Lab. Research AI

Artificial Intelligence Laboratory

Lab. Research AI (Artificial Intelligence) merupakan laboratorium riset pada Program Studi S1 Sistem Informasi yang berfokus pada penelitian, pengembangan, eksperimen, dan implementasi teknologi Artificial Intelligence (AI), Machine Learning, Deep Learning, Data Analytics, dan Intelligent Systems untuk menghasilkan solusi cerdas yang mendukung kebutuhan organisasi, industri, dan masyarakat.

Laboratorium ini menjadi wadah bagi dosen dan mahasiswa untuk melakukan penelitian mulai dari pengumpulan dan preprocessing data, feature engineering, pengembangan model AI, training dan evaluation, hingga deployment dan integrasi model ke dalam sistem informasi. Pendekatan penelitian diarahkan tidak hanya pada pengembangan algoritma, tetapi juga pada penerapan AI untuk menyelesaikan permasalahan nyata dalam berbagai bidang.

Sebagai bagian dari Program Studi S1 Sistem Informasi, Lab. AI mengintegrasikan teknologi kecerdasan buatan dengan sistem informasi, database, IoT, cybersecurity, business intelligence, dan pengembangan aplikasi. Dengan demikian, hasil penelitian dapat dikembangkan menjadi prototype, aplikasi cerdas, decision support system, predictive system, maupun intelligent automation.

Fokus Riset Utama

  1. Machine Learning
    Pengembangan model klasifikasi, regresi, clustering, ensemble learning, dan predictive analytics.
  2. Deep Learning
    Penelitian menggunakan neural network, CNN, RNN, LSTM, Transformer, dan arsitektur deep learning lainnya.
  3. Generative AI & Large Language Models
    Eksplorasi Generative AI, Large Language Models (LLM), prompt engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG), dan intelligent conversational systems.
  4. Computer Vision
    Pengembangan sistem pengenalan objek, image classification, image detection, facial recognition, dan visual analytics.
  5. Natural Language Processing (NLP)
    Analisis teks, sentiment analysis, text classification, information extraction, chatbot, dan intelligent text processing.
  6. AI for Cybersecurity
    Penerapan AI untuk intrusion detection, anomaly detection, malware classification, phishing detection, threat intelligence, dan cyber threat analysis.
  7. AI for Internet of Things
    Integrasi AI dengan IoT dan edge computing untuk menghasilkan intelligent IoT, predictive monitoring, anomaly detection, dan smart automation.
  8. Data Analytics & Predictive Intelligence
    Pemanfaatan data mining, statistical learning, predictive modeling, dan data visualization untuk mendukung pengambilan keputusan.
  9. Intelligent Information Systems
    Pengembangan sistem informasi yang memiliki kemampuan prediksi, rekomendasi, klasifikasi, otomasi, dan pengambilan keputusan berbasis AI.
  10. Responsible & Explainable AI
    Penelitian mengenai Explainable AI (XAI), fairness, transparency, privacy, reliability, dan responsible AI dalam penerapan sistem cerdas.