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
 294   295   296   297   298 
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK OPTIMALISASI KLASTERISASI PENJUALAN OBAT DI APOTEK PERJUAGAN Pajri, Riki; Suarna, Nana; ali, Irfan; Indriya Efendi, Dendy
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12472

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah memberikan peluang signifikan dalam meningkatkan efisiensi manajemen penjualan dan stok di sektor farmasi, termasuk apotek. Namun, tantangan utama yang dihadapi adalah ketepatan dalam mengelompokkan produk berdasarkan pola penjualan, yang dapat memengaruhi ketersediaan stok dan pengambilan keputusan strategis. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means guna meningkatkan efektivitas klasterisasi data penjualan obat di Apotek Perjuangan. Metode penelitian menggunakan pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD), dengan analisis data yang dilakukan melalui aplikasi RapidMiner. Data primer diperoleh melalui observasi langsung terhadap transaksi penjualan selama periode tertentu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasterisasi optimal dicapai dengan nilai K=5, menghasilkan Davies-Bouldin Index (DBI) sebesar 0,415. Klasterisasi ini mampu mengelompokkan produk berdasarkan tingkat penjualan yang tinggi, sedang, dan rendah, sehingga mendukung strategi pengelolaan stok yang lebih efisien. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengambilan keputusan berbasis data untuk meminimalkan risiko overstock dan stockout, sekaligus meningkatkan kualitas manajemen stok obat di apotek
PENERAPAN PERAMALAN PENJUALAN DENGAN METODE TIME SERIES PADA USAHA BAKSO SAPI SIDO DADI Prasetyo, Muhammad; Revansyah, Ardzaricho; Vany Dewi, Riska; Hotasi Rajagukguk, Chris
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12473

Abstract

Usaha kuliner bakso sapi merupakan bisnis yang berkembang pesat di Indonesia, namun menghadapi tantangan seperti kenaikan harga bahan baku dan fluktuasi permintaan pasar. Penelitian ini menganalisis peramalan penjualan menggunakan metode time series, yakni moving average dan least square untuk memprediksi penjualan pada bulan-bulan mendatang berdasarkan data historis penjualan. Data diperoleh melalui wawancara dengan pemilik usaha dan karyawan, serta laporan penjualan dan harga bahan baku. Hasil peramalan menunjukkan bahwa metode moving average menghasilkan prediksi yang lebih stabil, dengan 2.509 porsi pada Desember, 2.487 porsi pada Januari, dan 2.498 porsi pada Februari. Sementara itu, metode least square memprediksi tren kenaikan yang lebih tinggi, yaitu 2.604,33 porsi pada Desember, 2.686,83 porsi pada Januari, dan 2.769,33 porsi pada Februari. Akurasi peramalan menggunakan MAD, MSE, dan MAPE menunjukkan bahwa moving average lebih akurat dengan MAD 44, 22, dan 33, MSE 1936, 484, dan 1089, serta MAPE 1.72%, 0.89%, dan 1.34%. Sebaliknya, metode least square menghasilkan MAD lebih tinggi (51,33, 221,83, dan 469,33), MSE lebih besar (2634,76, 49208,54, dan 246343,47), dan MAPE lebih tinggi (2.01%, 8.99%, dan 20.41%). Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang berguna bagi pelaku usaha bakso dalam merencanakan strategi operasional dan meningkatkan efisiensi bisnis.
REVOLUSI PEMBELAJARAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE DALAM MEMBANGUN EFISIENSI BELAJAR: SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW Firnanda Putri, Adelia; Nur Hayati, Siti; Rahmanda Putri, Adinda
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12476

Abstract

Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI) telah menjadi teknologi yang revolusioner dalam bidang pendidikan dengan memberikan kontribusi signifikan terhadap efisiensi dan personalisasi proses pembelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan AI dalam pendidikan, mengidentifikasi manfaatnya, serta mengkaji tantangan yang akan dihadapi, khususnya dalam konteks pendidikan di Indonesia. Penelitian ini menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR) yang melibatkan analisis terhadap 30 artikel terpilih dari basis data ScienceDirect dan Google Scholar, yang diterbitkan pada rentang tahun 2019–2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa AI berperan dalam mengotomatisasi tugas administratif, menciptakan pengalaman belajar yang adaptif, serta memberikan umpan balik secara cepat dan tepat. Namun demikian, terdapat berbagai kendala dalam implementasi AI, seperti keterbatasan infrastruktur teknologi, kesiapan pendidik dalam memanfaatkan teknologi, serta kesenjangan digital antara wilayah perkotaan dan pedesaan. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam mengoptimalkan penerapan AI di sektor pendidikan, guna mendukung peningkatan efisiensi pembelajaran dan mendorong terwujudnya revolusi pendidikan di masa mendatang
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PELAPORAN BULANAN DATA KEPENDUDUKAN DI DESA TRAYEMAN KECAMATAN SLAWI KABUPATEN TEGAL BERBASIS WEBSITE Azizatul Awaliyah, Putri; Krishantoro, Wahyu
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12477

Abstract

Desa Trayeman, yang berada di Kecamatan Slawi, Kabupaten Tegal memiliki populasi sekitar 5.294 jiwa. Sistem pengelolaan data kependudukan di desa ini masih dilakukan secara manual dengan pencatatan di buku besar dan pembuatan laporan bulanan menggunakan Microsoft Word. Cara ini kurang efisien, emakan waktu lama, dan rawan terjadi kesalahan maupun kehilangan data. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian bertujuan merancang sistem informasi berbasis website yang lebih terorganisasi, efisien, dan dapat meningkatkan keakuratan data. Penelitian dilakukan dengan metode observasi, wawancara, dan studi literatur (library research) utnuk memahami prosrs pengelolaan data yang sedang berjalan serta mengidentifikasi kebutuhan informasi. Data yang diperoleh kemudian dianalisis untuk menemukan masalah utama dalam sistem manual. Proses perancangan sistem menggunakan pendekatan Unified Modeling Language (UML) yangmencakup pembuatan Use Case Diagram, Activity Diagrm, Sequenece Diagram, dan Class Diagram. Hasil dari penelitian ini adalah rancangan sistem informasi berbasis website yang mempermudah pengelolaan data lependudukan, mulai dari pencatatan, pencarian data, hingga pembuatan laporan bulanan secara otomatis. Sistem ini mampu meminimalkan kesalahan, mempercepat proses pembuatan laporan, dann menyediakan informasi yang lebih akurat serta mudah diakses. Dengan sistem ini, pengelolaan data kependudukn di Desa Trayeman menjadi lebih efisien, terintegrasi, dan dapat memenuhi kebutuhan informasi dengan lebih cepat dan tepat.
EFFECTIVE METHODS FOR IMPLEMENTING ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) IN ENHANCING TEACHER EXPERTISE IN LEARNING: SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW Laksono, Cindy Fitri; Prasetya Putri, Afrida Eka; Anggraini, Resti
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12479

Abstract

This study investigates the integration of artificial intelligence (AI) in education, focusing on its impact on learning processes, teaching methods, and evaluation systems. Utilizing a qualitative research approach through a systematic literature review, the research highlights how AI technologies have evolved from basic computer systems to sophisticated web-based platforms and intelligent tutoring systems. AI's capabilities include mimicking human cognitive functions such as learning and decision-making, which have been increasingly adopted by educational institutions. These technologies enhance teaching efficiency by automating administrative tasks like grading and attendance tracking, allowing educators to concentrate on more complex instructional duties. Furthermore, AI facilitates personalized learning experiences by analyzing individual student data to tailor educational content according to their unique strengths and weaknesses. The findings indicate that AI not only improves the quality of education but also enriches the overall learning experience by fostering greater student engagement and retention of knowledge. As AI continues to develop, its role in education is expected to expand, providing innovative solutions that cater to diverse learning needs and enhancing the effectiveness of teaching methodologies, thereby underscoring its transformative potential in shaping future educational practices
PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) Jamu Kuryanti, Sandra; Ayu Ambarsari, Diah; Adiwiharja, Cep; Suryadi, Ade
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12482

Abstract

Pemilihan karyawan terbaik merupakan salah satu aspek penting dalam manajemen sumber daya manusia yang dapat mempengaruhi kinerja dan produktivitas perusahaan. Dalam konteks ini, metode Simple Additive Weighting (SAW) diusulkan sebagai alat bantu untuk melakukan evaluasi dan perankingan karyawan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode SAW dalam pemilihan karyawan terbaik disebuah perusahaan, dengan mempertimbangkan kriteria seperti pengalaman kerja, kemampuan teknis, kemampuan komunikasi, dan kemampuan kerja sama. Proses dimulai dengan identifikasi kriteria dan penentuan bobot untuk masing-masing kriteria, yang mencerminkan tingkat kepentingan relatif dari setiap aspek. Selanjutnya, data karyawan dikumpulkan dan dinilai berdasarkan skala yang telah ditentukan. Nilai dari setiap kriteria kemudian dihitung dengan mengalikan skor karyawan dengan bobot yang telah ditetapkan. Setelah itu, nilai total untuk setiap karyawan dijumlahkan dan dilakukan perankingan untuk menentukan karyawan dengan nilai tertinggi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode SAW efektif dalam membantu manajemen perusahaan dalam pengambilan keputusan yang objektif dan sistematis. Karyawan dengan nilai tertinggi terpilih sebagai karyawan terbaik, yang diharapkan dapat memberikan kontribusi positif. Pada penelitian ini didapat jika nilai total, karyawan E memiliki nilai tertinggi yaitu 5,2. Oleh karena itu, karyawan E dipilih sebagai karyawan terbaik
ANALISIS PERBANDINGAN PERFORMA SERVER WEBSOCKET DENGAN MENGGUNAKAN PAYLOAD JSON, BINARY SERIALIZATION, DAN PROTOBUF DENGAN MENGGUNAKAN METODE LOAD TESTING Mohamad Rishwan, Raden; Nurkifli, E Haodudin; Solehudin, Arip
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12484

Abstract

Dalam beberapa tahun terakhir dimana teknologi dipaksa untuk berjalan dengan lebih interaktif dan responsive baik itu untuk pengguna maupun aplikasi. Dimana solusinya yaitu dengan menggunakan websocket. Namun, penggunaan websocket memakan banyak resource dikarenakan koneksi pengguna yang disimpan di server. Salah satu cara untuk mengurangi penggunaan resource yaitu dengan cara merubah payload yang digunakan untuk mengirim dan menerima data antara server dan pengguna. Aplikasi dibangun menggunakan golang untuk servernya dan flutter untuk aplikasi mobile dengan menggunakan metode waterfall lalu dilakukan tes menggunakan metode load testing dengan menggunakan K6. Untuk mendapatkan data penggunaan CPU, memori, dan network traffic dengan menggunakan node exporter dan untuk menampilkan datanya dengan menggunakan grafana. Hasil yang didapat bahwa, penggunaan JSON mendapatkan hasil tertinggi baik itu untuk kasus pesan pribadi maupun pesan grup. Sementara binary serialization dan protobuf menunjukkan penggunaan resource yang lebih optimal dibanding JSON, dimana protobuf sedikit lebih baik dalam penggunaan memori namun memiliki penggunaan CPU yang relatif sama dengan binary serialization. Kesimpulan yang didapat bahwa dengan menggunakan binary serialization atau protobuf mampu mengurangi resource yang digunakan oleh server
PREDIKSI PERSETUJUAN PINJAMAN MENGGUNAKAN DATASET LOAN APPROVAL MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI Amal Rois, Moh. Ichlasul; Dwilestari, Gifthera; Suarna, Nana
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12486

Abstract

Persetujuan pinjaman merupakan aspek kritis dalam industri keuangan yang mempengaruhi kelancaran operasional bank dan lembaga keuangan. Namun, proses evaluasi permohonan pinjaman seringkali memakan waktu dan rawan kesalahan manusia. Oleh karena itu, diperlukan sistem prediksi yang efektif untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi persetujuan pinjaman. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi persetujuan pinjaman menggunakan dataset Loan Approval dengan menerapkan algoritma klasifikasi. Masalah yang dihadapi adalah bagaimana mengidentifikasi faktor-faktor penting yang mempengaruhi persetujuan pinjaman dan membangun model yang dapat memprediksi hasil dengan tingkat akurasi yang tinggi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan pengumpulan dan praproses data, eksplorasi data untuk memahami distribusi dan karakteristiknya, serta penerapan berbagai algoritma klasifikasi seperti Logistic Regression, Decision Tree, dan Random Forest. Model yang dibangun kemudian dievaluasi menggunakan metrik kinerja seperti akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memberikan kinerja terbaik dengan akurasi mencapai 85%, precision 83%, recall 82%, dan F1-score 82%. Temuan ini menunjukkan bahwa penggunaan algoritma klasifikasi dapat membantu lembaga keuangan dalam membuat keputusan persetujuan pinjaman yang lebih tepat dan efisien, sehingga dapat mengurangi risiko kredit macet dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam bidang teknologi keuangan dengan mengusulkan model prediksi yang dapat diimplementasikan dalam sistem penilaian kredit yang lebih cerdas dan responsif.
ANALISIS SWOT DALAM MENINGKATKAN EFEKTIVITAS PENGELOLAAN INDUSTRI DI JAWA TIMUR MELALUI INTEGRASI DATA OSS DAN SIINAS DENGAN SINGLE SIGN-ON Raphael Prihantono, Victory; Syaifullah, Hafid
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12487

Abstract

Peningkatan efektivitas pengelolaan industri menjadi prioritas untuk mendukung pertumbuhan ekonomi Jawa Timur, terutama melalui pemanfaatan sistem digital seperti Online Single Submission (OSS) dan Sistem Informasi Industri Nasional (SIINas). Namun, kedua sistem ini masih berjalan terpisah, menyebabkan proses administrasi yang rumit, duplikasi data, dan kurangnya kemudahan akses, terutama bagi pelaku Industri Kecil dan Menengah (IKM) yang gagap teknologi (gaptek). Banyak pelaku usaha mengalami kesulitan dalam memahami dan menggunakan sistem digital yang ada, sehingga mereka membutuhkan solusi yang lebih sederhana dan mudah diakses. Penelitian ini bertujuan menganalisis kebutuhan implementasi sistem Single Sign-On (SSO) sebagai solusi integrasi data antara OSS dan SIINas untuk meningkatkan efisiensi, transparansi, dan kemudahan penggunaan. Dengan metode kualitatif dan pendekatan analisis SWOT (kekuatan, kelemahan, peluang, dan ancaman) dalam pengembangan sistem SSO. Data diperoleh dari observasi saat sosialisasi SIINas yang diadakan oleh Disperindag Jawa Timur dan wawancara dengan salah satu pelaku usaha yang mengalami kesulitan dalam perizinan dan pelaporan berusaha. Hasil penelitian menunjukkan bahwa implementasi SSO dapat mengurangi beban administratif, meningkatkan transparansi, dan efisiensi waktu. Namun, tantangan seperti resistensi terhadap teknologi, keterbatasan infrastruktur, dan kebutuhan pelatihan digital bagi pelaku usaha gaptek perlu diatasi. Strategi yang direkomendasikan meliputi penguatan infrastruktur teknologi, pelatihan sederhana, penyediaan akses offline, dan penguatan sistem keamanan data.
ANALISIS PERBANDINGAN QOS MANAJEMEN BANDWIDTH MENGGUNAKAN METODE SIMPLE QUEUE DAN HTB Ayu Pradini, Hilda; Solehudin, Arip; Rizal, Adhi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12489

Abstract

Penelitian ini menganalisis dan membandingkan metode Simple Queue dan HTB untuk meningkatkan kinerja jaringan Wi-Fi di Ratu Net, yang menghadapi masalah distribusi bandwidth tidak merata. Ratu Net merupakan mitra dari penyedia layanan internet yaitu PT Cahaya Buana Raksa. Sebelumnya ratu Net menggunakan metode Simple Queue. Namun Simple Queue kurang efektif menangani lalu lintas tinggi yang menyebabkan beberapa pengguna mendapatkan kecepatan internet yang lebih lambat atau tidak stabil. Hal ini mengakibatkan kinerja jaringan secara keseluruhan menurun dan pengalaman pengguna menjadi kurang optimal. Sedangkan HTB menggunakan algoritma token bucket untuk alokasi bandwidth berbasis prioritas sehingga pengguna yang lebih penting mendapatkan akses lebih baik dan stabil, dan tetap mengoptimalkan penggunaan bandwidth untuk semua pengguna. Penelitian ini menggunakan metodologi NDLC. Dua metode manajemen bandwidth diberikan perlakuan yang sama saat dilakukan pengujian. Pengujian QoS yang dilakukan selama 1 hari, pada simple Queue diberikan max limit sebesar 10Mbps. Dan pada HTB diberikan max limit sebesar 10Mbps dan limit-at 5Mbps. Hasil perbandingan antara metode Simple Queue dan HTB, menunjukkan bahwa Simple Queue mendapat nilai indeks QoS 2.7 (cukup) sedangkan HTB menunjukkan kinerja yang lebih baik dengan nilai QoS 3.3 (baik) menurut standarisasi TIPHON. Dengan demikian HTB terbukti lebih efektif dalam mengelola bandwidth.

Page 296 of 384 | Total Record : 3835

 294   295   296   297   298 

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