1 Staf  Pengajar,  Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya,  Raya ITS Keputih Sukolilo Surabaya 60111 (tlp: 031-5947280; fax: 031- 5946111; e-mail: aries@pens.ac.id)
2 Mahasiswa, Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Raya ITS Keputih  Sukolilo  Surabaya  60111  (tlp:  031-5947280;  fax:  031- 5946111; e-mail: trisnaagung666@gmail.com)
3,4,5,6 Staf  Pengajar,  Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya, Raya  ITS  Keputih  Sukolilo  Surabaya  60111(tlp:  031-5947280; fax:0315946111;email:mieke@pens.ac.id,prima@pens.ac.id, puja@pens.ac.id, arifin@pens.ac.id)

## Implementasi Sistem Notifikasi untuk Pengawasan Pasien Alzheimer Berbasis Bluetooth Low Energy (BLE)
Aries Pratiarso 1 , Trisna Agung Mahendra 2 , Mike Yuliana 3 , Prima Kristalina 4 , I Gede Puja Astawa 5 , Arifin 6
Abstract —  Alzheimer's  patients  need  attention  and  special treatment  due  to  their  inability  to  remember  something.  One technology  that  is  widely  used  for  tracking  objects  or  people  in an indoor environment is a Bluetooth Low Energy (BLE). In this paper, a surveillance notification system for Alzheimer's patients is  proposed  using  Beacon  technology  to  prevent  the  loss  of patients.  Improvement  in  accuracy  of  the  estimated  position  of the patient were calculated using a Kalman filter. The reason for using  this  method  was  the  difficulty  of  determining  the  location of  objects  due  to  noise  and  inaccuracy  of  measurement  data. From  the  results  of  the  tests  performed,  it  can  be  seen  that  the system  made  is  able  to  provide  notifications  to  nurses  if  the patient exceeds the specified distance with an average success  of up to 90%. The use of the Kalman method is also able to increase the  accuracy  of  the  estimation  of  patient  position  with  an estimated error reduction of 69.7%.
Intisari —Pasien Alzheimer merupakan pasien yang memerlukan  perhatian  dan  perawatan  khusus  dikarenakan ketidakmampuannya  dalam  mengingat  sesuatu.  Salah  satu teknologi  yang  sering  digunakan  untuk tracking objek  atau orang dalam ruangan adalah Bluetooth Low Energy (BLE). Pada makalah  ini  diusulkan  sebuah  sistem  notifikasi  pengawasan pasien  Alzheimer  pada  rumah  sakit  menggunakan  teknologi beacon untuk  mencegah  hilangnya  pasien.  Peningkatan keakuratan  estimasi  posisi  pasien  dilakukan  dengan  mengguna- kan  metode  filter  Kalman.  Hal  ini  dilakukan  karena  sulitnya penentuan  lokasi  objek  yang  diakibatkan  adanya  derau  ( noise ) maupun tidak akuratnya data pengukuran. Dari hasil pengujian yang dilakukan terlihat bahwa sistem yang dibuat telah mampu memberikan  notifikasi  pada  perawat  jika  pasien  telah  melebihi jarak  yang  ditentukan  dengan  rata-rata  keberhasilan  hingga 90%.  Penggunaan  metode  Kalman  juga  mampu  meningkatkan keakuratan  estimasi  posisi  pasien  dengan  penurunan error estimasi hingga 69,7%.
Kata  Kunci —Alzheimer , BLE,  notifikasi , estimasi  posisi,  filter Kalman.

## I. P ENDAHULUAN
Penyakit  Alzheimer  adalah  gangguan  otak  progresif  yang tidak  reversibel,  yang  secara  perlahan  merusak  memori,
kemampuan  berpikir,  serta  mengurangi  kemampuan  untuk melakukan  tugas  yang  paling  sederhana  [1],  [2].  Pada  fase awal,  pasien  Alzheimer  akan  mudah  lupa,  baik  nama  benda, tempat,  kejadian  yang  baru  dilalui,  serta  isi  percakapan  yang belum  lama  dibicarakan  dengan  orang  lain.  Seiring  dengan perkembangan  waktu,  pasien  akan  sulit  untuk  melakukan perencanaan,  sulit  membuat  keputusan,  bingung,  serta  sering tersesat  di  tempat  yang  tidak  asing.  Di  Indonesia,  terdapat beberapa  rumah  sakit  paliatif  yang  dapat  menangani  pasien Alzheimer.  Pengawasan  terhadap  pasien  Alzheimer  masih menggunakan pengawasan secara manual sehingga menyebabkan kurangnya pengawasan terhadap pasien.
Seiring  dengan  berkembangnya  waktu,  maka  berkembang pula  teknologi tracking objek  di  lingkungan  dalam  ruangan yang  bertujuan  untuk  menemukan  objek  atau  orang  dengan menggunakan  perangkat wireless [3].  Salah  satu  teknologi yang  sering  digunakan  untuk  menentukan  posisi  dalam ruangan  adalah Bluetooth  Low  Energy (BLE)  [4]-[6]. Teknologi  ini  merupakan  salah  satu  teknologi  terbaru  yang berkembang  dengan  pesat  dan  telah  menjadi  standar  dari kebanyakan perangkat. Perangkat yang digunakan adalah BLE beacon atau  dikenal  juga  dengan beacon .  Perangkat  ini memiliki  kelebihan  yaitu  murah,  ringan,  serta  tidak membutuhkan daya dari luar. Perangkat memperkirakan jarak dari beacon dengan menggunakan kuat sinyal yang diterima. Proses  penentuan  lokasi  target  di  lingkungan  dalam ruangan  dengan  berbagai  halangan  propagasi  menyebabkan terjadinya  banyak  derau yang  mengganggu  data  [7]. Ketidakakuratan  data  pengukuran  dan  adanya  derau  dalam pengukuran  dapat  berakibat  fatal  dalam  suatu  proses  yang kompleks.  Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk mengatasi  permasalahan  tersebut  adalah  penggunaan  metode filter  Kalman.  Metode  ini  merupakan  jenis  filter  yang  andal untuk mengatasi derau hasil pengukuran dengan sistem secara linear  [8].  Sebagai  estimator  yang  handal,  filter  Kalman memiliki  komputasi  yang  cepat,  dan  membutuhkan  memori yang  rendah,  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  estimator tanpa  perlu  memperhitungkan  derau  yang  terjadi  pada  sistem secara detail.
Pada  makalah  ini  diusulkan  sebuah  sistem  notifikasi pengawasan pasien Alzheimer pada rumah sakit menggunakan teknologi beacon untuk mencegah hilangnya    pasien. Sistem ini  menggunakan  teknologi beacon dan  mini  PC,  yaitu Raspberry  Pi.  Dengan beacon dapat  diketahui  beberapa parameter,  salah  satunya received  signal  strength  indicator (RSSI)  yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  jarak  antara pasien dengan mini PC yang berfungsi sebagai penerima. Data yang  didapat  dikirimkan  ke  server dan  diubah  menjadi  jarak. Peningkatan  keakuratan  konversi  data  RSSI  ke  jarak dilakukan  dengan  menggunakan  metode  filter  Kalman. Jika
data  melebihi  jarak  yang  ditentukan,  maka  server akan mengirimkan  informasi  kepada smartphone perawat  berupa peringatan untuk segera melakukan penanganan pada pasien.
Sisa bagian dari makalah ini diatur sebagai berikut. Bagian II  membahas  tentang  skema  lokalisasi range-based dan metode  filter  Kalman.  Bagian  III  mendiskusikan  tentang desain  sistem  yang  berisi  tentang  desain  sistem  yang diusulkan. Bagian IV berisi implementasi sistem dan evaluasi unjuk kerja, sedangkan kesimpulan ada pada bagian V.

## II. S KEMA L OKALISASI R ANGE -B ASED DAN M ETODE F ILTER

## K ALMAN
Pada  bagian  ini  dijelaskan  salah  satu  pendekatan  dari lokalisasi range-based dengan  menggunakan  RSSI  serta metode  filter  Kalman  yang  digunakan  untuk  meningkatkan keakuratan dari estimasi posisi pasien.

## A. Pendekatan RSSI
Penggunaan RSSI adalah salah satu pendekatan yang paling sering  dipelajari  untuk  tujuan tracking karena  hampir  setiap node yang  ada  di  pasaran  memiliki  kemampuan  untuk menganalisis  kuat  sinyal  dari  pesan  yang  diterima. Penggunaan  model  propagasi  radio path  loss  log-distance menganggap  daya  yang  diterima  ( RX P )  sebagai  fungsi  dari jarak  pemancar  ke  penerima  dengan  kenaikan  beberapa pangkat.  Karena  model  ini  adalah  model  propagasi deterministik  dan  hanya  memberikan  nilai  rata-rata,  untuk model  propagasi  lain,  yaitu  model log-normal  shadowing diperkenalkan  untuk  menggambarkan  ketidakteraturan  RSSI [9].
Kuat  sinyal  yang  diterima  ( RX P )  diubah  ke  dalam  bentuk RSSI  yang  didefinisikan  sebagai  rasio  daya  yang  diterima terhadap  daya  referensi ref P ( 0 d ),  sedangkan RX P pada sebuah tempat di permukaan bumi yang bulat dengan jari-jari d terhadap pemancarnya ditunjukkan oleh (1) [3]. RX P adalah daya  yang  diterima  pada  penerima, TX P adalah  daya  yang dikirim  oleh  pemancar, TX G adalah  peroleh  ( gain )  pemancar,
RX G adalah  peroleh  penerima,  adalah  panjang  gelombang, d adalah  jarak  pemancar  dan  penerima,  sedangkan n adalah path  loss  exponent .  Daya  dan  jarak  berbanding  terbalik terhadap  jarak  kuadrat,  sehingga  fungsi  jarak  dengan menggunakan  eksponen pathloss terlihat  pada  (2). 0 RX P adalah  daya  terima  pada  jarak  acuan  1  meter,  sedangkan 0 d adalah jarak acuan 1 meter.
4 n RX TX TX RX P P G G d          (1) 0 10 0 .10 RX RX P P n d d   . (2)

## B. Metode Filter Kalman
Algoritme  filter  Kalman  adalah  salah  satu  algoritme  yang digunakan  untuk  memperkirakan  hasil  berikutnya  berdasar-
kan  data-data  yang  sudah  ada  sebelumnya.  Algoritme  ini biasanya  digunakan  untuk  melakukan  estimasi  data  sebenar- nya  berdasarkan  data  observasi  yang  mengandung  derau  dan beberapa  faktor  ketidaktepatan  lainnya,  dan  itulah  arti  kata filter  pada  algoritme  ini.  Terdapat dua  proses  yang dilakukan pada algoritme ini, yang proses tersebut meliputi prediksi dan koreksi. Kedua proses ini bekerja secara berulang hingga batas waktu yang telah ditentukan [10].

## Gbr. 1 Diagram blok sistem.
Proses  prediksi  dinyatakan  dengan ̂ ̂
, dengan ̂ adalah state vektor, adalah  kontrol,  sedangkan dan adalah  matriks  transisi  dengan  vektor  yang  terkait dengannya. Covariance estimasi  prediksi  dinyatakan  dengan , dengan adalah derau proses. Proses koreksi digunakan untuk mengoreksi estimasi prediksi. Detail proses  ditunjukkan  oleh  (3)  hingga  (6). adalah covariance pengukuran, adalah  peroleh  Kalman, ̂ adalah  estimasi state  update , adalah covariance estimasi update , adalah  derau  pengukuran,  sedangkan adalah  matriks transisi dengan vektor yang terkait dengannya.
T k k k k k
S H P H R   (3)
1 T k k k k K P H S   (4)
1
ˆ ˆ ˆ ( ) k k k k k k x x K y H x     (5)
1 (1 ) k k k k P K H P    . (6)

## III. D ESAIN S ISTEM
Pada  makalah  ini  didesain  sistem  notifikasi  dari  pasien Alzheimer  dengan  menggunakan  teknologi  BLE.  Diagram blok  sistem  yang diusulkan  diperlihatkan  pada  Gbr.  1.  Setiap pasien  dilengkapi  dengan beacon ,  sedangkan  Raspberry  Pi diletakkan di dekat pintu keluar. Proses berjalannya sistem ini dimulai  dengan  pengambilan  data  RSSI  yang  dipancarkan oleh beacon untuk dikonversi menjadi jarak di sisi Raspberry Pi.  Hasil  konversi  dikirim  ke  server  untuk  diolah  dengan menggunakan  metode  Kalman,  sehingga  estimasi  jarak  yang didapatkan  lebih  akurat.  Apabila  ada  pasien  yang  mendekati pintu keluar, maka Raspberry Pi akan mengirimkan notifikasi ke smartphone perawat.
Gbr. 2 Skenario penempatan Raspberry Pi.

## Gbr. 3 Sistem notifikasi.

## A. Skenario Penempatan Raspberry Pi
Lingkungan  yang  digunakan  untuk  pengujian  adalah lingkungan  dalam  ruangan  di  Rumah  Sakit  Dr.  M.
Soewandhie,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gbr.  2.  Terdapat dua Raspberry Pi (warna biru) dan dua b eacon (warna kuning) yang digunakan. Raspberry Pi diletakkan di dekat pintu keluar, sedangkan beacon diletakkan di saku pasien Alzheimer.
Gbr. 4 Detil tahapan metode filter Kalman.
T ABEL I
S PESIFIKASI R ASPBERRY P I 3 Spesifikasi Notasi CHIP Broadcom BCM2837 CPU 4× ARM Cortex-A53, 1.2GHz GPU Broadcom VideoCore IV RAM 1GB LPDDR2 (900 MHz) Networking 10/100 Ethernet, 2.4GHz 802.11n wireless Bluetooth Bluetooth 4.1 Classic, Bluetooth Low Energy Storage , GPIO microSD , 40-pin header Ports HDMI,  3.5mm analogue  audio-video  jack ,  4× USB  2.0,  Ethernet, Camera  Serial  Interface (CSI), Display Serial Interface (DSI)
T ABEL II S PESIFIKASI B EACON Spesifikasi Notasi CHIP Type nRF 51822 Operating system OS 7, Android 4.3 Protocol Bluetooth V 4.0 Radius 100 meters Configurable Over-The-Air Life time Battery 2 Years Supply Voltage 3 Volt Battery CR2477

## B. Sistem Notifikasi
Sistem  notifikasi  dijalankan  jika  pasien  mendekati  pintu keluar  dengan  jangkuan  0  sampai  10  meter  dari  pintu  keluar rumah  sakit,  seperti  diperlihatkan  pada  Gbr.  3.  Terdapat  dua kategori  notifikasi  yang  diberikan  ke  perawat.  Kategori tersebut  meliputi  waspada  dan  bahaya.  Kategori  waspada diberikan  mulai  10  meter  sebelum  pintu  keluar,  sedangkan kategori bahaya diberikan jika pasien berada 3 meter sebelum hingga tepat di pintu keluar.

## C. Desain Metode Kalman
Parameter  yang  masuk  algoritme  filter  Kalman  meliputi system  state ̂ dan  kesesuaian covariance matriks ,  serta parameter  derau dan Parameter  derau  ini  dapat diperkirakan  di  setiap  iterasi  dari  filter  Kalman,  atau  bernilai
tetap.  Pada  proses  prediksi,  prediksi ̂ dan covariance dibuat  berdasarkan system  state ̂ .  Sedangkan  pada proses  koreksi,  peroleh  Kalman  dihitung, system state ̂ dan covariance matriks baru  juga  dihitung  dengan menggunakan state sebelumnya  serta  peroleh  Kalman.  Detail tahapan dari metode Kalman ditunjukkan pada Gbr. 4.
Gbr. 5 Peletakan Raspberry Pi.
Gbr. 6 Skenario pengukuran di pintu keluar pertama.
Gbr. 7 Skenario pengukuran nilai n di pintu keluar 1.
Untuk  menerapkan  metode  filter  Kalman,  perlu  adanya inisialisasi  nilai  terlebih  dahulu.  Nilai  variabel  dari  sistem filter Kalman dapat didefinisikan sebagai berikut.
1. Variabel k A berupa  konstanta  numerik  yang  bernilai  1,
karena  nilai  selanjutnya  akan  sama  dengan  yang sebelumnya.
2. Variabel k H bernilai  1,  karena  pengukurannya  terdiri atas  nilai state dan  beberapa  derau.  Jarang  ditemukan kasus kehidupan nyata bahwa k H berbeda dari 1.
3. Pada masukan dilakukan inisialisasi fungsi prediksi state , yaitu variabel ̂ bernilai 0 dan variabel ̂ bernilai 1.
4. Inisialisasi variabel R dan Q agar memiliki hasil estimasi yang optimal.

## IV. IMPLEMENTASI S ISTEM DAN E VALUASI U NJUK K ERJA Pada  bagian  ini  dibahas  mengenai  implementasi  serta evaluasi  unjuk  kerja  dari  sistem  notifikasi  yang  dibangun. Pengujian  yang  dilakukan  meliputi  pengujian  hasil  estimasi jarak,  keakuratan  posisi  pasien  Alzheimer  pada  sistem
notifikasi,  serta  keberhasilan  sistem  notifikasi.  Pengujian dilakukan  di  dua  pintu  keluar  Rumah  Sakit  Dr.  M. Soewandhie dengan satu pasien di masing-masing pintu keluar. Tabel I dan Tabel II menunjukkan spesifikasi perangkat yang digunakan.

## A. Pengukuran Indeks Path Loss
Pengukuran indeks path loss dilakukan di dua pintu masuk atau  keluar  rumah  sakit.  Nilai  yang  didapat  digunakan  untuk konversi  nilai  RSSI  ke  jarak.  Gbr.  5  menunjukkan  peletakan Raspberry Pi di pintu keluar.
T ABEL III D ATA x T P OWER DI P INTU K ELUAR 1 No RSSI (dBm) 1 -54,56 2 -57,70 3 -52,34 4 -54,94 5 -55,30 6 -53,60 7 -61,76 8 -53,60 9 -54,60 10 -60,42 Rata-rata -55,88
T ABEL IV D ATA K OEFISIEN P ATH L OSS DI P INTU K ELUAR 1 Jarak sesungguhnya (m) RSSI (dBm) n 2 -64,08 2,72 3 -55,62 -0,05 4 -65,40 1,58 6 -72,78 2,17 8 -69,92 1,55 10 -74,30 1,84 12 -79,44 2,18 14 -74,18 1,60 16 -80,38 2,03 18 -87,40 2,51 20 -79,06 1,78 22 -82,32 1,97 24 -84,28 2,06 26 -81,14 1,79 28 -88,16 2,23 Rata-rata 1,86
1) Pengukuran pada Pintu Keluar 1: Pengukuran x T power pertama  dilakukan  pada  pintu  keluar  pertama  dengan  ukuran ruangan 29 meter x 4 meter seperti terlihat pada Gbr. 6. Hasil pengukuran dari  sepuluh  kali percobaan disajikan pada  Tabel III.  Nilai  rata-rata x T power yang  didapat  adalah  sebesar  - 55,88 dBm. Langkah berikutnya adalah penentuan nilai indeks path  loss n yang  didapat  dari  pengukuran  setiap  2  meter, seperti  yang  ditunjukkan  oleh  Gbr.  7,  dengan  hasil  yang didapat  ditunjukkan  pada  Tabel  IV.  Nilai n yang  didapat adalah 1,86.
Gbr. 8 Skenario pengukuran di pintu keluar kedua.
Gbr. 9 Skenario pengukuran nilai n di pintu keluar 2. T ABEL V D ATA x T P OWER DI P INTU K ELUAR 2
No RSSI (dBm) 1 -49,02 2 -55,02 3 -56,14 4 -55,66 5 -57,10 6 -55,40 7 -55,52 8 -62,32 9 -52,60 10 -57,98 Rata-rata -55,68
2) Pengukuran pada Pintu Keluar 2: Pengukuran x T power kedua  dilakukan  pada  pintu  keluar  kedua  dengan  ukuran ruangan 23 meter x 4,5 meter seperti ditunjukkan pada Gbr. 8. Hasil  pengukuran  dari  sepuluh  kali  percobaan  diperlihatkan pada Tabel V. Nilai rata-rata x T power yang didapat adalah - 55,68 dBm. Langkah berikutnya adalah penentuan nilai indeks path  loss n yang  didapat  dari  pengukuran  setiap  2  meter seperti  yang  ditunjukkan  oleh  Gbr.  9,  dengan  hasil  yang didapat  disajikan  pada  Tabel  VI.  Nilai n yang  didapat  adalah 1,72.

## B. Pengujian Hasil Estimasi Jarak
Konversi RSSI menjadi jarak sesuai dengan (2) menghasil- kan  nilai  estimasi  jarak.  Gbr.  10  dan  Gbr.  11  menunjukkan estimasi  jarak  yang  didapatkan  beserta  persentase  kesalahan yang dihasilkan. Dari hasil pengujian terlihat bahwa beberapa estimasi  jarak  yang  dihasilkan  jauh  berbeda  dengan  jarak sebenarnya. Perbedaan jarak terbesar dari pintu 1 terjadi pada pengujian  ke-10  dengan  kesalahan  estimasi  hingga  172%, sedangkan  perbedaan  jarak  terbesar  pada  pintu  2  terjadi  pada pengujian  ke-2  dan  ke-5  dengan  kesalahan  estimasi  hingga 52%.    Kesalahan  jarak  estimasi  pada  pintu  1  lebih  besar  dari pintu  2  karena  banyaknya  orang  yang  lalu  lalang  di  sekitar
pintu  1,  sehingga  mengakibatkan  RSSI  yang  diterima  tidak stabil.  Kondisi  ini  mengakibatkan  konversi  jarak  yang dilakukan menjadi tidak akurat.
T ABEL VI D ATA K OEFISIEN P ATH L OSS DI P INTU K ELUAR 2 Jarak sesungguhnya (m) RSSI (dBm) n 2 -62,98 2,43 3 -66,96 2,37 4 -66,58 1,81 6 -65,60 1,28 8 -65,66 1,11 10 -71,86 1,62 12 -69,30 1,26 14 -75,58 1,74 16 -77,02 1,77 18 -78,04 1,78 20 -79,82 1,86 22 -76,86 1,58 Rata-rata 1,72
Gbr. 10 Perbandingan jarak sebenarnya dan jarak estimasi pada pintu 1.
Gbr. 11 Perbandingan jarak sebenarnya dan jarak estimasi pada pintu 2.

## C. Pengujian  Keakuratan  Posisi  Pasien  pada  Sistem Notifikasi dengan Menggunakan Metode Kalman
Pengujian ini dilakukan untuk menentukan keakuratan dari estimasi  posisi  pasien.  Estimasi  ini  dilakukan  dengan
menggunakan  metode  Kalman.  Hasil  pengujian  keakuratan posisi pasien di pintu keluar 1 dan 2 ditunjukkan oleh  Gbr. 12 dan Gbr. 13. Dari hasil pengujian, terlihat bahwa sistem yang dibuat telah mampu memberikan estimasi posisi pasien   yang lebih  akurat  jika  dibandingkan  dengan  pengujian  yang ditunjukkan  oleh  Gbr.  10  dan  Gbr.  11.  Penurunan  kesalahan estimasi  yang  didapat  mencapai  69,7%,  dengan  rata-rata kesalahan estimasi yang dihasilkan adalah sebesar 13,13 % di pintu keluar 1 dan 15,06 % di pintu keluar 2.
Gbr.  12  Perbandingan  jarak  sebenarnya  dan  jarak  estimasi  pada  pintu  1 dengan menggunakan metode Kalman.
Gbr.  13  Perbandingan  jarak  sebenarnya  dan  jarak  estimasi  pada  pintu  2 dengan menggunakan metode Kalman.

## D. Keberhasilan Sistem Notifikasi
Sistem notifikasi diberikan saat pasien berada di jangkauan jarak  0  hingga  10  meter  dari  pintu  keluar  rumah  sakit. Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  dan  memastikan perawat  telah  menerima  notifikasi  sesuai  dengan  kondisi pasien. Gbr. 14 menunjukkan contoh tampilan notifikasi yang
berisi  nama  pasien  dan  posisi  pintu  keluar  tempat  pasien berada.  Gbr.  15  menunjukkan  contoh  tampilan  notifikasi konfirmasi  pasien.  Konfirmasi  ini  diberikan  jika  pasien  yang berada  di  jangkauan  jarak  tersebut  sudah  ditangani  oleh perawat.
Gbr. 14 Tampilan notifikasi pasien. Gbr. 15 Tampilan notifikasi konfirmasi pasien.
Gbr. 16 Skenario pengujian keberhasilan notifikasi.
Gbr. 17 Persentase keberhasilan notifikasi.
Gbr.  16  menunjukkan  skenario  pengujian  keberhasilan notifikasi  dari  dua beacon dan  satu  Raspberry  Pi  di lingkungan line  of  sight (LOS).  Masing-masing b eacon berjarak  3  meter  dari  Raspberry  Pi.  Pengujian  ini  dilakukan untuk  melihat smartphone perawat,  menerima  notifikasi  atau tidak pada saat terdapat dua beacon yang memancarkan sinyal RSSI. Dari hasil sepuluh kali pengujian terlihat bahwa jumlah notifikasi yang berhasil diterima dari estimasi jarak beacon 1 adalah  80%  dan  untuk  estimasi  jarak beacon 2  adalah  90%. Karena  bersifat wireless , maka  proses  pengiriman  RSSI  baik pada beacon 1  maupun beacon 2  sangat  dipengaruhi  oleh kondisi  lingkungan.  Semakin  banyak  gangguan  dan interferens,  maka  RSSI  yang  dikirimkan  juga  semakin  lemah dan  semakin  besar  pula  kemungkinan  terjadinya  kesalahan dalam  estimasi  jarak.  Karena  pengujian  dilakukan  di lingkungan LOS dan jarak yang sama antara beacon 1 dan 2, maka  jumlah  keberhasilan  sistem  notifikasi  sistem  yang didapat  juga  tidak  terlalu  jauh  berbeda,  seperti  yang ditunjukkan oleh Gbr. 17.

## V. K ESIMPULAN
Pada  makalah  ini,  telah  diusulkan  sebuah  sistem  notifikasi pengawasan pasien Alzheimer pada rumah sakit menggunakan teknologi beacon untuk  mencegah  hilangnya  pasien. Peningkatan  keakuratan  estimasi  posisi  pasien  dilakukan dengan  menggunakan  metode  Kalman.    Dari  hasil  pengujian yang  dilakukan,  terlihat  bahwa  penggunaan  metode  Kalman mampu  meningkatkan  keakuratan  estimasi  posisi  pasien dengan  rata-rata  kesalahan  estimasi  hanya  13,13%  di  pintu keluar  1  dan  15,06%  di  pintu  keluar  2.  Hasil  pengujian  juga menunjukkan  keberhasilan  sistem  notifikasi  yang  dibangun, dengan persentase keberhasilan notifikasi mencapai 90%.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian  ini  didanai  oleh  Kementrian  Riset,  Teknologi, dan  Pendidikan  Tinggi,  Penelitian  Terapan  Unggulan Perguruan Tinggi (PTUPT) Tahun 2018.
R EFERENSI
[1] P. Thakare dan V.R. Pawar, “Alzheimer Disease Detection and Tracking of Alzheimer Patient,” Proc. ICICT’16 , 2016, hal. 1-4.
[2] A.  Pratiarso,  A.I.  Imanuddin,  M.  Yuliana,  P.  Kristalina,  dan  I.G.P Astawa,  “Implementation  of  Kalman  Filter  Method  for  Tracking
Position  of  Alzheimer's  Patients,” Proc. ICON-SONICS’17 ,  2017,  hal 135-140.
[3] M.B.  Mendoza,  C.A.  Bergado,  J.L.B.D.  Castro,  dan  R.G.T.  Siasat, “Tracking  System  for  Patients  with  Alzheimer's  Disease  in  a  Nursing Home,” Proc. TENCON’17, 2017, hal. 2566-2570.
[4] F.S.  Danis  dan  A.T.  Cemgil,  “Model-Based  Localization  and  Tracking Using  Bluetooth  Low-Energy  Beacons,” J.  Sensors ,  Vol.  17,  hal.  1-23, 2017.
[5] D. Chen, K.G. Shin, Y. Jiang, dan K. Kim, “Locating and Tracking BLE Beacons with Smartphones,” Proc. CoNEXT’17 , 2017, hal. 263-275.
[6] A.H.  Oleval,  “Indoor  Navigation  and  Personal  Tracking  System  Using Bluetooth Low Energy Beacons”, Thesis, Uppsala Universitet, Uppsala, Sweden, Okt. 2017.
[7] P.  Kristalina,  Wirawan,  dan  G.  Hendrantoro,  “DOLLY:  An Experimental Evaluation of Distributed Node Positioning Framework in Wireless Sensor Networks”, Proc . ISSNIP’14, 2014, hal. 1-6.
[8] N.H.  Ali  dan  G.M.  Hassan,  “Kalman  Filter  Tracking,” Int.J.  of Computer Applications, Vol. 89, No. 9, hal. 15-18, 2014.
[9] A.  Pratiarso,  A.S.  Putra,  P.  Kristalina,  A.  Sudarsono,  M.  Yuliana,  dan I.G.P.  Astawa,  “Skema  Lokalisasi  Posisi  Node  Terdistribusi  pada Lingkungan Free Space Path Loss, ” Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI), Vol. 6, No. 3, hal. 352-358, 2017.
[10] H.A. Patel  dan D.G. Thakore, “Moving Object Tracking using Kalman Filter,” International  Journal  of  Computer  Science  and  Mobile Computing (IJCSMC) , Vol. 2, No. 4, hal. 326 – 332, April 2013.