cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Joseph Dedy Irawan
Contact Email
joseph@lecturer.itn.ac.id
Phone
+62811367463
Journal Mail Official
joseph@lecturer.itn.ac.id
Editorial Address
Jl. Raya Karanglo Km. 2 Malang
Location
Kota malang,
Jawa timur
INDONESIA
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Published by Institut Teknologi Nasional Malang
ISSN : -     EISSN : 2598828X     DOI : -
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Adalah jurnal mahasiswa yang diterbitkan oleh Teknik Informatika Institut Teknologi Nasional Malang, sebagai media publikasi hasil Skripsi Mahasiswa Teknik Informatika ke khalayak luas, diterbitkan secara berkala 6 kali setahun pada bulan Februari, April, Juni, Agustus, Oktober, Desember.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Ilmu Komputer (Lain-Lain)
Articles 3,835 Documents
 152   153   154   155   156 
CLUSTERING PELANGGARAN LALU LINTAS PADA KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNKAN ALGORITMA K-PROTOTYPE: STUDI KASUS: PENGADILAN NEGERI CIREBON Saniyah, Nilta; Suarna, Nana; Prihartono, Willy
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8420

Abstract

Fenomena sering terjadi pelanggaran lalu lintas yaitu salah satu dari problematika yang masih banyak mengakibatkan permasalan di jalan raya, seperti kecelakaan lalu lintas dan kemacetan. Disebabkan dari tingginya kasus pelanggaran yaitu minimnya pengetahuan serta kesadaran pengendara kendaraan khususnya kendaraan bermotor bahkan ada beberapa pengguna juga abai dalam mematuhi peraturan lalu lintas dijalan raya. Pada daerah sektor lalu lintas di Cirebon masih cukup tinggi. Penelitian ini dilakukan bertujuan untuk pengelompokkan dan analisis data pelanggaran lalu lintas di Pengadilan Negeri Cirebon di tahun 2022. Metode penelitian ini menerapkan algoritma K-Prototype untuk memudahkan dalam mengetahui jenis pelanggaran yang sering kali dilakukan oleh pengendara. Algoritma K-prototype merupakan salah satu metode analisis cluster pada data berukuran besar dengan bertipe campuran yang terdiri data numerik dan kategorikal. penelitian ini akan menggunakan sebanyak 3 atribut yang terdiri dari jenis pelanggaran, denda dan pasal. Setelah data dikumpulkan dan dilakukan analisis kemudian dilakukan pra-pemrosesan data dengan melakukan melakukan pembersihan data yang tidak valid data yang tidak diperlukan. Selanjutnya data diproses dengan metode clustering menggunakan algoritma K-Prototype untuk pengelompokkan jenis pelanggaran dengan atribut yang digunakan tahap berikutnya dilakukan analisis dan interpretasi terhadap hasil dari klasterisasi yang dilakukan sehingga dapat mengetahui pola yang terjadi. Hasil dari penelitian ini terdapat 2 cluster yang terdiri dari C1 yaitu pelanggaran paling sering dilakukan pada pasal 291 dan C2 yaitu pelanggaran yang jarang dilakukan pada pasal 280 dari pengujian yang optimal menggunakan elbow analysis didapatkan bahwa jumlah cluster yang optimal sebanyak 2 cluster.
ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR BERITA DETIK.COM MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPORT VEKTOR MACHINE (SVM) Hendiana, Hendiana; Irma Purnamasari, Ade; Ali, Irfan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.8421

Abstract

Dalam konteks analisis sentimen terhadap komentar berita, permasalahan utama adalah kompleksitas dalam memahami dan menyebarkan opini serta tanggapan masyarakat terhadap berita . Dengan banyaknya komentar yang besar, menilai apakah umpan balik bersifat positif atau negatif, menjadi tugas yang rumit. Oleh karena itu, perlu adanya pendekatan yang canggih dan efektif, seperti menggunakan algoritma SVM, untuk meningkatkan presisi dan efisiensi analisis sentimen.dalam penelitian Data berisi 1000 komentar dari berbagai judul dan topik berita yang diambil dari website berita Detik .Com.komentar tersebut di Analisis menggunakan algoritma SVM untuk menentukan tingkat sentimen negatif dan positif. Performa SVM dalam analisis sentimen diukur dengan perhitungan akurasi, presisi, recall, dan f1-score.dari 400 komentar yang menghasilkan 288 komentar negatif dengan nilai presisi:0.99, recall:0.98, dan f-score:0.99 dan 112 komentar positif dengan nilai presisi :0.95, recall:0.98, dan f-score: 0.96, dengan akurasi sebesar 0.98Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kompleksitas bahasa Indonesia dalam komentar berita di Detik.com mempengaruhi sentimen distribusi. Hasil menunjukkan bahwa sentimen negatif lebih dominan daripada sentimen positif dalam komentar berita di Detik.com Berdasarkan temuan penelitian, disarankan agar pengembangan model analisis sentimen lebih lanjut mempertimbangkan peningkatan dalam mengatasi kompleksitas bahasa Indonesia
PENERAPAN KENDALI SISTEM OTOMATIS PADA LAMPU HALAMAN ASRAMA MENGGUNAKAN ARDUINO PADA PONDOK PESANTREN AL- MA’RIFAH Ainnur Rahman, Rizal; Nurdiawan, Odi; Rinaldi Dikananda, Arif
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8422

Abstract

Penelitian ini berawal dari kebutuhan mendesak untuk mengatasi tantangan sehari-hari para santri, dimana jadwal yang padat seringkali mengakibatkan kelalaian terhadap tindakan-tindakan sederhana, seperti mematikan lampu saat tidak diperlukan. Dalam konteks ini, perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan santri. Sebagai permasalahan yang nyata, pemborosan listrik menjadi kejadian umum di kalangan santri, khususnya saat kegiatan mengaji, dimana lampu seringkali dibiarkan menyala tanpa perlu. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini memiliki tujuan utama yaitu membangun sistem otomatis menggunakan Arduino Uno dengan sensor cahaya LDR dan relay. Harapannya, sistem ini dapat mengoptimalkan penggunaan listrik dengan secara otomatis mengatur lampu sesuai batas intensitas cahaya yang telah ditetapkan oleh sensor. Hasil pengujian menunjukkan bahwa intensitas cahaya terang diukur sebesar 70 lux, sedangkan intensitas cahaya gelap mencapai 700 lux. Dengan demikian, lampu akan menyala saat mencapai 700 lux dan mati saat kurang dari 700 lux, berpotensi mengurangi pemborosan energi listrik di lingkungan santri.
SISTEM MONITORING PENYIRAMAN OTOMATIS BERBASIS IOT MENGGUNAKAN SOIL MOISTURE PADA TANAMAN MELON Fathurrohman, Fathurrohman; Prasetiya, Tio; Iin, Iin; Mulyawan, Mulyawan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8423

Abstract

Internet of things merupakan konsep dimana objek fisik atau perangkat dihubungkan ke internet dan dapat saling berkomunikasi.Sistem irigasi tanaman otomatis yang efisien dan tepat waktu merupakan elemen penting dalam pertanian modern.Penggunaan Internet of Things (IoT) telah membuka kemungkinan baru bagi pengembangan sistem irigasi yang cerdas dan terhubung.permasalahan dengan gagal panen untuk mengetahui faktor salah satunya dari kualitas air dalam tanah yang tidak stabil sehingga menghambat pertumbuhan. Namun dengan hadirnya teknologi Internet of Things (IoT), sistem irigasi otomatis kini dapat membantu proses penyiraman dan pengairan tanaman.Tujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem penyiraman dan irigasi tanaman otomatis yang memanfaatkan Internet of Things (IoT).telah berkembang menjadi teknologi yang mendukung pengembangan sistem irigasi yang cerdas dan efektif.Gunakan konektivitas nirkabel, sensor cerdas, dan analisis informasi untuk pengelolaan air jangka panjang dan pemantauan kesehatan aset secara real-time.Dengan menggunakan metode eksperimen yaitu perancangan membuat alat penyiraman tanaman otomatis yang dapat di monitoring melalui smartphone.Hasil menggunakan teknologi Internet of Things (IoT), sistem irigasi otomatis dapat mematikan dan menghidupkan pompa secara otomatis dan manual untuk mendukung proses irigasi, meningkatkan efisiensi penggunaan air, memaksimalkan pertumbuhan tanaman, dan meningkatkan kesejahteraan petani.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP LAYANAN APLIKASI GRAB INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Rifa’I, Ahmad; Ardhani, Risma; Pratama, Denni; Fatihanursari, Fatihanursari
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8425

Abstract

Pengguna internet di Indonesia setiap tahun terus mengalami peningkatan, Pesatnya pertumbuhan pengguna internet di Indonesia memicu pertumbuhan E-Businness yang secara perlahan mengubah pola konsumsi masyarakat, khususnya masyarakat kota. Misalnya dalam pengguna jasa transportasi, pengguna umumnya cenderung menggunakan transportasi online dari pada transportasi konvensional. Hal ini merupakan bukti meningkatnya pola transportasi praktis di kalangan masyarakat. Grab Indonesia adalah salah satu Perusahaan ojek online terkemuka di Indonesia dan memiliki jumlah pelanggan cukup besar di Indonesia. Tingkat kepuasan yang bervariasi terhadap layanan yang diberikan, sehingga pasti ada saran dan keluhan dari para pelanggan. Analisi sentiment dapat dijadikan salah satu solusi untuk mengetahui tingkat kepuasan aplikasi guna meningkatkan sistem dan pelayanan. Peneliti mengambil permasalahan dari aplikasi Grab untuk mengetahui klasifikasi dari ulasan yang bersentimen positif ataupun negatif kemudian menerapkan klasifikasi dapat diupayakan melalui pendekatan perbandingan antara metode Naïve Bayes guna mengetahui hasil akurasi dari ulasan pengguna Aplikasi Grab yang ada di Google Playstore. Dari hasil penelitian terhadap analisis sentimen pengguna aplikasi Grab didapatkan hasil klasifikasi positif sebanyak 1677 dan sentimen negatif sebanyak 69 data teks artinya pengguna banyak memberikan komentar positif terhadap aplikasi Grab. Dan hasil klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes didapatkan hasil acuracy sebesar 84,36% precision 99,64% dan recall 87,12%.
PENERAPAN DATA MINING DALAM MENGELOMPOKAN JUMLAH UMKM BERDASARKAN KABUPATEN KOTA MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING Iin, Iin; Fadila, Rizal; Rizki Rinaldi, Ade; Fathurrohman, Fathurrohman
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 2 (2024): JATI Vol. 8 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i2.8427

Abstract

Jumlah UMKM di indonesia mengalami permasalahan setiap tahun yakni jumlah pertumbuhannya, jumlah tersebut menunjukan bahwa adanya perkembangan ekonomi. Di pulau jawa, Jawa Barat menjadi salah satu provinsi dengan jumlah unit UMKM terbanyak. Tersebar dari berbagai kabupaten atau kota dengan berbagai jenis usahanya, jumlahnya belum mengalami pemerataan bisa dipengaruhi oleh letak geografis dan demografis wilayah kabupaten atau kota. Maka perlu adanya pengelompokan kabupaten atau kota berdasarkan jumlah UMKM untuk mengetahui berapa jumlah pengelompokan yang terbentuk. Tujuan pada penelitian ini adalah untuk mengelompokan kabupaten atau kota di provinsi Jawa Barat berdasarkan tahun dan jumlah usaha mikro kecil menengah (UMKM) menerapkan teknik data mining menggunakan Algoritma K-Means clustering. Data penelitian ini berasal dari opendata.jabarprov.go.id dengan jumlah data sebanyak 216 dan bersumber dari 27 kabupaten atau kota, dari tahun 2016 hingga 2023 di Jawa Barat. Penelitian ini bisa memberikan pemahamam bagi para pelaku UMKM, masyakarat dan pemerintah berkontribusi dalam pengambilan keputusan di lingkup provinsi Jawa Barat. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa cluster terbaik terdapat pada nilai K=2 dengan nilai DBI 0.619 dari percobaan sebanyak 20 kali, yang membagi data menjadi 2 cluster yaitu cluster 0 sebanyak 112 items sebagai cluster dengan jumlah UMKM tinggi dan cluster 1 sebanyak 104 items dengan jumlah UMKM sedang dari total data sebanyak 216 items jumlah data UMKM. Proses dilakukan menggunakan Rapidminer versi 10.2.
ANALISIS POLA TRANSAKSI PEMBELIAN MAKANAN DAN MINUMAN MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH Fathur Rezki Junaedi, Muhammad; Martanto, Martanto; Hayati, Umi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8429

Abstract

Pada era digital saat ini, industri makanan dan minuman mengalami perkembangan yang pesat. Industri food retail, yang mencakup restoran, kafe, dan toko makanan, menghadapi persaingan yang semakin ketat. Untuk bersaing dengan efektif dan memahami preferensi pelanggan, penting untuk menganalisis pola transaksi pembelian makanan dan minuman. Penelitian ini bertujuan untuk analisis pola transaksi pembelian makanan dan minuman café Babeh House Blend. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data transaksi pembelian yang diperoleh dari café Babeh House Blend selama 1 Bulan dari tanggal 1 Juli 2023 hingga 31 Juli 2023 yang mempunyai 5650 data dan 7 atribut. Atribut yang terdapat pada data meliputi nomor transaksi, waktu, dan produk yang dibeli oleh pelanggan dll. Pada penelitian ini menggunakan pendekatan data mining asosiasi dengan algoritma FP-Growth untuk memahami pola transaksi pembelian pelanggan dengan tahap yaitu pengumpulan data, selection, preprocessing, transformation, data mining, evaluation. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan 14 aturan asosiasi yang terbentuk menggunakan nilai minimum Support = 0.05, nilai minimum Confidence = 0.1, dan nilai minimum Lift = 1.0, dengan 66 produk pembentuk. Aturan asosiasi yang terbentuk menggunakanFP Growth dapat membantu dalam upaya tindakan promosi yang lebih efektif dengan memahami pola pembelian pada makanan dan minuman.
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS DENGAN OPTIMIZE PARAMETER GRID PADA DATA KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA CIREBON Maulana, Tedy; Astuti, Rini; Arie Wijaya, Yudhistira
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8430

Abstract

Kecelakaan lalu lintas merupakan salah satu peristiwa yang terjadi dijalan raya. Banyak faktor yang menyebabkan terjadinya kecelakaan lalu lintas, namun faktor manusia itu sendiri (human error) menjadi masalah utama. Kecelakaan lalu lintas menjadi salah satu permasalahan yang ada di Kota Cirebon. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokkan data kecelakaan lalu lintas di Kota Cirebon dengan maksud ingin mengetahui informasi karakteristik yang ada dalam dataset kecelakaan lalu lintas di Kota Cirebon dengan mengetahui pengaruh parameter yang ada pada Numerical Measure type dan pengaruh parameter atribut waktu (jam atau menit) agar mendapatkan k optimal berdasarkan Davies Bouldin Index (DBI). Penelitian ini menerapkan data mining dengan algoritma K-Means Clustering. Algoritma K-Means dipilih karena mudah diimplementasikan dan efisiensinya. Data yang digunakan yaitu data kecelakaan lalu lintas di Kota Cirebon dari tahun 2020-2023 dengan total 406 data record. Metode analisis data dilakukan menggunakan teknik Knowledge Discovery in Database(KDD) dengan Optimize Parameter Grid. Hasil analisis diperoleh parameter dengan semua jenis nya pada Numerical Measure type dan parameter hour(jam) yang berpengaruh dalam menghasilkan nilai k optimal yaitu pada cluster k=2 dengan nilai DBI sebesar 0,762. Hasil cluster k=2 dengan nilai DBI sebesar 0,762 merupakan hasil yang sama untuk semua jenis parameter yang ada pada Numerical Measure type.
PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES TERHADAP ANALISIS SENTIMEN APLIKASI GAME MULTIPLAYER ONLINE BATTLE ARENA: STUDI KASUS : MOBILE LEGEND Fazrian, Vivi; Suprapti, Tati; Narasati, Riri
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8432

Abstract

Game Multiplayer Online Battle Arena (MOBA) telah menjadi fenomena global, dengan jutaan pemain berpartisipasi dalam pengalaman bermain game. Dalam konteks ini, Mobile Legends, salah satu game MOBA yang mendominasi pangsa pasar game online, menjadi fokus penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari reaksi dan pengalaman pengguna Mobile Legends melalui analisis sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes.Penelitian ini bertujuan untuk mengadakan analisis sentimen terhadap aplikasi peramainan Multiplayer Online Battle Arena (MOBA) dengan menerapkan algoritma Naive Bayes. Fokus utama penelitian ini adalah pada studi kasus aplikasi peraminan yang sangat populer, yaitu” Mobile Legends”. Mobile Legends merupakan permainan MOBA yang merajai pasar permainan online dengan jutaan pemain aktif di seluruh dunia. Penelitian ini menggunakan metode analisis sentimen dengan algoritma Naive Bayes, sebuah pendekatan klasifikasi probalistik yang sering digunakan dalam analisis teks dan pengolahan bahasa alami. Algoritma ini efisien dalam mengidentifikasi sentimen positif, negatif, atau netral dalam teks pengguna. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari ulasan dan komentar pemain Mobile Legends yang diperoleh dari berbagai pernyataan, termasuk pengguna permainan, media sosisal, dan toko aplikasi. Hasil analisis sentimen diharapkan dapat memberikan wawasan mendalam tentang bagaimana pemain Mobile Legends merespons dan mengalami permainan ini. Informasi ini menjadi sangat berharga bagi pengembangan permainan untuk meningkatkan kualitas dan fitur permainan, sejalan dengan umpan balik pengguna. Penelitian ini juga memberikan kontribusi pada pemahaman lebih lanjut tentang sejauh mana aplikasi game, seperti Mobile Legends, memengaruhi perasaan dan presepsi pengguna. Dengan memahami sentimen pengguna, pengelola dan pengembangan aplikasi game memperbaiki kelemahan, meningkatkan kepuasan pengguna, dan mempertahankan daya saing di pasar game yang sangat dinamis. Dalam praktiknya nanti ditemukan bahwa nilai akurasi yang dihasilnya terbilang sangat baik yakni berkisar 98,96 % yang mana angka ini merupakan hasil terbaik bila dibandingkan dengan penelitian yang kami ulas di literatur.
ESTIMASI PENJUALAN PADA TOKO DAMHIL CAKE AND BAKERY MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINIER SEDERHANA DALAM MENENTUKAN STRATEGI PENJUALAN KUE KERING Kaslani, Kaslani; Putri Siti Nur Hajijah, Regi; Eka Permana, Sandy; Fatihanursari, Fatihanursari
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i1.8433

Abstract

Damhil cake and Bakery merupakan perusahaan kecil dan menengah yang bergerak di bidang industri roti dan kue di tengah persaingan yang semakin ketat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan strategi penjualan kue kering di Toko Damhil cake and Bakery melalui estimasi hasil penjualan produk menggunakan algoritma regresi linier sederhana. Penelitian ini melibatkan pengumpulan data penjualan produk kue kering di Toko Damhil Cake and Bakery selama priode 1 tahun yaitu tahun 2022. Data ini mencakup informasi tentang harga produk, dan dampak musiman terhadap penjualan. Dalam analisis ini, algoritma regresi linier sederhana dengan pendekatan Knowledge Discorvery in Databases (KDD) digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel-variabel tersebut dengan hasil penjualan. Penelitian ini melibatkan analisis data historis penjualan kue kering, penerapan algoritma regresi linier sederhana untuk membangun model prediktif, dan penggunaan metode KDD untuk mengidentifikasi pola atau hubungan yang dapat meningkatkan strategi penjualan. Hasil estimasi penjualan diharapkan dapat membantu Toko Damhil cake and Bakery dalam mengambil keputusan yang lebih tepat terkait produksi, promosi, dan penetapan harga produk. Dengan menerapkan pendekatan ini, diharapkan toko dapat meningkatkan efisiensi operasionalnya dan merumuskan strategi penjualan yang lebih cerdas. adalah Hasil penelitian ini dapat memberikan jawaban terhadap permasalahan yang dirumuskan dalam latar belakang, yaitu kesulitan untuk menentukan strategi penjualan yang efektif, adapun relevensi dari penelitian ini yaitu bertujuan untuk membantu Toko Damhil Cake and Bakery untuk membuat keputusan yang lebih akurat dalam merencanakan strategi penjualan kue keringdan meningkatkan efisiensi bisnis. Hasil yang diperoleh dari prediksi penjualan kue kering untuk periode waktu tahun 2022 sebanyak 10.458pcs.

Page 154 of 384 | Total Record : 3835

 152   153   154   155   156 

Filter by Year

2017 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 5 (2025): JATI Vol. 9 No. 5 Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4 Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3 Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2 Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1 Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6 Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5 Vol. 8 No. 4 (2024): JATI Vol. 8 No. 4 Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3 Vol. 8 No. 2 (2024): JATI Vol. 8 No. 2 Vol. 8 No. 1 (2024): JATI Vol. 8 No. 1 Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6 Vol. 7 No. 5 (2023): JATI Vol. 7 No. 5 Vol. 7 No. 4 (2023): JATI Vol. 7 No. 4 Vol. 7 No. 3 (2023): JATI Vol. 7 No. 3 Vol. 7 No. 2 (2023): JATI Vol. 7 No. 2 Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1 Vol. 6 No. 2 (2022): JATI Vol. 6 No. 2 Vol. 6 No. 1 (2022): JATI Vol. 6 No. 1 Vol. 5 No. 2 (2021): JATI Vol. 5 No. 2 Vol. 5 No. 1 (2021): JATI Vol. 5 No. 1 Vol. 4 No. 2 (2020): JATI Vol. 4 No. 2 Vol. 4 No. 1 (2020): JATI Vol. 4 No. 1 Vol. 3 No. 2 (2019): JATI Vol. 3 No. 2 Vol. 3 No. 1 (2019): JATI Vol. 3 No. 1 Vol. 2 No. 2 (2018): JATI Vol. 2 No. 2 Vol. 2 No. 1 (2018): JATI Vol. 2 No. 1 Vol. 1 No. 2 (2017): JATI Vol. 1 No. 2 Vol. 1 No. 1 (2017): JATI Vol. 1 No. 1 More Issue