cover
Contact Name
Stralen Pratasik
Contact Email
stralente@unima.ac.id
Phone
+6285124006074
Journal Mail Official
edutik@unima.ac.id
Editorial Address
Jl. Kampus Unima, Tonsaru, Tondano Sel., Kabupaten Minahasa, Sulawesi Utara 95618
Location
Kab. minahasa,
Sulawesi utara
INDONESIA
Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi
ISSN : 2798141X     EISSN : 2798141X     DOI : -
Jurnal Edutik merupakan jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh Jurusan Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Manado. Jurnal ini hadir sebagai wadah bagi para akademisi, peneliti, dan praktisi untuk mempublikasikan hasil penelitian yang berkontribusi dalam pengembangan keilmuan di bidang Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi, Teknik Informatika, Teknologi Komunikasi, serta Ilmu Komunikasi. Dengan semangat untuk mendorong kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi, Jurnal Edutik memberikan ruang bagi berbagai kajian yang berfokus pada inovasi dan penerapan teknologi dalam dunia pendidikan, perkembangan di bidang teknik informatika, serta dinamika komunikasi berbasis teknologi, termasuk isu-isu terkini yang berkaitan dengan kebijakan pendidikan berbasis digital, kecerdasan buatan dalam pembelajaran, keamanan data dalam sistem pendidikan modern, dan transformasi komunikasi digital di era informasi. Ruang lingkup Jurnal Edutik mencakup berbagai aspek dalam ranah Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi, termasuk pengembangan kurikulum berbasis teknologi, model pembelajaran digital, strategi implementasi e-learning yang efektif, serta teknologi pendidikan adaptif. Selain itu, jurnal ini juga mengakomodasi penelitian dalam bidang Teknik Informatika, yang meliputi Rekayasa Perangkat Lunak dengan fokus pada metode pengembangan agile, kecerdasan buatan dalam rekayasa perangkat lunak, serta integrasi cloud computing; Sistem Informasi, yang mencakup pengelolaan big data, keamanan sistem informasi, serta optimalisasi sistem berbasis blockchain; Jaringan dan Keamanan Komputer, yang menyoroti keamanan siber, deteksi ancaman siber berbasis AI, serta optimasi infrastruktur jaringan; serta Sistem Pendukung Keputusan, yang berfokus pada penerapan machine learning dalam pengambilan keputusan, sistem rekomendasi berbasis data, serta penerapan Internet of Things (IoT) dalam otomatisasi keputusan. Dalam ranah Teknologi Komunikasi, jurnal ini mencakup topik-topik seperti pengembangan infrastruktur komunikasi digital, teknologi 5G dan evolusi jaringan masa depan, integrasi media sosial dalam pengelolaan informasi, serta pemanfaatan platform komunikasi berbasis AI dalam interaksi sosial dan pendidikan. Sedangkan dalam bidang Ilmu Komunikasi, ruang lingkup meliputi kajian komunikasi digital, strategi komunikasi di era media baru, komunikasi antar budaya berbasis teknologi, penggunaan media digital dalam kampanye sosial dan pendidikan, serta dinamika perilaku komunikasi dalam masyarakat berbasis teknologi. Sebagai jurnal yang berorientasi pada perkembangan teknologi dan inovasi, Jurnal Edutik juga membuka peluang publikasi bagi penelitian terkait e-Government, termasuk transformasi digital dalam pelayanan publik, kebijakan keamanan data pemerintahan, serta pengelolaan administrasi berbasis AI; Aplikasi Mobile, dengan cakupan pengembangan aplikasi berbasis UI/UX, implementasi augmented reality dan virtual reality, serta aplikasi berbasis kesehatan dan pendidikan. Dengan cakupan yang luas dan multidisipliner, jurnal ini diharapkan menjadi referensi utama bagi para akademisi dan praktisi yang ingin menggali lebih dalam tentang peran teknologi dalam meningkatkan efektivitas pendidikan, pengembangan sistem berbasis digital, serta transformasi komunikasi modern. Melalui publikasi yang berkualitas, Jurnal Edutik berkomitmen untuk terus berkontribusi dalam penguatan keilmuan dan kemajuan teknologi di era digital.
Articles 222 Documents
Studi Literatur: Implementasi Algoritma Isolation Forest untuk Deteksi Anomali pada Data Logistik Pemilu Pascoal, Jovita; Tangkawarow, Irene R. H. T.
Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol. 6 No. 1 (2026): EduTIK : Februari 2026
Publisher : Jurusan PTIK Universitas Negeri Manado

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Distribusi logistik pemilu merupakan salah satu aspek krusial dalam penyelenggaraan pemilu yang demokratis dan kredibel, namun masih sering dihadapkan pada berbagai permasalahan seperti keterlambatan, kekurangan, kerusakan, serta ketidaksesuaian distribusi. Kompleksitas geografis Indonesia, skala distribusi yang besar, dan keterbatasan pengawasan manual menjadikan deteksi dini terhadap kejanggalan logistik sebagai kebutuhan yang mendesak. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan algoritma Isolation Forest dalam mendeteksi anomali pada data distribusi logistik pemilu melalui pendekatan Systematic Literature Review. Metode penelitian dilakukan dengan mengidentifikasi, menyeleksi, dan menganalisis sepuluh artikel ilmiah yang relevan dan dipublikasikan pada periode 2020–2025, dengan sumber data berasal dari laporan pengawasan pemilu, data logistik nasional, dan dataset rantai pasok. Analisis difokuskan pada metode deteksi anomali yang digunakan, karakteristik dataset, serta performa algoritma. Hasil kajian menunjukkan bahwa Isolation Forest merupakan metode yang paling dominan digunakan dan mampu mendeteksi anomali secara efektif pada dataset berdimensi tinggi dan tidak seimbang dengan Tingkat akurasi berkisar antara 91% hingga 95%. Selain itu, algoritma ini unggul dalam efisiensi komputasional dan kemampuan mendeteksi penyimpangan lebih awal. Kesimpulan dari penelitian ini menegaskan bahwa Isolation Forest memiliki kontribusi signifikan baik secara teoritis maupun praktis dalam pengembangan system pengawasan logistik pemilu, serta berpotensi mendukung peningkatan akuntabilitas dan integritas penyelenggaraan pemilu di Indonesia.
Studi Literatur Analisis Komparatif Arsitektur Model Prediksi Risiko Logistik Pemilu Rumate, Prince Cristian; Tangkawarow, Irene R. H. T.
Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol. 6 No. 1 (2026): EduTIK : Februari 2026
Publisher : Jurusan PTIK Universitas Negeri Manado

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Distribusi logistik Komisi Pemilihan Umum (KPU) merupakan proses yang kompleks dan memiliki tingkat risiko yang tinggi, baik dari aspek ketepatan waktu, keamanan, maupun akurasi distribusi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis komparatif terhadap berbagai arsitektur model prediksi risiko logistik Pemilu melalui pendekatan studi literatur sistematis. Kajian dilakukan dengan menelaah dan membandingkan sejumlah artikel ilmiah yang membahas penerapan model prediksi, mulai dari model linier tradisional, metode ensemble learning, hingga pendekatan lanjutan seperti Support Vector Machine (SVM) dan Graph Neural Network. Hasil analisis menunjukkan bahwa regresi linear efektif dalam memodelkan tren volume logistik dengan nilai RMSE sebesar 0,034 persen. Namun demikian, Random Forest dan SVM menunjukkan performa yang lebih unggul dalam klasifikasi risiko, terutama pada kondisi data tidak seimbang. Temuan ini menegaskan bahwa pemilihan algoritma prediksi risiko harus disesuaikan dengan karakteristik dataset logistik guna meningkatkan efektivitas, ketepatan waktu, dan keamanan distribusi logistik Pemilu.
Pemikiran Komputasional dan Pemrograman Dasar: Konsep, Abstraksi, Dekomposisi, dan Penerapannya dalam Kehidupan Sehari-Hari Mahasiswa Pendidikan Bahasa Arab Wiwin; Nisa, Khoirun; 'Aini, Nancy Mursalati; Riyadi, Sugeng; Sugito; Rosyid, Abdul; Al-Rosyid, Rizky Syarif; Martunis; Khoirunnisa, Siti; Islamia, Fadlia Nurul; Mardani, Afdhalul; Sulistyani, Anjar
Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol. 6 No. 1 (2026): EduTIK : Februari 2026
Publisher : Jurusan PTIK Universitas Negeri Manado

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pemikiran komputasional merupakan kemampuan berpikir secara logis, terstruktur, dan inovatif yang mengadopsi mekanisme komputer dalam menyelesaikan permasalahan melalui empat fondasi esensial: abstraksi, dekomposisi, identifikasi pola, dan penyusunan algoritma. Kemampuan ini menjadi landasan fundamental dalam memahami teknologi dan mengatasi permasalahan secara efektif di era digital. Tingkat penguasaan konsep pemikiran komputasional sangat berpengaruh terhadap efektivitas implementasi dalam pemrograman dasar, di mana perintah yang kurang terorganisir dapat mengurangi efisiensi eksekusi program. Riset ini bertujuan mengkaji relasi antara pemikiran komputasional dan pemrograman dasar melalui konsep abstraksi dan dekomposisi, serta implementasinya dalam aktivitas keseharian yang memerlukan efisiensi, rasionalitas, dan kapabilitas pengambilan keputusan berdasarkan data. Riset menggunakan metode deskriptif kualitatif dengan kajian konseptual terhadap literatur pendidikan digital dan fenomena empiris dalam konteks kurikulum nasional serta program literasi digital di Indonesia. Temuan menunjukkan bahwa computational thinking membantu menyederhanakan permasalahan kompleks menjadi tahapan sederhana, sementara pemrograman dasar berperan sebagai sarana implementasi logika tersebut dalam bentuk instruksi komputer yang dapat dijalankan. Integrasi keduanya terbukti meningkatkan kapabilitas problem-solving hingga 30% dan efisiensi pemrosesan permasalahan kompleks hingga 25% melalui platform visual seperti Scratch. Implementasinya meluas pada penyusunan jadwal, pengelolaan proyek bisnis, hingga pengambilan keputusan strategis. Penguasaan sinergi keduanya membentuk literasi digital abad ke-21 yang esensial untuk menghadapi tantangan artificial intelligence (AI), big data, dan transformasi teknologi global.
Perlakuan Akuntansi Syariah Berbasis Digitalisasi pada Transaksi Perbankan (Studi Kasus Bank Syariah Indonesia KCP Palembang Radial) Masek Ati , Yusna Putri Sidar; Nafsiah, Siti Nurhayati
Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol. 6 No. 1 (2026): EduTIK : Februari 2026
Publisher : Jurusan PTIK Universitas Negeri Manado

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The rapid development of digital technology has driven significant transformation in the Islamic banking industry, including the application of sharia-based accounting practices that must remain compliant with sharia principles. The digitalization of banking transactions offers efficiency and convenience, but also presents challenges in the recognition, measurement, recording, and reporting of financial transactions in accordance with Sharia Accounting Standards (PSAK Syariah). This study aims to analyze the implementation of sharia accounting treatment based on digitalization in banking transactions at Bank Syariah Indonesia (BSI) KCP Palembang Radial, as well as to identify the challenges and efforts undertaken to maintain sharia compliance. This research employs a qualitative approach using a case study method, with data collected through interviews, observation, and documentation. The results indicate that the implementation of digital-based sharia accounting at BSI KCP Palembang Radial has been carried out properly and is in accordance with sharia principles and applicable accounting standards. Digitalization has improved transaction efficiency, accuracy of accounting records, transparency of information, and quality of customer services. However, challenges remain, particularly related to the readiness of human resources in operating digital systems. The study concludes that digitalization plays a positive role in supporting sharia accounting implementation, provided it is accompanied by continuous improvement of human resource competence and effective supervision to ensure sustained compliance with sharia principles.
Prediksi Pendapatan Nelayan Kecil Pasca Program Bantuan Benih Ikan Menggunakan XGBoost Regressor Pangaila, Joshua Johanes Natanael; Rantung, Vivi P.
Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol. 6 No. 1 (2026): EduTIK : Februari 2026
Publisher : Jurusan PTIK Universitas Negeri Manado

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Intervensi pemerintah melalui program bantuan benih bertujuan untuk menstimulasi pertumbuhan ekonomi pembudidaya ikan skala kecil. Namun, evaluasi dampak ekonomi mikro dari program tersebut sering kali terkendala oleh ketiadaan data granular, mengingat laporan resmi umumnya bersifat agregat per kecamatan. Penelitian ini mengusulkan pendekatan machine learning menggunakan algoritma XGBoost Regressor untuk memprediksi estimasi pendapatan bersih nelayan di Kabupaten Minahasa. Guna mengatasi kesenjangan data, diterapkan metode Synthetic Data Generation berbasis Distribusi Gaussian yang diturunkan dari parameter Laporan Statistik Perikanan Tahun 2024. Model dibangun dengan memperhitungkan variabel kunci meliputi kuantitas benih, biaya operasional pakan, dan lokasi budidaya. Evaluasi kinerja pada data uji menghasilkan skor R-Squared () sebesar 0.84 dan Mean Absolute Error (MAE) sebesar Rp 850.000, yang membuktikan ketangguhan model dalam memetakan pola pendapatan. Temuan krusial dari analisis feature importance menunjukkan bahwa meskipun bantuan benih berkorelasi positif terhadap omset, efisiensi biaya pakan menjadi faktor determinan utama keuntungan bersih. Penelitian ini menyimpulkan bahwa pemodelan prediktif dapat menjadi instrumen pendukung keputusan yang valid untuk optimalisasi kebijakan bantuan perikanan.
Prediksi Jumlah Angkatan Kerja di Sulawesi Utara Menggunakan Algoritma Machine Learning Karu, Glenn Tyovanny Jeremy; Rantung, Vivi Peggie
Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol. 6 No. 1 (2026): EduTIK : Februari 2026
Publisher : Jurusan PTIK Universitas Negeri Manado

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Prediksi jumlah angkatan kerja yang akurat merupakan kebutuhan penting bagi pemerintah daerah dalam menyusun kebijakan ketenagakerjaan dan perencanaan pembangunan sumber daya manusia. Provinsi Sulawesi Utara menunjukkan dinamika pasar tenaga kerja yang cukup signifikan dalam dua dekade terakhir, yang dipengaruhi oleh pertumbuhan penduduk, perubahan struktur ekonomi, serta berbagai guncangan eksternal seperti perlambatan ekonomi dan pandemi COVID-19. Kondisi tersebut menuntut adanya pendekatan prediktif yang mampu menangkap pola data yang kompleks dan tidak selalu linear. Penelitian ini menerapkan pendekatan machine learning untuk memprediksi jumlah angkatan kerja di Provinsi Sulawesi Utara menggunakan data tahunan periode 2003–2025. Data yang digunakan meliputi jumlah angkatan kerja, jumlah penduduk bekerja, tingkat pengangguran terbuka, dan total populasi. Tiga algoritma prediksi, yaitu Linear Regression, Random Forest, dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost), diimplementasikan dan dibandingkan untuk menentukan model terbaik. Evaluasi performa model dilakukan menggunakan metrik Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Linear Regression menghasilkan tingkat akurasi yang sangat tinggi namun mengindikasikan overfitting. Random Forest mampu menangkap hubungan non-linear, tetapi menunjukkan kestabilan yang terbatas akibat ukuran data yang relatif kecil. XGBoost memberikan performa paling seimbang dengan kesalahan prediksi yang stabil serta kemampuan generalisasi yang lebih baik. Berdasarkan model XGBoost terpilih, prediksi jumlah angkatan kerja periode 2026–2035 menunjukkan tren peningkatan yang konsisten. Temuan ini menunjukkan bahwa machine learning, khususnya XGBoost, efektif digunakan untuk peramalan ketenagakerjaan daerah.
Peringkasan Teks Berita Online Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Textrank Berbasis IndoBERT Wowor, Clay Justin; Rorimpandey, Gladly Caren
Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol. 6 No. 1 (2026): EduTIK : Februari 2026
Publisher : Jurusan PTIK Universitas Negeri Manado

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pesatnya pertumbuhan informasi berita digital menuntut efisiensi dalam proses konsumsi informasi melalui ringkasan teks otomatis. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode peringkasan teks ekstraktif menggunakan integrasi model bahasa IndoBERT dan algoritma TextRank untuk menghasilkan ringkasan berita berbahasa Indonesia yang akurat. Metodologi yang digunakan meliputi tahapan pra-pemrosesan data yang komprehensif untuk mengeliminasi noise jurnalistik, dilanjutkan dengan representasi semantik kalimat menggunakan embedding dari model praterlatih IndoBERT. Hubungan semantik antar kalimat tersebut kemudian dimodelkan ke dalam struktur graf, di mana tingkat kepentingan setiap kalimat dihitung menggunakan algoritma PageRank. Pengujian dilakukan terhadap 3.000 sampel data dari dataset IndoSum. Hasil evaluasi menggunakan metrik ROUGE menunjukkan performa yang menjanjikan dengan nilai rata-rata ROUGE-1 sebesar 0,412, ROUGE-2 sebesar 0,276, dan ROUGE-L sebesar 0,334. Temuan ini mengindikasikan bahwa penggunaan contextual embedding IndoBERT mampu menangkap esensi informasi dan keterkaitan makna antar kalimat secara lebih mendalam dibandingkan metode konvensional. Simpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi IndoBERT dengan TextRank efektif dalam menghasilkan ringkasan berita yang koheren dan representatif, sehingga layak diaplikasikan sebagai solusi otomasi pengolahan informasi berita di Indonesia.
Kerangka Kerja Konseptual untuk Implementasi Blockchain dalam Sistem Manajemen Data Akademik yang Aman dan Transparan: Berdasarkan Tinjauan Literatur Pardanus, Rudy H.W.; Komansilan, Trudi
Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol. 6 No. 1 (2026): EduTIK : Februari 2026
Publisher : Jurusan PTIK Universitas Negeri Manado

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah kerangka kerja konseptual yang komprehensif guna mengimplementasikan teknologi blockchain dalam sistem manajemen data akademik, merespons tantangan krusial terkait integritas dokumen, inefisiensi verifikasi, dan kerentanan keamanan pada sistem terpusat konvensional. Latar belakang studi ini didorong oleh meningkatnya insiden pemalsuan ijazah dan kebutuhan mendesak akan transparansi dalam ekosistem pendidikan digital. Melalui metode Systematic Literature Review (SLR) terhadap literatur 2021-2025, penelitian ini menganalisis arsitektur blockchain, standar privasi data, dan protokol interoperabilitas. Hasil penelitian mengusulkan "Secure Academic Blockchain Framework" (SABF), sebuah arsitektur lima lapisan yang mengintegrasikan blockchain hibrida (konsorsium), penyimpanan terdesentralisasi (IPFS) terenkripsi, dan manajemen identitas berdaulat mandiri (SSI). Temuan menunjukkan bahwa kerangka kerja ini mampu menjamin immutabilitas data melalui fungsi hash kriptografis, meningkatkan efisiensi verifikasi hingga 80%, dan memastikan kepatuhan terhadap regulasi privasi (GDPR) melalui mekanisme Zero-Knowledge Proofs. Kesimpulan penelitian menegaskan bahwa adopsi model ini dapat mentransformasi tata kelola akademik menjadi ekosistem yang terpercaya, aman, dan efisien, meskipun memerlukan adaptasi infrastruktur dan kebijakan yang matang.
Digitalisasi Promosi Pariwisata: Analisis Konseptual Penggunaan Multimedia pada Destinasi Wisata Komansilan, Trudi; Pardanus, Rudy Harijadi Wibowo
Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol. 6 No. 1 (2026): EduTIK : Februari 2026
Publisher : Jurusan PTIK Universitas Negeri Manado

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Transformasi digital telah meredefinisi paradigma pemasaran pariwisata global, mendesak destinasi wisata untuk beradaptasi dari metode promosi konvensional menuju ekosistem digital yang terintegrasi dan imersif. Artikel ini menyajikan analisis konseptual yang mendalam dan komprehensif mengenai digitalisasi promosi pariwisata, dengan fokus spesifik pada pemanfaatan teknologi multimedia interaktif di destinasi wisata Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mendekonstruksi peran strategis elemen multimedia—termasuk Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR), video profil berbasis narasi, dan media sosial—serta merumuskan kerangka kerja konseptual yang menghubungkan stimulus teknologi ini dengan respons perilaku wisatawan melalui mediasi psikologis. Metodologi yang diterapkan adalah tinjauan literatur sistematis (Systematic Literature Review) dan sintesis teoretis terhadap studi empiris periode 2020–2025, termasuk integrasi temuan teknis dari Jurnal EduTIK serta data lanskap digital nasional terbaru. Hasil analisis menunjukkan bahwa efektivitas multimedia tidak hanya bergantung pada kecanggihan teknologi, tetapi pada strategi konten yang mampu memicu telepresence dan keterlibatan emosional. Secara spesifik, integrasi storytelling dalam video feature dan penggunaan AR markerless pada situs sejarah terbukti signifikan dalam memperkuat citra destinasi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa keberhasilan digitalisasi pariwisata di Indonesia memerlukan sinergi antara kesiapan infrastruktur teknologi, kompetensi sumber daya manusia dalam produksi konten kreatif, dan strategi pemasaran berbasis data yang adaptif terhadap perilaku wisatawan pascapandemi.
Studi Literatur Penerapan WebGIS dan Metode Regresi Linear dalam Sistem Monitoring dan Prediksi Kerawanan Pemilu Tiouw, Christovel Yoshua; Tangkawarow, Irene R. H. T.
Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi Vol. 6 No. 1 (2026): EduTIK : Februari 2026
Publisher : Jurusan PTIK Universitas Negeri Manado

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pemilihan umum merupakan pilar demokrasi yang memerlukan pengawasan ketat untuk mencegah kerawanan seperti politik uang, intimidasi, dan pelanggaran administratif. Badan Pengawas Pemilihan Umum (Bawaslu) menggunakan Indeks Kerawanan Pemilu (IKP) sebagai instrumen penilaian kuantitatif, namun penyajian data IKP masih bersifat statis dan sulit dianalisis secara spasial-temporal. Artikel ini bertujuan mengkaji penerapan Web Geographic Information System (WebGIS) dan metode regresi linear dalam sistem monitoring dan prediksi kerawanan pemilu melalui studi literatur sistematis. Penelusuran literatur dilakukan pada database Google Scholar, IEEE Xplore, dan MDPI dengan kriteria publikasi 2020-2025, menghasilkan 10 artikel relevan dari 42 artikel yang diidentifikasi. Hasil kajian menunjukkan bahwa WebGIS efektif untuk visualisasi spasial interaktif dengan fitur peta tematik dan spatial clustering, sementara regresi linear mampu memprediksi tren kerawanan dengan interpretasi hasil yang mudah dipahami stakeholder. Integrasi kedua pendekatan dalam dashboard interaktif dapat meningkatkan kecepatan akses informasi hingga 60% dan memfasilitasi early warning system proaktif. Studi ini memberikan landasan konseptual bagi pengembangan sistem monitoring kerawanan pemilu berbasis WebGIS di Indonesia, khususnya sebagai referensi implementasi di Sulawesi Utara.