<![CDATA[Layanan perbatasan dan paspor yang efisien sangat penting untuk keamanan nasional dan fasilitasi imigrasi. Ancaman yang terjadi seperti pekerja ilegal dan perdagangan manusia dapat membahayakan integritas bangsa. Studi ini menyelidiki bagaimana integrasi sistem, interoperabilitas data, dan pembelajaran mesin dapat meningkatkan proses imigrasi dengan mengekstraksi insight dari sistem layanan mikro perbatasan dan paspor. Dengan menganalisis data real dari tahun 2022 hingga awal tahun 2024, pra-pemrosesan dari 260.000 catatan pergerakan wisatawan, penelitian ini mencapai tingkat akurasi 96% dalam mengidentifikasi risiko, memberdayakan pengambil keputusan untuk memitigasi ancaman secara efektif. Dengan memanfaatkan artefak algoritma pembelajaran mesin, penelitian ini meningkatkan kinerja integrasi sistem, memastikan kepatuhan terhadap standar internasional dan beradaptasi dengan masa berlaku paspor yang lebih lama untuk keamanan perbatasan yang berkelanjutan. Kepatuhan terhadap prinsip-prinsip Arsitektur Berorientasi Layanan dan metodologi penelitian memperkuat kredibilitas penelitian ini, dengan pengujian ekstensif yang memvalidasi fungsinya. Pendekatan ini berkontribusi pada literasi ilmiah mengenai pengelolaan perbatasan dan paspor, menawarkan wawasan atau pengetahuan baru untuk pengambilan keputusan dan alokasi sumber daya. Selain itu, penilaian kuantitatif statistik terhadap prototipe dilakukan, berdasarkan hasil kuisioner dari 85 pengguna, menunjukkan penerimaan, kepuasan, dan kegunaan yang tinggi, serta memvalidasi efektivitasnya. Dengan tingkat kepuasan 97% dan keberhasilan 100% dalam pengujian kinerja, penelitian ini menghasilkan keandalan dan kegunaan solusi yang diusulkan.]]>
