Ahmad Luthfi

Ahmad Luthfi memiliki keahlian akademik yang berfokus pada keamanan siber, forensika digital, dan kecerdasan buatan, dengan pergeseran riset mutakhir yang menonjol dari tata kelola data terbuka menuju analisis forensik dan pemodelan prediktif. Dalam lima tahun terakhir, publikasinya mendominasi topik forensika digital pada lingkungan Internet of Things (IoT) dan perangkat kompak, seperti analisis data penerbangan UAV di area tambang batu bara menggunakan metode statis dan dinamis, serta investigasi metadata media sosial dan serangan jaringan. Ia juga mengembangkan model ontologi metadata media sosial dan arsitektur referensi portal data terbuka yang berorientasi pengguna. Di sisi kecerdasan buatan, Luthfi menerapkan deep learning dengan Bidirectional GRU untuk klasifikasi kode ICD-10 dalam diagnosis penyakit, serta Support Vector Machine untuk memprediksi kinerja mahasiswa berdasarkan perilaku e-learning selama pandemi. Pemodelan Bayesian network digunakan untuk menganalisis status notifikasi OTP, sementara deep learning diterapkan untuk memprediksi konsumsi listrik kantor pintar berdasarkan kondisi cuaca. Analisis sentimen ulasan marketplace dengan Naïve Bayes dan Logistic Regression, serta evaluasi kepuasan pengguna terhadap sistem pembayaran mobile pemerintah daerah, melengkapi fokus risetnya. Publikasi lama tentang pengambilan keputusan pembukaan data dan analisis risiko menggunakan pohon keputusan serta fuzzy multi-criteria menjadi konteks kesinambungan, namun arah riset kini lebih menekankan integrasi forensika digital dengan sistem manajemen keamanan informasi di organisasi pemerintahan, sebagaimana terlihat dalam kajian literatur sistematis terbarunya.