Search Articles & Publications

Showing 114 articles found for "Artificial"

SKIN DISEASE DETECTION EXPERT SYSTEM USING NAIVE BAYES CLASSIFIER METHOD

Putri, Cici Santika, Sembiring, Muhammad Ardiansyah, Sinaga, Hommy Dorthy Ellyany
Abstract: • Abstract: The skin is an elastic wrapping that protects the body from environmental influences, the skin is the organ that is located on the outside and limits it from the human environment. Skin diseases can be caused… ed by fungi, viruses, germs, animal parasites, bacterial infections and others. To identify skin diseases, we usually have to see a doctor, but we still experience problems in dealing with disease identification. This is sometimes influenced by the community, sometimes they feel embarrassed to consult their skin disease to a doctor because the signs of skin disease have started to appear, consultation fees and drugs are relatively expensive. Current technological developments are able to process knowledge with artificial intelligence techniques. Due to the many symptoms of disease nowadays, it is necessary to make a system application with artificial intelligence that can diagnose skin diseases and provide solutions for skin diseases using one of the methods, namely the Naïve Bayes Classifier. Naïve Bayes is a simple classification algorithm where each attribute is independent and may contribute to the final decision. The goal is to produce an expert system website that helps the general public in diagnosing skin diseases and providing solutions for detected skin diseases. The results of this study concluded that based on the application of skin cancer diagnosis can display the results of skin cancer diagnosis decisions.    Keywords: expert system; naïve bayes; skin disease  Abstrak: Kulit merupakan pembungkus yang elastis yang melindungi tubuh dari pengaruh lingkungan, kulit merupakan organ tubuh yang terletak paling luar dan membatasinya dari lingkungan hidup manusia. Penyakit kulit dapat disebabkan oleh jamur, virus, kuman, parasit hewani, infeksi bakteri dan lain-lain. Mengidentifikasi penyakit kulit biasanya kita harus ke dokter, namun masih mengalami kendala dalam menangani pengidentifikasi penyakit hal itu terkadang dipengarui oleh masyarakat terkadang merasa malu untuk mengkonsultasikan penyakit kulitnya ke dokter karena tanda-tanda penyakit kulit sudah mulai tampak, biaya konsultasi dan obat yang tergolong mahal. Perkembangan teknologi saat ini mampu mengolah pengetahuan dengan teknik kecerdasan buatan. Karena banyaknya gejala penyakit pada masa sekarang ini perlu dibuat aplikasi sistem dengan kecerdasan buatan yang dapat mendiagnosa penyakit kulit dan memberikan solusi dari penyakit kulit dengan salah satu metode yaitu Naïve Bayes Classifier. Naïve bayes merupakan algoritma klasifikasi yang sederhana dimana setiap atribut bersifat berdiri sendiri dan memungkinkan berkontribusi terhadap keputusan akhir. Tujuannya adalah menghasilkan website sistem pakar yang dan membantu masyarakat luas dalam mendiagnosa penyakit kulit dan memberikan solusi dari penyakit kulit yang terdeteksi. Hasil dari penelitian ini menyimpulkan bahwa berdasarkan aplikasi diagnosa penyakit kanker kulit dapat menampilkan hasil keputusan diagnosa penyakit kanker kulit.   Kata kunci: Naïve Bayes; Penyakit Kulit; sistem pakar

MOBILE LEGEND GAME PREDICTION USING MACHINE LEARNING REGRESSION METHOD

Sena, I Gede Wiarta, Emanuel, Andi W. R.
Abstract: Abstract: A research institute explains that with 83.7 million people using the Internet, Indonesia is among the top 20 internet users globally. Various individual or group activities require an internet network, one of… which is playing games, for developments in the gaming sector, especially the MOBA (Massive Online Battle Arena) genre game, is being hotly discussed. There are various kinds of MOBA genre games, one of which is the Mobile Legends game. Many E-Sport Mobile Legends teams, especially in Asia, make this phenomenon a business space to generate large profits. In this study, the researcher recommends a good machine learning algorithm to predict the outcome of Mobile Legends matches. Of the 600 match history data analyzed, this study recommends the Artificial Neural Network (ANN) and Random Forest (RF) algorithms as the right algorithms to predict the outcome of the match. Prediction results from each algorithm can reach 82% and 80% accuracy. These findings can help the E-sports analysis team build their match strategy.             Keywords: artificial neural networ; machine learning; mobile legend; prediction; random forest     Abstrak: Sebuah lembaga penelitian menjelaskan bahwa dengan 83,7 juta penduduk yang menggunakan Internet, Indonesia termasuk di dalam 20 besar pengguna internet secara global. Berbagai aktivitas individu atau kelompok membutuhkan jaringan internet, salah satunya adalah bermain game, untuk perkembangan pada sektor game khususnya game bergenre MOBA (Massive Online Battle Arena) sedang hangat diperbincangkan. Ada berbagai macam game bergenre MOBA, salah satunya game Mobile Legends. Banyak tim E-Sport Mobile Legends khususnya di asia menjadikan fenomena ini sebagai ruang bisnis untuk menghasilkan keuntungnya yang besar. Dalam penelitian ini, peneliti merekomendasikan algoritma pembelajaran mesin yang baik untuk memprediksi hasil pertandingan Mobile Legends. Dari 600 data riwayat pertandingan yang dianalisis, penelitian ini merekomendasikan algoritma Artificial Neural Network (ANN) dan Random Forest (RF) sebagai algoritma yang tepat untuk memprediksi hasil pertandingan. Hasil prediksi dari masing-masing algoritma dapat mencapai 82% dan akurasi 80%. Temuan ini dapat membantu tim analisis E-sports membangun strategi pertandingan mereka.   Kata kunci: artificial neural network; machine learning; mobile legend; prediksi; random forest  

IMPLEMENTASI SISTEM PAKAR PENGENDALIAN INTERNAL PEMBERIAN KREDIT RUMAH MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING

Christy, Tika, Yuma, Febby Madonna, Efendi, Zulfan
Abstract: Abstrak: Tujuan praktis dari kecerdasan buatan adalah membuat komputer lebih bermanfaat bagi manusia. Kecerdasan buatan dapat membantu manusia membuat keputusan, menemukan informasi yang lebih akurat atau membuat komputer… r lebih mudah digunakan dengan tampilan alami untuk membuatnya mudah dimengerti. Pada kenyataannya, sistem permohonan kredit bertujuan untuk memberikan kemudahan serta layanan yang tepat sesuai kebutuhan nasabah, dan juga memberikan suatu pedoman serta syarat-syarat dalam permohonan kredit dengan jelas agar nasabah mengerti bagaimana prosedur dalam mengajukan permohonan kredit. Adapun resiko yang dihadapi dari Bank SUMUT seperti tunggakan kredit atau kredit macet. Oleh karena itu, dibutuhkanlah kecermatan pihak internal bank dalam melakukan analisa. Ini bertujuan untuk mempelajari Sistem Pakar dengan metode Forward Chaining dan masalah untuk mengetahui apakah tindakan yang akan diambil oleh pihak internal dalam memproses pemberian kredit rumah sesuai aturannya.   Kata kunci: kredit; runut maju; sistem pakar     Abstract: The practical goal of artificial intelligence is to make computers more useful to humans. Artificial intelligence can help humans make decisions, find more accurate information or make computers easier to use with natural displays to make them easy to understand. The credit application system aims to provide convenience and appropriate services according to customer needs, and also provides clear guidelines and conditions for credit applications so that customers understand the procedure for applying for credit. The risks faced by Bank SUMUT such as credit arrears or bad loans. Therefore, it takes the accuracy of the bank's internal parties in conducting the analysis. This aims to study the Expert System with the Forward Chaining method and the problem to find out whether the actions that will be taken by internal parties in processing home loans are following the rules.   Keywords: credit; expert system; forward chaining

IMPLEMENTATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK IN PREDICTING BIRTH RATE IN BATAM CITY USING BACKPROPAGATION METHOD

Jufri, Muhammad
Abstract: Abstract: The population growth in Indonesia is increasing rapidly every year, so to help the government control the population growth through family planning programs, especially in the city of Batam. This study explains… s and describes one of the Artificial Terms Network methods, namely Backpropagation, where this method can predict what will happen in the future using data and information in the past. This study aims to predict the birth rate in the city of Batam to help the government with the family planning program. The data used is the annual data on the number of births in the city of Batam in 2016-2020 at The Civil Registry Office. To facilitate the analysis of research data, the data were tested using Matlab R2015b. In this study, the training process was carried out using 3 network architectures, namely 4-10-1, 5-18-1, and 4-43-1. Of these 3 architectures, the best is the 4-43-1 architecture with an accuracy rate of 91% and an MSE value of 0.0012205. The Backpropagation method can predict the amount of population growth in the city of Batam based on existing data in the past.             Keywords: artificial neural network; backpropagation; prediction     Abstrak: Pertumbuhan jumlah penduduk diindonesia yang setiap tahun meningkat dengan pesat, maka untuk membantu pemerintah mengendalikan jumlah pertumbuhan penduduk melalui program keluarga berencana khususnya dikota Batam. Penelitian ini  menjelaskan dan memaparkan tentang salah satu metode Jaringan Syarat Tiruan yaitu Backpropagation, dimana metode ini dapat memprediksi apa yang akan terjadi masa yang akan datang dengan menggunakan data dan informasi dimasa lalu. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat kelahiran di kota Batam sehingga membatu pemerintah untuk perencanaan keluarga berencana. Data yang digunakan yaitu data tahunan jumlah kelahiran di kota Batam pada tahun 2016-2020 pada Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil. Untuk mempermudah analisis data penelitian maka, data diuji menggunakan Matlab R2015b. Pada penelitian ini dilakukan proses pelatihan menggunakan  3 arsitektur jaringan yaitu 4-10-1, 5-18-1, dan 4-43-1. Dari ke-3 arsitektur ini yang terbaik adalah arsitektur 4-43-1 dengan tingkat akurasi sebesar 91% dan nilai MSE 0,0012205. Metode backpropagation mampu memprediksi jumlah pertumbuhan penduduk di kota Batam berdasarkan data yang ada dimasa lalu.   Kata kunci: backpropagation; jaringan syaraf tiruan; prediksi  

PEMBUATAN TEKNOLOGI ROBOTIK DALAM DUNIA MILITER SEBAGAI MEDIA PEMANTAU DAN NEGOSIASI BERBASISKAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Wirawan, Nanda Tommy, Defnizal, Defnizal, Nadia Ernes, Risa
Abstract: Abstract: Negotiations in the release of hostages are the most important way in a rescue mission for hostages. If the officer is wrong in taking action in the negotiation process, the effect that can be caused is the safety… ety threat of both the officer or personnel in charge and the safety of the hostage victims. The reason is the ineffectiveness of communication so that it always results in a shootout to complete the abduction. And the problem is resolved without communication between criminals and personnel. In this case, we designed a negotiating robot equipped with weapons so that the safety and security of the officers would also be a concern in carrying out their duties, both in the task of war against the enemy and in the task of freeing hostages. and officers who are responsible for the safety of the victims being taken hostage. With this military robot, the monitoring can help military members or personnel in negotiating and monitoring without having to sacrifice lives. Keywords: Arduino; FPV; GPS ;Robot; Sensor.     Abstrak: Negosiasi dalam pembebasan sandera merupakan cara terpenting dalam sebuah misi penyelamatan sandera, Jika petugas salah dalam mengambil tindakan dalam proses negosiasi maka efek yang dapat ditimbulkan adalah ancaman keselamatan baik petugas atau personil yang berwajib maupun keselamatan dari pihak korban yang disandera. Penyebabnya adalah tidak efektifnya komuniskasi sehingga  mengakibatkan selalu terjadinya baku tembak untuk menyelesaikan penyandraan tersebut. Dan masalah terselesaikan tanpa ada komunikasi antara penjahat dan personil. Dalam hal tersebut kami merancang sebuah robot negosiasi yang dilengkapi dengan senjata agar keselamatan dan keamanan petugas juga menjadi perhatian dalam menjalankan tugas, baik dalam tugas perang melawan musuh maupun dalam tugas pembebasan sandera.Dalam hal pembebasan sandera perlu dilakukan berbagai cara agar mendapatkan kesepakatan terbaik antara musuh dan petugas yang berwajib guna keselamatan korban yang disandera. Dengan adanya robot militer pemantau  ini dapat membantu  anggota atau personil militer dalam melakukan negosiasi dan pemantauan tanpa harus mengorbankan nyawa.   Kata kunci: Arduino; FPV; GPS; Robot; Sensor.

PREDIKSI MINAT KONSUMEN TERHADAP PRODUK PERUSAHAAN DIRECET SELLING TIANSHI MENGGUNAKAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN)

Samosir, Khairunnisa
Abstract: Abstract: Tiansi is a company that markets health products. This company has difficulty predicting people's interest in products that are in high demand. By knowing precisely the consumer interest in the product, it will… increase sales. The research aims to predict consumer interest in Tiansi products appropriately. The method used is one of the Artificial Neural Network (ANN) techniques, namely Backpropagation with Momentum. The sales data tested were sourced from Stockist 319 Padang. The results of this research that can precisely determine consumer interest are architecture 5-2-1 and 5-3-1. So that this research is very helpful in the procurement of goods to increase the value of sales.   Keywords: Artificial neural network, backpropagation, consumer  interest rates, predictions.     Abstrak: Tiansi merupakan sebuah perusahaan yang memasarkan produk-produk kesehatan. Perusahaan ini mengalami kesulitan dalam memprediksi minat masyarakat terhadap produk yang sangat diminati. Dengan mengetahui dengan tepat minat konsumen terhadap produknya, maka akan dapat meningkatkan penjualan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi minat konsumen terhadap produk Tiansi dengan tepat. Metode yang digunakan salah satu teknik Artificial Neural Network (ANN), yaitu Backpropagation dengan Momentum. Data penjualan yang diuji bersumber dari Stokist 319 Padang. Hasil dari penelitian ini yang dapat dengan tepat menentukan minat konsumen adalah arsitektur 5-2-1 dan 5-3-1. Sehingga penelitian ini sangat membantu sekali dalam pengadaan barang untuk meningkatkan nilai penjualan.   Kata kunci: Jaringan Syaraf Tiruan, Backpropagation, prediksi, minat konsumen, penjualan.

Pemberdayaan Guru Sekolah Dasar melalui Pengembangan Modul Ajar Interaktif Berbasis Artificial Intelligence dengan Pendekatan Deep Learning untuk Meningkatkan Kapasitas Pengajaran Berkelanjutan

Tustiyana Windiyani, Resyi Abdul Gani, Deddy Sofyan S, M.Zainal Arifin, Septiani, Khayla Shafia Abdillah
Abstract: Pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan kompetensi guru sekolah dasar dalam mengembangkan modul ajar interaktif berbasis Artificial Intelligence (AI) dengan pendekatan deep learning guna mendukung kapasitas… apasitas pengajaran berkelanjutan di era Society 5.0. Kegiatan dilaksanakan melalui workshop menggunakan model pengembangan 4D (Define–Design–Develop–Disseminate) yang melibatkan 11 guru SDN Selakopi, Bogor Barat sebagai peserta. Tahap define dilakukan melalui analisis kebutuhan dan literasi AI guru; tahap design berupa perancangan modul ajar berbasis TPACK dan pendekatan deep learning; tahap develop melalui validasi, uji coba workshop, serta evaluasi menggunakan angket skala Likert empat poin; dan tahap disseminate diarahkan pada potensi replikasi program. Hasil evaluasi menunjukkan rata-rata skor kepuasan sebesar 3,72 dengan persentase capaian 93% dalam kategori sangat puas. Skor tertinggi terdapat pada aspek kejelasan materi (3,9), sedangkan skor terendah pada aspek keberlanjutan program (3,4). Temuan ini menunjukkan bahwa workshop efektif meningkatkan literasi AI, kepercayaan diri, dan kemampuan desain pembelajaran guru. Kebaruan penelitian ini terletak pada integrasi pendekatan deep learning dalam desain bahan ajar interaktif berbasis AI melalui model 4D yang sistematis dan kontekstual pada level sekolah dasar. Implikasinya, model pemberdayaan ini berpotensi direplikasi untuk memperkuat pengembangan profesional guru secara berkelanjutan.

The Transition from Conventional Constitutions to Digital Law: Constitutional Law Challenges in the Age of Artificial Intelligence

Septia, Sya’baniatie Ninda
Abstract: The rapid advancement of digital technology and artificial intelligence (AI) in the twenty-first century has fundamentally transformed the structure of modern constitutional governance. Digitalization has reshaped the interactions… teractions between governments and citizens, altered the patterns of political participation, and presented major challenges to constitutional principles. This study aims to analyze the implications of technological development for constitutional law and propose the concept of a digital constitution as an adaptive framework in the AI era. This study employs a normative legal method, using both conceptual and statutory approaches. Legal materials consist of primary, secondary, and tertiary sources, which are analyzed qualitatively and descriptively. The findings reveal that, while digital transformation enhances governmental efficiency and public transparency, it also generates serious risks, including data misuse, digital surveillance, and political disinformation. These dynamics demand a reinterpretation of constitutional norms to protect citizens' digital rights in cyberspace. The concept of a digital constitution is proposed as a normative response that integrates digital rights into constitutional rights and reaffirms the principle of the rule of law within technological governance. To achieve a democratic and just constitutional order, it is crucial to strengthen regulatory frameworks, ensure algorithmic accountability, and foster collaboration among state institutions, civil society, and the private sector. Ultimately, constitutional law must evolve into an adaptive, transparent, and fair system that can address the profound challenges of the digital and AI-driven era.

Innovation And Regulation: Legal Challenges In Indonesia In Responding To The Development Of Generative Artificial Intelligences

Hendri Khuan, Darmawati Darmawati, Meyer Tendean, Dadin Solihin
Abstract: Penelitian ini menganalisis tantangan hukum dalam menyeimbangkan inovasi Generative AI (GenAI) dan kebutuhan regulasi di Indonesia, mengidentifikasi celah regulasi, dampak sektoral, serta merumuskan rekomendasi kebijakan… berbasis prinsip keadilan dan keberlanjutan. Metode: Penelitian menggunakan studi pustaka kualitatif dengan pendekatan deskriptif-analitis.  Studi mengidentifikasi tiga tantangan utama: (1) Regulasi yang tidak adaptif, di mana UU ITE, PDP, dan Hak Cipta gagal mengatur aspek krusial GenAI seperti status hukum output AI, bias algoritma, dan penggunaan data pelatihan; (2) Ambang akuntabilitas yang ambigu, menyulitkan penentuan pihak bertanggung jawab atas konten ilegal atau disinformasi berbasis AI; serta (3) Dampak sektoral tidak terantisipasi, termasuk risiko hallucination di sektor keuangan, plagiarisme pendidikan, dan disrupsi tenaga kerja kreatif. Solusi yang diusulkan mencakup regulasi berbasis risiko, amandemen UU Hak Cipta untuk ciptaan AI, kolaborasi multistakeholder, dan regulatory sandbox untuk inovasi terkendali.

Virtual Teachers And Teaching Robots: Transform Innovation Of The Future Of Learning In The Era Of Artificial Intelligence

Darimis Darimis, Chairul Anwar, Nasril Nasril, Viviana Lisma Lestari, Akhmad Ramli
Abstract: This research aims to analyze the role of virtual teachers and teaching robots as transformative innovations in learning systems in the era of artificial intelligence (AI). With the development of AI technology, this research… earch focuses on how these two technologies can increase learning effectiveness, personalize education, as well as the challenges and opportunities faced in their implementation. The research method used is a literature study with a qualitative approach, collecting and analyzing data from various sources such as journals, articles and reports related to virtual teachers, teaching robots and the application of AI in education. The research results show that virtual teachers and teaching robots are able to provide adaptive solutions in learning, such as 24/7 service, instant feedback, and a more interactive learning experience. However, its implementation still faces obstacles such as emotional limitations, ethical data use, and infrastructure readiness. This study concludes that this innovation has the potential to revolutionize education, as long as it is supported by appropriate policies, improving the quality of technology, and the readiness of human resources. This research provides recommendations for technology developers, educators and policy makers to optimize the use of AI in learning in the future.