📘 Framework Belajar Raspberry Pi: Dari Pemula hingga Advanced

🔹 Level 1: Pemula (Getting Started)

🎯 Tujuan: Mengenal perangkat keras dan sistem operasi dasar Raspberry Pi.
Materi Utama:

1. Pengenalan Raspberry Pi
   • Model-model Raspberry Pi (Pi 3, Pi 4, Pi Zero, Compute Module).
   • Perbedaan dengan Arduino / PLC.
2. Persiapan Awal
   • Instalasi OS (Raspberry Pi OS, Ubuntu, dll).
   • Setting awal: SSH, VNC, Wi-Fi, dan update sistem.
3. Dasar Linux untuk Raspberry Pi
   • Command line dasar (ls, cd, pwd, sudo, apt, nano).
   • Struktur file dan user management.
4. GPIO Dasar
   • Input/Output digital dengan Python (LED on/off, push button).
   • Library dasar: RPi.GPIO dan gpiozero.
5. Mini Project Pemula
   • Blink LED.
   • Tombol + LED sederhana.
   • Sensor DHT11 untuk membaca suhu & kelembaban.

🔹 Level 2: Menengah (IoT & Networking)

🎯 Tujuan: Membuat aplikasi berbasis IoT dengan integrasi jaringan dan cloud.
Materi Utama:

1. GPIO Lanjutan
   • PWM untuk kendali motor DC/servo.
   • Sensor analog dengan ADC (MCP3008).
2. Networking & IoT
   • Dasar jaringan: IP, SSH, dan remote control.
   • MQTT broker (Mosquitto).
   • Publish/subscribe data sensor.
3. Database & Web Server
   • Instalasi MySQL / SQLite.
   • Menyimpan data sensor.
   • Web server dengan Flask / Node-RED.
4. Komunikasi Industrial
   • Modbus TCP/RTU di Raspberry Pi.
   • Koneksi ke PLC atau HMI.
5. Mini Project Menengah
   • Dashboard monitoring suhu/humidity real-time via MQTT.
   • Kendali lampu/motor via smartphone (Flask/Node-RED).
   • Data logger ke database & visualisasi grafis.

🔹 Level 3: Advanced (Industrial IoT & AIoT)

🎯 Tujuan: Mengembangkan aplikasi tingkat industri dengan integrasi AI, cloud, dan automasi.
Materi Utama:

1. Integrasi Cloud
   • AWS IoT Core / Azure IoT Hub / Google IoT.
   • Protokol MQTT/HTTP ke cloud.
2. Kontrol & Automasi
   • Raspberry Pi sebagai gateway IoT untuk PLC.
   • SCADA dengan Node-RED + Grafana.
   • OPC-UA untuk integrasi industrial.
3. AI & Machine Learning di Edge
   • Pengenalan TensorFlow Lite / OpenCV di Pi.
   • Object detection (kamera Pi).
   • Predictive maintenance sederhana.
4. Cybersecurity IoT
   • VPN & Firewall Raspberry Pi.
   • SSH key authentication.
   • TLS/SSL untuk MQTT.
5. Project Advanced
   • Smart Home terintegrasi cloud + AI (contoh: deteksi wajah untuk akses pintu).
   • Industrial IoT gateway: data PLC → Raspberry Pi → Cloud dashboard.
   • Predictive maintenance motor menggunakan sensor getaran + AI di Raspberry Pi.

🔹 Framework Pembelajaran (Step by Step)

1. Minggu 1–2: Dasar Raspberry Pi & Linux → GPIO dasar.
2. Minggu 3–4: Proyek IoT dasar (MQTT, database, web server).
3. Minggu 5–6: Integrasi IoT lanjutan (Node-RED, Modbus, SCADA mini).
4. Minggu 7–8: Cloud & AI → proyek akhir (IoT + Cloud + AI).

👉 Dengan framework ini, peserta bisa mulai dari LED blinking sederhana sampai IoT industrial dengan cloud & AI.
Kalau untuk training 2 hari intensif, saya bisa ringkas jadi Hari 1 = Dasar Raspberry Pi + IoT lokal, Hari 2 = Cloud & Industrial IoT.