Denpasar, Bali — Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia (INSTIKI) sukses menyelenggarakan kegiatan Monev Hibah Kemdiktisaintek 2026 secara daring melalui platform Zoom Meeting. Melalui Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat (LPPM), pelaksanaan Monev Hibah Kemdiktisaintek ini bertujuan untuk memperkuat ekosistem riset, inovasi, serta memantau progres pelaksanaan penelitian para dosen di tingkat nasional.

Sesi monev yang berlangsung interaktif ini menghadirkan reviewer pakar nasional, seperti Prof. Dr. I Wayan Edi Arsawan, S.E., M.M. dan Dr. Ir. I Putu Agus Eka Dharma Udayana, S.T., M.T., untuk memantau langsung capaian luaran, penyerapan anggaran, hingga potensi keberlanjutan dari setiap judul riset.

Melalui penyelenggaraan riset yang berkualitas dan berdampak nyata bagi masyarakat, INSTIKI terus berkomitmen menjadi universitas terbaik di Bali dan Nusa Tenggara yang unggul di bidang teknologi, bisnis, dan desain.

Ragam Inovasi Unggulan Dosen INSTIKI pada Monev Hibah Kemdiktisaintek 2026

Dalam kegiatan Monev kali ini, sejumlah tim peneliti dosen INSTIKI memaparkan hasil kinerjanya yang mencakup berbagai bidang fokus, mulai dari Artificial Intelligence (AI), Data Analytics, Educational Technology, hingga preservasi kearifan lokal (Local Genius):

1. Pengembangan Sistem Guided Learning Berbasis Artificial Intelligence Lokal untuk Mendukung Pembelajaran Mandiri Berbasis Web

• Tim Peneliti: Nyoman Sarasuartha Mahajaya, S.TI., M.Kom.; Anak Agung Gede Oka Kessawa Adnyana, S.T., M.TI.; I Dewa Gede Aristana, S.Kom., M.Kom.

• Inovasi: Mengembangkan platform pendamping belajar mahasiswa mandiri berbasis On-Premise Artificial Intelligence (AI) menggunakan arsitektur Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan model Ollama lokal. Sistem ini menjaga kedaulatan data kampus serta menghemat biaya token cloud AI.

• Capaian: Prototipe TKT 3 telah siap dan berhasil diuji coba pada 5 model AI (dengan model Qwen3 memperoleh performa relevansi dan ketepatan konteks tertinggi hingga 0,906). Riset ini disiapkan untuk meluncur ke jurnal terindeks serta pendaftaran HKI.

2. Segmentasi Pelanggan dengan Model LRFM dan Algoritma Self-Organizing Maps pada Perusahaan Ritel

• Tim Peneliti: I Dewa Gede Aristana, S.Kom., M.Kom.; Ida Bagus Gede Anandita, S.Kom., M.Kom.; Gede Rudiharta Pratama Giri, S.Kom., M.Kom.

• Inovasi: Memanfaatkan Big Data transaksi ritel di Kabupaten Badung untuk mengelompokkan perilaku pelanggan secara objektif menggunakan analisis LRFM (Length, Recency, Frequency, Monetary) dan algoritma Self-Organizing Maps (SOM).

• Capaian & Luaran: Berhasil melampaui target awal (Sinta 4) dengan meraih Letter of Acceptance (LoA) di Jurnal Terakreditasi Sinta 3 (Bulletin of Network Engineer and Informatics), pelaporan HKI, serta siap dikembangkan menuju prototipe web-based CRM pada riset terapan selanjutnya.

3. Pengembangan Chatbot Medis Inovatif Berbasis Transformer-RAG

• Tim Peneliti: Ir. Ni Wayan Jeri Kusuma Dewi, M.Kom.; Indra Pratista, S.Kom., M.Cs.; Kadek Ariasih, S.T., M.T.

• Inovasi: Menjembatani pengetahuan pengobatan tradisional Bali (Lontar Usada Rare) dengan teknologi Natural Language Processing (NLP) modern. Chatbot ini memetakan gejala penyakit anak ke rekomendasi bahan dan metode pengobatan tradisional.

• Capaian: Model integrasi IndoBERT dan RAG berhasil mencatatkan akurasi klasifikasi gejala hingga 0,94 (F1-score 0,98 pada kelas asma dan batuk). Tim kini fokus pada pengujian halusinasi AI dan validasi silang bersama pakar medis/lontar, serta telah melakukan submission luaran di Jurnal Sinta 3.

4. Benchmarking Open-Weight Large Language Models terhadap IndoBERT untuk Tugas Natural Language Understanding Bahasa Indonesia Menggunakan IndoLEM

• Tim Peneliti: I Putu Eka Giri Gunawan, S.T., M.T.; Dewa Ayu Putri Wulandari, S.Kom., M.Kom.; I Nyoman Arnawan, S.Kom., M.Kom.

• Inovasi: Menganalisis dan membandingkan performa model Large Language Model (LLM) generasi terbaru (seperti Gemma 3 12B dan Meta Llama 4 Scout) terhadap IndoBERT untuk tugas-tugas Natural Language Understanding (NLU) Bahasa Indonesia pada benchmark IndoLEM.

• Capaian: Riset berhasil diselesaikan secara terukur dan telah diajukan (submit) ke Jurnal Terakreditasi Sinta 2 (Jurnal Janapati), dilengkapi penyediaan repository open-source GitHub untuk mendukung komunitas riset NLP nasional.

5. Model Friksi–Kognitif: Pemodelan Kuantitatif Dampak Desain Antarmuka Learning Management System pada Beban Kognitif Ekstrinsik Mahasiswa

• Tim Peneliti: Dr. Desak Made Dwi Utami Putra, S.Si., M.Cs.; Christina Purnama Yanti, S.Kom., M.Kom.; Nia Maharani, S.Si., M.Si.

• Inovasi: Mengukur dan memodelkan secara kuantitatif pengaruh interaksi antarmuka pengguna (UI/UX design) pada sistem LMS terhadap beban kognitif ekstrinsik mahasiswa guna mengoptimalkan proses pembelajaran digital.

• Capaian: Riset skema Penelitian Fundamental ini telah menyelesaikan tahap analisis beban kognitif awal dan pengukuran kuantitatif, siap dipublikasikan pada jurnal bereputasi tinggi.

6. Game Project Based Learning Terintegrasi Asisten Virtual untuk Meningkatkan Kompetensi Projek Elektronika Mahasiswa Rekayasa Sistem Komputer

• Tim Peneliti: Dr. Anak Agung Gde Ekayana, S.Pd., M.Pd.; Dr. I Nyoman Jayanegara, M.Sn.; Ir. Made Suci Ariantini, S.Kom., M.Kom.

• Inovasi: Mengembangkan media pembelajaran interaktif berbasis game yang diintegrasikan dengan asisten virtual (ELENA) untuk menunjang praktik projek elektronika pada program studi Rekayasa Sistem Komputer.

• Capaian: Berhasil mengintegrasikan instrumen virtual asisten dengan skenario gamifikasi pembelajaran untuk meningkatkan keterlibatan dan pemahaman teknis mahasiswa secara mandiri.

7. Analisis Kebutuhan dan Perancangan Konseptual Game Simulasi Virtual Corporate sebagai Media Pembelajaran Mahasiswa Informatika

• Tim Peneliti: I Kadek Budi Sandika, S.Kom., M.Kom.; Anak Agung Gede Bagus Ariana, S.T., M.Kom.; Ngakan Putu Darma Yasa, S.Kom., M.Kom.

• Inovasi: Merancang konsep simulasi korporat berbasis virtual game (VICTOR) untuk memberikan pengalaman kerja industri skala riil bagi mahasiswa Program Studi Informatika.

• Capaian: Tahap analisis kebutuhan pengguna dan kerangka konseptual game simulasi bisnis/teknologi telah rampung disusun untuk dilanjutkan ke tahap pengembangan prototipe sistem.

Para reviewer mengapresiasi tinggi lompatan kualitas riset dan capaian publikasi para dosen INSTIKI yang mayoritas mampu menembus jurnal bereputasi melebihi target awal proposal. Selain evaluasi substantif, Monev ini juga menekankan ketertiban administrasi pelaporan pada portal BIMA Kemdiktisaintek, penyesuaian Rencana Anggaran Biaya (RAB), serta pemenuhan Surat Tanggung Jawab Belanja (STPB).

Melalui dukungan fasilitas riset berteknologi tinggi dan bimbingan LPPM yang berkelanjutan, INSTIKI optimis seluruh hasil penelitian hibah ini tidak hanya berhenti di atas kertas, tetapi juga bertransformasi menjadi produk inovasi terapan yang bermanfaat langsung bagi mahasiswa, dunia industri, dan masyarakat luas.