cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muhammad Aldila Syariz
Contact Email
aldilasyariz@its.ac.id
Phone
+6282131726693
Journal Mail Official
aldilasyariz@its.ac.id
Editorial Address
Geomatics Engineering's Building, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Geoid - Journal of Geodesy and Geomatics
Published by Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
ISSN : 18582281     EISSN : 24423998     DOI : https://doi.org/10.12962/geoid.v20i1
Core Subject : Science, Agriculture, Social, Engineering,
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Earth & Planetary Sciences Engineering Environmental Science
General topics of interest include: - Geodesy and geomatics development theory - Geodesy and geomatics applications - Natural Disaster - Land and Ocean Development - Natural Resources - Environment - Science and technology in Mapping and Surveying - Earth Sciences A further issue related to geodesy and geomatics engineering such as: - Optical Remote Sensing and Radar Remote Sensing - Cadastre and 3D Modeling - Geodynamics theory and application - Geospatial - Land Surveying - Geomarine - Photogrammetry
Arjuna Subject : Ilmu Bumi dan Planet (semua kategori) - Ilmu Bumi dan Planet (Lain-Lain)
Articles 504 Documents
 15   16   17   18   19 
PERBANDINGAN AKURASI PREDIKSI PASANG SURUT ANTARA METODE ADMIRALTY DAN METODE LEAST SQUARE Ulum , Miftakhul; Khomsin, Khomsin
GEOID Vol. 9 No. 1 (2013)
Publisher : Departemen Teknik Geomatika ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/geoid.v9i1.1394

Abstract

Analisis maupun peramalan pasut pada daerah survei dapat dipakai untuk berbagai keperluan rekayasa, antara lain perencanaan alur pelabuhan, navigasi, pengembangan wilayah pantai, penentuan batas wilayah dan sebagainya. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk menentukan konstanta harmonik pasang surut selama periode tertentu diantaranya adalah metode admiralty dan metode least square. Dalam penelitian  ini dilakukan analisa prediksi pasang surut di stasiun Surabaya dengan menggunakan data pasut 29 hari. Metode yang digunakan adalah metode admiralty dan metode least square dengan panjang data 15 dan 29 hari. Dari ke-empat metode tersebut dilakukan perhitungan tiap komponen pasutnya sehingga dapat dilakukan prediksi pasut dan dibandingkan hasilnya. Selisih nilai amplitudo terbesar terdapat pada komponen P1 untuk perbandingan antara admiralty dan least square 15 hari yakni sebesar -36,49 cm. Sedangkan untuk selisih beda fase terbesar terdapat pada komponen S2 pada perbandingan antara least square dengan panjang data 15 dan 29 hari yakni sebesar -332,89°.  Nilai RMS error yang dihasilkan oleh metode least square lebih kecil daripada yang dihasilkan oleh metode admiralty yakni sebesar 12,360 cm untuk panjang data 15 hari dan 5,972 cm untuk panjang data 29 hari pada prediksi pasut bulan pertama.
IDENTIFIKASI SEBARAN SEDIMENTASI DAN PERUBAHAN GARIS PANTAI DI PESISIR MUARA PERANCAK-BALI MENGGUNAKAN DATA CITRA SATELIT ALOS AVNIR-2 DAN SPOT-4 Fegie, I Nyoman; Sukojo , Bangun Muljo
GEOID Vol. 9 No. 1 (2013)
Publisher : Departemen Teknik Geomatika ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/geoid.v9i1.1395

Abstract

Kabupaten Jembrana merupakan salah satu daerah di Pulau Bali yang terkena dampak sedimentasi dan abrasi. Muara Perancak merupakan salah satu daerah yang terkena dampak ditribusi sedimen dari sungai-sungai kecil menuju ke laut yang bermuara di Perancak. Dimana Total Suspended Solid (TSS) merupakan salah satu dari mekanisme dalam pengangkutan sedimentasi. Selain itu, abrasi juga merupakan masalah yang ada di pesisir daerah tersebut. Beberapa metode dapat digunakan untuk memantau perubahan persebaran TSS dan perubahan garis pantai yang terjadi di wilayah tersebut, salah satunya menggunakan teknologi penginderaan jauh. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra satelit ALOS/AVNIR-2 tahun 2008 dan 2010 serta citra satelit SPOT-4 tahun 2012. Dalam menentukan tingkat persebaran TSS di daerah penelitian, digunakanlah algoritma Hendrawan dan Asai yang didasarkan pada Digital Number (DN). Berdasarkan hasil penelitian, tahun 2008 luasan TSS mencapai 831,22 ha dengan nilai TSS berkisar 0-243 mg/L, tahun 2010 mencapai 960,21 ha dengan nilai TSS berkisar 0-135 mg/L, dan pada tahun 2012 mencapai 1710,16 ha dengan nilai TSS berkisar 0-192 mg/L. Dari ketiga hasil TSS yang ada, didapatkan nilai TSS yang mendominasi di daerah tersebut adalah 1-10 mg/L. Sedangkan perbuahan garis pantai menunjukkan penambahan luas daratan terjadi dari tahun 2008 ke 2010 sebesar 213,05 ha, dan tahun 2010 hingga 2012 terjadi pengurangan luas daratan sebesar 377,05 ha. Peningkatan sebaran konsentrasi TSS setiap tahunnya berpengaruh terhadap perubahan garis pantai pada daerah yang terkena endapan TSS tersebut.
PERMODELAN ESTIMASI POTENSI TAMBANG BATU KAPUR DARI HASIL ANALISA DATA CITRA SATELIT LANDSAT 7 ETM+ (STUDI KASUS : TAMBANG BATU KAPUR PT. SEMEN GRESIK PERSERO TBK. PABRIK TUBAN) Nurjannah, Nurjannah; Yuwono, Yuwono
GEOID Vol. 9 No. 1 (2013)
Publisher : Departemen Teknik Geomatika ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/geoid.v9i1.1396

Abstract

Batu kapur merupakan salah satu bahan galian C yang banyak terdapat di Indonesia. Besarnya potensi tersebut diiringi pula dengan konsumsi batu kapur yang besar untuk memenuhi kebutuhan manusia.Begitu banyaknya hasil olahan pabrik yang membutuhkan batuan kapur menunjukkan bahwasanya peran batu kapur dalam proses industri sangatlah penting misalnya saja sebagai bahan utama pembuatan semen . Salah satu perusahaan yang melakukan eksplorasi dan penambangan batu kapur yang digunakan sebagai bahan utama pembuatan semen adalah PT. Semen Gresik (PERSERO) Tbk. Dalam menentukan estimasi potensi batu kapur perusahaan ini mengambil data dari pemetaan topografi, yaitu melalui pengukuran pada titik-titik ketinggian kawasan pertambangan batu kapur. Dengan kemajuan teknologi dibidang penginderaan jauh, perhitungan estimasi potensi batu kapur dapat dilakukan dengan menggunakan data citra satelit Landsat 7 ETM+.Parameter yang digunakan untuk identifikasi potensi batu kapur pada penelitian ini ada 4 yaitu suhu permukaan, tutupan lahan, indeks vegetasi, dan interpretasi visual.Parameter utama yang dijadikan untuk membuat model estimasi potensi batu kapur adalah suhu permukaan tanah.Korelasi antara suhu permukaan di citra dan lapangan adalah 55,9 %. Dengan regresi linier sederhana didapatkan nilai r2=0,313, dengan persamaan koreksi suhu permukaan antara citra dan suhu lapangan adalah suhu Citra (°C)= 78,23-1,233. Suhu lapangan.Suhu di citra dan suhu lapangan memiliki hubungan yang terbalik artinya ketika suhu di lapangan tinggi maka suhu di citra rendah. Dari persamaan koreksi didapat ketika suhu batu kapur dilapangan adalah 38 ° C maka suhu di citra Landsat adalah 31,5 ° C.
ANALISIS INDEKS VEGETASI MENGGUNAKAN CITRA SATELIT FORMOSAT-2 DI DAERAH PERKOTAAN (STUDI KASUS: SURABAYA TIMUR) Ashazy , Agneszia Anggi; Cahyono, Agung Budi
GEOID Vol. 9 No. 1 (2013)
Publisher : Departemen Teknik Geomatika ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/geoid.v9i1.1397

Abstract

Wilayah Surabaya Timur memiliki lahan konservasi, tambak, boezem, dan wilayah RTH berupa hutan mangrove yang cukup luas sehingga memiliki andil dalam kontribusi sebaran vegetasi kota Surabaya. Oleh karena itu, dibutuhkan pemantauan luasan vegetasi pada daerah tersebut.Dengan adanya teknologi penginderaan jauh, kini pengamatan wilayah perkotaan menggunakanketelitian spasial yang tinggi salah satunya adalah dengan satelit FORMOSAT-2.Indeks vegetasi adalah suatu formulasi pengolahan data inderaja secara digital yang dapat diarahkan secara khusus untuk mengkaji informasi tematik dari lahan bervegetasi.Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa citra FORMOSAT-2dapat digunakan untukmenganalisa data indeks vegetasi dengan menggunakan algoritma NDVI,EVI2, dan SAVI. Indeks vegetasi SAVI menghasilkan keakurasian hubungan yang lebih baik dibandingkan metode NDVI dan EVI2 dimana koefisien determinasi dari metode SAVI adalah 0,9469. Luasan tutupan vegetasi sebesar 1276,86 ha atau 15,87% dari luas Surabaya Timur yang berarti hanya menyumbang 3,86% dari luas kota Surabaya. Sawah merupakan alokasi tutupan lahan yang paling luas memiliki repersentasi vegetasi dari luas wilayah Surabaya timur. Luas repersentasi vegetasi di wilayah Surabaya Timur yang paling dominan ada pada kisaran 25-50%.
STUDI ANALISIS VARIASI TEMPORAL KANDUNGAN UAP AIR MENGGUNAKAN DATA PENGAMATAN GPS Bamahry, Fikri; Khomsin , Khomsin; Susilo , Susilo; Efendi, Joni
GEOID Vol. 9 No. 1 (2013)
Publisher : Departemen Teknik Geomatika ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/geoid.v9i1.1398

Abstract

Pengamatan kandungan uap air yang teliti di atmosfer masih menjadi pekerjaan yang belum terselesaikan oleh para peneliti atmosfer. Dikarenakan pergerakan kandungan uap air yang cepat baik temporal maupun spasialnya di atmosfer, pengamatan kandungan uap air yang akurat sangat sulit dilakukan. Global Positioning System atau yang lebih dikenal dengan sebutan GPS telah menawarkan metode baru untuk kandungan uap air yang ada di atmosfer secara akurat. Dengan memanfaatan hitungan estimasi perlambatan dan pembelokan sinyal GPS di lapisan troposfer serta dilengkapi dengan data pengukuran meteorologi permukaan, kita dapat mengetahui berapa kandungan uap air yang ada di atmosfer dengan akurat. Pada penelitian ini digunakan 8 (delapan) stasiun GPS CORS Badan Informasi Geospasial (BIG) untuk mengestimasi kandungan uap air di sekitar wilayah lokasi penelitian, diantara lain: Tuban, Lamongan, Mojokerto, Surabaya, Nganjuk, Malang, Pasuruan, dan Sampang. Zenith Tropospheric Delay (ZTD) yang diestimasi dari pengamatan GPS ini diekstraksi menjadi kandungan uap air menggunkan data meteorologi permukaan. Data kandungan uap air yang didapatkan dari pengamatan GPS di Surabaya memiliki korelasi yang baik dengan hasil pengamatan meteorologi konvensial, yaitu balon radiosonde. Dengan nilai bias 0,761 mm dan korelasi 98,3%, perbandingan data tersebut dapat dikatakan baik. Dari hasil plotting grafik variasi temporal, didapatkan informasi bahwa rerata kandungan uap air bulanan pada musim kemarau (Mei – Oktober 2012) berada antara 20 – 45 mm, sedangkan pada musim hujan (November-April 2012) berada antara 45 – 65 mm. Baik dari grafik variasi temporal kandungan uap air dan hasil penggambaran variasi spasial didapatkan informasi bahwa bulan terkering pada tahun 2012 adalah bulan Agustus, dan bulan terbasah pada tahun 2012 adalah bulan Januari. Hal ini dimungkinkan karena pengaruh siklus Monsoon Asia-Australia yang mempengaruhi cuaca dan iklim di Indonesia.
STUDI TINGKAT KERAPATAN MANGROVE MENGGUNAKAN INDEKS VEGETASI Kustandiyo, Hernandi; Sukojo, Bangun Muljo; Parwati, Ety
GEOID Vol. 9 No. 2 (2014)
Publisher : Departemen Teknik Geomatika ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/geoid.v9i2.1412

Abstract

Ekosistem mangrove adalah salah satu obyek yang bisa diidentifikasi dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh. Letak geografis ekosistem mangrove yang berada pada daerah peralihan darat dan laut memberikan efek perekaman yang khas jika dibandingkan obyek vegetasi darat lainnya. Efek perekaman tersebut sangat erat kaitannya dengan karakteristik spektral ekosistem mangrove, hingga dalam identifikasi memerlukan suatu transformasi tersendiri. Pada umumnya untuk deteksi vegetasi digunakan transformasi indeks vegetasi. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan sebaran dan luasan vegetasi hutan mangrove; dan menentukan tingkat kerapatan atau kesehatan vegetasi mangrove menggunakan indeks vegetasi NDVI dan EVI dari citra Landsat dan SPOT di daerah Segara Anakan, Cilacap, Jawa Tengah. Ekosistem mangrove sebagai salah satu ekosistem penting di kawasan pesisir pantai terus mengalami tekanan di seluruh dunia.Lokasi penelitian Tugas Akhir ini berada di Segara Anakan yang terletak di Kabupaten Cilacap, Propinsi Jawa Tengah, tepatnya pada 7 30’ - 7 44’ LS dan 109 03’ – 109 42’ BT. Indeks vegetasi merupakan suatu algoritma yang diterapkan terhadap citra satelit, untuk menonjolkan aspek kerapatan vegetasi ataupun aspek lain yang berkaitan dengan kerapatan. Metode analisa indeks vegetasi yang digunakan pada penelitian kali adalah NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dan EVI (Enhanced Vegetation Index).Luas  tutupan  lahan  yang didapatkan dari citra Landsat 5 TM tahun 2000 sebesar 50,214.87 ha dan citra SPOT-4 tahun 2008 sebesar 29,774.16 ha. Sedangkan luasan mangrove yang pada tahun 2001 sebesar 5722.74 ha sedangkan pada tahun 2008 sebesar 5453.32 ha. Sehingga bisa disimpulkan terjadi pengurangan luasan mangrove sebesar 269.42 ha.
EVALUASI KESESUAIAN TUTUPAN LAHAN MENGGUNAKAN CITRA ALOS AVNIR-2 TAHUN 2009 DENGAN PETA RTRW KABUPATEN SIDOARJO TAHUN 2007 Wartika, Latri; Hariyanto, Teguh
GEOID Vol. 9 No. 2 (2014)
Publisher : Departemen Teknik Geomatika ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/geoid.v9i2.1413

Abstract

Wilayah pesisir dan lautan merupakan salah satu sumber daya alam yang mempunyai sifat yang kompleks dan dinamis karena pengaruh dari dua ekosistem, yaitu ekosistem lautan dan daratan. Ekosistem kawasan pesisir adalah salah satu obyek yang bias diindentifikasi dengan menggunakan teknologi penginderaan jauh. Citra yang digunakan dalam penelitian ini adalah citra satelit ALOS AVNIR-2 tahun 2009.Dalam menentukan evaluasi kesesuaian dan tutupan lahan kawasan pesisir di daerah penelitian, digunakan metode klasifikasi supervised maximum likelihood dan minimum distance. Dari hasil perhitungan uji ketelitian klasifikasi menggunakan metode confusion matriks didapati hasil maximum likelihood lebih baik dibandingkan dengan minimum distance. Karena memiliki nilai overall accuracy sebesar 93,6012%. Hasil klasifikasi tersebut dibandingkan dengan peta Rencana Taat Ruang Wilayah (RTRW) tahun 2007, terdapat adanya penyimpangan penggunaan lahan yakni adanya pemukiman sebesar 1,42% dikawasan penelitian sedangkan pada peta Rencana Taat Ruang Wilayah (RTRW) tertera diperuntukkan sebagai kawasan tambak dan perairan.
EVALUASI DAN INVENTARISASI ASET BEKAS TANAH KAS DESA MENGGUNAKAN SIG (STUDI KASUS : KECAMATAN LAKARSANTRI, KOTA SURABAYA) Sandy, Rizky; Budisusanto, Yanto; Deviantari , Udiana Wahyu
GEOID Vol. 9 No. 2 (2014)
Publisher : Departemen Teknik Geomatika ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/geoid.v9i2.1414

Abstract

Tanah kas desa adalah tanah yang dikuasai desa sebagai kekayaan desa. Namun karena status desa berubah menjadi kelurahan, seluruh tanah kas desa beralih menjadi aset milik kelurahan [1]. Kota Surabaya merupakan salah satu kota yang terkena imbas dari peraturan tersebut. Pada awalnya kota Surabaya dibagi menjadi 38 lingkungan dan 103 desa. Dalam peleburan menjadi kelurahan, 38 lingkungan diubah menjadi 60 kelurahan dan 103 desa menjadi 103 kelurahan, sehingga total di Kota Surabaya ada 163 kelurahan [4]. Selain itu pemanfaatan tanah kas desa juga harus sesuai dengan rencana tata ruang wilayah dalam kabupaten/kota [2]. Oleh karena itu diperlukam adanya suatu kegiatan untuk inventarisasi dan evaluasi terhadap bekas tanah kas desa. Penelitian ini bertempat di Kecamatan Lakarsantri kota Surabaya dan bertujuan untuk melakukan pemetaan terhadap bekas tanah kas desa , membangun Sistem Informasi Geografis (SIG) dan mengevaluasi penggunaan lahan dari tanah kas desa tersebut terhadap rencana tata ruang wilayah kota Surabaya tahun 2013. Kegiatan ini menggunakan data spasial berupa peta digital kota Surabaya skala 1:5000 dan peta rencana tata ruang wilayah kota Surabaya sedangkan data non-spasial berupa data tabular asset bekas tanah kas desa yang didapatkan dari Dinas Pengelolaan Bangunan dan Tanah Pemerintah Kota Surabaya. Dengan menggunakan SIG pelaksanaan analisa ditemukan bekas tanah kas desa paling banyak berupa bangunan dan dari hasil evaluasi penggunaan lahan bekas tanah kas desa sebagian besar masih belum sesuai dengan rencana tata ruang wilayah kota Surabaya terutama untuk penggunaan lahan kawasan dagang dan jasa.
OPTIMALISASI PEMETAAN FASE PERTUMBUHAN PADI BERDASARKAN ANALISA POLA REFLEKTAN DENGAN DATA HIPERSPEKTRAL STUDI KASUS : KABUPATEN KARAWANG Syafriyyin, Rauf; Sukojo, Bangun Muljo
GEOID Vol. 9 No. 2 (2014)
Publisher : Departemen Teknik Geomatika ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/geoid.v9i2.1415

Abstract

Kebutuhan akan beras sebagai sumber makanan pokok yang dikonsumsi oleh lebih dari 90% masyarakat Indonesia menjadikan padi sebagai komoditas strategis yang berperan penting dalam ketahanan pangan nasional. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut diperlukan teknologi yang tepat guna dalam memetakan fase pertumbuhan padi sebagai alat untuk memonitor dan mengevaluasi pertumbuhan padi. Teknologi hiperspektral yang memiliki ratusan kanal mampu menyajikan spektral yang kontinu pada setiap objek yang diamati sehingga melalui data hiperspektral perbedaan fase pertumbuhan dapat lebih mudah diamati melalui analisis pola dan karakteristik nilai reflektan spektral yang kemudian diklasifikasikan kedalam fase pertumbuhan padi. Pemetaan fase pertumbuhan padi dilakukan pada citra HyMap dengan metode klasifikasi Spectral Angle Mapper (SAM) dan Support Vector Machine (SVM) yang merupakan metode klasifikasi terbimbing (supervised) yang digunakan untuk mengenali pola nilai spektral dari suatu objek berdasarkan informasi dari piksel citra. Dari hasil pemetaan fase pertumbuhan padi yang dibagi menjadi 9 kelas mewakili setiap stage tumbuh padi yaitu (Seedling, Tillering, Stem Elongation, Penicle Initation to booting, Heading, Flowering, Milk Grain, Dough Grain, dan Mature Grain) diperoleh ketelitian SAM sebesar 82,609 % dan SVM sebesar 54,348 % . Hal ini menunjukkan pemetaan fase pertumbuhan padi dengan metode analisis pola reflektan spektral dengan metode SAM memiliki hasil yang lebih akurat dan signifikan daripada metode SVM.
ANALISA SEA LEVEL RISE PERAIRAN INDONESIA MENGGUNAKAN DATA SATELIT ALTIMETRI JASON-2 TAHUN 2009-2012 Rahman, Nur; Khomsin, Khomsin
GEOID Vol. 9 No. 2 (2014)
Publisher : Departemen Teknik Geomatika ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/geoid.v9i2.1416

Abstract

Kenaikan muka air laut (Sea Level Rise) disebabkan oleh semakin meningkatnya suhu global bumi atau yang biasa disebut dengan pemanasan global. Fenomena ini harus diwaspadai, mengingat luas perairan di Indonesia mendominasi sebesar 75,32 % serta banyak terdapat pemukiman maupun pusat perekonomian yang terletak dekat dengan perairan. Dengan luas perairan yang sangat besar maka metode pengamatan konvensional seperti menggunakan kapal survei kelautan bukanlah metode yang efektif dan efisien. Penggunaan teknologi satelit altimetri menjadi salah satu alternatif yang tepat untuk mengamati fenomena ini. Salah satu satelit altimetri tersebut adalah Satelit Jason-2. Pemantauan kenaikan muka air laut dilakukan pada perairan Indonesia dalam kurun waktu 4 tahun (2009-2012) dengan mengambil 20 titik pengamatan. Terdapat 12 titik yang mengalami kenaikan dengan kenaikan terbesar mencapai 12 mm/tahun yaitu di titik Samudera Pasifik tepatnya sebelah utara Papua Barat, sedangkan kenaikan muka air laut terkecil terjadi pada titik Selat Makassar dengan kenaikan sebesar 0,587 mm/tahun.

Page 17 of 51 | Total Record : 504

 15   16   17   18   19 

Filter by Year

2007 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 20 No. 2 (2025) Vol. 20 No. 1 (2025) Vol. 19 No. 3 (2024) Vol. 19 No. 2 (2024) Vol. 19 No. 1 (2023) Vol. 18 No. 2 (2023) Vol. 18 No. 1 (2022) Vol. 17 No. 2 (2022) Vol. 17 No. 1 (2021) Vol. 16 No. 2 (2021) Vol. 16 No. 1 (2020) Vol. 15 No. 2 (2020) Vol. 15 No. 1 (2019) Vol. 14 No. 2 (2019) Vol. 14 No. 1 (2018) Vol. 13 No. 2 (2018) Vol. 13 No. 1 (2017) Vol. 12 No. 2 (2017) Vol. 12 No. 1 (2016) Vol. 11 No. 2 (2016) Vol. 11 No. 1 (2015) Vol. 10 No. 2 (2015) Vol. 10 No. 1 (2014) Vol. 9 No. 2 (2014) Vol. 9 No. 1 (2013) Vol. 8 No. 2 (2013) Vol. 8 No. 1 (2012) Vol. 7 No. 2 (2012) Vol. 7 No. 1 (2011) Vol. 6 No. 2 (2011) Vol. 6 No. 1 (2010) Vol. 5 No. 2 (2010) Vol. 5 No. 1 (2009) Vol. 4 No. 2 (2009) Vol. 4 No. 1 (2008) Vol. 3 No. 2 (2008) Vol. 2 No. 2 (2007) More Issue