## Systematic Literature Review pada Analisis Prediktif dengan IoT: Tren Riset, Metode, dan Arsitektur

## Fahrur Rozi
Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia fahrurrozi@s.itb.ac.id
Abstract — Nowadays IoT researches on intelligent service systems is becoming a trend. IoT produces a variety of data  from  sensors  or  smart  phones. Data  generated  from IoT can  be more  useful  and can  be followed  up  if  data analysis is  carried out. Predictive  analytic  with IoT is  part  of  data  analysis  that  aims  to  predict  something solution. This  analysis  utilization  produces innovative applications  in  various  fields  with  diverse  predictive  analytic methods  or  techniques.  This  study  uses  Systematic  Literature  Review  (SLR)  to  understand  about  research  trends, methods and architecture used in predictive analytic with IoT. So the first step is to determine the research question (RQ)  and  then  search is  carried out  on  several  literature  published  in  popular  journal  databases  namely IEEE Xplore,  Scopus  and  ACM  from  2015  -  2019. As  a  result  of  a  review  of  thirty  (30)  selected  articles,  there  are several  research  fields  which  are  trends,  namely  Transportation,  Agriculture,  Health,  Industry,  Smart  Home,  and Environment.  The  most  studied  fields  are  agriculture.  Predictive  analytic  with IoT use  varied  method  according  to the  conditions  of  data  used. There  are  five  most  widely  used  methods,  namely  Bayesian  Network  (BN),  Artificial Neural  Network  (ANN),  Recurrent  Neural  Networks  (RNN),  Neural  Network  (NN),  and  Support  Vector  Machines (SVM). Some studies also propose architectures that use predictive analytic with IoT .
Keywords— Predictive Analytic, IoT, Systematic Literature Review, SLR

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi dan informasi membawa perubahan besar di segala bidang khususnya Internet of Things (IoT). Dengan adanya IoT, sejumlah perangkat yang terhubung ke internet mulai dari sensor dan ponsel pintar meningkat secara signifikan. Pada tahun 2020, jumlah perangkat ini diperkirakan akan meningkat menjadi sekitar  50  milyar  [1].  Meningkatnya  jumlah  perangkat  ini  menghasilkan  jumlah  data  yang  beragam  pula. Tersedianya  data  yang  dihasilkan  oleh  perangkat  yang  beragam  ini  telah  membuka  peluang  baru  munculnya aplikasi  inovatif  di  berbagai  bidang,  misalnya  sistem  transportasi  cerdas  [2],  layanan  kesehatan  cerdas  [3], sistem pertanian cerdas [4] dan lain sebagainya.
Seperti diketahui, IoT mengumpulkan beragam data yang berasal dari sensor, ponsel pintar atau perangkat yang  terhubung  dengan  internet  lainnya  kemudian  menyimpannya  di server atau cloud .  Data  tersebut  dapat berupa angka kontinu dari sensor suhu atau gambar/video dari kamera. Untuk mengubah data menjadi informasi atau  pengetahuan  yang  lebih  berguna  dan  dapat  ditindaklanjuti,  data  tersebut  harus  dilakukan  analisis menggunakan  metode  atau  teknik-teknik  tertentu.  Analisis  data  ini  membutuhkan  penggunaan artificial intelligence (AI), machine  learning (ML),  dan  teknik  analisis  prediktif  dengan  tujuan  untuk  menyaring  data, mengidentifikasi tren dan memprediksi solusi yang tepat.
Analisis  prediktif  dengan  IoT  merupakan  bagian  dari  analisis  data  yang  bertujuan  memprediksi  data berdasarkan pola yang diekstrak dari data-data historis yang berasal dari data IoT. Analisis prediktif inilah yang membuat  sistem  terlihat  menjadi  lebih  cerdas.  Analisis  prediktif  dengan  IoT  sudah  banyak  diterapkan  di berbagai bidang sebagai bagian dari sistem layanan cerdas, misalnya prediksi kemacetan lalu lintas dari data lalu lintas, cuaca dan media sosial pada sistem transportasi cerdas [2], prediksi serangan jantung dari data temperatur dan detak jantung seseorang pada sistem kesehatan cerdas [5], prediksi penyakit tanaman dari data temperatur, kelembaban dan kandungan udara pada sistem pertanian cerdas [4] dan lain-lain.
Data  IoT  biasanya  bersifat  heterogen,  pertumbuhan  datanya  cepat,  bervolume  besar,  dan  dibutuhkan analisis  secara real-time .  Teknik  analisis  prediktif  secara  tradisional  saja  tidak  cukup  untuk  menganalisis  data kompleks yang dihasilkan oleh IoT [6]. Ada berbagai macam metode atau teknik yang dapat digunakan untuk menganalisis  data  ini  misalnya  Artificial  Neural  Networks  (ANN)  [7],  Bayesian  Network  (BN)  [2],    Support Vector Machines (SVM) [8] dan metode lainnya.
Untuk  lebih  memahami  analisis  prediktif  dengan  IoT,  penelitian  ini  melakukan  tinjauan  literatur  dengan menggunakan Systematic Literature Review (SLR). SLR dapat membantu menemukan solusi dengan melakukan review pada penelitian yang relevan sebelumnya. Tujuan dari penelitian ini adalah memahami tren riset, metode, dan arsitektur yang digunakan pada analisis prediktif dengan IoT. Untuk mendapatkan hasil yang komprehensif, penelitian  dilakukan  pada  beberapa  literatur  yang  diterbitkan  pada  database  jurnal  populer  misalnya  IEEE Xplore, Scopus dan ACM dari tahun  2015 – 2019.
Makalah ini terdiri dari empat bagian. Bagian 2 memberikan penjelasan tinjauan literatur sistematis sebagai metodologi penelitian ini. Bagian 3 menjelaskan hasil tinjauan dan jawaban untuk pertanyaan penelitian. Bagian 4 menyajikan kesimpulan penelitian dan saran untuk pekerjaan di masa depan.

## II. METODOLOGI

## 2.1 Systematic Literature Review
Systematic  Literature  Review (SLR)  adalah  studi  sekunder  untuk  memetakan,  mengidentifikasi, mengevaluasi  secara  kritis,  mengkonsolidasikan,  dan  mengumpulkan  hasil  studi  utama  pada  topik  penelitian tertentu    [9].  SLR  menjadi  metode  standar  untuk  mendapatkan  jawaban  dengan  melakukan  tinjauan  pustaka berdasarkan studi terkait sebelumnya. Tujuan melakukan SLR adalah untuk merangkum penelitian sebelumnya, untuk  mengidentifikasi  kesenjangan  yang  perlu  dipenuhi  antara  penelitian  sebelumnya  dan  saat  ini,  untuk menghasilkan laporan/sintesis yang koheren, dan untuk membuat kerangka kerja penelitian.
Tujuan studi literatur pada penelitian ini untuk memahami topik riset yang tren, metode, dan arsitektur pada analisis  prediktif  dengan  IoT.  Untuk  mendapatkan  hasil  yang  komprehensif,  penelitian  mengambil  beberapa literatur yang diterbitkan dari jurnal basis data populer yaitu IEEE Xplore, Scopus, dan ACM dari 2015 hingga 2019.

## 2.2 Research Question
Tujuan  dari Research  Question (pertanyaan  penelitian)  adalah  untuk  mempertahankan  fokus  tinjauan literatur.  Kondisi  ini  memudahkan  proses  pencarian  data  yang  diperlukan.  Tabel  1  menunjukkan  pertanyaan penelitian untuk penelitian ini.
Tabel 1 Research Question
ID Research Question Motivasi RQ1  Apa  saja  topik  riset  yang  tren  pada  bidang Analisis Prediktif dengan IoT? Identifikasi topik riset yang tren pada bidang Analisis Prediktif dengan IoT RQ2  Apa saja metode yang digunakan pada Analisis Prediktif dengan IoT? Identifikasi  metode  yang  digunakan  pada  Analisis Prediktif dengan IoT RQ3  Apa  saja  arsitektur  pada  Analisis  Prediktif dengan IoT? Identifikasi  arsitektur  pada  Analisis  Prediktif  dengan IoT
2.3 Hasil Pencarian
Untuk  menjawab Research  Question yang  sudah  dijelaskan  di  atas,  penelitian  melakukan  pencarian  pada database jurnal populer dengan kata kunci spesifik untuk pencarian. Kata kunci yang digunakan yaitu : predict* AND IoT AND (analy* OR method OR technique OR  architecture) . Pencarian dengan kata kunci tersebut dilakukan pada bagian abstrak saja. Hasil pencarian ditemukan sebanyak 674 artikel. Tabel 2 menunjukkan hasil dari proses pencarian menggunakan kata kunci tersebut.
Tabel 2 Hasil Pencarian Penelitian Terkait
No
Jurnal Database
Jumlah Artikel
1 IEEE Xplore 475 2 Scopus 125 3 ACM 74 Total 674
Kriteria inclusion dan exclusion digunakan untuk memilih penelitian utama. Hasil artikel dari kriteria inilah yang nantinya akan di- review oleh peneliti. Adapun kriteria inclusion dan exclusion dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 Kriteria Inclusion dan Exclusion
Kriteria Inclusion I1 I2 I3 Artikel yang berhubungan dengan tren, metode/teknik dan arsitektur pada analisis prediktif dengan IoT Artikel ditulis dengan Bahasa Inggris Artikel dapat diakses secara penuh Kriteria Exclusion E1 E2 E3
Artikel yang sama dari jurnal database yang berbeda Artikel jurnal yang tidak terindeks Q1, Q2 dan Q3 Artikel conference yang tidak berperingkat
Setelah  melakukan filtering dengan  kriteria inclusion dan exclusion pada  artikel  hasil  pencarian menggunakan kata kunci maka diperoleh beberapa artikel jurnal dan konferensi yang ditunjukkan pada tabel 4. Jumlah artikel yang diperoleh sebanyak 30 artikel baik jurnal maupun konferensi.  Artikel inilah yang akan di- review pada penelitian ini.
Tabel 4 Hasil Proses Filtering
No
Publikasi Jumlah Artikel 1 Jurnal Q1 11
2 Jurnal Q2 8 3 Jurnal Q3 1 4 Conference 10 Total 30

## III. HASIL PENELITIAN

## 3.1 Tren Penelitian di Analisis Prediktif dengan IoT
Berdasarkan  hasil  tinjauan  pustaka,  terdapat  enam  bidang  penelitian  yang  tren  pada  analisis  prediktif dengan  IoT  yaitu  Transportasi,  Pertanian,  Kesehatan,  Industri, Smart  Home ,  dan  Lingkungan.  Saat  ini,  bidang yang  paling  banyak  diteliti  adalah  bidang  pertanian.  Tabel  5  menunjukkan  tren  bidang  penelitian  analisis prediktif dengan IoT dan referensinya.
Tabel 5 Bidang Penelitian Analisis Prediktif dengan IoT
No Bidang Referensi 1. Pertanian [4][7][14][15][16][17][18]
2. Transportasi [2][6][10][11][12][13]
3. Kesehatan
[3][5] [19][20][21][22]
4. Lingkungan [28][29][30][31]
5. Smart Home [1][25][26][27] 6. Industri [8][23][24]
Saat  ini.  bidang  pertanian  merupakan  topik  analisis  prediktif  dengan  IoT  yang  paling  banyak  diteliti. Penerapan  analisis  prediktif  pada  bidang  ini  antara  lain  prediksi  cuaca  ekstrim  yang  akan  mempengaruhi tanaman [14][16], prediksi pertumbuhan ikan dan tanaman [15], prediksi penyakit tanaman [4][18], pemantauan pertumbuhan  tanaman  [17],  dan  prediksi  stres  pada  sapi  perah  [7].  Penerapan  analisis  prediktif  dengan  IoT memiliki  potensi  yang  besar  pada  sektor  pertanian.  Hal  ini  sangat  membantu  petani  untuk  meningkatkan produktivitas hasil pertanian.
Pada bidang transportasi, topik yang diteliti antara lain prediksi kemacetan lalu lintas [2][6][10][11][12] dan prediksi ketersedian parkir [13]. Seperti diketahui, kota-kota besar di dunia  memiliki permasalahan utama yakni kemacetan  lalu  lintas.  Dengan  pengembangan  Sistem  Transportasi  Cerdas  dan  IoT,  yang  didalamnya  terdapat prediksi kemacetan lalu lintas secara real time , hal ini dapat menjadi solusi untuk menanggulangi permasalahan kemacetan. Salah satu manfaatnya adalah para pengguna transportasi dapat menghindari jalan-jalan yang macet agar tidak bertambah parah.
Pada  bidang  kesehatan,  topik  yang  diteliti  antara  lain smart  log pemantauan  nutrisi  makanan  anak  [19], deteksi  dini  penyakit  [3][20][21]  dan  prediksi  penurunan  tekanan  darah  [22].  Salah  satu  manfaat  analisis prediktif  dengan  IoT  pada  bidang  ini  yaitu  monitoring  kesehatan  secara real-time untuk  deteksi  dini  penyakit yang  mengancam  jiwa  melalui  teknologi  penginderaan  dan  komunikasi  canggih  sehingga  dapat  memberikan pengobatan yang lebih baik, mengurangi biaya medis dan menyelamatkan nyawa manusia.
Penerapan di bidang lingkungan sangat membantu terwujudnya perlindungan lingkungan, misalnya prediksi kualitas udara atau air [29], atau kondisi atmosfer atau tanah [30]. Tidak hanya itu saja, analisis prediktif dengan IoT dapat dimanfaatkan dalam penanggulangan bencana semacam sistem peringatan dini [28]. Hal ini tentunya sangat membantu keselamatan kehidupan manusia pada daerah-daerah rawan bencana.
Smart home yang bertujuan untuk  meningkatkan  kenyamanan penghuninya tentu  menjadi topik penelitian yang  tren.  Aplikasi  analisis  prediktif  pada  bidang  ini  antara  lain  pemanfaatan  energi  secara  optimal  dengan mengoperasikan  peralatan  hanya  saat  dibutuhkan  [25][26][27]  dan  prediksi  penggunaan  air  [27].  Salah  satu manfaat yang diperoleh adalah pengurangan konsumsi energi listrik sebanyak mungkin.
Pada  bidang  industri,  analisis  prediktif  dengan  IoT  sangat  dibutuhkan.  Topik  yang  diteliti  antara  lain manajemen  aset  untuk  prediksi  pemeliharaan  aset  [8],  pencegahan  kecelakaan  keselamatan  pekerja  dan memprediksi siklus penggantian untuk manajemen motor di bidang robot industri [23]. Penggunaan IoT dalam memprediksi  pemeliharaan  aset  sangat  bermanfaat  untuk  mengidentifikasi  potensi  masalah  sebelum  terjadinya kerusakan pada mesin.

## 3.2 Metode yang digunakan di Analisis Prediktif dengan IoT
Hasil review ditemukan bahwa terdapat dua puluh tiga jenis metode yang digunakan pada analisis prediktif dengan IoT. Metode yang digunakan berupa algoritma atau model. Perbedaan metode dipengaruhi oleh kondisi data  yang  digunakan  baik  data  prediktor  maupun  data  prediksi.  Tabel  6  menunjukkan  daftar  metode  yang digunakan dalam analisis prediktif dengan IoT.
Berdasarkan  dua  puluh  tiga  jenis  metode  yang  ditunjukkan  pada  tabel  6,  ada  terdapat  lima  metode  yang paling  banyak  digunakan  yaitu  Bayesian  Network  (BN),  Artificial  Neural  Network  (ANN),  Recurrent  Neural Networks (RNN), Neural Network (NN), dan Support Vector Machines (SVM).

## Gambar 1 Metode yang paling banyak digunakan
Beberapa  penelitian  pada  analisis  prediktif  dengan  IoT  melaporkan  perbandingan  performa  metode  yang digunakan.    Penelitian  prediksi  kemacetan  pada  jaringan  transportasi  berskala  besar  membandingkan  empat metode prediktif yaitu RNN-RBM, BPNN, dan SVM [10]. Hasilnya menunjukkan metode yang menggunakan RNN-RBM memiliki tingkat akurasi paling baik dibandingkan metode lainnya. Penelitian prediksi ketersediaan parkir  membandingkan tiga  metode algoritma  yaitu  RT, NN dan  SVR  [13]. Evaluasi  menunjukkan bahwa RT merupakan  algoritma  intensif  komputasi  paling  sedikit  dan  performa  prediksinya  paling  baik  dibandingkan kedua metode lainnya yaitu NN dan SVR. K-NN, Naïve Bayes, SVM dan ANN digunakan untuk memprediksi perangkat  pada smart  home yang  dapat  dimatikan  [1].  Evaluasi  menunjukkan  algoritma  K-NN  memiliki performa prediksi yang paling baik dibandingkan ketiga metode lainnya.
Tabel 6 Metode Analisis Prediktif dengan IoT
No Metode Referensi 1. Adaptive Moving Window Regression (AMWR) [6]
2. Bayesian Network (BN) [2][14][23][19] 3. Random Forest (RF) [14] 4. Recurrent Activity Predictor (RAP) [25] 5. Holt‟s Linear Trend Method [3] 6. Hidden Markov Model [26] 7. Restricted Boltzmann Machine (RBM) [10][8]
8. Artificial Neural Network (ANN) [31][29][1][7]
9 Robustness Analysis [15] 10 General Infection Model [4] 11 Recurrent Neural Networks (RNN) [10][20][27] 12 Back Propagation Neural Network (BPNN) [10] 13 Hybrid Prediction Model (HPM) [21] 14 ARIMA [16] 15 Neural Network (NN) [16][13][8] 16 Decision Tree [17][30] 17 Dynamic Bayesian Networks (DBN) [11][12] 18 Multiple Regression [22][8] 19 Regression Tree (RT) [13]
4 4
3 3 3 0 1 2 3 4 5 BNN ANN RNN NN SVM JUML A H P EN EL IT IA N
No Metode Referensi 20 Support Vector Regression (SVR) [13] 21 K-Nearest Neighbor (KNN) [1][24] 22 Naıve Bayes [1] 23 Support Vector Machines (SVM) [10][1][18][8]
Beberapa peneliti mengusulkan metode perbaikan dari beberapa metode yang biasanya digunakan.  Pada prediksi  kemacetan  lalu  lintas  menggunakan  metode  prediksi  adaptif  yang  dinamakan  AMWR[6].  Metode AMWR  digunakan  untuk  data  IoT  yang  dinamis.  Metode  ini  terdiri  dari  tiga  langkah  utama  yaitu  pemilihan algoritma  regresi,  menemukan optimum  training  window  size ,  dan  ukuran  horizon  prediksi.  Tingkat  akurasi prediksi yang dihasilkan dengan metode AMWR menunjukkan angka yang lebih baik.
3.3 Arsitektur pada Analisis Prediktif dengan IoT
Berdasarkan  tinjauan  pustaka,  terdapat  empat  arsitektur  diusulkan  yang  menggunakan  analisis  prediktif dengan IoT yaitu Arsitektur Akbar dkk [6], Arsitektur Abdulatif dkk [3], Arsitektur Jo dkk [29], dan Arsitektur Patil dkk [17].
3.3.1 Arsitektur Akbar dkk
Akbar  dkk  mengusulkan  dan  mengimplementasikan  arsitektur  generik  berdasarkan  komponen open source untuk  menggabungkan machine  learning (ML)  dengan  pemrosesan  kejadian  kompleks  atau complex event processing (CEP).  Adapun tujuannya adalah memprediksi peristiwa kompleks pada aplikasi IoT proaktif. Arsitektur ini menggunakan data historis dan data real time . Gambar 2 menunjukkan arsitektur yang diusulkan Akbar dkk pada sistem transportasi cerdas.
Gambar 2 Arsitektur Akbar dkk – Gambar diambil dari [6]
Gambar 3 Arsitektur Abdulatif dkk – Gambar diambil dari [3]
Berdasarkan  gambar  2,  Node-RED  bertugas  sebagai front  end dimana  data  yang  berasal  dari  sumber- sumber  yang  berbeda  diakses  kemudian  data  tersebut  dilakukan preprocessing seperti filtering data  redundan dan mengubah format data yang dibutuhkan. Preprocessing data dilakukan oleh Kafka.  Data real time dan data historis diakses dari kafka  kemudian dilakukan prediksi  menggunakan  model  AMWR  yang  mempresentasikan komponen  ML.  Model  AMWR  terdiri  dari  tiga  langkah  utama  yaitu  pemilihan  algoritma  regresi,  menemukan optimum  training  window  size ,  dan  ukuran  horizon  prediksi.  Data  prediksi  dimasukkan  pada  Kafka  dalam bentuk event tuple. Kafka merupakan open source tool untuk publish dan subscrib e data secara real time .

## 3.3.2 Arsitektur Abdulatif dkk
Arsitektur yang diusulkan Abdulatif dkk menyediakan kerangka kerja pendeteksian perubahan real-time dan  prediksi  abnormal  berbasis cloud yang  menjaga  privasi  untuk  beberapa  tanda  vital  pasien.  Arsitektur  ini digunakan  pada  sistem  kesehatan  cerdas  untuk  memprediksi  atau  deteksi  dini  penyakit  pasien.  Arsitektur Abdulatif dkk ditunjukkan pada gambar 3.
Arsitektur Abdulatif dkk memiliki tiga entitas utama, yaitu sebagai berikut:
 Smart Community Resident (SCR): Data-data tanda vital  pada  warga  masyarakat dapat dikumpulkan dan dikirim secara langsung langsung ke penyimpanan berbasis cloud .
 Cloud Storage (CS): Digunakan untuk menyimpan data SCR dalam bentuk terenkripsi.
 Smart  Prediction  Model (SPM):  Entitas  inti  dari  sistem  ini  dimana  data  terenkripsi  yang  terkumpul diproses  berdasarkan  model  matematika  untuk  mendeteksi  perubahan  abnormal  pada  tanda-tanda  vital SCR.
Ketiga  entitas  tersebut  berkolaborasi  untuk  memantau  dan  memperkirakan  tanda-tanda  vital  setiap  SCR. Setelah  data  terenkripsi  dikirim  ke  CS,  SPM  bekerja  secara  independen  untuk  menganalisis  data  terenkripsi secara  aman  (tanpa  mendekripsi).  SCR  dapat  mengambil  hasil  terenkripsi  melalui  CS  dan  dapat  didekripsi secara aman hanya di sisi SCR.
3.3.3 Arsitektur Jo dkk
Arsitektur  Jo  dkk  didesain  secara  khusus  untuk  sistem  monitoring  dan  penilaian  kualitas  udara  di tambang  batubara  bawah  tanah.  Arsitektur  ini  mengusulkan  kerangka  utama  yang  terdiri  dari  akuisisi  data,
transmisi  data,  pemrosesan  data  (untuk  penilaian  dan  prediksi  kualitas  udara)  dan  layanan  untuk  berbagi informasi dan kontrol cerdas pada ventilator tambang. Arsitektur ini ditunjukkan pada gambar 4.
Dalam  sistem  ini,  unit  penginderaan  didasarkan  pada  modul  sensor  yang  terpasang  pada  Arduino.  Dua unit  penginderaan  membentuk Sensor  Nodes (SN),  yang  menangkap  data  terkait  kualitas  udara  dan mengirimkan  data  ini  ke  stasiun  induk  melalui  ZigBee.  Stasiun  induk  menjalankan  Azure  Machine  Learning (AML), yang beroperasi sebagai platform as service (PaaS). Model kualitas udara mengekstraksi jenis polutan dan  memprediksi  kualitas  udara  berdasarkan  konsentrasi  polutan.  Dengan  demikian,  sistem  ini  melakukan pengambilan keputusan dan kontrol otonom berbasis AML.
Gambar 4 Arsitektur Jo dkk – Gambar diambil dari [29]

## 3.3.4 Arsitektur Patil dkk
Penelitian  yang  diusulkan  oleh  patil  dkk  berfokus  pada  penggunaan  perangkat  IOT  yang  efektif  dan algoritma  yang  efisien  untuk  perbaikan  data  penginderaan  dan  prediksi  dengan  pembelajaran  keputusan. Arsitektur  sistem  ini  digunakan  pada  sistem  pertanian  cerdas  untuk  memprediksi  pertumbuhan  dan  penyakit tanaman.  Pada  desain  sistem  ini,  Patil  dkk  memasukkan  aliran  komunikasi  antara  komponen  sistem  dan input/output  yang  berbeda  untuk  modul  dalam  sistem  yang  berbeda.  Arsitektur  Patil  dkk  ditunjukkan  pada Gambar 5.
Komponen  utama  sistem  terdiri  dari  tiga  hal  yaitu:  Perangkat  IOT,  Algoritma  perbaikan  data  dan Algoritma  pembelajaran  mesin  untuk  prediksi.  Perangkat  IoT  bertugas  untuk  mengumpulkan  data-data  seperti kelembaban,  temperatur,  dan  kondisi  tanaman.  Komponen  IoT,  seperti  And  Cube (IoT  Gateway )  dan  Mobius ( platform Layanan IoT), diintegrasikan dalam sistem usulan untuk memberikan solusi cerdas pada pemantauan pertumbuhan tanaman.  Algoritma perbaikan data  menggunakan Kalman Filter (KF) untuk  memfilter data agar data yang diperoleh berkualitas tanpa noise sebelum data tersebut digunakan untuk prediksi. Algoritma analisis prediktif  yang  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  adalah Decision  tree .  Hasil  prediksi  pada  sistem  ini yaitu prediksi hasil panen, klasifikasi tanaman, klasifikasi tanah, prediksi cuaca, dan prediksi penyakit tanaman.
Gambar 5 Arsitektur Patil dkk – Gambar diambil dari [17]

## IV. KESIMPULAN
Penelitian ini berhasil mengidentifikasi dan menganalisis tren, metode dan arsitektur yang digunakan pada analisis  prediktif  dengan  IoT  berdasarkan research  question yang  diajukan  dengan  SLR antara  tahun  2015  – 2019  pada  beberapa database jurnal  populer.  Berdasarkan  formula keyword ditemukan  674  paper  kemudian dengan menerapkan kriteria inclusion dan exclusion maka terpilih 30 paper yang akan di- review . Adapun hasil review sebagai  berikut;  tren  bidang  penelitian  analisis  prediktif  dengan  IoT  yaitu  Transportasi,  Pertanian, Kesehatan,  Industri, Smart  Home ,  dan  Lingkungan.  Saat  ini,  bidang  pertanian  merupakan  bidang  yang  paling banyak diteliti misalnya prediksi penyakit tanaman, pemantauan pertumbuhan tanaman, dan prediksi stres pada sapi  perah.  Metode  yang  digunakan  pada  analisis  prediktif  dengan  IoT  bermacam-macam  sesuai  kondisi  data yang  dipakai.  Terdapat  lima  metode  yang  paling  banyak  digunakan  yaitu  Bayesian  Network  (BN),  Artificial Neural  Network  (ANN),  Recurrent  Neural  Networks  (RNN),  Neural  Network  (NN),  dan  Support  Vector Machines  (SVM).  Masing-masing  metode  memiliki  tingkat  akurasi  prediksi  yang  berbeda-beda.  Beberapa peneliti mengusulkan metode perbaikan dari beberapa metode. Metode perbaikan menunjukkan tingkat akurasi prediksi yang lebih baik. Hasil dari penelitian ini juga mengidentifikasi empat macam arsitektur yang diusulkan yaitu Arsitektur Akbar dkk, Arsitektur Abdulatif dkk, Arsitektur Jo dkk, dan Arsitektur Patil dkk.

## REFERENSI
[1] L. Andrade, R. Rios, T. Nogueira, dan C. Prazeres, “Applying classification methods to model standby power consumption in the Internet of Things,” Proc. 2017 IEEE 14th Int. Conf. Networking, Sens. Control. ICNSC 2017 , hal. 537–542, 2017.
[2] F. Carrez et al. , “Real-Time Probabilistic Data Fusion for Large-Scale IoT Applications,” IEEE Access , vol. 6, hal. 10015–10027, 2018.
[3] A. Alabdulatif, I. Khalil, A. R. M. Forkan, dan M. Atiquzzaman, “Real-Time Secure Health Surveillance for Smarter Health Communities,” IEEE Commun. Mag. , vol. 57, no. 1, hal. 122–129, 2019.
[4] S. Kim, M. Lee, dan C. Shin, “IoT-based strawberry disease prediction system for smart farming,” Sensors (Switzerland) , vol. 18, no. 11, hal. 1–17, 2018.
[5] Y. Elsaadany, A. J. A. Majumder, dan D. R. Ucci, “A Wireless Early Prediction System of Cardiac Arrest through IoT,” Proc. - Int. Comput. Softw. Appl. Conf. , vol. 2, hal. 690–695, 2017.
[6] A. Akbar, A. Khan, F. Carrez, dan K. Moessner, “Predictive analytics for complex IoT data streams,” IEEE Internet Things J. , vol. 4, no. 5, hal. 1571–1582, 2017.
[7] K. Bhargava dan S. Ivanov, “Collaborative Edge Mining for predicting heat stress in dairy cattle,” IFIP
Wirel. Days , vol. 2016–April, hal. 1–6, 2016.
[8] D. Kwon dan M. R. Hodkiewicz, “IoT-Based Prognostics and Systems Health Management for Industrial Applications,” IEEE Access , hal. 3659–3670, 2016.
[9] A. Dresch, D. Pacheco, L. Jos, V. A. Jr, dan T. Advancement, Design Science Research: A method for Science and Technology Advancement . Springer International Publishing Switzerland, 2015.
[10] X. Ma, H. Yu, Y. Wang, dan Y. Wang, “Large-Scale Transportation Network Congestion Evolution Prediction Using Deep Learning Theory,” PLoS One , hal. 1–17, 2015.
[11] D. Goel, S. Chaudhury, dan H. Ghosh, “An IoT approach for context-aware smart traffic management using ontology,” Proc. Int. Conf. Web Intell. , hal. 42–49, 2017.
[12] Y. Wang dan Q. Li, “Proactive Complex Event Processing for transportation Internet of Things,” 2015 IEEE 34th Int. Perform. Comput. Commun. Conf. IPCCC 2015 , hal. 1–2, 2016.
[13] Y. Zheng, S. Rajasegarar, dan C. Leckie, “Parking availability prediction for sensor-enabled car parks in smart cities,” 2015 IEEE 10th Int. Conf. Intell. Sensors, Sens. Networks Inf. Process. ISSNIP 2015 , no. April, hal. 1–6, 2015.
[14] F. Bromberg, D. Dujovne, T. Watteyne, A. L. Diedrichs, dan K. Brun-Laguna, “Prediction of Frost Events Using Machine Learning and IoT Sensing Devices,” IEEE Internet Things J. , vol. 5, no. 6, hal. 4589–4597, 2018.
[15] D. Karimanzira dan T. Rauschenbach, “Enhancing aquaponics management with IoT-based Predictive Analytics for efficient information utilization,” Inf. Process. Agric. , no. xxxx, 2019.
[16] X. Liu et al. , “Application of Temperature Prediction Based on Neural Network in Intrusion Detection of IoT,” Secur. Commun. Networks , vol. 2018, 2018.
[17] S. M. Patil dan S. R, “Internet of Things Based Smart Agriculture System Using Predictive Analytics,” Asian J. Pharm. Clin. Res. , vol. 10, no. 13, hal. 148, 2017.
[18] T. Truong, A. Dinh, dan K. Wahid, “An IoT environmental data collection system for fungal detection in crop fields,” Can. Conf. Electr. Comput. Eng. , hal. 1–4, 2017.
[19] P. Sundaravadivel, K. Kesavan, L. Kesavan, S. P. Mohanty, dan E. Kougianos, “Smart-Log: A Deep- Learning Based Automated Nutrition Monitoring System in the IoT,” IEEE Trans. Consum. Electron. , vol. 64, no. 3, hal. 390–398, 2018.
[20] T. R. Mauldin, M. E. Canby, V. Metsis, A. H. H. Ngu, dan C. C. Rivera, “Smartfall: A smartwatch- based fall detection system using deep learning,” Sensors (Switzerland) , vol. 18, no. 10, hal. 1–19, 2018.
[21] M. F. Ijaz, “Hybrid Prediction Model for Type 2 Diabetes and Hypertension Using DBSCAN-Based Outlier Detection , Synthetic Minority Over Sampling Technique ( SMOTE ), and Random Forest,” Appl. Sci. , 2018.
[22] D. Iakovakis dan L. Hadjileontiadis, “Standing hypotension prediction based on smartwatch heart rate variability data,” Int. Conf. Human-Computer Interact. with Mob. Devices Serv. , hal. 1109–1112, 2016.
[23] J. Siryani, B. Tanju, dan T. J. Eveleigh, “A Machine Learning Decision-Support System Improves the Internet of Things‟ Smart Meter Operations,” IEEE Internet Things J. , vol. 4, no. 4, hal. 1056–1066, 2017.
[24] Y. Kwon, J. Lee, J. Lee, dan M. Choi, “A study on the P.H.A.S (Piezoelectric energy Harvesting based Access control System) using motor vibration,” Int. Conf. Control. Autom. Syst. , vol. 2017–Octob, no. Iccas, hal. 1426–1428, 2017.
[25] B. D. Minor, J. R. Doppa, dan D. J. Cook, “Learning activity predictors from sensor data: Algorithms, evaluation, and applications,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng. , vol. 29, no. 12, hal. 2744–2757, 2017.
[26] I. Ullah, R. Ahmad, dan D. H. Kim, “A prediction mechanism of energy consumption in residential buildings using hidden markov model,” Energies , vol. 11, no. 2, hal. 1–20, 2018.
[27] N. S. Khan, S. Ghani, dan S. Haider, “Real-time analysis of a sensor‟s data for automated decision making in an IoT-based smart home,” Sensors (Switzerland) , vol. 18, no. 6, hal. 1–20, 2018.
[28] V. Edmondson, M. Cerny, M. Lim, B. Gledson, S. Lockley, dan J. Woodward, “A smart sewer asset
information model to enable an „Internet of Things‟ for operational wastewater management,” Autom. Constr. , vol. 91, no. March, hal. 193–205, 2018.
[29] B. W. Jo dan R. M. A. Khan, “An internet of things system for underground mine air quality pollutant prediction based on azure machine learning,” Sensors (Switzerland) , vol. 18, no. 4, 2018.
[30] T. Bakhshi dan M. Ahmed, “IoT-Enabled Smart City Waste Management Using Machine Learning Analytics,” Int. Conf. Energy Conserv. Effic. , vol. 7, hal. 3–8, 2018.
[31] Y. Fu dan W. Wu, “Predicting household water use behaviour for improved hygiene practices in internet of things environment via dynamic behaviour intervention model,” IET Networks , vol. 5, no. 5, hal. 143–151, 2016.