ORKESTRASI ALUR ANALITIK DATA MULTI-SUMBER TEROTOMASI MENGGUNAKAN APACHE AIRFLOW UNTUK PEMANTAUAN REPUTASI INSTITUSI - Muhamad Fa'iq Awaludin Syiam; Nono Heryana; Apriade Voutama (Universitas Lampung, 2026)
Abstrak. Manajemen reputasi institusi pendidikan secara manual kini tidak efisien akibat information overload wacana publik digital, sehingga menghambat mitigasi krisis. Penelitian ini bertujuan merancang sistem orkestrasi analitik data multi-sumber terotomasi untuk intelijen pemantauan reputasi. Metodologi mengintegrasikan kerangka CRISP-DM dan Agile Scrum dalam siklus Machine Learning Operations (MLOps). Arsitektur dibangun menggunakan Apache Airflow untuk ekstraksi data paralel, IndoBERT hibrida untuk klasifikasi sentimen, PostgreSQL (pgvector) untuk penyimpanan vektor, dan Retrieval-Augmented Generation (RAG) Google Gemini pada dasbor Streamlit. Hasil pengujian membuktikan sistem beroperasi otonom dan fault-tolerant. Logika IndoBERT hibrida berhasil mengoreksi bias, meningkatkan Recall kelas negatif dari 20% menjadi 80%, sementara RAG efektif mengeliminasi halusinasi kecerdasan buatan. Kesimpulannya, integrasi teknologi ini menghasilkan sistem pendukung keputusan yang tangguh, sehingga memungkinkan institusi merespons dinamika opini publik secara proaktif dan berbasis bukti.