Implementasi dan Analisis Protokol Komunikasi IoT untuk Crowdsensing pada Bidang Kesehatan
Ata Amrullah 1 , M. Udin Harun Al Rasyid 2 * , Idris Winarno 3 Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS) Jl. Raya ITS, Kampus PENS Sukolilo, Surabaya, Indonesia Email: ataislucky@gmail.com 1 , udinharun@pens.ac.id 2 , idris@pens.ac.id 3 Corresponding author * : M. Udin Harun Al Rasyid
Abstract - The development of information and communication technology has marked the era of the fourth  industrial  revolution.  The  ease  of  data  exchange  between  mobile  devices  creates  a  new paradigm in centralized data collection called crowdsensing. In the health sector, crowdsensing no longer  relies  on  cellphones  as  a  means  of  gathering  information  due  to  the  limitations  of  sensors embedded in cellphones. Various studies using crowdsensing rely on the capabilities of Internet of Things (IoT) devices. In the health sector, crowdsensing can help get a lot of important data about the general health condition of the community. However, the existing crowdsensing technique uses only one  communication  protocol.  This  method  can  cause  problems  if  the  IoT  device  uses  various communication  protocols.  Therefore,  we  propose  a  multi-protocol  communication  gateway architecture  for  crowdsensing  that  acts  as  a  sensor  data  receiver  with  various  communication protocols. We tried to combine the three types of communication protocols that run on the gateway, namely MQTT, HTTP, and CoAP. This gateway also converts all three protocols to the cloud's back- end server's protocol. The test results show that the gateway is able to get data well even though the three protocols are run simultaneously. CoAP protocol has better performance than both protocols in throughput measurement. The MQTT protocol has the best performance in delay measurement.
Keywords – Crowdsensing, Internet of Things, Multi-Communication Protocol, Interoperability.
I ntisari -  Perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  telah  menandai  berlangsungnya  era revolusi  industri  4.0.  Kemudahan  pertukaran  data  antar  perangkat  yang  bergerak  menjadikan paradigma baru pada pengumpulan data terpusat yang disebut crowdsensing . Pada bidang kesehatan, crowdsensing tidak  lagi  mengandalkan  telepon  bergerak  sebagai  perangkat  pengumpul  informasi karena keterbatasan sensor tertanam pada telepon. Berbagai penelitian menggunakan crowdsensing telah mengandalkan kemampuan dari perangkat Internet of Things (IoT). Crowdsensing pada sektor kesehatan dapat membantu mengumpulkan sumber data yang substansial tentang kondisi kesehatan masyarakat  secara  umum.  Namun,  kebanyakan  teknik crowdsensing hanya  mengandalkan  satu protokol  komunikasi.  Metode  ini  dapat  menyebabkan  masalah  jika  perangkat  IoT  menggunakan protokol komunikasi yang beragam jenisnya. Oleh karena itu, kami mengusulkan arsitektur gateway multi-protokol  komunikasi  untuk  crowdsensing  yang  berperan  sebagai  penerima  data  sensor  yang beragam protokol komunikasinya.  Kami mencoba menggabungkan ketiga jenis protokol komunikasi yang  dijalankan  pada  gateway  yaitu  MQTT,  HTTP  dan  CoAP.  Gateway  ini  juga  berfungsi  untuk mengubah  ketiga  protokol  ke  dalam  protokol  yang  sama  dengan  back-end  server  di  cloud.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  gateway  mampu  menerima  data  dengan  baik  meskipun  ketiga protokol  dijalankan  secara  bersamaan.  Protokol  CoAP  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik  daripada kedua  protokol  dalam  pengujian throughput .  Protokol  MQTT  memiliki  performa  terbaik  pada pengukuran delay .
Kata Kunci – Crowdsensing, Internet of Things , Protokol Multi-Komunikasi, Interoperability .

## I. P ENDAHULUAN
Pada dekade terakhir adalah mulainya era revolusi industri 4.0. Pemanfaatan teknologi dan komunikasi merupakan pemantik dari revolusi industri ini. Perangkat berukuran mikro bisa melakukan interkoneksi dengan beberapa perangkat maupun platform. Salah satu pilar dari  industri  keempat  adalah Internet  of  Things (IoT)  [1].  Beberapa  perangkat  IoT  telah berkembang  dari  bersifat  statis  menjadi  portabel.    Kelebihan  inilah  yang  kemudian memberikan dampak pada penggunaan perangkat IoT untuk crowdsensing .
Crowdsensing didefinisikan sebagai teknik pengumpulan data oleh sekelompok besar pengguna  untuk  mendapatkan  informasi  dengan  tujuan  yang  sama  dan  menggunakan perangkat bergerak [2], [3]. Paradigma crowdsensing terus mendapat perhatian dan penelitian yang  meningkat  tentang  teknik  ini.  Beberapa  penelitian  telah  menggunakan  teknik crowdsensing pada  bidang  sosial,  infrastruktur,  lingkungan,  dan  kesehatan  [4]–[6].  Pada bidang kesehatan, crowdsensing dapat memberikan sumber data yang substansial untuk dapat lebih memahami kondisi kesehatan seseorang secara individual maupun dalam komunitas.
Namun,  perangkat  IoT  untuk crowdsensing akan  mendapat  masalah  interoperabilitas jika  pusat  pengumpulan  data  hanya  menerima  satu  protokol  komunikasi.  Perangkat crowdsensing yang  memiliki  domain  berbeda  seperti  API  (Application  Programming Interface)  dan  protokol  komunikasi  akan  kesulitan  berkomunikasi  dengan  perangkat  lain yang  juga  mengirimkan  data  ke  server  cloud.  Hal  ini  akan  menjadi  kendala  dalam  proses komunikasi  karena  perangkat  yang  digunakan  dapat  berada  pada  protokol  domain  yang berbeda. Oleh karena itu, kami mengusulkan arsitektur lokal gateway multi-protokol pada teknik crowdsensing menggunakan beberapa protokol komunikasi seperti HTTP (Hypertext Transfer Protocol), MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) dan CoAP (Constrained Application Protocol) dalam satu gateway tersebut sebelum mengirimkan data ke platform IoT di server cloud.
Makalah ini disusun sebagai berikut: bagian 2 menyajikan penelitian terkait, indikator kinerja  sistem  serta  arsitektur  sistem  yang  diusulkan.  Bagian  3  menyajikan  hasil  dan pembahasan  dari  uji  kinerja  ketiga  protokol  yang  diusulkan.  Hasil  kesimpulan  dirangkum pada bagian 4.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Berikut  ini  menjelaskan  signifikan  studi  dari  penelitian  ini  yang  terdiri  dari  studi literatur terkait atau penelitian terdahulu dan sistem desain.

## A. Studi Literatur
Penelitian Jovanović dkk. [7] mengusulkan implementasi pengumpulan data dari pasien hipertensi  untuk  dijadikan  sebagai  database  eksperimental  menggunakan  Platform  as  a Service (PaaS) di cloud. Beberapa tantangan yang dihadapi oleh mereka adalah analisis data tanpa  melibatkan  fitur  tekanan  darah,  dan  juga  keandalan  data,  bandwidth  terbatas  serta sumber daya baterai. Mereka menggunakan sensor tambahan, yaitu ECG sensing extender untuk  mengubah  sinyal  biomedis  menjadi  audio,  sehingga  memudahkan  pemrosesan  di smartphone.  Seharusnya  perangkat  tambahan  sudah  dapat  terintegrasi  dengan  back-end server sehingga pelaku crowdsensing dapat melakukan penginderaan dengan mudah.
Penelitian Marjanovic dkk. [8] mengusulkan sebuah arsitektur Mobile Edge Computing (MEC). MEC memberikan solusi pada teknik crowdsensing dengan memindahkan komputasi ke edge, karena arsitektur berbasis MEC memungkinkan peningkatan kinerja yang signifikan karena pembagian ruang masalah berdasarkan lokasi, di mana pemrosesan dan agregasi data waktu  nyata  dilakukan  dekat  dengan  sumber  data.  Arsitektur  ini  mampu  mengurangi  lalu lintas  terkait  di  inti  seluler  dan  akan  memfasilitasi  penerapan crowdsensing dalam  skala besar. Selain peningkatan kinerja, arsitektur yang diusulkan mengurangi ancaman privasi dan mengizinkan pengguna untuk mengontrol aliran data sensor yang disumbangkan. Penelitian
ini  disebutkan  mampu  mengurangi  lalu  lintas  data  pada  seluler.  Tetapi,  akan  kesulitan mendapatkan data sensor yang berbeda protokol komunikasi.
Penelitian  Pryss  dkk.  [9]  mengusulkan  penggunaan  API  untuk  memenuhi  kebutuhan peneliti dari domain medis. Khususnya, API harus mampu menangani perubahan persyaratan secara  fleksibel.  Penelitian  yang  dikerjakan  oleh  mereka  menyajikan  kemudahan  evaluasi data  dalam  konteks  manajemen  gangguan  kronis.  Penelitian  ini  masih  memerlukan pengembangan lebih lanjut karena implementasi hanya dilakukan untuk penyakit tinnitus. Penelitian  Zambrano  dkk  [10]  mengembangkan  sistem  komunikasi  real-time  sebagai upaya  pencegahan  dan  pencarian  korban  penculikan.  Tujuan  penelitian  mereka  adalah menawarkan  solusi  inovasi  teknologi  berbasis  cloud  secara  real-time  yang  memanfaatkan komunitas  (sekumpulan  orang)  menggunakan  smartphone  dengan  didukung  oleh  protokol komunikasi IoT, yaitu MQTT sehingga mampu untuk mengurangi waktu penyelamatan. Pada penelitian ini, implementasi hanya dilakukan menggunakan aplikasi pada smartphone tanpa ada integrasi dengan back-end server.
Maqbool  dkk  [11]  mengusulkan  sistem  pemantauan  pasien  waktu  nyata  berbasis  IoT yang menggunakan Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) untuk pengiriman sinyal Elektrokardiogram (EKG) dari aplikasi yang diusulkan ke server web. Mereka mengandalkan protokol  komunikasi  tersebut  untuk  mengurangi  beberapa  masalah  pelayanan  kesehatan profesional seperti kekurangan dokter, rumah sakit, dan jarak yang jauh dari kota. Mereka menitikberatkan  penelitian  mereka  pada  jumlah  atau  kuantitas  data  yang  diterima  dari perangkat EKG yang digunakan. Hasil analisis penelitian mereka telah menunjukkan bahwa tidak  ada  kehilangan  paket  data  dan  kesalahan  paket  baik  pada  lingkungan  jaringan  LAN maupun jaringan WAN.
Berdasarkan kajian pustaka di atas, maka dapat dideskripsikan beberapa perbandingan dalam bentuk table I dibawah ini:

## T ABEL I P ERBANDINGAN P ENELITIAN T ERKAIT
No. Ref. Mekanisme Perang kat Partisipan Protokol Solusi 1 [7] Database eksperimental menggunakan Layanan Cloud ECG sensing extender 10 pengguna Seluler Pengumpulan data dan motivasi user 2 [8] Arsitektur Mobile Edge Computing (MEC) Simulasi 85 pengguna (simulasi) Seluler Interoperabili tas 3 [9] Mendesain API untuk m-Health Smart phone - HTTP/ RESTful API Manajemen data dan interoperabilit as 4 [10] Menggunakan aplikasi admin dan partisipan Smart phone 50 pengguna MQTT Pengurang-an waktu 5 [11] Mengirim sinyal EKG dari aplikasi menuju web server NodeM CU, sensor ECG - MQTT Pemantauan kesehatan jarak jauh 6 Sistem yang diusulkan Raspber ry Pi, NodeM CU, sensor mlx, sensor ecg 5 pengguna dan +100 skrip simulasi sensor MQTT, HTTP, CoAP, WebSocke t Pengumpulan data, Manajemen data, dan interoperabilit as

## B. Key Performance Indicator
Untuk mengevaluasi kinerja protokol IoT yang dipilih selama eksperimen crowdsensing , key performance indicator (KPI) harus ditentukan. KPI merupakan cara untuk mengetahui kualitas dari suatu layanan pada jaringan tertentu. Pengukuran kualitas tersebut dilakukan berdasarkan  standar  dari  Telecommunications  and  Internet  Protocol  Harmonization  Over Networks    (TIPHON)  [12]  serta  International  Telecommunication  Union- Telecommunication (ITU-T) [13]. Dalam penelitian ini parameter yang akan dianalisis adalah throughput , delay , dan packet loss .

## 1. Throughput
Throughput diartikan  sebagai  laju  data  aktual  per  satuan  waktu  (bits  per  second). Biasanya throughput selalu  dikaitkan  dengan  bandwidth  karena throughput memang  bisa disebut sebagai bandwidth dalam kondisi yang sebenarnya. Bandwidth lebih bersifat tetap sementara throughput sifatnya dinamis tergantung trafik yang sedang terjadi.
Untuk menghitung throughput digunakan rumus: 𝑇ℎ𝑟𝑜𝑢𝑔ℎ𝑝𝑢𝑡 = !"#$% '"%" (")* '+%$,+-" ."-" /$)*"-"%") (1)

## 2. Delay
Delay didefinisikan  sebagai  selisih  waktu  pengiriman  sebuah  paket    saat    dikirimkan dengan  saat  paket  tersebut  diterima  pada  node  tujuan. Delay disebut  juga  dengan  istilah latency terdiri dari beberapa faktor penundaan yaitu propagation delay atau transmission delay yaitu penundaan akibat waktu  tempuh paket selama dalam saluran transmisi yang bandwidth- nya berbeda-beda, queuing delay yaitu waktu antrian paket sebelum dilewatkan pada  saluran transmisi dan lainnya. Waktu tunda dinyatakan dalam satuan detik.
Menurut versi TIPHON, standardisasi nilai delay adalah sebagai berikut:
T ABEL II K ATEGORI D ELAY V ERSI T IPHON Kategori Delay Besar Delay Indeks Sangat Baik <150 ms 4 Baik 150 s/d 300 ms 3 Cukup 300 s/d 450 ms 2 Kurang Baik >450 ms 1
Sedangkan menurut versi ITU-T, standardisasi delay sebagai berikut :
T ABEL III S TANDAR D ELAY V ERSI ITU-T Nilai Delay Kualitas < 150 ms Baik 150 s/d 400 ms Cukup > 400 ms Buruk Untuk menghitung rata-rata delay digunakan rumus: 𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 = 01%"2 '$2"( 01%"2 /"#$% (")* '+%$,+-" (2)

## 3. Packet Loss
Pengukuran packet loss sebagai bahan analisis jaringan pada komunikasi data secara real time cukup penting. Trafik komunikasi real time yang menggunakan transport protokol UDP tidak  dapat  menjamin  sebuah  paket  data  dapat  diterima  oleh    node  tujuan  dengan  baik. Berbeda dengan pengiriman paket data menggunakan protokol TCP yang proses pengiriman datanya melalui proses three-way-handshaking. Dengan demikian, perlu dipastikan kualitas dari protokol komunikasi IoT yang digunakan secara real time.
Untuk menghitung packet loss digunakan rumus sebagai berikut:
𝑃𝑎𝑐𝑘𝑒𝑡 𝑙𝑜𝑠𝑠 𝑟𝑎𝑡𝑒 = (%1%"2 /"#$% 4+2")*) (%1%"2 /"#$% (")* '+#+,+-) 𝑥100% (3)
Adapun standardisasi nilai persentase packet loss versi TIPHON adalah sebagai berikut:
T ABEL IV

## S TANDAR P ACKET L OSS V ERSI T IPHON
Kategori Delay Packet Loss Indeks Sangat Baik 0 % 4 Baik 3 % 3 Cukup 15 % 2 Kurang Baik >25 % 1
Sedangkan  menurut  versi  ITU-T,  terdapat  tiga  kategori  penurunan  kualitas  jaringan berdasarkan standardisasi nilai packet loss sebagai berikut
T ABEL V S TANDAR P ACKET L OSS V ERSI ITU-T Packet Loss Kualitas 3% Baik 15% Cukup >25% Buruk

## C. Arsitektur Sistem
Bagian  ini  menjelaskan  arsitektur sistem yang digunakan pada penelitian ini. Gambar 1  menjelaskan  arsitektur  sistem  yang  terdiri  dari  komponen  node  sensor,  gateway  dan platform IoT yang ada di cloud.
Pada penelitian ini, node sensor merupakan perangkat portabel yang terdiri dari sensor kesehatan, mikrokontroler, baterai, dan oled display seperti terlihat pada Gambar 2. Untuk mengimplementasikan  teknik crowdsensing ,  maka  sebanyak  lima  perangkat  portable didukung  dengan  100  program  Python  (.py)  yang  bertindak  sebagai  simulator  sensor pengirim pesan. Setiap perangkat menyimpan data sensor, email pengguna serta token rahasia untuk hak akses pengiriman pesan ke platform pada cloud. Selain itu, tiap perangkat juga telah  dibagi  ke  dalam  grup  protokol  komunikasi  yang  berbeda,  yaitu  HTTP,  MQTT  dan CoAP. Pertimbangan penggunaan ketiga protokol ini mengacu pada perkembangannya untuk digunakan pada sistem IoT secara luas [14].

## Gambar 2. Perangkat node sensor
Pertimbangan  penggunaan  program  Python  sebagai  simulator  sensor  pengirim  pesan adalah perbandingan dengan real sensor yang tidak berbeda jauh, meliputi nilai throughput dan delay .  Jika  dikalkulasikan,  nilai throughput dan delay antara  perangkat  real  sensor dengan program Python hampir sama dengan nilai error yang sangat kecil. Nilai error pada throughput adalah kurang dari 1 bit/sec, sedangkan nilai error pada delay kurang dari 1 detik. Selanjutnya,  komponen  kedua  dari  penelitian  ini  adalah  multi-protokol  gateway  yaitu Raspberry pi tipe 4B yang dapat memproses data yang dikirim dari sensor baik menggunakan protokol  MQTT,  HTTP  maupun  CoAP  kemudian  dikirim  ke  cloud  server  menggunakan protokol Websocket. Adapun detail dari gateway akan dijelaskan pada Gambar 5.
Komponen ketiga dari penelitian ini adalah cloud server, platform IoT kesehatan, yang berfungsi  sebagai  platform  untuk  pengumpulan  data,  pemrosesan,  visualisasi,  dan manajemen data pasien. Untuk mendaftarkan perangkat yang akan digunakan pada platform IoT  kesehatan,  perangkat  tersebut  harus  ditambahkan  ke  akun  yang  berdaftar.  Setelah perangkat  ditambahkan,  token  akses  dibuat.  Token  akses  ini  diperlukan  agar  platform tersebut  dapat  mengumpulkan  data  telemetri  dari  perangkat  dengan  protokol  IoT.  Hingga penelitian  ini  dibuat,  platform  tersebut  masih  hanya  menerima  komunikasi  menggunakan Websocket/ HTTP.

## 1. Pengiriman Data Sensor
Pengiriman data sensor menggunakan ketiga protokol komunikasi.
a. Pengiriman Data Sensor Menggunakan MQTT
Setelah data sensor diperoleh, data tersebut akan dikirim ke broker MQTT seperti yang disajikan pada Gambar 3 di bawah ini:

## Gambar 3. Flowchart publisher MQTT
Pada gambar 3, sensor node menginisialisasi IP broker dan port yang ada pada Raspberry Pi. Selanjutnya, proses otentikasi koneksi MQTT Broker berdasarkan data yang diinisialisasi. Kemudian data dipublikasikan ke MQTT Broker. Memublikasikan data hanya sekali per node sensor. Hal ini dilakukan untuk menggambarkan metode crowdsensing beberapa node sensor pada satu waktu.

## b. Pengiriman Data Sensor Menggunakan HTTP
Seperti  pada  publisher  MQTT,  setelah  data  sensor  didapatkan,  data  tersebut  juga dikirimkan ke server HTTP.

## Gambar 4. Flowchart publisher HTTP
Pada gambar 4, node sensor menginisialisasi IP server HTTP dan port pada Raspberry Pi. Proses selanjutnya adalah otentikasi. Kemudian klien HTTP akan melakukan ping ke server HTTP. Jika Ping berhasil, data sensor dikirim dengan fungsi HTTP POST Request.
c. Pengiriman Data Sensor Menggunakan CoAP
Pada gambar 5, setelah data sensor didapatkan, data tersebut dikirimkan ke server CoAP, namun hanya perlu satu kali ping response server. Jika sudah mendapat response, maka CoAP client akan mengirim data sensor tanpa memerlukan response dari server lagi.

## Gambar 5. Flowchart publisher CoAP

## 2. Multi-Communication Protocol Gateway
Node gateway bertindak sebagai penghubung antara node sensor dan server cloud. Oleh karena itu, node gateway terdiri dari traffic control , broker MQTT, subscriber MQTT, server HTTP, server CoAP, serta database. Arsitektur gateway dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Arsitektur gateway dari sensor ke platform IoT
Traffic Control berfungsi untuk mengontrol paket data yang masuk dengan cara memberi delay serta reordering paket data. Hal ini dilakukan untuk meminimalkan tabrakan data dari sensor  menuju  gateway  yang  bisa  menyebabkan  data  hilang.  Framework  Mosquito  [15] digunakan sebagai broker yang dijalankan pada Raspberry Pi. Kemudian, aplikasi subscriber MQTT pada Raspberry Pi sebagai node gateway adalah program Python dan menggunakan library  paho.mqtt  [16].  Supaya  dapat  digunakan  sebagai  subscriber  MQTT,  maka  perlu diinstal  library  paho.mqtt  terlebih  dulu.  Paho.mqtt  mendukung  berbagai  perintah  MQTT, termasuk  publish  dan  subscribe.  Adapun converter berfungsi  mengubah  koneksi  ketiga protokol menjadi koneksi websocket supaya bisa melakukan transmisi data ke platform IoT.

## 3. Visualisasi pada Platform IoT
Platform IoT kesehatan yang digunakan sebagai pusat pengumpulan data adalah sebuah platform  berbasis  web  yang  ada  pada cloud .  Platform  tersebut  menggunakan  protokol websocket yang dilengkapi dengan API untuk autentikasi perangkat sensor yang digunakan.

## Gambar 7. Halaman pengguna platform IoT
Adapun  kategori  pengguna  pada  platform  ini  adalah  admin,  dokter  dan  pasien.  Pada gambar 7, kategori admin sama halnya dengan seorang operator yang memiliki akses untuk mendaftarkan  dokter  yang  bekerja  serta  pasien  yang  berobat.  Sehingga  fungsi  dari  admin adalah mengontrol siapa saja yang bisa menggunakan platform dengan menu utama manage doctor,  manage  patient  dan  patient  check-up  record.  Selanjutnya  pada  kategori  patient, terdapat  beberapa  menu  penerimaan  data  sensor  yang  bisa  digunakan  seperti  ECG, Temperature,  SPO2,  EMG,  GSR,  Glucometer,  Blood  Pressure,  Spirometer,  Airflow  dan Body Scale. Semua menu sensor dilengkapi dengan sub-menu monitor dan check-up record. Untuk melakukan check-up, maka seorang pasien perlu open ticket pada sub-menu monitor. Sedangkan pada pengguna dokter, terdapat tiga menu utama, yaitu manage patient, monitor patient check-up dan patient check-up record. Untuk pengukuran terhadap ketiga protokol, maka pengguna dokter dibagi menjadi tiga jenis, yaitu dokter mqtt, dokter http dan doket coap.  Hal  ini,  dilakukan  untuk  memudahkan  analisis  terhadap  keberhasilan  transfer  data menggunakan ketiga protokol kepada platform. Gambar 6 menunjukkan halaman pengguna dokter.

## Gambar 8. Visualisasi penerimaan data sensor
Setelah permintaan open ticket berhasil, selanjutnya data dari gateway akan diteruskan ke platform  dengan  visualisasi  seperti  pada  gambar  8.  Visualisasi  tersebut  adalah  hasil pengamatan  semua  pengguna  yang  sedang  melakukan  pemantauan  kesehatan  dan  setiap pengguna akan mendapatkan hasil pemantauan kesehatan setelah close check-up session.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian delay ,  pengujian throughput ,  dan  pengujian kuantitas  data  pada  gateway  dan  cloud  server  berdasarkan  transfer  data  menggunakan protokol MQTT, HTTP dan CoAP. Penggunaan ketiga protokol komunikasi tersebut akan dievaluasi  untuk delay pengiriman  dan throughput .  Jumlah  waktu  yang  diperlukan  untuk pengiriman untuk tiba di tujuan disebut sebagai penundaan. Saat mengunduh file, throughput
adalah bandwidth aktual yang diukur pada waktu tertentu menggunakan rute internet tertentu. Panjang paket (L, panjang paket (bit/s)) dibagi dengan bandwidth link (R, bandwidth link (bit/s)) untuk mendapatkan delay . Skenario delay dan pengujian throughput transmisi data pada ketiga protokol adalah pengujian delay dan throughput pada masing-masing protokol dari  sensor  node  5,  10,  15,  20,  30,  dan  35  ke  Raspberry  Pi  sebagai  node  gateway.  Setiap sensor mengirim data sebanyak lima kali pengiriman. Ada dua opsi pengujian: yang pertama adalah uji tunda dan throughput pada pengiriman protokol MQTT, HTTP dan CoAP, yang kedua adalah uji tunda dan throughput pada pengiriman ketiga protokol secara bersamaan. Software  Wireshark  [17]  pada  Raspberry  Pi  digunakan  untuk  mengamati delay dan  tes throughput . Selain itu, pengujian juga dilakukan untuk jumlah data pada gateway dan server cloud.
Penggunaan  Wireshark  untuk  tracing  ketiga  protokol  dengan  cara  menyaring  sesuai nama  protokol,  seperti  ditunjukkan  pada  gambar  9.  Pada  gambar  tersebut  terlihat,  hanya protokol  MQTT  yang  ditampilkan.  Kolom  Source  berisi  ip  address  192.168.43.64,  yang merupakan  ip  address  dari  perangkat crowdsensing .  Sedangkan  pada  kolom  Destination, 192.168.43.171 adalah ip address gateway (Raspberry pi).
Gambar 9. Pelacakan trafik protokol

## A. Skenario I (satu protokol, satu set snsor)
Pengujian kinerja pertama  dilakukan dengan skenario mengirimkan data sensor melalui satu protokol dari satu set node sensor. Misalnya, sepuluh node sensor MQTT mengirimkan data pada awalnya. Jadi, perangkat HTTP dan CoAP dimatikan. Prosedur ini dilakukan secara bergantian.
Tabel VI menunjukkan bahwa sistem hanya mengirimkan data melalui protokol MQTT, yang  menunjukkan  bahwa  protokol  MQTT  ON  dan  protokol  HTTP  maupun  CoAP  OFF. Rata-rata  pengukuran  latency  MQTT  adalah  2,36  mili  detik,  sedangkan  pengukuran throughput MQTT adalah 4,822 kbps. Packet Loss sebesar 1% terjadi ketika 35 perangkat secara bersamaan mengirim data sensor.

## T ABEL VI
P ENGUJIAN D ELAY D AN T HROUGHPUT P ADA M QTT S KENARIO I Jumlah Perangkat Paket Terkirim (Bytes) Time Span (s) Throughput (kbit/s) Delay (ms) Packet Loss 5 9811 63.997 1.226 1.07 0% 10 17493 50.124 2.791 1.15 0% 15 26121 55.369 3.774 1.23 0%
Jumlah Perangkat Paket Terkirim (Bytes) Time Span (s) Throughput (kbit/s) Delay (ms) Packet Loss 20 34725 55.412 5.013 1.60 0% 25 43375 53.156 6.527 2.12 0% 30 51957 59.697 6.962 2.87 0% 35 60874 65.261 7.462 6.52 1% AVERAGE 4.822 2.36 0%
Tabel VII menunjukkan bahwa sistem hanya mengirimkan data melalui protokol HTTP, yang  menunjukkan  bahwa  protokol  HTTP  ON  dan  protokol  MQTT  maupun  CoAP  OFF. Rata-rata  pengukuran  latency  HTTP  adalah  2,65  mili  detik,  sedangkan  pengukuran throughput MQT adalah 4,623 kbps. Rata-rata nilai packet loss adalah sebesar 1%.

## T ABEL VII
P ENGUJIAN D ELAY D AN T HROUGHPUT P ADA H TTP S KENARIO I Jumlah Perangkat Paket Terkirim (Bytes) Time Span (s) Throughput (kbit/s) Delay (ms) Packet Loss 5 8658 67.864 1.02 1.08 0% 10 16377 55.228 2.372 1.16 0% 15 24398 52.458 3.72 1.32 0% 20 32421 52.921 4.901 1.63 0% 25 40470 53.501 6.051 2.15 1% 30 48505 56.216 6.902 3.37 2% 35 56533 61.129 7.398 7.84 3% AVERAGE 4.623 2.65 1%
Tabel VIII menunjukkan bahwa sistem hanya mengirimkan data melalui protokol CoAP, yang  menunjukkan  bahwa  protokol  CoAP  ON  dan  protokol  MQTT  maupun  HTTP  OFF. Rata-rata  pengukuran  latency  CoAP  adalah  2,65  mili  detik,  sedangkan  pengukuran throughput CoAP adalah 4,623 kbps. Rata-rata nilai packet loss adalah sebesar 1%.
T ABEL VIII P ENGUJIAN D ELAY D AN T HROUGHPUT P ADA C OAP S KENARIO I Jumlah Perangkat Paket Terkirim (Bytes) Time Span (s) Throughput (kbit/s) Delay (ms) Packet Loss 5 9610 72.86 1.055 0.87 0% 10 18078 52.771 2.74 0.98 0% 15 27811 55.93 3.977 1.17 0% 20 35832 52.331 5.477 1.46 0% 25 44688 52.235 6.844 2.01 2% 30 53576 52.672 8.137 2.92 2% 35 62443 54.066 9.239 7.58 3% AVERAGE 5.353 2.43 1%

## B. Skenario II (tiga protokol bersamaan)
Pengujian kinerja kedua  dilakukan dengan skenario mengirimkan data sensor melalui ketiga protokol secara bersamaan.
Tabel  IX  menunjukkan  bahwa  sistem  mengirimkan  baik  data  dari  protokol  MQTT,
CoAP  dan  HTTP  ON  jadi,  ketiga  protokol  terhubung  ke  Tidakde  gateway.  Rata-rata pengukuran delay multi-protokol MQTT adalah 1,62 mili detik dan pengukuran throughput multi-protokol MQTT adalah 5,554 kbps.
T ABEL IX P ENGUJIAN D ELAY D AN T HROUGHPUT P ADA M QTT S KENARIO II Jumlah Perangkat Paket Terkirim (Bytes) Time Span (s) Throughput (kbit/s) Delay (ms) Packet Loss 10 17492 50.067 2.794 1.07 0% 15 26121 50.383 4.147 1.15 0% 20 34726 51.148 5.431 1.23 0% 25 43375 53.156 6.527 1.47 0% 30 51957 59.697 6.962 1.93 0% 35 60874 65.261 7.462 2.86 1% AVERAGE 5.554 1.62 0%
Tabel X menunjukkan bahwa sistem mengirimkan dari ketiga protokol, jadi ketiganya terhubung  ke  Tidakde  gateway.  Rata-rata  pengukuran delay multi-protokol  HTTP  adalah 1,95 milidetik dan pengukuran throughput multi-protokol HTTP adalah 4,921 kbps.

## T ABEL X
P ENGUJIAN D ELAY D AN T HROUGHPUT P ADA H TTP S KENARIO II Jumlah Perangkat Paket Terkirim (Bytes) Time Span (s) Throughput (kbit/s) Delay (ms) Packet Loss 10 16376 55.424 2.363 1.08 0% 15 24401 62.541 3.121 1.16 0% 20 32419 70.313 3.688 1.32 0% 25 40470 53.501 6.051 2.17 2% 30 48505 56.216 6.902 2.56 2% 35 56533 61.129 7.398 3.38 3% AVERAGE 4.921 1.95 1.2%
Tabel  XI  menunjukkan  bahwa  sistem  mengirimkan  dari  ketiga  protokol  ON,  jadi ketiganya terhubung ke Tidakde gateway. Rata-rata pengukuran delay multi-protokol CoAP adalah 1,71 mili detik dan pengukuran throughput multi-protokol CoAP adalah 5,732 kbps.
T ABEL XI P ENGUJIAN D ELAY D AN T HROUGHPUT P ADA C OAP S KENARIO II Jumlah Perangkat Paket Terkirim (Bytes) Time Span (s) Throughput (kbit/s) Delay (ms) Packet Loss 10 18172 53.674 2.708 0.87 0% 15 26946 55.987 3.85 0.98 0% 20 35828 79.371 3.611 1.17 0% 25 44688 52.235 6.844 2.22 2% 30 53576 52.672 8.137 2.08 2% 35 62443 54.066 9.239 2.95 3% AVERAGE 5.732 1.71 1.2%

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  mengusulkan  arsitektur  gateway  multi-protokol  komunikasi  untuk crowdsensing yang menggunakan perangkat dengan beragam protokol komunikasi.  Kami menggabungkan  ketiga  jenis  protokol  komunikasi  yaitu  MQTT,  HTTP  dan  CoAP  yang dijalankan pada gateway. Gateway ini kemudian mengubah ketiga protokol tersebut ke dalam protokol yang sama dengan back-end server di cloud. Penelitian ini juga mengembangkan beberapa  perangkat crowdsensing kesehatan  multi-protokol  dan  platform  kesehatan  IoT berbasis  cloud.  Dari  penelitian  ini,  semua  protokol  dapat  dijalankan  pada  satu  gateway sehingga perangkat dengan protokol yang berbeda dapat mengirimkan data. Selain itu juga dilakukan  pengukuran  kinerja  ketiga  protokol  berdasarkan delay , throughput ,  dan packet loss . Secara umum, protokol MQTT memiliki performa terbaik dalam mengukur delay . Di sisi lain, protokol CoAP memiliki nilai throughput terbaik. Terdapat packet loss kurang dari 4%  selama  eksperimen  semua  protokol.  Temuan  eksperimental  untuk  setiap  protokol menunjukkan bahwa nilai penundaan meningkat dengan jumlah perangkat yang digunakan. Hal  ini  dapat  mempengaruhi  kualitas  pelayanan  khususnya  dalam  pemantauan  kesehatan. Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  peningkatan  sistem  pada  gateway  tersebut.  Akan  sangat bagus juga jika gateway dapat bekerja pada protokol komunikasi jenis lain, sensor, dan cara mendiagnosis penyakit secara akurat di masa mendatang.

## R EFERENSI
[1] V. Pilloni, “How data will transform industrial processes: Crowdsensing, crowdsourcing and big data as pillars of industry 4.0,” Futur. Internet , 2018, doi: 10.3390/fi10030024.
[2] R.  K.  Ganti,  F.  Ye,  and  H.  Lei,  “Mobile  crowdsensing:  Current  state  and  future challenges,” IEEE Commun. Mag. , 2011, doi: 10.1109/MCOM.2011.6069707.
[3] J. Ren, Y. Zhang, K. Zhang, and X. Shen, “SACRM: Social Aware Crowdsourcing with Reputation  Management  in  mobile  sensing,” Comput.  Commun. ,  2015,  doi: 10.1016/j.comcom.2015.01.022.
[4] F. Laws, C. Scheible, and H. Schütze, “Active learning with amazon mechanical turk,” in EMNLP 2011 - Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Proceedings of the Conference , 2011.
[5] C. Ken and L. Xiaoying, “A Zigbee based mesh network for ECG monitoring system,” in 2010 4th International Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering, iCBBE 2010 , 2010, doi: 10.1109/ICBBE.2010.5514693.
[6] T.  Ludwig,  T.  Siebigteroth,  and  V.  Pipek,  “Crowdmonitor:  Monitoring  physical  and digital activities of citizens during emergencies,” in Lecture Notes in Computer Science (including  subseries  Lecture  Notes  in  Artificial  Intelligence  and  Lecture  Notes  in Bioinformatics) , 2015, doi: 10.1007/978-3-319-15168-7_51.
[7] S.  Jovanović et  al. ,  “A  mobile  crowd  sensing  application  for  hypertensive  patients,” Sensors (Switzerland) , 2019, doi: 10.3390/s19020400.
[8] M. Marjanovic, A. Antonic, and I. P. Zarko, “Edge computing architecture for mobile crowdsensing,” IEEE Access , 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2799707.
[9] R.  Pryss,  J.  Schobel,  and  M.  Reichert,  “Requirements  for  a  flexible  and  generic  api enabling  mobile  crowdsensing  mHealth  applications,”  in Proceedings  -  2018  4th International Workshop on Requirements Engineering for Self-Adaptive, Collaborative, and Cyber Physical Systems, RESACS 2018 , 2018, doi: 10.1109/RESACS.2018.00010.
[10]  A. Zambrano, M. E. Ortiz, M. Zambrano Vizuete, and X. Calderón, “Crowdsensing and MQTT  Protocol:  A  Real-Time  Solution  for  the  Prompt  Localization  of  Kidnapped People,” in Advances in Intelligent Systems and Computing , 2020, doi: 10.1007/978-3-
030-32033-1_22.
[11]  S. Maqbool, M. Waseem Iqbal, M. Raza Naqvi, K. Sarmad Arif, M. Ahmed, and M. Arif, “IoT Based Remote Patient Monitoring System,” in 2020 International Conference on  Decision  Aid  Sciences  and  Application,  DASA  2020 ,  2020,  doi: 10.1109/DASA51403.2020.9317213.
[12]  E.  T.  S.  Institute,  “Telecommunications  and  {Internet}  Protocol  Harmonization  Over Networks  ({TIPHON});  {End}-to-End  Quality  of  Service  in  {TIPHON}  Systems; {Part} 5: {Quality} of Service ({QoS}) measurement methodologies,” ETSI TS 101 329- 5 v1.1.2 , 2002.
[13]  R. Bank, “ITU - Telecommunication Standardization Sector,” Construction . 2001.
[14]   N.  Naik,  “Choice  of  effective  messaging  protocols  for  IoT  systems:  MQTT,  CoAP, AMQP and HTTP,” 2017, doi: 10.1109/SysEng.2017.8088251.
[15]  “Eclipse  Mosquitto.”  [Online].  Available:  https://mosquitto.org/.  [Accessed:  22-Jan- 2022].
[16]  “paho-mqtt · PyPI.” [Online]. Available: https://pypi.org/project/paho-mqtt/. [Accessed: 13-Feb-2022].
[17]  “Wireshark  ·  Go  Deep.”  [Online].  Available:  https://www.wireshark.org/.  [Accessed: 25-Jan-2022].