cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Febriani Astuti
Contact Email
febriani@akprind.ac.id
Phone
+6285725192987
Journal Mail Official
statikom.jurnal@akprind.ac.id
Editorial Address
Kampus 3 Universitas AKPRIND Indonesia; Jl. Bimasakti No 3 Pengok Yogyakarta; Telp. (0274) 544504 (318); WA 0851-7106-0678
Location
Kota yogyakarta,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Published by Universitas AKPRIND Indonesia
ISSN : -     EISSN : 25279378     DOI : https://doi.org/10.34151
Core Subject : Economy, Science, Education, Engineering,
Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Mathematics
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi memfasilitasi peneliti, baik dosen, mahasiswa, maupun praktisi untuk mempublikasikan hasil penelitian. Selain itu juga memberikan fasilitas bagi peneliti lain untuk mendapatkan referensi-referensi terkait bidang statistika, aplikasi statistika pada industri, serta komputasinya. Jurnal ini terbit dalam bentuk edisi cetak dan edisi online pada https://ejournal.akprind.ac.id. Edisi setiap jurnal berisikan 8 makalah yang memiliki tema pada bidang teori statistika dan aplikasinya. Kami akan menerima publikasi hasil penelitian pada bidang yang lebih spesifik, diantaranya tentang statistika matematika, ekonometrika, statistika komputasi, matematika keuangan, statistika spasial, aktuaria, demografi, fuzzy, statistika nonparametrik, multivariat, teori statistika, riset operasi, optimasi, time series, analisis survival, dan manajemen resiko.
Arjuna Subject : Matematika - Statistik dan Probabilitas
Articles 137 Documents
 6   7   8   9   10 
ANALISIS FAKTOR YANG MEMPENGARUHI LAJU KESEMBUHAN PASIEN DEMAM BERDARAH DENGUE MENGGUNAKAN REGRESI COX PROPORTIONAL HAZARD DAN REGRESI WEIBULL: Studi Kasus : Kabupaten Bantul, Yogyakarta Like Erna Widyawati; Rokhana Dwi Bekti
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 5 No. 02 (2020): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

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

Abstract

Demam Berdarah Dengue merupakan salah satu masalah penyakit infeksi di Indonesia yang ditularkan oleh virus Aedes aegypti dan menyebar sangat cepat sehingga dapat menimbulkan kematian. Dalam penelitian ini dilakukan analisis faktor yang mempengaruhi laju kesembuhan pasien DBD menggunakan Regresi Cox Proportional Hazard dan Regresi Weibull. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data rawat inap pasien DBD di Kabupaten Bantul, karena Bantul merupakan daerah yang memiliki jumlah kasus DBD tertinggi di Provinsi Yogyakarta selama 5 tahun terakhir. Berdasarkan Kaplan-Meier maka diperoleh pasien dengan jenis kelamin laki-laki lebih lama menjalani masa rawat inap dibandingkan dengan pasien perempuan. Untuk variabel ruang kelas rawat inap, semakin tinggi tingkat kelas ruang rawat maka pasien lebih cepat menjalani masa rawat inap. Pasien umum yang membayar biaya rumah sakit tanpa asuransi menjalani masa rawat inap lebih cepat dibandingkan pasien yang membayar dengan asuransi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai AIC regresi cox proportional hazard sebesar 134,9302 sedangkan nilai AIC untuk regresi weibull sebesar 177,2457. Sehingga metode yang terbaik untuk penelitian ini adalah dengan menggunakan regresi cox-proportional hazard karena nilai AIC yang diperoleh lebih kecil.. Kata kunci: Demam Berdarah Dengue, Regresi Cox Proportional Hazard, Regresi Weibull, AIC. Demam Berdarah Dengue merupakan salah satu masalah penyakit infeksi di Indonesia yang ditularkan oleh virus Aedes aegypti dan menyebar sangat cepat sehingga dapat menimbulkan kematian. Dalam penelitian ini dilakukan analisis faktor yang mempengaruhi laju kesembuhan pasien DBD menggunakan Regresi Cox Proportional Hazard dan Regresi Weibull. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data rawat inap pasien DBD di Kabupaten Bantul, karena Bantul merupakan daerah yang memiliki jumlah kasus DBD tertinggi di Provinsi Yogyakarta selama 5 tahun terakhir. Berdasarkan Kaplan-Meier maka diperoleh pasien dengan jenis kelamin laki-laki lebih lama menjalani masa rawat inap dibandingkan dengan pasien perempuan. Untuk variabel ruang kelas rawat inap, semakin tinggi tingkat kelas ruang rawat maka pasien lebih cepat menjalani masa rawat inap. Pasien umum yang membayar biaya rumah sakit tanpa asuransi menjalani masa rawat inap lebih cepat dibandingkan pasien yang membayar dengan asuransi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai AIC regresi cox proportional hazard sebesar 134,9302 sedangkan nilai AIC untuk regresi weibull sebesar 177,2457. Sehingga metode yang terbaik untuk penelitian ini adalah dengan menggunakan regresi cox-proportional hazard karena nilai AIC yang diperoleh lebih kecil.
PERBANDINGAN UJI KUPIEC DAN MIXED KUPIEC PADA EGARCH-VINE COPULA UNTUK ESTIMASI VALUE AT RISK Rahmat Deswanto; Noviana Pratiwi
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 5 No. 02 (2020): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

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

Abstract

Value at Risk (VaR) merupakan salah satu alat ukur risiko yang digunakan untuk menghitung kerugian maksimum pada portofolio saham. Pada data finansial biasanya asumsi normalitas jarang terpenuhi dan terdapat indikasi adanya efek heteroskedastisitas serta tidak terdapat korelasi linier. Untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas dapat digunakan metode GARCH. Namun data finansial pada umumnya terdapat perbedaan pengaruh antara nilai residual positif dan residual negatif terhadap volatilitas data yang disebut efek asimetris, maka digunakan model EGARCH. Copula merupakan salah satu fungsi yang menggabungkan beberapa distribusi merginal menjadi distribusi bersama karena tidak memerlukan asumsi distribusi normal pada data. Vine Copula merupakan perkembangan dari fungsi copula untuk mengatasi masalah yang kompleks pada kasus portofolio saham multivariat. Tujuan dari penelitian adalah mengestimasi nilai VaR pada portofolio saham menggunakan metode EGARCH-Vine Copula Archimedes pada periode pengamatan 1 Oktober 2017 sampai dengan 30 September 2019. Selanjutnya dilakukan validasi model VaR dengan menggunakan metode Kupiec dan Mixed Kupiec. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perhitungan VaR pada tingkat kepercayaan 90%, 95%, 99% dengan empat variasi pembetukan portofolio saham ADRO, INDY, dan ITMG menghasilkan nilai VaR yang berbeda-beda. Estimasi VaR portofolio saham dengan kerugian maksimum terendah model Gumbel C-Vine Copula dengan tingkat kepercayaan 90% pada portofolio 4 sebesar 4,01%. Selanjutnya untuk hasil backtesting diperoleh VaR model Gumbel C-Vine Copula dengan tingkat kepercayaan 90% portofolio 4 valid digunakan karena lolos uji Kupiec TUFF.
PERBANDINGAN HASIL KLASIFIKASI CURAH HUJAN MENGGUNAKAN METODE SVM DAN NBC Marthin Luter Laia; Yudi Setyawan
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 5 No. 02 (2020): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

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

Abstract

Abstrak Penelitian ini membahas pengklasifikasi curah hujan serta memprediksi curah hujan dengan menggunakan metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes Classifier serta melihat nilai akurasi kedua metode. Support Vector Machine adalah salah satu metode machine learning yang bekerja atas prinsip structural risk minimization yang bertujuan untuk menemukan hyperplane terbaik yang dapat memisahkan kelas. Sedangkan Naïve Bayes Classifier adalah metode klasifikasi yang digunakan untuk menentukan probabilitas suatu anggota dari suatu kelas. Variabel yang digunakan yaitu rata-rata temperatur (X1), rata-rata kelembapan (X2), rata-rata lama penyinaran matahari (X3), dan rata-rata kecepatan angin (X4). Sedangkan variabel dependen (Y) adalah status curah hujan dikategorikan menjadi dua yaitu hujan dan tidak hujan. Data yang digunakan periode tahun 2017 sampai tahun 2018 yang diperoleh dari BMKG Stasiun Meteorologi Maritim Tanjung Priok, Jakarta Utara. Berdasarkan hasil analisis klasifikasi didapatkan bahwa metode terbaik yaitu Support Vector Machine hal ini dibuktikan dengan tingkat akurasi sebesar 79,45 % lebih besar dari tingkat akurasi metode Naïve Bayes Classifier yaitu 65,75%.
PENGARUH PRODUKTIVITAS TENAGA KERJA DAN EFISIENSI TERHADAP LABA USAHA DAN PRODUKTIVITAS MODAL AGROINDUSTRI DI KOTA KENDARI MENGGUNAKAN ANALISIS JALUR Anindita Anindita; Noeryanti Noeryanti
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 5 No. 02 (2020): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

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

Abstract

Produktivitas merupakan ukuran yang dapat menjelaskan efisiensi penggunaan faktor–faktor produksi (input) dalam menghasilkan sejumlah output perekonomian selama satu periode tertentu,. Produktivitas industri diukur dari rasio antara nilai produksi industri dengan jumlah tenaga kerja dan jumlah modal di sektor industri, Efisiensi diukur antara total biaya input dengan nilai produksi, sedangkan laba diukur dengan selisih antara nilai produksi dengan biaya input. Produktivitas sektor industri merupakan salah satu sektor ekonomi yang menjadi prioritas pemerintah Kota Kendari, dengan pertimbangan bahwa dapat memberikan kontribusi yang besar terhadap penciptaan pertumbuhan ekonomi dan lapangan pekerjaan, serta mengatasi masalah pengangguran. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui perkembangan produktivitas tenaga kerja, efisiensi ekonomis, laba usaha dan produktivitas modal agroindustri, serta pengaruh produktivitas tenaga kerja dan efisiensi terhadap laba usaha dan produktivitas modal agroindustri besar, sedang dan kecil di Kota Kendari Tahun 1998-2018, dianalisis dengan analisis jalur Hasil analisis membuktikan bahwa kontribusi laba usaha pada produktivitas tenaga kerja dan efisiensi terhadap produktivitas modal berpengaruh signifikan. Dari pengaruh total, bahwa Efisiensi lebih besar mempengaruhi produktivitas modal sebesar 1,717, pada nilai pertumbuhan rata-rata dan grafik efisiensi bahwa nilai efisiensi tumbuh(meningkat) tetapi pengaruhnya terhadap laba usaha menurun, dan laba usaha terhadap produktivitas modal mengalami penurunan. Produktivitas tenaga kerja terhadap produktivitas modal sebesar -0,255, dimana seharusnya peningkatan tenaga kerja dapat menaikkan nilai produktivitas modal, tetapi menurunkan nilai produktivitas modal. Hal ini akibat dari nilai laba usaha menurun, sehingga mengakibatkan penurunan nilai produktivitas modal.
PENERAPAN KAUSALITAS GRANGER DAN KOINTEGRASI JOHANSEN TRACE STATISTIC TEST UNTUK INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI, INFLASI DAN KEMISKINAN DI NUSA TENGGARA TIMUR Fidelia Febriani Roman; Kartiko Kartiko
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 5 No. 02 (2020): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

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

Abstract

Uji kausalitas Granger adalah metode untuk mengetahui bahwa suatu variabel dependen (variabel tidak bebas) dapat dipengaruhi oleh variabel independen (variabel bebas) pada sisi lain variabel independen tersebut dapat menempati posisi variabel dependen. Uji Kointegrasi Johansen trace statistic test bertujuan untuk mengetahui hubungan keseimbangan dalam jangka panjang. Tujuan dari penulisan ini adalah untuk mengetahui hubungan kausalitas dan kointegrasi indeks pembangunan manusia di Nusa Tenggara Timur. Variabel-variabel yang digunakan yaitu indeks pembangunan manusia sebagai variabel dependen dan pertumbuhan ekonomi , inflasi dan kemiskinan sebagai variabel independen. Hasil uji kausalitas Granger menunjukan bahwa terdapat hubungan satu arah antara indeks pembangunan manusia terhadap pertumbuhan ekonomi dapat ditunjukan dengan nilai probabilitas F-statistic (0.00408) lebih kecil α (0.05) dan hubungan satu arah antara kemiskinan terhadap indeks pembangunan manusia dengan nilai probabilitas F-statistic (0.06765) lebih kecil α (0.1). Hasil dari uji kointegrasi Johansen trace statistic test menunjukkan bahwa nilai trace statistice adalah 104.83 lebih besar nilai kritisnya pada level signifikansi 5% yaitu 34.91 dan nilai maximum eigenvalue adalah 65.11 lebih besar nilai kritisnya pada level signifikansi 5% yaitu 22.00. Sehingga ada hubungan jangka panjang antara variabel indeks pembangunan manusia, pertumbuhan ekonomi dan kemiskinan di Nusa Tenggara Timur Periode 2005-2017.
ANALISIS PENGENDALIAN PERSEDIAAN BAHAN BAKU BERAS DENGAN METODE ECONOMIC ORDER QUANTITY (EOQ) MULTI PRODUK GUNA MEMINIMUMKAN BIAYA(STUDI KASUS DI PB. SRI TANI) Muhammad Fajarudin; Agustian Suseno; Asep Erik Nugraha
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 6 No. 01 (2021): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

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

Abstract

Artikel ini menganilisis pengendalian persediaan bahan baku beras pada PB. Sri Tani Karawang. Artikel ini merupakan penelitian tindakan bertujuan menentukan pembelian bahan baku optimal dengan pendekatan model Economic Order Quantity (EOQ) multi produk. Pendekatan dalam Economic Order Quantity (EOQ) ada dua yaitu tanpa mempertimbangkan variasi siklus dan dengan mempertimbangkan variasi siklus. Hasil penelitian menunjukkan Economic Order Quantity tanpa mempertimbangkan variasi siklus lebih meringankan perusahaan dalam mempersiapkan dana untuk kebutuhan produksi berasnya karena memiliki pola pengeluaran kas untuk pembelian bahan baku yang relatif lebih stabi danl pengelolaan nya yang lebih mudah
ANALISIS KLASTER BERDASARKAN TINDAKAN KRIMINALITAS DI INDONESIA TAHUN 2019 Margareth Dwiyanti Simatupang; Arie Wahyu Wijayanto
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 6 No. 01 (2021): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

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

Abstract

Kriminalitas atau kejahatan merupakan masalah yang sering terjadi dalam suatu masyarakat. Saat ini indeks kejahatan di Indonesia sebesar 46.26 dari skala 100 sehingga Indonesia berada pada urutan ke-empat dengan indeks kejahatan tertinggi di negara Asean. Meskipun jumlah kejahatan di Indonesia mengalami penurunan dari tahun 2017 – 2019, namun penurunan jumlah kejahatan di Indonesia melambat dalam satu tahun terakhir. Sehingga perlu dilakukan pengelompokkan daerah rawan kriminalitas yang ada di Indonesia agar dapat memberikan informasi kepada pemerintah dan kepolisian untuk meningkatkan keamanan di Indonesia. Penelitian ini menggunakan variabel jenis-jenis kejahatan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan analisis klaster K-Means dan Fuzzy C-Means. Sebelum dilakukan pengelompokkan, dilakukan penentuan jumlah klaster optimum. Setelah itu, dilakukan validasi metode yang hendak digunakan diantara K-Means dan Fuzzy C-Means untuk memperoleh metode yang terbaik. Validasi digunakan dengan melihat connectivity, dunn index, dan silhoutte masing-masing metode. Hasil yang diperoleh yakni tidak ada algoritma klastering yang bisa digunakan secara universal untuk menyelesaikan seluruh permasalahan mengenai pengelompokkan daerah kriminalitas di Indonesia. Sehingga, baik k-means dan fuzzy c-means tetap dapat melakukan pengelompokkan daerah kriminalitas di Indonesia.
PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN INDONESIA MENGGUNAKAN AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVARAGE Muhammad Hali Mukron; Imelya Susianti; Fadhilah Azzahra; Yulia Nur Kumala; Fazia Risnita Widiyana; M Al Haris
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 6 No. 01 (2021): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

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

Abstract

Salah satu indikator yang digunakan untuk melihat keberhasilan moneter dalam mengendalikan inflasi adalah Indeks Harga Konsumen (IHK). Indeks Harga Konsumen (IHK) adalah angka indeks yang menunjukkan tingkat harga barang dan jasa yang dibeli konsumen dalam suatu periode tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai prediksi IHK di Indonesia selama lima periode kedepan dengan menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Data yang digunakan untuk penelitian adalah data IHK Indonesia pada bulan Januari 2014 sampai dengan Desember 2019. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa model terbaik yang dapat digunakan untuk peramalan yaitu model ARIMA (2,1,3) dengan nialai Mean Square (MS) sebesar 0,1744.
UJI STASIONERITAS DATA INFLASI KOTA PADANG PERIODE 2014-2019 Sherly Aktivani
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 6 No. 01 (2021): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

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

Abstract

The stationarity of a time series can have a significant influence on its properties and forecasting behavior. A time series is therefore said to be stationary is its mean, variance, and covariances remain constant over time. A problem associated with nonstationary variabels, and frequently faced by econometricians when dealing with time series data, is the spurious regression. An apparent indicator of such spurious regression was a particularly low level for the Durbin-Watson statistics, combined with an acceptable R2. Statistical test for stationarity have proposed by Dickey and Fuller (1979). The distribution theory supporting the Dickey-Fuller test assumes that the errors are statistically independent and have a constant variance. Phillips and Peron (1988) developed a generalization of the Dickey-Fuller procedure that the error terms are correlated and not have constant variance. In this paper, we use Augemented Dickey Fuller test and Phillips-Peron test for inflation data in Padang Municipality for the time period 2014-2019. The data showed upward trend and the error terms are correlated. The empirical results showed that the inflation data in Padang Municipality is a stationary series
PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE HOLT-WINTER’S EXPONENTIAL SMOOTHING DAN FUZZY TIME SERIES-CHEN BERBASIS RATA-RATA Aisyah Putri Pertiwi; Noeryanti
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 6 No. 01 (2021): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

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

Abstract

Penjualan merupakan bagian dari pemasaran yang menentukan kelangsungan hidup perusahaan. Dengan penjualan perusahaan dapat mencapai tujuannya seperti mendapatkan laba dan meminimalisir produksi. Untuk mencapai tujuannya, perusahaan harus bisa mempertahankan dan meningkatkan volume penjualan harus mengetahui masalah-masalah yang menghambat proses penjualan dan berusaha mengatasinya guna mencapai tujuan perusahaan yang telah ditetapkan Tujuan yang hendak dicapai oleh peneliti adalalah untuk me-manage penjualan produk sepeda motor PT AISI (Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia) dengan menyusun rencana penjualan dan untuk mengetahui permasalahan yang dihadapi oleh perusahaan. Peramalan penjualan sepeda motor domestik PT AISI (Asosiasi Industri Sepeda Motor Indonesia) untuk tahun 2019 berdasarkan data penjualan Sepeda Motor merek Honda dan Yamaha tahun 2008-2018 yaitu dengan membandingkan metode peramalan Holt - winter’s Exponential Smoothing dan Fuzzy Time Series Chen Average Based. Hasil peramalan menunjukan bahwa metode Fuzzy Time Series Chen Average Based lebih tepat digunakan karena memiliki nilai error yang lebih kecil. Tingkat kesalahan peramalan untuk PT Astra Honda Motor yaitu 0.19% PT Yamaha Motor yaitu 0.08%.

Page 8 of 14 | Total Record : 137

 6   7   8   9   10 

Filter by Year

2016 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 2 (2024): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 9 No. 1 (2024): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 8 No. 2 (2023): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 8 No. 1 (2023): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 7 No. 01 (2022): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 7 No. 2 (2022): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 6 No. 01 (2021): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 6 No. 2 (2021): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 5 No. 02 (2020): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 5 No. 01 (2020): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 4 No. 01 (2019) Vol. 4 No. 2 (2019): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 3 No. 02 (2018) Vol. 3 No. 01 (2018) Vol. 2 No. 02 (2017) Vol. 2 No. 01 (2017) Vol. 1 No. 01 (2016) More Issue