cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Adi Widarma
Contact Email
adiwidarma@unimed.ac.id
Phone
+6285275945045
Journal Mail Official
journal_cess@unimed.ac.id
Editorial Address
UPT TIK Universitas Negeri Medan Jl. Willem Iskandar pasar V Medan Estate, Medan 20221
Location
Kota medan,
Sumatera utara
INDONESIA
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science)
Published by Universitas Negeri Medan
ISSN : 25027131     EISSN : 2502714X     DOI : https://doi.org/10.24114/cess
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) contains articles on research results and conceptual studies in the fields of informatics engineering, computer science and information systems. The main topics published include: 1. Information security 2. Computer security 3. Networking & Data communication 4. Cloud & grid computing 5. Mobile Computing & Applications 6. Artificial Intelligence 7. Decision Support System 8. Data Minig 9. Other topics related to information technology
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 37 Documents
 1   2   3   4 
Search results for , issue "Vol. 10 No. 2 (2025): Juli 2025" : 37 Documents clear
Penerapan Metode TOPSIS Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kandidat Ketua, Wakil Ketua, Dan Anggota OSIS Abdul Kolik; Irawan, Bambang; Herdian Bhakti, R.M.
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 10 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v10i2.66982

Abstract

Perkembangan teknologi informasi di era digital membuka peluang penerapan sistem berbasis komputer dalam pengambilan keputusan, termasuk di bidang pendidikan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis metode TOPSIS untuk membantu proses pemilihan Ketua, Wakil Ketua, dan Anggota OSIS di SMP Negeri 4 Wanasari, yang masih jarang diterapkan di tingkat Sekolah Menengah Pertama untuk meningkatkan objektivitas dan transparansi dalam pemilihan pengurus OSIS. Permasalahan utama yang dihadapi adalah rendahnya partisipasi siswa dalam pencalonan, sehingga proses seleksi selama ini bersifat subjektif dan kurang adil. Metode TOPSIS dipilih karena mampu melakukan pemeringkatan alternatif berdasarkan kedekatan terhadap solusi ideal positif dan menjauhi solusi ideal negatif, dengan mempertimbangkan bobot kriteria meliputi organisasi, nilai akademik, absensi, dan prestasi. Sistem ini diimplementasikan dalam bentuk website dan diuji menggunakan data 833 siswa. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem menghasilkan pemeringkatan yang objektif dan transparan, kandidat A342 dengan nilai 0,8595 memperoleh nilai preferensi tertinggi sebagai Ketua OSIS, diikuti A11 dengan nilai 0,8213 sebagai Wakil Ketua OSIS dan anggota OSIS lainnya dipilih dari siswa kelas VII dan VIII. Penerapan sistem ini diharapkan dapat meningkatkan partisipasi siswa serta menjamin kualitas dan keadilan dalam proses pemilihan pengurus OSIS. 
Implementasi Metode ROC dan MABAC pada Aplikasi Pemberian Sanksi Pelanggaran Kedisiplinan Siswa Siregar, Muharram Soleh; R, Rakhmat Kurniawan
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 10 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v10i2.67144

Abstract

Permasalahan kedisiplinan siswa merupakan aspek penting dalam dunia pendidikan, di mana konsistensi dan keadilan dalam pemberian sanksi terhadap pelanggaran sangat berpengaruh terhadap integritas institusi dan kepuasan seluruh pihak yang terlibat. Ketidaksesuaian sanksi yang diberikan secara manual kerap kali menimbulkan ketidakobjektifan serta menurunkan kepercayaan terhadap sistem penegakan disiplin. Penelitian ini mengusulkan solusi berbasis sistem pendukung keputusan dengan mengimplementasikan metode Rank Order Centroid (ROC) untuk menentukan bobot atribut pelanggaran, serta metode Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC) untuk melakukan perangkingan dan pemilihan jenis sanksi yang paling tepat. Data yang digunakan melibatkan 20 alternatif siswa yang melakukan pelanggaran kedisiplinan dengan mempertimbangkan sejumlah atribut tertentu, seperti jenis pelanggaran, frekuensi, dan dampak terhadap lingkungan sekolah. Hasil pengolahan menunjukkan nilai akhir Si dari masing-masing alternatif, dengan rentang nilai mulai dari -0,348 hingga 0,652. Berdasarkan hasil perhitungan MABAC, siswa dengan nilai Si tertinggi seperti Dirga (A12, 0,652) dan Iwan Setiawan (A18, 0,590) memperoleh sanksi TS04 dan TS03 yang menunjukkan tingkat pelanggaran lebih berat, sedangkan siswa dengan nilai Si rendah seperti Silvina Sasmita (A19, -0,348) dan Harianto Halim (A14, -0,227) diberikan sanksi TS01, yang mencerminkan pelanggaran ringan. Pengujian dilakukan melalui validasi internal dengan membandingkan hasil perhitungan sistem terhadap keputusan manual dari pihak sekolah, menunjukkan konsistensi sebesar 90%, yang menandakan sistem telah mampu menghasilkan keputusan yang akurat dan dapat dipertanggungjawabkan. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan transparansi, objektivitas, dan keadilan dalam proses pemberian sanksi, serta menjadi referensi bagi sekolah dalam memperbaiki mekanisme penegakan disiplin yang sistematis dan berkeadilan.
Prototype Sistem Pemantauan Kebocoran Gas LPG Menggunakan Sensor MQ-5 dan DHT11 dengan Metode Fuzzy Mamdani Pravda, Michellia Delphi Isfahan; Rakhmat Kurniawan R
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 10 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v10i2.67148

Abstract

LPG merupakan sumber energi yang umum digunakan dan terjangkau, namun potensi kebocoran gas sering diabaikan. Penelitian ini merancang dan mengimplementasikan sistem prototype pemantauan kebocoran gas LPG berbasis mikrokontroler ESP8266 dengan dua mode kerja, yaitu otomatis (default) dan manual. Sistem menggunakan sensor MQ-5 untuk mendeteksi gas (metana, propana, butana, dan LPG) serta sensor DHT11 untuk mengukur suhu dan kelembaban. Data diolah menggunakan logika fuzzy Mamdani untuk menentukan tingkat bahaya dan menghasilkan output dalam bentuk sinyal PWM (0–255) guna mengontrol buzzer dan exhaust fan. Karena ESP8266 tidak memiliki output analog, PWM digunakan untuk mensimulasikan sinyal analog. Hasil pengujian menunjukkan sistem berfungsi sesuai rancangan dengan tingkat akurasi 100% dalam mendeteksi kebocoran gas dan memberikan respons melalui aktuator secara otomatis. Data pembacaan sensor dan hasil inferensi fuzzy ditampilkan secara real-time melalui OLED display serta dikirim ke database MySQL menggunakan Node-RED dengan protokol MQTT. Sistem juga mampu mengirimkan notifikasi kepada pengguna dengan rata-rata waktu pengiriman ±5 detik setelah deteksi. Sistem ini mendukung pemantauan berbasis IoT secara efisien dan mampu memberikan peringatan dini secara lokal maupun jarak jauh untuk meningkatkan keselamatan pengguna.
Sistem Deteksi Malware Menggunakan Information Gain dan Decision Tree Aditya Pratama, Rangga; Murdiansyah, Danang Triantoro
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 10 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v10i2.67170

Abstract

Malicious Software, atau yang dikenal dengan malware, merupakan perangkat lunak berbahaya yang dapat menyebabkan hal-hal yang tidak diinginkan, seperti kehilangan data, pencurian informasi, penyebaran data pribadi, dan penyalahgunaan informasi penting. Pada penelitian ini, metode yang digunakan untuk deteksi malware adalah metode Decision Tree untuk klasifikasi dan metode Information Gain untuk seleksi fitur. Metode Decision Tree mempermudah dalam melacak dan memahami keputusan dengan struktur pohonnya, sementara Information Gain membantu dalam memilih fitur yang paling relevan dan informatif. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi dalam mendeteksi malware Portable Executable (PE) yang menargetkan file eksekusi pada sistem operasi Windows. Dataset yang digunakan adalah dataset SOMLAP (Swarm Optimization and Machine Learning Applied to PE Malware Detection), yang mengandung 51409 sampel file excutable Windows yang diekstrasi, yang terdiri dari file benign (non malware) dan file malware. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada proporsi data 90:10, metode pemilihan 20 fitur dengan Information Gain berhasil meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam mendeteksi malware PE dengan rata-rata akurasi 99,3% dan rata-rata waktu pemrosesan yang diperlukan sebesar 32 detik dibandingkan dengan metode terbaik pada penelitian sebelumnya, yaitu Ant Colony Optimization dan Decision Tree yang memiliki rata-rata akurasi 98,8% dan rata-rata waktu pemrosesan sebesar 43 detik.
Analisis Model Klasifikasi Penerima Bantuan Langsung Tunai Menggunakan Algoritma Naive Bayes Amar, Muh. Ikhsan; Muh. Faizal Rajib
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 10 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v10i2.67178

Abstract

Bantuan Langsung Tunai (BLT) menjadi salah satu kebijakan Pemerintah dalam memenuhi hak jaminan sosial masyarakat. Penyaluran BLT didasarkan untuk membantu masyarakat miskin agar dapat tetap memenuhi kebutuhannya sehingga menjadi stimulus dalam mempercepat pemulihan ekonomi nasional. Namun dalam implementasinya, proses penyaluran penerima BLT kerap menimbulkan subjektifitas dan keakuratan data yang rendah, sehingga tidak menyentuh secara optimal kepada penerima manfaat, yang berpotensi mempengaruhi stabilitas sosial. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis dan perancangan model untuk sistem klasifikasi penerima Bantuan Lansung Tunai (BLT). Penelitian ini menggunakan konsep Machine Learning dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes, yang diklasifikasi kedalam tiga parameter kriteria yaitu sangat layak, layak, dan tidak layak. Penerapan model dilakukan dengan menggunakan dataset masyarakat Kecamatan Citta Kabupaten Soppeng. Jumlah data yang digunakan sebanyak 8.046 record sesuai dengan jumlah penduduk Kecamatan Citta yang diperoleh dari BPS Kabupaten Soppeng dan pendataan langsung di lapangan. Dari hasil pengujian model, diperoleh hasil nilai Accuracy sebesar 88.89%, nilai Precision sebesar 89% Recall sebesar 89% dan nilai F1-Score sebesar 89%. 
Perancangan Sistem Handwriter Aksara Bali untuk Latihan Menulis Menggunakan Enterprise Architecture Berbasis Zachman Framework Linda Santiari, Ni Putu; I Gede Surya Rahayuda
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 10 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v10i2.67183

Abstract

Pelestarian aksara daerah, khususnya aksara Bali, merupakan tantangan penting di era digital. Salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah dengan mengembangkan sistem informasi yang dapat mendukung proses belajar menulis aksara Bali secara interaktif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem Handwriter Aksara Bali untuk latihan menulis, dengan pendekatan Enterprise Architecture berbasis Zachman Framework. Metode yang digunakan adalah studi kasus dengan tahapan analisis kebutuhan dan perancangan arsitektur sistem. Perancangan dilakukan dengan memetakan enam perspektif utama dalam Zachman Framework, yaitu Planner, Owner, Designer, dan Builder, yang mencakup aspek data, proses, lokasi, pelaku, waktu, dan motivasi sistem. Evaluasi sistem dilakukan secara konseptual menggunakan pendekatan validasi arsitektur dan skenario penggunaan sistem. Secara kualitatif, rancangan dievaluasi berdasarkan kelengkapan, kesesuaian dengan kebutuhan pengguna, serta keterwakilan artefak dalam setiap sel Zachman. Hasil dari penelitian ini berupa rancangan arsitektur sistem yang terstruktur, mencakup model data, desain antarmuka, arsitektur jaringan, dan spesifikasi teknis sistem. Dengan perancangan ini, diharapkan pengembangan sistem Handwriter Aksara Bali dapat dilakukan secara lebih terarah, efisien, dan sesuai dengan kebutuhan pengguna, serta menjadi langkah awal dalam mendukung pelestarian aksara Bali melalui inovasi digital. 
Pengembangan Sistem Pendaftaran Siswa Baru Berbasis Website di SMK Al Falah Tambak Nurhayati; Endang Wahyuningsih
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 10 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v10i2.67208

Abstract

SMK Al Falah Tambak adalah sekolah swasta di Kecamatan Tambak, Kabupaten Banyumas. Dalam proses pendaftaran SMK Al Falah Tambak yang masih manual, siswa harus datang sendiri untuk mengisi formulir dan menyerahkan berkas yang dibutuhkan. Selain memakan waktu yang lama, proses pendaftaran juga berisiko menghapus atau merusak data asli. Oleh karena itu, diperlukan sistem pendaftaran siswa baru berbasis website untuk meningkatkan efektivitas dan keberhasilan proses pendaftaran. Pengembangan website ini mengaplikasikan bahasa pemrograman PHP, database MySQL, dan metode waterfall. Hasil Black Box Testing adalah bahwa sistem ini berkinerja dengan baik pada setiap fungsi yang diuji. Nilai skor rata-rata SUS sebesar 77 diperoleh dari hasil pengujian terhadap 15 responden, yang menunjukkan bahwa skala nilai C, penilaian kata sifat BAIK, dan rentang penerimaan dapat diterima. Penerapan sistem ini dapat mempermudah proses pendaftaran, mengurangi kebutuhan tatap muka, dan meminimalkan kesalahan administrasi.
Peningkatan Akurasi Named Entity Recognition (NER) Dengan Fine-Tuning BERT Pada Dataset Bahasa Indonesia Fatih Muhammad, Aji; Hasibuan, Muhammad Siddik
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 10 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v10i2.67219

Abstract

Named Entity Recognition (NER) merupakan salah satu tugas utama dalam bidang Natural Language Processing (NLP) yang bertujuan untuk mengenali dan mengklasifikasikan entitas seperti nama orang, organisasi, lokasi, dan tanggal di dalam teks. Meskipun banyak penelitian telah dilakukan untuk bahasa sumber daya tinggi seperti bahasa Inggris, bahasa Indonesia masih menghadapi keterbatasan, baik dari segi dataset maupun kompleksitas linguistik. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi sistem NER berbahasa Indonesia dengan melakukan fine-tuning pada model BERT pra-latih, khususnya IndoBERT, menggunakan dataset NERGRIT yang telah dianotasi. Proses penelitian mencakup tahap pra-pemrosesan data, tokenisasi, pelatihan model, dan evaluasi kinerja menggunakan metrik precision, recall, dan F1-score. Model yang telah di-fine-tune diuji dengan berbagai kalimat dan menunjukkan peningkatan akurasi yang signifikan dibandingkan model dasar. Namun demikian, masih ditemukan beberapa permasalahan seperti prediksi berlebihan dan ketidaksesuaian pelabelan entitas. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa fine-tuning BERT dapat secara signifikan meningkatkan performa NER dalam teks berbahasa Indonesia. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pengembangan teknologi NLP bahasa Indonesia serta membuka peluang penerapan pada chatbot cerdas, sistem pemrosesan dokumen, dan analisis opini publik. Penelitian ini menunjukkan pendekatan yang berbeda dibandingkan studi terdahulu dengan mengadopsi dataset NERGRIT, yang mencakup 2.090 kalimat dan 41.871 token, serta mencakup 8 kategori entitas utama, seperti PER, ORG, LOC, DATE, MONEY, PRODUCT, EVENT, dan LAW. Dataset ini belum banyak digunakan dalam publikasi ilmiah, sehingga memberikan kontribusi orisinal dalam eksperimen pengembangan sistem NER untuk Bahasa Indonesia. Penelitian ini juga menggunakan model IndoBERT yang telah di-fine-tune sebelumnya pada dataset serupa, yaitu model hendri/nergrit, namun dilakukan pelatihan ulang (re-fine-tuning) guna meningkatkan kinerja pada konteks lokal dan sintaksis khas Bahasa Indonesia. Secara kuantitatif, penelitian ini berhasil meningkatkan performa model secara signifikan. Sebelum dilakukan fine-tuning, model dasar menghasilkan skor F1 sebesar 72,38%. Setelah melalui proses fine-tuning menggunakan dataset NERGRIT, model mencapai nilai F1-score sebesar 83,67%, dengan nilai precision sebesar 85,12% dan recall sebesar 82,24%. Peningkatan sebesar lebih dari 11 poin F1-score ini menunjukkan efektivitas pendekatan fine-tuning pada model BERT untuk NER Bahasa Indonesia. Selain evaluasi metrik klasik, penelitian ini juga menyertakan analisis kesalahan (error analysis) untuk mengevaluasi fenomena over- prediction dan ketidaksesuaian label entitas pada token umum. Analisis ini mengungkap bahwa meskipun model berhasil mengenali entitas seperti nama orang dan lokasi dengan confidence tinggi, masih terdapat kesalahan pada token non-entitas yang ikut dilabeli secara tidak akurat. Penambahan analisis kualitatif ini menjadi poin keunggulan yang jarang ditemui pada penelitian sejenis. Dengan demikian, kontribusi penelitian ini tidak hanya terletak pada pencapaian performa, tetapi juga pada pendekatan evaluatif yang menyeluruh, serta pemanfaatan dataset dan model yang relatif baru dalam lingkup NLP Bahasa Indonesia.
Analisis Kualitas Jaringan Internet Menggunakan Metode Quality of Service (QoS) Pada Kantor FOLU Kementerian Kehutanan Pratama, Yoga Wanda; Thomas Budiman; Anton Zulkarnain Sianipar
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 10 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v10i2.67359

Abstract

instansi pemerintah, termasuk Kantor FOLU di bawah Kementerian Kehutanan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas jaringan internet di kantor tersebut menggunakan metode Quality of Service (QoS) dengan empat parameter utama: throughput, delay, jitter, dan packet loss. Pengumpulan data dilakukan melalui pemantauan selama tiga hari menggunakan aplikasi Wireshark. Hasil pengukuran menunjukkan bahwa parameter packet loss dan delay berada dalam kategori sangat bagus sesuai standar TIPHON, dengan nilai packet loss 0% dan delay rata-rata 5,05 ms. Sementara itu, throughput rata-rata sebesar 1299,67 Kbps dikategorikan bagus. Namun, nilai jitter menunjukkan kualitas yang buruk, dengan rata-rata di atas 500 ms, yang mengindikasikan ketidakstabilan transmisi data pada jaringan. Berdasarkan temuan ini, direkomendasikan peningkatan infrastruktur jaringan dan manajemen lalu lintas data untuk meningkatkan stabilitas koneksi, khususnya untuk aplikasi real-time seperti video conference. Penelitian ini diharapkan menjadi acuan perbaikan layanan internet bagi instansi pemerintah lainnya.
Sistem Antrian Pasien Berbasis Web Dengan Algoritma Circular Queue Pada Klinik Pratama Rawat Inap Ar-Razi Nur Aini, Sakina; Kurniawan R, Rakhmat
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 10 No. 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v10i2.67447

Abstract

Dalam dunia kesehatan, efisiensi pelayanan menjadi krusial untuk meningkatkan kepuasan pasien. Klinik Pratama Rawat Inap AR-RAZI menghadapi tantangan antrean pasien yang menumpuk akibat sistem konvensional, menyebabkan waktu tunggu yang lama dan potensi penurunan kualitas layanan. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem antrean pasien berbasis web menggunakan algoritma Circular Queue sebagai solusi untuk meningkatkan efisiensi dan kepuasan pasien. Metode penelitian menggunakan waterfall model dengan pengumpulan data melalui observasi, wawancara, dan studi literatur. Sistem ini memungkinkan pasien mendaftar secara online, melihat status antrean waktu nyata, dan memperoleh estimasi waktu pelayanan yang akurat. Implementasi algoritma Circular Queue mengoptimalkan pengelolaan data antrean, memungkinkan pemanfaatan memori yang efisien dengan prinsip First-In First-Out (FIFO), di mana data yang keluar dapat langsung digantikan data baru tanpa menggeser elemen. Hasil pengujian menunjukkan sistem berfungsi dengan baik, mampu menangani data pasien, dan memastikan keamanan data. Dengan demikian, sistem antrean berbasis web ini berhasil meningkatkan efisiensi operasional dan kualitas pelayanan di Klinik Pratama Rawat Inap AR-RAZI, memberikan pengalaman yang lebih baik bagi pasien dan petugas. 

Page 3 of 4 | Total Record : 37

 1   2   3   4 

Filter by Year

2025 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 10 No. 2 (2025): Juli 2025 Vol. 10 No. 1 (2025): Januari 2025 Vol. 9 No. 2 (2024): July 2024 Vol 9, No 2 (2024): July 2024 Vol. 9 No. 1 (2024): January 2024 Vol 9, No 1 (2024): January 2024 Vol 8, No 2 (2023): July 2023 Vol 8, No 1 (2023): January 2023 Vol 7, No 2 (2022): July 2022 - In Process Vol 7, No 2 (2022): July 2022 Vol 7, No 1 (2022): January 2022 Vol 6, No 2 (2021): Juli 2021 Vol 6, No 1 (2021): Januari 2021 Vol 5, No 2 (2020): JULI 2020 Vol 5, No 1 (2020): Januari 2020 Vol 4, No 2 (2019): JULI 2019 Vol 4, No 1 (2019): Januari 2019 Vol 3, No 2 (2018): Juli 2018 Vol 3, No 1 (2018): Januari 2018 Vol 2, No 2 (2017): Juli 2017 Vol 2, No 1 (2017): Januari 2017 Vol 1, No 2 (2016): Juli 2016 Vol 1, No 1 (2016): Januari 2016 More Issue