cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Mahasiswa TEUB
Published by Universitas Brawijaya
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Education,
Education
Arjuna Subject : -
Articles 2,116 Documents
 192   193   194   195   196 
Pengaruh Pemasangan Sistem PLTS On-Grid Terhadap Pencapaian Carbon Neutral pada Kantor Bank BRI Cabang Soehat Malang Rachendra, Bima Denatta; Utomo, Teguh; Wibawa, Unggul
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisiskelayakan teknis, ekonomi, dan lingkungan dari penerapan sistemPembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) on-grid di Kantor BankBRI Cabang Soehat Malang dalam mendukung pencapaian targetcarbon neutral. Pengumpulan data dilakukan melalui observasilangsung dan wawancara, serta didukung oleh data sekunderseperti intensitas radiasi matahari dan suhu lingkungan. Simulasisistem dilakukan menggunakan perangkat lunak PVsyst untukmenentukan konfigurasi optimal serta estimasi produksi energitahunan dan performance ratio (PR). Hasil simulasi menunjukkanbahwa sistem PLTS berkapasitas 26,4 kWp dengan 48 unit modulTrina Solar TSM-DEG19C.20 dan inverter Growatt MID25KTL3-X mampu menghasilkan 41.899 kWh per tahun denganPR rata-rata sebesar 84,8%. Secara ekonomi, proyek ini layakdilaksanakan dengan NPV sebesar Rp204.307.651, IRR sebesar13,73%, Payback Period selama 6,6 tahun, dan Cost of Energy(CoE) sebesar Rp503,94/kWh, yang lebih rendah dari tarif listrikPLN. Dari aspek lingkungan, sistem ini mampu mereduksi emisikarbon sebesar 916,13 ton CO₂ selama 30 tahun masa operasional.Berdasarkan hasil tersebut, pemasangan sistem PLTS on-gridterbukti layak secara teknis, ekonomis, dan ramah lingkungan,serta berkontribusi pada pengurangan emisi karbon di sektorperkantoran.Kata Kunci ̶ PLTS on-grid, carbon neutral, analisis teknis,analisis ekonomi, emisi karbon.
Analisis Perbaikan Rugi Daya 20 kV dengan Penambahan Kapasitor Bank di Gardu Induk Banaran 2 PT. PLN (Persero) ULP Ngadiluwih Priambudi, Ardhito; Utomo, Teguh; Wijono, n/a
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Gardu Induk Banaran 2 berperan sebagai sumberutama distribusi listrik dengan tegangan 150 kV yang kemudianditurunkan menjadi 20 kV sebelum disalurkan ke masing-masingpenyulang. Penyulang Ngadiluwih merupakan penyulang yangmengalami penurunan tegangan (voltage drop) yang palingsignifikan, yakni rata-rata sebesar 6,48% dengan nilai jatuhtegangan terbesar mencapai 1,84 kV, yang berarti melebihi batastoleransi penurunan tegangan maksimal yaitu ±5% sebagaimanaditetapkan dalam Peraturan Menteri ESDM No. 4 Tahun 2009. Inimenunjukkan bahwa penyulang tersebut tidak memenuhi standaroperasional dan perlu dilakukan tindakan korektif. Berdasarkanperhitungan nilai Loss Sensitivity Factor (LSF) dan norm, dipilihbeberapa bus prioritas dengan kombinasi nilai LSF tinggi dantegangan yang mendekati atau sedikit melebihi batas atas standar.Setelah dilakukan perhitungan kompensasi daya reaktif (Qc) yangdibutuhkan agar setiap bus mencapai faktor daya ideal 0,9,dilakukan injeksi kapasitor bank secara selektif. Contohperhitungan menunjukkan bahwa pada BUS 175 NGD, dibutuhkaninjeksi daya reaktif sebesar 113 kVAR untuk meningkatkan faktordaya ke angka yang diinginkan. Setelah injeksi kapasitor bank,terjadi penurunan signifikan pada nilai rugi daya reaktif dantegangan jatuh. Rata-rata penurunan tegangan menjadi sekitar 2%,dan nilai maksimum turun sebesar 1,336 kV, yang berarti telahmemenuhi standar ESDM. Selain itu, terjadi penurunan total rugidaya sistem sebesar 100,0447 kVAR dan 156,3443 kW menunjukkanefisiensi sistem yang lebih baik dan penghematan energi secaranyata.Kata Kunci—Rugi Daya, Kapasitor Bank, Jatuh Tegangan, LossSensitivity Factor (LSF), ETAP.
DETEKSI ANOMALI PERGERAKAN ROBOT UR3e MENGGUNAKAN METODE HYBRID BIDIRECTIONAL LONG SHORTTERM MEMORY DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Kamila, Farahdina Intan; Muslim, Muhammad Aziz; Nusantoro, Goegoes Dwi
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Anomali pada pergerakan robot dalam sistemotomasi industri dapat menyebabkan kerusakan perangkatdan mengganggu operasional. Penelitian ini mengusulkanmetode deteksi anomali pada robot UR3e menggunakanpendekatan hybrid Convolutional Neural Network (CNN)dan Bidirectional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM).Dataset yang digunakan merupakan data IMU(akselerometer, giroskop, dan magnetometer) daripergerakan robot dalam kondisi normal dan anomali, yangkemudian diproses melalui normalisasi dan segmentasisliding window. Model dilatih menggunakan berbagaikombinasi hyperparameter yang dioptimalkan denganmetode Bayesian Optimization, Random Search, danHyperband. Hasil terbaik diperoleh melalui Hyperbanddengan akurasi 99,93%, precision 1.0, recall 0.9985, dan F1-score 0.9993. Pendekatan hybrid ini terbukti efektif dalammengenali anomali secara presisi dan efisien, serta berpotensibesar diimplementasikan dalam sistem monitoring robotsecara real-time.Kata kunci: Deteksi anomali, robot UR3e, CNN, Bi-LSTM,deep learning, Hyperparameter Tuning.
PENGARUH USIA DAN IQ TERHADAP KINERJA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK DALAM KLASIFIKASI GANGGUAN JIWA BERDASARKAN DATA EEG Prawira, Muhammad Satya Buana; Setyawan, Raden Arief; Abidin, Zainul
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Klasifikasi gangguan jiwa berbasisElectroencephalography (EEG) telah menjadi bidangpenelitian yang berkembang dalam kecerdasan buatan(Artificial Intelligence - AI). Penelitian ini bertujuanuntuk mengevaluasi pengaruh parameter tambahan, yaituusia dan IQ, terhadap performa model Artificial NeuralNetwork (ANN) dalam klasifikasi gangguan jiwa berbasisEEG. Data EEG yang digunakan berasal dari datasetpublik dan dikategorikan berdasarkan dua jenis gangguan,yaitu Schizophrenia dan Post-Traumatic Stress Disorder(PTSD), serta kelompok Healthy Control. Sebanyaksembilan model ANN dikembangkan dengan kombinasiparameter berbeda, meliputi Power Spectral Density(PSD), Functional Connectivity (FC), usia, dan IQ.Proses klasifikasi dilakukan dengan Neural Network padalayer aktivasi sigmoid, sementara preprocessing datamencakup normalisasi menggunakan StandardScaler danpenyeimbangan data menggunakan Synthetic MinorityOver-sampling Technique (SMOTE). Evaluasi modeldilakukan berdasarkan metrik akurasi, sensitivity,specificity, dan AUC.Hasil penelitian menunjukkan bahwa model denganparameter usia dan IQ memberikan peningkatan performayang signifikan dibandingkan model tanpa keduaparameter tersebut. Model terbaik, yaitu PTSD IQ,mencapai akurasi testing sebesar 99,89% dengan standardeviasi rendah (0,17%), sensitivitas dan AUC sempurna(100%), menunjukkan kinerja yang unggul dibandingkanmetode sebelumnya seperti Elastic Net. Penambahanvariabel usia dan IQ terbukti meningkatkan kemampuangeneralisasi model, khususnya pada klasifikasi PTSD,serta berkontribusi dalam mengatasi ketidakseimbangankelas pada data Schizophrenia melalui teknik SMOTE +undersampling. Temuan ini menegaskan bahwa usia danIQ merupakan variabel penting dalam klasifikasigangguan jiwa berbasis EEG, serta memperkuat potensipenggunaan model Artificial Neural Network (ANN)sebagai sistem diagnosis berbasis kecerdasan buatan dibidang kesehatan mental.Kata Kunci— EEG, Artificial Neural Network, klasifikasigangguan jiwa, IQ, Age.
PERANCANGAN SISTEM PEMANTAUANMIKROALGA BERBASIS CITRAMIKROSKOP DAN DEEP LEARNINGMENGGUNAKAN YOLOV8 INSTANCESEGMENTATION Wahyudi, Naufal Hilmiy Nizar; Nurussa’adah, n/a; Al Riza, Dimas Firmanda
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Menurut data terbaru, tingkat kecukupankonsumsi protein masyarakat Indonesia masih dibawah 80%. Mikroalga Spirulina dan Chlorellaberpotensi sebagai alternatif sumber protein dengankandungan gizi tinggi dan kemudahan budidaya.Namun, kultivasi mikroalga memerlukan pemantauankonsentrasi yang akurat untuk pemanenan optimal.Metode manual seringkali lambat dan rentan humanerror, sementara teknologi otomatis terdahulu memilikiketerbatasan dalam deteksi jenis dan kepadatan.Penelitian ini merancang dan mengimplementasikansistem pemantauan mikroalga berbasis citramikroskop dan deep learning menggunakan YOLOv8instance segmentation secara portabel. Sistem yangdibangun mengintegrasikan hardware berupa sisteminstrumen akuisisi dan sistem backlighting sertaaplikasi Android untuk menampilkan hasil analisissistem deep learning. Hasil pengujian menunjukkanpeningkatan performa model seiring epoch, mencapaiprecision 0.793, recall 0.777, dan mAP 0.794 pada epochke-20. Sistem ini mampu beradaptasi dengan berbagaiintensitas cahaya eksternal berkat sistem backlightingyang dapat beroperasi selama 10 jam dengan sisa daya40%. Sistem aplikasi Android menyediakan UI/UXintuitif dengan fitur lengkap dan stabil sebagaiplatform pemantauan. Penelitian ini diharapkan dapatberkontribusi pada kultivasi mikroalga dan menjadidasar pengembangan sistem pemantauan mikroalga dimasa depan.Kata kunci: Mikroalga, Chlorella, Spirulina, Deep Learning,YOLOv8.
RANCANG BANGUN KAMERA TERMAL UNTUK DETEKSI SUHU BERBASIS AMG8833 DAN ESP32 Maynaki, Erlangga Rizky; Hasanah, Rini Nur; Dhofir, Moch.
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun kamera termal sederhana berbasis sensor AMG8833, mikrokontroler ESP32, dan layar TFT LCD ILI9341, sebagai alternatif alat pemantauan suhu yang terjangkau. Kamera termal ini menggunakan pendekatan koreksi regresi linear sebagai faktor kalibrasi pembacaan suhu, serta dilengkapi dengan pengaturan nilaiemisivitas secara manual guna meningkatkan akurasi pengukuran suhu pada berbagai jenis material. Kebaruan dari penelitian ini terletak pada integrasi sistem pengolahan data sederhana namun adaptif, yang mampu mendeteksi fenomena termal seperti pantulan, hamburan kaca, dan residu panas, yang jarang dibahas dalam penelitian sejenis sebelumnya. Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil pembacaan suhu dari kamera dengan termometer kontak sebagai acuan. Hasilnya menunjukkan bahwa penerapan regresi linear menurunkan nilai galat dari MAE sebesar 3,16 °C menjadi 0,54 °C, serta meningkatkan nilai koefisien determinasi R² dari 0,9525 menjadi 0,9969. Penyesuaian nilai emisivitas juga terbukti mampu meningkatkan kedekatan nilai pembacaan terhadap suhu referensi. Dengan demikian, alat ini layak digunakan dalam kontekspembelajaran dasar termografi dan validasi eksperimen suhu non-kontak. Penelitian ini juga dapat menjadi landasan awal bagi pengembangan lebih lanjut, seperti peningkatan resolusi sensor, integrasi sistem kecerdasan buatan, kemampuan zoom optik, maupun konektivitas IoT untuk aplikasi industri.Kata Kunci— kamera termal, AMG8833, emisivitas, regresi linear, MAE, R², pantulan termal, pengukuran suhu non-kontak.  
IMPLEMENTASI YOLO DALAM SISTEM PENGAWASAN UJIAN DENGAN PROSES DETEKSI SECARA REAL-TIME Brahmana, Nigel Shidqy Razendriya; Mudjirahardjo, Panca; Razak, Angger Abdul
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Tingkat kecurangan dalam pelaksanaan ujian di Indonesia masih menjadi permasalahan serius, yang semakinkompleks akibat kemajuan teknologi dan kemudahan akses perangkat elektronik seperti ponsel dan laptop. Berdasarkanlaporan Kemendikbud (2019), terdapat 202 aduan kecurangan dalam Ujian Nasional dengan 126 kasus terkonfirmasi, sertasurvei oleh Winardi & Anggraeni (2017) menunjukkan bahwa 77,5% mahasiswa akuntansi mengakui pernah melakukankecurangan akademik. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma YOLOv5 dalam sistem pengawasan ujian untukmendeteksi objek terlarang secara real-time. Sistem ini dirancang untuk mengidentifikasi keberadaan barang-barang sepertiponsel, tas, dan buku yang dapat mengindikasikan kecurangan selama ujian. YOLOv5 dipilih karena efisiensi dan akurasinyadalam deteksi objek. Metode penelitian melibatkan pengumpulan data citra, pelabelan objek, pelatihan model YOLOv5, danpengujian kinerja sistem. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi objek terlarang dengan baik,dengan nilai precision 0,84, recall 0,791, dan mAP 0,852. Sistem ini berpotensi untuk diintegrasikan ke dalam kegiatan ujianuntuk meningkatkan pengawasan ujian secara otomatis.Kata Kunci— YOLOv5, Sistem Proctoring, Deteksi Objek, Computer Vision, Real-time.
IDENTIFIKASI NON-INVASIF SKOLIOSIS MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) DENGAN ARSITEKTUR RESIDUAL NETWORK (RESNET18) DAN MOBILE NETWORK (MOBILENETV2) Izanati, Nazuha; Mudjirahardjo, Panca; Setyawan, Raden Arief
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Skoliosis merupakan kelainan tulang belakang yang menyebabkan kelengkungan abnormal dan berdampak padapostur serta kesehatan jangka panjang penderitanya. Metode deteksi konvensional seperti X-ray memiliki risiko paparan radiasiserta keterbatasan akses di beberapa wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi skoliosis secara non-invasifmelalui citra tampak belakang tubuh manusia menggunakan model Convolutional Neural Network (CNN) dengan duapendekatan arsitektur, yaitu ResNet-18 dan MobileNetV2. Dataset citra yang digunakan terdiri dari dua kelas: normal danskoliosis, dan diolah melalui beberapa skenario eksperimental seperti representasi warna, jumlah epoch, jenis optimizer, sertanilai learning rate. Hasil menunjukkan bahwa MobileNetV2 memberikan performa terbaik dengan akurasi 88% dan waktukomputasi yang lebih efisien dibandingkan ResNet-18 yang mencapai akurasi 84%. Perbandingan menunjukkan bahwaMobileNetV2 unggul dalam efisiensi, sementara ResNet-18 lebih konsisten dalam performa klasifikasi. Pendekatan inimembuktikan bahwa CNN dapat menjadi solusi alternatif yang aman, efisien, dan mudah diterapkan untuk deteksi skoliosissecara dini dan non-invasif.Kata Kunci—Skoliosis, CNN, ResNet-18, MobileNetV2, Klasifikasi Citra, Deteksi Non-Invasif
Rancang Bangun Sistem Monitoring dan Pengendalian Otomatis Tanaman Cabai Merah Hidroponik Berbasis IoT dengan Menggunakan Panel Surya Abidin, Revalina Nathasya Amelia; Abidin, Zainul; Maulana, Eka
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Keterbatasan lahan subur akibat pertumbuhanpenduduk serta menurunnya kualitas tanah mendorongpemanfaatan metode hidroponik, khususnya sistem NFT.Penelitian ini berfokus pada budidaya cabai merah besar,mengingat tingginya permintaan pasar, namun sering kalimengalami kendala meskipun ditanam secara hidroponik. Untukmengatasi masalah tersebut, dirancanglah sistem monitoring danpengendalian otomatis berbasis IoT dengan panel surya, Sistemini mampu memantau ketinggian air, kadar TDS, dan kondisitanaman secara real-time. Pengguna juga dapat mengaksesinformasi dan mengontrol sistem melalui aplikasi Blynk danTelegram. Sistem ini juga bertujuan untuk mengurangiketergantungan pada listrik PLN serta meningkatkan efisiensidan keberlanjutan dalam pertanian hidroponik.Hasil pengujian menunjukkan bahwa panel surya mampumenghasilkan tegangan tertinggi sebesar 14,83V pada pukul10:00, yang digunakan untuk mengisi daya ke aki sebelumdisalurkan ke beban. Pada pengujian sensor TDS menunjukkantingkat akurasi sebesar 97,26%, sementara sensor ketinggian airmenunjukkan tingkat akurasi sebesar 98,02%. Proses pengirimandata ke aplikasi Blynk memiliki rata-rata delay < 2 detik,sedangkan ke Telegram < 7 detik. Sementara itu, hasil pengujiansistem terhadap pertumbuhan tanaman mencatat pertumbuhanharian rata-rata sebesar 0,33 cm dengan total persentasepertumbuhan total sebesar 36,56% dan jumlah daun sebanyak 23helai. Hasil ini membuktikan bahwa sistem yang dirancangmampu memenuhi kebutuhan nutrisi dan air secara tepat. sertamemungkinkan pengendalian pestisida secara manual melaluitombol on/off pada aplikasi Blynk.Kata Kunci ̶ Hidroponik Cabai Merah, IoT, Panel Surya, TDS,Ketinggian Air, Monitoring, Pengendalian
PENINGKATAN EFEKTIVITAS PRODUKSI GAS OZON DENGAN ULIRAN PADA PERMUKAAN ELEKTRODA PENGION DALAM SUSUNAN ELEKTRODA KOAKSIAL Sitompul, Ezra Ananda; Dhofir, Moch.; Nurwati, Tri
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

 Ozon (O₃) adalah senyawa yang sangat efektif dalampurifikasi dan sterilisasi air, terutama untuk menghilangkankontaminan biologis seperti bakteri dan virus. Dengan demikian,penelitian ini berfokus untuk merancang dan menguji alatpembangkit ozon menggunakan prinsip dielectric barrier discharge(DBD), dengan penekanan pada peningkatan produksi ozon melaluimodifikasi geometri elektroda dengan memberikan uliran helikspada permukaan elektroda. Sistem ini menggunakan konfigurasielektroda koaksial, dimana elektroda dialiri tegangan tinggi dandikelilingi tabung akrilik dengan ketebalan tertentu dan udaramengalir melalui suatu celah untuk memicu pelepasan muatanparsial yang membentuk ozon.Penelitian ini juga mengkaji pengaruh jumlah susunan koaksialserta perubahan nilai tegangan uji dan kecepatan aliran udaraterhadap efektivitas produksi ozon dan kecepatan penjernihan air.Fenomena arus bocor dan hubungannya terhadap konsumsi energiserta efisiensi dalam penggunaan jangka panjang turut dianalisis.Dalam proses analisis pada objek uji terhadap perubahan variabeldan efektivitasnya dalam membangkitkan medan listrik tinggi untukmenghasilkan gas ozon, digunakan larutan air berwarna yang telahditentukan volumenya dengan persentase tertentu antara cairanpengotor berwarna merah dan air biasa. Kondisi warna larutanakan dianalisis menggunakan foto yang diambil pada durasipengujian tertentu menggunakan skala warna CIELAB. Selain itu,juga dilakukan analisis menggunakan software FEMM 4.2 sebagaipembanding perubahan intensitas medan listrik yang terjadi secaraaktual, dengan segala perubahan parameter yang diaplikasikan saatpengujian, dan perhitungan secara teoritis.Hasil penelitian dalam proses penjernihan air menunjukkanbahwa penambahan susunan koaksial dan durasi pemberian gasozon juga meningkatkan kecepatan perubahan air dari berwarnamenjadi jernih berdasarkan penurunan nilai α pada skala CIELAByang menunjukkan keberadaan warna merah pada suatu gambar.Akan tetapi, peningkatan kecepatan menyebabkan perlambatanterhadap proses penjernihan air. Pada sisi rugi daya serta arusbocor, peningkatan nilai tegangan serta jumlah susunan koaksialmenyebabkan rugi daya dan arus bocor pada objek uji jugameningkat.Kata Kunci ̶ Rekayasa, Ozon, Dielectric Berlapis Koaksial,Medan Listrik Tinggi, Uliran

Page 194 of 212 | Total Record : 2116

 192   193   194   195   196 

Filter by Year

2013 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 14 No. 1 (2026) Vol. 13 No. 7 (2025) Vol. 13 No. 6 (2025) Vol. 13 No. 5 (2025) Vol. 13 No. 4 (2025) Vol. 13 No. 3 (2025) Vol. 13 No. 2 (2025) Vol. 13 No. 1 (2025) Vol. 12 No. 6 (2024) Vol. 12 No. 5 (2024) Vol. 12 No. 4 (2024) Vol. 12 No. 3 (2024) Vol. 12 No. 2 (2024) Vol. 12 No. 1 (2024) Vol. 11 No. 6 (2023) Vol. 11 No. 5 (2023) Vol. 11 No. 4 (2023) Vol. 11 No. 3 (2023) Vol. 11 No. 2 (2023) Vol. 11 No. 1 (2023) Vol. 10 No. 6 (2022) Vol. 10 No. 5 (2022) Vol. 10 No. 4 (2022) Vol. 10 No. 3 (2022): Vol. 10 No. 3 (2022) Vol. 10 No. 2 (2022) Vol 10, No 2 (2022) Vol 10, No 1 (2022) Vol 9, No 8 (2021) Vol 9, No 7 (2021) Vol 9, No 6 (2021) Vol 9, No 5 (2021) Vol 9, No 4 (2021) Vol 9, No 3 (2021) Vol 9, No 2 (2021) Vol 9, No 1 (2021) Vol 8, No 5 (2020) Vol 8, No 4 (2020) Vol 8, No 3 (2020) Vol 8, No 2 (2020) Vol 8, No 1 (2020) Vol 7, No 7 (2019) Vol 7, No 6 (2019) Vol 7, No 5 (2019) Vol 7, No 4 (2019) Vol 7, No 3 (2019) Vol 7, No 2 (2019) Vol 7, No 1 (2019) Vol 6, No 7 (2018) Vol 6, No 6 (2018) Vol 6, No 5 (2018) Vol 6, No 4 (2018) Vol 6, No 3 (2018) Vol 6, No 2 (2018) Vol 6, No 1 (2018) Vol 5, No 6 (2017) Vol 5, No 5 (2017) Vol 5, No 4 (2017) Vol 5, No 3 (2017) Vol 5, No 2 (2017) Vol 5, No 1 (2017) Vol 4, No 8 (2016) Vol 4, No 7 (2016) Vol 4, No 6 (2016) Vol 4, No 5 (2016) Vol 4, No 4 (2016) Vol 4, No 3 (2016) Vol 4, No 2 (2016) Vol 4, No 1 (2016) Vol 3, No 7 (2015) Vol 3, No 6 (2015) Vol 3, No 5 (2015) Vol 3, No 5 (2015) Vol 3, No 4 (2015) Vol 3, No 3 (2015) Vol 3, No 2 (2015) Vol 3, No 1 (2015) Vol 2, No 7 (2014) Vol 2, No 6 (2014) Vol 2, No 5 (2014) Vol 2, No 4 (2014) Vol 2, No 3 (2014) Vol 2, No 3 (2014) Vol 2, No 2 (2014) Vol 2, No 2 (2014) Vol 2, No 1 (2014) Vol 1, No 5 (2013) Vol 1, No 4 (2013) Vol 1, No 3 (2013) Vol 1, No 2 (2013) Vol 1, No 1 (2013) Vol 1, No 1 (2013) More Issue