Halo semuanya, dalam video kali ini kita akan melanjutkan pembahasan mengenai Internet of Things atau biasa disingkat IOT. Ini merupakan bagian kedua dari sub-pembahasan mengenai IOT di mata kuliah transformasi digital. Oke, kita akan ingat-ingat terlebih dahulu mengenai pengertian dari IOT. IOT adalah konsep di mana sebuah objek atau physical device punya kemampuan untuk mentransfer data digital melalui jaringan internet.
Minggu lalu teman-teman sudah melihat contohnya, seperti e-fishery yang dapat memberikan pakan secara otomatis berdasarkan parameter fisik dari lingkungan kolam ikan. Data-data parameter fisik tersebut tentu saja dapat ditransfer melalui jaringan internet untuk kemudian dapat dimonitor oleh ownernya kolam ikan. Baik, dalam video kali ini fokus kita akan lebih ke arsitektur IoT itu sendiri. Sebetulnya belum ada standar ataupun kesepakatan universal mengenai arsitektur IoT.
Dalam video kali ini, saya akan menunjukkan arsitektur yang telah dibuat oleh ScienceSoft. Jadi mungkin ke depannya bisa jadi teman-teman akan menemukan susunan arsitektur yang berbeda dalam referensi yang lain, dan itu sah-sah saja. Namun secara umum, arsitektur IoT akan memiliki elemen-elemen dari yang digambarkan oleh ScienceSoft ini, seperti yang teman-teman lihat pada slide berikut.
Baik, kita akan mulai dari yang paling kiri, yaitu adalah Things atau Device. Namanya juga Internet of Things, maka kita akan mulai dari Thing. Saya yakin teman-teman tahu apa saja sih Thing-nya yang ada di Internet of Things ini.
Ini merupakan sebuah objek fisik. Ini adalah sebuah objek fisik. yang biasanya dilengkapi sensor yang akan menangkap data dari lingkungan fisik.
Serta ada juga aktuator yang akan melakukan aksi tertentu berdasarkan data fisik. Jadi utamanya di sini adalah ada sensor dan ada aktuator. Baik, secara detail pengertian mengenai sensor ini adalah sebuah device yang mengkonversi parameter fisik menjadi sinyal elektronik.
Contohnya seperti sensor suhu, sensor halangan, Sensor pH, ataupun kamera, microphone, dan juga mungkin ada sensor bau. Sebaliknya, actuator ini adalah sebuah device yang akan mengkonversi sinyal elektronik menjadi output fisik. Contohnya di sini adalah LED misalkan untuk menyalakan lampu, ada motor controller untuk menggerakkan sesuatu, ataupun water system untuk biasanya menyiram tanaman. Kemudian kita akan bergeser ke...
ke kanan sedikit, yaitu adalah gateway. Jadi data yang berasal dari sensor tadi nantinya akan dikirim ke internet. Atau biasa kita sebut cloud.
Gateway ini adalah perantaranya. Gateway ini nantinya akan menyediakan konektivitas di antara thing dan internet itu sendiri. Jadi kalau digambarkan akan seperti ini.
Gateway ini selain menyediakan konektivitas, Dia juga akan melakukan yang namanya pre-processing. Dia akan melakukan yang namanya pre-processing. Atau pemrosesan awal.
Pemrosesan sebelum dikirim ke cloud. Nah, contoh pemrosesannya ini ada beragam. Contoh paling dasar adalah filtering. Untuk mengambil data yang dirasa penting saja. Serta mungkin ada aggregation.
Untuk menggabungkan data menjadi rata-rata, menjadi maksimum, minimum, dan lain sebagainya. Yang mungkin itu akan... Di agregasikan dalam rentang waktu tertentu Hal ini penting untuk dilakukan Karena nanti ketika dikirim ke internet Kita harus menghemat bandwidth Serta nantinya bisa mempercepat proses pengiriman ke cloud itu sendiri Gateway ini juga merupakan jembatan antara kontrol dan aktuator Dan gateway yang ada di kedua ini Ini digunakan biasanya untuk menerjemahkan data elektronik menjadi aksi yang akan dilakukan oleh aktuator. Baik, kemudian kita akan bergeser sedikit ke Cloud Gateway.
Cloud Gateway berperan dalam kompresi data. Selain kompresi data, dia juga berperan sebagai lapisan security atau keamanan, serta pemindahan data secara cepat dan rendah daya. Ini penting dalam IoT, dengan pemilihan teknologi transmisi serta protokol yang tepat.
Contoh teknologi transmisinya adalah wifi, narrowband, jaringan GSM, dan lain sebagainya. Protokolnya biasanya kita menggunakan protokol MQTT, COEP, HTTP, dan lain sebagainya. Protokol ini tidak akan saya bahas secara detail di video ini. Baik, kemudian kita akan bergeser kembali ke streaming data processor. Streaming data processor, data-data yang sudah lengkap tadi, yang berasal dari Cloud Gateway, akan dikirimkan melewati streaming data processor.
Streaming data processor akan memastikan transisi dari input data ke data lake berjalan dengan baik. Ini sudah masuk sebetulnya dalam pembahasan dari sisi big data. Dan akan lebih detail nanti dijelaskan oleh Pak Mardani di pertemuan selanjutnya. Contoh teknologi dalam streaming data ini seperti yang teman-teman lihat dalam slide, ada Vloom ataupun Apache Kafka. Baik, kita akan bergeser selanjutnya ke data lake.
Selanjutnya, data-data yang berasal dari streaming tadi nanti akan ditampung di sebuah data lake. Data lake ini merupakan penampungan raw data. Atau data yang asli bentuknya yang itu bersumber dari berbagai device IoT.
Untuk selanjutnya diolah dalam Big Data Warehouse. Nanti selanjutnya akan masuk ke Big Data Warehouse. Data pada data lake ini biasanya disimpan dalam bentuk yang tidak terstruktur. Atau biasa disebut dengan unstructured data.
Seperti raw text, image, dan lain sebagainya. Terkadang juga dia disimpan dalam bentuk yang semi terstruktur. Baik, kita akan bergeser lagi ke Big Data Warehouse.
Data yang berasal dari data lag tadi akan diubah serta disiapkan dalam bentuk yang lebih terstruktur. Serta hanya diambil yang akan berguna untuk analisa selanjutnya. Teknik yang biasa digunakan dalam Big Data Warehouse ini adalah Map Reduce.
Hal ini seperti saya sampaikan akan lebih detail dijelaskan pada materi Big Data nanti. Baik, setelah data itu terstruktur, maka selanjutnya kita bisa melakukan data analitik. Analisa data ini biasanya kita akan mulai dari pertanyaan-pertanyaan seperti ini. Apa yang terjadi? Siapa?
Kapan? Bagaimana? Berapa banyak? Biasanya akan dimulai dari pertanyaan dan akan dijawab oleh metode statistika, analisa korelasi, visualisasi data, dan lain sebagainya.
Yang intinya adalah mencari insight dari... data yang kita punya untuk menjawab pertanyaan. Kemudian kita akan lanjut ke slide yang selanjutnya. Nah, di sini, selain data analitik, kita juga bisa memanfaatkan kemajuan kecerdasan buatan ataupun artificial intelligence untuk mengotomatisasi beberapa hal dalam IoT. Teman-teman lihat di depan ini ada contoh self-driving car.
Self-driving car itu... Di dalamnya ada puluhan sensor Dan puluhan sensor itu terdiri dari kamera Ada radar, ada lidar, ada GPS, ultrasonic, sensor kecepatan roda, dan lain sebagainya Yang kemudian akan dikirimkan ke chip lokal pada mobil Untuk kemudian diproses dengan model pembelajaran mesin Agar mobil tersebut dapat berjalan sendiri secara otomatis Hal ini tidak mungkin dilakukan dengan data analitik yang biasa. Karena pola yang sangat beragam dari self-driving car, dari lingkungan jalan itu sendiri. Polanya sangat beragam, kita tidak bisa menggunakan data analitik biasa. Namun tentu saja, untuk menghasilkan model tersebut, kita butuh pelatihan atau data training dengan menggunakan algoritme-algoritme seperti neural network dan lain sebagainya.
Nanti secara khusus teman-teman akan mendapatkan materi tentang artificial intelligence di... pembahasan selanjutnya. Baik, kemudian kita akan lanjut ke control application.
Jadi, data yang telah dihimpun dan diolah pada proses sebelumnya akan menjadi aksi yang secara otomatis akan dikirimkan ke aktuator. Contohnya seperti menyalakan lampu, menyiram otomatis, atau mematikan mesin, dan lain sebagainya. Ada dua pendekatan dalam control application ini, yaitu adalah secara rule-based, Dan ada secara machine learning base Rule base ini saya yakin teman-teman sudah pernah mencobanya ketika belajar mengenai bahasa pemrograman Python Khususnya pada conditional statement if, if then, else, dan lain sebagainya Kita bisa memiliki rule sederhana Misalkan pada smart greenhouse ketika suhu mencapai titik tertentu, lampu akan dinyalakan If suhu misalkan sama dengan atau kurang dari, lampu akan dinyalakan, dan lain sebagainya Rulunya bisa kita setup sendiri.
Sedangkan machine learning, ini yang seperti saya contohkan pada proses self-driving car sebelumnya. Kemudian yang terakhir, sebetulnya ini bukan yang terakhir ini bisa jadi sebelum kontrol application. Jadi ini adalah sebuah user application.
Ini adalah seperti antarmuka pengguna manusia, seperti kita yang akan menggunakan IoT nanti. Biasanya kita akan mendapatkan antarmuka yang berupa mobile application ataupun web application. Aplikasi ini biasa digunakan untuk monitoring ataupun mengirimkan kontrol yang nanti akan dieksekusi oleh Control application yang sebelumnya saya jelaskan. Serta biasanya kita gunakan untuk konfigurasi device.
Konfigurasi behavior pada device IoT. Jadi itulah rangkaian arsitektur serta proses dari berjalannya IoT. Kalau kita lihat di sini, sebetulnya ada sangat banyak teknologi yang terlibat di dalam IoT itu sendiri. Mulai dari elektronika, mekanika, instrumentasi, misalkan ada pemrograman.
Ada pembelajaran mesin, jaringan komputer, basis data sederhana, ataupun big data Ada juga proses untuk keamanan, security, software development Ataupun domain-domain expert yang sesuai dari bidang IOT Misalkan bidang pertanian, berarti kita harus ada ahli dalam bidang pertanian Bidang kesehatan, berarti kita harus ada ahli dari bidang kedokteran ataupun farmasi dan lain sebagainya Dan bidang-bidang lain yang tidak bisa saya sebutkan satu per satu Baik Namun sebelum lanjut, kita akan melihat 3 faktor pendukung dalam berjalannya IoT ini, yang teman-teman bisa lihat di bagian bawah slide. Baik, kita akan bahas yang pertama adalah device management. Agar thing tadi yang kita punya ini dapat berjalan dengan lancar, kita tidak bisa hanya memasangnya, menginstall, lalu selesai, ditinggal. Namun tentu saja selanjutnya ada beberapa proses yang harus kita lakukan terhadap device ini.
Yang pertama adalah kita harus bisa melakukan device identification. Kita harus memastikan setiap device yang kita pasang bisa kita identifikasi dari segi keasliannya, pengalamatan fisiknya, ataupun pengalamatan IP address-nya, serta bisa berkomunikasi dengan server pusat secara baik. Jadi device bisa mengirimkan data dan server pusat bisa mengembalikan datanya karena punya alamat.
Selanjutnya adalah configuration dan control. Kita harus melakukan konfigurasi. Agar device ini sesuai dengan kebutuhan IoT di lapangan. Konfigurasi ini dapat meliputi parameter seperti seberapa sering device ini harus berkomunikasi dengan server pusat, dan lain sebagainya. Ini banyak konfigurasi yang bisa kita atur sesuai dengan device IoT kita.
Selanjutnya adalah monitoring dan diagnostik. Ini pasti kita harus punya untuk memastikan device berjalan dengan lancar dan... Mengurangi resiko kerusakan atau breakdown. Dan yang terakhir adalah device management.
Device management ini untuk, mohon maaf, yang terakhir adalah software update dan maintenance. Yang terakhir ini biasanya kita gunakan untuk memperbaharui fungsionalitas. Ada update, kita betulkan ada bug yang ada sebelumnya. Misalkan kita bisa juga menutup celah keamanan yang mungkin baru ditemukan di release sebelumnya.
Baik. Selanjutnya kita akan bergeser ke user administration. Ini tidak kalah penting dari device management.
Ada tiga hal yang harus diperhatikan, yaitu yang pertama adalah identifikasi pengguna atau user identification. Kemudian ada hak akses pengguna atau mungkin sejauh mana pengguna ini dapat menggunakan fungsionalitas dalam IoT. Serta yang terakhir adalah pencatatan aktivitas pengguna. Ini nanti bisa kita manfaatkan untuk machine learning dan lain sebagainya. Namun tentu saja yang terakhir ini akan berkaitan dengan isu privacy yang ada dalam IOT.
Baik, yang terakhir dalam arsitektur ini adalah security monitoring. IOT ini sangat erat kaitannya dengan security. Karena jika celah ini dimanfaatkan oleh hacker, ini akan sangat berbahaya bahkan dapat mengancam kehidupan manusia.
Agak sedikit lebay tapi betul. Mungkin Anda pernah melihat kasus ini, kasus mobil yang dihack. Yang mobil connected, yang dihack, yang kemudian disetir keluar jalan.
Ini adalah cuplikan ya. Dan untungnya ini tidak dilakukan oleh orang jahat. Untungnya ini ditemukan oleh peneliti dari IOactive yang mendemonstrasikan celah keamanan pada connected cars. Jadi ini sangat berbahaya dan masih banyak contoh-contoh lain yang tentu saja hal ini harus diantisipasi dalam IOT.
Dengan memperhatikan hal-hal semacam ini. Maka kita bisa menyimpulkan ada beberapa hal yang harus kita pikirkan. Yang pertama adalah network security atau keamanan jaringan. Kemudian ada outlier analysis, kita melihat pola yang tidak wajar. Kemudian policy rules, policy rules dari segi device ataupun dari segi infrastruktur secara keseluruhan.
Serta log analysis, yang dapat menambah keamanan dari device IoT itu sendiri. Baik, ini merupakan arsitektur yang secara keseluruhan sudah saya jelaskan. Namun mungkin akan lebih mantap lagi kalau kita lihat contoh dari penerapannya. Kita akan lihat contohnya dari segi intelligent lighting.
Intelligent lighting, saya akan coba untuk zoom satu per satu. Jadi di sini dari segi sensor. Dari segi sensor kita bisa melihat ada daylight sensor. Mungkin sebelumnya ini adalah intelligent lighting, ini adalah lampu jalan. Lampu jalan yang biasanya ada di sebuah rumah.
Di sebuah rumah, di depannya ada lampu jalan. Namun lampu ini masih kepemilikannya si yang punya rumah. Atau biasa mungkin kita sebutnya smart home. Karena ini menggunakan IOT.
Oke, kemudian saya akan lanjutkan. Dari segi sensor kita bisa melihat ada daylight, kemudian ada suara atau keramaian. Serta ada pergerakan orang mungkin di situ. Jadi ada sensor-sensor ini yang nanti kemudian... Akan dikirimkan ke data lake Ke data lake Raw datanya ini akan dikirimkan ke data lake Dan tentu saja ini akan melalui gateway Tentu saja akan melalui gateway Di sini tidak dijelaskan Namun tentu saja akan melalui gateway dan streaming data processing Sebelum masuk ke data lake Kemudian kita akan ke big data warehouse Di sini Kita akan ke big data warehouse Dan di big data warehouse ini akan diproses beberapa info penting Seperti behavior pengguna lampu oleh pengguna rumah, energi yang keluar dari lampu, dan lain sebagainya.
Jadi ada beberapa data yang ini nanti berasal dari sensor. Kemudian data ini nanti bisa dianalisa di sini, seperti kapan biasanya lampu dinyalakan dan dimatikan, penggunaan energinya dalam rentang waktu tertentu, dan hal-hal lain yang mungkin ini disediakan oleh data sensor. Selain data analitik, kita juga bisa memanfaatkan machine learning untuk mempelajari pola penggunaan yang tepat. cepat dan efektif sesuai dengan penghuni rumah.
Untuk kemudian, model machine learningnya akan belajar, dan nantinya akan menyalakan dan mematikan lampu secara otomatis sesuai dengan behavior pengguna. Selain itu, pengguna juga bisa mengontrol lampunya secara manual melalui aplikasi mobile. Jadi selain dari machine learning, misalkan penghuni rumah ingin mengontrol secara manual pun bisa. Yang biasanya akan disediakan di mobile application. Untuk kemudian semuanya akan diterjemahkan atau ditangkap pada kontrol.
Dan kontrol akan menerjemahkan yang nantinya akan dikirimkan kepada aktuator untuk diterjemahkan dalam physical output. Yaitu menyalakan ataupun mematikan lampu. Simpel saja. Demikian juga dalam kontrol application kita juga sebetulnya bisa memberikan rule di sini. Seperti setiap jam tertentu mungkin lampunya secara otomatis akan nyala ataupun mati.
Tidak perlu machine learning yang hebat, namun hanya dengan menggunakan rule saja. Itu bisa juga. Inilah contoh dari penerapan IoT sesuai dengan arsitektur yang telah kita pelajari sebelumnya.
Jika teman-teman tertarik untuk melihat secara langsung tentang pembuatan IoT, saya merekomendasikan playlist dari channel Dwi Arsana ini. Link saya sediakan nanti di deskripsi video ataupun dialog. Kemudian jika teman-teman tertarik untuk mencoba IoT dengan lingkungan yang terintegrasi, Bisa melalui website Y.Leodrin ini.
Ini lengkap dengan tutorialnya yang ada di Youtube. Seperti biasa, nanti link juga akan saya sediakan di deskripsi. Nah, ke depannya, jika teman-teman nanti mungkin sudah bekerja di sebuah perusahaan dan ingin membuat startup mungkin, dan startup itu akan berkaitan dengan IoT, dan teman-teman mungkin tidak mau repot untuk mendevelop semuanya tadi, arsitekturnya dari awal.
Teman-teman bisa menggunakan sebuah platform. Sebuah platform yang tidak perlu repot untuk mendevelop semuanya dari awal. Ini salah satu contoh dari platform IoT adalah Walkabout. Namun di luar Walkabout ini juga banyak pilihannya. Video kali ini akan saya tutup dengan melihat sejauh mana kira-kira penerapan IoT ini di Indonesia.
Kita akan lihat yang pertama di bidang pertanian. Teman-teman sebelumnya bisa melihat contoh di Habibie Garden. HBB Garden yang memanfaatkan IOT untuk memberikan dosis pupuk dan air kepada tanaman secara tepat melalui sensor data temperatur, sensor intensitas cahaya, kelembaban udara, kadar air dalam tanah, dan juga nutrisi tanah.
Kalau misalkan teman-teman tertarik, bisa cek langsung ke website-nya, ada juga videonya di situ. Kemudian ada e-fishery, ini yang di pertemuan sebelumnya juga mungkin teman-teman sudah lihat. Ini seperti yang kalian lihat di sini. Dia menggunakan IoT, e-fishery menggunakan IoT untuk memberikan pangan kepada ikan secara otomatis sehingga berpengaruh terhadap pertumbuhan ikan yang lebih baik. Selain ikan, e-fishery saat ini juga sudah merambah ke udang juga.
Kalian bisa cek website-nya untuk melihat info lebih lanjut. Ada videonya juga di situ. Nah selain dari segi aplikasi, teknologi transmisi datanya juga sudah digarap oleh perusahaan telekomunikasi kebanggaan kita, yaitu Telkomsel.
Telkomsel telah menggarap teknologi yang namanya NB-IoT atau Narrowband IoT. Teknologi ini diklaim sudah diterapkan di beberapa tempat, seperti Smart Grid di PLN. Kemudian E-Fishery, E-Fishery juga ternyata menggunakan teknologinya Telkomsel.
Baik sharing, kemudian... Telkomsel juga memiliki dua lab, dua IoT lab. Nah, apa sih teknologi NB-IoT?
Mungkin saya akan jelaskan sedikit. Teknologi NB-IoT ini memiliki keunggulan yang hemat daya, dan diklaim dayanya ini bisa bertahan sampai 5-10 tahun. Jadi akan sangat efektif untuk kita pasang di daerah-daerah yang rural area, daerah-daerah pedesaan yang mungkin kita akan kerepotan kalau kita harus datang ke situ setiap waktu. Jadi... Karena dayanya yang bertahan sangat lama, ini sangat baik diterapkan.
Selain itu, teknologi ini juga dapat terkoneksi dengan jaringan seluler yang sudah ada. Seperti kita tahu, jaringan telkomsel di mana-mana ada. Jadi akan sangat baik untuk diterapkan. Serta dapat dimanfaatkan juga di lokasi yang sangat tertutup.
Bahkan diklaim bisa di underground atau bawah tanah yang sifat sinyalnya ini kecil. Namun dengan teknologi NB-IoT yang sinyalnya itu penetratif, ini dimungkinkan. Dan narrowband IoT ini juga sangat murah untuk diimplementasikan sehingga cukup scalable untuk diterapkan dalam jumlah yang besar.
Oke, ini yang terakhir penutup. Ada sebuah quotes dari sebuah buku yang ini sudah cukup lama diterbitkan dari tahun 1988. Yaitu, everything that can be automated will be automated. Nah, ini silahkan direnungkan. Demikian, terima kasih telah menonton video ini. Semoga bermanfaat untuk teman-teman semua.