PERKEMBANGAN KAJIAN SISTEM MULTI-AGEN DAN JARINGAN SENSOR TERDESENTRALISASI: SEBUAH STUDI LITERATUR - Aiga Talia Rosa Br Ginting; Nina Dewani; Nur Laila Sari Saragih; Dicky Apdilah (Journal of Innovative and Creativity (Joecy), 2026)
Perkembangan teknologi informasi telah mendorong pergeseran paradigma dari sistem komputasi terpusat menuju sistem yang terdistribusi dan mandiri. Dua konsep utama yang menjadi pilar transformasi ini adalah Sistem Multi-Agen (Multi-Agent Systems/MAS) dan Jaringan Sensor Terdesentralisasi (Decentralized Sensor Networks). Penelitian ini bertujuan untuk memetakan, menganalisis, dan menyintesis perkembangan kajian ilmiah mengenai integrasi kedua domain tersebut, dengan mengintegrasikan teknik-teknik kecerdasan buatan modern seperti Machine Learning (ML), Algoritma Artificial Bee Colony (ABC), dan Autonomous AI Agent. Metode yang digunakan adalah Studi Literatur Deskriptif-Kualitatif dengan menelaah 12 sumber referensi utama yang terdiri dari 9 jurnal ilmiah (2016–2025) dan 3 buku teks fundamental. Hasil kajian menunjukkan bahwa penerapan Machine Learning mampu mencapai akurasi prediksi hingga 94% menggunakan algoritma Decision Tree, algoritma Artificial Bee Colony terbukti efektif dalam optimasi dengan rata-rata nilai silhouette coefficient 0,67 dan akurasi klasifikasi ABC-BPNN mencapai 93,9%, serta Autonomous AI Agent mampu meningkatkan efisiensi operasional hingga 40% dan mengurangi waktu produksi sebesar 30%. Ketiga pendekatan ini memberikan kontribusi signifikan dalam pengembangan sistem terdesentralisasi yang tangguh, adaptif, dan efisien untuk mendukung transformasi digital di Indonesia.