 persen, namun akurasi porsi pakan memiliki error sebesar 42,23 persen akibat metode perhitungan dan ketidaktepatan mekanis alat pemberi pakan. Akurasi perangkat pemberian pakan memiliki error 17 persen, sedangkan pembacaan sensor kekeruhan belum akurat. Meskipun sistem sudah fungsional, diperlukan kalibrasi sensor, penyempurnaan algoritma prediksi pakan, dan perbaikan mekanis agar efisiensi pemberian pakan optimal serta risiko overfeeding dapat ditekan secara efektif. Kata kunci— ikan lele, overfeeding, Internet of Things (IoT), regresi linier, kualitas air, sistem otomatisasi
Sistem Otomatisasi Gerbang Tiket Gelanggang Olahraga Menggunakan Qr Code Ghozyan Hilman Kurniawan; Muhammad Adib Kamali; Philip Tobianto Daely
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem otomatisasi gerbang tiket berbasis QR Code pada gelanggang olahraga untuk meningkatkan efisiensi dan keamanan proses masuk pengunjung. Sistem ini menggunakan Raspberry Pi sebagai pusat kendali yang terintegrasi dengan pemindai barcode dan koneksi internet untuk validasi tiket waktu nyata melalui server. Ada dua model otentikasi yang dirancang: model OTP (One-Time Password) yang dikirimkan setelah pemindaian tiket melalui aplikasi, dan model tanpa OTP yang menggunakan verifikasi berbasis data tiket langsung. Sistem ini telah terintegrasi dengan aplikasi JTV. Hasil pengujian menunjukkan akurasi pembacaan QR Code sebesar 98%, dengan waktu respons pembukaan gerbang rata-rata 0,567 detik untuk model tanpa OTP dan 4,25 detik untuk model OTP. Pengujian skenario antrian dengan 10 pengunjung menunjukkan total waktu 71,48 detik untuk model OTP dan 23,80 detik untuk model tanpa OTP. Analisis penggunaan sumber daya Raspberry Pi menunjukkan kinerja yang stabil, meskipun mode OTP memerlukan sumber daya yang lebih tinggi. Dengan demikian, sistem ini terbukti efektif dalam menyediakan solusi modern untuk pengelolaan akses masuk pada area publik Kata kunci— QR Code, OTP, Raspberry Pi, Validasi Tiket, Gerbang Otomatis
Sistem Parkir Otomatis Berbasis IoT Berdasarkan Deteksi Plat Nomor Kendaraan Menggunakan YOLOv8 DAN ResNet50 Widi Pangestu Danar Wijanarko; Muhammad Adib Kamali; Farah Zakiyah Rahmanti
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Identifikasi kendaraan manual untuk sistem parkir konvensional di Universitas Telkom Surabaya mengakibatkan masalah keamanan karena petugas tidak selalu berada di tempat parkir setiap saat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem parkir otomatis yang mampu mendeteksi plat nomor kendaraan serta membuka palang pintu secara otomatis berdasarkan verifikasi identitas mahasiswa menggunakan Kartu Tanda Mahasiswa (KTM) berbasis RFID. Sistem ini menggabungkan model YOLOv8 untuk mendeteksi dan melakukan deteksi karakter pada plat nomor kendaraan, model ResNet-50 untuk melakukan klasifikasi karakter, sistem IoT untuk verifikasi identitas menggunakan RFID, serta sistem monitoring berbasis web. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model YOLOv8 mencapai precision sebesar 92% dan mAP50 sebesar 88% pada deteksi plat nomor, sedangkan model deteksi karakter mencapai precision sebesar 85% dan mAP50 sebesar 85%. Model ResNet50 untuk klasifikasi karakter mencapai akurasi rata-rata sebesar 98% dengan rata-rata nilai F1-Score pada setiap kelas diatas 95%. Sistem juga berhasil dijalankan pada perangkat edge computing menggunakan Raspberry Pi 5, dengan waktu pemrosesan keseluruhan sekitar 3 - 4 detik. Dengan adanya sistem ini dapat meningkatkan efisiensi, keamanan, dan kenyamanan dalam pengelolaan parkir kampus secara otomatis. Kata kunci— Sistem Parkir Otomatis, YOLOv8, ResNet50, IoT, edge Computing
Sistem Penentuan Tarif Parkir Pada Area Pelabuhan Berdasarkan Golongan Kendaraan Berbasis IoT Dewa Nusantara Murdoko Putra; Helmy Widyantara; Philip Tobianto Daely
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Sistem parkir di area pelabuhan memiliki tantangan tersendiri dalam penentuan tarif yang adil dan efisien, terutama karena banyaknya jenis kendaraan dengan kapasitas dan keperluan berbeda. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem penentuan tarif parkir berbasis Internet of Things (IoT) yang mengintegrasikan teknologi RFID, sensor Load Cell, serta mikrokontroler ESP8266. Sistem ini dirancang untuk mendeteksi identitas kendaraan dan mengukur berat kendaraan secara otomatis, sehingga dapat menentukan tarif parkir berdasarkan golongan kendaraan. Metode kerja sistem dimulai dari proses registrasi kendaraan menggunakan RFID dan pengukuran berat oleh Load Cell. Data yang diperoleh akan dikirimkan ke server melalui koneksi WiFi untuk disimpan di database. Sistem menghitung tarif parkir secara otomatis sesuai golongan dan berat kendaraan, serta memungkinkan pengenaan tarif tambahan apabila terjadi kelebihan beban. Penelitian ini juga mengakomodasi kemungkinan perbaikan sistem di masa depan, seperti integrasi kamera pengenal plat nomor, penggunaan sistem semi otomatis saat RFID rusak, serta pengembangan algoritma tarif progresif. Selain itu, disiapkan solusi terhadap kendala seperti keterbatasan RFID, formulir registrasi berlebih, ketidaksediaan jaringan WiFi, dan potensi kegagalan sensor melalui prosedur manual. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mengidentifikasi kendaraan secara tepat dan efisien, serta menghitung tarif berdasarkan parameter yang ditentukan. Kata kunci— IoT, RFID, Load Cell, Penentuan Tarif Parkir, Sistem Parkir Pelabuhan
Sistem Pengambilan Keputusan Kondisi Pembenihan Pada Tanaman Melon Berbasis IoTx Rizaldy Febry Nugraha; Muhammad Adib Kamali; Helmy Widyantara
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak— Tanaman melon memiliki nilai ekonomi tinggi dan prospek pasar yang menjanjikan. Berdasarkan data BPS Kota Surabaya, produksi melon meningkat dari 70 kuintal pada 2021 menjadi 230 kuintal pada 2023. Namun, fluktuasi iklim seperti perubahan suhu, kelembaban udara, dan durasi penyinaran matahari berpotensi menghambat pertumbuhan optimal, khususnya pada fase pembenihan. Penelitian ini merancang sistem pendukung keputusan berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan mikrokontroler ESP32 dan logika fuzzy Mamdani untuk mengendalikan lingkungan tumbuh secara otomatis. Sistem memanfaatkan sensor suhu DS18B20 dan sensor kelembaban tanah resistif sebagai input, serta aktuator berupa kipas, pompa air, dan lampu pertumbuhan yang dikendalikan melalui modul relay. Pemantauan dan pengendalian dilakukan dengan mempertimbangkan variabel waktu dan kondisi lingkungan secara real-time. Pengujian selama 30 hari dengan pencatatan setiap 15 menit menunjukkan akurasi sistem mencapai 97,33%, dengan kesalahan 2,67% akibat gangguan koneksi sensor. Logika fuzzy mampu mengatur aktuator secara efektif berdasarkan derajat keanggotaan suhu dan kelembaban. Hasil penelitian menunjukkan sistem ini andal dalam memantau dan mengatur lingkungan pembenihan melon, sehingga berpotensi meningkatkan keberhasilan budidaya secara berkelanjutan. Kata kunci— Internet of Things, ESP32, Fuzzy Logic, Otomatisasi Pertanian, Monitoring Lingkungan.
Sistem Presensi Berbasis IoT Yang Terintegrasi Dengan Aplikasi JTV Plus+ Untuk Pegawai (Studi Kasus Di Kantor JTV Surabaya) Hanif Guntur Laksono Sentosa; Muhammad Adib Kamali; Philip Tobianto Daely
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak — Sistem presensi pegawai memegang peranan penting dalam mendukung efisiensi dan keamanan operasional perusahaan. Namun, sistem fingerprint yang selama ini digunakan di Kantor JTV Surabaya sering mengalami kendala seperti antrean panjang dan kesalahan identifikasi. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem presensi berbasis QR Code yang terintegrasi dengan aplikasi JTV Plus+ dan perangkat Internet of Things (IoT), dengan menggunakan metode autentikasi data Hash-based Message Authentication Code (HMAC) berbasis algoritma SHA-256 untuk menjaga integritas dan keaslian data kehadiran. Sistem ini dibangun menggunakan ESP8266, scanner QR, dan emlock magnetic sebagai kontrol akses otomatis. Pengujian dilakukan melalui metode black-box, pengujian fungsional perangkat keras, pengukuran kecepatan respon, serta evaluasi kuisioner pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki akurasi dan sensitivitas sebesar 100%, kecepatan respon rata-rata 374–532 milidetik, lebih cepat dibandingkan fingerprint, serta tingkat kepuasan pengguna sebesar 4,3 dari skala 5. Dengan demikian, sistem presensi berbasis QR Code ini dinilai lebih efisien, aman, dan layak diterapkan sebagai solusi modern pengganti fingerprint di lingkungan kerja profesional. Kata kunci— Presensi Pegawai, QR code, Internet of Things, HMAC-SHA256, Keamanan Data.
Sistem Presensi Siswa Menggunakan RFID Terintegrasi IoT Dan Website Dengan Algoritma Enkripsi Serta Pemantauan Orang Tua Fachrel Kurniawan; Muhammad Adib Kamali; Mustafa Kamal
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak - Presensi siswa adalah aspek krusial dalam pengelolaan sekolah untuk memantau kedisiplinan. Namun, sistem presensi di SMA Muhammadiyah 4 Surabaya yang diterapkan secara manual di dalam kelas saat pembelajaran dimulai, menimbulkan masalah signifikan. Tidak adanya pencatatan sejak siswa memasuki area sekolah menyebabkan informasi kedatangan tidak akurat, sehingga menyulitkan pengawasan dan penindakan disipliner bagi siswa yang terlambat atau tidak hadir. Kelemahan sistem manual ini, seperti yang diungkapkan oleh penelitian sebelumnya, adalah inefisiensi dan kurangnya transparansi.Beberapa penelitian terdahulu telah mengembangkan sistem presensi berbasis RFID, namun memiliki celah seperti tidak adanya notifikasi untuk orang tua atau penggunaan SMS Gateway yang kurang efisien. Penelitian lain yang sudah menggunakan notifikasi WhatsApp belum menekankan pada aspek keamanan data menggunakan enkripsi standar pada level perangkat keras. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sebuah sistem presensi otomatis berbasis RFID yang mampu mengatasi masalah ketidakakuratan data dan keterlambatan informasi. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan mengimplementasikan fitur notifikasi kehadiran real-time melalui WhatsApp untuk orang tua dan menguji kelayakan sistem berdasarkan kinerja dan efektivitasnya di lingkungan sekolah Kata kunci— presensi siswa, RFID, IoT, ESP32, enkripsi AES, pemantauan orang tua
Strategi Tata Kelola Risiko Teknologi Informasi Berbasis COBIT 2019 Dalam Mendukung Keamanan Operasi Perdagangan Maritim di Pulau Tarakan Journal of Information Technology Literacy Muhammad Mugi Fakip Anugrah; Muhammad Adib Kamali; Mustafa Kamal
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pulau Tarakan memiliki posisi strategis dalam jalur perdagangan maritim nasional dan internasional, namun wilayah ini juga rentan terhadap berbagai ancaman keamanan seperti penyelundupan, perompakan, dan pelayaran ilegal. Kondisi ini diperparah oleh keterbatasan infrastruktur Teknologi Informasi (TI), yang menghambat deteksi dini, pelaporan insiden, serta koordinasi antar pihak terkait. Penelitian ini bertujuan untuk merancang strategi tata kelola risiko TI berbasis kerangka kerja COBIT 2019 guna meningkatkan keamanan operasi perdagangan maritim. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan pengumpulan data dari laporan insiden serta penyebaran kuesioner. Domain COBIT yang digunakan dalam penelitian ini meliputi EDM03, EDM04, EDM05, dan APO12. Hasil penelitian menghasilkan rancangan sistem manajemen risiko TI yang mendukung pelaporan insiden secara cepat, pengelolaan sumber daya, dan keterlibatan pemangku kepentingan. Temuan ini diharapkan dapat memperkuat keamanan maritim melalui pendekatan tata kelola risiko yang terstruktur dan terstandar. Kata kunci — cobit 2019, tata kelola risiko, keamanan maritim, sistem informasi, perdagangan laut, pulau tarakan

Page 827 of 831 | Total Record : 8304

 825   826   827   828   829 

Filter by Year

2014 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 12 No. 6 (2025): Desember 2025 Vol. 12 No. 5 (2025): Oktober 2025 Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025 Vol. 12 No. 3 (2025): Juni 2025 Vol. 12 No. 2 (2025): April 2025 Vol. 12 No. 1 (2025): Februari 2025 Vol. 11 No. 6 (2024): Desember 2024 Vol. 11 No. 5 (2024): Oktober 2024 Vol. 11 No. 4 (2024): Agustus 2024 Vol. 11 No. 3 (2024): Juni 2024 Vol. 11 No. 2 (2024): April 2024 Vol. 11 No. 1 (2024): Februari 2024 Vol. 10 No. 6 (2023): Desember 2023 Vol 10, No 5 (2023): Oktober 2023 Vol. 10 No. 5 (2023): Oktober 2023 Vol. 10 No. 4 (2023): Agustus 2023 Vol 10, No 3 (2023): Juni 2023 Vol. 10 No. 3 (2023): Juni 2023 Vol. 10 No. 2 (2023): April 2023 Vol 10, No 2 (2023): April 2023 Vol. 10 No. 1 (2023): Februari 2023 Vol 9, No 6 (2022): Desember 2022 Vol. 9 No. 5 (2022): Oktober 2022 Vol 9, No 5 (2022): Oktober 2022 Vol. 9 No. 4 (2022): Agustus 2022 Vol 9, No 4 (2022): Agustus 2022 Vol 9, No 3 (2022): Juni 2022 Vol 9, No 2 (2022): April 2022 Vol 9, No 1 (2022): Februari 2022 Vol 8, No 6 (2021): Desember 2021 Vol 8, No 5 (2021): Oktober 2021 Vol. 8 No. 5 (2021): Oktober 2021 Vol 8, No 4 (2021): Agustus 2021 Vol 8, No 3 (2021): Juni 2021 Vol. 8 No. 2 (2021): April 2021 Vol 8, No 2 (2021): April 2021 Vol 8, No 1 (2021): Februari 2021 Vol 7, No 3 (2020): Desember 2020 Vol 7, No 2 (2020): Agustus 2020 Vol 7, No 1 (2020): April 2020 Vol 6, No 3 (2019): Desember 2019 Vol 6, No 2 (2019): Agustus 2019 Vol 6, No 1 (2019): April 2019 Vol 5, No 3 (2018): Desember 2018 Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018 Vol 5, No 1 (2018): April 2018 Vol 4, No 3 (2017): Desember, 2017 Vol 4, No 2 (2017): Agustus, 2017 Vol 4, No 1 (2017): April, 2017 Vol 3, No 3 (2016): Desember, 2016 Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016 Vol 3, No 1 (2016): April, 2016 Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015 Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015 Vol 2, No 1 (2015): April, 2015 Vol 1, No 1 (2014): Desember, 2014 More Issue