Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.87
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI JuSiTik : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Komunikasi Informatics and Enginering Dedication Jurnal Teknologi Sistem Informasi Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Digital Transformation Technology (Digitech) Buletin Ilmiah Informatika Teknologi MDP Student Conference El-Mujtama: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Sistem Informasi, Manajemen dan Teknologi Informasi MURAKOM
Dorie P. Kesuma
Universitas Multi Data Palembang
Religion Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 28 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 28 Documents
Search

 1   2   3 
Implementasi Instrumen MAILS (Meta AI Literacy Scale) Untuk Pengukuran Tingkat Literasi AI Pada Mahasiswa Ilmu Komputer P. Kesuma, Dorie; Amelia Fransen, Lisa
Jurnal Sistem Informasi, Manajemen dan Teknologi Informasi Vol. 3 No. 1 (2025): Januari
Publisher : STMIK Palangkaraya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33020/jsimtek.v3i1.811

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat literasi kecerdasan buatan (AI Literacy) di kalangan mahasiswa. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan adalah metode deskriptif kuantitatif dengan proses pengumpulan data menggunakan kuesioner skala Likert 5 poin yang disebarkan kepada 113 mahasiswa. Kuesioner yang digunakan menggunakan referensi dari instrumen MAILS atau Meta AI Literacy Scale yang memiliki 34 item pernyataan yang dibagi menjadi 4 dimensi pengukuran, yaitu AI Literacy (AIL), Create AI (CAI), AI Self-Efficacy (AISE), dan AI Self-Competency (AISC). Dari hasil pengukuran yang dilakukan menunjukkan jika sebagian besar responden memiliki tingkat literasi AI yang cukup baik, khususnya pada dimensi AIL, AISE, dan AISC yang mencerminkan bahwa pada responden telah memiliki tingkat pemahaman konseptual dan kepercayaan diri dalam menggunakan teknologi AI. Namun, untuk dimensi CAI yang berfokus pada kemampuan teknis, hasil pengukuran menunjukkan nilai yang rendah dibandingkan ketiga dimensi lainnya yang mengindikasikan bahwa para responden memiliki kelemahan yang cukup siginifikan dalam hal kemampuan teknis yang berkaitan dengan pengembangan AI. Penelitian ini menunjukkan bahwa meskipun mahasiswa memiliki kemampuan konseptual yang baik terkait teknologi AI, namun di lain sisi, mereka belum memiliki kemampuan teknis yang cukup memadai jika dikaitkan dengan kemampuan teknis di bidang AI. Hasil dari penelitian ini dapat menjadi rekomendasi bagi perguruan tinggi untuk membuat kebijakan-kebijakan tertentu yang dapat meningkatkan dan memperdalam kemampuan teknis dari para mahasiswa di bidang teknologi AI dengan tetap memperkuat kemampuan konseptual di bidang AI yang sudah mereka miliki.
Meningkatkan Pembelajaran dengan AI (Artificial Intelligence) dan VR (Virtual Reality) dalam Dunia Pendidikan Lie, Nelsen; Wang, Cyndi Claudia; Kesuma, Dorie Pandora
El-Mujtama: Jurnal Pengabdian Masyarakat  Vol. 5 No. 4 (2025): El-Mujtama: Jurnal Pengabdian Masyarakat 
Publisher : Intitut Agama Islam Nasional Laa Roiba Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47467/elmujtama.v5i4.8228

Abstract

In the digital era, education has undergone a significant transformation through the adoption of advanced technologies such as AI (Artificial Intelligence) dan VR (Virtual Reality). This publication aims to explore the application of AI and VR within the educational context and examine how the two technologies can complement each other in creating a more effective, adaptive, and immersive learning experience. Using a literature review method, the authors analyze recent studies discussing the use of AI for personalized learning, automated assessment, and student data management, as well as VR as an interactive simulation tool that enhances conceptual understanding through practical experiences. The analysis reveals that the synergy between AI and VR can improve learning motivation, student engagement, and deeper comprehension of subject matter. However, challenges such as high costs, limited infrastructure, teacher training needs, and data privacy issues must be addressed to ensure the optimal implementation of these technologies. This study provides strategic recommendations for integrating AI and VR into the curriculum, enhancing teacher training, and developing supporting infrastructure to build a more inclusive and relevant educational system for the current era.
Pelatihan Pemanfaatan Aplikasi Moodle Sebagai Media Pembelajaran Untuk Guru SMA Dharma Bhakti Yulistia, Yulistia; Kesuma, Dorie Pandora; Fransen, Lisa Amelia
FORDICATE Vol 1 No 2 (2022): April 2022
Publisher : Universitas Multi Data Palembang, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1050.225 KB) | DOI: 10.35957/fordicate.v1i2.2430

Abstract

Sistem pembelajaran secara daring (online) memaksa para pendidik untuk memikirkan strategi pembelajaran agar kegiatan belajar mengajar dapat berjalan dengan baik. Dengan pemanfaatan aplikasi pembelajaran seperti Moodle diharapkan dapat membantu kegiatan belajar mengajar menjadi lebih efektif. SMA Dharma Bhakti merupakan salah satu sekolah yang ada di kota Palembang yang telah menerapkan pembelajaran secara daring (online). Dengan meberian pelatihan pemanfaatan aplikasi Moodle dapat menjadi alternatif pilihan lain bagi para guru untuk membantu kegiatan belajar mengajar. Dari pelatihan yang diberikan kepada para guru, mereka dapat mengikuti pelatihan dengan baik dan sangat antusias untuk dapat mencoba menerapkannya di sekolah.
Systematic Literature Review: Pemanfaatan Cloud Computing dalam Pengembangan Kecerdasan Buatan Putri, Gabriela Calista Vania; Saputera, Ericson; Kesuma, Dorie Pandora
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 6, No 3 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v6i3.2813

Abstract

Cloud computing menyediakan sumber daya komputasi seperti penyimpanan, pemrosesan, dan jaringan melalui internet yang dapat diakses kapan saja. Model layanan cloud computing yang umum digunakan meliputi Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS), dan Software as a Service (SaaS). Penelitian ini bertujuan untuk meninjau pemanfaatan cloud computing dalam pengembangan kecerdasan buatan (AI) dengan menggunakan pendekatan Systematic Literature Review (SLR). Artikel yang dianalisis dipublikasikan antara tahun 2019 hingga 2025 dan diperoleh dari dua basis data utama, yaitu Google Scholar dan Garuda Dikti. Dari 52 artikel yang ditemukan, sebanyak 40 artikel lolos seleksi berdasarkan kriteria inklusi dan eksklusi, dan 19 artikel dinyatakan relevan setelah melalui penilaian kualitas. Hasil analisis menunjukkan bahwa platform cloud yang paling sering digunakan dalam pengembangan AI adalah Google Cloud (36,8%), diikuti oleh AWS (26,3%) dan Microsoft Azure (21,1%). Pemanfaatan cloud computing dalam pengembangan AI memberikan berbagai manfaat seperti skalabilitas, efisiensi biaya, dan kemudahan akses terhadap layanan AI canggih. Namun, tantangan utama yang dihadapi meliputi isu keamanan dan privasi data, kompleksitas integrasi sistem, serta biaya operasional yang tidak terduga. Temuan ini menekankan pentingnya pengembangan strategi integrasi yang efektif untuk mengoptimalkan sinergi antara cloud computing dan kecerdasan buatan dalam konteks industri maupun penelitian di masa mendatang.
Analisis Tren Penggunaan ChatGPT di Indonesia Studi Data Google Trends Diaz, Sebastianus Ristyawijaya; Budiman, Jessica Valencia Putri; Kesuma, Dorie Pandora
Buletin Sistem Informasi dan Teknologi Islam (BUSITI) Vol 6, No 3 (2025)
Publisher : Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/busiti.v6i3.2810

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tren penggunaan ChatGPT di Indonesia berdasarkan data Google Trends dari Juni 2023 hingga Mei 2025. Dengan pendekatan deskriptif kuantitatif, data dianalisis menggunakan visualisasi dan statistik numerik untuk memahami dinamika popularitas ChatGPT dibandingkan Google dalam berbagai bidang keilmuan. Hasil menunjukkan peningkatan indeks pencarian ChatGPT yang signifikan, dengan rata-rata indeks berkisar antara 48 hingga 61 tergantung bidangnya, serta puncak tertinggi mencapai 88 pada Maret 2025. Dalam kategori Ilmu Komputer, ChatGPT bahkan beberapa kali melampaui Google. Kenaikan indeks hingga lebih dari 200% dari awal periode menunjukkan perubahan perilaku pencarian digital masyarakat menuju interaksi berbasis AI. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam memetakan adopsi teknologi AI di Indonesia dan menjadi dasar pengembangan kebijakan serta edukasi digital yang lebih responsif. Implikasi praktis dari temuan ini mencakup potensi pemanfaatan ChatGPT dalam sistem pembelajaran adaptif dan layanan publik digital yang lebih efisien.
Optimalisasi Antarmuka dan Pengalaman Pengguna Website Q-Rent dan Evaluasi dengan User Experience Questionnaire Felix, Felix; Kesuma, Dorie Pandora
Digital Transformation Technology Vol. 6 No. 1 (2026): Periode Maret 2026
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v6i1.7973

Abstract

PT Solusi Multi Media atau lebih dikenal sebagai Q-Rent, adalah sebuah perusahaan penyewaan alat multimedia, saat ini menghadapi kendala pada aspek antarmuka (UI) dan pengalaman pengguna (UX) website mereka. Beberapa masalah utama yang diidentifikasi meliputi keterbatasan informasi, absennya fitur pemesanan, serta tampilan yang tidak responsif. Untuk mengatasinya, penelitian ini menerapkan metode Design Thinking melalui lima tahapan: empathize, define, ideate, prototype, dan test. Hasil evaluasi menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ) menunjukkan peningkatan skor yang signifikan, di mana seluruh indikator bergeser dari kategori negatif ke kategori positif dengan predikat Good hingga Excellent. Hal ini membuktikan bahwa rancangan baru berhasil meningkatkan efisiensi, keandalan, dan kepuasan pengguna.
Pipeline ETL Big Data sebagai Solusi Integrasi Data Perguruan Tinggi dengan Evaluasi Validitas Otomatis Pradesan, Iis; Dorie Pandora Kesuma
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 5 No. 2 (2026): EDISI MARET 2026
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v5i2.12504

Abstract

Data akademik di perguruan tinggi, seperti mahasiswa, dosen, mata kuliah, kelas, dan nilai, tersebar di berbagai sumber heterogen, sehingga menimbulkan tantangan besar pada integrasi, dan standar validitas data. Kondisi ini berpotensi menghambat pelaporan, akreditasi, maupun pengambilan keputusan strategis berbasis data. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan pipeline Extract, Transform, Load (ETL) berbasis big data untuk mengatasi permasalahan tersebut. Metode penelitian meliputi studi pendahuluan, pengumpulan data, pemetaan rule validasi, dan implementasi pipeline menggunakan Apache NiFi serta Hadoop Distributed File System (HDFS). Hasil implementasi menunjukkan pipeline mampu mengekstrak data multi-sumber secara otomatis, menerapkan validasi berbasis aturan (length, nullable, reference, min-max), dan memuat data tervalidasi ke cluster HDFS dengan high availability dan fault tolerance. Uji coba menemukan sekitar 8% data error berhasil diisolasi, sementara tingkat validitas data pada entitas utama mencapai lebih dari 90%. Kontribusi penelitian ini terletak pada integrasi multi sumber data akademik, penerapan standar, mekanisme otomatis penanganan data invalid, serta pemanfaatan HDFS sebagai penyimpanan terdistribusi. Pipeline yang dihasilkan dapat menjadi blueprint praktis untuk perguruan tinggi di Indonesia dalam mengukur kualitas data dan mendukung tata kelola berbasis big data.
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Harga Mobil Bekas Menggunakan Metode SAW (Studi Kasus: Perusahaan XYZ) Shella Marcelia; Dorie P. Kesuma
MUARA KOMPUTER : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika Vol. 2 No. 1 (2026): Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer & Elektronika
Publisher : CV MUARA EDUKASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.64365/murakom.v2i1.220

Abstract

Penentuan harga merupakan salah satu aspek penting dalam proses jual beli kendaraan karena sangat memengaruhi keuntungan perusahaan serta kepuasan pelanggan. Pada Perusahaan XYZ , proses penentuan harga beli dan harga jual mobil bekas masih dilakukan secara manual dan sangat bergantung pada kepala operasional, sehingga sering menimbulkan keterlambatan pengambilan keputusan, terlewatnya penilaian kriteria, serta risiko kerugian akibat kesalahan minor. Kondisi ini dapat menyebabkan potensi kerugian bagi perusahaan dan menghambat kelancaran proses bisnis. Penelitian ini bertujuan untuk membangun Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Harga Mobil Bekas berbasis web dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai alat bantu pengambilan keputusan. Sistem dikembangkan berdasarkan data kriteria dan bobot penilaian yang diperoleh melalui observasi dan wawancara dengan pihak Perusahaan XYZ , serta didukung oleh studi literatur yang relevan. Metode SAW digunakan untuk melakukan normalisasi nilai dan perhitungan bobot setiap kriteria sehingga menghasilkan nilai preferensi sebagai dasar rekomendasi harga. Pengembangan sistem dilakukan menggunakan metodologi Unified Process yang meliputi fase Inception, Elaboration, Construction, dan Transition. Sistem diimplementasikan berbasis web menggunakan framework Laravel dan database MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan yang dibangun mampu membantu kepala operasional dan montir dalam menentukan harga beli dan harga jual mobil bekas secara lebih objektif, cepat, dan konsisten, sehingga dapat meningkatkan efisiensi proses penilaian serta mengurangi risiko kesalahan dalam pengambilan keputusan.
Co-Authors Ahmad Wildan, M Amelia Fransen, Lisa Anggoro Aryo Pramuditho Anisya Dwi Rizkadiyanti Budiman, Jessica Valencia Putri Chriestina, Chriestina Dafid Dafid . Dafid Dafid Diaz, Sebastianus Ristyawijaya Dien Novita Felix Felix Felix Irwanto, Christian Iis Pradesan Lie, Nelsen Lisa Amelia Fransen Nyoman Adi Adnyana Octavianus Chandra Putri, Gabriela Calista Vania Rika Kharlina Ekawati Rika Kharlina Ekawati, Rika Kharlina Saputera, Ericson Shella Marcelia Solihan, M Wildan Wahyuni, Syifa Wang, Cyndi Claudia William Han’s Yohanes Dwi Prakosa Yulistia Yulistia