Kami menyadari bahwa kemajuan teknologi yang pesat telah mendorong berbagai sektor untuk mengadopsi sistem yang lebih cerdas, adaptif, dan terintegrasi. Oleh karena itu, buku ini hadir sebagai upaya untuk merangkum berbagai konsep, teknologi, dan praktik terbaik dalam bidang sistem cerdas, mulai dari sensor dan kendali otomatis, hingga etika dan kebijakan publik. Setiap bab disusun oleh para kontributor yang kompeten di bidangnya, dengan harapan dapat memperkaya literatur dan menjadi referensi bagi pembaca dari kalangan mahasiswa, dosen, peneliti, hingga praktisi industri. Buku ini tidak hanya menjadi sarana berbagi ilmu, tetapi juga wadah semangat kolaborasi antarpenulis. Kami mengucapkan terima kasih kepada seluruh penulis dan editor yang telah meluangkan waktu, pikiran, dan tenaga dalam menyelesaikan naskah ini. Semoga kontribusi kecil ini dapat memberikan dampak besar bagi pengembangan ilmu pengetahuan dan teknologi di Indonesia.

Data Science merupakan keterampilan yang membutuhkan ilmu komputer, pemrograman, teknologi, dan statinsik yang berada di luar rangkaian pelatihan standar bagi peneliti ilmu sosial. Keterampilan ini mencakup teknologi dan teknik seperti memanfaatkan komputasi Cloud, analisis Big Data, pemrosesan Natural Language, pembelajaran tanpa pengawasan (Unsupevised Learning) seperti analisis Cluster, Web Scraping, teknik Fuzzy, Machine Learning dan lain sebagainya. Data Science dapat membantu peneliti agar dapat bekerja lebih efektif untuk menghasilkan informasi baru yang tepat waktu, menjelajahi kumpulan data yang benar-benar baru dengan cara baru, mengubah pemodelan simulasi, dan lain sebagainya dengan tujuan untuk membuat kebijakan yang lebih baik, memperkuat komunitas, dan meningkatkan kehidupan masyarakat. Seseorang yang memahami Data Science disebut Data Scientist. Seorang Data Scientist tidak harus memahami semua kemampuan yang dibutuhkan karena biasanya Data Scientist bekerja pada tim yang memiliki kemampuan dan keterampilan yang berbeda-beda sehingga dapat saling melengkapi. Secara umum, keterampilan dasar terpenting untuk Data Sientist adalah kemampuan untuk membuat kode dalam setidaknya dua bahasa pemrograman yaitu Python dan R. Keterampilan umum lainnya yang diperlukan oleh seorang Data Scientist adalah keterampilan organisasi yang baik, komunikasi yang jelas, dan kemampuan untuk menguasai konsep dan teknik baru dengan cepat.

Buku Etika Profesi Teknologi Informasi & Komunikasi membahas hal-hal yang erat kaitannya dengan profesionalisme praktisi di bidang IT dan komunikasi. Etika-etika yang berhubungan dengan komunikasi, interaksi, kolaborasi dalam ruang digital disampaikan dengan lugas dalam buku ini sebagai sumber rujukan yang memungkinkan individu maupun organisasi untuk belajar dan memanfaatkan peluang usaha di bidang IT dengan baik. Karakteristik Teknologi Informasi & Komunikasi pada organisasi sangat beragam sehingga memunculkan berbagai permasalahan di kehidupan bermasyarakat salah satunya yaitu Cyber Crime yang dibahas dalam bab tersendiri dalam buku ini. Selanjutnya, Cyber Law yang merupakan jawaban terhadap munculnya Cyber Crime juga dibahas dengan ringkas, terutama pada poin-poin hukum telematika dan UU ITE yang perlu diketahui oleh praktisi di bidang IT dan komunikasi. Pembahasan dalam buku ini dilengkapi dengan panduan-panduan praktis dan yuridis dalam usaha di bidang IT, sehingga sangat bermanfaat bagi praktisi professional yang menjalankan usahanya di bidang IT dan komunikasi. Analisis kelayakan usaha, analisis pasar, sampai dengan perencanaan keuangan, dan analisis risiko menjadi pembahasan yang cukup penting untuk diketahui. Terakhir buku ini ditutup dengan penjelasan berbagai profesi dan sertifikasi di bidang IT dan komunikasi yang akhir-akhir ini banyak beredar di masyarakat.

Buku Enterprise Resource Planning: Implementasi dan Manajemen disusun untuk memberikan pemahaman menyeluruh mengenai konsep, proses, dan tantangan dalam penerapan sistem ERP di berbagai organisasi. Mulai dari dasar teori hingga praktik terbaik dalam implementasi, setiap bab dirancang secara sistematis oleh para penulis yang ahli di bidangnya. Buku ini disusun dengan keterpaduan antara teori dan praktik, serta pembahasan tren masa depan ERP seperti cloud, AI, dan IoT. Materi yang disajikan relevan dengan kebutuhan industri dan mudah diadaptasi untuk pembelajaran maupun pengembangan profesional.

Artificial Intelligence atau biasa didengar dengan sebutan kecerdasan buatan atau disingkat dengan AI merupakan sebuah teknologi yang memungkinkan kita untuk membuat replika kecerdasan dari manusia yang bisa ditanamkan ke dalam sistem. Istilah ini muncul pada awal tahun 1940-an dan terus berkembang hingga saat ini. Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan menjadi penting untuk dipelajari karena beberapa alasan, satu diantaranya, kecerdasan buatan mampu mengerjakan beberapa penugasan lebih cepat dan lebih baik dibanding kecerdasan alami (kecerdasan manusia). Walaupun ada pula keterbatasan pada Artificial Intelligence berupa kurang luas dan terbatasnya kecerdasan yang bisa digunakan, karena hanya bergantung kepada data yang digunakan. Buku ini dikemas dalam 15 Bab secara komprehensif disajikan dengan bahasa yang mudah dimengerti oleh para pembaca dan dapat menjadi referensi bagi mahasiswa agar lebih memahami mengenai konsep dasar dan kajian praktis Artificial Intelligence.

Buku "Perangkat Lunak Data Mining" menyajikan teknik dan alat yang digunakan dalam penggalian data untuk membantu pengambil keputusan memahami serta memanfaatkan data dalam cara yang paling efektif. Dengan struktur ini, dapat menambah wawasan tentang bagaimana perangkat lunak data mining beroperasi dan bagaimana memaksimalkannya untuk berbagai aplikasi analitis. Buku ini menjelaskan konsep dasar data mining serta pentingnya perangkat lunak dalam proses pengumpulan dan pra-pemrosesan data. Pembaca akan diajak untuk memahami arsitektur perangkat lunak yang umum digunakan, termasuk berbagai metode dan algoritma yang menjadi andalan, seperti Decision Trees, Random Forest, Support Vector Machines (SVM), K-Means, dan Hierarchical Clustering. Selain itu, buku ini mengupas dua algoritma populer dalam analisis data, yaitu Apriori dan FP-Growth, yang membantu dalam menemukan pola dalam data besar. Buku ini juga membahas tantangan yang sering dihadapi dalam pengembangan perangkat lunak data mining dan memberikan wawasan tentang masa depan data mining, termasuk tren dan perkembangan terbaru dalam teknologi ini. Dengan studi kasus yang mendalam, pembaca dapat melihat aplikasi praktis dari perangkat lunak data mining dalam berbagai sektor industri. Buku ini dirancang untuk menjadi sumber daya yang bermanfaat bagi yang ingin mempelajari Data Mining, dari analis data hingga pengambil keputusan strategis, serta menambah pengetahuan praktis tentang bagaimana memaksimalkan potensi perangkat lunak Data Mining dalam berbagai sektor industri.