📚 Eksplorasi & Komparasi Topik Dokumen
Pencarian topik
Hasil Dokumen
Ditemukan: 12 dokumenSISTEM MONITORING REAL-TIME BERBASIS IOT UNTUK INTERNAL COMBUSTION ENGINE GENERATOR MENGGUNAKAN ARSITEKTUR MULTI-MIKROKONTROLER
Tugas akhir ini menyajikan desain dan implementasi sistem monitoring real-time berbasis Internet of Things (IoT) untuk generator Internal Combustion Engine (ICE) yang memanfaatkan arsitektur multi-mikrokontroler. Sistem ini mengintegrasikan Engine Control Unit (ECU) Speeduino berbasis Arduino Mega, pengontrol sinkronisasi ESP32, dan node monitoring ESP32 melalui jalur komunikasi UART. Node monitoring bertugas menerima data operasional mesin, kelistrikan, dan parameter sinkronisasi, kemudian memvalidasi dan diagregasi menjadi rekaman data per satu detik. Pemantauan sistem terbagi menjadi jalur lokal yang menggunakan antarmuka TFT/LCD dan cadangan data offline pada SD card, serta jalur jarak jauh (remote) yang mengirimkan data telemetri ke peladen menggunakan protokol MQTT. Pemrosesan jarak jauh diimplementasikan menggunakan broker MQTT, backend worker, database NoSQL MongoDB, dan dashboard web. Evaluasi eksperimental menunjukkan bahwa sistem mampu beroperasi dengan interval frame UART rata-rata sebesar 205,22 ms dan tingkat keberhasilan transmisi 100%. Waktu tunda (latency) end-to-end yang diukur dari pengiriman data hingga tampil pada dashboard web mencapai rata-rata 1255 ms, yang dinilai sangat memadai untuk aplikasi pemantauan jarak jauh. Spesifikasi manajemen data juga terpenuhi dengan baik; estimasi kebutuhan kapasitas penyimpanan SD card selama 7 hari adalah 100 MB (dari target maksimum <344 MB), sedangkan estimasi kebutuhan penyimpanan dokumen MongoDB selama 10 tahun mencapai 138 GB (dari target maksimum <180 GB). Hasil ini menunjukkan bahwa arsitektur yang diusulkan secara efektif mendukung visualisasi onsite, pencadangan data offline, pemantauan jarak jauh, serta manajemen data historis secara efisien.
PERANCANGAN SISTEM IOT UNTUK PENGAWASAN DAN KONTROL KOLAM BUDIDAYA IKAN DI LABORATORIUM BRIN
Penelitian di Laboratorium Akuakultur Air Tawar Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) menghadapi kendala inefisiensi akibat pemantauan kualitas air manual (grab sampling) yang menyita waktu, frekuensinya terbatas pada jam operasional, dan berpotensi memicu stres pada ikan uji. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini merancang sistem pemantauan kualitas air berbasis Internet of Things (IoT) dan cloud yang beroperasi secara kontinu dan real-time. Sistem ini mengintegrasikan mikrokontroler ESP32, konverter presisi ADS1115, serta lima sensor (DO, pH, Suhu, ORP, dan TDS) yang diinstalasi pada ruang sirkulasi tertutup (probe box) di unit Recirculating Aquaculture System (RAS). Transmisi data dari sensor ke server memanfaatkan protokol MQTT dengan arsitektur Publish/Subscribe yang hemat daya, berefisiensi tinggi, dan ramah terhadap firewall institusi. Hasil pengujian lapangan menunjukkan keandalan sistem dengan tingkat kontinuitas pengiriman data mencapai 97,07% selama periode tujuh hari. Evaluasi kinerja membuktikan presisi instrumen yang sangat baik, di mana uji keterulangan seluruh parameter menghasilkan nilai koefisien variasi (CV) di bawah batas 5%. Analisis menggunakan uji t berpasangan dan uji ekivalensi (Two One-Sided Tests/TOST) juga mengonfirmasi bahwa sensor-sensor redundan memiliki kesesuaian pengukuran yang setara pada batas toleransi operasional. Didukung antarmuka visualisasi berbasis value mapping untuk sistem peringatan dini, implementasi IoT ini berhasil mengotomatisasi pengumpulan data, menjamin penerapan etika penelitian (refinement), dan membantu dalam meningkatkan efisiensi siklus riset serta publikasi ilmiah di BRIN.
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SUBSISTEM CLOUD BACKEND BERBASIS MQTT UNTUK PENJADWALAN BERBASIS RENTANG WAKTU DAN KOORDINASI MULTI-CAREGIVER PADA DISPENSER OBAT IOT
Medication adherence merupakan faktor penting dalam keberhasilan terapi, terutama pada lansia yang menjalani pengobatan jangka panjang dan mengonsumsi beberapa jenis obat. Kompleksitas jadwal obat, keterbatasan fisik dan kognitif, serta tidak selalu hadirnya caregiver dapat menyebabkan obat tidak dikonsumsi sesuai jadwal. Untuk membantu permasalahan tersebut, tugas akhir kelompok ini mengembangkan MedEase, yaitu dispenser obat berbasis Internet of Things yang dapat menyimpan obat, memberikan pengingat, mengeluarkan obat sesuai jadwal, serta memungkinkan caregiver melakukan pemantauan dari jarak jauh. Tugas akhir ini berfokus pada perancangan dan implementasi subsistem cloud backend berbasis MQTT untuk mendukung pengelolaan jadwal obat, sinkronisasi cloud-device, pemantauan status perangkat, penyimpanan riwayat kepatuhan, dan notifikasi caregiver. Subsistem yang dikembangkan terdiri atas aplikasi web caregiver, basis data, scheduler, backend event listener, komunikasi MQTT, dan integrasi Telegram. Aplikasi web digunakan untuk mengelola perangkat, obat, jadwal, profil waktu makan, riwayat konsumsi, dan akses multi-caregiver. Basis data berperan sebagai pusat state sistem, sedangkan backend event listener memproses event dari perangkat, memperbarui basis data, dan mengirim notifikasi jika terdapat event penting. Subsistem dirancang menggunakan model hybrid cloud-edge. Cloud menjadi sumber kebenaran untuk data obat, konfigurasi caregiver, jadwal, dan riwayat sistem, sedangkan ESP32 menjalankan jadwal harian secara lokal. Dengan pendekatan ini, alarm dan proses dispensing tetap dapat berjalan meskipun koneksi internet sementara terputus. Jadwal caregiver dikompilasi menjadi payload harian dan dikirim ke perangkat melalui MQTT. Scheduler menggunakan model penjadwalan berbasis jendela, yaitu setiap dosis direpresentasikan dengan waktu awal, waktu target, dan waktu akhir. Jendela identik dapat digabung untuk mendukung konsumsi beberapa obat pada waktu yang sama, sedangkan jendela yang beririsan sebagian ditolak untuk menghindari ambiguitas. Hasil implementasi menunjukkan bahwa subsistem berhasil mengintegrasikan aplikasi web caregiver, Supabase PostgreSQL, backend Node.js, broker MQTT, Telegram Bot API, dan ESP32 dispenser. Pengujian menunjukkan sinkronisasi cloud-to-broker memiliki p95 sebesar 265 ms, sinkronisasi hingga acknowledgement perangkat memiliki p95 sebesar 1,81 s, propagasi realtime ke antarmuka pengguna memiliki p50 sebesar 423 ms, dan pengiriman notifikasi Telegram memiliki p95 sebesar 796 ms. Evaluasi usability terhadap 10 calon caregiver menghasilkan task completion rate 100% dan skor System Usability Scale rata-rata 84,0. Berdasarkan hasil tersebut, subsistem yang dikembangkan telah memenuhi fungsi utama sebagai infrastruktur penjadwalan, sinkronisasi, pemantauan, dan notifikasi pada dispenser obat IoT MedEase.
DESAIN DAN IMPLEMENTASI SUBSISTEM SERVER UNTUK SISTEM MONITORING KONDISI TOILET PUBLIK
Toilet publik merupakan fasilitas krusial yang memengaruhi kenyamanan dan kesehatan pengguna, terutama pada lingkungan dengan mobilitas tinggi seperti kampus. Perubahan kondisi (bau/amonia, lantai basah, serta habisnya tisu dan sabun) dapat terjadi cepat sepanjang hari, sementara pemeliharaan yang mengandalkan inspeksi manual cenderung reaktif, terlambat, dan sulit diaudit. Tugas akhir ini berkontribusi pada sistem monitoring toilet berbasis Internet of Things (IoT) dengan fokus pada subsistem server sebagai pusat penerimaan, pemrosesan, penyimpanan, dan distribusi informasi operasional. Subsistem server diimplementasikan menggunakan Node.js (Express) dan Type-Script. Telemetri dari node ESP32 dikirim melalui endpoint HTTPS (mis. POST /data) yang dilindungi autentikasi API key dan validasi payload agar hanya data sah yang dapat ditulis ke basis data. Data sensor kemudian dinormalisasi menjadi status semantik yang konsisten untuk dashboard dan notifikasi, disertai mekanisme anti-noise (debounce) untuk mencegah perubahan status sesaat akibat fluktuasi pembacaan. Penyimpanan menggunakan PostgreSQL dengan Prisma ORM dan dipisahkan menjadi tabel snapshot (status terbaru per perangkat) untuk akses cepat dashboard, serta tabel history (time-series) untuk audit, ekspor CSV, dan sumber scheduled report. Pembaruan real-time dikirim melalui WebSocket setelah ingest berhasil. Workflow operasional didukung Telegram Bot yang mengirim alert pada indikator yang paling actionable (terutama tisu/sabun), mengirim reminder ketika kondisi belum terselesaikan, serta mencatat acknowledgement petugas untuk supervisi. Deployment diperkuat dengan Nginx (TLS termination), kebijakan port minimal melalui firewall, dan process manager (PM2). Pengujian end-to-end menunjukkan konsistensi antara telemetri, database (snapshot/history), tampilan dashboard, dan pesan Telegram. Keterbatasan saat ini meliputi autentikasi berbasis shared secret dan ketergantungan konektivitas; pengembangan lanjut dapat mencakup identitas perangkat yang lebih kuat (mTLS) dan manajemen insiden yang lebih lengkap.
PENGEMBANGAN KEMBARAN DIGITAL SISTEM BATERAI PENYIMPAN ENERGI UNTUK APLIKASI UNINTERRUPTIBLE POWER SUPPLY
Transisi energi menuju sumber terbarukan menuntut keandalan tinggi dari Sistem Penyimpanan Energi Baterai (BESS) dalam menjaga stabilitas jaringan smart microgrid. Namun, operasional baterai Lithium-ion memiliki risiko degradasi dan keselamatan signifikan jika tidak dikelola dengan presisi. Tantangan utama saat ini adalah penyajian data mentah yang kompleks, menyulitkan interpretasi cepat oleh operator dan meningkatkan risiko kegagalan sistem akibat keterlambatan deteksi anomali. Tugas akhir ini bertujuan mengembangkan sistem pemantauan kondisi berbasis Internet of Things (IoT) yang mentransformasi data teknis menjadi wawasan operasional intuitif dan dapat ditindaklanjuti. Metodologi Tugas Akhir mengadopsi kerangka kerja Smart Grid Architecture Model (SGAM) untuk menjamin interoperabilitas sistem. Sistem mengintegrasikan akuisisi data beresolusi tinggi dari sensor mikrokontroler ESP32 dan hybrid inverter melalui protokol komunikasi digital. Data diproses melalui mekanisme Extract, Transform, Load (ETL) dan disimpan dalam basis data terstruktur. Perancangan antarmuka (Human-Machine Interface) menerapkan prinsip High Performance HMI (HPHMI) yang memprioritaskan kesadaran situasional dengan menyajikan informasi dalam konteks batas operasional aman. Hasil tugas akhir menunjukkan keberhasilan integrasi 43 parameter unik yang mencakup aspek elektrikal dan status operasional. Evaluasi kinerja sistem berdasarkan karakteristik Big Data (5V) menunjukkan hasil yang andal: Volume data aktual efisien (7,93 byte/detik); Velocity dengan latensi rata-rata 2,4 detik; Veracity mencapai validitas data 99,97%; Variety mencakup keragaman tipe data; serta Value terbukti tinggi dengan skor kebermanfaatan 81/100. Kontribusi tugas akhir ini terletak pada implementasi deteksi ketidaknormalan ganda (aturan ambang batas dan status perangkat) serta fitur pencatatan kejadian otomatis berbasis webhook. Kontribusi utama tugas akhir ini adalah penyediaan alat bantu analisis yang mendukung transisi strategi pemeliharaan dari reaktif menjadi proaktif, serta memperkaya perancangan arsitektur pengawasan energi yang efektif.
PENGEMBANGAN INTRUSION DETECTION SYSTEM PADA LINGKUNGAN INTERNET OF THINGS BERBASIS DEEP REINFORCEMENT LEARNING
Pemanfaatan Internet of Things (IoT) yang meningkat secara eksponensial telah memperluas risiko keamanan akibat banyaknya perangkat yang terhubung. Keterbatasan sumber daya komputasi pada perangkat IoT menjadi tantangan utama, di mana solusi keamanan seperti Intrusion Detection System (IDS) tidak hanya dituntut akurat, tetapi juga harus efisien dan ringan (lightweight) agar dapat diimplementasikan secara praktis. Pada penelitian ini, dikembangkan sebuah IDS dengan mengimplementasikan modul traffic collector, analysis engine, dan aplikasi user interface. Menggunakan dataset CICIoT2023, dibangun sebuah model deteksi berbasis Deep Reinforcement Learning (DRL) dengan algoritma Deep Q-Network (DQN) yang kemudian di-deploy pada perangkat Raspberry Pi 4 Model B. Hasil analisis pengujian menunjukkan bahwa model DRL yang diimplementasikan mampu mendeteksi lalu lintas jaringan dengan metrik F1-Score 0.8142 yang menyeimbangkan antara precision 0.8734 dan recall 0.7814. Dari aspek lightweight, model ini menunjukkan performa yang sangat baik dengan ukuran model hanya 100.40 KB dan latensi inferensi sangat cepat sebesar 11.53 ms, membuktikan potensinya untuk deployment real-time pada perangkat IoT. Meskipun demikian, penggunaan memori statis menjadi tantangan yang teridentifikasi untuk optimisasi di masa depan
IIHAC: PEMBARUAN SISTEM KONTROL AKSES BERBASIS HIERARKI DENGAN IOTA MOVE DAN IOTA IDENTITY
Penggunaan IOTA sebagai sistem pengaturan akses telah menjadi objek dari beberapa penelitian, terutama penelitian IHIBE. Dari analisis terhadap solusi IHIBE ditemukan sejumlah kekurangan terkait manajemen identitas berbasis DSN, alur pengaksesan objek, dan penyimpanan informasi akses. Penelitian ini menguji kelayakan fitur-fitur IOTA baru guna memperbarui solusi IHIBE. Solusi baru yang diusulkan menggunakan IOTA Identity, fitur manajemen identitas IOTA dengan standar DID (decentralized identifier) dan VC (verifiable credentials), dan IOTA Move, teknologi smart contract IOTA. Solusi yang diusulkan memanfaatkan fleksibilitas pengisian kredensial VC untuk menangani identitas hierarkis, dan memanfaatkan fungsionalitas IOTA Move untuk menyimpan policy terkait pengaksesan sebuah objek. Hasil dari penelitian ini adalah bahwa IOTA Identity layak digunakan untuk manajemen identitas dan hak akses dalam jaringan hierarkis. Hasil implementasi ditemukan bersifat lebih sederhana dibandingkan solusi IHIBE. Dengan fleksibilitas fitur IOTA Identity dan ekosistem IOTA, rancangan solusi ini dapat diperluas untuk menangani logika dan fitur yang lebih kompleks.
IMPLEMENTASI SISTEM AKUISISI DATA IOT DAN PREDIKSI BERAT AYAM BROILER BERBASIS YOLOV8N PADA EDGE DEVICE RASPBERRY PI 5 UNTUK KANDANG OTOMATIS SKALA UMKM
Penerapan teknologi Internet of Things (IoT) dan kecerdasan buatan pada peternakan ayam broiler telah menjadi solusi strategis dalam meningkatkan efisiensi dan akurasi pemantauan lingkungan serta pertumbuhan ayam, khususnya bagi peternakan skala kecil dan menengah (UMKM). Penelitian ini mengembangkan sistem monitoring dan otomasi kandang ayam berbasis IoT yang terdiri atas tiga subsistem utama: akuisisi data lingkungan, prediksi berat ayam berbasis visi komputer, dan pengendalian aktuator secara otomatis. Sistem mengandalkan sensor suhu, kelembaban, gas ditanamkan pada ESP32-S3 serta Arduino Uno R3 Wi-Fi (ESP8266) untuk mengirimkan data ke Firebase secara near real-time. Model YOLOv8n dengan arsitektur segmentasi digunakan untuk mendeteksi ayam dan memperkirakan berat berdasarkan luas area segmentasi, yang dikalibrasi menggunakan regresi polinomial orde dua. Inferensi dilakukan secara lokal di Raspberry Pi 5 untuk menghindari ketergantungan pada cloud dan menjaga efisiensi bandwidth serta latensi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa tingkat pengiriman data sensor mencapai >95% per hari, dengan konsumsi daya dan kuota yang rendah. Model YOLOv8n mencapai akurasi deteksi sangat tinggi (mAP50 sebesar 0.995), serta akurasi prediksi berat harian 75 93%. Sistem juga mampu mengendalikan kipas, lampu pemanas, dan auger secara otomatis berdasarkan parameter lingkungan dengan delay 2 10 detik. Integrasi sistem berjalan stabil dan responsif dalam pengujian nyata di kandang 2×1 meter dengan populasi 20 ayam broiler. Penelitian ini berkontribusi dalam menyediakan solusi otomasi peternakan yang terjangkau, hemat daya, dan andal untuk UMKM. Sistem menunjukkan potensi penghematan biaya operasional hingga 15 25% serta membuka peluang pengembangan lanjutan seperti klasifikasi perilaku ayam dan manajemen pakan otomatis berbasis data.
IMPLEMENTASI TOOLS ANALISIS SISTEM PEMBESARAN AYAM TEROTOMATISASI DENGAN DASHBOARD BERBASIS CLOUD DAN EARLY WARNING SYSTEM UNTUK PETERNAKAN AYAM SKALA UMKM
Internet of Things (IoT) berperan penting dalam meningkatkan efisiensi dan manajemen peternakan ayam broiler secara real-time. Namun, peternakan skala UMKM di Indonesia masih menghadapi tantangan pengelolaan kandang akibat kondisi lingkungan yang flukfuatif Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem pemantauan dan otomasi kandang ayam broiler berbasis cloud untuk peternakan skala UMKM. Sistem ini mengintegrasikan subsistem dashboard, database, dan Early Warning System untuk memantau data sensor, mengotomatisasi peralatan kandang saat terjadi anomali, serta mengirim notifikasi ke peternak secara near real-time. Hasil menunjukkan bahwa subsistem database mampu menyimpan data sensor secara terstruktur dengan otorisasi kuat dan dukungan penulisan data simultan. Early Warning System bekerja optimal dalam memberikan notifikasi dini melalui Telegram dengan rata-rata respons 4 menit 39 detik saat terdeteksi anomali. Dashboard interaktif mampu mengotomatisasi peralatan kandang tanpa intervensi manusia, serta menyajikan data secara near real-time, historis, dan analisis mortalitas serta FCR. Tingkat kepuasan pengguna sangat tinggi, ditunjukkan oleh skor System Usability Scale (SUS) sebesar 89,95 (kategori “Best Imaginable”). Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pengembangan sistem smart farming dengan menyajikan arsitektur terintegrasi yang dapat direplikasi dan diadaptasi oleh peternak skala kecil hingga menengah, karena sistem ini dirancang dengan biaya operasional perangkat lunak yang minimal, bahkan memungkinkan tanpa biaya bulanan.
DESAIN DAN IMPLEMENTASI LAYANAN FULL-STACK MANAJEMEN ARMADA BERBASIS INTERNET OF THINGS DENGAN PENDEKATAN DEVOPS
Suatu perusahaan perwakilan yang bergerak pada sektor distribusi material konstruksi business-to-business (B2B) di Indonesia menghadapi tantangan operasional yang signifikan. Permasalahan ini disebabkan oleh perencanaan rute yang tidak efisien, terutama untuk kendaraan berat, pelacakan rute yang tidak dapat diakses yang tidak memadai, ketiadaan peringatan dini untuk deviasi dan waktu henti (idle), serta pemantauan konsumsi bahan bakar yang tidak andal. Tugas akhir ini menyajikan perancangan dan implementasi sistem manajemen armada (fleet management system) full-stack berbasis Internet of Things (IoT) dengan memanfaatkan pendekatan DevOps untuk mengatasi permasalahan tersebut. Sistem ini menghasilkan perencanaan rute yang teroptimisasi dengan mempertimbangkan batasan kendaraan, peringatan otomatis, serta kemampuan pelacakan dan validasi bahan bakar yang ditingkatkan. Hasil utama mencakup keberhasilan implementasi dan validasi seluruh fungsionalitas yang dirancang untuk peran pengguna yang telah ditentukan (perencana, manajemen, dan pengemudi). Selain itu, hasil pengujian menunjukkan stabilitas sistem melalui pengujian beban (load testing) dan pengujian tekanan (stress testing), dengan capaian waktu respons maksimal selama 215 mili detik untuk 28 pengguna virtual konkuren dan 2,82 detik untuk 100 pengguna virtual konkuren (dalam menangani lalu lintas gabungan WebSocket dan HTTP), seluruhnya tanpa galat (error). Fleet management system (FMS) yang telah berhasil diimplementasikan (deployed) dan dipantau ini menawarkan solusi yang hemat biaya (cost-effective), terukur (scalable), dan mudah dipelihara (maintainable) bagi perusahaan skala menengah.
PEMANFAATAN IOT UNTUK MEMONITOR PERANGKAT RADIO SISTEM PERKERETAAPIAN
Transportasi kereta api di Indonesia memainkan peran penting dalam mobilitas manusia dan barang, namun pemeliharaan perangkat radio lokomotif masih memerlukan pendekatan manual yang memakan waktu dan kurang efisien. Dalam konteks ini, teknologi Internet of Things (IoT) muncul sebagai solusi modern untuk memantau perangkat radio secara real-time, sehingga meningkatkan efisiensi operasional dan keamanan sistem perkeretaapian. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem IoT yang mampu memantau perangkat radio lokomotif, seperti tegangan, arus, daya pancar, Standing Wave Ratio (SWR), dan lokasi secara real-time. Sistem ini menggunakan modul Arduino Mega 2560 Pro untuk membaca data sensor dari ACS712 dan Raspberry Pi 4 untuk mengolah data tersebut menjadi format JSON. Data kemudian disimpan ke cloud untuk memungkinkan akses dari berbagai lokasi dan platform. Sistem juga dilengkapi mekanisme peringatan berupa LED yang akan menyala jika ditemukan kondisi tegangan atau arus yang abnormal. Pengujian dilakukan untuk memastikan keandalan dan efisiensi sistem, termasuk pengukuran latensi transmisi data, analisis fungsi deteksi abnormalitas, serta evaluasi biaya perangkat keras dan pemeliharaan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dapat bekerja secara stabil dengan rata-rata latensi pengiriman data sebesar 5,97 ms. Implementasi IoT dalam sistem ini memberikan manfaat signifikan, seperti pengurangan waktu respons terhadap kerusakan perangkat dan pengurangan biaya operasional dengan meminimalkan kebutuhan teknisi di lapangan. Dengan adanya digitalisasi data berbasis IoT ini, operator kereta api dapat mengelola perangkat radio secara lebih efektif dan efisien, meningkatkan keselamatan perjalanan, serta membuka peluang pengembangan sistem monitoring serupa untuk aplikasi lain di sektor perkeretaapian.
PERISAI: PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM REMOTE DEPLOYMENT UNTUK APLIKASI IOT
Seiring bertambahnya jumlah pengguna perangkat Internet of Things (IoT), proses manajemen perangkat menjadi semakin lama dan kompleks. Salah satu proses yang penting dalam pengelolaan perangkat IoT yaitu proses deployment. Proses ini biasanya dilakukan secara serial dari satu perangkat ke perangkat lainnya. Hal ini sangat memakan waktu dan tenaga yang sebenarnya dapat dimanfaatkan untuk proses lainnya untuk manajemen perangkat. Pengelolaan proses deployment pada IoT adalah kunci untuk memastikan keandalan dan kinerja optimal dari jaringan yang semakin berkembang. Seiring dengan perkembangan teknologi IoT, metode Over The Air (OTA) mulai diperkenalkan, metode ini memungkinkan deployment dilakukan secara remote. Meskipun metode OTA telah membawa banyak perbaikan, tantangan dalam manajemen perangkat yang skalabel tetap menjadi masalah. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem remote deployment untuk menyelesaikan masalah yang ditemukan pada metode OTA. Sistem harus bersifat platform agnostic, sistem dapat berjalan pada platform apa pun, sistem harus mampu beroperasi pada perangkat yang memiliki sumber daya terbatas untuk mengelola aplikasi IoT dalam jumlah besar, dan sistem harus dapat melakukan deployment ke perangkat tertentu. Dengan memenuhi requirement tersebut, sistem dapat memberikan solusi yang efisien dan dapat digunakan untuk manajemen perangkat IoT skala besar. Penelitian ini menghasilkan PERISAI, sebuah implementasi sistem remote deployment berbasis kubernetes sebagai alat orkestrasi. Kubernetes, yang telah terbukti efektif dalam manajemen aplikasi container di lingkungan cloud dapat diimplementasikan pada lingkungan IoT dengan menggunakan distribusi K3s untuk mengatasi masalah resource constrained. Dengan bantuan kubernetes, proses deployment dapat dijalankan pada seluruh perangkat yang memiliki fitur kontainerisasi didalamnya. Dengan PERISAI, proses remote deployment dapat dilakukan pada seluruh platform mulai dari Raspberry Pi, virtual machine, hingga kluster lokal yang dibuat dengan kontainer. Dilakukan proses deployment pada dua buah Raspberry Pi yang berjalan sebagai kubernetes kluster untuk menyalakan dua buah lampu yang terhubung dengan masing masing Raspberry Pi. Alhasil proses remote deployment dapat dilakukan dengan baik walaupun dijalankan pada Raspberry pi yang memiliki sumber daya yang terbatas