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 Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri
Published by Universitas Brawijaya
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Economy, Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics
Jurnal Rekayasa & Manajemen Sistem Industri (JRMSI) adalah wadah bagi lulusan S-1 Teknik Industri, UB dan perguruan tinggi lainnya untuk mempublikasikan karya ilmiahnya.
Arjuna Subject : -
Articles 2,335 Documents
 15   16   17   18   19 
ANALISA STRATEGI PADA PERUSAHAAN BENIH TANAMAN BERBASIS METODE PERFORMANCE PRISM DAN SWOT (Studi Kasus: PT. X) Rezabillah, Shani; Tama, Ishardita Pambudi; Efranto, Remba Yanuar
Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri Vol 3, No 1 (2015)
Publisher : Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (326.897 KB)

Abstract

Abstrak   Pengukuran kinerja merupakan suatu metode atau alat yang digunakan untuk mencatat dan menilai pencapaian pelaksanaan kegiatan berdasarkan meningkatkan kualitas pengambilan keputusan dan akuntabilitas. Terdapat 4 elemen pokok pengukuran kinerja antara lain, menetapkan tujuan, sasaran, dan strategi organisasi, merumuskan indikator dan ukuran kinerja, mengukur tingkat ketercapaian tujuan dan sasaran organisasi, evaluasi kinerja. Sedangkan, untuk merumuskan strategi menggunakan analisis SWOT yang merupakan gambaran secara jelas bagaimana peluang dan ancaman eksternal perusahaan yang disesuaikan dengan kekuatan dan kelemahan internal perusahaan. Berkaitan dengan pencapaian target penjualan, target penjualan berbagai jenis benih sebagian besar tidak tercapai dimana kondisi ini terjadi pada tahun 2012. Maka dari itu dibutuhkan metode yang dapat diterapkan dalam pengukuran tersebut untuk mengetahui sejauh mana performansi kinerja perusahaan telah tercapai sehingga dapat merumuskan strategi unggulan yang tepat dan berdaya saing. Hasil penelitian dengan metode Performance Prism didapatkan nilai indeks sebesar 8.60 yang masuk kedalam kategori hijau, sehingga dinyatakan kinerja perusahaan secara keseluruhan telah memenuhi performa perusahaan yang diharapkan. Pada analisis SWOT telah didapatkan 5 strategi baru yaitu memperluas pangsa pasar, menjaga hubungan baik dengan supplier, memberikan reward, peningkatan daya tahan benih, dan menjaga hubungan baik dengan koperasi. Kata kunci: Pengukuran Kinerja, Performance Prism, Stakeholder, Objective Matriks, SWOT
IMPLEMENTASI ALGORITMA SIMULATED ANNEALING PADA PENJADWALAN PRODUKSI UNTUK MEMINIMASI MAKESPAN (Studi Kasus di PT. Gatra Mapan, Karang Ploso, Malang) Shiddiq, Hafid AS; Sugiono, Sugiono; Tantrika, Ceria Farela Mada
Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri Vol 3, No 1 (2015)
Publisher : Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (565.997 KB)

Abstract

Abstrak Penjadwalan adalah proses perencanaan dalam mengatur sumber-sumber daya yang ada untuk menyelesaikan tugas atau pekerjaan yang ada dalam batas waktu tertentu. PT. Gatra Mapan adalah perusahaan yang bergerak dibidang furniture manufacturing. Proses produksi perusahaan berdasarkan make to order. Fakta di lapangan selalu terdapat beberapa job yang tidak selesai dikerjakan pada bulan tersebut. Sehingga job tersebut harus masuk ke masterplan pada bulan berikutnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan urutan pengerjaan job yang dapat meminimasi makespan. Metode yang digunakan dalam menjadwalkan job yaitu menggunakan algoritma simulated annealing (SA) dengan jadwal inisialisasi menggunakan metode shortest processing time (SPT). Dalam penelitian ini selain menjadwalkan job juga akan dilakukan penjadwalan komponen. Hasil perhitungan didapatkan makespan dari algoritma SA yaitu sebesar 3.796,2 menit. Sedangkan makespan dari penjadwalan perusahaan yaitu sebesar 4.103,2 menit. Dengan demikian algoritma tersebut berhasil mendapatkan makespan 307 menit lebih baik. Kata kunci : simulated annealing, minimasi makespan, penjadwalan komponen
UPAYA PENGURANGAN WASTE DI BAGIAN PRE SPINNING DENGAN PENDEKATAN LEAN MANUFACTURING (Studi Kasus di PT XYZ) Tiarso, Ferdian Elvis; Choiri, Mochamad; Hamdala, Ihwan
Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri Vol 3, No 1 (2015)
Publisher : Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (437.285 KB)

Abstract

Abstrak   Proses produksi di PT XYZ dibagi menjadi 4 bagian yaitu Pre Opening, Pre Spinning, Spinning, dan Finishing. Penelitian ini difokuskan di bagian Pre Spinning. Tujuannya adalah untuk mengurangi waste di bagian Pre Spinning. Pendekatan yang digunakan adalah Lean Manufacturing. Tool yang digunakan untuk mengidentifikasi waste adalah Value Stream Mapping, Process Activity Mapping, Analitycal Hierarchy Process, dan Fishbone Diagram. Hasil identifikasi menunjukkan total non value added time dalam aliran nilai di bagian Pre Spinning adalah 43,426 menit. Pembobotan dengan AHP menghasilkan 3 tipe waste yang memiliki tingkat kepentingan tertinggi yaitu waiting, defect, dan excessive transportation. Waiting yang teridentifikasi antara lain mesin Drawing Breaker mengalami waiting, mesin Carding waiting selama 0,05 menit setiap memproses 1 Lap dan operator Drawing Breaker menunggu selama 0,369 menit setiap memproses 16 can Sliver. Defect yang teridentifikasi antara lain defect pada produk Lap, Sliver, dan Roving. Rata-rata defect total yang terjadi berdasarkan data bulan November 2012 sampai November 2013 adalah 3355,25 kg per bulan atau 5,26 % dari rata-rata produksi per bulan. Excessive transportation yang teridentifikasi antara lain transportasi dari area Carding ke area Drawing selama 3,14 menit, dari Drawing Breaker ke Drawing Finisher selama 1,344 menit, dan dari area Drawing ke area Speed selama 19,858 menit. Transportasi tersebut dilakukan secara bolak-balik. Usulan rekomendasi perbaikan antara lain menambah jumlah mesin Carding, meningkatkan kapasitas hand truck, penambahan operator sementara, penghapusan proses pembungkusan Lap, dan tambahan waktu maintenance. Kata kunci: Pre Spinning, Waste, Lean Manufacturing, Value Stream Mapping
PEMILIHAN SUPPLIER BAJA H-BEAM DENGAN INTEGRASI METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (Studi Kasus: CV. Dharma Kencana) Wicaksono, Andrian; Rahman, Arif; Tantrika, Ceria Farela Mada
Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri Vol 3, No 1 (2015)
Publisher : Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (448.99 KB)

Abstract

Abstrak   CV. Dharma Kencana adalah perusahaan yang bergerak dalam bidang jasa konstruksi mencakupi mechanical, konstruksi, civil, ducting, isolasi, dan tangki. Salah satu material yang digunakan dalam produksi adalah baja H-Beam dengan total permintaan sebanyak 84.600 kg pada tahun 2013 yang disupplai oleh PT A, PT.B, PT.C. Dalam pemenuhan material bahan baku baja H-Beam sering terjadi keterlambatan dalam pengiriman dan kesalahan spesifikasi material yang berdampak pada kerugian keuangan dan keterlambatan dalam penyusunan timeline proyek. Sehingga perlu dilakukan pengukuran terhadap supplier untuk mengetahui kinerja supplier. Pemilihan supplier diharapkan sesuai dengan kebutuhan dari CV. Dharma Kencana. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kriteria dan subkriteria pemilihan supplier yang sesuai kebutuhan CV. Dharma Kencana, dan memberikan hasil pengambilan keputusan untuk pemilihan supplier pada CV. Dharma Kencana. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah AHP dan TOPSIS. Metode AHP untuk melakukan pembobotan terhadap kriteria dan subkriteria. Hasil dari pembobotan AHP menjadi input dalam metode TOPSIS. Hasil dari penelitian ini menghasilkan 8 kriteria dan 17 subkriteria. Dari metode AHP, bobot kriteria terbesar adalah quality (27,8%) dan price (21,2%), sedangkan dari metode TOPSIS menghasilkan supplier utama yaitu PT. C dengan nilai separasi positif 0,0041dan nilai separasi negatif 0,0076. Kata kunci: kriteria, pemilihan supplier, analytical hierarchy process, technique for order preference by similarity to ideal solution, ranking
OPTIMISASI PERENCANAAN PROYEK PEMBANGUNAN PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN PDM DAN RESOURCE LEVELING (STUDI KASUS PROYEK PERPUSTAKAAN OLEH CV. MAJU INDAH) Bastian, Ifnu; Sugiono, Sugiono; Tantrika, Ceria Farela Mada
Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri Vol 3, No 1 (2015)
Publisher : Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (403.582 KB)

Abstract

Abstrak   CV. MAJU INDAH adalah perusahaan yang bergerak di bidang konstruksi bangunan. CV. MAJU INDAH masih mengalami keterlambatan dalam penyelesaian proyek. Proyek dikatakan terlambat bila waktu penyelesaian melebihi waktu yang direncanakan. Dalam melakukan perencanaan proyek, CV. MAJU INDAH masih melakukan secara acak kegiatan mana yang harus diselesaikan serta mengabaikan kebutuhan dan ketersediaan sumber daya manusia sehingga waktu perencanaan lebih singkat dibandingkan realisasi. Hal ini mengindikasikan ketidaktepatan dalam melakukan perencanaan. Karena itu, perlu dicari metode perencanaan yang mampu memastikan keterkaitan antar kegiatan terpenuhi serta mempertimbangkan ketersediaan sumber daya. Pada penelitian ini metode perencaan proyek yang digunakan adalah Precedence Diagram Method (PDM) dan resource leveling. Perencanaan waktu proyek pembangunan perpustakaan oleh CV. MAJU INDAH adalah selama 130 hari, sedangkan realisasinya adalah selama 230 hari.  Pada penelitian ini penjadwalan proyek tersebut menggunakan PDM tanpa resource leveling menghasilkan waktu penyelesaian proyek selama 127 hari dengan kebutuhan sumber daya maksimal sebanyak 26 orang, yang terdiri dari 15 pekerja, 2 tukang batu, 8 tukang kayu dan 1 tukang besi. Sedangkan penjadwalan dengan menggunakan PDM dan resource leveling menghasilkan waktu penyelesaian proyek selama 236 hari dengan kebutuhan maksimal sumber daya sebanyak 7 orang, yang terdiri dari 3 pekerja, 2 tukang batu, 1 tukang kayu dan 1 tukang besi. Perencanaan proyek dengan PDM dan resource leveling mampu memberikan hasil yang mendekati realisasi. Kata kunci: Precedence Diagram Method (PDM), resource leveling, waktu penyelesaian proyek, sumber daya terbatas.
ANALISIS KUALITAS JASA PELAYANAN BENGKEL DENGAN MENGINTEGRASIKAN METODE SERVICE QUALITY (SERVQUAL) DAN QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT (QFD) (Studi Kasus: AHASS 7130 Cemara Agung Motor Magetan) Patmawan, Diardo; Setyanto, Nasir Widha; Sari, Ratih Ardia
Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri Vol 3, No 1 (2015)
Publisher : Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (675.889 KB)

Abstract

Abstrak Dalam menghadapi persaingan, perusahaan harus memberikan pelayanan yang baik terhadap konsumen, begitu juga dengan bengkel resmi AHASS Cemara Agung Motor perlu meningkatkan pelayanan dikarenakan masih terdapat adanya keluhan pelanggan terhadap pelayanan yang diberikan oleh AHASS Cemara Agung Motor, sehingga perlu dilakukan penelitian untuk meningkatkan kualitas pelayanan jasa yang diberikan dan diharapkan ada suatu proses perbaikan berkelanjutan terhadap kinerja bengkel resmi kendaraan roda dua dari waktu ke waktu. Penelitian ini mengintegrasikan metode Service Quality (SERVQUAL) dan Quality Function Deployment (QFD). Kuesioner dibuat berdasarkan 5 dimensi SERVQUAL sebagai alat untuk mengukur persepsi dan ekspektasi konsumen sehingga didapatkan atribut yang bernilai negatif. Atribut yang bernilai negatif dimasukkan kedalam voices of customer. Pengintegrasian SERVQUAL dan QFD ada pada tahap ini. Hasil integrasi tersebut digunakan untuk mengetahui prioritas keluhan, menentukan target rencana perbaikan, dan memberikan solusi agar target dapat tercapai berdasarkan nilai raw weight. Setelah dihitung berdasarkan pembobotan maka rekomendasi perbaikan berdasarkan nilai kontribusi terbesar adalah pemberian pelatihan kepada semua petugas AHASS Cemara Agung Motor agar semua petugas mampu menguasai 85% Standart Operational Procedure (SOP). Sedangkan rekomendasi dengan tingkat pembobotan terbesar kedua adalah pembuatan tiket antrian otomatis yang terintegrasi dengan database AHASS Cemara Agung Motor. Kata kunci: AHASS Cemara Agung Motor, peningkatan kualitas jasa, kualitas pelayanan, analisis gap, quality function deployment, house of quality
ANALISA OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS UNTUK MEMPERBAIKI SISTEM PERAWATAN MESIN DOP BERBASIS TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE (Studi Kasus: PT XYZ – Malang) Yusuf, Baharuddin; Rahman, Arif; Himawan, Rakhmat
Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri Vol 3, No 1 (2015)
Publisher : Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (718.453 KB)

Abstract

Abstrak   Penelitian dilakukan di bengkel link belt PT XYZ. Pada proses pembuatan link belt, proses machining pada mesin DOP memiliki waktu kerusakan tinggi dan menghasilkan defect. Upaya pengurangan waktu kerusakan dan defect dapat dilakukan melalui manajemen perawatan menggunakan konsep TPM. Metode yang digunakan adalah Overall Equipment Effectiveness, Six Big Losses, Fault Tree Analysis, dan TPM. Tahap pertama yang dilakukan adalah mengidentifikasi Six Big Losses dan mengukur nilai OEE mesin DOP. Tahap selanjutnya membuat diagram FTA untuk mengetahui akar penyebab kerusakan serta probabilitas kegagalannya. Tahap terakhir adalah memberikan rekomendasi perbaikan berbasis TPM. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa rata-rata nilai OEE mesin DOP adalah 70.37%. Penyebab rendahnya nilai OEE adalah tingginya waktu setup matris yaitu sebesar 190-200 menit dan adanya defect yang dihasilkan selama proses permesinan yang menyebabkan matris aus. Rekomendasi perbaikan yang diusulkan adalah membuat toolbox yang dilengkapi toolpallet serta memberikan jadwal perawatan mesin DOP, mengganti dan mengasah matris potong yang tumpul setiap 13 hari. Kata kunci: total productive maintenance, overall equipment effectiveness, six big losses, fault tree analysis
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK BERBASIS 360 DEGREE FEEDBACK DAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (Studi Kasus di PT. X) Utomo, Joko Suwarto; Santoso, Purnomo Budi; Yuniarti, Rahmi
Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri Vol 3, No 1 (2015)
Publisher : Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (291.172 KB)

Abstract

Abstrak   PT X merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam pelayanan jasa berupa menghimpun dana, menyalurkan dana, dan memberikan jasa bank lainnya. Penilaian kinerja karyawan merupakan salah satu pokok untuk peningkatan kualitas kinerja karyawan. Pada PT X penilaian karyawan subjektif dan karyawan memiliki loyalitas yang rendah. Metode penilaian 360 degree feedback dan pembobotan AHP pada kriteria penilaian karyawan dapat memberikan penilaian yang lebih objektif daripada sebelumnya. Dengan dirancangnya sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik sesuai dengan kinerja karyawan dapat memberikan motivasi kepada karyawan sehingga dapat meningkatkan loyalitas terhadap PT X. Hasil perancangan sistem menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik dipilih berdasarkan kinerja karyawan setiap 6 bulan sekali. Penilaian kinerja karyawan menggunakan 3 sudut pandang yaitu, penilaian dari manager, penilaian diri sendiri dan penilaian sesama rekan kerja. Sistem pendukung keputusan ini dapat merekomendasi keputusan karyawan terbaik serta menghasilkan rancangan sistem informasi penilaian karyawan. Kata kunci: 360 degree feedback, Analytical Hierarchy Process, Sistem Pendukung Keputusan, Penilaian Kinerja, Perancangan Sistem.
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR PENYEBAB KELELAHAN PADA PENGEMUDI TRUK TANGKI (Studi Kasus di PT Pertamina (Persero) Upms V, Surabaya) Utomo, Erlangga Prio; Sugiono, Sugiono; Efranto, Remba Yanuar
Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri Vol 3, No 1 (2015)
Publisher : Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

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

Abstract

Abstrak PT Pertamina merupakan salah satu perusahaan BUMN yang bergerak di bidang pendistribusian Bahan Bakar Minyak (BBM). Pendistribusian BBM ke Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) menggunakan transportasi truk tangki, dimana untuk mengoperasikan dan menjalankan fungsi kendaraan dibutuhkan seseorang yang memiliki ketrampilan khusus yaitu pengemudi. Dalam kondisi seperti ini menjadi sangat melelahkan bagi anggota tubuh pengemudi terutama mata dan pikiran karena harus tetap fokus dalam waktu berjam-jam. Akibat hal-hal tersebut banyak pengemudi yang mengeluhkan masalah kelelahan yang dialami selama mengemudi. Selain itu, pengemudi menjadi kurang produktif dalam bekerja akibat kelelahan yang dirasakan. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui kondisi kelelahan dan faktor-faktor yang mempengaruhi kelelahan pengemudi truk tangki. Metode yang digunakan untuk mengetahui kondisi kelelahan pengemudi truk tangki yaitu Industrial Fatigue Research Commitee (IFRC), Groningen Sleep Quality Scale (GSQS) untuk mengetahui kualitas tidur dan kuisioner ketiga menggunakan  Karolinska Sleepness Scale (KSS) untuk kondisi monoton. Untuk pengolahan data selanjutnya  menggunakan program SPSS 15.00 yang bertujuan untuk mengetahui hubungan antar variabel secara bivariat, serta variabel yang paling dominan secara multivariat. Dari hasil penelitian diketahui bahwa tidak terdapat pengemudi yang tidak mengalami kelelahan, sebanyak 12 (11,42%) pengemudi mengalami kelelahan ringan, sebanyak 90 (85,71%) pengemudi mengalami kelelahan sedang, dan 3 (2,85%) pengemudi mengalami kelelahan berat. Hasil uji statistik diketahui hanya faktor usia yang berpengaruh terhadap kelelahan, dengan uji statistik dibuktikan bahwa nilai signifikan pada faktor umur terhadap kelelahan yaitu 0,000. Kata kunci : kelelahan, IFRC, GSQS, KSS, korelasi
PENGENDALIAN PERSEDIAAN SPARE PARTS MESIN D3E DENGAN PENDEKATAN INVENTORY PROBABILISTIC MODELS Primantari, Novita Ratna; Rahman, Arif; Darmawan, Zefry
Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri Vol 3, No 1 (2015)
Publisher : Program Studi Teknik Industri Fakultas Teknik Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (452.316 KB)

Abstract

Abstrak PT Essentra merupakan perusahaan yang memproduksi filter rokok berlokasi di Sidoarjo. Saat ini, PT Essentra hanya melakukan pengadaan spare parts apabila kebutuhan spare parts sudah menipis bahkan sudah kosong. Dari data 2 tahun terakhir yaitu tahun 2012 dan tahun 2013 menunjukkan bahwa kebutuhan Pusher Pins #BLE1156, Knife Shaft #98017.198, Bearing #38 KTT, Suction Band 12.7X1546, Center Pusher #98018.509A, Center Pusher 500687 #98018-509 dan Grip Tape 2.0 MM membutuhkan biaya yang besar untuk proses pengadaan spare parts tersebut. Untuk itu dilakukan perhitungan nilai quantity order, reorder point, service level, dan stock level expected spare parts tersebut dengan metode inventory probabilistic models. Dari perhitungan yang didapatkan bahwa service level ketujuh spare parts berkisar di angka 0,70 sampai 0,90. Nilai total cost dipengaruhi oleh nilai quantity order dan backorder karena ketika kedua nilai tersebut besar maka jumlah biaya yang dikeluarkan untuk memenuhi kebutuhan permintaan tahunan spare parts tersebut dapat terpenuhi sesuai harapan dari perhitungan yang dilakukan. Hasil perhitungan, total cost terbesar adalah untuk spare parts jenis Center Pusher 500687#98018-509 dengan nilai Rp 35.953.553,57 dengan quantity order sebanyak 28 buah dan reorder point sebanyak 27 buah. Sedangkan total cost terkecil adalah untuk spare parts jenis Knife Shaft #98017.198 dengan nilai Rp 18.042.148,44 dengan quantity order sejumlah 2 buah dan reorder point sebanyak 2 buah. Kata kunci : Spare Parts Inventory, Backorder Case Stockout Per Unit, Inventory Probabilistic Models.

Page 17 of 234 | Total Record : 2335

 15   16   17   18   19 

Filter by Year

2013 2025


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