tulisan dosen-dosen teknik elektro

Mengenal Teknologi Li-Fi (Light Fidelity)

Selama bertahun-tahun, Wi-Fi telah dikenal luas oleh konsumen di seluruh dunia. Hampir di semua gedung dan rumah kini telah tersedia Wi-Fi untuk mengakses jaringan internet. Saat ini komunikasi berbasis cahaya secara nirkabel sudah dimungkinkan dan pertanyaan baru yang muncul adalah: bagaimana kita akan menggunakannya? Dan apakah teknologi baru berbasis cahaya secara nirkabel ini akan menggantikan Wi-Fi sepenuhnya.

Apa itu Li-Fi?

Li-Fi memanfaatkan lampu LED untuk mentransfer data pada spektrum cahaya tampak. Sementara Wi-Fi atau Wireless Fidelity, menggunakan gelombang elektromagnetik pada frekuensi radio untuk mengirimkan data melalui router Wi-Fi. Perbedaan antara keduanya beragam, yang paling jelas adalah Wi-Fi menggunakan gelombang radio, sedangkan Li-Fi memanfaatkan cahaya.

LiFi dirancang untuk menggunakan bola lampu LED yang serupa dengan yang saat ini digunakan di banyak rumah dan kantor yang sadar energi. Namun, lampu LiFi dilengkapi dengan chip yang memodulasi cahaya untuk transmisi data optik. Data LiFi ditransmisikan oleh lampu LED dan diterima oleh fotoreseptor seperti pada Gambar 1.

Gambar 1. Cara kerja Li-Fi

Kecepatan Li-Fi dapat mencapai 224 gigabit per detik, dan beberapa uji coba mencatat bahwa kecepatannya itu adalah 100x lebih cepat dari kecepatan Wi-Fi rata-rata saat ini. Layanan Li-Fi juga sebagaimana layanan Wi-Fi, dapat mencakup aplikasi web, audio, atau bahkan video. Ukuran spektrum Li-Fi juga sangat besar. Wi-Fi bekerja pada frekuensi 2,4GHz, 4,9GHz dan 5GHz, sementara Li-Fi mencakup 10.000 kali spektrum frekuensi radio. Dalam hal tingkat kepuasan akan komunikasi data, Li-Fi adalah kandidat yang jelas yang akan menjadi game-changer. Li-Fi bisa 10 kali lebih murah daripada Wi-Fi nantinya.

Keuntungan lain dari Li-Fi adalah lebih aman karena data tidak dapat dicegat tanpa garis pandang yang jelas (kondisi LOS, line of sight). Juga tidak membuat interferensi pada elektronik sensitif, membuatnya lebih baik untuk digunakan di lingkungan seperti rumah sakit dan pesawat terbang.

Dinding: pemblokir teknologi Li-Fi

Cahaya tidak bisa menembus dinding. Jika seseorang berdiri di antara perangkat dan sumber cahaya dengan cara yang benar-benar memblokirnya, maka tidak akan ada transfer data. Dan lampu juga harus terus dinyalakan untuk mentransfer data. Hal ini membatasi bagaimana Li-Fi dapat digunakan. Li-Fi juga memiliki rentang fungsi yang lebih pendek daripada Wi-Fi pada umumnya. Namun, ketidakmampuan untuk melewati dinding atau pemblokir ini juga merupakan manfaat besar Li-Fi karena urusan menjaga keamanan data menjadi sangat sederhana hanya dengan mengurungnya di aliran cahaya.

Li-Fi, Wi-Fi, dan Bluetooth LE

Tampaknya Li-Fi benar-benar akan “mengganti” teknologi Wi-Fi karena kelemahannya. Tentu saja hal ini dapat meringankan beban frekuensi yang padat dan bertindak sebagai salah satu metode komunikasi baru yang akan menggerakkan dunia modern (dengan trilyun transfer byte per bulan) ke tempat lain dengan lebih banyak pilihan.

Beacon dan tag Bluetooth dapat melakukan sesuatu yang Wi-Fi maupun Li-Fi tidak dapat lakukan: secara otomatis mengirim data dalam ruang dengan efisiensi energi yang ekstrem. Sementara Li-Fi tentu bisa melihat kasus implementasi yang mirip dengan beacons. Apakah Anda ingin pelanggan Anda mendapatkan pesan saat mereka mendekati bagian tertentu dari toko Anda? Atau ingin mengirimi mereka informasi atau bahkan melacak pergerakan mereka? Bluetooth dapat mengirim informasi itu bahkan ketika ponsel tidak online dan juga dapat melacak di latar belakang. Jangan lupa, Li-Fi mengharuskan lampu ini menyala setiap saat, membuat perencanaan infrastruktur jangka panjang sedikit lebih rumit.

Standard Li-Fi

Seperti Wi-Fi, Li-Fi adalah teknologi nirkabel dan menggunakan protokol 802.11 yang serupa, tetapi Li-Fi menggunakan ultraviolet, inframerah dan komunikasi cahaya tampak (bukan gelombang frekuensi radio), yang memiliki bandwidth jauh lebih besar. Satu bagian dari VLC dimodelkan setelah protokol komunikasi yang dibuat oleh kelompok kerja IEEE 802. Namun, standar IEEE 802.15.7 sudah ketinggalan zaman: ia gagal untuk mempertimbangkan perkembangan teknologi terbaru dalam bidang komunikasi nirkabel optik, khususnya dengan pengenalan metode modulasi optical orthogonal frequency-division multiplexing (O-OFDM) yang telah dioptimalkan untuk kecepatan data, akses ganda dan efisiensi energi. Pengenalan O-OFDM berarti bahwa drive baru untuk standardisasi komunikasi nirkabel optik diperlukan.

Rekomendasi G.9991 (“Transceiver komunikasi cahaya tampak berkecepatan tinggi dalam ruangan – Arsitektur sistem, spesifikasi lapisan fisik dan lapisan data” / “High-speed indoor visible light communication transceiver – System architecture, physical layer and data link layer specification”) baru-baru ini diterbitkan oleh ITU-T. Ini adalah langkah besar dalam adopsi luas teknologi LiFi dalam berbagai aplikasi dari jaringan rumah / perusahaan ke IoT. Rekomendasi baru ini menggambarkan sistem komunikasi kecepatan tinggi dengan latensi rendah yang dirancang khusus untuk mengatasi tantangan LiFi.

Apa berikutnya?

Li-Fi baru saja diperkenalkan dalam beberapa tahun terakhir. Menjadi terkenal dengan cepat ketika pendiri Harald Haas dari University of Edinburgh memberikan TEDtalk. Kemungkinannya adalah, Li-Fi akan mengisi celah yang tidak bisa dilakukan oleh Wi-Fi dan Bluetooth — untuk digunakan di pesawat terbang atau untuk keamanan ekstra. Namun Wi-Fi dan Bluetooth juga terus berkembang (Bluetooth 5 dan Mesh baru keluar pada 2017), sehingga kita masih perlu terus melihat masa depan ketiga teknologi ini, apalagi untuk implementasi IoT.

PureLiFi menunjukkan sistem Li-Fi pertama yang tersedia secara komersial, Li-1st, pada Mobile World Congress 2014 di Barcelona. Pada Juni 2018, Li-Fi lulus uji coba oleh pabrik BMW di Munich untuk beroperasi di lingkungan industri. Manajer proyek BMW Gerhard Kleinpeter berharap miniaturisasi transceiver Li-Fi, agar Li-Fi digunakan secara efisien di plant produksi. Pada bulan Agustus 2018, Kyle Academy, sebuah sekolah menengah di Skotlandia, menjadi pilot project penggunaan Li-Fi di sekolah. Siswa dapat menerima data melalui koneksi antara komputer laptop mereka dan perangkat USB yang mampu menerjemahkan arus on-off yang cepat dari LED langit-langit menjadi data. Pada Juni 2019, perusahaan Prancis Oledcomm menguji teknologi Li-Fi mereka di Paris Air Show2019. Oledcomm berharap untuk berkolaborasi dengan Air France di masa depan untuk menguji Li-Fi dengan pesawat terbang dalam pesawat. Menurut Energias Market Research (data yang dirilis pertengahan Februari 2018) pasar Light Fidelity di seluruh dunia diperkirakan akan mencapai lebih dari USD 80 Juta pada tahun 2023.

Referensi

https://kontakt.io/blog/li-fi-technology-addition-wi-fi-ble/

https://whatis.techtarget.com/definition/LiFi

https://en.wikipedia.org/wiki/Li-Fi

https://cacm.acm.org/news/239145-lifi-standard-signals-a-light-bulb-moment-for-the-internet/fulltext

https://www.i-scoop.eu/lifi-use-cases-and-market-forecasts-2023-drivers-industries-and-applications/

 

Info Penulis

Nama                         : Firdaus, S.T.,M.T.,Ph.D.

Bidang Peminatan  : Wireless Communication, Wireless Sensor Networks, Indoor Positioning, Telemonitoring

E-mail                        : firdaus@uii.ac.id

Google Scholar ID

BIG DATA ANALYTICS DALAM SISTEM TENAGA LISTRIK

Menurut Google Trends, dalam pencarian di web 10 tahun terakhir, kata “analytics” termasuk dalam jajaran kata kunci yang paling populer. Walaupun mengalami sedikit penurunan mulai tahun 2016, di tahun 2019 ini kata kunci “analytics” bahkan masih dicari tiga sampai lima kali lipat lebih banyak dibandingkan kata kunci populer lain seperti “artificial intelligence” dan “machine learning”. Populernya big data analytics juga didukung dengan prediksi dan ulasan dari para expert bahwa profesi “big data engineer” merupakan profesi dengan bayaran termahal dibanding profesi lain yang berkaitan dengan big data [1]. Dua fakta ini setidaknya menunjukkan kepada kita emerging-nya ilmu big data ini.

Gambar 1. Popularitas pencarian di web untuk kata “analytics”, “artificial intelligence”, dan “machine learning” yang dinormalisasi pada skala 0-100

Apa Itu Big Data Analytics?

Istilah big data pertama kali dipopulerkan oleh dua ilmuwan NASA M. Cox dan D. Ellsworth pada tahun 1997 [2] untuk menggambarkan data dengan volume yang sangat besar, dan terlalu besar untuk diproses menggunakan sumber daya komputer yang ada. Secara singkat, big data analytics (BDA) adalah teknik untuk mempelajari, menganalisis, dan menemukan pola-pola tersembunyi dari big data untuk kemudian digunakan dalam pengambilan keputusan [3]. Tanpa adanya analytics, big data mungkin hanya akan jadi tumpukan data yang tidak berguna dan pemiliknya cenderung ingin memusnahkannya.

Big Data Analytics dalam Sistem Tenaga Listrik

Sistem tenaga listrik bisa jadi merupakan sistem yang paling besar atau salah satu yang paling besar di dunia ini. Dengan cakupan geografis yang begitu luas, wajar apabila data yang bisa diekstrak dari sistem ini begitu besar volumenya. IEEE Power & Energy Magazine terbitan September/Oktober 2012 menganggkat isu mengenai berkembangnya aplikasi data analytics dalam sistem tenaga. Diantara aplikasi data analytics dalam sistem tenaga yang disebutkan di situ adalah situational awareness, asesmen keamanan, state estimation, analisis gangguan, dan prediksi energi angin. Sejak saat itu, aplikasi BDA menjadi bidang yang emerging bagi para engineer sistem tenaga. Sebagai bidang yang interdisipliner, aplikasi BDA dalam sistem tenaga semakin luas dari waktu ke waktu. IEEE Power & Energy Magazine terbitan Mei/Juni 2018 memaparkan bebeapa aplikasi BDA dalam sistem tenaga listrik.

Contoh 1: Big Data Analytics sebagai Interpreter Data Hasil Pengukuran Phasor Measurement Unit (PMU) Mikro atau µPMU

 µPMU adalah peralatan monitoring di sistem distribusi tenaga listrik yang bertugas merekam berbagai besaran yang ada di jaringan. Data yang dihasilkan oleh µPMU adalah contoh nyata dari big data dalam sistem tenaga. Setiap µPMU mampu menghasilkan 124.416.600 pembacaan per hari atau setara dengan data dengan orde terabyte. Dengan resolusi yang begitu tinggi, µPMU mampu membaca kejadian-kejadian penting pada besaran sistem tenaga yang mungkin dilewatkan oleh peralatan monitoring konvensional, misalnya SCADA. Gambar 2 menunjukkan perbandingan hasil monitoring tegangan oleh µPMU dan SCADA di sebuah feeder distribusi primer. Terlihat bahwa SCADA melewatkan beberapa loncatan tegangan yang terjadi di feeder karena resolusi yang kurang tinggi. Dengan data yang berkualitas dari µPMU ini, engineer sistem tenaga dapat membuat diagnosis yang tepat mengenai kondisi jaringan.

Gambar 2. Perbandingan hasil monitoring tegangan oleh µPMU dan SCADA di feeder distribusi [4]

Contoh penerapan BDA pada data hasil monitoring µPMU ditunjukkan pada Gambar 3, dimana BDA digunakan pada hasil monitoring tegangan di dua feeder distribusi. Pada analisis ini, kejadian tegangan transien yang nilainya melebihi 0,1% dari nilai nominalnya dikorelasikan silang menggunakan pengukuran tegangan yang tersinkronisasi. Hasil dari BDA menggunakan analisis statistic ini adalah pembedaan kejadian penting mana yang masuk ke ranah sistem distribusi dan mana yang masuk ranah sistem transmisi. Pada Gambar 3 (a), yang menjadi perhatian engineer distribusi adalah kejadian yang dilingkari dan diberi nama “Group 1” dan “Group 2”. Group 1 mengindikasikan sag tegangan di feeder 1 dan Group 2 mengindikasikan sag tegangan di feeder 2. Dengan analisis ini, engineer distribusi dapat membuat keputusan lebih lanjut mengenai tindakan apa yang harus dilakukan.

Gambar 3. Analisis statistik data tegangan transien pada dua feeder yang berdekatan: (a) fase A, (b) fase B, (c) fase C [4]

Contoh 2: Big Data Analytics untuk Prediksi Output Energi Terbarukan

Paper [5] memaparkan aplikasi BDA untuk memprediksi output energi terbarukan di Cina. Pada akhir tahun 2016, Cina memiliki kapasitas energi angin terpasang 169 GW dan energi matahari terpasang 77 GW. Prediksi output dengan BDA dilakukan karena tidak memungkinkan untuk membuat prediksi hanya berbasis data histori. Gambar 4 menunjukkan contoh prediksi output energi angin dan surya di sepuluh lokasi selama beberapa hari.

Gambar 4. BDA untuk prediksi daya dari sumber energi terbarukan

Penutup

Dengan semakin besarnya data di sistem tenaga, engineer dan calon engineer sistem tenaga perlu melek big data dan berbagai teknik analytics/statistik untuk memanfaatkan big data tersebut. Pengetahuan dan skill big data analytics akan sangat berpengaruh terhadap diagnosis dan keputusan yang diambil oleh engineer.

Referensi

[1]      K. Burnham, “The Top 10 Highest-Paying Big Data Careers,” 2017. [Online]. Available: https://www.northeastern.edu/graduate/blog/highest-paying-big-data-careers/.

[2]      M. Cox and D. Ellsworth, “Application‐Controlled Demand Paging for Out‐of‐Core Visualization,” Mountain View, CA, 1997.

[3]      A. Shi-nash and D. R. Hardoon, “Data Aanalytics and Predictive Analytics in The Era of Big Data,” in Internet of Things and Big Data Analytics Handbook, H. Geng, Ed. Wiley Telecom, 2017, pp. 329–345.

[4]      B. H. Mohsenian-rad, E. Stewart, and E. Cortez, “Distribution Synchrophasors: Pairing Big Data with Analytics to Create Actionable Information,” IEEE Power Energy Mag., vol. 16, no. 3, pp. 26–34, 2018.

[5]      C. Kang, Y. Wang, Y. Xue, G. Mu, and R. Liao, “Big Data Analytics in China’s Electric Power Industry,” IEEE Power Energy Mag., vol. 16, no. 3, pp. 54–65, 2018.

 

Info Penulis

Nama                         : Firmansyah Nur Budiman,S.T.,M.Sc.

Bidang Peminatan  : Power System Analysis, Power System Optimization, Power System Security

E-mail                        : firmansyah.nur@uii.ac.id

Google Scholar ID