## Sistem Pemantauan Tempat Sampah menggunakan Pemodelan Edge Computing

## SITI ROKOIYE, URAY RISTIAN, KASLIONO
Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Tanjungpura, indonesia Email: siti_rokoiye@student.untan.ac.id
Received 17 Oktober 2023 | Revised 13 November 2023 | Accepted 29 November 2023

## ABSTRAK
IoT  adalah  teknologi  yang  memanfaatkan  konektivitas  internet  untuk menghubungkan perangkat dan bertukar data. Contoh penerapannya adalah pada sistem  pemantauan  tempat  sampah  yang  melakukan  pemantauan  kapasitas sampah dari jarak jauh melalui koneksi internet. IoT memiliki tantangan seperti keterlambatan respons data dan ketergantungan pada internet. Oleh karena itu, untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  dalam  penelitian  ini  diterapkan  pemodelan edge  computing  dengan  memanfaatkan  edge  server.  Penggunaan  edge  server pada  sistem  dapat  memproses  dan  mengirimkan  data  dari  berbagai  tempat sampah. Ketergantungan pada koneksi internet saat melakukan pemrosesan data dari  perangkat  IoT  dapat  dikurangi  karena  edge  server  melakukan pemrosesan data secara lokal. Pemrosesan dan pengiriman data menggunakan protokol HTTP. Hasil pengujian QoS yang dilakukan dalam penerapan model edge computing pada sistem pemantauan tempat sampah diperoleh nilai rata-rata throughput 1338 bps dan rata-rata delay adalah 115 ms.
Kata kunci : Internet Of Things, Pemantauan Tempat Sampah, Edge Computing

## ABSTRACT
IoT  is  a  technology  that  utilizes  internet  connectivity  to  connect  devices  and exchange data. An example of its application is in a trash bin monitoring system that  remotely  monitors  trash  capacity  through  an  internet  connection.  IoT  has challenges  such  as  data  response  delays  and  dependence  on  the  internet. Therefore,  to  overcome  these  problems,  this  research  applies  edge  computing modeling  by  utilizing  edge  servers.  The  use  of edge  servers  in  the  system  can process  and  transmit  data  from  various  bins.  Dependence  on  the  internet connection when processing data from IoT devices can be reduced because the edge server performs data processing locally. Processing and sending data using the HTTP protocol. The results of QoS testing carried out in the application of the edge  computing  model  in  the  bin  monitoring  system  obtained  an  average throughput value of 1338 bps and the average delay is 115 ms.
Keywords : Internet of Things, Trash Bin, Edge Computing

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  upaya  menjaga  kebersihan  lingkungan  dan  mengurangi  dampak  buruk  sampah, pemerintah telah menetapkan aturan yang mengharuskan pemilihan sampah pada tempatnya. UU  No.  18  Tahun  2008  Pasal  29  Ayat  (1)  memberlakukan  sanksi  pidana  bagi  pelanggaran tersebut, baik berupa kurungan maupun denda. Meskipun pemerintah menunjukkan komitmen dengan menerapkan aturan tersebut, kenyataannya pengelolaan sampah secara manual oleh petugas kebersihan tanpa dukungan teknologi informasi yang memadai masih menyebabkan proses  penanganan  sampah  menjadi  lambat  dan  tidak  efisien.  Oleh  karena  itu,  diperlukan solusi untuk mengatasi masalah ini. Salah satu solusi yang dapat digunakan adalah teknologi Internet  of  Things  (IoT).  Teknologi  Internet  of  Things  (IoT)  memanfaatkan  konektivitas internet yang selalu terhubung untuk mengendalikan dan menghubungkan suatu perangkat terhubung  dengan  perangkat  lainnya.  Salah  satu  pemanfaatan  IoT  yaitu  pada  sistem pemantauan tempat sampah, memudahkan pemantauan ketinggian sampah dari jarak jauh.
Data  ketinggian  akan  selalu update  secara  real-time  melalui  koneksi  Wi-Fi  dan  internet (Suryaningrat, dkk, 2021). Namun, sistem pemantauan yang berbasis IoT sebagian besar menggunakan sumber daya cloud untuk menjalankan monitoring dan komputasi sederhana (Sahifa, dkk, 2020). Edge computing adalah model komputasi baru yang mengalokasikan sumber daya komputasi dan penyimpanan di tepi jaringan lebih dekat ke sensor atau sumber data (Cao,  dkk, 2020). Edge  computing  merupakan  sistem  komputasi  yang  dioptimalkan untuk memproses dan menyimpan aliran data dekat dengan  perangkat IoT secara lokal, yang ditempatkan dekat dengan sumber data atau node (Izquierdo, dkk, 2019). Edge computing melakukan pemrosesan data dan pengambilan keputusan dilakukan secara lokal di perangkat edge atau edge server (Dalbina, 2019) .
Berdasarkan  latar  belakang  yang  diuraikan  masalah  kendala  dalam  proses  pengelolaan sampah secara manual mengakibatkan lambatnya penanganan sampah. Teknologi Internet of Things (IoT) menawarkan solusi pemantauan sampah secara real-time (Khozin, dkk, 2022) , tetapi menghadapi tantangan seperti keterlambatan respons data dan ketergantungan pada koneksi internet (Murdiyantoro, dkk, 2021) , untuk mengatasi hal tersebut maka dilakukan penelitian dengan judul “Sistem Pemantauan Tempat Sampah menggunakan Pemodelan Edge Computing“.  Dengan  adanya  sistem  ini,  data  dapat  terus  diproses,  dan  disimpan  di  edge hingga  kendala  teratasi,  dan  hasilnya  dapat  disinkronkan  kembali  dengan cloud  server. Sehingga sistem tetap dapat beroperasi di edge server bahkan saat terjadi gangguan di  cloud server.

## 2. METODE

## 2.1 Deskripsi Sistem
Pada penelitian ini sistem yang akan dibangun adalah sebuah sistem yang dapat memantau kapasitas  sampah  pada  tempat  sampah  dengan  menerapkan  model edge  computing  yaitu pemrosesan awal atau pengumpulan data dilakukan di lokasi yang lebih dekat dengan sumber data (Dalbina,  2019). Sistem  ini  memanfaatkan  perangkat  keras  NodeMCU  ESP32    dan sensor ultrasonik untuk mengukur kapasitas tempat sampah dengan implementasi model edge computing yang berarti pengolahan data akan dilakukan terlebih dahulu dari tempat sampah ke edge server sebelum data dikirim ke server pusat (cloud server). Sistem terhubung cloud server  melalui  jaringan  internet,  Informasi  mengenai  kapasitas  sampah  dapat  diakses  dan dikelola dari jarak jauh, dengan demikian pengguna dapat memantau kapasitas sampah pada setiap tempat sampah secara real-time (Suryaningrat, dkk, 2021). Gambar 1 merupakan gambaran sistem secara umum.
Gambar 1. Sistem Secara Umum

## 2.2 Model Arsitektur
Gambar 2 merupakan model arsitektur jaringan. Proses dimulai dengan node yang bertugas mengumpulkan  data  dari  tempat  sampah.  Data  ini  mencakup  informasi  tentang  kapasitas sampah.  Selanjutnya,  data  dari node  akan  dikirimkan  ke  edge  server  menggunakan  HTTP Request  dengan  bantuan  API (Ehsan,  dkk,  2022). Edge  server  menerima  data  dan menyimpannya di dalam database. Setelah tersimpan, data akan dikirimkan ke cloud server melalui HTTP Request. Jika koneksi internet stabil atau tidak ada gangguan, edge server akan melakukan  HTTP  Request  untuk  menyimpan  data  di  dalam database  cloud  server.  Data tersebut kemudian dapat diakses melalui website.  Pada sistem ini memanfaatkan model edge computing untuk memproses data secara lokal dengan memanfaatkan edge server sebagai pusat  pengelolaan  dan  pengiriman  data  dari  berbagai  tempat  sampah.  Penggunaan edge server  pada  sistem  dapat  memproses  data  dan  mengurangi  ketergantungan  pada  koneksi internet saat melakukan pemrosesan data dari perangkat IoT (Cao, dkk, 2020) .
Gambar 2. Arsitektur Jaringan

## 2.3  Perancangan Perangkat Keras
Gambar  3  merupakan  sistem  perangkat  keras  yang  dirancang  untuk  mengukur  dan mengetahui  kapasitas  sampah  pada  tempat  sampah.  Adapun  komponen  yang  digunakan untuk membangun sistem adalah NodeMCU ESP32 dan sensor ultrasonik. Pada penelitian ini NodeMCU ESP32 bertugas sebagai Mikrokontroler (Hadyanto & Muhammad, 2022) yang berfungsi  untuk  mengontrol  operasi  dari  sensor  ultrasonik.  Data  jarak  yang  diterima  oleh sensor  ultrasonik digunakan oleh  ESP32 untuk menghitung  kapasitas  sampah  pada tempat sampah tersebut. ESP32 juga bertanggung jawab untuk mengirimkan data hasil pengukuran tersebut ke edge server melalui koneksi jaringan. Perancangan sistem pemantauan tempat sampah (Suryaningrat, dkk, 2021) .
Gambar 3. Sistem Pemantauan Tempat Sampah

## 2.4  Perancangan Model Sistem Edge Computing
Pada  penelitian  ini,  dirancang  sebuah  sistem  yang  memanfaatkan  konsep edge  computing yaitu  pengolahan  data  dilakukan  di  dekat  sumber  data (Waranugraha  &  Suryanegara, 2020). Model ini didukung oleh sebuah perangkat keras yang disebut sebagai edge server (Cao, dkk, 2020). Edge  server  ini  difungsikan untuk  memproses  data  yang  diterima dari kedua tempat sampah tersebut. Tempat sampah 1 diletakkan dengan jarak 8 meter dari edge server dan tempat sampah 2 dengan jarak 26 meter dari edge server. Perancangan model sistem edge computing dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Perancangan Model Sistem Edge Computing

## 2.5  Perancangan Perangkat Lunak
Perancangan  perangkat  lunak  pada  implementasi  pemodelan edge  computing  pada  sistem pemantauan tempat sampah melibatkan pengiriman data dari sensor ke edge server. Data yang  diterima  akan  disimpan  terlebih  dahulu  di edge  server  sebelum  diteruskan  ke  cloud server. Konsepnya adalah memanfaatkan edge server sebagai titik pertama penerimaan data, yang  kemudian  akan  memproses,  menyimpan,  dan  mengirimkannya  ke cloud  server  jika kondisi jaringan dan sistem berjalan normal. Jika ada kendala dalam pengiriman data ke cloud server, data akan tetap disimpan di edge server dengan status 'pending' dan akan diusahakan untuk  dikirim  ulang ke  saat  masalah tersebut  teratasi.  Data  yang telah  terkumpul  di cloud server akan ditampilkan dalam bentuk antarmuka website. Diagram alir perangkat lunak dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Diagram Alir Perangkat Lunak
2.6  Perancangan Desain Komunikasi Antara Node dan Edge Server Sistem perancangan desain komunikasi antara node dan edge server pada sistem pemantauan tempat sampah menggunakan protokol komunikasi HTTP (Abdurahman, dkk, 2020). Node akan mengirimkan permintaan HTTP (HTTP request) kepada edge server dengan menyertakan informasi data kapasitas sampah seperti id_sensor, kapasitas, dan status. Selanjutnya, edge server akan menerima permintaan HTTP dari node dan mengolah data yang diterima. Data kapasitas sampah akan disimpan dalam basis data di edge server. Proses desain komunikasi antara node dan edge server menggunakan HTTP  melalui API sebagai penghubung dalam memastikan data kapasitas sampah diterima dengan tepat (Ehsan, dkk, 2022). Sistem ini juga mampu mengatasi masalah koneksi atau kesalahan di computing atau cloud server pusat dengan menyimpan data di edge dengan status pending. Data akan tetap tersimpan di edge server dan akan dikirim ke cloud server pusat ketika koneksi antara edge server dan cloud server  pusat  kembali  normal  dan  data  yang  sebelumnya  berstatus  pending  akan  berubah statusnya menjadi sukses.
Gambar 6. Perancangan Desain Komunikasi antara Node dan Edge Server

## 2.7  Perancangan Desain Komunikasi Antara Edge Server dan Cloud Server
Gambar 7 merupakan perancangan desain komunikasi antara edge server dan cloud server menggunakan protokol HTTP. Jika tidak ada gangguan koneksi, data akan langsung dikirim ke cloud server. Namun, jika ada gangguan koneksi, data akan tetap tersimpan di edge server dalam status pending. Setelah kondisi jaringan normal kembali, data tertunda akan dikirimkan ke cloud server dan disimpan dalam database. Pengguna dapat melihat data melalui aplikasi website untuk memantau kondisi tempat sampah secara real-time.

## Gambar 7. Perancangan Desain Komunikasi antara Edge Server dan Cloud Server
2.8 Perancangan Perhitungan Kapasitas Sampah
Gambar 8 merupakan gambar perhitungan kapasitas sampah. Menggunakan sensor ultrasonik untuk  mengukur tinggi  tumpukan sampah  dan  kemudian  menghitung persentase  kapasitas sampah.

## Gambar 8. Perancangan Perhitungan Kapasitas Sampah
Perhitungan persentase kapasitas sampah dalam tempat sampah diperoleh dari perhitungan dengan menggunakan Persamaan 1 dan Persamaan 2.
TS= TB-jaraksensor (1) CAPACITY=  (TS )/TB  x 100 (2) Keterangan:
TS = Tinggi Sampah. TB = Tinggi Bak (tinggi tempat sampah).

## 2.9  Perancangan Pengujian QoS Performa Edge Computing
Pengujian QoS dilakukan untuk mengetahui nilai delay dan throughput data dengan penerapan edge  computing  pada  sistem  pemantauan  tempat  sampah.  Pada  pengujian  QoS  dilakukan terhadap 2 parameter, diantaranya throughput dan delay (ETSI, 1999) (Rasudin, 2014). Pengujian  dilakukan dengan  menggunakan aplikasi  wireshark digunakan  untuk  mengetahui setiap paket data yang dikirim antara sensor, edge server dan cloud server (Nugraha, dkk, 2022).
1. Skenario Pengujian ke – 1
Pengujian dilakukan dengan meletakkan tempat sampah 1 dengan jarak 8 meter dari edge server.
2. Skenario Pengujian ke – 2 Pengujian ini dilakukan dengan meletakkan tempat sampah 2 dengan jarak 26 meter dari edge server.
3. Skenario Pengujian ke – 3
Pengujian ini dilakukan dengan mengirimkan data dari edge server ke cloud server.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Hasil Implementasi
Pada  implementasi  perangkat  keras  komponen  utama  dalam  sistem  pemantauan  kapasitas sampah  adalah  NodeMCU  ESP32  dan  sensor  ultrasonik.  Sensor  ultrasonik  yang  terhubung dengan  NodeMCU  ESP32  berperan  untuk  mengukur  kapasitas  sampah  di  dalam  tempat sampah  dengan  meletakkan  sensor  di  atas  tutup  tempat  sampah.  Gambar  9  merupakan gambar sistem pemantauan tempat sampah (Suryaningrat, dkk, 2021) .

## Gambar 9. Sistem Pemantauan Tempat Sampah
Dalam implementasi perangkat lunak, dilakukan pengembangan tampilan antarmuka berbasis website. Proses ini juga melibatkan sistem komunikasi antara  node, edge server dan cloud server. Dalam implementasi sistem komunikasi antara  node, edge server dan cloud server, dilakukan pengujian dengan melakukan request API pada endpoint yang telah disediakan .
Pengujian  kelayakan    API  yang  telah  dibuat.  Untuk  memverifikasi  bahwa  antarmuka pemrograman aplikasi (API) yang menghubungkan antara sensor ke edge server dan cloud server  beroperasi  sesuai  yang  diharapkan.  Proses  pengujian  ini  melibatkan  pengiriman ataupun  permintaan  ke  API  yang  telah  dibangun.  Adapun  cara  menguji  API  dengan menggunakan Postman .

## Gambar 10. Hasil Pengiriman Data ke Edge Server
Gambar 10 merupakan hasil API menunjukkan respons kode 200, yang menandakan bahwa API berhasil menjalankan tindakan sesuai permintaan.
Implementasi sistem komunikasi antara edge server dan  cloud server merupakan mekanisme yang  digunakan  untuk  memastikan  terhubungnya edge  server  dengan  database  di    cloud server.  Membuat  API  yang  berfungsi  untuk  merespons  permintaan  yang  berasal  dari  edge server yang mengirimkan data ke dalam database  cloud server. Dilakukan pengujian dengan melakukan request API pada endpoint yang telah disediakan. Pengujian kelayakan  API yang telah dibuat. Untuk memverifikasi bahwa edge server dan cloud server beroperasi sesuai yang diharapkan. Adapun langkah-langkah penerapannya melibatkan tahap validasi data masukan sebelum informasi tersebut dimasukkan ke dalam basis data. Proses pengujian ini melibatkan pengiriman  ataupun  permintaan  ke  API  yang  telah  dibangun.    Adapun  cara  menguji  API dengan menggunakan Postman.

## Gambar 11. Hasil Pengiriman Data ke Cloud Server
Gambar  11  API  menunjukkan  respons  kode  200,  yang  menandakan  bahwa  API  berhasil menjalankan tindakan sesuai permintaan.

## 3.2  Hasil Pengujian
Tabel  1  merupakan  hasil  pengujian  pendeteksian  kapasitas  pada  tempat  sampah  1  secara manual dan di website bertujuan untuk memastikan keakuratan dan keselarasan data antara kondisi tempat sampah secara langsung dengan informasi yang ditampilkan di website. Proses ini penting untuk memastikan bahwa data yang diberikan kepada pengguna melalui website mencerminkan kondisi aktual dari tempat sampah yang sedang dipantau. Pada tiap pengujian dilakukan sebanyak lima kali pengujian. Pengujian kapasitas tempat sampah 1 memperoleh nilai error rata-rata 3,2 % (Billin, dkk, 2021). Dari data Tabel 1, dapat diambil kesimpulan bahwa tingkat akurasi sensor 1 sebesar 96,8 %.
Tabel  1. Pengujian Sistem Pembacaan Kapasitas Sampah 1
Pengujian ke - Tempat Sampah 1 Selisih Manual Website TS (cm) Kapasitas (%) TS (cm) Kapasitas (%) 1 6 16 5 13 3 2 8 21 9 24 3 3 13 35 14 38 3 4 15 40 16 43 3 5 17 45 18 48 3 6 20 54 21 57 3 7 24 65 25 68 3
8 27 73 28 76 3 9 31 84 33 89 5 10 33 89 34 92 3 Rata-rata (%) 3,2
Tabel  2  merupakan  hasil  pengujian  pendeteksian  kapasitas  pada  tempat  sampah  2  secara manual dan di website. Dari data Tabel 2, dapat diambil kesimpulan bahwa tingkat akurasi sensor 2 sebesar 97,9 %.
Tabel  2. Pengujian Sistem Pembacaan Kapasitas Sampah 2
Pengujian ke- Tempat Sampah 2 Selisih Manual Website TS (cm) Kapasitas (%) TS (cm) Kapasitas (%) 1 0 0 0 0 0 2 9 25 10 27 2 3 11 30 12 33 3 4 18 50 19 52 2 5 29 81 31 84 3 6 17 47 17 47 0 7 21 58 22 61 3 8 25 69 26 72 3 9 22 61 23 63 2 10 26 72 27 75 3 Rata-rata (%) 2,1 Gambar 12 merupakan hasil pengujian pengiriman data dari tempat sampah ke edge server ketika ada kendala atau gangguan di cloud server data akan tetap tersimpan di edge server dengan status pending dan akan di kirim ulang ketika gangguan di cloud server sudah teratasi kemudian data yang sudah terkirim di edge server akan berubah statusnya menjadi success.
Gambar 12. Pengiriman Data Ketika Cloud Terkendala
Gambar  13  merupakan  hasil throughput  dan  delay  dengan  skenario  1.  Throughput  yaitu kecepatan ( rate) transfer data efektif, yang diukur dalam bps (bit per second). Throughput merupakan jumlah total paket yang sukses yang diamati selama interval waktu tertentu dibagi oleh  durasi  interval  waktu  tersebut (ETSI,  1999). Delay  atau  latency  adalah  waktu  yang
dibutuhkan  data  untuk  menempuh  jarak  dari  asal  ke  tujuan (ETSI,  1999). Delay  dapat dipengaruhi oleh jarak, media fisik, atau waktu proses yang lama. Hasil pengujian throughput yang dilakukan diperoleh nilai rata-rata throughput = 1040 bps dan hasil pengujian delay yang dilakukan diperoleh nilai rata-rata delay = 114 ms.
Gambar 13. Throughput dan Delay Skenario 1
Gambar  14  merupakan  hasil throughput  dan  delay  dengan  skenario  2.  Hasil  pengujian throughput  yang  dilakukan  diperoleh  nilai  rata-rata  throughput  =  1038  bps.  dan  hasil pengujian delay yang dilakukan diperoleh nilai rata-rata delay = 115 ms.
Gambar 14. Throughput dan Delay Skenario 2
Gambar  15  Merupakan  hasil throughput  dan  delay  dengan  Skenario  3.  Hasil  pengujian throughput yang dilakukan diperoleh nilai rata-rata throughput = 1938 bps. Hasil pengujian delay yang dilakukan diperoleh nilai rata-rata delay = 116 ms.
Gambar 15. Throughput dan Delay Skenario 3
Gambar 16 menunjukkan perbandingan throughput dan delay antara pengujian skenario 1, skenario 2 dan skenario 3. Hasil pengujian kualitas layanan (QoS) pada model sistem edge computing  menunjukkan bahwa sistem mampu mengirim data dari sensor ke  edge server dengan baik pada jarak yang berbeda. Pada Tempat Sampah 1 yang berjarak 8 meter dari edge server diperoleh nilai throughput rata-rata sebesar 1040 bps dan nilai rata-rata delay 114
950 1000 1050 1100 1 3 5 7 9 11131517192123252729 Throughput Skenario 1 (bps) 0 50 100 150 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Delay Skenario 1 (ms) 950 1000 1050 1100 1 3 5 7 9 11 13 1517 19 21 232527 29 Throughput Skenario 2 (bps) 0 50 100 150 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Delay Skenario 2 (ms)
1800 1850 1900 1950 2000 2050 1 3 5 7 9 11131517192123252729 Throughput Skenario 3 (bps) 0 50 100 150 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 2325 27 29 Delay Skenario 3 (ms)
ms. Sementara itu, pada Tempat Sampah 2 yang berjarak 26 meter dari edge server  diperoleh nilai throughput rata-rata sebesar 1038 bps dan nilai rata-rata delay 115 ms.
Perbedaan  nilai throughput  dan  delay  antara  kedua  jarak  tersebut  dapat  dijelaskan  oleh beberapa faktor. Salah satunya adalah jarak antara tempat sampah dan edge server. Tempat sampah 1 memiliki keunggulan dalam hal jarak yang lebih dekat dengan infrastruktur jaringan, sehingga throughput sedikit lebih tinggi dan delay lebih rendah dibandingkan dengan Tempat sampah 2 yang berjarak lebih jauh.
Pengiriman data dari edge server ke cloud server, terjadi peningkatan throughput rata-rata menjadi  1938  bps,  sedangkan  peningkatan delay  rata-rata  adalah  116  ms.  Peningkatan throghput dan delay yang terjadi karena jumlah bytes dan total paket yang diterima di edge server dari 2 tempat sampah yang kemudian di kirim ke  cloud server, pengiriman data dari edge server ke  cloud server juga dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti keterbatasan di sisi cloud server dan kondisi jaringan, yang juga mempengaruhi throughput dan delay dalam pengiriman data ke cloud server.
Data  hasil  pengujian  tersebut  memberikan  gambaran  konsistensi  performa  sistem  dalam mengirim data.  Meskipun  terdapat  sedikit variasi dalam nilai throughput  dan delay, namun secara keseluruhan sistem tetap berfungsi dengan baik.
Gambar 16. Perbandingan Throughput dan Delay
Penggunaan edge  server  berfungsi  sebagai  pusat  pemrosesan  data  yang  terdekat  dengan sumber  data,  yaitu  tempat  sampah. Edge  server  merupakan  bagian  penting  dalam  sistem pemantauan tempat sampah, beroperasi secara lokal untuk memproses dan mengirimkan data dari 2 tempat sampah. Hal ini mengoptimalkan pengiriman data ke cloud server. Edge server melakukan pemrosesan awal data di tingkat lokal sebelum mengirimkannya ke cloud server, mengurangi ketergantungan pada jaringan internet yang mungkin tidak selalu stabil. Dengan demikian, pengelolaan dan pengiriman data menjadi lebih efisien.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  berhasil  dibangun  sistem  pemantauan  tempat  sampah  dengan menerapkan model edge computing yaitu pemrosesan awal dilakukan dekat dengan sumber data memanfaatkan edge server yang berada secara fisik lebih dekat dengan tempat sampah. Edge server beroperasi secara lokal, memproses, dan mengirimkan data dari berbagai tempat sampah. Penggunaan edge server pada sistem dapat memproses dan mengirimkan data dari berbagai tempat sampah. Ketergantungan pada koneksi internet saat melakukan pemrosesan
1040 1038 1938 0 500 1000 1500 2000 2500 SKENARIO 1 SKENARIO 2 SKENARIO 3 Throughput (bps) 114 115 116 113 114 115 116 117 SKENARIO 1 SKENARIO 2 SKENARIO 3 Delay (ms) Series1
data dari perangkat IoT dapat dikurangi karna edge server melakukan pemrosesan data secara lokal. Hasil dari pengujian QoS dengan implementasi pemodelan edge computing pada sistem pemantauan tempat sampah dengan jarak 8 meter dan 26 meter dari edge server memperoleh nilai throughput rata-rata 1338 bps dan nilai delay rata-rata 115 ms dengan kategori sangat baik. Mengoptimalkan dalam proses dan pengiriman data ke cloud server.

## DAFTAR RUJUKAN
Abdurahman,  A.,  Rendy  Munadi,  I.  M.,  &  Indra  Irawan,  A.  S.  (2020).  Perancangan  Dan Implementasi Hidroponik Berbasis Internet Of Things (IOT) Menggunakan Protokol HTTP.
E-Proceeding Of Engineering, 7, 3862–3868.
Billin,  V.,  Triyanto,  D.,  &  Ristian,  U.  (2021).  Sistem  Pemantauan  Tempat  Penampungan Sampah  Secara  Realtlime  Dengan  Memanfaatkan  Location  Tracking  Menggunakan Antarmuka Website. Jurnal Komputer Dan Aplikasi, 09, 364–374.
Cao, K., Liu, Y., Meng, G., & Sun, Q. (2020). An Overview On Edge Computing Research. In IEEE Access (Vol. 8, Pp. 85714–85728). Institute Of Electrical And Electronics Engineers Inc. Https://Doi.Org/10.1109/ACCESS.2020.2991734
Dalbina, D. (2019). An Overview Of Edge Computing. Www.Ijert.Org
Ehsan,  A.,  Abuhaliqa,  M.  A.  M.  E.,  Catal,  C.,  &  Mishra,  D.  (2022).  Restful  API  Testing Methodologies:  Rationale,  Challenges,  And  Solution  Directions.  In Applied  Sciences (Switzerland) (Vol. 12, Issue 9). MDPI. Https://Doi.Org/10.3390/App12094369
ETSI.  (1999). Telecommunications  And  Internet  Protocol  Harmonization  Over  Networks (TIPHON); General Aspects Of Quality Of Service (Qos). 1. Http://Www.Etsi.Org
Izquierdo, Z., Miguel A., Santa, J., Martínez, J. A., Martínez, V., & Skarmeta, A. F. (2019). Smart  Farming  Iot  Platform  Based  On Edge  And  Cloud  Computing.  Biosystems Engineering, 177, 4–17. Https://Doi.Org/10.1016/J.Biosystemseng.2018.10.014
Khozin, A., Winardi, S., Arifin, M. N., & Nugroho, A. (2022). Tempat Sampah Pintar Berbasis Internet  Of  Things  Pada  SMKN 1  Dlanggu Kabupaten  Mojokerto. In Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI) (Issue 5).
Murdiyantoro, R. A., Izzinnahadi, A., & Armin, E. U. (2021). Sistem Pemantauan Kondisi Air Hidroponik  Berbasis  Internet  Of  Things  Menggunakan  Nodemcu  ESP8266. Journal  Of Telecommunication,  Electronics,  And  Control  Engineering  (JTECE),  3(2),  54–61. Https://Doi.Org/10.20895/Jtece.V3i2.258
Nugraha,  G.,  Made,  I.  A.,  &  Putu,  I.  A.  (2022).  Analisis  Tren  Lalu-Lintas  Data  Jaringan Menggunakan Teknologi Big Data (Studi Kasus: Universitas Mahadewa Indonesia. Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Komputer, 3(2).
Rasudin. (2014). Quality Of Service (QOS) Pada Jaringan Internet Dengan Metode Hierarchy Token Bucket. TECHSI, 4, 210–223.
Sahifa,  A., Setiawan,  R., & Yazid, M.  (2020). Pengiriman Data  Berbasis  Internet  Of  Things Untuk  Monitoring  Sistem  Hemodialisis  Secara  Jarak  Jauh. Jurnal  Teknik  Its,  2. Https://Ejurnal.Its.Ac.Id
Suryaningrat,  A.,  Kurnianto,  D.,  &  Syifa,  F.  T.  (2021).  Pemanfaatan  Google  Firebase  Pada Sistem Tempat Sampah Pintar Berbasis Internet Of Things. Dinamika Rekayasa, 17, 1–9. Http://Dinarek.Unsoed.Ac.Id
Hadyanto, T., & Muhammad,  F. A. (2022). Sistem  Monitoring  Suhu  Dan  Kelembaban  Pada Kandang Anak Ayam Broiler Berbasis Internet Of Things. JTST, Vol. 03, No.02.
Waranugraha,  N.,  &  Suryanegara,  M.  (2020).  The  Development  Of  Iot-Smart  Basket :
Performance  Comparison  Between Edge  Computing  And  Cloud  Computing  System. International Conference On Computer And Informatics Engineering (IC2IE), 3, 410–414.