## Sistem Monitoring Suhu pada Aplikasi Absensi Pegawai untuk Deteksi Dini COVID-19

## Mohammad Robihul Mufid
Jurusan Teknik Informatika Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia mufid@pens.ac.id

## Arif Basofi
Jurusan Teknik Informatika Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia ariv@pens.ac.id

## Saniyatul Mawaddah
Jurusan Teknik Informatika Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia saniyatul@pens.ac.id

## Mochammad Jauhar Ulul Albab
Jurusan Teknik Informatika Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia majauhar@it.student.pens.ac.id

## Darmawan Aditama
Jurusan Multimedia Broadcasting Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia aditama@pens.ac.id

## Agung Fiyanto
Jurusan Teknik Informatika Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Surabaya, Indonesia
fiyan@it.student.pens.ac.id
Abstract—  Positive  confirmed  cases  of  COVID-19  in  office clusters  are  increasing.  This  happened  as  the  government allowed  the  re-opening  of  several  companies  to  help  drive  the economy.  Several  health  protocols  have  been  developed  by  the Ministry  of  Health.  However,  in  the  implementation  that  is carried  out  in  offices,  the  spread  of  COVID-19  cannot  be completely  prevented.  One  way  to  prevent  the  spread  of COVID-19  in  office  clusters  is  to  ensure  that  employees  who arrive  are  healthy.  To  ensure  that  employees  who  come  are likely to be infected with the COVID-19 virus or not, a fast and reliable early detection system for COVID-19 is needed. In this study,  a  COVID-19  early  detection  system  was  proposed  by combining  a  temperature  monitoring  system  and  an  expert system  that  was  implemented  in  the  employee  attendance system. Every employee who wants to enter, is required to have presence  on  the  system.  Before  the  system  records  the employee's  attendance,  the  system  will  process  the  employee's temperature  information  from  the  temperature  monitoring system  and  the  expert  system  to  detect  whether  the  employee may have COVID-19 or not. The results of this early detection can be a recommendation to the company to determine whether an employee can continue to work in the office or must work at home.
Keywords—  COVID-19  detection;  temperature  monitoring system; expert system; employee attendance system.
Abstrak—  Kasus  terkonfirmasi  positif  COVID-19  pada klaster perkantoran semakin meningkat. Hal ini terjadi seiring dengan diizinkannya kembali pembukaan beberapa perusahaan  oleh  pemerintah  untuk  membantu  menggerakkan ekonomi.  Beberapa  protokol  kesehatan  telah  dibuat  oleh Kementrian  Kesehatan.  Akan  tetapi  pada  penerapan  yang dilakukan  di  perkantoran,  penyebaran  COVID-19  belum  bisa dicegah sepenuhnya. Salah satu cara agar penyebaran COVID- 19  pada  klaster  perkantoran  bisa  dicegah  adalah  memastikan karyawan  yang  datang  dalam  kondisi  yang  sehat.  Untuk memastikan karyawan yang datang berkemungkinan terinfeksi virus  COVID-19  atau  tidak,  diperlukan  sebuah  sistem  deteksi dini  COVID-19  yang  cepat  dan  handal.  Dalam  penelitian  ini, diajukan  sebuah  sistem  deteksi  dini  COVID-19  dengan memadukan  sistem  monitoring  suhu  dan  sistem  pakar  yang diimplementasikan  pada  sistem  absensi  karyawan.  Setiap karyawan yang hendak masuk, diwajibkan melakukan presensi pada  sistem.  Sebelum  sistem  merekam  kehadiran  karyawan tersebut,  sistem  akan  memproses  informasi  suhu  karyawan
dari  sistem  monitoring  suhu  dan  sistem  pakar  untuk mendeteksi  apakah  karyawan  tersebut  berkemungkinan terkonfirmasi  COVID-19 atau  tidak.  Hasil  dari  deteksi dini  ini dapat  menjadi  rekomendasi  kepada  perusahaan  untuk menetukan  seorang  karyawan  boleh  tetap  bekerja  di  kantor atau harus bekerja di rumah.
Keywords—  Deteksi  COVID-19;  sistem  monitoring  suhu; sistem pakar; sistem absensi karyawan.

## PENDAHULUAN
Di era new normal ini, pemerintah pada beberapa daerah telah mengizinkan dibukanya perkantoran di tengah pandemi COVID-19 ,  dengan  tujuan membantu menggerakkan ekonomi.  Kerena  beroperasinya  beberapa  perusahaan  ini maka menyebabkan penyebaran COVID-19 merebak kembali diberbagai  klaster.  Salah  satu  yang  menjadi  sorotan  adalah pada  klaster  perkantoran.  Penerapan  protokol  pencegahan sebenarnya  sudah  dibuat  oleh  kementerian  kesehatan setidaknya ada 23 poin yang harus dipenuhi untuk mencegah proses  penyebaran COVID-19 di  perkantoran.  Akan  tetapi memang pada kenyataannya proses penyebaran COVID-19 di klaster perkanotran ini masih tinggi [1, 2].
Setidaknya  ada  tiga  faktor  yang  menjadi  penyebab penularan COVID-19 pada  klaster  perkantoran.  Pertama adalah  karena  faktor  penyakit COVID-19 itu  sendiri.  Belum lama  ini  organisasi  kesehatan  dunia  ( WHO )  menyatakan, COVID-19 bisa menular  melalui udara (airborne),  ini berarti penularan  antar  rekan  kerja  menjadi  lebih  mudah.  Kedua karena  faktor  kepatuhan  orang  itu  sendiri  terhadap  protokol kesehatan  yang  diterapkan.  Dengan  menjaga  jarak  dan menghindari  keramaian  adalah  merupakan  cara  yang  paling efektif  agar  proses  penyebaran COVID-19 bisa  dikurangi sedikit  mungkin.  Tapi  dalam  melakukan  interaksi  kerja diperkantoran menjaga jarak merupakan hal yang cukup sulit dihindari.  Faktor  yang  terakhir  adalah  mengenai  kebijakan. Ini dikarenakan aturan yang dibuat masih belum menyeluruh dan masih belum mencegah sepenuhnya penyebaran COVID- 19 [3, 4, 5].
Salah  satu  cara  agar  penyebaran COVID-19 pada  klaster perkantoran  bisa  dicegah  selain  memastikan  ruangan  yang harus  bersih  dan  terbebas  dari  virus  adalah  setiap  pegawai wajib  melewati  prosedur  standar  adaptasi    kebiasaan  baru. Dimana  hal  tersebut  meliputi  mencuci  tangan,  memakai masker,  cek  suhu  tubuh,  dan  perusahaan  harus  memastikan
karyawan dalam kondisi yang sehat ketika datang ke kantor. Dalam  mengetahui  karyawan  yang  datang  berkemungkinan terinfeksi  virus COVID-19 atau  tidak,  diperlukan  sebuah sistem  deteksi  dini COVID-19 yang  cepat  dan  handal  [6]. Pada  saat  ini  untuk  melakukan  deteksi  COVID-19  pada  diri seseorang  dilakukan  dengan  2  tes,  yaitu  tes Polymerase Chain Reaction (PCR) dan rapid test ( rapid test antibodi dan swab  antigen ).  Dari  kedua  tes  tersebut  yang  mempunyai akurasi  yang  paling  baik  adalah  tes  dengan  menggunakan metode PCR, karena didalam metode PCR dilakukan dengan cara  mencari  jejak  genetik  virus  dari  sampel  yang  diambil dari  hidung  dan  tenggorokan.  Akan  tetapi  tes  dengan menggunakan  metode PCR ini  membutuhkan  biaya  yang tinggi  dan  waktu  yang  cukup  lama  dibandingkan  dengan rapid  test .  Kebanyakan  pada  saat  ini,  untuk  menentukan apakah  seseorang  menderita  penyakit  COVID-19  adalah dengan  cara  mendeteksi  suhu  seseorang  sebagai  indikator awal  apakah  orang  tersebut  dalam  kondisi  sehat  atau  tidak [7].
Dalam  rangka  menyelesaikan  kasus COVID-19 ini, sebenarnya  sudah  ada  beberapa  penelitian  yang  dilakukan diantaranya yaitu penelitian oleh Raju Vaishya et al. [8] yang melakukan  peninjauan  pada  peran  teknologi Artificial Intelligence  (AI) dalam  menangani  kasus  pandemi COVID- 19 .  Metode  yang  dilakukan  dalam  penelitiannya  adalah menganalisa jurnal-jurnal yang terdapat pada penyedia jurnal seperti Scpous , Pubmed ,  dan Google  Scholar mengenai teknologi AI untuk COVID-19 . Hasil yang didapatkan adalah teknologi AI mempunyai  manfaat  dalam  melakukan  deteksi dan melakukan prediksi tentang penyebaran COVID-19 yang akan  terjadi  selanjutnya.  Selain  itu AI juga  digunakan  untuk melakukan  pelacakan  terhadap  data  pasien COVID-19 baik yang  pasien  baru  dikonfirmasi  tekena COVID-19 ,  pasien yang sembuh, ataupun pasien yang sudah meninggal.
Salah  satu  penerapan  teknologi AI untuk  penanganan COVID-19 ini  telah  dilakukan  oleh  W.  Arshad  et  al.  [9] dalam malakukan diagnosa COVID-19 yang diterapkan pada peralatan CT  scan atau  disebut COVIDC. Dimana  sistem  ini menggunakan  metode Support  Vector  Machine  (SVM) dan Random  Forest untuk  mengatasi  kelangkaan  data  dalam mendiagnosis COVID-19 .  Hasil  dari  pengujian COVIDC dibandingkan  dengan  metode  deteksi COVID-19 yang lainnya didapatkan hasil yang lebih efektik untuk melakukan diagnosa.
Selain  itu  penerapan AI juga  diusulkan  oleh  Khusnul Khotimah et al [10] yang menggunakan metode sistem pakar untuk  melakukan  deteksi  dini COVID-19 berbasis  aplikasi Android .  Sistem  yang  diusulkan  juga  menyediakan  sistem mitigasi  untuk  mencegah  bertambahnya  kasus COVID-19 di Indonesia. Dalam pembuatan sistem mitigasi pada penelitian ini  diambil  dari  data  yang  tersedia  pada  situs  gugus  tugas COVID-19 Indonesia.  Dari  berbagai  pengujian  yang dilakukan  terhadap  sistem  yang  dilakukan  dengan  beberapa skenario,  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pakar  cukup efektif  untuk  digunakan  sebagai  sistem  deteksi  dan  mitigasi dini COVID-19 .
Penelitian yang serupa mengenai pengaplikasian teknologi  untuk  menyelesaikan  kasus COVID-19 juga dilakukan  oleh  R.  P.  Singh  et  al.  [11].  Penelitian  yang dilakukan  adalah  menganalisa  bagaimana  peran  dari teknologi Internet  of  Things  (IoT) untuk  mengatasi COVID- 19 .  Hasil  proses  analisa  dari  penelitian  yang  dilakukan
terhadap 12 aplikasi yang menggunakan IoT untuk COVID- 19 dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  teknologi IoT dapat membantu  melakukan  identifikasi  dini  mengenai  gejala- gejala COVID-19 dan  dapat  digunakan  untuk  memberikan penanganan dan pengobatan yang lebih baik dan lebih cepat. Serta dengan teknologi IoT dapat digunakan untuk membuat sistem manajemen yang lebih baik.
Berkaitan  dengan  teknologi IoT ini  M.  N.  Mohammed juga mengusulkan sebuah penelitian untuk merancang sebuah helmet yang  digunakan  untuk  mendeteksi  demam  sebagai gejala  awal  yang  ditimbulkan  penyakit COVID-19 .  Selain dilengkapi dengan kamera thermal, teknologi helmet ini juga dilengkapi  dengan  teknologi  pengenalan  wajah  dan  sebuah sistem  untuk  menampilkan  informasi  suhu  dari  pejalan  kaki agar  bisa  dilihat  oleh  orang  lain,  sehingga  orang  lain  bisa lebih  waspada  jika  suhu  dari  pemakai helmet tersebut  tinggi [12].
Dalam penelitian ini, diajukan sebuah sistem deteksi dini COVID-19 dengan memadukan sistem monitoring suhu  yang merupakan  penerapan  dari  teknologi IoT dan  sistem  pakar sebagai penerapan dari teknologi AI untuk diimplementasikan pada sebuah sistem absensi karyawan. Setiap karyawan yang hendak  masuk  akan  diwajibkan  melakukan  presensi  pada sistem  absensi  karyawan.  Kerena  dengan  melakukan presensi,  sistem  akan  mendeteksi  terlebih  dahulu  apakah karyawan tersebut berkemungkinan terkonfirmasi COVID-19 atau  tidak  dengan  melihat  suhu  tubuh  dan  analisa  sistem pakar dari  jawaban yang diinputkan oleh  karyawan tersebut. Sehingga  dengan  memastikan  kondisi  dari  masing-masing karyawan  setiap  datang  ke  kantor,  maka  penyebaran  kasus COVID-19 di klaster perkantoran akan bisa dicegah.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  mengenai  pembuatan  sistem monitoring suhu pada aplikasi  absensi pegawai  untuk deteksi dini COVID-19 akan  dibagi  menjadi  beberapa  tahapan  yaitu  pembutan konsep, perancangan  sistem,  implementasi  sistem, pengujian sistem  dan  analisa  sistem.  Mekanisme  pekerjaan  yang  akan dikerjakan  pada  penelitian  yang  diusulkan  ini  seperti  pada gambar 1.
Gambar. 1. Diagram urutan pekerjaan pada penelitian yang diusulkan

## A. Pembuatan konsep
Pada  tahap  ini,  rancangan  dan  tujuan  dari  pembuatan penelitian  ini  mulai  di  buat.  Dimana  tujuan  awal  dari penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  suatu  sistem  aplikasi absensi  yang  bisa  mempunyai  manfaat  lain  selain  untuk melakukan pencatatan data  absensi pegawai,  tetapi juga  bisa digunakan  untuk  melakukan  deteksi  dini COVID-19 pada pegawai  yang  bekerja  di  kantor.  Konsep  dari  sistem monitoring suhu  pada  aplikasi  absensi  pegawai  ini  adalah dengan  membuat  sistem  deteksi  suhu  seseorang  yang  dibuat dengan  menggunakan  sensor  suhu MLX90614 .  Sensor  ini menyediakan pancaran inframerah yang diubah menjadi arus listrik  yang  akan  menimbulkan  tegangan  dan  kemudian
diubah  menjadi  sinyal  digital  oleh  sensor.  Sedangkan  untuk microcontroller yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan Arduino  Nano  V3 sebagai  tempat  mengolah data  sensor,  yang  dikombinasikan  dengan  modul wifi untuk melakukan pengiriman data ke server . Setelah data disimpan dan  diolah  didalam server ,  maka  data  sensor  suhu  tersebut bisa  digunakan  untuk indikator dalam  mendeteksi  dini COVID-19 dengan  mengkombinasikan indikator-indikator lain  dengan  menggunakan  sistem  pakar.  Untuk  skenario peletakan sistem monitoring suhu ini akan ditempatkan pada pintu  masuk  kantor,  sehingga  seoarang  pegawai  dapat melakukan  pengambilan  suhu  dan  absensi  terlebih  dahulu sebelum  memasuki  kantor.  Sehingga  bisa  mencegah  dan mengurasi resiko akan adanya korban yang terkena penyakit COVID-19 .

## B. Rancangan Sistem
Pada  bagian  ini,  akan  dijelaskan  mengenai  bagaimana rancangan-rancangan  dari  sistem monitoring suhu  pada aplikasi  absensi  pegawai  untuk  deteksi COVID-19 ini  akan dibuat. Pada gambar 2 dijelaskan mengenai rancangan sistem dari penelitian  ini dilakukan. Dimana  proses pembuatan dari sistem  ini  akan  dibagi  menjadi  2  tahapan,  yaitu  tahapan dalam sistem deteksi suhu dan absensi pegawai, dan tahapan dalam pembuatan pembuatan sistem mitigasi dan monitoring absensi pegawai.

## Gambar. 2. Rancangan penelitian yang diusulkan
Tahapan 1 : Sistem deteksi suhu dan absensi pegawai
Tujuan  dari  tahapan  ini  adalah  bertujuan  untuk menjelaskan  bagaimana  sistem  bekerja  untuk  melakukan deteksi  suhu  dan  melakukan  sistem  absensi  pegawai  untuk melakukan  deteksi  dini  penyakit COVID-19 dengan  cara mendeteksi  suhu  sesorang  ketika  melakukan  absensi  apakah orang  tersebut  mengalami  demam  atau  tidak.  Alasan pentingnya  untuk  mendeteksi  suhu  seseorang  adalah  karena dengan  suhu  kita  bisa  menganalisa  kondisi  kesehatan seseorang apakah orang  itu  sedang dalam  kondisi  sehat atau tidak.  Suhu  seseorang  dikatakan  normal  adalah  jika  suhu tubuhnya  diantara  36,5  –  37,2    derajat celcius .  Jika  suhu
tubuh  seseorang  kurang  dari  35  derajat celcius ,  maka  orang tersebut  akan  mengalami hipotermia .  Sedangkan  untuk demam  adalah  jika  suhu  tubuh  seseorang  tersebut  berada diatas 37,5 derajat celcius . Dan jika suhu melebihi 40 derajat celcius,  maka  orang  tersebut  akan  mengalami hipertermia . Orang yang mengalami hipotermia bisa mengancam jiwa jika tidak  segera  dilakukan  pertolongan,  karena hipotermia bisa memperlambat  sistem  kerja  saraf  yang  menyebabkan kegagalan  dari  fungsi  organ.  Begitu  pula  orang  yang mengalami hipertermia juga  harus  segera  ditangani,  karena bisa  menyebabka heat  stroke,  heat  stress,  heat  fatigue, dan bahkan  kecacatan  atau  kematian.  Berbeda  dengan  demam yang  disebabkan  karena  adanya  reaksi  antara  sistem  imun untuk melawan bakteri, virus, jamur, atau disebabkan karena parasit  penyebab  penyakit.  Demam  yang  dikarenakan  virus biasanya  akan  sembuh  dengan  sendirinya  karena  adanya reaksi  dari  sistem  imun.  Akan  tetapi  karena  demam merupakan  gejala  dari  berbagai  macam  kondisi  penyakit maka demam ini juga harus diwaspadai. Salah satu penyakit yang  memilik  gejala  demam  adalah  para  penderita  penyakit COVID-19 .  Sehingga  diperlukan  suatu  sistem  untuk memantau  suhu  sesorang  untuk  memeriksa  apakah  kondisi seseorang tersebut dalam kondisi sehat atau tidak.
Gambar  3  merupakan  sebuah  sistem  untuk  memantau suhu  seseorang dan  sebuah aplikasi  absensi  pegawai. Sistem monitoring suhu ini akan diletakkan pada pintu masuk kantor sebelum pegawai melakukan absensi pegawai dari perangkat end  user masing-masing.  Perangkat  sistem monitoring suhu akan  mengirimkan  data  suhu  ke  aplikasi  absensi  pegawai melalui  modul wifi yang  tertanam  pada  sistem  tersebut. Kemudian  ketika  user  melakukan  absensi  dengan  cara melakukan  login  dan  menjawab  beberapa  pertanyaan  yang digunakan sebagai indikator untuk menganalisa hasil kondisi seseorang  dengan  menggunakan  sistem  pakar.  Dimana  data dari  absensi  pegawai  itu  akan  dikirimkan  ke hosting  server untuk server untuk disimpan dan dikelola.
Gambar. 3. Sistem deteksi suhu dan absensi pegawai
Gambar  4  merupakan  komponen-komponen  yang terdapat pada sistem monitoring suhu. Dimana dalam sistem ini  terdiri  dari  komponen arduino  nano  V3 yang  digunakan sebagai microcontroller , led  indicator sebagai  penanda adanya tegangan tinggi,  sensor MLX90614 untuk mendeteksi suhu, buzzer sebagai indikator audio , adapter power sebagai sumber  energi,  dan wifi  module untuk  mengirimkan  data sensor  ke  aplikasi  sistem  absensi  pegawai.  Aplikasi  sistem absensi  pegawai  ini  selain  digunakan  untuk  merekam  data kehadiran,  tetapi  juga  menyediakan  fitur  sistem  pakar  yang ditampilkan  dalam  bentuk  pertanyaan-pertanyaan  untuk mendeteksi  dini COVID-19 dengan  ditambahkan    data  suhu sebagai indikator hasil  analisanya.  Tabel  1  merupakan pertanyaan-pertanyaan  yang  digunakan  sebagai indikator dalam  proses  pembuatan  sistem  pakar  deteksi  dini COVID-
19 .  Setiap  indikator  pertanyaan  mempunyai  bobot  yang digunakan sebagai bahan analisa.
Gambar. 4. Komponen sistem monitoring suhu TABEL I. INDIKATOR PERTANYAAN SISTEM PAKAR Indika
tor Pertanyaan pada Aplikasi Bobot Jawaban iya tidak I1 Apakah anda kesulitan bernapas yang parah (bernapas sangat cepat atau berbicara dalam satu kata)? 6 0 I2 Apakah anda nyeri dada yang
parah? 6 0 I3 Apakah anda sulit untuk bangun? 6 0 I4 Apakah anda merasa bingung? 6 0 I5 Apakah anda mengalami penurunan kesadaran? 6 0 I6 Apakah anda sesak napas saat istirahat? 6 0 I7 Apakah anda mengalami ketidakmampuan untuk berbaring karena kesulitan bernapas? 6 0 I8 Apakah kondisi kesehatan kronis Anda semakin parah karena kesulitan bernapas? 6 0 I9 Apakah anda demam (Dari Sensor Suhu)? 1 0 I10 Apakah anda batuk? 1 0 I11 Apakah anda flu? 1 0 I12 Apakah anda sakit tenggorokan? 1 0 I13 Apakah anda mengalami gejala yang muncul setelah bepergian? 5 0
I14
Apakah anda pernah memegang pasien COVID-19 ? 5 0 I15 Apakah anda pernah melakukan kontak fisik dengan pasien COVID-19 ? 5 0 I16 Apakah anda tidak merasakan gejala apapun? 0 0 TABEL II. ANALISA DARI TOTAL BOBOT JAWABAN
Analisa Resiko Total Bobot Jawaban Kondisi pegawai beresiko rendah untuk terkena COVID- 19 0 - 1
Kondisi pegawai beresiko sedang untuk terkena COVID- 19 2 - 4 Kondisi pegawai beresiko tinggi untuk  terkena COVID-
19 >5
Tahapan 2 : Sistem mitigasi dan monitoring
Pada  tahapan  2  ini  bertujuan  untuk  membuat  rancangan dari  bagaimana  sistem  mitigasi  dan monitoring akan  dibuat. Gambar 5 merupakan rancangan dari sistem tentang mitigasi COVID-19 dan monitoring kondisi  data  pegawai  yang semuanya  tersimpan  dalam hosting  server .  Sistem  mitigasi dari penelitian ini adalah berisi tentang data-data penyebaran dari COVID-19 dan  berita-berita  terbaru  mengenai  kasus COVID-19 yang semua datanya diambil secara web scrapiing dari  situs  https://covid19.go.id/  sehingga  data  akan  bisa diperbaruhi  secara  otomatis.  Selain  fitur  mitigasi,  pada penelitian  ini  juga  disediakan  fitur  untuk monitoring data hasil  absensi  dan  kondisi  dari  para  pegawai.  Sehingga  bisa diketahui mana pegawai yang sehat dan pegawai yang kurang sehat.  Sehingga bisa mengambil  keputusan yang  tepat  untuk menerapkan kebijakan.

## Gambar. 5. Rancangan sitem mitigasi dan monitoring
Gambar  6  merupakan  sebuah  tahapan  dari  proses  yang dilakukan  dalam  melakukan web  scrapping pada  situs https://covid19.go.id/  yang  dimulai  dari  tahapan url  request yang  bertujuan    untuk  melakukan  permintaan url situs  yang dituju untuk dilakukan web scrapping . Kemudian dilanjutkan proses  penyimpanan,  pengolahan,  dan  ekstraksi  data  di server .  Sehingga  hasil  dari  proses  pengolahan  data  diserver tersebut  nanti  akan  bisa  dikirim  dan  ditampilkan  pada perangkat end user .
Gambar. 6. Alur dari web scrapping

## C. Penerapan Sistem
Pada  tahapan  ini  proses  penerapan  dari  rancangan- rancangan  sistem  yang  dibuat  mulai  dilakukan.  Dimana penerapan  dari  rancangan  sistem  ini  akan  dibagi  menjadi  3 tahapan  secara  umum.  Tahapan  yang  pertama  yaitu implementasi  pengujian pada sensor perangkat keras  (sistem monitoring suhu)  dan  sistem  aplikasi  absensi  pegawai. Tahapan yang kedua adalah penerapan dari rancangan sistem untuk diterapkan pada aplikasi yang ada di server . Dan yang paling  terakhir  adalah  penerapan  rancangan  sistem  untuk diterapkan  pada  perangkat end  user yang  bisa  ditampilkan dalam bentuk aplikasi andorid dan website .

## D. Pengujian Sistem
Dalam  pengujian  sistem  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  akan  dibagai  menjadi  beberapa  skenario. Skenario  yang  pertama  adalah  pengujian  sistem  dengan menggunakan  umpan  balik  kepada  pengguna  dengan  cara membuat pertanyaaan-pertanyaan kuisioner untuk mengetahui  puas  atau  tidaknya responden terhadap  sistem
yang  dibuat.  Skenario  kedua  adalah  dengan  cara  membuat pengujian terhadap fitur-fitur yang sudah dibuat dengan cara skenario-skenario  pengujian  untuk  dilakukan  user  terhadap fitur  yang  tersedia  apakah  sudah  bisa  berjalan  dengan  baik atau  tidak.  Dan  skenario  pengujian  terakhir  adalah  dengan cara membuat validasi sistem.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  implementasi  dan  pengujian  terhadap  sistem akan  dibahas  pada  bagian  ini.  Dimana  pada  penelitian  ini sistem  yang  akan  diterapkan  akan  dibagi  menjadi  beberapa bagian  perangkat  keras,  yaitu  sensor monitoring suhu  dan sistem presensi, serta bagian perangkat lunak yang digunakan untuk  sistem mitigasi dan monitoring yaitu  aplikasi server dan  aplikasi  klien.  Sedangkan  untuk  mellihat  hasil  performa dari  sistem  yang  dibuat  akan  dilakukan  menjadi  beberapa skenario  pengujian  yang  terbagi  dalam    beberapa  skema pengujian  yaitu  pengujian  dengan  pembuatan  pertanyaan- pertanyaan  mengenai  kepuasan  user,  skema  pengujian terhadap  tugas-tugas  tertentu,  dan  skema  pengujian  tentang validasi dari sistem yang dibuat.

## A. Pembuatan Perangkat keras (sistem monitoring suhu dan sistem aplikasi absensi pegawai)
Dalam  melakukan  pembuatan  perangkat  keras  ini,  akan dibagi  menjadi  dua  sistem  yaitu  sistem  yang  digunakan untuk  memantau  suhu  tubuh  karyawan  dan  sistem  untuk absensi  karyawan.  Gambar 7 menunjukkan  peralatan  sensor perangkat  keras  yang  dirangkai  dan  ditempatkan  dalam sebuah box yang  nantinya  akan  diletakkan  di  pintu  masuk kantor.  Hardware  sensor  yang  digunakan  pada  penelitian adalah  sensor  jenis MLX90614 ,  sensor  tersebut  digunakan untuk  mendeteksi  suhu.  Sedangkan microcontroller yang digunakan adalah Arduino nano V3 , dan untuk mengirimkan data  ke  aplikasi  server  pada  penelitian  ini  menggunakan modul wifi ,  serta  baterai  untuk  daya  listrik  dalam menjalankan microcontroller .  Sedangkan  untuk  pembuatan sistem  absensi  karyawan  pada  penelitian  ini  diterapkan dengan  menggunakan  perangkat  tablet  atau smartphone . Untuk  mencegah  penyebaran COVID-19 dan  terjaganya peralatan  sensor  dan  tablet  tetap  steril,  maka  disediakan hand  sanitizer yang  dapat  digunakan  sebelum  melakukan absensi.
Gambar. 7. Perangkat keras sistem monitoring suhu
Untuk  melihat  bagaimana  sistem  yang  dibangun  bekerja, perlu  dilakukan  pengujian  system.  Salah  satunya  dengan memperagakan  proses  absensi  sedang  berlangsung.  Gambar 8 memperlihatkan proses pengujian kerja dari sistem absensi karyawan  yang  dibuat.  Pengguna  melakukan  pengukuran suhu  untuk  melihat  suhu  tubuh  dan  tercatat  melalui  sistem
aplikasi  sebelum  lanjut login ke  sistem  absensi.  Setelah pengguna  melakukan  pengecekan  suhu  tubuh,  pengguna dapat  melakukan  pencatatan  kehadiran  dengan  login  ke sistem  absensi  menggunakan  akun  email  pribadi  yang tercatat pada database absensi.
Gambar. 8. Proses deteksi suhu karyawan pada sistem absensi
Sistem  absensi  yang  dilengkapi  sistem  pakar digunakan  untuk  mengkatagorikan  suhu  pengguna,  apakah suhu  pengguna  termasuk  dalam  kategori  terpapar  oleh COVID-19 atau  suhu  pengguna  masih  dalam  batas  wajar. Gambar  9  menunjukkan  sistem  pakar  sedang  berjalan  pada sistem  absensi  setelah  pengguna  melakukan  proses login . Kemudian  pengguna  diharuskan  menjawab  beberapa pertanyaan  yang  hasil  jawabannya  diolah  untuk  digunakan oleh  sistem  pakar  dalam  melakukan  deteksi  dini  penyakit COVID-19 .  Selanjutnya  data  karyawan  yang  sudah melakukan  absensi  dan  menjawab  pertanyaan  sistem  pakar kemudian  dikirim  dan  diolah  diserver  yang  nantinya  bisa digunakan untuk sistem monitoring di aplikasi client .
Gambar. 9. User interface sistem pakar pada sistem absensi karyawan
B. Pembuatan perangkat lunak (aplikasi server dan aplikasi client)
Perangkat  lunak  yang  akan  dibuat  pada  penelitian  ini akan  dibagi  menjadi  2  aplikasi,  yaitu  aplikasi  yang digunakan  untuk server dan  aplikasi  yang  digunakan  untuk client .    Pada  tahapan  implementasi  system,  penggunaan platform website dipilih untuk pengembangan aplikasi server dari  penelitian  sistem monitoring suhu  untuk  absensi karyawan.  Tampilan  menu  utama  dari website yang digunakan  pada server penelitian  ini  seperti  terlihat  pada gambar  10.  Pada  tampilan  utama  dari  website  ini  terdapat panel  navigasi  yang  memudahkan  admin  untuk  melihat jumlah dosen, jumlah mahasiswa, jumlah admin, dan jumlah user  yang  hadir  (melakukan  absensi).  Ketika  user  login dengan  user  admin,  maka  akan  memiliki  hak  akses  untuk memanipulasi semua data.

## Gambar. 10. User interface dari sistem yang ada di server
Pada  gambar  11  menunjukkan  contoh  hasil  dari pengambilan data dari database yang tersedia di server . Data dari  tabel  tersebut  kemudian  diubah  menjadi  bentuk  data JSON sehingga  nantinya  dapat  diakses  dan  digunakan  oleh aplikasi client dalam  bentuk  aplikasi android .  Perubahan dalam  bentuk  data JSON ini  dilakukan  agar  dapat mempermudah  dalam  melakukan  proses  pengiriman  dan pertukaran  data.  Hal  ini  dikarenakn JSON memiliki  format data  yang  sederhana,  ringan,  dan  bisa  dilakukan  dengan domain yang berbeda.
Gambar. 11. Tampilan data dari web service dalam bentuk JSON
Penelitian  ini  menggunakan platform  android sebagai penerapan system yang ada pada sisi client [13]. Gambar 12 merupakan  tampilan  dari  user  interface  yang  ada  pada aplikasi  android.  Didalam  aplikasi  ini  terdiri  dari  berbagai macam  menu  yang  tujuannya  untuk  melakukan monitoring dan  mitigasi COVID-19 .  Terdapat  menu COVID-19 yang berguna  untuk  memberikan  informasi  dan  perkembangan terbaru dari kasus COVID-19 yang ada di Indonesia.

## Gambar. 12. Tampilan Menu Utama
Gambar 13 merupakan tampilan berita yang menyampaikan  informasi  mengenai  perkembangan COVID- 19 .  Peneliti  juga  menambahkan  fitur  berita  dan  informasi
penanggunalangan COVID-19 beserta  daftar  rumah  sakit yang  ditunjuk  pemerintah  sebagai  rumah  sakit  yang menangani  kasus COVID-19 di  Indonesia.  Fitur  tersebut dapat diakses kapan saja oleh pengguna, seperti yang terlihat pada  gambar  13.  Informasi  yang  disediakan  oleh  peneliti untuk pengguna diambil melalui proses web scrapping yang diproleh  dari  portal  satgas  penanganan COVID-19 di Indonesia ( https://COVID19.go.id/ ).
Gambar. 13. Tampilan informasi berita perkembangan COVID-19
Kemudian  untuk  menu early  diagnosis yang  berguna untuk  memantau  status  kondisi  karyawan  mengenai  gejala COVID-19 .  Gambar  14  merupakan  contoh  mengenai tampilan status kondisi kesehatan karyawan dari COVID-19 . Selain  menyediakan  fitur  diagnosis,  di  menu  ini  juga menyediakan  fitur  untuk  melakukan  sistem  pakar.  Terdapat beberapa  pertanyaan  yang  harus  dijawab  oleh  pengguna, pertanyaan-pertanyaan tersebut terdiri dari beberapa pertanyaan  dengan  pilihan  jawaban  dalam  bentuk  checklist yang  masing-masing  memiliki  bobot  jawaban.  Bobot tersebut  dijumlahkan  dan  dianalisa  oleh  sistem  pakar sehingga  dapat  menghasilkan  diagnosis  berupa  pengguna beresiko tinggi, sedang, atau beresiko rendah telah terjangkit virus COVID-19 .
Gambar. 14. Tampilan hasil diagnosa dari sistem pakar
Pada  aplikasi  yang  dibangun,  terdapat  pula  fitur  pilihan yang  menampilkan  data  pasien COVID-19 di  Indonesia
beserta peta penyebarannya seperti terlihat pada gambar 15. Pada  peta  sebaran  sengaja  ditampilkan  dengan  perbedaan warna  mulai  dari  warna  merah  yaitu  daerah  dengan  resiko tinggi,  warna  jingga  yaitu  daerah  dengan  resiko  sedang, warna kuning yaitu daerah dengan resiko rendah, dan warna hijau  yaitu  artinya  daerah  tersebut  belum  terpengaruh COVID-19 [14].
Gambar. 15. Tampilan hasil data penyebaran COID-19 dalam bentuk peta
C. Pengujian terhadap tugas-tugas tertentu
Untuk  memeriksa  sistem  yang  dibuat  telah  berjalan dengan  baik  atau  tidak  maka  peneliti  melakukan  pengujian sistem  dengan  menggunakan  pembuatan list tugas  yang harus  dilakukan  oleh  pengguna.  Pembuatan  tugas-tugas  ini untuk  melihat  apakah  fitur-fitur  yang  sudah  dibuat  sudah berjalan  dengan  baik  atau  belum.  Tabel  3  menunjukkan pengujian  dengan  menggunakan  metode  skenario  tugas, dimana  terdapat  17  tugas  yang  harus  dilakukan  oleh pengguna  untuk  menguji  keseluruhan  sistem  mulai  dari perangkat  keras  (sistem  monitoring  suhu  dan  absensi)  serta perangkat lunak (aplikasi server dan client ).
TABEL III. PENGUJIAN METODE SKENARIO TUGAS Nomor Tugas pengujian Penjelasan  dari  tugas  pengujian  yang dilakukan Perangkat keras (sistem monitoring suhu dan absensi karyawan) 1. Melakukan Pengukuran suhu Pengguna  melakukan  proses  pengukuran suhu  melalui  peralatan  sensor  suhu  dengan cara  mendekatkan  dahi  pengguna  ke  sensor dengan tidak menyentuh peralatan sensor 2. login kedalam sistem absensi Setelah  pengguna  melakukan  pengukuran suhu,  pengguna  harus login ke  sistem absensi  dengan  menggunakan  akun  email yang terdaftar pada sistem absensi 3. Menjawab soal-soal yang disediakan sistem pakar Setelah pengguna melakukan login,
pengguna  harus  menjawab  pertanyaan- pertanyaan  yang  disediakan  sistem  pakar untuk  dijadikan  parameter  pengambilan keputusan. 4. Memperoleh hasil diagnostik Setelah pengguna menyelesaikan  pertanyaan yang  diberikan,  pengguna  harus  menunggu untuk  hasil  diagnostik  dari  jawaban  yang telah  diberikan  melalui  sistem,  untuk
mengetahu  apakah  pengguna  telah  berisiko terinfeksi COVID-19 atau tidak.
Perangkat keras (aolikasi disisi server dam aplikasi client ) 5. Halaman utama Pengguna  dapat  mengakses  halaman  server yang  telah  disediakan  dengan  domain https://webdevelopervsga2020.000webhosta pp.com/ 6. Login pada aplikasi User melakukan  login  dengan  akun  email yang  terdaftar  pada  database  sistem.  Pada halaman login terdapat  3  pilihan user yaitu user admin , user dosen, dan user mahasiswa 7. Login ke halaman admin Setelah  melakukan login , user  admin bisa
mengakses  halaman  dashboard  admin  untuk menampilkan beberapa navigasi sistem. 8. Melakukan manipulasi dan update data Pengguna  diharus  bisa  memanipulasi  data yang disediakan pada tabel berupa membaca, memperbarui,  membuat,  dan  menghapus data 9. Layanan web Pengguna  bisa  melihat  layanan  yang  telah disediakan  oleh  sistem  berupa  tabel  yang ditampilkan dalam bentuk data JSON 10. Keluar Pengguna  dapat  melakukan  perintah  keluar dari dashboard sistem admin 11. Halaman utama Pengguna  dapat  melihat  dan  mencoba  6 menu navigasi yang tersedia 12. data pasien COVID-19 Pengguna dapat melihat data pasien COVID- 19 di  Indonesia,  baik  yang  dipastikan  telah sembuh, dan telah meninggal 13. Lihat berita COVID-19 Pengguna dapat melihat halaman berita yang terupdate pada setiap harinya 14. Lihat Peta sebaran COVD-19 Pengguna  dapat  melihat  halaman  peta sebaran COVID-19 di  Indonesia yang tersaji dalam bentuk GIS 15. Deteksi dini Pengguna dapat melakukan percobaan deteksi  dini COVID-19 dan  mendapatkan hasil diagnosis yang sesuai 16. Menampilkan rumah sakit Pengguna  dapat  melihat  daftar  data  rumah sakit  yang  ditunjuk  pemerintah  sebagai rumah  sakit  rujukan  bagi  pasien COVID-19 di Indonesia 17. Keluar aplikasi Pengguna  dapat  melakukan  aksi  keluar  dari aplikasi
Hasil  uji  coba  dari  tugas  pengujian  mulai  dari  nomo  1 hingga  17  dapat  disimpulkan  bahwa  rata-rata  dari  hasil menunjukkan 100% smua fitur sudah dapat berjalan dengan baik.  Proses  pengujian  ini  dilakukan  oleh  semua  user,  baik user  yang  mempunyai  peran  sebagai  admin,  karyawan, maupun managerial .

## D. Pengujian  dengan  membuat  pertanyaan  mengenai pengalaman pengguna
Pada  tahap  pengujian  dengan  menggunakan  pertanyaan kepuasan  pengguna  ini  adalah  untuk  mengetahui  tingkat kemudahan,  kenyamanan,  kepuasan,  dan  kegunaan  dari sistem  yang  sudah  dibuat.  Proses  pengujian  dengan  metode ini  caranya  adalah  dengan  membagikan  kertas  kepada  user yang terdapat pertanyaan-pertanyaan mengenai kemanfaatan sistem,  kemudahan  proses  pembelajaran,  dan  kemudahan sistem  bagi  penggunaan.  Untuk  memenuhi  data  kuisioner dan  agar  hasilnya  lebih valid ,  peneliti  telah  mengumpulkan sebanyak  3  kali  data  pengujian.  Tabel  4  merupakan  hasil kesimpulan yang telah di proleh oleh peneliti dari data yang
dibagikan.  Dimana  dari  pengambilan  data  sebanyak  3  kali dapat  disimpulkan  bahwa  rata-rata  kepuasan  pengguna terhadap aplikasi ini adalah 95, 54 /100.

## TABEL IV. KESIMPULAN DARI JAWABAN KUISIONER
Nomor Kategori pertanyaan user Rata-rata jawaban Pengambilan pengujian pertama 1. Persetujuan tentang kegunaan aplikasi 97/100 2. Persetujuan tentang kemudahan bagi penggunaan 95/100 3. Persetujuan tentang kemudahan dalam belajar 94/100 4. Persetujuan tentang kepuasan pengguna 94,5/100 Rata-rata jawaban dari semua kategori 95,12/100 Pengambilan pengujian kedua 1. Persetujuan tentang kegunaan aplikasi 96,6/100 2. Persetujuan tentang kemudahan bagi penggunaan 95,6/100 3. Persetujuan tentang kemudahan dalam belajar 94/100 4. Persetujuan tentang kepuasan pengguna 95,2/100 Rata-rata jawaban dari semua kategori 95,35/100 Pengambilan pengujian ketiga 1. Persetujuan tentang kegunaan aplikasi 97,3/100 2. Persetujuan tentang kemudahan bagi penggunaan 96,3/100 3. Persetujuan tentang kemudahan dalam belajar 95/100 4. Persetujuan tentang kepuasan pengguna 96/100 Rata-rata jawaban dari semua kategori 96,15/100

## E. Pengujian validasi terhadap sistem monitoring suhu
Untuk  mengetahui  apakah  sistem monitoring suhu  yang telah  dibuat  sudah  dapat  mengambil  data  secara  benar  atau tidak.  Maka  pada  penelitian  ini  dilakukan  uji  coba  dengan membandingkan hasi pengambilan data suhu yang dilakukan oleh sistem yang dibuat dengan alat thermal gun yang sudah ada.  Gambar  16  merupakan  tampilan  grafik  yang menunjukkan  hasil  pengambilan  data  suhu  20  pengguna yang  dilakukan  dengan  thermal  gun  dan  sistem  monitoring suhu yang dibuat dengan sensor  MLX90614 pada penelitian ini.  Dari  grafik  dapat  disimpulkan  bahwa eror  ratio yang ditunjukkan  dari  proses  pengambilan  data  sekitar  0.19  dari keseluruhan  data.  Adanya  perbadaan eror  ratio ini  bisa disebabkan  oleh  beberapa  faktor.  Faktor  yang  dapat mempengaruhi perbedaan hasil antara sensor MLX90614 dan thermal  gun adalah  keakuratan  dari  jarak  sensor  ke  objek yang dideteksi saat melakukan deteksi suhu.
Gambar. 16. Grafik pengukuran suhu dari sistem dan thermal gun

## F. Analisa Kepakaran dan Perbandingan Sistem
Agar  kepakaran  sistem  lebih  teruji,  maka  disini  akan dilakukan  pengujian  terhadap  setiap  indikator  pertanyaan dari  sistem  pakar  yang  disimbolkan  mulai  dari  I1  sampai dengan I16 terhadap kesimpulan yang didapatkan dibandingkan dengan hasil sebenarnya. Tabel 5
menunjukkan hasil dari pengujian setiap indikator pertanyaan terhadap kondisi dari user apakah sesuai dengan hasil kondisi sebenarnya atau tidak.
TABEL V. ANALISA KEPAKARAN SISTEM Jika menjawab iya pada indikator Jumlah bobot Hasil yang seharusnya terhadap resiko COVID Apakah hasil sesuai dengan sebenarnya? Salah satu dari I1 sampai I8 6 Akan beresiko tinggi iya Salah satu dari I9 sampai I12 1 Akan beresiko rendah iya I9 dan I10 2 Akan beresiko sedang iya I11 dan 112 2 Akan beresiko sedang iya I9, I10, I11, dan I12 4 Akan beresiko sedang iya I9 dan I13 6 Akan beresiko tinggi iya I10 dan I14 6 Akan beresiko tinggi iya I11 dan I15 6 Akan beresiko tinggi iya I9 dan I10, I11 dan I14 8 Akan beresiko tinggi iya I16 0 Akan beresiko rendah iya
Sedangkan  untuk  menguji  keunikan  dari  sistem  serta kontribusi  dari  sistem,  maka  disini  juga  akan  dilakukan perbandingan  terhadap  penelitian  yang  lain.  Dimana penelitian  ini  akan  dibandingkan  dengan  penelitian  dari  I. Sinuraya  et  al.  [15]  yang  mengusulkan  tentang  pembuatan sistem  pakar  dalam  bidang  kedokteran  yang  lebih  spesifik untuk  digunakan  dalam  melakukan  deteksi COVID-19 dengan  metode Certainty  Factor .  Tabel  6  menunjukkan perbandingan antara penelitian sebelumnya dengan penelitian yang diusulkan, dimana yang dianalisa mulai dari judul, tahun, indikator gejala, dan hasi dari setiap penelitian. Dimana dari tabel dapat disimpulkan bahwa penelitian yang
diusulkan  memiliki  hasil  yang  lebih  spesifik  karena  lebih banyak gejala yang dianalisa, serta lebih mendapatkan hasil yang  lebih  akurat,  dikarenakan  banyak  analisa  yang dilakukan.

## TABEL VI. PERBANDINGAN PENELITIAN
Judul Penelitian Tahun Indikator gejala Hasil penelitian Covid-19 Diagnosis Based Android Mobile Application using Certainty Factor Method 2020 Sakit Tenggorokan, Sesak Nafas, Pilek, Batuk yang berkelanjutan, Demam, Menggigil - Sistem mobile - Sistem web - Analisa nilai kepercayaan (MB),  nilai  tidak kepercayaan (MD),  dan  nilai kepastian (CF) Sistem Monitoring Suhu pada Aplikasi Absensi Pegawai untuk Deteksi Dini COVID-19 (yang diusulkan) 2021 Kesulitan bernafas, dada sakit, sulit bangun, pusing, hilang  kesadaran, nafas lebih pendek, susah berbaring, kesehatan memburuk, demam, batuk, flu, sakit  tenggorokan, gejala muncul setelah  bepergian, pernah bersentuhan dengan pasien COVID - Sistem mobile - Sistem web - Analisa pengujian dengan  metode skenario tugas - Analisa kuisioner penggunaan aplikasi - Analisa  validasi sistem - Analisa kepakaran sistem

## KESIMPULAN
Penemuan  kasus COVID-19 yang  terjadi  di  area perkantoran  merupakan  salah  satu  dari  kasus  yang  paling banyak  ditemukan  di  Indonesia.  Meskipun  sudah  dibuat protocol kesehatan  oleh  pemerintah  tetapi  untuk  hasilnya masih  belum  sesuai  harapan.  Proses  untuk  pencegahan  yang efisien  adalah  dengan  memastikan  bahwa  karyawan- karyawan  yang  akan  bekerja  di  kantor  dipastikan  dalam kondisi  sehat.  Pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat sebuah  sistem monitoring suhu  yang  diterapka  pada  aplikasi absensi  pegawai  untuk  melakukan  deteksi  dini COVID-19 pada pegawai-pegawai yang mengharuskan bekerja di kantor. Sistem  aplikasi  absensi  pegawai  yang  diusulkan  ini  juga dilengkapi dengan sistem pakar yang mana deteksi suhu juga merupakan  salah  satu  indikatornya.  Hasil  dari  pembuatan sistem  ini  setelah  dilakukan  beberapa  kali  pengujian  adalah didapatkan  bahwa  kepuasan  pengguna  terhadap  sistem  ini adalah 95.54%. Sedangkan untuk pengujian kepakaran sistem telah  menunjukkan  hasil  yang  sesuai  antara  hasil  yang diharapkan  dengan  kondisi  yang  sebenarnya.  Dan  untuk ketepatan  dari  sistem  deteksi  suhu  dari  sistem  ini  jika dibandingkan dengan termometer yang ada adalah mempunyai eror  ratio 0.19.  Sehingga  untuk  penelitian selanjutnya  diharapkan bisa memperkecil  dari eror ratio dari sistem deteksi suhu yang dilakukan.

## PENGHARGAAN
Ucapan terima kasih peneliti sampaikan kepada institusi Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya  telah  menjadi sponsor dari penelitian lokal ini melalui pusat penelitian dan pengabdian  masyarakat  Politeknik  Elektronika  Negeri Surabaya.

## REFERENSI
[1] Wiranti,  A.  Sriatmi,  and  W.  Kusumastuti,  “Determinan  kepatuhan masyarakat  Kota  Depok  terhadap  kebijakan  pembatasan  sosial berskala  besar  dalam pencegahan  COVID-19,”  J.  Kebijak.  Kesehat. Indones, vol. 09, no. 03, pp. 117–124, 2020.
[2] Emmanuel  Abidemi  Adeniyi,  Joseph  Bamidele  Awotunde,  Roseline Oluwaseun  Ogundokun  et  al.  "Mobile  Health  Application  And COVID-19:  Opportunities  And  Challenges,"  Journal  of  Critical Reviews, Vol. 7, No. 15, pp. 3481-3488,  2020.
[3] Ramadhan  Tosepu,  Joko  Gunawan,  Devi  Savitri  Effendy,  Hariati Lestari,  Hartati  Bahar,  Pitrah  Asfian,  "Correlation  between  Weather and  COVID-19  pandemic  in  Jakarta,  Indonesia,"  Science  of  The Total Environment, hlm. 138436, 2020.
[4] Yulianti  Pratiwi  Utami,  Agung  Triayudi,  and  Endah  Tri  Esthi Handayani, "Sistem Pakar Deteksi Penyakit Diabetes Mellitus (DM) menggunakan  Metode  Forward  chaining  dan  Certainty  factor Berbasis  Android,"  Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi), Vol. 5, No. 1, pp. 49-55,  2021.
[5] Prisa  Marga  Kusumantara,  Nur  Cahyo  Wibowo,  and  Yesi  Novia, "Pemodelan  Basis  Pengetahuan  Untuk  Diagnosis  Covid-19  Dan Penyakit Lain Dengan Gejala Serupa," Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI), Vol. 1, No. 3, pp. 946-952, 2020.
[6] David  A.  Drew,  Long  H.  Nguyen,  Claire  J.  Steves  et  al.  "Rapid implementation of  mobile  technology  for  real-time  epidemiology of COVID-19," Science,  Vol. 368, No. 6497, pp. 1362-1367, 2020.
[7] Andrew Urbaczewski, and Young Jin Lee. "Information Technology And  The  Pandemic:  A  Preliminary  Multinational  Analysis  Of  The Impact  Of  Mobile  Tracking  Technology  On  The  COVID-19 Contagion Control," European Journal of Information Systems, Vol. 29, No. 4, pp. 405-414, 2020.
[8] R.  Vaishya,  M.  Javaid,  I.  H.  Khan,  and  A.  Haleem,  “Artificial Intelligence  (AI)  applications  for  COVID-19  pandemic,”  Diabetes Metab. Syndr. Clin. Res. Rev., vol. 14, no. 4, pp. 337–339, 2020.
[9] W. Arshad et al., “Informatics in Medicine Unlocked COVIDC : An expert  system  to  diagnose  COVID-19  and  predict  its  severity  using chest  CT  scans  :  Application  in  radiology,”  Informatics  Med. Unlocked, vol. 23, p. 100540, 2021.
[10]   R. Pratap, M. Javaid, A. Haleem, and R. Suman,  “Internet of things (IoT) applications to fight against COVID-19 pandemic,” Diabetes & Metabolic  Syndrome:  Clinical  Research  &  Reviews,  vol.  14,  no.  4, pp. 521-524, 2020.
[11]  M.  N.  Mohammed,  H.  Syamsudin,  S.  Al-Zubaidi,  A.  K.  Sairah,  R. Ramli,  and  E.  Yusuf,  “Novel  covid-19  detection  and  diagnosis system  using  iot  based  smart  helmet,”  Int.  J.  Psychosoc.  Rehabil., vol. 24, no. 7, pp. 2296–2303, 2020.
[12]   Khusnul  Khotimah,  Mohammad  Robihul  Mufid,  Arif  Basofi, Saniyatul  Mawaddah,  Nurul  Fuad,  “Sistem  Diagnosis  dan  Mitigasi Risiko COVID-19 Menggunakan  Sistem  Pakar  dan  Web  Scraping”,
International Electronics Symposium (IES), pp. 577 - 583, 2020.
[13]  M.  R.  Mufid,  A.  Basofi,  I.  Syarif,  F.  Sanjaya,  “Estimated  Vehicle Fuel  Calculation  Based  on  Google  Map  Realtime  Distance,” International Electronics Symposium (IES), pp. 354-358, 2019.
[14]  M.  R.  Mufid,    N.  R.  K.  S.  Putri,  A.  Fariza,  “Fuzzy  Logic  and Exponential  Smoothing  for  Mapping  Implementation  of  Dengue Haemorrhagic  Fever  in  Surabaya,”  International  Electronics Symposium on Knowledge Creation and Intelligent Computing (IES- KCIC), pp. 372-377, 2018.
[15]  I.  Sinuraya,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati,  "Covid-19  Diagnosis Based Android Mobile Application using Certainty Factor Method," SISFOTENIKA . Vol. 10, No. 2, PP. 203-213, 2020.