cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Bahtiar Imran
Contact Email
bahtiarimranlombok@gmail.com
Phone
+6285337626083
Journal Mail Official
bahtiarimranlombok@gmail.com
Editorial Address
Perumahan Green Asia Blok I2-04, Kecamatan Labuapi, Kabupaten Lombok Barat Nusa Tenggara Barat, Indonesia
Location
Kab. lombok barat,
Nusa tenggara barat
INDONESIA
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi
Published by CV. Ninety Media Publisher
ISSN : 29636191     EISSN : 29642922     DOI : https://doi.org/10.69916
Core Subject : Science,
Computer Science & IT
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi or abbreviated JKBTI is a national journal published by the Ninety Media Publisher since 2022 with E-ISSN : 2964-2922 and P-ISSN : 2963-6191. JKBTI publishes articles on research results in the field of Artificial Intelligence and Information Technology. JKBTI is committed to becoming the best national journal by publishing quality articles in Indonesian and English and becoming the main reference for researchers. All submissions are blind and reviewed by peer reviewers. All papers can be submitted in BAHASA INDONESIA or ENGLISH. Scope : Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning, Data Mining, Big Data, Decision-Making System, Information System, Mobile Application, Data Warehouses, Database, Internet of Thing, Expert System.
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Kecerdasan Buatan
Articles 7 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 2 No. 3 (2023): September 2023" : 7 Documents clear
KLASIFIKASI DIAGNOSA PENYAKIT DIABETES DENGAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB Syahrullah, Syahrullah; Nurwijayanti, Karina
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 3 (2023): September 2023
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v2i3.35

Abstract

Kesehatan orang dapat sangat bervariasi tergantung pada berbagai variabel, seperti susunan genetik atau keadaan hidup mereka. Kekuatan utama yang memungkinkan orang untuk melakukan tugas sehari-hari adalah kesehatan mereka. Diabetes adalah salah satu penyakit yang berubah menjadi mesin pembunuh. Pemeriksaan medis terkait diabetes dapat dilakukan dengan menggunakan temuan pemeriksaan laboratorium dan riwayat gejala medis untuk menentukan diagnosis penyakit. Tenaga kesehatan harus melakukan diagnosis penyakit sejak dini guna menekan angka kematian akibat penyakit Diabetes ini. Diabetes, penyakit bawaan, memiliki berbagai macam manifestasi. Dengan menggunakan pendekatan kerja dan penggunaan metode Naive Bayes, klasifikasi penyakit diabetes dan gejala lain yang ditimbulkannya sebenarnya dapat dilakukan secara otomatis dengan menggunakan bidang ilmu teknologi dan informasi. Temuan pengujian menunjukkan bahwa program ini masih harus ditingkatkan dalam hal gejala diabetes, serta program serupa yang mencakup topik yang lebih luas.
IDENTIFIKASI KEMIRIPAN FOTO ASLI DAN SKETSA MENGGUNAKAN MODEL GENERATIF ADVERSARIAL NETWORK (GANs) Satriawan, Andre; Imran, Bahtiar; Erniwati, Surni
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 3 (2023): September 2023
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v2i3.36

Abstract

Perkembangan seni semakin bertumbuh khususnya dalam bidang seni lukis, pertumbuhan tersebut terlihat dari banyaknya pemula yang mulai belajar melukis secara otodidak diawali dengan belajar membuat sketsa menggunakan metode yang beragam, tetapi masalah umum yang sering dihadapi oleh pemula dalam seni Lukis adalah seringkali sketsa dan foto asli terlihat serupa tetapi tidak tahu seberapa mirip sketsa yang telah dibuat. Penlitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi persentase kemiripan foto asli dan sketsa menggunakan metode diskriminatif dari model Generative Adversarial Networks (GANs) memantkan library atau modul ssim. Diskriminator merupakan CNN yang menerima input gambar berukuran sama atau memiliki dimensi yang sama dan menghasilkan angka yang menyatakan apakah input merupakan gambar yang sama atau memeiliki kemiripan. Untuk mendapatkan persentase kemiripan yang tepat antara dua gambar memanfaatkan Struktural Similarity Index (SSIM) yang telah terlatih pada library scikit-image.
SISTEM INFORMASI PENDATAAN JEMAAT GEREJA KRISTEN JAWA PENARUBAN BERBASIS WEBSITE Prayunda, Vlado; Yani Widiastuti, Rosalina; Lynawati
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 3 (2023): September 2023
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v2i3.47

Abstract

Kristen adalah salah satu agama yang di akui di Indonesia. Gereja adalah tempat berib- adah dan berkumpul umat yang beragama kristen.Tujuan dari penelitian yang dilaksanakan adalah terciptanya Sistem Informasi Pendataan Jemaat Gereja Kristen Jawa Penaruban yang dirancang untuk mempermudah dalam pencarian data jemaat.Metode penelitian meng- gunakan observasi dan wawancara.Pengumpulan data dengan mengamati secara langsung dan dengan cara bertanya jawab dengan tenaga gereja . Sedangkan metode pengembangan sistem menggunakan metode prototype.Hasil dari penelitian ini terciptanya sistem infor- masi pendataan jemaat gereja kristen jawa penaruban berbasis website.bahwa sistem ini da- pat memudahkan dan mempercepat proses pencarian dan pendataan jemaat serta terdapat perbedaan waktu menghitung sebelum dan sesudah menggunakan sistem.Sistem informasi ini juga memberi kemudahan administrasi dalam penyimpanan dan pengolahan data yang digunakan untuk mempermudah pelayanan gereja. Serta mempermudah dalam memberikan laporan-laporan pendataan jemaat untuk meminimalisir kesalahan serta memberikan data dengan benar.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENJUALAN BUNGA BERBASIS WEBSITE MENGGUNAKAN FRAMEWORK CODEIGNITER PADA TOKO LIEZ FLORIST PURWOKERTO Ngguwa, Angelina; Lynawati; Widiastuti, Rosalina Yani
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 3 (2023): September 2023
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v2i3.48

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membuat Rancang Bangun Sistem Informasi Penjualan Bunga Berbasis Website pada Toko Liez Florist Purwokerto. Menggunakan metode pengembangan Sistem Prototype. Dalam pengumpulan data lapangan menggunakan metode observasi, wawancara, dan Kuesioner. Perancangan sistem menggunakan pendekatan Unified Modelling Language (UML) bahasa pemograman PHP dan basis data MySQL. Pengujian sistem menggunakan metode whitebox dan Black Box Testing. Hasil dari penelitian ini yaitu menghasilkan sistem informasi penjualan bunga berbasis website yang bertujuan Mempercepat Proses Penjualan, mempermudah pelanggan dari yang berada di purwokerto atau luar daerah untuk mendapatkan informasi tentang produk serta bertransaksi dengan mudah tanpa harus datang langsung ke Toko Liez Florist.
SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW DALAM BIDANG KECERDASAN BUATAN DAN TEKNOLOGI INFORMASI Cahyaningrum, Yuniana; Rizqi Anshori, Faidz
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 3 (2023): September 2023
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v2i3.49

Abstract

Salah satu yang sedang menjadi tren saat ini adalah kecerdasan buatan yang biasa dikenal dengan Artificial Intelligence (AI). Dalam beberapa tahun terakhir kecerdasan buatan (AI) dan Teknologi Informasi (TI) telah mengalami perkembangan yang begitu pesat. Dua disiplin ilmu ini saling terakait dan berhubungan satu sama lain serta telah menjadi fokus utama penelitian dalam berbagai bidang. Bagaimana mengintegrasikan AI dalam infrastruktur TI yang sudah ada secara efisien dan efektif. Pengembangan alat dan protokol standar untuk integrasi AI, pelatihan SDM yang memahami kedua bidang, dan proses evaluasi yang cermat dari implementasi AI mampu menjadi salah satu alternative solusi dalam mengatasi permasalahan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan tinjauan literatur sistematis untuk mengidentifikasi tren terbaru mengenai AI dan TI serta rumusan arah penelitian ke depan. Metode yang dipergunakan pada penelitian ini adalah Systematic Literatur Review untuk menganalisis artikel ilmiah yang terbit selama tiga tahun terakhir dari tahun 2021-2023. Dari penelitian yang dilakukan diharapkan dapat memberikan pandangan secara komprehensif mengenai tren dan perkembangan terkini dalam bidang kecerdasan buatan dan teknologi informasi serta menjadi panduan bagi penelitian dimasa depan dalam dua bidang ini. Kata kunci: kecerdasan buatan, teknologi informasi, systematic literatur review
CONSTITUTIONAL IMPLICATIONS OF THE USE OF MACHINE LEARNING IN INDONESIA’S SOCIAL ASSISTANCE SELECTION AND DISTRIBUTION SYSTEM Erfan Wahyudi; Wiredarme
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 3 (2023): September 2023
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v2i3.481

Abstract

This study examines the constitutional implications of using machine learning in Indonesia’s social assistance selection and distribution system. The main objective is to analyze how algorithmic decision-making may affect citizens’ constitutional rights to social security, welfare, equality before the law, legal certainty, and protection from discrimination. This research applies a qualitative legal method with normative-juridical and socio-legal approaches. The analysis is based on constitutional provisions, statutory regulations, social welfare data governance, and policy documents related to Indonesia’s social assistance system, particularly DTKS and SIKS-NG. The findings show that machine learning may improve targeting accuracy and administrative efficiency in social assistance distribution. At the same time, it may reproduce or intensify existing problems in welfare data, especially when the system relies on incomplete, outdated, biased, or unevenly collected information. Algorithmic discrimination may occur indirectly through proxy variables such as residence, housing condition, employment status, digital access, and household composition. This study argues that machine learning should be positioned only as a decision-support tool, not as an autonomous decision-maker. Its constitutional legitimacy depends on data quality, explainability, meaningful human oversight, contestability, independent audit, and clear institutional accountability. The contribution of this study lies in framing machine learning-based social assistance as a constitutional issue, not merely as a technical matter of prediction accuracy or administrative efficiency.
STATE DIGITAL SOVEREIGNTY IN THE GOVERNANCE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE WITHIN INDONESIA’S GOVERNMENT SYSTEM Wiredarme
Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 3 (2023): September 2023
Publisher : Ninety Media Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69916/jkbti.v2i3.482

Abstract

This study examines state digital sovereignty in the governance of artificial intelligence within Indonesia’s government system. The main objective is to analyze how the state can maintain effective control over AI infrastructure, public-sector data, and government AI systems while preserving constitutional democracy, citizens’ rights, and public accountability. This research applies a qualitative legal method with normative-juridical, conceptual, and socio-legal approaches. The analysis is based on constitutional principles, statutory regulations, policy documents, and recent scholarly debates on AI governance, digital sovereignty, data sovereignty, and public-sector digital transformation. The findings show that Indonesia has developed important foundations for digital government through the Electronic-Based Government System, One Data Indonesia, the Personal Data Protection Law, and the National Strategy for Artificial Intelligence 2020–2045. Yet these instruments have not fully established a comprehensive framework for sovereign AI governance. The main risks include infrastructure dependency, weak control over public-sector data, vendor dominance, limited algorithmic accountability, and unclear responsibility for AI-based administrative decisions. This study argues that state digital sovereignty in AI governance requires strategic infrastructure control, public-sector data sovereignty, algorithmic accountability, meaningful human authority, and democratic oversight. The contribution of this study lies in framing AI governance not merely as a matter of technological innovation or administrative efficiency, but as a constitutional issue concerning the state’s capacity to govern digital power in the public interest.

Page 1 of 1 | Total Record : 7

 1 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 5 No. 2 (2026): May 2026 Vol. 5 No. 1 (2026): January 2026 Vol. 4 No. 3 (2025): September 2025 Vol. 4 No. 2 (2025): May 2025 Vol. 4 No. 1 (2025): January 2025 Vol. 3 No. 3 (2024): September 2024 Vol. 3 No. 2 (2024): May 2024 Vol. 3 No. 1 (2024): January 2024 Vol. 2 No. 3 (2023): September 2023 Vol. 2 No. 2 (2023): May 2023 Vol. 2 No. 1 (2023): January 2023 Vol. 1 No. 3 (2022): Desember 2022 More Issue