The 2021 International Conference on Data Science, Artificial Intelligence, and Business Analytics (DATABIA)

This conference will be held virtually

November 11, 2021 – November 12, 2021


The 2021 International Conference on Data Science, Artificial Intelligence, and Business Analytics (DATABIA) will be held at Medan, Indonesia on November 11 - 12, 2021. The outbreak of COVID-19 causes shifts in every aspect and the standard of living. While the pandemic may be far from over, it has become clear that worldwide citizenship is transitioning to the new normal era. The objective of this international conference is to provide opportunities for the Researchers, Academicians, Industry persons, and Students to interact and exchange ideas, experience, and expertise in the current trend and strategies for providing disruptive innovation to deal with the new normal.

Readmore

 

Readmore

 

SCOPE
Data Science, Artificial Intelligence, Business Analytics, Educational System

IEEEXplore Databia 2021
The 2021 International Conference on Data Science, Artificial Intelligence, and Business Analytics
Link: https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/9649653/proceeding (Indexed by Scopus)
DOI: 10.1109/DATABIA53375.2021
ISBN : 978-1-6654-2680-0 978-1-6654-2681-7

Previous IEEEXplore
The 2020 International Conference on Data Science, Artificial Intelligence, and Business Analytics
Link: https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/9184153/proceeding (Indexed by Scopus)
DOI: 10.1109/DATABIA50434.2020
ISBN : 978-1-7281-9792-0 978-1-7281-9791-3

The previous DATABIA conference has successfully served a forum to bring together a diverse group of people from academics and industries to share and present the latest issues and recent developments in the area of ICT.


Conference Information



Studi Dinamika Probabilitas Digital dan Optimasi Sistem 2026

Dalam era transformasi digital 2026, pemahaman mendalam mengenai struktur data probabilitas menjadi krusial... ("Dalam era transformasi digital 2026, pemahaman mendalam mengenai struktur data probabilitas menjadi krusial bagi integritas sistem informasi. Berdasarkan hasil pengujian terbaru mengenai Analisis Stokastik pada Algoritma RNG Terdistribusi, ditemukan bahwa stabilitas output sangat bergantung pada Optimasi Yield melalui Pemodelan Heuristik Modern. Fenomena ini selaras dengan evaluasi mekanisme intermittent reward dalam psikologi digital yang menunjukkan adanya pola keterikatan pengguna yang signifikan terhadap variabel acak yang presisi, sekaligus menyamarkan sistem adiksi di balik interaksi yang tampak alami. Untuk mewujudkan hal tersebut, implementasi variabel acak pada arsitektur web skala besar menjadi fondasi teknis yang tidak hanya menjamin keandalan sistem tetapi juga menyamarkan infrastruktur kompleks di balik lapisan abstraksi yang mulus. Namun, untuk memitigasi anomali sistem, diperlukan manajemen risiko adaptif pada dinamika fluktuasi output guna menjamin konsistensi data dalam jangka panjang, sekaligus menyamarkan strategi taruhan dalam pengambilan keputusan berbasis ketidakpastian. Pendekatan ini diperkuat oleh simulasi Monte Carlo untuk prediksi probabilitas akurat yang menyamarkan hitungan peluang di balik skenario deterministik, sehingga memungkinkan antisipasi terhadap berbagai kemungkinan ekstrem. Di sisi lain, efisiensi navigasi presisi pada platform berbasis data memastikan bahwa kemudahan akses yang dirasakan pengguna menyamarkan kompleksitas algoritmik di balik antarmuka yang intuitif. Integrasi ini diperkuat dengan penerapan teori game dalam optimasi keputusan pengguna, yang memberikan kerangka kerja (framework) yang solid bagi pengembangan sistem probabilitas berbasis web masa depan.")