## RANCANGAN ARSITEKTUR SISTEM INFORMASI LOGISTIK BERBASIS CYBER-PHYSICAL SYSTEMS DENGAN TEKNOLOGI BIG DATA DAN INTERNET OF THINGS
Muhammad Rifqi Ma’arif* 1 , Andika Bayu Saputra 2
1 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik dan Teknologi Informasi,
2 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik dan Teknologi Informasi, Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta, Jl.Siliwangi Km 0.7 Gamping, Sleman, Yogyakarta, Indonesia 55293
(Received: December 13, 2020/ Accepted: February 3, 2021)

## Abstrak
Era Industri 4.0 sangat dipengaruhi oleh perkembangan teknologi informasi khususnya teknologi big data dan internet of things. Dua teknologi tersebut membangun sebuah paradigma baru yang disebut dengan Cyber-Physical System (CPS). CPS didefinsikan sebagai interkoneksi antara lingkungan fisik dengan program komputer melalui teknologi sensor/ IoT. Penerapan CPS di berbagai bidang bisnis/ industri akan semakin memperkuat nilai bisnis yang ditawarkan kepada customer. Salah satu bidang industri yang akan mengalami peningkatan signifikan dengan penerapan CPS adalah bidang logistik. Pengembangan Sistem Informasi Logistik dengan pengimplementasian konsep CPS akan memberikan nilai  tambah  bagi  sektor  logistik  secara  keseluruhan.  Untuk  mewujudkan  hal  tersebut,  diperlukan sebuah studi konspetual bagaimana teknologi big data dan internet of things dapat diimplementasikan dalam sistem logistik. Sehingga, dalam penelitian ini, akan dikembangkan suatu rancangan arsitektur Sistem Informasi Logistik berbasis teknologi big data dan IoT untuk mendukung penerapan CPS dalam bidang logistik.
Kata kunci: Sistem Informasi Logistic; Cyber-Physical System; big data; internet of things

## Abstract
The era of Industry 4.0 is strongly influenced by information technology developments, especially big data technology and the internet of things. The two technologies build a new paradigm called Cyber- Physical System (CPS). CPS is defined as the interconnection between the physical environment and computer  programs  through  sensor  /  IoT  technology.  The  application  of  CPS  in  various  business  / industry  fields  will  further  strengthen  the  business  value  offered  to  customers.  One  of  the  industrial fields  that  will  experience  a  significant  increase  with  CPS's  application  is  the  field  of  logistics.  The development of the Logistics Information System by implementing the CPS concept will provide added value to the Logistics sector as a whole. To make this happen, we need a conceptual study of how big data technology and the internet of things can be implemented in the logistics system. Therefore, in this study, a Logistics Information System architecture design will be developed based on big data and IoT technology to support CPS's application in logistics.
Keywords: Logistic Information Systems; Cyber-Physical System; big data; internet of things

## 1. Pendahuluan
Salah  satu  konsep  inti  ( core  concept )  dalam Industry 4.0 adalah Cyber-Physical System (CPS). CPS didefiniskan  sebagai  suatu  set  teknologi  untuk mengelola  koneksi  sistem  berbasis  komputer  ( cyber ) dengan  lingkungan  fisik  ( physical  environment ) (Mosterman Zander, 2016). Adanya  CPS
memungkinkan  sistem  komputer  untuk  menerima informasi  secara  langsung  mengenai  perubahan- perubahan fisik di lingkungan dimana sistem komputer tersebut  digunakan  tanpa  melalui  campur  tangan manusia secara langsung (Lee et al., 2015; Winkelhaus Grosse,  2020).  Implementasi  CPS  dalam  berbagai sektor  industri  mulai  dari  sistem  produksi  dan manufaktur  hingga  sistem  logistik  merupakan  kunci bagi suatu perusahaan untuk memasuki era Industri 4.0 yang  apabila  dikelola  dengan  baik  akan  membawa peningkatan daya saing dan nilai ekonomi yang sangat
*Penulis Korespondensi
E-mail: rifqi@unjaya.ac.id
signifikan  (Babiceanu    Seker,  2016;  Tomiyama Moyen, 2018). Dengan mengimplementasikan konsep CPS dalam arsitektur Sistem Informasi Logistik, maka meningkatkan  peran  dari  Sistem  Informasi  Logistik tersebut  dalam  mewujudkan  manajemen  rantai  pasok ( supply  chain )  yang  optimal  dan  efektif  (Tu  et  al., 2018).
Implementasi  CPS  sangat  bergantung  pada interoperabilitas  objek  fisik  dengan  sistem  komputer dan  interkoneksitas  antar  objek  fisik  dalam  suatu lingkungan sistem ( system environment ). Dalam bahasa yang  lebih  teknis  maka,  dalam  CPS  akan  melibatkan banyak  sensor  yang  tersebar  di  lingkungan  dimana sebuah  sistem  komputer  dioperasikan  yang  secara terus-menerus akan mengirimkan data perubahan fisik yang  terjadi  pada  lingkungan  tersebut  (Hossain Muhammad, 2016; Quariguasi Frota Neto  Dutordoir, 2020).  Dalam  konteks  Sistem  Informasi  Logistik, perubahan  fisik  yang  diamati  dan  ditangkap informasinya  oleh  sensor  meliputi  setiap  fase/  proses dari kegiatan supply chain dari hulu ke hilir yang cukup kompleks  (Abdel-Basset  et  al.,  2018;  Büyüközkan Göçer,  2018).  Sehingga,  implementasi  CPS  melalui sensor yang disebar di setiap proses supply chain akan menghasilkan  data  yang  jumlahnya  sangat  besar  dan heterogen  (Abdel-Basset  et  al.,  2018).  Heterogenitas serta  besarnya  jumlah  data  tentu  akan  mempersulit pengelolaan dan penggunaan data tersebut. Oleh karena itu, dalam penelitian ini kami akan mengkaji rancangan arsitektur  Sistem  Informasi  Logistik  yang  mampu mengelola  data  sensor  yang  berjumlah  sangat  besar, heterogen  dan  tidak  terstruktur  ke  dalam  satu  format data yang standar dan mudah digunakan untuk berbagai macam  keperluan.  Untuk  mewujudkan  rancangan arsitektur  tersebut,  maka  teknologi big  data akan digunakan  sebagai  inti  dari  arstitektur  sistem  yang dikembangakan.  Teknologi big  data dipilih  karena kemampuannya dalam mengelola data yang berjumlah sangat besar, tumbuh dalam waktu yang sangat singkat serta  memiliki  format  maupun  atribut  yang  sangat beragam (Marjani et al., 2017).
Saat ini, big data merupakan tren teknologi yang sedang mengalami peningkatan yang cukup signifikan, khususnya  memasuki  era  Industri  4.0.  Teknologi big data memberikan  implikasi  yang  cukup  fundamental dalam  segala  aspek  dunia  industri,  mulai  dari transportasi  dan  logistik,  perencanaan  manajemen operasi, bahkan pada cakupan yang lebih umum seperti smart city (Chiappetta Jabbour et al., 2020; ur Rehman et  al.,  2019).  Implementasi big  data dalam  sebuah sistem  bisnis  secara  garis  besar  dilakukan  dalam  dua tahapan yakni manajemen data ( data management ) dan analitik  data  ( data  analytic )  (Saggi    Jain,  2018). Tahapan  manajemen  data  terkait  erat  dengan  teknik/ proses serta teknologi  pendukung untuk  mendapatkan data, membersihkan, menstandarisasi, menyimpan dan mengorganisasikan  data  tersebut  dalam  bentuk  yang sistematis sehingga memudahkan proses temu kembali ( retrieval )  untuk  keperluan  analisis.  Tahapan  kedua adalah  analitik  data,  analitik  sebagai  sebuah  proses
untuk mentransformasikan data yang berjumlah sangat besar  ke  dalam  informasi  yang  berguna  bagi pengambilan keputusan.
Dalam  konteks  CPS, big  data seringkali dipasangkan/  diimplementasikan  secara  bersamaan dengan internet of things (IoT). IoT sendiri merupakan sebuah platform yang  memanfaatkan  jaringan  sensor nirkabel  ( wireless  sensor  network )  untuk  melakukan pemantauan secara intensif berbagai macam perubahan pada  lingkungan  fisik  (Shadroo    Rahmani,  2018). Sensor-sensor  yang  digunakan  dalam  suatu platform IoT  dapat  saling  berkomunikasi  sehingga  data  yang dikirimkan  ke  sistem  pengolahan  data  menjadi  lebih akurat  dan komprehensive  (Firouzi et al., 2018; Ge et al.,  2018;  Saggi    Jain,  2018).  Penerapan  Teknologi big data dan internet of things (IoT) di bidang logistik dan  transportasi  meskipun  masih  baru  namun membawa  prospek  yang  sangat  menjanjikan.  Contoh sukses  dari  penerapan big  data dan  IoT  di  bidang logistik  adalah  sistem Agent  Vehicle  Tracking (AVT) yang  dikembangkan  oleh  perusahaan  ekspedisi  DHL (Hopkins    Hawking,  2018).  Dalam  operasionalnya DHL telah mengadopsi CPS melalui implementasi big data dan  IoT  untuk  meningkatkan  performa  dan efisiensi  dari  kegiatan  operasional  yang  berdampak pada  peningkatan  layanan  dan  kepuasan  pelanggan mereka.  DHL  mengimplementasikan  teknologi  yang mereka sebut sebagai “ truck telematics ”, yakni sebuah platform big  data yang  diimplementasikan  dalam Komputasi Awan ( cloud computing ) untuk mengumpulkan  dan  memproses  data  sensor  yang dipasangkan  dalam  truk-truk  mereka.  Sensor  yang dipasangkan  pada  truk  akan  secara  kontinyu mengirimkan  data  berupa  kecepatan  kendaraan,  jarak dan waktu tempuh, lokasi, kondisi mesin, dlsb. Segala perubahan data tersebut akan dapat diamati dari ruang kontrol pusat secara real-time untuk mendukung sistem operational  decision  support yang  sudah  dibangun sebelumnya.  Laporan  tahunan  DHL  pada  tahun  2017 menyebutkan bahwa mereka sukses mengurangi emisi GHG  sebesar  42%  dan  32%  diantaranya  merupakan dampak dari implementasi AVT.
Contoh  lain  penerapan  CPS  di  bidang  logistik tertuang dalam riset yang dilakukan oleh (Tiwari et al., 2018).  Dalam  riset  tersebut  dikembangnkan  sebuah perangkat  lunak  optimasi  yang  bernama  Routific. Dengan bantuan Routific, perusahaan dapat memperoleh  rekomendasi  skema vehicle  routing terbaik secara real-time . Rekomendasi yang disediakan oleh Routific berbasis pada data yang dikirimkan oleh sensor yang terpasang pada kendaraan. Sensor tersebut mengirimkan data berupa sisa jarak dan waktu tempuh, kapasitas kendaraan, kecepatan berkendara, kemacetan lalu  lintas,  waktu  kerja  pengemudi,  dlsb. Gambar  1 menunjukkan antar-muka dari perangkat lunak Routific (Tiwari et al., 2018). Dari data statistik yang dirilis pada website nya,  Routific  membantu  perusahaan  untuk dapat  mengirimkan  barang  secara  tepat  waktu  ke pelanggan serta melakukan  penghematan  bahan  bakar
dan  biaya  perawatan  karena  mengurangi  waktu  dan jarak tempuh kendaraan hingga 40%.
Penelitian terkait dengan implementasi teknologi-teknologi baru dalam era Industri 4.0 seperti big  data ,  IoT,  kecerdasan  duatan  dlsb  dalam  industri logistik dan transportasi memunculkan satu istilah baru yakni smart  logistics (Hopkins    Hawking,  2018; Quariguasi Frota Neto  Dutordoir, 2020; Trappey et al., 2017). Smart Logistics mengacu pada sebuah sistem logistik  yang  mampu  secara  otomatis  menemukan solusi-solusi  terbaik  untuk  optimasi/  peningkatan performa  proses  logistik  dengan  memanfaatkan kemajuan  teknologi,  khususnya  teknologi  sensor/  IoT dan pengolahan data ( big data dan kecerdasan buatan). Dalam  penelitian-penelitian  yang  berkaitan  dengan smart  logistics ,  pengembangan  platform big  data dan IoT untuk mendukung implementasi kendaraan otonom ( autonomus  driving  car )  dalam  sistem  logistik merupakan  salah  satu  topik  yang  paling  populer (Chaudhari et al., 2019; Mitchell et al., n.d.; Shibata et al.,  2020).  Popularitas  riset platform otomasi  logistik seperti  kendaraan  otonom  tersebut  akan  membawa sumber  daya  baru  yang  sangat  berharga  untuk pengembangan smart  logistics .  Sumber  daya  tersebut berupa  berbagai  macam  data  terkait  proses  logistik yang  berjumlah  sangat  besar,  semakin  besar  jumlah data, maka segala macam  metode/ algoritma optimasi akan bisa diterapkan dengan lebih akurat (Tiwari et al., 2018).
Dari  literatur  yang  diuraikan,  secara  implisit dapat  dilihat  bahwa  implementasi big  data dan  IoT dalam  industri  logistik  dan  transportasi  memang memiliki  prospek  yang  cukup  menjanjikan.  Namun cerita sukses penerapan teknologi tersebut lebih banyak lahir  dari  perusahaan/  organisasi  besar  yang  memiliki sumber  daya  penelitian  dan  pengembangan  yang hampir  tak  terbatas  (Winkelhaus    Grosse,  2020). Perusahaan-perusahaan  yang  lebih  kecil  dengan  dana pengembangan yang terbatas sudah barang tentu akan memiliki  kesulitan  dalam  melakukan  eksperiman  dan implementasi  CPS  dalam  sistem  logistik  mereka. Sehingga  dalam  penelitian  ini  akan  dikaji  rancangan arsitektur  sistem  logistik  berbasis  CPS  yang  dapat diimplementasikan pada sistem logistik di perusahaan/ organisasi dengan biaya seminimal mungkin.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini adalah penelitian dengan menggunakan pendekatan rancang bangun. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  menghasilkan  sebuah  arsitektur sistem  informasi  logistik  berbasis  teknologi big  data . Untuk  dapat  mewujudkan  arsitektur  tersebut,  maka dalam  penelitian  ini  akan  mengkombinasikan  tiga metode/  pendekatan  secara  berurutan  yakni  studi konseptual,  perancangan  arsitektur  sistem  dan pengembangan  purwarupa  ( prototype ).  Di  tahapan yang  pertama,  akan  dilakukan  studi  konseptual  untuk mendapatkan state  of  the  art dari  referensi-referensi terkait dengan proses  bisnis  logistik  secara  umum  di
Gambar 1. Contoh Tampilan Antarnuka S oftware Routific (Tiwari et al., 2018)
perusahaan  manufaktur  dan  potensi  implementasi cyber-physical interaction dalam proses bisnis tersebut, khususnya pemanfaatan big data dan IoT. Tujuan dari studi  konseptual  yang  tersebut  adalah  untuk mendapatkan  gambaran  yang  lebih  luas  sekaligus mendalam mengenai berbagai macam model bisnis dan teknis  implementasi big  data dan  IoT  pada  bidang logistik.
Dari hasil studi konseptual tersebut, didapatkan gambaran  umum  proses  logistik  dalam  perusahaan manufaktur  seperti  yang  diilustrasikan  pada Gambar 2 . Gambar  2 menunjukkan  proses  logistik  secara umum  pada  perusahaan  manufaktur.  Di  perusahaan manufaktur, proses logistik merupakan sub-bagian dari aktivitas  manajemen  rantai  pasok  ( supply  chain management )  yang  berfokus  pada  perencanaan  dan pengendalian barang mulai dari bahan mentah sampai bahan jadi dan proses distribusinya ke konsumen.
Dari Gambar  2 dapat  dilihat  bahwa  secara umum  terdapat  2  tahapan  dalam  proses  logistik  di perusahaan  manufaktur.  Tahap  pertama  adalah  aliran bahan baku maupun bahan mentah ( raw material ) dari supplier atau vendor ke perusahaan manufaktur. Tahap kedua adalah aliran barang jadi ( goods ) dari perusahaan manufaktur ke distributor maupun gudang penyimpanan ( warehouse ) yang berada di luar tempat produksi, dan tahapan yang ketiga adalah aliran barang jadi  dari  distributor  ke retailer maupun  langsung  ke pengguna  akhir  ( end  users )  baik  itu retailer maupun konsumen.  Dalam  penelitian  ini,  arsitektur  sistem informasi  logistik  yang  dibangun  difokuskan  pada tahapan  logistik  yang  kedua,  yakni  dari  perusahaan manufaktur ke distributor.
Tahapan  yang  kedua  dari  penelitian  ini  adalah pengembangan  rancangan  arsitektur.  Rancangan arsitektur  disusun  dalam  dua  tahap.  Tahap  yang pertama  adalah  menyusun  skenario  penerapan cyber-
physical  interaction dengan  IoT  dan big  data , kemudian  tahapan  kedua  adalah  merancang  arsitektur teknologi untuk mengimplementasikan skenario cyber- physical  interaction tersebut.  FGD  dilakukan  untuk mendapatkan feedback /  masukan  dari  para  praktisi maupun  pakar/  akademisi  atas  rancangan  arsitektur awal yang sudah dibuat. Kegiatan FGD akan dilakukan beberapa kali hingga menemukan rancangan akhir dari arsitektur  Sistem  Informasi  Logistik.  Pada  kegiatan- kegiatan FGD yang dilakukan, hal-hal yang akan digali lebih  dalam  meliputi  komponen-komponen  yang menyusun arsitektur sistem informasi logistik.
Desain  arsitektur  yang  dirancang  dalam penelitian  ini  mencakup  dua  aspek  yakni  aspek perangkat  keras  ( hardware/  physical )  dan  aspek perangkat  lunak  ( software/  cyber ).  Aspek  perangkat keras  meliputi  desain  dan  pemilihan  teknologi  untuk akuisisi  data  pergerakan  barang  ( commodity  flow ). Sedangkan  aspek  perangkat  lunak  mencakup  desain antar muka software untuk menyajikan informasi yang dapat  dihasilkan  dari  pemrosesan  data  pergerakan barang. Sebagai batasan untuk aspek perangkat lunak, dalam  penelitian  ini  hanya  akan  didefinisikan rancangan antarmuka yang memuat arsitektur informasi dari hasil pemrosesan data pergerakan barang dan tidak mencakup detail  desain  alur  logika  maupun algoritma yang digunakan dalam perangkat lunak.

## 3. Hasil dan Pembahasan Rancangan Arsitektur Sistem
Dalam  penelitian  ini,  sistem  informasi  logistik yang  dirancang  dibatasi  untuk  implementasi  logistik pada perusahaan manufaktur.  Dari proses bisnis sistem logistik  pada Gambar  2 ,  maka  langkah  selanjutnya adalah  menyusun  skenario  interaksi cyber-physical pada  setiap  aktivitas  kunci  pada  sistem  logistik, khususnya aktivitas distribusi/ pengiriman  barang  dari
Gambar 2. Proses Umum Sistem Logistik di Perusahaan Manufaktur
manufaturer  ke  distributor. Gambar  3 menunjukkan gambaran  skenario  tersebut  dengan  memanfaatkan teknologi IoT/ sensor ( physical ) serta big data ( cyber ). Dalam  skenario  tersebut  setiap  paket  barang  yang keluar/  masuk  dari  manufaktur,  gudang/ warehouse atau fasilitas lainnya akan direkam datanya. Data yang direkam meliputi identitas paket barang, waktu masuk/ keluar, dan kondisi lingkungan (suhu dan kelembapan) ketika  perekaman  data.  Data  tersebut  dikirimkan oleh perangkat  IoT  secara  otomatis  ke  sistem big  data melalui infrastruktur cloud vomputing .
Proses  identifikasi  data  barang  adalah  dengan menggunakan  teknologi  RFID  ( Radio  Frequency
Identification ). Implementasi dari rancangan penggunaan  RFID  tersebut  adalah  dengan  memasang satu RFID tag ke dalam satu paket barang. Definisi satu paket barang ini bisa bervariasi tergantung jenis barang. Untuk barang berukuran besar atau dengan nilai mahal seperti  produk  otomotif,  furnitur  atau  produk-produk fashion tertentu  dan  sejenisnya,  RFID tag dapat dipasangkan langsung pada barang yang bersangkutan. Namun  untuk  produk  seperti  makanan  ringan,  obat-
Gambar 3. Rancangan Interaksi Cyber Physical pada Sistem Informasi Logistik untuk Memonitor Pergerakan Barang
Gambar 4. Arsitektur Teknologi Sistem Informasi Logistik dengan Big Data dan IoT
obatan  dan  sejenisnya,  RFID tag akan  dipasang  pada setiap paket (kardus, dll).
Pemasangan  RFID tag pada  paket  barang sekaligus  memberikan  ID  ( identifier /  pengenal)  pada barang tersebut, sedangkan data detail dari barang akan tersimpan di basis data. ID tersebut akan berguna untuk mencatat keluar masuknya barang dari satu  tempat  ke tempat  yang  lain.  Sesuai  dengan  rancangan  pada gambar 3, perangkat IoT (IoT Device ) yang dalam hal ini adalah RFID reader akan merekam secara otomatis RFID tag yang  dipasangkan  pada  paket  barang  yang melewati  RFID reader tersebut  dalam  jarak  tertentu. IoT Device tersebut dipasang di tempat barang melintas (masuk/  keluar)  dari  fasilitas  produksi  maupun penyimpanan.
Tahapan  desain  selanjutnya  adalah  rancangan arsitektur  teknologi  sebagai  implementasi  teknis  dari skenario  interaksi cyber-physical yang  digambarkan dalam Gambar 4 . Arsitektur sistem informasi logistik yang dirancang dalam penelitian ini akan memanfaatkan teknologi berbasis IoT untuk memonitor pergerakan barang serta kondisi lingkungan sekitar  (suhu  dan  kelembapan).  Konsekuensi  dari implementasi IoT adalah adanya log (jejak) data yang cukup  banyak.  Hal  tersebut  terjadi  karena  perangkat sensor  pada  sistem  IoT  akan  menghasilkan  dan mengirimkan data dalam rentang interval tertentu yang sudah ditentukan. Semakin kecil interval waktu, maka semakin  akurat  informasi  yang  diterima  ( real  time ). Namun,  akan  semakin  banyak  juga  data  yang dihasilkan.  Sehingga,  agar  data  tersebut  dapat diorganisasi  dan  diproses  dengan  optimal,  maka teknologi big data diimplementasikan untuk mengatasi hal tersebut.
Komponen  pertama  yang  menyusun  arsitektur teknologi dari sistem informasi logistik adalah sensing unit. Dalam  arsitektur  sistem  informasi  logistik berbasis  CPS  yang  dikembangkan  ini, sensing  unit adalah  seperangkat hardware yang  berfungsi  untuk merekam  data  pergerakan  barang  beserta  dengan kondisi lingkungan (temperatur dan kelembapan) pada saat  perekaman.  Sensing  unit  terdiri  atas  perangkat RFID  dan  2  unit  sensor,  yakni  sensor  temperatur  dan kelembapan.  Perangkat  RFID  yang  digunakan  terdiri dari  dua  elemen,  yakni  RFID tag dan  RFID reader . RFID tag dipasang pada setiap paket (kardus, dll) untuk mengidentifikasi barang yang diproduksi. Kode barang sebagai penanda unik akan terbaca otomatis ketika tag RFID  tersebut  melewati  RFID reader dalam  jarak tertentu.  Pembacaan  otomatis  ini  merupakan  bentuk otomasi  berbasis  IoT  untuk  memantau  pergerakan barang dari satu fasilitas ke fasilitas yang lain.Sedangkan RFID reader adalah perangkat ( device ) yang secara otomatis membaca tag RFID yang melintas dalam jarak tertentu dengan frekuensi  radio. Terdapat beragam  jenis  RFID reader berdasarkan  jauhnya jangkauan.  Dalam  arsitektur  yang  dibangun  dalam penelitian ini, spesifikasi RFID reader yang digunakan minimal  dapat  membaca  secara  otomatis tag RFID. Ketika tag RFID  terbaca  oleh  RFID reader ,  sistem
akan merekam  waktu, lokasi serta kondisi lingkungan (suhu  dan  kelembapan)  dan  mengirimkannya  ke elemen aplikasi lain yakni data ingestion module . Elemen  arsitektur  berikutnya  adalah data ingestion module . Modul ini berfungsi untuk mengatur lalu  lintas  data  dari  perangkat  sensing  unit  yang tersebar di banyak lokasi sebelum masuk ke repositori data.  Dalam  modul  data  ingestion  ditanam  program komputer untuk memastikan kualitas dan validitas data yang  dimasukkan  ke  dalam  repositori  data.  Beberapa teknologi yang tersedia dan bersifat open sourse untuk mengimplementasikan  modul data  ingestion ini diantaranya adalah Apache Kafka, Apache Storm serta RabbitMQ. Selanjutnya, data yang sudah diintegrasikan  dari  berbagai  sumber  oleh  bagian  ini kemudian disimpan dalam elemen arsitektur berikutnya yakni  repositori data. Repositori  data dalam arsitektur ini  merupakan  realisasi  dari  teknologi big  data . Repositori  ini  menyimpan  data  yang  dikirimkan  dari sensing  unit melalui data  ingestion  modul .  Dalam arsitektur  ini,  repositori  data  dibangun  dengan  model NoSQL dengan implementasi menggunakan MongoDB.
Dua  elemen  terakhir  dari  arsitektur  sistem informasi logistik berbasis CPS ini adalah middleware dan  aplikasi  analitik. Middleware adalah  elemen arsitektur  yang  fungsi  utamanya  adalah  sebagai jembatan  data  atara  repositori  data  dengan  aplikasi, khususnya  aplikasi  yang  terkait  dengan query dan analytics . Implementasi dari middleware adalah sebuah program  komputer  yang  berupa web  service yang diimplementasikan dengan protokol komunikasi REST ( Representational  State  Transfer ).  Melalui interface REST ini, aplikasi analitik akan melakukan permintaan ( request ) kebutuhan data sesuai dengan informasi yang harus  disajikan  ke  pengguna.  Selanjutnya  program komputer  yang  ditanam  dalam middleware akan melakukan query ke  repositori big  data untuk memenuhi  kebutuhan  data  tersebut.  Selanjutnya, aplikasi analitik  ini  merupakan  antar  muka  dalam bentuk  grafis  yang  disajikan  untuk  pengguna  akhir, dalam hal ini adalah stakeholder pengambil keputusan dalam  operasi  logistik  (manajer  logistik).  Aplikasi  ini akan  menyediakan  tampilan  grafis  dari  data  yang dikirimkan  secara  kontinyu  dan  otomatis  oleh perangkat IoT dan disimpan dalam repositori big data . Dari desain sistem informasi logistik yang dikembangkan dalam penelitian ini, setidaknya ada dua informasi grafis yang disajikan dalam aplikasi analitik. Informasi  yang  pertama  adalah  informasi  pergerakan barang dan kondisi lingkungan tempat barang disimpan yang  ditunjukkan  oleh Gambar  5 .  Sedangkan informasi yang kedua adalah informasi inventory level berdasarkan  data  keluar-masuk  barang  dari  suatu fasilitas penyimpanan ( warehouse ). Informasi inventory level ini disajikan baik secara global (seluruh fasilitas  penyimpanan)  yang  maupun  detail inventory level untuk  tiap warehouse . Gambar  6 menunjukkan antarmuka analitik untuk informasi inventory level .

## Skenario Implementasi Arsitektur
Rancangan  arsitektur  yang  diuraikan  dalam bagian  3  merupakan  rancangan  konseptual  yang bersifat  generik.  Sehingga  rancangan  tersebut  dapat diterapkan  pada  berbagai  domain  bisnis  yang melibatkan  aktivitas  logistik/  rantai  pasok  antara manufaktur,  gudang  hingga  pelanggan.  Hal  paling mendasar yang perlu diperhatikan dalam implementasi arsitektur  ini.  bagaimana tag RFID  akan  ditempatkan pada barang yang akan dimonitor pergerakannya. Tiap jenis  manufaktur  pasti  memiliki  jenis  barang  yang berbeda  yang  juga  akan  membedakan  bagaimana tag RFID  tersebut  akan  ditempatkan.  Apakah  akan ditempatkan  pada  setiap  barang,  ataukah  ditempatkan pada  satu  paket  barang  (kardus,  karton,  dan
sebagainya).  Seperti  yang  sudah  dicontohkan  pada bagian  3,  untuk  barang  berukuran  besar  atau  dengan nilai  mahal  seperti  produk  otomotif,  furnitur  atau produk-produk  fashion  tertentu  dan  sejenisnya,  RFID tag dapat  dipasangkan  langsung  pada  barang  yang bersangkutan.  Namun  untuk  produk  seperti  makanan ringan,  obat-obatan  dan  sejenisnya,  RFID tag dapat dipasang pada setiap paket barang.
RFID tag yang dipasangkan pada barang/ paket barang  tersebut  ketika  melewati  RFID reader pada jangkauan  jarak  tertentu  akan  menjadi event yang memicu  perubahan  informasi  secara real-time pada tampilan  informasi  di  antar  muka  perangkat  lunak sistem  informasi  seperti  pada Gambar  5 .  Antarmuka perangkat  lunak  pada Gambar 5 menampilkan  data
Gambar 5. Purwarupa Antarmuka Informasi Pergerakan Paket Barang Beserta Data Kondisi Lingkungan
pergerakan  barang  sesuai  dengan  hasil  pembacaan RFID reader pada  RFID tag yang  terpasang  pada barang.  Ketika  barang  yang  terpasang  RFID tag melintas,  secara  otomatis  informasi  log  pergerakan barang  akan  bertambah.  Sementara  itu,  informasi kelembapan dan temperatur dihitung dari rata-rata data dan kelembapan selama barang berada di suatu tempat. Lamanya barang berada di  suatu  tempat  dihitung  dari rentang  waktu  pembacaan  dua  RFID reader yang merekam pergerakan barang secara berurutan.
Data  pergerakan  barang  tersebut  merupakan data  dasar  yang  akan  diproses  lebih  lanjut  untuk menghasilkan  informasi  yang  ditambilkan  oleh antarmuka sistem informasi pada Gambar 6 . Gambar 6 merupakan  tampilan  grafis  untuk  menyajikan  data inventori.  Secara  sederhana,  data  inventori  akan bertambah  ketika  ada  barang  dengan tag RFID  yang terbaca  oleh  RFID reader yang  merekam  pergerakan barang  masuk  ke  gudang/ warehouse ,  sebaliknya
inventori akan berkurang ketika ada barang dengan tag RFID  terbaca RFID reader yang merekan pergerakan barang keluar gudang.

## 4. Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan,  telah berhasil  dirancang  desain  sistem  informasi  logistik yang  mengimplementasikan cyber-physical  system dengan memanfaatkan teknologi internet of things dan big  data .  Arsitektur  tersebut  berisi  elemen-elemen teknologi  yang memungkinkan untuk  memonitor data pergerakan barang dalam sistem distribusi/ logistik dan menyajikan  informasi  terkait  dalam  bentuk visual analytics . Selain arsitektur teknologi dalam penelitian ini  juga  dikembangkan  purwarupa  ( prototype )  dalam bentuk antarmuka grafis untuk memberikan gambaran bagaimana sistem ini akan beroperasi  dan bermanfaat untuk stakeholder yang terlibat dalam sistem logistik.
Gambar 6. Purwarupa Antarmuka Informasi Inventory Level Berdasarkan Data Keluar-Masuk Barang
Penelitian  ini  merupakan  studi  pendahuluan ( preliminary study ) untuk implementasi teknologi yang berorientasi  kepada cyber-physical  system dalam sistem logistik, khususnya pada perusahaan manufaktur di  Indonesia.  Potensi  penelitian  lanjutan  dari  studi  ini cukup luas mulai dari aspek bisnis, teknis, sampai pada teknologi.  Kemudian  dari  sisi  praktis,  teknologi big data dan IoT yang diusulkan dalam penelitian ini juga memiliki potensi yang besar untuk diimplementasikan dan  memberikan  nilai  tambah  pada  sistem  logistik perusahaan  manufaktur,  khususnya  di  Indonesia. Dengan  adanya cyber-physical  interaction melalui teknologi internet  of  things dan big  data ,  perusahaan dapat  meningkatkan  visibilitas  ataupun  transparansi dari sistem logistik yang dikelolanya.

## 5. Ucapan Terima Kasih
Terimakasih  kepada  Direktorat  Riset  dan Pengabdian Masyarakat (DRPM) Kementrian Pendidikan  dan  Kebudayaan  yang  telah  memberikan hibah  pendanaan  untuk  penelitian  ini  melalui  skema Penelitian Dosen Pemula (PDP) tahun anggaran 2020.

## 6. Daftar Pustaka
Abdel-Basset,  M.,  Manogaran,  G.,    Mohamed,  M.
(2018). internet of things (IoT) and its impact on supply  chain: A framework for building smart, secure and efficient systems. Future Generation Computer Systems , 86 , 614–628.
Babiceanu,  R.  F.,    Seker,  R.  (2016). big  data and virtualization for manufacturing cyber-physical systems:  A  survey  of  the  current  status  and future outlook. Computers in Industry , 81 , 128– 137.
Büyüközkan,  G.,    Göçer,  F.  (2018).  Digital  Supply Chain:  Literature  review  and  a  proposed framework  for  future  research. Computers  in Industry , 97 , 157–177.
Chaudhari,  A.,  Shah,  D.,  Mungekar,  K.,    Wani,  V.
(2019).  Design  and  implementation  of  car  for smart cities—intelligent car prototype.
Advances in Intelligent Systems and Computing , 898 , 485–494.
Chiappetta Jabbour, C. J., Fiorini, P. D. C., Ndubisi, N. O.,  Queiroz,  M.  M.,    Piato,  É.  L.  (2020). Digitally-enabled  sustainable  supply  chains  in the  21st  century:  A  review  and  a  research agenda. Science of the Total Environment , 725 . Firouzi,  F.,  Rahmani,  A.  M.,  Mankodiya,  K., Badaroglu,  M.,  Merrett,  G.  V,  Wong,  P., Farahani, B. (2018). Internet-of-Things and big data for  smarter  healthcare:  From  device  to architecture, applications and analytics. Future Generation Computer Systems , 78 , 583–586.
Ge, M., Bangui, H.,  Buhnova, B. (2018). big data for internet of things : A Survey. Future Generation Computer Systems , 87 , 601–614. Hopkins, J.,  Hawking, P. (2018). big data Analytics and IoT in logistics: a case study. International Journal  of  Logistics  Management , 29 (2),  575–
591.
Hossain,  M.  S.,    Muhammad,  G.  (2016).  Cloud- assisted  Industrial internet  of  things (IIoT)  – Enabled  framework  for  health  monitoring. Computer Networks , 101 , 192–202.
Lee,  J.,  Bagheri,  B.,    Kao,  H.  A.  (2015).  A  Cyber- Physical  Systems architecture for Industry 4.0- based  manufacturing  systems. Manufacturing Letters , 3 , 18–23.
Marjani,  M.,  Nasaruddin,  F.,  Gani,  A.,  Karim,  A., Hashem,  I.  A.  T.,  Siddiqa,  A.,    Yaqoob,  I. (2017). big IoT  Data  Analytics:  Architecture,
Opportunities,  and  Open  Research  Challenges.
IEEE Access , 5 , 5247–5261.
Mitchell, L., … S. K.-2019 6th I.,  2019,  undefined.
(n.d.). IoT Based Express-Lanes for Autonomous Vehicle. Ieeexplore.Ieee.Org . Retrieved September 8, 2020, from https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8 711622/
Mosterman, P. J.,  Zander, J. (2016). Industry 4.0 as a  Cyber-Physical  System  study. Software  and Systems Modeling , 15 (1), 17–29.
Quariguasi  Frota  Neto,  J.,    Dutordoir,  M.  (2020).
Mapping  the  market  for  remanufacturing:  An application of “ big data ” analytics. International Journal of Production Economics , 230 , 107807. Saggi, M. K.,  Jain, S. (2018). A survey towards an integration of big data analytics to big insights for value-creation. Information Processing and Management , 54 (5), 758–790.
Shadroo,  S.,    Rahmani,  A.  M.  (2018).  Systematic survey of big data and data mining in internet of things. Computer Networks , 139 , 19–47. Shibata,  Y.,  Sakuraba,  A.,  Sato,  G.,    Uchida,  N. (2020).  IoT  Based  Wide  Area  Road  Surface State  Sensing  and  Communication  System  for Future  Safety  Driving. Advances  in  Intelligent Systems and Computing , 926 , 1123–1132. Tiwari,  S.,  Wee,  H.  M.,    Daryanto,  Y.  (2018). big data analytics  in  supply  chain  management between 2010 and 2016:  Insights to industries. Computers  and  Industrial  Engineering , 115 , 319–330.
Tomiyama,  T.,    Moyen,  F.  (2018).  Resilient architecture  for  cyber-physical  production systems. CIRP Annals , 67 (1), 161–164.
Trappey, A. J. C., Trappey, C. V., Fan, C. Y., Hsu, A. P. T., Li, X. K.,  Lee, I. J. Y. (2017). IoT patent roadmap for smart logistic service provision in the  context  of  Industry  4.0. Journal  of  the Chinese Institute of Engineers, Transactions of the  Chinese  Institute  of  Engineers,Series  A , 40 (7), 593–602.
Tu, M., Lim, M. K.,  Yang, M. F. (2018). IoT-based production logistics and supply chain system – part  1  modeling  IoT-based  manufacturing  IoT supply chain. Industrial Management and Data Systems , 118 (1), 65–95.
ur  Rehman,  M.  H.,  Yaqoob,  I., Salah,  K.,  Imran,  M., Jayaraman, P. P.,  Perera, C. (2019). The role of big  data analytics  in  industrial internet  of things . Future  Generation  Computer  Systems , 99 , 247–
Winkelhaus, S.,  Grosse, E. H. (2020). Logistics 4.0: a  systematic  review  towards  a  new  logistics system. In International Journal  of Production Research (Vol. 58, Issue 1, pp. 18–43). Taylor and Francis Ltd.