Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.543
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi SEINASI-KESI Technologia: Jurnal Ilmiah Jurnal Teknik Informatika C.I.T. Medicom Journal of Intelligent Decision Support System (IDSS) Community Empowerment International Journal of Basic and Applied Science Jurnal Abmas Negeri (JAGRI) Jurnal Mandiri IT CEBONG Journal International Journal of Enterprise Modelling ABDIKOM Jurnal Sistem Informasi dan Aplikasi
Bambang Saras Yulistiawan
Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta, Jakarta, Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Mathematics Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 17 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : CEBONG Journal

 1 
Arsitektur Enterprise Berbasis Cloud dan IoT untuk Mendukung Smart Governance Yulistiawan, Bambang Saras
Cebong Journal Vol. 4 No. 1 (2024): Nov: Green dan Blue Economy
Publisher : IHSA Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Arsitektur Enterprise Berbasis Cloud dan IoT untuk Mendukung Smart Governance Pertumbuhan teknologi digital yang cepat telah mengubah sistem tata kelola di seluruh dunia, menciptakan peluang dan tantangan baru bagi administrasi publik. Penelitian ini mengeksplorasi integrasi komputasi awan, Internet of Things (IoT), dan Enterprise Architecture (EA) sebagai kerangka kerja komprehensif untuk meningkatkan tata kelola digital. Dengan mensintesis literatur yang ada dan memeriksa studi kasus inisiatif kota pintar dan e-government, penelitian ini menyoroti bagaimana teknologi ini dapat secara kolektif meningkatkan efisiensi, transparansi, interoperabilitas, dan keterlibatan warga negara. Cloud Computing memberikan skalabilitas dan pemberian layanan yang fleksibel, IoT memungkinkan pemantauan data real-time untuk tata kelola yang responsif, dan EA memastikan penyelarasan terstruktur antara adopsi teknologi dan tujuan kelembagaan. Temuan menunjukkan bahwa sementara integrasi menawarkan manfaat substansial seperti peningkatan pengambilan keputusan, peningkatan kepercayaan warga negara, dan proses administrasi yang dirampingkan pemerintah juga menghadapi tantangan yang signifikan, termasuk risiko keamanan siber, masalah privasi data, kesenjangan infrastruktur, dan kesenjangan kebijakan. Analisis komparatif dengan penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa kerangka kerja berbasis triad ini melampaui pendekatan teknologi tunggal sebelumnya, menawarkan model yang lebih holistik untuk transformasi digital yang berkelanjutan. Studi ini diakhiri dengan mengusulkan rekomendasi kebijakan dan menyarankan arahan penelitian di masa depan, khususnya di bidang integrasi kecerdasan buatan, kerangka kerja keamanan siber, dan evaluasi jangka panjang dari praktik tata kelola digital.
Pengembangan Model Tata Kelola Data Terintegrasi Berbasis Artificial Intelligence untuk Optimalisasi Business Intelligence Yulistiawan, Bambang Saras
Cebong Journal Vol. 4 No. 2 (2025): March: Green dan Blue Economy
Publisher : IHSA Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model tata kelola data terintegrasi berbasis Artificial Intelligence (AI) dalam rangka optimalisasi Business Intelligence (BI). Seiring dengan meningkatnya volume, variasi, dan kecepatan data di era digital, tata kelola data tradisional dinilai kurang mampu menjawab kebutuhan pengelolaan data yang kompleks, terutama dalam menjamin kualitas, konsistensi, dan integrasi lintas sistem. Model yang diusulkan dalam penelitian ini mengintegrasikan pendekatan AI untuk mendukung proses otomasi, peningkatan akurasi, serta efisiensi dalam pemrosesan dan analisis data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan AI dalam tata kelola data mampu meningkatkan kualitas informasi yang dihasilkan BI, mempercepat proses pengambilan keputusan, serta memperkuat ketepatan strategi organisasi. Selain itu, model ini menawarkan fleksibilitas adaptif yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan spesifik perusahaan tanpa mengabaikan standar keamanan dan privasi data. Namun, penelitian ini juga mengidentifikasi beberapa tantangan dan keterbatasan, antara lain terkait keamanan dan privasi data, kesiapan infrastruktur teknologi, resistensi organisasi terhadap adopsi AI, serta keterbatasan dataset untuk validasi model. Secara keseluruhan, penelitian ini berkontribusi dalam memperkuat kerangka teoretis dan praktis mengenai tata kelola data berbasis AI, sekaligus memberikan rekomendasi kebijakan dalam transformasi digital. Model yang dikembangkan diharapkan dapat menjadi acuan dalam implementasi BI yang lebih efektif, cerdas, dan berkelanjutan, sehingga mendukung peningkatan daya saing dan inovasi perusahaan di era ekonomi digital.
Model Tata Kelola Data Berbasis Artificial Intelligence untuk Mendukung Pengambilan Keputusan Strategis dalam Business Intelligence Yulistiawan, Bambang Saras
Cebong Journal Vol. 4 No. 3 (2025): July: Green dan Blue Economy
Publisher : IHSA Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Perkembangan era big data dan transformasi digital menuntut organisasi untuk mampu mengelola data secara efektif agar dapat mendukung pengambilan keputusan strategis. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model tata kelola data berbasis Artificial Intelligence (AI) yang dapat meningkatkan kualitas, keamanan, dan kecepatan pengolahan data dalam sistem Business Intelligence (BI). Metodologi yang digunakan adalah design and development research dengan pendekatan mixed-method, mencakup kajian literatur, perancangan model, implementasi prototipe, serta evaluasi performa model melalui indikator kualitas data, efektivitas analisis, dan kemampuan pengambilan keputusan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model berbasis AI mampu melakukan validasi data, deteksi anomali, dan prediksi kebutuhan informasi secara otomatis dan real-time, sehingga meningkatkan akurasi, konsistensi, dan keandalan data. Integrasi AI dalam tata kelola data juga mempercepat proses analisis, mendukung pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tepat, serta meningkatkan kemampuan BI dalam menghasilkan insight prediktif. Namun, implementasi model ini menghadapi tantangan terkait keamanan dan privasi data, keterbatasan infrastruktur teknologi dan sumber daya manusia, risiko bias algoritma, serta integrasi dengan sistem BI yang sudah ada. Penelitian ini memberikan kontribusi teoretis dengan memperluas literatur tata kelola data dan BI berbasis AI, kontribusi praktis bagi organisasi dalam meningkatkan kualitas pengambilan keputusan, serta kontribusi kebijakan terkait adopsi AI yang aman, etis, dan efektif. Model yang dikembangkan menjadi fondasi bagi organisasi untuk membangun sistem BI yang lebih adaptif, prediktif, dan berbasis data di era digital.
Co-Authors Andhika Octa Indarso Bambang Yuwono Catur Nugrahaeni Catur Nugrahaeni Puspita Dewi Erly Krisnanik Fitri Nur Masruriyah, Anis Hananto, Bayu Handayani, Lusia Hengki Tamando Sihotang Hesti Indriana, Intan Intan Hesti Indriana Kharisma Wiati Gusti Kraugusteeliana Kraugusteeliana Mulianingtyas, RR Octanty Niqotaini, Zatin PD, Catur Nugrahaeni Pinastika, I Wayan Rangga Prasetyo, Rizky Tito Rahmawan, Fauzan Ahmat Rifka Widyastuti, Rifka Rio Wirawan Rizky A, Galih Prakoso Tiana, Ade Hikma Titan Parama Yoga Tjahjanto, Tjahjanto Tri Wahyono , Bambang Zaidiah, Ati