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
 452   453   454   455   456 
ANALISIS POLA PEMBELIAN KONSUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK OPTIMASI PENATAAN PRODUK PADA TOKO SNACK BAROKAH Halim Kharis; Risqiati Risqiati; Arief Soma Darmawan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18323

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong pemanfaatan data transaksi penjualan sebagai dasar pengambilan keputusan bisnis, khususnya dalam memahami pola pembelian konsumen. Namun, pada Toko Snack Barokah, data transaksi penjualan masih belum dimanfaatkan secara optimal untuk mendukung penataan produk. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian konsumen menggunakan algoritma Apriori serta memberikan rekomendasi optimasi penataan produk berdasarkan hasil analisis tersebut. Metode yang digunakan adalah data mining dengan teknik association rule mining, melalui tahapan pengumpulan data transaksi, preprocessing, transformasi data, dan penerapan algoritma Apriori. Data yang digunakan terdiri dari 50 data transaksi penjualan yang dikumpulkan dari catatan penjualan harian Toko Snack Barokah. Algoritma Apriori diterapkan dengan nilai minimum support sebesar 0,2 dan minimum confidence sebesar 0,5. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produk Nabati, Roti, dan Teh Botol merupakan produk yang sering dibeli baik secara individu maupun dalam kombinasi. Aturan asosiasi Roti → Nabati memiliki nilai confidence tertinggi sebesar 0,78 dan nilai lift sebesar 2,18, yang menunjukkan adanya hubungan pembelian yang kuat antar produk. Berdasarkan hasil tersebut, direkomendasikan agar produk-produk yang memiliki keterkaitan tinggi ditempatkan berdekatan dalam rak penjualan guna meningkatkan kenyamanan berbelanja dan mendorong pembelian tambahan (cross-selling).
RANCANG BANGUN SISTEM BUKU TAMU PELAYANAN PUBLIK DI BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN BOGOR BERBASIS WEB Yeri Wardani; Berlina Wulandari; Safaruddin Hidayat
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.v10i2.18324

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh kebutuhan peningkatan kualitas pelayanan publik di Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Bogor, khususnya dalam pencatatan kunjungan pada layanan Pelayanan Statistik Terpadu (PST) yang masih menggunakan Google Form dan rekap manual sehingga kurang interaktif dan sulit dianalisis. Permasalahan tersebut berdampak pada rendahnya efisiensi pengelolaan data serta kurang optimalnya evaluasi pelayanan. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem buku tamu digital berbasis web yang terintegrasi dan interaktif. Metode pengembangan yang digunakan adalah Waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dikembangkan menggunakan ReactJS dan Tailwind CSS pada sisi frontend serta Laravel pada sisi backend. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan efisiensi pencatatan kunjungan, pengelolaan antrian, absensi petugas, serta pengumpulan feedback pengunjung. Selain itu, sistem menghasilkan laporan statistik yang mendukung evaluasi pelayanan publik.
ANALISIS TINGKAT KEPUASAN PENGGUNA LAYANAN IT HELPDESK BERDASARKAN PIECES FRAMEWORK DI PT. GALASOLUSI DINAMINDO KREATIFDATA Aji Zuhair; Ahmad Al Kaafi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18325

Abstract

Layanan IT Helpdesk di PT. Galasolusi Dinamindo Kreatifdata masih dijalankan secara manual tanpa dukungan sistem ticketing terintegrasi, di mana proses pelaporan gangguan, pencatatan insiden, pemantauan progres penyelesaian, serta komunikasi antara pengguna dan staf IT masih dilakukan melalui media komunikasi seperti email, aplikasi pesan instan seperti whatsapp, dan komunikasi langsung antarpegawai. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kepuasan pengguna terhadap layanan IT Helpdesk menggunakan PIECES Framework yang mencakup variabel Performance, Information, Economy, Control and Security, Efficiency, dan Service. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan melibatkan 100 responden pengguna internal melalui kuesioner skala Likert. Analisis data dilakukan dengan perhitungan nilai rata-rata dan kategorisasi tingkat kepuasan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh variabel berada pada kategori “Puas” dengan nilai rata-rata Performance 3,47; Information 3,535; Economy 3,535; Control and Security 3,6025; Efficiency 3,51; dan Service 3,56. Nilai rata-rata keseluruhan sebesar 3,53 mengindikasikan bahwa layanan telah memenuhi kebutuhan pengguna, namun masih memerlukan prioritas perbaikan pada aspek dengan skor terendah untuk meningkatkan efektivitas layanan secara berkelanjutan
PENGARUH BENDING FIBER OPTIK SINGLE CORE PADA SUDUT Dzakwan Zaki; A.R. Walad Mahfuzhi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18326

Abstract

Perkembangan infrastruktur jaringan Fiber to The Home (FTTH) di Indonesia semakin masif, namun instalasi kabel serat optik di lapangan sering menghadapi kondisi tekukan (bending) akibat keterbatasan ruang dan jalur pemasangan. Kondisi tersebut berpotensi menyebabkan kehilangan daya optik (bending loss) yang berdampak pada penurunan kualitas transmisi dan layanan internet pelanggan. Studi ini menganalisis efek pembengkokan pada serat optik inti tunggal terhadap redaman sinyal dan kualitas transmisi. Fokus utama adalah mengukur dan membandingkan nilai bending loss serta degradasi throughput akibat variasi sudut tekukan pada tiga merek kabel precon drop cable, dengan pengujian pada panjang gelombang 1550 nm. Pendekatan eksperimental dilakukan pada tiga merek kabel (Onolink GJYXCH-1B6A2, Spectra G657A1, Tarmoc TPC-PC-1C3S) menggunakan Optical Power Meter dan ONT GPON pada sudut tekukan 15°, 30°, 45°, 60°, dan 90°. Hasil menunjukkan semua kabel berada dalam kategori kehilangan lentur baik (≤0,5 dB) sesuai standar ITU-T G.657. Onolink konsisten menghasilkan nilai negatif (-0,08 hingga -0,22 dB) yang mengindikasikan kualitas produksi melebihi spesifikasi baseline. Spectra sensitif pada sudut kecil dengan nilai 0,14 dB pada 15°, menurun hingga -0,07 dB pada 90°. Tarmoc stabil mendekati nol (0,03 dB pada 15°, -0,04 dB pada 90°). Degradasi throughput minimal (0,59–1,03%) dengan daya ONT Rx dalam kisaran aman (-28,54 hingga -30 dBm). Terdapat korelasi linier antara kehilangan lentur fisik dan kinerja aplikasi. Temuan ini memberikan rekomendasi praktis instalasi FTTH dengan toleransi tekukan hingga 90°, serta berkontribusi pada optimalisasi jaringan serat optik di lingkungan perkotaan Indonesia.
PERBANDINGAN METODE RANDOM FOREST DAN NAIVE BAYES DALAM KLASIFIKASI PREFERENSI DESTINASI WISATA BERBASIS ALAM Feriantano Sundang Pranata; Indra Saputra
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18328

Abstract

Prediksi preferensi wisatawan pada destinasi berbasis alam merupakan isu penting dalam analitik pariwisata karena perbedaan minat pengunjung memengaruhi segmentasi, promosi, perencanaan layanan, dan pengembangan destinasi. Tantangan utama penelitian ini adalah menentukan model klasifikasi yang mampu merepresentasikan pola preferensi wisatawan secara akurat. Penelitian ini membandingkan Random Forest dan Naive Bayes untuk mengklasifikasikan preferensi wisatawan terhadap destinasi pegunungan dan pantai. Perbandingan kedua metode diperlukan karena data preferensi wisatawan memuat atribut demografis dan perilaku yang berpotensi membentuk pola klasifikasi berbeda, sehingga perlu diuji menggunakan algoritma dengan karakteristik pembelajaran yang berbeda. Random Forest dipilih karena mampu menangkap interaksi fitur kompleks melalui mekanisme ensemble berbasis decision tree, sedangkan Naive Bayes digunakan sebagai pembanding karena sederhana, efisien, dan relevan sebagai baseline probabilistik dalam tugas klasifikasi. Penelitian ini menggunakan desain kuantitatif berbasis machine learning dengan dataset Mountains vs. Beaches Preferences dari Kaggle. Tahapan penelitian meliputi eksplorasi data, praproses, pembangunan model, dan evaluasi komparatif. Data dibagi dengan proporsi 80:20. Evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix serta metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan Random Forest unggul atas Naive Bayes pada seluruh metrik. Random Forest memperoleh akurasi 0,994596, presisi 0,994626, recall 0,994596, dan F1-score 0,994604, sedangkan Naive Bayes memperoleh akurasi 0,919226, presisi 0,930133, recall 0,919226, dan F1-score 0,921664. Temuan ini menunjukkan bahwa Random Forest lebih sesuai untuk dataset yang dianalisis dan machine learning dapat mendukung pengambilan keputusan manajerial dalam pengelolaan destinasi wisata alam
ANALISIS DISTRIBUSI LAND SURFACE TEMPERATURE (LST) TAHUN 2025 MENGGUNAKAN GOOGLE EARTH ENGINE DI KABUPATEN JEPARA Muhammad Nurul Huda; Rafi Sulthan Rizqullah; Azril Chairil; Denisa Aulia Pratiwi; Aulia Amatullah; Isha Pure; Maulana Prasetiya Aji; Listyo Yudha Irawan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18327

Abstract

Peningkatan suhu permukaan bumi menjadi salah satu isu lingkungan yang semakin sering dikaji seiring pertumbuhan kawasan terbangun serta perubahan penggunaan lahan. Permukaan seperti beton, aspal, dan atap bangunan menyerap dan menyimpan panas lebih besar dibandingkan vegetasi sehingga mempengaruhi variasi suhu permukaan suatu wilayah. Keterbatasan cakupan pengamatan langsung mendorong penggunaan penginderaan jauh dalam kajian Land Surface Temperature (LST). Kabupaten Jepara merupakan wilayah pesisir di Provinsi Jawa Tengah dengan variasi kondisi fisik berupa kawasan pesisir, dataran rendah, serta perbukitan lereng Gunung Muria yang menunjukkan perbedaan karakter suhu permukaan antarwilayah. Penelitian ini bertujuan menganalisis distribusi spasial LST tahun 2025 di Kabupaten Jepara. Periode 2025 dipilih untuk memperbarui data kondisi termal wilayah yang pada kajian sebelumnya hanya mencakup hingga tahun 2020. Analisis dilakukan menggunakan Google Earth Engine yang dipilih karena kemampuannya memproses citra satelit skala besar secara efisien melalui infrastruktur komputasi awan tanpa kebutuhan penyimpanan lokal. Pengolahan citra Landsat 8 Collection 2 Tier 1 periode Januari–Desember 2025 meliputi penyaringan piksel awan menggunakan kanal QA_PIXEL, konversi digital number Band 10 menjadi radiansi spektral, perhitungan brightness temperature menggunakan konstanta kalibrasi sensor, dan konversi ke derajat Celcius. Hasil dikompositkan menggunakan mean composite dan diklasifikasikan ke dalam beberapa kelas suhu. Nilai LST berada pada kisaran kurang dari 20°C hingga sekitar 30–32°C. Suhu tinggi tersebar pada wilayah pesisir seperti Kecamatan Kedung, Tahunan, Jepara, Bangsri, Keling, dan Donorojo yang didominasi permukiman serta aktivitas ekonomi, sedangkan suhu lebih rendah terdapat pada wilayah perbukitan seperti Kecamatan Batealit, Mayong, dan Nalumsari yang memiliki tutupan vegetasi lebih luas serta elevasi lebih tinggi.
ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA APRIORI DAN FP-GROWTH DALAM MENEMUKAN POLA PENGGUNAAN AI YANG BERPOTENSI MENYEBABKAN BRAINROT Ayu Cahya Ningrum; Ali Nur Ikhsan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18332

Abstract

Pesatnya integrasi Artificial Intelligence (AI) dalam aktivitas akademik memicu risiko degradasi kognitif atau brainrot akibat ketergantungan digital yang ekstrem. Penelitian ini mengevaluasi performa algoritma Apriori dan FP-Growth dalam mengekstraksi pola penggunaan AI yang berdampak pada penurunan daya kritis mahasiswa. Data diperoleh dari 110 responden melalui instrumen tervalidasi dengan Cronbach’s Alpha 0,931. Hasil pengujian pada minimum support 0,2 dan confidence 0,6 menunjukkan kedua algoritma menghasilkan 76 itemset dan 134 aturan. Dari aspek efisiensi, Apriori unggul dengan waktu eksekusi 0,0072 detik, lebih cepat dibanding FP-Growth 0,0528 detik. Pengujian beban pada support 0,05 memicu lonjakan 8.128 itemset, dimana Apriori bekerja 53,8 kali lebih cepat (0,2021 detik) dibandingkan FP-Growth (10,8814 detik) Melalui analisis association rule, ditemukan bahwa jalur pemicu utama brainrot adalah kombinasi Ketenangan Emosional (P9) dan Generalisasi Tugas (P4) yang bermuara pada Degradasi Berpikir Kritis (P20) dengan nilai Lift Ratio 1,57. Temuan tambahan menunjukkan bahwa perilaku Substitusi Referensi (P5), atau kecenderungan mengganti literatur ilmiah dengan AI, menjadi faktor pengunci yang mempercepat penurunan ketajaman analisis mandiri. Penelitian ini berkontribusi empiris bagi institusi dalam merumuskan kebijakan literasi AI guna menjaga integritas intelektual mahasiswa di era transformasi digital
INTEGRASI WHATSAPP GATEWAY PADA SISTEM MONITORING PERKEMBANGAN BELAJAR ANAK AHE BERBASIS WEB: Wilujeng Amelia; Nur Khafidhoh; M. Anshori Aris Widya
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18331

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong lembaga pendidikan untuk memanfaatkan sistem digital dalam meningkatkan kualitas layanan, termasuk dalam monitoring perkembangan belajar anak. Bimbel AHE Megaluh masih menggunakan pencatatan manual melalui kartu prestasi sehingga berisiko terjadi kesalahan pencatatan, kehilangan data, serta keterlambatan penyampaian informasi kepada orang tua. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Informasi Monitoring Capaian Perkembangan Belajar Anak berbasis web yang terintegrasi dengan WhatsApp Gateway guna meningkatkan efisiensi dan akurasi pengelolaan data serta memperkuat komunikasi antara guru dan orang tua. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara, observasi, dan studi dokumentasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu membantu guru dalam mencatat dan mengelola perkembangan belajar anak secara digital, menyediakan visualisasi grafik perkembangan, serta mengirimkan notifikasi otomatis kepada orang tua melalui WhatsApp. Berdasarkan pengujian Black Box Testing, seluruh fungsi sistem berjalan dengan tingkat keberhasilan sebesar 100%. Selain itu, hasil uji coba pengguna terhadap 37 responden menunjukkan tingkat kepuasan pengguna sebesar 95%, sehingga sistem dinilai mampu meningkatkan efektivitas monitoring perkembangan belajar anak di Bimbel AHE Megaluh
ANALISIS USABILITY PADA WEBSITE SITAM DENGAN METODE SUMI (SOFTWARE USABILITY MEASUREMENT INVENTORY) Desi Deria Girace Gebrila; Nova Noor Kamala Sari; Felicia Sylviana
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18333

Abstract

Pengembangan SITAM (Sistem Informasi Tugas Akhir Mahasiswa) di Universitas Palangka Raya bertujuan untuk meningkatkan efisiensi layanan akademik dan bimbingan bagi Jurusan Teknik Informatika. Namun, dalam penggunaanya ditemukan beberapa kendala operasional seperti kesulitan pengguna awal dalam memahami sistem, tata letak menu yang kurang intuitif, serta tidak adanya buku panduan yang tercantum pada antarmuka website. Sehingga permasalahan terkait kepuasan pengguna yang memerlukan evaluasi mendalam terhadap antarmuka sistem. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan menganalisis usability SITAM dan memberikan rekomendasi desain user interface (UI) yang lebih efektif. Metode yang digunakan adalah SUMI (Software Usability Measurement Inventory) dengan melibatkan 120 responden (mahasiswa, dosen, dan admin). Hasil analisis SUMI menunjukkan perlunya perbaikan aspek learnability pada halaman mahasiswa, serta aspek affect, helpfulness, dan control pada halaman dosen dan admin. Setelah dilakukan perancangan ulang berdasarkan saran pengguna, pengujian menggunakan metode SUS (System Usability Scale) menghasilkan skor 79,28 (Good) untuk mahasiswa, 71,04 (Good) untuk dosen, dan 55 (OK) untuk admin. Secara keseluruhan, menunjukkan peningkatan usability berdasarkan hasil pengujian SUS terhadap rancangan rekomendasi desain user interface website SITAM.
PENERAPAN DETEKSI ANOMALI MENGGUNAKAN MODEL ISOLATION FOREST UNTUK ANALISIS FRAUD PADA TRANSAKSI KEUANGAN AKUNTANSI Fadlillah Mukti Ayudewi; Ula Restu Rafifah
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 10 No. 3 (2026): JATI Vol. 10 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v10i3.18334

Abstract

Kecurangan dalam transaksi keuangan menjadi permasalahan yang dapat menimbulkan kerugian finansial serta menurunkan kepercayaan terhadap sistem keuangan. Seiring meningkatnya volume dan kompleksitas transaksi digital, metode deteksi fraud konvensional menjadi kurang efektif. Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah bagaimana mendeteksi transaksi fraud pada dataset yang tidak seimbang serta mengidentifikasi anomali tanpa bergantung pada data berlabel yang terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Isolation Forest sebagai metode anomaly detection dalam mendeteksi transaksi yang berpotensi sebagai fraud. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan dan preprocessing dataset Credit Card Fraud Detection, pembagian data training dan testing, penerapan model Isolation Forest, serta evaluasi menggunakan confusion matrix, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memiliki performa sangat baik dalam mengenali transaksi normal dengan precision dan recall mendekati 1,00. Namun, pada kelas fraud diperoleh precision sebesar 0,46, recall sebesar 0,29, dan F1-score sebesar 0,35, yang menunjukkan keterbatasan model akibat ketidakseimbangan dataset. Meskipun demikian, Isolation Forest memiliki potensi sebagai metode awal dalam mendeteksi anomali pada transaksi keuangan.

Page 454 of 464 | Total Record : 4631

 452   453   454   455   456 

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