Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa Jurnal Studi Inovasi
D. L. Crispina Pardede
Universitas Gunadarma
Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Social Sciences

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
ANALISIS PEMODELAN TOPIK UNTUK ULASAN TENTANG PEDULI LINDUNGI D. L. Crispina Pardede; Muhammad Andrias Indra Waskita
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 28, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2023.v28i1.7925

Abstract

Pandemi COVID-19 yang berlangsung sejak awal tahun 2020 membuat berbagai negara menerapkan kebijakan protokol kesehatan mulai dari pencegahan, isolasi, hingga perawatan pasien. Pemerintah Republik Indonesia mengambil langkah pencegahan dengan mengembangkan sebuah aplikasi berbasis mobile dengan nama “PeduliLindungi”. Keberadaan aplikasi tersebut banyak mendapat reaksi dari masyarakat. Berbagai ulasan diunggah melalui berbagai media daring. Penelitian ini melakukan analisis pemodelan topik untuk ulasan-ulasan yang diunggah melalui Google Play Store. Metode yang diterapkan adalah metode Latent Dirichlet Allocation (LDA). Pemodelan topik menghasilkan nilai coherence sebesar 0.3963 untuk jumlah topik sebanyak 5.
ANALISIS KESADARAN MASYARAKAT MENGENAI ISU STUNTING PADA TWITTER MENGGUNAKAN ANALISIS JEJARING SOSIAL Ernastuti Ernastuti; Sulistyo Puspitodjati; D. L. Crispina Pardede; Henny Widowati Farida
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa Vol 28, No 1 (2023)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/tr.2023.v28i1.8329

Abstract

Stunting, menurut WHO, merupakan masalah bagi suatu negara jika nilai prevelansinya di atas 20%. Indonesia, dalam nilai prevalensi termasuk tinggi, sempat menduduki tertinggi ke-tiga di dunia. Walau nilai prevalensi stunting di Indonesia membaik, namun masih di atas standar WHO tersebut. Pemerintah sudah merumuskan dan mengambil keputusan untuk memperkecil nilai stunting ini, salah satunya adalah meningkatkan kepedulian masyarakat tentang bahaya stunting. Penelitian ini melakukan analisa keterlibatan masyarakat melalui pendekatan analisa jaringan sosial untuk melihat sejauh mana masyarakat terlibat melalui ukuran modularitas dan sentralitas jaringan sosial melalui scraping data media sosial Twitter. Hasil penelitian berupa topik utama yang dibahas berkenaan stunting, dan statistik jaringan masyarakat yang membicarakan stunting di Twitter.
PERBANDINGAN AKURASI TESSERACT OCR ENGINE UNTUK EKSTRAKSI DATA DARI LEMBAR JAWABAN UJIAN: ANALISIS PENGARUH PREPROCESSING DAN MODEL BAHASA Rheza Andika; Tiya Noviyanti; D. L. Crispina Pardede
Jurnal Studi Inovasi Vol. 6 No. 1 (2026): Jurnal Studi Inovasi
Publisher : Inovbook

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52000/jsi.v6i1.193

Abstract

Optical Character Recognition (OCR) berperan penting dalam mengotomatisasi ekstraksi data mahasiswa dari lembar jawaban pada asesmen pendidikan berskala besar. Tesseract merupakan salah satu mesin OCR open-source yang paling banyak digunakan, namun evaluasi sistematis terhadap kinerjanya pada data lembar jawaban terstruktur, disertai validasi eksternal independen, masih terbatas dalam konteks Indonesia. Penelitian ini mengevaluasi akurasi Tesseract OCR pada 400 lembar jawaban hasil Ujian Tengah Semester (UTS) mahasiswa Universitas Gunadarma yang diperoleh melalui proses pemindaian menggunakan scanner dan kamera ponsel dengan variasi kondisi akuisisi citra. Eksperimen menggunakan desain faktorial pada subset terstratifikasi sebanyak 40 dokumen (5 teknik preprocessing × 4 resolusi × 2 model bahasa × 3 kondisi pencahayaan × 3 pengulangan = 14.400 test case), sedangkan 360 dokumen lainnya digunakan sebagai validasi eksternal independen. Preprocessing gabungan (binarisasi, denoising, dan upsampling 2x) mencapai akurasi tertinggi (94,2%) pada 200 DPI pada subset faktorial, sedangkan validasi eksternal pada 360 dokumen yang terpisah mengonfirmasi akurasi yang sebanding sebesar 91,6% (CER = 8,4%), menunjukkan generalisasi wajar di luar subset penyetelan. Resolusi merupakan faktor paling kritis, dengan peningkatan substansial pada rentang 100–200 DPI (sekitar 19%) namun melandai setelah 200 DPI. Analisis kesalahan tingkat karakter mengidentifikasi kekeliruan digit-huruf (8?B, 0?O, 1?I) sebagai sumber kesalahan dominan, dan perbandingan dengan EasyOCR serta PaddleOCR menunjukkan Tesseract menawarkan trade-off akurasi-kecepatan yang kompetitif (0,9 detik per halaman pada CPU) yang sesuai untuk implementasi. Temuan ini memberikan panduan berbasis bukti untuk implementasi pipeline pemrosesan lembar jawaban berbasis OCR dari hasil UTS mahasiswa dengan sumber daya terbatas.
Co-Authors Ernastuti Ernastuti Henny Widowati Farida Muhammad Andrias Indra Waskita Rheza Andika, Rheza Sulistyo Puspitodjati Tiya Noviyanti