Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Buana Informatika Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan
Maulana, Dzikri
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
IDENTIFIKASI KONTEN VISUAL BUATAN AI DENGAN RESNET DAN FINE-GRAINED FEATURE EXTRACTION Maulana, Dzikri; Azzahrah, Nur Salamah; Syach, Reiza Alithian; Syauri, Sopian; Syafi’i, Malik; Rozikin, Chaerur
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3S1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3S1.8056

Abstract

Perkembangan pesat kecerdasan buatan (AI), khususnya dalam generasi citra digital, menghasilkan gambar yang semakin realistis dan sulit dibedakan dari gambar asli. Kondisi ini berisiko menimbulkan disinformasi, manipulasi opini publik, dan penurunan kepercayaan masyarakat. Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi gambar palsu menggunakan arsitektur ResNet-50 yang diperkuat dengan teknik ekstraksi fitur granular melalui integrasi Squeeze-and-Excitation (SE) Block. Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle, berisi citra asli dan buatan AI, dengan tahapan pra-proses berupa resize, normalisasi, dan augmentasi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model ResNet-50 yang dimodifikasi mencapai akurasi validasi 96,7% dengan penurunan loss yang konsisten, menunjukkan proses optimisasi yang stabil dan kemampuan generalisasi yang baik tanpa indikasi overfitting. Model terbukti mampu membedakan citra asli dan buatan AI secara efektif, meskipun masih terdapat tantangan pada kasus borderline ketika gambar sintetis tampil sangat realistis. Penelitian ini menegaskan bahwa ekstraksi fitur granular mampu meningkatkan sensitivitas model terhadap detail tekstur halus, sehingga dapat menjadi pendekatan handal untuk forensik digital dan verifikasi konten visual.
Penerapan State Pattern dan Retrieval-based Chatbot pada NPC Game Visual Novel di Unity Engine Maulana, Dzikri; Muhammad Nurbayu Dila; Meissy Irania Putri
Jurnal Buana Informatika Vol. 16 No. 2 (2025): Jurnal Buana Informatika, Volume 16, Nomor 02, Oktober 2025
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

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

Abstract

Penelitian ini membahas integrasi antara State Design pattern dan chatbot berbasis retrieval dalam Non-Playable Character (NPC) untuk meningkatkan interaksi pemain dalam Unity Game Engine. NPC dirancang memiliki tiga kondisi emosional utama: Happy, Normal, dan Angry, yang masing-masing memengaruhi dataset percakapan yang digunakan. Chatbot menggunakan algoritma cosine similarity untuk mencocokkan masukan pemain dengan respons yang paling relevan dari dataset berdasarkan emosi aktif. Metodologi penelitian yang digunakan adalah model waterfall, dengan tahapan implementasi, pengujian transisi state, dan evaluasi respons chatbot. Hasil menunjukkan akurasi pemilihan respons sebesar 95,65% dari 230 data uji, serta tingkat adaptabilitas chatbot sebesar 45% terhadap konteks emosi. Penelitian ini membuktikan bahwa integrasi state emosi dengan chatbot berbasis retrieval mampu menciptakan interaksi NPC yang lebih realistis dan kontekstual, meskipun masih terdapat keterbatasan dalam pemahaman semantik dan keberagaman respons.
Co-Authors Azzahrah, Nur Salamah Meissy Irania Putri Muhammad Nurbayu Dila Rozikin, Chaerur Syach, Reiza Alithian Syafi’i, Malik Syauri, Sopian