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
 160   161   162   163   164 
DESAIN SISTEM INFORMASI PENCATATAN DATA DAN KEUANGAN PADA KEDAI L’MIRA BERBASIS WEB Ariansyah, Ramdhan; Nurul Hidayati, Putri; Rahma Agustin, Aisyah; Saka Fitri, Anindo
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.v8i1.8817

Abstract

Pada era digitalisasi, e-commerce telah menjadi solusi efektif untuk memodernisasi bisnis, meningkatkan efisiensi, dan memperluas jangkauan pasar. Penelitian ini mengeksplorasi implementasi e-commerce di Kedai L'Mira, menyoroti dampak positifnya terhadap proses bisnis, interaksi pelanggan, dan manajemen inventaris. Metode wawancara dan Object Oriented Analysis and Design (OOAD) digunakan untuk merancang sistem informasi Pencatatan Data dan Keuangan. Hasilnya mencakup Use Case, Sequence, dan Class Diagram yang memvisualisasikan proses pembelian, retur, dan penjualan. Sistem ini memungkinkan pelanggan melacak riwayat transaksi secara fleksibel, sementara e-commerce membuka peluang baru dalam pemasaran digital dan personalisasi layanan. Pengujian dengan Maze mengidentifikasi beberapa catatan terkait master data dan waktu penggunaan. Meskipun demikian, pengguna menyatakan kepuasan terhadap tampilan aplikasi. Kesimpulan menyarankan pengembangan lanjutan, pelatihan pengguna, peningkatan keamanan data, evaluasi kinerja berkala, dan kerjasama dengan supplier. Dengan demikian, sistem ini diharapkan memberikan kontribusi positif terhadap operasional dan pertumbuhan bisnis di era perdagangan yang semakin kompetitif.
ANALISIS POLA PENJUALAN SEPATU DENGAN IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI DATA MINING Sajidan, Dzikri; Suarna, Nana; Suprapti, Tati
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.v8i2.8818

Abstract

Penjualan sepatu dalam industri fashion modern sangat vital, tetapi seringkali penjual mengalami kendala dalam pendataan dan pengelolaan stok, terutama dengan penggunaan media kertas yang rentan terhadap kehilangan data. Permasalahan tersebut mendorong penelitian untuk menerapkan algoritma apriori pada data penjualan sepatu guna mengidentifikasi jenis sepatu terlaris. Diharapkan bahwa penggunaan RapidMiner akan memberikan data yang lebih akurat dan memudahkan analisis barang karena metode Algoritma apriori digunakan untuk menentukan barang mana yang banyak dibeli dan barang mana yang kurang dibeli. Untuk mengklasifikasikan penjualan sepatu, metode data mining Algoritma Apriori digunakan. Rumus Algoritma Apriori akan digunakan untuk menghitung data yang masuk ke sistem informasi dan memberikan nilai yang lebih akurat dan valid. Kemampuan untuk mengetahui pola frekuensi asosiasi elemen adalah fase analisis yang menarik perhatian banyak peneliti saat menciptakan algoritma apriori yang efisien. dengan support dan confidence sebagai tolak ukur. Dengan demikian, penggunaan metode Algoritma apriori melalui RapidMiner diharapkan dapat meningkatkan manajemen persediaan, mempercepat proses penjualan, dan memberikan wawasan yang lebih dalam kepada penjual tentang keinginan pelanggan. Keseluruhan, penerapan algoritma ini diharapkan memberikan nilai yang lebih valid dan akurat dalam pengambilan keputusan terkait strategi bisnis dan peningkatan penjualan sepatu. Hasilnya ditemukan bahwa aturan asosiasi paling tinggi terjadi antara sepatu Sneakers Kanvas dengan nilai support x confidence sebesar 87,50%.
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN MAHASISWA TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Jamu Kuryanti, Sandra; Ishak, Riswandi; Sumbaryadi, Achmad; Ishaq, Ahmad
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.v8i2.8820

Abstract

Metode Simple Additive Weighting (SAW) yang digunakan untuk menentukan mahasiswa berprestasi untuk matakuliah digital technology for communication adalah salah satu metode dari sistem keputusan yang ada. Pada penelitian ini digunakan pembobotan berdasarkan bobot nilai dan bobot kegiatan yang diikuti. Metode penelitian yang digunakan adalah metode Simple Additive Weighting (SAW), dengan teknik pengumpulan data menggunakan teknik pengamatan langsung, wawancara dan kepustakaan. Jumlah populasi yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 32 orang mahasiswa. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan terhadap 32 orang mahasiswa maka didapat mahasiswa terbaik berdasarkan 2 kriteria diatas adalah Muhammad Fadhlan Hafiz Daryyan dengan bobot nilai 95 dan 6 kegiatan yang diikuti.
PERANCANGAN SISTEM PELAPORAN KERUSAKAN JALAN DENGAN METODE OBJECT ORIENTED ANALYSIS DESIGN (OOAD) BERBASIS WEB Rizki Yuniar, Vera; Izril Qonata, Rido; Ayu Rizmadita, Hellawati; Saka Fitri, Anindo
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.v8i1.8822

Abstract

Semakin pesatnya perkembangan teknologi di era modern saat ini, menyebabkan di segala sektor kehidupan membutuhkan berbagai macam teknologi untuk memudahkan berbagai macam kegiatan. Teknologi yang berbagai macam tersebut digunakan untuk menyelesaikan beberapa masalah yang umum terjadi. Kerusakan jalan merupakan salah satu contoh masalah umum yang dapat mempengaruhi mobilitas dan keselamatan pengguna jalan. Oleh karena itu, deteksi dan perbaikan cepat kerusakan jalan menjadi penting untuk memastikan infrastruktur jalan yang aman, efisien, dan berkelanjutan. Metode penelitian yang digunakan adalah metode Object Oriented Analysis Design (OOAD) yaitu pendekatan terstruktur untuk mengembangkan sistem atau perangkat lunak sesuai dengan kebutuhan dengan menerapkan Unified Modeling Language (UML) dalam membuat alur dari sistem ini. Sistem pengaduan kerusakan jalan dengan menerapkan teknologi informasi nantinya digunakan sebagai tempat untuk mengumpulkan data aduan kerusakan jalan dari masyarakat. Sistem ini juga memudahkan dalam pengajuan laporan kerusakan jalan dikarenakan menggunakan media internet atau online sehingga masyarakat lebih mudah mengakses untuk membuat laporan pengaduan kerusakan jalan. Tujuan dari sistem perancangan pelaporan jalan rusak untuk mempermudah masyarakat melaporkan jalan yang rusak dan petugas melakukan perbaikan jalan secara cepat dan efektif.
EVALUASI TINGKAT KAPABILITAS PENGELOLAAN LAYANAN DAN PERMASALAHAN PADA SISTEM MANAJEMEN STOK DI CV. GUDCARE INDONESIA MENGGUNAKAN COBIT 5 Ayu Pangestuti, Roro; Firdausy, Maulidya; Nabila, Kamilia; Saskiad, Syifa; Wulansarie, Anita
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.v8i1.8823

Abstract

Penelitian yang dilakukan pada CV. Gudcare Indonesia merupakan sebuah organisasi yang menjalani Audit Sistem Informasi/Teknologi Informasi (SI/TI) dengan menggunakan kerangka kerja COBIT 5. Perusahaan ini memanfaatkan teknologi untuk meningkatkan efisiensi layanan, penelitian mencakup evaluasi domain DSS01 dan DSS03. Hasil analisis maturity level menunjukkan bahwa pada Domain DSS01, level rata-ratanya mencapai 68.8%, mencapai capability level 1, namun masih terdapat gap sebesar 2 dari capability level yang diharapkan, yaitu 3. Sementara itu, DSS03 memiliki level rata-rata 66.8%, juga mencapai capability level 1 dengan gap sebesar 2 dari capability level yang diharapkan, yaitu 3. Rekomendasi yang diberikan melibatkan evaluasi berkala terhadap prosedur operasional yang ada, koordinasi dengan pihak terkait untuk mempelajari proses internal yang perlu diintegrasikan, pengembangan dan implementasi metodologi yang sistematis, peninjauan dan pembaruan rencana manajemen risiko, pembaruan kebijakan dan prosedur keamanan fasilitas TI, pembangunan sistem manajemen masalah yang terintegrasi, pembuatan prosedur dan dokumentasi, penetapan prosedur formal pencatatan kesalahan, review berkala, dan integrasi proaktif antara proses manajemen masalah dan manajemen perubahan. Implementasi rekomendasi ini diharapkan dapat menjadi dasar strategis bagi kemajuan dan pematangan proses manajemen sistem informasi di CV. Gudcare Indonesia, menciptakan lingkungan yang lebih efektif, aman, dan sesuai dengan standar yang diinginkan.
PREDIKSI POTENSI KEBANGKRUTAN PADA PERUSAHAAN YANG TERDAFTAR DI BEI MENGGUNAKAN ALGORITMA BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Dita Suardinata, I Nyoman; Widya Utami, Nengah; Syakh Alam, Helmy
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.v8i1.8826

Abstract

Kebangkrutan merupakan kondisi dimana perusahaan mengalami kesulitan keuangan yang menyebabkan gagalnya suatu perusahaan dalam menjalankan operasionalnya dan ketidakmampuan membayar berbagai kewajiban yang dimiliki. Perusahaan yang bangkrut dapat merugikan pihak-pihak yang memiliki kepentingan seperti investor dan kreditur. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui berapa banyak perusahaan yang terdaftar pada BEI yang berpotensi mengalami keangkrutan. Backpropagation Neural Network adalah salah satu metode jaringan syaraf tiruan yang digunakan dalam memprediksi kebangkrutan. Dalam penelitian ini, backpropagation yang digunakan untuk memprediksi kebangkrutan yang digabungkan dengan rasio keuangan sebagai atribut input, dan hasil dari perhitungan Model Grover akan menjadi target output. Hasil dari penelitian ini menghasilkan nilai MSE terendah di angka 0,004 dengan tingkat akurasi sebesar 99,06%. Angka ini diperoleh menggunakan split validation 60:40, laju pembelajaran sebesar 0,2, jumlah neuron pada hidden layer sebesar 2 neuron, nilai bias dan bobot sebesar 3,1, jumlah iterasi sebanyak 5925. Perusahaan yang diprediksi berpotensi mengalami kebangkrutan sebanyak 134 perusahaan dan Perusahaan yang diprediksi tidak mengalami kebangkrutan adalah 666 perusahaan.
PENERAPAN DATA MINING CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA X-MEANS PADA DATA PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN DI DESA GEBANG KULON KABUPATEN CIREBON Winayah, Winayah; Kurniawan, Rudi; 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.v8i1.8827

Abstract

Program Keluarga Harapan yang diartikan sebagai bantuan sosial kepada keluarga tidak mampu, menghadapi kerumitan dalam pengolahan data pada penerima PKH di Desa Gebang Kulon. Kesulitan ini melibatkan penentuan prioritas penerima bantuan yang dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti pengangguran, penghasilan rata-rata, dan jumlah anggota keluarga. Tujuan penelitian ini untuk menentukan jumlah cluster yang optimal, mengukur besarnya Davies Bouldin index, dan mengidentifikasi parameter x-means yang efektif. Dalam penerapan data mining metode yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Databases (KDD) diterapkan dalam tahapan selection, cleaning, transformation, dan evaluation untuk memproses data penelitian. Penerapan algoritma x-means menggunakan RapidMiner versi 10.3 pada data tahun 2023 menghasilkan 3 cluster, cluster 0 terdiri 1217 item, cluster 1 terdiri 3 item dan cluster 2 teridiri 4 item, dimana cluster ini mencerminkan karakteristik kelompok penerima bantuan PKH. Nilai Davies Bouldin Index sebesar -0,005 dan parameter yang digunakan yaitu Numerical Measuremet. Diharapkan bahwa hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi positif dengan membantu Desa Gebang Kulon dalam meningkatkan proses penyaluran bantuan PKH, sehingga pemberian bantuan menjadi lebih optimal dan akurat sesuai masyarakat yang membutuhkan.
PENERAPAN ALGORTMA X-MEAN MENENTUKAN PENERIMA BANTUAN SOSIAL Jaelani, Ahmad; Irma Purnamasari, Ade; Ali, Irfan
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.v8i1.8828

Abstract

Pertambahan jumlah data keluarga tidak mampu di Desa Jatipancur dapat berpotensi mengakibatkan dampak buruk akibat peningkatan jumlah penduduk. Masalah ketidakseimbangan keluarga tidak mampu dapat menyebabkan masalah kemiskinan dan tekanan penduduk. Tujuan penelitian ini adalah Mendapatkan hasil cluster dari penerima bantuan Sosial dala pengaplikasian metode x-mean, mengetahui kelompok penerima bantuan sosial dan cluster terbaik. Penelitian menggunakan pendekatan data mining dengan menerapkan Algoritma X-Means Clustering. Algoritma X-Means diimplementasikan menggunakan software Ms. Excel dan Rapidminer. Penelitian ini menggunakan data dari Badan Pusat Statistik (BPS) Jatipancur, Data yang digunakan melibatkan 7 atribut dan mencakup periode tahun 2019-2023. Hasil pengelompokan menggunakan X-Means menghasilkan 10 cluster, Cluster 1 mendekati nilai sempurna dengan Davies Bouldin Index sebesar 0.002, Jarak antara cluster terbaik adalah pada cluster 1 dengan jumlah 0.000, serta Performance terdekat ada pada cluster 0 dengan nilai 5.672.239.884.760. Peneliti berharap penelitian ini dapat membantu Desa Jatipancur dalam proses penyaluran bantuan dan Optimalisasi dalam penyaluran bantuan yang lebih tepat sasaran.
ANALISIS SENTIMEN REVIEW PUBLIK PENGGUNA GAME ONLINE PADA PLATFORM STEAM MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Pangestu, Adhi; Tajul Arifin, Yoseph; Ade Safitri, Rizky
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.8829

Abstract

Keberadaan pasar industri game termasuk sebagai salah satu pasar yang berpotensi dari ekonomi industri kreatif di Indonesia. Pada tahun 2017 pendapatan industri game tercatat telah mencapai level yang sangat tinggi yakni $880 juta USD. Perkembangan industri game di Indonesia dari awal tahun 2015 dapat dikatakan sangatlah tinggi, dan jangkauan pasar industri game sangat luas. Ada 43,7 juta konsumen game (gamer) aktif di Indonesia, Indonesia menempati urutan ke-16 dunia dalam hal pendapatan game. Oleh karena itu, analisis sentimen dibutuhkan untuk menjadi salah satu cara untuk mengambil keputusan dari sebuah ulasan tanpa perlu membaca ulasan secara keseluruhan, serta menjadikan itu sebagai usaha untuk melakukan riset pasar atas ulasan publik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna di platform Steam menggunakan algoritma Naïve Bayes. Platform gaming seperti Steam menjadi tempat yang populer bagi pengguna untuk berbagi pengalaman dan pendapat mereka tentang game yang dimainkan. Analisis sentimen memberikan wawasan berharga bagi pengembang game dan pihak terkait untuk memahami respons pengguna terhadap produk mereka. Penelitian ini menggunakan data ulasan game dari Kaggle, dengan fokus pada tahun 2021, yang melalui proses filtering seperti case folding, tokenizing, stopwords removal, dan stemming menggunakan RapidMiner. Data kemudian dibagi menjadi data training (1050 examples) dan data testing (494 examples) setelah proses filtering. Algoritma Naïve Bayes diterapkan pada data training untuk membentuk model klasifikasi. Hasil pengujian menunjukkan akurasi 80,97%, recall positif 78,49%, dan recall negatif 86,67%. Presisi untuk prediksi positif mencapai 93,10%, sedangkan presisi untuk prediksi negatif mencapai 63,73%. F1-Score, gabungan dari presisi dan recall, mencapai 84,68%. Hasil akurasi, recall, presisi, dan F1- Score menunjukkan kemampuan model dalam mengidentifikasi sentimen positif dan negatif. Hasil dari penelitian ini adalah, algoritma Naïve Bayes dapat memberikan analisis sentimen yang baik dalam mengklasifikasikan ulasan pengguna di platform Steam. Penelitian ini juga dapat memberikan wawasan berharga bagi pengembang game dan pihak terkait dalam meningkatkan kualitas produk mereka.
PERANCANGAN SISTEM ANTRIAN MENGGUNAKAN METODE RAD BERBASIS WEB: STUDI KASUS : PT. ITSC CABANG CIDENG Febrianti, Dini; Yulisa Geni, Bias
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.v8i1.8834

Abstract

Seiring berkembangnya zaman dan pesatnya perkembangan teknologi, menjadi solusi untuk mengatasi Sebagian permasalahan yang ada. seperti di PT IT Service Center terdapat masalah ,belum memiliki sistem antrian yang terorganisir untuk membedakan jenis layanan yang ada di PT ITSC sehingga menyebabkan banyaknya pelanggan yang kurang puas dengan penanganan layanan yang lambat karena tidak ada sistem antrian dan jenis pelayanan yang jelas. Pengumpulan data penelitian dilakukan dengan cara observasi dan wawancara ke PT ITSC sehingga ditemukan permasalahan terkait pelayanan service yang diberikan kepada pelanggan. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka PT ITSC cabang cideng memerlukan sebuah sistem antrian untuk pelayanan secara onsite ataupun pickup agar dapat membedakan jenis pelayanan antrian service dengan menggunakan metode antrian multiple. Sistem antrian dirancang dengan bahasa pemrograman PHP dan MySQL serta memakai framework Laravel lalu diimplementasikan dengan metode pengembangan perangkat lunak Rapid Application Development (RAD) dan metode antrian Multiple. Dari perancangan sistem yang sudah dibuat maka didapatkan hasil sistem antrian yang mempermudah perusahaan untuk menyelesaikan permasalahan jenis pelayanan antrian pelanggan. Untuk pengujian sistem menggunakan metode black box dengan hasil pengujian sistem dapat dioperasikan dengan baik.

Page 162 of 384 | Total Record : 3835

 160   161   162   163   164 

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