Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.975
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jatilima : Jurnal Multimedia Dan Teknologi Informasi TRILOGI: Jurnal Ilmu Teknologi, Kesehatan, dan Humaniora Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) QISTINA: Jurnal Multidisiplin Indonesia AR-RUMMAN: Journal of Education and Learning Evaluation
Elsa Sabrina
Universitas Negeri Medan
Religion Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Nursing Public Health Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
Meta Analisis: Pengembangan Media Pembelajaran Dasar-Dasar Pemrograman Berbasis Desktop Fahmy Syahputra; Elsa Sabrina; Teguh Mediansyah; Gali Armando; Abel Sinaga; Yosa Perangin Angin
AR-RUMMAN: Journal of Education and Learning Evaluation Vol 1, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/arrumman.v1i2.3966

Abstract

Dalam konteks pendidikan yang semakin dipengaruhi oleh kemajuan teknologi, kebutuhan akan alat pembelajaran yang inovatif menjadi sangat penting, terutama dalam bidang pemrograman yang merupakan keterampilan yang sangat dicari di pasar kerja saat ini. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan aplikasi yang tidak hanya berfungsi sebagai alat pembelajaran alternatif, tetapi juga membantu dalam pengolahan data untuk komunitas lokal serta meminimalkan kesalahan dalam entri data. Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini mencakup tinjauan pustaka dan studi dokumentasi untuk pengumpulan data, serta penerapan model waterfall dalam pengembangan sistem. Model ini terdiri dari beberapa tahap, yaitu analisis kebutuhan, desain sistem, pengkodean, pengujian, dan pemeliharaan. Dengan pendekatan ini, diharapkan aplikasi yang dihasilkan dapat memenuhi kebutuhan pengguna dan memberikan pengalaman belajar yang lebih baik bagi siswa. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa aplikasi pembelajaran yang dikembangkan memiliki potensi untuk meningkatkan pemahaman siswa tentang pemrograman dasar. Selain itu, aplikasi ini juga diharapkan dapat menjadi sumber daya yang berguna bagi pengajar dalam menyampaikan materi pembelajaran. Penulis juga mengidentifikasi beberapa tantangan yang mungkin dihadapi selama proses pengembangan, termasuk kebutuhan untuk terus memperbarui konten dan fitur aplikasi agar tetap relevan dengan perkembangan teknologi terkini.
Perancangan Aplikasi Edukasi Untuk Meningkatkan Pemahaman Dalam Mata Kuliah Perkembangan Peserta Didik Fahmy Syahputra; Elsa Sabrina; Grace Roni Anuar Lase; Artiani Zebua; Steven Eben Ezer Lase
AR-RUMMAN: Journal of Education and Learning Evaluation Vol 1, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/arrumman.v1i2.3971

Abstract

Dalam dunia pendidikan, pemanfaatan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) telah menjadi salah satu sarana yang efektif untuk meningkatkan kualitas pembelajaran. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah aplikasi edukasi yang dapat meningkatkan pemahaman peserta didik dalam mata kuliah Perkembangan Peserta Didik. Aplikasi ini dirancang dengan pendekatan interaktif, menggunakan metode pembelajaran yang adaptif dan berbasis pada kebutuhan individu peserta didik.Aplikasi ini dinamai MENTORA yang berasal dari kata Mentor dan a.  Fitur-fitur utama dari aplikasi ini meliputi modul pembelajaran yang terstruktur, kuis interaktif, dan panduan penggunaan aplikasi. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan pemahaman peserta didik, mempermudah proses belajar mengajar, serta mendukung pencapaian hasil belajar yang lebih baik. Penelitian ini diberi judul: “Perancangan Aplikasi Edukasi Untuk Meningkatkan Pemahaman Dalam Mata Kuliah Perkembangan Peserta Didik”.
Literature Review: Transitioning usage from BFS and DFS to Heuristic Search in the Modern AI Era Fahmy Syahputra; Elsa Sabrina; M Fajar Sahendra Chan; Rifki Fali; Muhammad Fattah; Joko Hendratmo; Fadhil Ardiansyah
Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Vol. 5 No. 2 (2026): February 2026
Publisher : Yayasan Kita Menulis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59934/jaiea.v5i2.1856

Abstract

Uninformed search algorithms, specifically Breadth-First Search (BFS) and Depth-First Search (DFS), encounter significant scalability limitations when addressing complex problem spaces in modern Artificial Intelligence (AI) ecosystems. This study investigates the paradigm shift toward intelligent heuristic algorithms through a systematic literature review and comparative analysis of 24 recent academic sources. The evaluation focuses on three primary domains: logical problem solving, robotic navigation, and data infrastructure management. Results demonstrate that heuristic methods, such as A-Star and hybrid variants like PrunedBFS, offer superior time efficiency and memory optimization for autonomous navigation and massive computing tasks. Nevertheless, classic algorithms retain functional relevance for specific scenarios requiring exhaustive exploration. Furthermore, this study reveals that algorithmic evolution has fundamentally transformed digital infrastructure, driving a shift from Search Engine Optimization (SEO) to Answer Engine Optimization (AEO) and necessitating adaptive cybersecurity architectures. The research concludes that the future of AI development relies not on substitution, but on a collaborative synthesis integrating the robustness of classic methods with the adaptability of modern heuristics.
Influence of AI Technology on the Development of Critical Thinking Skills in Education Fahmy Syahputra; Elsa Sabrina; Alya Rahmi; Ariyantika Br Ginting; Hanifah Mardhiyah; Hutri Ami; Laili Tanzila
Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Vol. 5 No. 2 (2026): February 2026
Publisher : Yayasan Kita Menulis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59934/jaiea.v5i2.1891

Abstract

The development of Artificial Intelligence (AI) technology has brought significant changes to the educational process, especially in supporting the development of critical thinking skills in students. This study uses a qualitative approach with a systematic literature review method to analyze various findings regarding the influence of AI in education. The results of the study show that AI has the potential to improve critical thinking skills through the provision of analytical stimuli, adaptive feedback, and the facilitation of active learning that encourages reflection, evaluation, and data-based argumentation. However, excessive use of AI or use without teacher guidance can lead to dependence, reduce creativity, and weaken students' evaluative and independent thinking skills. Therefore, the integration of AI should be balanced with active learning strategies, digital literacy, and pedagogical guidance so that this technology functions as a cognitive partner that strengthens critical thinking processes, rather than as a substitute for students' reasoning.
Systematic Literatur Riview Penerapan Logika Fuzzy pada Sistem Internet of Things Fahmy Syahputra; Elsa Sabrina; Muhammad Zaki Ulwi; Diyaul Fikri; Muhammad Fakhri Lubis; Dheany Angelina Putri Sembiring; Erika Togito Siahaan
QISTINA: Jurnal Multidisiplin Indonesia Vol. 4 No. 2 (2025): December 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/qistina.v4i2.7528

Abstract

Penelitian ini melakukan Systematic Literature Review (SLR) dan analisis bibliometrik untuk memetakan perkembangan penelitian mengenai penerapan Fuzzy Logic pada sistem Internet of Things (IoT) dalam periode 2020–2025. Sebanyak 200 artikel teridentifikasi melalui pencarian terstruktur menggunakan kata kunci “Fuzzy Logic” dan “Internet of Things (IoT)”, kemudian diseleksi berdasarkan kriteria inklusi dan eksklusi hingga menghasilkan 15 publikasi utama dengan sitasi tertinggi. Analisis tren menunjukkan dua periode puncak produktivitas penelitian, yaitu tahun 2020 dan 2024, masing-masing dengan 41 publikasi. Distribusi sitasi memperlihatkan bahwa artikel yang terbit pada tahun 2020, 2021, dan 2023 memiliki dampak akademik terbesar. Hasil bibliometrik mengungkapkan bahwa tema dominan meliputi pengembangan fuzzy logic controller, efisiensi energi, optimasi rute dan jaringan, keamanan perangkat IoT, serta implementasi pada sektor pertanian, kesehatan, dan industri. Visualisasi jejaring kata kunci (co-word) menunjukkan adanya beberapa kluster tematik yang saling terhubung dan bersifat multidisipliner. Temuan ini memberikan gambaran komprehensif mengenai lanskap penelitian terkini, sekaligus mengidentifikasi peluang riset lanjutan pada integrasi Fuzzy Logic dan IoT di masa mendatang.
Peran Kecerdasan Buatan (AI) Dalam Meningkatkan Efektivitas Pembelajaran di Era Digital Elsa Sabrina; M Raflie Alhadi; Muhammad Munawwar; Yohanes Febrian Silalahi; Abel Frans Sinaga; Muhammad Naufal Ilham
QISTINA: Jurnal Multidisiplin Indonesia Vol. 4 No. 2 (2025): December 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/qistina.v4i2.7531

Abstract

Penelitian ini menganalisis peran Kecerdasan Buatan (AI) dalam meningkatkan efektivitas pembelajaran di era digital melalui studi literatur. Hasil penelitian terdahulu menunjukkan bahwa AI berkontribusi signifikan dalam meningkatkan produktivitas belajar, dengan 65% mahasiswa memanfaatkannya untuk pengembangan ide tugas dan 60% untuk penyusunan presentasi. AI juga mampu menciptakan pembelajaran personalisasi melalui analisis pola belajar, adaptasi konten dinamis, dan umpan balik otomatis. Bagi guru, AI berfungsi sebagai mitra strategis melalui automatisasi tugas administratif. Tantangan implementasi meliputi risiko plagiarisme, ketergantungan teknologi, kesenjangan infrastruktur, dan isu etika privasi data.
Rancang Bangun Sistem Absensi Otomatis Berbasis Pengenalan Wajah Menggunakan Model CNN Pretrained pada Platform Web Gali Armando; Marta Aulia Simangunsong; Teguh Arif Mediansyah; Zulkaidah Harahap; Cristina Elseria Rahelta; Harvei Desmon Hutahean; Fahmy Syahputra; Elsa Sabrina
QISTINA: Jurnal Multidisiplin Indonesia Vol. 4 No. 2 (2025): December 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/qistina.v4i2.7555

Abstract

Conventional attendance methods often lead to queues, time inefficiency, and potential violation of health protocols, necessitating a fast, non-contact, and real-time attendance recording system. This research aims to design and implement a web-based attendance system as a local prototype using face recognition biometrics. The system was developed using Python with the Flask Framework and OpenCV. The core face recognition process combines Dlib's Pretrained CNN model for 128-dimensional feature vector extraction (face embedding) and the K-NN method for classification based on Euclidean Distance calculation. Testing results indicate that the system successfully performs accurate and real-time facial identification. The system is capable of automatically logging attendance times, providing audio feedback, and storing the attendance data recapitulation in an Excel (.xlsx) file. Thus, this system provides an effective and efficient non-contact attendance solution.
Dampak Positif dan Negatif Penggunaan Artificial Intelligence terhadap Kecerdasan Intelektual Mahasiswa Martino Bijeloys Siagian; Reyvaldo Gilbert Sitinjak; Christian Johansen Sihombing; Samuel Jonathan Pangaribuan; Elsa Sabrina; Fahmy Syahputra
QISTINA: Jurnal Multidisiplin Indonesia Vol. 4 No. 2 (2025): December 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/qistina.v4i2.7556

Abstract

Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) telah membawa transformasi signifikan dalam dunia pendidikan tinggi, khususnya dalam proses pembelajaran mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji secara komprehensif dampak positif dan negatif penggunaan AI terhadap kecerdasan intelektual mahasiswa melalui tinjauan literatur sistematis. Metode yang digunakan adalah literature review dengan menganalisis berbagai jurnal ilmiah, artikel penelitian, dan publikasi terkait penggunaan AI dalam pendidikan tinggi periode 2020-2025. Hasil kajian menunjukkan bahwa penggunaan AI memberikan dampak positif yang signifikan, meliputi: peningkatan efisiensi pembelajaran, kemudahan akses informasi, personalisasi materi pembelajaran, pengembangan kreativitas, dan peningkatan pemahaman konsep yang kompleks. AI juga mendukung pembelajaran mandiri dan memberikan umpan balik real-time kepada mahasiswa. Namun, kajian ini juga mengidentifikasi berbagai dampak negatif, antara lain: penurunan kemampuan berpikir kritis, ketergantungan berlebihan pada teknologi, potensi plagiarisme dan pelanggaran integritas akademik, pemahaman yang dangkal terhadap materi, serta kekhawatiran terkait keamanan dan privasi data. Temuan menunjukkan bahwa penggunaan AI, khususnya ChatGPT, berpengaruh terhadap kecerdasan intelektual mahasiswa dengan kontribusi berkisar 57-75% terhadap peningkatan produktivitas akademik. Penelitian ini merekomendasikan perlunya strategi penggunaan AI yang bijak dan terarah, penguatan kebijakan institusi pendidikan, pelatihan literasi digital bagi mahasiswa dan dosen, serta pengembangan sistem evaluasi yang dapat mengidentifikasi orisinalitas karya mahasiswa. Dengan pendekatan yang seimbang, AI dapat dioptimalkan sebagai alat bantu pembelajaran yang meningkatkan kecerdasan intelektual tanpa mengorbankan kemampuan berpikir kritis dan kreativitas mahasiswa
Tinjauan Literatur Sistematis (2019–2025) Kinerja Decision Tree dan Neural Network (Deep Learning) serta Perbandingannya dengan Naive Bayes dan SVM Fahmy Syahputra; Elsa Sabrina; Febrinata Silvianna Br Tarigan; Matius Irvan Sarumaha; Alfi Rahmadhani; Sandha Calista Simanjorang; Loveyanni Marito Benedikta Gorat
TRILOGI: Jurnal Ilmu Teknologi, Kesehatan, dan Humaniora Vol 6, No 4 (2025)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/trilogi.v6i4.13429

Abstract

This study presents a Systematic Literature Review (2019–2025) comparing the performance of Decision Tree and Neural Network (Deep Learning) models, alongside their relative performance against Naive Bayes and Support Vector Machine (SVM). The review synthesizes empirical findings across multiple application domains—including healthcare, education, industry, and finance—focusing on commonly reported classification metrics such as accuracy, precision, recall, and F1-score. The synthesis indicates that Decision Trees are frequently preferred for structured/tabular data due to their high interpretability and transparent decision rules, which are valuable for accountable decision-making. In contrast, Neural Networks/Deep Learning tend to outperform on unstructured data (e.g., medical images and text) and complex non-linear patterns, albeit often with reduced explainability. In several studies, Naive Bayes remains competitive as a lightweight baseline, while SVM continues to be effective for high-dimensional feature spaces and specific classification settings. Overall, the review highlights that algorithm selection should be driven by data characteristics, problem complexity, interpretability requirements, and computational constraints, since no single algorithm consistently dominates across all scenarios.
Dampak AI Generatif (LLMS) terhadap Keterampilan Menulis dan Integritas Akademik: Tinjauan Literatur Sistematis Fahmy Syahputra; Elsa Sabrina; Tirta Yasa Agung Barus; M Farid Al Farishi; Rabiatul Adwiyah; Nadila Ramadani; Jauharah Jauharah
TRILOGI: Jurnal Ilmu Teknologi, Kesehatan, dan Humaniora Vol 6, No 4 (2025)
Publisher : Universitas Nurul Jadid

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33650/trilogi.v6i4.13431

Abstract

This study aims to examine the impact of Generative AI (LLMs), such as ChatGPT, on students' writing skills and academic integrity through a Systematic Literature Review (SLR) of 15 relevant articles. The synthesis results reveal a significant duality effect, creating a dilemma between efficiency and quality. On one hand, LLMs are proven to be effective assistive co-pilots, which clearly enhance the technical efficiency of writing, accelerate the research workflow, and improve text cohesion and precision. However, this convenience triggers a substance quality crisis because students experience cognitive over-reliance, leading to Academic Deskilling the loss of the ability to independently practice critical reasoning and idea synthesis. This dependency is exacerbated by blind reliance on AI output and vulnerability to hallucinations that threaten the originality of the work. The consequence is a shift in the form of misconduct to the sophisticated practice of prompt engineering. To address these challenges, the literature emphasizes the necessity of pedagogical redesign and assessment redesign, which must focus on establishing ethics that ensure full transparency and accountability from students, and designing tasks that demand personal synthesis and reflective thinking.
Co-Authors Abel Frans Sinaga Abel Sinaga Alfi Rahmadhani Alvin Evraim Situmorang Alya Rahmi Andika Sitorus Ariyantika Br Ginting Artiani Zebua Christian Johansen Sihombing Cristina Elseria Rahelta Dheany Angelina Putri Sembiring Diyaul Fikri Erika Togito Siahaan Fadhil Ardiansyah Febrinata Silvianna Br Tarigan Frans Jhonatan Saragi Gali Armando Grace Roni Anuar Lase Hanifah Mardhiyah Harvei Desmon Hutahean Hutahaean, Harvei Desmon Hutri Ami Jauharah Jauharah Joko Hendratmo Khodijah May Nuri Lubis Laili Tanzila Loveyanni Marito Benedikta Gorat M Fajar Sahendra Chan M Farid Al Farishi M Raflie Alhadi Marchell Gabriel Manurung Marta Aulia Simangunsong Martino Bijeloys Siagian Matius Irvan Sarumaha Maulana, Bagoes Muhammad Fakhri Lubis Muhammad Fattah Muhammad Isnaini Muhammad Munawwar Muhammad Naufal Ilham Muhammad Zaki Ulwi Nadila Ramadani Novi Novanni Sinaga Rabiatul Adwiyah Reyvaldo Gilbert Sitinjak Rifki Fali Rosma Siregar Safira Nazwa Putri Samuel Jonathan Pangaribuan Sandha Calista Simanjorang Sarwedi Parhehean Tua Steven Eben Ezer Lase Suci Nurrahma Syahputra, Fahmy Teguh Arif Mediansyah Teguh Mediansyah Tirta Yasa Agung Barus Yohanes Febrian Silalahi Yosa Perangin Angin Zulkaidah Harahap