## ITEJ Juli-2019, Volume 4 Nomor 1 Page 26 - 38

## ITEJ
Information Technology Engineering Journals
eISSN : 2548-2157
Url : https://syekhnurjati.ac.id/journal/index.php/itej Email : itej@syekhnurjati.ac.id
A Survey of Models, Technologies and Trends in Decision Making with Internet of Things
You Ari Faeni Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia you@students.itb.ac.id
Abstract  —  The  development  of  IoT  (internet  of  things)  technology  encourages  increased  use  of smart devices and their supporting applications. The use of smart devices and applications that are growing  rapidly  and  large  will  certainly  produce  large  amounts  of  data  and  information.  The  next challenge  is  how  to  use  the  data  and  information  generated  to  help  people  solve  various  problems that exist and improve the quality of human life. Data is analyzed into information, knowledge and in the  end  it  will  be  used  to  make  decisions.  With  all  the  features  offered  by  IoT,  decision  making  is expected to be easier and more precise, according to the expected goals. This paper will discuss the IoT  architecture  and  decision-making framework  with  IoT.  Furthermore, it  provides  an  overview of the models, technology and development of the decision making process with IoT based on previously published  papers  (journals  and  conferences).  The  main  purpose  of  making  this  paper  is  to  provide insights for researchers about decision making with IoT.
Keywords—decision  making,  IoT,  data  analytics  model,  tren  IoT,  IoT  architecture,  decision making with IoT model

## I. INTRODUCTION
Teknologi  Komunikasi  dan Internet  Of  Things (IoT)  yang  terus  berkembang,  menjadi  sebuah enabler bagi  pengguna  dalam  menggunakan smart devices  untuk  kegiatan  sehari  –  hari  baik  untuk bisnis atau  untuk  mendukung  kenyamanan  kehidupan.  IoT  merupakan teknologi dimana alat ( things ) yang  berbeda  saling  berkomukiasi  melalui  intenet.  Alat  bisa  direpresentasikan  sebagai  benda  atau apapun yang digunakan seperti kendaraan, bangunan, bahkan alat rumah tangga sekalipun.
IoT  memunculkan  paradigm  baru  tentang cyber  physical  system, dimana  jutaan smart  object mengumpulkan,  menganalisis  dan  dapat  saling  bertukar  infomasi  secara  luas.  Penggunaan  data  dan informasi  yang  dikumpulkan    pun  beragam,  untuk  analisis  masalah,  prediksi  keadaan  yang  akan datang, membantu dalam mengambil keputusan, dan lain – lain.
IoT sebagai pembantu dalam pengambilan keputusan memiliki peran dalam pengumpulan, analisis dan  pertukaran informasi.  Informasi  yang  didapatkan dari sensor/ device IoT  kemudian diproses lebih lanjut  menggunakan  berbagai  algoritma  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna.  Selanjutnya,  hasil dari analisis data dapat digunakan untuk melakukan proses pengambilan keputusan.
A. Decision Making
Pengambilan keputusan ( decision making ) merupakan sebuah proses kognitif yang dihasilkan dari pemilihan  suatu  solusi/keputusa  dari  beberapa  alternative  kemungkinan  yang  ada.  Setiap  proses
pengambilan  keputusan  pasti  menghasilkan  pilihan  final  yang  optimal  sesuai  dengan  permintaan pengguna.
Berbagai  peneliti  telah  merumuskan  langkah-langkah  preskriptif  dalam  melakukan  pengambilan keputusan antara lain:
 GOFFER ( Goal Clarification, Option generation, Facts-finding, Consideration of Effects dan Review and Implementation ) [1] oleh psychologist Leon Mann pada tahun 1980
 DECIDE( define  the  Problem,  Enumerate  all  criteria,  Collect  all  alternatives,  Identify  best alternatives, Develop and implement plant of action ) [2]oleh Kristina Guo pada tahun 2008
Perilaku  manusia  telah  menjadi  subjek  penelitian  dalam decision-making [2].  Ada  beberapa perspektif yang diteliti antara lain:
 Cognitive :  proses  pengambilan  keputusan  dianggan  sebagai  proses  berkelanjutan  yang terintegrasi dalam interaksi manusia dengan lingkungan
 Psychological : pengambilan keputusan secara individu dalam konteks serangkaian kebutuhan, preferensi dan nilai-nilai yang dimiliki dari individu
 Normative : analisis pengambilan keputusan yang berkaitan dengan logika dalam pengambilan keputusan, rasionalitas, komunikasi dan tujuan pemilihan keputusan.
Berbagai teknik dalam pengambilan keputusan tela ada bahkan semenjak manusia mulai melakukan interaksi dengan sesamanya. Secara global teknis pengambilan keputusan dibagi dalam 2 kategori yaitu pengambilan  keputusan  dalam  kelompok( group  decision-making )  dan  pengambilan  keputusan  secara individu ( individual decision - making ).
Beberapa teknik pengambilan keputusan[2] antara lain:
 Consensus / musyawarah : teknik pengambilan keputusan dimana tidak ad yang menang atau pun yang kalah. Keputusan diambil berdasarkan kesepakatan bersama( group )
 Voting  :  teknik  pengambilan  keputusan  dimana  pilihan  yang  memiliki  pendukung  terbanyak yang menjadi keputusan final/akhir ( group )
 Decision  balanced  sheet :  teknik  pengambilan  keputusan  dengan  menulis  semua  alternative keputusan yang ada(pro/kontra, untung/rugi)
 Expected value  optimization : teknik  pengambilan  keputusan dengan  memilih pilihan  dengan peluang paling besar dengan mempertimbangkan resiko dan biaya yang akan muncul,
 Satisficing : teknik pengambilan keputusan dimana pilihan yang digunakan adalah alternative sesuai pertama yang ditemukan. Tanpa memperhatikan resiko dan biaya yang ditimbulkan.
 Decision  engineering/decision  support  system :  teknik  pengambilan  keputusan  menggunakan teknologi  yang  ada  memanfaatkan  big  data,  machine  learning,  expert  sytem  dll (group/individu)

## B. IoT
Istilah  IoT  pertama  kali  dikemukakan  oleh  Kevin  Aston  pada  tahun  1999.  Pada  saat  itu  Kevin menyampaikan Radio Frequency Identification(RFID) merupakan teknologi utama dan sangat esensial bagi  IoT.  RFID  terdiri  dari  RFID tags dan  RFID reader yang  memiliki  harga  murah.  Teknologi  ini memungkinkan komputer untuk mengelola semua hal(things) secara lebih mudah dan murah.
Secara  umum  IoT  dapat  didefinisikan  sebagai  jaringan  kompleks,  adaptif  dan  dapat mengkonfigurasi dirinya sendiri  yang memungkinkan beberapa objek/benda/things seperti RFID tag, sensor,  actuator,  dan  smartphone  menggunakan  skema  addressing  yang  unik,  untuk  berinteraksi  dan bekerja sama satu sama lain dalam mencapai tujuan tententu.
Beberapa fitur utama IoT[3] antara lain:
 Sensing Capability : things dalam konteks IoT dapat melkukan proses sensing
 Addressing  modes :  IoT  support  dengan  berbagai  jenis  transmisi  seperti  any-cast,  broadcast, multicast dll
 High reliability : Iot menjamin konektivitas dan transmisi yang handal dengan berbagai solusi
 Heterogeneity : support berbagai jenis network seperti wireless, wired, cellular, dll
 Self-*  Capabilities :  (i)  konfigurasi  mudah,  (ii)  self-organization,  self-adaptation  dalan berbagai scenario, (iii)self-processing dari sejumlah data besar yang ditukarkan.
 Secure Environment : IoT support dengan segala jenis keamanan, otentikasi, privasi, integritas data dll
Untuk  mesuport  semua  fitur  diatas  berbagai  jenis  asitektur  IOT  diusulkan.  Secara  umum,  arsitektur IoT[3] dapat digambarkan seperti gambar dibawah ini :

## „

## Gambar 1. Arsitektur IoT
 Devices :  layer  ini  berisi  alat  /things    seperti  RFID,  semsor,dan  smart  device  yang  memiliki kemampuan dan resource storage yang terbatas yang fungsinya mengumpulkan data dari suatu entitas  misalnya,  suhu,  kelembaban  udara,  gerakan  dll.  Fungsi  lain  dari  device  adalah  untuk melakukan koneksi dengan internet gateway dalam agrgasi data dan pengiriman data
 Networking dan Communication :  layer  ini  terdiri  dari  data  communication  dan  infrastruktur network  seperti  Wireless,  MQTT,  cellular  dll  yang  berguna  untuk  menghubungkan  device dengan layer berikutnya pada cloud.
 Platform dan Penyimpanan Data: layer ini berisi hardware dan platform dalam data center atau service pada cloud yang bertujuan untuk melakukan akses data atau ruang penyimpanan data
 Data  Processing  Application/Service :  layer  ini  berisi  aplikasi  untuk  melakukan  pemrosesan data yang dikumpulkan device IoT

## C. Decision Making Dengan IoT
Pengambilan  keputusan  dengan  IoT  melibatkan  proses  inferensi  yang  berkelanjutan,  pengolahan data  hasil  dari  device  IoT  dan  Interpretasi  dari  informasi  yang  dihasilkan.  Dalam  aplikasi  IoT pengambilan  keputusan  dibutuhkan  misalnya  pemilihin  rute  tercepat,  penanganan  pasien  yang  harus segera  dioperasi,  penggantian  komponen  pada  suatu  kendaraan  bahkan  penambahan  pupuk  atau pestisida pada tanaman bisa diputuskan dengan bantuan teknologi IoT.
Secara garis besar tata cara pengambilan keputusan dengan IoT dapat digambarkan dengan gambar berikut:
Gambar 2. Framework Decision Making dengan IoT
Dari gambar diatas dapat kita lihat bagaiman proses pengambilan keputusan dengan IoT.
 Data  yang  dikirim  dari  alat/things  masih  berupa  angka-angka  yang  belum  memiliki  makna apapun.
 Data yang diberi konteks data akan berubah menjadi informasi yang sudah memiliki kegunaan, tersruktur dan mengandur maksud tertentu
 Informasi selanjutnya diberi makna sehingga menjadi sebuah knowledge yang telah memiliki maka tertentu dalam sebuah konteks
 Data, Informasi dan Knowlegde biasanya digunakan untuk menganalisis atau menggambarkan keadaan  pada  masa  lalu  untuk  mengetahui  pola  dan  hubungan  antara  suatu  konteks  dengan konteks yang lainya
 Wisdom merupakan  knowledge  yang  telah  diberikan  insight  sehingga  wisdom  mampu menunjukan hal apa yang sebaiknya dilakukan jika terjadi keadaan tertentu
 Decision merupakan wisdom yang sudah terarah pada suatu masalah / keadaan tertentu dengan tujuan untuk mengatasi masalah/keadaan tertentu .
 Wisdom  dan  Decision  digunakan  untuk  mengatasi  masalah  yang  akan  muncul,  apa  langkah yang  sebaiknya  dilakukan,  apa  yang  terbaik  yang  seharusnya  dilakukan  apabila  terjadi  suatu maslah / keadaan tertentu
IoT  merupakan  system  dengan  skala  besar  yang  heterogen  dengan  jumlah  sumber  daya  (alat, koneksi,  pemrosesan  data)  dan  layanan  yang  besar.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  manajemen  sumber daya yang baik supaya IoT dapat memenuhi kebutuhan pengguna[4].  Secara garis besar, ada beberapa sumber  daya  dan  layanan  IoT  yang  perlu  diperhatikan  dalam  pengambilan  keputusan  dengan  IoT, antara lain:
 Data hasil Sensing : data dikumpulkan dari alat/sensor( physical layer ). Data kemudian diolah menjadi informasi dan seterusnya sehingga akhirnya akan menjadi sebuah keputusan.
 Energi  :  Komponen  IoT  seperti  sensor,  server  dan  akses  poin  membutuhkan  energy  untuk melakukan tugas dan operasinya. Penyedia energi masih sedikit sehingga dapat mengatur dan memaksimalkan  harga  dari  energy  yang  dibutuhkan  komponen  IoT[5].  Saat  ini  energi alternative  yang recycle merupakan  solusi  yang  tepat  untuk  meneyediakan  energi  bagi komponen IoT[6].
 Layanan Cloud :  layanan  cloud  dapat  berupa  layanan  penyimpanan  data  dan  layanan komputasi  yang  tersedia  dan  dapat  digunakan  oleh  pengguna  IoT[7].  Banyak  sekali  layanan cloud yang menyediakan analisis pengambilan keputusan dari data hasil sensor IoT.
 Layanan  data  dan  informasi:  layanan  data  dan  informasi  dapat  disajikan  dan  digabungkan untuk  membantu  aplikasi  IoT  dalam  menyediakan  layanan  kepada  pengguna  IoT  seperti pencarian informasi, data mining [8] , dan keamanan data.
 Layanan  berdasarkan  lokasi  :  dengan  menggunakan  data  gegrafis real - time dari  alat  seperti smartphones dan tablets , IoT menyediakan layanan berdasarkan lokasi yang dapat digunakan individu,  organisasi  bahkan  pemerintah.  Layanan  ini  dapat  berupa  layanan  seperti mengidentifikasi  keberdaan  seseorang,  tempat  dan  suatu  acara,  mengetahui  tempat  terdekat dari  pengguna  seperti  SPBU,  tempat  makan  dan  toko[9].  Layanan  berdasarkan  lokasi merupakan  layanan  yang  paling  sering  digunakan  pengguna  untuk  membantu  suatu pengambilan keputusan seperti tempat favorit, jalan yang harus dilewati dan lokasi macet.

## II. MODEL, TEKNOLOGI DAN TREN DALAM DECISION MAKING DENGAN I O T
Pada  bab  ini  akan  dijelaskan  beberapa  model,  teknologi  dan  tren  dalam  pengambilan  keputusan dengan  IoT.  Seiiring  dengan  perkembangan  penggunaan  IoT,  beberapa  model,  teknologi  dan  Tren penggunaan  IoT telah diusulkan oleh peneliti sebelumnya. Dalam  makalah ini model, teknologi dan Tren  pengambilan  keputusan  dengan  IoT  merupakan  rangkuman  beberapa  makalah(jounal  dan konferensi).

## A. Model
Dalam  malakukan  pengambilan  keputusan  dengan  IoT,  beberapa  model  digunkanan  untuk meningkatkan  performa  dalam  memilih  keputusan  secara  cepat  dan  tepat.  Dalam  makalah  ini  akan dibahas 4 model yang digunakan dalam pengambilan keputusan dengan IoT antara lain : teori game , markovian decision process, Optimal Stoping problem, dan Multi-arm bandit problem.
 Teori Game
Teori  game  adalah suatu model  matematika  untuk  menganalisa  interaksi timbal  balik  dalam system  pengambilan  keputusan  yang  melibatkan  dua  atau  lebih  pengguna[10].  Model  ini terdiri dari jumlah pemain, perintah, dan fungsi-fungsi yang tetap yang  memetakan perilaku pemain kedalam suatu nilai tertentu. Secara garis besar, Teori game model dibagi menjadi 2 yaitu : cooperative game dan non-cooperative game . Dalam model cooperative game, pemain berusaha membuat suatu keputusan yang tepat untuk memaksimalkan fungsi dan utilitas. Pada dasarnya, pemain(objek) dikelompokan dalam satu grup dan bekerjasama sesuai dengan porsi yang telah disepakati bersama.
Pada  model non-cooperative  game konsep  solusi Nash  Equilibrium (NE)  dan correlated equilibrium(CE) ditetapkan terlebih dahulu. Oleh karena itu, keputusan yang diambil pemain akan  berbeda  dan  bisa  secara  otomatis  yang  akhirnya  akan  menimbulkan  optimalisasi  pada tiap-tiap keputusan yang diambil.
NE  merupakan  solusi  terbaik  untuk non-cooperative  game model  dimana  setiap  pemain memaksimalkan  fungsi  utilitas  pada  setiap  individu  dengan  memisahkannya  secara  sepihak. CE  juga  menyediakan  solusi  yang  tepat  untuk  kejasama  yang  lebih  baik  dan  desain  fungsi utilitas yang fleksibel dengan menunjukan korelasi dari beberapa objek berdasarkan obsevasi. Beberapa  game  model  yang  cocok  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  dengan  IoT antara  lain  : Repeated  game,  Graphical  game,  evolutionary  game,coalition  game, hierarchical game dan Bayesian game.
 Markovian Decision Process (MDP)
MDP  menyediakan  framewaork  yang  tepat  untuk  memodelkan  pengambilan  keputusan dengan IoT pada beberapa objek dengan periode waktu yang beragam. Pada dasarnya, MDP menghitung kemungkinan suatu system akan berpindah dari keadaan tertentu ke keadaan lain berdasarkan maximum  discounted  reward untuk  penghitungan  kebijakan  yang  optimal. Peluang dari otcome tidak bergantung pada keadaan sebelumnya.
MDP  menyediakan  suatu  lingkungan  untuk  penguatan  pembelajaran  dimana  lingkunga tersebut dapat diamati secara detail dan menyeluruh. Masalah dengan pengambilan keputusan terurut dengan IoT dapat diselesaikan dengan baik menggunakan model MDP.
Fitur yang paling menarik dari teknik pemodelan ini adalah formulasi dari spectrum sensing dan  pemilihan  chanel  yang  menjadi  salah  sati  masalah  model  MDP.  Terdapat  3  tipe  model dasar  dari  MDP  yaitu  : dicrete  time MDP  (DTMDP), partially  observable  MDP (POMDP) dan constrained MDP[11] yang menjadi enabler dalam pengambilan keputusan dengan IOT
 Optimal Stoping Problem (OSP)
OSP  model  menyelesaikan  masalah  pemilihan  tindakan  secara  berurutan  yang  berdasarkan sebuah  urutan  dari  variable  random  untuk  memaksimalkan  hasil  yang  diinginkan  dan menurunkan biaya yang diperlukan.  Proses ini melihat setiap variable berdasarkan hasil dan melakukan penghentian tindakan untuk mengurangi biaya yang diperlukan. OSP model  memiliki urutuan  1. Variable random X1,X2,…..,Xn  yang  memiliki distribusi bersama dan diketahui dan realisasinya yang di tulis dengan x1,x2,….,xn. 2. Fungsi pemetaan akan membuat random variable yang diamati dipetakan dengan hasil aslinya. Teknik ini dapat diimplementasikan menggunakan 2 model yaitu Non Recall -OSP dan Recall OSP.
 Multi-arm Bandit Problem
Multi-arm bandit (MAB) problem memberikan teknik pembelajaran terbaik untuk pemulihan satu  atau  lebih  objek  dari  beberapa  objek  yang  tidak  diketahui  informasi  statistiknya.  Pada dasarnya  MAB  memeriksa  ukuran  statistic  tentang resources selama  proses  pemilihan keputusan  dan  memaksimalkan  hasil  yang  dicapai  saat  ini  berdasarkan  estimasi  ukuran statistic yang ada saat itu juga. Tujuan utama MAB adalah memodelkan aturan pembelajaran berdasarkan  informasi  keptusuan  yang  telah  diambil  sebelumnya  untuk  memaksimalkan jumlah hasil yang ingin dicapai.
MAB  banyak  dipelajari  pada  berbagai  literature  dan  MAB  dapat  dikategorikan  menjadi  2 yaitu rested MAB dan restless MAB.
Dalam  model  r ested MAB, state  of  arm hanya  melakukan  aksi/tugas  saat  dijalankan  saja, pada  kondis  lain  hanya  akam  diam  dan  menunggu  perintah.  Sedangkan  pada  model restless MAB state  of  arm selalu melakukan  komputasi  dan independent  terhadap  aksi yang  sedang dijalankan. Pada model rested MAB ukuran yang digunakan adalah indeks Gittin‟s tertinggi, sedangkan restless MAB menggunakan indeks Whittle‟s tertinggi[12].
Keempat model pengambilan keputusan diatas memiliki kelebihan dan kekurangan masing – masing. Beberapa  model  cocok  untuk  satu  kasus  dan  tidak  pada  kasus  yang  lain.  Untuk  itu  diperlukan pemahaman  lebih  lanjut  mengenai  penggunaan  model  yang  akan  dipakai  berdasarkan  karakteristik setiap model pengambilan keputusan yang akan digukanann Tabel  2  menggambarkan  komparasi  dari  4  model  berdasarkan  tujuan,  pengambilan  informasi  dan biaya yang harus dipertimbangkanb dalam menggunakan model.
Tabel 2. Perbandingan model Decision Making dengan IoT Tujuan Information retrieval cost Game Model Interaksi antara beberapa objek untuk pemilihan objek yang efektif Perilaku dari suatu objek berpengaruh langsung terhadap perilaku onjek lain Sumber daya digunakan untuk pertukaran informasi antar pengguna. Memperhatikan biaya peralihan( switching cost ) sebelum solusi ditemukan Markovian Decision Process Perumasan dalam spectrum sensing dan pemilihan chanel Informasi tentang keadaan system dinamis dan saling berhubungan Hanya memperhatikan biaya peralihan saat proses pemilihan Optimal Stoping Problem Menghitung trade off antara biaya dari objek sensing dan hasil yang ingin dicapai berdasarkan biaya Uncertain realization terhadap chanel yang belom ditelusuri Biaya peralihan ada. Memperhatikan beberapa variable yang ada berdasarkan performanya untuk meminimalisir biaya Multi-arm Bandit Problem Teknik yang paling sesuai berdasarkan informasi statistik tentang lingkungan untuk mempelihatkan trade of antara exploitasi dan eksplorasi Informasi statistic terhadap objek dan lingkungan tidak diketahui Biaya pemilihan( selection cost )
dikelola dengan baik
B. Teknologi
 Radio Frequency Identification(RFID)
RFID  system  terdiri  dari  satu  atau  lebih  reader  dan  beberapa  RFID  tag.  RFID  menggunakan medan elektromagnetik frekuensi radio untuk mengirimkan data yang diattach didalamnya. Tag yang  ada  pada  RFID  menyimpan  data  secara  elektronik  yang  ekmudian  dapat  dibaca  oleg reader.RFID  memungkinkan  pengguna  melakukan  monitoring  secara  real-time  tanpa  harus melihat secara langsung devices RFIDnya[13].
Ada tiga jenis konfirmasi RFID tag yaitu :  Passive Reader Active tag(PRAT), Active Reader Passive  Tag(ARPT)  dan  Active  Reader  Active  Tag(ARAT).  Dalam  PRAT  reader  bersifat passive,  hanya  menerima  sinyal  dari  RFID  tag.  PRAT  biasanya  memiliki  range  antara  1-2000 feet  tergantung  jenis  arsitektur  yang  digunakan.  Konfigurasi  yang  paling  sering  digunakan adalah  ARPT  dimana  device  tidak  memiliki  pasokan  energy  pada  tagnya.  Sehingga  konsumsi
energy yang digunakan untuk mengirim data didapatkan dari RFID reader. Konfigurasi terakhir adalah  ARAT  dimana  reader  dan  tag  active.  Tag  hanya  active  saat  RFID  reader  mengirimkan sinyal/berada disekitar tag.
Pemanfaatan teknologi RFID sudah sangat umum pada kehidupan sehari-hari antara lain: smart card, access card dll. Data yang dihasilkan dikirmkan melalui network kemudian dianalisis lebih lanjut sehinga menghasilkan knowledge.
 Near Field Communication (NFC)
NFC memiliki konfigurasi yang sama dengan RFID. NFC dapat dibuat sesuai dengan keinginan pengguna  dengan  cara  menggabungkan  RFID  reader  ke  sebuah  mobile  phone.  Terdapat komunikasi radio antara NFC mobile device dengan menghubungkannya kedalam domain dari mobile phone yang lain.
Komunikasi  dilakukan  dalam  jarak  dekat,  wireless  link  dengan  konsusmsi  daya  rendah digunkana untuk mengirimkan data dalam jumlah kecil dengan jangkauan terbatas spesifik pada suatu domain. Tidak perlu dilakukan pairing sebelum device benar-benar melakukan pengiriman data berbeda dengan tenologi Bluetooth .
NFC  beroperasi  dalam unlicensed  radio  frequency  band 13.56MHz  dang  rata-rata  memiliki jangkauan  sebesar  20  meter  tergantung  kualitas  antenna  yang  digunkan.  NFC  diprediksi  akan memerankan  peran  yang  besar  dalam  pemanfaatan  teknologi  IoT.  NFC  akan  menjadi  enabler yang memberikan tools yang sesuai untuk menghubungkan beberapa smart object.
 Machine-to-Machine Comunication (M2M)
M2M merupakan bentuk dari komunikasi antara komputer, embedded processors, sensor pintar, actuators dan mobile device. Komunikasi antar  mesin ini  mulai berkembang dengan  pesat dan menjadi  perhatian  seiring  dikenalnya  IoT.  Ada  4  komponen  dari  M2M  yaitu  sensing,  akses heterogen, pemrosesan informasi, dan aplikasi.
Secara  garis  besar,  struktur  M2M  terdiri  dari  5  bagian  yaitu:  M2M  Device(alat  yang  dapat memberikan  respon  terhadap  request  data  yang  terdapat  dalam  alat  tersebut),  M2M  Network( memebrikan konektivitas antara M2M device dengan M2M Gateway), M2M Gateway(memastikan  M2M  device  terhubung  dalam  sebuah  jaringan  komunikasi),  M2M communication  Network(menghubungkan  M2M  gateway  dengan  M2M  application),  M2M application(merupakan layer dimana data diproses dalam beberapa servis yang digunkan dalam proses bisnis secara spesifik).
 Vehicle-to-Vehicle Communication(V2V)
Merupakan  komunikasi  yang  menggunakan  kendaran  sebagai  sebuah  titik  yang  didalamnya terdapat  berbagai  jenis  sensor  dan  alat  komunikasi  yang  terhubung  dalam  suatu  jaringan komunikasi. Kamunikasi jenis ini memiliki topologi jaringan yang berubah – ubah karena pada dasarnya  kendaraan  merupakan  sebuah  benda  yang  bergerak  sehingga  jaringan  yang  terbentuk dari koneksi beberapa kendaraan akan berubah – ubah sesuai dengan keberadaan kendaraan itu sendiri.
Kendaraan  berkomunikasi  satu  sama  lain  biasanya  memiliki  jangkauan  akses  jaringan  kurang dari  1000m.  koneksi  antar  kendaraan  bisa  bersifat  langsung  antar  kendaraan  atau  merupakan bagian dari sebuah infrastruktur yang lebih besar misalnya infrastruktur sebuah jaringan jalan.
Berdasarkan  kegunaanya,V2V  dapat  dikategorikan  menjadi  4  yaitu  :  jaringan  keselamatan berkendara( collision avoidance ),  sistem  manajemn  jaringan  lalu  lintas, vehicle  telematics, dan konektivitas internet&system hiburan.
 Teknologi Komunikasi dalam IoT
IoT bisa saja terdiri dari beberapa alat elektronik, peralatan mobile , dan perlengkapan industry. Alat  yang  berbeda  memiliki  jenis  komunikasi,  jaringan,  pemrosesan  data,  kapasitas penyimpanan  dan  sumber  energi  yang  berbeda-beda.  Semua  komponen  alat  IoT  dapat
terkoneksi dengan teknologi komunikasi dan jaringan seperti WSN( Wireless Sensor Networks ), WSAN( Wireless Sensor Actuator Networks ), wireless mesh network dan wireless LAN.
Teknologi komunikasi dan jaringan diatas membantu Things dalam IoT bertukar informasi dan mengirimkan  data  ke  proses  pengolahan  data.  Sebuah gateway memiliki  kemapuan  untuk melakukan  komunikasi  dan  interaksi  antara  beberapa  alat  melalui  internet.  Beberapa  gateway juga  memiliki  kemampuan  untuk  melakukan  pemrosesan  data  sederhana.  Oleh  kerena  itu, gateway dapat digunkan untuk menangani aspek kompleks yang berkaitan dengan komunikasi dalam suatu jaringan[14].

## C. Tren
Penggunaan  IoT  dalam  berbagai  bidang  kehidupan  sudah  mengalami  perkembangan  yang  sangat pesat.  IoT  digunakan  oleh  individu,  perusahaan/organisasi,  bahkan  pemerintah  dalam  membantu memenuhi segala kebutuhan penggunanya. IoT digunakan dalam rumah, pabrik, kantor, hutan, sungai bahkan  laut.  Semua  bidang  menggunakan  IoT  sebagai  alat  bantu  untuk  mengambil  keputusan  – keputusan strategis.
Beberapa  bisnis/  aspek  kehidupan    yang    menggunakan  IoT  untuk  melakukan  pengambilan keputusan anatara lain industry manufaktur, industry makanan, konstruksi, transportasi dan lingkungan.
 Manufaktur
Industri  manufaktur  merupakan  salah  satu  bidang  insutri  yang  menggunakan  IoT  dalam melakukan pengambilan keputusan. Kaur dan Soot[15] mengajukan sebuah pendekatan system IoT menggunakan teori game untuk melakukan penilaian pada pegawai. Data yang digunakan berasal  dari  sensor  kegiatan  pabrik  (data  lingkungan,  material tracking, monitoring  air, monitoring  listrik  dan  beberapa  data  sensor  lainya)  dan  data  pribadi  pegawai  (kesehatan  dan data  lokasi).  Kaur  dkk  menggunakan  teori  game  dalam  melakukan  pengambilan  keputusan berdasarkan  data  yang  dikumpulkan  dan  memberi  performa  yang  lebih  bagus  disbanding dengan model pengambilan keputusan yang lain.
Brundage  dkk[16]  mengajukan  EP-BN( Enegy  profit  bottleneck )  untuk  memonitor  dan mengontrol konsumsi energi selama proses manufaktur. Skema EP-BN membantu perusahaan mengambil  keputusan  dalam  pengalokasian  anggaran  dan  efisiensi  penggunaan  energi  yang digunkan perusahaan.
 Industri makanan
Dalam  industry  makanan  IoT  digunakan  untuk  melakukan  QC( quality  control) yaitu  dengan memantau  kualitas  dari produk  makanan  yang  dihasilkan[17]. Pengawasan  dilakukan dengan memasang  beberapa  sensor  pada  saat  proses  pemilihan  bahan  mentah,  pembuatan  produk makanan, pengemasan makanan dan proses pengiriman makanan.
 Pertambangan
Dalam  pertambangan  IoT  digunakan  dalam  beberapa  aspek  seperti  deteksi  kebocoran penampungan  limbah  dalam  manajemen  pengolahan  limbah  tambang[18]  dan  proses keselamatan dalam proses penggalian tambang[19].
Dalam  proses  manajemen  pengolahan  limbah  tambang  IoT  digunakan  untuk  mendeteksi kegagalan  system  penampungan  limbah  tambang  yang  dapat  menyebabkan  kebocoran  dan rusaknya  penampungan  limbah  tambang.  Sun  dkk[18]  mengusulkan  TDMPAS( tailing  dam monitoring  and  pre-alarm  system )  untuk  mengamati  level  air,  garis  jenuh  dan  perubahan bentuk  dari  penampungan  limbah.  Model  membuat  rekomendasi  tentang  kemanan  dari penampungan limbah dan membuat peringatan dini sehingga membatu manajemen mengambil keputusan tentang perbaikan dan perawata penampungan limbah hasil tambang.
Untuk  keselamatan  dalam  proses  penggalian  tambang,  IoT  digunakan  untuk  mengetahui peringatan  dari  kecelakaan  proses  penambangan  untuk  membuat  peringatan  dini,  prediksi kecelakaan/bencana  dan  peningkatan  keselamatan  dalam  proses  penambangan  bawah  tanah. Dengan  menggunakan  RFID,  WiFi  dan  teknologi  komunikasi  wireless  lainya  serta  alat  yang
efektif  untuk  melakukan  komunikasi  antara  bawah  tanah  dan  kantor,  perusahaan  tambang dapat  mengetahui  posisi  penambang  yang  berada  dibawah  tanah  dan  menyiapkan  prosedur keaman apabila terjadi kecelakaan atau bencana.
 Transportasi dan logistik
IoT  memainkan  peran  yang  sangat  penting  dalam  bidang  transportasi  dan  logistik.  Dengan semakin  banyaknya  objek(benda,  kendaraan)  yang  memiliki  sensor  atau  RFID  tags, perusahaan  transportasi  dan  logistik  dapat  memantau  secara real-time pergerakan  dari  objek dari  tempat  asal  menuju  tujuan  melewati  berapa  distributor  mulai  dari  produksi,  pengiriman sampai distribusinya[20].  Selanjutnya, IoT diharapkan akan memberikan solusi dari berbagai permasalahan  transportasi  yang  ada  seperti  kemacetan  dan  kecelakaan[21],  [22].  IoT  juga diharapkan memberi solusi dalam hal pengembangan mobil pintar.
Saat  ini,  system  pintar  untuk  berkendara( iDrive  system )  dikembangkan  BMW  menggunakan berbagai sensor  dan tag  untuk  memantau  keadaan lingkungan  seperti  mendeteksi  keberadaan kendaraan  dan  kondisi  jalan  untuk  memberikan  panduan  berkendara  yang  tepat  bagi pengguna[23].  Berbagai  algoritma  digunakan  untuk  melakukan  komunikasi  dan  pertukaran data dan informasi antar kendaraan.
 Lingkungan
Pada  bidang  lingkungan  hidup,  penggunaan  IoT  juga  mengalami  kemajuan  yang  pesat.  IoT digunakan untuk berbagai kegunaan antara lain efisiensi konsumsi air[24] dan penanggulangan bencana  kebakaran[25].  Dengan  IoT  diharapkan  maslaah  lingkunga  hidup  dapat  diatasai dengan cepat dan tepat.
Efisiensi  konsumsi  air  merupakan  masalah  yang  penting  saat  ini  seiring  dengan  peningkatan permintaan  air  dan  berkurangnya  sumber  mata  air  bersih  yang  ada.  Data  dikumpulkan  dari sensor yang dipasang pada mata air, sungai oleh perusahaan dan pemerintah. Data selanjutnya diproses  sehingga  menghasilkan  keputusan  yang  tepat  dalam  peningkatan  efisiensi  pemakain air. Keputusan akan membuat pasokan air stabil, konsumsi efekstif dan mendeteksi apabila ada kebocoran air.
IoT  mulai  digunakan  dalam  keselamatan  proses  pemadaman  kebakaran    untuk  mendeteksi sumber api dan memberikan peringata dini apabila kebakaran terjadi. Di China, RFID tag dan barcode  diapasang  pada  alat  pemadam  kebakaran  untuk  mengumbulkan  data  dan  informasi tentang  kebakaran.  Dengan  menggunakan  RFID  tag, reader, kamera  video  dan  sensor  api, pemadam  kebakaran  dapat  mengetahui  keadaan  lingkungan  saat  terjadi  kebakaran  dan memberikan prosedur penyelamatan yang tepat bagi korban kebakaran.
 Kesehatan
IoT  menyediakan  penawaran/kesempata  baru  untuk  meningkatkan  pelayan  pada  bidang kesehata bidang  kesehatan[26].  Dengan  kemampuan  IoT  yang  bisa  mengidektifikasi, sensing dan  kemampuan  komunikasi,  semua  objek  dalam  system  kesehata(manusia,  peralatan  medis dan  obat)  dapat  dilacak  dan  dipantau  secara  periodik.  Dengan  berkembangnya  teknologi informasi, informasi terkait  bidang  kesehatan(logistic, diagnose, terapi,  proses  penyembuhan, pengobatan, manajemen dan diagnose) dapat dikumpulkan, dikelola, dan disebarluaskan secara lebih  efisien.  Sebagai  contoh,  kondisi  kesehatan  pasien(detak  jantung,  tekanan  darah)  dapat diukur dengan jam tangan pintar dan dapat langsung dikirimkan ke dokter yang bertanggung jawab  atas  pasien  tersebut.  Dengan  menggunakan smart device ( smartphones,  smart  watch, smart ring dsb) dan akses internet, layanan IoT dalam bidang kesehatan dapat diakses secara leluasa dan sesuai dengan kebutuhan pasien.
Tabel 2. Perkembangan pemanfaatan IoT dalam berbagai aspek kehidupan Bisnis Analisis teknologi Outcome Manufaktur [15], [16] - Otomatisasi penilaian performa pegawai - Meningkatkan keuntungan, mengurangi biaya dan mempercepat proses produksi - RFID dan game model - EP-BN - Meningkatkan kinerja pegawai - Mengurangi biaya energy
- Menaikan keuntungan Industry makanan[17] - Pengawasan kualitas(QC) dari produk makanan - Ontology based context modelling - Meningkatkan kualitas produk Pertambangan[18] [19] - Membangun bendungan dengan aman - Mengamati perubahan bentuk bendungan dan ketinggian air - Mengetahui posisi penambang yang berada pada bawah tanah - Mempersiapkan prosedur keamanan terbaik - Presure sensor
- Water level sensor
- Deformation sensor
- Cloud computing
- RFID
- WiFi - Keamanan bendunga
- Pre-alarm information
- Prediksi kecelakaan
- Prosedur keamanan terbaik Transportasi[22] [27] - Optimalisasi sumber daya - Pertukaran informasi antar kendaraan
- Memonitor keberadaan bus melalui aplikasi mobile - Mobil otomatis - Fuzzy Decision Making dan aplikasi android - V2V
- IoT tracking unit
- QGIS - Meingkatkan kecepatan pertukaran informasi antar kendaraan
- Kenyamanan transportasi
- Pembuatan mobil otomatis
Lingkungan[24][25]  - Mengelola Penggunaan Air
- Pemenuhan kebutuhan air
- Peringatan dini kebakaran
- Perencanaan prosedur pemadaman dan penyelamatan korban - Big Data - IoT Sensor - WSN
- RFID - Kamera video
- Optimalisasi pasokan air dan penggunaanya - Deteksi kebocoran
- Deteksi titik api
- Deteksi jalur evakuasi
- Penyelamatan korban kebakaran
Kesehatan [26] - Pemanfaatan smart device untuk memonitor kesehatan pasien - Mengirimkan data kesehatan ke dokter secara peiodik - Smart watch - IoT sensor - Peningkatan kualitas pelayan kesehatan - Deteksi dini gangguan kesehatan

## III. CONCLUSION
IoT  diharapkan  memberikan  peluang  yang  besar  untuk  prosesn  pengambilan  keputusan  dengam memberikan data dan analisis yang baik akan masalah yang sedang dihadapi pengguna. Arstitektur IoT memacu  berbagai  kemungkinan  pemanfaatan  IoT  lebih  lanjut  dalam  hal  pengambilan  keputusan. Framework  pengambilan  keputusan  memberi  gambaran  bagaimana  sebuah  data  berubah  menjadi keputusan  melalui  berbagi  tahap  dengan  menambah  berbagai  komponen.  Beberapa  model,  teknologi dan tren yang ada saat ini dalam pengambilan keputusan dapt menjadi masukan dalam menyelesaikan sebuah masalah.

## REFERENSI
[1] L. Mann, R. Harmoni, C. Power, G. Beswick, and C. Ormond, “Effectiveness of the GOFER course in decision making for high school students,” J. Behav. Decis. Mak. , vol. 1, pp. 159– 168, 1988.
[2] K. L Guo, “DECIDE: A decision-making model for more effective decision making by health care managers,” Health Care Manag. (Frederick). , vol. 27, pp. 118–127, 2008.
[3] F. Carrez, “Designing IoT Architecture ( s ) A European Perspective,” pp. 79–84, 2014.
[4] J.  Xu,  S.  Member,  and  Y.  Andrepoulos,  “Non-Stationary  Resource  Allocation  Policies  for Delay-Constrained  Video  Streaming :  Application  to  Video  over  Internet-of-Things-Enabled Networks,” vol. 32, no. 4, pp. 782–794, 2014.
[5] Y.  Feng,  B.  Li,  S.  Member,  and  B.  Li,  “Price  Competition  in  an  Oligopoly  Market  with Multiple IaaS Cloud Providers,” vol. 63, no. 1, pp. 59–73, 2014.
[6] S.  P.  Beeby,  M.  J.  Tudor,  and  N.  M.  White,  “Energy  harvesting  vibration  sources  for microsystems applications,” vol. 17, 2006.
[7] R. Buyya, C. S. Yeo, S. Venugopal, and S. Engineering, “Market-Oriented Cloud Computing: Vision, Hype, and Reality for Delivering IT Services as Computing Utilities,” 1969.
[8] S.  Bin,  L.  Yuan,  and  W.  Xiaoyi,  “Research  on  Data  Mining  Models  for  the  Internet  of Things,” 2010.
[9] Z. Chen, F. Xia, T. Huang, F. Bu, and H. Wang, “A Localization Method for the Internet of Things.”
[10] R. Trestian, O. Ormond, and G. Muntean, “Game Theory-Based Network Selection : Solutions and Challenges,” IEEE Commun. Surv. Tutorials , vol. 14, no. 4, pp. 1212–1231, 2012.
[11] Y. Xu, S. Member, A. Anpalagan, S. Member, Q. Wu, and S. Member, “Decision-Theoretic Distributed Channel Selection for Opportunistic Spectrum Access : Strategies , Challenges and Solutions,” IEEE Commun. Surv. Tutorials , vol. 15, no. 4, pp. 1689–1713, 2013.
[12] C. Tekin and M. Liu, “Online Learning of Rested and Restless Bandits,” pp. 1–33.
[13] L.  Battle et  al. ,  “Building  the  Internet  of  Things  Using  RFID:  The  RFID  Ecosystem Experience,” IEEE Internet Comput. , vol. 13, no. 3, pp. 48–55, 2009.
[14] Q.  Zhu,  R.  Wang,  Q.  Chen,  Y.  Liu,  and  W.  Qin,  “Bridging  Wireless  Sensor  Networks  into Internet  of  Things,” 2010  IEEE/IFIP  Int.  Conf.  Embed.  Ubiquitous  Comput. ,  pp.  347–352, 2010.
[15] N.  Kaur  and  S.  K.  Sood,  “A  Game  Theoretic  Approach  for  an  IoT-Based  Automated Employee Performance Evaluation,” vol. 11, no. 3, pp. 1385–1394, 2017.
[16] M. P. Brundage, S. Member, Q. Chang, Y. Li, J. Arinez, and G. Xiao, “Implementing a Real- Time  ,  Energy-Efficient  Control  Methodology  to  Maximize  Manufacturing  Profits,” IEEE Trans. Syst. Man, Cybern. Syst. , vol. 46, no. 6, pp. 855–866, 2016.
[17] B. Jia, “The Design of Food Quality Supervision Platform Based on the Internet of Things,” Proc. 2011 Int. Conf. Transp. Mech. Electr. Eng. , pp. 263–266, 2011.
[18] E. Sun and X. Zhang, “The Tailings Dam Monitoring and Pre-Alarm System (TDMPAS) and its applications in mines,” 2012 SME Annu. Meet. Exhib. 2012, SME 2012, Meet. Prepr. , pp. 232–236, 2012.
[19] W. E. I. Qiuping, Z. H. U. Shunbing, and D. U. Chunquan, “Procedia Engineering Study on key  technologies  of  Internet  of Things  perceiving  mine,” Procedia  Eng. ,  vol.  26,  pp.  2326– 2333, 2011.
[20] B. Karakostas, “A DNS Architecture for the Internet of Things : A Case Study in Transport Logistics,” Procedia - Procedia Comput. Sci. , vol. 19, no. Ant, pp. 594–601, 2013.
[21] H.  Zhou,  B.  Liu,  and  D.  Wang,  “Design  and  Research  of  Urban  Intelligent  Transportation System Based on the Internet of Things,” no. 70031010, pp. 572–573, 2012.
[22] G.  Cueva-fernandez,  J.  Pascual,  and  V.  García-díaz,  “Fuzzy  decision  method  to improve  the information  exchange  in  a  vehicle  sensor  tracking  system,” Appl.  Soft  Comput.  J. ,  pp.  1–9, 2015.
[23] E.  Qin,  Y.  Long,  C.  Zhang,  and  L.  Huang,  “Cloud  Computing  and  the  Internet  of  Things : Technology Innovation in Automobile Service,” pp. 173–174, 2013.
[24] D. Koo, K. Piratla, and J. M. C, “Towards Sustainable Water Supply : Schematic Development of Big Data Collection Using Internet of Things ( IoT ),” vol. 118, pp. 489–497, 2015.
[25] Z.  Ying-cong  and  Y.  U.  Jing,  “A  Study  on  the  Fire  IOT  Development  Strategy,” Procedia Eng. , vol. 52, pp. 314–319, 2013.
[26] M.  Carmen,  “An  overview  of  the  Internet  of  Things  for  people  with  disabilities,” J.  Netw. Comput. Appl. , vol. 35, no. 2, pp. 584–596, 2012.
[27] M. Al-jabi, “Toward an IoT-Enabled Adaptive Interactive Bus Transportation system,” pp. 6– 9, 2017.