Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.26
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Brilliance: Research of Artificial Intelligence Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Priviet Social Sciences Journal Riwayat: Educational Journal of History and Humanities Journal of Education Religion Humanities and Multidiciplinary Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) Jurnal Teknologi dan Informatika Information Technology Studies Journal Jurnal Publikasi Teknik Informatika
Usman Arfan
STMIK Pesat Nabire, Papua, Indonesia
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Nursing Social Sciences Other

Published : 32 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 32 Documents
Search

 1   2   3   4 
Analisis Etika Penggunaan Artificial Intelligence Dalam Penyusunan Tugas Kuliah Mahasiswa Aisyah Septianingsih; Usman Arfan; Sandy Mirongsenggo; Aderio J F Koten; Chalvin Manase Otniel Misiro
Journal of Education Religion Humanities and Multidiciplinary Vol. 4 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jerumi.v4i1.8591

Abstract

Kemajuan teknologi Generative Artificial Intelligence atau yang biasa di sebut AI seperti ChatGPT, Gemini dan Claude telah mendorong transformasi signifikan dalam pendidikan tinggi, khususnya dalam penyusunan tugas akademik mahasiswa. Perkembangan ini tidak hanya meningkatkan efisien pembelajaran, tetapi juga menimbulkan persoalan etika dan tantangan terhadap integritas akademik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penggunaan AI dalam penyusunan tugas akademik serta mengkaji implikasi etisnya dalam konteks pendidikan tinggi. Penelitian menggunakan pendekatan Systematic Literatur Review (SLR) dengan mengkaji literatur dari basis data Scopus, Web of Science, Google Scholar, arXiv, dan garuda pada priode 2021-2026. Kriteria inklusi meliputi artikel ilmiah yang relavan dengan etika penggunaan AI, integritas akademik, Technology Acceptance Model (TAM), Theory of Planned Behavior (TPB), serta dampak Generative AI terhadap pembelajaran mahasiswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perkembangan Large Language Model (LLM) telah mengubah pola penyelesaian tugas akademik secra fundamental melalui kemampuan mennghasilkan teks secara otomatis. Penggunaan AI dipengaruhi oleh presepsi kemudahan dan manfaat teknologi sesuai dengan Technology Acceptance Model, serta norma sosial dan kontrol perilaku berdasarkan Theory Of Planned Behavor. Di satu sisi, AI memberikan manfaat berupa personalisasi pembelajaran dan percepat akses informasi; namun di sisi lain, penggunaan yang berlebihan menyebabkan ketergantungan, serta memunculkan bentuk plagiarisme baru yang sulit dideteksi oleh sistem tradisional. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penggunaan AI dalam pendidikan tinggi merupakan fenomena yang bersifat dualistik, sehingga diperlukan penguatan regulasi akademik, literasi etika digital, serta kesadaran pengguna untuk memastikan pemanfaatan AI secara bertanggung jawab tanpa mengorbankan integritas akademik.
Belajar Hubungan Intensitas Penggunaan ChatGPT dengan Hasil Mahasiswa Jendi Payung; Usman Arfan; Yuansar P Lembang
Journal of Education Religion Humanities and Multidiciplinary Vol. 4 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jerumi.v4i1.8592

Abstract

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan, khususnya ChatGPT, telah membawa perubahan mendasar dalam pola belajar mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk: (1) mendeskripsikan gambaran intensitas penggunaan ChatGPT di kalangan mahasiswa, (2) mendeskripsikan gambaran hasil belajar mahasiswa, dan (3) menganalisis hubungan antara intensitas penggunaan ChatGPT dengan hasil belajar mahasiswa. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode korelasional deskriptif. Populasi penelitian adalah mahasiswa aktif Universitas Negeri Jakarta semester genap 2024/2025, dengan sampel 120 mahasiswa yang dipilih menggunakan teknik purposive sampling. Instrumen penelitian berupa kuesioner intensitas penggunaan ChatGPT (25 butir, skala Likert 1–5, α = 0,891) yang mencakup empat dimensi: frekuensi, durasi, kedalaman interaksi, dan tujuan penggunaan; serta data hasil belajar berupa Indeks Prestasi Semester (IPS). Uji prasyarat meliputi uji normalitas Kolmogorov-Smirnov dan uji linearitas. Analisis data menggunakan korelasi Pearson Product Moment dengan bantuan SPSS 26. Hasil penelitian menunjukkan: (1) rata-rata skor intensitas penggunaan ChatGPT sebesar 82,45 (kategori sedang-tinggi), (2) rata-rata IPS mahasiswa sebesar 3,28 (kategori baik), dan (3) terdapat hubungan yang positif dan signifikan antara intensitas penggunaan ChatGPT dengan hasil belajar mahasiswa (r = 0,612; r tabel = 0,179; p = 0,000 < 0,05) dengan koefisien determinasi sebesar 37,4%. Temuan ini mengindikasikan bahwa pemanfaatan ChatGPT secara terstruktur, terarah, dan kritis berkontribusi positif terhadap pencapaian akademik mahasiswa.
Dampak Penggunaan AI Terhadap Kemandirian Belajar Mahasiswa di Era Digital Rafael M Nayoan; Usman Arfan; Marsya Laihan; Rian F Mnumandu; Marselus M Korme
Journal of Education Religion Humanities and Multidiciplinary Vol. 4 No. 1 (2026): Juni 2026
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jerumi.v4i1.8594

Abstract

Perkembangan Artificial Intelligence (AI), khususnya Generative Artificial Intelligence, telah membawa perubahan signifikan dalam proses pembelajaran di pendidikan tinggi dan memengaruhi cara mahasiswa memperoleh, mengelola, serta mengembangkan pengetahuan secara mandiri. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dampak penggunaan AI terhadap kemandirian belajar mahasiswa di era digital melalui pendekatan Mixed Method Systematic Literature Review (MMSLR). Proses telaah literatur mengikuti pedoman PRISMA 2020 dengan menganalisis 25 artikel final yang dipilih dari 150 artikel yang teridentifikasi pada tahap awal pencarian. Analisis kuantitatif digunakan untuk mengidentifikasi tren publikasi, karakteristik penelitian, dan fokus kajian, sedangkan analisis kualitatif dilakukan menggunakan Thematic Analysis untuk mengidentifikasi tema-tema utama yang muncul dalam literatur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa AI berkontribusi positif terhadap peningkatan kemandirian belajar mahasiswa melalui penguatan Self-Directed Learning, Self-Regulated Learning, Learner Autonomy, Student Agency, AI Literacy, dan Personalized Learning. Pemanfaatan AI memungkinkan mahasiswa memperoleh akses informasi yang lebih luas, dukungan belajar yang lebih fleksibel, serta pengalaman pembelajaran yang lebih adaptif sesuai kebutuhan individu. Namun, penelitian ini juga mengidentifikasi tantangan berupa risiko ketergantungan terhadap AI, penurunan kemampuan berpikir kritis, dan isu integritas akademik apabila teknologi digunakan secara berlebihan. Temuan penelitian menegaskan pentingnya literasi AI, penggunaan teknologi yang bertanggung jawab, serta tata kelola yang tepat untuk mengoptimalkan peran AI dalam mendukung kemandirian belajar mahasiswa di era digital.
Pengelompokan dan Prediksi Distribusi Guru ASN Orang Asli Papua dan Non-Orang Asli Papua dengan Pendekatan Data Mining: Clustering and Prediction of the Distribution of Civil Servant Teachers of Papuan and Non-Papuan Origin Using a Data Mining Approach Arfan, Usman; Fajriyati, Fauzia
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 6 No. 3 (2026): MALCOM July 2026
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v6i3.2742

Abstract

Pemerataan distribusi guru ASN menjadi isu penting dalam penyediaan layanan pendidikan yang berkeadilan, terutama di Kabupaten Nabire yang memiliki karakteristik wilayah yang beragam, termasuk perkotaan, pesisir, dan wilayah dengan aksesibilitas terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis distribusi guru ASN Orang Asli Papua (OAP) dan non-OAP pada satuan pendidikan di Kabupaten Nabire menggunakan pendekatan data mining. Data penelitian berupa data sekunder dari Dinas Pendidikan Kabupaten Nabire tahun 2025 yang mencakup 256 satuan pendidikan dengan total 2.147 guru ASN, terdiri atas 364 guru OAP (16,95%) dan 1.783 guru non-OAP (83,05%). Data ditransformasikan menjadi data agregat per satuan pendidikan melalui seleksi atribut, pembersihan data, penanganan nilai kosong, penghapusan duplikasi, agregasi, dan normalisasi. K-Means digunakan untuk mengelompokkan satuan pendidikan, sedangkan Naive Bayes, k-Nearest Neighbors, dan Decision Tree digunakan untuk mengklasifikasikan kategori distribusi. Hasil clustering menghasilkan tiga cluster utama. Cluster 1 menunjukkan keterwakilan OAP tinggi dengan jumlah guru relatif kecil, Cluster 2 didominasi non-OAP dengan jumlah guru besar, sedangkan Cluster 3 mencakup 179 satuan pendidikan (69,92%) dan menunjukkan dominasi guru non-OAP. Decision Tree memberikan performa terbaik dengan AUC 0,994, accuracy 0,992, precision 0,992, recall 0,992, dan F1-score 0,992. Temuan menunjukkan distribusi guru ASN OAP belum proporsional, terutama pada kategori Tidak ada OAP dan Rendah.
Innovation of an android-based beverage sales application using a design thinking approach for MSME digitalization in Nabire Usman Arfan; Heris Yosua Ramase Rony
Priviet Social Sciences Journal Vol. 6 No. 3 (2026): March 2026
Publisher : Privietlab

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55942/pssj.v6i3.1480

Abstract

Digital transformation has become an essential requirement for Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) to improve competitiveness and operational efficiency. This study aims to design an Android-based beverage sales application prototype to support MSME digitalization in Nabire Regency. The research employed the Design Thinking approach, consisting of empathize, define, ideate, prototype, and test stages. Activity diagrams were used to model the application’s business processes, while the prototype was developed using Figma as an interactive and visual system representation. Usability evaluation was conducted through limited testing using the Single Ease Question (SEQ) and System Usability Scale (SUS). The results indicate that the proposed prototype provides a clear user flow, aligns with user needs, and achieves a good level of usability. The developed prototype can serve as a foundation for future implementation of an Android-based beverage sales application to support MSME digitalization in Nabire Regency.
Pengembangan Sistem Informasi Penjualan Laptop, PC, dan Tablet Berbasis Web dengan Metode Prototype untuk Mendukung Layanan COD di Kabupaten Nabire Gunawan Prayitno; Isak Boas Samanui; Usman Arfan
Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Vol 10, No 2 (2025): Edisi Agustus
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/jurasik.v10i2.931

Abstract

This research focuses on the development of a Web-Based Information System for Selling Laptops, PCs, and Tablets using the Prototype method to support Cash on Delivery (COD) services in Nabire Regency. The objective of this study is to create an effective, efficient, and secure sales system that enhances customer convenience and trust in transactions. The Prototype method was applied to ensure the system development process remained adaptive to user requirements through iterative design and testing cycles. The system includes key features such as a homepage, login page, user registration (sign-up), order confirmation, order list, and an order information page that can be printed. System testing was conducted using the black box testing method based on scenarios derived from the use case and activity diagrams. The results indicate that all system functionalities work as expected. This system not only simplifies the electronic device purchasing process but also provides a solution tailored to the local community's preference for COD transactions.
Pengembangan Sistem Desain Sablon Custom Berbasis Web dengan Pratinjau Real-time Menggunakan Model Prototype Gunawan Prayitno; Marco Yeri Maswatu; Usman Arfan
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 5 No. 3: NOVEMBER 2025
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v5i3.1448

Abstract

Perkembangan teknologi digital mendorong perubahan besar dalam industri sablon custom, terutama dalam memenuhi kebutuhan personalisasi desain yang cepat, presisi, dan mudah digunakan. Namun, banyak UMKM masih mengandalkan proses manual dalam pengiriman desain dan konfirmasi pesanan, sehingga sering terjadi miskomunikasi, tingginya tingkat revisi, dan lambatnya proses produksi. Penelitian ini mengembangkan sistem desain sablon berbasis web dengan fitur pratinjau real-time, drag-and-drop, serta pengelolaan pesanan terintegrasi menggunakan HTML5 canvas, CSS3, JavaScript, dan PHP melalui metode Software Development Life Cycle (SDLC) model Prototype. Melalui pendekatan iteratif, pengguna terlibat langsung dalam evaluasi untuk memastikan sistem sesuai kebutuhan. Evaluasi sistem dilakukan menggunakan Black-Box Testing dan pengukuran performa. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh fungsi utama berjalan dengan tingkat keberhasilan lebih dari 95%, pratinjau real-time memiliki akurasi 96,8%, dan waktu rendering rata-rata 0,8 detik. Selain itu, proses pemesanan mengalami peningkatan efisiensi sebesar 42%, sementara tingkat revisi desain menurun hingga 65%. Pengujian usability menggunakan System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor 86,5 yang termasuk kategori Excellent, menandakan kepuasan pengguna yang tinggi. Temuan ini menunjukkan bahwa sistem mampu meningkatkan keakuratan desain, mempercepat proses pemesanan, dan mendukung digitalisasi UMKM sablon secara efektif.
Analisis Pemanfaatan Artificial Intelligence terhadap Kualitas Belajar Mahasiswa Menggunakan K-Means Clustering dan Classification pada Orange Data Mining Usman Arfan; Lely Johana Wanayoi Worisio
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 6 No. 2: JULI 2026
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v6i2.1707

Abstract

Perkembangan Artificial Intelligence (AI) telah mengubah cara mahasiswa mengakses informasi, memahami materi, dan menyelesaikan tugas akademik. Namun, hubungan antara pemanfaatan AI dan kualitas belajar mahasiswa masih memerlukan kajian empiris, khususnya di perguruan tinggi di Papua Tengah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pemanfaatan AI terhadap kualitas belajar mahasiswa menggunakan pendekatan data mining berbasis Orange Data Mining. Penelitian melibatkan 120 mahasiswa STMIK Pesat Nabire yang terdiri atas mahasiswa baru, tingkat II, tingkat III, dan tingkat akhir. Data dikumpulkan menggunakan kuesioner skala Likert yang mengukur pemanfaatan AI dan kualitas belajar berdasarkan persepsi mahasiswa. Analisis dilakukan melalui statistik deskriptif, korelasi Pearson, clustering K-Means, serta klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes, Random Forest, dan k-Nearest Neighbors (kNN). Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat pemanfaatan AI berada pada kategori sangat tinggi (rata-rata 4,48), sedangkan kualitas belajar berada pada kategori rendah (rata-rata 2,35). Analisis korelasi menghasilkan nilai r = -0,29 yang menunjukkan hubungan negatif yang lemah antara pemanfaatan AI dan kualitas belajar. K-Means Clustering menghasilkan tiga kelompok mahasiswa dengan nilai silhouette terbaik sebesar 0,044 pada k=3. Pada tahap klasifikasi, Random Forest memperoleh nilai Classification Accuracy sebesar 0,858 dan F1-Score sebesar 0,801. Namun, nilai AUC sebesar 0,389 dan MCC sebesar -0,032 menunjukkan bahwa kemampuan diskriminatif model masih terbatas akibat ketidakseimbangan distribusi kelas. Temuan penelitian menunjukkan bahwa tingginya pemanfaatan AI tidak secara otomatis berkaitan dengan kualitas belajar yang lebih baik. Oleh karena itu, penguatan literasi AI akademik diperlukan agar mahasiswa dapat memanfaatkan AI secara etis, kritis, dan produktif dalam mendukung proses pembelajaran.
Pengembangan Sistem Pelaporan Kekerasan Perempuan dan Anak Berbasis Web untuk Optimalisasi Layanan Publik Digital pada DP3A Kabupaten Nabire Usman Arfan; Kornelia Kidi Ola
Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Vol. 6 No. 2: JULI 2026
Publisher : Program Studi Pendidikan Teknologi Infromasi UMK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51454/decode.v6i2.1715

Abstract

Layanan pengaduan kekerasan terhadap perempuan dan anak membutuhkan sistem yang mudah diakses, aman, serta mampu mendukung proses penanganan dan administrasi secara terintegrasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pelaporan kekerasan berbasis web pada DP3A Kabupaten Nabire yang menyediakan pelaporan tanpa registrasi dan login, pilihan anonimitas, kode pelacakan laporan, pengelolaan tindak lanjut, serta otomatisasi surat pengantar kepolisian dalam format PDF. Penelitian ini menggunakan pendekatan Design Science Research yang mencakup identifikasi masalah, penetapan tujuan solusi, perancangan dan pengembangan artefak, demonstrasi, evaluasi, serta komunikasi hasil. Pemodelan proses bisnis dilakukan melalui diagram aktivitas, rancangan arsitektur sistem, serta prototipe antarmuka. Demonstrasi dan pengujian sistem menggunakan data simulasi untuk melindungi kerahasiaan informasi korban. Evaluasi dilakukan melalui pengujian fungsional menggunakan metode black-box testing serta pengukuran efisiensi administratif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh 15 skenario fungsional berjalan sesuai dengan keluaran yang diharapkan dengan tingkat keberhasilan sebesar 100 persen. Pengukuran simulatif terhadap pembuatan surat pengantar kepolisian menunjukkan penurunan waktu rata-rata dari 19,2 menit menjadi 5,6 menit atau peningkatan efisiensi sebesar 70,83 persen. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem dapat mengurangi hambatan akses pelaporan, mendukung perlindungan identitas, meningkatkan transparansi perkembangan laporan, serta menyederhanakan proses administrasi. Penelitian ini masih terbatas pada penggunaan data simulasi dan belum mencakup pengujian kegunaan maupun pengujian keamanan secara khusus.
Pengembangan dan Implementasi Sistem Informasi Terpadu Berbasis Web untuk Pengelolaan Harga Komoditas dan Data Koperasi pada Disperindagkop Kabupaten Nabire Lemauk, Dilfinus Anton; Arfan, Usman; Arief Rahman Hakim
Jurnal Teknologi dan Informatika Vol. 4 No. 1 (2026): Agustus : Jurnal Teknologi dan Informatika
Publisher : STMIK Pesat Nabire

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70539/jti.v4i1.133

Abstract

Local government management of commodity prices and cooperative records requires integrated, consistent, and searchable data. This community service activity aimed to develop and functionally validate a web-based integrated information system prototype for the Department of Industry, Trade, and Cooperatives of Nabire Regency. Requirements were derived from field observation, document analysis, and semi-structured interviews with two actual staff members representing the trade and cooperative divisions. Development followed an Agile approach through three iterations. The first iteration produced authentication, role-based access, user, market, commodity, and unit modules. The second produced commodity price recording, history, charts, search, and reports. The third produced cooperative profiles, institutional status, members, management, search, and reports. Black-box testing used controlled test data rather than operational agency records. Initial testing passed 13 of 14 scenarios (92.86%). After duplicate-price validation was corrected, all 14 scenarios passed. These results demonstrate functional conformity only. The prototype was not deployed in the partner’s operational environment, and data migration, training, assistance, usability testing, and user acceptance evaluation were not conducted. Further work is required before operational adoption.
Co-Authors Aderio J F Koten Aisyah Septianingsih Alfian Nuwa Basinung Alvonsius Bambang Hidayat Anjarwati Anjarwati Arief Rahman Hakim Badii, Evradus Chalvin Manase Otniel Misiro Donny Irwanto Ester Ayuk Pusvita Ester Ayuk Pusvita Fajriyati, Fauzia Fauzia Fajriyati Gunawan Prayitno Heris Yosua Ramase Rony Imanuel Aji Karisteo Isak Boas Samanui Istha Jendi Payung Kevin Herlambang Dwi N Kornelia Kidi Ola Kristia Yuliawan Lely Johana Wanayoi Worisio Lely Worisio Lemauk, Dilfinus Anton Louise Gabriella Marco Yeri Maswatu Margaretha Y. Douw Margaretha Yanuar Douw Marsel Marselus M Korme Marsya Laihan Muhammad Rizki Santoso Muhammad Thoyyib Ramadhan Murib, Yance Novita Paraga Paraga, Novita Pekei, Yulianus Prayitno, Gunawan Rafael M Nayoan Ranggup, Deni Stefanus Paboy Rian F Mnumandu Rony, Heris Yosua Ramase Sandy Mirongsenggo Theopilus Basten Imbiri Windessy, Edwin Yuansar P Lembang Yulianus Pekei