DETEKSI ANOMALI REALTIME MENGGUNAKAN PROBABILISTIC EXPONENTIAL WEIGHTED MOVING AVERAGE PADA DATA STREAM DENGAN APACHE KAFKA STUDI KASUS: ANALISIS POLUSI CAHAYA - Zulfikar Ali Yunara Putra, - (2023)
Polusi cahaya adalah masalah yang mempengaruhi banyak aspek kehidupan manusia dan ekologi, termasuk menghambat pengamatan astronomi. Dalam penelitian ini, penulis mengusulkan pendekatan yang inovatif untuk mendeteksi anomali dalam data kecerahan langit malam yang diukur menggunakan Sky Quality Meter (SQM). Perangkat ini telah digunakan secara luas dalam penelitian polusi cahaya di seluruh dunia dan telah menghasilkan sejumlah besar data. Namun, selama proses pengumpulan data, ada potensi untuk mengalami anomali atau pencilan yang disebabkan oleh berbagai fenomena alam atau kesalahan pengukuran. Penelitian ini berfokus pada penerapan algoritma PEWMA untuk melakukan deteksi anomali pada data SQM yang didapat dari Observatorium Timau. Dengan memanfaatkan teknologi Apache Kafka untuk mensimulasikan proses streaming pada data SQM Pada akhirnya, penelitian ini berharap dapat memberikan wawasan baru tentang dinamika kecerahan langit malam dan polusi cahaya. Hasil ini dapat membantu dalam pengembangan strategi dan kebijakan untuk mengurangi polusi cahaya di masa depan. Dari hasil penelitian ini diperoleh hasil akurasi algoritma PEWMA sebesar 0.78, 0.87 dan 0.96. Jika dibandingkan dengan algoritma isolation forest dan Elliptic Envelope hasil ini masih kalah unggul dan perlu pengembangan lebih lanjut.