Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.376
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa Jurnal Ilmiah KOMPUTASI ILKOM Jurnal Ilmiah Jurnal Ilmiah Sinus Digital Transformation Technology (Digitech)
Dody Pernadi Dody Pernadi
Universitas Gunadarma
Automotive Engineering Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology

Published : 9 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 9 Documents
Search

 1 
Implementasi Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk Penilaian Kinerja pada Bagian Customer Service Representative (CSR) di PT. Bank Permata Tbk. Dody Pernadi; Andri Hanafi; Rodiah; Fitrianingsih
Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Vol 14, No 1 (2015): Juni
Publisher : STMIK JAKARTA STI&K

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

Abstract

Salah satu faktor yang diperlukan dalam meningkatkan kinerja produktivitas suatu perusahaanadalah kualitas sumber daya manusia (SDM). Kualitas sumber daya manusia diperlukan dengan kompetensi tinggi guna peningkatan kinerja karyawan di sebuah perusahaan. Salah satu indikator yang digunakan dalam penilaian kinerja adalah dengan prestasi yang telah dicapai setiap karyawan.Bank permata sebagaisalah satu bankdenganreputasi sebagai bank dengan kualitas layanan terbaikyangmenawarkanprodukdanjasainovatifsertakomprehensif. BankPermatamemiliki beberapa bagian diantaranyaadalahCustomerService, bagianSupportdanbagianQualityAssurance.Bank Permata dalam menjalankan roda bisnisnya menerapkan proses penilaian kinerja karyawan salah satunyabagian Customer Service Representative (CSR). Proses penilaian kinerja karyawan merupakan proses rumit yang membutuhkan parameter-parameter yang digunakan diambil dari sistem lain. Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan slah satu metodeyang dapat digunakan  dalam menyelesaikan masalah yang proses penilaian kinerja karyawan. Proses penilaian kinerja pada bagian CSR akan diimplementasikan dalam sebuahaplikasi menggunakan java dengan framework HibernatedanMySQL.Pembuatan aplikasi ini diharapkan dapat menghasilkan nilai kinerja karyawan yang dapat dijadikan dasar alternatif pengambilan keputusanyang dapat dipertanggungjawabkandalam menentukan karyawan terbaik pada bagian CSR dengan menggunakan metode AHP.Kata Kunci: Analytical Hierarchy Process,Customer Service Representative (CSR), Framework Hibernate, Java, MySQL Jurnal Ilmiah KOMPUTASI, Volume 14 Nomor : 1, Juni 2015 ISSN : 1412-9434
MODELING VIRTUAL REALITY MENGGUNAKAN BLENDER DAN UNITY UNTUK TERAPI CLAUSTROPHOBIA Darmawan, Rizki Arif; Pernadi, Dody
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 23, No 1 (2018)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2018.v23i1.2066

Abstract

Kecemasan atau rasa takut yang membuat orang merasa tidak nyaman disebut fobia. Ada berbagai jenis gangguan yang dialami orang yaitu gangguan kecemasan, gangguan panik, dan kecemasan sosial atau kecemasan umum. Beberapa jenis fobia yang dikenal, seperti fobia laba-laba (arachnofobia), fobia ruang terbuka (agoraphobia), fobia ketinggian (acrophobia), fobia ruang sempit (claustrophobia). Pada penelitian ini, penulis akan membuat suatu aplikasi sebagai alat bantu terapi claustrophobia dengan virtual reality berbasis Android. Tujuan dari dibuatnya aplikasi ini adalah mengidentifikasi gejala-gejala psikologi claustrophobia, membentuk ruang dan objek menggunakan Unity dan Blender untuk mengilustrasikan terapi claustrophobia, dan mengilustrasi terapi mengatasi claustrophobia dalam bentuk Virtual Reality. Perancangan dan pembuatan aplikasi simulasi tiga dimensi terapi claustrophobia berbasis virtual reality dibangun menggunakan aplikasi Blender dan Unity. Bahasa pemrograman untuk karakter menggunakan bahasa pemrograman C#, dan alat uji aplikasi menggunakan smartphone Android. Aplikasi terdiri dari 2 level yang masing-masing memiliki ukuran yang berbeda dengan ketakutan yang rendah hingga yang tinggi. Aplikasi simulasi Claustrophobia berbasis virtual reality ini diharapkan dapat memberi kemudahan untuk mengurangi claustrophobia dengan menggunakan kacamata virtual reality.
DETEKSI KADAR NITROGEN DAN KLOROFIL CITRA DAUN MENGGUNAKAN RUANG WARNA HSI Pernadi, Dody
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 25, No 1 (2020)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2020.v25i1.2573

Abstract

Kandungan terhadap kadar nitrogen dan klorofil salah satunya dapat ditentukan dari citra daun. Penelitian ini akan menentukan tekstur citra daun berdasarkan nilai Gray Level Co-occurrence Matrix berupa nilai contrast, homogeneity, correlation, energy, dan entropy. Penelitian ini juga akan menghitung kadar nitrogen dan kandungan klorofil daun dengan melakukan pencarian nilai tengah (mean) dari tiap komponen warna RGB yang kemudian ditentukan dengan ruang warna HSI. Hasil ujicoba menunjukkan perhitungan kandungan nitrogen pada citra daun berhasil dilakukan dengan mengekstraksi ruang warna HSI citra daun. Kandungan ini mutlak diperlukan petani dalam menentukan jumlah kadar pemupukan dalam satu jenis tanaman.
RANCANG BANGUN APLIKASI SIMULASI TERAPI ACROPHOBIA BERBASIS VIRTUAL REALITY Pernadi, Dody
Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa Vol 25, No 1 (2020)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/tr.2020.v25i1.2569

Abstract

Setiap orang memiliki ketakutan atau respon yang tidak menyenangkan terhadap objek-objek, situasi atau mahluk hidup. Beberapa respon ketidaknyamanan atau ketidaksukaan bersifat umum dan merupakan hal yang tidak terlalu perlu di perhatikan. Akan tetapi jika respon seseorang terhadap sesuatu di antara hal yang dialami tersebut terlalu jauh di luar proporsi bahaya atau sikap yang mengancam oleh stimulus, orang tersebut dikatakan memiliki fobia. Pada penelitian ini terdiri atas enam tahapan proses yaitu Identifikasi, Konsep Skenario, Desain, Pembuatan, Pengujian, dan Implementasi.  Aplikasi ini terdiri dari 3 level, dimana penderita akan memasuki tahap awal yaitu pada level 1 sebelum naik ke level berikutnya. Pada level 1, penderita akan menyebrang dengan tingkat ketinggian gedung yang masih pendek dan panjang jembatan penghubungnya pun tidak terlalu panjang. Pada level 2, penderita akan berada di atas gedung bertingkat hanya saja pada level ini penderita akan menyebrang dengan tingkat ketinggian yang lebih tinggi dari level 1 dan panjang jembatan penghubungnya pun lebih panjang dan sedikit terlihat transparan agar terlihat berlubang. Sama seperti level-level sebelumnya, pada level 3 penderita berada di atas gedung bertingkat tapi pada level ini penderita akan melalui tahap yang sulit karena akan menyebrang gedung dengan tingkat ketinggian yang sangat tinggi dan jembatan penghubungnya pun lebih panjang dan jembatan dibuat transparan lebih ekstrim dari level 2. Uji coba aplikasi dilakukan dengan menggunakan metode Black Box Testing dan diujikan terhadap 3 penderita acrophobia. Dibuatnya simulasi ini menunjukan bahwa perancangan simulasi dapat membantu penderita dalam proses terapi acrophobia dengan baik dan komponen-komponen yang ada pada aplikasi dapat berjalan dengan baik pada smartphone yang digunakan.
Implementation of Artificial Neural Network (ANN) in the Image Recognition of Offline Cursive Handwriting Fitrianingsih Fitrianingsih; Diana Tri Susetianingtias; Dody Pernadi; Eka Patriya; Rini Arianty
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 14, No 1 (2022)
Publisher : Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia

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

Abstract

Identifying a writing is an easy thing to do for human, but this does not apply to computers, in particular if it is handwriting. Handwriting recognition, especially cursive handwriting is a research in the area of image processing and pattern matching that is challenging to complete, following the different characteristics of each person's cursive handwriting style. In this study, the use of the ANN model will be implemented in performing offline handwriting image recognition. The cursive handwriting image that has been obtained is then preprocessed and segmented using bounding box rectangle and contour techniques. Evaluation of system performance using global performance metrics in this study resulted in a percentage of 93% where the bounding box and contour succeeded in determining the segmentation point correctly, so that the ANN model worked optimally.
CLUSTERING RELATIONSHIP BERDASARKAN BOBOT PEMBENTUK SOCIAL TRUST NETWORK UNTUK SISTEM REKOMENDASI PADA MEDIA SOSIAL INSTAGRAM Murniyati Murniyati; Tristiyanti Yusnitasari; Endah Kurniasari; Dody Pernadi
Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Vol 27, No 3 (2022)
Publisher : Universitas Gunadarma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35760/ik.2022.v27i3.7557

Abstract

Instagram merupakan media sosial yang banyak digunakan untuk media pemasaran. Banyaknya informasi di media sosial menyebabkan sulitnya pengguna untuk mendapatkan informasi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Jejaring sosial yang semakin berkembang memberikan kesempatan kepada para peneliti untuk memanfaatkannya pada penelitian diberbagai bidang. Social Network Analysis (SNA) adalah proses untuk menemukan keberadaan komunitas yang berisi sekumpulan orang dengan beberapa kesamaan seperti minat, hobi, gaya hidup, tujuan, lokasi maupun profesi kemudian membentuk sebuah komunitas atau klaster, Deteksi komunitas merupakan salah satu tugas dari SNA. Social network dapat dikatakan mempengaruhi user behavior sehingga pada penelitian ini dilakukan pembentukan klastering relationship yang berdasarkan relasi yang diperoleh dari social network dengan tahapan yang dilakukan adalah melakukan scrapping terhadap data pengguna pada media sosial instagram terlebih dahulu untuk mendapatkan relasi antara pengguna yang ada pada akun Instagram, kemudian melakukan pembentukan klaster dengan menggunakan algoritma Louvain. Hasil pembentukan klaster didapat nilai modularitas terbaik sebesar 0,879 dengan jumlah klaster sebanyak 27 klaster pada data yang digunakan adalah akun instagram toko buku gramedia pustaka utama dimana anggota klaster yang terbentuk adalah anggota yang mempunyai relasi atau keterkaitan. Pembentukan klastering relationship ini bisa dimanfaatkan untuk merekomendasikan hal yang terkait dengan postingan pada media sosial instagram.
Pengukuran Kualitas Perangkat Lunak Persona Berdasarkan ISO/IEC 25010 Menggunakan Tingkat Capaian Responden (TCR) Anisha Tursia; Dodi Pernadi
Digital Transformation Technology Vol. 3 No. 2 (2023): Artikel Periode September 2023
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v3i2.3416

Abstract

PT.Berlian Sistem Informasi (BSI) menggunakan suatu aplikasi absensi pegawai dari rumah bernama Persona yang berfungsi agar pegawainya dapat melaporkan data kehadiran yang dibutuhkan untuk kepentingan perusahaan selama diberlakukannya WFH (Work From Home), akan tetapi aplikasi tersebut belum dilakukan pengujian dan penilaian kualitas perangkat lunak. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui dan mengukur aspek kualitas terbaik dari aplikasi Persona. Penelitian ini dilakukan pengujian perangkat lunak Persona dengan menggunakan salah satu metode pengujian perangkat lunak dengan menggunakan standarisasi ISO/IEC 25010. Penelitian ini menggunakan 6 dari 8 karakteristik ISO/IEC 25010 (functional suitability, performance efficiency, compatibility, usability, reliability and portability). Instrumen yang digunakan untuk pengujian yaitu kuesioner, uji validitas, uji reliabilitas dan tingkat capaian responden (TCR). Penelitian ini mendapatkan sampel sebanyak 69 responden berdasarkan rumus slovin. Hasil penelitian ini adalah aplikasi Persona telah memenuhi syarat 6 kualitas dari 8 karakteristik ISO/IEC 25010, dan karakteristik. Usability menjadi karakteristik terbaik dengan TCR tertinggi yaitu 79,8 persen dan menunjukkan bahwa aplikasi Persona mampu mencapai efektifitas, efisiensi dan kepuasan pengguna, dan termasuk kedalam klasifikasi Layak sebagai aplikasi pada aspek karakteristik usability.
Analisis Sentimen Program Makan Siang Gratis Menggunakan Multinomial Naive Bayes Akmal, Muhammad Lutfhi; Pernadi, Dody; Kusumaningrum, Jennie
Jurnal Ilmiah SINUS Vol 23, No 1 (2025): Vol. 23 No. 1, Januari 2025
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30646/sinus.v23i1.899

Abstract

Twitter is one of the social media networks used by the public to express opinions, criticisms and points of view. A topic that has been widely discussed is the free lunch work program promoted by the presidential candidate pair Prabowo and Gibran. The existence of pros and cons in assessing a policy or work program is very high, an approach is needed to analyze public sentiment towards the program. Analysis of public sentiment towards this program is important to provide an overview of how well the program is received by the public and how public opinion affects the program. This research aims to determine the sentiment category towards the free lunch program using the Naive Bayes method. This research involves collecting and analyzing tweets related to “Free Lunch Program” from Twitter(X), using authentication tokens. The data was processed through pre-processing, then classified with Multinomial Naive Bayes. A total of 1902 data were obtained from labeling with the Lexicon Based method. The results obtained 84.06% accuracy, 83.9% precision, 98.9% recall, and 90.70% F1-score calculated using confusion matrix. The sentiment analysis results show that the majority of community responses tend to be positive, in other words, the community supports and is optimistic about the free lunch work program which can directly provide social benefits to the community in fulfilling basic needs
Pengembangan Aplikasi Berbasis Website untuk Deteksi Hama pada Daun Sawi Menggunakan Metode Deep Learning NASNetMobile dan Model Sequential Pratiwi, Swelandiah Endah; Kholish, Iqbal Nur; Pernadi, Dody; Asnur, Paranita
Jurnal Ilmiah SINUS Vol 23, No 2 (2025): Vol. 23 No. 2, Juli 2025
Publisher : STMIK Sinar Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30646/sinus.v23i2.992

Abstract

Green mustard (Brassica rapa var. parachinensis) is one of the important horticultural commodities in Indonesia with high economic value, but its production has declined due to leaf pest attacks such as armyworms, Plutella larvae, and aphids. Manual pest detection, which is time-consuming and prone to errors, poses a major challenge in effective early control. This research aims to develop a pest detection system on mustard greens leaves based on a website using the NASNetMobile deep learning model and sequential architecture, to provide a practical, accurate, and easily accessible solution for farmers. The research method includes the collection of 1000 images of mustard greens from the Kaggle dataset, preprocessing with augmentation and normalization, development of a CNN model with two architectures (NASNetMobile and sequential), evaluation of model performance, and implementation of a Flask-based prototype for web-based testing. The training results show that the best architecture (NASNetMobile + sequential) achieved a validation accuracy of 94% and a validation loss of 0.1160 in 14 seconds of training. Further testing using 50 new images showed an overall detection accuracy of 96%, with 100% accuracy on pest-infected leaves and 92% on pest-free leaves. The conclusion of this research indicates that the web-based detection system using the NASNetMobile and sequential models is effective in supporting pest management on green mustard plants. This system provides easy access, quick response, and high accuracy, although further development with a more diverse dataset and field testing are needed to improve reliability in real conditions across various agricultural environments.
Co-Authors Akmal, Muhammad Lutfhi Andri Hanafi Andri Hanafi Anisha Tursia Darmawan, Rizki Arif Eka Patriya Endah Kurniasari Fitrianingsih Fitrianingsih Jennie Kusumaningrum Kholish, Iqbal Nur Murniyati Murniyati Paranita Asnur Rini Arianty Rodiah Rodiah Susetianingtias, Diana Tri Swelandiah Endah Pratiwi Tristiyanti Yusnitasari