Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.674
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik Prosiding Semnastek English Review: Journal of English Education Fountain of Informatics Journal JRSI (Jurnal Rekayasa Sistem dan Industri) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika DIKLUS: Jurnal Pendidikan Luar Sekolah Jurnal Teknoinfo Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer Infoman's: Jurnal Ilmu-Ilmu Manajeman dan Informatika Applied Technology and Computing Science Journal Jurnal Mantik Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian (SNHRP) Jurnal Ilmiah IT CIDA : Diseminasi Teknologi Informasi Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) PELS (Procedia of Engineering and Life Science) SAINTEK Journal of Information System and Application Development Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik
Oddy Virgantara Putra
Universitas Darussalam Gontor
Aerospace Engineering Arts Humanities Automotive Engineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Neuroscience Social Sciences Transportation Other

Published : 42 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 42 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Implementasi Teknik Visualisasi Dinamis pada Augmented Reality untuk Representasi Operasi Vektor Harmini, Triana; Putra, Oddy Virgantara; Prihadian, Hibatullah Agung
Techno.Com Vol. 24 No. 4 (2025): November 2025
Publisher : LPPM Universitas Dian Nuswantoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62411/tc.v24i4.14982

Abstract

Konsep vektor, khususnya terkait arah dan transformasi besaran dalam ruang 3D, menuntut kemampuan visualisasi spasial yang tinggi. Media pembelajaran konvensional dan aplikasi AR statis seringkali memiliki keterbatasan dalam merepresentasikan proses terjadinya operasi vektor secara nyata. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan teknik Visualisasi Vektor Dinamis (Dynamic Vector Visualization) berbasis Augmented Reality (AR) untuk mensimulasikan perilaku vektor secara real-time. Sistem dikembangkan menggunakan engine Unity 3D dengan menerapkan arsitektur Visualisasi Berbasis Status (State-Driven Visualization). Metode ini mengintegrasikan aset adaptif dari Blender (Keyframe Animation) dengan logika kontrol Finite State Machine (FSM) untuk menjamin presisi geometris dan efisiensi komputasi pada perangkat mobile. Validasi dilakukan oleh ahli materi dan media, serta uji usability terhadap 30 mahasiswa. Hasil pengujian menunjukkan bahwa teknik visualisasi dinamis memperoleh skor validasi ahli materi sebesar 86% dan ahli media sebesar 95%. Uji penerimaan pengguna menghasilkan skor System Usability Scale (SUS) sebesar 92,7 yang masuk dalam kategori "Best Imaginable". Temuan ini mengonfirmasi bahwa integrasi mekanisme animasi prosedural dalam lingkungan AR terbukti efektif dalam membantu mahasiswa memvisualisasikan konsep abstrak operasi vektor dibandingkan representasi statis.   Kata Kunci - Augmented Reality; Visualisasi Dinamis; Vektor; Finite State Machine; Unity 3D.
Pengembangan Pengendali Karakter Permainan Menggunakan Suara Real-Time Berbasis Transformer Adrik Fikhtiyaaril Amro; Putra, Oddy Virgantara
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Vol. 15 No. 1 (2025): Prosiding SNST 15 Tahun 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36499/psnst.v15i1.14846

Abstract

Kompleksitas interaksi pada permainan digital modern menuntut skema kendali alternatif untuk meminimalkan beban kognitif pemain. Penelitian ini mengembangkan dan menganalisis sistem pengendali karakter permainan menggunakan suara secara real-time berbasis Deep Learning. Studi ini bertujuan mengevaluasi trade-off performa arsitektur Transformer murni dibandingkan dengan BiLSTM dan Hybrid (BiLSTM-Transformer) saat dilatih dari awal (from-scratch) pada dataset berskala kecil. Kami menerapkan ekstraksi fitur Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) dan evaluasi Stratified 5-Fold Cross-Validation dengan augmentasi noise sintetik. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model Hybrid mencapai rata-rata akurasi tertinggi sebesar 97,53%, mengungguli arsitektur BiLSTM (95,89%) dan Transformer murni (94,81%). Analisis membuktikan bahwa Transformer murni kurang efisien dalam pemanfaatan data pada skala kecil, sedangkan integrasi pemrosesan temporal lokal BiLSTM dan atensi global Transformer pada model Hybrid menghasilkan stabilitas terbaik serta ketahanan (robustness) tinggi terhadap gangguan lingkungan. Meskipun efisiensi komputasi dievaluasi melalui throughput, penelitian ini juga melakukan pengukuran latensi inferensi pada perangkat keras GPU. Hasil eksperimen menunjukkan model Hybrid mencapai akurasi tertinggi 97,53% dengan latensi inferensi rata-rata 2,46 ms (RTF 0,0024), membuktikan kapabilitasnya untuk beroperasi secara real-time dengan jeda perseptual yang minimal. Kata kunci: BiLSTM, , Hybrid Model, MFCC, Pengenalan Suara, Transformer.
PENGEMBANGAN LINGKUNGAN DINAMIS TIGA DIMENSI PADA GAME ENDLESS RUNNER BERBASIS UNITY DENGAN IMPLEMENTASI PERLIN NOISE Fredericco, Alvin; Putra, Oddy Virgantara
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Vol. 15 No. 1 (2025): Prosiding SNST 15 Tahun 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36499/psnst.v15i1.14855

Abstract

Permainan dengan kategori Endless Runner sangat bergantung pada Procedural Content Generation (PCG) untuk menjamin variasi dan kemampuan bermain ulang yang tak terbatas. Studi ini bertujuan untuk merancang sistem lingkungan tiga dimensi (3D) yang adaptif dan efisien pada mesin game Unity. Sistem yang dikembangkan mengintegrasikan Perlin Noise untuk penempatan objek lingkungan dan sistem tile-looping untuk mendaur ulang area permainan secara efisien. Batasan studi ini adalah pada generasi variasi permukaan lingkungan horizontal (sumbu X-Z), dengan fokus pada penggunaan Perlin Noise 3D untuk memvariasikan elevasi (Y-axis). Karakteristik spesifik dari algoritma yang digunakan adalah penyesuaian skala (scale) dan amplitudo (amplitude) yang diatur secara iteratif untuk menghasilkan kontur terrain yang beragam. Hasil uji coba menunjukkan sistem mampu menyajikan lingkungan dinamis dengan variasi tinggi, meminimalisir pola repetisi , dan penggunaan tile-looping terbukti menjaga penggunaan memori tetap stabil dan mencegah penurunan performa. Kata kunci: Endless Runner, Perlin noise, Procedural content generation, Tile-looping, Unity
PENERAPAN WESTCLASS UNTUK ANALISIS SENTIMEN KEBIJAKAN PPN 12% BERBASIS DATA MEDIA SOSIAL X Waliuddin, Muhammad Shidiq; Oddy Virgantara Putra; Triana Harmini; Nurhana Marantika
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Vol. 15 No. 1 (2025): Prosiding SNST 15 Tahun 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36499/psnst.v15i1.14863

Abstract

The increase in Value Added Tax (VAT) to 12% elicited a broad public response on platform X, necessitating sentiment analysis to understand public perception. However, the predominance of unlabeled data makes the supervised learning approach less than optimal. This study applies WeSTClass as a weakly supervised learning method by utilizing seed words and pseudo-documents based on the von Mises–Fisher (vMF) distribution to build initial representations without requiring a large amount of labeled data. The research data consists of 13,962 tweets related to the 12% VAT issue, with 2,980 data points manually labeled by an expert. The pseudo-document generation process resulted in 150 pseudo-documents that enrich the semantic distribution of each sentiment class. A CNN model was used as the main classifier, trained through pre-training and self-training stages based on high-confidence pseudo-labels. The evaluation results showed that CNN provided the best performance with an accuracy of 0.83 and an F1-Macro of 0.72, outperforming BiLSTM and SVM. These findings indicate that the weak supervision approach through WeSTClass is effective in overcoming the limitations of labeled data and improving model stability in social media-based sentiment analysis. Kata kunci: Analisis Sentimen, CNN, PPN 12%, Pseudo-Document, WeSTClass
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI REKAM MEDIS BERBASIS WEB DENGAN METODE MODEL-VIEW-CONTROLLER (MVC) (STUDI KASUS: TEMPAT PRAKTIK MANDIRI BIDAN X) Armyka Tita Silvi; Widya Kurniawan; Oddy Virgantara Putra
Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Vol. 15 No. 1 (2025): Prosiding SNST 15 Tahun 2025
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36499/psnst.v15i1.14866

Abstract

Penelitian ini berfokus pada pengembangan Sistem Informasi Rekam Medis berbasis web guna meningkatkan efisiensi pengelolaan data pada Tempat Praktik Mandiri Bidan (TPMB). Sistem dirancang sebagai pengganti pencatatan manual yang sering menimbulkan kesalahan, dan memperlambat proses pencarian informasi. Pengembangan menggunakan metode waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, perancangan Model-View-Controller (MVC), implementasi dengan Laravel, dan pengujian awal. Sistem menyediakan dua jenis akses, yaitu pasien dan admin. Hasil implementasi awal menunjukkan bahwa tampilan antarmuka dan fitur utama, seperti pendaftaran layanan, pengelolaan data pasien, dan pengisian rekam medis dapat berjalan sesuai rancangan. Namun, beberapa fitur seperti rekam medis dan laporan masih menampilkan data kosong karena belum diterapkan dalam kondisi penggunaan nyata. Secara keseluruhan, sistem ini berpotensi mendukung proses layanan kesehatan menjadi lebih terstrukturv dan mudah diakses meskipun masih membutuhkan pengujian lanjutan.  Kata kunci: rekam medis, sistem informasi, Laravel, Model-View-Controller (MVC).
Klasifikasi Arah Pengendali Karakter Permainan Berbasis Gestur Badan Menggunakan Hybrid Convolutional Neural Network dan Long Short-Term Memory Arsyapradana Fadlanabil Bahri; Oddy Virgantara Putra; Dihin Muriyatmoko
Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik Vol. 2 No. 2 (2025): Desember: Prosiding Seminar Nasional Ilmu Teknik
Publisher : Asosiasi Riset Ilmu Teknik Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61132/prosemnasproit.v2i2.197

Abstract

The increasing sedentary lifestyle in the digital era has the potential to cause various health problems due to lack of physical activity. One approach that can be taken to encourage physical activity is through the use of digital games with body movement-based control mechanisms. This study aims to develop a body gesture-based game character control system using a hybrid Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) model. CNN is used to extract spatial features from each video frame, while LSTM serves to model the temporal relationship between frames so that movement patterns can be recognized sequentially. The research method used refers to the Machine Learning Lifecycle stages, starting from data collection, preprocessing, model development, to implementation in the endless runner game genre. Testing results show that the CNN–LSTM model is capable of classifying body gestures and generating outputs that can be used as commands to control game characters. The implementation of this system enables more natural and interactive game interactions without conventional input devices, and has the potential to encourage players to lead a more active lifestyle.
Pengembangan Game 3D Interaktif Berbasis Unreal Engine sebagai Edukasi Nilai Islami melalui Kisah Kisah yang Terdapat di dalam Al-Qur'an bagi Anak Usia Dini Muhammad Farrell Eagan Fatchan Putra; Aziz Musthafa; Oddy Virgantara Putra
Prosiding Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 1 (2026): Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SAINTEK) ke 5 - Februari 2026
Publisher : DPPM Universitas Pelita Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pendidikan karakter anak usia dini merupakan fondasi penting dalam membentuk generasi yang berakhlak mulia. Namun, metode pembelajaran Islami yang dominan masih bersifat tekstual dan konvensional, sehingga kurang menarik bagi anak-anak yang berada pada fase perkembangan kognitif dan sensorik yang sangat responsif terhadap rangsangan visual dan interaktif. Kisah-kisah dalam Al-Qur’an seperti burung Hud-hud, sapi Nabi Musa, dan semut Nabi Sulaiman mengandung nilai moral dan spiritual yang relevan, tetapi belum banyak disajikan dalam bentuk media yang sesuai dengan minat dan kebutuhan anak. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa game edukasi berbasis teknologi digital dapat meningkatkan motivasi belajar anak, namun penerapan visualisasi 3D interaktif dalam konteks nilai Islami masih sangat terbatas. Untuk menjawab gap tersebut, penelitian ini mengusulkan solusi berupa pengembangan game 3D interaktif berbasis Unreal Engine 5 dengan metode Game Development Life Cycle (GDLC), yang terdiri dari tahapan Inisiasi, pra-produksi, produksi, pengujian, dan rilis. Game ini menyajikan kisah-kisah Qur’ani melalui narasi, animasi, dan kuis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa media ini mampu meningkatkan antusiasme dan pemahaman anak terhadap nilai-nilai Islami. Dengan demikian, penelitian ini menghasilkan media edukatif Islami yang inovatif, ramah anak, dan relevan dengan perkembangan teknologi digital masa kini.
SCHOLAR AI: INNOVATION IN SCHOLARSHIP SELECTION CLUSTERING BASED ELIGIBILITY CLASSIFICATION BASED ON MACHINE LEARNING Tutik Lestari; Achmad Farouq Abdullah; Oddy Virgantara Putra; Onno Widodo Purbo
JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer) Vol. 11 No. 4 (2026): JITK Issue May 2026
Publisher : LPPM Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/jitk.v11i4.7196

Abstract

Scholarship allocation is a crucial process that ensures financial support for students based on academic performance, potential, and financial need. However, the scholarship selection process at Pondok Pesantren Darunnajah has faced challenges in capturing the holistic characteristics of applicants. This research proposes a machine learning model that integrates clustering and predictive techniques to improve the scholarship selection process. The dataset consists of 300 student samples with attributes such as academic scores, tahfidz (Qur'an memorization), family income, and extracurricular activities. These features help determine if a student qualifies for one of three scholarship schemes: Beasiswa Tahfidz, Beasiswa Prestasi, or Beasiswa Ashabunnajah, or if they are deemed "not eligible." The model follows the Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) framework and utilizes machine learning algorithms for classification. To ensure the model's robustness, its performance is evaluated using K-fold cross-validation, with 5-fold validation employed to validate the model's predictions. The results show a high mean validation accuracy of 90.61% and an F1-score of 0.9311, indicating strong generalization capabilities. These findings highlight the model's potential to improve the scholarship allocation process, ensuring scholarships are awarded to the most deserving students based on academic performance, leadership potential, and financial need. Despite its high performance, the study acknowledges limitations such as potential biases in the dataset and challenges in capturing all relevant factors. These issues may affect the overall effectiveness of the model, suggesting room for improvement in addressing the complexity of the selection process.
Penerapan Teknologi Augmented Reality Sebagai Media Pembelajaran Gerakan Semaphore Berbasis Mobile Menggunakan Metode Markerless Triana Harmini; Oddy Virgantara Putra; Muhammad Yusrizal Haq

Publisher :

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i6.10040

Abstract

Abstrak - Gerakan semaphore merupakan salah satu bentuk komunikasi visual yang diajarkan dalam kegiatan ekstrakurikuler pramuka. Namun, dalam praktiknya, pembelajaran semaphore masih dilakukan secara konvensional, sehingga kurang efektif dan kurang menarik bagi peserta didik. Permasalahan lain seperti keterbatasan waktu latihan, minimnya alat bantu, serta kurangnya antusiasme siswa juga menjadi kendala dalam proses pembelajaran. Oleh karena itu, penelitian ini  bertujuan untuk mengembangkan media pembelajaran interaktif berbasis Augmented Reality (AR) menggunakan metode Markerless di akses melalui perangkat android. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan perangkat lunak Software Development Life Cycle (SDLC). Aplikasi yang  memungkinkan pengguna untuk mempelajari gerakan semaphore secara visual dan interaktif dengan hanya mengarahkan kamera ke permukaan datar tanpa perlu marker based. Hasil uji ahli media memperoleh nilai rat-rata 92% dengan kategori “Sangat Baik”. Sedangkan uji ahli materi memperoleh nilai 88% dengan kategori “Sangat Baik”. Selain itu,uji pengguna menghasilkan rata-rata kepuasan 77.4% menunjukkan bahwa aplikasi di terima dengan baik dan efektif sebagai sarana pembelajaran gerakan semaphore. Selain itu, integrasi AR dalam aplikasi ini mendukung pendekatan pembelajaran yang sesuai dengan perkembangan teknologi dan nilai-nilai syariat islam, khususnya dalam menjaga dan mengembangkan akal melalui Pendidikan.Kata kunci : Semaphore; Augmented Reality; Markerless; Software Development Life Cycle; Media Pembelajaran; Abstract - Semaphore movement is a form of visual communication taught in scouting extracurricular activities. However, in practice, semaphore learning is still done conventionally, so it is less effective and less interesting for students. Other problems such as limited practice time, lack of tools, and lack of student enthusiasm also become obstacles in the learning process. Therefore, this study aims to develop interactive learning media based on Augmented Reality (AR) using the Markerless method accessed via Android devices. This study uses the Software Development Life Cycle (SDLC) software development method. The application allows users to learn semaphore movements visually and interactively by simply pointing the camera at a flat surface without the need for marker-based. The results of the media expert test obtained an average value of 92% with the category "Very Good". While the material expert test obtained a value of 88% with the category "Very Good". In addition, the user test resulted in an average satisfaction of 77.4% indicating that the application was well received and effective as a means of learning semaphore movements. In addition, the integration of AR in this application supports a learning approach that is in accordance with technological developments and Islamic sharia values, especially in maintaining and developing reason through education. Keywords: Semaphore; Augmented Reality; Markerless; Software Development Life Cycle; Instructional Media;
Implementasi Algoritma Support Vectore Machine Untuk Klasifikasi Kesehatan Mental Mahasiswa Tingkat Akhir pada Proses Penyusunan Skripsi Berdasarkan Filsafat AL-WUJ?D dalam Islam Widya Kurniawan; Oddy Virgantara Putra; Amelia Utami
Jurnal Ilmiah IT CIDA Vol 11 No 2: Desember 2025
Publisher : STMIK AMIKOM Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55635/jic.v11i2.295

Abstract

Permasalahan kesehatan mental pada mahasiswa tingkat akhir yang sedang mengerjakan skripsi tidak hanya dipicu oleh faktor eksternal namun faktor internal seperti kedekatan terhadap tuhannya, tekanan emosional, pemaknaan diri, serta kemampuan mengelola tuntutan akademik juga perlu diteliti. Penelitian ini bertujuan menganalisis tingkat stres dan kecemasan sebagai indikator kesehatan mental mahasiswa dengan menggunakan pendekatan machine learning untuk menganalisis data. Data diperoleh melalui kuesioner yang dimodifikasi dari Existential Anxiety Questionnaire yang telah divalidasi, mencakup aspek On Human Nature, On Knowledge, On Ethic, On Reality, serta satu aspek tambahan, Nature of God, berdasarkan filsafat al-wujud dalam Islam lalu disebarkan melalui google form dengan jumlah responden 285 mahasiswa. Pemodelan menggunakan SVM dengan menggunakan Stratified K-Fold, sedangkan evaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil menunjukkan bahwa model klasifikasi stres dengan kernel linear mencapai akurasi 93%, sementara model kecemasan dengan kernel linear dan parameter C=10 mencapai akurasi 96%. Temuan juga memperlihatkan bahwa pemicu stres dominan berada pada aspek On Knowledge, sedangkan kecemasan banyak dipengaruhi aspek On Human Nature. Penelitian ini diharapkan menjadi dasar dalam pengembangan program pendampingan psikologis dan akademik untuk meningkatkan kesejahteraan mental mahasiswa tingkat akhir.
Co-Authors Achmad Farouq Abdullah Achmad, Dellyan Adi Darmanto Adrik Fikhtiyaaril Amro Agung Toto Wibowo Ahmad Saroji Amelia Utami Armyka Tita Silvi Arsyapradana Fadlanabil Bahri azis isrofi Aziz Musthafa Dahlan, Muhammad Alwi Dihin Muriatmoko Dihin Muriyatmoko Eko Prasetio Widhi Ema Rachmawaty Faisal Reza Pradana Faisal Reza Pradhana Faishal Reza Pradhana Febri Vicky Allen Fredericco, Alvin Harris Abdillah Faqih Havidz Muhammad Iqbal Hesti Rokhaniyah, Hesti Imam Fauzi Annur Imron Rosyadi Jordan Istiqlal Qalbi Adiba Jumhurul Umami Kukuh Prasetyo Wibowo Kurniawan, Widya Lukman Effendi Lukman Effendi, Lukman Moch. Nasheh Annafii Muhamad Rido Muhamad Taufiq Riza Muhammad Alwi Muhammad Arsyad Maulana Muhammad Fakhruzzaini Muhammad Farrell Eagan Fatchan Putra Muhammad Mishbahul Muflihin Muhammad Nur Muhammad Rizal Muttaqin1 Muhammad Siddiq, Muhammad Muhammad Yusrizal Haq Muhammad Zaim Mustaqim Nero Caesar Suprobo Niken Sylvia Puspitasari Nurhana Marantika Onno Widodo Purbo Pradana, Kelvin Prihadian, Hibatullah Agung Raja Syam Abbas Shagir Reyhan Nafis Ibrahim Shoffin Nahwa Utama Syamsiar, Syamsiar Taufiqurrahman Triana Harmini Trisnaningrum, Niken Tutik Lestari Waliuddin, Muhammad Shidiq Widya Kurniawan Widya Kurniawan Wijaya, Akhmad Trisna Yoke Suryadarma Zsaffa Aulia Putri Prasetyo