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
 165   166   167   168   169 
PENERAPAN ALGORIMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKAN DATA KEJADIAN KEKERINGAN DI KABUPATEN CIREBON Gymnastiar, Sultan; Bahtiar, Agus
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.v8i2.8948

Abstract

Kekeringan adalah salah satu bencana alam yang berdampak signifikan di berbagai wilayah, termasuk Kekeringan merupakan bencana alam yang berdampak signifikan, termasuk di Kabupaten Cirebon. Penelitian ini menawarkan pendekatan untuk mengelompokkan kejadian kekeringan berdasarkan desa, dengan fokus pada pemahaman intensitas bencana di setiap wilayah. Data dari https://opendata.cirebonkab.go.id/ digunakan, mencakup 848 entri dengan 6 atribut yang mencerminkan 424 desa di Kabupaten Cirebon. Metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan data, mencari pusat kluster secara iteratif, dan menetapkan titik data ke kluster terdekat berdasarkan jarak minimum. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan kelompok desa dengan karakteristik kekeringan serupa. Hasil statistik nilai cluster kejadian kekeringan adalah sebagai berikut: cluster 0 (111, 0.131), cluster 1 (28, 0.033), cluster 2 (153, 0.180), cluster 3 (215, 0.254), cluster 4 (141, 0.166), dan cluster 5 (200, 0.236). Pengelompokan ini memberikan wawasan tentang pola kekeringan di Kabupaten Cirebon, membantu pihak berwenang dalam mengambil tindakan yang lebih efisien dan efektif. Penelitian ini menjadi landasan untuk pengembangan strategi mitigasi dan penanggulangan kekeringan yang lebih baik di wilayah tersebut. Kesimpulannya, pendekatan pengelompokan berbasis desa dengan menggunakan algoritma K-Means memberikan informasi yang berharga tentang kekeringan di Kabupaten Cirebon. Ini diharapkan dapat membantu dalam mengambil langkah-langkah yang tepat untuk mengatasi masalah kekeringan dan mengembangkan strategi mitigasi yang lebih baik.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI STOK BARANG BERBASIS WEB UNTUK MENINGKATKAN EFISIENSI MANAJEMEN PERSEDIAAN PADA TOKO BROKAT JAYA Parahita, Parahita; Danar Dana, Raditya
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.v8i1.8949

Abstract

Perkembangan zaman menciptakan kemajuan dalam berbagai aspek kehidupan manusia, termasuk dalam dunia fashion. Kain brokat menjadi favorit desainer fashion karena kesan mewah dan elegannya. Toko Brokat Jaya, yang berfokus pada penjualan tekstil, menghadapi tantangan dalam pengelolaan informasi menggunakan Microsoft Excel di era globalisasi. Penelitian ini mengusulkan pembuatan aplikasi web berbasis CodeIgniter 3 dan MySQL sebagai solusi untuk meningkatkan pengendalian stok barang. Toko Brokat Jaya, yang awalnya hanya beroperasi secara fisik di Cirebon, kini menggunakan marketplace Shopee untuk memperluas jangkauan pemasaran. Sistem informasi stok barang berbasis web ini, menerapkan model waterfall, membantu mengoptimalkan manajemen persediaan dengan memungkinkan pemantauan cepat terhadap barang yang hampir habis. Integrasi data dalam sistem mempercepat pembuatan laporan stok barang yang lebih relevan dan efisien. Dengan demikian, toko Brokat Jaya dapat mengurangi risiko kehilangan data dan meningkatkan kinerja pengelolaan stok barang secara menyeluruh. . Untuk membangun sistem tersebut, maka dapat dilakukan pembuatan aplikasi berbasis web dengan menggunakan framework CodeIgniter 3, dan MySQL sebagai database. Hasil penelitian ini dengan adanya sistem informasi stok barang yang dirancang berbasis website menggunakan model waterfall dapat membantu kinerja dalam pengelolaan stok barang seperti stok barang yang habis dan tinggal sedikit dapat segera di ketahui dan di proses dengan cepat serta data yang saling terintegrasi di dalam sistem membuat laporan lebih cepat, relevan dan efisien.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BANTUAN LANGSUNG TUNAI MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED AGGREGATED SUM PRODUCT ASSESMENT (WASPAS) (STUDI KASUS DESA BUKIT MAKMUR) Maria Mitro Wid Eko, Antonius; Sidiq Purnomo, Agus
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.v8i1.8950

Abstract

BLT adalah program bantuan pemerintah dalam bentuk uang tunai atau bantuan lain yang bersyarat dan tidak bersyarat, khususnya bagi masyarakat miskin. Pemberian bantuan langsung harus tepat, sederhana, dan terkoordinasi, sehingga bantuan yang di berikan tepat sasaran kepada yang membutuhkan. Setelah melakukan penelitian dan wawancara di lapangan, pemerintah desa setempat masih menggunakan proses dan pengelolaan data penduduk di desa Bukit Makmur menggunakan proses komputerisasi yang standar dengan menggunakan microsoft exel, dan cara menentukan penerima BLT masih menggunakan musyawarah dari pencatatan masing-masing ketua RT. Dalam permasalahan ini dapat diselesaikan dengan membangun suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK), untuk menentukan penerima BLT Desa Bukit Makmur, menggunakan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS). Pada penelitian ini terdapat kriteria dan alternatif yang telah ditentukan. Data tersebut akan digunakan sebagai proses perhitungan sesuai dengan metode yang telah di gunakan agar dapat mengatasi permasalahan yang terjadi di desa Bukit Makmur. Berdasarkan hasil perbandingan di atas, dari 40 data alternatif terdapat 30 data alternatif yang menerima bantuan dan 10 yang tidak menerima bantuan. Selanjutnya, terdapat 38 data alternatif yang sesuai dan 2 data alternatif yang tidak sesuai.
SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN PETERNAKAN AYAM: STUDI KASUS PADA PETERNAKAN AYAM BASIRON KUDUS Murniawati, Mita; Susanto, Arief; Akbar Riadi, Aditya
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.v8i1.8953

Abstract

Peternakan Ayam Basiron merupakan suatu usaha perseorangan yang bergerak pada bidang ternak ayam pedaging. Peternakan Ayam Basiron banyak mengelola data peternakan seperti data ayam masuk, data penjualan, data kematian ayam dan biaya pengeluaran yang meliputi biaya pakan ayam, perawatan ayam, gaji karyawan serta perawatan kandang. Pada pengelolaan data di Peternakan Ayam Basiron masih manual dengan pencatatan menggunakan kertas sehingga menimbulkan data tidak tersusun urut dan pencarian data yang sudah lama menjadi sulit. Tujuan dari penelitian ini untuk membantu memberikan solusi dari permasalahan yang dialami Peternakan Ayam Basiron dengan membuatkan Sistem Informasi Pengelolaan Peternakan berbasis Web. Sistem tersebut akan dibangun menggunakan metode Waterfall sebagai metode pengembangan sistem. Sistem akan dibuat menggunakan bahasa pemrograman PHP, Visual Studio Code sebagai teks editor untuk kode program dan MySQL sebagai database penyimpanan data. Pengujian yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan Black Box testing untuk menguji fitur yang ada pada setiap menu didalam sistem dan melukan pengujian user yang bertujuan untuk mengetahui sistem ini sudah sesuai dengan keinginan pengguna. Hasil dari dibuatnya sistem ini bisa membantu peternak dalam mengelola data ternak dengan mudah dan tepat, sehingga memudahkan dalam pencarian data yang sudah lama dan dalam membuat laporan setiap data menjadi mudah serta dapat memberikan informasi lebih tepat.
MENGGALI POTENSI BELAJAR MENGAJAR DENGAN TEKNOLOGI AI (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) Bayu Pratama, Eri; Hendini, Ade; Yanto, Yanto; Fitri Hidayat, Wahyutama
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.v7i6.8956

Abstract

Pemanfaatan AI (Artificial Intelligence) dalam proses belajar mengajar telah membawa transformasi besar dalam dunia pendidikan. Meskipun penggunaan AI dalam pembelajaran diakui memberikan solusi inovatif dan membuka peluang untuk pendekatan pembelajaran yang lebih personal dan adaptif, namun muncul pro dan kontra terkait dampaknya. Kecemasan terkait potensi penguatan bias dan diskriminasi, reaksi negatif dari siswa dan guru, serta ketergantungan berlebihan pada AI menjadi sorotan. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat yang dilakukan oleh Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta di Yayasan Widya Kapuas Kalbar (YAWIKA) bertujuan untuk memberikan solusi terhadap kurangnya materi tentang penggunaan AI dalam proses belajar mengajar. Metode pelatihan melibatkan ceramah, tutorial, diskusi, pendampingan, dan asesmen. Hasilnya menunjukkan peningkatan pemahaman tenaga pengajar terkait AI. Kegiatan ini memberikan wawasan tentang pentingnya menggabungkan teknologi kecerdasan buatan dengan pendekatan pembelajaran yang mempertahankan esensi pembelajaran dan fokus pada etika dan perilaku siswa. Saran diarahkan pada pengembangan kerjasama lebih lanjut dan pelaksanaan kegiatan serupa secara rutin untuk meningkatkan profesionalisme guru.
PENERAPAN DATA MINING PADA CLUSTERING DATA HARGA RUMAH DKI JAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMAK-MEANS Lidia Putri, Teneshya; Danar Dana, Raditya
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.v8i1.8957

Abstract

Rumah merupakan kebutuhan primer manusia, dan data harga rumah menjadi krusial untuk memahami pasar perumahan. Data harga rumah disetiap daerah berbeda-beda sesuai dengan daerah dan kategorinya masing-masing, khususnya pada data harga rumah yang berada di DKI Jakarta. DKI Jakarta sendiri memiliki data harga rumah yang berbeda sesuai dengan kategorinya. Algoritma clustering k-means dalam data mining ini digunakan untuk mengelompokan data harga rumah berdasarkan fitur-fitur seperti kode pos, daerah, luas tanah, dan harga. Serta untuk mengetahui perbedaan harga kelompok dan menunjukkan harga yang sesuai untuk masing-masing kelompok tersebut. Tujuan membuat laporan tugas akhir ini untuk memberikan informasi kepada masyarakat yang tidak mengetahui apakah data harga rumah DKI Jakarta tersebut termasuk kelompok tinggi, sedang, rendah dan membantu dalam proses pengambilan keputusan dalam properti industri, termasuk pemasaran, pengelompokan harga jual dan pengembangan properti. Berdasarkan hasil penelitian, hasil yang dapat disimpulkan pada data harga rumah DKI Jakarta dapat dikelompokan menjadi 3 kelompok cluster yaitu Cluster 0 menghasilkan harga rumah sedang sebanyak 193 items, cluster 1 menghasilkan harga rumah rendah sebanyak 1698 items, cluster 2 menghasilkan harga rumah tinggi sebanyak 51 items. Maka dari pengelompokan 3 cluster tersebut manghasilkan nilai optimal dari Davies Bouldin Index (DBI) sebesar 0,480.
PENERAPAN MACHINE LEARNING DALAM MELAKUKAN PREDIKSI HARGA SAHAM PT. BANK MANDIRI (PERSERO) TBK DENGAN ALGORITMA LINEAR REGRESSION Triya, Pita; Suarna, Nana; Dienwati Nuris, Nisa
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.v8i1.8958

Abstract

Investor dalam melakukan kegiatan investasi saham tentunya mengharapkan return saham yang positif sesuai yang diharapkan. Investor harus melakukan analisis sebelum membeli saham dengan menggunakan pendekatan fundamental dan teknikal karena investasi saham dikenal dengan istilah high gain high risk. Analisis teknikal melibatkan evaluasi pergerakan harga saham pada periode sebelumnya. Untuk meraih keuntungan, perubahan harga saham perlu diamati oleh investor secara time series dan resiko yang bisa terjadi. Machine Learning telah merepresentasikan keunggulan yang luar biasa dalam melakukan prediksi pasar saham. Metode dalam penelitian menggunakan algoritma regresi linier dengan menggunakan aplikasi Rapidminer. Algoritma regresi linier ini dipilih karena mampu membuat suatu estimasi dengan memanfaatkan data-data lama, sehingga dapat dihasilkan suatu pola hubungan antara atribut-atribut yang mempengaruhi hasil prediksi. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model machine learning yang dapat memprediksi harga saham PT. Bank Mandiri (Persero) Tbk berdasarkan data historis saham menggunakan 6 variabel. Dengan 5 varibel independen yaitu Date, Open, High, Low, Volume, dan varibel dependen Close. Data yang digunakan selama 5 tahun dari tanggal 01 november 2018 sampai 29 november 2023 yang diperoleh dari wesbite finance.yahoo.com. menghasilkan nilai root mean squared error terbaik 0.005, absolute error 0.004, relative error 2.04%, correlation 0.999, dan squared correlation 0.998.
SMART FARMING DENGAN PEMBANGKIT HYBRID BERBASIS IOT SEBAGAI KONTROL DAN MONITORING DI AREA PERTANIAN Hendro Yuwono, Alfarid; Suryani Faradisa, Irmalia; Cahyo M Putra, Rizqi
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.v8i1.8960

Abstract

Pembangkit listrik hybrid merupakan kombinasi dua sumber energi terbarukan, seperti Pembangkit Listrik Tenaga Surya (PLTS) dan Pembangkit Listrik Tenaga Bayu (PLTB). Kedua jenis pembangkit ini memiliki potensi untuk menggantikan peran pembangkit listrik fosil yang masih umum digunakan. Penggunaan PLTS dan PLTB sangat sesuai untuk aplikasi di area pertanian, memberikan peluang kepada petani untuk memanfaatkan sumber daya energi baru terbarukan (EBT) yang memiliki potensi sebesar 3.686 gigawatt (GW). Dalam rangka meningkatkan efisiensi penggunaan pembangkit hybrid, diperkenalkan sistem monitoring dan kontrol berbasis Internet of Things (IoT). Parameter yang dimonitor mencakup tegangan, arus, dan daya yang dihasilkan oleh pembangkit, sementara untuk memantau kondisi area pertanian melibatkan suhu dan kelembapan. Beban yang dikontrol adalah pompa air irigasi pertanian. Hasil energi yang dihasilkan dari pembangkit hybrid dimonitoring secara real-time dan digunakan secara efektif untuk sistem irigasi pertanian, sehingga sistem manajemen energi menggunakan IoT lebih efektif dan efisien. Komponen pendukung sistem ini termasuk panel surya 50Wp, kincir angin, sensor tegangan, sensor arus INA219, sensor suhu DS18B20, sensor kelembapan YL-69, dan sensor irradiasi BH1750. Penerapan sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan manajemen sumber daya energi di sektor pertanian.
PENERAPAN DATA MINING PADA TRANSAKSI PENJUALAN UNTUK MENENTUKAN POLA PEMBELIAN PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH: STUDI KASUS: TOKO ONLINE ANTICKA SHOP Asih, Nur; Martanto, Martanto
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.v8i2.8961

Abstract

Pemasaran secara daring saat ini semakin meraih popularitas dikalangan masyarakat, kegiatan ini dilakukan di platform media sosial, situs web, dan e-commerce. Transaksi penjualan yang terjadi menyebabkan penumpukan data, agar transaksi penjualan menjadi informasi yang bernilai guna untuk mendukung penjualan maka dibutuhkan sebuah teknologi data mining. Toko Anticka Shop menghadapi permasalahan dalam menentukan pola pembelian produk secara bersamaan dan produk yang diminati pelanggan. Tujuan penelitian ini yaitu menerapkan algoritma FP-Growth pada transaksi penjualan guna mengidentifikasi pola pembelian dan mengetahui produk yang paling diminati. Pengujian ini menggunakan nilai minimum support 0.015 dan minimum confidence 0.8, pengujian menghasilkan 10 aturan dengan tingkat confidence tertinggi. Aturan dihasilkan antara lain: jika pelanggan membeli aksesoris kerudung dan kemeja, maka kemungkinan akan membeli kerudung dengan tingkat kepercayaan 100%; jika pelanggan membeli aksesoris kerudung dan tas wanita, maka kemungkinan akan membeli kerudung dengan tingkat kepercayaan 100%; jika pelanggan membeli kemeja dan kaos kaki, maka kemungkinan akan membeli baju gamis dengan tingkat kepercayaan 100%; jika pelanggan membeli aksesoris rambut dan baju daster, maka kemungkinan akan membeli baju anak dengan tingkat kepercayaan 100%; jika pelanggan membeli baju gamis, aksesoris kerudung, dan tas wanita, maka kemungkinan akan membeli kerudung dengan tingkat kepercayaan 100%.
MEMBANGUN CHATBOT UNTUK INFORMASI MAGANG DAN STUDI INDEPENDEN KAMPUS MERDEKA DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES Diantoni, Cahya; Mufidah, Ratna; Triana, Heru
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.v8i2.8962

Abstract

Kampus Merdeka sebagai program lembaga pendidikan membutuhkan sistem informasi efisien untuk memenuhi kebutuhan mahasiswa terkait program Magang dan Studi Independen Bersertifikat (MSIB). Respons manual yang lambat dan potensi kesalahan manusiawi menjadi kendala utama dalam penyediaan informasi tepat waktu dan akurat. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus pada pengembangan chatbot dengan algoritma Naive Bayes untuk mengatasi tantangan tersebut. Metode penelitian mengikuti pendekatan Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM), melibatkan pemahaman masalah, pengumpulan data, preprocessing, pembuatan model Naive Bayes, evaluasi model, dan implementasi di platform Telegram. Hasil penelitian menunjukkan model klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes dengan tingkat akurasi mencapai 88,9%. Meskipun terdapat kendala data terbatas, algoritma ini dapat menangani distribusi frekuensi data yang tidak seimbang. Chatbot yang dikembangkan berpotensi meningkatkan akses mahasiswa, termasuk Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang (Fasilkom Unsika), terhadap informasi MSIB di Kampus Merdeka. Penelitian ini menegaskan bahwa chatbot dengan Naive Bayes dapat efektif menyediakan informasi secara cepat dan efisien. Algoritma ini terbukti efisien, terutama dalam mengatasi kendala data yang terbatas. Diharapkan hasil penelitian ini menjadi dasar untuk pengembangan lebih lanjut dalam implementasi kecerdasan buatan guna meningkatkan kualitas layanan informasi di lembaga pendidikan, termasuk Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang.

Page 167 of 384 | Total Record : 3835

 165   166   167   168   169 

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