Layanan penyeberangan Roro Bengkalis–Pakning menghadapi kendala sistem informasi yang belum komprehensif. Berdasarkan data lapangan, antrian kendaraan roda 4 mencapai 301 unit/hari dihari biasa atau 488 unit/hari di hari libur nasional dengan waktu tunggu 1– 6 jam akibat ketidakteraturan jadwal keberangkatan[1]. Urgensi penelitian ini didasari oleh masih tingginya antrian dan ketidakpastian jadwal kapal Roro pada lintas Bengkalis– Pakning, yang berdampak pada kelancaran logistik dan aktivitas ekonomi wilayah. Permasalahan ini sejalan dengan isu nasional mengenai digitalisasi transportasi laut dan peningkatan efisiensi pelayanan maritim, sebagaimana diangkat dalam program MaritimHUB serta didukung agenda pemerintah kabupaten Bengkalis terkait inovasi layanan transportasi publik untuk mendukung mobilitas dan investasi daerah. Penelitian ini berfokus pada Integrasi Sistem Informasi, dan penerapan Machine Learning dalam operasional kapal. Tujuan utama ditahun pertama penelitian adalah mengembangkan model prediksi ETA kapal Roro dengan memanfaatkan integrasi data AIS, parameter lingkungan menggunakan metode machine learning. Metode penelitian meliputi pengumpulan dan integrasi data, ekstraksi fitur, pembangunan model prediksi dengan algoritma XGBoost, serta validasi model. Luaran tahun pertama adalah prototipe sistem prediksi ETA, publikasi di International Journal on Engineering Applications (IREA), dan penyusunan Hak Kekayaan Intelektual (HKI). Pada tahun kedua, tujuan penelitian dilanjutkan pada perancangan sistem penjadwalan dinamis kapal dengan mengoptimalkan hasil prediksi ETA yang telah dikembangkan, serta memperhitungkan faktor antrian, biaya operasional, dan kebutuhan pelayanan di lintas Bengkalis–Pakning. Metode penelitian pada tahun kedua menggunakan integrasi data dari monitoring antrian berbasis CCTV kedalam model ETA sebelumnya untuk menyempurnakan model dan melakukan uji coba implementasi dalam skenario nyata operasional kapal. Luaran tahun kedua berupa prototipe sistem penjadwalan dinamis, publikasi pada Journal of Engineering Science and Technology (JAES), HKI serta rekomendasi teknis dan dataset terstruktur untuk operator penyeberangan.