Spektrum Frekuensi di Era IoT, Solusi Cerdas Melalui Teknologi Big Data dan Kecerdasan Buatan

Spektrum Frekuensi di Era IoT: Solusi Cerdas Melalui Teknologi Big Data dan Kecerdasan Buatan

Spektrum frekuensi adalah sumber daya terbatas yang menjadi tulang punggung revolusi teknologi modern. Dengan lonjakan penggunaan perangkat IoT, jaringan 5G, dan layanan streaming, permintaan spektrum meningkat pesat. Laporan Rathapon Saruthirathanaworakun dkk. (2024) dalam artikel The Application of Artificial Intelligence in Spectrum Management and the Analytics of Frequency Data Using Big Data Technology menyoroti bagaimana Big Data dan AI dapat menjadi solusi untuk manajemen spektrum yang lebih efisien.

Artikel ini menggambarkan situasi Thailand di bawah pengawasan National Broadcasting and Telecommunications Commission (NBTC), yang harus mengelola data spektrum besar dari 21 kantor regional. Sistem ini menangani ribuan catatan spektrum, termasuk 2.900 data lintas perbatasan Thailand-Kamboja yang mencakup hingga 47 atribut per catatan. Dengan permintaan spektrum yang terus meningkat, NBTC menghadapi tantangan untuk memantau, menganalisis, dan mengoptimalkan spektrum dengan akurasi tinggi.

Penulis menggunakan kerangka kerja berbasis Big Data dan AI untuk memprediksi pola penggunaan spektrum, mendeteksi interferensi, dan memperkirakan alokasi frekuensi optimal. Sistem triangulasi berbasis Time Difference of Arrival (TDOA) memungkinkan identifikasi lokasi interferensi hingga tingkat akurasi 1,22 km pada tingkat pengambilan sampel 2,48 Mbps. Hal ini menunjukkan bagaimana integrasi teknologi canggih dapat mengatasi tantangan teknis yang kompleks dalam manajemen spektrum.

Sebagai langkah ke depan, Thailand berupaya untuk memanfaatkan data lintas sektoral, seperti data dari Kementerian Kesehatan dan Kementerian Perdagangan, untuk menciptakan sistem manajemen spektrum yang lebih adaptif dan prediktif. Hal ini mencerminkan kebutuhan global untuk mengintegrasikan data multi-sumber guna meningkatkan pengelolaan sumber daya yang vital ini.

***

Pendekatan berbasis Big Data dan AI yang diusulkan oleh Saruthirathanaworakun dkk. (2024) menawarkan solusi konkret untuk tantangan yang dihadapi dalam manajemen spektrum. Salah satu metode utama yang digunakan adalah Time Difference of Arrival (TDOA), yang memanfaatkan perbedaan waktu penerimaan sinyal pada berbagai sensor untuk menentukan lokasi sumber interferensi. 

Dengan tingkat pengambilan sampel 2,48 Mbps, metode ini mencapai akurasi lokasi hingga 1,22 km. Hal ini memberikan kemampuan untuk secara real-time mendeteksi dan menanggulangi penggunaan spektrum ilegal, yang menjadi salah satu masalah utama dalam pengelolaan spektrum.

Penulis juga memanfaatkan kerangka kerja 5V's Big Data (Volume, Velocity, Variety, Veracity, dan Value) untuk menggambarkan kompleksitas data spektrum. Data yang dikelola NBTC mencakup ribuan catatan dengan atribut seperti lokasi geografis, frekuensi, dan penggunaan waktu. 

Volume data besar ini memerlukan teknologi Big Data untuk memproses informasi dengan cepat, sementara nilai (Value) data digunakan untuk pengambilan keputusan strategis, seperti alokasi frekuensi baru atau penyelesaian konflik spektrum lintas batas.

AI, khususnya algoritma pembelajaran mesin seperti Random Forest, memainkan peran penting dalam analitik prediktif. Teknologi ini memungkinkan NBTC untuk memproyeksikan pola penggunaan spektrum berdasarkan data historis dan waktu nyata. Sebagai contoh, algoritma ini mampu memprediksi kebutuhan frekuensi untuk jaringan 5G di area perkotaan padat hingga 95% akurat, membantu perencanaan yang lebih efektif.

Namun, penerapan teknologi ini juga memiliki tantangan tersendiri, terutama dalam hal integrasi data dari berbagai sumber. Dalam studi mereka, penulis menyarankan penggunaan data lintas sektoral, seperti data ekonomi dari Kementerian Perdagangan, untuk menciptakan model prediksi yang lebih holistik.

 Hal ini penting, mengingat spektrum tidak hanya digunakan untuk telekomunikasi tetapi juga aplikasi vital lainnya seperti komunikasi penerbangan dan layanan darurat.

Melalui pendekatan ini, Thailand dapat menjadi model untuk manajemen spektrum berbasis data di negara berkembang lainnya. Dengan menyelaraskan teknologi Big Data dan AI dengan kebutuhan lokal, NBTC tidak hanya mengatasi tantangan saat ini tetapi juga mempersiapkan diri menghadapi kebutuhan spektrum yang terus berkembang di masa depan.

***

Pendekatan Big Data dan AI dalam manajemen spektrum yang diusulkan oleh Saruthirathanaworakun dkk. (2024) memberikan contoh nyata bagaimana teknologi dapat mengatasi tantangan pengelolaan sumber daya yang kompleks. Dengan memanfaatkan sistem seperti Time Difference of Arrival (TDOA) untuk mendeteksi interferensi dan analitik prediktif berbasis AI, penelitian ini membuka jalan bagi efisiensi yang lebih besar dalam alokasi dan pengawasan spektrum.

Namun, implementasi teknologi ini membutuhkan dukungan kuat dalam hal regulasi, infrastruktur, dan kolaborasi lintas sektoral. Penggunaan data lintas sektoral tidak hanya memungkinkan model prediksi yang lebih akurat tetapi juga menciptakan kerangka kerja yang lebih inklusif untuk berbagai aplikasi spektrum, termasuk kesehatan, transportasi, dan layanan darurat.

Pada akhirnya, penelitian ini tidak hanya relevan bagi Thailand tetapi juga dapat menjadi panduan global dalam manajemen spektrum yang berbasis teknologi. Dengan proyeksi peningkatan permintaan spektrum akibat jaringan 5G dan IoT, pendekatan berbasis data seperti ini sangat penting untuk memastikan bahwa sumber daya spektrum dapat dimanfaatkan secara adil, efisien, dan berkelanjutan di era digital yang terus berkembang.

Referensi

Saruthirathanaworakun, R., Le, N. T., Le, T. T., Srisiri, W., Chaitusaney, S., Kaewplung, P., & Benjapolakul, W. (2024). The application of artificial intelligence in spectrum management and the analytics of frequency data using big data technology. IEEE Access, 12, 144122-144147. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3471787