Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Generation Journal Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Advances in Computer System Innovation Journal (ACSI Journal)
Yahya, Kurnia
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Implementation of the K-means Clustering Algorithm in Grouping E-learning Satisfaction Data Rohman, MGhofar; Yahya, Kurnia; Susilo, Purnomo Hadi
Generation Journal Vol 8 No 2 (2024): Generation Journal
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/gj.v8i2.22730

Abstract

– Selama pandemic covid-19 kegiatan pembelajaran di perguruan tinggi mengalami perubahan, dari yang pembelajaran secara langsung yang dilaksanakan di kelas menjadi pembelajaran secara daring dengan memanfatkan koneksi internet (pembelajaran daring). Selama kegiatan pembelajaran dilakukan secara daring banyak sekali pro dan kontra pada pelaksaan kegiatan dilapangan, sehingga perlu dilakukan penggelompokan mengenai kepuasan mahasiswa pada pelaksaan pembelajaran daring. Tujuan pada penelitian ini adalah untuk melakukan pengelompokan data kepuasan mahasiswa pada pembelajaran daring dengan menggunakan metode k-means. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang dihasilakan dari sebaran angket/kuisioner kepada 185 mahasiswa fakultas Teknik. Pada penelitian ini, penerapan metode K-Means klastering pada aplikasi yang dibuat pada matlab dengan menggunakan 3 klaster. Penelitian ini menggunakan data sebanyak 185 data yang didapatkan dari mahasiwa fakultas teknik Universitas Islam Lamongan. Dari hasil perhitungan aplikasi matlab diperoleh keanggotaan pada klaster adalah sebagai berikut: klaster 1 dengan anggota sebanyak 80 data mahasiswa, klaster 2 beranggotakan sebanyak 23 data mahasiswa dan pada klaster 3 dengan anggota sejumlah 82 data mahasiswa.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT MOBIL DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PT. ASTRA INTERNATIONAL TBK ISUZU MAKASSAR BRANCH Arni, Sitti; Yahya, Kurnia; Umar, Hendra; Merdewiningsi, Andi; Aziz, Firman
Advances in Computer System Innovation Journal Vol. 1 No. 1: Desember 2023, ACSI Journal
Publisher : Unit Publikasi Ilmiah Perkumpulan Intelektual Madani Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51577/acsijournal.v1i1.447

Abstract

tujuan penelitian ini adalah untuk membuat suatu perangkat lunak yang diharapkan mampu membantu manager dalam pengambilan keputusan menentukan layak tidaknya seorang pelanggan menerima kredit. Perangkat lunak ini merupakan salah satu bentuk dari Sistem Pendukung Keputusan. Dalam penelitian ini dibangun perangkat lunak yang mengevaluasi kelayakan kredit pelanggan dengan menggunakan metode Analitycal Hierarchy Process dan sebagai alat bantu Pengambilan Keputusan bagi Perusahaan. Langkah-langkah dalam merancang sistem yang meliputi analisa sistem secara umum dan terperinci dengan menggunakan alat bantu Data Flow Diagram (DFD) dan membuat tampilan dan rancangan Basis Data menggunakan Microsoft Access 2007. Pengembangan Perangkat Lunak SPK Kredit menggunakan bahasa pemograman Microsoft Visual Basic 6.0. nilai untuk setiap komponen sama dengan bobot nilai standard Perusahaan.
Analisis Perbandingan Efektivitas Zero-Shot vs Chain-of-Thought Prompting dalam Meningkatkan Presisi Informasi pada LLM Berbasis Dokumen PDF Yahya, Kurnia; Moeis, Dikwan; Thamrin, Musdalifa; Yunarti, Sry; Felicia Watratan, Alvina; Mallu, Satriawaty
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 5 No. 1 (2026): Februari - April
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v5i1.6524

Abstract

Pemanfaatan Large Language Models (LLM) dalam ekosistem pendidikan tinggi untuk ekstraksi informasi akademik sering kali terkendala oleh fenomena halusinasi data yang dapat menyesatkan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perbandingan efektivitas antara teknik Zero-Shot dan Chain-of-Thought (CoT) prompting dalam upaya meningkatkan presisi informasi pada sistem Retrieval-Augmented Generation (RAG) yang berbasis dokumen PDF. Metode penelitian yang digunakan adalah eksperimen laboratorium dengan mengintegrasikan framework LangChain dan database vektor FAISS untuk memproses dokumen teknis berupa Panduan Akademik institusi. Evaluasi kualitas jawaban dilakukan melalui pendekatan hibrida, menggunakan metrik otomatis BERTScore untuk mengukur kemiripan semantik dan penilaian manusia (Human Evaluation) oleh pakar Teknologi Informasi untuk mengukur tingkat presisi serta validitas informasi secara kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknik Chain-of-Thought secara konsisten mengungguli Zero-Shot di seluruh parameter evaluasi yang diuji. Peningkatan paling signifikan tercatat pada aspek validitas jawaban berdasarkan penilaian pakar sebesar 37,14%, serta kenaikan skor presisi pada metrik BERTScore sebesar 9,03%. Temuan ini membuktikan bahwa mekanisme penalaran logis secara bertahap pada teknik CoT mampu mereduksi halusinasi secara efektif dengan memastikan setiap klaim jawaban memiliki jejak audit yang kuat pada dokumen sumber. Implikasi praktis dari penelitian ini memberikan rekomendasi strategis bagi pengembang sistem informasi akademik untuk menerapkan pendekatan 'CoT-by-Design' guna membangun asisten virtual yang lebih akurat, etis, dan kredibel di lingkungan perguruan tinggi.
Co-Authors Arni, Sitti Felicia Watratan, Alvina Firman Aziz M. Ghofar Rohman Mallu, Satriawaty Merdewiningsi, Andi Moeis, Dikwan Purnomo Hadi Susilo, Purnomo Hadi Sry Yunarti Thamrin, Musdalifa Umar, Hendra