(8). E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 8, Agustus 2022
SMART  MONITORING  PATIENT  DESIGN  IN  THE  ISOLATION  ROOM (CASE  STUDY:  TELKOM  UNIVERSITY  DORMITORY  WITH  COMPUTER VISION)
Syarah  Tazkiatun  Nupus,  Rd  Rohmat  Saedudin,  Umar  Yunan  Kurnia  Septo Hediyanto
Fakultas Rekayasa Industri, Universitas Telkom, Indonesia Email: syarahtazkia@student.telkomuniversity.ac.id, rdrohmat@student.telkomuniversity.ac.id, umaryunan@student.telkomuniversity.ac.id

## Abstrak
Melihat  fenomena  pandemi  Covid-19  saat  ini,  sangat  penting  untuk  menerapkan protokol  kesehatan  dan  mengadopsi  kebiasaan  new  normal.  Secara  umum penelitian  ini  bertujuan  sebagai  kontribusi  Telkom  University  dalam  membantu Government/pemerintah mengatasi permasalahan pandemi ini. Selain itu penelitian ini  juga  akan  merancang  Sistem  Monitoring  Pasien  Covid-19  di  area  gedung asrama Telkom University. Dalam penelitian ini, penulis menggunakan pendekatan metode konseptual hevner. Sedangkan metode yang digunakan untuk penyelesaian masalah  yaitu  dengan  metode  M&S  (Modeling  and  Simulation  Research). Penelitian  yang  akan  dilakukan  ini  juga  akan  menghasilkan  pembaharuan  yaitu adanya peran monitoring pasien dengan aplikasi teknologi computer vision tersebut sehingga pasien Covid-19 dapat dimonitor secara real time tanpa melakukan kontak langsung. Penelitian ini memiliki nilai strategis yang sangat besar dan menawarkan solusi nyata bagi Government/ pemerintah khususnya pemerintah Jawa Barat yang sedang  mengalami  kesulitan  terkait  dengan  penyediaan  tempat  untuk  isolasi mandiri.
Kata Kunci: smart monitoring, isolation room, computer vision

## Abstract
Seeing  the  current  phenomenon  of the  Covid-19  pandemic, it  is  very important  to implement health protocols and adopt new normal habits.  In general, this research aims  to  contribute  telkom  university  in  helping  the  government  /  government overcome  this  pandemic  problem.  In  addition,  this  research  will  also  design  a Covid-19  Patient  Monitoring  System  in  the  telkom  university  dormitory  building area. In this study, the authors used the approach of the hevner conceptual method. While the method used for problem solving is the M&S (Modeling and Simulation Research) method.  The research that will be carried out will also produce updates, namely  the  role  of  patient  monitoring  with  the  application  of  this  technology computer  vision  so  that  Covid-19  patients  can  be  monitored  in  real  time  without making direct contact. This research has enormous strategic value and offers real

## Smart Monitoring Patient Design In The Isolation Room (Case Study: Telkom
solutions  for  the  Government  /  government,  especially  the  West  Java  government which is experiencing difficulties related to providing places for self-isolation.

## Keywords: smart monitoring, isolation room, computer vision

## Pendahuluan
Melihat fenomena pandemi Covid-19 saat ini, sangat penting untuk menerapkan protokol  kesehatan  dan  mengadopsi  kebiasaan  new  normal.  Di  masa  pandemi,  tidak sedikit  dari  kita  yang  mudik  untuk  Idul  Fitri  misalnya.  Kegiatan  tersebut  sangat berbahaya dalam penyebaran virus Covid-19. Berdasarkan data yang diakses dari situs Pikobar,  Jawa  Barat  (2/11/21)  total  kasus  terkonfirmasi Covid-19  mencapai  705.875 kasus,  dengan  jumlah  pasien  sembuh  689.810,  pasien  yang  masih  dalam  perawatan berjumlah  1.368.  Dengan  banyaknya  pasien  yang  masih  harus  dilakukan  perawatan  di rumah  sakit  maka  daya  dukung  rumah  sakit  untuk  penanganan  pasien  Covid-19 mengalami  kendala.  Kementerian  Kesehatan  (Kemenkes)  mencatat,  tingkat  keterisian tempat tidur ( BOR ) rumah sakit (RS) rujukan penanganan virus corona Covid-19 secara nasional,  rata-rata  BOR  RS  sebesar  4%  pada  Rabu  (27/10/21).  Ketua  harian  satuan tugas  penanganan  Covid-19  Jabar,  Daud  Achmad  memaparkan  bahwa  dalam  upaya menurunkan  BOR  rumah  sakit,  selama  PPKM  Darurat  pemerintah  provinsi meningkatkan kapasitas fasilitas isolasi di tingkat desa/ kelurahan dan fasilitas karantina terpusat selain rumah sakit untuk pasien tanpa gejala hingga bergejala sedang.
Saat  ini,  perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  mengikuti perkembangan zaman dan berkembang sangat pesat.  Salah satunya, dengan munculnya teknologi Computer  Vision, yaitu  bidang  ilmu  yang  mempelajari  metode  menangkap informasi  numerik  ataupun  simbolik. Computer  Vision juga  merupakan  konstruksi deskripsi eksplisit dan bermakna dari objek fisik dari gambar. Pemahaman citra sangat berbeda  dengan  pengolahan  citra,  yang  mempelajari  transformasi  citra  ke  citra,  bukan membangun  deskripsi  secara  eksplisit  (Ballard,  1981).  Beberapa  proses Computer Vision adalah  penangkapan  citra,  peningkatan  citra,  segmentasi,  ekstraksi  fitur,  dan klarifikasi  (Szeliski,  2010).  Teknologi Computer  Vision berbasis  AI  memungkinkan masyarakat  dalam  melakukan  pengawasan  secara  lebih  optimal  untuk  menghadapi Covid-19.  Seperti  otak  dan  mata, Computer  Vision merupakan  suatu  sistem  yang mempunyai  kemampuan  untuk  menganalisis  objek  secara  visual,  setelah  objek  yang bersangkutan  dimasukkan  dalam  bentuk  citra.  Dengan  adanya  perangkat  sistem  atau aplikasi  IoT Computer  Vision ini  yang  akan  diaktifkan  atau  digunakan  untuk menurunkan  akibat  kemungkinan  penyebaran  dari  Covid-19  kepada  orang  lainnya dengan  cara  melalui  diagnosis  dini,  memantau  pasien  yang  terinfeksi,  dan  protokol setelah  pemulihan  pasien.  Deteksi  dan  diagnosis  dini  dapat  menyebabkan lebih  sedikit infeksi  dan  dapat  menghasilkan  layanan  kesehatan  yang  lebih  baik  untuk  pasien  yang terinfeksi (Borgia, 2014). Penggunaan perangkat tersebut akan sangat membantu dalam proses pengawasan.
Karena dapat mendeteksi
perilaku  masyarakat  untuk  memaksimalkan  pencegahan terinfeksi Covid-19.  Sesuai dengan  kebutuhan  masyarakat  di  tengah-tengah  wabah  Covid-19  saat  ini,  teknologi
Computer  Vision sangat  membantu  dalam  mengidentifikasi  dengan  cepat  bagaimana perilaku orang-orang selama pandemi ini.
Sebelumnya sudah ada beberapa penelitian yang telah dilakukan mengenai peran monitoring  untuk  medis  menggunakan Computer  Vision dan  juga  mengenai perancangan  isolasi center untuk  kesehatan.  Penelitian  ini  berjudul “Computer  Vision digunakan  untuk  Memantau  Pemuda  di  Masa  Pandemi  Covid-19” yang  disusun  oleh (Afni, 2021). Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan sistem Computer Vision yang dapat  memantau  suhu  dan  detak  jantung  citra  gambar  manusia  yang  terscan  melalui drone. Berdasarkan  penelitian  ini  didapat  bahwa  teknologi Computer  Vision dapat digunakan  untuk  memantau  masyarakat  dalam  berperilaku  secara  normal  sesuai protokol  kesehatan.  Penelitian  lainnya  berjudul  “ Covid-19  Isolation  Center ”  disusun oleh  (Institute  of  Architects  Bangladesh,  2020).  Penelitian  ini  menggunakan  metode pengendalian  infeksi,  dua  faktor  lingkungan  yang  penting  yaitu  isolasi  dan  ventilasi untuk meminimalkan infeksi silang melalui droplet atau penularan kontak. Berdasarkan penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa, pasien yang terinfeksi memerlukan perawatan,  pusat  isolasi  ini  juga  memberikan  dukungan  medis  dari  berbagai  tingkatan kepada pasien rawat inap tergantung pada ketersediaan staf yang memenuhi syarat dan fasilitas perawatan.
Penelitian yang akan dilakukan ini juga akan menghasilkan pembaharuan yaitu adanya  peran  monitoring  pasien  dengan  aplikasi  teknologi  tersebut  sehingga  pasien Covid-19 dapat dimonitor secara real time tanpa melakukan kontak langsung. Penelitian ini  memiliki  nilai  strategis  yang  sangat  besar  dan  menawarkan  solusi  nyata  bagi Government/ pemerintah  khususnya  pemerintah  Jawa  Barat  yang  sedang  mengalami kesulitan terkait dengan penyediaan tempat untuk isolasi mandiri.
Tujuan  penelitian  ini  secara  umum  merupakan  kontribusi  Telkom  University dalam membantu Government / pemerintah mengatasi permasalahan pandemi ini. Selain itu  penelitian  ini  juga  akan  merancang  Sistem Monitoring Pasien  Covid-19  di  area gedung  asrama  Telkom  University.  Secara  khusus  penelitian  ini  diharapkan  bisa menjadi  rujukan  atau  model  dalam  merancang  gedung/  tempat  yang  dapat  digunakan sebagai tempat untuk isolasi mandiri.

## Metode Penelitian
Information System (IS) design science research atau biasa lebih dikenal dengan Metode  Hevner  merupakan  kerangka  kerja  penelitian  sistem  informasi  yang menggabungkan  paradigma  perilaku  sains  dan  ilmu  desain  untuk  pemahaman, pelaksanaan,  dan  evaluasi  penelitian  sistem  informasi.  Terdapat  tiga  komponen didalamnya yakni Environment, IS Research dan Knowledge Base.
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  pendekatan  metode  konseptual hevner.  Sedangkan  metode  yang  digunakan  untuk  penyelesaian  masalah  yaitu  dengan metode  M&S  (Modeling  and  Simulation  Research).  Modeling  dan  Simulation didefinisikan  sebagai  proses  mendesain  model  dari  sistem  konseptual  dan menggunakannya untuk melakukan percobaan dengan tujuan untuk memahami kinerja sistem  dan/atau  mengevaluasi  alternatif  strategi  manajemen  dan  proses  pengambilan
keputusan menggunakan hasil simulasi. Melalui penggunaan metode konseptual hevner dan  metode  Modeling  dan  Simulation,  penelitian  ini  dapat  menghasilkan  output  yang sesuai dengan kebutuhan.
Hasil Dan Pembahasan Hasil Simulasi
Simulasi  terhadap  desain  asrama computer  vision akan  dilakukan  berdasarkan dengan  hasil  gambaran  dari  perancangan  yang  telah  dibuat  pada  Bab  IV.  Perancangan akan  dilakukan  dengan  menggunakan software  IP  System  Design  Tool .  Berikut  hasil simulasi desain yang telah dilakukan pada penelitian ini.
Hasil Desain Site Plan Asrama

## Gambar 1 Desain Site Plan Simulasi 4 Kamera
Proses  simulasi  terhadap  desain  asrama computer  vision dimulai menggunakan software IP System Design Tool. Proses dimulai dengan melakukan perancangan desain site  plan untuk  pemasangan  alat  cctv computer  vision dari  denah  asrama  yang  sudah dibuat menggunakan software AutoCAD. Berdasarkan skenario rancangan desain pada bab  IV,  Proses  desain  seperti  gambar  diatas  menambahkan  dinding  seperti brick  wall , painted wall dan 4 buah alat kamera computer vision . Pemasangan dinding digambarkan dengan bold line hitam yang menandakan pembatasan antara ruang kamar, hall , maupun lobby .  Dinding  ini  nantinya  akan  mempengaruhi  jangkauan  dari  penglihatan  kamera cctv.
Setelah  perancangan  site  plan  denah  asrama  sesuai  dengan  desain  yang  sudah dibuat  sebelumnya,  dilanjutkan  dengan  penambahan alat  untuk  Computer  Vision yaitu kamera cctv di beberapa tempat sesuai desain awal. Pemasangan alat kamera Computer Vision  berjumlah  4  kamera  cctv  sesuai  rancangan  pada  bab  IV  yang  dipasang dibeberapa  titik  yaitu  dibagian  hall  kanan,  hall  kiri,  dan  di  lobby  asrama.  Dari  hasil rancangan  menggunakan  4  kamera  peneliti  hanya  dapat  meng-cover  beberapa  area, tetapi dari segi biaya hasil desain rancangan lebih hemat karena hanya menggunakan 4 buah  kamera  cctv.  Pada  Gambar  V.1  penglihatan  atau  coverage  area  dari  kamera  cctv
digambarkan  dengan  beberapa  warna.  Warna  merah  mempunyai  arti  bahwa  sinyal visualisasi  kamera  sangat  jelas,  warna  kuning  penggambaran  sedikit  lemah dibandingkan  warna  merah,  sedangkan  warna  hijau  menandakan  sinyal  sangat  lemah tetapi  masih  bisa  memvisualisasi  jika  ada  pergerakan  dari  pasien  yang  ada  diruangan tersebut.
Berdasarkan  hasil  simulasi  perancangan  di  atas  didapatkan  hasil  yang  kurang maksimal dikarenakan masih ada jangkauan area yang tidak tertangkap oleh alat kamera cctv Computer Vision.  Dengan itu diperlukan penambahan kamera cctv dan dilakukan simulasi  skenario  kedua  setelah  terjadinya  penambahan  kamera  cctv  pada  desain asrama.

## Gambar 2 Desain Site Plan Simulasi 8 Kamera
Pada  skenario  kedua,  penambahan  4  buah  kamera  cctv  dilakukan.  Pemasangan alat kamera computer vision berjumlah total menjadi 8 buah kamera cctv yang dipasang dibeberapa  titik  yaitu,  2  buah  kamera  cctv  di  bagian hall kiri,  2  buah  kamera  untuk lobby (tengah),  1  buah  kamera  di  tangga,  1  buah  kamera  dari  arah  pintu  masuk lobby asrama, 1 buah kamera dari arah pintu masuk lobby dan 1 buah kamera dari sebelah hall kanan.  Dengan  pemasangan  seperti  pada Gambar  V.2  beberapa  area  yang  sebelumnya tidak  terjangkau  saat  hanya  pemasangan  4  buah  kamera  cctv  menjadi  telah  terjangkau areanya  dikarenakan  kamera  cctv  tambahan.  Penglihatan  atau coverage area  dari kamera  cctv  warna  merah  memiliki  arti  sinyal  visualisasi  kamera  sangat  jelas,  warna kuning  sinyal  penggambaran  visualisasi  kamera  sedikit  lemah  dibandingkan  warna merah,  sedangkan  warna  hijau  menandakan  sinyal  sangat  lemah  tetapi  masih  bisa memvisualisasikan jika ada pergerakan dari pasien yang ada diruangan tersebut.
Penempatan  kamera  cctv  skenario  kedua  dipertimbangkan  dari  jarak range kamera  yang  digunakan  agar  bisa  meng- cover semua  tempat  yang  ada  di  asrama Telkom  University  supaya  meminimalisir  terjadinya blindspot .  Dengan  pertimbangan diatas,  peneliti  merasa  pemasangan  alat computer  vision kamera  cctv  pada  skenario kedua dirasa sudah tepat dan lebih maksimal.

## Hasil 3D Views Desain Asrama
Setelah  melakukan  perancangan site  plan asrama  dan  pemasangan  alat  cctv computer  vision melalui  software IP  System  Design  Tool, pada  bagian  3D views terdapat output hasil gambaran atau penglihatan dari computer vision kamera cctv jenis static yang telah ditempatkan sebelumnya.
Dari hasil desain site plan diatas peneliti menambahkan sebanyak 8 buah kamera cctv static pada  asrama  Telkom  University.  Untuk  tipe  kamera  nya  sendiri  peneliti menggunakan  kamera  jenis bullet .  Alasan  pemilihan  jenis  kamera bullet dikarenakan termasuk  kamera  cctv  tipe  fix  yang  nantinya  menangkap  gambar  atau  visualisasi  dari area  asrama  secara  tetap.  Tipe  kamera bullet mempunyai  jangkauan  rekam  yang  jauh sesuai  dengan  kebutuhan  peneliti  seperti untuk  penempatan  di  bagian hall dari asrama Telkom University.

## Gambar 3 Kamera CCTV 1
Pada  Gambar  V.3  dapat  dilihat  gambaran  dari  visualisasi  pada  cctv  1 hall kiri. Dari arah hall kiri saat pasien bergerak menuju ujung hall kiri maka semakin jelas juga visualisasi dari pergerakan pasien, sedangkan ketika pasien bergerak menuju arah lobby visualisasi  makin  mengecil  dengan  itu  dibutuhkannya  adanya  alat computer  vision kamera cctv yang berada di lobby untuk melanjutkan penglihatan dan memantau secara real-time dari pasien yang bergerak ke arah lobby dari hall kiri dan sebaliknya.
Gambar 4 Kamera CCTV 2
Berdasarkan Gambar V.4 dapat dilihat gambaran dari visualisasi pada cctv 2 hall kiri  dari  arah lobby .  Sebelumnya  pada  kamera  cctv  1  ketika  pasien  menjauh  maupun bergerak menuju lobby dari  arah  ujung hall  kiri jangkauan  visualisasi  semakin  kurang terlihat.  Dengan  adanya  kamera  cctv  2  ini  dapat  membantu  memvisualisasikan  pasien yang  bergerak  dari  arah  ujung hall kiri  menuju lobby dan  meminimalisir  terjadinya blindspot saat beberapa pasien berpaspasan.

## Gambar 5 Kamera CCTV 3
Sedangkan  pada  Gambar  V.5  diatas  merupakan  gambaran  visualisasi  dari letak kamera  cctv  3  yang  berada  di  ujung hall kanan  gedung  asrama.  Sama  halnya  dengan cctv  1  dan  2,  kamera  cctv  3  ini  menangkap  pergerakan  pasien  secara real-time tetapi dari arah ujung hall kanan menuju arah lobby maupun ke arah hall kiri.

## Gambar 6 Kamera CCTV 4
Pada Gambar V.6 diatas merupakan hasil visualisasi dari jangkauan kamera cctv 4 lobby yang  memantau  ke arah  ujung hall kanan.  Dengan adanya  cctv  ke  4  ini dapat membantu memvisualisasikan pasien yang bergerak dari arah lobby menuju hall kanan dan meminimalisir terjadinya blindspot saat beberapa pasien berpaspasan. Kamera cctv
4  ini  juga  membantu  menguatkan  visualisasi  dari  kamera  cctv  3  saat  pasien  menuju lobby maupun menuju ujung hall kanan.

## Gambar 7 Kamera CCTV 5
Selanjutnya,  pada  Gambar  V.7  hasil  visualisasi  dari  jangkauan  penglihatan kamera  cctv  5  area lobby menuju  arah hall kiri  sama  seperti  halnya  kamera  cctv  2. Bedanya dengan kamera cctv 2, kamera cctv 5 juga menangkap pasien yang bergerak ke arah  tangga.  Dengan  adanya  kamera  cctv  5  dapat  meminimalisir  terjadinya blindspot saat beberapa pasien berbarengan menuju tangga, menuju hall kiri dan sebaliknya.

## Gambar 8 Kamera CCTV 6
Pada  Gambar  V.8  dapat  dilihat  hasil  dari  visualisasi  kamera  cctv  6  area lobby yang berada di ujung dekat dengan ruang tamu. Dengan adanya kamera cctv 6 ini dapat membantu  memvisualisasikan  pasien  yang  berada  di  ruang tunggu/tamu  yang  terdapat di lobby dan memantau pasien yang mau bergerak ke arah tangga dan juga pasien yang keluar dari hall kanan dan hall kiri gedung asrama.

## Gambar 9 Kamera CCTV 7
Selanjutnya,  berdasarkan  Gambar  V.9  terdapat  kamera  cctv  7  yang  di  letakan pada lobby yang mengarah ke arah helpdesk asrama dan juga memvisualisasikan ketika ada  pasien  yang  keluar  dan  masuk  gedung  asrama.  Kamera  cctv  7  membantu menguatkan  hasil  visualisasi  dari  kamera  cctv  6  yang  memperlihatkan  ruang tunggu/tamu  di lobby sehingga  dapat  meminimalisir  adanya blindspot dan  jangkauan area lobby yang tidak ter- cover oleh kamera cctv 6.

## Gambar 10 Kamera CCTV 8
Terakhir  dapat  dilihat  pada  Gambar  V.10  merupakan  hasil  visualisasi  dari jangkauan kamera cctv 8 area lobby yang terletak di atas dinding pintu masuk gedung asrama. Kamera cctv 8 membantu memantau pasien yang masuk maupun keluar gedung asrama  dan  juga  membantu  memperlihatkan  pasien  yang  menuju  ke  lantai  2  maupun pasien yang baru saja turun dari lantai 2. Kamera cctv 8 juga memvisualisasikan pasien yang keluar maupun yang akan menuju hall kanan dan hall kiri asrama.
Hasil Tampilan NVR/DVR View
Setelah melihat tampilan visualisasi dari setiap kamera cctv yang ada di asrama, untuk membantu memudahkan nakes maupun operator security terhadap penjagaan dari pasien yang berada di asrama dibutuhkan DVR maupun NVR screen untuk memantau
aktivitas pasien Covid-19 asrama Telkom University secara keseluruhan. Dapat dilihat pada  Gambar  V.11  dibawah  ini.  Hasil  NVR screen yang  akan  muncul  pada layar monitor .

## Gambar 11 DVR/NVR View
DVR  dan  NVR  merupakan  tempat  pengolahan  dan  penyimpan  data  rekaman dari  kamera  cctv  untuk  nantinya  disimpan  dalam hard  disk ,  dan  menuju  ke  layar monitor. Pada penelitian ini penulis menggunakan NVR dikarenakan penggunaan jenis IP  kamera  atau  kamera  cctv digital .  Sedangkan  untuk  DVR  hanya  memungkinkan kamera  jenis analog .  NVR  merupakan  perangkat  perekam  berbasis  protokol  internet yang ditangkap oleh kamera IP.
Di  sisi  lain  pemilihan  penggunaan  NVR  dikarenakan  pengguna  mendapatkan data  digital  secara  langsung  dari  kamera  cctv  tanpa  perlu  mengubahnya  dari  bentuk sinyal  video  berbeda  jika  menggunakan  DVR.  NVR  dapat  diakses  secara real-time karena terhubung ke jaringan internet seperti wifi dan juga bisa dihubungkan ke mobile phone jika penjaga maupun security dari asrama sedang berada di luar dapat tetap bisa memantau  aktivitas  pasien  yang  terjadi  di  dalam  asrama.  DVR  juga  dapat  memantau secara real-time tetapi masih harus menyambungkan DVR dengan kabel.

## Skenario Pengujian Sistem
Skenario  pengujian  ini  dilakukan  untuk  menguji  sistem  dari  kamera  cctv  yang sudah  dibuat  sebelumnya  berdasarkan  hasil  diagram  sistem  pada  Bab  IV  yang  akan menghasilkan log dari pergerakan pasien yang berada di asrama. Skenario ini dilakukan untuk melakukan evaluasi apakah sistem sudah berjalan apa belum.

## Gambar 12 Skenario Pengujian Sistem
Gambar  V.12  merupakan  gambar  skenario  pengujian  sistem  untuk  mendeteksi pasien yang bergerak menuju hall kanan dari arah lobby asrama.
Skenario  ini  dimulai  pada  saat  pasien  yang  berada  di  lobby  asrama  lantai  satu ingin berjalan menuju ke arah hall kanan asrama. Pasien yang bergerak dari lobby akan terdeteksi oleh kamera cctv 8. Kemudian pasien akan terpantau melalui kamera cctv 7 melalui  arah  tangga  dan  juga  tertangkap dari  sebelah  kanan  oleh  kamera  cctv  6  ruang tamu. Pasien terlihat bergerak menjauh dari arah kamera cctv 6 menuju arah hall kanan dan mendekat ke arah kamera cctv 7. Kemudian dari kamera cctv 6 pergerakan pasien akan ditangkap oleh kamera cctv 4.
Setelah  keluar  dari  jarak  pandang  kamera  cctv  6  dan  cctv  7  pergerakan  pasien akan diterima oleh kamera cctv 4 saat pasien berbelok menuju ke hall kanan. Kemudian pasien akan menuju ke arah ujung hall kanan dan menjauh dari kamera cctv 4. Setelah menjauh  dari  jarak  pandang  kamera  cctv  4  pasien  bergerak  mendekati  kamera  cctv  3 yang  berada  di  ujung  hall  kanan.  Sehingga  log  pergerakan  pasien  yang  didapat  saat menuju  hall  kanan  yaitu  menggambarkan  saat  pasien  bergerak  yang  terpantau  oleh kamera cctv 8, lalu cctv 6, cctv 7, kemudian cctv 4 dan log berakhir di cctv 3.

## Analisa Hasil Simulasi
Dari  hasil  pengujian  pada  simulasi  desain site  plan computer  vision asrama diatas,  diperoleh  analisis  berupa  hasil  rancangan  desain  dari  alat computer  vision kamera  cctv  menggunakan IP  Video  System  Design  Tool pada  asrama  Telkom University. Langkah pertama yang dilakukan yaitu menentukan lokasi dari penempatan alat  kamera  cctv computer  vision pada  denah  asrama.  Penempatan  dilakukan berdasarkan hasil rancangan dari desain pada Gambar IV.2 yang telah dibuat.
Sebelumnya  lokasi  penempatan  kamera  cctv  hanya  berada  di  4  titik  asrama, tetapi  setelah  dilakukan  simulasi  pengujian  melalui software IP  Video  System  Design Tool dibutuhkan tambahan sebanyak 4 buah kamera cctv untuk mendapatkan hasil yang lebih  maksimal.  Simulasi  yang  dilakukan  menggunakan software IP  Video  System Design Tool berdasarkan pada gambar rancangan dari denah asrama memberikan total sebanyak 8 titik lokasi penempatan dari alat kamera cctv computer vision , yaitu berada di pintu lobby, 1 buah kamera cctv pada ruang tamu/ tunggu, 3 buah kamera cctv pada
lobby,  2  buah  kamera  cctv  di  bagian hall kiri,  dan  1  buah  kamera  dari  sebelah hall kanan.  Penempatan  dari  8  kamera  cctv  tentunya  akan  menambahkan cost yang diperlukan,  tetapi  penambahan  juga  telah  melalui  beberapa  pertimbangan  peneliti. Menurut  hasil  perhitungan  melalui cctvcalculator dengan  disesuaikannya  minumum perangkat yang terdapat pada Tabel IV, dengan adanya penambahan 4 buah kamera cctv static dengan resolusi 1920x1080 dan 30 frame per seconds menjadi 8 buah kamera cctv yang  digunakan,  minimum  kapasitas hard  disk yang  diperlukan  yang  tadinya  minimal 2gb menjadi 2473.4gb dengan minimal 4gb. Alasan utama penambahan 4 buah kamera cctv dibandingkan hanya dilakukan penambahan 2 atau 3 buah kamera cctv dikarenakan masih  ada  beberapa blindspot dan  area  yang  tidak  terjangkau  juga  ketika  hanya dilakukan  penambahan  kamera  cctv  sebanyak  2-3  buah.  Penambahan  4  kamera  cctv dilakukan  untuk  lebih  dapat  menghasilkan  hasil  visualisasi  seluruh  area  asrama  yang lebih maksimal terhadap pergerakan pasien yang nantinya berada di dalam asrama. Dan dengan  adanya  penggunaan computer  vision pada  alat  kamera  cctv,  dapat  membantu memudahkan  kerja  nakes  dalam  memantau  pasien  yang  terkena  Covid-19  tanpa  harus berdekatan  secara  langsung  dan  mengetahui  semua  pergerakan  secara real-time yang dilakukan oleh pasien yang berada di asrama.
Dari  hasil  simulasi  rancangan  penempatan  alat  kamera  cctv computer  vision diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  hanya  penggunaan  4  kamera  cctv  pada rancangan  desain  pertama,  dari  sisi coverage area  kurang  maksimal  tetapi  biaya  lebih murah dibandingkan dari penggunaan 8 kamera dimana biaya bertambah tetapi dari sisi coverage area  sudah  optimal.  Serta  dari  sisi monitoring dan  tujuan  mengontrol pergerakan pasien Covid-19 lebih maksimal dibandingkan hanya dengan menggunakan 4 kamera cctv. Peneliti merasa bahwa hasil dari desain sudah dirasa tepat dan maksimal dalam  membantu  pemasangan  alat  kamera  cctv computer  vision pada  asrama  Telkom University  dan  penggunaan  alat  kamera  cctv computer vision ini  nantinya  dapat membantu meringankan kerja nakes dalam memantau pasien Covid-19 secara real-time .

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil simulasi rancangan desain alat kamera cctv Computer Vision pada  asrama  Telkom  University  dan  analisis  yang  telah  dilakukan  menggunakan software  IP  Video  System  Design  Tool  dapat  disimpulkan  bahwa,  Rancangan  desain alat  kamera  cctv  untuk  monitoring  pasien  COVID-19  pada  gedung  asrama  memiliki peran  dapat  membantu  menggambarkan  blueprint  awal  peletakan  alat  kamera  cctv sebelum  di  eksekusi  yang  berguna  untuk  mengontrol  maupun  mengawasi  pergerakan pasien yang berada di seluruh area gedung asrama Telkom University sehingga nantinya dapat diimplementasikan untuk membantu kemudahan dan efisiensi waktu kerja nakes dalam  mengawasi  pasien  COVID-19  dan  memberikan  kenyamanan  pada  pasien  yang sedang isolasi. Hasil desain rancangan alat kamera cctv teknologi Computer Vision ini baik  digunakan  pada  gedung  asrama  dengan  skenario  simulasi  penggunaan  8  kamera cctv untuk memantau pasien COVID-19 secara real-time tanpa harus melakukan kontak langsung.  Dengan  adanya  penggunaan  teknologi  Computer  Vision  pemanfaatan  hasil visualisasi  dari  kamera  cctv  dapat  lebih  optimal  untuk  memantau  real-time
perkembangan  kesehatan  pasien  selama  berada  di  area  gedung  asrama  Telkom University.

## BIBLIOGRAFI
Afni,  S.  V.  N.,  Silmina,  E.  P.,  &  Pangestu,  I.  B.  (2021).  Computer  vision  used  to monitor the youth during the pandemic covid-19. Procedia of Engineering and Life Science , 1 (2). https://doi.org/10.21070/pels.v1i2.1019
Ballard, D. H., & Brown, C. M. (1981). Computer vision . Prentice Hall.
Borgia, E. (2014, October 14). The Internet of Things vision: Key features, applications and open issues . Elsevier. https://www.researchgate.net/publication/267454881_The_Internet_of_Things_visi on_Key_features_applications_and_open_issues
Budiono,  A.  (2015,  February  19).  Simulasi  dan  Permodelan.  Mohammad  Iqbal. Adoc.Pub . https://adoc.pub/simulasi-dan-permodelan-mohammad-iqbal.html
Chen,  C.  (2014). Computer  vision  in  medical  imaging (Chapter  1,  Vol.  2).  World Scientific.
Durasi  Rekaman  CCTV  dan  Berapa  Kapasitas  Hardisk  yang  diperlukan .  (2021,  June 18). It. Technicalmsg. https://bosscctv.id/durasi-rekaman-cctv-dan-berapa- kapasitas-hardisk-yang-diperlukan/
Forsyth,  D.,  &  Ponce,  J.  (2003). Computer  vision:  A  modern  approach .  Pearson Educacion.
Gautama, T. K., Hendrik, A., & Hendaya, R. (2016). Pengenalan objek pada computer vision  Dengan  Pencocokan  Fitur  Menggunakan  Algoritma  SIFT  studi  kasus: Deteksi  Penyakit  Kulit  Sederhana. Jurnal  Teknik  Informatika  Dan  Sistem Informasi , 2 (3). https://doi.org/10.28932/jutisi.v2i3.554
Hevner, A. R., March, S. T., Park, J., & Ram, S. (2004). Design science in information systems research. MIS Quarterly , 28 (1), 75–105. https://doi.org/10.2307/25148625
Institue  of  Architects  Bangladesh.  (2020,  April  15). IAB  -  Institute  of  Architects
Bangladesh . Design Guideline for Covid-19 Isolation Center.
http://www.iab.com.bd/Site/Publication?pid=15
IP camera CCTV . (2020, November 30). BARDI. https://bardi.co.id/ip-cam-cctv/ @jabardigitalservice.  (2020). Pikobar  -  Pusat  Informasi  dan  Koordinasi  COVID-19 Jawa  Barat .  Pikobar  -  Pusat  Informasi  Dan  Koordinasi  COVID-19  Jawa  Barat. https://pikobar.jabarprov.go.id/
JVSG: CCTV design software . (n.d.). Retrieved June 16, 2022, from https://www.jvsg.com/
Kumar,  R.  (2005). Research  methodology:  A  step-by-step  guide  for  beginners .  SAGE Publications.
Muktaveen,  F.  (2019,  April  6).  Cara  menghitung  kapasitas  penyimpanan  hardisk  cctv. Info Sistem Keamanan . https://www.infosistemkeamanan.com/2019/04/cara- menghitung-kapasitas-penyimpanan-hardisk-cctv.html
Murti,  S.  H.  (2020,  February). Pemodelan  spasial-1  [PD (E.  Tengwar,  Ed.).  Txt]. https://pdfcookie.com/documents/pemodelan-spasial-1-5lq3o96z9qv7
Nixon,  M.,  &  Aguado,  A.  (2019). Feature  extraction  and  image  processing  for computer vision . Academic Press.
Sokolowski,  J.  A.,  &  Banks,  C.  M.  (2010). Modeling  and  simulation  fundamentals: Theoretical underpinnings and practical domains . John Wiley & Sons.
Sudrajat, A. (2021, July 11). BOR rumah sakit rujukan penanganan COVID-19 di Jawa Barat menurun. ANTARA . https://www.antaranews.com/berita/2260614/bor-rumah- sakit-rujukan-penanganan-covid-19-di-jawa-barat-menurun
Szeliski, R. (2010). Computer vision: Algorithms and applications . Springer Science & Business Media.
Techne. (2020, March 28). Severe acute respiratory infections treatment centre. World Health Organization . https://www.who.int/publications/i/item/10665-331603
Thevenot,  J.,  Lopez,  M.  B.,  &  Hadid,  A.  (2018).  A  survey  on  computer  vision  for assistive  medical  diagnosis  from  faces. IEEE  Journal  of  Biomedical  and  Health Informatics , 22 (5), 1497–1511. https://doi.org/10.1109/jbhi.2017.2754861
Treiber, M. A. (2010). An introduction to object recognition: Selected algorithms for a wide variety of applications . Springer Science & Business Media.
Wiradyaksa,  I.  G.  N.  B.  D.  (2022). Social  Distancing  Monitoring  Menggunakan Kamera CCTV di Rumah Sakit . https://openlibrary.telkomuniversity.ac.id/pustaka/176814/social-distancing- monitoring-menggunakan-kamera-cctv-di-rumah-sakit.html
Yin,  C.,  &  McKay,  A.  (2018,  November  1). Introduction  to  modeling  and  simulation techniques . White Rose Research Online. https://eprints.whiterose.ac.uk/135646/
登 录或注册即可查看 .  (n.d.). Storage  needs  calculator .  CCTV  Calculator.  Retrieved July  12,  2022,  from  https://www.cctvcalculator.net/en/calculations/storage-needs- calculator/
Syarah Tazkiatun Nupus (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: