## Pendeteksi Masker dan Monitoring Suhu menggunakan Webcam dan Sensor Suhu GY-906
Evelina 1 , Yogie Dwi Putra 2 , Nyayu Latifah Husni 3* , Ade Silvia Handayani 4 , Sabilal Rasyad 5 , M. Sobri 6
1-6 Program Studi Teknik Elektro, Politeknik Negeri Sriwijaya, Indonesia
*e-mail: nyayu_latifah@polsri.ac.id

## ABSTRAK
Covid-19 merupakan pandemi yang terjadi di berbagai belahan. Penggunaan masker, menjaga jarak dan memantau  suhu  tubuh  menjadi  cara  yang  bisa  dilakukan  untuk  mencegah  penularan  virus  Covid-19. Namun syangnya, msyarakat sering tidak mematuhi aturan ini karena menganggap remeh permasalhan covid-19  ini.  Berdasarkan  hal  tersebut,  penulis  mencoba  mengembangkan  suatu  sistem  yang  mampu mendeteksi  dan  memonitoring  penggunaan  masker  dan  suhu  tubuh  manusia  secara  otomatis.. Perancangan  sistem  pendeteksi  ini  menggunakan  webcam yang  terhubung dengan  raspberry  pi,  Sensor Suhu GY-906, dan Sensor Proximity HC-SR04 yang terhubung dengan arduino nano.  Sistem pendeteksi akan  mendeteksi  apakah  pengguna  memakai  masker  atau  tidak,  serta  mendeteksi  apakah  suhu  tubuh pengguna  tersebut  normal  ataukah  tidak.    Keluaran  dari  sistem  pendeteksi  ini  berupa  tampilan  pada monitor  dan  LCD  serta  keluaran  lainnya,  seperti  LED  dan  Buzzer.    Dari  hasil  uji  coba  perangkat, didapatkan hasil bahwa perangkat dapat bekerja dengan baik
Kata Kunci: Covid-19, Deteksi Masker, Monitoring Suhu,  Sensor GY-906.

## Mask Detection and Temperature Monitoring Using Webcam and Temperature Sensor GY-906

## ABSTRACT
Covid-19 is a pandemic that is happening all over the world. The use of masks, keeping a distance and monitoring  body  temperature  are  ways  that  can  be  done  to  prevent  the  transmission  of  the  Covid-19 virus. However, unfortunately, people often don't obey this rule because they underestimate the Covid-19 problem. Based on this, the author tries to develop a system that is able to detect and monitor the use of masks  and  human  body  temperature  automatically.  The  design  of  this  detection  system  uses  a  webcam connected  to  a  raspberry  pi,  a  GY-906  Temperature  Sensor,  and  Proximity  Sensor  HC-SR04  that  is connected with arduino nano. The detection system will detect whether the user is wearing a mask or not, and detect whether the user's body temperature is normal or not. The output of this detection system is a display  on  the  monitor  and  LCD  as  well  as  other  outputs,  such  as  LEDs  and  Buzzers.  From  the  test results of the device, it is found that the device can work well
Keywords: Covid-19, Mask Detector, Temperature Monitoring, and Sensor GY-906
Correspondence author : Nyayu Latifah Husni, Politeknik Negeri Sriwijaya, Indonesia E-Mail: nyayu_latifah@polsri.ac.id

## I. PENDAHULUAN
Saat ini Indonesia tengah menghadapi  pandemi global yang sangat meresahkan masyarakat yakni virus corona. Coronavirus [1] adalah sejenis virus yang dapat menimbulkan penyakit pada hewan dan individu. Fungsi tubuh normal terganggu oleh aksi virus tersebut yang memecah ke dalam  sel  di  dalam  inangnya  dan  mengeksploitasinya  untuk  mereplikasi  dirinya  sendiri. Teknologi  memiliki  peranan  yang  sangat  penting  dalam  kemajuan  kehidupan  manusia. Teknologi  juga  dapat  diterapkan  di  bidang  Kesehatan  [2]  seperti  pengukuran  suhu  tubuh  dan pendeteksian  masker  pada  manusia.  Deteksi  dini  dari  virus  ini  sering  dilakukan  dengan pengecekan suhu tubuh seseorang. Virus ini berbahaya bagi sistem pernafasan manusia hingga dapat menyebabkan kematian [3]. Proyeksi penyebaran juga sangat cepat dan dapat menginfeksi siapa saja tanpa berbatas usia. Karena itulah deteksi dini sangat penting, dimana, salah satunya dengan mengecek suhu tubuh [1], [4]. Di samping itu, penyebaran virus ini dilakukan melalui penularan orang yang sudah terinfeksi. Saat orang yang terinfeksi mengalami bersin atau batuk dan  dihirup  orang  lain,  maka  orang  itu  bisa  tertular.  Maka  dari  itu  penggunaan  masker  juga sangat  penting.  Suhu  tubuh  dapat  mengidentifikasi  apakah  orang  tersebut  sehat  atau  tidak. Seseorang bisa mengetahui kondisi orang lain dengan mengecek suhu tubuhnya. Namun, antara seseorang  dengan  orang  lain  bermacam-macam  tergantung  faktor  usia,  tingkat  aktivitas  dan jenis kelaminnya. Orang dewasa mempunyai suhu tubuh normal sekitar 36°C sampai 37°C. Hal ini hampir sama dengan suhu tubuh normal anak-anak. Suhu tubuh yang menunjukkan 37.5°C bisa dikategorikan demam dan jika mencapai 38.5°C masuk kategori demam tinggi.
Penelitian  yang  pernah  dilakukan  sebelumnya  yang  menuliskan  tentang  pengukuran  suhu berbasis  pancaran  sinar  inframerah,  dijadikan  perbandingan  dalam  perancangan  alat  dan penulisan jurnal ini. Dalam penelitian tersebut, memberikan gambaran mengenai alat pengukur suhu  tanpa  sentuh  dengan  menggunakan  komponen  identik  dengan  cara  kerja  serupa  yaitu melakukan  pengukuran  suhu  berdasarkan  penggunaan  pancaran  sinar  inframerah  serta menggunakan basis mikrokontroler yang termasuk ke dalam keluarga Arduino.

## II. METODE PENELITIAN
Menentukan  diagram  blok  adalah  hal  yang  penting  pada  tahapan  perancangan  alat  yang dibuat.  Jika  diagram  blok  kerja  alat  secara  umum  sudah  disusun,  maka  langkah-langkah  pada tahapan selanjutnya dapat terarah sesuai dengan diagram blok pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1.  Diagram Blok
Webcam  [5]  berfungsi  sebagai  input  yang  menghasilkan  image,  raspberry  pi  berfungsi sebagai  pengelolah  image  dari  webcam  [6][7].  Hasil  image  tersebut  diolah  dengan  bahasa pemrograman python untuk  mendapatkan posisi deteksi yang  meliputi wajah, mata dan mulut. Sensor  suhu  dan sensor jarak  juga  sebagai inputan  yang  menghasilkan  data  [8]. Fungsi  sensor jarak  adalah  untuk  mengaktifkan  sensor  suhu.  Arduino  berfungsi  sebagai  pengelolah  data  dari sensor  suhu.  Hasil  yang  didapatkan  dari  ketiga  inputan  akan  diproses  oleh  arduino  dan raspberry. Raspberry dapat mendeteksi posisi wajah seseorang itu dekat atau jauh dari webcam dengan  melihat  nilai  pixel  wajah  tersebut.  Nilai  pixel  dari  wajah  yang  kecil  biasanya mempengaruhi  pendeteksian  pada  wajah,  biasanya  bagian  mata  dan  mulut  bisa  saja  tidak terdeteksi. Atau wajah tersebut jauh dari webcam yang menyebabkan webcam tidak menangkap dengan  sempurna  pixel  tersebut.  Jika  nilai  pixel  dari  wajah  tersebut  besar,  maka  raspberry mendeteksi  wajah  tersebut  dengan  sempurna(terdeteksi  wajah,  mulut  dan  mata).  Posisi  wajah seseorang  agar terdeteksi wajah,  mulut  dan  mata pada  webcam  dengan  sempurna,  maka  harus sesuai dengan jarak yang telah ditentukan, tidak terlalu jauh maupun tidak juga terlalu dekat.
Pertama-tama sistem akan mendeteksi suhu terlebih dahulu melalui sensor suhu, selanjutnya webcam akan mendeteksi penggunaan masker pada wajah pengguna. Setelah itu masing-masing inputan  mengirimkan  data  ke  masing-masing  controller  seperti  pada  blok  diagram  tersebut. Ketika  masing-masing  controller  sudah  mendapatkan  data  dari  masing-masing  inputan, raspberry  akan  mengirimkan  data  hasil  pendeteksian  ke  arduino.  Data  hasil  pendeteksian webcam  yang  diproses  oleh  raspberry  terdapat  beberapa  kondisi  seperti  menggunakan  masker dan tidak menggunakan masker, sedangkan data hasil pendeteksian suhu oleh sensor suhu yang diproses oleh arduino terdapat beberapa kondisi seperti suhu normal dan suhu tinggi. Hasil dari pemrosesan oleh arduino dan raspberry tersebut dapat mengaktifkan output seperti LED, buzzer, menampilkan notifikasi pada LCD dan juga menampilkan hasil yang terdeteksi pada monitor.
Flowchart  atau  bagan  alir  merupakan  sebuah  bagian  dengan  simbol  tertentu  yang menjelaskan  dan  menggambarkan  langkah-langkah  proses  suatu  sistem  secara  mendetail  serta hubungan  antara  proses  atau  metode  dengan  proses  lainnya  pada  suatu  program  atau  sistem. Flowchart pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Ketika sensor jarak aktif, maka setpoint pada sensor ini bekerja, apabila jarak melebihi dari setpoint  maka  akan  muncul  notifikasi  pada  LCD  dan  kita  harus  mengulang  kembali.  Lalu apabila  sensor  jarak  sesuai  dengan  setpoint  maka  dilanjutkan  dengan  pengecekan  oleh  sensor suhu.  Begitupun  pada  sensor  suhu,  memiliki  batasan  atau  setpoint  juga  pada  37ºC.  Apabila pengguna  telah  melakukan  pengecekkan  suhu,  maka  akan  dilanjutkan  dengan  pendeteksian masker oleh webcam. Dari penggunaan sistem ini didapatkan 4 kondisi antara lain:
1. Pertama,  indikator  LED  hijau  dan  notifikasi  “Terima  Kasih,  silahkan  masuk”  pada  LCD akan  aktif  ketika  suhu  pengguna  normal  atau  sesuai  dengan  setpoint  dan  menggunakan masker.
2.
(1)
(1)
3. Kedua, indikator LED orange, buzzer sebagai peringatan dan notifikasi “Tidak bisa masuk, pakai  masker!”  pada  LCD  akan  aktif  ketika  suhu  pengguna  normal  atau  sesuai  dengan setpoint tetapi tidak menggunakan masker.
4. Ketiga, indikator LED merah, buzzer sebagai peringatan dan notifikasi “Tidak bisa masuk, suhu tinggi!” pada LCD akan aktif ketika suhu pengguna tinggi atau melebihi setpoint tetapi menggunakan masker.
5. Keempat, indicator LED merah, buzzer sebagai peringatan dan notifikasi yang muncul pada LCD  “Tidak  bisa  masuk,  suhu  tinggi!”  akan  aktif  Ketika  suhu  pengguna  tinggi  atau melebihi setpoint dan pengguna tidak menggunakan masker.
Gambar 2.  Flowchart Rangkaian

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode pengujian sistem yang digunakan yaitu melampirkan data berupa gambar dari hasil pengujian  alat  yang  meliputi  pengujian  pendeteksian  sistem  keseluruhan,  pengujian pendeteksian  sensor  suhu  dan  pengujian  pendeteksian  warna  dan  tipe  masker  yang  berbeda. Serta membandingkan beberapa sample hasil dari pendeteksian sensor suhu sistem dengan alat pembandingnya(thermogun).  Data  tersebut  akan  berupa  output  ke  layar  LCD,  LED  maupun buzzer.  Untuk  mengurangi  kesalahan  dalam  pengujian  alat  maka  berikut  ini  adalah  langkah- langkah yang harus dilakukan:
1. Pastikan sistem dalam keadaan baik.
2. Periksa  terlebih  dahulu  peralatan  yang  akan  digunakan  untuk  memastikan  bahwa  seluruh peralatan dalam kondisi baik.
3. Tentukan metode pengujian yang ingin diambil.
4. Hidupkan sistem dengan cara menghubungkan ke power supply.
5. Lalu mulailah mengambil data pengujian dengan metode yang telah ditentukan.
6. Lakukan screenshot pada komputer/laptop ataupun ambil gambar melalui handphone.
7. Setelah  selesai  melakukan  proses  pengujian,  shutdown  sistem  dan  lepas  sumber  tegangan untuk mematikannya.

## Tabel 1. Pengujian Perbandingan Hasil Sensor Suhu dan Thermogun
No Jarak Deteksi (cm) Sensor GY-906 Thermogun Error 1. 3 36.3ºC 36.4ºC 0.2% 2. 4 36.3ºC 36.3ºC 0% 3. 5 36.2ºC 36.2ºC 0% 4. 6 35.9ºC 36.1ºC 0.5% 5. 7 Tidak Terdeteksi 36.0ºC - 6. 8 Tidak Terdeteksi 36.0ºC - 7. 9 Tidak Terdeteksi 35.8ºC - 8. 10 Tidak Terdeteksi 35.8ºC -
Hasil  pengujian  seperti  pada Tabel  1 terdapat  selisih  atau  error  tetapi  hasil  tersebut  masih dapat  ditoleransi  atau  masih  dalam  batas  wajar.  Untuk  mencari  persentase  selisih  atau  error, digunakanlah rumus (1).
Tabel 2. Pengujian Pendeteksian Sensor Suhu
No Sensor Suhu GY-906 Thermogun Jarak Hasil Jarak (cm) Hasil 1 5 cm 36.53 ºC 5 36.3 ºC 2 4 cm 36.08 ºC 4 36.1 ºC
3
3 cm 36.23 ºC 3 36.2 ºC
Tabel 3. Pengujian Pendeteksian Masker.
No. Jarak (cm) Kondisi Cahaya Hasil pada Monitor Keterangan 1. 80 Terang Tidak Terdeteksi 2. 50 Terang Terdeteksi 3. 80 Sedang Tidak Terdeteksi 4. 50 Sedang Terdeteksi 5. 80 Terang Tidak Terdeteksi 6. 50 Terang Terdeteksi 7. 80 Sedang Tidak Terdeteksi 8. 50 Sedang Terdeteksi
9. 80 Terang Tidak Terdeteksi
10. 50 Terang Terdeteksi 11. 80 Sedang Tidak Terdeteksi 12. 50 Sedang Terdeteksi
Dari Tabel 1, diketahui sensor suhu dapat mendeteksi ketika dijarak 3 cm sampai dengan 6 cm  sedangkan  untuk  thermogun  semakin  jauh  hasil  yang  terdeteksi  semakin  turun.  Ke  empat percobaan diatas menghasilkan persentase error yang mana:
1. Percobaan pertama dengan error 0.2% sedangkan pada
2. Percobaan ke 2 dan 3 dengan error 0%, tetapi
3. Percobaan ke 4 mendapatkan hasil persentase error yang tinggi yaitu 0.5%
Lalu dari persentase error tersebut dicari persentase rata-rata, dengan rumus sebagai berikut:
(2)
Dari  perhitungan  diatas,  bahwa  hasil  selisih  atau  rata-rata  error  antara  sensor  suhu  pada sistem dengan thermogun sebesar 1.7%. Hal ini membuktikan kerja dari sistem sudah baik dan hasil tersebut dapat dianggap wajar.
Pengujian  sensor  suhu  dilakukan  bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  akurat  hasil  dari pendeteksian  sensor  suhu  pada  sistem  dengan  alat  pembanding  yang  digunakan  yaitu thermogun. Selanjutnya, pada Tabel 2 di bawah ini bertujuan untuk melihat seberapa jauh titik minimal dan maximal jarak dari sensor suhu ke object.
Pada  prinsipnya  agar  hasil  yang  didapat  antara  sensor  suhu  GY-906  dengan  alat pembanding(thermogun)  sesuai  maka  harus  diuji  dengan  jarak  yang  sama  juga.  Untuk mendapatkan  jarak  yang  sama,  penulis  menggunakan  alat  ukur  mistar  dan  meteran  untuk membantu menentukan jarak.
Pengujian Tabel 2 menggunakan 3 kali percobaan dengan masing-masing jarak antara tangan ke sensor suhu yaitu 5 cm, 4 cm dan 3 cm. Didapatkan 3 hasil percobaan sebagai berikut:
1. Pada  percoban  pertama  dengan  jarak  5  cm,  hasil  yang  didapat  dari  sistem  adalah  36.5ºC sedangkan hasil yang didapat dari alat pembanding(thermogun) adalah 36.3ºC. Selisih hasil antara sensor suhu dengan thermogun adalah 0.2ºC.
2. Pada  percoban  kedua  dengan  jarak  4  cm,  hasil  yang  didapat  dari  sistem  adalah  36.0ºC sedangkan hasil yang didapat dari thermogun adalah 36.1ºC. Selisih hasil antara sensor suhu dengan thermogun adalah 0.1ºC.
3. Pada  percoban  ketiga  dengan  jarak  3  cm,  hasil  yang  didapat  dari  sistem  adalah  36.2ºC sedangkan  hasil  yang  didapat  dari  thermogun  adalah  36.2ºC.  Pada  percobaan  ketiga  ini kedua hasil suhu yang didapat adalah akurat.
Dari pengujian Tabel 2 diatas didapatkan hasil jarak pendeteksian yang baik adalah 5 cm, 4 cm dan 3 cm, hal ini dikarenakan suhu yang dihasilkan antara sensor suhu dan thermogun ialah akurat.
Pengujian  selanjutnya  ialah  pendeteksi  masker,  ini  bertujuan  untuk  menguji  apakah  sistem dapat mengenali warna masker dan bentuk masker yang berbeda dan menggunakan jarak serta kondisi cahaya yang berbeda pula. Berdasarkan Tabel 1 pengujian pendeteksian sistem diatas, pada kondisi cahaya gelap dan jarak  20 cm, webcam tidak dapat mendeteksi user. Oleh sebab itu pada Tabel 3 kondisi cahaya gelap dan jarak yang terlalu dekat tidak diuji lagi oleh penulis.
Pada  Tabel  3  hanya  menguji  2  kondisi  yaitu  kondisi  cahaya  saat  terang  dan  redup. Dikarenakan  20  cm  jarak  yang  terlalu  dekat  jadi  percobaan  dibawah  ini  hanya  menggunakan jarak  80  cm  dan  50  cm  untuk  mendapatkan  perbandingan.    Berdasarkan  pengujian  diatas, didapatkan kondisi yaitu:
1. Pada  pengujian  1  sampai  4  pengujian  pada  masker  bewarna  biru  dengan  kondisi  cahaya terang  dan  sedang.  Dengan  jarak  antara  wajah  dengan  webcam  adalah  80  cm  dan  50  cm. Pada  percobaan  diatas  dapat  dilihat  bahwa  pada  jarak  80  cm(percobaan  1  dan  3)  dengan kondisi cahaya terang dan sedang, webcam tidak dapat mendeteksi wajah. Tetapi pada jarak 50 cm (percobaan ke 2 dan 4) dengan  kondisi cahaya terang dan sedang, dapat dilihat bahwa webcam dapat mendeteksi wajah yang menggunakan masker bewarna biru.
2. Pada  pengujian  5  sampai  8  pengujian  pada  masker  bewarna  putih  dengan  kondisi  cahaya terang  dan  sedang.  Dengan  jarak  antara  wajah  dengan  webcam  adalah  80  cm  dan  50  cm. Pada  percobaan  diatas  dapat  dilihat  bahwa  pada  jarak  80  cm(percobaan  5  dan  7)  dengan kondisi cahaya terang dan sedang, webcam tidak dapat mendeteksi wajah. Tetapi pada jarak 50 cm (percobaan ke 6 dan 8) dengan  kondisi cahaya terang dan sedang, dapat dilihat bahwa webcam dapat mendeteksi wajah yang menggunakan masker bewarna putih.
3. Pada  pengujian  9 sampai  12  pengujian  pada  masker  bewarna  hitam  dengan  kondisi  cahaya terang  dan  sedang.  Dengan  jarak  antara  wajah  dengan  webcam  adalah  80  cm  dan  50  cm. Pada  percobaan  diatas  dapat  dilihat  bahwa  pada  jarak  80  cm(percobaan  9  dan  11)  dengan kondisi  cahaya  terang  dan  sedang,  webcam  tidak  dapat  mendeteksi  wajah.  Tetapi  jarak  50 cm (percobaan ke 10 dan 12) dengan  kondisi cahaya terang dan sedang, dapat dilihat bahwa webcam dapat  mendeteksi wajah yang menggunakan masker bewarna putih.

## IV. KESIMPULAN
Dari  pengujian  yang  dilakukan  pada Sistem  Pendeteksi  Masker  dan  Monitoring  Suhu menggunakan Webcam dan Sensor Suhu GY-906 untuk Pencegahan Penularan Covid-19 didapatkan  hasil  berupa  alat  yang  mampu  untuk  melakukan  deteksi  terhadap  penggunaan masker  dengan  jarak  50  cm  dan  intensitas  cahaya  terang  dengan  lux  lebih  dari  8  lx.  Dengan hasil dari pengujian sensor suhu GY-906  efektif mendeteksi pada jarak 3 cm dan 5 cm dengan rata-rata error sebesar  1.7%.  Serta  mampu  untuk  melakukan  pendeteksian  dengan  baik menggunakan  kondisi  masker  dengan  model  dan  warna  yang  berbeda  dengan  mengikuti keadaan jarak dan pencahayaan sesuai dengan persyaratan sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. A. Prayitno, H. P. Pribadi, and R. A. Ifadah, “Peran Serta Dalam Melaksanakan Protokol Pencegahan  Penyebaran  Corona  Virus  Disease  (Covid-19)  Pada  Masyarakat,” DedikasiMU(Journal  Community  Serv. ,  vol.  2,  no.  3,  p.  504,  2020,  doi: 10.30587/dedikasimu.v2i3.1657.
[2]  Y.  K.  Santoso,  J.  J.  Jonatan,  P.  Millenika,  D.  A.  Fernanda,  I.  Setyawan,  and  D.  Susilo, “Rancang  Bangun  Alat  Pintar  Protokol  Kesehatan  Covid-19  Terintegrasi,” JST  (Jurnal
Sains dan Teknol. , vol. 10,
no.
2, pp. 252–263, 2021, doi:
10.23887/jstundiksha.v10i2.39504.
[3]  D.  Fuadiyah,  “Dampak  Covid-19  Terhadap  Sektor  Ekonomi,  Sosial  Dan  Kesehatan Mental : Studi Tinjauan Literatur,” E-Prodenta J. Dent. 2022. 6(1) 582-595 , vol. 6, no. 1, pp. 582–595, 2022.
[4]  T.  Arifianto,  S.  Sunaryo,  S.  Sunardi,  and  ...,  “Edukasi  Perilaku  Hidup  Sehat  dan Penggunaan  Masker  Kepada  Masyarakat  di  Area  Jalur  Perkeretaapian  Kabupaten Pasuruan,” J.  Abdimasa  … ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  44–51,  2022,  [Online].  Available: https://unimuda.e-journal.id/jurnalabdimasa/article/download/2111/927.
[5]  N. L. Husni et al. , “Real-Time Littering Activity Monitoring Based on Image Classification Method,” MDPI, Smart Cities , pp. 1496–1518, 2021.
[6]  P.  Studi,  S.  Terapan,  T.  Elektro,  J.  T.  Elektro,  and  P.  N.  Sriwijaya, Sistem  Pengenalan Aktivitas  Manusia  Real-Time  Menggunakan  Image  Processing  Berbasis  Machine Learning . 2021.
[7]  M.  Harahap,  “Deteksi  objek  manusia  pada  image  dengan  metode  Thinning  nerdasarkan local maxima,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 3, pp. 617–627, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i3.370.
[8]  R. A. Melita, S. B. Bhaskoro, And R. Subekti, “Pengendalian Kamera berdasarkan Deteksi Posisi  Manusia  Bergerak  Jatuh  berbasis  Multi  Sensor  Accelerometer  dan  Gyroscope,” ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi  Elektr.  Tek.  Telekomun.  Tek.  Elektron. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  259, 2018, doi: 10.26760/elkomika.v6i2.259.