## RANCANG BANGUN APLIKASI PROTOKOL KESEHATAN DALAM PROSES
POSTAL MIDDLE MILE DELIVERY BERBASIS ESP32-Cam DENGAN METODE HAAR CASCADE CLASSIFIER
Saepudin Nirwan 1) , Aldo Dwie 2) , Muhammad Ruslan 3)
123 Sekolah Vokasi, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Jalan Sari Asih no. 54 Bandung 40151 email: saepudin@ulbi.ac.id , 1193005@ulbi.ac.id , muhammadruslan@ulbi.ac.id

## Abstract
COVID-19  has  infected  nearly  every  region  of  the  globe,  including  Indonesia,  where  the  most prevalent symptom is fever with a body temperature of over 38°C. In an effort to implement health protocols in various locations, they have mandated body temperature checks and mask use to prevent the spread of COVID-19. The policy related to the health protocol is the basis for creating a body temperature detection device for vehicle crews on duty in Postal Middle Mile Delivery, which in this case is responsible for transporting goods from the Postal Processing Center to multiple Distribution Centers. Additionally capable of detecting the use of masks using the Haar Cascade Classifier method as a means of determining delivery personnel compliance with health protocols. The mask detection tool  and  body  temperature  detector  use  Arduino  Uno  as  a  microcontroller,  ESP32-Cam  as  a face detection camera, MLX90614 sensor as a body temperature detector, LCD to display the results of body temperature detection as well as mask detection, and servos as door movers. The face mask and body temperature detector are designed using a flowchart as a system design method, with the C++ programming language and OpenCV algorithm implemented. To ensure the accuracy of the detection of  face  masks  and  temperature,  tests  are  conducted.  The  implementation  results  indicate  that  the distance and speed specified are accurate.
Keywords: Covid-19, Haar Cascade Classifier, Arduino UNO, ESP32-Cam, MLX90614

## Abstrak
COVID-19 telah mewabah pada hampir seluruh penjuru dunia termasuk di Indonesia dimana gejala paling  umum  adalah  demam  dengan  suhu  tubuh  hingga  38℃  lebih.  Sebagai  upaya  menerapkan protokol kesehatan diberbagai tempat telah memberlakukan pengecekan suhu tubuh dan pemakaian masker  dalam  upaya  menghambat  penyebaran  COVID-19.  Kebijakan  terkait  protokol  kesehatan tersebut  yang  menjadi  dasar  untuk  membuat  suatu  alat  pendeteksi  suhu  tubuh  bagi  para  awak kendaraan yang bertugas dalam Postal Middle Mile Delivery yang dalam hal ini bertugas melakukan pengantaran barang dari Postal Processing Centre ke beberapa Distribution Centre, bukan hanya mendeteksi  suhu  tubuh  namun  alat  ini  juga  mampu  mendeteksi  penggunaan  masker  dengan menggunakan metode Haar Cascade Classifier sebagai bentuk pengecekkan ketaatan para personil pengantaran dalam penerapan protokol kesehatan. Alat pendeteksi masker dan pendeteksi suhu tubuh menggunakan Arduino Uno sebagai mikrokontroller, ESP32-Cam sebagai kamera pendeteksi wajah, sensor MLX90614 sebagai pendeteksi suhu tubuh, LCD untuk menampilkan informasi mengenai hasil pendeteksian  suhu  tubuh  dan  juga  masker,  dan  servo  sebagai  penggerak  pintu.  Alat  pendeteksi masker wajah dan suhu tubuh dirancang menggunakan Flowchart sebagai metode untuk melakukan perancangan  sistem,  dengan  implementasi  bahasa  pemrograman  C++  dan  algoritma  OpenCV. Pengujian dilakukan untuk memastikan ketepatan pendeteksian masker wajah dan suhu tubuh. Hasil implementasi menunjukkan akurat dengan jarak dan kecepatan yang ditetapkan.
Keywords: Covid-19, Haar Cascade Classifier, Arduino UNO, ESP32-Cam, MLX90614

## 1. PENDAHULUAN
Awal tahun 2020 merupakan awal bencana dunia  dengan  mulai  penyebaran  virus  Covid- 19  yang  dimulai  dari  Cina  dan  sejak  bulan Maret 2020 (Anggoro et al., 2022), pemerintah Indonesia  mulai  memberlakukan  peraturan tentang protokol kesehatan terhadap masyarakat.  Hal  tersebut  dilakukan  karena sampai  saat  ini,  kasus  Covid-19  di  Indonesia belum selesai dan menelan korban hampir 6,1 juta  kasus  terinfeksi  dan  157  ribu  orang meninggal dunia. Pemerintah memberlakukan protokol  kesehatan  terutama  saat  memasuki ruangan  khususnya  gedung  atau  bangunan publik,  peraturan  tersebut  diantaranya  adalah menggunakan  masker  saat  berpergian  keluar rumah  dan  pengecekan  suhu  tubuh  sebelum memasuki  ruangan  atau  bangunan  publik. Suhu tubuh seseorang yang normal dan tidak mengalami gejala Covid-19 harus kurang dari 38 ̊C  (Fitri  et  al.,  2020).  Tingkat  kepatuhan masyarakat  terhadap  protokol  kesehatan diperlukan untuk mengurangi resiko kesehatan dan  penyebaran  virus  diantara  manusia terutama  pada  ruangan  ataupun  bangunan publik.  Tingkat  kepatuhan  terhadap  protokol kesehatan  tidak  hanya  dapat  ditegakkan dengan petunjuk/ pengetahuan yang memadai (Livana  et  al.,  2020)    namun  diperlukan perangkat  untuk  memonitor  keterlaksanaan protokol  kesehatan  tersebut.  Kegiatan  pada perusahaan  kurir  dan  logistik,  membutuhkan lalu  lintas  barang  yang  selalu  menyertakan orang/ personil yang mengoperasikan berbagai kendaraan  untuk  melakukan  pengiriman, dalam operasi Middle Mile Delivery orang dan barang banyak berpindah dari satu gedung ke gedung  lainnya,  dalam  kasus  ini  bisa  terjadi dari Postal  Processig  Centre ke  berbagai Delivery  Centre lainnya  sebelum  dikirimkan ke  pelanggan  akhir.  Untuk  proses Postal Middle  Mile  Delivery di  area  Bandung  Raya misalnya,  melibatkan  13 Delivery  Centres (Nirwan,  2021)  dengan  jadwal  pengiriman yang padat dan jumlah kendaraan dengan rute yang  cukup  panjang  (Nirwan  &  Rahmatuloh, 2021). Untuk menerapkan protokol kesehatan yang  ketat  diperlukan  alat  bantu  berupa  alat pendeteksi  suhu  tubuh  maupun  kedisiplinan penggunaan masker.
Tujuan penelitian adalah bagaimana melakukan monitoring ketaatan dan penerapan
terhadap  protokol  kesehatan  tersebut  dengan merancang bangun alat pendeteksi suhu tubuh dan penggunaan masker oleh para personil di bagian pengiriman, perangkat yang dirancang berbasis Arduino Uno sebagai mikrokontroler, ESP32-Cam  dan  IR  MLX90614    untuk akuisisi  data  serta  berbasis IP  Address untuk memudahkan  dalam  menghubungkan  banyak titik  dalam  jangkauan  jaringan  distribusi tertier pos.  Artikel  ini  disusun  kedalam beberapa bagian, mulai dari metode perancangan,  rancang  bangun  alat,  rancang bangun aplikasi, implementasi dan pengujian.

## 2. METODE PENELITIAN
Rancang  bangun  alat  monitor  untuk protokol  kesehatan  ini  memilki  beberapa tahapan,  dasar  rancangan  perangkat  berbasis Aurduino  Uno  yang  disesuaikan  dengan kebutuhan protokol kesehatan dengan mengakuisisi  data  suhu  tubuh  manusia berbasis  IR  MLX90614  dan  pendeteksian wajah bermasker dengan ESP32-Cam dengan memanfaatkan metode Haar Cascade Classifier yang  digunakan  untuk  mendeteksi wajah manusia dengan waktu nyata.
Berikut merupakan langkah–langkah yang dilakukan  dalam  6  tahapan:  1)  melakukan identfiikasi  lingkungan  penerapan  protokol kesehatan dalam proses middle mile delivery . 2)  menetapkan  bentuk  protokol  kesehatan yang  digunakan  yaitu  memonitor  suhu  tubuh personil pengiriman dan mendeteksi pemakaian masker yang tepat dan proporsional pada wajah. 3) melakukan rancang bangun alat pendeteksi  berbasis  blok  diagram  dan flowchart .  4)  merancang  perangkat  lunak untuk  akuisisi  dan  pengolahan  data  berbasis C++.  5)  melakukan  rancangan  tampilan  dan koneksi  antar  titik  penerapan  protokol kesehatan  berbasis  internet  protokol.  6) melakukan pengujian produk.
Rancang  bangun  prototipe  ini  dimulai dengan mengidentifikasi kemampuan Arduino Uno sebagai  basis  pengembangan. Arduino Uno adalah  rangkaian  elektronik  sebagai development kit mikrokontroler yang berbasis Atmega328,  memiliki  14  pin  input/output yang  terdiri  dari:  6  pin  dapat  digunakan sebagai  output  PWM,  6  pin  sebagai  analog input,  osilator  kristal  16  MHz,  koneksi  USB,
Power  Jack , ICSP  Header dan  tombol  reset (Badamasi,  2014). Arduino  Uno memberikan dukungan sebagai mikrokontroller yang dapat terhubung dengan mudah melalui kabel power USB, supply  adaptor AC  ke  DC  maupun baterai.  Beberapa  input  untuk  akuisisi  data yang digunakan adalah jarak, suhu tubuh dan gambar  dari  kamera.  Untuk  mengukur  jarak digunakan sensor Ultrasonic HC-SR04 memiliki  sepasang transducer ultrasonik dengan  satu  fungsi  sebagai  transmitter  untuk mengubah sinyal elektrik menjadi sinyal pulsa gelombang  suara  ultrasonik  dengan  frekuensi 40KHz, dan fungsi lain sebagai receiver untuk menerima sinyal gelombang suara ultrasonik. Spesifikasi  yang  dimilki    HC-SR04  adalah tegangan  5V  DC,  arus  statis  <  2mA,  level output 5v – 0V, sudut sensor < 15 derajat, jarak dideteksi 2 cm – 450 cm (4.5m) dengan akurasi sampai  dengan  0.3cm  (3mm)  (Mutinda Mutava  Gabriel,  2020).  Pengukuran  suhu dilakukan menggunakan sensor
IR MLX90614 (Marques & Pitarma, 2019)  yaitu jenis jenis sensor contactless dengan memanfaatkan sinar inframerah untuk mengukur  suhu  benda  yang  terdeteksi  sinar inframerah,  sensor  bekerja  dengan  menyerap sinar inframerah (degan panjang gelombang antara  0.7  –  14  mikron )  yang  dipancarkan suatu benda melalui intensitas energi inframerah  tersebut  akan  berbanding  lurus dengan  suhu  bendanya  (Margarini  et  al., 2021). Pendeteksian penggunaan masker oleh personil  menggunakan  ESP32-Cam  (V  et  al., 2021)  yaitu  mikrokontroler  yang  biasanya digunakan  untuk Internet  of  Things (IoT) project yang  membutuhkan  fitur  kamera (Yevsieiev  et  al.,  2022).  Modul  ESP32-Cam memiliki  pin  yang    banyak  digunakan  secara internal  untuk  fungsi  kamera  dan  fungsi  slot kartu microSD ,  tidak  memiliki  port  USB khusus  sehingga  untuk  memprogram  modul ini dapat menggunakan USB TTL (Balaji et al.,
2021)  atau  menambahkan  modul  tambahan berupa downloader khusus untuk ESP32-Cam , pada  bagian  depan  terdapat  modul  kamera yang dapat dibongkar pasang dan ada microSD yang  dapat  diisi,  serta  flash  sebagai  lampu tambahan  untuk  kamera  jika  diperlukan  dan antena  internal,  konektor  untuk  antena eksternal, male pin untuk  I/O  dan  ESP32S pada  bagian  belakang. Haar  Cascade Classifier merupakan  rectangular  features
yang memberikan indikasi secara spesifik pada sebuah  gambar,  digunakan  untuk  mengenali obyek  berdasarkan  nilai  sederhana  dari  fitur tetapi  bukan  merupakan  nilai  piksel  dari gambar  obyek  tersebut.  Metode  ini  memiliki kelebihan  yaitu  komputasinya  sangat  cepat, karena  hanya  bergantung  pada  jumlah  piksel dalam  persegi  bukan  setiap  nilai  piksel  dari sebuah  gambar  (Mutinda  Mutava  Gabriel, 2020).  Berikut  adalah flowchart yang menggambarkan bagaimana metode ini bekerja.
Gambar 1. Cara kerja Haar Cascade Classifier
Open  Source  Computer  Vision  Library (OpenCV) adalah perangkat lunak open source yang  digunakan  untuk  mendeteksi  dan mengenali  wajah  sebagai  salah  satu  fiturnya diterapkan  dalam  bahasa  pemrograman  C++ untuk  melakukan  pengolahan  citra  agar komputer mempunyai kemampuan yang mirip dengan  cara  pengolahan  visual  pada  manusia (Mutinda Mutava Gabriel, 2020).
Alur  kerja  sistem  yang  dikembangkan seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  2 dimulai  dari  inisialisasi port Arduino  Uno untuk  melihat  apakah  perangkat  pemrosesan dapat  melakukan  akuisisi  data  dari  sensor MLX90614, jika sensor terbaca kemudian data ditampilkan pada LCD. Selanjutnya melakukan  inisialisasi  ESP32-Cam  untuk menangkap wajah personil, selanjutnya pendeteksian  wajah  bermasker  menggunakan metode Haar Cascade Classifier . Jika personil
terdeteksi  tidak  menggunakan  masker,  maka
LCD  akan  menampilkan  hasil  dan  juga  pada antarmuka web dengan nilai 0,00 yang artinya personil
tersebut
terdeteksi
tidak menggunakan masker, juga sebaliknya. Selanjutnya servo akan bergerak.
Gambar 2. Alur Kerja Prototipe Rancangan  alat  ini  memiliki  tiga  bagian utama,  yaitu:  bagian  input  terdiri  dari power adapter 9 Volt 2  a mpere ,  sensor  suhu MLX90614 , dan kamera ESP32-Cam . Sedangkan bagian proses terdiri dari Arduino Uno dan bagian output terdiri dari LED , 12C LCD ,  dan  juga  antarmuka  web  yang  diakses melalui IP  Address dari ESP32-Cam yang terkoneksi dengan Wi-Fi dan telah diprogram menggunakan metode Haar Cascade
Classifier untuk  mendeteksi  wajah  dan masker.
Gambar 3. Blok Diagram Rangkaian Sistem
Setiap  blok  memiliki  fungsi  berikut: Arduino  Uno sebagai  pengontrol  rangkaian dan data pada sistem, MLX90614 Temperature Censor untuk  melakukan  pendeteksian  suhu tubuh manusia, ESP32-CAM untuk pendeteksian  dan  pengecekan  masker  yang digunakan  pada  wajah  manusia, HRC-S04 Ultrasonic Censor untuk mengukur jarak, 12C LCD  Yellow  Backlight untuk  menampilkan data, Motor Servo (Nurany et al., 2022) untuk penggerak pintu, Green LED sebagai penanda pintu terbuka, Red LED sebagai penanda pintu tertutup. dan B3F Push Button untuk membuka pintu  tanpa  harus  melakukan  pendeteksian suhu tubuh dan masker wajah.
Skematik  rangkaian  sirkuit  setiap  module yang terhubung menggunakan Printed Circuit Board (PCB) seperti pada gambar 4. PCB ini berfungsi  sebagai  alat  pengganti breadboard yang  berguna  untuk  menyambungkan  setiap modul ke Arduino Uno , sehingga keberadaan PCB  membuat  rangkaian  menjadi  lebih efisien.
Gambar 4. Skema Alat Menggunakan Printed Circuit Board (sumber: https://www.mybotic.com.my/+)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Rancangan alat
diimplementasikan
menjadi  modul  yang  terkoneksi  dengan perangkat lunak, gambar berikut menunjukkan prototipe  alat,  dalam  bentuk  rangkaian  dan berupa box module .
Gambar 5. Prototipe Modul Pendeteksi Masker Wajah dan Suhu Tubuh Manusia Prosedur penggunaan prototipe ini mengikuti  langkah  beriktu:  1)  Mengaktifkan alat menggunakan sumber daya dari Adapter 9
Volt 2 Ampere ; 2) Setelah aktif, Arduino Uno akan  menginisiasi  semua  module  dan LCD  akan  menampilkan IP  Address untuk mengakses  ESP32-Cam  yang  terhubung dengan WiFi yang  telah  dikonfigurasi;  3) Akses IP Address untuk melihat hasil gambar dan  pendeteksian  dari  ESP32-Cam  melalui browser yang  tersedia;  4)  Pendeteksian  suhu tubuh  menggunakan Temperature  Censor MLX90614,  jika  suhu  tubuh  yang  dideteksi normal yaitu dibawah 38 ̊, langkah berikutnya melakukan  pendeteksian  masker  pada  wajah, jika  berhasil  diidentifikasi  akan  ditampilkan status  melalui  LCD;  5)  Pendeteksian  masker pada  wajah  menggunakan  ESP32-Cam,  hasil pendeteksian  masker  wajah  akan  ditampilkan pada  LCD  dan  aplikasi  berbasis  web  yang dapat  diakses  melalui IP  Address dan terkoneksi dengan WiFi .
Metode Haar  Cascade  Classifier pada rancang bangun prototipe ini digunakan untuk mengenali obyek berdasarkan nilai sederhana dari  tangkapan  gambar  ESP32-Cam,  tetapi bukan  merupakan  nilai  piksel  dari  gambar obyek  tersebut  (Rahmatulloh  et  al.,  2021). Obyek yang dideteksi digunakan pada rancang bangun  prototipe  ini  adalah  masker  wajah. Berikut  merupakan pseudecode penerapan metode Haar  Cascade  Classifier pada pendeteksian masker pada wajah:
Judul: Mask Detection Deskripsi: Variabel Karakter: String Implementasi: Input:
define START_RUN 'a' define RESTART_ESP32 'r' define RESTART_SCAN 'n' IF (recv.indexOf("a") != -1) bool start = false; StartTime = millis();
while ( start == false) IF (P1 == "Mask") PRINT ("*100,"); IF (millis()-StartTime > 5000) PRINT ("*0,"); ELSE IF (recv.indexOf("r") != -1) OUTPUT ESP.restart(); ELSE IF (recv.indexOf("n") != -1)
PRINT ("#"); PRINT (WiFi.localIP()); PRINT (",");
Tampilan  halaman  web  merupakan  media untuk  akses  ESP32-Cam  (Yevsieiev  et  al., 2022) digunakan untuk melihat hasil tangkapan  gambar  serta  menampilkan  hasil pendeteksian  masker  pada  wajah,  apakah personil menggunakan masker atau tidak, jika seorang  personil  terdeteksi  menggunakan masker  maka  hasil  angka  yang  ditampilkan pada Mask akan  lebih  besar  dari No  Mask , sedangkan  jika  personil  diidentifikasi  tidak menggunakan masker maka  hasil  angka  pada No  Mask akan  lebih  besar  dari Mask ,  seperti ditunjukkan pada gambar 6 berikut.
Gambar 6. Tampilan Halaman Web Akses ESP32- Cam

## 3.1 IDENTIFIKASI DAN HASIL UJI PADA ARDUINO UNO
Pengujian Arduino Uno dilakukan dengan cara  menguji  setiap  modul  yang  terhubung dalam  program,  hasilnya  seperti  ditunjukkan pada tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Skenario Pengujian Arduino Uno No Pengujian Input Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Akhir 1. ESP32 - Cam Microcontroller Board Arduino Uno dapat membaca hasil tangkapan gambar wajah personil dan mendeteksi masker ESP32-Cam membaca tangkapan wajah dan mendeteksi masker Sesuai 2. Green and Red Led Arduino Uno dapat memberikan respon kepada LED untuk menyala atau mati LED menyala atau mati Sesuai 3. 12C LCD Display Arduino Uno dapat menampilkan hasil pembacaan sensor suhu tubuh personil dan mendeteksi masker ke LCD. Pembacaan sensor suhu tubuh manusia dan pendeteksian masker wajah ditampilkan di LCD. Sesuai 4. HR-S04 Ultrasonic Sensor Arduino Uno dapat membaca jarak personil HR-S04 Ultrasonic Sensor membaca jarak personil Sesuai 5. MLX90614 Temperature Sensor Arduino Uno dapat membaca suhu tubuh manusia. MLX90614 Temperature Sensor membaca suhu tubuh manusia. Sesuai 6. Servo Motor Arduino Uno dapat memberikan respon kepada servo motor untuk bergerak. Servo Motor bergerak. Sesuai 7. Arduino Start Push Button Arduino Uno dapat memberikan respon kepada Push Button ketika ditekan. Push Button memberikan respon ketika ditekan. Sesuai

## 3.2 IDENTIFIKASI DAN  HASIL PENGUJIAN PENDETEKSIAN SUHU TUBUH MENGGUNAKAN SENSOR MLX90614
Pengujian  sensor  dilakukan  dengan  cara membandingkan nilai dari sensor MLX90614 dibandingkan  dengan  alat ukur manual  untuk jarak dan Thermometer Non Contact (Nurany et  al.,  2022)  untuk  mengukur  suhu  tubuh personil  dalam  jarak  maksimum  10  cm, hasilnya ditunjukkan pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil Uji Sensor MLX90614
Jarak (cm) Termo meter (̊C) Pembacaan Sensor Suhu (̊C) Galat (%) Pengukuran ke: Rata- Rata 1 2 3 1 36.40 36.50 36.30 36.20 36.30 0.27% 2 36.42 36.41 36.41 36.39 36.40 0.05% 3 36.13 36.13 36.11 36.07 36.10 0.08% 4 35.86 35.87 35.81 35.85 35.84 0.05% 5 35.53 35.47 35.47 35.53 35.49 0.11% 6 35.49 35.33 35.53 35.47 35.44 0.10% 7 35.30 36.11 36.11 36.19 35.13 0.48% 8 34.18 34.47 34.47 34.53 34.49 3.83% 9 33.13 33.07 33.11 33.07 33.08 0.15% 10 33.08 33.93 33.93 33.73 33.86 2.35%

## 3.3 IDENTIFIKASI DAN HASIL PENGUJIAN PENDETEKSIAN MASKER MENGGUNAKAN ESP32-CAM
Pengujian  pendeteksian  masker  pada wajah  dilakukan  untuk  memastikan  agar ESP32-Cam  dapat  mendeteksi  masker  yang dikenakan pada wajah personil sesuai dengan metode Haar  Cascade  Clasifier .  Pengujian dengan  cara  melihat  beberapa  kondisi  yaitu ketika seorang personil menggunakan beberapa  jenis  masker,  tidak  menggunakan masker, menutupi setengah wajah menggunakan tangan, dan menutupi setengah wajah  menggunakan  benda.  Hasil  pengujian pendeteksian  masker  pada wajah ditunjukkan pada gambar 7 dan gambar 8 berikut.
(a) (b)
Gambar 7. Hasi uji pada personil yang menggunakan beberapa jenis masker pada ESP32-
Cam
Pengujian ke 1 personil menggunakan Masker Duckbill  Putih  Gambar  6(a)  dengan  hasil  No Mask = 0.00, Mask = 1.00 , Non One Here = 0.00, terdeteksi.
Pengujian ke 2 personil menggunakan Masker KN95  Hitam  Gambar  6(b)  dengan  hasil  No Mask = 0.00, Mask = 0.99 , Non One Here = 0.01, terdeteksi.
(c) (d)
Gambar 8. Hasi uji pada personil yang menutup wajah bukan dengan masker pada ESP32-Cam
Pengujian  ke  3  personil  menutup  wajah menggunakan  tangan  sesuai  dengan  gambar 8(c)  dengan  hasil No  Mask = 1.00 ,  Mask  = 0.00, Non  One  Here =  0.00,  terdeteksi  tidak menggunakan masker.
Pengujian  ke  4  personil  menutup  wajah menggunakan  kertas  sesuai  dengan  gambar
8(d)  dengan  hasil No  Mask = 0.53 ,  Mask  = 0.14, Non  One  Here =  0.33,  terdeteksi  tidak menggunakan masker.

## 3.4 IDENTIFIKASI DAN HASIL PENGUJIAN LED
Pengujian  LED  dilakukan  berdasarkan input dari sensor MLX90614 dan ESP32 - Cam, apabila  personil  memiliki  suhu  tubuh  di  atas 38 ̊C  maka  LED  yang  berwarna  merah menyala  dan  sebaliknya  LED  berwarna  hijau menyala.  Dalam  kondisi  personil  dideteksi menggunakan  masker  LED  yang  menyala adalah  berwarna  hijau,  kondisi  sebaliknya LED yang berwarna merah menyala, hasil uji ditunjukkan pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil Uji Sensor MLX90614
No Suhu Tubuh Masker Hasil Green LED Red LED 1. Suhu tubuh < 38 ̊C Memakai Masker Menyala Tidak Menyala 2. Suhu tubuh ≥ 38 ̊C Memakai Masker Tidak Menyala Menyala 3. Suhu tubuh < 38 ̊C Tidak Memakai Masker Tidak Menyala Menyala 4. Suhu tubuh ≥ 38 ̊C Tidak Memakai Masker Tidak Menyala Menyala

## 3.5 PENGUJIAN SERVO MOTOR
Pengujian servo motor dilakukan dengan membandingkan nilai pengukuran dari
aktuator servo  motor dan  menggunakan  alat ukur  manual  seperti servo  datasheet (Nurany et al., 2022). Hasil pengujian ditunjukkan pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil Uji Status Servo No Suhu Tubuh Masker Status Servo 1. Suhu tubuh < 38 ̊C Memakai Masker Bergerak 2. Suhu tubuh ≥ 38 ̊C Memakai Masker Tidak Bergerak 3. Suhu tubuh < 38 ̊C Tidak Memakai Masker Tidak Bergerak 4. Suhu tubuh ≥ 38 ̊C Tidak Memakai Masker Tidak Bergerak

## 4. SIMPULAN
Secara  umum  rancang  bangun  prototipe alat untuk mendukung protokol kesehatan bagi personil dalam proses pengiriman ini menunjukkan  hasil  yang  optimal  ditunjukkan pada  hasil  uji  skala  lab.  Prototipe  perangkat mampu mendeteksi  penggunaan masker  pada wajah  dan  suhu  tubuh  personil  dengan  basis Arduino Uno sebagai mikrokontroller, ESP32- Cam  sebagai  input  pada  pendeteksian  wajah dan  sensor  MLX90614  sebagai  alat  yang membaca  suhu  tubuh  manusia.  Kondisi  yang harus  terpenuhi  agar  seorang  personil ditetapkan  memenuhi  protokol  kesehatan adalah suhu tubuh < 38 ̊ dan memakai masker, efektivitas jarak yang optimum pada pengujian skala lab. ini adalah 4 cm.

## 5. UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terima  kasih  atas  segala  bentuk dukungannya kepada Program Studi Diploma III Teknik Informasi Sekolah Vokasi
Universitas  Logistik  dan  Bisnis  Internasional (SV-ULBI).

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Anggoro, Y.,  Wasesa,  M.,  Rahadi,  R. A.,
&  Afgani,  K.  F.  (2022).  Whitepaper
Jasa Pengiriman Ekspres di
Indonesia. In SBMITB and Asperindo (Issue February). SBMITB.
Badamasi,  Y.  A.  (2014).  The  working principle  of  an  Arduino. 2014  11th
International Conference on Electronics, Computer and Computation (ICECCO) , 1–4. https://doi.org/10.1109/ICECCO.201 4.6997578
Balaji,  S.,  Balamurugan,  B.,  Ananth
Kumar, T., Rajmohan, R., & Praveen Kumar, &  P. (2021). A brief Survey on  AI  Based  Face  Mask  Detection System  for  Public  Places. Irish Interdisciplinary  Journal  of  Science & Research (IIJSR) , 5 (1), 108–117. Fitri,  B.  M.,  Widyastutik,  O.,  &  Arfan,  I. (2020). Penerapan protokol kesehatan era New Normal dan risiko Covid-19 pada  mahasiswa. Riset  Informasi
Kesehatan , 9 (2), 143.
https://doi.org/10.30644/rik.v9i2.460 Livana, P., Resa Hadi, S., Terri, F., Dani, Kushindarto,  &  Firman,  A.  (2020). Indonesian  Journal  of  Nursing  and Health Sciences. Indonesian  Journal of Nursing and Health Sciences , 1 (1),
37–48.
Margarini,  D.,  Suciyati,  S.  W.,  Surtono, A.,  &  Pauzi,  G.  A.  (2021).  Rancang
Bangun  Prototipe  Keamanan  Ruang Laboratorium dengan Pintu Otomatis Menggunakan Sensor Suhu MLX90614 Berbasis Arduino Atmega  2560. Journal  of  Energy, Material, and Instrumentation Technology , 2 (4), 69–77. https://doi.org/10.23960/jemit.v2i4.7 6 Marques, G., & Pitarma, R. (2019). Non- contact infrared temperature acquisition  system  based  on  internet of  things  for  laboratory  activities monitoring. Procedia Computer Science , 155 , 487–494. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.
08.068
Mutinda Mutava Gabriel. (2020). Arduino Uno,  Ultrasonic  Sensor  HC-SR04 Motion  Detector  with  Display  of Distance  in  the  LCD. International Journal  of  Engineering  Research
And , V9 (05), 936–942. https://doi.org/10.17577/ijertv9is050 677 Nirwan,  S.  (2021).  Optimasi  Pengiriman
Pos  Dengan  Melibatkan  Kendaraan Sewa Menggunakan Close-Open Mixed  Vehicle  Routing  Problem  Di Postal  Processing  Centre  Bandung 40400. Jurnal  Teknik  Informatika , 13 (2), 9–16.
Nirwan,  S.,  &  Rahmatuloh,  M.  (2021). Optimasi  Pengiriman  Q9  Sameday Service  Di  Postal  Processing  Centre Bandung  40400. Jurnal  Teknik Informatika , 13 (1), 29–35.
Nurany,  T.,  Wijaya,  A.  A.,  &  Al  Qard Saleh,  M.  P.  (2022).  Perancangan Pintu Otomatis Menggunakan Sensor PIR  (Passive  Infrared  Receiver)
Dimasa  Pandemi  Covid-19. JATISI (Jurnal  Teknik  Informatika  Dan Sistem  Informasi) , 9 (1),  555–565. https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i1.1 569
Rahmatulloh,  A.,  Gunawan,  R.,  Sulastri, H.,  Pratama,  I.,  &  Darmawan,  I. (2021).  Face  Mask  Detection  using Haar  Cascade  Classifier  Algorithm based  on  Internet  of  Things  with
Telegram  Bot  Notification. 2021 International Conference Advancement  in  Data  Science,  E- Learning  and  Information  Systems (ICADEIS) , 1–6. https://doi.org/10.1109/ICADEIS525 21.2021.9702065 V,  J.  S.,  Y,  A.  J.,  Sivaranjani,  G.,  &
Tharseni,  A. (2021). Smile-Activated Vending  Machine  Using  AI  &  IoT .
5 (June), 33–41.
Yevsieiev,  V.,  Maksymova,  S.,  &
Starodubcev, N. (2022). Development  of  an  Algorithm  for Esp32-Cam Operation in Http Server Mode for Streaming Video. Collection of Scientific Papers , 177– 179.  https://doi.org/10.36074/logos-
08.07.2022.049
Anggoro,  Y.,  Wasesa,  M.,  Rahadi,  R.  A.,  &
Afgani,  K.  F.  (2022).  Whitepaper  Jasa Pengiriman  Ekspres  di  Indonesia.  In SBMITB and Asperindo
(Issue
February). SBMITB.
Badamasi,  Y.  A.  (2014).  The  working principle  of  an  Arduino. 2014  11th
International Conference on Electronics, Computer  and  Computation  (ICECCO) , 1–4.
https://doi.org/10.1109/ICECCO.2014.6
997578
Balaji,  S.,  Balamurugan,  B.,  Ananth  Kumar,
T., Rajmohan, R., & Praveen Kumar, & P.  (2021).  A  brief  Survey  on  AI  Based Face Mask Detection System for Public Places. Irish Interdisciplinary Journal of Science &  Research  (IIJSR) , 5 (1),  108– 117.
Fitri,  B.  M.,  Widyastutik,  O.,  &  Arfan,  I. (2020).  Penerapan  protokol  kesehatan era  New  Normal  dan  risiko  Covid-19 pada mahasiswa. Riset Informasi Kesehatan , 9 (2), 143. https://doi.org/10.30644/rik.v9i2.460
Livana,  P.,  Resa  Hadi,  S.,  Terri,  F.,  Dani, Kushindarto,  &  Firman,  A.  (2020). Indonesian  Journal  of  Nursing  and Health  Sciences. Indonesian  Journal  of Nursing  and  Health  Sciences , 1 (1),  37–
48.
Margarini, D., Suciyati, S. W., Surtono, A., &
Pauzi,  G.  A.  (2021).  Rancang  Bangun Prototipe Keamanan Ruang
Laboratorium  dengan  Pintu  Otomatis Menggunakan  Sensor  Suhu  MLX90614 Berbasis Arduino Atmega 2560. Journal of Energy, Material, and Instrumentation
Technology , 2 (4), 69–77. https://doi.org/10.23960/jemit.v2i4.76
Marques,  G.,  &  Pitarma,  R.  (2019).  Non- contact  infrared  temperature  acquisition system  based  on  internet  of  things  for laboratory activities monitoring.
Procedia  Computer  Science , 155 ,  487–
494.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.08.
068 Mutinda  Mutava  Gabriel.  (2020).  Arduino Uno, Ultrasonic Sensor HC-SR04
Motion  Detector  with  Display  of Distance  in  the  LCD. International Journal  of  Engineering  Research  And , V9 (05),
936–942.
https://doi.org/10.17577/ijertv9is050677
Nirwan,  S.  (2021).  Optimasi  Pengiriman  Pos Dengan  Melibatkan  Kendaraan  Sewa Menggunakan
Close-Open Mixed Vehicle  Routing  Problem  Di  Postal Processing  Centre  Bandung  40400. Jurnal Teknik Informatika , 13 (2), 9–16.
Nirwan,  S.,  &  Rahmatuloh,  M.  (2021). Optimasi  Pengiriman  Q9  Sameday Service  Di  Postal  Processing  Centre Bandung 40400. Jurnal Teknik
Informatika , 13 (1), 29–35.
Nurany, T., Wijaya, A. A., & Al Qard Saleh, M.  P.  (2022).  Perancangan  Pintu Otomatis  Menggunakan  Sensor  PIR
(Passive  Infrared  Receiver)  Dimasa Pandemi  Covid-19. JATISI  (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 9 (1), 555–565. https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i1.1569
Rahmatulloh,  A.,  Gunawan,  R.,  Sulastri,  H., Pratama, I., & Darmawan, I. (2021). Face
Mask  Detection  using  Haar  Cascade Classifier Algorithm based on Internet of Things  with  Telegram  Bot  Notification. 2021 International Conference Advancement  in  Data  Science,  E- Learning  and  Information  Systems (ICADEIS) ,
1–6. https://doi.org/10.1109/ICADEIS52521. 2021.9702065
V, J. S., Y, A. J., Sivaranjani, G., & Tharseni,
A.  (2021). Smile-Activated  Vending
Machine  Using  AI  &  IoT . 5 (June),  33– 41.
Yevsieiev, V., Maksymova, S., & Starodubcev, N. (2022). Development of an Algorithm for Esp32-Cam Operation in  Http  Server  Mode  for  Streaming
Video. Collection  of  Scientific  Papers , 177–179. https://doi.org/10.36074/logos- 08.07.2022.049