<![CDATA[Penerapan teknologi Internet of Things (IoT) dalam sistem pemantauan tanaman anggur menghasilkan volume data sensor yang besar, dengan banyak data yang memiliki nilai serupa secara berurutan. Hal ini menyebabkan peningkatan signifikan dalam kebutuhan penyimpanan di cloud server. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Pruned Exact Linear Time (PELT) untuk mendeteksi titik perubahan (changepoint) dalam data guna mengurangi duplikasi dan mengoptimalkan penggunaan penyimpanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa deduplikasi dengan PELT menggunakan penalty Akaike Information Criterion (AIC) berhasil menurunkan jumlah data dari 2.203.730 menjadi 249.730 baris, sementara dengan Bayesian Information Criterion (BIC), jumlahnya berkurang lebih drastis menjadi 115.939 baris. Selain itu, ukuran data yang awalnya 206,476 MB berkurang menjadi 23,382 MB dengan AIC dan 10,86 MB dengan BIC. Berdasarkan hasil pengurangan tersebut, efisiensi kompresi yang diperoleh dengan penalty AIC mencapai efisiensi sebesar 88,68% dan penalty BIC mencapai 94,7%. Hasil ini membuktikan bahwa algoritma PELT efektif dalam mendeteksi titik perubahan untuk deduplikasi data sensor, sehingga secara signifikan mengurangi kebutuhan penyimpanan di cloud server. Kata kunci: Internet of Things (IoT), Deduplikasi Data, Algoritma PELT, efisiensi penyimpanan]]>
Copyrights © 2025
