Prosiding ini berisi artikel-artikel yang telah didesiminasikan dalam acara Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi yang diselenggarakan oleh Program Studi Teknik Informatika, FTIK, Universitas Indraprasta PGRI.

CALL FOR PAPERS OF SEMNAS RISTEK 2026

Penerimaan makalah untuk diterbitkan dalam Prosiding Semnas Ristek 2026 pada bulan Januari 2026. Semua makalah yang diterima wajib didesiminasikan dalam Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi) yang diselenggarakan pada bulan Januari 2026. Submit makalah sesuai dengan template penulisan Semnas Ristek.

THE CALL FOR PAPERS OF SEMNAS RISTEK 2025 HAS CLOSED

Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi (SEMNAS RISTEK) dengan mengusung tema “Masa Depan dan Tantangan Reinforcement Learning dalam Industri 5.0“.

Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan dalam bidang deep learning telah mengalami kemajuan signifikan, terutama dalam penerapan model-model yang mampu memahami dan mengekstraksi pola yang rumit dari data. Salah satu cabang yang mendapat perhatian besar adalah reinforcement learning (RL), yang menggabungkan konsep pembelajaran mesin dengan teori kontrol untuk menghasilkan keputusan optimal berdasarkan interaksi dengan lingkungan. Internet of Things (IoT) telah merevolusi cara kita mengumpulkan dan menganalisis data dari berbagai perangkat yang terhubung secara digital. Dalam konteks ini, RL menawarkan pendekatan yang kuat untuk mengoptimalkan pengambilan keputusan dalam lingkungan yang dinamis dan kompleks seperti yang sering ditemui dalam jaringan IoT. Dengan menggunakan RL, sistem IoT dapat belajar secara mandiri untuk mengatur perangkat, memprediksi kebutuhan perawatan, dan mengoptimalkan kinerja berdasarkan data yang terus berubah. Data science memainkan peran krusial dalam penerapan RL, terutama dalam konteks GenAI (Generalized Artificial Intelligence) yang menjadi fokus utama dalam era Industri 5.0. GenAI mengintegrasikan kecerdasan buatan dengan sistem fisik, memungkinkan sistem untuk belajar dari pengalaman dan memperbaiki diri secara kontinyu. Dengan memanfaatkan data yang dihasilkan oleh IoT dan teknologi sensor lainnya, GenAI dapat mengoptimalkan proses produksi, meningkatkan efisiensi operasional, dan mengurangi biaya secara signifikan.Penerapan reinforcement learning dalam konteks IoT dengan dukungan data science, seperti yang terwakili dalam konsep GenAI, menjanjikan inovasi besar dalam industri 5.0. Kombinasi ini tidak hanya meningkatkan otomatisasi dan efisiensi, tetapi juga membuka peluang baru untuk pengembangan sistem yang cerdas dan adaptif secara real-time. Oleh karena itu, pemahaman yang mendalam tentang RL dan integrasinya dengan teknologi IoT dan data science menjadi krusial untuk mempersiapkan masa depan industri yang lebih cerdas dan terhubung.

Lihat Workflow Pemakalah

Prosiding SEMNAS RISTEK indexed by: