Adaptive Stochastic Optimization: Menghasilkan solusi optimal secara matematis yang bersifat deterministik dan numerik.
ASI Framework: Menghasilkan keputusan adaptif dan inovatif yang menggabungkan analisis data AI dan intuisi manusia, sehingga lebih fleksibel dan relevan dalam menghadapi situasi VUCA.
Novelty ASI Framework dibandingkan Adaptive Stochastic Optimization:
 ASI Framework memperkenalkan Adaptive Intelligence Symbiosis, yang tidak hanya mengoptimalkan solusi secara numerik tetapi juga menggabungkan intuisi manusia sebagai input stokastik dalam proses pengambilan keputusan. Pendekatan ini memungkinkan eksplorasi peluang disruptif dan inovasi yang tidak dapat dijangkau oleh metode optimasi numerik konvensional.
Kesimpulan:
ASI Framework memiliki novelty yang signifikan dibandingkan Hybrid Intelligence dan Adaptive Stochastic Optimization karena pendekatan Adaptive Symbiosis yang memungkinkan interaksi dinamis dan adaptif antara manusia dan AI melalui Continuous Feedback Loop.
ASI Framework tidak hanya mengoptimalkan solusi secara numerik tetapi juga memperkuat intuisi manusia sebagai variabel stokastik dalam proses pengambilan keputusan, sehingga menghasilkan inovasi disruptif dalam situasi yang kompleks dan tidak pasti.
Validitas ASI Framework dapat dibuktikan melalui Citation Gap Analysis, yang menunjukkan kurangnya pendekatan serupa dalam literatur saat ini, sehingga menguatkan novelty dan signifikansinya dalam konteks Human-AI Symbiosis yang adaptif dan inovatif.
ASI Framework memberikan novelty dalam strategic decision-making dengan integrasi adaptif antara manajemen stokastik, intuisi manusia, dan AI-Driven Analytics.Â
4. Metodologi Penelitian
4.1. Desain Penelitian
Penelitian ini menggunakan pendekatan Mixed-Methods untuk mengeksplorasi dan mengevaluasi efektivitas dari Adaptive Stochastic Intelligence (ASI) Framework. Mixed-Methods dipilih karena pendekatan ini mampu:
