Diterima: 24 Oktober 2021; Direvisi: 30 November 2021; Disetujui: 6 Desember 2021 JTERA, Vol. 6, No. 2, Desember 2021 © 2021 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Politeknik Sukabumi

## Auto Adjustment Pengukuran Temperatur Tubuh Tanpa Sentuh Berbasis Sensor Deret Thermopile Infrared
Nuryanti , Susetyo Bagas Bhaskoro , Dewi Nur Fauzia Politeknik Manufaktur Bandung Jalan Kanayakan 21 Bandung, Indonesia nuryanti@polman-bandung.ac.id

## Abstrak
Pengukuran temperatur tubuh saat akan memasuki ruangan atau pada tempat publik pada saat pandemi ini sangat diperlukan.  Pengukuran  temparatur  tubuh  pada  tempat-tempat  publik  yang  cukup  sibuk  tentu  saja  membutuhkan kecepatan  dan  ketepatan,  sehingga  pengukuran  temperatur  tanpa  sentuh  menjadi  pilihan  utama.  Selain  itu  data temperatur yang diperoleh dapat langsung diolah sehingga dapat untuk mendeteksi dini jika didapatkan temperatur di atas suhu normal. Namun, kamera infra merah yang digunakan untuk mengambil citra manusia berdasarkan temperatur yang banyak beredar di pasaran memiliki harga yang masih tinggi. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dikembangkan sistem  pengukuran  temperatur  tanpa  sentuh  dengan  menggunakan  rangkain  sensor thermopile yang  harganya  lebih ekonomis.  Sistem  ini  bekerja  dengan  mentransformasikan  temperatur  yang  berupa  data  tegangan  ke  dalam  citra topografi temperatur 8x8 pixel dan sebuah motor stepper yang dapat mengarahkan sensor ke objek manusia. Penelitian ini menggunakan metode auto adjustment dimana didasarkan pada kalibrasi dengan alat ukur dengan akurasi lebih baik kemudian  dicari  faktor  koreksi  pada  setiap  jangkauan  jarak  tertentu.  Dengan  membuat  program  pada  Arduino berdasarkan  faktor  koreksi,  maka  diperoleh  akurasi  untuk  jarak  terdekat  yaitu  50  cm  sebesar  99,19%  dengan  bias  - 0,99°C, sedangkan pada jarak 150 cm diperoleh akurasi sebesar 95,52% dengan bias sebesar 0,98°C atau diperoleh rata- rata presisi sebesar 98,62%.
Kata  kunci: thermopile  infrared  array  sensor ,  citra  topografi  temperatur, auto  adjustment ,  persamaan  faktor koreksi

## Abstract
Measurement  of  body  temperature  when  entering  a  room  or  in  a  public  place  during  this  pandemic  is  very necessary.  Measurement  of  body  temperature  in  public  places  that  are  quite  busy,  of  course,  requires  speed  and accuracy,  so  that  temperature  measurement  without  touch  is  the  main  choice.  In  addition,  the  temperature  data obtained can be directly processed so that it can be detected early if the temperature is above the normal temperature. However, infrared cameras that are used to take human images based on temperature that are widely circulated in the market  have  a  high  price.  Therefore,  in  this  research,  a  touchless  temperature  measurement  system  was  developed using a thermopile sensor circuit which is more economical in price. This system works by transforming temperature in the  form  of  voltage  data  into  an  8x8  pixel  temperature  topographic  image  and  a  stepper  motor  that  can  direct  the sensor to human objects. This study uses the auto adjustment method which is based on calibration with a measuring instrument with better accuracy then a correction factor is sought for each certain distance range. By programming the Arduino based on the correction factor, the accuracy for the closest distance is 99.19% 50 cm with a bias of  -0.99°C, while  at  a  distance  of  150  cm  an  accuracy  of  95.52%  is  obtained  with  a  bias  of  0.98°C  or  obtained  an  average precision of 98.62%.
Keywords: thermopile  infrared  array  sensor,  topografi  temperature  image,  auto  adjustment,  equation  correction factor

## I. P ENDAHULUAN
Temperatur  tubuh  sebagai  salah  satu  indikator yang  digunakan  untuk  mendeteksi  gejala  suatu
penyakit  tertentu  merupakan  hal  yang  telah diketahui sejak lama [1]. Deteksi temperatur tubuh ini  menjadi  hal  yang  sangat  penting  apalagi  ketika terjadi suatu pandemi penyebaran penyakit tertentu.
Hal  ini  menjadi  suatu  prosedur  yang  wajib dilakukan  di  tempat-tempat  publik,  khususnya seperti  di  bandara  yang  menjadi  pintu  masuk  ke suatu  wilayah  tertentu.  Pengontrolan  perlu dilakukan  dari  berbagai  arah  untuk  memastikan tidak  ada  yang  luput  dari  proses  deteksi. Pengukuran  temperatur  tubuh  biasanya  dilakukan secara  konvensional  menggunakan thermometer . Namun,  penggunaan  alat  ukur  ini  membutuhkan kontak  langsung  dengan  tubuh.  Padahal  pada penyakit  yang  sangat  menular  seperti  Covid-19 penggunaan  alat  yang  menyentuh  bagian  tubuh dapat  menjadi  media  transmisi  virus  [2].  Oleh karena  itu,  penggunaan  alat  pengukur  temperatur tubuh  tanpa  sentuh  menjadi  sebuah  alternatif  agar tidak  terjadi  penularan  Covid-19.  Alat  ukur temperatur tanpa sentuh dengan menggunakan infra merah  sendiri  berdasarkan  daerah  pengukurannya terbagi  menjadi  dua  jenis  yaitu  yang  berbasiskan pengukuran  lewat  telinga  dan  pada  bagian  wajah [3], [4]. Namun, pengertian pengukuran temperatur tanpa sentuh lewat telinga adalah hanya sensor yang tidak bersentuhan langsung dengan tubuh tetapi alat ukurnya  masih  harus  ditempelkan  di  telinga  [5]. Sedangkan  alat  ukur  temperatur  tanpa  sentuh  infra merah  pada  dahi  yang  berjenis thermogun , pengukuran masih sangat dekat (kurang dari 10 cm) sehingga  masih  menggunakan  tenaga  operator untuk mengukur orang yang masuk.
Salah  satu  alat  yang  cocok  digunakan  untuk melakukan  pengukuran  temperatur  tubuh  tanpa sentuh  secara  cepat  dan  efisien  adalah  kamera thermal  infrared [5]-[7].  Namun  kamera thermal infrared penggunaannya  masih  sangat  luas  dan adanya  kesulitan  untuk  memadukan  pengukuran dengan  identitas  personil  jika  diketahui  ada  yang terindikasi  memiliki  temperatur  di  atas  37,5°C. Dengan  demikian,  pengukuran  kamera thermal yang  berbasiskan  pada  deret  sensor thermopile menjadi sebuah solusi untuk pencegahan penyebaran  Covid-19  dikarenakan  dapat  dengan cepat, efisisen, dan lebih personil karena mengukur orang satu persatu [8], [9].
Pengukuran  temperatur  tubuh  melalui  wajah pada dasarnya adalah pengukuran temperatur lewat kulit  dimana  yang  terukur  adalah  daya  radiasi gelombang  inframerah  yang  dipancarkan  oleh tubuh.  Berdasarkan  hukum  Stefan  Boltzmann dimana  daya  radiasi, yang  diberikan setara  dengan (emisivitas)  yang  memiliki  nilai antara  0  dan  1,  σ  (konstanta  Boltzman)    yang memiliki  nilai  5,67  x  10 -8 W/m 2 K 4 ,  dan  T (temperatur  mutlak)  dalam  satuan  Kelvin  [10]. Namun  pengukuran  temperatur  berdasarkan  radiasi gelombang  inframerah  ini  memiliki  kerumitan tersendiri  karena  meliputi ketidakpastian  baik  pada
objek  ukur  ( measurand), alat  ukur thermometer infrared ,  dan  juga  operator  [11].  Pada  objek  ukur dimana parameternya adalah emisivitas benda yang berkorelasi  dengan  panjang  gelombang,  dimana pada thermometer infra merah jenis tertentu hanya sensitif pada panjang gelombang tertentu yaitu  λ = 3 - 5µm ( range medium infrared ) atau λ = 6 -14 µm ( range jauh).  Namun  dalam  penelitian  ini, digunakan  AMG88 [12] yang sensitif pada hampir semua range gelombang infrared dan  dilengkapi dengan  lensa  filter  yang  dapat  mengurangi pengaruh lingkungan. Selain itu, dengan melakukan pembatasan masalah dimana pengukuran dilakukan pada  temperatur  ruang  dan  kelembaban  kurang lebih  85%  juga  digunakan  untuk  mengurangi pengaruh lingkungan yang tidak sesuai.  Sedangkan permasalahan pada operator yang berkaitan dengan setting meliputi pengambilan data yang bergantung pada jarak dan sudut [11].
Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini dikembangkan sistem pengukuran temperatur tubuh otomatis  yang  dapat  mengikuti setting agar  hasil pengukuran  seakurat  mungkin.  Sensor  AMG88 ditempatkan  pada  suatu  dudukan  yang  dapat bergerak  menyesuaikan  sudut  pengambilan  data dan  sistem auto  adjusment diimplmentasikan  pada program sehingga dapat menyesuaikan pengukuran berdasarkan  jarak.  Untuk auto  adjustment maupun auto  calibration telah  dikembangkan  dengan menggunakan pemrograman rangkaian analog yang mudah  disusun  dan  menjadi  antar  muka  dari berbagai  jenis  sensor  [13],  namun  belum melakukan auto  adjustment berdasarkan  sudut. Sedangkan pada penelitian ini pengembangan auto adjusment jarak menggunakan sensor ultasonik dan pada  objek  yang  tidak  dalam  sudut  yang  sesuai digunakan motor stepper yang mengarahkan sensor tegak lurus pada objek.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode  penelitian  ini  seperti  ditunjukkan  pada Gambar  1.  Kegiatan  pertama  yaitu  studi  literatur, kemudian  merancang  konsep  arsitektur  sistem dimana  ditetapkan  komponen-komponen  apa  saja yang  dibutuhkan  untuk  mencapai  tujuan  yang diinginkan.  Kemudian  tahap  selanjutnya  adalah menguji  komponen  sensor thermopile dengan menggunakan  perangkat  yang  dapat  divariasikan temperaturnya. Kemudian setiap kenaikan temperaturnya diukur baik dengan alat ukur standar yaitu berupa thermogun yang sudah ada di pasaran dan pembacaan sensor. Kemudian akan dibandingkan  kurva  pengukuran  dari  alat  ukur standar  dan  sensor.  Pengambilan  data  dilakukan setiap jarak dan berdasarkan kurva perbandingan
Studi literature Merancang konsep arsitektur system Membangun sistem pengukuran dengan sensor thermo ultrasonik dan kamera Menguji komponen sensor dan membandingkan dengan alat ukur standard Menurunkan formula auto adjustmen dari kurva kalibrasi Pengujian Pengukuran dengan objek Eror < 1 C ? Selesai Ya Tidak
Gambar 1. Metode penelitian pengukuran temperatur badan tanpa sentuh
Gambar 2. Arsitektur umum perangkat keras
antara  pengukuran  alat  ukur  standar  dan  sensor akan diturunkan formula faktor koreksinya. Setelah itu,  dilakukan  tahapan  membuat  sistem  dengan mengintegrasikan  semua  komponen.  Sistem  yang sudah  terintegrasi  tersebut  diuji  cobakan  untuk mengukur  objek  berupa  orang  yang  diukur  pada berbagai  jarak.  Hasil  pengukuran  oleh  sensor
kembali  dibandingkan  dengan  alat  ukur  standar. Jika error -nya  kurang  dari  1°C  maka  system dinyatakan  baik  dan  berhasil.  Namun  jika  error masih  di  atas  1°C maka  akan  dilakukan  kalibrasi ulang.
Untuk  pengukuran  temperatur  tubuh  tanpa sentuh  dimana  pengukuran  dengan  mendeteksi
wajah  terdapat  beberapa  metode  antara  lain  (a) image  projection  method ,  (b) Haar  cascade [14], dan  (c) machine  learning  base [15],  [16]  . Haar cascade adalah  suatu  algoritma  yang  dapat digunakan untuk mendeteksi wajah secara cepat dan realtime [17].  Penelitian  ini  menggunakan Haar cascade dimana  dengan  membuat  kotak  pada pengolahan  citra red-green-blue (RGB)  untuk pengkategorian  bentuk  wajah  dan  penentuan pengukuran  temperatur  pada  daerah  yang  terpanas pada wajah.

## A. Sistem Perangkat Keras
Sistem terdiri dari dua bagian utama seperti yang ditunjukkan  pada  Gambar  2,  yaitu  sistem pengukuran temperatur tubuh menggunakan sensor thermal infrared dan sistem penggerak motor untuk mengubah  arah  sensor.  Ketika  ada  orang  yang terdeteksi  memiliki  suhu  tubuh  di  atas  normal, maka  akan  dibunyikan  alarm.  Pengontrol  yang digunakan  pada  sistem  ini  terdiri  dari  dua  buah. Arduino  Mega  digunakan  sebagai thermal controller ,  yaitu    pengontrol  untuk  sistem pengolahan data temperatur. Data dari sensor termal diolah  dan  ditampilkan  pada  layar  LCD  TFT  dan juga  disimpan  pada  SD Card .  Sedangkan  Arduino Uno  digunakan  sebagai motor  controller yaitu pengontrol  untuk  pergerakan  motor stepper . Pergerakan  sudut  motor stepper ditentukan  oleh bacaan  sensor  ultrasonik  yang  mengindikasikan kondisi  pintu.  Motor stepper akan  digerakkan sehingga mengarah pada pintu yang terbuka. Untuk menginformasikan  bahwa  motor stepper sudah sampai  pada  posisi  yang  diinginkan  (di  hadapan pintu yang terbuka), akan dikirimkan sinyal digital ke thermal  controller sehingga  pengukuran temperatur sudah bisa dilakukan.

## B. Perancangan Perangkat Lunak
Gambar  3  memperlihatkan  diagram  alir pembacaan  temperatur  tubuh,  dimana  dimulai dengan  inisialisasi  dari library sensor thermal dan komunikasi  I2C.  Selanjutnya  adalah  mengakses seluruh  data array temperatur,  sehingga  data  akan tersimpan pada array pixels yaitu sejumlah 64 data temperatur dalam satuan Celsius. Setelah mendapatkan  nilai  seluruh array ,  maka  sudah  bisa dilakukan  kalkulasi  temperatur  dari  objek  yang diukur.  Jika  nilai  maksimum  temperatur  melebihi dari temperatur normal, maka dibunyikan alarm.
START Inisialisasi library sensor, I/O pin Akses seluruh data array temperatur Lakukan kalkulasi temperatur Aktifkan alarm Temperatur > 37.5

## Gambar 3. Diagram alir program pembacaan temperature tubuh tanpa sentuh
Data temperatur yang ingin ditampilkan ke LCD adalah berupa termografi yang dapat menggambarkan  distribusi  temperatur  pada  objek yang  diukur  .Untuk  itu,  perlu  dilakukan  konversi dari  data array menjadi  data  RGB  pada  LCD. Gambar 4 merupakan flowchart dari program LCD. Kemudian  definisikan  juga  I/O  pin  yang  akan digunakan  untuk  LCD  dan  parameter  temperatur minimum  dan  maksimum.  Data  RGB  perlu disimpan di dalam sebuah array camColors sebagai referensi  untuk  menampilkan  temperatur  menjadi warna. Data ini merupakan data RGB untuk rentang warna biru hingga merah.
Kemudian  untuk  menghasilkan  data  yang  lebih baik,  dilakukan  interpolasi  data  dari  8x8  menjadi 24x24  pixels.  Hasil  dari  proses  interpolasi  ini adalah  sebual  nilai  (dalam  rentang  0-255)  yang disimpan dalam suatu variable „val‟. Lalu hasil nilai ini  dimapping  menjadi  nilai  RGB  yang  langsung ditampilkan  pada  LCD.    Gambar  5  merupakan perbedaan  tampilan  LCD  sebelum  dan  setelah dilakukan interpolasi.
START
Inisialisasi library LCD, driver, I/O pin Setting Range Min dan Max Temperatur Simpan Data RGB referensi pada suatu array sejumlah 255 Masukkan data temperatur ke dalam array Mapping data temperatur (Min-Max) menjadi nilai index (0-255) Gunakan nilai index untuk mendapatkan data RGB Tampilkan data RGB pada LCD END Lakukan interpolasi data
Gambar 4. Diagram alir pembacaan temperatur pada LCD

## Gambar 5. Perbedaan tampilan LCD sebelum dan setelah interpolasi
Gambar  6  merupakan  denah  ruangan  pengujian pengukuran  temperatur  tubuh  tanpa  sentuh, sedangkan  proses  pergerakan  kamera  seperti  yang ditunjukkan  oleh  diagram  alir  pada Gambar  7. Motor stepper digerakkan  pada  sudut  tertentu berdasarkan input dari  sensor  ultrasonik.  Sensor ultrasonik  ini  memberikan  informasi  kondisi  pintu apakah sedang dalam keadaan tertutup atau terbuka. Program  dimulai  dengan  inisialisasi library ,  I/O pin,  dan  variabel.  Selanjutnya  adalah  mengambil data  jarak  dari  sensor  ke  pintu  untuk  mengetahui apakah  pintu  sedang  dalam  keadaan  terbuka  atau tertutup. Sensor ultrasonik ditempatkan tegak lurus dengan  posisi  pintu.  Untuk  sensor  ultrasonik,  di awal  perlu  pengontrol  dikirimkan  sinyal trigger selama 10 mikrodetik lalu kemudian echo sinyalnya ditangkap kembali oleh pengontrol. Waktu antara
Pintu 1 Pintu 2 Sensor Ultrasonik 2 Sensor Ultrasonik 1 Buzzer Sensor Thermal Array Penggerak (motor stepper)
Gambar 6. Denah ruangan pengujian pengukuran temperature tubuh tanpa sentuh
pengiriman  sinyal trigger dan  penerimaan  sinyal echo ini  yang  digunakan  untuk  mengetahui  jarak dari sensor ke pintu.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengujian Pengukuran Temperatur
Alat  ukur  referensi  yang  digunakan  untuk kalibrasi adalah Xiaomi Mijia Thermometer dengan spesifikasi:
a. Range pengukuran: 32°C - 42,9°C b. Akurasi pengukuran: 35°C-42°C  dengan range : ± 0,2°C
c. Resolusi: 0,1°C
d. Clinical reproducibility : ± 0,3°C
e. Operating environment range :16°C-35°C
f. ≤ 85% RH
g. 70kPa - 106kPa Pada  pengujian  sensor infrared  thermopile dengan  melakukan  pengambilan  data  temperatur seperti pada Gambar 8 dengan pengolah citra pada Gambar 9, dimana sensor diletakkan pada dudukan yang  dapat  berputar  karena  dilengkapi  oleh  motor stepper .  Untuk  dapat  mengukur  ke  arah  lain, thermopile  sensor diletakkan  pada  dudukan  yang dapat  bergerak  secara  otomatis  berdasarkan informasi  jarak  yang  diperoleh  oleh  ultrasonik untuk gerakan ke depan dan ke samping (90 o ). Dari sensor ultrasonik ini juga yang dapat memungkinkan auto  adjustment untuk  jarak  yang berbeda.  Kemudian  citra  topografi  temperatur dimunculkan  pada  LCD  seperti  yang  ditunjukkan pada Gambar 5.
START Inisialisasi sensor, driver motor, I/O pin Set TrigPin Ultrasonic-1 Baca EchoPin Ultrasonic-1
Hitung Distance Ultrasonic-1 Set TrigPin Ultrasonic-2 Baca EchoPin Ultrasonic-2 Hitung Distance Ultrasonic-2 Distance1 > jarak pintu 1 Gerakkan motor ke arah pintu 1
Posisi sudah tercapai?
Distance2 > jarak pintu 2 Gerakkan motor ke arah pintu 2 Posisi sudah tercapai? Kirim notifikasi posisi-1 sudah tercapai Kirim notifikasi posisi-2 sudah tercapai Y N Y N Gambar 7. Diagram alir pengaturan motor stepper
Pada  pengujian  tahap  awal  dilakukan  kalibrasi sensor  dengan  alat  ukur  referensi  Xiaomi  Mijia Thermometer . Kalibrasi
dilakukan dengan mengukur  benda  yang  dapat  diatur  variasi temperaturnya. Agar temperatur dapat terbaca oleh thermogun maka  rentang  temperatur  diatur  antara 35°C  hingga  41°C.  Disini  tidak  seperti  yang direkomendasikan  yaitu  sampai  42°C  karena keterbatasan thermogun yang  digunakan  sebagai referensi  hanya  mampu  membaca  sampai  sekitar 41°C.  Tapi  kemampuan thermopile sensor sebetulnya  dapat  membaca  di  range  0°C  –  80°C. Pada pengujian awal pembacaan temperatur seperti ditunjukkan  pada  Gambar    masih  perlu  dilakukan penyetelan  karena  selisihnya  cukup  jauh  dengan thermogun .  Dimana  terlihat  pada  jarak  50  cm memiliki  rata-rata error 15,22°C,  sedangkan  jarak 100 cm 19,2% , jarak 150 cm 25,4% dan jarak 200 cm 30,6%. Terlihat pada pengukuran yang semakin jauh maka error -nya juga semakin besar.
Gambar 8. Pengukur temperatur tubuh: (1) sensor thermopile , (2) motor stepper , (3) sensor ultrasonik
2 1 3
Gambar 9. Rangkaian pengolah citra temperatur o bjek, (1) LCD 2.4”, (2) Arduino
Gambar 10. Pengukuran temperatur pada berbagai jarak sebelum kalibrasi (sumbu x: pengukuran ke-, sumbu y: temperatur)
Gambar 11. Grafik kalibrasi untuk jarak 50 cm
Dari hasil pengujian tersebut, dikalibrasi dengan dicari persamaan linier untuk masing-masing jarak. Persaman  linier  yang  didapatkan  akan  digunakan sebagai  persamaan  kalibrasi  bacaan  sensor  pada jarak  tertentu.  Pada  30  kali  pengukuran  untuk temperature  36,3°C  maka  pada  jarak  50  cm,  100 cm,  dan  150  cm  ditunjukkan  berturut-turut  pada Gambar  ,  Gambar  ,  Gambar  ,  sedangkan  Gambar 11. Grafik kalibrasi untuk jarak 50 cm
Gambar 12. Grafik kalibrasi untuk jarak 100 cm
Gambar 13. Grafik kalibrasi untuk jarak 150 cm

## Gambar 14. Grafik kalibrasi untuk jarak 200 cm
Persamaan  kalibrasi  pada  Tabel  1  dimasukkan ke  dalam  program  kemudian  dilakukan  pengujian terhadap  karakterisasi  dari  sensor,  yaitu  akurasi, presisi, bias, dan error .
y = 0.7613x + 14.743 R² = 0.9857 35 36 37 38 39 40 41 42 25 30 35 40 Th erm o gu n ( 0 C) Thermopile ( 0 C) Grafik Kalibrasi untuk Jarak 100cm y = 0.9186x + 12.051 R² = 0.9788 35 36 37 38 39 40 41 42 25 27 29 31 33 Th erm o gu n ( 0 C) Thermopile ( 0 C) Grafik Kalibrasi untuk Jarak 150cm y = 3.6826x - 58.961 R² = 0.9732 35 36 37 38 39 40 41 42 25 25.5 26 26.5 27 27.5 Th erm o gu n ( 0 C) Thermopile ( 0 C) Grafik Kalibrasi untuk Jarak 200 cm 1 2 2 3
Nuryanti, dkk: Auto Adjustment Pengukuran Temperatur Tubuh ...
Tabel 1. Acuan persamaan referensi pada berbagai range jarak pengukuran Range jarak Jarak referensi Persamaan referensi 0-75 cm 50 cm y = 0,8129x + 11,9 76–125 cm 100 cm y = 0,7613x + 14,743 126–175 cm  150 cm y = 0,9186x + 12,051
Gambar 85. Pengukuran berulang pada temperatur referensi 36,3°C pada 3 jarak referensi
Gambar 96. Perbandingan akurasi sebelum dan setelah kalibrasi
Dengan  pengukuran  pada  temperatur  tubuh 36,3°C  sebanyak  30  kali  menggunakan  rumus persamaan  regresi  pada  jarak  50  cm,  100  cm,  150 cm, dan 200 cm maka hasil pengukuran temperatur tubuh non kontak dengan menggunakan thermopile array sensor  ditunjukkan  pada  Gambar  85. Perhitungan  akurasi,  presisi,  bias,  dan error pada ketiga  jarak  tersebut  ditunjukkan  pada  Tabel  . Sedangkan  pada  Gambar  96  menunjukkan perbandingan  bias  error  dan  akurasi  sebelum  dan setelah kalibrasi.
Pada  tampilan  citra  dilakukan  interpolasi  data dari  8x8  menjadi  24x24  pixels.  Hasil  dari  proses interpolasi ini adalah sebual nilai (dalam rentang 0- 255) yang disimpan dalam suatu variable „val‟. Lalu hasil  nilai  ini  dimapping  menjadi  nilai  RGB  yang langsung ditampilkan pada LCD.
Tabel 2. Data Pengujian Karakteristik Pengukuran Statik Sensor Infrared Thermopille Setelah Kalibrasi
dengan Auto Adjustment Hasil pengukuran Jarak 50 cm 100 cm 150 cm Rata-rata (x) pengukuran sensor ( o C) 36,21 36,36 37,28 Standar deviasi (σ) 0,13 0,16 0,22 Nilai pembanding (x benar )  ( o C) 36,3 Bias  ( o C) -0,09 0,06 0,98 Akurasi (%) 99,19 98,49 95,52 Standar deviasi 0,128 0,164 0,215 Presisi (%) 98,94 98,65 98,27 Bias  ( o C) -0,09 0,06 0,98 Error (%) 0,81 1,51 4,48
(a) (b)
Gambar 17. Pengambilan temperatur diambil pada area wajah dengan jarak 44 cm dengan tampilan citra pada LCD: (a) objek, (b) citra pada LCD
Gambar 18. Temperatur yang ditunjukkan oleh thermogun

## B. Tampilan  Topografi  Temperature  Wajah  pada LCD
Untuk wajah dengan  temperatur di dahi dengan menggunakan thermogun menunjukkan 36,7°C dan pengukuran  temperatur  dengan  jarak  objek  dan sensor pada jarak 44 cm, maka topografi temperatur yang  ditunjukkan  pada  LCD  2,4”  sebesar  36,49°C seperti yang ditunjukkan pada  Gambar 17. Adapun temperatur  terukur  dengan thermogun ditunjukkan Gambar 18.
35.8 36 36.2 36.4 36.6 36.8 37 37.2 37.4 37.6 37.8 0 10 20 30 40 Te m p era tu r ( o C) Pengukuran ke-
Thermogun Thermopile (0C) Thermopile (0C)
Thermopile (0C)

## C. Pengujian  Variasi  Jarak  Lain  dengan  Auto Adjustment
Untuk  selanjutnya  adalah  pada  variasi  jarak selain  jarak  referensi.  Pada  algoritma  pembacaan pengukuran  agar  alat  ukur  dapat  melakukan auto adjustment ,  maka  digunakan range jarak  tertentu mengacu  pada  salah  satu  jarak  referensi  terdekat seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Adapun  hasil  dari auto  adjustment pada  setiap pengukuran seperti yang ditunjukkan pada  Gambar 19  untuk  jarak  sembarang.  Jarak  yang  digunakan disini  adalah  jarak  (dalam  cm)  10,  20,  30,  50,  70, 100, dan 150 sebelum dan setelah dikalibrasi. Disini kenaikan  akurasinya  rata-rata  sebesar  15,9%. Adapun perbandingan dengan penelitian G. Sun, et al [9]  yang  menggunakan thermopile sensor  untuk mengukur temperatur tubuh seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Gambar  20  menunjukkan  perbedaan  citra pengukuran temperatur yang dihasilkan [9]. Terlihat memang  lebih  halus  dibandingkan  dengan citra
Gambar 19. Pembacaan temperatur pada jarak selain jarak referensi
Tabel 2. Perbandingan hasil pengukuran temperature menggunakan sensor thermopile antara penelitian yang dikembangkan dengan penelitian sejenis [9]
Parameter G. Sun, et al [9] Penelitian Nuryanti, et al Jarak pengukuran 0,3 m 0,5 m, 0,75 m, 1 m, 1,5m Deret Sensor yang digunakan 16 x 16 8 x 8 Pixel citra pengukuran 48 x 47 = 2256 pixels 24 x 24 = 576 pixels Standar deviasi 0,19 o C 0,13 o C ( jarak
0,5m) 0,16 o C (Jarak 1 m) 0,22 o C (Jarak 1,5 m)
yang  dihasilkan  penelitian  ini  hal  ini  dikarenakan jumlah sensor atau pixel yang digunakan juga lebih banyak  sebagaimana  pada  Tabel  .  Selain  itu,  juga ditunjukkan jika sensor yang digunakan 16 x 16 dan menghasilkan  pixel  2256,  sedangkan  pada penelitian  ini  sensor  yang  digunakan  adalah  8  x  8 dan menghasilkan 576 pixel. Namun untuk standar deviasi  pengukuran  [9]  menunjukkan  nilai  0,19 o C untuk  jarak  0,3  m,  sedangkan  pada  penelitian  ini pada jarak 0,5 m menunjukkan standar deviasi yang lebih kecil yaitu 0,13 o C.

## IV. K ESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengukuran temperatur tubuh tanpa sentuh dengan menggunakan  sensor  deret thermopile  infrared AMG88. Tampilan pengukuran dapat dilihat dalam suatu  citra  warna  yang  menunjukkan  level temperatur  kepala  dimana  pengukuran  temperatur dilakukan  di  bagian  dahi  dengan  ketelitian  antara 99,19% pada jarak 50 cm dan 95,52% dengan jarak 150  cm.  Dengan  menggunakan  sensor  ultrasoni yang  dapat  mendeteksi  jarak  orang  di  depan  alat ukur  dan  dengan  ditambah  motor stepper yang dapat menggerakkan sensor jika sudut pengambilan data  tidak  sesuai,  maka  pengukuran  dapat melakukan auto  adjustment ,  dimana  dengan auto adjustment ini  akurasi  meningkat  sekitar  15,9%. Penelitian selanjutnya dapat dikembangkan algoritma  pendeteksian  seperti  menggunakan machine learning.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terimakasih  ditujukan  kepada  unit  Penelitian dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  (P4M) Politeknik  Manufaktur  Bandung  atas  dukungan dana  sehingga  penelitian  ini  dapat  terlaksana dengan  lancar.  Juga  laboratorium  Sensor  Jurusan Teknik  Otomasi  Manufaktur  dan  Mekatronika  atas dukungan fasilitas pada penelitian ini.
(a) (b)
Gambar 20. Perbedaan citra yang dihasilkan: (a) G. Sun [9], (b) penelitian ini

## R EFERENSI
[1]  M.  Sund-Levander  and  E.  Grodzinsky,  “Accuracy when assessing and evaluating body temperature in clinical  practice:  Time  for  a  change?,” Thermol. Int. , vol. 22, no. 3, pp. 25–32, 2012.
[2]  W.  J.  Wiersinga,  A.  Rhodes,  A.  C.  Cheng,  S.  J. Peacock,  and  H.  C.  Prescott,  “Pathophysiology, Transmission,  Diagnosis,  and  Treatment  of Coronavirus  Disease  2019  (COVID-19)  A Review,” vol. 2019, pp. 1–13, 2020.
[3]  H.  Chen,  A.  Chen,  and  C.  Chen,  “Investigation  of the  Impact  of  Infrared  Sensors  on  Core  Body Temperature Monitoring by
Comparing Measurement Sites,” pp. 1–16, 2020.
[4]  A.  V.  Nguyen et  al. ,  “Comparison  of  3  infrared thermal  detection  systems  and  self-report  for  mass fever  screening,” Emerg.  Infect.  Dis. ,  vol.  16,  no. 11, pp. 1710–1717, 2010.
[5]  J.  S.  E.  Chaglla,  N.  Celik,  and  W.  Balachandran, “Measurement  of  core  body  temperature  using graphene-inked  infrared  thermopile  sensor,” Sensors  (Switzerland) ,  vol.  18,  no.  10,  pp.  1–8, 2018.
[6]  M.  Hisaka,  “Noncontact  localized  internal  infrared radiation  measurement  using  an  infrared  point detector,” Opt.  Rev. ,  vol.  25,  no.  3,  pp.  397–402, 2018.
[7]  A.  Buoite  Stella,  P.  Manganotti,  G.  Furlanis,  A. Accardo, and M. Ajčević, “Return to school in the COVID-19  era:  considerations  for  temperature measurement,” J. Med. Eng.  Technol. , vol.  44, no. 8, pp. 468–471, 2020.
[8]  Y. H. Tan, C. W. Teo, E. Ong, L. B. Tan, and M. J. Soo,  “Development  and  deployment  of  infrared fever  screening  systems,” Thermosense  XXVI ,  vol. 5405, p. 68, 2004.
[9]  G. Sun, T. Saga, T. Shimizu, Y. Hakozaki,  and T. Matsui,  “Fever  screening  of  seasonal  influenza patients using a cost-effective thermopile array with
small  pixels  for  close-range  thermometry,” Int.  J. Infect. Dis. , vol. 25, pp. 56–58, 2014.
[10]  Q.  Huy,  T.  Id,  D.  Han,  C.  Kang,  and  A.  Haldar, “Effects  of  Ambient  Temperature  and  Relative Humidity  on  Subsurface  Defect  Detection  in Concrete,” pp. 1–18, 2017.
[11]  E. Cosentini, L. Canale, and G. Ficco, “Noncontact Body  Temperature  Measurement :  Uncertainty Evaluation and Screening Decision Rule to Prevent the Spread of COVID-19,” 2021.
[12]  Panasonic,  “Infrared  Array  Sensor  Grid-EYE (AMG88),” 2016, [Online]. Available: https://industrial.panasonic.com/cdbs/www- data/pdf/ADI8000/ADI8000C33.pdf.
[13]  M. NADI, C. MARGO, M. KOUIDER, J. PRADO, and  D.  KOURTICHE,  “Embedded  system  design and  implementation  of  standard  auto-calibrated measurement  chain,” Int.  J.  Smart  Sens.  Intell. Syst. , vol. 1, no. 1, pp. 21–33, 2008.
[14]  J.  W.  Lin,  M.  H.  Lu,  and  Y.  H.  Lin,  “A  thermal camera  based  continuous  body  temperature measurement  system,” Proc.  -  2019  Int.  Conf. Comput.  Vis.  Work. ICCVW  2019 , pp. 1681–1687, 2019.
[15]  M.  Kopaczka,  J.  Schock,  J.  Nestler,  K.  Kielholz, and  D.  Merhof,  “A  combined  modular  system  for face detection , head pose estimation , face tracking and  emotion  recognition  in  thermal  infrared images,” 2018 IEEE Int. Conf. Imaging Syst. Tech. , pp. 1–6, 2018.
[16]  R.  Kolk,  “A  Fully  Annotated  Thermal  Face Database  and  its  Application  for  Thermal  Facial Expression  Recognition,” 2018  IEEE  Int.  Instrum. Meas. Technol. Conf. , pp. 1–6, 2018.
[17]  S.  Abidin,  “Deteksi  Wajah  Menggunakan  Metode Haar  Cascade  Classifier  Berbasis  Webcam  Pada Matlab,” J. Teknol. Elekterika , vol. 15, no. 1, p. 21, 2018.