Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal Automation Computer Information System (JACIS) Jurnal Pustaka Data : Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer
Al Kaamil, Syifa Fikroh
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Evaluasi Kemampuan ChatGPT dalam Mengonversi Kebutuhan Sistem Berbasis BPMN Menjadi Formula Linear Temporal Logic (LTL) Anjany, Fillah; Al Kaamil, Syifa Fikroh; Ainul Yaqin, Muhammad
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 1 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v5i1.1000

Abstract

Perumusan spesifikasi formal dalam pengembangan perangkat lunak berbasis model merupakan tantangan yang signifikan karena kompleksitas logika formal. Linear Temporal Logic (LTL) merupakan pendekatan yang umum digunakan untuk merepresentasikan perilaku sistem dalam domain waktu. Namun, proses transformasi kebutuhan berbasis teks (tekstual requirement) menjadi ekspresi LTL secara manual membutuhkan waktu dan keahlian khusus. Penelitian ini mengeksplorasi kemampuan Large Language Model (LLM), khususnya ChatGPT, dalam mengotomatisasi konversi tekstual requirement ke dalam LTL. Tiga skenario Business Process Model and Notation (BPMN)—Login System, Make Cash Inflow, dan Display Mandatory Savings—digunakan sebagai studi kasus. Hasil generasi LTL oleh LLM dibandingkan dengan hasil manual oleh pakar logika formal. Evaluasi dilakukan berdasarkan kesamaan semantik dan sintaksis, dengan skor rata-rata akurasi mencapai 91,6%. Studi ini menunjukkan bahwa LLM berpotensi mempercepat dan menyederhanakan proses penyusunan spesifikasi formal, dengan tetap mempertahankan akurasi yang tinggi.
Pengaruh Automasi Verifikasi Identitas terhadap Waktu Penyelesaian Layanan dan Tingkat Kesalahan Transaksi: Studi Simulasi pada Proses Fulfillment Al Kaamil, Syifa Fikroh; Afaf, Afaf; Yaqin, Muhammad Ainul
Journal Automation Computer Information System Vol. 6 No. 1 (2026): Mei (In Progress Issue)
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v6i1.145

Abstract

Transformasi digital dalam sistem Enterprise Resource Planning (ERP) mendorong kebutuhan automasi proses bisnis, termasuk pada tahap fulfillment layanan. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh automasi verifikasi identitas terhadap waktu penyelesaian layanan dan tingkat kesalahan transaksi. Eksperimen simulatif dilakukan menggunakan dua dataset ERP, masing-masing berisi 100 transaksi pada mode manual dan otomatis, dengan parameter uji berupa waktu proses, jumlah kesalahan input, dan persentase verifikasi gagal. Analisis dilakukan menggunakan statistik deskriptif dan perbandingan komputasional antar-mode untuk menilai perubahan efisiensi proses. Hasil penelitian menunjukkan bahwa automasi verifikasi identitas mempercepat waktu penyelesaian sebesar 38% dan menurunkan tingkat kesalahan transaksi hingga 27%. Berbeda dari studi sebelumnya, penelitian ini menawarkan novelty berupa evaluasi empiris terhadap automasi verifikasi identitas berbasis lookup NIK dan nomor telepon dalam konteks proses fulfillment ERP menggunakan pendekatan Business Process Simulation (BPS). Temuan ini menegaskan bahwa digitalisasi verifikasi tidak hanya meningkatkan akurasi dan kecepatan, tetapi juga berpotensi diadaptasi oleh organisasi yang ingin meningkatkan efisiensi operasional melalui automasi proses layanan
Co-Authors Afaf Afaf, Afaf Ainul Yaqin Anjany, Fillah