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
 456   457   458   459   460 
KLASIFIKASI GENRE BERDASARKAN DESKRIPSI FILM MENGGUNAKAN TF-IDF DAN SELEKSI FITUR DENGAN XGBOOST Kiven Keita Yosua Damanik; Muhammad Ezar Al Rivan
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.v10i3.18381

Abstract

Perkembangan industri perfilman yang semakin pesat menyebabkan meningkatnya jumlah film yang diproduksi setiap tahunnya sehingga diperlukan sistem pengelolaan informasi yang efektif, salah satunya melalui pengelompokan film berdasarkan genre. Penentuan genre film yang masih banyak dilakukan secara manual cenderung bersifat subjektif, memerlukan waktu yang lama, serta kurang efektif dalam menangani film dengan karakteristik multi-genre. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi genre film secara otomatis berdasarkan deskripsi film berupa sinopsis. Sinopsis film memuat ringkasan alur cerita dan tema yang dapat merepresentasikan karakteristik suatu genre, namun masih berbentuk teks bebas sehingga memerlukan tahapan pengolahan teks agar dapat dianalisis secara komputasional. Metode yang digunakan dalam penelitian ini meliputi preprocessing teks, ekstraksi fitur menggunakan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), seleksi fitur untuk mengurangi dimensi data, serta algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost) dengan pendekatan One-Vs-Rest untuk melakukan klasifikasi multi-genre. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan f1-score. Hasil pengujian menggunakan dataset IMDb Movie Genres mampu menghasilkan akurasi sebesar 87%, serta menunjukkan kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan genre film berdasarkan sinopsis.
KLASIFIKASI TINGKAT KECANDUAN GADGET PADA ANAK-ANAK MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE C5.0 Tamara Blezinky; Fajar Ratnawati
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.v10i3.18383

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang pesat telah meningkatkan intensitas penggunaan gadget pada anak sejak usia dini untuk kebutuhan belajar maupun hiburan. Namun, penggunaan yang berlebihan menimbulkan dampak negatif yang signifikan terhadap perkembangan fisik, psikologis, dan sosial anak, seperti penurunan minat belajar, perubahan suasana hati, hingga berkurangnya interaksi sosial. Permasalahan utama yang dihadapi adalah sulitnya bagi orang tua maupun pihak terkait untuk mendeteksi tingkat kecanduan tersebut secara dini dan objektif tanpa bantuan alat ukur otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem klasifikasi tingkat kecanduan gadget pada anak-anak menggunakan algoritma Decision Tree C5.0. Data yang digunakan mencakup 124 data kuesioner perilaku penggunaan gadget yang diperoleh melalui pengumpulan data primer. Metodologi penelitian meliputi tahap preprocessing data, dilanjutkan dengan permodelan menggunakan algoritma C5.0, serta evaluasi sistem menggunakan confusion matrix multi-class. Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree C5.0 mampu mengklasifikasikan 23 dari 25 data testing secara tepat, sehingga menghasilkan tingkat akurasi keseluruhan yang sangat baik sebesar 92%. Secara lebih spesifik berdasarkan evaluasi confusion matrix multi-class, model menunjukkan performa sempurna pada kategori "Tidak Kecanduan" dengan nilai presisi 100%, recall 100%, dan F1-score 100%. Pada kategori "Kecanduan Ringan", model mencatatkan presisi 100%, recall 66,67%, dan F1-score 80%. Sedangkan pada kategori "Kecanduan Berat", kemampuan identifikasi sangat kuat dengan presisi 86,67%, recall 100%, dan F1-score 93,05%. Dengan hasil tersebut, sistem ini dinilai memiliki performa yang handal dan dapat diimplementasikan sebagai alat bantu bagi orang tua dalam mendeteksi tingkat kecanduan gadget pada anak secara otomatis dan akurat
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI TINGKAT KEDISIPLINAN PEGAWAI PADA SISTEM KEPEGAWAIAN STMIK EL RAHMA YOGYAKARTA Ilhan Manzis; Minarwati Minarwati
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.v10i3.18387

Abstract

Pengelolaan data presensi pada Sistem Kepegawaian STMIK El Rahma Yogyakarta saat ini masih terbatas pada pencatatan administratif sehingga belum mampu menghasilkan informasi analitis terkait kedisiplinan pegawai. Permasalahan tersebut mendorong perlunya pemanfaatan teknik data mining untuk mengelompokkan tingkat kedisiplinan secara objektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma K-Means Clustering dalam mengelompokkan tingkat kedisiplinan pegawai berdasarkan data presensi. Metode yang digunakan mengacu pada tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD), meliputi selection, preprocessing, transformation, data mining, dan evaluation. Data yang diolah berupa persentase pemenuhan jam kerja dan kehadiran selama tiga bulan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data berhasil dikelompokkan menjadi tiga klaster, yaitu kedisiplinan tinggi, sedang, dan rendah. Evaluasi menggunakan Silhouette Score menghasilkan nilai rata-rata sebesar 0,500844 yang menunjukkan kualitas klasterisasi dalam kategori cukup baik. Hasil klasterisasi juga telah diimplementasikan ke dalam sistem sehingga mampu menyajikan informasi kedisiplinan pegawai secara otomatis dan mendukung proses evaluasi kinerja secara lebih efektif. Pengujian sistem menggunakan metode blackbox menunjukkan bahwa seluruh fungsi aplikasi berjalan sesuai dengan yang diharapkan
PENGEMBANGAN E-LEARNING GAMIFIKASI “JOKOLEARN” PADA MATERI CERITA RAKYAT JOKOTOLE ‘ASAL USUL DESA BANCARAN’ UNTUK SISWA SMPN 1 BANGKALAN Yudha Dwi Mahendra; Prita Dellia; Yoharwan Dwi Sudarto; Ahmad Jami'ul Amil
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.v10i3.18384

Abstract

Perkembangan teknologi digital mendorong perlunya inovasi media pembelajaran yang interaktif dan relevan dengan karakteristik siswa. Namun, rendahnya keterlibatan siswa dalam pembelajaran cerita rakyat serta masih terbatasnya media pembelajaran digital berbasis budaya lokal menjadi tantangan dalam meningkatkan literasi digital siswa. Salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah pengembangan e-learning berbasis gamifikasi dengan memanfaatkan konten budaya lokal. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan E-Learning Gamifikasi “JOKOLearn” pada materi cerita rakyat Jokotole “Asal Usul Desa Bancaran” untuk siswa SMPN 1 Bangkalan serta menguji kelayakan sistem yang dikembangkan. Metode penelitian yang digunakan adalah penelitian dan pengembangan (Research and Development) dengan model pengembangan waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, desain sistem, implementasi, verifikasi, dan pemeliharaan. Sistem dikembangkan berbasis website menggunakan framework Django dan dilengkapi elemen gamifikasi serta fitur pendukung pembelajaran. Pengujian sistem dilakukan melalui uji ahli sistem menggunakan metode black box dan uji coba pengguna untuk menilai aspek usability. Hasil uji ahli sistem menunjukkan tingkat kelayakan sebesar 100% sehingga sistem dinyatakan valid. Sementara itu, hasil uji coba pengguna memperoleh persentase usability sebesar 87% dengan kategori sangat layak. Dengan demikian, E-Learning Gamifikasi JOKOLearn dinilai layak digunakan sebagai media pembelajaran untuk mendukung pembelajaran cerita rakyat berbasis budaya lokal di tingkat SMP
SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI SIMPAN PINJAM PADA BKD UNIT KALIGAYAM Hanum Dwi Septiani; Wahyu Krishantoro
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.v10i3.18386

Abstract

Perkembangan teknologi informasi memberikan dampak signifikan terhadap peningkatan efisiensi dalam pengelolaan administrasi khususnya pada lembaga keuangan desa BKD Unit Desa Kaligayam sebagai lembaga simpan pinjam masih menggunakan sistem manual dalam pengelolaan data anggota dan transaksi Kondisi ini menimbulkan berbagai permasalahan seperti risiko kesalahan pencatatan keterlambatan dalam pembuatan laporan serta kesulitan dalam pencarian dan pengelolaan data Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem informasi administrasi simpan pinjam berbasis website guna meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengelolaan data Metode yang digunakan adalah metode waterfall yang meliputi tahapan analisis kebutuhan perancangan sistem implementasi serta pengujian menggunakan metode black box testing Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mengelola data anggota transaksi simpanan dan pinjaman pembayaran online verifikasi pembayaran serta penyajian laporan secara terintegrasi Sistem ini dapat meminimalkan kesalahan pencatatan mempercepat proses administrasi serta mempermudah monitoring dan pengelolaan data sehingga kinerja administrasi menjadi lebih efektif akurat dan terstruktur serta meningkatkan kualitas pelayanan kepada anggota secara keseluruhan Selain itu sistem ini juga memberikan kemudahan dalam akses informasi secara real time bagi pengurus dan anggota sehingga proses pengambilan keputusan dapat dilakukan dengan lebih cepat dan tepat guna mendukung keberlangsungan operasional lembaga secara optimal dan berkelanjutan serta meningkatkan transparansi dan akuntabilitas dalam pengelolaan keuangan desa secara berkelanjutan optimal.
IMPLEMENTASI APLIKASI MONITORING DISTRIBUSI STOK BERBASIS WEBSITE DENGAN NOTIFIKASI WHATSAPP PADA UMKM PEYEK ALMIRA Hafizh Rizqullah; April Lia Hananto; Bayu Priyatna; Elfina Novalia
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.v10i3.18393

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong pelaku UMKM untuk beralih dari sistem manual ke sistem digital guna meningkatkan efisiensi operasional. Pada UMKM Peyek Almira, proses monitoring distribusi stok masih dilakukan secara manual menggunakan buku, sehingga menimbulkan kesulitan dalam pemantauan stok, keterlambatan informasi, serta potensi kesalahan pencatatan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring distribusi stok berbasis website yang terintegrasi dengan notifikasi WhatsApp. Metode yang digunakan adalah Waterfall yang meliputi tahap analisis kebutuhan, perancangan sistem menggunakan UML, implementasi dengan PHP dan MySQL, serta pengujian menggunakan Black Box Testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu membantu pemilik usaha dalam mengelola data produk, reseller, distribusi, dan laporan secara lebih terstruktur dan efisien. Selain itu, sistem menyediakan informasi secara real-time melalui dashboard serta notifikasi otomatis melalui WhatsApp. Berdasarkan hasil pengujian, seluruh fitur sistem berjalan dengan baik sesuai kebutuhan pengguna, sehingga dapat meningkatkan efektivitas, akurasi, dan kemudahan dalam monitoring distribusi stok pada UMKM Peyek Almira.
MODEL HYBRID BERBASIS EDIT DISTANCE, PHONETIC, DAN FUZZY MATCHING DENGAN OPTIMASI BOBOT UNTUK VERIFIKASI NAMA INVOICE Angga Rakhmansyah; Joko Riyanto
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.v10i3.18388

Abstract

Proses verifikasi kesesuaian nama antara faktur dan basis data induk di perusahaan jasa tenaga kerja asing menghadapi tantangan serius akibat keberagaman konvensi penamaan multi-etnis. Ketidakkonsistenan penulisan mulai dari variasi ejaan, perbedaan Romanisasi nama Asia Timur, penggunaan patronimik Melayu, hingga penyisipan informasi tambahan dalam kolom nama menyebabkan proses pencocokan manual menjadi rentan terhadap kesalahan dan tidak efisien secara operasional. Penelitian ini mengembangkan arsitektur Algoritma Pencocokan Nama Multi-Layer untuk mengotomasi proses verifikasi nama pada faktur di PT Fortuna Sada Nioga, sebuah perusahaan jasa legalitas tenaga kerja asing (TKA). Sistem ini memadukan delapan lapisan algoritma pencocokan string untuk menangani variasi nama multi-etnis dari konvensi penamaan Indonesia, Korea, Jepang, dan Tiongkok. Melalui eksperimen grid search terhadap 1,5 juta konfigurasi bobot pada 17.908 pasangan nama, konfigurasi optimal mencapai akurasi, presisi, dan recall 100%. Lapisan Token-based dan Advanced Hybrid masing-masing memperoleh bobot tertinggi (30%), sementara Fuzzy Logic mendapat bobot 0% yang mengindikasikan redundansinya dalam arsitektur ensemble. Sistem Keputusan Tiga Zona (Auto-Pass, Confirmation, Auto-Reject) diterapkan untuk keperluan operasional.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI APLIKASI MOBILE E-COMMERCE SEPATU STUDI KASUS BO MARKET Ahmad Alfian Awaludin; Baenil Huda; Elfina Novalia; Bayu Priyatna
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.v10i3.18396

Abstract

Perkembangan teknologi informasi mendorong perusahaan beralih ke sistem digital untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi operasional. Namun, BO Market sebagai usaha penjualan sepatu masih menggunakan media sosial dan pencatatan manual dalam proses penjualannya, sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan dan kesulitan dalam pengelolaan data. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan aplikasi mobile e-commerce guna membantu proses penjualan pada BO Market agar lebih terstruktur dan efisien. Metode yang digunakan adalah model Waterfall yang meliputi tahapan identifikasi masalah, analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, dan pengujian. Sistem dikembangkan menggunakan React Native sebagai frontend, Laravel sebagai backend, serta MySQL sebagai basis data. Hasil pengujian menggunakan metode Black Box dan White Box menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan yang diharapkan. Selain itu, pengujian menggunakan System Usability Scale (SUS) memperoleh nilai rata-rata sebesar 79,6 yang termasuk dalam kategori baik dan dapat diterima oleh pengguna. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan efektivitas pengelolaan penjualan serta memberikan kemudahan bagi pengguna dalam melakukan transaksi secara online.
ANALISIS KINERJA MODEL VGGISH DENGAN INTEGRASI CONVOLUTIONAL BLCOK ATTENTION MODULE PADA DETEKSI AI-GENERATED VOICE Dominic Naufal Ramadhan Herwanto; Eddy Muntina Dharma; Ni Made Satvika Iswari
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.v10i3.18397

Abstract

Perkembangan teknologi generative AI telah memungkinkan pembuatan audio sintetis yang sangat mirip dengan suara manusia. Fenomena ini menimbulkan tantangan baru, terutama dalam membedakan suara asli dan suara yang dihasilkan oleh AI, yang berpotensi meningkatkan risiko misinformasi, penipuan digital, serta manipulasi opini publik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja model VGGish dalam mendeteksi suara sintetis serta mengevaluasi peningkatan performa melalui integrasi Convolutional Block Attention Module (CBAM). Metode yang digunakan mencakup pemrosesan data audio menggunakan representasi Mel-Spectrogram, pelatihan model VGGish dan VGGish+CBAM, serta evaluasi performa melalui metrik akurasi, confusion matrix, dan ROC-AUC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi CBAM meningkatkan kemampuan model dalam menyoroti fitur akustik penting secara lebih adaptif, sehingga menghasilkan performa klasifikasi yang lebih baik dibandingkan model VGGish standar. Dengan demikian, pendekatan ini berpotensi menjadi solusi efektif dalam deteksi AI-Generated Voice pada berbagai implementasi keamanan digital.
IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK OPTIMASI PELETAKAN BARANG SEWA DI BAYTI ADVENTURE Muhammad Sadad Ulinnuha; Hardian Oktavianto; B. Satria Bakti; Dudi Irawan; Ginanjar Abdurrahman
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.v10i3.18399

Abstract

Bisnis rental outdoor merupakan salah satu jenis usaha yang menyediakan jasa persewaan alat-alat hiking dan camping. Banyaknya variasi dan jumlah perlengkapan yang tersedia menuntut adanya pengolaan tata letak barang yang baik. Namun demikian, beberapa perusahaan rental outdoor seperti Bayti Adventure masih menghadapi kesulitan dalam pengelolaan tata letak baran secara optimal, dimana  pelanggan sering kesulitan menemukan barang yang dibutuhkan sehingga waktu pelayanan menjadi lebih lama. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola penyewaan barang yang sering disewa secara bersamaan dengan menerapkan algoritma FP-Growth dalam menganalisis data transaksi, serta menguji kekuatan aturan asosiasi yang dihasilkan menggunakan lift ratio dan conviction guna mengetahui kekuatan hubungan dan implikasi antar item. Metodologi yang digunakan mengikuti kerangka kerja sistematis yang meliputi pengumpulan data 715 transaksi periode 2024, preprocessing data, serta penerapan algoritma FP-Growth. Analisis dilakukan dengan menetapkan ambang batas minimum support 30% dan minimum confidence 60%. Hasil penelitian menunjukkan adanya tujuh aturan asosiasi yang signifikan, seperti korelasi kuat antara Lampu Tenda (LT) dengan Tenda (T), serta Kompor (K) dengan Gas (G). Temuan ini membuktikan bahwa algoritma FP-Growth efektif dalam mengidentifikasi pola frekuensi tinggi dan memberikan landasan akurat bagi penataan ruang inventaris guna meningkatkan efisiensi operasional layanan di Bayti Adventure.

Page 458 of 464 | Total Record : 4631

 456   457   458   459   460 

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