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
 344   345   346   347   348 
PENERAPAN METODE WEBSITE USABILITY EVALUATION TOOL (WEBUSE) DALAM MENGANALISIS APLIKASI DAPODIK Rosnaedi, Didi; Maruloh, Maruloh; Oloan Lubis, Baginda
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13613

Abstract

Dapodik (Data Pokok Pendidikan) merupakan sumber data utama yang sangat penting dalam mendukung berbagai program prioritas Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi seperti Bantuan Operasional Sekolah/Pendidikan, penyaluran tunjangan guru, Program Indonesia Pintar, Asesmen Nasional, Akreditasi Sekolah, dan bantuan lainnya. Meskipun pemanfaatannya semakin meluas hingga ke daerah seperti Kabupaten Karawang, masih terdapat kendala dalam hal kenyamanan dan kemudahan penggunaan aplikasi oleh operator sekolah. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat usability aplikasi Dapodik menggunakan pendekatan Website Usability Evaluation Tool (WEBUSE). Metode yang digunakan adalah kuantitatif deskriptif dengan pengumpulan data melalui kuesioner yang disebarkan kepada operator Dapodik di beberapa sekolah. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa aspek Content, Organization, and Readability (X1) memperoleh skor 0,79 (kategori “Good”), Navigation and Links (X2) memperoleh skor 0,80 (kategori “Excellent”), User Interface Design (X3) memperoleh skor 0,80 (kategori “Excellent”), dan Performance and Effectiveness (X4) memperoleh skor 0,78 (kategori “Good”). Secara keseluruhan, aplikasi Dapodik menunjukkan tingkat usability yang baik hingga sangat baik dan hasil ini diharapkan dapat menjadi masukan dalam pengembangan lebih lanjut terhadap kualitas antarmuka dan performa aplikasi.
PERANCANGAN SISTEM PENJUALAN BERBASIS WEB PADA PERUSAHAAN SELANG INDUSTRI DENGAN INTEGRASI OTOMATISASI SALES ORDER Da Gonza, Alfredo; Fernandes Andry, Johanes
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13614

Abstract

Perkembangan teknologi telah mendorong perusahaan untuk beralih ke sistem digital guna meningkatkan efisiensi operasional, terutama dalam proses penjualan dan manajemen sales order. Permasalahan yang sering muncul dalam sistem konvensional adalah pencatatan transaksi yang masih manual, keterlambatan dalam pemrosesan pesanan, serta kurangnya transparansi antara dealer dan admin. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem penjualan berbasis web dengan integrasi otomatisasi sales order, yang memungkinkan proses pemesanan, pengelolaan harga, dan pengiriman email konfirmasi berjalan lebih cepat dan efisien. Metode Scrum digunakan dalam pengembangan sistem ini, yang dibagi ke dalam beberapa sprint, sehingga setiap fitur dapat dikembangkan secara bertahap sesuai dengan kebutuhan pengguna. Pemodelan menggunakan class diagram dan entitiy relationship diagram. Pengujian dilakukan menggunakan black box testing untuk memastikan bahwa semua fitur utama, seperti autentikasi pengguna, manajemen produk, sistem cart, dan otomatisasi email, berfungsi sesuai dengan spesifikasi yang telah ditentukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini berhasil mempercepat proses transaksi, mengurangi kesalahan pencatatan, serta meningkatkan kemudahan akses bagi dealer dalam melihat produk dan melakukan pemesanan secara real-time. Total Waktu sebelum implementasi aplikasi ini berkisar 8 jam hingga 57 jam sedangkan setelah implementasi menjadi berkurang drastis yaitu hanya sekitar 10 menit hingga 76 menit. Dengan pengembangan berkelanjutan, sistem ini diharapkan dapat terus beradaptasi dengan kebutuhan bisnis yang dinamis.
KLASIFIKASI PERULANGAN KANKER TIROID MENGGUNAKAN STACK ENSEMBLE DAN SMOTE Rahmanda Putri, Endin; Arman Prasetya, Dwi; Junaidi, Achmad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13616

Abstract

Kanker tiroid berdiferensiasi (Differentiated Thyroid Cancer/DTC) memiliki tingkat perulangan sekitar 20%, sehingga identifikasi sejak dini menjadi krusial untuk intervensi dan rencana perawatan terhadap kekambuhan. Penelitian ini menggunakan dataset dari UCI Machine Learning Repository yang berisi 17 atribut klinis pasien dengan proporsi data latih dan uji 80:20. Untuk menangani ketidakseimbangan kelas, diterapkan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Model Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), dan Logistic Regression digunakan sebagai base learner, sementara meta learner dipilih dari salah satu algoritma tersebut untuk membentuk Stack Ensemble Learning. Decision Tree adalah model paling stabil, dengan akurasi 97% baik sebagai model tunggal, dengan SMOTE, maupun sebagai meta learner dalam Stack Ensemble. SVM memiliki akurasi 83% pada dataset asli, yang meningkat menjadi 94% setelah diterapkan SMOTE. Logistic Regression menunjukkan akurasi 96% di semua skenario. Stack Ensemble dengan meta learning Decision Tree dan Logistic Regression mempertahankan akurasi 97%, sedangkan SVM sebagai meta learner menunjukkan penurunan AUC. Analisis kurva ROC (Receiver Operating Characteristics) menunjukkan bahwa Stack Ensemble dan SMOTE meningkatkan AUC untuk Logistic Regression dan Decision Tree, namun SVM sebagai meta learner dengan dataset SMOTE mengalami penurunan performa dengan nilai terendah 0,94. Hasil ini membuktikan bahwa kombinasi Stack Ensemble dan SMOTE efektif dalam menangani ketidakseimbangan data pada dataset Differentiated Thyroid Cancer Recurrence.
IMPLEMENTASI DAN EVALUASI PEMBELAJARAN KEPAHLAWANAN KOTA TASIKMALAYA DENGAN GAME EDUKASI DAN TEKNOLOGI AUGMENTED REALITY MENGGUNAKAN METODE MDLC Ginasti, Angga; Sudiarjo, Aso; Siti Sundari, Shinta
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13618

Abstract

Pendidikan merupakan salah satu aspek fundamental dalam membangun suatu bangsa dalam konteks indonesia, pembelajaran tentang nilai-nilai kepahlawanan sangat penting untuk membangun karakter generasi muda. Kota Tasikmalaya, sebagai salah satu daerah yang kaya akan sejarah dan budaya kepahlawanan. Metode pembelajaran konvensional sering kali tidak mampu untuk menarik perhatian para siswa.Hal ini berdampak pada pemahaman siswa terhadap materi kepahlawanan yang seharusnya menjadi bagian integral dari pendidikan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi tingkat pemahaman siswa tentang nilai-nilai kepahlawanan, mengidentifikasi penggunaan game edukasi dan teknologi augmented reality dapat meningkatkan minat dan movitasi siswa dalam pembelajaran kapahlawanan kota tasikmalaya, dan mengetahui efektivitas MDLC dalam pengembangan aplikasi pembelajaran kapahlawanan kota tasikmalaya. pada penelitian ini menggunakan metode MDLC merupakan pendekatan sistematis yang cocok untuk mengembangkan media pembelajaran berbasis game edukasi dan augmented reality (AR). Metode ini memiliki 6 tahapan diantaranya tahap pengonsepan, perancangan, pengumpulan bahan, pembuatan, pengujian, dan pendistribusian. Hasil dari penelitian ini bahwa metode MDLC dengan 6 tahapan nya terbilang efektif, tingkat pemahaman siswa meningkat dari nilai rata-rata 42 menjadi 78 ,penggunaan teknologi augmented reality dan game edukasi juga meningkatkan minat dan motivasi belajar siswa berdasarkan nilai N-Gain dalam persen(%) menunjukan 63% yang berarti “Cukup Efektif” meningkatkan minat dan movitasi dalam pembelajaran Kapahlawanan kota Tasikmalaya.
IMPLEMENTASI PSI DAN ELECTRE DALAM PENENTUAN SPOT DIVING TERBAIK DI KABUPATEN ALOR Balich, Rizal; R. Kaesmetan, Yampi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13619

Abstract

Kabupaten Alor dengan dua puluh pulau memiliki potensi besar dalam wisata diving. Namun, diver sering menghadapi tantangan dalam menentukan spot diving terbaik berdasarkan kriteria dan kondisi alam. Hingga saat ini, belum tersedia sistem yang dapat mempermudah proses pemilihan spot diving berbasis data dan kriteria tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan dengan mengimplementasikan metode Preference Selection Index (PSI) yang dikombinasikan dengan Elimination and Choice Expressing Reality (ELECTRE). Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara, dan studi literatur. Alternatifnya adalah berbagai spot diving di Kabupaten Alor. Sistem ini dirancang untuk menghasilkan nilai relatif setiap alternatif serta nilai less favourable guna menentukan peringkat spot diving terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat memberikan rekomendasi spot diving berdasarkan analisis rasional dan berbasis data, sehingga mempermudah diver dalam pengambilan keputusan. Hasil perengkingan menunjukkan bahwa yang menjadi peringkat pertama berada pada alternatif ke 10 Mucky Mosque, lokasinya Desa Ampera dengan nilai less favourable sebesar 163,944. Pengujian sistem dengan Black Box menggunakan teknik Boundary Value Analysis menunjukkan keberhasilan 100%, sedangkan pengujian dengan confusion matrix menghasilkan akurasi 90% dengan presisi 100%, recall 81,80%, dan F1-Score 90%. Dengan demikian, penelitian ini berpotensi memberikan kontribusi positif dalam meningkatkan efektivitas proses pemilihan spot diving bagi calon diver.
ANALISIS PREDIKSI TERHADAP PENINGKATAN TINDAK PIDANA DENGAN METODE NAIVE BAYES BERDASARKAN LAPORAN KRIMINALITAS Dwi Kurniawan, Budi; Heriansyah, Rudi; Romegar Mair, Zaid
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13620

Abstract

Kriminalitas merupakan permasalahan sosial yang terus berkembang dan memerlukan analisis mendalam untuk memahami pola serta faktor yang memengaruhinya. Polres PALI Polda Sumsel menghadapi tantangan dalam mengidentifikasi tren kriminalitas guna merancang strategi pencegahan yang lebih efektif. Penelitian ini menerapkan metode Naïve Bayes, yang dikenal dalam klasifikasi berbasis probabilistik, untuk menganalisis serta memprediksi peningkatan tindak pidana. Data laporan kriminalitas dari Polres PALI digunakan untuk mengklasifikasikan angka kriminalitas berdasarkan faktor utama, seperti jumlah kasus dan tingkat pengangguran. Evaluasi model dilakukan menggunakan classification report, mencakup akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil analisis menunjukkan bahwa wilayah dengan tingkat pengangguran tinggi cenderung mengalami peningkatan kriminalitas. Model Naïve Bayes terbukti efektif dalam mendeteksi pola kriminalitas, terutama dalam kategori pencurian berat, dengan akurasi mencapai 90%. Model ini memiliki recall 1.00 dalam mendeteksi peningkatan kriminalitas, tetapi kurang akurat dalam mengklasifikasikan penurunan angka kejahatan (recall 0.67). Metode ini dapat digunakan sebagai alat bantu dalam analisis prediksi angka kriminalitas, karena memiliki kecepatan dan efisiensi tinggi.
SEGMENTASI DATA TRANSAKSI PENJUALAN TOKO ONLINE VASTYLE UNTUK MANAJEMEN STOK MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING Vina, Vina; Rahaningsih, Nining; Ali, Irfan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13621

Abstract

Pesatnya perkembangan e-commerce dalam beberapa tahun terakhir mendorong kebutuhan akan pengelolaan stok gudang yang lebih efisien, terutama karena permintaan yang fluktuatif dan pola pembelian yang sulit diprediksi. Toko Online Vastyle mengalami tantangan berupa kelebihan stok pada produk dengan penjualan rendah dan kekurangan stok pada produk yang banyak diminati, yang dapat memengaruhi keuntungan dan kepuasan pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk membantu pengelolaan stok dengan menganalisis data transaksi penjualan. Dalam penelitian ini, data transaksi penjualan yang meliputi no, nama produk, kode SKU, stok awal gudang, jumlah produk di pesan, dan sisa stok gudang dianalisis menggunakan metode algoritma K-Means clustering. Tujuan dari metode ini adalah untuk menghasilkan pengelompokan produk yang akurat sehingga dapat menjadi dasar dalam pengambilan keputusan pengelolaan stok gudang yang lebih efisien. Hasil ini memberikan gambaran segmentasi yang dapat dimanfaatkan untuk strategi manajemen stok yang lebih tepat sasaran. Berdasarkan hasil pengujian algoritma K-Means Clustering, Cluster_0 terbagi menjadi 334 items dengan persebaran luas centroid -4198.311, memerlukan stok ulang secara rutin. Cluster_1 terbagi menjadi 194 items dengan nilai centroid -2535.426, pengisian stok berdasarkan permintaan mingguan untuk mengukur kebutuhan permintaan sesuai transaksi penjualan. Cluster_2 terbagi menjadi 118 items dengan nilai centroid -2078.155, diperlukan strategi penjualan seperti diskon, voucher toko, promosi, dan flash sale untuk meningkatkan permintaan.
PENERAPAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN DECISION TREE UNTUK MENINGKATKAN AKURASI KLASIFIKASI PENJUALAN PADA TOKO BANGUNAN Riansah, Adam; Nurdiawan, Odi; Herdiana, Ruli
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13622

Abstract

Perkembangan teknologi machine learning memberikan peluang bagi sektor ritel untuk memanfaatkan data penjualan dalam pengambilan keputusan berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma Random Forest dan Decision Tree dalam memprediksi tren penjualan di toko bangunan TB. Buah Hati. Analisis ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi algoritma yang lebih efektif dalam membantu perencanaan strategi pemasaran dan pengelolaan stok. Metode penelitian mengikuti tahapan dalam Knowledge Discovery in Databases (KDD), dimulai dengan pengumpulan data penjualan dari TB. Buah Hati. Data kemudian diproses melalui preprocessing yang mencakup pembersihan data, normalisasi, dan seleksi fitur. Selanjutnya, algoritma Random Forest dan Decision Tree diterapkan pada data yang dibagi menjadi training dan testing set. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest lebih baik dengan akurasi 85%, dibandingkan Decision Tree yang memperoleh 84%. Perbedaan ini menunjukkan bahwa Random Forest lebih efektif dalam mengatasi ketidakseimbangan data dan memberikan prediksi yang lebih konsisten. Kesimpulannya, algoritma Random Forest lebih akurat dan stabil, yang dapat mendukung pengambilan keputusan lebih efektif di sektor ritel. Penelitian ini juga membuka peluang untuk penelitian lebih lanjut dengan algoritma lain atau menambah variabel yang mempengaruhi tren penjualan.
RANCANG BANGUN ON OFF SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN WIFI DENGAN ESP32 Widi Saputro, Tegar; Rahmat, Basuki; Idhom, Mohammad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13626

Abstract

Perkembangan teknologi Internet of Things (IoT) telah membawa perubahan signifikan dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk dalam bidang transportasi, di mana pengendalian kendaraan secara nirkabel menjadi semakin populer. Namun, sistem pengendalian sepeda motor saat ini masih mengandalkan kunci kontak manual, yang memiliki keterbatasan seperti risiko kehilangan kunci atau kerusakan mekanis, serta kurangnya fleksibilitas dalam pengendalian jarak jauh. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pengendalian on-off sepeda motor menggunakan teknologi WiFi berbasis ESP32, yang dapat menggantikan fungsi kunci kontak manual dengan sistem nirkabel yang diakses melalui smartphone. Metode penelitian meliputi perancangan sistem, implementasi perangkat keras, dan pengujian fungsionalitas. Sistem ini terdiri dari sepeda motor Supra X 110cc tahun 2004, aki motor, step down, ESP32 WROOM 32D, push button untuk mematikan relay saat pengisian bensin, dan relay 3V sebagai saklar pengganti kontak motor. Tegangan dari aki motor 12V diturunkan menjadi 5V menggunakan step down, kemudian dialirkan ke ESP32, push button, dan relay 3V. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat berfungsi dengan baik, memungkinkan pengendalian on-off sepeda motor melalui smartphone dengan jarak jangkauan hingga 10 meter di lingkungan terbuka. Sistem ini juga dilengkapi dengan push button sebagai fitur keselamatan untuk mematikan relay secara manual saat pengisian bensin, sehingga menghindari risiko kebakaran. Meskipun demikian, terdapat beberapa keterbatasan, seperti jarak jangkauan yang berkurang di lingkungan tertutup dan waktu respons relay yang mencapai 1-2 detik. Secara keseluruhan, sistem ini diharapkan dapat meningkatkan kenyamanan dan keamanan pengguna sepeda motor.
IMPLEMENTASI PENGUJIAN BLACKBOX MENGGUNAKAN AUTOMATION TESTING TOOLS PADA WEBSITE MONITORING BALITA Adisty Yudianto Putri, Dinda; Cahyo Wibowo, Nur; Karunia Farista Ananto, Prasasti
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13627

Abstract

Sistem Informasi Balita (SIBAL) merupakan aplikasi berbasis web yang dirancang untuk membantu ahli gizi dalam memantau status gizi balita di Puskesmas Plamongan Sari. Pengujian terhadap aplikasi ini diperlukan untuk memastikan fungsionalitasnya berjalan sesuai spesifikasi sebelum diterapkan secara luas. Permasalahan yang dihadapi adalah keterbatasan pengujian sebelumnya yang hanya dilakukan secara manual dan terbatas pada skenario positif, sehingga berpotensi menyebabkan kesalahan atau kekurangan yang tidak terdeteksi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode blackbox testing dengan automation testing tools, khususnya Katalon Studio, guna meningkatkan efisiensi dan akurasi pengujian. Metode yang digunakan mengikuti tahapan Software Testing Life Cycle (STLC), mulai dari analisis kebutuhan, perencanaan pengujian, pengembangan test case, persiapan lingkungan uji, eksekusi pengujian, hingga evaluasi hasil. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh 10 fitur utama aplikasi berfungsi dengan baik tanpa ditemukannya bug, dengan rata-rata waktu eksekusi sebesar 34,59 detik. Temuan ini membuktikan bahwa penggunaan blackbox testing dengan Katalon Studio efektif dalam memastikan kualitas perangkat lunak sebelum implementasi di lingkungan pengguna akhir.

Page 346 of 384 | Total Record : 3835

 344   345   346   347   348 

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