diff --git a/train_pfi_scheduler.py b/train_pfi_scheduler.py
new file mode 100644
index 0000000..c332946
--- /dev/null
+++ b/train_pfi_scheduler.py
@@ -0,0 +1,117 @@
+from datetime import datetime, timedelta
+import requests
+import json
+import logging
+import time
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
+import uuid
+
+from airflow import DAG
+from airflow.operators.python import PythonOperator
+from airflow.providers.http.operators.http import HttpOperator
+from airflow.providers.http.hooks.http import HttpHook
+from airflow.models import Variable
+
+# Konfigurasi logging
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Default arguments for the DAG
+default_args = {
+    'owner': 'airflow',
+    'depends_on_past': False,
+    'email_on_failure': False,
+    'email_on_retry': False,
+    'retries': 3,
+    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
+}
+
+# Create the DAG
+dag = DAG(
+    'daily_train_api_fetch_async',
+    default_args=default_args,
+    description='Machine learning from API asynchronously every day',
+    schedule_interval='@daily',  # Run every day
+    start_date=datetime(2025, 3, 10),
+    catchup=False,
+    tags=['api',"train", 'daily', 'async'],
+)
+
+def fire_and_forget_api_call(**context):
+    """
+    Fungsi ini mengirim permintaan API dan tidak menunggu respons (fire and forget)
+    """
+    # Menggunakan HttpHook untuk mendapatkan konfigurasi koneksi
+    http = HttpHook(method='GET', http_conn_id='train-pfi-app')
+    
+    # Mendapatkan session dan base URL
+    session = http.get_conn()
+    endpoint = '/train'
+    
+    # Generate request ID untuk tracking
+    request_id = str(uuid.uuid4())
+    
+    # Log sebelum mengirim request
+    logger.info(f"Mengirim permintaan asinkron ke {endpoint} (Request ID: {request_id})")
+    
+    # Membuat callback untuk menangani respons secara asinkron
+    def response_callback(future):
+        try:
+            # Hanya mengecek apakah request terkirim tanpa menunggu proses selesai
+            response = future.result(timeout=5)  # Timeout 5 detik hanya untuk konfirmasi request terkirim
+            logger.info(f"Permintaan berhasil dikirim (Request ID: {request_id}), status: {response.status_code}")
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Kesalahan saat mengirim permintaan (Request ID: {request_id}): {str(e)}")
+    
+    # Header API
+    headers = {
+        'Content-Type': 'application/json',
+        'X-Request-ID': request_id,
+        # 'Authorization': '{{ var.value.api1_token }}',  # Store this in Airflow Variables
+    }
+    
+    # Menggunakan ThreadPoolExecutor untuk operasi asinkron
+    with ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as executor:
+        # Submit request ke executor
+        future = executor.submit(
+            session.request,
+            'GET',
+            endpoint,
+            headers=headers,
+            timeout=10  # Timeout untuk koneksi awal, bukan waktu tunggu keseluruhan
+        )
+        
+        # Menambahkan callback yang akan dieksekusi ketika future selesai
+        future.add_done_callback(response_callback)
+        
+        # Jangan menunggu future selesai, biarkan berjalan di background
+        logger.info(f"Permintaan asinkron telah dikirim (Request ID: {request_id})")
+    
+    # Kembalikan request_id untuk referensi
+    return {"request_id": request_id, "timestamp": datetime.now().isoformat()}
+
+# API task yang tidak menunggu respons
+train_async = PythonOperator(
+    task_id='train_async',
+    python_callable=fire_and_forget_api_call,
+    provide_context=True,
+    dag=dag,
+)
+
+# Alternatif: gunakan HttpOperator dengan request_timeout yang sangat pendek
+# Ini hanya untuk memulai request tanpa menunggu respons lengkap
+train_alt = HttpOperator(
+    task_id='train_alt',
+    http_conn_id='train-pfi-app',
+    endpoint='/train',
+    method='GET',
+    headers={
+        'Content-Type': 'application/json',
+    },
+    log_response=False,  # Jangan log respons karena kita tidak menunggunya
+    response_check=lambda response: True,  # Selalu mengembalikan sukses
+    extra_options={"timeout": 1.0},  # Timeout sangat pendek, hanya untuk memulai request
+    dag=dag,
+)
+
+# Set task dependencies jika diperlukan
+# (empty for now, since there's only one task)
\ No newline at end of file