## ITEJ Juli-2020, Volume 5 Nomor 1 Page 51 - 65

## ITEJ
Information Technology Engineering Journals
eISSN : 2548-2157
Url : https://syekhnurjati.ac.id/journal/index.php/itej Email : itej@syekhnurjati.ac.id

## Decision Making in Internet of Things (IoT) : A Systematic Literature Review
*Note: Sub-titles are not captured in ore and should not be used
Hespri Yomeldi School of Electrical Engineering and Informatics Institut Teknologi Bandung
Bandung , Indonesia heszhost@gmail.com
Abstract— Today’s internet technologies support everything that human do. By using integrated technologies the things that connected to internet can provide data. The Internet of Things (IoT) is the new paradigm in  provide the data without human  communicated.  The  IoT  system  support  machine  to  machine  communication  that  can  be  used  to  develop  smart services that can generate a lot of data. This exponential data can support a decision making. The decision making system depend on availability and reliability of data. This study focus to how the Internet of Thing support decision making system. With  a  survey  of  literature  to  understand  the  trends,  models  and  factors  of  decision  making  in  IoT  based  on  previous research.  This  survey  following  step  by  conduct  the  research  question  (RQ),  then  search  and  observation  the  previous research from database journal. Based on reviewing 26 articles, this study conclude that the trends of decision making in IoT are implemented on Manufacturing and Industry, Healthcare, Agriculture and Transportation. Besides that the decision model  that  can  support  by  IoT  used  Fog  Computing,    Fuzzy,  Game  Theoritic,  Clustering  Based  on  Multimodal  Data Correlation,  etc.  Meanwhile  the  decision  making  factors  that  influenced  by  IoT  like  Latency,  data-driven,  security,  data reliability and accurate.  The integrated of model and point of interest on decision making in IoT should be improved.  It will be the opportunities and challenge in IoT to support decision making in future.
Keywords—Internet of Things, data, decision making, trend, model and factor.

## I. I NTRODUCTION
Internet  of  Things  (IoT)  merupakan  paradigma  baru  dalam  penyediaan  data.  IoT  dapat menggantikan peran manusia dalam proses pengumpulan data, pengolahan dan diseminasi data dalam bentuk  visualisasi.  Pada  prinsipnya  IoT  merupakan  kumpulan  sensor  yang  yang  terkoneksi  melalui jaringan  internet  ataupun  intranet  yang  bisa  melakukan  komunikasi  dengan  mesin  atau  server  tanpa melibatkan  campur  tangan  manusia  melalui internet  protocol  (IP)  address yang  masing-masing dimiliki  oleh  perangkat  atau  sistem  tersebut[1].  Dengan  perkembangan  teknologi  saat  ini,  penerapan IoT diberbagai bidang dapat berkembang pesat. Dukungan teknologi komunikasi berupa akses internet yang  semakin  luas  dan  tidak  terbatas  sudah  tidak  menjadi  hambatan  lagi.  Internet  of  Things  muncul seiring  kemudahan  komunikasi  dan  sinkronisasi  antar  sensor  dengan  menggunakan  jaringan  nirkabel ( wireless )[2].
Penerapan IoT pada saat sekarang ini dapat dijumpai pada bidang  industri manufaktur, kesehatan, pertanian dan transportasi[3].   Masing-masing bidang  memanfaatkan  IoT dengan  berbagai penerapan yang  pada  hakikatnya  meningkatkan  layanan  dan  membantu  mempermudah  dalam  pengambilan keputusan.  Meskipun IoT dapat diterapkan diberbagai bidang, diperlukan analisis secara komprehensif terhadap  kondisi  dan  aspek-aspek  tertentu  pada  bidang  tersebut  sehingga  implementasi  IoT  tidak membuat  pekerjaan  menjadi  lebih  rumit.  Pada  makalah  ini  akan  dibahas  kondisi  dan  aspek  apa  aja yang dapat diterapkan teknologi Internet of  Things .
Pada  tahapan  pengambilan  keputusan,  data  yang  dihasilkan  oleh  perangkat  IoT  harus  diolah menjadi informasi yang berguna. Berbagai macam  metode dalam analisis data dapat diterapkan untuk mendukung  pengambilan  keputusan.  Secara  hierarki  terdapat  beberapa  proses  bagaimana  data  dapat mendukung pengambilan keputusan yang biasa disebut data analitical. Data analitical menggambarkan bagaimana  data  kemudian  diolah  menjadi  informasi,  kemudian  diperoleh  suatu  pengetahuan, berdasarkan  pengetahuan  tersebut  dibuat  suatu  kebijakan  sehingga  diperolah  keputusan  yang  tepat yang  membentuk decision  support  system [6].  Pendekatan  kolaboratif  dan  adaptif  untuk mengidentifikasi permasalahan sangat membantu dalam pengelolaan pengambilan keputusan[4].
Beberapa metode yang dapat mendukung dalam  pengambilan keputusan pada IoT adalah Cognitif Internet  of  Things , Game  Theoritic , Machine  Learning dan Artificial Intelligence .  Penerapan  metode tergantung  pada  kebutuhan  dan  permasalahan.  Setiap  metode  memiliki  karakteristik-karakteristik tertentu  sehingga  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing.  Pada  makalah  ini  juga  akan membahas bagaimana penerapan metode decision making pada IoT.
Peran  IoT  dalam  pengambilan  keputusan  sangat  penting,  akan  tetapi  banyak  faktor  yang  dapat mempengaruhi  proses  pengambilan  keputusan  yang  melibatkan  teknologi  IoT.  Ketepatan  dalam pengambilan  keputusan  merupakan  salah  satu  aspek  prioritas  untuk  mengukur  kehandalan  teknologi IoT[5]. Oleh  karena  diperlukan pembahasan terhadap faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pengambilan keputusan pada IoT.
Makalah ini terdiri dari 4 bagian, bagian pertama merupakan pengantar, bagian kedua menjelaskan metodologi penelitian dalam makalah ini yaitu dengan menerapkan sistematik literature review , bagian ketiga  membahas hasil survei atau  review,  yaitu bagaimana trend implemtasi decision  making dalam IoT, peluang  dan tantangan kedepan dan bagian terakhir merupakan kesimpulan penelitian ini.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Sistematic Literature Review
Sistematic  Literature  Review(SLR) merupakan  salah  satu  metode  dalam  melakukan  overview penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  saling  terkait.  SLR  merupakan  salah  satu  metode  standar sehingga  proses  penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  kembali  oleh  orang  lain  dengan  hasil  yang hampir sama. SLR merupakan penelitian sekunder untuk memetakan, identifikasi, evaluasi, konsolidasi dan mengumpulkan  informasi dari  hasil studi utama yang terkait dengan topik penelitian[7].
SLR  sebagai  bagian  dari  proses  survei  terhadap  topik  penelitian  berdasarkan  keyword  yang diinginkan,  dengan  object  surveinya  merupakan  hasil  penelitian  yang  telah  publish  di  jurnal  online. Proses  sistematik  ini  akan  menghasilkan  gap  penelitian  yang  dapat  menjadi  peluang  dan  tantangan untuk  penelitian  selanjutnya.  Pada  makalah  ini  fokus  survei  terkait  decision  making  pada Internet  of Things .
Tujuan  utama  dari  studi  literature  ini  adalah  untuk  melihat  trend  dalam  implementasi  IoT  untuk mendukung pengambilan keputusan, model atau metode pengambilan keputusan pada IoT dan faktor- faktor  yang  mempengaruhi  pengambilan  keputusan.  Untuk  memperoleh  hasil  survei  yang komprehensif  dilakukan  penelitian  ini  menggunakan  hasil  riset  yang  terbit  di  beberapa  jurnal international  yang    populer  seperti  IEEE  Xplorer,  ACM,  Springerlink,  Sciendirect  dan  Scopus  yang dibatasi dari tahun 2011 – 2018.
SLR terdiri dari beberapa tahapan yaitu menentukan pertanyaan penelitian atau Research Question (RQ), kemudian memilih penelitian yang sesuai, melakukan pengumpulan data terkait penelitian sesuai
makalah  yang  ditelaah,  melakukan  analisis  dan  mendeskripsikan  hasil  penemuan.  Dengan  demikian pada  prinsipnya  SLR  bertujuan  untuk  menjawab RQ terkait topik penelitian dengan cara identifikasi, evaluasi dan analisis hasil riset terdahulu.

## B. Research Question
Penentuan pertanyaan penelitian atau Research Question (RQ) dapat dilakukan dengan melakukan overview  awal  terkait  topik  penelitian.  Tujuan  penentuan  RQ  adalah  untuk  menjaga  fokus  dan  arah penelitian,  sehingga  pengumpulan  referensi  dan  data  terkait  penelitian  bisa  teratur  dan  lebih  mudah. Selain  itu  penting  nya  analisa  awal  untuk  menentukan  RQ  adalah  mempertajam  kata  kunci  dalam pencarian riset sebelumnya.
Berikut RQ pada penelitian ini, disajikan dalam tabel 1.
Tabel I. Research Question
ID Research Question Motivation RQ1 Apa saja trend penerapan IoT untuk mendukung pengambilan keputusan ? Identifikasi penerapan IoT pada berbagai bidang yang mendukung pengambilan keputusan RQ 2 Apa saja model/teknik yang dapat mendukung pengambilan keputusan pada teknologi IoT ? Identifikasi model/teknik yang terkait data analitikal yang mendukung proses pengambilan keputusan pada IoT RQ3 Apa saja faktor-faktor atau kriteria yang mempengaruhi proses pengambilan keputusan pada IoT ? Identifikasi faktor yang dapat mempengaruhi proes pengambilan keputusan pada IoT

## C. Hasil Pencarian
Proses  pencarian  makalah  pada  database  jurnal  international  populer  dilakukan  dari  tanggal  12 Maret  sampai  6  April.  Makalah  yang  terkait  dengan  penelitian  diperoleh  dengan  menggunakan  kata kunci  (“ Decision  Making ”  or  “ Decision-Making ”)  and    (“ Internet  of  Things ”  or  “ IoT ”).  Berikut hasil pencarian yang terkait topic penelitian, disajikan dalam  tabel 2.
Tabel II Hasil Pencarian Terkait Penelitian Index Database Jurnal Jumlah Literatur 1 IEEE Explorer 654 2 Sciendirect 384 3 Springerlink 1427 4 ACM Digital Library 43 5 Scopus 585 Total 3093
Pada  tahapan  pencarian  makalah  yang  terkait  sebagai  sumber  data  dilakukan  filterisasi menggunakan inclusion  dan  exclusion  criteria. Kriteria-kriteria  ini  bertujuan  untuk  mempermudah penggalian informasi dari makalah yang ditemukan. Adanya pembatasan berdasarkan kriteria khusus, dapat  mempertajam  proses  penelitian.  Hal  ini  juga  bertujuan  meningkatkan  efiesinsi  waktu  dalam tahapan analisis. Tabel 3 menyajikan inclusion dan exclusion criteria.
Tabel III Inclusion dan Exclusion Criteria.
Criteria Inclusion Criteria  I1 – Makalah penelitian yang berhubungan dengan trend, model dan faktor decision making dalam IoT  I2 -  Makalah berbahasa Inggris
 I3 – Makalah dengan akses Full-
text  I4 – Makalah publish 2011 – 2019 Exclusion Criteria  E1 – Makalah penelitian yang sama dari database jurnal yang berbeda
 E1 -  Hasil penelitian dalam
bentuk buku, white paper,
publikasi, conference review
 E3 – Makalah yang tidak berhubungan dengan decision
Making in IoT  E4 – Makalah survei atau
systematic review yang berkaitan dengan IoT dan Decision Making
Berdasarkan inklusi dan eklusi kriteria dapat di perolah jumlah makalah yang akan direview. Dari total  3.039 hasil pencarian yang berdasarkan  topik yang berkaitan dengan pengambilan keputusan dan Internet of Things, difilter berdasarkan judul dan metadata yang menghasilkan 724 makalah. Kemudian dipilih sebanyak  81 makalah yang full access dan tidak duplikasi. Hasil review abstrak diperoleh 56 makalah terkait, kemudian  sebanyak 26 artikel yang direview secara lengkap. Gambar 1 menjelaskan hasil  setiap  tahapan  pencarian  dan  penyaringan  makalah  penelitian  yang  akan  dijadikan  sumber  data dan informasi survei.
Pembatasan  makalah  yang  akan  di  eksplorasi,  dengan  menerapkan  kriteria  khusus  (inklusi  dan eklusi), bertujuan untuk mendapatkan jumlah informasi yang berkaitan dengan topik penelitian. Hasil pencarian  yang  masih  bersifat  sementara  dapat  ditambahkan  kembali  apabila  setelah  penyaringan masih  terdapat  beberapa  sumber  yang  tidak  signifikan  berhubungan  dengan  topik  permasalahan  dan pertanyaan penelitian.
Pada  tahapan  terakhir  berupa  final  studi,  artikel  yang  diperoleh  sebanyak  26,  secara  keseluruhan pembahasan dalam setiap makalah ditelaah dan dilakukan analisis. Hasil analisis kemudian di petakan untuk menjawab setiap pertanyaan penelitian.
Pada  tahapan  sistematik  review  dapat  diberikan  filter  tambahan  untuk  meningkatkan  hasil  studi yaitu  berdasarkan  indek  jurnal  yang  diterbitkan.  Indeks  jurnal  menunjukan  reputasi  dari  hasil penelitian. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan kepuasan dan kepercayaan terhadap penelitaian yang dilakukan. Jurnal yang bereputasi telah melewati review oleh para ahli dibidangnya masing-masing.
Berikut disajikan indeks makalah final studi pada tabel 4.
Tabel III Inclusion dan Exclusion Criteria.
Nomor Indeks Publikasi Jumlah Literatur 1 Periodik Jurnal Q1 10 2 Periodik Jurnal Q2 6 3 Periodik Jurnal Q3 4 4 Periodik Jurnal Q4 1 5 Proceeding 5 Total 26
E1 & E2 724 Pencarian Jurnal Database IEEE, ACM, SCOPUS, Springerling,
Sciendiret Full Access I3 81 Abstrak Observasi
56
Final Studi I1 26 Artikel
Gambar 1. Proses Pencarian dan Filter dengan Kriteria Khusus

## D. Related Work
Bagian  ini  memaparkan  beberapa  penjelasan  dari  penelitian  Internet  of  Things  untuk  mendukung pengambilan keputusan.
Zhang  dan  Peng[8]  membahas  bagaimana  merancang  framework  pengambilan  keputusan  yang diterapkan pada teknologi IoT. Framework dirancang berdasarkan kualitas layanan pada IoT.
Gambar 2. Decision Making Service Framework (Modified [8])
Penerapan Framework bertujuan untuk mempermudah evaluasi pada pelaksaan pengambilan keputusan yang  di  dukung  oleh  teknologi  Internet  of  Things.  Keberadaan  infrastruktur  menjadi  pembahasan utama dalam perancangan framework ini.
Chen[9]  memaparkan  bahwa  untuk  mengintegrasikan  teknologi  informasi  dan  IoT  diperlukan sebuah intelligent integrated service platform. Platform ini dirancang untuk menghasilkan informasi secara  langsung  berdasarkan  data  yang  dikumpulkan  oleh  sensor  IoT.  Platform  ini  memungkina pengambilan keputusan  secara langsung dan lebih mudah. Penerapan platform ini mampu mengatasi permasalahan waktu dalam pengambilan keputusan, selain itu kendala jumlah data yang banyak dapat teratasi.
Wu,dkk[10]  memberikan  hasil  penelitian  bahwa  diperlukan  teknologi  Cognitif  Internet  of  Things (CIoT)  yang  menerapkan  cara  berpikir  manusia.teknologi  ini  merupakan  paradigm  baru  untuk memberikan  suatu  objek  kemampuan  untuk learn,  think dan understanding. Rancangan  teknologi CIoT  dapat  meningkatkan  performa  perangkat  atau  device  IoT  sehingga  meningkatkan  keakuratan pengambilan keputusan.

## III. HASIL PENELITIAN
Internet  of  Things  dengan  penerapan  jaringan  yang  sangat  heterogen  dengan  berbagai  jenis objek[11]  memberikan  peluang  dan  tantangan  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Segala  sesuatu yang  terkoneksi  dengan  internet  dapat  memberikan  data  yang  tak  terhingga  sehinggga  dapat dimanfaatkan  untuk  memperoleh  informasi  tertentu.  Kemudahan  akses  menjadi  perbedaan  sehingga dengan beragam perangkat yang terhubung dengan objek, data yang dihasilkan tetap dapat digunakan. Dengan jumlah objek yang sangat bervariasi diperlukan sistem pengelolaan perangkat dan aktifitasnya sehingga  sistem  IoT  dapat  berjalan  dengan  efisien[12]. Service-oriented  Workflows  Management (WfMS) merupakan salah satu alat yang dapat digunakan  dalam pengelolaan sistem  IoT yang dapat mendukung proses pengambilan Keputusan[12].
IoT Device Perferomance Resource State User Feedback Service Decision Making Controller with Qos Model User Request Optimal Service IoT Global Structure
Pada prinsip teknologi IoT merupakan multi-agen sistem yang memfasilitasi interaksi antara mesin tanpa  campur  tangan  manusia[13].  Multi-agen  menghubungkan  antara  objek,  lingkungan  observasi dan sistem untuk menghasilkan data dan informasi yang dapat mendukung pengambilan keputusan.
Dukungan  teknologi  dalam  pengembangan  IoT  semakin  mempermudah  penerapannya  dalam meningkatkan  kualitas  layanan.  Pendekatan  kualitas  layanan    dalam  pengembangan  IoT[8], menjadikan  efektifitas  dan  efisiensi  semaking  tinggi,  hal    ini  dikarenakan  orientasi  IoT  yang dikembangkan disesuikan dengan area pengembangan sehingga kebutuhan sistem menyesuaikan area IoT.

## A. Tren Utama Penerapan IoT untuk Decision Making
Tren utama dalam penerapan IoT yang mendukung pengambilan keputusan dapat dilihat dari tabel 4.
Tabel IV Tren Utama IoT untuk Decision Making. No IoT Environmet Jumlah Literatur 1 Kesehatan [6][12][15][18][19][20] 2 Pertanian [5][14] 3 Transportation [10][17][20][26] 4 Manufacturing dan Industri [9][13][20][21][23] 5 Smart Home [2][8][19]
Dari  tabel  diatas  dapat  diperoleh  informasi  bahwa  penerapan  IoT  untuk  mendukung  pengambilan keputusan dapat diterapkan  di berbagai bidang.  Berdasarkan  hasil  penelitian  bidang  kesehatan paling banyak menerapkan teknologi IoT , kemudian diikuti sektor manufaktur dan industri. Sektor pertanian menjadi  domain  yang  menarik  untuk  implementasi  IoT  .  Sementara  transportasi  dan  smarthome menjadi komponen penting dalam pengembangan smart city, dimana beragam teknologi diintegrasikan termasuk IoT untuk meningkatkan pelayanan terhadap individu atau pemerintah.
Penerapan  IoT pada bidang  kesehatan sebagain  besar terfokus pada  kesehatan  personal, bertujuan untuk membantu pengambilan keputusan. Identikasi secara realtime kondisi kesehatan individu, update laporan. IoT juga dapat memberikan prediksi penyakit[6], pada pasien seperti cancer, dll.
Pada  bidang  pertanian  IoT  berperan  dalam  mengidentifikasi  kualitas  tanaman  dan  lahan  untuk meningkatkan  produktifitas  hasil  pertanian[5].  Sensor  IoT  dapat  memetakan  biogeografi  terhadap faktor-faktor lingkungan yang mendukung lingkungan pertanian[14].
Bidang  Manufaktur  dan  Industri  menerapkan  IoT  untuk  kontrol  peralatan  dan  suplai  logistik[13]. Sektor  industri  dan  manufaktur  memanfaatkan  IoT  untuk  pengambilan  keputusan  pada  rantai produksi[23].  Industri  dan  manufaktor  melakukan  integrasi  IoT  untuk  pada  sistem  control  produksi untuk memudahkan pengambilan keputusan terkait produksi dan tenaga kerja.
Dukungan  IoT  pada smartcity dapat  terlihat  pada  bidang  transportasi  dan  smarthome.  Idealnya pendekatan  IoT    untuk  mempermudah  aktifitas  masyarakat.  Permasalahan  transportasi  dapat diminimalisir  dengen  penerapan  IoT  diantaranya  untuk  pengelolaan  parker  dan  deteksi  kendaraan jumlah  kendaraan.[26].  Pengaturan  untuk  lampu  lalu  lintas  di  perkotaan  dapat  menerapkan  IoT[17], adanya  sistem  ini  dapat  mengurangi  tingkat  kemacetan.  Komponen  smartcity  yang  penting  yaitu smarthome. Teknologi smarthome telah melukan transformasi dengan pendekatan teknologi IoT. Salah satu penerapannya yaitu identifikasi objek visual yang dapat diterapkan pada lingkungan rumah[19].
Gambar 3. Mapping IoT Global Environtment Terhadap Motivasi Pengambilan Keputusan
Berdasarkan  gambar  3  diatas  IoT  sangat  mendukung  pengambilan  keputusan  diberbagai  bidang. Implementasi  IoT  diberbagai  bidang  bertujuan  untuk  mempermudah  dalam  pengambilan  data  dan informasi. Data dan informasi berperan penting dalam proses pengambilan keputusan.

## B. Model Decision Making pada IoT
Sistem  IoT  terdiri  perangkat  sensor  yang  mampu  mengcapture  data.  Data  tersebut  ada  yang tersimpan dalam sensor ada yang langsung terkoneksi dengan internet untuk di kirim ke server. Data yang dikumpulkan digunkan untuk pengambilan keputusan setelah diolah menjadi informasi.
Dukungan teknologi memungkin IoT dapat melakukan analisa data secara mandiri dan manyajikan informasi  secara  akurat.  Proses  penyajian  informasi  ini  membutuhkan  metode  analitik  yang mendukung pengambilan keputusan. Beberapa motede ini akan membentuk suatu model pengambilan keputusan yang dapat diterapkan pada Internet of Things.
Berikut model decision making pada IoT disajikan pada table 5.
Tabel V Model Decision Making pada IoT No Model Decision Making Jumlah Literatur 1 Intelligent Decision Making [4][8][10][13][16][20][24] 2 Fuzzy Decision Making [9][14][23] 3 Proaktif Decision Making [5] 4 Real-time Decision Making [1][17][18][19][25] 5 Markov Decision Making [3][11][12]
Intelligent  Decision  Making adalah  model  atau  teknik  pengambilan  keputusan  dimana  sistem mampu  mentransformasikan  konten  data  menjadi  informasi  yang  bermakna,  mengklasifikasikan  dan menerapkannya[8].  Model  ini  memberikan  analisis  terhadap  pada  pada  IoT  sehingga  tahapan pengambilan  keputusan  menjadi lebih  cepat dan tepat.  Model  pengambilan  keputusan  seperti banyak diterapkan  dalam  IoT  karena  beriorentasi  pada  analisis  data  secara  mandiri.  Modelnya  juga  tepat diterapkan dengan data berskala besar.
Fuzzy  Decision  Making merupakan  model  yang  pioneer  dalam  pengambilan  keputusan  dengan variasi  data  yang  besar.  Teori  fuzzy  mengedepankan  ketidakpastian  dan  ketidakjelasan  variabel- variabel  informasi[23].  Metode  fuzzy  sangat  cocok  diterapkan  pada  optimalisasi  pengambilan keputusan  dengan  varibel  berpengaruh  yang  cukup  besar.  Salah  satu  penerapan  nya  yaitu  pada optimalisasi strategi rantai barang.
Proaktif Decision Making menjadi tren masa kini dan masa depan yang merupakan pengambangan tingkat lanjut dari Intelligent Decision Making. Model pengambilan keputusan ini melakukan analisas data,  kemudian  melakuan  prediksi  dari  data  analisis.  Hasil  prediksi  dan  analisis  menjadi  report  yang akan membantu pengambilan keputusan, setiap hasil prediksi dan analisis dilaporkan secara langsung melalui  notifikasi  dengan  akses  internet[5].    Metode  ini  menggunakan  prinsip  “  Detect-  Predict- Decide-Act”. Untuk saat sekarang ini prinsip “Act” atau aksi berupa notifikasi sangat bermanfaat dan memungkinan  dengan  dukungan  akses  internet  yang  sangat  luas.  Model  seperti  ini  sangat  cocok diterapkan untuk melakukan pencegahan dini, atau sebagai early warning system pada berbagai bidang.
Real-time Decision Making telah diterapka  pada IoT untuk memperoleh informasi terkini. Model ini  menghasilkan  output  visualisasi  dan  management  data,  informasi,  pengetahuan  dan  keputusan[1]. Penyajian  data  dan  informasi  dari  sensor  dapat  diperoleh  secara  cepat  dan  bahkan  langsung,  seperti pada  personal  health  care  sensor.  Prinsip  pada  model  ini  adalah  “sensing,  processing,  reacting, learning”[1].  Tahapan  pengambilan  keputusan  yaitu  pada  proses  “reacting”.  Model  ini  menerapkan “Artificial Intelligent” pada tahapan “learning”.  Penerapan real-time  Decision Making salah  satunya menggunakan Game Theoritic Algorithm pada kontrol lampu lalulintas.[17].
Markov Decision Making memiliki kesamaan dengan fuzzy, model ini diterapkan dengan random dan dinamis variabel[11], yang memiliki korelasi terhadap informasi yang dicari. Model ini juga dapat diterapkan untuk  dengan variabel analisis yang dapat berubah tetapi significant mempengaruhi hasil.
Sensor  IoT  dapat  menyediakan  data  yang  fleksibel  secara  simultan.  Model  ini  sangat  cocok  pada penerapan IoT dengan environment luas dengan objek pengamatan yang banyak dan bervariasi. Salah satu penerapannya yaitu peningkatan deep learning resource IoT[3].
Dari berbagai model pengambilan keputusan yang dapat diterapkan pada IoT, proses data analitik menjadi  bagian  penting.  Sementara  itu  penyajian  data  dan  informasi  secara  realtime  merupakan persyaratan utama untuk meningkatkan kualitas layanan IoT.
Gambar 3. Real-time decision informatics [1]
Gambar  3  menjelaskan  penentuan  pengambilan  keputusan  berdasarkan  perspektif engineering . Sebuah  data  yang  diterima  sensor,  dikumpulkan,  digabungkan  (homogen  dan  heterogen),  dilakukan pengolahan  dan  analisis  untuk  memperoleh  informasi  yang  diperlukan,  kemudian  reaksi  diperlukan untuk mempengaruhi keputusan yang diinformasikan (pengambilan keputusan), berdasarkan keputusan yang  diambil  diperoleh  pengetahuan  yang  digunakan  untuk  dipelajari,  sehingga  dapat  menghasilkan keputusan yang lebih baik di masa mendatang.
Sensor Data Processing Real-time Analisis
Reacting Real-time Decision Making Learning Sistem Feedback Engineering
Tabel VI. Klasifikasi Model Decisioan Making (DM) pada IoT dan Informasi Terkait
Model DM Methode/Alghoritm Kelebihan New Finding Intelligent Decision Making
Fuzzy Decision Making Proactive Decision Making
Real-time Decision Making
Markov Decision Making - Service Oriented Approach [4]
- An alytical Hierarchy Process  [8]
- Cognitive internet of things [10] - Intelligent Multi-agent Sistem (Artificial Intellignence) [13]
- Device Clustering Algorithm [20]
- Distributed Consensus Algorithm [16]
- F uzzy cognitive maps (FCM) [9]
- Arima Prediction Model [5]
- Computational  Offloading  Algorihtm [19]
- Game Theroritic[17]
- Markov Decision Proces [11]
- Adaptif case management - kolaborasi - Evaluasi hasil - QoS Model - Human cognitive paradigm - High-level intelligent
- Semantic analize - Distributed envi - Heterogeneous envi
- Data transmission improve
- Minimize multi parameter IoT
- Multiple maps,loops, cycle
- Prediktif analisis
- Visual data processing - Image processing - Apply different model - Realtime
- Dinamis Variabel Analisis
- Arsitektur DM – SOA
- Framework DM – QoS
- Knowledge assisted learning
- Distributed reputation model
- Korelasi multimodal data dan device
- Service-oriented IoT
- Critical factor bisnis operasi pada IoT
- Framework Proaktive with Notifikasi
- Visual IoT-based - Low –latency - Smart traffic light with priority & non priority
- Adaptif security framework on IoT
Tabel 6 menunjukan klasifikasi model pengambilan keputusan pada IoT berdasarkan algoritma dan metode  yang  digunakan.  Pada  tabel  dapat  terlihat  bahwa  pendekatan  kasus  dan  kebutuhan  informasi menjadi  dasar  utama  dalam  pemilihan  algoritma.  Pada  tabel  diatas  terlihat  dengan  jelas  beberapa kelebihan  dari  setiap  metode  yang  digunakan.  Implementasi  metode  menghasilkan temuan  baru  pada proses pengambilan keputusan dengan teknologi IoT. Temuan-temuan terbaru ini merupakan peluang untuk diterapkan pada masa mendatang dengan meningkatkan atau menggabungkan beberapa temuan. Tujuan  utama  dari  penelitian  diatas  adalah  bagaimana  meningkatkan  peran  IoT  dalam  mendukung proses pengambilan keputusan.
Gambar 5 merupakan desain framework Decision Making in IoT berdasarkan hasil identifikasi dan analisis  model  decision  making  yang  diterapkan  pada  beberapa  IoT  environment.  Pada  framework diatas  ditekankan  proses  data  analitical  dapat  di  bagi  menjadi  2  bagian  yaitu  menggunakan Machine Learning ataupun Artificail  Intelligence .  Peneparan  2  metode  diatas  diharapkan  mampu  meningkat kualitas informasi yang dihasilkan sehingga keputusan yang diambil lebih tepat dan sesuai kebutuhan. Dengan  adanya  proses  data  analitical  sistem  IoT  kedepannya  dapat  memberikan  melakukan pengambilan  keputusan secara  otomatis  yang berasal dari pembelajaran terhadap  informasi-informasi yang telah diolah menjadi pengetahuan.

## C. Faktor yang mempengaruhi Decision Making pada IoT
Untuk  mendapatkan  keputusan  yang  tepat  dari  suatu  informasi,  harus  dipastikan  bahwa  informasi yang diterima valid dan benar. Dengan beragamnya data yang dihasilkan dengan jumlah sensor yang banyak pada sistem IoT[11], banyak faktor yang dapat mempengaruhi proses pengambilan keputusan. Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pengambilan  keputusan  pada  IoT  dapat  berasal  dari  IoT environment , device dan sistem IoT sendiri.
Gambar 4. Framework Decision Making in IoT
Berikut faktor-faktor yang mempengaruhi pengembilan keputusan pada IoT, disajikan pada table 7.
Tabel VI. Faktor –faktor yang Mempengaruhi DM-IoT
Index Faktor Deskripsi L Latency Merupakan waktu yang diperlukan unuk transmisi/pengiriman data/informasi DD Data-driven Merupakan pengambilan data pada device atau perangkat IoT S Security Tingkatkan keamanan kepercayaan terhadap data pada IoT RA Reliabity dan Accurate Tingkat keberlangsungan data yang kontinious dan keakuratan data
Faktor-faktor  diatas  merupakan  faktor  yang  berpengaruh  signifikan  pada  proses  pengambilan keputusan yang menerapkan teknologi IoT. Significant mempengaruhi keputusan yang dihasilkan dan memeliki peluang jika dibiarkan akan diperoleh keputusan yang salah.
Tabel VII. Main-Context Faktor-Faktor pada DM  - IoT
Factor Main Context Literature L  Time Lack  Real-time [1][5][6][13][17][18][19][22][25] DD  Scalable/Large  Heterogen [2][12][13][14][16][20][21][24] S  Security  Missing Value [3][11][23] RA  Suistanable  Data Analitic
 Connectivity
[5][6][9][10][16][23][26]
Beberapa konteks utama yang mempengaruhi pengambilan keputusan pada IoT yaitu faktor Latency yang  memiliki  time  lack  terhadapa  transmisi  data  dan real-time informasi.  Kedua  hal  ini  berperan signifikan  pada  pengambilan  keputusan.  Permasalahan  waktu  merupakan  komponen  penting  dalam decision making[26].  Yang kedua adalah Data-driven faktor yang terdiri dari jumlah data yang besar ( scalable )  dan  keheterogen  data  dan  objek  obsevasi.  Data  dengan  skala  besar  dibutuhkan  metode khusus  agar  pengiriman  data  dapat  diproses  lebih  cepat.  Penerapan  algoritma  sangat  penting  untuk mengatasi masalah ini[21].
Selanjutnya  terdapat  faktor security yang  terdiri security dan missing value pada  data.  Keamanan data  yang  dihasilkan  sangat  penting  untuk  menghasilkan  keputusan  yang  tepat  sama  halnya  dengan missing  value yang sangat mungkin terjadi dengan jumlah sensor  yang cukup  banyak pada teknologi IoT sangat rentan dengan kehilangan data[3][11].
Faktor  selanjunya  adalah  reliabiliti  dan  akurasi,  dua  hal  ini  sangat  dominan  pada  teknologi  IoT, fungsi  utama  sensor  adalah  menyediakan  data  secara  terus  menerus  baik  real-time  maupun  periodik. Keberlangsungan  penyediaan  data  memiliki  peran  vital  pada  pengambilan  keputusan  IoT[10].  Proses data  analitik  juga  menjadi  komponen  penting  untuk  menghasilkan  informasi  yang  akurat,  penerapan berbagai  algoritma  mampu  mempermudah  proses  analisis,  sehingga  menghasil  keputusan  yang tepat[23][26].
Beberapa  teknologi  dapat  digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan  yang  muncul  karena  faktor- faktor yang mempengaruhi pengambilan keputusan pada IoT. Berikut teknologi yang dapat digunakan.
The  Cloud  Computing adalah  teknologi  layanan  yang  tersedia  di  Internet  dengan  hardware    dan software  yang  terpusat  untuk  memberikan  layanan  tersebut[15].  Teknologi  ini  mampu  mengatasi permasalahan penyajian data secara realtime dan pengolahan data dalam skala besar. Teknologi cloud computing saat ini dikembang pada mobile cloud computing.
The  Fog  Computing  Paradigm merupakan  teknologi  yang  muncul  untuk  memfasilitasi  IoT, teknologi ini bertujuan memfasilitasi layanan cloud terhadap komponen “ things ” pada IoT yaitu sensor, embed sistem dan smartphone dan kendaraan bermotor[15]. Teknologi ini mampu mengurangi latency transmisi data pada perangkat IoT sehingga mampu menyajikan informasi lebih cepat.
The  Edge  Computing merupakan  teknologi  untuk  pengiriman  data  yang  beragam  dengan  skala besar  dengan  penerapan  per  unit  waktu  dari  aplikasi  atau  sensor  yang  berbeda[3].  Edge  Computing mampu menyediakan analisis data secara real-time, rendah biaya operational, data skalabilitas tinggi, mengurangi  latensi  dan  meningkatkan  kualitas  layanan[22].    Pengembangan  kedepan  teknologi  ini adalah mobile edge computing.
Mobile  Edge  Computing dapat  diterapkan  pada  visual  based-IoT  untuk  mengurangi  latency  data visual. Penerapan ini menggunakan pendekatan offloading computational [19].
Dari  beberapa  teknologi  diatas  secara  umum  penerapannya  bertujuan  untuk  mengatasi permasalahan  data  heteregen  dalam  skala  besar  yang  mempengaruhi  latency  pada  pengumpulan  dan transmisi,  dan  proses  data-driven.  Sementara  itu  untuk  akurasi  analisis  data  dan  permasalahan[27] keamanan  data  diperlukan  penerapan  Artificial  Inteligent  dan  Machine  Learning,  baik  untuk optimalisasi  fungsi  device  dan  server  maupun  dalam  analitical  data.  Dengan  demikian  diperlukan integrasi teknologi sehingga IoT sistem dapat mendukung proses pengambilan keputusan.

## IV. KESIMPULAN
Pada penelitian diidentifikasi, evaluasi dan analisis pengambilan keputusan pada Internet of Things. Penelitian  ini  menggunakan  metode  sistematik  literature  review  dengan  melakukan  pencarian  pada beberapa database jurnal populer.
Berdasarkan  hasil  review  diperoleh  kesimpulan  bahwa  trend  utama  penerapan  IoT  untuk mendukung pengambilan keputusan yaitu pada sektor kesehatan, manufaktur dan industri, transportasi, pertanian  dan smarthome .  Sektor  kesehatan  merupakan  yang  paling  banyak  penerapannya,  terutama terkait personal healthcare .
Sementara itu  model  Decision Making  yang  diterapkan  pada  IoT cukup beragam  yaitu Intelligent Decision  Making  ,Fuzzy  Decision  Making,  Proactive  Decision  Making,  Real-time  Decision  Making, Markov  Decision  Making. Penerapan  model  paling  banyak  yaitu Intelligent  Decision  Making, sementara  model  yang  berkembang  saat  ini  adalah Proactive  dan  Real-time  Decision  Making yang merupakan pengembanga tingkat lanjut dari intelligent decision making model.
Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pengambilan  keputusan  pada  IoT  yaitu Latency,  Data-driven, Security  Reliabity  dan  Akuracy .  Faktor-faktor  ini  cukup  significant  dalam  mempengaruhi  keputusan yang diambil pada IoT.
Untuk  mengatasi  permasalah  yang  muncul  dari  faktor-faktor  yang  berpengaruh  diatas  dapat diterapkan  teknologi distributed  computing  (cloud,  edge,  fog) yang  diintegrasikan  dengan  penerapan Artificial Intelligent dan Machine Learning untuk  proses  analitikal  data  maupun  optimalisasi  device IoT.
Dengan  demikian  penggambaran  trend,model  dan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pengambilan keputusan  pada  IoT  diatas  dapat  memberikan  peluang  dan  tantangan  baru  dalam  pengembangan Decision Making pada Internet of Things kedepannya.

## R EFERENCES
[1] J.  M. Tien,  “Internet  of Things,  Real-Time  Decision  Making,  and  Artificial  Intelligence,”  Ann. Data Sci., vol. 4, no. 2, pp. 149–178, 2017.
[2] T.  R.  Bennett,  N.  Gans,  and  R.  Jafari,  “Data-Driven  Synchronization  for  Internet-of-Things Systems,” ACM Trans. Embed. Comput. Syst., vol. 16, no. 3, pp. 1–24, 2017.
[3] Y.  Wei,  F.  R.  Yu,  M.  Song,  and  Z.  Han,  “Joint  Optimization  of  Caching,  Computing,  and  Radio Resources  for  Fog-Enabled  IoT  Using  Natural  Actor-Critic  Deep  Reinforcement  Learning,” IEEE Internet Things J. , vol. PP, no. c, p. 1, 2018.
[4] A. Zimmermann et al. , “Intelligent Decision Technologies 2016,” vol. 57, pp. 27–37, 2016.
[5] U. J. L. dos Santos, G. Pessin, C. A. da Costa, and R. da Rosa Righi, “AgriPrediction: A proactive internet of things model to anticipate problems and improve production in agricultural crops,” Comput. Electron. Agric. , no. November 2017, pp. 1–12, 2018.
[6] A. Masood et  al. , “Computer-Assisted Decision Support System in Pulmonary Cancer  detection and  stage  classification  on  CT  images,” J.  Biomed.  Inform. ,  vol.  79,  no.  January,  pp.  117–128, 2018.
[7] A. Dresch, D. P. Lacerda, and J. A. V. Antunes, Design science research: A method for science and technology advancement. 2015.
[8] Q. Zhang and D. W. Peng, “Intelligent decision-making service framework based on QoS model in the  internet  of  things,” Proc.  -  11th  Int.  Symp.  Distrib.  Comput.  Appl.  to  Business,  Eng.  Sci. DCABES 2012 , pp. 103–107, 2012.
[9] R.  Y.  Chen,  “Intelligent  service-integrated  platform  based  on  IOT  technology  using  FCM  and FQFD method,” 2013 IEEE 6th Int. Conf. Adv. Infocomm Technol. ICAIT 2013 , no. i, pp. 151–152, 2013.
[10] Q. Wu et al. , “Cognitive internet of things: A new paradigm beyond connection,” IEEE Internet Things J. , vol. 1, no. 2, pp. 129–143, 2014.
[11] T.  Friedrich,  J.  He,  T.  Jansen,  and  A.  Moraglio,  “MDPAS:  Markov  Decision  Process  Based Adaptive Security for Sensors in Internet of Things,” Theor. Comput. Sci. , vol. 561, no. PA, pp. 1–2, 2015.
[12] J.  Mass,  C.  Chang,  and  S.  N.  Srirama,  “Context-aware  edge  process  management  for  mobile thing-to-fog environment,” pp. 1–7, 2018
[13] K.  Kravari,  M.  Ustyantseva,  and  N.  Bassiliades,  “Drama:  An  iot-enabled  distributed  reputation agent model,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser. , 2018.
[14] A.  Paraskevopoulos,  P.  I.  Dallas,  K.  Siakavara,  and  S.  K.  Goudos,  “Cognitive  Radio  Engine Design  for  IoT  Using  Real-Coded  Biogeography-Based  Optimization  and  Fuzzy  Decision Making,” Wirel. Pers. Commun. , vol. 97, no. 2, pp. 1813–1833, 2017.
[15] P.  J.  Escamilla-Ambrosio,  A.  Rodríguez-Mota,  E.  Aguirre-Anaya,  R.  Acosta-Bermejo,  and  M. Salinas-Rosales,  “Distributing  computing  in  the  internet  of  things:  Cloud,  fog  and  edge computing overview,” Stud. Comput. Intell. , vol. 731, pp. 87–115, 2018.
[16] S. Li, G. Oikonomou, T. Tryfonas, T. M. Chen, and L. Da Xu, “A distributed consensus algorithm for decision making in service-oriented internet of things,” IEEE Trans. Ind. Informatics , vol. 10, no. 2, pp. 1461–1468, 2014.
[17] K.  H.  N.  Bui,  J.  E.  Jung,  and  D.  Camacho,  “Game  theoretic  approach  on  Real-time  decision making for IoT-based traffic light control,” Concurr. Comput. , vol. 29, no. 11, 2017.
[18] M.  M.  Rathore,  A.  Ahmad,  A.  Paul,  J1.  Wan,  and  D.  Zhang,  “Real-time  Medical  Emergency Response System: Exploiting IoT and Big Data for Public Health,” J. Med. Syst. , vol. 40, no. 12, 2016.
[19] H.  Trinh et  al. ,  “Energy-Aware  Mobile  Edge  Computing  and  Routing  for  Low-Latency  Visual Data Processing,” IEEE Trans. Multimed. , vol. 20, no. 10, pp. 2562–2577, 2018.
[20] K.  Lin,  D.  Wang,  F.  Xia, and  H.  Ge,  “Device  Clustering  Algorithm  Based on Multimodal  Data Correlation  in  Cognitive  Internet  of  Things,” IEEE  Internet  Things  J. ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  2263– 2271, 2018.
[21] A.  Bader,  H.  Ghazzai,  A.  Kadri,  and  M.  S.  Alouini,  “Front-end  intelligence  for  large-scale application-oriented internet-of-things,” IEEE Access , vol. 4, pp. 3257–3272, 2016.
[22] H.  El-Sayed et  al. ,  “Edge  of  Things:  The  Big  Picture  on  the  Integration  of  Edge,  IoT  and  the Cloud in a Distributed Computing Environment,” IEEE Access , vol. 6, pp. 1706–1717, 2017.
[23] X.  Yue  and  Y.  Chen,  “Strategy  Optimization  of  Supply  Chain  Enterprises  Based  on  Fuzzy Decision Making Model in Internet of Things,” IEEE Access , vol. 6, pp. 70378–70387, 2018.
[24] B.  Balis et  al. ,  “Holistic  approach  to  management  of  IT  infrastructure  for  environmental monitoring  and  decision  support  systems  with  urgent  computing  capabilities,” Futur.  Gener. Comput. Syst. , vol. 79, pp. 128–143, 2018.
[25] A.  Taherkordi,  F.  Eliassen,  M.  Mcdonald,  and  G.  Horn,  “Context-Driven  and  Real-Time Provisioning of Data-Centric IoT Services in the Cloud,” ACM Trans. Internet Technol. , vol. 19, no. 1, pp. 1–24, 2018.
[26] J. Danner, L. Wills, E. M. Ruiz, and L. W. Lerner, “Rapid Precedent-Aware Pedestrian and Car Classification on Constrained IoT Platforms,” pp. 29–36, 2016.
[27] Y. Marine and S. Saluky, “Penerapan IoT untuk Kota Cerdas”, itej, vol. 3, no. 1, pp. 36 - 47, Jul. 2018.