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 4,631 Documents
 425   426   427   428   429 
KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG BERDASARKAN FAKTOR KLINIS MENGGUNAKAN ALGORITMA XG BOOST, RANDOM FOREST, SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) Siti Azizah Aini; Diah Fitriani; Mohammad Alif Awwalin; Ahmad Abil Rizky Ramadhan; Ifnu Wisma Dwi Prastya
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17644

Abstract

Saat ini penyakit jantung menjadi tantangan utama dalam bidang kesehatan masyarakat, diperlukan sarana deteksi dini yang efektif karena penyakit jantung adalah salah satu penyebab kematian paling umum di dunia. Metode mesin pembelajaran dikembangkan untuk membantu proses diagnosis karena data klinis yang kompleks dan metode konvensional yang terbatas. Menggunakan algoritma Random Forest, Support Vector Machine (SVM), XGBoost, dan K-Nearest Neighbors (KNN), penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan penyakit jantung berdasarkan faktor klinis. Dengan jumlah 1.888 dataset pasien dari  Kaggle. Proses preprocessing data, pembagian data latih, dan pembagian data uji adalah semua hasil dari penelitian ini, dengan rasio 80:20, pembuatan model dan penilaian menggunakan akurasi, presisi, recall, dan skor F1. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Random Forest adalah yang terbaik dengan akurasi sebesar 97,88%, diikuti oleh XGBoost sebesar 94,71%, SVM sebesar 92,59%, dan KNN sebesar 90,21%. Berdasarkan hasil ini, Random Forest dianggap sebagai sistem yang paling ideal dan dapat dipercaya untuk mengklasifikasikan penyakit jantung berdasarkan faktor klinis, dan dapat digunakan sebagai sistem pendukung keputusan dalam bidang kesehatan.
PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI ABSENSI DAN PENGGAJIAN KARYAWAN BERBASIS GEOFENCING: Zainul Arham; Zulfiandri Zulfiandri; Mohammad Novrizal Sugiarto; Bayu Waspodo; Sarip Hidayatullah
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17647

Abstract

Transformasi digital dalam manajemen sumber daya manusia menuntut akurasi data yang tinggi untuk efisiensi operasional. PT Quanta Teknik Gemilang menghadapi kendala ketidakakuratan data kehadiran teknisi lapangan dan pencatatan lembur karena sistem absensi yang ada saat ini hanya terbatas di kantor pusat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem informasi absensi dan penggajian berbasis geofencing guna memvalidasi kehadiran serta mengotomatisasi perhitungan gaji secara akurat. Metode pengembangan yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) dengan teknologi Laravel, Flutter, dan MySQL, serta integrasi face recognition dan mekanisme anti-fake GPS untuk menjamin validitas identitas dan lokasi karyawan. Hasil pengujian menggunakan Black Box Testing menunjukkan bahwa seluruh skenario fungsional sistem berhasil dijalankan dan mampu mengakomodasi validasi absensi di lokasi klien secara real-time. Implementasi sistem ini memberikan transparansi data dan meningkatkan efisiensi pengelolaan SDM bagi perusahaan dengan mobilitas karyawan yang tinggi.digital dalam pengelolaan sumber daya manusia menuntut penggunaan teknologi untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi data. PT. Quanta Teknik Gemilang menghadapi kendala ketidakakuratan data kehadiran teknisi lapangan dan pencatatan lembur karena sistem manual yang ada hanya memungkinkan absensi dilakukan di kantor pusat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi absensi dan penggajian berbasis geofencing untuk memvalidasi kehadiran serta mengotomatisasi perhitungan gaji secara akurat. Metode pengembangan yang digunakan adalah Rapid Application Development (RAD) dengan teknologi framework Laravel, Flutter, dan database MySQL, serta integrasi face recognition dan mekanisme anti-fake GPS untuk menjamin validitas lokasi serta identitas karyawan. Hasil pengujian menggunakan Black Box Testing menunjukkan bahwa sistem berhasil menjalankan seluruh skenario fungsional dan mampu mengakomodasi validasi absensi di lokasi yang ditentukan secara real-time. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan transparansi data dan efisiensi operasional manajemen sumber daya manusia pada perusahaan dengan mobilitas karyawan yang tinggi.
PERANCANGAN WEBGIS PEMETAAN LOKASI LOADING RAMP (RAM) SAWIT DI KABUPATEN MUKOMUKO Ragil Hermawan; Yetman Erwadi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17651

Abstract

Perkembangan teknologi informasi berbasis web memungkinkan pemanfaatan sistem informasi geografis dalam penyajian informasi spasial secara lebih efektif. Permasalahan yang dihadapi petani kelapa sawit adalah keterbatasan informasi mengenai lokasi Loading Ramp (RAM), harga TBS, serta jarak dan rute menuju lokasi RAM, sehingga menyulitkan dalam menentukan lokasi penjualan hasil panen secara efisien. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem WebGIS yang mampu memetakan lokasi Loading Ramp (RAM) kelapa sawit serta menyajikan informasi pendukung secara interaktif berbasis web. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian terapan dengan metode pengembangan sistem Rapid Application Development (RAD), sedangkan perancangan sistem dilakukan menggunakan Data Flow Diagram (DFD) dan Entity Relationship Diagram (ERD), serta pengujian sistem menggunakan metode Blackbox Testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem WebGIS yang dikembangkan mampu menampilkan peta lokasi RAM, informasi harga TBS, serta jarak dan rute secara interaktif, dan berdasarkan hasil pengujian seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan perancangan sehingga sistem dapat dimanfaatkan sebagai media penyajian informasi spasial untuk mendukung pengambilan keputusan petani dan pihak terkait.
IMPLEMENTASI NATURAL LANGUAGE PROCESSING PADA CHATBOT TELEGRAM UNTUK LAYANAN INFORMASI POSYANDU Halida Ery Hardani; Ilham Fannani
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17656

Abstract

Posyandu, yang merupakan singkatan pos pelayanan terpadu, adalah layanan kesehatan yang berbasis masyarakat dan memiliki peran krusial dalam mengawasi kesehatan ibu hamil, bayi dan balita. Seiring dengan perkembangan teknologi informasi, pemanfaatan chatbot sebagai media layanan informasi menjadi penting karena mampu memberikan informasi secara cepat, mudah diakses dan tersedia selama 24 jam. Di Posyandu Dahlia IX penyampaian informasi posyandu masih dilakukan dengan cara tradisional yang dapat menyebabkan penundaan informasi dan pertanyaan yang berulang dari masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang serta menerapkan chatbot informasi Posyandu Dahlia IX melalui platform telegram sebagai sarana layanan informasi otomatis. Chatbot dirancang dengan menggunakan pendekatan Natural Language Processing (NLP) melalui metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Cosine Similarity untuk mengukur tingkat kesamaan antara pertanyaan pengguna dengan basis data pengetahuan. Pengujian sistem dilakukan melalui pengujian Black Box serta pengujian akurasi. Hasil uji coba menunjukkan bahwa chatbot mampu memberikan respons yang tepat terhadap pertanyaan pengguna dengan tingkat ketepatan mencapai 92%, sehingga chatbot mampu mendukung penyampaian informasi Posyandu Dahlia IX secara lebih cepat dan terstruktur.
SISTEM PAKAR DIAGNOSA GANGGUAN KECEMASAN PADA GENERASI Z MENGGUNAKAN METODE HYBRID BERBASIS WEBSITE Gilang Dwi Anggoro; Hindarto Hindarto; Yulian Findawati; Suhendro Busono
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17657

Abstract

Gangguan kecemasan pada generasi Z merupakan permasalahan kesehatan mental yang sering tidak terdeteksi sejak dini akibat keterbatasan akses layanan kesehatan mental. Permasalahan dalam penelitian ini adalah belum tersedianya media diagnosis awal yang mudah diakses dan mampu memberikan tingkat kepastian terhadap gangguan kecemasan secara mandiri. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah mengembangkan sistem pakar berbasis website untuk mendiagnosis gangguan kecemasan pada generasi Z secara dini dengan tingkat keyakinan yang terukur. Metode yang digunakan adalah metode Hybrid dengan mengombinasikan Forward Chaining sebagai penalaran berbasis aturan dan Certainty Factor untuk menghitung tingkat kepastian diagnosis, dengan basis pengetahuan yang diperoleh dari studi literatur dan wawancara psikolog. Sistem diuji menggunakan 20 data responden nyata dengan membandingkan hasil diagnosis sistem dan pakar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat akurasi sebesar 100% dan mampu memberikan diagnosis awal gangguan kecemasan beserta tingkat kepastian yang informatif. Dengan demikian, sistem pakar ini dapat dimanfaatkan sebagai alat bantu deteksi dini gangguan kecemasan yang mudah diakses oleh generasi Z.
PERANCANGAN APLIKASI E-COMMERCE SKINCARE BERBASIS WEBSITE DENGAN MULTI-ROLE USER DAN FITUR LAPORAN KEUANGAN Rizka Maelani Solikhin; Aistina Aliya Zahra; Tina Tina; Nandini Nandini
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17665

Abstract

Pemasaran produk kecantikan yang dilakukan secara offline sering mengalami berbagai kendala, seperti jangkauan pasar yang terbatas, proses transaksi yang masih manual, serta kesulitan dalam pengelolaan data penjualan. Permasalahan tersebut menyebabkan efektivitas operasional menurun dan menghambat toko dalam memperluas jangkauan pasar. Oleh karena itu, diperlukan sistem berbasis website yang mampu memberikan kemudahan akses bagi pelanggan serta membantu pengelolaan data secara terintegrasi dan efisien. Penelitian ini bertujuan merancang aplikasi e-commerce skincare berbasis website pada Toko YPA.CO BEAUTY dengan fitur multi-role user dan laporan keuangan otomatis. Sistem dikembangkan menggunakan metode Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, pengujian, dan penerapan. Pemodelan sistem menggunakan Unified Modeling Language (UML) yang terdiri dari use case diagram, activity diagram, class diagram, dan sequence diagram. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing terhadap 12 fitur utama sistem, seperti login, registrasi, manajemen produk, transaksi, pembayaran, laporan keuangan, dan responsivitas mobile. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fitur sistem berjalan sesuai dengan yang diharapkan dengan tingkat keberhasilan mencapai 100%, sehingga sistem dinilai layak digunakan untuk mendukung aktivitas penjualan dan pengelolaan data toko.
KLASIFIKASI MAHASISWA BERPOTENSI DROP OUT (DO) MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST Mitha Zalina Ramadhany; Lidya Wati
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17666

Abstract

Drop Out mahasiswa merupakan masalah serius yang berdampak pada kualitas lulusan dan reputasi perguruan tinggi. Politeknik Negeri Bengkalis mencatat 198 kasus Drop Out sejak 2023–2024. Penelitian ini bertujuan membangun sistem klasifikasi mahasiswa berpotensi Drop Out ke dalam dua kelas yaitu Drop Out (DO) dan Tidak Drop Out (DO) menggunakan algoritma Random Forest berbasis data akademik dan non-akademik. Metode Rapid Application Development (RAD) digunakan dalam pengembangan sistem dengan dataset 398 mahasiswa dan sembilan atribut: jenis kelamin, lama studi, pelanggaran, IPK, ketidakhadiran, penghasilan orang tua, riwayat cuti dan registrasi, status KIP, serta asal tempat tinggal. Evaluasi model menggunakan 20% data uji (80 data) menghasilkan akurasi 97%, presisi 98%, dan Recall 97%. Fitur Early Warning berhasil mengidentifikasi 49 mahasiswa dari 200 mahasiswa aktif (24%) sebagai berpotensi Drop Out. Hasil ini membuktikan bahwa algoritma Random Forest efektif sebagai sistem klasifikasi berbasis data untuk deteksi dini mahasiswa berpotensi drop out.
IMPLEMENTASI SISTEM SELEKSI MEDIA STEGANOGRAFI BERBASIS KRITERIA TEKNIS UNTUK KEAMANAN INFORMASI DIGITAL Yohanes Dwi Cahyono; Lussiana ETP; Asep Suryanta
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17671

Abstract

Steganografi merupakan teknik menyembunyikan pesan dalam media digital, namun pemilihan media penutup  yang  bersifat subjektif  sering  menurunkan  kualitas dan keberhasilan penyisipan. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem pendukung keputusan untuk membantu pengguna mengevaluasi dan memilih media steganografi berdasarkan kriteria teknis terukur. Sistem menganalisis media penutup menggunakan lima kriteria, yaitu resolusi citra, kapasitas bit, tingkat entropi, variansi noise, dan format file.  Setiap kriteria dinormalisasi  lalu  dikombinasikan melalui metode pembobotan sederhana guna menghasilkan skor  kelayakan  media. Berdasarkan skor tersebut, sistem merekomendasikan jalur penyisipan pesan yang paling sesuai. Untuk menjaga keamanan data,  pesan rahasia dienkripsi menggunakan algoritma AES-256 dan diverifikasi dengan HMAC-SHA256 sebelum proses penyisipan. Pengujian dilakukan pada sekumpulan citra digital berformat lossless. Hasil menunjukkan sistem mampu memberikan rekomendasi media yang selaras dengan karakteristik teknis citra serta menghasilkan media stego dengan kualitas visual baik berdasarkan nilai PSNR dan SSIM. Selain itu, pesan rahasia berhasil diekstraksi kembali dengan tingkat keberhasilan penuh dan integritas data tetap terjaga. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan yang diimplementasikan mampu menstrukturkan dan menstandarkan pemilihan media steganografi sehingga mendukung penerapan keamanan informasi secara praktis.
SISTEM DETEKSI EMISI GAS KENDARAAN BERMOTOR DENGAN ARDUINO UNO DAN SENSOR MQ-135 DAN MQ-7 UNTUK ANALISIS PEMANASAN GLOBAL Muhammad Rizal; Agra Maesa Kusuma; Rahma Rahayu Pebrianti; Ririn Rifani; Syahrur Ramadhani; Yulia Aprilliani
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17667

Abstract

Pencemaran udara akibat emisi kendaraan bermotor merupakan salah satu permasalahan lingkungan yang berdampak pada kesehatan manusia dan peningkatan pemanasan global. Gas bebahaya sepeti Karbon Monoksida (CO), Karbon Dioksida (CO2), Hodrokarbon (HC), dan Nitrogen Oksida (NOX) dihasilkan dari proses pembakaran dan berkontribusi terhadap penurunan kualitas udara. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang mampu memantau kadar emisi gas kendaraan secara efektif dan real-time. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem deteksi emisi gas kendaraan bermotor berbasis mikrokontroler Arduino Uno menggunakan sensor MQ-7 dan MQ-135. Sensor MQ-7 digunakan untuk mendeteksi gas karbon monoksida (CO), sedangkan sensor MQ-135 digunakan untuk mendeteksi gas yang berkaitan dengan kualitas udara seperti CO₂, NH₃, dan NOx. Metode penelitian yang digunakan adalah metode eksperimen dengan melakukan perancangan perangkat keras, pemrograman sistem, serta pengujian langsung pada kendaraan bermotor. Data pembacaan sensor diproses menggunakan metode exponential smoothing dan moving average untuk mengurangi noise pembacaan sensor, kemudian dikonversi ke dalam satuan ppm. Hasil pengujian pada tiga jenis kendaraan yaitu Fazzio, Vario, dan Beat menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi perubahan emisi gas secara real-time dengan respons sensor yang stabil. Nilai emisi tertinggi terjadi pada kondisi kendaraan digas dengan persentase 42,7%, sedangkan nilai terendah terjadi saat kendaraan dalam kondisi mati sebesar 0%. Berdasarkan hasil tersebut, sistem yang dirancang dapat digunakan sebagai alat pemantauan emisi kendaraan yang sederhana, ekonomis, dan efektif.
IMPLEMENTASI YOLOV11 UNTUK DETEKSI GERAKAN SANDI SEMAFOR DENGAN PENDEKATAN POSE ESTIMATION Elvan Nasrul; Asriyanik Asriyanik; Agung Pambudi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i2.17672

Abstract

Sandi semafor merupakan keterampilan komunikasi nonverbal dalam kegiatan kepramukaan yang menyandikan huruf alfabet melalui konfigurasi posisi kedua lengan menggunakan bendera. Evaluasi gerakan semafor yang masih dilakukan secara manual oleh instruktur menyebabkan penilaian cenderung subjektif dan tidak konsisten, terutama pada kondisi pencahayaan dan latar belakang yang bervariasi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi otomatis sandi semafor yang mampu memberikan penilaian lebih objektif serta mempertahankan konsistensi prediksi pada kondisi pencahayaan dan latar belakang yang bervariasi. Sistem dikembangkan menggunakan algoritma YOLOv11s-Pose dengan pendekatan pose estimation, mengacu pada kerangka kerja Microsoft Team Data Science Process (TDSP) yang mencakup tahapan Business Understanding, Data Understanding, Modeling, dan Deployment. Dataset terdiri dari 1.300 citra gabungan data publik dan data primer dengan variasi latar belakang dan intensitas cahaya, dianotasi menggunakan keypoints tubuh bagian atas, dan dilatih selama 150 epoch menggunakan optimizer AdamW. Hasil evaluasi menunjukkan nilai mAP@0.5 sebesar 0,984 dengan precision dan recall mendekati sempurna. Evaluasi melalui confusion matrix juga menunjukkan model mampu membedakan huruf dengan konfigurasi lengan yang mirip. Pengujian pada tiga kondisi visual berbeda membuktikan model tetap stabil dengan skor kepercayaan rata-rata 0,82, termasuk pada kondisi minim cahaya.

Page 427 of 464 | Total Record : 4631

 425   426   427   428   429 

Filter by Year

2017 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 10 No. 4 (2026): JATI Vol. 10 No. 4 Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3 Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2 Vol. 10 No. 1 (2026): JATI Vol. 10 No. 1 Vol. 9 No. 6 (2025): JATI Vol. 9 No. 6 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