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
 432   433   434   435   436 
IMPLEMENTASI QR-CODE SEBAGAI TANDA TANGAN DIGITAL UNTUK OTOMATISASI ADMINISTRASI DI SDN 35 KOTA BENGKULU Surya Ade Saputera; Yuliy Gusnitasari; Helen Anggraini; Aldi Saputra; Miroslav Jaya Aziz; M. Fahri Bagas Prasetia
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.v10i2.17835

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh masih digunakannya tanda tangan manual dalam administrasi surat di SDN 35 Kota Bengkulu yang menyebabkan keterlambatan serta berpotensi menimbulkan pemalsuan dokumen. Permasalahan tersebut mendorong perlunya sistem verifikasi dokumen yang lebih cepat dan aman. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan QR-Code sebagai tanda tangan digital guna mendukung otomatisasi administrasi sekolah. Metode yang digunakan adalah metode deskriptif dengan pendekatan pengembangan sistem yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian sistem. Sistem dikembangkan menggunakan Google Spreadsheet sebagai basis data dan Google Apps Script sebagai backend untuk mengelola data surat, menghasilkan QR-Code secara otomatis, serta menyediakan halaman verifikasi berbasis web. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menyimpan data secara terpusat, menghasilkan QR-Code otomatis, serta memverifikasi keaslian dokumen secara real-time melalui proses pemindaian. Berdasarkan pengujian fungsional, seluruh fitur berjalan sesuai rancangan sehingga sistem dapat meningkatkan efisiensi dan keamanan administrasi sekolah.
ANALISIS POLA PEMBELIAN PELANGGAN DENGAN TEKNIK MARKET BASKET ANALYSIS (MBA) BERBASIS KNOWLEDGE DISCOVERY PADA DATA TRANSAKSI PENJUALAN TOKO BALI AMENITIES Ni Made Meyzia Sabrina Yunika Putri; I Nyoman Yudi Anggara Wijaya; Made Irma Dwiputranti
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.v10i2.17834

Abstract

Pemanfaatan data transaksi penjualan merupakan salah satu pendekatan yang efektif dalam mendukung pengambilan keputusan bisnis pada sektor ritel. Namun, Toko Bali Amenities belum memanfaatkan data transaksi secara optimal dalam penyusunan strategi penataan produk dan promosi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian pelanggan menggunakan teknik Market Basket Analysis (MBA) berbasis Knowledge Discovery in Databases (KDD) dengan algoritma Apriori. Data yang digunakan berupa data transaksi penjualan yang diproses melalui tahapan KDD, meliputi data selection, preprocessing, transformation, data mining, dan data evaluation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi produk Towel dan Pillow memiliki nilai confidence tertinggi sebesar 82% terhadap pembelian Bed Sheet. Selain itu, ditemukan aturan asosiasi lain antara produk Pillow Case dan Bed Sheet berdasarkan hasil perhitungan algoritma Apriori. Pola asosiasi yang diperoleh dapat dimanfaatkan sebagai dasar dalam penataan produk, strategi bundling, serta perencanaan promosi berbasis data guna mendukung pengambilan keputusan bisnis yang lebih efektif.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI DONASI BERBASIS WEB PADA LEMBAGA KEMANUSIAAN INTERNATIONAL NETWORKING FOR HUMANITARIAN Rofi Alwi Yafie; Hersanto Fajri; Safaruddin Hidayat Al-Ikhsan
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.v10i2.17847

Abstract

International Networking for Humanitarian (INH) merupakan lembaga kemanusiaan yang berfokus pada penyaluran bantuan bagi masyarakat Palestina. Proses pengelolaan donasi yang masih dilakukan secara manual menimbulkan berbagai permasalahan, seperti pencatatan yang tidak terstruktur, keterbatasan informasi, serta kurangnya transparansi pelaporan kepada donatur. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem informasi donasi berbasis web guna meningkatkan efisiensi, akuntabilitas, dan transparansi pengelolaan donasi di INH. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Waterfall, yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, serta deployment dan pemeliharaan. Sistem dikembangkan menggunakan React.js dan Next.js untuk menghasilkan antarmuka yang responsif dan interaktif. Fitur utama sistem meliputi pengelolaan program kemanusiaan, pencatatan donasi online dan offline, manajemen data donatur, publikasi berita, serta pelaporan distribusi bantuan. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing untuk memastikan seluruh fungsi berjalan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem informasi donasi berbasis web ini mampu meningkatkan efisiensi pengelolaan data donasi, menyediakan laporan secara real-time, serta mempermudah akses informasi bagi admin dan donatur. Dengan meningkatnya transparansi dan kemudahan akses, sistem ini diharapkan dapat memperkuat kepercayaan publik dan mendukung keberlanjutan program kemanusiaan yang dijalankan oleh INH.
IMPLEMENTASI MODEL EFFICIENTNET-B5 DENGAN TRANSFER LEARNING UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT ROASTING BIJI KOPI BERBASIS CITRA Jody Kalim; Nenden Siti Fatonah; Riya Widayanti; Rahmat Budiarsa
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.v10i2.17848

Abstract

Kopi merupakan komoditas strategis yang berkontribusi besar terhadap perekonomian nasional Indonesia, dengan produksi mencapai 810.000 ton pada tahun 2024. Kualitas produk kopi sangat ditentukan oleh proses roasting yang menghasilkan empat kategori tingkat kematangan dengan karakteristik visual berbeda. Namun, penilaian tingkat roasting secara manual rentan terhadap inkonsistensi akibat ketergantungan pada persepsi visual subjektif operator, sehingga berpotensi menurunkan konsistensi mutu dan daya saing produk kopi di pasar. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi tingkat roasting biji kopi berbasis citra secara otomatis dan objektif menggunakan arsitektur EfficientNet-B5 dengan pendekatan Transfer Learning. Dataset yang digunakan berjumlah 1.600 citra biji kopi dari Kaggle yang terdistribusi seimbang dalam empat kategori, yaitu Green, Light, Medium, dan Dark, dengan pembagian data 60% latih, 15% validasi, dan 25% uji. Model dikembangkan menggunakan bobot awal ImageNet, pembekuan 150 layer awal, optimizer Adam, serta lapisan klasifikasi tambahan yang terdiri atas GlobalAveragePooling2D, BatchNormalization, Dense, dan Dropout. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi pengujian sebesar 98,68% dengan rata-rata Precision, Recall, dan F1-Score sebesar 0,98, mencerminkan kemampuan generalisasi yang tinggi. Eksperimen komparatif membuktikan bahwa Transfer Learning bersifat esensial, karena model tanpa bobot pre-trained mengalami kegagalan konvergensi dengan akurasi hanya 26%. Model juga diintegrasikan ke dalam prototipe aplikasi web berbasis Streamlit untuk inferensi citra secara real-time.
PENGEMBANGAN SISTEM DETEKSI MISROUTE BERDASARKAN VALIDASI PEMINDAIAN PAKET BERDASARKAN WILAYAH KURIR DI INDUSTRI PENGIRIMAN DAN LOGISTIK Rahmat Rahmat; Anita Ratnasari
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.v10i2.17837

Abstract

Industri pengiriman dan logistik menuntut proses distribusi paket yang cepat dan akurat untuk menjaga kualitas layanan. Namun, dalam operasional di Shopee Xpress HUB Penjaringan 4 masih sering terjadi kesalahan rute pengiriman (misroute) akibat tidak adanya validasi otomatis saat proses pemindaian paket berdasarkan wilayah kurir. Permasalahan ini menyebabkan keterlambatan pengiriman, peningkatan beban kerja, serta potensi kerugian operasional. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem validasi pemindaian paket berbasis zona wilayah kurir guna meminimalkan kesalahan distribusi. Metode yang digunakan meliputi analisis kebutuhan menggunakan pendekatan PIECES dan pengembangan sistem dengan metode Agile Software Development. Proses perancangan dilakukan melalui pembuatan desain antarmuka menggunakan Figma, pengembangan backend menggunakan CodeIgniter 4, serta pengujian sistem untuk memastikan fungsionalitas berjalan dengan baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu memberikan validasi zona otomatis, notifikasi kesalahan wilayah, serta pemisahan paket berdasarkan zona kurir secara lebih terstruktur. Sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi kerja serta menurunkan tingkat misroute dalam proses pengiriman paket.
PENERAPAN AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKAN TINGKAT KERUSAKAN BANGUNAN PASCAGEMPA Bagus Haryo Wibowo Kusumo; Agung Teguh Wibowo Almais; Yunifa Miftachul Arif; Muhammad Ainul Yaqin; Ririen Kusumawati
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.v10i2.17851

Abstract

Indonesia merupakan wilayah dengan aktivitas seismik tinggi yang menyebabkan variasi tingkat kerusakan bangunan pascagempa. Permasalahan dalam penelitian ini adalah belum adanya pendekatan berbasis data yang secara sistematis mampu mengelompokkan tingkat kerusakan bangunan berdasarkan parameter numerik gempa bumi. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Agglomerative Hierarchical Clustering untuk mengidentifikasi pola pengelompokan tingkat kerusakan bangunan pascagempa berdasarkan variabel Magnitude, Depth (km), dan Epicenter (km). Data yang digunakan sebanyak 23 kejadian gempa periode April–Mei 2021 dari Pusat Gempa Regional VII BMKG. Tahapan penelitian meliputi preprocessing, normalisasi menggunakan StandardScaler, perhitungan Euclidean Distance, serta proses penggabungan klaster menggunakan Ward Linkage. Evaluasi dilakukan menggunakan Silhouette Score dan didukung validasi eksternal menggunakan data kerusakan bangunan aktual. Hasil penelitian menunjukkan konfigurasi optimal pada dua klaster dengan nilai Silhouette Score sebesar 0,63 yang mengindikasikan struktur klaster kuat dan terpisah dengan baik. Klaster yang terbentuk merepresentasikan dua karakteristik aktivitas seismik berbeda yang berkorelasi dengan variasi tingkat kerusakan bangunan. Dengan demikian, metode Agglomerative Clustering efektif digunakan sebagai pendekatan analitik dalam mendukung mitigasi dan pengambilan keputusan kebencanaan berbasis data.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI POSYANDU PENCATATAN DATA BALITA DAN EDUKASI KESEHATAN BERBASIS WEBSITE: Nurul Fadhilatun Nikmah; Tri Listyorini; Endang Supriyati
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.v10i2.17850

Abstract

Kegiatan pelayanan kesehatan balita di Posyandu Mardirahayu 2 Desa Cangkring Rembang masih menghadapi kendala dalam proses pencatatan data balita, imunisasi, serta pelaporan kegiatan yang dilakukan secara manual. Kondisi tersebut berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan, keterlambatan penyusunan laporan, dan kurang optimalnya penyampaian informasi kepada orang tua balita. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Informasi Posyandu berbasis website guna mendukung pencatatan data, pelaporan kegiatan, serta penyediaan edukasi kesehatan secara lebih efektif. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah System Development Life Cycle (SDLC) dengan model Waterfall. Sistem dikembangkan berbasis website dan dilengkapi dengan fitur pengelolaan data balita, imunisasi, status gizi, jadwal kegiatan, artikel edukasi kesehatan, serta notifikasi WhatsApp kepada orang tua balita. Pengujian sistem dilakukan menggunakan metode Black Box Testing dan analisis PIECES. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berfungsi dengan baik, mudah digunakan, serta mampu meningkatkan efektivitas dan kualitas pelayanan Posyandu.
EVALUASI PERFORMA NAIVE BAYES DAN SVM DALAM MEMPREDIKSI SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI PINTEREST Indri Arianti Wibowo; Uce Indahyanti; Irwan Alnarus Kautsar; Rohman Dijaya
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.v10i2.17860

Abstract

Kemajuan teknologi digital telah mendorong pertumbuhan signifikan dalam penggunaan aplikasi mobile di berbagai kalangan pengguna, termasuk Pinterest yang menghasilkan banyak ulasan pengguna sebagai sumber informasi kepuasan. Meskipun demikian, banyaknya ulasan yang tersedia dalam bentuk teks yang tidak tersusun membuat proses analisis secara manual sulit dilakukan dan berpotensi menimbulkan bias akibat ketidakseimbangan data sentimen. Penelitian ini dilaksanakan guna membandingkan tingkat performa algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dalam pengelompokan sentimen ulasan pengguna aplikasi Pinterest. Metode penelitian meliputi pre-processing, pelabelan, ekstraksi fitur melalui penerapan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), pembagian data 80:20 dan 70:30, serta penerapan Random Oversampling (ROS) dilakukan untuk mengatasi ketidakseimbangan data. Evaluasi diterapkan dengan memanfaatkan confusion matrix melalui metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Temuan penelitian menunjukkan bahwa Support Vector Machine (SVM) pada kondisi data Imbalanced rasio 80:20 memperoleh akurasi global tertinggi sebesar 89,01% dan F1-score 88,71%, sedangkan Naive Bayes dengan Random Oversampling (ROS) rasio 70:30 menghasilkan recall kelas negatif tertinggi sebesar 87,03% dan F1-score 72,68%. Penelitian menegaskan bahwa evaluasi model pada data tidak seimbang perlu menitikberatkan pada performa per kelas, khususnya recall kelas negatif, bukan hanya akurasi global.
PENGUKURAN KUALITAS WEBSITE BADAN PENGELOLA TABUNGAN PERUMAHAN RAKYAT MENGGUNAKAN ISO/IEC 25010 DAN McCALL Angga Pangestika; Ire Puspa Wardhani
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.v10i2.17861

Abstract

Website www.tapera.go.id sebagai portal resmi Badan Pengelola Tabungan Perumahan Rakyat (BP Tapera) berperan penting dalam penyampaian informasi dan layanan kepesertaan kepada masyarakat. Sebagai layanan publik berbasis digital, kualitas website perlu dievaluasi untuk memastikan kesesuaian fungsi, kemudahan penggunaan, dan ketepatan sistem dalam mendukung kebutuhan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas Website www.tapera.go.id menggunakan model ISO/IEC 25010 dan model kualitas McCall. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan pendekatan survei melalui penyebaran kuesioner berbasis skala Likert kepada pengguna website. Variabel yang dianalisis meliputi Functional Suitability dan Interaction Capability berdasarkan ISO/IEC 25010, serta Correctness berdasarkan model McCall. Data diuji menggunakan uji validitas, uji reliabilitas, dan analisis kelayakan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Functional Appropriateness memperoleh nilai 81,1% dan Functional Correctness 84,2% (kategori Baik). Appropriate Recognizability memperoleh 85,5% (Baik), sedangkan Operability 79,9% (Cukup Baik). Pada model McCall, Completeness dan Consistency masing-masing memperoleh 81,3% dan 82,1% (Baik), serta Traceability 74,4% (Cukup Baik). Secara keseluruhan, website dinyatakan layak dan memenuhi standar kualitas perangkat lunak, meskipun masih memerlukan peningkatan pada aspek operability dan traceability guna mendukung kualitas layanan yang lebih optimal dan berkelanjutan.
ANALISIS KOMPARASI METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN LONG-SHORT TERM MEMORY (LSTM) BERBASIS GREY WOLF OPTIMIZER (GWO) UNTUK ANALISIS SENTIMEN KOPERASI DESA MERAH PUTIH Eva Rodhiyatun Ningsih; Virgania Sari
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.v10i2.17864

Abstract

Program Koperasi Desa Merah Putih merupakan kebijakan strategis pemerintah dalam memperkuat perekonomian desa yang memunculkan beragam opini publik di media sosial, khususnya YouTube. Banyaknya komentar masyarakat menghasilkan data teks yang besar sehingga diperlukan metode analisis sentimen yang mampu mengklasifikasikan opini secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja metode Support Vector Machine (SVM) dan Long Short-Term Memory (LSTM) yang dioptimasi menggunakan Grey Wolf Optimizer (GWO) dalam mengidentifikasi sentimen komentar YouTube terkait program tersebut. Dataset yang digunakan sebanyak 7.727 komentar yang diklasifikasikan ke dalam sentimen positif dan negatif. Tahapan penelitian meliputi preprocessing, labelling, feature extraction menggunakan TF-IDF dan Word2Vec, pembagian dataset, serta validasi model dengan Stratified K-Fold Cross Validation (5-fold). Optimasi parameter dilakukan menggunakan GWO untuk memperoleh kinerja model yang optimal. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode LSTM-GWO memberikan kinerja terbaik dengan accuracy 89,33%, precision 89,35%, recall 89,33%, dan F1-score 89,32%, sehingga metode ini dinilai lebih efektif dan stabil dalam merepresentasikan opini publik terhadap Program Koperasi Desa Merah Putih di platform YouTube.

Page 434 of 464 | Total Record : 4631

 432   433   434   435   436 

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