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 2,261 Documents
 219   220   221   222   223 
OPTIMASI PEMANTAUAN DAN TERAPI ASMA MELALUI INTERNET OF THINGS DENGAN INTEGRASI APLIKASI BERBASIS METODE FUZZY Fahrezi, Ryandra Azka Ridho; Nurussa’adah, n/a
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 14 No. 5 (2026)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Asma merupakan penyakit pernapasan kronis yang gejalanya dapat muncul secara berulang dan berbeda pada setiap penderita, sehingga pemantauan kondisi pernapasan menjadi penting. Penelitian ini merancang sistem pemantauan dan terapi asma berbasis Internet of Things (IoT) bernama ASELEN yang terintegrasi dengan aplikasi smartphone. Sistem membaca kadar karbon dioksida (CO₂) pada ruang masker menggunakan sensor SCD40, kemudian menghitung nilai ΔCO₂ sebagai selisih antara CO₂ akhir dan CO₂ awal selama periode pengukuran. Nilai ΔCO₂ digunakan sebagai parameter utama masukan metode Fuzzy Mamdani untuk mengklasifikasikan kondisi pengguna menjadi Normal, Waspada, dan Bahaya. Data hasil pemantauan dikirim ke Firebase Realtime Database dan ditampilkan pada aplikasi smartphone, sedangkan bagian terapi menggunakan smart inhaler dengan sensor gyroscope dan buzzer sebagai indikator posisi. Hasil pengujian menunjukkan sensor SCD40 memiliki rata-rata persentase error 2,93% terhadap PPM meter, metode Fuzzy Mamdani mencapai akurasi klasifikasi 100% terhadap kategori referensi, pengiriman data ke Firebase dan aplikasi berhasil 100% dengan rata-rata delay 4953 ms, gyroscope pada smart inhaler memiliki performansi 93,33%, dan penggunaan smart inhaler memberikan rata-rata efektivitas peningkatan ΔCO₂ sebesar 13,71%. Hasil ini menunjukkan sistem ASELEN dapat bekerja sesuai rancangan sebagai sistem pemantauan dan pendukung terapi asma. Kata kunci: Asma, ΔCO₂, Fuzzy Mamdani, Internet of Things, Smart Inhaler.
Sistem Klasifikasi dan Penentuan  Lokasi Karies Gigi Menggunakan Mask  R-CNN, Convolutional Neural Network  dan K-Means Clustering Vareza, Erizanto Demara; Razak, Angger Abdul; Aswin, Muhammad
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 14 No. 5 (2026)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Kesehatan gigi dan mulut merupakan permasalahan signifikan di Indonesia, dengan karies gigi sebagai kondisi yang paling dominan. Deteksi dini karies gigi secara konvensional memerlukan kunjungan langsung ke dokter gigi, yang dapat terhambat oleh dental anxiety dan keterbatasan akses. Penelitian ini mengusulkan sistem klasifikasi karies gigi berbasis citra intraoral menggunakan framework Flask dengan pendekatan multi-stage pipeline. Tahap pertama adalah deteksi gigi menggunakan Mask R-CNN yang mencapai performa optimal pada epoch ke-10 dengan nilai F1score sebesar 0,8865, presisi sebesar 0,8355, dan recall sebesar 0,9442. Model ini secara efektif mampu mendeteksi dan mensegmentasi objek gigi untuk keperluan ekstraksi Region of Interest (ROI). Tahap selanjutnya adalah klasifikasi tingkat keparahan karies berdasarkan standar ICDAS menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Hasil pengujian menunjukkan arsitektur MobileNetV3 dengan Focal Loss memberikan performa terbaik dengan akurasi 76,4% dan Macro F1-score 0,7635. Pemetaan lokasi karies menggunakan Grad-CAM dan K-Means Clustering dengan metode Otsu Thresholding menghasilkan Silhouette Score 0,516. Sistem ini memiliki waktu pemrosesan total sekitar 1,5 detik per citra, sehingga layak digunakan sebagai alat pendukung skrining karies awal. Kata Kunci: Karies Gigi, Mask R-CNN, Convolutional Neural Network, K-Means Clustering 
IMPLEMENTASI CNN-LSTM BERBASIS MEDIAPIPE UNTUK KLASIFIKASI BODYWEIGHT EXERCISE SECARA REAL-TIME Habibi, Muhammad Rizal; Purnomo, Muhammad Fauzan Edy; Muttaqin, Adharul
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 14 No. 5 (2026)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Inaktivitas fisik merupakan tantangan kesehatan global yang signifikan. Pertumbuhan aplikasi kebugaran digital belum diimbangi kemampuan mengenali jenis gerakan olahraga secara otomatis dan real-time. Penelitian ini mengusulkan model CNN-LSTM berbasis MediaPipe untuk mengklasifikasikan lima jenis bodyweight exercise, yaitu push-up, sit-up, squat, jumping jack, dan lunges, beserta kelas idle secara real-time. Data pose tubuh diekstraksi menggunakan MediaPipe dan diperkaya melalui rekayasa fitur geometris serta fitur dinamika gerakan sehingga menghasilkan representasi spasial-temporal yang lebih informatif. Convolutional Neural Network (CNN) digunakan untuk mengekstraksi pola geometris antar-landmark tubuh, sedangkan Long Short-Term Memory (LSTM) digunakan untuk mempelajari pola temporal gerakan. Studi ablasi dilakukan melalui tujuh skenario konfigurasi (K1–K7) yang mencakup variasi arsitektur, rekayasa fitur, dan augmentasi data. Hasil penelitian menunjukkan konfigurasi terbaik, yaitu K7 (CNNLSTM dengan fitur spasial-temporal dan augmentasi data) memperoleh akurasi ensemble sebesar 94,96%. Pengujian pada 13 subjek dengan tiga variasi sudut kamera menunjukkan sudut 45° dan 90° menghasilkan performa terbaik, sedangkan sudut 0° mengalami penurunan akurasi, khususnya pada push-up. Sistem mampu beroperasi secara real-time dengan rata-rata 17,05 FPS dan waktu inferensi 84,96 ms pada perangkat tanpa GPU khusus. Kata Kunci—Bodyweight Exercise, CNN-LSTM, Human Activity Recognition (HAR), Mediapipe. 
Memprediksi Blocking Event Pada Jaringan Optik Elastis Berbasis Deep Learning Nabighah, Muhammad Adib; Partiansyah, Fakhriy Hario; Kuswiradyo, Primatar
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 14 No. 5 (2026)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Pertumbuhan trafik internet yang masif mendorong transisi menuju Elastic Optical Networks (EONs) yang menawarkan efisiensi spektrum melalui flexible grid. Namun, fenomena fragmentasi spektrum menjadi tantangan utama yang memicu terjadinya blocking event pada koneksi baru. Penelitian ini mengevaluasi performa model Deep Learning berbasis Deep Neural Network (DNN) untuk memprediksi Access Blocking Probability (ABP) pada Elastic Optical Network (EON) menggunakan fitur traffic load, resource utilization, external fragmentation, entropy fragmentation, dan timestamp. Pengujian dilakukan pada dua skenario hiperparameter untuk membandingkan fungsi aktivasi ReLU dan LeakyReLU. Seluruh model menggunakan Batch Normalization dan Dropout 0,2 untuk meningkatkan stabilitas pelatihan dan kemampuan generalisasi. Skenario pertama menggunakan optimizer Adam selama 50 epoch, sedangkan skenario kedua menggunakan AdamW, Huber Loss, learning rate 0,01, dan 100 epoch. Pada kedua skenario, kurva training loss dan validation loss menunjukkan konvergensi yang cepat tanpa indikasi overfitting. Hasil pengujian menunjukkan bahwa LeakyReLU secara konsisten mengungguli ReLU. Pada skenario pertama, LeakyReLU memperoleh (R2) Score 0,9710, MAE 0,003042, dan RMSE 0,005372, lebih baik dibandingkan ReLU dengan (R2) Score 0,9610, MAE 0,003841, dan RMSE 0,006041. Pada skenario kedua, LeakyReLU kembali memberikan performa terbaik dengan (R2) Score 0,9672, MAE 0,003438, dan RMSE 0,005841. Analisis SHAP menunjukkan bahwa external fragmentation dan entropy fragmentation merupakan fitur yang paling berpengaruh terhadap prediksi ABP, sementara LeakyReLU menghasilkan representasi fitur yang lebih seimbang. Secara keseluruhan, model DNN dengan LeakyReLU pada skenario pertama memberikan kombinasi terbaik antara akurasi, stabilitas pelatihan, dan kemampuan generalisasi. Kata kunci: Elastic Optical Networks, Fragmentation, Deep Learning, Routing and Spectrum Allocation (RSA), Blocking Probability
Rancang Bangun Sistem Kendali Ventilasi untuk Menjaga Kualitas Udara pada Smoking Room Berbasis Fuzzy Logic Arbanu, Caroline Devina; Rahmadwati, n/a; Siswojo, Bambang
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 14 No. 5 (2026)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Aktivitas merokok di ruang tertutup dapat meningkatkan konsentrasi karbon monoksida (CO) dan menurunkan kualitas udara. Smoking room memerlukan sistem ventilasi yang mampu menyesuaikan kecepatan pembuangan udara sesuai tingkat pencemaran, karena kendali manual atau On/Off sederhana kurang responsif terhadap perubahan intensitas asap. Penelitian ini merancang prototipe sistem kendali ventilasi berbasis Fuzzy Logic Control (FLC) metode Mamdani menggunakan sensor MQ-7 sebagai pengestimasi konsentrasi CO, sensor DHT22 sebagai pembaca suhu, Arduino Uno sebagai pengendali, driver L298N, dan kipas DC sebagai exhaust fan. Sistem dibuat pada prototipe akrilik berukuran 30 cm × 30 cm × 30 cm dengan setpoint CO 20 ppm dan suhu 26 °C. Input FLC berupa error CO dan error suhu, sedangkan output berupa PWM 0–255 untuk mengatur kecepatan kipas. Pengujian dilakukan melalui validasi perangkat keras, validasi FLC MATLAB–Arduino, serta pengujian respons pada skenario tanpa asap, asap rendah, asap sedang, asap tinggi, dan gangguan bertingkat. Validasi pada 12 kombinasi input menunjukkan rata-rata selisih keluaran MATLAB–Arduino sebesar 0,32 PWM dengan rata-rata error 0,15% dan error maksimum 0,343%. Pada pengujian respons transien, sistem mampu menurunkan CO dari 635,58 ppm menjadi 2,77 ppm pada asap rendah dan dari 1164,19 ppm menjadi 19,05 ppm pada asap sedang. Pada asap tinggi, CO turun dari 1348,95 ppm menjadi 40,71 ppm, sedangkan pada gangguan bertingkat, sistem tetap responsif, tetapi CO akhir masih sebesar 73,45 ppm akibat pemberian gangguan berulang. Hasil ini menunjukkan bahwa FLC Mamdani mampu menghasilkan aksi kendali ventilasi yang adaptif dan logis terhadap perubahan kualitas udara pada prototipe smoking room. Kata Kunci— Fuzzy Logic Control, Mamdani, karbon monoksida, MQ-7, PWM, smoking room, ventilasi otomatis. 
Pengaruh Peningkatan Kapasitas Distributed Energy Resource Pada Sistem Tenaga Listrik Adhi, I Wayan Galih Rusnata; Wibawa, Unggul; Suyono, Hadi
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 14 No. 5 (2026)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Penelitian ini menganalisis pengaruh peningkatan kapasitas Distributed Energy Resource (DER) berbasis PLTS sebagai substitusi daya generator konvensional pada sistem standar IEEE 30 Bus. Simulasi aliran daya menggunakan perangkat lunak ETAP dilakukan pada 21 titik beban dengan variasi tingkat penetrasi 30%, 40%, dan 50% pada kondisi beban puncak dan beban rendah yang diuji melalui skenario proporsional (terdistribusi) berdasarkan persentase beban aktif lokal serta skenario seragam yang dibagi rata sama besar ke seluruh unit. Evaluasi menunjukkan hasil kontras di mana pada kondisi beban puncak, integrasi PLTS efektif menaikkan profil tegangan hingga mencapai 98,554% pada skenario seragam 50% serta memangkas rugi daya aktif dari 6,383 MW hingga ke titik minimum 2,451 MW pada skenario proporsional 50%. Sebaliknya, saat kondisi beban rendah, penetrasi PLTS justru memicu kenaikan profil tegangan hingga 101,062% akibat aliran daya balik (reverse power flow) dan membengkakkan rugi daya aktif hingga nilai tertinggi 2,264 MW pada skenario seragam 50%. Dari aspek penempatan, skenario seragam menghasilkan rata-rata profil tegangan yang lebih tinggi dan jatuh tegangan yang lebih rendah pada kedua kondisi pembebanan, namun skenario proporsional jauh lebih efisien dalam meminimalkan rugi teknis daya aktif/reaktif serta menahan laju kenaikan total daya semu sistem di setiap tingkat penetrasi. Dengan demikian, penentuan tingkat penetrasi dan metode alokasi PLTS harus mempertimbangkan karakteristik kondisi pembebanan secara tepat demi menjaga stabilitas operasi sistem tenaga listrik. Kata Kunci— DER, PLTS, IEEE 30 Bus, aliran daya, ETAP 
Rancang Bangun Sistem Kendali Ventilasi Kandang Closed House Berbasis Mikrokontroler Dengan Logika Fuzzy Muhammad, Razan Danendra Noor; Muslim, Muhammad Aziz; Setyawati, Onny
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 14 No. 5 (2026)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Ayam broiler sangat sensitif terhadap kondisi lingkungan tempat hidupnya. Temperatur yang terlalu tinggi, kelembapan berlebih, atau kadar amonia yang meningkat dalam kandang closed house dapat menghambat pertumbuhan dan menurunkan kualitas ternak. Sementara itu, sebagian besar kandang yang ada saat ini masih mengandalkan pengaturan kecepatan kipas ventilasi secara manual melalui potensiometer pada Variable Frequency Driver (VFD). Penelitian ini mengembangkan sistem yang mampu melakukan pengendalian tersebut secara otomatis dengan mempertimbangkan ketiga variabel lingkungan sekaligus. Sistem dirancang dalam dua modul berbasis mikrokontroler ESP32: modul sensor yang membaca temperatur, kelembapan, dan konsentrasi amonia menggunakan sensor SHT31 dan MEMS NH3, serta modul kontrol yang menentukan kecepatan kipas yang dibutuhkan menggunakan inferensi logika fuzzy Mamdani dan menggerakkan potensiometer bermotor melalui kontrol PID digital. Kedua modul berkomunikasi secara nirkabel menggunakan protokol ESP-NOW. Hasil validasi menunjukkan inferensi fuzzy pada perangkat keras mampu mereproduksi hasil simulasi MATLAB dengan error rata-rata 0,089964 Hz dan error relatif 0,24%. Sistem kontrol PID menghasilkan respons yang stabil dengan rising time 2,079 s, settling time 3,981 s, dan steady-state error relatif 0,03%. Pengujian sistem secara keseluruhan menunjukkan frekuensi VFD berhasil dikendalikan sesuai perubahan kondisi lingkungan kandang dengan error relatif pada steady state sebesar 0,68%. Kata Kunci: Closed house, logika fuzzy Mamdani, kontrol PID digital, Variable Frequency Driver, ESP-NOW, ESP32, ventilasi kandang ayam broiler 
Rancang Bangun Alat Monitoring Mikroklimat Berbasis Komunikasi ESP-NOW pada Kandang Ayam Broiler Jenis Closed House Chia, Alex; Setyawati, Onny; Rahmadwati, n/a
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 14 No. 5 (2026)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Kondisi mikroklimat pada kandang ayam broiler tipe closed house perlu dipantau secara terdistribusi karena suhu, kelembapan relatif, dan gas amonia dapat berbeda pada setiap titik akibat pengaruh ventilasi, kepadatan ternak, kondisi litter, sekat kandang, serta posisi terhadap inlet dan outlet. Penelitian ini merancang sistem monitoring mikroklimat berbasis arsitektur one master-multi slave menggunakan komunikasi ESP-NOW. Sistem terdiri atas empat node slave ESP32-S2 untuk membaca suhu, kelembapan relatif, dan indikasi gas amonia, serta satu node master ESP32-S3 yang menerima data, menampilkan informasi pada OLED, dan mengirimkan data ke Google Sheets sebagai media datalogging. Pengujian dilakukan melalui pengujian sensor, komunikasi ESP-NOW, dan pengujian lapangan pada kandang ayam broiler closed house. Hasil pengujian sensor SHT31 menunjukkan bahwa setelah koreksi, selisih rata-rata pembacaan suhu terhadap alat pembanding berada pada rentang 0,26-0,34%, sedangkan kelembapan berada pada rentang 0,32-0,71%. Pengujian komunikasi menunjukkan ESP-NOW mampu mencapai packet delivery ratio 98-100% pada skenario singlehop di area terbuka dan tetap dapat digunakan pada lingkungan kandang. Pengujian lapangan selama 1 bulan menghasilkan 504 data penuh dari 745 data yang direncanakan, dengan kegagalan utama akibat konektivitas Wi-Fi atau internet menuju Google Sheets. Hasil monitoring menunjukkan adanya variasi suhu dan kelembapan antar titik, terutama pada fase brooding, serta kecenderungan nilai amonia lebih tinggi pada node yang lebih jauh dari inlet. Dengan demikian, sistem layak digunakan sebagai alat bantu pemantauan mikroklimat kandang ayam broiler closed house, meskipun pembacaan amonia masih bersifat relatif karena belum dikalibrasi dalam satuan ppm. Kata Kunci: Ayam Broiler, Kandang Closed House, ESP-NOW, Mikroklimat, Sistem Monitoring, Datalogging
Kajian Empiris Perbandingan Aspek Performa dan Keamanan Metode Hybrid Cryptography (QKD BB84 + AES-256 GCM) dan Classical Cryptography (PQC Kyber-1024 + AES-256 GCM) pada Teknologi Fiber Optik dalam Smart Grid Bhagaskara, Farrel Danendra; Partiansyah, Fakhriy Hario; Purnomowati, Endah Budi
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 14 No. 5 (2026)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Penelitian ini mengkaji secara empiris perbandingan aspek performa dan keamanan antara metode Hybrid Cryptography (QKD BB84 + AES-256 GCM) dan Classical Cryptography (PQC Kyber-1024 + AES-256 GCM) pada infrastruktur smart grid berbasis serat optik. Simulasi dilakukan menggunakan empat lapisan: Physical Layer (NetSquid), Cryptographic Layer (NetSquid + liboqs), Network Layer (NS-3), dan Application Layer dengan variasi jarak 10–100 km. Hasil menunjukkan bahwa PQC Kyber-1024 unggul dalam aspek performa: latency GOOSE berkisar 0,33–0,78 ms (jauh di bawah syarat IEC 61850 sebesar 4 ms), throughput stabil 495–505 kbps, dan crypto overhead konstan 276 µs tanpa bergantung pada jarak. Sebaliknya, QKD BB84 unggul dalam aspek keamanan fundamental: mampu mendeteksi serangan eavesdropping secara inheren melalui kenaikan QBER hingga ~27–29% (melampaui ambang 11%), sedangkan PQC tidak dapat mendeteksi eavesdropping pasif secara mandiri. Keduanya berhasil mendeteksi serangan MITM melalui mekanisme yang berbeda. Kesimpulan: PQC dan QKD bersifat komplementer—PQC lebih unggul untuk implementasi jarak jauh dan performa tinggi, sedangkan QKD lebih unggul untuk jaminan keamanan informasi-teoritis pada jarak pendek. Kata Kunci – QKD BB84; PQC Kyber-1024; AES-256 GCM; Smart Grid; Fiber Optik; Hybrid Cryptography; PostQuantum Cryptography; IEC 61850
SIMULASI STRATEGI CONSTANT TEMPERATURE-CONSTANT VOLTAGE CHARGING BERBASIS KONTROL FEEDBACK-FEEDFORWARD PADA BATERAI LITIUM-ION Wibowo, Yehezkiel Reynard; Djuriatno, Waru; Nurwati, Tri
Jurnal Mahasiswa TEUB Vol. 14 No. 5 (2026)
Publisher : Jurnal Mahasiswa TEUB

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

Abstract

Pengisian cepat baterai litium-ion dengan arus tinggi memicu kenaikan suhu yang dapat mempercepat degradasi kapasitas dan meningkatkan risiko thermal runaway. Metode konvensional Constant Current–Constant Voltage (CC-CV) tidak menyediakan mekanisme pengendalian suhu secara aktif. Penelitian ini merancang dan mensimulasikan strategi pengisian Constant Temperature–Constant Voltage (CT-CV) berbasis kontrol feedbackfeedforward pada sel Molicel P28A menggunakan Plexim PLECS. Model elektrik dibangun menggunakan rangkaian ekivalen RC orde pertama, model termal menggunakan jaringan Cauer orde kedua, dan aktuator dimodelkan sebagai konverter buck DCDC averaged model. Arsitektur kontrol menggunakan struktur cascade tiga loop dengan parameter yang ditentukan melalui metode Internal Model Control (IMC) dan disempurnakan secara iteratif. Hasil simulasi menunjukkan sistem berhasil meregulasi suhu permukaan pada referensi 40°C dengan steady-state error dan overshoot suhu masing-masing 0,07°C, keduanya jauh di bawah batas yang ditetapkan. Arus pengisian tidak melampaui 6 A, dan total durasi pengisian dari SoC 0% hingga 100% adalah 2472 detik, praktis identik dengan CC-CV 2C yang membutuhkan 2500 detik karena muatan total yang dimasukkan sama. Keunggulan CT-CV terletak pada keamanan termal: suhu permukaan pada CC-CV 2C mencapai puncak 43,8°C dan melampaui batas operasi aman 40°C, sementara CT-CV mempertahankan suhu maksimum pada 40,07°C sepanjang proses pengisian. Kata Kunci—baterai litium-ion, constant temperature–constant voltage, kontrol feedbackfeedforward, konverter buck, Plexim PLECS. 

Page 221 of 227 | Total Record : 2261

 219   220   221   222   223 

Filter by Year

2013 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 14 No. 7 (2026) Vol. 14 No. 6 (2026) Vol. 14 No. 5 (2026) Vol. 14 No. 4 (2026) Vol. 14 No. 3 (2026) Vol. 14 No. 2 (2026) 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