Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.495
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Jupiter Journal of Computer & Information Technology Prosiding University Research Colloquium Jurnal Pengabdian Teknologi, Ekonomi dan Humaniora Jurnal Sains & Teknologi Fakultas Teknik Universitas Darma Persada Journal Technology Information and Data Analytic Informatika Sains Teknologi
Afri Yudha
Universitas Darma Persada
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Social Sciences Other

Published : 18 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 18 Documents
Search

 1   2 
Advanced Prompting Techniques for Artificial Intelligence-Based Learning Innovation Sofyan Andhana Saputra, Yan; Budiman, Adam Arif; Setiawan, Aji; Yudha, Afri; Supriatna, Ade; Kurnianto, Ario; Dariyus, Asyari
JEPTIRA Vol 3 No 1 (2025): JOURNAL OF COMMUNITY ENGAGEMENT JEPTIRA
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Darma Persada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70491/jeptira.v3i1.98

Abstract

This community service program was designed to strengthen the capacity of teachers and lecturers in utilizing advanced prompting techniques based on Artificial Intelligence (AI) to support instructional innovation. The focus of the training was on two effective methods Chain of Thought (CoT) and Role Prompting which enhance human-AI interaction in educational contexts. The activity was conducted through face-to-face workshops involving 25 participants from various educational institutions, combining theoretical explanations, hands-on practice, and case-based discussions. Participants learned how to construct structured and contextual prompts for teaching applications such as lesson planning, explanation of concepts, and simulation-based learning. Evaluation results showed a significant improvement in participants’ understanding and ability to apply prompt engineering strategies, as reflected in both assessment scores and the quality of practical outputs. The program also contributed to raising awareness about ethical AI usage in education and emphasized the role of digital literacy in enabling educators to adapt to the demands of digital transformation.
Sentiment Analysis Pandangan Masyarakat Terhadap Tarif Tol Trans-Jawa Menggunakan Support Vector Machine dan Particle Swarm Optimization Yudha, Afri; Nuryaman, Yosep; Andhikawati, Aulia; Ernawati, Ernawati; Suwela, Nandang
Prosiding University Research Colloquium Proceeding of The 10th University Research Colloquium 2019: Bidang Teknik dan Rekayasa
Publisher : Konsorsium Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Perguruan Tinggi Muhammadiyah 'Aisyiyah (PTMA) Koordinator Wilayah Jawa Tengah - DIY

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

Abstract

Jalan Tol Trans-Jawa adalah jalan tol yang menghubungkan kota-kota di pulau Jawa dimana mempunyai jarak ±1.000 kilometer, Jalan tol ini menghubungkan dua kota terbesar di Indonesia Jakarta danSurabaya, banyak opini masyarakat baik dunia nyata maupun dimedia sosial mengenai tol trans jawa terlebih tarifnya yang hampirmencapai 1 juta rupiah, pada penulisan jurnal ilmiah ini dilakukansentiment analysis terkait tarif tol trans jawa, data yang digunakandiambil dari jaringan media sosial twiter pada periode bulan junidan juli, didapatkan data mentah 543 data, setelah dilakukancleansing dan Preprocessing, data yang dapat diolah 108 datadengan rincian 54 negatif dan 54 positif. Berdasarkan pemodelanmenggunakan algoritma support vector machine(SVM) didapatbahwa pandangan masyarakat terhadap jalan tol trans-jawa terlihatlebih banyak yang positif sebesar 52% dengan akurasi 68,36%dengan kurva roc 0,776 dan di optamasi dengan Particle SwarmOptimization (PSO) sehingga mengalami kenaikan akurasi menjadi75% dan kurva roc 0,802, lalu dari hasil yang didapatkan dibuatlahkamus data dari bobot yang ada menggunakan Visual Basic .NET(VB.Net).
Penggunaan tool Artificial Intelligent untuk membuat Bahan Ajar pada Guru SDIT Mafatih Herianto; Aji Setiawan; Afri Yudha
JEPTIRA Vol 1 No 2 (2023)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Darma Persada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70491/jep.v1i2.15

Abstract

Penggunaan teknologi dalam pendidikan, termasuk di Sekolah Dasar Islam Terpadu (SDIT), menjadi penting. Namun, bahan ajar yang menarik dan interaktif masih menjadi tantangan bagi banyak guru. Inovasi dalam pembuatan bahan ajar diperlukan untuk meningkatkan minat dan pemahaman siswa. Masalah utama yang dihadapi oleh guru adalah adalah kurangnya sumber daya dan waktu guru untuk secara konsisten membuat bahan ajar berkualitas tinggi. Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat (PKM) ini memberikan pelatihan penggunaan alat kecerdasan buatan/Artificial Intelligent (AI) untuk membantu guru menyusun bahan ajar. AI dapat mengotomatisasi berbagai proses pembuatan materi pembelajaran, termasuk pembuatan konten, soal latihan, dan evaluasi, semuanya sambil menjaga kualitas bahan ajar. Penggunaan AI saat membuat bahan ajar di SDIT dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengajaran. Penggunaan teknologi ini merupakan langkah maju menuju modernisasi pendidikan yang akan sangat membantu siswa dan pendidik.
Webinar Literasi Digital bagi Pendidik & Anak Didik di Era Digital Bagus Tri Mahardika; Eva Novianti; Aji Setiawan; Afri Yudha; Andi Susilo
JEPTIRA Vol 1 No 2 (2023)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Darma Persada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70491/jep.v1i2.18

Abstract

Pandemi telah memaksa berbagai kegiatan, termasuk pendidikan, untuk dilakukan secara daring guna menghindari penyebaran virus. Namun, model pembelajaran daring ini masih tergolong baru dan belum familiar bagi banyak pengajar dan siswa, sehingga menimbulkan kebingungan dalam pelaksanaannya. Salah satu solusi penting yang dapat mendukung proses pembelajaran di era digital adalah literasi digital. Literasi digital bertujuan untuk meningkatkan kemampuan masyarakat dalam menggunakan dan mengakses teknologi dengan bijak. Melalui kegiatan pengabdian masyarakat, informasi tentang literasi digital akan diberikan untuk mendukung dunia pendidikan. Pelatihan ini diharapkan dapat memberikan pengetahuan baru kepada peserta, memudahkan mereka dalam mengelola pembelajaran di masa pasca pandemi, serta mempersiapkan mereka menghadapi tantangan era industri 4.0.
Implementasi IoT dalam Monitoring Kualitas Air dan Suhu pada Budidaya Ikan Discus Yudha, Afri
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 14, No 1 (2026)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v14i1.93597

Abstract

Ikan discus merupakan salah satu ikan hias bernilai ekonomi tinggi namun sangat sensitif dan memerlukan pemantauan ketat terhadap kualitas air. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem monitoring berbasis IoT menggunakan sensor pH, suhu, dan kekeruhan untuk mendukung budidaya ikan discus secara real-time. Penelitian ini termasuk penelitian terapan dengan pendekatan rekayasa prototipe yang meliputi analisis masalah, kebutuhan, perancangan hardware-software, pengujian, dan kesimpulan, dengan NodeMCU ESP8266 sebagai mikrokontroler utama. Evaluasi dilakukan melalui kalibrasi sensor terhadap larutan pH standar (4,01, 6,86, dan 9,18) sebanyak 15 kali pengukuran, pembandingan sensor suhu dengan termometer digital (6 kali pengukuran), serta uji kekeruhan pada kondisi air jernih dan keruh. Hasil menunjukkan akurasi sensor pH 91,94%-98,98%, suhu 98,43%, dan kekeruhan membedakan air keruh (>15 NTU) dari jernih secara signifikan. Sistem alarm (buzzer dan LED) merespons cepat saat parameter melebihi batas normal, sementara antarmuka web menampilkan data numerik dan grafik real-time. Ruang lingkup penelitian terbatas pada prototipe laboratorium dengan keterbatasan seperti delay data pada internet yang tidak stabil dan kebutuhan kalibrasi rutin. Kontribusi penelitian meliputi solusi efisien untuk mengurangi risiko kematian ikan dan menunjukkan potensi sebagai dasar pengembangan sistem monitoring kualitas air yang lebih andal dan skalabel untuk budidaya ikan discus.
Perancangan Sistem Layanan Literatur Berbasis Web Yudha, Afri; Nur Fadillah, Winanda
Journal TIFDA (Technology Information and Data Analytic) Vol 1 No 2 (2024)
Publisher : Prodi Teknologi Informasi Universitas Darma Persada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70491/tifda.v1i2.51

Abstract

Penelitian ini menjelaskan pengalaman Kerja Praktek yang dilakasanakan di BKPK Kementrian Kesehatan selama periode empat bulan, dimulai Februari 2024 hingga Juni 2024. Fokus utama perancangan ini adalah pengembangan website Layanan Literatur dengan menggunakan bahasa pemograman PHP dan MySQL sebagai basis data. Sistem yang dirancang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dalam layanan literatur, meningkatkan kinerja para pustkawan. Metode pengembangan mencakup fase registrasi bagi masyarakat, proses generate ID Ticket bagi masyarakat, login untuk verifikator dan pustakawan, dan navigasi menu permintaan user. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa implementasi teknologi tersebut mampu memberikan manfaat signifikan dalam hal efesiensi operasional. Pengguna dapat dengan mudah mengakses dan manajemen data literatur serta menghasilkan ID Ticket untuk informasi.
Implementasi Data Mining Untuk Mendukung Program Reduksi Sampah di Daerah Khusus Jakarta Dengan Menggunkan Algoritma Time Series dan K-Means Clustering Adiputro, Muhammmad Krisna; Yudha, Afri
Journal TIFDA (Technology Information and Data Analytic) Vol 2 No 1 (2025)
Publisher : Prodi Teknologi Informasi Universitas Darma Persada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70491/tifda.v2i1.74

Abstract

This study aims to analyze the trend of waste growth in Jakarta using the ARIMA method and to group areas based on waste volume using the K-Means Clustering algorithm. The waste accumulation problem at the Bantargebang TPST continues to worsen each year, with increasing volumes from various sub-districts. Data used in this study were obtained from the DKI Jakarta Environmental Agency, covering the period from January 2022 to April 2024, focusing on organic waste, plastic, and household hazardous waste (B3). The research applies the CRISP-DM methodology, consisting of business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, and implementation. Data processing includes cleaning, normalization, and splitting into training and testing sets. The analysis results show that the ARIMA model achieves good forecasting accuracy, with MAPE, MAE, and RMSE values around 3652. The K-Means algorithm successfully classifies Jakarta areas into three main clusters dominated by organic, plastic, and mixed waste types. A web-based system was developed using Streamlit and MongoDB Atlas to facilitate data analysis and visualization for policymakers, especially the Environmental Agency. The study concludes that ARIMA is effective in forecasting waste growth, while K-Means supports more targeted waste management strategies. It is recommended to enhance the system by incorporating external variables such as policy changes and socio-economic factors, and to improve model accuracy using more advanced machine learning techniques. Additionally, the system should be continuously updated and expanded to support more optimal and sustainable waste management across Jakarta.
Introduction to AI and Computational Thinking for Teachers at SDIT Mafatih Bekasi Nur Afifa, Linda; Budiman, Adam Arif; Setiawan, Aji; Yudha, Afri
JEPTIRA Vol 3 No 2 (2025)
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Darma Persada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70491/jeptira.v3i2.127

Abstract

The development of Artificial Intelligence (AI) and the demand for strengthening Computational Thinking (CT) skills make AI and CT literacy a key competency for educators in the 21st century. At the elementary level, particularly in Integrated Islamic Elementary Schools (SDIT), teachers play a crucial role in instilling systematic thinking and technological literacy from an early age, yet many teachers lack conceptual understanding or practical skills related to AI and CT. This community service activity aims to improve SDIT teachers' basic understanding of AI concepts, examples of AI applications in education, and the CT process and its implementation in elementary school learning activities. The activity was carried out in the form of face-to-face training that included material presentations, demonstrations of educational AI applications, and practical CT activity designs tailored to the characteristics of elementary school students. Evaluation was conducted using pre- and post-tests to measure knowledge gains, and questionnaires to assess participants' perceptions and satisfaction levels. The implementation results showed an increase in participants' knowledge scores between before and after the training, accompanied by a more positive change in attitudes towards the use of AI and CT in the classroom. Teachers were also able to design simple and contextual CT-based learning activities for elementary school students. This activity shows that structured training with a combination of conceptual material and directed practice is effective in building AI and CT literacy among SDIT teachers.
Co-Authors Adam Arif Budiman ADE SUPRIATNA Adiputro, Muhammmad Krisna Afifa, Linda Nur Aji Setiawan Aji Setiawan andi susilo Andi Susilo Aulia Andhikawati Aulia Andhikawati Bagus Tri Mahardika Basir, Rizki Rizkiyatul Dariyus, Asyari Ernawati Ernawati Ernawati Ernawati Eva Novianti Firman Maulana Riswahyudi Herianto Herianto Muhammad Ihya Aulia Elfatiha Nandang Suwela Nur Fadillah, Winanda Prasetyo, Erry Dwi Rizki Rizkyatul Basir Sofyan, Yan Suzuki Syofian Yan Sofyan Andhana Saputra Yosep Nuryaman