# OUTLINE DETAIL — BAB 15
## Inovasi SI dan Evaluasi Teknologi Baru

> **Bagian:** IV — Implementasi dan Masa Depan SI  
> **Level:** Lanjut  
> **Estimasi Halaman:** 18–22  
> **Target Kata:** 4.500–5.000

---

## SEK 15.1 — PEMBUKA

**Opening Bridge dari Bab 14:**
*AI Use Case Evaluation Canvas (Artefak 14.1) mengajarkan pendekatan evaluasi yang kritis terhadap teknologi baru. AI hanyalah satu dari banyak emerging technologies yang kini memasuki agenda manajerial. Bab ini mengembangkan kemampuan manajer untuk mengevaluasi teknologi baru secara sistematis: blockchain, metaverse/XR, komputasi kuantum, IoT lanjutan — bukan berdasarkan hype, tapi berdasarkan nilai bisnis yang dapat dibuktikan.*

**Hook:**
2021–2022: NFT dan metaverse menghasilkan investasi miliaran dolar dari perusahaan-perusahaan besar. Nike membeli RTFKT (NFT sneakers). Facebook berganti nama Meta. JP Morgan membuka kantor di Decentraland. Hype luar biasa. Kemudian: pasar NFT kolaps 97%, Decentraland memiliki rata-rata 38 pengguna aktif per hari meskipun valuasi virtual land-nya mencapai $900 juta. Banyak investasi metaverse ditulis off. Yang sama: pada 2016–2018, blockchain menjanjikan revolusi. Tahun 2024: blockchain masih relevan, tapi tidak untuk semua masalah. Pelajaran manajerial: bagaimana membedakan "truly transformative technology" dari "hype cycle" sebelum mengalokasikan sumber daya yang signifikan?

**Pertanyaan sentral:** "Bagaimana manajer bisnis mengevaluasi emerging technology secara sistematis — menggunakan Technology Radar, Hype Cycle, dan framework nilai bisnis — untuk membuat keputusan adopsi yang tepat waktu, dengan risiko yang terukur?"

---

## SEK 15.2 — MODEL UTAMA (Gambar 15.1)

**Nama Model:** Kerangka Evaluasi Teknologi Baru (KETB)

```
Mermaid graph LR atau TD:
Input → Framework Evaluasi → Output

Input:
  - Emerging technology candidates (dari Gartner, WEF, Forrester, internal scouting)

Framework Evaluasi (4 lens):
  Lens 1: Business Value Assessment — apakah ada masalah bisnis nyata yang diselesaikan?
  Lens 2: Maturity Assessment — di mana teknologi ini di Gartner Hype Cycle?
  Lens 3: Organizational Readiness — apakah kita siap (data, talent, infrastruktur)?
  Lens 4: Risk Assessment — apa risiko jika adopsi? Apa risiko jika tidak adopsi?

Output Matrix: 4 kuadran
  Q1: Watch (Early Stage, High Potential) → monitor, tidak langsung invest
  Q2: Pilot (Proven Value, We're Ready) → POC/pilot dengan budget terbatas
  Q3: Adopt (Proven Value + Mainstream) → full adoption roadmap
  Q4: Hold/Skip (Hype, Low Value, Or Not Relevant) → abstain
```

---

## SEK 15.3 — DEFINISI KUNCI

1. 📌 **Gartner Hype Cycle** — model visual yang menggambarkan kematangan, adopsi, dan penerapan teknologi baru melalui 5 fase: *Innovation Trigger* → *Peak of Inflated Expectations* → *Trough of Disillusionment* → *Slope of Enlightenment* → *Plateau of Productivity* (Gartner, 2024). Relevansi manajerial: mengidentifikasi di mana suatu teknologi berada di Hype Cycle membantu manajer memutuskan: terlalu awal (berisiko tinggi), tepat waktu, atau sudah terlambat untuk first-mover advantage.

2. 📌 ***Blockchain*** — teknologi ledger terdistribusi (*Distributed Ledger Technology*/DLT) di mana transaksi direkam dalam blok yang dirantai secara kriptografis, imutable, dan tersebar di banyak node tanpa otoritas sentral, menciptakan trust tanpa intermediary (Tapscott & Tapscott, 2016). Relevansi: blockchain berguna ketika multiple parties yang saling tidak percaya perlu berbagi data yang tidak boleh dimanipulasi — supply chain provenance, cross-border payment, land registry.

3. 📌 ***Extended Reality* (XR)** — istilah payung untuk Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR), dan Mixed Reality (MR) yang menggabungkan dunia fisik dan digital dalam berbagai tingkat immersi (IEEE, 2022). Relevansi bisnis: XR menemukan aplikasi nyata di training (simulasi), product visualization (e-commerce AR try-on), remote assistance (AR overlay untuk maintenance), dan customer experience.

4. 📌 **Komputasi Kuantum** — paradigma komputasi yang memanfaatkan prinsip mekanika kuantum (*superposition* dan *entanglement*) untuk memproses informasi jauh lebih cepat dari komputer klasik untuk kelas masalah tertentu (IBM, 2024). Relevansi manajerial: komputasi kuantum akan merevolusi kriptografi (ancaman terhadap enkripsi saat ini), optimasi (logistik, portfolio), dan drug discovery — meskipun masih 5–10 tahun dari enterprise mainstream.

---

## SEK 15.4 — KONSEP INTI

### 15.4.1 — Gartner Hype Cycle: Membaca Peta Teknologi
**Argumen utama:** Memahami posisi teknologi di Hype Cycle mencegah dua kesalahan paling mahal: adopsi terlalu dini (sebelum teknologi matang, buang uang dan energi) dan adopsi terlalu lambat (kehilangan first-mover advantage).

**5 fase Hype Cycle:**
1. **Innovation Trigger**: teknologi baru muncul, buzz mulai. Belum ada produk yang proven. (2023: AGI, Quantum ML)
2. **Peak of Inflated Expectations**: hype maksimal, klaim berlebihan, investasi spekulatif. (2022: NFT, Metaverse)
3. **Trough of Disillusionment**: realita gagal memenuhi hype, investasi ditarik. Media negatif. Banyak yang buang teknologi ini.
4. **Slope of Enlightenment**: pemahaman lebih realistis berkembang, use case yang benar-benar bekerja mulai muncul. Peningkatan produk generasi kedua.
5. **Plateau of Productivity**: adopsi mainstream dimulai, value terbukti, kriteria adopsi jelas.

**Contoh posisi 2024 (Gartner):**
- AI Generative: Late Peak / Trough
- Blockchain (enterprise): Slope of Enlightenment
- AR untuk industrial: Slope of Enlightenment
- VR consumer: Trough
- Quantum Computing: Innovation Trigger
- Edge AI: Slope of Enlightenment

**Keputusan adopsi berdasarkan posisi:**
- Peak → Caution: pilot kecil maksimal, jangan all-in
- Trough → Opportunity: ini saat baik untuk evaluate dan pilot jika nilai bisnis ada
- Slope → Serious consideration: teknologi mulai proven, window untuk early majority adopter
- Plateau → Must-have: jika belum ada, Anda tertinggal

### 15.4.2 — Blockchain: Memisahkan Hype dari Reality
**Argumen utama:** Blockchain adalah solusi yang elegan untuk masalah spesifik: trust di antara pihak yang tidak saling percaya, tanpa intermediary. Untuk masalah lainnya, database biasa jauh lebih efisien.

**Kapan blockchain berguna (gunakan blockchain jika):**
1. Multiple parties yang tidak saling memiliki shared trust
2. Data harus immutable dan tidak bisa dimanipulasi
3. Tidak ada atau tidak diinginkan single trusted authority
4. Transparansi kepada semua partisipan diperlukan
5. Kebutuhan audit trail yang tidak dapat dipalsukan

**Kapan blockchain TIDAK berguna:**
- Jika satu entitas yang mengontrol semua data (database biasa lebih efisien)
- Jika privasi data diperlukan (blockchain transparan)
- Jika throughput tinggi diperlukan (blockchain lambat dibanding database)
- Kebanyakan "blockchain for X" use cases bisa diselesaikan lebih efisien oleh shared API + permissioned database

**Blockchain use cases yang proven:**
1. **Cross-border payment**: Ripple, Stellar — lebih cepat dan murah dari SWIFT untuk transfer internasional
2. **Supply chain provenance**: Walmart Food Trust (Hyperledger Fabric) — tracing sayuran dari farm ke toko dalam detik (dulu butuh 7 hari)
3. **land registry**: Georgia, Honduras — blockchain untuk immutable land records
4. **Trade finance**: komersial sedang berkembang — Smart contracts mengurangi paper-based LC (Letter of Credit)
5. **Indonesia**: Bank Indonesia — proyek wholesale CBDC (Central Bank Digital Currency) "Rupiah Digital"

**NFT dan Crypto:**
- NFT: use case nyata untuk digital ownership (gaming, digital art) tapi mayoritas speculative
- Cryptocurrency: payment innovation di negara dengan banking system lemah, tapi highly speculative asset class
- DeFi (Decentralized Finance): masih early stage, regulatory uncertainty

### 15.4.3 — Extended Reality (AR/VR/MR): Use Cases yang Bekerja
**Argumen utama:** Metaverse sebagai "second life for everyone" masih jauh, tapi AR dalam konteks spesifik industri sedang menciptakan nilai nyata sekarang.

**XR use cases yang proven saat ini:**

| Domain | Use Case | ROI yang terukur |
|--------|----------|-----------------|
| Manufacturing | AR-guided assembly (Boeing, BMW) | Error rate turun 90%, training time turun 75% |
| Healthcare | VR simulation for surgical training | Procedure accuracy naik 230% (Stanford study) |
| Retail | AR try-on (IKEA Place, Warby Parker) | Return rate turun 35%, conversion naik 25% |
| Remote assistance | AR overlay untuk field tech support | First-time fix rate naik 50%, support cost turun 40% |
| Real estate | VR property tour | Qualified leads dari overseas lebih efisien |
| Education | VR simulation untuk skill training | Learning retention 75% vs 5% dari lecture |

**Metaverse untuk bisnis — pragmatic view:**
- Virtual events dan meeting: Zoom/Teams yang lebih immersive. Value ada tapi tidak revolusioner.
- Virtual showroom dan brand experience: niche tapi proven untuk luxury brands
- Industrial metaverse (Digital Twin + AR overlay): ini yang paling menjanjikan untuk manufaktur, oil & gas

**Hardware bottleneck:**
- Apple Vision Pro ($3.499): impressive tapi terlalu mahal untuk mass adoption
- Meta Quest 3: lebih terjangkau, adoption growing di gaming
- AR glasses yang ringan: belum ada yang satisfactory untuk daily use

### 15.4.4 — IoT Lanjutan: Digital Twin dan Industry 4.0
**Argumen utama:** IoT bukan hanya sensor passif — generasi berikutnya adalah Digital Twin dan Cyber-Physical Systems yang memungkinkan simulasi, prediksi, dan kontrol dunia fisik melalui model digital.

**Digital Twin:**
- Representasi digital real-time dari objek fisik atau proses
- Sensor dari objek fisik → data ke model digital → AI analisis → insight dan control kembali ke fisik
- Contoh: Rolls-Royce — digital twin setiap mesin jet pesawat → predictive maintenance, bukan scheduled maintenance

**Industry 4.0 komponen:**
1. IoT (konektivitas)
2. Cloud computing (data processing)
3. AI/ML (analisis dan optimasi)
4. Robotika dan automation
5. Additive manufacturing (3D printing)
6. Augmented Reality (human-machine interface)

**Indonesia — Industry 4.0 progress:**
- "Making Indonesia 4.0" roadmap (Kemenperin, 2018-2024): fokus pada 5 sektor: makanan-minuman, tekstil, otomotif, elektronik, kimia
- PT Astra: pabrik Smart Manufacturing di Karawang dengan IoT integration
- Chalabi: predictive maintenance di pabrik semen

**Digital Twin untuk layanan publik:**
- Singapura Virtual Singapore: digital twin kota untuk urban planning dan emergency response
- Indonesia: beberapa kota sedang explore digital twin untuk traffic management dan flood prediction

### 15.4.5 — Quantum Computing: Masa Depan yang Perlu Dipahami Sekarang
**Argumen utama:** Quantum computing belum siap untuk enterprise mainstream, tapi manajer perlu memahaminya sekarang karena: (1) dampaknya pada keamanan siber akan terasa dalam 5-10 tahun, (2) first movers di quantum akan mendapat keunggulan di optimasi dan drug discovery.

**Apa yang quantum computing bisa lakukan (ketika matang):**
- **Optimasi kompleks**: rute logistik, portfolio finansial, supply chain dengan jutaan variabel — secara eksponensial lebih cepat
- **Simulasi molekular**: drug discovery, material science — simulasi yang butuh usia alam semesta di komputer klasik bisa diselesaikan dalam jam
- **Kriptografi**: quantum computers bisa memecahkan RSA encryption yang saat ini mengamankan sebagian besar internet

**"Quantum Threat" terhadap keamanan:**
- RSA-2048 enkripsi: komputer klasik butuh ribuan tahun untuk memecahkan. Quantum computer teoritis: beberapa jam.
- NIST sudah mulai standarisasi "Post-Quantum Cryptography" (PQC) — enkripsi yang aman bahkan dari quantum computers
- Organisasi dengan data sensitif jangka panjang (intelligence, healthcare, banking) harus mulai migrasi ke PQC sekarang karena "harvest now, decrypt later" attacks sudah terjadi.

**Timeline realistis:**
- Quantum supremacy untuk narrow tasks: sudah terjadi (Google, 2019)
- Error-corrected quantum computer yang useful: 2030–2035 (perkiraan IBM, Google)
- Quantum threat terhadap RSA: mungkin 8–15 tahun lagi

### 15.4.6 — Inovasi SI: Dari Technology Push ke Value Pull
**Argumen utama:** Inovasi SI yang sukses bukan yang menggunakan teknologi paling baru, tapi yang menyelesaikan masalah bisnis nyata dengan teknologi yang paling tepat.

**2 model inovasi:**
1. **Technology Push**: Technology department memiliki teknologi baru → mencari masalah yang bisa diselesaikan. Sering berakhir sebagai "innovation theater" — mahal tapi tidak berdampak.
2. **Value Pull**: Business identifies pain point atau opportunity → mencari teknologi yang paling tepat. Value-driven, more likely to produce real ROI.

**Innovation funnel:**
- Ideation → Concept validation → POC (Proof of Concept) → Pilot → Scale
- Kill criteria: kapan harus menghentikan investment? Jelas dari awal, bukan ketika sunk cost sudah besar.

**Build Innovation Culture:**
- Psychological safety: kegagalan cepat diterima jika learning-nya didokumentasikan
- Small bets: banyak eksperimen kecil vs satu taruhan besar
- Cross-functional: inovasi SI terbaik melibatkan business, IT, dan customer
- External scanning: Gartner, Forrester, WEF, startup ecosystem

### 15.4.7 — Technology Radar: Mengelola Portfolio Teknologi
**Argumen utama:** Organisasi modern memiliki banyak teknologi dalam berbagai tahap adopsi — Technology Radar membantu manajer memvisualisasikan dan mengelola portfolio ini secara sistematis.

**ThoughtWorks Technology Radar konsep:**
- 4 kuadran: Techniques, Tools, Platforms, Languages & Frameworks
- 4 ring (dari dalam ke luar): Adopt → Trial → Assess → Hold
- Setiap 6 bulan: update berdasarkan pengalaman dan market signals

**Cara menggunakan untuk organisasi:**
1. **Hold** — teknologi yang sedang di-evaluate, belum berkomitmen
2. **Assess** — riset aktif, mungkin proof-of-concept
3. **Trial** — pilot dalam project nyata dengan limited scope
4. **Adopt** — standar untuk digunakan dalam production

**Manfaat Technology Radar:**
- Visibilitas kepada seluruh organisasi tentang arah teknologi
- Mencegah silo (tiap tim punya tools sendiri)
- Menyederhanakan training dan skill development
- Communication tool untuk IT-Business alignment

---

## SEK 15.5 — KOMPARASI (Tabel 15.1)

**Judul Tabel:** "Adopsi Teknologi Berbasis Hype vs Berbasis Nilai: 8 Dimensi"

| Dimensi | Adopsi Berbasis Hype | Adopsi Berbasis Nilai |
|---------|--------------------|-----------------------|
| Trigger adopsi | "Everyone is doing it", tekanan eksternal | Business problem yang jelas dan terukur |
| Evaluasi | Demo yang impressive | POC dengan data nyata, KPI objectives |
| Timeline | Dipercepat karena FOMO | Sesuai kematangan teknologi dan kesiapan org |
| Budget | Overallocated tanpa ROI framework | Risk-proportionate: lebih kecil di Assess/Trial |
| Risk management | "Kita akan figure it out later" | Kill criteria ditetapkan sebelum investasi |
| Outcome typical | "Pilot purgatory" — POC tidak pernah di-scale | Clear go/no-go decision, scaling jika proven |
| Cultural impact | Innovation theater; karyawan skeptis | Building execution culture; learning from experience |
| Track record | Banyak write-offs (NFT, Metaverse Office) | Sustainable technology adoption portfolio |

💡 **Insight:** "Pilot purgatory" — POC yang tidak pernah di-scale karena tidak ada clear business case — adalah tanda paling jelas dari technology adoption berbasis hype, bukan nilai. Jika Anda tidak bisa mendefinisikan sukses sebelum POC, Anda tidak siap untuk POC.

---

## SEK 15.6 — REALITAS LAPANGAN

### Fenomena 1: Blockchain di Perbankan Indonesia — Dari Crypto ke CBDC
**Konten:** Bank Indonesia meluncurkan proyek "Rupiah Digital" (projectGaruda) — Central Bank Digital Currency (CBDC) berbasis blockchain. Tujuan: meningkatkan efisiensi settlement antar bank, memungkinkan programmable money (bantuan sosial yang hanya bisa digunakan untuk kategori tertentu), dan cross-border payment yang lebih efisien. Bukan cryptocurrency spekulatif — ini currency yang diterbitkan dan dijamin BI, tapi secara teknologi berbasis DLT. Timeline: wholesale CBDC 2025, retail exploration sedang berlangsung. (Bank Indonesia, 2024)

💡 **Insight:** CBDC adalah contoh classic "teknologi yang tepat untuk masalah yang tepat" — bukan blockchain untuk semua orang, tapi blockchain untuk menyelesaikan masalah settlement dan programmable money yang tidak bisa diselesaikan database biasa.

### Fenomena 2: AR di Industri — Bukan Metaverse, tapi Industrial AR yang Bekerja
**Konten:** PT Pertamina Hulu Energi mengimplementasikan AR-guided maintenance untuk instalasi offshore. Teknisi memakai AR glasses melihat overlay prosedur maintenance dan panduan langkah-demi-langkah di atas komponen fisik. Hasilnya: kesalahan prosedur turun 78%, waktu training teknisi baru turun dari 6 bulan ke 6 minggu, dan dokumentasi maintenance otomatis tersimpan dari AR session logs. (Pertamina Annual Report 2024)

💡 **Insight:** Metaverse untuk office workers masih hype. Tapi AR untuk field workers — di mana visual guidance langsung pada objek fisik menghemat waktu dan kesalahan — adalah aplikasi yang bekerja dan ROI-nya nyata sekarang.

### Fenomena 3: Quantum Computing — Indonesia Mulai Positioning
**Konten:** BRIN (Badan Riset dan Inovasi Nasional) Indonesia pada 2023 mengumumkan roadmap quantum research, bekerja sama dengan IBM Quantum Network. Kemendikbud memasukkan quantum computing dalam kurikulum perguruan tinggi kejuruan tinggi. BSSN mulai kajian Post-Quantum Cryptography untuk infrastruktur kritikal. Level kematangan di Indonesia: research stage. Namun regulasi dan planning harus dimulai sekarang — terutama untuk quantum-safe cryptography karena ancaman "harvest now, decrypt later".

💡 **Insight:** Quantum computing adalah contoh teknologi di mana respons yang tepat bukan adopsi (terlalu awal) — tapi persiapan. Khususnya: mulai migrasi ke Post-Quantum Cryptography untuk data sensitif jangka panjang adalah tindakan yang tepat dilakukan sekarang, bukan menunggu komputer kuantum benar-benar ada.

---

## SEK 15.7 — JEBAKAN KOGNITIF

1. ⚠️ **"Teknologi baru yang sedang viral pasti relevan untuk bisnis kami"**
   - Mengapa salah: Viral ≠ valuable for your specific context. Metaverse viral pada 2022, tapi 90%+ enterprise use cases tidak relevan untuk mayoritas bisnis. NFT viral, valuasi kolaps 97%.
   - Koreksi: Sebelum mengalokasikan budget ke teknologi trending, tanyakan: masalah bisnis spesifik apa yang akan diselesaikan? Apa evidence bahwa teknologi ini adalah solusi terbaik untuk masalah itu?

2. ⚠️ **"Jika kompetitor kita sudah adopsi, kita harus buru-buru juga"**
   - Mengapa salah: Fast follower bisa lebih berhasil dari first mover yang bereksperimen mahal. Amazon bukan first mover e-commerce (eBay, Geocities shops ada lebih dulu). Google bukan first search engine. Timing yang tepat lebih penting dari kecepatan.
   - Koreksi: Evaluasi: apakah kompetitor mengalami ROI nyata dari adopsi itu? Atau ini pilot purgatory? Pelajari dari kesalahan mereka dan adopsi pada slope of enlightenment.

3. ⚠️ **"Karena teknologi ini masih mahal/baru, kita tunggu saja sampai matang"**
   - Mengapa salah: Beberapa teknologi memiliki window of competitive advantage yang sempit. Yang terlambat adopsi AI (data-driven decision making) sekarang sudah jauh tertinggal. Menunggu terlalu lama di teknologi yang sudah di Slope = kehilangan window early majority.
   - Koreksi: Berbeda untuk tiap teknologi. Framework: evaluasi posisi di Hype Cycle + time to mainstream adoption + competitive window. Bukan generik "tunggu" atau "cepat adopsi".

4. ⚠️ **"Blockchain = cryptocurrency = spekulatif dan tidak untuk bisnis serius"**
   - Mengapa salah: Blockchain enterprise (Hyperledger Fabric, R3 Corda, CBDC) sangat berbeda dari speculative cryptocurrency. Blockchain as infrastructure untuk trust tanpa intermediary memiliki use cases yang proven: supply chain provenance, trade finance, CBDC.
   - Koreksi: Bedakan antara speculative crypto assets dan enterprise-grade blockchain infrastructure. Evaluasi blockchain use case berdasarkan apakah masalah "multiple untrusted parties + shared immutable data" benar-benar ada.

---

## SEK 15.8 — STUDI KASUS

### Kasus A (Dasar): Unilever Indonesia — AR untuk Training dan Quality Control
**Sumber:** Unilever Indonesia Annual Report 2024
**❌ Sebelum:** Training operator baru di pabrik Cikarang: 3 bulan, heavy on-the-job training dengan pendampingan senior. Error rate operator baru: 8%. Dokumentasi SOP: printed manuals yang jarang diupdate.
**✅ AR Implementation (2023):** Partnership dengan PTC (Vuforia AR platform). AR-guided procedures: tablet/glasses menampilkan overlay visual step-by-step pada mesin nyata. Training time turun ke 6 minggu. Error rate turun ke 2%. SOP update digital langsung terlihat di AR overlay. Side benefit: compliance documentation otomatis dari AR session logs.
**Tabel:** Training time, error rate, SOP compliance, cost per training
**Pelajaran:** AR memberikan ROI paling jelas bukan di metaverse atau consumer experience — tapi di industrial training dan maintenance dimana "seeing the instruction on the physical object" dramatically reduces error.

### Kasus B (Lanjutan): Maersk — Blockchain dalam Global Supply Chain
**Sumber:** IBM/Maersk TradeLens case study, Maersk Annual Report 2023
**Konteks:** Maersk (shipping terbesar dunia) dan IBM meluncurkan TradeLens pada 2018 — platform blockchain untuk global shipping documentation.
**Masalah:** Shipping kontainer dari pabrik ke pelanggan melibatkan 30+ organisasi (shipper, freight forwarder, bea cukai, pelabuhan, bank, insurer). Rata-rata dokumen: 200+ halaman kertas per shipment. Document processing: 20% dari total shipping cost.
**Blockchain solution:** Single shared ledger untuk semua parties. Document submission, verification, customs clearance — digital dan real-time. Pilot results: beberapa shipments menunjukkan document processing time dari hari ke menit.
**Namun:** TradeLens ditutup pada Desember 2022 karena kurangnya adoption oleh competitors yang tidak mau berbagi data di platform yang juga milik salah satu competitor (Maersk). Pelajaran penting: blockchain butuh governance neutral untuk network multi-competitor.
**Post-TradeLens:** DCSA (Digital Container Shipping Association) — neutral governance body — mengambil alih digitalisasi paperwork.
**Pelajaran:** Teknologi blockchain-nya valid — tapi governance (siapa yang kontrol platform?) adalah critical success factor yang sering diabaikan.

---

## SEK 15.9 — TEMPLATE PRAKTIS

**Nama Template:** Technology Radar Organisasi

```
======================================
TEMPLATE 15.1 — TECHNOLOGY RADAR ORGANISASI
======================================

ORGANISASI: ____________________________
TANGGAL REVIEW: ________________________
REVIEWERS: _____________________________

BAGIAN A: CANDIDATE TECHNOLOGIES
(Daftarkan 10–15 teknologi yang sedang di-evaluate atau digunakan)

Teknologi | Kategori | Posisi Hype Cycle | Relevansi Bisnis (1-5)
---------|----------|-------------------|-----------------------
GenAI tools | AI/ML | Trough/Slope | 5
Blockchain | DLT | Slope | 2
AR industrial | XR | Slope | 3
...dst

BAGIAN B: RADAR PLACEMENT
Untuk setiap teknologi, kategorikan:

[ ADOPT ] — Gunakan dalam production. Standard yang direkomendasikan.
  • ___________________________________
  • ___________________________________

[ TRIAL ] — Gunakan dalam pilot yang limited dan specific.
  • ___________________________________
  • ___________________________________

[ ASSESS ] — Riset aktif. Mungkin POC kecil untuk evaluate.
  • ___________________________________
  • ___________________________________

[ HOLD ] — Evaluasi ulang. Tidak direkomendasikan saat ini. Atau wait-and-see.
  • ___________________________________
  • ___________________________________

BAGIAN C: ADOPTION JUSTIFICATION
(Untuk setiap ADOPT dan TRIAL, dokumentasikan)

Teknologi: ____________________________
Business problem yang diselesaikan: _____________________________
Evidence of value (benchmark/pilot result): _____________________
KPI yang diukur: _______________________________________________
Siapa yang champion: ___________________________________________
Next review date: ______________________________________________

BAGIAN D: TECHNOLOGY RISK WATCH
Teknologi yang memerlukan perhatian khusus dalam 12 bulan:
1. _______________ — risiko: _____________ — mitigasi: __________
2. _______________ — risiko: _____________ — mitigasi: __________

======================================
```

---

## SEK 15.10 — PETA KONSEP (Gambar 15.2)

```
Root: Evaluasi & Inovasi SI
├── Gartner Hype Cycle
│   ├── 5 fase (Innovation → Plateau)
│   └── Decision: Watch/Pilot/Adopt/Skip
├── Blockchain
│   ├── Use case: multi-party trust, immutable record
│   └── Enterprise (Hyperledger, CBDC) vs Crypto
├── Extended Reality (AR/VR/MR)
│   ├── Proven: industrial AR (training, maintenance)
│   └── Hype: consumer metaverse
├── Digital Twin & IoT Lanjutan
│   └── Industry 4.0 component
├── Quantum Computing
│   ├── Still early (5-10 tahun ke mainstream)
│   └── Act now: Post-Quantum Cryptography
└── Innovation Framework
    ├── Value Pull (bukan Technology Push)
    └── Technology Radar (Adopt/Trial/Assess/Hold)
```

---

## SEK 15.11 — RANGKUMAN

**7 poin takeaway:**
1. Gartner Hype Cycle adalah alat navigasi penting — mengetahui posisi teknologi di dalamnya membantu manajer menghindari dua kesalahan mahal: terlalu awal (buang uang sebelum teknologi matang) dan terlalu lambat (kehilangan competitive window).
2. Blockchain bernilai untuk masalah spesifik: multiple untrusted parties, shared immutable records, no central authority wanted. Untuk masalah lainnya, database biasa jauh lebih efisien.
3. AR industrial (bukan metaverse) adalah emerging tech dengan ROI paling jelas saat ini: training lebih cepat, error lebih rendah, maintenance lebih akurat.
4. Quantum computing masih tahap riset untuk enterprise mainstream, tapi ancaman quantum terhadap kriptografi saat ini adalah alasan untuk mulai migrasi ke Post-Quantum Cryptography sekarang.
5. Inovasi SI yang sukses dimulai dari "masalah bisnis apa?" (Value Pull) bukan "teknologi baru apa yang harus kita pakai?" (Technology Push).
6. Technology Radar membantu organisasi mengelola portfolio teknologi secara transparan dan sistematis, mencegah silo dan technology sprawl.
7. "Pilot purgatory" adalah tanda bahaya: jika POC tidak pernah di-scale, artinya business case tidak cukup kuat sejak awal. Kill criteria harus ditetapkan sebelum POC dimulai, bukan sesudahnya.

**Closing Bridge ke Bab 16:**
*Evaluasi teknologi (Bab 15) memastikan kita tidak meninvestasikan pada hype. Bab terakhir (Bab 16) menutup perjalanan buku ini dengan pertanyaan yang paling penting: bagaimana kita mengukur nilai semua investasi SI yang telah kita buat? Dan ke mana SI akan membawa organisasi kita di masa depan?*

🔥 *"Teknologi inovatif terbaik bukan yang paling baru atau paling canggih — tapi yang dengan rendah hati menyelesaikan masalah paling nyata yang paling lama menghambat Anda."*

---

## SEK 15.12 — LATIHAN & REFLEKSI

**Pertanyaan Reflektif:**
1. Pilih satu teknologi yang menurut Anda "hype" saat ini. Gunakan Hype Cycle framework untuk memposisikannya dan justifikasi posisi Anda.
2. Bayangkan Anda adalah CTO sebuah bank swasta di Indonesia. Direktur Utama menanyakan: "Apakah kita perlu blockchain?" Bagaimana Anda menjawab secara sistematis?
3. AR industrial yang proven memberikan ROI yang jelas. Mengapa menurut Anda adopsinya masih lambat di Indonesia? Apa hambatan yang paling signifikan?
4. Anda mendengar bahwa quantum computers dalam 10 tahun bisa memecahkan enkripsi RSA yang saat ini digunakan sistem perbankan. Sebagai manager risiko, apa yang Anda lakukan sekarang?

**Latihan Artefak 15.1 — Technology Radar Organisasi**
Untuk organisasi pilihan Anda:
1. Identifikasi 10 teknologi yang relevan (gunakan Gartner Hype Cycle 2024 sebagai referensi)
2. Posisikan mereka dalam Technology Radar (Adopt/Trial/Assess/Hold) dengan justifikasi
3. Buat adoption justification untuk 2 teknologi yang Anda rekomendasikan untuk Trial
4. Identifikasi 1 "quantum threat" yang relevan dan rencana mitigasinya

*Artefak 15.1 melengkapi SI Strategy dengan perspektif forward-looking technology portfolio.*

---

## REFERENSI BAB 15

- Gartner Research. (2024). *Hype Cycle for emerging technologies 2024*. Gartner, Inc.
- Tapscott, D., & Tapscott, A. (2016). *Blockchain revolution: How the technology behind Bitcoin is changing money, business, and the world*. Portfolio/Penguin.
- IBM Research. (2024). *Quantum computing outlook 2024*. IBM.
- NIST. (2024). *Post-quantum cryptography standardization*. National Institute of Standards and Technology.
- Alim, H. B. (2025). AI-integrated public digital infrastructure for geopark tourism. *JIMAT*.
- Bank Indonesia. (2024). *projectGaruda: Wholesale CBDC Indonesia progress report*. Bank Indonesia.
- ThoughtWorks. (2024). *Technology Radar Volume 31*. ThoughtWorks.
- World Economic Forum. (2023). *Technology futures 2023: Towards a human-centred digital economy*. WEF.
- Andersen, P., & Clancy, B. (2021). Digital twins: Piloting the future. *MIT Sloan Management Review*, *62*(2).
- Schwab, K. (2017). *The fourth industrial revolution*. World Economic Forum.
- Bostrom, N. (2014). *Superintelligence: Paths, dangers, strategies*. Oxford University Press.
- Pertamina. (2024). *Annual report 2024: Digital transformation in energy*. PT Pertamina (Persero).
