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
 240   241   242   243   244 
IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LAPTOP TERBAIK DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP): STUDI KASUS : CENTER IT COMPUTER Mufid Irsyadi, Abdillah; Latipah, Latipah; Tristianto, Didik
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10854

Abstract

Laptop adalah perangkat yang menyerupai komputer dengan ukuran lebih kecil dan berat lebih ringan, memudahkan untuk dibawa ke mana pun. Perkembangan pesat terjadi dalam desain, kecepatan, dan fitur-fitur laptop. Laptop kini menjadi kebutuhan penting, terutama dalam bidang pendidikan dan bisnis. Perkembangan teknologi yang pesat saat ini menyebabkan banyaknya merek laptop yang ada di pasaran seperti MSI dengan prosessor Intel i7, Assus dengan prosessor Intel i5, Lenovo dengan prosessor AMD Ryzen 3, dan HP dengan prosessor Intel core i3. Akibatnya pelanggan sering memilih berdasarkan desain daripada spesifikasi teknis, sehingga menyebabkan kekecewaan karena laptop yang dibeli tidak memenuhi kebutuhan spesifik seperti mengedit video dan aktivitas lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan membangun sistem pendukung keputusan berbasis website yang dapat memberikan rekomendasi kepada pembeli dalam memilih dan membeli laptop yang sesuai dengan kebutuhan dan anggaran. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam pemilihan laptop. AHP adalah model pendukung keputusan yang mengutamakan hirarki fungsional dengan input utama berupa persepsi manusia. Dari hasil perhitungan didapat bobot tertinggi diraih oleh MSI dengan nilai sebesar 0.325, diikuti oleh Zyrex (0.229), Lenovo (0.203), Assus (0.138), dan HP dengan prioritas terendah sebesar 0.105.
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TRUE WIRELESS STEREO DI JOSS GANDOS PONSEL BRATANG METODE SMART (SIMPLE MULTI ATTRIBUT RATING TECHNIQUE) Rendi Kusuma, Hafiz; Latipah, Latipah; Damastuti, Natalia
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10858

Abstract

Kemajuan teknologi terbaru telah mengubah secara signifikan kehidupan sehari-hari, mempengaruhi cara berkomunikasi, bermain game, dan menikmati hiburan. Salah satu inovasi terbaru adalah headphone True Wireless Stereo (TWS), yang tidak lagi terikat oleh kabel dan memberikan kebebasan bergerak tanpa batas bagi penggunanya. Joss Gandos Ponsel Bratang, dengan komitmennya untuk memberikan layanan terbaik kepada pelanggan, menyediakan berbagai pilihan TWS. Namun, jumlah pilihan yang banyak sering kali membingungkan pelanggan dan membuat mereka sulit dalam mengambil keputusan. Hal ini menimbulkan kebutuhan akan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat membantu pelanggan memilih TWS yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka. Tujuan penelitian ini yaitu merancang sebuah sistem pendukung keputusan pemilihan TWS dengan metode SMART. Pada penelitian ini menggunakan metode SMART (Simple Multi Attribut Rating Technique). Metode Teknik pengambilan Keputusan ini berdasar pada teori Dimana setiap alternatif terdiri dari beberapa nilai – nilai dan setiap nilai memiliki bobot yang menunjukkan seberapa penting setiap kriteria dibanding kriteria lainnya. Dari penelitian diperoleh hasil perangkingan dengan skor tertinggi yaitu Redmi Buds 4 Lite dengan skor 7,5 kemudian peringkat ke 2 Realme Buds T100 dengan skor 6,67 Peringkat ke 3 Oppo Enco Buds 2 dengan skor 5,45, dan yang terakhir Redmi Buds 4 Active dengan skor 5,33.
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI UI/UX PADA WEBSITE JEMBATAN BAHASA SCHOOL Bagus Revan Yana, I Ketut; Agus Swastika, I Putu; Syakh Alam, Helmy
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10865

Abstract

Dewasa ini, sistem informasi telah menjadi bagian tak terpisahkan dalam dunia bisnis. Perusahaan-perusahaan mengandalkan sistem informasi untuk mempermudah dan mengoptimalkan proses bisnis mereka. Menyadari pentingnya teknologi informasi dalam mendukung pertumbuhan bisnis, Jembatan Bahasa School, sebuah lembaga pendidikan yang berkomitmen untuk membangun jembatan antara bahasa dan pemahaman lintas budaya, juga ingin memanfaatkan teknologi untuk meluaskan jangkauan layanan mereka. Jembatan Bahasa School menawarkan pengalaman pembelajaran bahasa Indonesia yang tak terlupakan. Namun, untuk dapat memperluas jangkauan layanan mereka dan memberikan kesempatan kepada siapa pun, dari mana pun, untuk bergabung dengan program-program mereka, Jembatan Bahasa School menyadari pentingnya meningkatkan pengalaman pengguna pada situs web mereka, https://jembatanbahasa.com. Maka tujuan kegiatan ini adalah untuk mencapai tujuan tersebut, Jembatan Bahasa School berencana untuk melakukan pembaruan pada tampilan antarmuka (UI) situs web mereka serta menambah fitur-fitur baru yang dapat memperkaya pengalaman pengguna. Berdasarkan hasil penelitian, pembaruan tampilan antarmuka pengguna (UI) dan penambahan fitur baru pada situs web Jembatan Bahasa School berhasil meningkatkan pengalaman pengguna secara signifikan. Pengujian menunjukkan peningkatan dalam beberapa aspek. Pengguna merasa lebih puas dengan tampilan yang lebih modern dan interaktif, serta informasi menjadi lebih mudah diakses dan ditemukan, mengurangi waktu pencarian informasi penting. Pembaruan ini juga membantu mengoptimalkan proses operasional, memudahkan administrasi dan interaksi dengan pengguna, serta meningkatkan keterlibatan pengguna, membuat mereka lebih cenderung kembali menggunakan situs web. Dengan situs web yang lebih menarik dan fungsional, Jembatan Bahasa School dapat menjangkau lebih banyak calon siswa dan memperluas basis pengguna mereka, mendukung tujuan untuk tumbuh dan berkembang di masa depan.
IMPLEMENTASI ALGORITMA MECHINE LEARNING UNTUK REKOMENDASI PROGRAM STUDI BAGI SISWA SMA: STUDI KASUS: INSTITUT INFORMATIKA DAN BISNIS DARMAJAYA Vivia Khoirunnisa, Chandry; Arkhiansyah, Yuni
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10866

Abstract

Pemilihan program studi yang tepat merupakan langkah penting bagi mahasiswa dalam menentukan arah karir akademik dan profesional mereka. Namun, proses ini seringkali rumit karena melibatkan pertimbangan berbagai faktor seperti minat, kemampuan akademik, dan prospek pekerjaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi program studi bagi siswa Sekolah Menengah Atas (SMA) menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Sistem ini dirancang untuk membantu siswa dalam memilih program studi yang sesuai dengan minat dan potensi mereka berdasarkan data nilai lulusan, penghasilan ayah, dan penghasilan ibu. Dengan menerapkan algoritma SVM, sistem ini mampu menganalisis pola dan memberikan rekomendasi yang personal dan akurat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode SVM efektif dalam memberikan rekomendasi program studi yang tepat, dengan tingkat keberhasilan yang tinggi dalam uji coba aplikasi. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan keberhasilan akademik siswa, mengurangi tingkat drop out, dan meningkatkan kepuasan siswa dalam pemilihan program studi. Dengan demikian, sistem rekomendasi ini dapat menjadi alat yang berguna bagi institusi pendidikan dalam memandu siswa menuju pilihan pendidikan yang lebih tepat dan optimal.
PEMANFAATAN CNN (CONVOLUTION NEURAL NETWORK) DAN MOBILENET V2 DALAM KLASIFIKASI REMPAH-REMPAH LOKAL DI INDONESIA Nesta Suandana, Ilham; Asriyanik, Asriyanik; Apriandari, Winda
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10873

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi untuk rempah-rempah lokal di Indonesia menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dan MobileNet V2 berbasis PyTorch. Latar belakang penelitian ini didorong oleh dua masalah utama: proses identifikasi rempah-rempah dari gambar atau sumber baca yang memakan waktu lama dan kurang efisien, serta keterbatasan akses ke ahli yang menghambat proses identifikasi dan pengetahuan tentang rempah-rempah. Dataset yang digunakan terdiri dari 16 jenis rempah dengan total 5.111 gambar yang diperoleh dari berbagai sumber foto manual dan publik. Data tersebut menjalani proses pra-pemrosesan, termasuk resizing dan normalisasi, untuk memastikan ukuran gambar yang konsisten dan meningkatkan kualitasnya sebelum diproses oleh model CNN. Metodologi penelitian ini mengadopsi Knowledge Discovery in Databases (KDD), yang menyediakan pendekatan sistematis dalam perencanaan proses, mencakup analisis kebutuhan data, teknik pengumpulan data, dan penjadwalan kegiatan yang terstruktur untuk memastikan kelancaran dan keberhasilan implementasi model klasifikasi. Model CNN yang dikembangkan dilatih untuk mengklasifikasikan jenis rempah berdasarkan fitur visual gambar. Evaluasi performa model menunjukkan akurasi validasi sebesar 99,96%, menunjukkan efektivitas model dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan rempah-rempah dengan sangat akurat. Penerapan model klasifikasi ini pada situs web sederhana diharapkan dapat mempermudah pengguna dalam kehidupan sehari-hari. Penelitian ini juga menyediakan dasar yang kuat untuk pengembangan dan penyempurnaan model klasifikasi rempah-rempah di masa depan, serta membuka peluang aplikasi serupa dalam pengenalan objek di berbagai bidang lainnya.
RANCANG BANGUN APLIKASI POINT OF SALE BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN EXTREME PROGRAMMING: STUDI KASUS BERINGIN LAUNDRY PURWAKARTA Fadhillah, Rifqi; Raymond Ramadhan, Yudhi; Sri Andar Muni, Lise
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10875

Abstract

Beringin Laundry adalah sebuah Usaha Kecil, Mikro, Menengah (UMKM) di bidang laundry di Purwakarta. Dalam mengelola transaksinya, Beringin Laundry masih menggunakan sistem manual yaitu tiap transaksi dicatat dalam nota dan buku besar. Hal ini dapat menjadi kendala, baik dari sisi pelanggan maupun dari sisi pegawai dalam membuat rekap laporan transaksi. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah memberi solusi untuk permasalahan tersebut yaitu dengan membuat aplikasi point of sale (POS) untuk mendukung kegiatan pengelolaan transaksi dalam usaha di bidang laundry. Metode pengembangan sistem menggunakan metode Extreme Programming yang terdiri dari tahapan Planning, Design, Coding, dan Test. Perancangan sistem dibuat dengan Unified Model Language (UML). Aplikasi ini berbasis android yang dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman Javascript yang menggunakan React Native sebagai framework-nya, dan firebase sebagai database-nya. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi point of sale berbasis android yang dapat melakukan pencatatan transaksi, nota digital yang mengurangi penggunaan kertas (paperless), dan pembuatan laporan otomatis.
PERANCANGAN UI/UX PADA APLIKASI PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU (PPDB) DI SD PLUS AL-MUHAJIRIN BERBASIS WEB DENGAN METODE DESIGN THINKING Julianti, Amelia; Kaniawulan, Ismi; Sulistio, Imam
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10876

Abstract

SD Plus Al-Muhajirin merupakan salah satu sekolah dasar pendidikan Islam terpadu yang berada di Jalan Veteran No. 155 Kebon Kolot Kabupaten Purwakarta. Selama ini proses Penerimaan peserta didik baru (PPDB) dilakukan secara langsung dengan cara mendistribusikan formulir pendaftaran yang disediakan oleh panitia. Selain itu, penggunaan formulir online juga belum mampu mengolah data calon siswa secara baik dan melakukan verifikasi. Hal tersebut berpotensi menimbulkan kesalahan dalam pengisian informasi oleh orang tua atau wali siswa calon. Penelitian ini bertujuan untuk merancang User Interface dan User Experience pada Aplikasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) berbasis website. Metode penelitian yang digunakan adalah Design Thinking yang terdiri dari 5 tahapan, yaitu empathize, define, ideate, prototype dan testing. Adapun Tools yang digunakan pada tahap empathize yaitu emphaty map, define, user persona, ideate, user flow, wireframe, prototype, support testing. Hasil pengujian dengan System Usability Scale (SUS), menunjukkan bahwa, berdasarkan metode perancangan dan pengujian dalam penelitian ini, diperoleh nilai rata-rata 78,5 dengan grade B melalui kuesioner pada tahap Testing yang melibatkan oleh lima orang responden. Hasil ini menunjukkan bahwa rancangan UI dan UX untuk Aplikasi Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) ini dapat diterima dan sesuai dengan kebutuhan pengguna.
PEMODELAN DETEKSI BELA DIRI BERBASIS WEB DENGAN ALGORITMA YOU ONLY LOOK ONCE V8 Afiansyah, Rifan; Prajoko, Prajoko; Asriyanik, Asriyanik
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10879

Abstract

Seni bela diri merupakan aktivitas yang tidak hanya berfungsi sebagai metode pertahanan diri, tetapi juga memiliki manfaat positif seperti menjaga kesehatan, meningkatkan disiplin, dan mempromosikan nilai-nilai budaya. Dengan minat yang semakin meningkat terhadap teknologi deteksi gerakan bela diri untuk tujuan pelatihan dan edukasi, penelitian sebelumnya telah menggunakan berbagai metode seperti Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendeteksi gerakan silat dengan akurasi 77%, serta Support Vector Machine dan YOLOv3 untuk klasifikasi pose dasar karate dengan hasil presisi, recall, dan F1 Score yang tinggi, meskipun masih terdapat tingkat kesalahan sebesar 66,66%. Namun, penelitian-penelitian tersebut umumnya terbatas pada deteksi satu jenis bela diri. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi gerakan bela diri berbasis web menggunakan metode YOLOv8, dengan fokus pada tiga jenis bela diri: karate, taekwondo, dan silat. Metode YOLO dipilih karena kemampuannya dalam mendeteksi objek secara real-time, dengan memprediksi kotak pembatas dan probabilitas kelas langsung pada satu gambar penuh dalam satu evaluasi. Model yang dikembangkan diharapkan dapat mengenali gerakan dengan tingkat akurasi minimal 90% dan mencakup 25 kelas gerakan yang meliputi ketiga jenis bela diri tersebut. Model ini dilatih secara real-time menggunakan data yang diolah dan di-augmentasi melalui Roboflow, serta menggunakan optimizer AdamW dengan learning rate 0.001. Pengujian dengan 50 epoch menunjukkan akurasi tinggi, dengan metrik precision, recall, dan F1 yang hampir sempurna. Model ini kemudian diimplementasikan dalam sebuah website sederhana yang memungkinkan pengguna mendeteksi gerakan bela diri secara interaktif, menunjukkan potensi besar dalam aplikasi praktis di masa depan. Penelitian ini diharapkan dapat mendorong pengembangan teknologi deteksi gerakan dalam seni bela diri dan memberikan kontribusi terhadap peningkatan kualitas latihan serta edukasi seni bela diri.
PENGELOMPOKAN DAERAH RAWAN BENCANA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING Syah Hidayat, Robiyan; Rafi Muttaqin, Muhammad; Irmayanti, Dede
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10880

Abstract

Provinsi Jawa Tengah, yang berlokasi di tengah Pulau Jawa, menghadapi beberapa peristiwa bencana alam seperti banjir, tanah longsor, dan gempa bumi. Berdasarkan penilaian ketahanan secara menyeluruh, Provinsi Jawa Tengah memiliki Indeks Ketahanan Daerah sebesar 0,76, yang menunjukkan tingkat kapasitas daerah yang sedang. Oleh karena itu untuk mengurangi efek negatif dari bencana, otoritas daerah Provinsi Jawa Tengah harus mengoptimalkan komitmen, kebijakan, dan kegiatan penanggulangan bencana alam. Selama 10 tahun terakhir, Provinsi Jawa Tengah menghadapi ancaman serius khususnya bencana alam yang salah satunya berupa bencana tanah longsor yang paling sering terjadi, tercatat sebanyak 3.022 kasus, banjir 1.366 kasus, serta 262 kasus gempa bumi yang tercatat. Untuk menghadapi tantangan ini, penting memahami daerah rawan bencana dengan pendekatan data mining. Penelitian ini menggunakan algoritma k-means clustering untuk pengelompokan data. Untuk menentukan jumlah cluster optimal, digunakan Silhouette Coefficient sebagai metode evaluasi. Data bersumber dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah dan data diolah dengan melibatkan Google Colaboratory. Pengujian dilakukan dengan membentuk cluster sebanyak 4 untuk mencari evaluasi pengujian Silhouette Coefficient terbesar. Diketahui bahwa n_cluster 2 mendapatkan nilai 0.6373590606168947, dengan hasil cluster 0 terdiri dari 3 kabupaten yang memiliki indeks daerah bencana tinggi dan cluster 1 terdiri dari 32 kabupaten/kota yang memiliki indeks daerah bencana rendah.
PEMBUATAN APLIKASI POINT OF SALES BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN METODE RATIONAL UNIFIED PROCESS (RUP) Kusnadi, Kusnadi; Suwandi, Suwandi; Vicky Pratama, Iko
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10884

Abstract

Saat ini berbagai teknologi telah banyak membantu dalam kehidupan sehari-hari, termasuk di bidang bisnis dan penjualan. Salah satu teknologi yang berperan penting adalah aplikasi Point of Sales (PoS). Toko Besi Maju Jaya merupakan toko yang menjual alat dan bahan bangunan, toko ini masih menggunakan catatan manual untuk mengelola data pemasukan, pengeluaran, penjualan produk dan nota penjualan. Metode tradisional ini menimbulkan tantangan seperti waktu yang lama, akurasi rendah, serta risiko kehilangan atau kerusakan catatan. Oleh karena itu, Toko Besi Maju Jaya membutuhkan aplikasi PoS untuk mengoptimalkan kegiatan penjualan. Teknologi PoS diharapkan dapat meningkatkan efisiensi, akurasi, dan keamanan data, serta mempercepat pelayanan konsumen. Penelitian ini bertujuan mengatasi masalah di Toko Besi Maju Jaya dengan mengembangkan aplikasi PoS berbasis website menggunakan metode Rational Unified Process (RUP). Aplikasi ini dibangun dengan framework Laravel, database MySQL, dan bahasa pemrograman PHP. Hasil penelitian ini yaitu aplikasi Point of Sales berbasis Website yang telah diuji dengan metode User Acceptence Testing (UAT). Hasil pengujian menunjukkan tingkat kesesuaian sebesar 89,58%. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa aplikasi ini telah memenuhi kebutuhan Toko Besi Maju Jaya dan diharapkan aplikasi ini dapat meningkatkan efisiensi, akurasi, keamanan data, serta mempercepat pelayanan.

Page 242 of 384 | Total Record : 3835

 240   241   242   243   244 

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