Rancangan Enterprise Architecture Berbasis TOGAF ADM untuk Optimasi Sistem Navigasi Aplikasi Ojek Online

Arini Meisya (Universitas Tarumanagara)
Raja Koresh Brilliant (Universitas Tarumanagara)
Suellen Abelvia (Universitas Tarumanagara)
Fenny Wijaya (Universitas Tarumanagara)

Jurnal Komputer, Informasi dan Teknologi
Vol. 5 No. 1 (2025): Juni

Penelitian ini bertujuan untuk merancang Enterprise Architecture (EA) berbasis TOGAF ADM guna mengoptimalkan sistem navigasi dan penentuan rute dalam aplikasi ojek online. Metode yang digunakan adalah pendekatan deskriptif kualitatif dengan studi literatur serta pemodelan sistem berdasarkan tahapan TOGAF ADM. Rancangan EA mencakup empat lapisan utama, yaitu bisnis, data, aplikasi, dan teknologi, yang disusun secara terintegrasi. Pada lapisan aplikasi, diterapkan algoritma A* yang dikombinasikan dengan Reinforcement Learning (RL) untuk pengambilan keputusan rute adaptif secara real time, sehingga sistem dapat belajar dari kondisi lalu lintas aktual dan menyesuaikan jalur secara dinamis. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu mengurangi rata-rata waktu tempuh sebesar 17,4% dan meningkatkan akurasi estimasi kedatangan hingga 22,8% dibandingkan dengan algoritma konvensional seperti Dijkstra. Temuan ini menegaskan bahwa kombinasi metode heuristik dan pembelajaran mesin adaptif dapat meningkatkan efisiensi dan responsivitas sistem navigasi secara signifikan. Dari sisi teknologi, digunakan arsitektur mikroservis berbasis cloud dengan pemanfaatan REST API, message broker, dan container orchestration guna mendukung skalabilitas, modularitas, serta integrasi dengan sistem eksternal. Komponen edge computing juga diusulkan untuk mengurangi latensi dalam pemrosesan data real-time pada perangkat pengguna. Integrasi antara kerangka kerja TOGAF ADM dan algoritma navigasi berbasis AI memberikan kontribusi strategis dalam pengembangan sistem transportasi daring yang efisien, adaptif, dan dapat diskalakan sesuai kebutuhan. EA dalam konteks ini tidak hanya menjamin keterpaduan komponen sistem, tetapi juga memfasilitasi pengambilan keputusan yang lebih responsif terhadap dinamika lalu lintas dan permintaan pengguna. Rekomendasi lanjutan dari penelitian ini adalah pengembangan prototipe berbasis rancangan EA yang telah dibuat, serta pelaksanaan uji coba sistem dalam lingkungan operasional nyata untuk menilai efektivitas dan keberterimaan sistem oleh pengguna secara lebih empiris.