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 adm. jakarta selatan,
Dki jakarta
INDONESIA
Jurnal Ilmiah KOMPUTASI
Published by STMIK JAKARTA STI&K
ISSN : 14129434     EISSN : 25497227     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Ilmiah Komputasi ISSN : 1412-9434 adalah jurnal ilmiah di bidang Komputer dan Komunikasi yang memuat tulisan-tulisan ilmiah mengenai penelitian-penelitian di bidang: perangkat keras, perangkat lunak, komputasi, jaringan komputer dan komunikasi data. Jurnal terbit empat kali dalam setahun yakni bulan Juni, September, Desember, Maret dan diterbitkan oleh Lembaga Penelitian Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer STI&K. Dewan penyunting merupakan mitra bestari dari beberapa perguruan tinggi yakni: Universitas Gunadarma (UG), Sekolah Tinggi Teknik Cendekia (STTC), Sekolah TinggiManajemen Informatika dan Komputer Pradnya Paramita Malang (STIMATA) dan Universitas Indonesia (UI). Redaksi mengundang para peneliti, praktisi, dan mahasiswa untuk menulis perkembangan ilmu di bidang-bidang tersebut.
Arjuna Subject : -
Articles 617 Documents
 55   56   57   58   59 
Evaluasi Kesuksesan Sistem Informasi Rumah Sakit Dengan Pendekatan Model DeLone dan McLean Chusen, Achmad; Anita Wulansari; Eristya Maya Safitri
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 4 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 4, Desember 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.4.3667

Abstract

Di era revolusi industri 4.0, teknologi informasi telah mendorong rumah sakit untuk beralih dari sistem konvensional ke digital guna memenuhi kebutuhan pengguna akan akses informasi yang mudah dan cepat. Penelitian ini mengevaluasi kesuksesan penerapan sistem informasi website Rumah Sakit Islam Surabaya dengan mengadopsi model ISSM Delone & McLean. Menggunakan data dari 155 pengguna dan analisis SmartPLS 4, hasil menunjukkan bahwa kualitas sistem dan informasi berpengaruh positif signifikan terhadap penggunaan website. Kualitas informasi juga berpengaruh signifikan terhadap kepuasan pengguna. Sebaliknya, kualitas layanan berdampak positif namun tidak signifikan, dan kualitas sistem memiliki pengaruh negatif terhadap kepuasan pengguna. Model ISSM menunjukkan bahwa penggunaan dan kepuasan pengguna berkontribusi positif terhadap manfaat bersih, dengan penggunaan sebagai faktor paling berpengaruh.
Pengembangan Aplikasi Mobile Klasifikasi Penyakit Kulit Berbasis EfficientNet-B0, Arsitektur MVVM dan CI/CD Pipeline Astamar Putra, Ichlasul Fikri; Akbar, Habibullah
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 4 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 4, Desember 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.4.3676

Abstract

Penyakit kulit sering dianggap sebagai hal yang normal, tetapi dalam beberapa kasus, penyakit kulit dapat berbahaya dan mematikan dan seringkali dianggap abaikan oleh masyarakat luas. Disisi lain, saat ini teknologi berperan penting dalam kehidupan manusia sehari – hari sehingga aplikasi pada smartphone menjadi kebutuhan harian. Penelitian ini akan menjelasakan mengenai pengembangan aplikasi kesehatan kulit yang mengintegrasikan model machine learning dalam penggunaan aplikasi mobile berbasis Android menggunakan metode pengembangan Extreme Programming yang mengedepankan fleksibilitas dan responsif tergantung kebutuhan pengguna juga menekankan komunikasi yang erat antara tim pengembang. Selain itu penelitian ini juga berfokus dalam penerapan pada arsitektur aplikasi yang di rekomendasi oleh Android yaitu menggunakan Model-View-ViewModel (MVVM) dengan tingkat pengujian Black-Box Testing yang memuaskan dan nilai System Usability Scale 92 menandakan aplikasi yang dibuat harapannya dapat diterima dan membantu masyarakat sebagai penanganan tahap awal atau para profesional kesehatan, termasuk dermatologis dalam memberikan perawatan yang lebih baik dan lebih tepat bagi pasien yang mengalami masalah kulit.
Komparasi Algoritma K-Means Dan K-Medoids Untuk Klasterisasi Data Mining Perjalanan Wisatawan Nusantara Terhadap Jumlah Penduduk Hesti, Liza; Cut Maisyarah Karyati
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 4 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 4, Desember 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.4.3681

Abstract

Indonesia memiliki jumlah penduduk yang sangat besar mencapai lebih dari 278 juta jiwa. Populasi penduduk merupakan modal utama dalam pembangunan kepaiwisataan dan menjadi potensi besar dalam perjalanan wisatawan nusantara. Penelitian ini akan melakukan komparasi algoritma K-Means dan K-Medoid dalam pengelompokkan jumlah perjalanan wisatawan nusantara menurut provinsi asal serta korelasinya dengan jumlah penduduk Indonesia. Clustering akan dibagi kedalam 3 (tiga) cluster yaitu tinggi, sedang, rendah. Tool yang digunakan dalam penelitian ini adalah PostgreSQL, Rapidminer, Tableau. Komparasi algoritma dilihat dari performansi vector dan cluster model. Dari hasil komparasi tersebut menunjukkan pengelompokkan 3 provinisi yang memiliki jumlah perjalanan paling tinggi adalah Jawa Tengah, Jawa Barat dan Jawa Timur. Nilai DBI menunjukkan K-Means lebih kecil dari K-Medoid yang berarti bahwa algoritma K-Means lebih baik dari pada algoritma K-Medoids. Hasil clustering divisualisasikan kedalam tableau untuk melihat korelasinya dengan jumlah penduduk. Dashboard tableau menunjukkan adanya korelasi positif antara jumlah penduduk suatu provinsi dengan jumlah perjalanan wisnus.
Implementasi Sistem IoT dalam Pembuatan Pupuk Organik dan Monitoring Proses Melalui Platform Website Alam, Muhammad Wahyu Syafiul; Imron; Syafei Karim; Nurhuda, Asep
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 4 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 4, Desember 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.4.3685

Abstract

Masalah yang sering terjadi dalam pembuatan Pupuk Organik adalah Tingkat kematangan yang tidak sempurna dan hasil kandungan yang tidak konsisten. Hal tersebut disebabkan karena banyak faktor mulai dari kesesuaian suhu dan kelembapan pada bahan organik, pemberian cairan mikroba yang tidak sesuai, kandungan pH dan TDS yang selalu berubah saat proses fermentasi. Penelitian ini bertujuan Mengembangkan sebuah sistem yang mampu Memantau suhu dan kelembapan, Volume dari Bahan Organik dan Pupuk Organik Cair, Gas Metana dan Karbondioksida selama proses fermentasi secara real time melalui platform website dan kontrol otomatis terhadap penyesuaian kandungan pH dan TDS pada pupuk organik cair serta notifikasi pada perangkat dalam kurun waktu tertentu. Hasil penelitian ini dapat memberi solusi untuk para petani maupun produsen Pupuk Organik dalam proses pembuatan sehingga dapat membantu mengurangi proses secara manual menjadi otomatis dan hasil dari Pupuk Organik Cair menjadi lebih konsisten
Penerapan Algoritma Deep Learning Pada Robot Deteksi Botol Ismangil, Agus; Gandhy, Abel; Saepulrohman, Asep; Putra, Gustian Rama; Drajar, Muhamamd Bintang; Taufiq, Muhammad; Azha, Arrazy
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 4 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 4, Desember 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.4.3759

Abstract

Dalam penelitian ini, algoritma deep learning digunakan untuk robot otonom yang mendeteksi botol. Pengembangan robot yang mampu berinteraksi dengan lingkungan bergantung pada kemampuan robot untuk mendeteksi objek. Dalam penelitian ini, algoritma deep learning digunakan untuk mengidentifikasi dan mendeteksi botol dalam berbagai kondisi pencahayaan dan sudut pengambilan gambar. Algoritma ini terutama menggunakan model berbasis jaringan saraf tiruan (neural networks), seperti Convolutional Neural Networks (CNN). Studi ini menunjukkan bahwa penggunaan model deep learning meningkatkan akurasi deteksi botol hingga 95%. Ini menunjukkan bahwa model ini dapat digunakan dengan baik dalam sistem robotika kontemporer
Penerapan Metode User Centered Design (Ucd) Pada Modul Rekomendasi Website Sijati Syahrul, Elfitrin; Fitrianingsih, Fitrianingsih; Jatnika, Ihsan; Khairunnisa, Aprillia Intan; Agushinta , Dewi
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 4 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 4, Desember 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.4.3760

Abstract

Perkembangan sektor transportasi di Indonesia membutuhkan sistem informasi yang handal dan terintegrasi, khususnya dalam pengelolaan jabatan fungsional transportasi di Kementerian Perhubungan. Sistem Informasi Jabatan Fungsional Transportasi (SIJATI) yang dimiliki Pusat Pembinaan Jabatan Fungsional Transportasi (Pusbin JFT) masih dilakukan semi-manual. Satu dari empat modul yang dikembangkan adalah modul Rekomendasi. Metode User Centered Design (UCD) sebagai salah satu metode pengembangan UI/UX digunakan untuk modul ini dengan menempatkan pengguna sebagai pusat desain dalam setiap tahapannya. Metode ini melibatkan proses iteratif, dimulai dari analisis kebutuhan hingga pengujian dan evaluasi desain antarmuka oleh pengguna. Hasil pengembangan berupa prototipe menunjukkan bahwa website SIJATI mampu mempermudah pelayanan administrasi bagi pejabat fungsional transportasi. Hasil Index Percentage (IP) pengujian dari 31 responden sebesar 64,08%, menunjukkan bahwa penerapan UCD dapat dikatakan baik dalam meningkatkan efektivitas dan efisiensi sistem. Penerapan metode UCD terbukti meningkatkan kepuasan pengguna dengan menghadirkan antarmuka yang intuitif serta navigasi yang jelas. Rekomendasi untuk terus memperbaiki desain dan meningkatkan keamanan dan performa sistem dilakukan guna mendukung skala pengguna yang lebih luas di lingkungan Kementerian Perhubungan
Evaluasi Rancangan Antarmuka HCI Modern Berbasis Kecerdasan Buatan Salim, Sofyan Nur; Wirawan, Aldy; Wardhani, Ire Puspa
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 23 No. 4 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 4, Desember 2024
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.23.4.3761

Abstract

Perkembangan Kecerdasan Buatan (AI) yang semakin berkembang menjadi elemen penting dalam desain antarmuka pengguna (User Interface/UI). Penelitian ini mengkaji dampak AI terhadap rancangan antarmuka pengguna, terutama dalam konteks impelentasi Human-Computer Interaction (HCI). Penelitian ini juga menyoroti tantangan yang dihadapi oleh desainer dalam mengintegrasikan AI ke dalam UI, serta peluang yang ditawarkan oleh teknologi AI dalam menciptakan pengalaman pengguna yang lebih cerdas dan adaptif. Salah satu tantangan utama yang dihadapi desainer adalah bagaimana membuat AI yang sering kali bersifat kompleks tetap dapat diakses dan dipahami oleh pengguna non-teknis, serta menjaga transparansi dalam proses pengambilan keputusan yang dilakukan AI. Selain itu, kekhawatiran terkait keamanan data dan privasi pengguna menjadi perhatian yang semakin mendesak ketika AI memerlukan data yang lebih mendalam untuk melakukan personalisasi antarmuka. Meskipun demikian, AI juga menawarkan berbagai peluang, seperti kemampuan untuk mempersonalisasi pengalaman pengguna berdasarkan interaksi sebelumnya, meningkatkan efisiensi tugas, dan menyediakan interaksi yang lebih alami melalui pemrosesan bahasa alami (NLP). Fokus dari artikel ini adalah mengevaluasi hasil penelitian tentang bagaimana evaluasi AI mengubah paradigma desain antarmuka pengguna dengan memperkenalkan elemen-elemen adaptif yang merespons secara langsung terhadap kebutuhan dan preferensi pengguna. Dengan pemanfaatan teknologi AI yang maksimal, desain antarmuka pengguna dapat menjadi lebih intuitif, prediktif, dan mampu beradaptasi secara dinamis terhadap perilaku pengguna, membuka potensi untuk pengalaman interaksi manusia komputer yang lebih optimal dan efisien di masa mendatang
Perancangan Sistem Informasi UMKM Mar_Med.Co Untuk Mempermudah Penjualan Mulyana, Wide; Frandipa, Sobri; Rindiani
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 24 No. 1 (2025): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 24 No 1, Maret 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.24.1.3643

Abstract

Meskipun UMKM sangat penting bagi perekonomian Indonesia, sebagian besar dari mereka berjuang untuk mengelola data stok dan transaksi penjualan. Pengelolaan informasi yang tepat dan efisiensi operasional adalah dua masalah yang sering dihadapi oleh banyak UMKM. Akibatnya, tujuan penelitian ini adalah untuk membuat sistem informasi manajemen yang akan membantu UMKM Mar_Med.co mengelola data dan meningkatkan efisiensi operasinya. Analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, dan pengujian adalah semua komponen model air terjun yang digunakan dalam penelitian ini. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi yang dirancang dapat membantu menyatukan stok, mencatat transaksi dalam waktu nyata, dan memberi pemilik dan karyawan akses yang lebih baik ke laporan yang relevan. Mar_Med.co, sebuah UMKM yang bergerak di bidang makanan dan minuman, berharap dapat meningkatkan kualitas layanan dan meningkatkan daya saingnya di pasar dengan menerapkan sistem ini. Oleh karena itu, untuk mendorong pertumbuhan usaha kecil dan menengah (UMKM) dan kontribusinya terhadap perekonomian nasional yang lebih luas, sangat penting untuk menerapkan sistem informasi yang terorganisir dan efisien.
Prediksi Cacat Lempeng Baja Menggunakan Algoritma Bagging: Pendekatan Machine Learning untuk Peningkatan Kualitas Produksi Digdoyo, Aji; Bayangkari Karno, Adhitio Satyo; Hastomo, Widi; Sestri, Elliya; Fitriansyah, Reza
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 24 No. 1 (2025): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 24 No 1, Maret 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.24.1.3654

Abstract

Industri baja memiliki peran krusial dalam berbagai sektor, menjadi faktor kunci dalam memastikan integritas struktural produk akhir. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah ini dengan menerapkan algoritma Bagging dalam prediksi cacat lempeng baja. Hasil model training dengan kurva ROC dengan nilai AUC 99% dab logloss 0,14. Pengukuran precision, recall, dan f1 score untuk 7 jenis cacat baja memperoleh prosentase yang sangat baik (lebih dari 90%). Confusion Matrix menunjukan korelasi yang kuat antara jenis cacat ke 6 dan ke 5. Sedangkan validasi, antara jenis cacat ke 4 dan ke 0 terdapat hubungan yang sangat kuat. Classification report menunjukan nilai precision, recall, dan f1 score terbaik (lebih dari 80%) untuk jenis cacat ke 1, 2, dan 3. Nilai AUC yang cukup baik yaitu 88% dan Logloss yang cukup besar yaitu 3,13. Penelitian selanjutnya dapat fokus untuk meningkatkan nilai logloss yang masih harus diperbaiki untuk proses validasi.
Pembacaan Gerak Bibir Menggunakan Cnn, Bi-Lstm Dan Ctc Loss Function Pada Dataset Bahasa Inggris Wisudawati, Lulu Mawaddah; Mahesa Tirta Panjalu
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 24 No. 1 (2025): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 24 No 1, Maret 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.24.1.3658

Abstract

Tunarungu adalah orang yang mengalami gangguan pendengaran. Dampak utama dari kondisi ini adalah hambatan dalam komunikasi verbal atau lisan, sehingga menyulitkan komunikasi dengan orang yang mendengar. Bagian bibir adalah bagian yang biasa digunakan untuk berbicara atau berkomunikasi. Gerakan bibir saat berkomunikasi akan menghasilkan gerakan yang berbeda-beda setiap kata atau huruf yang diucapkan. Bibir dapat digunakan untuk memprediksi kata dari gerak bibir yang akan terdeteksi saat berbicara. Teknologi yang semakin berkembang dapat membantu permasalahan tersebut dalam membaca gerak bibir. Convolutional Neural Network atau CNN telah berkembang pesat dan menjadi salah satu metode yang paling populer dalam bidang pengenalan citra dan pemrosesan video karena kemampuannya untuk secara otomatis mempelajari fitur dari data masukan. Penelitian ini bertujuan melakukan pembacaan gerak bibir menggunakan metode CNN, Long Short-Term Memory (LSTM) dan Connectionist Temporal Classification (CTC) dalam bahasa inggris. Penelitian ini menggunakan dataset dari  The Grid audiovisual sentence corpus sebanyak 1000 video dan 1000 teks. Pada tahapan preprocessing terdiri dari dua bagian yaitu preprocessing video dan preprocessing teks. Tahapan preprocessing video meliputi konversi grayscale, cropping frame, augmentasi dan normalisasi. Tahapan preprocessing teks dilakukan proses encoding pada dataset alignments. Tahapan klasifikasi menggunakan metode Convolutional Neural Networks, Long Short-Term Memory dan Connectionist Temporal Classification Loss Function. Hasil evaluasi mendapatkan nilai akurasi terbaik sebesar 96,9%, Word Error Rate (WER) sebesar 0,66%, dan Character Error Rate (CER) sebesar 0,16% dengan menggunakan model yang dengan skenario data 80:20 dan batch size 2.

Page 57 of 62 | Total Record : 617

 55   56   57   58   59 

Filter by Year

2013 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 24 No. 3 (2025): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 24 No 3, September 2025 Vol. 24 No. 2 (2025): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 24 No 2, Juni 2025 Vol. 24 No. 1 (2025): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 24 No 1, Maret 2025 Vol. 23 No. 4 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 4, Desember 2024 Vol. 23 No. 3 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 3, September 2024 Vol. 23 No. 2 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 2, Juni 2024 Vol. 23 No. 1 (2024): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 23 No 1, Maret 2024 Vol. 22 No. 4 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 4, Desember 2023 Vol. 22 No. 3 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 3, September 2023 Vol. 22 No. 2 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 2, Juni 2023 Vol. 22 No. 1 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 1, Maret 2023 Vol. 21 No. 4 (2022): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 21 No 4, Desember 2022 Vol. 21 No. 3 (2022): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 21 No 3, September 2022 Vol. 21 No. 2 (2022): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 21 No. 2, Juni 2022 Vol. 21 No. 1 (2022): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 21 No. 1, Maret 2022 Vol. 21 No. 2 (2022): Juni 2022 Vol. 20 No. 4 (2021): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 20 No. 4, Desember 2021 Vol. 20 No. 1 (2021): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 20 No. 1, Maret 2021 Vol. 19 No. 4 (2020): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 19 No. 4, Desember 2020 Vol. 19 No. 3 (2020): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 19 No. 3, September 2020 Vol. 19 No. 2 (2020): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 19 No. 2, Juni 2020 Vol. 19 No. 1 (2020): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 19 No. 1, Maret 2020 Vol 19, No 2 (2020): Juni Vol 19, No 1 (2020): Maret Vol 18, No 4 (2019): Desember Vol 18, No 3 (2019): September Vol 18, No 2 (2019): Juni Vol 18, No 1 (2019): Maret Vol 17, No 4 (2018): Desember Vol 17, No 3 (2018): September Vol 17, No 2 (2018): Juni Vol 17, No 1 (2018): Maret Vol 17, No 1 (2018): Maret Vol 16, No 3 (2017): Desember Vol 16, No 2 (2017): September Vol 16, No 1 (2017): Juni Vol 15, No 2 (2016): Desember Vol 15, No 1 (2016): Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Vol 15, No 1 (2016): Juni Vol 14, No 2 (2015): Desember Vol 14, No 2 (2015): Desember Vol 14, No 1 (2015): Juni Vol. 12 No. 2 (2013): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 12 No. 2, Desember 2013 Vol. 12 No. 1 (2013): Jurnal Ilmiah Komputasi Volume: 12 No. 1, Juni 2013 Vol 12, No 2 (2013): Desember More Issue