IoT atau Internet of Things adalah jaringan perangkat yang saling terhubung dan dapat mengumpulkan serta bertukar data.

Mengapa pengolahan data penting dalam IoT?

Pengolahan data penting untuk mendapatkan wawasan berharga dan membuat keputusan yang lebih baik.

Apa tantangan dalam pengumpulan data di IoT?

Tantangan termasuk kesesuaian sensor, akurasi data, ketersediaan energi, dan konektivitas.

Bagaimana data dikirim dalam ekosistem IoT?

Data dikirim melalui jaringan kabel atau nirkabel menggunakan protokol komunikasi yang aman.

Apa itu analisis prediktif?

Analisis prediktif adalah menerapkan algoritma untuk meramalkan perubahan masa depan berdasarkan data historis.

Apa saja teknik pemrosesan data dalam IoT?

Teknik pemrosesan data mencakup analisis deskriptif, analisis pemetaan, analisis prediktif, pemrosesan sinyal, dan machine learning.

Apa saja jenis sensor yang digunakan dalam IoT?

Jenis sensor yang umum digunakan termasuk sensor suhu, sensor cahaya, dan sensor gerakan.

Apa itu machine learning dalam konteks IoT?

Machine learning adalah penggunaan algoritma untuk mengidentifikasi pola kompleks dalam data yang dikumpulkan.

Pertemuan 4 : Pengolahan Data IOT

00:07:12

https://www.youtube.com/watch?v=KtUFIajGMfc

Zusammenfassung

TLDRVideo ini memperkenalkan konsep Internet of Things (IoT) dan bagaimana ia mengubah cara data dikumpulkan, diproses, dan dianalisis. IoT mempercepat proses pengambilan keputusan dengan mengumpulkan data melalui sensor yang mendeteksi perubahan di lingkungan seperti suhu dan gerakan. Data yang dikumpulkan dikirim ke server untuk dianalisis dengan teknik seperti deep learning dan machine learning agar wawasan berharga dapat dihasilkan. Tantangan dalam pengumpulan data seperti kesesuaian sensor, akurasi, ketersediaan energi, dan konektivitas juga dibahas, serta penjelasan mendalam tentang proses pengiriman dan pengolahan data. Proses ini melibatkan pembersihan data, transformasi format, dan analisis untuk mengidentifikasi pola atau tren sehingga keputusan yang lebih baik dapat diambil.

Mitbringsel

📡 IoT mempermudah pengumpulan dan analisis data.
💡 Data dari sensor membantu pengambilan keputusan yang lebih baik.
🔍 Tantangan dalam pengumpulan data meliputi kesesuaian sensor dan akurasi.
🛠️ Data harus diproses dan dianalisis sebelum digunakan.
🔒 Protokol komunikasi yang aman penting dalam pengiriman data IoT.
🏠 Contoh aplikasi IoT dalam smart home untuk efisiensi energi.
📊 Analisis prediktif digunakan untuk meramalkan tren di masa depan.
🔧 Machine learning membantu menemukan pola kompleks dalam data.

Zeitleiste

00:00:00 - 00:07:12
Di pertemuan ini, kita membahas tentang peranan penting IoT dalam pengolahan data. Proses pengumpulan data dimulakan oleh sensor yang mengesan fenomena alam dan mengubah maklumat fizik menjadi format digital. Data ini dihantar melalui rangkaian ke pelayan untuk analisis selanjutnya. Namun, terdapat cabaran dalam pengumpulan data, termasuk pemilihan sensor yang tepat, ketepatan data, serta ketersediaan tenaga untuk sensor yang memerlukan kuasa bateri. Dalam konteks rumah pintar, sensor mengumpul data seperti suhu dan gerakan yang kemudian digunakan untuk mengawal peranti seperti AC, dengan matlamat efisiensi tenaga. Proses pengiriman data adalah penting dan melibatkan pemprosesan serta penyimpanan data sebelum analisis dapat dilakukan. Protokol komunikasi yang selamat seperti MQTT dan HTTP digunakan untuk memastikan pengiriman yang terjamin. Akhirnya, analisis data mendalam dilakukan untuk mendapatkan wawasan yang boleh digunakan dalam pengambilan keputusan. Terdapat pelbagai teknik pemprosesan data termasuk analisis deskriptif, analisis pemetaan, serta machine learning untuk mengenal pasti pola dan trend dalam data.

Mind Map

Video-Fragen und Antworten

Apa itu IoT?
IoT atau Internet of Things adalah jaringan perangkat yang saling terhubung dan dapat mengumpulkan serta bertukar data.
Mengapa pengolahan data penting dalam IoT?
Pengolahan data penting untuk mendapatkan wawasan berharga dan membuat keputusan yang lebih baik.
Apa tantangan dalam pengumpulan data di IoT?
Tantangan termasuk kesesuaian sensor, akurasi data, ketersediaan energi, dan konektivitas.
Bagaimana data dikirim dalam ekosistem IoT?
Data dikirim melalui jaringan kabel atau nirkabel menggunakan protokol komunikasi yang aman.
Apa itu analisis prediktif?
Analisis prediktif adalah menerapkan algoritma untuk meramalkan perubahan masa depan berdasarkan data historis.
Apa saja teknik pemrosesan data dalam IoT?
Teknik pemrosesan data mencakup analisis deskriptif, analisis pemetaan, analisis prediktif, pemrosesan sinyal, dan machine learning.
Apa saja jenis sensor yang digunakan dalam IoT?
Jenis sensor yang umum digunakan termasuk sensor suhu, sensor cahaya, dan sensor gerakan.
Apa itu machine learning dalam konteks IoT?
Machine learning adalah penggunaan algoritma untuk mengidentifikasi pola kompleks dalam data yang dikumpulkan.

Weitere Video-Zusammenfassungen anzeigen

Erhalten Sie sofortigen Zugang zu kostenlosen YouTube-Videozusammenfassungen, die von AI unterstützt werden!

Untertitel

Automatisches Blättern:

00:00:01
Bismillahirrahmanirrahim asalamualaikum
00:00:03
warahmatullahi
00:00:04
wabarakatuh kita berjumpa kembali ke
00:00:09
pertemuan
00:00:11
yang
00:00:13
ke ya ataupun 5 ya
00:00:17
Nah setelah
00:00:19
kemarin kita belajar tentang sensor dan
00:00:23
akuator kemudian sekarang
00:00:26
Eh iot dalam pengolahan data
00:00:30
Nah jadi iot ini memberikan kontribusi
00:00:33
besar dalam pengumpulan pemrosesan dan
00:00:36
analisis data secara tepat dan akurat
00:00:40
memungkinkan
00:00:41
pengambilan keputusan yang lebih baik ya
00:00:45
jadi di sini pengumpulan data perangkat
00:00:48
sensor e mengumpulkan data dari
00:00:52
lingkungan kemudian di sini mengirimkan
00:00:54
data Ya dikirim melalui jaringan ke
00:00:57
server atau platform atau Cloud
00:01:00
storage-nya kemudian di sini pengolahan
00:01:03
data ini diolah untuk mendapatkan
00:01:06
wawasan berarti atau mempunyai pola
00:01:09
seperti itu biasanya dari Deep
00:01:11
learningnya atau machine learning Ya
00:01:14
jadi analisis lebih lanjut untuk
00:01:17
mengidentifikasi tren dan pola nah ini
00:01:19
yangya tindakannya adalah keputusan yang
00:01:22
diambil berdasarkan analisis untuk eh
00:01:26
tindakan lebih lanjut
00:01:30
Nah di sini proses pengumpulan datanya
00:01:32
yaitu ada
00:01:33
pendeteksian fenomena ya jadi sensor
00:01:36
mendeteksi berbahan di lingkungan
00:01:38
seperti peningkatan suhu atau gerakan
00:01:41
kemudian sensor mengubah Informasi fisik
00:01:46
menjadi format digital yang dapat diolah
00:01:49
oleh perangkat elektronik dan kemudian
00:01:52
Data
00:01:52
sementara
00:01:54
disimpan ya di apa E sensor belum
00:02:00
dikirim ke tempat tujuan kemudian
00:02:03
Pengiriman data di sini data dikirim
00:02:05
melalui jaringan kabel atau kabel ke
00:02:08
server atau untuk leh
00:02:13
lanjut nah tantangan dalam pengumpulan
00:02:16
data itu ada kesesuaian sensor jadi di
00:02:20
sini pemilihan sensor yang tepat untuk
00:02:24
mengenoma yang diinginkan kemudian
00:02:26
akurasi
00:02:27
dataemastikan data yang dikumpulkan dan
00:02:30
sesuai dengan kebutuhan kemudian
00:02:32
ketersediaan energi yaitu beberapa
00:02:35
sensor bergantung pada daya baterai atau
00:02:38
energi lainnya dan kemudian yang
00:02:41
terakhir ada konektivitas jadi
00:02:43
memastikan jaringan yang andal untuk
00:02:46
mengirimkan
00:02:48
data
00:02:49
itu kasusnya pada Smart home jadi ada
00:02:52
sensor suhu sensor cahaya
00:02:57
gerakan dikumpulkan datanya
00:03:00
dan kemudian dat ini dikirim kepon yang
00:03:02
mengendalikan perangkat seperti lo dan
00:03:06
AC ya Nah kemudian analisis data ini
00:03:10
meng mengidentifikasi pole penggunaan
00:03:11
untuk efisiensi energi nah pengirimaan
00:03:15
data di sini
00:03:17
eh dalam konteks iot ini pengiran data
00:03:21
adalah langkah krusial setelah
00:03:22
pengumpulan data data yang dikumpulkan
00:03:25
oleh pengangkat sensor harus dikirim
00:03:27
dari lungan fisik ke platform atau
00:03:30
server yang akan melakukan analisis dan
00:03:33
pengolahan lebih lanjut Mari kita jelaji
00:03:36
lebih lanjut mengenai proses Pengiriman
00:03:38
data dalam ekosistem
00:03:40
iot Nah di sini proses Pengiriman data
00:03:45
itu ada pengumpulan dan pemprosesan data
00:03:50
ya jadi di sini dikumpulkan oleh sensor
00:03:53
diubah menjadi format digital dan
00:03:54
simpimpan sementara nah koneksi
00:03:57
jaringannya ini ee data dikirimkan
00:04:00
melalui jaringan baik jaringan kabel Mir
00:04:03
kabel WiFi 4G 5g seperti itu ya n
00:04:08
kemudian protokol
00:04:10
pengiriman Nah di sini data di diatur
00:04:14
dan dienskripsi menggunakan protokol
00:04:17
komunikasi yang aman seperti mgtt http
00:04:21
atau coap Nah di sini server atau
00:04:24
platformnya data yang tiba di server
00:04:28
atau platform yang akan menganalisis
00:04:30
pengolah data
00:04:32
penyimpanan dan kemudian penyimpanan
00:04:34
data ini data disimpan dalam basis data
00:04:37
untuk pengolahan selanjutnya dan
00:04:39
keperluan arsif
00:04:43
nah seperti ini pengolahan data dalam
00:04:48
iot jadi pengolahan data dalam iot
00:04:51
melibatkan analisis transformasi dan
00:04:54
interpretasi data mentah menjadiamasan
00:04:57
berharga yang dapat men il keputusan
00:05:00
yang lebih baik Mari kita jelajahi lebih
00:05:04
lanjut mengenai pentingnya pengolahan
00:05:06
data dalam konteks
00:05:10
iot nah sama dengan yang tadi jadi di
00:05:13
sini Pengiriman data data dari perangkat
00:05:16
sensor diterima dan diintegrasikan ke
00:05:19
dalam sistem ya kemudian pembersihan
00:05:22
data data menta seringkiali mungkin
00:05:25
kediakuratan atau noise sehingga perlu
00:05:27
dibersihkan kemudian data diubah ke
00:05:30
dalam format yang lebih sesuai untuk
00:05:32
analisis seperti grafik atau
00:05:34
tabel kemudian di sini ada analisis
00:05:36
datanya untuk mengidentifikasi Pola atau
00:05:38
tren wawasan berharga nah wawasan yang
00:05:42
diperoleh ini diwujudkan dalam bentuk
00:05:44
visual yang mudah dimengerti dan
00:05:47
kemudian interpretasi dan keputusan
00:05:51
awasanan untuk membuat keputusan atau
00:05:53
mengambil tindakan lebih lanjut ya Eh n
00:05:58
di sini teknik pengolahan data itu ada
00:06:00
analisis deskripsi itu meringkas dan
00:06:03
menggambarkan karakteristik data secara
00:06:06
statistik kemudian analisis pemetaan Ini
00:06:09
menggunakan data
00:06:11
geospasial untuk memahami lokasi dan
00:06:15
perubahan di wilayah tertentu ya
00:06:18
kemudian ada analisis prediktif yaitu
00:06:20
menerapkan algoritma
00:06:23
untukamalkan perubahan masa depan
00:06:25
berdasarkan tren
00:06:27
hisoris ya kemudian ada pemprosesan
00:06:30
sinyal yau menggunakan teknik
00:06:32
pemprosesan sinyal untuk memahami data
00:06:34
dalam domain frekuensi dan waktu
00:06:38
kemudian ada machine learning ini
00:06:39
menggunakan algoritma pembelajaran Maine
00:06:41
untuk mengidentifikasi pola kompleks dan
00:06:45
yang tidak terlihat nah seperti itu ya
00:06:49
tahapanya nanti silakan
00:06:51
Eh kalian apa mencari mesin learning apa
00:06:57
saja yang biasa dipakai untuk k ya
00:07:00
mungkin Sekian dulu dari saya kurang
00:07:02
lebihnya mohon maaf asalamualaikum
00:07:05
warahmatullahi wabarakatuh