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.