Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.817
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Digital Transformation Technology (Digitech) JATIKOM: Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer
Hambali, Yudi Ahmad
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Library & Information Science Other

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Implementasi Neural Network untuk Mengenali Kepribadian Seseorang Menggunakan Model Big Five Personality Berdasarkan Rating Genre Video Game yang Diberikan oleh Responden Dzikriansyah, Reyhan Fikri; Sukamto, Rosa Ariani; Hambali, Yudi Ahmad
JATIKOM: Jurnal Aplikasi dan Teori Ilmu Komputer Vol 4, No 2 (2021)
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jatikom.v4i2.41500

Abstract

Kepribadian seseorang merupakan hal pentingyang perlu dikenali karena memiliki berbagai kegunaan,diantaranya ialah untuk melakukan crowdsourcing, memilihseseorang yang cocok menjadi pemimpin, dan meningkatkankemampuan metakognisi guru bahasa. Salah satu machinelearning yang dapat digunakan untuk mengenali kepribadianseseorang ialah Automatic Personality Recognition (APR).Pada APR, model kepribadian yang sering digunakan ialahbig five personality. Model big five personality telah ditelitimemiliki korelasi dengan preferensi genre video game yangberbentuk data kuesioner berskala rating. Neural networkpernah digunakan sebagai algoritma APR dengan data ratingdesain karakter video game. Neural network juga telah ditelitimemiliki kinerja yang lebih baik dari teknik statistik standaruntuk data kuesioner berskala rating. Penelitian skripsi inimembahas tentang APR yang menggunakan data ratinggenre video game sebagai fitur, big five personality sebagaimodel kepribadian, dan neural network sebagai algoritma.Data rating genre video game didapat dengan kuesionerpreferensi genre video game dan data big five personalitydidapat dengan kuesioner Big Five Inventory Socio-EconomicPanel (BFI-S). Penelitian ini terdiri dari beberapa tahap,yaitu: (1) Pembuatan Kuesioner; (2) Pengumpulan Data; (3)Eksperimen; (4) Analisis Hasil. Hasil penelitian inimenunjukkan bahwa: (1) Fitur rating genre video gameefektif untuk mengenali dimensi kepribadianconscientiousness dengan RMSE sebesar 0.79459; (2) Neuralnetwork mengeluarkan hasil yang lebih baik dari teknikstatistik standar; (3) Neural network bukanlah metodeterbaik dalam APR menggunakan model big five personalityberdasarkan rating genre video game.
Rancang Bangun Visual Novel Game Sebagai Media Pengenalan Interview Kerja Setiawan, Hagai Brayen; Sukamto, Rosa Ariani; Hambali, Yudi Ahmad
Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 10 No 1 (2025): Vol 10 No 1 - 2025
Publisher : STIMIK Bina Bangsa Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51717/simkom.v10i1.732

Abstract

Proses rekrutmen pekerjaan semakin kompetitif, dan wawancara kerja menjadi bagian penting dalam seleksi karyawan. Maka dari itu, pelamar kerja perlu mempersiapkan dan mengenal wawancara kerja. Pada umumnya, pembelajaran untuk mengenalkan interview kerja masih menggunakan buku pedoman, video, dan lain-lain. Game dianggap sebagai alternatif media pembelajaran interaktif. Game diharapkan dapat memberikan simulasi wawancara, memperkenalkan konsep interview kerja, dan memberikan umpan balik langsung terhadap keputusan yang diambil pelamar. Visual Novel Game dibangun dengan menggunakan metode Game Development Life Cycle. Metode penelitian Research and Development (R&D) digunakan dengan subjek penelitian 33 orang. Evaluasi uji coba pada data pengukuran dari kuesioner memperoleh hasil bahwa pengukuran terhadap minat yang terbangun rata-rata sebesar 80,90%, SUS sebesar 81,21%, Game experience sebesar 81,51%, Net promotor score sebesar 86,66%, dan after game experience sebesar 80,66%. Hasil pengukuran ini menegaskan bahwa pemain memiliki minat yang baik untuk melihat interview kerja diterapkan dalam game dan tanggapan yang sangat baik secara keseluruhan.
Evaluasi dan Perbaikan Proses Bisnis Melalui Pengembangan Website Menggunakan Metode Business Process Improvement Mosaid, Mohammad Ray; Nursalman, Muhammad; Hambali, Yudi Ahmad
Digital Transformation Technology Vol. 5 No. 1 (2025): Periode Maret 2025
Publisher : Information Technology and Science(ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/digitech.v5i1.6547

Abstract

Toko Timur Outdoor adalah toko penyewaan berbagai alat camping yang beroperasi di daerah Jatinangor. Sistem operasional toko masih menggunakan cara manual, sehingga mengurangi efisiensi pada beberapa aspek. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan memperbaiki proses bisnis melalui pengembangan website dengan menggunakan metode Business Process Improvement (BPI) yang terdiri dari tiga fase, yaitu Organizing for Improvement, Understanding the Process, dan Streamlining. Fase Organizing for Improvement akan melakukan pengumpulan data melalui proses observasi serta wawancara dengan pemilik dan pegawai toko, hasilnya terdapat permasalahan pada proses bisnis rekap nota penyewaan, proses pemesanan dan pengambilan barang, dan proses bisnis pengembalian barang. Fase Understanding the Process akan memodelkan proses bisnis yang bermasalah dengan menggunakan standar Business Process Model and Notation (BPMN) dan disimulasikan untuk mengetahui tingkat efisiensinya. Fase Streamlining akan mengevaluasi proses bisnis saat ini (as is) menggunakan metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA), kemudian akan dibuat saran perbaikan proses bisnis saat ini, setelah itu proses bisnis yang baru (to be) akan dimodelkan dan disimulasikan. Setelah melakukan BPI, selanjutnya hasil simulasi antara proses bisnis saat ini (as is) dengan proses bisnis baru (to be) akan dibandingkan, hasilnya proses rekap nota penyewaan mencatatkan peningkatan efisiensi sebesar 96%, pada proses pemesanan dan pengambilan barang sebesar 43%, serta pada proses pengembalian barang sebesar 14%, meskipun tidak sebesar yang lain namun dengan pembuatan SOP untuk denda akan mengurangi efek kerugian yang terjadi pada toko. Kesimpulannya, hasil evaluasi dan perbaikan proses bisnis pada toko Timur Outdoor berhasil meningkatkan efisiensi serta dapat mengurangi kerugian pada toko.
Implementasi Indobert dan Large Language Model pada Aplikasi Chatbot Adaptif berdasarkan Emosi Pengguna Saraswati, Destira Lestari; Wahyudin, Asep; Hambali, Yudi Ahmad
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.v6i1.7113

Abstract

Kesehatan mental menjadi isu krusial di Indonesia seiring meningkatnya prevalensi gangguan psikologis dan terbatasnya akses layanan profesional. Kolaborasi antara Kementerian Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak (KemenPPPA) dengan UNICEF menegaskan pentingnya sinergi dukungan kesehatan mental di berbagai sektor, termasuk melalui media digital. Penelitian ini mengembangkan aplikasi kesehatan emosional berbasis chatbot adaptif yang memanfaatkan IndoBERT untuk klasifikasi emosi cinta, marah, sedih, bahagia, dan takut serta Large Language Model (LLM) untuk menghasilkan respons empatik dan kontekstual dalam Bahasa Indonesia. Pengembangan dilakukan menggunakan model ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation) dengan teknologi Flutter, FastAPI, dan Firebase. Evaluasi dilakukan melalui Blackbox Testing, System Usability Scale (SUS), dan User Experience Questionnaire (UEQ). Hasil menunjukkan seluruh fitur utama berfungsi sesuai spesifikasi tanpa kesalahan logika. Nilai SUS rata-rata mencapai 83,66, termasuk kategori Excellent, sedangkan hasil UEQ menunjukkan skor positif pada seluruh dimensi dengan rata-rata +2,045, terutama pada Perspicuity dan Stimulation. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem mampu memberikan pengalaman interaksi yang nyaman, aman, dan adaptif terhadap kondisi emosional pengguna. Penelitian ini masih terbatas pada penerapan ilmu komputer, sehingga penelitian selanjutnya perlu ditinjau lebih lanjut dari perspektif keilmuan psikologi. Secara keseluruhan, penelitian ini membuktikan bahwa integrasi IndoBERT dan LLM efektif dalam membangun chatbot empatik yang relevan secara linguistik dan kultural, serta berpotensi menjadi dukungan awal dalam peningkatan kesadaran kesehatan emosional masyarakat Indonesia.
Co-Authors Asep Wahyudin Dzikriansyah, Reyhan Fikri Mosaid, Mohammad Ray Nursalman, Muhammad Rosa Ariani Sukamto Saraswati, Destira Lestari Setiawan, Hagai Brayen