## ANALISIS PENUMPANG DENGAN INTEGRASI SISTEM
MICROSERVICE KEIMIGRASIAN DAN MACHINE LEARNING: STUDI KASUS KANTOR IMIGRASI KELAS I TPI TANJUNGPINANG
PASSENGER ANALYSIS USING IMMIGRATION MICROSERVICE INTEGRATION SYSTEM AND MACHINE LEARNING: STUDY CASE IN TANJUNGPINANG IMMIGRATION OFFICE
https://10.0.205.137/jikk.v7i1.577
Submitted: 02-12-2023    Reviewed: 17-01-2024   Published: 25-02-2024

## Raphael Fransiskus Manurung
23222307@std.stei.itb.ac.id
School of Electrical Engineering and Informatics Bandung Indonesia

## Jaka Sembiring
jaka@itb.ac.id School of Electrical Engineering and Informatics Bandung Indonesia

## Yoanes Bandung
ybandung@itb.ac.id School of Electrical Engineering and Informatics Bandung Indonesia
Abstract  (In  English).  An  efficient  border  and  passport  services  are  critical  for national security and immigration facilitation. Threats such as illegal workers and human trafficking can endanger the nation’s integrity. This study investigates how system  integration,  data  interoperability,  and  machine  learning  can  enhance immigration  processes  by  extracting  insights  from  border  and  passport microservices systems. By analyzing real-world data from 2022 to early 2024, pre- processing from 260,000 records of t raveler’s movement the research achieved a 96%  accuracy  rate  in  identifying  risks,  empowering  decision-makers  to  mitigate threats effectively. Leveraging advanced algorithms, the study enhances system integration  performance,  ensuring  compliance  with  international  standards  and adapting  to  longer  passport  expiry  periods  for  sustained  border  security. Adherence to Service-Oriented Architecture principles and rigorous methodology strengthens the study's credibility, with extensive testing validating its functionality. This  approach  contributes  to  scholarly  discourse  on  border  and  passport management,  offering  insights  for  decision-making  and  resource  allocation. Additionally,  statistical  quantitative  assessment  of  the  prototype  is  conducted, based  on  feedback  from  85  users,  demonstrates  high  acceptance,  satisfaction, and usability, validating its effectiveness. With a 97% satisfaction rate and 100% success in performance testing, this research underscores the reliability and utility of the proposed solution.
Keywords : machine learning; data interoperability; traveller, passport, immigration
Abstract  (In  Bahasa).  Layanan  perbatasan  dan  paspor  yang  efisien  sangat penting  untuk  keamanan  nasional  dan  fasilitasi  imigrasi.  Ancaman  yang  terjadi seperti pekerja ilegal dan perdagangan manusia dapat membahayakan integritas bangsa.  Studi  ini  menyelidiki  bagaimana  integrasi  sistem,  interoperabilitas  data, dan  pembelajaran  mesin  dapat  meningkatkan  proses  imigrasi  dengan
mengekstraksi insight dari sistem layanan mikro perbatasan dan paspor. Dengan menganalisis data real dari tahun 2022 hingga awal tahun 2024, pra-pemrosesan dari  260.000  catatan  pergerakan  wisatawan,  penelitian  ini  mencapai  tingkat akurasi 96% dalam mengidentifikasi risiko, memberdayakan pengambil keputusan untuk  memitigasi  ancaman  secara  efektif.  Dengan  memanfaatkan  artefak algoritma  pembelajaran  mesin,  penelitian  ini  meningkatkan  kinerja  integrasi sistem,  memastikan  kepatuhan  terhadap  standar  internasional  dan  beradaptasi dengan masa berlaku paspor yang lebih lama untuk keamanan perbatasan yang berkelanjutan. Kepatuhan terhadap prinsip-prinsip Arsitektur Berorientasi Layanan dan metodologi penelitian memperkuat kredibilitas penelitian ini, dengan pengujian ekstensif yang memvalidasi fungsinya. Pendekatan ini berkontribusi pada  literasi ilmiah mengenai pengelolaan perbatasan dan paspor, menawarkan wawasan atau pengetahuan baru untuk pengambilan keputusan dan alokasi sumber daya. Selain itu,  penilaian  kuantitatif  statistik  terhadap  prototipe  dilakukan,  berdasarkan  hasil kuisioner dari 85 pengguna, menunjukkan penerimaan, kepuasan, dan kegunaan yang tinggi, serta memvalidasi efektivitasnya. Dengan tingkat kepuasan 97% dan keberhasilan  100%  dalam  pengujian  kinerja,  penelitian  ini  menghasilkan keandalan dan kegunaan solusi yang diusulkan.
Keywords : pembelajaran mesin, interoperabilitas data, wisatawan, paspor, imigrasi

## NOMENCLATURE
SIMKIM Passport Application BCM Border Control Application SLA Service Level Agreement VPN Virtual Private Connection IP Internet Protocol MRTD Machine Readable Travel Document MRZ Machine Readable Zone ICAO International Civil Aviation Organization HTTP Hypertext Transfer Protocol API Application Programming Interface REST Representation State Transfer SOA Service Oriented Architecture SCSE Services Computing System Engineering NS Number of Sample BW Bandwidth No Number UAT User Acceptance Test IT Information Technology S O Service Optimization USE Usefulness, Satisfaction, and Ease of Use VPN-IP Virtual Private Connection Internet Protocol MPLS Multi-Protocol Label Switching RCA Request Completion Algorithm BEL Back End Latency FEL Front End Latency TCAI Throughput Consumption Algorithm Inbound TCAO Throughput Consumption Algorithm Outbound BEI Back End Inbound FEI Front End Inbound BEO Back End Outbound FEO Front End Outbound

## 1. INTRODUCTIONS
Mobilitas yang tinggi di perbatasan internasional telah membawa tantangan baru dan  kompleks  dalam  pengelolaan  layanan  keimigrasian,  khususnya  terkait penanganan  masalah  pekerja  migran  ilegal  (2017).  Kerentanan  yang  semakin tinggi ini juga ditambah dengan masalah perdagangan manusia yang berbahaya, dimana individu, seringkali ditipu, dieksploitasi untuk menjadi pekerja ilegal atau bentuk eksploitasi lainnya. Masa berlaku paspor yang diperpanjang  menjadi 10 tahun  juga  menambah  kompleksitas pengawasan  keimigrasian  (2017)  (Bakker and  Mirwanto,  2021).  Menanggapi  tantangan  yang  beragam  ini,  analisis  yang komprehensif  dan  berbasis  data  perlu  dilakukan  untuk  membantu  pembuat kebijakan  dalam  memahami  dan  memitigasi  masalah  kompleks  terkait keimigrasian  (Bakker  and  Mirwanto,  2021)  (Wang  and  Geng,  2023).  Sejalan dengan dinamika yang terjadi, pentingnya mengatasi ancaman keamanan dalam sistem  keimigrasian  menjadi  jelas  dalam  upaya  yang  diarahkan  pada pengembangan  strategi  untuk memitigasi  penyebaran  ancaman  secara efektif. Inovasi  ini  mengarah  pada  perumusan  pendekatan  untuk  memahami  pola kebiasaan  perjalanan,  memfasilitasi  penyediaan  informasi  yang  tepat  tentang ancaman  spesifik  berupa  analisis  statistik  yang  mampu  menjadi  alat  untuk mendukung dalam pengambilan keputusan (Bercu, 2001) (Matta et al. , 2018).
Pendekatan  tradisional  sering  kali  terdapat  keterbatasan,  oleh  karena  itu penggunaan  teknologi  informasi  diperlukan  untuk  memfasilitasi  analisis  lebih lanjut.  Lanskap  yang berkembang  ini menggarisbawahi  kebutuhan  akan  solusi interdisipliner yang mengintegrasikan kemajuan dalam pembelajaran mesin dan pemodelan  statistik  untuk  meningkatkan  kualitas  pelayanan  keimigrasian. Melalui upaya-upaya yang saling berhubungan ini, terdapat upaya berkelanjutan untuk  menciptakan  lingkungan  yang  lebih  aman  dan  lebih  terinformasi  dalam mengatasi  berbagai  tantangan  yang  muncul  (2017)  (Taekyoung  Kwon  and Hyeonjoon  Moon,  2008).  Selain  itu,  untuk  memastikan  validitas  solusi komprehensif  untuk  penerapan  pengendalian  perbatasan  dan  penerbitan paspor,  pendekatan  yang  kuat  melibatkan  pengintegrasian  sistem  dan mengakomodasi data. Pendekatan teknologi informasi mampu memberikan nilai lebih  dibandingkan  dengan  penggunaan  metode  konvensional  dalam melakukanprediksi, sehingga menawarkan kinerja yang lebih unggul. Efektivitas dalam  pemeriksaan  perbatasan  bergantung  pada  analisis  data  paspor  yang penting, namun metode manual mengalami kesulitan dalam hal konsistensi dan stabilitas, terutama untuk identifikasi fitur dengan menekankan teknik pemilihan fitur  dan  informasi  terhadap  wisatawan  dengan  kesamaan  tinggi  dalam  pola perjalanannya (Papaioannou et al. , 2022) (Robertson et al. , 2017).
Sistem  verifikasi  identitas  memberikan  peran  penting  dalam  berbagai  aspek, dengan menganalisis halaman cap paspor untuk mengelompokkan stempel tera masuk  dan  tera  keluar  menggunakan  sistem  terintegrasi  untuk  mengenali  dan mengklasifikasikan  wisatawan  yang  mampu  berkontribusi  terhadap  kontrol perbatasan  yang  efisien.  Memahami  interaksi  dan  perilaku  pengguna  melalui analisis  data  menilai  tingkat  risiko  secara  efektif  karena  pendekatan  inovatif memberikan solusi efektif untuk memitigasi risiko tersebut. Hal ini membantu ke depannya  dalam  mengatasi  tantangan  yang  terkait  penilaian  risiko  perjalanan penggunaan  paspor  dalam  sistem  paspor  dan  perbatasan  melalui  mekanisme identifikasi adaptif yang disesuaikan dengan perangkat teknologi (Papaioannou
et  al. ,  2022)  (Robertson et  al. ,  2017)  (Zaaboub et  al. ,  2020)  (Gonzalez, Valenzuela and Tapia, 2021) (Zeng et al. , 2021) (Yang et al. , 2021) (Shi and Jain, 2019).  Inspeksi  visual  fisik  paspor  tetap  menjadi  metode  utama  untuk memverifikasi  wisatawan  berdasarkan  standar  internasional  ( ICAO ),  karena metode evaluasi otomatis belum sepenuhnya dapat diandalkan. Kerangka kerja ICAO dirancang untuk memfasilitasi penelitian di bidang ini. Pemodelan sistem yang  komprehensif,  proses  pengembangan,  dan  evaluasi,  serta  analisis keamanan,  merupakan  aspek penting  untuk  memastikan  kualitas dan  efisiensi layanan  sistem paspor (2017) (Kurniawan et al. , 2020).  Dengan meningkatnya prevalensi  layanan  terintegrasi,  otentikasi  dan  verifikasi  identitas  menjadi semakin efektif untuk aktivitas yang sebelumnya dilakukan secara konvensional (Benalcazar et  al. ,  2023).  Kombinasi  artefak  teknologi  informasi  pada  sistem paspor  menjadi  peran  penting  yang  dapat  dilakukan  untuk  pengidentifikasia pemodelan  dalam  meningkatkan  kualitas  hasil  analisis  dan  pada  akhirnya mengarah pada layanan perangkat lunak berkualitas lebih tinggi (Sanchez-Stern et al. , 2023) (2021) (Aziz et al. , 2020). Untuk mendukung tujuan ini, pemerintah semakin banyak menerapkan transformasi digital dalam sistem yang kompleks dengan  menggunakan cloud  computing sebagai  pendekatan  strategis  untuk memberikan layanan sistem yang terukur dan fleksibel secara efisien. Di sektor publik,  khususnya  layanan  keimigrasian,  terdapat  peningkatan  ketergantungan pada teknologi baru untuk menyediakan layanan cerdas dengan memanfaatkan integrasi data dan teknologi. Untuk mengoptimalkan pemanfaatan layanan yang digunakan bersama dalam kapasitas tugas pokok dan fungsinya, strategi sangat penting  dalam  memaksimalkan  manfaat  dari  layanan,  memastikan  bahwa pengguna  dan  penyedia  layanan  memperoleh  nilai  optimal  dari  sumber  daya yang digunakan. Pendekatan ini membantu memahami bagaimana interoperabilitas dapat dicapai di berbagai implementasi untuk berbagi informasi secara terintegrasi (2017) (Bakker and Mirwanto, 2021) (2021) (Gaol, Nugraha and  Matsuo,  2023).  Berdasarkan  latar  belakang  yang  disebutkan  sebelumnya serta  pengalaman  kerja  sebagai  petugas  imigrasi  di  Indonesia,  terdapat kebutuhan  untuk  melakukan  studi  eksperimental  yang  bertujuan  untuk melakukan ekstraksi variabel yang paling informatif dalam keadaan paspor dan perbatasan  serta  mengintegrasikan  sistem  penerbitan  paspor  dan  sistem pengawasan  perbatasan.  melalui cloud  computing untuk  interoperabilitas pertukaran  data  dalam  hal  pelayanan  publik  paspor  dan  optimalisasi penggunaannya dalam rangka mendorong transformasi digital dan mendapatkan wawasan  atau  pengetahuan  baru  bagi  pemangku  kepentingan  untuk memberikan  izin  atau  penolakan  atas  segala  permintaan  penerbitan  paspor beserta penggunaannya (‘LAW OF THE REPUBLIC OF INDONESIA’, no date).

## 2. METHOD
Seiring  berkembangnya  sistem  arsitektur  dan  teknologi,  hal  ini  mampu menyebabkan  entitas  komponen  yang  sudah  tidak  diperlukan  tertinggal  dalam desain sistem (Mittal and Gillespie, 2024). Keadaan ini menimbulkan pertanyaan penelitian untuk melakukan inovasi sistem sebagai berikut.
1.  Bagaimana cara mengekstrak data dan mengubahnya menjadi wawasan atau pengetahuan baru yang berguna untuk Imigrasi?
2.  Apa manfaat mengintegrasikan data dalam sistem layanan-layanan mikro di Imigrasi?
Hal ini untuk meningkatkan kualitas desain dan meningkatkan layanan mendasar di seluruh sistem keimigrasian yang kompleks. Sistem yang kompleks dicirikan oleh  banyaknya  komponen,  koneksi,  dan  pengaturan  yang  spesifik  sesuai kebutuhan. Meskipun banyak ukuran kompleksitas berfokus pada struktur atau fungsi,  penting  untuk  mempertimbangkan  keadaan  dan  perilaku  secara bersamaan,  karena  keduanya  sangat  berdampak  pada  desain  dan  kinerja sistem.  Rekayasa  sistem  mencakup metodologi  dan  proses  untuk mendukung seluruh  siklus  hidup  sistem,  mulai  dari  desain  hingga  pengujian.  Artikel  ini mengintegrasikan prinsip-prinsip dari konsep rekayasa sistem dengan kerangka kerja SCSE dalam  metodologi  eksperimental.  Kombinasi  ini  menggabungkan proses rekayasa sistem, alat, dan rancangan ke dalam lingkungan operasional yang  terkait  erat  dengan  pemeliharaan  sistem.  Pengembangan  model  sistem untuk mengakomodir elemen operasional seperti prosedur dan skrip dan  yang dipandu  secara  sistematis  dan  benar  dengan  mengikuti  kerangka  kerja SCSE yang  digambarkan  secara  rinci  pada  Gambar  1.  (Kurniawan et  al. ,  2020) (Mathieson,  Mazzuchi  and  Sarkani,  2021).  Kerangka  kerja SCSE berikut memberikan  pendekatan  terstruktur  untuk  pemecahan  masalah  dan pengembangan,  menawarkan blueprint sistem  tentang  bagaimana  melakukan pendekatan  terhadap  suatu  proyek.  Kerangka  kerja  ini  biasanya  menguraikan berbagai  fase  atau  langkah  yang  harus  diikuti,  memastikan  kemajuan  yang sistematis dan terorganisir mulai dari identifikasi masalah hingga implementasi solusi. Dengan menggabungkan SCSE yang ada dan kerangka desain intelijen sistem  yang  diusulkan  ini  dengan  pendekatan  khusus  terhadap  sistem keimigrasian  yang  kompleks,  yang  disesuaikan  dengan  karakteristik  unik  dari kumpulan  data  dan  sistem,  sehingga  dapat  memanfaatkan  yang  terbaik  dari kedua  keunggulan  tersebut.  Meskipun  kerangka  umum  memberikan  landasan dan struktur yang kuat, kerangka tambahan dengan teknik khusus menawarkan fleksibilitas  dan  kemampuan  beradaptasi  yang  diperlukan  untuk  mengatasi tantangan kompleks secara efektif. Pendekatan hibrid ini memungkinkan solusi yang  lebih  komprehensif  dan  bernuansa  yang  memperhitungkan  serta memberikan solusi atas masalah yang ada. Kerangka penelitian desain intelijen sistem digambarkan secara rinci pada Gambar 2.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian SCSE Framework .

## A. OBJECTIVE AND REQUIREMENTS
Tahap  pertama  adalah  menganalisis  layanan  apa  yang  dibutuhkan  dan bagaimana  cara  meningkatkannya.  Penting  untuk  melakukan  sinkronisasi rencana  kerangka  kerja  penelitian  ini  dengan  keinginan  dan  tujuan  organisasi serta  mengumpulkan  umpan  balik  dari  sisi  bisnis  dan  teknologi  informasi  (TI), kemudian  melihat  seberapa  baik  sistem  saat  ini  bekerja  dan  apa  yang  benar- benar  dibutuhkan  pengguna.  Hal  ini  membantu  menemukan  cara  baru  untuk meningkatkan  layanan,  baik  untuk  bisnis  maupun  TI,  sehingga  model  layanan baru yang dikembangkan agar sesuai dengan perubahan ini (Kurniawan et al. , 2020). Dengan menguraikan bagaimana komponen sistem yang ada bekerja dan terhubung,  dan  mempertimbangkan  arsitektur  perangkat  lunak  selama perancangan  kebutuhan  dalam  pengembangan  perangkat  lunak  yang  handal. Hal  ini  memungkinkan  penggunaan  kembali  modul  yang  sudah  ada  untuk pengembangan yang lebih baik lagi (Gillani, Niaz and Ullah, 2022). Seperti telah disebutkan sebelumnya, ada dua platform dalam bidang keimigrasian yang perlu diintegrasikan seperti SIMKIM dan Perbatasan dalam hal optimalisasi layanan. Dengan  mengumpulkan  sampel  data  dari big  data populasi  pada  sistem database yang  ada  di  kedua  sistem  merupakan  inti  untuk  mencapai  tujuan penelitian. Pada Tabel 1, terdapat jumlah sampel yang cukup yang diekstraksi untuk dianalisis lebih lanjut. Dalam hal integrasi data, kunci utama antar database ditentukan  agar  layanan baru  yang  sedang dibangun  dapat  mencocokkan  dan mengambil data secara akurat. Berdasarkan penelusuran, ditemukan bahwa ada dua  variabel  seperti  nomor  paspor  dan  nama  pelancong  yang  ada  di  kedua sistem. Kemudian dirancang struktur tabel untuk SIMKIM seperti yang dijelaskan lebih lanjut pada Tabel 2, dan untuk Border seperti yang digambarkan pada Tabel 3.  Karena  penelitian  ini  akan  menghasilkan  analisis  kinerja  dan  kontribusi terhadap layanan keimigrasian, diperlukan kebutuhan log sistem. Dalam hal log untuk server backend disimpan  ke  dalam  Tabel  4,  kemudian  untuk server frontend disimpan ke dalam Tabel 5, serta untuk log transaksi login disimpan ke dalam Tabel 6. Menyimpan log kinerja sistem sangat penting untuk pemecahan masalah, optimalisasi kinerja, perencanaan kapasitas, pemantauan keamanan, dan  peningkatan  berkelanjutan.  Dengan  menangkap  dan  menganalisis  data kinerja,  organisasi  dapat  secara  proaktif  mengidentifikasi  masalah,  memitigasi risiko, dan mengoptimalkan kinerja sistem untuk memenuhi tujuan bisnis secara efektif serta memungkinkan memperoleh wawasan atau pengetahuan baru yang berharga  tentang  perilaku  sistem  dan  peluang  perbaikan  proses  bisnis, organisasi dapat membuat keputusan berdasarkan data terhadap kinerja sistem, meningkatkan  pengalaman pengguna, dan mendorong  inisiatif  perbaikan  yang berkelanjutan.
TABEL 2. Sumber data utama pada sistem keimigrasian.
No Data Source Database Type Quantity 1 SIMKIM SQL 22,013 rows 2 Border SQL 129,916 rows TABEL 3. Sumber data dari sistem SIMKIM. No Name Type Collation Null 1 Applicant number Big int (20) - No 2 Applicant date date - No 3 Applicant type text utf8mb4_general No 4 Passport purpose text utf8mb4_general No 5 Applicant name text utf8mb4_general No
6 Date of birth date utf8mb4_general No 7 Gender text utf8mb4_general No 8 Passport type text utf8mb4_general No 9 Passport number text utf8mb4_general No TABEL 4. Sumber data dari sistem Border . No Name Type Collation Null 1 Departure/arrival date date - No 2 Traveler name text utf8mb4_general No 3 Nationality text utf8mb4_general No 4 Trip text utf8mb4_general No 5 Check point text utf8mb4_general No 6 Passport type text utf8mb4_general No 7 Passport number text utf8mb4_general No 8 Destination text utf8mb4_general No 9 Date of birth date utf8mb4_general No 10 Gender text utf8mb4_general No TABEL 5. Data hasil transaksi HTTP Request. No Name Type Collation Null Extra 1 ID int (11) - No AUTO 2 Timestamp timestamp - No - 3 Method varchar (10) utf8mb4_gen No - 4 URL varchar(255) utf8mb4_gen No - 5 IP varchar(45) utf8mb4_gen No - 6 Hostname varchar(255) utf8mb4_gen No - 7 Port int(11) - No - 8 Remote Port int(11) - No - 9 Protocol varchar(10) utf8mb4_gen No - 10 Bytes int(11) - No - 11 Latency int(11) - No - 12 Requester IP varchar(255) utf8mb4_gen No - 13 Status text utf8mb4_gen No - 14 Bytes Sent Big int (12) - No - 15 Bytes Received Big int (12) - No - TABEL 6. Data hasil transaksi Client Access. No Name Type Collation Null Extra 1 Total Records Indexed int(100) - No - 2 Records Found int(100) - No - 3 Response Status Page Load text utf8mb4_gen No - 4 Latency Page Load text utf8mb4_gen No - 5 Passport Number text utf8mb4_gen No - 6 Passport Number2 text utf8mb4_gen No - 7 Response Status text utf8mb4_gen No - 8 Latency Export text utf8mb4_gen No - 9 Bytes Sent text utf8mb4_gen No - 10 Bytes Received text utf8mb4_gen No - 11 Hostname text utf8mb4_gen No - 12 Connectivity text utf8mb4_gen No - 13 Public IP text utf8mb4_gen No - 14 Datetime Now date - No - TABEL 7. Data hasil transaksi Login Logs . No Name Type Collation Null Extra 1 User varchar(25) utf8mb4_gen No - 2 Datetime Now timestamp - No -

## B. MODELING
Tahap ini sangat penting, karena tahap pengembangan bergantung pada hasil- hasilnya. Pemodelan layanan bisnis menggunakan blueprint layanan dan notasi proses  bisnis  untuk  mengidentifikasi  kemampuan  layanan  dan  interaksinya. Kemampuan  layanan  ditentukan  melalui  pemodelan  layanan  tujuan  dan dekomposisi  proses  bisnis.  Setiap  kapabilitas  membentuk  antarmuka  layanan, memperlihatkan kapabilitas layanan dalam arsitektur layanan bisnis (Kurniawan et  al. ,  2020).  Layanan web mewakili  cara modern dalam  menggunakan web ,
mengubahnya menjadi alat komputasi yang kuat. Persyaratan fungsional perlu disesuaikan  dengan  layanan  yang  ditemukan,  sedangkan  persyaratan  non- fungsional  dikaitkan  dengan  parameter  kualitas  layanan  rekomendasi  layanan web beserta  atributnya  untuk  memahami  hubungan  fungsional  yang  sering berinteraksi  antar  layanan    (Abbassi,  Mammar  and  Graiet,  2022)  (Cao et  al. , 2023)  (Kang et  al. ,  2022).  Mengelola database secara  efektif  dalam  fase pemodelan diperlukan untuk kualitas layanan yang lebih baik dan itu bergantung pada  teknologi  komunikasi  (Dundjerski  and  Tomasevic,  2022).  Eksperimen  ini berfokus  pada  penggunaan  data real untuk mengembangkan  sistem database yang  dapat  dioperasikan.  Kemudian  menggabungkan model  ilmu data  statistik yang  disediakan  oleh  algoritma  pembelajaran  mesin  (Xiao et  al. ,  2023). Menyediakan pemodelan secara rinci, termasuk lapisan arsitektur seperti lapisan arsitektur, lapisan data, lapisan aplikasi, dan lapisan bisnis sangat penting untuk memperoleh  pemahaman  komprehensif  tentang  sistem,  mengidentifikasi peluang  pengoptimalan,  memitigasi  risiko,  memastikan  skalabilitas,  dan menyelaraskan dengan tujuan bisnis. Ini berfungsi sebagai langkah dasar dalam proses  inovasi  atau  optimalisasi,  memandu  upaya  yang  ditargetkan  menuju peningkatan  kinerja  dan  efisiensi  sistem.  Layanan  berskala  besar  sering  kali menggunakan beberapa server aplikasi untuk menangani permintaan pengguna guna  menghindari  latensi  dan  mengoptimalkan  kinerja.  Mengintegrasikan layanan baru antara server layanan yang ada yang mengikuti prinsip arsitektur berorientasi layanan adalah fokus utama dalam fase ini (Zhang et al. , 2020) (Erl, Merson and Stoffers, 2017) (Sosa Sanchez et al. , 2017) (Chuang, Lee and Yao, 2022).  Gambar  3  menjelaskan  tentang  antarmuka  sistem  dapat  diintegrasikan untuk pertukaran data dengan menggabungkan dua variabel yaitu nomor paspor dan  nama  wisatawan.  Sistem awalnya  melakukan  verifikasi  untuk memastikan input yang  akan  diambil  adalah  variabel  yang  tepat  dalam  sistem.  Hasil false- positive yang  berlebihan  sangat  tidak  dianjurkan  dalam  penyediaan  informasi. Hal  ini  akan  menimbulkan  kesalahan  keputusan  yang  diambil  oleh  pemangku kepentingan dan petugas imigrasi. Gambar 4 memainkan peran mendasar dalam arsitektur  sistem,  memberikan  landasan  bagi  pengelolaan  data  yang  efektif, integrasi,  pemrosesan,  keamanan,  dan  kinerja.  Pentingnya  hal  ini  khususnya dalam  sistem  inovasi  atau  optimalisasi  yaitu  pengambilan  keputusan berdasarkan data menjadi sangat penting untuk mencapai hasil yang diinginkan. Gambar 5 menjembatani kesenjangan antara pengguna dan infrastruktur yang mendasarinya,  menyediakan  fungsionalitas,  abstraksi,  integrasi,  penyesuaian, keamanan, dan fitur penting lainnya yang berkontribusi terhadap efektivitas dan kegunaan  sistem.  Gambar  6  berfungsi  sebagai  inti  sistem  perangkat  lunak, memberikan  landasan  untuk  menerapkan,  mengelola,  dan  mengembangkan fungsi inti dan aturan bisnis yang mendorong pengoperasiannya. Pentingnya hal ini terletak pada peningkatan modularitas , reusable , keandalan, dan keselarasan dengan  tujuan  bisnis, yang  pada  akhirnya berkontribusi  terhadap keberhasilan dan kapabilitas sistem. Pengambilan dan visualisasi informasi ditempatkan pada dashboard untuk  kemudahan  penggunaan  sebagai  desain  dalam.  Melalui layanan baru teknologi informasi yang dirancang dan pengoperasiannya, tujuan penelitian ini dapat dicapai dengan memberikan tambahan kebutuhan sub sistem seperti  yang  digambarkan  pada  Tabel  8.  Hal  ini  didasarkan  pada  proses penerbitan  paspor  secara  berurutan  sebagaimana  disebutkan  pada  Tabel  9 sehingga  daftar  pengembangannya  dijelaskan  lebih  lanjut  secara  rinci  pada
Tabel  10.  Berdasarkan  jumlah  layanan  baru  dan  implementasinya,  maka disarankan  untuk  merencanakan  spesifikasi server untuk  memenuhi  semua persyaratan. Perangkat keras secara rinci dapat dilihat pada Tabel 11 berikut dan konfigurasinya  pada  Tabel  12.  Seluruh  spesifikasi  telah  dianalisis  untuk memenuhi karakteristik keadaan sistem keimigrasian.
Gambar 3. Layer Arsitektur pada Integrasi Sistem.
Gambar 4. Layer Data pada Integrasi Sistem
Gambar 5. Layer Aplikasi pada Integrasi Sistem.
Tabel 8. Layanan Sistem operasi yang dibutuhkan.
Number of  New IT Services Number of Operation in New IT Services 8 41
Tabel 9. Kapabilitas Layanan TI yang baru.
IT Services Capabilities Applicants Layanan  yang  bertujuan  untuk  menampilkan  data  permohonan  paspor  yang  diterima  ke  dalam sistem melalui Aplikasi Pendaftaran Paspor dan Layanan Prioritas Pemohon Quality Check Layanan  yang  bertujuan  untuk  menampilkan  informasi  permohonan  paspor  yang  telah  diisi lengkap dengan cetakan nomor paspor yang telah lolos uji kualitas Traveler Layanan  yang  bertujuan  untuk  menampilkan  data  pelaku  perjalanan  yang  telah  menggunakan paspor di Tempat Pemeriksaan Imigrasi untuk keperluan masuk dan keluar wilayah. Departure Layanan  yang  bertujuan  untuk  menampilkan  informasi  keberangkatan  pelaku  perjalanan  yang telah menggunakan paspor di Tempat Pemeriksaan Imigrasi untuk keperluan keluar wilayah. Arrival Layanan yang bertujuan untuk menampilkan informasi kedatangan pelaku perjalanan yang telah menggunakan paspor di Tempat Pemeriksaan Imigrasi untuk tujuan memasuki wilayah tersebut. Validation Applicants Layanan yang bertujuan untuk menampilkan informasi permohonan paspor yang diverifikasi pada Sistem Informasi Manajemen Keimigrasian dan Aplikasi Perbatasan Join Depart- Arrival Sebuah  layanan  yang  bertujuan  untuk  menggabungkan  riwayat  lalu  lintas  keluar  dan  masuk secara  berurutan  dalam  suatu  wilayah  untuk  memfasilitasi  analisis  penggunaan  dokumen perjalanan paspor Traveler Profiling Sebuah  layanan  yang  bertujuan  untuk  mengekstraksi  variabel  dengan  nilai  signifikan  untuk ekstraksi  informasi,  seperti  karakteristik  jenis  perjalanan  wisatawan,  untuk  menganalisis penggunaan paspor dan memitigasi penyalahgunaan paspor
Tabel 10. Jenis Kapabilitas Layanan dan Pengujian Postman Apache JMeter .
Operation Capabilities Testing Sample  & Results GET / API Applicant Mengakses data JSON Appicants 300-OK GET / API Quality Check Mengakses data JSON Quality Check 300-OK GET /applicants Menampilkan data applicants (bulk of data) 300-OK GET /arrival Menampilkan data arrival (bulk of data) 300-OK GET /departure Menampilkan data departure (bulk of data) 300-OK GET /find specific applicants Menampilkan specific applicants 300-OK GET /find specific arrival Menampilkan specific arrival 300-OK GET /find specific departure Menampilkan specific departure 300-OK GET /find specific quality check Menampilkan specific quality check 300-OK GET /find specific traveler Menampilkan specific traveler 300-OK GET /find Applicants Mengumpulkan data applicants berdasarkan nama traveler 300-OK POST /find Applicants Sortir  dan  menampilkan  data applicants berdasarkan  nama traveler 300-OK GET /find Applicants No Passport menampilkan data applicants berdasarkan nomor paspor 300-OK POST /find Applicants No Passport Sortir  dan  menampilkan  data applicants berdasarkan  nomor paspor 300-OK GET /find Arrival Menampilkan data arrival 300-OK POST/find Arrival Sortir dan menampilkan data arrival 300-OK GET /find Arrival No Passport menampilkan data arrival berdasarkan nomor paspor 300-OK POST /find Arrival No Passport Sortir dan menampilkan data arrival berdasarkan nomor paspor 300-OK GET /find Departure Menampilkan data departure 300-OK POST /find Departure Sortir dan menampilkan data departure 300-OK GET /find Departure No Passport menampilkan data Departure berdasarkan nomor paspor 300-OK POST /find Departure No Passport Sortir  dan  menampilkan  data Departure berdasarkan  nomor paspor 300-OK POST /find name traveler Memverifikasi data traveler 300-OK GET /find Quality Check Menampilkan data Quality Check 300-OK POST /find Quality Check Sortir dan menampilkan data Quality Check 300-OK GET /find Quality Check No Passport menampilkan data Quality Check berdasarkan nomor paspor 300-OK POST /find Quality Check No Passport
Sortir dan  menampilkan  data Quality  Check berdasarkan  nomor paspor 300-OK GET /find Traveler Menampilkan data Traveler 300-OK
POST /find Traveler Sortir dan menampilkan data Traveler 300-OK GET /find Traveler No Passport menampilkan data Traveler berdasarkan nomor paspor 300-OK POST /find Traveler No Passport Sortir dan menampilkan data Traveler berdasarkan nomor paspor 300-OK GET /get Hostname Menampilkan data client hostname 300-OK GET /get Public IP Menampilkan data client internet public IP 300-OK GET /join Departure Arrival Menampilkan  data departure dan arrival  Traveler berdasarkan nomor paspor 300-OK POST /join Departure Arrival Menggabungkan,  sortir,  dan  menampilkan  data Departure dan
Arrival dari Traveler berdasarkan nomor paspor 300-OK GET /quality check Menampilkan data quality check 300-OK POST /request-count Menghitung jumlah records 300-OK POST /save Data to Database Client Menyimpan data yang sudah diproses 300-OK GET /traveler Profiling Menganalisis pola perjalanan traveler 300-OK GET /travelers Menampilkan menu traveler 300-OK GET /validation Applicants Menggabungkan pola perjalanan dari data departure dan arrival 300-OK The Availability (A) of Web Service in Client-Server Configuration 100%
Tabel 11. Kebutuhan Perangkat Server Penyedia Layanan.
No Specification Devices On-Premise Cloud 1 Processor 4 Cores 2 Cores 2 Memory 8 GB 2GB 3 Harddisk 512 GB 128 GB 4 Connection LAN Internet 5 Console Editor VSCode Web Text Editor 6 Database SQL SQL 7 Hostname localhost Cloud Domain Cloud Domain Tabel 12. Konfigurasi Server Penyedia Layanan.
No IP / Domain URL / URI 1 IP Address/Domain Name
IP Address /passport URL 2 IP Address/Domain Name IP Address /border URL
3 IP Address/Domain Name IP Address /integration URL

## C. DEVELOPMENT
Pada tahap ini, sistem layanan atau perangkat lunak dikembangkan berdasarkan desain  dari  tahap  sebelumnya.  Pengembangannya  mengikuti  pendekatan berorientasi  layanan  tetapi  menggabungkan  proses  rekayasa  sistem  dan rekayasa  perangkat  lunak.  Fungsi  perangkat  lunak  diimplementasikan menggunakan layanan web , yaitu aplikasi modular yang dapat diakses melalui jaringan  (Kurniawan et  al. ,  2020).  Mengembangkan  layanan  terintegrasi dianggap  sebagai  strategi  yang  efektif  untuk  memenuhi  kebutuhan  organisasi yang berubah dengan cepat dan untuk menciptakan nilai lebih bagi pelanggan daripada  terus  menggunakan  pendekatan  tradisional  seperti  monolitik  yang menyebabkan  keterbatasan  dalam  ketersediaan  layanan,  akses  jarak  jauh, penyediaan,  dan  skalabilitas  (Chuang,  Lee  and Yao,  2022)  (Zaki et  al. ,  2022). Model format data dan pengembangan layanan web dibangun di bawah JSON (JavaScript  Object  Notation) dan RESTful  (Representational  State  Transfer) . Pada tahap awal sistem dikembangkan di server on-premise untuk memastikan kemampuan kinerja dan keandalannya dan kemudian model optimasi penerapan layanan  dengan  tujuan  keandalan  aplikasi  ditetapkan  dan  kemudian mengumpulkan dataset seperti  yang  digambarkan  pada  Tabel  13.  Setelah melakukan  algoritma  pada  pembelajaran  mesin,  variabel  muncul  dengan ketergantungan  nilai  kepadatannya.  Ada  lima  variabel  paling  informatif  yang dapat  mengarahkan  kita  untuk  menggali  wawasan  atau  pengetahuan  baru
seperti yang diusulkan dalam penelitian ini sebelumnya dan detailnya ada pada Tabel  14.  Sintaks  pemanfaatan machine  learning dapat  dilihat  pada  Kode  1, Kode  2,  Kode  3,  Kode  4,  dan  Kode  5.  Mengekstraksi dataset membutuhkan waktu  sekitar  9  jam  dengan  menggunakan  alat  seperti python dan library . Kumpulan  data  ini  menjalani  pra-pemrosesan,  dimulai  dengan  260.263  baris data, dan setelah di filter , dikurangi menjadi 85.775 ID wisatawan dengan semua data  duplikat  dihapus  kemudian  untuk  mencari,  mengumpulkan,  dan  memberi label pada 2580 ID individu yang sebelumnya telah dideportasi dari negara lain kembali.  ke  Indonesia.  Penggunaan  proses ETL akan  memenuhi  karakteristik yang disebutkan sebelumnya pada Tabel 14.
Tabel 13. Fitur Dataset dalam Penggunaan Pembelajaran Mesin.
Feature Number Feature Name Feature Type 1 Traveler’s Departure/Arrival Date/Time 2 Traveler’s Name String 3 Traveler’s Nationality Code String 4 Traveler’s Nationality String 5 Transportation’s Code String 6 Direction (Departure/Arrival) String 7 Allowed/Denied String 8 Border Location String 9 Border Name String 10 Passport Number String 11 Passport Issuance String 12 Passport Expiry Date Date/Time 13 Destination Border String 14 Date of Birth Date/Time 15 Gender String
Code 1: K-Means Algorithm for Density Extraction model = KMeans (n_cluster = i, init = ’k-means++’, max_iter = 300, n_init=10, random_state = 23)
Code 2: Decision Tree Algorithm model = DecisionTreeClassifier() Code 3: Support Vector Machine (SVM) Algorithm model = svm.SVC (kernel = ‘linear’, verbose = True) Code 4: Random Forest Algorithm model = RandomForest() Code 5: Calculation Algorithm for Traveling Variables Extraction Age  =  (DepartureDate) –  (Date  of  Birth); Duration  =  (Last-Arrival-Date) –  (Last-Departure-Date);Frequency  = Duration++;Country = MAX (country A++, country++); Category = if “0” then “Normal else “Abnormal”
Tabel 14. Fitur Dataset Terpilih dalam Pembelajaran Mesin.
Feature Number Feature Name Feature Type Most informative value which refers to its density value 1 Traveler’s Departure/Arrival Date/Time  2 Direction (Departure/Arriva) String  3 Border Location String  4 Destination Border String  5 Date of Birth Date/Time  6 Gender String 
Tabel 15. Hasil Statistik dari Analisis Kemampuan Sistem.
No Type
Requirements
Statistical Mean Value
1
BackEnd Server Inbound 2451.35 bytes Outbound 164644.54 bytes Latency per task 11979.67 ms 2 FrontEnd Server Inbound 164644.54 bytes
Outbound
2451.35 bytes Latency per task 29322.7336 ms
Pada  Rumus  (1), RCA diperoleh  dari  penjumlahan  nilai  rata-rata  keseluruhan latensi Back-End ditambah  nilai  rata-rata  keseluruhan  latensi Front-End kemudian  dibagi  dengan  1000  untuk  mengkonversi  hasilnya  dalam  hitungan detik sebagai berikut:
Code 6: Request Completion Algorithm (RCA) in Seconds RCA = BackEnd Latency + FrontEnd Latency / 1000
𝑅𝐶𝐴 ̅̅̅̅̅̅ = (( 1 𝐵𝐸𝐿 ∑ 𝑅𝐶𝐴 𝑖 𝑩𝑬𝑳 𝑖=1 ) + ( 1 𝐹𝐸𝐿 ∑ 𝑅𝐶𝐴 𝑖 𝑭𝑬𝑳 𝑖=1 )) / 1000           (1)
yaitu 𝑅𝐶𝐴 merupakan nilai mean atau nilai rata-rata, BEL yaitu jumlah dari Back- End Latency , FEL yaitu jumlah dari Front-End Latency , 𝑅𝐶𝐴 𝑖 yaitu nilai dari setiap transaksi,  dan ∑ 𝐵𝐸𝐿/𝐹𝐸𝐿 𝑖=1 merupakan  keseluruhan  jumlah  dari  i  =1  sampai dengan  n.  Kemudian,  kalkulasi TCAI diperoleh  dari  menjumlahkan  dari  jumlah rata-rata nilai mean dari Back-End Inbound dijumlahkan dengan jumlah nilai rata- rata dari nilai mean dari Front-End Inbound kemudian dibagi dengan 1000 untuk mengkonversi  nilai  hasil  ke  satuan  detik  seperti  dijelaskan  pada  Formula (2) sebagai berikut:
Code 7: Throughput Consumption Algorithm (TCA) in MB TCA Inbound (TCAI) = BackEnd Inbound + FrontEnd Inbound / 1000 TCA Outbound (TCAO) = Backend Outbound + Front-End Outbound / 1000
𝑇𝐶𝐴𝐼 ̅̅̅̅̅̅̅ = (( 1 𝐵𝐸𝐼 ∑ 𝑇𝐶𝐴𝐼 𝑖 𝑩𝑬𝑰 𝑖=1 ) + ( 1 𝐹𝐸𝐼 ∑ 𝑇𝐶𝐴𝐼 𝑖 𝑭𝑬𝑰 𝑖=1 )) / 1000        (2)
yaitu 𝑇𝐶𝐴𝐼 merupakan nilai mean atau nilai rata-rata dari TCAI, BEI yaitu jumlah nilai dari Back-End Inbound , FEI yaitu jumlah nilai dari Front-End Inbound , 𝑇𝐶𝐴𝐼 𝑖 yaitu nilai dari setiap transaksi, dan ∑ 𝐵𝐸𝐼/𝐹𝐸𝐼 𝑖=1 merupakan keseluruhan jumlah dari  i  =1  sampai  dengan  n.  Kemudian,  kalkulasi TCAO diperoleh  dari menjumlahkan  dari  jumlah  rata-rata  nilai  mean  dari Back-End  outbound dijumlahkan  dengan  jumlah  nilai  rata-rata  dari  nilai  mean  dari Front-End Outbound kemudian  dibagi  dengan  1000  untuk  mengkonversi  nilai  hasil  ke satuan detik seperti dijelaskan pada Formula (3) as follow:
𝑇𝐶𝐴𝑂 ̅̅̅̅̅̅̅̅ = (( 1 𝐵𝐸𝑂 ∑ 𝑇𝐶𝐴𝑂 𝑖 𝑩𝑬𝑶 𝑖=1 ) + ( 1 𝐹𝐸𝑂 ∑ 𝑇𝐶𝐴𝑂 𝑖 𝑭𝑬𝑶 𝑖=1 )) /1000       (3)
yaitu 𝑇𝐶𝐴𝑂 merupakan  nilai mean atau  nilai  rata-rata  dari TCAO,  BEO yaitu jumlah  dari Back-End  Outbound , FEO yaitu  jumlah  dari Front-End  Outbound , 𝑇𝐶𝐴𝑂 𝑖 merupakan  nilai  dari  setiap  transaksi,  dan ∑ 𝐵𝐸𝑂/𝐹𝐸𝑂 𝑖=1 merupakan keseluruhan jumlah dari i =1 sampai dengan n.
Berdasarkan log yang diambil antara komunikasi client-server selama pengujian, di  bawah  ini  adalah  ringkasan  transaksi throughput .  Nilai  yang  muncul  adalah rata-rata  dari  catatan seperti  yang ditunjukkan pada  Tabel  14.  Hasil  ini  adalah bagian penting dari pertukaran data dalam sistem keimigrasian karena bandwidth terbatas seperti koneksi VPN-IP dan MPLS tidak mudah untuk ditingkatkan tanpa adanya  penelitian  yang  terpercaya  sebagai  sumber  referensi  dalam meningkatkan jalur bandwidth , karena biaya penggunaannya yang mahal yang disertai perjanjian layanan keandalannya yang tinggi.

## D. DEPLOYMENT
Tahap  ini  berfokus  pada  transisi  sistem  dari  tahap  pengembangan  ke  tahap produksi  untuk  memastikan  sistem  terus  berfungsi  dengan  lancar  dan  efisien. Prinsip ini diperlukan untuk mengatasi penerapan layanan yang dapat digunakan kembali oleh aplikasi yang berbeda  (Kurniawan et al. , 2020) (Zaki et al. , 2022) (Zheng et al. , 2021) (Wang et al. , 2023). Beberapa kendala muncul seperti yang disebutkan sebelumnya dalam penjelasan kebutuhan kinerja, analisis dilakukan mengikuti  konfigurasi  yang  ada  untuk  memenuhi  semua  kebutuhan.  Analisis detail diarahkan pada probabilitas implementasi seperti terlihat pada Tabel 16.
Tabel 16. Hasil Akurasi Penggunaan Algoritma Pembelajaran Mesin.
No Model Classification Accuracy (F1 Score) Distribution of Dataset 1 Decision Tree 93% Detil pada Tabel 17. 2 SVM 85% Detil pada Tabel 18. 3 Random Forest 96% Detil pada Tabel 19.
Hasil  skor  akurasi F1 diperoleh  dari  hasil  perkalian  variabel  presisi  dan recall , kemudian  dibagi  dengan  penjumlahan  variabel  presisi  dan recall ,  kemudian dikalikan dengan nilai 2 seperti pada rumus (4).
F1𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥  ( 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 )                    (4)
dimana nilai presisi diperoleh dari nilai True Positive dibagi dengan penjumlahan variabel True Positive dan False Positive seperti pada rumus (5).
( 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 )                    (5)
dimana nilai recall diperoleh dari nilai True Positive dibagi dengan penjumlahan variabel True Positive dan False Negative seperti pada Rumus (6).
( 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 )                   (6)
True Positives (TP) , False Positives (FP) , dan False Negatives (FN) adalah istilah yang  digunakan  dalam  matriks  konfusi,  yang  sering  digunakan  untuk mengevaluasi  kinerja klasifikasi.  skor F1 adalah metrik  yang  umum  digunakan dalam tugas klasifikasi, termasuk yang dilakukan dengan algoritma pembelajaran mesin seperti Random Forest, Decision Tree , dan Support Vector Machine . Ini adalah ukuran akurasi model yang mempertimbangkan presisi dan perolehan. Ini dihitung sebagai rata-rata harmonik dari presisi dan perolehan. Presisi mewakili proporsi prediksi positif yang sebenarnya di antara semua prediksi positif yang dibuat oleh model, sedangkan perolehan mewakili proporsi prediksi positif yang sebenarnya di antara semua kejadian positif aktual dalam kumpulan data.
Tabel 17. Detil Akurasi Algoritma Decision Tree .
Category Test Size Results Accuracy 0.5 0.93 0.4 0.93
0.3
0.93 0.2 0.93 0.1 0.93
Tabel 18. Detil Akurasi Algoritma SVM . Category Test Size Results Accuracy 0.5 0.83 0.4 0.84
0.3
0.85
0.2
0.85 0.1 0.85
Tabel 19. Detil Akurasi Algoritma Random Forest . Category Test Size Results Accuracy 0.5 0.96 0.4 0.95
0.3
0.95 0.2 0.96 0.1 0.96
Tabel 20. Analisis Penghitungan Kapabilitas Penanganan Layanan Keimigrasian.
Existing Condition as Constraints Implementation Probability Analysis Office Hour Time (Seconds)
NS BW 7 jam = 25200 detik
120 2 MB
Berdasarkan  kebutuhan inbound dan outbound ,  dengan ketersediaan layanan bandwidth pada lebar pita 2 MB di Kantor
Imigrasi Tanjungpinang VPN IP , layanan inovasi baru ini dapat diimplementasikan dengan kebutuhan yang dapat dialokasikan hanya  pada  12.15%  dari  lebar bandwitdth yang  ada  saat  ini sehingga tidak akan menggangu layanan yang sedang berjalan saat ini.
Tabel 21. Implementasi Prototipe pada Cloud . No Item Detail 1 Hosting Package Entrepreneur 2 Server Name Lix3001 3 cPanel Version 114.0 (Build 15) 4 Operating System Linux
Tabel 22. Hasil Fitur Prototipe Pengembangan Sistem Keimigrasian.
Items Capture
Login access, Sub Menu, API data source, Traveling profiler

## E. EVALUATION
Tahap kelima berfokus pada evaluasi kinerja sistem. Dua pendekatan digunakan untuk  mengevaluasi  kinerja:  sistem  internal  (dari  sudut  pandang  sistem)  dan sistem  eksternal  (dari  sudut  pandang  pengguna)  (Kurniawan et  al. ,  2020). Evaluasi  sistem  internal  ini  menggunakan  kondisi  terpilih  yang  penting  atau paling  informatif  dari database untuk  evaluasi  yang  disimpan  selama  fase pengembangan dan penerapan seperti latensi dan throughput untuk membantu organisasi memahami kinerja mereka dan membuat keputusan yang tepat untuk mengembangkan layanan inovatif yang memenuhi kebutuhan pelanggan. (Qi et al. , 2020) (Ngo et al. , 2023) (Mohammed Elhag and Mohamad, 2015) (Tiwari et al. , 2023). Detail evaluasi desain layanan dapat dilihat pada Tabel 23. Evaluasi kinerja dilakukan dan hasilnya dijelaskan lebih lanjut pada Tabel  10. Kemudian dengan  merancang  skrip  untuk  mengambil  dan  memfilter  data  untuk  masing- masing fungsi, tahap pengembangan dapat dipenuhi dan berfungsi dengan baik seperti yang ditunjukkan secara rinci pada Kode 8 dan Kode 9. Pada akhirnya, kuesioner kegunaan, kepuasan, dan kemudahan penggunaan digunakan untuk validasi dan evaluasi yang dikumpulkan dari uji penerimaan pengguna mengacu pada kegunaan sistem dan kinerja selama fase pengujian (Ahmad, Kusrini and Sudarmawan,  2022)  (Gao,  Kortum  and  Oswald,  2018).  Pertanyaan  dan tanggapan  masing-masing  akan  dianalisis  untuk  memvalidasi  pendekatan tersebut.
Tabel 23. Hasil Penghitungan Evaluasi Layanan yang dibangun.
No Evaluation Factor Value Description 1 Coupling Factor (CopF) 0,00340 Tingkat  ketergantungan  yang  tinggi  terjadi  ketika  nilai  faktor coupling mendekati nol (Mohammed Elhag and Mohamad, 2015). 2 Cohesion Factor (CohF) 0,03058 Tingkat  hubungan  antar  operasi  tinggi  karena  nilai  faktor  kohesi yang baik mendekati nol (Mohammed Elhag and Mohamad, 2015). 3 Complexity Factor (ComF) 0,11118 Tingkat kompleksitas pada 10% termasuk tinggi karena nilai faktor kompleksitas  yang  baik  mendekati  nol  (Mohammed  Elhag  and Mohamad, 2015). 4 Reusability Factor (ReuF) 1,19512 Sifat reusable ditunjukkan ketika nilai faktor yang dapat digunakan kembali sama dengan atau lebih besar dari satu (Mohammed Elhag and Mohamad, 2015).
Pada  Rumus  (7),  nilai  faktor  kopling  diperoleh  dari nilai  Indirect  Coupling  (IC) dibagi hasil pengurangan nilai total jumlah layanan dan operasi kuadrat dan nilai total jumlah layanan dan operasi itu sendiri.
CopF = ( 𝐼𝐶 𝑓 2 − 𝑓 )                                             (7)
dimana IC mewakili kopling tidak langsung dan f mewakili jumlah total layanan dan  operasi.  Kemudian  pada  Rumus  (8)  nilai  faktor  kohesi  diperoleh  dari  nilai banyaknya  jasa  yang  berperan  sebagai  penyedia  dan  konsumen  dibagi  hasil pengurangan  nilai  jumlah  jasa  dan  operasi  dikuadratkan  dan  nilai  jumlah  total layanan dan operasi itu sendiri.
CohF = ( 𝐶𝑀 𝑓 2 − 𝑓 )                                            (8)
dimana CM mewakili  jumlah  layanan  yang  bertindak  sebagai  penyedia  dan konsumen dan f mewakili jumlah total layanan dan operasi. Kemudian nilai faktor kompleksitas pada  Rumus  (9) diperoleh  dari  nilai  faktor  kopling  dibagi  dengan nilai faktor kohesi.
ComF = ( 𝐶𝑜𝑝𝐹 𝐶𝑜ℎ𝐹 )                                             (9)
dimana Cop F mewakili nilai faktor kopling dan Coh F mewakili nilai faktor kohesi. Kemudian  nilai reusability  factor pada  Rumus  (10)  diperoleh  dari  nilai Indirect Coupling dibagi dengan nilai Direct Coupling .
ReuF = ( 𝐶𝑀(𝑆𝑂𝑆) 𝐷𝐶(𝑆𝑂𝑆) )                                     (10)
dimana CM(SOS) mewakili nilai kopling tidak langsung dan DC(SOS) mewakili nilai kopling langsung.
Code 8: Base Code for API Function “GET” app.  Get  ('/find  Traveler  No  Passport',  async  (req,  res)  =>  {try  {const  search  Text  =  req.  query.  search Text;`http://domain/travelers`;const response = await axios. get(API Endpoint);
Code 9: Base Code for API Function “POST”
app. Post ('/find Traveler No Passport', async (req, res) => {const search Text = req. body. search Text; const page = req. body. page || 1; const page Size = 10; // Number of records per page

## 3. RESEARCH
Tabel 25 berikut dirancang dalam hal evaluasi dengan analisis kuantitatif untuk memastikan  apakah  sistem  telah  memenuhi  persyaratan  (Gao,  Kortum  and Oswald, 2018). Bootstrap sampling dilakukan dengan menggunakan alat statistik ( SPSS )  untuk  memastikan  jumlah  minimum  sampel UAT yang  dapat dikumpulkan (Walker and Smith, 2016). Penelitian ini berhasil menentukan ada jumlah sampel sebanyak 66 untuk mencapai interval kepercayaan 97%. Hal ini
menawarkan  solusi  potensial  terhadap  tantangan  yang  telah  diuraikan sebelumnya dalam pertanyaan penelitian 1
Tabel 25. Desain Evaluasi Kuisinoner Usefulness, Satisfaction, and Ease of Use (USE).
Items Category Scale Question 1, Question 2, Question 3, Question 4, Question 5 Usefulness 1 to 5 Question 6, Question 7, Question 8, Question 9 Satsfaction 1 to 5 Question 10, Question 11, Question 12 Ease of Use 1 to 5
Tabel 26. Capaian yang telah dihasilkan dengan inovasi penelitian saat ini.
No Capaian 1 Integrasi sistem keimigrasian pada sistem paspor dan sistem Border 2 Interoperabilitas dan analisis data untuk menghasilkan pengetahuan baru pada sistem keimigrasian
3 Transformasi digital dari data menjadi informasi untuk meningkatkan kualitas layanan keimigrasian.
Pada  Tabel  26,  integrasi  berbagai  sistem  dan database mempunyai  potensi besar  dalam  memperlancar  pelayanan  pada  perbatasan  dan  paspor.  Dengan menghubungkan  sistem  yang  berbeda,  seperti database imigrasi,  sistem penerbitan  paspor,  dan platform pemeriksaan  keamanan,  desain  kerangka eksperimen bertujuan untuk memfasilitasi pertukaran dan pemrosesan informasi yang lebih lancar. Integrasi ini dapat memberikan manfaat yang signifikan seperti pengurangan  waktu  pemrosesan,  peningkatan  langkah  keamanan  melalui berbagi data secara real-time , dan peningkatan akurasi dalam proses verifikasi identitas  dalam  hal  menawarkan  wawasan  atau  pengetahuan  baru  kepada masing-masing  pemangku  kepentingan  (Robertson et  al. ,  2017). Insight yang ditunjukkan pada Tabel 28 adalah beberapa informasi penting yang diambil dari sebagian besar data dalam sistem keimigrasian. Prospek ini menawarkan solusi potensial terhadap tantangan-tantangan yang telah diuraikan sebelumnya dalam pertanyaan penelitian 2, yang umumnya ditemui dalam proses penerbitan paspor dan  pengawasan  perbatasan.  Parameter  yang  terdapat  pada  Tabel  28 menunjukkan bahwa terdapat ciri-ciri tertentu yang perlu dikaji lebih lanjut karena hal ini dapat mengakibatkan tindakan pelanggaran Undang-undang Keimigrasian mengenai  penyalahgunaan  paspor  akibat  akumulasi  durasi  yang  diambil  oleh pelaku  perjalanan.  Tentunya  metode  ini  dapat  direkonstruksi  dengan menggunakan  kerangka  kerja  yang  diusulkan  yang  digambarkan  dengan  baik pada Gambar 2. Desain kerangka penelitian disesuaikan untuk mengoptimalkan proses  pemberian  layanan  dengan  memanfaatkan  integrasi  sistem.  Melalui mekanisme  pertukaran  data  otomatis,  protokol  berbagi  informasi  secara real- time ,  dan  prosedur  standar,  peningkatan  efisiensi  dapat  dicapai  di  seluruh tahapan  layanan  perbatasan  dan  paspor.  Dengan  meminimalkan  intervensi manual dan menghilangkan tugas yang berlebihan, kerangka kerja ini bertujuan untuk  menyederhanakan  tugas  dan  fungsi  konvensional,  yang  pada  akhirnya menghasilkan  waktu  pemrosesan  yang  lebih  cepat  dan  peningkatan pemanfaatan  sumber  daya.  Sistem  yang  terintegrasi  secara  baik  menjanjikan peningkatan  pengalaman  keseluruhan  dalam  penerbitan  paspor  dan pemeriksaan  perbatasan.  Peningkatan  layanan  publik  ini  tidak  hanya meningkatkan tingkat kepuasan namun juga berkontribusi pada reputasi layanan perbatasan dan paspor sebagai layanan yang efektif dan efisien (Sarwar et al. , 2023).  Integrasi  yang  efektif  antara  sistem  yang  terlibat  dalam  layanan perbatasan dan paspor sangat penting untuk keberhasilan desain kerangka kerja yang dilakukan. Integrasi sistem menjaga komunikasi dan koordinasi yang lebih baik  di  antara  para  pemangku  kepentingan,  memfasilitasi  upaya  bersama  di berbagai  bidang  seperti  penegakan  keamanan,  verifikasi  identitas,  dan pengendalian keimigrasian. Dengan menghilangkan prinsip sistem konvensional yaitu  silo  dan  mendorong  pertukaran  informasi,  sistem  yang  terintegrasi
memungkinkan pendekatan penyampaian layanan yang lebih kohesif, sehingga meningkatkan  efektivitas  secara  keseluruhan.  Desain  kerangka  eksperimen dirancang  agar  dapat  diskalakan  dan  disesuaikan  untuk  mengakomodasi kemajuan  teknologi  di  masa  depan  dan  kebutuhan  pengguna  yang  terus berkembang (Cedillo et al. , 2021). Dengan melakukan analisis manfaat layanan secara menyeluruh, pengambil keputusan dapat membuat pilihan berdasarkan informasi  mengenai  alokasi  sumber  daya  dan  investasi  pada  infrastruktur teknologi.  Hasil UAT menunjukkan  bahwa  persentase  tingkat  penerimaan  dari pengguna  cukup  untuk  menyimpulkan  bahwa  penelitian  yang  dilakukan  dan nilainya  dapat  memenuhi  persyaratan  minimum  tujuan  inovasi  dari  proyek integrasi ini. Hal ini membuka peluang untuk memperluas cakupan inovasi masa depan seiring dengan tantangan dinamis yang terus terjadi dalam situasi apa pun di Imigrasi.
Tabel 27. Hasil Analisis Statistik dari Kuisioner menggunakan SPSS .
No Criteria Total Confidence Interval Pseudo R-Square ( Cox and Snell ) 1 Usefulness 97% 97%
.970
2 Satisfaction 98% 3 Ease of Use 97%
Nilai interval kepercayaan diperoleh dengan mencari nilai margin of error . Nilai margin  of  error diperoleh  dari  nilai  tingkat  kepercayaan  dikalikan  dengan  nilai hasil pembagian nilai standar deviasi dibagi dengan nilai akar kuadrat dari nilai minimum besar sampel kepercayaan yang ditetapkan seperti yang tertera pada Rumus (11).
MOE = 𝑧 X 𝑠 √𝑛 (11)
Kemudian nilai minimum sampel diperoleh dari hasil pembagian kuadrat antara hasil perkalian nilai tingkat kepercayaan dan nilai simpangan baku dengan nilai margin of error sebagaimana dinyatakan pada Rumus (12).
𝑛 = ( 𝑧 X 𝑠 𝑀𝑂𝐸 ) 2 (12)
dimana MOE adalah margin of error , z adalah nilai tingkat kepercayaan, s adalah nilai standar deviasi, dan n adalah ukuran sampel minimum dari keyakinan yang ditetapkan. Nilai Pseudo R Square diperoleh dari pengurangan nilai 1 dan nilai hasil  pembagian  antara  nilai mode kemungkinan  dan  nilai mode kemungkinan nol sebagaimana dinyatakan pada rumus (13).
𝑅 𝑝𝑠𝑒𝑢𝑑𝑜 2 = 1 − 𝐿𝑜𝑔 − 𝐿𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 𝑜𝑓 𝑀𝑜𝑑𝑒
𝐿𝑜𝑔 − 𝐿𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 𝑜𝑓 𝑁𝑢𝑙𝑙 𝑀𝑜𝑑𝑒 (13)
dimana Log-Likelihood  of  Mode adalah  nilai  model  yang  dipasang  dan Log- Likelihood of Null Mode adalah nilai model null tanpa prediktor.

## 4. CONCLUSION
Metodologi  yang  digunakan  menyimpulkan  bahwa  algoritma  pengklasifikasi Random  Forest memiliki  kinerja  lebih  baik  daripada  algoritme Support  Vector Machine dan Decision  Tree dalam  hal  akurasi,  mencapai  tingkat  akurasi  96% atau  lebih.  Pengolahan  data  variabel  yang  paling  informatif  dari clustering pembelajaran  mesin  untuk  interoperabilitas  data  melalui  layanan web mampu meningkatkan efektifitas dan menghasilkan pengetahuan baru berdasarkan data. Selain  itu,  dengan  menggunakan  data real ,  model  ini  secara  signifikan
meningkatkan  identifikasi  potensi  risiko  secara real-time terhadap  data wisatawan.  Temuan  ini  menggarisbawahi  keefektifan  penggunaan  teknik pembelajaran  mesin  dalam  penilaian  risiko  wisatawan,  sehingga  memberikan kerangka  kerja  prediktif  yang  dapat  diandalkan  untuk  mengurangi  potensi ancaman.  Menekankan  pada  prioritas  positif  palsu  dibandingkan  negatif  palsu terbukti  lebih  efektif,  memastikan  kandidat  risiko  potensial  diselidiki  secara menyeluruh  bahkan  dalam  skor  negatif,  sehingga  mengurangi  risiko mengabaikan  potensi  ancaman.  Pendekatan  ini  menjanjikan  bagi  para pemangku kepentingan yang ingin meningkatkan efektivitas dalam mengidentifikasi  wisatawan  berisiko,  sehingga  memfasilitasi  penerapan kebijakan  dan  penyesuaian  peraturan  yang  bertujuan  untuk  membatasi penyalahgunaan  paspor  dalam  sistem  keimigrasian  dan  pengawasan perbatasan.  Singkatnya,  memahami  karakteristik  pelancong  berisiko  tinggi sangat  penting  bagi  pemangku  kepentingan  imigrasi  untuk  menegakkan keamanan  nasional,  keselamatan  publik,  pengawasan  perbatasan  dan penegakan kebijakan. Dengan menerapkan model terlatih dan memprioritaskan pemrosesan  variabel-variabel  terpilih  untuk  mendeteksi  pekerja  ilegal  dan pelancong yang dideportasi, sistem yang ditingkatkan ini dapat mengidentifikasi pelancong berisiko  tinggi dengan lebih baik dan  mampu memberikan notifikasi awal  kepada  petugas  imigrasi.  Hal  ini  membantu  meningkatkan  keamanan paspor  dan  penggunaannya  di  perbatasan  internasional  guna  memperkuat langkah-langkah perlindungan nasional dan pada akhirnya mengatasi tantangan yang disebutkan sebelumnya dalam pertanyaan penelitian.

## Tabel 28. Wawasan atau Pengetahuan Baru yang dihasilkan Sistem Inovasi
No Feature Variables Value Record Found in Dataset 1 Duration <14 days 3815 >14 days 1345 2 Frequency <12 times/year 5134 >12 times/year 26 3 Age <17 years old 705 >17 years old 4454 4 Gender Male 1895 Female 3265 5 Country Country A 3909 Country B 1251 6 Category Normal 2580 Non-Normal 2580
Selanjutnya  mengacu  pada  Tabel  28  sebagai  berikut,  dapat  disimpulkan berdasarkan analisis:
1.  Durasi;  sebagian  besar  kasus  (3.815)  berdurasi  kurang  dari  14  hari, dibandingkan  1.345  kasus  yang  berdurasi  lebih  dari  14  hari.  Hal  ini menunjukkan bahwa jangka waktu yang lebih pendek lebih umum terjadi dibandingkan jangka waktu yang lebih lama.
2.  Frekuensi;  sebagian  besar  kasus  (5134)  terjadi  kurang  dari  12  kali  per tahun, sementara hanya 26 kasus yang terjadi lebih dari 12 kali per tahun. Hal ini menunjukkan bahwa kejadian biasanya jarang terjadi.
3.  Usia; sebagian besar kasus (4454) melibatkan individu berusia di atas 17 tahun, sedangkan hanya 705 kasus melibatkan individu berusia di bawah 17 tahun. Hal ini menunjukkan bahwa kondisi ini lebih banyak terjadi pada orang dewasa.
4.  Jenis  Kelamin;  ada  lebih  banyak  kasus  di  kalangan  perempuan  (3265) dibandingkan  laki-laki  (1895).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kondisi  ini mungkin lebih sering menyerang perempuan dibandingkan laki-laki.
5.  Negara;  negara  A  memiliki  lebih  banyak  kasus  (3909)  dibandingkan Negara  B  (1251).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kondisi  ini  mungkin  lebih umum terjadi di Negara A.
6.  Kategori;  jumlah  kasus  yang  tergolong Normal (2580)  sama  dengan jumlah  yang  tergolong Abnormal (2580).  Hal  ini  menunjukkan  adanya distribusi yang seimbang antara kasus normal dan abnormal .
Ringkasnya,  kondisi  ini  lebih  banyak  terjadi  pada  wanita,  orang  dewasa  (>17 tahun), dan di Negara A. Selain itu, kasus ini biasanya memiliki durasi yang lebih lama  dan  jarang  terjadi.  Evaluasi  berkelanjutan,  mekanisme  umpan  balik,  dan perbaikan  berulang-ulang  sangat  penting  untuk  memastikan  efektivitas  dan relevansi  sistem  perbatasan  dan  paspor  yang  terintegrasi.  Penelitian  ini menggarisbawahi  pentingnya  memprioritaskan  investasi  pada  solusi  berbasis teknologi untuk inovasi layanan publik. Dengan memanfaatkan integrasi sistem, interoperabilitas data dan pembelajaran mesin,  pemerintah dapat meningkatkan efisiensi operasional, meningkatkan kualitas layanan, dan mengatasi tantangan dinamis saat ini dan masa depan untuk memenuhi kebutuhan masyarakat dan wisatawan yang terus berkembang di dunia yang semakin saling terhubung.
Penelitian  selanjutnya  dapat  berfokus  pada  melakukan  eksplorasi  integrasi teknologi  baru  seperti  kecerdasan buatan, blockchain ,  dan biometrik  ke  dalam layanan  perbatasan  dan  paspor.  Teknologi  ini  mempunyai  potensi  untuk  lebih meningkatkan  efisiensi,  akurasi,  dan  keamanan  dalam  proses  verifikasi identitas..  Mengingat  meningkatnya  ancaman  dan  kerentanan  keamanan  siber yang terkait dengan sistem terintegrasi, penelitian di masa depan dapat berfokus pada peningkatan ketahanan dan keamanan layanan perbatasan dan paspor.

## 5. RESULT
Selain hasil analisis, kontribusi yang dicapai dalam penelitian ini disebutkan pada Tabel  30  dan  desain  kerangka  penelitian  yang  disajikan  dalam  makalah  ini menunjukkan potensi integrasi sistem untuk meningkatkan optimalisasi layanan perbatasan  dan  paspor.  Dengan  menyederhanakan  proses,  meningkatkan efisiensi,  dan  sistem  yang  terintegrasi  menawarkan  manfaat  nyata  dalam  hal pengurangan waktu pemrosesan, peningkatan profiling wisatawan. Temuan dari eksperimen  ini  memberikan  efektivitas  pendekatan  terpadu  dalam  mengatasi tantangan terkait sistem silo data, intervensi manual, dan inefisiensi koordinasi. Melalui pengujian dan evaluasi di tempat  studi eksperimen, pengetahuan baru telah  diperoleh  mengenai  kelayakan  dan  dampak  integrasi  sistem  terhadap inovasi  layanan  publik  di  layanan  perbatasan  dan  paspor.  Wawasan  atau pengetahuan  baru  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini  memiliki  implikasi  praktis bagi  pembuat  kebijakan  di  pemerintahan,  dan  praktisi  yang  terlibat  dalam layanan  perbatasan  dan  paspor.  Desain  kerangka  eksperimen  memberikan panduan  yang  jelas  untuk  menerapkan  sistem  terintegrasi,  mempertahankan kolaborasi,  dan  memanfaatkan  teknologi  untuk  mengoptimalkan  proses pemberian layanan.
Tabel 30. Kontribusi terhadap organisasi Kanim Tanjungpinang-Ditjen Imigrasi-Kemenkumham.
No Contribution Before After UAT
1 Transformasi digita l  dari  konvensional menjadi digital dengan  memanfaatkan pertukaran data dalam sistem yang terintegrasi. Pemeriksaan kelayakan penggunaan paspor masih secara manual Transformasi digital menggunakan real-time data dengan persentase sukses sebesar 100 % pada uji
testing menggunakan tool
Postman dan Apache JMeter 97% 2 Peningkatan kuota layanan yang signifikan 120 kuota layanan 614 kuota layanan 97%

## ACKNOWLEDGMENT
Penelitian  ini  didukung  oleh  LPDP  (Lembaga  Pengelola  Dana  Pendidikan) Kementerian Keuangan Republik Indonesia dalam masa studi penulis yang saat ini bekerja sebagai ASN di Kantor Imigrasi Kelas I TPI Tanjungpinang dan sedang menempuh  Pendidikan  Magister  Program  Studi  Teknik  Elektro  Sub  Program Studi Layanan Teknologi Informasi di Fakultas STEI – Institut Teknologi Bandung.

## REFERENCES
Abbassi, I., Mammar, A. and Graiet, M. (2022) ‘A Correct-by-Construction Model for Verifying  Transactional  Composite  Services  Configuration’, IEEE  Transactions  on Services Computing , 15(5), pp. 2511–2525. Available at:
https://doi.org/10.1109/TSC.2021.3072327.
Abgaz,  Y. et  al. (2023)  ‘Decomposition  of  Monolith  Applications  Into  Microservices Architectures:  A  Systematic  Review’, IEEE  Transactions  on  Software  Engineering , 49(8), pp. 4213–4242. Available at: https://doi.org/10.1109/TSE.2023.3287297.
Ahmad, A.E., Kusrini, K. and Sudarmawan, S. (2022) ‘Usability Evaluation of Office Stationery Procurement Service and Management System Using System Usability Scale’, in 2022 6th International Conference on Information Technology, Information Systems and  Electrical  Engineering  (ICITISEE) . 2022  6th  International  Conference  on Information  Technology,  Information  Systems  and  Electrical  Engineering  (ICITISEE) , Yogyakarta,
Indonesia: IEEE, pp. 498–502. Available
at: https://doi.org/10.1109/ICITISEE57756.2022.10057706.
Aziz, O. et al. (2020) ‘Research Trends in Enterprise Service Bus (ESB) Applications: A Systematic  Mapping  Study’, IEEE  Access ,  8,  pp.  31180–31197.  Available  at: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2972195.
Bakker,  F.F.  and  Mirwanto,  T.  (2021)  ‘CONTRIBUTION  OF  THE  ROLE  OF INDONESIAN  IMMIGRATION  IN  PREVENTING  AND  PROTECTING  HUMAN RIGHTS AGAINST NON-PROCEDURAL MIGRANT WORKERS (PMI-NP) FROM TRANSNATIONAL CRIMES’, Journal of Law and Border Protection , 3(1), pp. 51–63. Available at: https://doi.org/10.52617/jlbp.v3i1.208.
Benalcazar,  D. et  al. (2023)  ‘Synthetic  ID  Card  Image  Generation  for  Improving Presentation  Attack  Detection’, IEEE  Transactions  on  Information  Forensics  and Security , 18, pp. 1814–1824. Available at: https://doi.org/10.1109/TIFS.2023.3255585.
Bercu,  B.  (2001)  ‘Weighted  estimation  and  tracking  for  branching  processes  with immigration’, IEEE Transactions on Automatic Control , 46(1), pp. 43–50. Available at: https://doi.org/10.1109/9.898694.
Bonilla,  F.,  Holzer,  T.  and  Sarkani,  S.  (2021)  ‘Complexity  Measure  for  Engineering Systems Incorporating System States and Behavior’, IEEE Systems Journal , 15(4), pp. 4792–4803. Available at: https://doi.org/10.1109/JSYST.2020.3033792.
Cao,  B. et  al. (2023)  ‘Web  Service  Recommendation  via  Integrating  Heterogeneous Graph  Attention  Network  Representation  and  FiBiNET  Score  Prediction’, IEEE Transactions  on  Services  Computing ,  16(5),  pp.  3837–3850.  Available  at: https://doi.org/10.1109/TSC.2023.3287189.
Cedillo, P. et al. (2021) ‘Empirical Evaluation of a Method for Monitoring Cloud Services Based  on  Models  at  Runtime’, IEEE  Access ,  9,  pp.  55898–55919.  Available  at: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3071417.
Chuang, L.-M., Lee, Y.-P. and Yao, F.-T. (2022) ‘Intelligent Machinery Product Service Blueprint Development and Verification: An Empirical Study of Machine Tool Industry’,
IEEE Access , 10, pp. 19796–19811. Available at:
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3150305.
Dundjerski,  D.  and  Tomasevic,  M.  (2022)  ‘Automatic  Database  Troubleshooting  of Azure SQL Databases’, IEEE Transactions on Cloud Computing , 10(3), pp. 1604–1619. Available at: https://doi.org/10.1109/TCC.2020.3007016.
Erl, T., Merson, P. and Stoffers, R. (2017) Service-oriented architecture: analysis and design  for  services  and  microservices .  Second  edition.  Boston:  Prentice  Hall  (The Prentice Hall service technology series from Thomas Erl).
Gao,  M.,  Kortum,  P.  and  Oswald,  F.  (2018)  ‘Psychometric  Evaluation  of  the  USE (Usefulness, Satisfaction, and Ease of use) Questionnaire for Reliability and Validity’, Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting , 62(1), pp. 1414–1418. Available at: https://doi.org/10.1177/1541931218621322.
Gaol, F.L., Nugraha, G.D. and Matsuo, T. (2023) ‘Decision as a Service for Transaction Banking Using Service-Oriented Modeling Architecture Methodology’, IEEE Access , 11, pp. 41455–41466. Available at: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3268284.
Gillani,  M.,  Niaz,  H.A.  and  Ullah,  A.  (2022)  ‘Integration  of  Software  Architecture  in Requirements Elicitation for Rapid Software Development’, IEEE Access , 10, pp. 56158– 56178. Available at: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3177659.
Gonzalez, S., Valenzuela, A. and Tapia, J. (2021) ‘Hybrid Two-Stage Architecture for Tampering Detection of Chipless ID Cards’, IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and
Identity Science , 3(1), pp. 89–100. Available
at: https://doi.org/10.1109/TBIOM.2020.3024263.
ICAO (2017) ‘ICAO TRIP Guide on  BORDER CONTROL  MANAGEMENT’. The UN Migration Agency. Available at: https://www.icao.int/.
ICAO (2021) ‘ICAO-Machine Readable Travel Documents’. The UN Migration Agency. Available at: https://www.icao.int/.
IEEE  Standard  for  Learning  Technology--JavaScript  Object  Notation  (JSON)  Data Model Format and Representational State Transfer (RESTful) Web Service for Learner Experience  Data  Tracking  and  Access (no  date).  IEEE.  Available  at: https://doi.org/10.1109/IEEESTD.2023.10273185.
Kang,  G. et  al. (2022)  ‘Web  Services  Clustering  via  Exploring  Unified  Content  and Structural  Semantic  Representation’, IEEE  Transactions  on  Network  and  Service Management , 19(4),
pp.
4082–4096. Available at:
https://doi.org/10.1109/TNSM.2022.3197725.
Kurniawan, N.B. et al. (2020) ‘Services Computing Systems Engineering Framework: A Proposition and Evaluation Through SOA Principles and Analysis Model’, IEEE Systems Journal , 14(3), pp. 3105–3116. Available at:
https://doi.org/10.1109/JSYST.2019.2939433.
‘LAW OF THE REPUBLIC OF INDONESIA’ (no date).
Lu, Z., Delaney, D.T. and Lillis, D. (2023) ‘A Survey on Microservices Trust Models for Open Systems’, IEEE Access , 11, pp. 28840–28855. Available at: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3260147.
Malhotra, A. et al. (2023) ‘Evaluate Solutions for Achieving High Availability or Near Zero Downtime for Cloud Native Enterprise Applications’, IEEE Access , 11, pp. 85384– 85394. Available at: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3303430.
Mathieson,  J.T.J.,  Mazzuchi,  T.  and  Sarkani,  S.  (2021)  ‘The  Systems  Engineering DevOps  Lemniscate  and  Model-Based  System  Operations’, IEEE  Systems  Journal , 15(3), pp. 3980–3991. Available at: https://doi.org/10.1109/JSYST.2020.3015595.
Matta,  V. et  al. (2018)  ‘Cyber-Threat  Mitigation  Exploiting  the  Birth–Death– Immigration Model’, IEEE Transactions on Information Forensics and Security , 13(12), pp. 3137–3152. Available at: https://doi.org/10.1109/TIFS.2018.2838084.
Mittal, V. and Gillespie, S. (2024) ‘Using Model-Based Systems Engineering to Avoid Unnecessary Technology Resulting From Dynamic Requirements’, IEEE Transactions on Engineering Management , 71, pp. 2660–2671.
Available at: https://doi.org/10.1109/TEM.2022.3181268.
Mohammed  Elhag,  A.A.  and  Mohamad,  R.  (2015)  ‘SERVICE-ORIENTED  DESIGN MEASUREMENT  AND  THEORETICAL  VALIDATION’, Jurnal  Teknologi ,  77(9). Available at: https://doi.org/10.11113/jt.v77.6181.
Muhlroth, C. and Grottke, M. (2022) ‘Artificial Intelligence in Innovation: How to Spot Emerging Trends and Technologies’, IEEE Transactions on Engineering Management , 69(2), pp. 493–510. Available at: https://doi.org/10.1109/TEM.2020.2989214.
Ngo, N.D.K. et al. (2023) ‘A Customer-Driven Evaluation Method for Service Innovation in Banking’, IEEE Access , 11, pp. 68139–68152. Available at: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3292123.
Papaioannou,  M. et  al. (2022)  ‘Toward  a  Secure  and  Usable  User  Authentication Mechanism  for  Mobile  Passenger  ID  Devices  for  Land/Sea  Border  Control’, IEEE
Access , 10, pp. 38832–38849. Available
at: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3164245.
Qi, L. et al. (2020) ‘A Context-Aware Service Evaluation Approach over Big Data for Cloud  Applications’, IEEE  Transactions  on  Cloud  Computing ,  8(2),  pp.  338–348. Available at: https://doi.org/10.1109/TCC.2015.2511764.
Rauf, B. et al. (2021) ‘Enterprise Integration Patterns in SDN: A Reliable, Fault-Tolerant Communication  Framework’, IEEE  Internet  of  Things  Journal ,  8(8),  pp.  6359–6371. Available at: https://doi.org/10.1109/JIOT.2020.3034350.
Robertson, J.J. et al. (2017) ‘A Framework for Biometric and Interaction Performance Assessment  of  Automated  Border  Control  Processes’, IEEE  Transactions  on  Human-
Machine Systems , 47(6), pp. 983–993. Available at:
https://doi.org/10.1109/THMS.2016.2611822.
Sanchez-Stern,  A. et  al. (2023)  ‘Passport:  Improving  Automated  Formal  Verification Using Identifiers’, ACM Transactions on Programming Languages and Systems , 45(2), pp. 1–30. Available at: https://doi.org/10.1145/3593374.
Sarwar, M.I. et al. (2023) ‘Digital Transformation of Public Sector Governance With IT Service  Management–A  Pilot  Study’, IEEE  Access ,  11,  pp.  6490–6512.  Available  at: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3237550.
Shi,  Y.  and  Jain,  A.K.  (2019)  ‘DocFace+:  ID  Document  to  Selfie  Matching’, IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science , 1(1), pp. 56–67. Available at: https://doi.org/10.1109/TBIOM.2019.2897807.
Sosa  Sanchez,  E. et  al. (2017)  ‘MigraSOA:  Migration  of  legacy  web  applications  to service  oriented  architectures  (SOA)’, IEEE  Latin  America  Transactions ,  15(7),  pp. 1306–1311. Available at: https://doi.org/10.1109/TLA.2017.7959351.
Taekyoung  Kwon  and  Hyeonjoon  Moon  (2008)  ‘Biometric  Authentication  for  Border Control Applications’, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering , 20(8), pp. 1091–1096. Available at: https://doi.org/10.1109/TKDE.2007.190716.
Tiwari,  V. et  al. (2023)  ‘Analytical  Evaluation  of  Web  Performance  Testing  Tools: Apache  JMeter  and  SoapUI’,  in 2023  IEEE  12th  International  Conference  on Communication  Systems  and  Network  Technologies  (CSNT) . 2023  IEEE  12th International  Conference  on  Communication  Systems  and  Network  Technologies (CSNT) , Bhopal, India: IEEE, pp.
519–523. Available
at: https://doi.org/10.1109/CSNT57126.2023.10134699.
Walker, D.A. and Smith, T.J. (2016) ‘JMASM36: Nine Pseudo R^2 Indices for Binary Logistic  Regression  Models  (SPSS)’, Journal  of  Modern  Applied  Statistical  Methods , 15(1), pp. 848–854. Available at: https://doi.org/10.22237/jmasm/1462077720.
Wang,  J.  and  Geng,  X.  (2023)  ‘Label  Distribution  Learning  by  Exploiting  Label Distribution Manifold’, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems , 34(2), pp. 839–852. Available at: https://doi.org/10.1109/TNNLS.2021.3103178.
Wang, P. et al. (2023) ‘Budget-Constrained Optimal Deployment of Redundant Services in Edge Computing Environment’, IEEE Internet of Things Journal , 10(11), pp. 9453– 9464. Available at: https://doi.org/10.1109/JIOT.2023.3234966.
Xiao, W. et al. (2023) ‘YISHAN: Managing Large-scale Cloud Database Instances via Machine  Learning’, IEEE  Transactions  on  Services  Computing ,  16(1),  pp.  724–738. Available at: https://doi.org/10.1109/TSC.2021.3131249.
Yang, W. et al. (2021) ‘Intelligent Agent-Based Predict System With Cloud Computing for Enterprise Service Platform in IoT Environment’, IEEE Access , 9, pp. 11843–11871. Available at: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3049256.
Zaaboub, W. et al. (2020) ‘Neural Network-based System for Automatic Passport Stamp Classification’, Information Technology And Control , 49(4), pp. 583–607. Available at: https://doi.org/10.5755/j01.itc.49.4.25919.
Zaki,  J. et  al. (2022)  ‘Introducing  Cloud-Assisted  Micro-Service-Based  Software Development Framework for Healthcare Systems’, IEEE Access , 10, pp. 33332–33348. Available at: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3161455.
Zeng, T. et al. (2021) ‘Inducing Human Behavior to Maximize Operation Performance at PEV  Charging  Station’, IEEE  Transactions  on  Smart  Grid ,  12(4),  pp.  3353–3363. Available at: https://doi.org/10.1109/TSG.2021.3066998.
Zhang,  Jiao et  al. (2020)  ‘Fast  Switch-Based  Load  Balancer  Considering  Application Server States’, IEEE/ACM Transactions on Networking , 28(3), pp. 1391–1404. Available at: https://doi.org/10.1109/TNET.2020.2981977.
Zheng,  X. et  al. (2021)  ‘A  Service  Deployment  Method  Considering  Application Reliability  of  Networks’, IEEE  Access ,  9,  pp.  28505–28513.  Available  at: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3053961.
Zhou,  Z. et  al. (2020)  ‘A  Systematic  Literature  Review  on  Enterprise  Architecture Visualization  Methodologies’, IEEE  Access ,  8,  pp.  96404–96427.  Available  at: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2995850.