<![CDATA[Penelitian ini bertujuan memetakan perkembangan penerapan Artificial Intelligence (AI) berbasis klasifikasi dalam sistem manajemen jaringan berbasis web serta mengidentifikasi kesenjangan antara pengembangan algoritma dan implementasinya pada sistem operasional. Penelitian menggunakan metode Systematic Literature Review dengan protokol Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA). Artikel ditelusuri melalui IEEE Xplore, MDPI, SpringerLink, ScienceDirect/Elsevier, Nature/Scientific Reports, Wiley Online Library, Frontiers, dan jurnal nasional yang relevan. Dari 60 artikel kandidat yang diterbitkan pada periode 2021–2025, sebanyak 50 artikel memenuhi kriteria inklusi, eksklusi, dan penilaian kualitas. Data dianalisis berdasarkan tema penelitian, metode klasifikasi, jenis dataset, metrik evaluasi, peran web atau dashboard, serta kesenjangan penelitian. Hasil kajian menunjukkan bahwa penerapan AI didominasi oleh deteksi dan klasifikasi intrusi jaringan sebesar 40%, manajemen jaringan dan klasifikasi lalu lintas sebesar 36%, serta klasifikasi serangan web sebesar 24%. Metode yang digunakan berkembang dari Machine Learning klasik menuju Deep Learning, Ensemble Learning, Federated Learning, dan Hybrid Model. Namun, integrasi model dengan dashboard real-time, data jaringan operasional, interpretabilitas, skalabilitas, dan evaluasi kegunaan masih terbatas. Penelitian ini berkontribusi melalui pemetaan terpadu, identifikasi kesenjangan implementasi, serta usulan kerangka pengembangan sistem manajemen jaringan berbasis web yang akurat, informatif, adaptif, dan mudah digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan administrator jaringan secara cepat dan tepat.]]>
Copyrights © 2026
