## SMARTSTRAP ACCESSORIES UNTUK MONITORING KONDISI PASIEN COVID-19 SAAT KARANTINA MANDIRI BERBASIS INTERNET OF THING
Yoga Kholilul Akbar P.S 1 , M. Abdullah Anshori 2 , Abdul Rasyid 3 1,2 Program Studi Jaringan Telekomunikasi Digital, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang, Indonesia 3 Program Teknik Telekomunikasi Digital, Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang, Indonesia
1 yogakholilul11@gmail.com, 2 moh.abdullah@polinema.ac.id, 3 irrasmt@gmail.com ______________________________________________________________________________________________________
Abstrak — Dunia sedang dilanda oleh wabah pandemi Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pada tahun 2021 ini. Jumlah kasus Covid- 19 masih terus mengalami peningkatan khususnya di Indonesia sendiri, tingginya jumlah penderita Covid-19 tidak sebanding dengan jumlah  tenaga  kesehatan.  Alat  ini  bertujuan  membuat  aksesoris  sederhana  yang  digunakan  untuk  memantau  kondisi  pasien  yang terinfeksi  Covid-19  saat  menjalani  karantina  mandiri,  serta  menjadi  salah  satu  upaya  untuk  menerapkan  social  distancing. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan pada 5 sampel orang sebagai pasien, pengukuran suhu menggunakan sensor infrared MLX90614 menunjukkan rata-rata error sebesar 0,12°C setelah dikalibrasi menggunakan digital infrared thermometer. Sedangkan pada  pengukuran  sensor  pulsa  MAX30100  setelah  dikalibrasi  dengan  Oxymeter  SO911  memiliki  rata-rata  error  0,52  BPM  pada pengukukuran detak jantung pada pengukuran saturasi oksigen dalam darah menunjukkan rata-rata error sebesar 0,6%. Untuk hasil pengujian Quality of Service (QoS) menunjukkan nilai throughput sebesar 13,840 Kbps, packet loss 0%, rata-rata delay 124,08649 ms dan jitter 162,2 ms.
Kata kunci— Covid-19, Suhu, Detak jantung, saturasi oksigen, Quality of Service.
Abstract — The world is being hit by an outbreak of the Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pandemic in 2021. The number of Covid-19 cases continues to increase, especially in Indonesia itself, the number of Covid-19 sufferers is not proportional to the number of health workers. This tool aims to make simple accessories that are used to unite the conditions of patients infected with Covid-19 while undergoing independent activities, as well as being one of the efforts to implement social distancing. Based on tests conducted on 5 samples of people as patients, temperature measurements using the MLX90614 infrared sensor showed an average error of 0.12°C after  being  calibrated  using  a  digital  infrared  thermometer.  While  the  measurement  of  the  pulse  sensor  MAX30100  after  being calibrated with Oxymeter SO911 has an average error of 0.52 BPM in measuring heart rate in measuring oxygen saturation in the blood, showing an average error of 0.6%. For the Quality of Service (QoS) test results, the throughput value is 13,840 Kbps, packet loss is 0%, the average delay is 124,08649 ms and the jitter is 162.2 ms.
Keywords— C ovid-19, Temperature, Heart rate, Oxygen saturation, Quality of Service.

## I. PENDAHULUAN
Dunia sedang dilanda oleh wabah pandemi Covid-19 pada tahun 2021, jumlah kasus Covid-19 masih terus mengalami peningkatan.  Data  Worldometers  menunjukkan,  ada 52.389.469  kasus  virus  corona  di  dunia.  Dari  angka  itu, sebanyak  1.288.480  orang  meninggal  dunia,  36.648.618 orang sembuh. Penanganan penderita Covid-19 pada saat ini telah  menjadi  prioritas  di  berbagai  penjuru  dunia. Penanganan ini dapat berupa penanganan langsung dan juga pencegahan penyebaran virus covid-19 dari orang ke orang. Penanganan  langsung  dilakukan  oleh  tenaga  kesehatan sebagai  garda  terdepan,  sedangkan  pencegahan  penyebaran Covid-19 ini dapat dilakukan oleh seluruh masyarakat, yaitu dengan cara melakukan isolasi mandiri ketika terdapat gejala ataupun tanpa gejala kemudian segera menghubungi instansi layanan kesehatan.
Indonesia  tidak  terlepas  dari  pandemi  COVID-19  ini. Sesuai  dengan  Pedoman  Pencegahan  Dan  Pengendalian
Coronavirus  Disease  (Covid-19)  Revisi  Ke-4,  yang dikeluarkan oleh Kementrian Kesehatan RI, karantina rumah (isolasi diri) diterapkan pada orang-orang dengan status OTG (Orang  Tanpa  Gejala),  ODP  (Orang  Dalam  Pantauan),  dan PDP (Pasien Dalam Pengawasan) dengan gejala ringan [1]. Masing-masing  orang  memiliki  respon  yang  berbeda terhadap Covid-19, sebagian besar orang yang terpapar virus ini akan mengalami gejala ringan maupun sedang, dan harus melakukan isolasi mandiri yang dipantau langsung oleh pihak instansi  kesehatan  terdekat  serta  akan  pulih  tanpa  perlu dirawat di rumah sakit.
Sistem ini mempunyai kemampuan untuk mentransfer data melalui  jaringan  internet  tanpa  memerlukan  interaksi manusia – manusia, atau manusia – komputer [2-4]. Selain memantau  lokasi  pasien  Covid-19,  alat  ini  juga  dilengkapi dengan  sensor  suhu  MLX90614  dan  sensor  MAX30100 untuk  mengukur  detak  jantung  dan  saturasi  oksigen  dalam darah,  sehingga  kondisi  pasien  juga  dapat  dimonitor  oleh
tenaga  kesehatan  secara  realtime  tanpa  harus  mendatangi pasien di rumahnya/tempat karantina mandiri yang lokasinya relatif  jauh.  hal  ini  juga  sebagai  upaya  untuk  menangani wabah Covid-19 yang semakin meluas dengan menerapkan social distancing.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Perancangan sistem
Secara  sistematis  cara  kerja  alat  yang  dijalankan  sistem dijadikan dalam bentuk Diagram Blok ditunjukkan Gambar 1 dibawah ini.

## Gambar 1. Diagram Blok Sistem
Berdasarkan Gambar 1, diagram blok tahapan penelitian diatas  dapat  dijelaskan  untuk  masing-masing  blok  meliputi Rangkaian  alat  terdiri  dari  sensor  suhu  MLX90614,  modul GPS  Neo-6M,  sensor  detak  jantung  dan  SpO2  MAX30100 serta  Mikrokotroller  ESP32  yang  disupply  dari  baterai Lithium 18650 3,7V [5]. Alat digunakan untuk memonitoring kondisi  pasien  Covid-19  yang  sedang  menjalani  isolasi mandiri. Alat mengukur suhu tubuh pasien, detak jantung dan saturasi  oksigen  dalam  darah  pasien.  Alat  juga  mendeteksi titik garis lintang dan garis bujur dari suatu tempat dimana pasien  berada  dengan  modul  GPS.  Data  nilai  kondisi kesehatan  pasien  dan  indikator  baterai  akan  tertampil  pada display OLED. Data nilai kondisi kesehatan pasien dan lokasi pasien akan dikirimkan ke database melalui jaringan internet dan akan tertampil pada website. Database menjadi perantara antara  alat  yang  digunakan  pasien  dengan  website  yang dioperasikan  tenaga  kesehatan.  Database  menyimpan  data yang  dikirim  oleh  mikrokontroler  dan  akan  terus  diupdate secara realtime.
Website  akan  mengambil  data  dari  database  dan menampilkan  data  berupa  nilai  suhu,  detak  jantung  dalam Beats per Minute (BPM), dan saturasi oksigen dalam darah pasien  yang  dapat  berupa  angka  serta  lokasi  koordinat pengirim  berupa  peta  google  yang  di  tampilkan  secara realtime  dari  database.  Apabila  kondisi  kesehatan  pasien menurun  yang  ditandai  dengan  menurunnya  parameter kesehatan pasien, maka website akan menampilkan notifikasi kepada  tenaga  medis  setempat  untuk  segera  dilakukan penanganan.
Berikut blok diagram input dan output perancangan sistem Smartstrap  Accessories  untuk  Monitoring  Kondisi  Pasien Covid-19  Saat  Karantina  Mandiri  Berbasis  Internet  of Things:

## Gambar 2. Diagram Blok Perencanaan Input dan Output
Adapun  penentuan  prosedur  yang  digunakan  penelitian untuk  judul  “Smartstrap  Accessories  untuk  Monitoring Kondisi  Pasien  Covid-19  Saat  Karantina  Mandiri  Berbasis Internet of Things” adalah sebagai berikut:

## Gambar 3. Flowchart Penentuan Prosedur
Pada  Gambar  3  tersebut,  alat  tersebut  digunakan  pada tubuh pasien sebagai penjepit yang menempel langsung pada jari  tangan.  Modul  GPS  Neo  6M  akan  mengambil  titik koordinat dimana modul tersebut berada, sensor MLX90614 akan  mengukur  suhu  tubuh  pasien  dan  sensor  MAX30100 akan mengukur detak jantung dalam Beats per Minute (BPM) dan  saturasi  oksigen  dalam  darah  (SpO2)  pasien  Covid-19 lalu ditampilkan pada display OLED. Kemudian semua data kesehatan  dan  lokasi  koordinat  akan  dikirim  ke  ESP32 sebagai  mikrokontroler,  setelah  semua  data  diterima  oleh mikrokontroler  selanjutnya  akan  diupload  ke  database  dan disimpan [6][7]. Server akan mengambil data dari database dan akan ditampilkan pada halaman web berupa peta digital yang  hasil  informasi  diperoleh  dari  pasien  berupa  titik koordinat,  suhu,  detak  jantung,  dan  saturasi  oksigen  pada darah  kemudian  kondisi  pasien  dimonitor  oleh  tenaga kesehatan  secara  realtime  pada  jarak  jauh  [8].  Pada  saat tenaga kesehatan memantau kondisi pasien ketika suhu lebih dari 38 ̊ C atau detak jantung kurang dari 50 bpm atau saturasi oksigen  dalam  darah  (SpO2)  kurang  dari  90%  maka  akan mengirim  notifikasi  warning  pada  website,  hal  ini  sebagai awal  pengingat  tenaga  kesehatan  untuk  segera  mengambil tindakan pada pasien. Jika suhu, detak jantung, dan saturasi
oksigen dalam darah terpantau normal, maka alat akan tetap terpasang pada tubuh pasien dan akan mengulangi langkah- langkah sebelumnya.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengujian sensor suhu
Pengujian  sensor  suhu  MLX90614  bertujuan  untuk mengetahui  tingkat  akurasi  dan  error  dari  data  hasil pengukuran sensor suhu. Dalam pengujian suhu tubuh pasien ini suhu pasien akan diukur dengan sensor suhu MLX90614 yang  dibandingkan  dengan  alat  ukur  suhu  digital  infrared thermometer  yang  diletakan  pada  jari  kemudian  proses pengukur  suhu  dimulai.  Pengamatan  suhu  dengan  sensor akan  tertampil  pada  layar  OLED.  Hasil  pembacaan  sensor suhu  MLX90614  dan  digital  infrared  thermometer  dicatat pada tabel. Rumus perhitungan nilai error dan relative error:
𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = |Xi − X|
𝑅𝐸 = |Xi − X| X × 100 %
Keterangan: X = Data Sebenarnya Xi = Data Terukur RE = Relative error %
Untuk menghitung kesalahan relative rata – rata atau Mean Relative Error menggunakan rumus:
𝑀𝑅𝐸 = 1 𝑛 2 𝑅𝐸 !
"#$
Keterangan: MRE = Mean Relative Error % n = Banyak Data RE = Relative Error %
T ABEL 1. H ASIL PENGUJIAN SUHU SENSOR MLX90614 SETELAH KALIBRASI DENGAN THERMOMETER
No Nama Perbandingan sensor Error (°C) Relative Error (%) Thermometer (°C) MLX90614 (°C) 1 Sholihin 36,5 35,7 0,8 2,191 2 Adri 37,0 36,6 0,4 1,081 3 Amin 36,5 35,7 0,8 2,191 4 Ilman 36,7 36,1 0,6 1,634 5 Fatih 36,6 35,6 1 2,731 Rata – rata error dan relative error 0,72 1,966
Berdasarkan tabel 1 sensor suhu MLX90614 digunakan untuk memonitoring suhu pasien telah berfungsi dengan baik akan  tetapi  kesalahan  tingkat  akurasi  pengukuran  sensor masih  tinggi  dibandingkan  dengan  standar  alat  ukur  suhu, terbukti  dari  hasil  pengujian  pada  sensor  suhu  MLX90614 didapatkan  tinggkat  rata-rata error sebesar  0,72°C  yang berarti  tingkat  akurasi  pengukuran  sensor  ketika dibandingkan  digital  infrared  thermometer cukup  jauh. Sehingga perlu dilakukan kalibrasi pada sensor tersebut.
Dari  tabel  2  ditunjukkan  bahwa  dengan  mengkalibrasi sensor MLX90614 tingkat akurasi sensor jauh lebih baik dari sebelumya,  pada  pengujian  setelah  dikalibrasi  didapatkan
nilai  rata  –  rata  error  sebesar  0.12°C.  Hasil  pengujian ditampilkan pada gambar 4.
T ABEL 2.
H ASIL PENGUJIAN SUHU SENSOR MLX90614 SETELAH KALIBRASI DENGAN THERMOMETER
No Nama Perbandingan sensor Error (°C) Relative Error (%) Thermometer (°C) MLX90614 (°C) 1 Sholihin 36,5 36,40 0,1 0,273 2 Adri 37,0 37,00 0 0 3 Amin 36,5 36,4 0,1 0,273 4 Ilman 36,7 36,5 0,2 0,544 5 Fatih 36,6 36,40 0,2 0,546 Rata – rata error dan relative error 0,12  0,327

## Gambar 4. Grafik perbandingan pengujian suhu tubuh menggunakan sensor MLX90164 dengan digital infrared thermometer
Dari  gambar  4  Dapat  dilihat  hasil  grafik  menunjukkan perbandingan  sensor  suhu  MLX90614  dengan  digital infrared  thermometer  menunjukkan  perbedaan  yang  tidak terlalu signifikan pada pengukuran sensor suhu MLX90614 yang  sudah  dikalibrasi.  Pada  salah  satu  sampel  pasien bernama  Adri  merupakan  sampel  dengan  nilai  error  paling kecil diantara sampel lain, menunjukkan pengukuran dengan digital  infrared  thermometer  sebesar  37°C  sedangkan  pada sensor MLX90614 setelah dilakukan kalibrasi mendapatkan hasil 37°C dengan selisih error 0°C, hasil pengukuran sensor sudah  menunjukan  nilai  sama  dengan  keakuratan  sensor mencapai 99,673%.

## B. Pengujian sensor heart rate dan SpO 2
Pengujian  yang  dilakukan  bertujuan  untuk  mengetahui tingkat akurasi dan error dari hasil pengukuran detak jantung (heart rate) dan saturasi oksigen dalam darah (SpO2) dengan memanfaatkan  satu  sensor  yaitu  MAX30100.  Sensor MAX30100  akan  mati  setelah  melakukan  pengiriman pertama, oleh karena itu dalam mengukur detak jantung dan SpO2  membutuhkan  5  kali  pembacaan  sebelum  dikirim  ke database  agar  mendapat  hasil  yang  sesuai  dengan  standar. Setelah  sensor  mengirim  ke  database,  maka  sensor  akan direstart  ulang  dan  mengambil  data  ulang  sebanyak  5  kali
kemudian dikirimkan ke database lagi, proses itu dilakukan secara terus menerus oleh sensor.
Detak  jantung  normal  pada  umumnya  antara  50  bpm sampai  100  bpm  dan  untuk  SpO2  diatas  90%.  Dalam pengujian ini sensor MAX30100 akan dibandingkan dengan alat  ukur  komersial  oxymeter  tipe  SO911  yang  diletakkan pada penjepit jari. Hasil pengukuran sensor MAX30100 akan tertampil pada layar OLED, begitu juga pengukuran dengan oxymeter akan tertampil pada OLED pada alat pembanding. Hasil pembacaan sensor dan alat oxymeter dicatat pada tabel.
T ABEL 3.
H ASIL PENGUJIAN H EAT R ATE SENSOR MAX30100 SEBELUM KALIBRASI DENGAN O XYMETER SO911 No Nama Perbandingan sensor Error (BPM) Relative Error (%) Oxymeter SO911 (BPM) MAX30100 (BPM) 1 Sholihin 92 89,22 2,78 3,021 2 Adri 86 83,12 2,88 3,348 3 Amin 87 86,65 0,35 0,402 4 Ilman 88 86,9 1,1 1,125 5 Fatih 85 82,7 2,3 2,705 Rata – rata error dan relative error 1,882 2,145
T ABEL 4. H ASIL PENGUJIAN S P O2 SENSOR MAX30100 SEBELUM KALIBRASI DENGAN O XYMETER SO911
No Nama Perbandingan sensor Error (%) Relative Error (%) Oximeter SO911 (%) MAX30100 (%) 1 Sholihin 98 96 2 2,040 2 Adri 96 95 1 1,041 3 Amin 97 95 2 2,061 4 Ilman 96 95 1 1,041 5 Fatih 96 95 1 1,041 Rata – rata error dan relative error 1,4 1,445
Berdasarkan tabel 3 dan tabel 4 sensor MAX30100 yang digunakan  untuk  memonitoring  detak  jantung  dan  saturasi oksigen dalam darah pasien telah berfungsi dengan baik akan tetapi  kesalahan  tingkat  akurasi  pengukuran  sensor  masih tinggi dibandingkan dengan standar alat ukur komersial, dari hasil  pengujian  pada  sensor  MAX30100  dapat  diketahui bahwa  nilai  SpO2  cenderung  lebih  akurat  dibandingkan dengan nilai heart rate. Hasil pengukuran tinggkat rata-rata error pada heart rate sebesar 1,882 BPM yang berarti tingkat akurasi  pengukuran  heart  rate  pada  sensor  kurang  akurat dibandingkan dengan hasil standar dari oxymeter komersial. Sedangkan  hasil  pengukuran  tingkat  rata-rata  error  pada SpO2 sebesar 1,4% yang berarti tingkat akurasi pengukuran sensor ketika dibandingkan dengan oxymeter komersial tidak terpaut  jauh,  sehingga  sensor  MAX30100  ini  dalam mengukur SpO2 cukup baik. Akan tetapi untuk mendapatkan hasil  akurasi  yang  bagus  perlu  dilakukan  kalibrasi  dan perbaikan  ulang  pada  hardware  maupun  software  sensor tersebut.
T ABEL 5.
H ASIL PENGUJIAN H EAT R ATE SENSOR MAX30100 SETELAH KALIBRASI DENGAN O XYMETER SO911
No Nama Perbandingan sensor Error (BPM) Relative Error (%) Oximeter SO911 (BPM) MAX30100 (BPM) 1 Sholihin 92 91,30 0,7 0,760 2 Adri 86 85,6 0,4 0,465 3 Amin 87 86,7 0,3 0,344 4 Ilman 88 87,6 0,4 0,454 5 Fatih 85 84,2 0,8 0,941 Rata – rata error dan relative error 0,52 0,593
T ABEL 6.
H ASIL PENGUJIAN S P O2 SENSOR MAX30100 SETELAH KALIBRASI DENGAN
O XYMETER SO911
No Nama Perbandingan sensor Error (%) Relative Error (%) Oxymeter SO911 (%) MAX30100 (%) 1 Sholihin 98 97 1 1,020 2 Adri 96 96 0 0 3 Amin 97 96 1 1,030 4 Ilman 96 96 0 0 5 Fatih 96 95 1 1,041 Rata – rata error dan relative error 0,6 0,618
Dari  tabel  5  dan  tabel  6  diatas  menunjukkan  bahwa dengan  mengkalibrasi  sensor  MAX30100  tingkat  akurasi sensor jauh lebih baik dari sebelumya, pada pengujian setelah dikalibrasi  diperoleh  nilai  rata-rata  error  pada  pengukuran heart  rate  sebesar  0.52  BPM,  sedangkan  pada  pengukuran SpO2  diperoleh  nilai  rata-rata  error  sebesar  0,6%.  Hasil pengujian ditampilkan pada grafik diagram batang berikut:
Gambar 5. Grafik perbandingan pengujian heart rate menggunakan sensor MAX30100 dengan Oxymeter SO911

## Gambar 6. Grafik perbandingan pengujian SpO2 menggunakan sensor MAX30100 dengan Oxymeter SO911
Dari  gambar  5  dan  6  dapat  dilihat  hasil  grafik perbandingan  pengujian  sensor  MAX30100  dengan oxymeter  kemersial  tipe  SO911  menunjukkan  perbedaan heart  rate  maupun  SpO2  yang  tidak  terlalu  signifikan  dan mendekati  nilai  sebenarnya  pada  pengukuran  MAX30100 yang sudah dikalibrasi.
Pada salah satu sampel pasien bernama Adri merupakan sampel  dengan  nilai  error  heart  rate  paling  besar  diantara sampel  lain,  menunjukkan  pengukuran  dengan  oxymeter komersial  mendapatkan  hasil  sebesar  86  BPM  sedangkan pada  sensor  MAX30100  sebelum  dikalibrasi  menunjukkan hasil pengukuran 83,12 BPM, hasil tersebut memiliki selisih error sebesar 2,88 BPM. Namun setelah melakukan kalibrasi dan dilakukan pengukuran kembali mendapatkan hasil 85,6 BPM  dengan  selisih  error  0,4  BPM,  kemudian  pada pengujian SpO2 pada sampel pasien tersebut didapatkan hasil 96%  pada  pengukuran  menggunakan  oxymeter  komersial tipe  SO911,  sedangkan  pengujian  menggunakan  sensor MAX30100  diperoleh  nilai  95%  sebelum  kalibrasi,  hasil tersebut  memiliki  selisih  error  sebesar  1%  dari  hasil pengukuran  dengan  oxymeter  komersial.  Setelah  sensor MAX30100  dikalibrasi  dan  dilakukan  pengujian  ulang didapatkan nilai sebesar 96%, hasil pengukuran SpO2 sensor pada  sampel  pasien  Adri  sudah  menunjukan  nilai  sama dengan  hasil  pengukuran  oxymeter  komersial.  Dari  kedua hasil  pengukuran  sensor  MAX30100  setelah  dilakukan dikalibrasi hardware maupun software menunjukkan tingkat akurasi  yang  sangat  baik  yaitu  99,407%  untuk  keakuratan dalam parameter detak jantung dan 99,382% untuk parameter SpO2.

## C. Pengujian kualitas layanan
Pengujian  kualitas  layanan  atau  disebut  juga  Quality  of Service  (QoS)  bertujuan  untuk  mengetahui  bagaimana kemampuan sebuah jaringan dengan melakukan pengukuran beberapa  parameter  QoS  yaitu  Throughput,  Packet  loss, Delay, dan Jitter dengan menggunakan aplikasi Wireshark.

## 1. Pengujian Throughput
Throughput  merupakan  jumlah  total  kedatangan  paket sukses  yang  diamati  selama  interval  tertentu  dibagi  oleh durasi  interval  waktu  tersebut.  Throughput  merupakan kemampuan  suatu  jaringan  dalam  mentransfer  data  efektif yang diukur dalam bps (bit per second).
T ABEL 7.
K ATEGORI T HROUGHPUT Kategori Throughput (Kbps) Indeks Sangat Bagus >2100 4 Bagus 1200-2100 3 Sedang 700-1200 2 Kurang baik 338-700 1 Buruk 0-338 0 Perhitungan Throughput :
𝑇ℎ𝑟𝑜𝑢𝑔ℎ𝑝𝑢𝑡 = 𝑃𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎
𝐿𝑎𝑚𝑎 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑎𝑚𝑎𝑡𝑎𝑛
𝑇ℎ𝑟𝑜𝑢𝑔ℎ𝑝𝑢𝑡 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐵𝑦𝑡𝑒𝑠 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑠𝑝𝑎𝑛 𝑇ℎ𝑟𝑜𝑢𝑔ℎ𝑝𝑢𝑡 = 144705 𝐵𝑦𝑡𝑒𝑠 83,634 𝑠 = 1730 𝐵𝑦𝑡𝑒𝑠/𝑠
𝑇ℎ𝑟𝑜𝑢𝑔ℎ𝑝𝑢𝑡 =  1730 𝐵𝑦𝑡𝑒𝑠/𝑠 × 8 𝑏𝑖𝑡 = 13840 𝑏𝑝𝑠 𝑇ℎ𝑟𝑜𝑢𝑔ℎ𝑝𝑢𝑡 =  13,840 Kbps
Dari  hasil  perhitungan  diperoleh  kecepatan  pengiriman data  sebesar  1730  Bytes/s.  Menurut  standarisasi  ETSI menggunakan  satuan  bps  (bit  per  second)  sehingga  perlu diubah  terlebih  dahulu.  Maka  diperoleh  nilai  Throughput sbesar 13,840 Kbps. Hasil tersebut menurut standar TIPHON termasuk  kategori  buruk,  karena  data  yang  dikirim  kecil sehingga memengaruhi nilai throughput.

## 2. Pengujian Packet Loss
Packet  loss  merupakan  suatu  kegagalan  transmisi  paket dalam  mencapai  tujuannya.  Kegagalan  tersebut  bisa disebabkan  oleh  beberapa  kemungkinan  seperti  overload traffic  dalam  jaringan,  tabrakan  dalam  jaringan,  dan kegagalan pada sisi penerima.
T ABEL 8.
K ATEGORI P ACKET L OSS Kategori Packet Loss (%) Indeks Sangat Bagus 0-2 4 Bagus 3-14 3 Sedang 15-24 2 Jelek >25 1 Perhitungan Packet Loss :
𝑃𝑎𝑐𝑘𝑒𝑡 𝐿𝑜𝑠𝑠 = (𝑃𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑖𝑘𝑖𝑟𝑖𝑚 − 𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎)
𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑖𝑘𝑖𝑟𝑖𝑚 × 100% 𝑃𝑎𝑐𝑘𝑒𝑡 𝐿𝑜𝑠𝑠 = (675 − 675) 675 × 100% = 0%
Dari hasil perhitungan didapatkan nilai packet loss adalah 0%.  Menurut  standar  ETSI  nilai  packet  loss  0%  termasuk dalam kategori sangat bagus. Hal ini disebabkan data yang terkirim semuanya diterima dengan baik tanpa ada gangguan.

## 3. Pengujian Delay
Delay  merupakan  waktu  tunda  suatu  data  yang diakibatkan  oleh  proses  transmisi  dari  titik  asal  menuju tujuannya.  Delay  dipengaruhi  oleh  jarak,  media  fisik,
congesti  maupun  proses  yang  memerlukan  waktu  cukup lama.
T ABEL 9. K ATEGORI D ELAY Kategori Delay (ms) Indeks Sangat Bagus <150 4 Bagus 150 – 300 3 Sedang 300 – 450 2 Jelek > 450 1 Perhitungan total delay :
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦 =  𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦 𝑝𝑒𝑟𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦 =  83,634292 s Perhitungan rata-rata delay :
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦 = 83,634292 𝑠 674 = 0,12408649 𝑠

## = 124,08649 𝑚𝑠
Dari  hasil  perhitungan  delay  diperoleh  nilai  rata-rata delay  sebesar  124,08649  ms.  Menurut  standar  ETSI  nilai terebut termasuk kategori sangat bagus karena nilai kurang dari 150 ms. Hal ini dikarenakan waktu yang diperlukan suatu untuk diterima oleh tujuan tidak ada gangguan dan diterima dengan sangat bagus.

## 4. Pengujian Jitter
Jitter  merupakan  variasi  dari  delay  antar  paket  yang terjadi pada jaringan. Apabila variasi delay dalam transmisi terlalu  lebar,  maka  akan  memengaruhi  kualitas  data  yang ditransmisikan. Besarnya nilai jitter akan sangat dipengaruhi oleh variasi beban trafik dan besarnya tabrakan antar paket yang ada dalam jaringan.
T ABEL 10.
K ATEGORI J ITTER Kategori Jitter (ms) Indeks Sangat Bagus 0 4 Bagus 0-75 3 Sedang 75-125 2 Jelek 125-225 1 Adapun cara menghitung Jitter yaitu:
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑠𝑖 𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦 = ((delay2 − 𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦1) + (𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦3 − 𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦2) + ⋯ + (𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦 𝑛 − 𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦(𝑛 − 1)) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑠𝑖 𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦 =  109,324 s
𝐽𝑖𝑡𝑡𝑒𝑟 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑠𝑖 𝑑𝑒𝑙𝑎𝑦 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡 𝑑𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑚𝑎
𝐽𝑖𝑡𝑡𝑒𝑟 = 109,324 𝑠 674 = 0,1622 𝑠 = 162,2 𝑚𝑠
Dari hasil perhitungan jitter diperoleh nilai jitter sebesar 162,2  ms.  Menurut  standar  ETSI  hasil  tersebut  termasuk dalam  kategori  Jelek  karena  masuk  pada  rentang  125  ms sampai  225  ms.  Hal  ini  disebabkan  karena  variasi  delay dalam panjang antrian dan waktu pengolahan paket data yang tinggi,  sehingga  peluang  terjadinya  tumbukan  antar  paket tinggi menyebabkan nilai jitternya besar.
IV. KESIMPULAN Sensor  suhu  MLX90614  menunjukkan  keakuratan sensor  mencapai  99,673%,  dan  sensor  MAX30100  dengan akurasi sensor 99,407% dalam mengukur detak jantung serta
keakuratan sensor sebesar 99,382% dalam pengukuran kadar oksigen  dalam  darah.  Pada  pengujian  Quality  of  Service (QoS)  memperoleh  nilai throughput sebesar  13,840  Kbps , packet loss 0%, rata-rata delay 124,08649 ms dan jitter 162,2 ms.

## REFERENSI
[1]  A.  Yurianto,  ”PEDOMAN  PENCEGAHAN  DAN PENGENDALIAN CORONAVIRUS DISEASE (COVID-19),”  27  Maret  2020.  [Online].  Available: https://infeksiemerging.kemkes.go.id/download/REV- 04_Pedoman_P2_COVID-
19__27_Maret2020_TTD1.pdf. [Använd 23 Desember 2020].
[2]  R. H. Yoga Perdana, N. Hidayati, A. W. Yulianto, V. Al Hadid  Firdaus,  N.  N.  Sari  and  D.  Suprianto,  "Jig Detection Using Scanning Method Base On Internet Of Things  For  Smart  Learning  Factory,"  2020  IEEE International  IOT,  Electronics  and  Mechatronics Conference (IEMTRONICS), 2020, pp. 1-5.
[3]  A.  Nurbaeti,  M.  Kusumawardani,  and  H.  Darmono, “Design  and  Build  a  Coffee  Bean  Dryer  Based  on Internet  Of  Things”, Jurnal  Jaringan  Telekomunikasi, vol. 11, no. 2, pp. 74-80, Jun. 2021.
[4]  A.  Zamahuri,  “Automatic  Control  System  for Swallow’s  Nest  Cultivation  Using  the  Internet  of Things”, Jurnal Jaringan Telekomunikasi, vol. 9, no. 4, pp. 8-12, Dec. 2019.
[5]  Taufik, M., Hudiono, H., Rakhmania, A. E., Perdana, R. H. Y., & Sari, A. S. (2021). An Internet of Things Based Intercity  Bus  Management  System  for  Smart  City. International  Journal  of  Computing  and  Digital Systems, 10.
[6]  R.  H.  Y.  Perdana,  Hudiono,  M.  Taufik,  A.  E. Rakhmania,  R.  M.  Akbar,  and  Z.  Arifin,  “Hospital queue control system using Quick Response Code (QR Code) as verification of patient’s arrival,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., vol. 10, no. 8, 2019.
[7]  A.  Saidah,  “Design  of  Prototype  System  for Temperature  and  Humidity  Control  in  Flour Storage”, Jurnal Jaringan Telekomunikasi, vol. 5, no. 2, pp. 59-64, Nov. 2017.
[8]  H. Hudiono, M. Taufik, R. H. Y. Perdana, and W. R. Rohmah,  “Design  and  implementation  of  centralized reading system on analog postpaid water meter,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2020, vol. 732, no. 1.