## ITEJ Desember-2019, Volume 4 Nomor 2 Page 99 -  113

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

## A Survey on Machine  learning and IoT

## Inkreswari Retno Hardini
School of Electrical Engineering and Informatics,
Institut Teknologi Bandung
Bandung, Indonesia inkreswari@gmail.com
Abstract—Internet of Things is an intelligence devices that can connect to any other devices. Based on  that  ability  to  connect  and  its  intelligence,  it  makes  people  to  create  an  intelligence  device  and capable  to  learn  like  human  brain.  To  accomplish  that  goal,  machine  learning  is  the  solution. Combination between machine learning and IoT generate a revolution in human life and application industry. The combination also generate new trend in market. Therefore, in this paper will be discuss about machine learning including machine learning technique and algorithm and also discuss about IoT including architecture and elements. Then in this paper will discuss about some researches that have already done that combine IoT with machine learning approach, including issue and challenge in those researches.
Keywords—Internet  of  Things,  Machine    learning,  IoT  components,  IoT  architecture,  Machine learning algorithm, Machine  learning technique.

## I. PENDAHULUAN
Dewasa  ini  perkembangan  teknologi  semakin  pesat.  Selain  itu,  teknologi  internet  juga  semakin berkembang,  seperti  jaringan  5G[1], cloud  computing dan  jaringan  virtual.  Dampak  dari  itu  semua yaitu  munculnya  perangkat-perangkat  canggih  seperti smart  phone ,  perangkat smart  home dan perangkat lainnya yang dapat dengan mudahnya terkoneksi ke internet. Semakin banyaknya perangkat yang  terkoneksi  ke  internet.menyebabkan  lalu  lintas  data  tumbuh  pesat.  Hal  tersebut  terjadi  karena perangkat-perangkat tersebut melakukan transaksi data di internet.
Melihat  fenomena  dimana  munculnya  perangkat-perangkat  yang  canggih  dan  perkembangan perangkat teknologi serta hubungannya dengan internet, membuat munculnya bidang ilmu Internet of Things  (IoT).  IoT  sendiri  sangat  identik  dengan  revolusi  industri  4.0  yang  menitikberatkan  proses otomasi,  pengolahan  data  dalam  jumlah  besar  ( Big  Data  analytics ),  kecerdasan  buatan  ( Artificial Intelligence )  dan Internet  of  Things .  Selain  itu,  dari  jumlah  perangkat  yang  serba  terkoneksi  dengan internet, maka keseluruhan aktivitas sekarang ini pasti melibatkan pertukaran data atau transaksi data lewat internet. Melihat dari banyaknya data yang tersedia dan dapat diolah menjadi sebuah informasi atau  pengetahuan  yang  berguna,  serta  berangkat  dari  kebutuhan  manusia  akan  informasi  yang  dapat
diperoleh melalui teknologi yang saat ini berkembang dan yang mereka miliki, membuat bidang ilmu machine  learning menjadi penting.
Machine   learning berangkat dari pemikiran bagaimana agar teknologi  yang  ada dapat  membantu manusia  dalam  memenuhi  kebutuhan  dan  pekerjaannya.  Hal  tersebut  dilakukan  dengan  melibatkan data-data yang tersedia di internet atau data yang didapatkan dari perangkat-perangkat pengumpul data (sensor)  yang  kemudian  data  tersebut  diproses  sehingga  teknologi  yang  ada  dapat  memberikan pengetahuan  yang  merupakan  hasil  olahan  dari  data  yang  tersedia.  Pengetahuan  tersebut  kemudian dapat memenuhi kebutuhan si pengguna.
IoT membuat perangkat dapat melihat, mendengar, berfikir dan melakukan sebuah pekerjaan. IoT mengubah  perangkat-perangkat  menjadi  perangkat  yang  cerdas  dengan  mengeksploitasi  komputasi perangkat,  teknologi  komunikasi,  jaringan  sensor,  protocol  internet  dan  aplikasinya.  IoT memungkinkan  perangkat  nantinya  dapat  membantu  dalam  hal  pengambilan  keputusan,  dimana pengambilan keputusan erat kaitannya dengan machine  learning [2][3]. Machine  learning dalam IoT saling  berkaitan  dan  berperan  penting.  Banyak  penelitian  yang  menggabungkan machine    learning dengan IoT. Machine  learning digunakan untuk mengolah data yang dikumpulkan oleh perangkat IoT sesuai dengan tujuan atau keperluan spesifik. Diharapkan kedepannya IoT akan semakin memudahkan aktivitas  dan  memudahkan  dalam  memperoleh  pengetahuan  atau  infomasi  yang  menjangkau  semua bidang kehidupan, baik kesehatan, home appliances , pendidikan, lingkungan dan lain sebagainya.
IoT dan smart city tidak bisa dipisahkan. Banyak penelitian yang melibatkan IoT utuk menunjang keberlangsungan smart city . Smart city menggunakan teknologi untuk menjalani aktivitas sehari-hari. Untuk  merealisasikan  konsep  tersebut,  IoT  dan  perpaduannya  dengan machine    learning merupakan salah  satu  contoh  perpaduan  yang  cocok.  Seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Farhad  [4]  yang mengimplementasikan machine    learning dan  IoT  untuk  domain healthcare .  Selain  itu  terdapat penelitian  yang  dilakukan  oleh  Alhajri.,  dkk  [5]  yang  menggunakan  pendekatan machine    learning untuk implementasi aplikasi IoT dalam smart home . Penerapan IoT dan machine  learning dalam smart city  dilakukan  dalam  penelitian  Bakhsi  [6]  yang  menggunakan  Analisa machine    learning untuk diterapkan pada aplikasi  IoT untuk  mengatur  pembuangan pada suatu  kota  yang  menerapkan  konsep smart city .
Pada paper ini akan mencoba mengangkat mengenai survey di bidang IoT dan machine  learning . Kemudian dilanjutkan dengan pemaparan mengenai penelitian di bidang IoT yang melibatkan machine learning . Lalu mengangkat isu dan tantangan yang mungkin dihadapi dan bisa diangkat sebagai bahan penelitian selanjutnya. Skema paper dijelaskan sebagai berikut: Bagian II menjelaskan tentang survey IoT,  Bagian  III  menjelaskan  tentang  survey machine    learning ,  Bagian  IV  menjelaskan  tentang penelitian  di  bidang machine    learning dan  IoT,  Bagian  V  menjelaskan  tentang  tantangan  dan  isu mengenai machine    learning dan  IoT,  Bagian  VI  menjelaskan  tentang  penelitian  kedepan  yang mungkin dilakukan.

## II. I NTERNET OF THINGS
Gambar 1 Domain vertical dan horizontal IoT [2]

## A. Pendahuluan
Tingkat  pertumbuhan  perangkat  yang  terhubung  ke  internet  semakin  pesat.  Hal  tersebut melahirkan  kesadaran  dan  bidang  ilmu  baru  yaitu Internet  of  Things . Internet  of  Things (IoT) membuat  perangkat  dapat  melihat,  mendengar,  berpikir,  mengolah  informasi  serta  membantu  dalam pengambilan  keputusan.  Hal  tersebut  dapat  dilakuakn  dengan  melakukan  komputasi  perangkat, mengeksploitasi  sensor,  protokol  komunikasi  dan  aplikasi  IoT  [2][3].  Banyak  domain  yang  dapat dijadikan pengaplikasian IoT dan diharapkan dengan penerapan IoT di bidang tersebut, kualitas hidup menjadi meningkat. Domain tersebut antara lain kesehatan, lingkungan, transportasi, otomasi industri, tanggap  darurat  terhadap  bencana  alam,  pertanian,  pendidikan  dan  pengambilan  keputusan.  Objek- objek  dalam  domain  pengaplikasian  yang  disebutkan dalam  penelitian  Al-Fuqaha.,  et al.  [2]  disebut juga  sebagai  domain  vertikal.  Objek-objek  tersebut  menjalankan  tugas  sebagaimana  mestinya. Sementara untuk komputasi perangkat IoT dan layanan   analisis  untuk  IoT  masuk  ke  dalam application domain independent service (domain horizontal). Kedua domain ini saling berhubungan, dimana  tiap  domain  vertikal  akan  berhubungan  langsung  dengan  domain  horizontal.  Sensor  dan aktuator di tiap domain berkomunikasi secara langsung satu sama lain. Hal tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.
B. Arsitektur Internet of Things
Internet of Things (IoT) harus mampu menghubungkan ribuan, jutaan bahkan milyaran perangkat lewat  internet.  Hal  tersebut  membuat  pentingnya  terdapat  layer  arsitektur  yang  fleksibel.  Mengacu pada  penelitian  yang  sudah  dikerjakan  oleh  peneliti-peneliti  sebelumnya,  ada  beberapa  model arksitektur  IoT.  Model  pertama  adalah  model  3  layer  atau  dikenal  dengan  model  dasar.  Model  ini terdiri dari layer perception, layer network dan layer application seperti dapat dilihat pada Gambar 2. Model ini digunakan di dalam penelitian Wu., et al.[7] yang melakukan penelitian mengenai arsitektur IoT, lalu dalam penelitian Yang., et al[8] yang meneliti tentang arsitektur IoT dan teknologi IoT, dan dalam penelitian Khan., et al[3] yang membahas tentang arsitektur IoT, aplikasi dan tantangan IoT.
Gambar 2 Model arsitektur IoT 3 layer [3], [7], [8]
Penelitian selanjutnya ada yang menggunakan model IoT 5 layer. Kelima layer tersebut diusulkan dalam penelitian Atzori., et al.[9] dan Chaqfeh., et al[10] yang membahas tentang middleware sebagai solusi untuk IoT. Kelima layer tersebut dapat dilihat pada
Gambar 3 .
Gambar 3 Model arsitektur IoT 5 layer [2], [9], [10]
Layer-layer yang disebutkan
dan ditunjukkan pada Gambar 2
Gambar 3, masing-masing akan dijelaskan sebagai berikut.
1) Object  Layer :  Layer  pertama  dalam  arsitektur  IoT.  Biasa  juga  disebut  dengan  perceprion layer.  Layer  ini  mewakili  perangkat  fisik  dalam  IoT  berupa  sensor  yang  digunakan  untuk mengumpulkan data dari lingkungan eksternal dan untuk memproses informasi. Layer ini terdiri dari sensor dan actuator untuk menjalankan fungsi yang berbeda-beda. Contohnya antara lain fungsi untuk lokasi, suhu, berat, gerak, getaran, kecepatan, kelembapan dsb [2], [9]. Layer ini mendigitalisasi data dan mentransfer data menuju ke layer object abstraction melalui saluran yang aman. Big data tercipta dalam lingkup IoT merupakan hasil dari layer object ini [3], [7], [9].
2) Object Abstraction layer: Layer ini bertugas sebagai perantara untuk mengirimkan data hasil dari  layer  object  menuju  ke  layer service  management melalui  saluran  yang  aman.  Saluran  yang dimaksud  antara  lain  teknologi  RFID,  3G,  GSM,  UMTS,  WiFi,  Bluetooth  Low  Energy,  Infrared, ZigBee, dsb [2], [3], [9], [10].
3) Service  Management  Layer: Layer  ini  disebut  juga  layer middleware .  Layer  ini menghubungkan  layanan  dengan  si  pemohon  layanan  (requester)  dengan  mencocokkan  berdasarkan alamat dan nama. Pada layer ini dilakukan pemrosesan terhadap data yang diterima oleh layer object (sensor).  Pemrosesan  data  yang  dilakukan  digunakan  agar  dapat  melakukan  proses  pengambilan keputusan.  Selain  menerima  data  kemudian  memprosesnya  dan  menghasilkan  proses  pengambilan keputusan,  layer  ini  juga  digunakan  untuk  menyampaikan  layanan  sesuai  dengan  yang  dibutuhkan oleh user melalui protocol jaringan [2], [3], [10].
4) Application  Layer: Layer  ini  merupakan  layer  yang  dilihat  oleh  pengguna  atau  pihak  yang membutuhkan  informasi.  Layer  ini  menyajikan  layanan  sesuai  dengan  yang  dibutuhkan  oleh pengguna. Sebagai contoh, jika pengguna membutuhkan informasi terkait kelembaban udara di suatu ruangan,  maka  layer  inilah  yang  akan  menampilkan  informasi  atau  pengetahuan  mengenai kelembaban  ruangan  tersebut  [2],  [9].  Layer  ini  penting  dan  sangat  menentukan  kualitas  dari perangkat  IoT,  karena  layer  ini  yang  merupakan  produk  layanan  cerdas  yang  diharapkan  dapat memenuhi  kebutuhan  pengguna  [7],  [8].  Layer  ini  mencakup  berbagai  domain  vertical  seperti kesehatan, lingkungan, trasportasi dsb [2], [4]–[6], [11].
5) Business  Layer: Layer  ini berfungsi  untuk  membangun  model  bisnis, flowchart  berdasarkan data  yang  dihasilkan  di  layer  application.  Layer  ini  juga  berfungsi  untuk  mendesain,  menganalisis, mengimplementasikan,  mengevaluasi,  mengontrol  dan  mengembangkan  sistem  IoT.  Pada kesimpulannya layer ini merupakan monitoring terhadap 4 layer lainnya [2][9].
Penelitian yang menggunakan 3 layer seringkali tidak sesaui lingkungan nyata. Sementara pada 5 layer,  pada  layer  application  digunakan  sebagai  antar  muka  untuk  interaksi  antara  pengguna  ( end user )  dengan  perangkat  IoT  untuk  mendapatkan  informasi.  Layer application ini  juga  digunakan sebagai antar muka bagi layer bisnis, dimana analisis tingkat tinggi dan laporan dapat diperoleh atau ditampilkan kepada pengguna pada layer application ini [2].

## C. Elemen Internet of Things
Memahami  apa  saja  elemen  yang  terdapat  pada  perangkat  IoT  membantu  kita  untuk  lebih memahami  cara  kerja  dan  fungsionalitas  dari  IoT.  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Al- Fuqaha., et.al [2]  mengenai  survey teknologi  IoT, terdapat 6 elemen dari  IoT. Elemen tersebut  dapat
dilihat pada Gambar 4. Pada Tabel 1 juga dipaparkan mengenai contoh dari elemen IoT. Berikut akan dijelaskan  masing-masing  dari  elemen  sehingga  pemahaman  mengenai  bagaimana  cara  kerja  dan fungsionalitas dari IoT semakin meningkat.
Tabel 1 Elemen IoT dan Contoh
Elemen IoT Contoh Identification  Penamaan EPC, uCode Pengalamatan  IPv4, IPv6 Sensing Smart  sensor,  Wearable  sensing  device,  Embedded  sensor, actuator, tag RFID Communication RFID,  NFC,  Bluetooth,  IEEE  802.15.4,  WiFi,  Z-wave  dan  LTE- Advanced Computation Hardware Arduino, Raspberry Pi, BeagleBone, Smartphone Software OS (TinyOS, Android, LiteOS, dsb), Cloud (Hadoop, dsb) Service Identitiy-related (contoh: Shipping), Collaborative-aware (contoh: smart  home ),  Ubiquitous  (contoh:  smart  city), Information aggregation (contoh: smart grid) Semantic RDF, OWL
1) Identification: Elemen ini penting dalam IoT karena berfungsi sebagai pengenal perangkat IoT. Perangkat IoT yang terhubung di internet jika ingin dilakukan pengolahan terhadap perangkat tersebut dan  data  dari  perangkat  tersebut  diambil,  maka  agar  tidak  keliru  dengan  perangkat  lainnya  dan perangkat  dapat  dikenali  maka  elemen  inilah  yang  berperan.  Metode  identification  yang  digunakan dalam IoT antara lain electronic product codes (EPC) dan ubiquitous code (uCode) [2][12]. Dalam IoT, penting untuk membedakan antara ID objek dan alamat objek. ID objek memiliki arti nama dari objek tersebut  misalnya  “nama  objek  1”.  Sedangkan  alamat  memiliki  arti  alamat  dimana  objek  tersebut berada dalam jaringan komunikasi dimana perangkat IoT itu digunakan. Metode pengalamatan dalam IoT  menggunakan  IPv4  dan  IPv6.  Membedakan  antara  ID  objek  dan  alamat  objek  dalam  elemen identification  IoT  sangat  penting  adanya.  Hal  tersebut  karena  metode  untuk  identifikasi  objek  dalam IoT berisfat umum, tidak unik sehingga dengan dibantu dengan pengalamatan objek, objek IoT dapat dibedakan  antara  satu  dengan  yang  lainnya  dengan  kata  lain  alamat  objek  berguna  sebagai  pembeda [2]. Kesimpulannya  metode identifikasi  digunakan untuk  menyediakan  identifikasi  yang jelas  kepada tiap objek dalam jaringan dimana IoT digunakan.
2) Sensing: Elemen sensing dalam IoT berfungsi untuk mengumpulkan data melalui objek-objek perangkat IoT yang digunakan. Teknologi sensing yang digunakan dalam IoT antara lain smart sensor, actuator atau perangkat wearable sensing [1],[8]. Perangkat wearable sensing disini maksudnya adalah perangkat yang dapat dikenakan oleh manusia seperti gelang kesehatan. Data yang dikumpulkan oleh objek perangkat  IoT  seperti yang telah disebutkan tadi, dikumpulkan
untuk kemudian dikirim ke database atau cloud .
Gambar 4 Elemen IoT[2]
Data  yang  sudah  terkumpul  di cloud atau database nantinya  akan  diolah  sesuai  dengan  tujuan spesifik untuk mendapatkan informasi pengetahuan sesuai dengan tujuan awal untuk apa data tersebut dikumpulkan.  Teknologi  lainnya  yang  dapat  berperan  sebagai  sensing  adalah  tag  RFID. Kesimpulannya elemen sensing dalam  IoT berperan untuk  media pengumpulan  data, dimana sensing itu  dapat  berupa  smart  sensor,  tag  RFID,  actuator  atau  perangkat  sensor  yang  dapat  dikenakan  oleh manusia ( wearable sensing device ).
3) Communication: Elemen communication dalam  IoT  berfungsi  menghubungkan  berbagai perangkat  IoT  untuk  dapat  saling  berhubungan  sehingga  data  yang  dibawa  oleh  masing-masing perangkat  dapat  diolah  dan  menghasilkan  informasi  pengetahuan  yang  sesuai  dengan  layanan  yang dibutuhkan  pengguna  ( end  user ).  Protokol  komunikasi  yang  digunakan  dalam  IoT  antara  lain  WiFi, Bluetooth,  IEEE  802.15.4,  Z-wave  dan  LTE-Advanced.  Selain  protocol  komunikasi,  dalam  elemen communication  IoT  terdapat  teknologi  spesifik  yang  dapat  digunakan  oleh  perangkat-perangkat  IoT agar dapat saling berkomunikasi, yaitu teknologi RFID dan NFC [2]. RFID merupakan singkatan dari Radio Frequency Identification . RFID terdiri dari 2 bagian yaitu tag dan reader . Tag RFID berbentuk chip  atau  label  yang  melekat  pada  objek  perangkat.  Tag  RFID  berfungsi  sebagai  identitas  objek perangkat.  Reader RFID  mentransmisikan sinyal query  kepada tag,  kemudian reader akan  menerima pantulan sinyal tadi dan  kemudian reader  akan  meneruskannya  ke database . Tag  RFID  dapat berupa RFID aktif, pasif dan semi-pasif/ semi-aktif. Tag aktif menggunakan baterai, sementara tag pasif tidak menggunakan baterai. Untuk tag semi-aktif/semi-pasif menggunakan papan power ( board power ) [13].
NFC merupakan singkatan dari Near Field Communication .  Teknologi NFC dapat bekerja untuk komunikasi  dengan  range  jarak  sampai  10  cm  antara reader dengan  tag  pasif  [14].  Teknologi  WiFi menggunakan gelombang radio untuk bertukar data antar objek dengan jarak antar objek sebesar 100 m.  Teknologi  WiFi  memungkinkan  perangkat  untuk  saling  berkomunikasi  dan  bertukar  informasi tanpa  menggunakan router [15].  Teknologi  komunikasi  selanjutnya  adalah  Bluetooth.  Bluetooth merupakan  teknologi  komunikasi  yang  digunakan  untuk  bertukar  data  antar  perangkat  dengan  jarak yang  dekat  menggunakan short-wavelength  radio [16].  LTE  merupakan  singkatan  dari  Long-Term Evolution  yang  merupakan  standar  untuk  komunikasi  tanpa  kabel  (wireless)  untuk  transfer  data berkecepatan tinggi. Transfer data yang terjadi pada teknologi LTE adalah transfer data antar mobile phone berdasarkan teknologi GSM/UMTS [17].
4) Computation: Elemen  ini  berfungsi  sebagai  unit  pemrosesan.  Elemen  ini  berfungsi  sebagai otak  dari  IoT.  Elemen  ini  bertugas  mengolah  data  yang  sudah  terkumpul  di database .  Data  akan diolah agar menghasilkan informasi yang sesuai dengan layanan yang diminta oleh pengguna. Elemen komputasi dalam IoT berupa sistem operasi antara lain TinyOS, Android, LiteOS  [2]. Selain system operasi,  teknologi  komputasi  yang  digunakan  dalam  IoT  yaitu  cloud.  Cloud  memegang  peranan penting dalam komputasi IoT, karena cloud menyediakan fasilitas bagi objek IoT untuk mengirimkan data  yang  dikumpulkan  ke  cloud.  Cloud  juga  berfungsi  menyediakan  fasilitas  untuk  big  data  agar dapat diproses secara real time .
5) Service: Berdasarkan  penelirian  yang  dilakukan  oleh  Gigli  dan  Koo  [18],  layanan  ( service ) yang  terdapat  pada  IoT    dikategorikan  menjadi  4  kelas,  antara  lain: identity-related  services , information  aggregation services , collaborative  aware ,  u biquitous .  Disini  contoh  dari  penerapan layanan identity-related  services adalah shipping ,  lalu  contoh  dari  layanan information  aggregation services adalah smart grid , selanjutnya smart home adalah contoh layanan dari collaborative aware , dan smart  city merupakan  contoh  layanan  dari Ubiquitous . Identity-related  services merupakan layanan  dasar  dan  merupakan  layanan  yang  paling  penting  dan  digunakan  dalam  jenis  layanan
lainnya,  bukan  hanya  di  IoT.  Layanan identity-related  services berfungsi  bagi  aplikasi  yang berhubungan  dengan  objek  di  dunia  virtual,  untuk  mengidentifikasi  atau  sebagai  pengenal  objek tersebut. Selanjutnya layanan information aggregation berguna untuk mengumpulkan data kasar hasil perolehan  sensor,  dimana  data  kasar  ini  perlu  untuk  diolah  kembali  agar  dapat  disampaikan  dalam bentuk  aplikasi  IoT  yang  berisi  layanan  yang  spesifik.  Sementara  itu    layanan collaborative-aware berfungsi sebagai layanan yang menggunakan data yang diperoleh dan telah disimpan sebagai bahan untuk  proses  pengambilan  keputusan.  Untuk  layanan  ubiquitous,  digunakan  untuk  menyediakan layanan collaborative-aware kapanpun dibutuhkan untuk siapapun dan dimanapun [2][18]. Sejatinya tujuan dari aplikasi IoT yang dibangun adalah untuk mencapai level layanan ubiquitous . Akan  tetapi  untuk  mencapai  level  ini  tidak  mudah  dan  banyak  tantangannya.  Kebanyakan  dari aplikasi IoT yang sudah ada adalah aplikasi yang menyediakan layanan identity-related, information aggregation dan collaborative-aware . Contoh aplikasi IoT yang sudah ada yaitu smart healthcare dan smart  grid  masuk  dalam  kateogri  layanan information  aggregation ,  sementara  aplikasi  IoT  seperti smart home , smart building, dan otomasi industri masuk kepada layanan collaborative-aware [2].
6) Semantic: Layanan  ini  memiliki  kemampuan  untuk  mengekstrak  pengetahuan  untuk menyediakan  layanan  yang  dibutuhkan.  Ektraksi  pengetahuan  yang  terjadi  di  layanan  ini  termasuk menggunakan  sumber  daya  dan  infromasi  modeling.  Layanan  ini  juga  termasuk  menganalisa  data yang digunakan untuk membuat keputusanyang tepat agar dapat memberikan layanan yang tepat dan sesuai  dengan  yang  dibutuhkan.  Oleh  karena  itu,  dengan  kata  lain  semantic  adalah  otak  dari  IoT karena dapat mengelompokkan kebutuhan sesuai dengan sumber daya yang tepat [2][9]. Kemampuan layanan  semantic  ini  didukung  oleh  teknologi  web  semantic  antara  lain  Resource  Description Framework (RDF) dan Web Ontology Language (OWL).

## III. MACHINE  LEARNING

## A. Pendahuluan
Banyaknya  perangkat  yang  terhubung  ke  internet  menyebabkan  banyaknya  transaksi  data  yang terjadi  di  internet.  Kemudahan  teknologi  untuk  saling  terhubung  saat  ini  menyebabkan  volume  data meningkat.  Perkembangan  teknologi,  meningkatnya  volume  data  membuat  kebutuhan  informasi pengguna  semakin  beragam.  Dengan  banyaknya  data  lalu  beragamnya  kebutuhan  pengguna  akan sebuah  informasi  atau  pengetahuan  serta  kemampuan  teknologi  perangkat  saat  ini  yang  semakin canggih,  memunculkan  sebuah  paradigma  bagaimana  agar  teknologi  yang  ada  dapat  membantu pengguna dalam mendapatkan informasi atau memudahkan pengguna. Sehingga keberadaan machine learning sangat  penting  untuk  mewujudkan  itu  semua. Machine    learning memampukan  sebuah perangkat  untuk  bisa  membantu  pekerjaan  pengguna  atau  menghasilkan  informasi  seperti  yang diinginkan pengguna dengan cara perangkat tersebut dilatih dengan menggunakan data-data yang ada [11]. Sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Jaspers, machine  learning adalah sebuah proses yang  secara  otomatis  berkembang  atau  belajar  dari  pengalaman  atau  riset,  dan  kemudian  bertindak tanpa  di  program  terlebih  dahulu  (karena  sudah  dilatih  menggunakan  data  riset  atau  data  terdahulu) [19].
Komputasi  dengan  menggunakan machine    learning menjadi  lebih  efektif  dan  efisien. Machine learning mampu  mengolah  data  bahkan  yang  kompleks  sekalipun  dengan  lebih  cepat  dan  akurat. Kelebihan  dari machine    learning adalah  terletak  pada  kemampuannya  untuk  menyediakan  solusi umum melalui arsitekturnya yang dapat mengalami proses pembelajaran untuk meningkatkan kinerja [19],  [20]. Machine    learning menggunakan  data  terdahulu  untuk  mengolah  data  saat  ini.  Semakin hari  algoritma machine    learning semakin  berkembang.  Sampai  saat  ini machine    learning mampu digunakan  untuk  menyelesaikan  berbagai  jenis  permasalahan.  Karena  kemampuannya  untuk menyelesaikan  berbagai  macam  masalah,  maka machine    learning dapat  diterapkan  pada  berbagai bidang  aplikasi  kehidupan  untuk  membantu  dalam  hal  prediksi  dan  membantu  proses  pengambilan keputusan [19].
B. Algoritma Machine  learning
Algoritma  dalam machine    learning berfungsi  untuk  membantu  perangkat  atau  sistem  untuk melakukan  proses  prediksi  dan  proses  pengambilan  keputusan  dengan  cara  mempelajari  data-data sebelumnya  agar  bisa  mengeksekusi  data  saat  ini.  Algoritma  dalam machine    learning membantu
sistem  menemukan  pola  untuk  berpikir.  Ada  beberapa  algoritma machine    learning yang  sering digunakan. Algoritma tersebut umumnya dikategorikan berdasarkan teknik machine  learning . Teknik machine  learning akan dibahas pada bagian berikutnya. Berikut akan dijelaskan beberapa algoritma machine    learning sehingga  dapat  membantu  untuk  memahami  implementasi  dari  algoritma  dan membantu pengguna untuk memilih algoritma yang sesuai dengan masalah yang sedang dihadapi.
1) Regression : Algoritma regresi merupakan algoritma supervised  learning . Algoritma ini akan menghasilkan  keluaran  berupa  prediksi  berdasarkan  masukan  input.  Variabel  dari  algoritma  regresi dapat berupa variable kontinyu dan variable kuantitatif. Algoritma ini merupakan algoritma prediksi yang  umum  digunakan  karena  sederhana  dan  menghasilkan  hasil  prediksi  yang  akurat.  Rumus  dari algoritam regresi adalah sebagai berikut seperti terlihat di persamaan 1 [19], [20].

## Y = f(x) + Ɛ 1
Dimana  Y  merupakan  variable  dependent  (output),  lalu  X  merupakan  variable  independent,  f merupakan fungsi relasi antara Y dan X dan Ɛ merupakan kemungkinan eror yang terjadi. Model kerja dari algoritma regresi dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 Model kerja algoritma regresi [20]
2) Decision Tree : Merupakan algoritma yang termasuk berada dalam teknik supervised  learning yang  memproses data mulai dari pangkal (akar) lalu dilanjutkan dengan proses pengulangan sampai mencapai maksimum. Algoritma ini menganut aturan if-then. Decision tree terdiri dari 2 simpul, yaitu simpul  hasil  akhir  dan  simpul  pilihan  alternative  [20].  Algoritma  decision  tree  merupakan  metode yang  paling  sering  digunakan  untuk  klasifikasi  dan  prediksi.  Decision  tree  memprediksi  kelas  atau data  dengan  menggunakan  data  training,  dimana  data  training  tersebut  telah  diatur  sedemikian  rupa dengan sebuah aturan ( rule ) untuk mendukung proses pengambilan keputusan [19][20]. Aturan dalam decision tree  dapat ditampilkan dengan bahasa sehari-hari atau menggunakan query database seperti SQL.  Selain  prediksi  dan  klasifikasi,  decision  tree  juga  umum  digunakan  untuk  eksplorasi  data. Algoritma  in  isering  digunakan  untuk  pengaplikasian  di  bidang  diagnose  penyakit.  Sebagai  contoh diagnose  kanker,  diagnose  tumor,  dan  penyakit  lainnya.  Pada  Gambar  6  ditampilkan  contoh representasi grafik dari algoritma decision tree.
Gambar 6 Contoh Representasi Grafik Decision Tree [18][19]
3) Random Forest : Algoritma ini termasuk dalam algoritma supervised  learning . Algoritma ini merupakan  gabungan  dari  ratusan  atau  bahkan  ribuan  decision  tree.  Dimana  tiap  tree  mewakili  1 klasifikasi. Algoritma ini muncul karena terkadang 1 decision tree dapat mengarah pada prediksi yang salah.  Algoritma  random  forest  cocok  digunakan  untuk  dataset  berukuran  besar  dan  informasi  yang heterogen. Algoritma ini bekerja dengan 2 tahap, antara lain tahap memproduksi klasifikasi data dan tahap memprediksi hasil. Algoritma akan mengklasifikasi data dari dataset inputan, lalu setelah data diklasifikasi,  algoritma  akan  membantu  untuk  melakukan  prediksi  atau  pengambilan  keputusan  dari data  yang  telah  diklasifikasi  sebelumnya  [20].  Algoritma  random  forest  umumnya  digunakan  untuk diagnosa penyakit dan rekomendasi. Sebagai contoh diagnosa kanker, rekomendasi pemilihan barang, dan lain sebagainya.

## Gambar 7 Struktur Layer Algoritma ANN [18][19]
4) Artificial  Neural  Network :  Algoritma  ini  termasuk  dalam  teknik supervised    learning . Algoritma ini terinspirasi dari cara kerja neuron di otak manusia. Metode ini berhubungan dengan unit pemrosesan  dalam  jumlah  besar  yang  mengolah  informasi  dan  menghasilkan  hasil  yang  akurat. Algoritma  ANN  beroperasi  pada  layer,  dan  layer-layer  ini  berhubungan  dengan  simpul  dan  tiap simpul  berasosiasi  dengan  fungsi.  Pada  Gambar  7  dapat  dilihat  struktur  layer  dasar  dari  algoritma ANN.  Tiap  ANN  berisi  3  layer  antara  lain  layer  input,  satu  atau  lebih  layer  tersembunyi  dan  layer output. Dalam algoritma ANN ini, pengklasifikasian data yang kompleks dan non-linear dapat diatur dengan mudah [20].
5) Deep    learning :  Algoritma  ini  termasuk  dalam  teknik supervised    learning .  Deep learning merupakan sub kategori dari algoritma ANN. Algoritma ini merupakan algoritma data learning yang
terdiri dari banyak layer antara layer input dan output. Algoritma ini tersusun dari modul non linear sederhana. Beberapa keuntungan dari algoritma deep learning adalah ektraksi fitur tingkat tinggi dari data, bekerja dengan atau tanpa label, dapat dilatih untuk memenuhi berbagai tujuan. Algoritma deep learning banyak digunakan untuk berbagai domain antara lain analisis jaringan social, intelijen bisnis, proses gambar medis, pengenalan suara dan pengenalan tulisan tangan [20][21].
6) Support  Vector  Machine :  Merupakan  algoritma machine    learning yang  masuk  ke  dalam kategori supervised  learning . Algoritma ini berfungsi untuk klasifikasi dari sekumpulan data. Tingkat kompleksitas  dari  SVM  tidak  dipengaruhi  oleh  jumlah  fitur  yang  terdapat  di  data  training.  Karena alasan  tersebut,  algoritma  SVM  sangat  sesuai  untuk  tugas  pembelajaran  dimana  jumalh  fitur  untuk pembelajaran tersebut banyak karena sesuai dengan jumlah data trainingnya yang juga banyak. Data training yang digunakan dalam algoritma SVM seringkali redundan. Maka diciptakanlah sebuah batas (boundary).  Dalam  algoritma  ini  terdapat  support  vector  yang  berfungsi  untuk  mengenali  batasan [20].
7) Bayesian :  Algoritma  ini  masuk  ke  dalam  kategori supervised    learning .  Bayesian menggunakan pendekatan statistik. Algoritma ini mencari hubungan antar dataset dengan mempelajari kondisi  independence  menggunakan  beberapa  metode  statistik,  sebagai  contoh  Chi  square  test  [11], [20]. Permasalahan yang umum diselesaikan dengan menggunakan algoritma ini antara lain lokalisasi, deteksi kesalahan, agregasi data, sinkronisasi, dan deteksi kejadian.
8) K-Nearest  Neighbor :  Menurut  pemaparan  dalam  penelitian  yang  dilakukan  Praveen  Kumar [20], algoritma ini merupakan algoritma yang paling sederhana. Algoritma ini sering digunakan dalam regresi  dan  klasifikasi.  Algoritma  K-NN  umumnya  mengklasifikasikan  berdasarkan  jarak  antar  data training  dan  data  tes.  Algoritma  K-NN  menggunakan  berbagai  fungsi  untuk  mengukur  jarak,  antara lain  Euclidean  distance,  Hamming  distance,  Canberra  distance,  Manhattan  distance,  Minkowski distance  dan  Chebycev  distance.  Tingkat  kompleksitas  dari  algoritma  ini  tergantung  dari  ukuran dataset input.
9) K-means clustering : Merupakan algoritma machine  learning yang masuk ke dalam kategori unsupervised    learning .  Algoritma  ini  bertujuan  membagi  data  yang  ada  ke  dalam  satu  atau  lebih cluster. Pembagian data tersebut dilakukan agar data berkumpul dengan kelompok data lainnya yang memiliki karakteristik yang sama. Algoritma K-mean terdiri dari K yang berarti jumlah observasi dan N  yang  berarti  jumlah  cluster.  Sehingga  algoritma  ini  akan  mendeteksi  dataset  menjadi  beberapa observasi (K) yang kemudian dimasukkan ke dalam cluster (N) [20]. Algoritma ini sering digunakan untuk  permasalahan  pengenalan.  Sebagai  contoh  pengenalan  muka    dan  gambar,  pengenalan  video dan lain sebagainya.
10) Hierarchial  clustering :  algoritma  ini  mengelompokkan  objek  yang  memiliki  kemiripan  ke dalam cluster, dimana cluster ini mempunyai ciri top-down dan bottom-up. Hirarki top-down dalam algoritma ini disebut juga divisive clustering . Pada divisive clustering, partisi tunggal berukuran besar akan dibagi sampai menjadi 1 cluster untuk tiap obeservasi. Sementara itu untuk pendekatan bottom- up  dalam  algoritma  ini  disebut  juga agglomerative  clustering .  Dalam  pendekatan agglomerative clustering, tiap observasi ditetapkan untuk sebuah cluster yang sesuai dengan karakteristik observasi tersebut  berdasarkan  fungsi  kepadatan.  Dalam  algoritma hierarchial  clustering ,  tidak  diperlukan informasi  mengenai  jumlah  dari  cluster  sebelumnya  [20].  Permasalahan  yang  umum  diselesaikan menggunakan algoritma ini antara lain agregasi data, sinkronisasi dan panen energi.
11) Fuzzy  c-means  clustering :  Algoritma  ini  masuk  dalam  kategori unsupervised    learning dan umum  digunakan  untuk  klasifikasi.  Teknik  dalam  algoritma  ini  yaitu  membuat cluster berdasarkan identifikasi yang dilakukan terhadap kemiripan dalam hal intensitas, jarak dan konektivitas. Algoritma ini  akan  melakukan  iterasi  terhadap  cluster-cluster  yang  terbentuk  sampai  menemukan  cluster  yang optimal.  Algoritma  ini  membutuhkan  informasi  mengenai  jumlah  dari  cluster.  Kompleksitas  waktu dari  algoritam  FCM  lebih  tinggi  dibandingkan  dnegan  pendekatan  clustering  lainnya  dan  sangat bergantung  pada  jumlah  cluster,  dimensi  dan  iterasi.  Algoritma  ini  umum  digunakan  untuk
menyelesaikan  permasalahan  terkait  pengenalan  pola,  segmentasi  gambar,  dan  business  intelligence [20].
12) Singular value decomposition : Termasuk dalam algoritma unsupervised  learning . Algoritma ini  merupakan  algoritma  faktorisasi  matriks  yang  digunakan  untuk  mengurangi  dimensi.  Dalam penelitian  yang  dilakukan  oleh  Klema,  algoritma  ini  dapat  menjamin  akan  low-rank  representation dari data [20].
13) Principle  component  analysis :  Merupakan  algoritma unsupervised    learning yang menganalisis multivariant ekstraksi fitur untuk mengurangi dimensi. Algoritma ini mengkombinasikan  semua  informasi  dan  menghilangkan  informasi  dengan  prioritas  data  yang  kecil untuk  mengurangi  dimensi.  Output  dari  algoritma  ini  yaitu  kombinasi  linear  dari  variable  yang diobservasi. Algoritma ini juga digunakan untuk mendekteksi anomali data seperti yang dilakukan di regresi [20]. Algoritma ini umumnya digunakan untuk mengatasi permasalahan seperti agregasi data, deteksi kesalahan dan lokalisasi.
14) Independent  component  analysis :  Merupakan  algoritma  yang  termasuk  dalam  kategori unsupervised    learning .  Algoritma  ini  memiliki  cara  kerja  yang  sama  dengan  mertode  principle component analysis, hanya saja dalam algoritma ini dapat menghilangkan ketergantungan high order yang  mana  tidak  bisa  dilakukan  di  algoritma  principle  component  analysis.  Algoritma  ini  akan mencari  dasra  baru  untuk  representasi  data  dan  mendekomposisi  observasi  multivariant  menjadi subkomponen tambahan. Subkomponen dalam hal ini merupakan observasi non-Gaussian. Algoritma ini  menganalisa  data  dari  berbagai  macam  bidang  aplikasi  seperti  konten  website,  gambar  digital, business intelligence dan jaringan sosial [20].

## C. Teknik Machine  learning
Dalam machine    learning ,  terdapat  4  teknik  yang  digunakan  untuk  melakukan  prediksi  untuk kepentingan  pengambilan  keputusan.  Keempat  teknik  tersebut  antara  lain supervised    learning , unsupervised  learning , semi supervised  learning dan reinforcement learning [20], [21]. Tiap teknik dalam machine  learning akan dijelaskan sebagai berikut.
1) Supervised    learning : Merupakan  teknik  untuk  memprediksi  hal  di  masa  mendatang  dengan menggunakan data histori yang digunakan sebagai variable. Ada 2 kategori dalam teknik supervised learning yaitu regresi dan klasifikasi. Regresi menggunakan variable kontinyu, sedangkan klasifikasi menggunakan  variable  klasifikasi.  Regresi  menggunakan  data  nilai  real,  numerik  atau  nilai  pecahan untuk melakukan memprediksi. Contoh datanya misalnya data penjualan mobil dalam 5 tahun terakhir pada  sebuah dealer mobil.  Sementara  itu  klasifikasi  membuat  keputusan  berdasarkan  kategori  atau label dari sebuah data [11], [19], [20][21].
2) Unsupervised    learning :  Merupakan  teknik  yang  digunakan  untuk  melatih  data  yang  tidak memiliki  label.  Tenik  ini  mencoba  untuk  mengekstrak  atau  membagi  data  berdasarkan  struktur kemiripan data atau pola [11], [19], [20][21].
3) Semi Supervised  learning : Teknik ini fokus pada data yang memiliki label dan tidak memiliki label atau dengan kata lain kombinasi. Kombinasi data tersebut digunakan untuk prediksi [11], [19], [20][21].
4) Reinforcement    learning :  Merupakan  teknik  yang  digunakan  untuk  melatih  data  agar  dapat mengambil  keputusan  berdasarkan  kebutuhan  bisnis  dengan  menggunakan  algoritma  berkelanjutan agar dapat mencapai hasil yang optimal. Hasil yang optimal disini memiliki arti risiko yang minimal tetapi kinerja yang dihasilkan maksimal [11], [19], [20][21].
Untuk  melihat  struktur  hubungan  antara  teknik  dalam machine    learning dengan  algoritma  yang termasuk dalam kategori teknik machine  learning , dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8 Struktur Machine  learning [20]

## IV. PENELITIAN TERKAIT MACHINE  LEARNING DAN IOT
Penelitian  terkait  IoT  yang  melibatkan machine    learning untuk  proses  pembelajarannya  sudah banyak  dilakukan.  Wilayah  pengaplikasiannya  pun  bervariasi,  ada  di  bidang  kesehatan.  lingkungan, infrastruktur,  cuaca  dan  lain  sebagainya.  Tujuan  atau  informasi  yang  ingin  dicapai  dengan mengkombinasikan  antar machine    learning dan  IoT  pun  beragam.  Pada  bagian  ini  akan  diangkat mengenai  penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan  yang  menggunakan  kombinasi  antara machine learning dan IoT.
Pada  penelitian  oleh  Ahamed  dan  Farid  [4],  peneliti  mengkombinasikan  antara  IoT  dengan machine  learning di bidang kesehatan. Dalam penelitian tersebut, kombinasi yang dilakukan tersebut memiliki tujuan untuk  menghasilkan Personalized Healthcare (PH). PH merupakan pendekatan  baru dalam  bidang  kesehatan  beriorientasi  pasien.  Dengan  adanya  pendekatan  baru  ini,  diharapkan  dapat meningkatkan  kinerja  sistem  kesehatan  yang  sudah  ada.  Fokus  pendekatan  PH  ini  adalah mengumpulkan  data  pasien  yang  diperoleh  dari  perangkat  sensor, wearable sensor ,  perangkat bergerak,  informasi  yang  tertera  di  situs,  dan  media  sosial.  Kemudian  data  pasien  yang  sudah terkumpul  lewat  perangkat  tadi  diolah  menggunakan  pendekatan machine    learning sehingga  dapat digunakan  untuk  meningkatkan  teknik  prediksi  penyakit  pasien,  patient  self-management,  dan mendeteksi  progress  dari  suatu  penyakit.  Peran  dari machine    learning dalam  penelitian  ini  yaitu untuk  model  analisis.  Model  analisis  ini  terintegrasi  dengan  aplikasi  layanan  kesehatan  dan  sistem pendukung  keputusan  klinis.  Model  analisis  ini  menganalisa  data  yang  terkumpul  dari  perangkat sensor,  dan  sumber  lainnya  untuk  mengidentifikasi  pola  kebiasaan  dan  kondisi  klinis  dari  pasien. Contoh pola makan, minum, tidur, kebiasaan sehari-hari, dan pola pencernaan. Berdasarkan pola-pola tersebut,  aplikasi  kesehatan  dan  sistem  pendukung  keputusan  akan  merekomendasikan  gaya  hidup yang  lebih  baik  dan  rencana  perawatan  untuk  pasien.  Dalam  pemberian  saran  dan  pengambilan keputusan, tentu melibatkan ahli terkait seperti dokter.
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Paul  ,et.al  [22]  menggabungkan  antara  IoT  dengan machine  learning untuk smart building. Penelitian ini didasari oleh kepedulian terhadap penggunaan energi  di  sebuah  bangunan.  Kebutuhan  akan  energi  terutama  untuk  bangunan  sangat  besar.  Dalam penelitian  ini  diintegrasikan  antara machine    learning dan  IoT  untuk  menghasilkan  model  prediksi yang  dapat  digunakan  untuk  peramalan  suhu  dari  suatu  ruangan  di  sebuah  gedung.  Hal  tersebut mendukung  program  smart  building  yang  bertujuan  menghemat  energi  yang  umumnya  jika  tidak menerapkan  teknologi  untuk  smart  building  seperti  IoT  dan machine    learning ,  akan  menghabiskan energi yang besar. Selain itu, penelitian yang masih terkait dengan usaha penghematan energi dengan menerapkan  IoT  dan machine    learning dalam  suatu ruangan  adalah  penelitian yang  dilakukan  oleh AlHajri,  et  al.  [5].  Penelitian  tersebut  menggunakan  sensor  untuk  pelacakan  dalam  suatu  ruangan. Hasil  data  dari  sensor  tersebut  kemudian  dianalisis  menggunakan machine    learning untuk menghasilkan  keputusan  apakah  energi  dibutuhkan  atau  tidak  dalam  ruangan  tersebut,  dimana  hal tersebut  dapat  berdampak  pada  efisiensi  dalam  penggunaan  energi.  Selanjutnya  penelitian  terkait smart  building  yang  menggunakan  integrasi  antara  IoT  dan machine    learning juga  dibahas  dalam [23]. Dalam penelitian tersebut, energi yang dimaksud adalah pemanas, pendingin udara dan ventilasi.
Selanjutnya penelitian yang melibatkan integrasi antara IoT dengan machine  learning di bidang lingkungan yaitu penelitian yang dilakukan oleh Khan dan Khachane [24]. Dalam penelitian ini, fokus pada  menjaga  kebersihan  dari  lingkungan.  Tumpukan  sampah  pada  tempat  pembuangan  sampah membuat  lingkungan  menjadi  kotor  dan  tidak  layak.  Hal  tersebut  dapat  terjadi  karena  tidak  adanya informasi  kepada  petugas  kebersihan  untuk  mengangkut  sampah  dari  tempat  pembuangan  tersebut atau bisa juga tidak adanya aksi yang terjadi untuk mencegah seseorang agar tetap membuang sampah di  tempat  pembuangan  tersebut  jika  tempat  pembuangan  sampah  sudah  penuh.  Sehingga diimplementasikanlah  IoT  dengan machine    learning ,  dimana  digunakan  sensor  untuk  mendeteksi kepadatan  dan  ketinggian  dari  sampah  yang  kemudian  data  mengenai  hal  tersebut  akan  dianalisis menggunakan  pendekatan machine    learning sehingga  akan  menghasilkan  keputusan  langkah  yang sebaiknya  dilakukan  untuk  mengatasi  sampah  tersebut.  Penelitian  selanjutnya  yang  masih berhubungan  dengan  lingkungan  dan  manajemen  sampah  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh Bakhshi  dan  Ahmed  [6].  Penelitian  tersebut  mengintegrasikan  IoT  dengan machine    learning untuk mengelola sampah pada suatu perkotaan demi mendukung dijalankannya konsep smart city pada kota tersebut.  Penelitian selanjutnya  yang  mengintegrasikan  antara  IoT  dengan machine    learning adalah penelitian  yang  terkait  dengan  cuaca  yang  dilakukan  oleh  Onal,  et  al.  [25].  Dalam  penelitian  ini dimanfaatkan  perangkat  sensor  untuk  mengumpulkan  dataset  yang  tersedia  di  lingkungan  yang kemudian dianalisis untuk melakukan peramalan cuaca.

## V. ISU DAN TANTANGAN MACHINE  LEARNING DAN IOT
Isu  dan  tantangan  dalam  penelitian  yang  melibatkan machine    learning dan  IoT  tentu  tidak terhindarkan.  Berikut  akan  dibahas  mengenai  isu  dan  tantangan  yang  dihadapi  dalam  menerapkan kedua  hal  tersebut  dalam  beberapa  bidang  pengaplikasian  penelitian.  Isu  dan  tantangan  terkait penerapan  IoT  yang  menggunakan  pendekatan machine    learning untuk  analisis  data  yang dikumpulkan dari perangkat IoT yang dihadapi dalam bidang kesehatan salah satunya terdapat pada penelitian yang dilakukan oleh Ahamed dan Farid [4]. Penelitian ini bergerak di bidang kesehatan. Isu dan  tantangan  yang  terjadi  di  penelitian  ini  yaitu  kebiasaan  dan  gaya  hidup  dari  seorang  pasien merupakan  hal  yang  sangat  sensitif  dan  susah  untuk  ditemukan  polanya  karena  seringkali  berubah. Selain  itu  saat  pengumpulan  data,  bisa  terjadi  bahwa  data  yang  terkumpul  tidak  valid  sehingga mengganggu  hasil  dari  proses  pengambilan  keputusan.  Selain  itu  dataset  yang  dimiliki  bisa  jadi merupakan data lama, sehingga jika digunakan untuk menghasilkan sebuah saran medis untuk pasien menjadi tidak valid dengan kondisi pasien saat ini.
Selain  itu,  isu  dan  tantangan  di  bidang  IoT  dan machine    learning bukan  hanya  di  bidang kesehatan,  melainkan  di  semua  bidang  pengaplikasian  yang  menerapkan  IoT  dan machine   learning yaitu  bagaimana  agar  aman  dan  yakin  tidak  ada  data  yang  hilang  saat  proses  transmisi  data  dari perangkat ke tempat penyimpanan data. Selain itu masalah privasi data yang terkumpul lewat sensor juga menjadi isu dan tantangan bagi penelitian selanjutnya. Data pribadi individu merupakan hal yang sensitif,  sehingga  bagaimana  menjaga  agar  data  tersebut  tidak  bocor  dan  diterima  oleh  pihak  yang tidak  berkepentingan  untuk  menghindari  penyalahgunaan  data.  Tantangan  dan  isu  lainnya  terkait penerapan kombinasi antara IoT dengan machine  learning yaitu tingkat kepercayaan terhadap data. Bagaimana  agar  pengguna  yakin  bahwa  data  yang  digunakan  adalah  data  yang  valid  dan  aktual. Protokol dari IoT yang beragam juga merupakan isu dan tantangan tersendiri dalam sebuah penelitian yang melibatkan IoT dan machine  learning [5], [22], [26], [27][28].

## VI. KESIMPULAN
Internet of things mengubah cara pandang, cara bekerja dan kebutuhan hidup. Proses belajar dari sekumpulan  data  secara  otomatis  membuat  hidup  menjadi  lebih  mudah  dan  sederhana.  IoT  akan menghasilkan data dalam jumlah yang besar, sementara machine  learning membutuhkan data dalam jumlah besar untuk proses belajar. Melaui kombinasi antara kedua hal tersebut, akan dapat mencapai banyak tujuan dan membuat hidup manusia lebih mudah dan nyaman. Kemudahan dan kenyamanan hidup yang bisa didapatkan melalui IoT dan machine  learning dibarengi pula dengan sisi negatifnya. Ketika  semuanya  terhubung,  maka  privasi  data  dan  kebocoran  data  menjadi  masalah  yang  akan dihadapi.  Tetapi  dari  semua  itu,  di  masa  yang  akan  depan  integrasi  antara  IoT  dengan machine learning akan menguasai dunia.

## REFERENSI
[1]  J.  M.  Khurpade,  D.  Rao,  and  P.  D.  Sanghavi,  “A  Survey  on  IOT  and  5G  Network,” 2018  Int. Conf. Smart City Emerg. Technol. ICSCET 2018 , pp. 1–3, 2018.
[2]  A. Al-Fuqaha, M. Guizani, M. Mohammadi, M. Aledhari, and M. Ayyash, “Internet of Things: A Survey on Enabling Technologies, Protocols, and Applications,” IEEE Commun. Surv. Tutorials , vol. 17, no. 4, pp. 2347–2376, 2015.
[3]  R.  Khan,  S.  U.  Khan,  R.  Zaheer,  and  S.  Khan,  “Future  internet:  The  internet  of  things architecture,  possible  applications  and  key  challenges,” Proc.  -  10th  Int.  Conf.  Front.  Inf. Technol. FIT 2012 , pp. 257–260, 2012.
[4]  F. Ahamed and F. Farid, “Applying  Internet of Things and Machine- learning for Personalized Healthcare: Issues and Challenges,” 2018 Int. Conf. Mach. Learn. Data Eng. , pp. 19–21, 2019.
[5]  M.  I.  Alhajri,  N.  T.  Ali,  and  R.  M.  Shubair,  “Classification  of  Indoor  Environments  for  IoT Applications: A Machine  learning Approach,” IEEE Antennas Wirel. Propag. Lett. , vol. 17, no. 12, pp. 2164–2168, 2018.
[6]  T. Bakhsi and M. Ahmed, “IoT Enabled Smart City Waste Management using Machine  learning Analytics,” vol. 7, pp. 3–8, 2018.
[7]  M. Wu, T. J. Lu, F. Y. Ling, J. Sun, and H. Y. Du, “Research on the architecture of Internet of Things,” ICACTE 2010 - 2010 3rd Int. Conf. Adv. Comput. Theory Eng. Proc. , vol. 5, pp. 484– 487, 2010.
[8]  Z.  Yang,  Y.  Yue,  Y.  Yang,  Y.  Peng,  X.  Wang,  and  W.  Liu,  “Study  and  application  on  the architecture and key technologies for IOT,” 2011 Int. Conf. Multimed. Technol. ICMT 2011 , pp. 747–751, 2011.
[9]  L. Atzori, A. Iera, and G. Morabito, “The Internet of Things: A survey,” Comput. Networks , vol. 54, no. 15, pp. 2787–2805, 2010.
[10] M.  A.  Chaqfeh  and  N.  Mohamed,  “Challenges  in  middleware  solutions  for  the  internet  of things,” Proc. 2012 Int. Conf. Collab. Technol. Syst. CTS 2012 , pp. 21–26, 2012.
[11] J.  Xie,  F.  R.  Yu,  T.  Huang,  R.  Xie,  J.  Liu,  and  Y.  Liu,  “A  Survey  of Machine    learning Techniques Applied to Software Defined Networking (SDN): Research Issues and Challenges,” IEEE Commun. Surv. Tutorials , vol. PP, no. c, p. 1, 2018.
[12] N.  Koshizuka  and  K.  Sakamura,  “Ubiquitous  ID:  Standards  for  ubiquitous  computing  and  the internet of things,” IEEE Pervasive Comput. , vol. 9, no. 4, pp. 98–101, 2010.
[13] R. Want, “An introduction to RFID technology,” IEEE Pervasive Comput. , vol. 5, no. 1, pp. 25– 33, 2006.
[14] R. Want, “Smartphones: Near Field Communication,” pp. 4–7, 2011.
[15] F. P. Erina Ferro, “Bluetooth and Wi-Fi Wireless Protocols :,” IEEE Wirel. Commun. Mag. , pp. 1–24, 2004.
[16] P. McDermott-Wells, “What Is Bluetooth?,” IEEE Potentials, 23(5), 33–35. , vol. 48, no. 9, pp. 1–16, 2005.
[17] G. V. Crosby and F. Vafa, “Wireless sensor networks and LTE-A network convergence,” Proc. - Conf. Local Comput. Networks, LCN , no. August, pp. 731–734, 2013.
[18] M.  Gigli  and  S.  Koo,  “Internet  of  Things :  Services  and  Applications  Categorization,”  no. January 2011, 2016.
[19] S.  Jaspers,  E.  De  Troyer,  and  M.  Aerts,  “ Machine    learning techniques  for  the  automation  of literature reviews and systematic reviews in EFSA,” EFSA Support. Publ. , vol. 15, no. 6, 2018.
[20] D.  Praveen  Kumar,  T.  Amgoth,  and  C.  S.  R.  Annavarapu,  “ Machine    learning algorithms  for wireless sensor networks: A survey,” Inf. Fusion , vol. 49, pp. 1–25, 2019.
[21] U. S. Shanthamallu, A. Spanias, C. Tepedelenlioglu, and M. Stanley, “A brief survey of machine learning methods and their sensor and IoT applications,” 2017 8th Int. Conf. Information, Intell. Syst. Appl. IISA 2017 , vol. 2018–January, pp. 1–8, 2018.
[22] D. Paul, T. Chakraborty, S. K. Datta, and D. Paul, “IoT and Machine  learning Based Prediction of  Smart  Building  Indoor  Temperature,” 2018  4th  Int.  Conf.  Comput.  Inf.  Sci.  Revolutionising Digit. Landsc. Sustain. Smart Soc. ICCOINS 2018 - Proc. , pp. 1–6, 2018.
[23] A.  Javed,  H.  Larijani,  and  A.  Wixted,  “Improving  Energy  Consumption  of  a  Commercial Building with IoT and Machine  learning ,” IT Prof. , vol. 20, no. 5, pp. 30–38, 2018.
[24] A. Khan and A. Khachane, “Survey on IOT in Waste Management System,” 2018 2nd Int. Conf. I-SMAC  (IoT  Soc.  Mobile,  Anal.  Cloud)  (I-SMAC)I-SMAC  (IoT  Soc.  Mobile,  Anal.  Cloud)  (I- SMAC), 2018 2nd Int. Conf. , pp. 27–29, 2019.
[25] A.  C.  Onal,  O.  Berat  Sezer,  M.  Ozbayoglu,  and  E.  Dogdu,  “Weather  data  analysis  and  sensor fault  detection  using  an  extended  IoT  framework  with  semantics,  big  data,  and machine learning ,” Proc. - 2017 IEEE Int. Conf. Big Data, Big Data 2017 , vol. 2018–January, pp. 2037– 2046, 2018.
[26] C. M. Chung, C. C. Chen, W. P. Shih, T. E. Lin, R. J. Yeh, and I. Wang, “Automated machine learning for  Internet  of Things,” 2017  IEEE  Int.  Conf.  Consum.  Electron.  -  Taiwan,  ICCE-TW 2017 , pp. 295–296, 2017.
[27] R.  R.  Reddy,  C.  Mamatha,  and  R.  G.  Reddy,  “A  Review  on Machine    learning Trends, Application  and  Challenges  in  Internet  of  Things,” 2018  Int.  Conf.  Adv.  Comput.  Commun. Informatics, ICACCI 2018 , pp. 2389–2397, 2018.
[28] M.  Mamdouh,  M.  A.  I.  Elrukhsi,  and  A.  Khattab,  “Securing  the  Internet  of  Things  and Wireless Sensor Networks via Machine  learning : A Survey,” 2018 Int. Conf. Comput. Appl. ICCA 2018 , no. Section II, pp. 215–218, 2018.