## Smart Crowdsensing Based on Smart Service for the Recovery of the Health Sector and the Economy during a Pandemic

## Amanda Putri Septiani
Sekolah Tinggi Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia amandaps@students.itb.ac.id
Abstract—The  use  of  intelligent  systems  and  technology  is  very  much  needed  during  this  Covid-19 pandemic. The reason is that there are many sectors that must be rescued immediately, such as health and the economy. On the one hand, the community must be saved from the ongoing epidemic, but on the other hand, economic activity must continue to be pursued even though it is not in ideal conditions. One solution to these problems is the design of Smart Crowdsensing based on smart services that can be used to support physical distancing but still stimulate economic activity to keep moving. In general, smart crowdsensing functions to (i) detect crowds using location data from the user's mobile device GPS, (ii) self-quarantine surveillance and contact  tracing  using  position  history  in  real  time,  and  (iii)  collect  and  process  information  from  citizen interactions.  on  social  media  to  find  out  citizen  reports  related  to  the  pandemic.  Smart  crowdsensing  is designed using a smart service engineering method that allows it to communicate with other services using a REST API.
Keywords—smart crowdsensing, Covid-19, smart technology and systems

## I. P ENDAHULUAN
Corona  Virus  Desease atau  yang  biasa  disebut  sebagai  Covid-19  telah  merebak  luas ke seluruh penjuru dunia. Kondisi pandemi ini mempengaruhi banyak sektor dan sangat berdampak pada ekonomi dan perkembangan negara selama kurang lebih sembilan bulan terakhir  di  tahun  2020  sejak  WHO  memberikan  pengumuman  pertama  pada  12  Januari 2020.  Virus  yang  menyerang  pernapasan  ini  bermula  dari  terjangkitnya  sekelompok orang di salah satu pasar di Wuhan, Provinsi Hubei, China. Awalnya, virus ini memang belum  terdeteksi  penularan  dari  manusia  ke  manusia,  namun  seiring  berjalannya  waktu hingga  di  bulan  Desember  2020,  terdapat  69  juta  kasus  di  seluruh  dunia  dengan  kasus aktif  sebanyak  24,6  juta  kasus.  Penemuan  vaksin  atau  pengobatan  yang  spesifik  juga belum  dilakukan  secara  massal,  beberapa  negara  baru  melakukan  pemesanan  vaksin dalam  jumlah  sedikit  untuk  kemudian  dilakukan  uji  coba  kepada  kelompok  masyarakat usia rentan.
Begitu pula dengan Indonesia, setiap harinya kasus demi kasus masih terus meningkat tanpa  penurunan  yang  berarti.  Di  bulan  Desember,  total  kasus  positif  sudah  mencapai 593.000  dengan  kasus  aktif  sebanyak  106.000  kasus.  Hal  ini  menjadi  perhatian  khusus terkait  bagaimana  menyelamatkan  masyarakat  dari  wabah  namun  tetap  memperhatikan aspek  ekonomi  yang  terus  memburuk  dari  hari  ke  hari.  Dengan  banyak  keterbatasan terkait  pengadaan  vaksin  yang  merata  untuk  seluruh  masyarakat,  social  distancing, karantina,  dan  contact  tracing  masih  menjadi  hal  yang  sangat  penting  untuk  dilakukan demi mencegah penularan Covid-19.
Sistem  dan  teknologi  cerdas  dapat  menjadi  salah  satu  alternatif  yang  baik  untuk digunakan  di  masa  pandemi  ini,  contohnya  sebagai  alat  bantu  yang  dapat  membantu petugas  untuk  mengurai  kerumunan,  memastikan  durasi  karantina  mandiri,  pengiriman bahan  logistik  makanan  dan  kesehatan  yang  dapat  menghidupkan  kembali  sektor ekonomi  di  Indonesia.  Salah  satu  teknologi  cerdas  yang  dapat  dikembangkan  adalah Smart Crowdsensing berbasis mobile , dimana sistem ini berperan sebagai pengumpul data
dari banyak device sensing [1] yang mana dari data yang diolah dapat diketahui di mana saja  kerumunan  yang  terjadi  serta  kapasitas  ruangan-ruangan  publik  seperti  gedung, restoran, pusat perbelanjaan, dan tempat-tempat yang rawan kerumunan lainnya.
Dibandingkan  dengan  instalasi  sensor  fisik,  sistem  smart  crowdsensing  cenderung lebih  murah  karena  tidak  dibutuhkan  perancangan  jaringan  dan  instalasi  sistem  lainnya [1]. Menurut Jose et. al. (2020), pendekatan sistem crowdsensing terdiri dari dua bagian, yaitu Mobile  sensing dan  social  network  sensing. Mobile  sensing berperan  dalam pengambilan  data  dari  hardware  sensor  yang  terdapat  pada  gadget  seperti  GPS, accelerometer,  koneksi  internet,  kamera,  atau  microphone.  Sedangkan  social  network sensing  berperan  dalam  pengambilan  data  yang  bersumber  dari  jejaring  sosial  dimana user  berperan  sebagai  ‗sensor  sosial‘  atau  agen  yang  menyediakan  informasi  terkait lingkungannya  melalui  interaksi  di  media  sosial  [1].  Doran  et.  al.  (2016)  berpendapat bahwa  sensor  sosial  dapat  berperan  sebagai  sumber  alternatif  dari  sensor  fisik  saat penggunaan  sensor  fisik  sulit  dilakukan  atau  bahkan  sedang  mengalami  kendala. Meskipun  sensor  fisik  dapat  mengidentifikasikan  apa  yang  sedang  terjadi,  sensor  sosial dapat  menyediakan  penjelasan  lebih  detail  terkait  mengapa  dan  bagaimana  suatu peristiwa dapat terjadi [2].
Pada  makalah  ini,  akan  disajikan  sebuah  pemaparan  solusi  untuk  kesehatan  dan pemilihan  ekonomi  yang  berupa  sistem  teknologi  cerdas  dalam  bentuk  smart crowdsensing.  Pemaparan  akan  dibagi  menjadi  beberapa  bagian,  yaitu  literatur  terkait sistem dan teknologi cerdas, metodologi perancangan smart crowdsensing serta hasil dan pembahasan dari perancangan smart crowdsensing.

## II. L ANDASAN T EORI
Kajian  literatur  dilakukan  untuk  mendapatkan  pengetahuan  yang  lebih  komprehensif dalam  melakukan  penelitian  selanjutnya.  Literatur  yang  dikaji  terkait  dengan  konsep teknologi dan sistem cerdas, smart service , serta teori crowdsensing.

## A. Teknologi dan Sistem Cerdas di Masa Pandemi
Secara bahasa, sistem cerdas berhubungan erat dengan fungsi sensing, actuation, dan controlling  untuk  melakukan  analisis  dan  mengambil  keputusan  berdasarkan  data  yang dikumpulkan  dan  diolah  yang  kemudian  menjadi  sebuah  aksi.  Sejalan  dengan perkembangan  teknologi,  sistem  cerdas  mulai  banyak  diaplikasikan  pada  banyak  sektor karena manfaatnya yang luas dan bekerja berdasarkan data. Adanya sistem dan teknologi cerdas  tersebut  banyak  membantu  pekerjaan  yang  berkaitan  dengan  pengambilan keputusan yang dilakukan secara berulang untuk diambil sebuah pola tertentu.
Kondisi pandemi Covid-19 yang dialami oleh hampir seluruh negara di belahan dunia membuat  pemerintah  harus  mencari  solusi  terbaik  untuk  menangani  dan  mengurangi resiko  dari  segi  kesehatan,  ekonomi,  dan  sektor-sektor  terdampak  lainnya.  Dengan bantuan  dari  teknologi  informasi  dan  komunikasi,  resiko  yang  dialami  dapat ditanggulangi,  khususnya  dengan  penerapan  sistem  dan  teknologi  cerdas.  Salah  satu pengaplikasian dari sistem dan teknologi cerdas di masa pandemi ini adalah deteksi dan pengelolaan  kerumunan,  manajemen  karantina  mandiri,  guideline  pemerintahan  terkait pandemi,  distribusi  makanan  dan  alat  kesehatan,  dan  implementasi  social  distancing dengan ketiga aspek smart technology, yaitu position technology, robot technology, dan drone technology [3]. Ketiga aspek tersebut, saling terintegrasi untuk membentuk sebuah sistem  cerdas  dimana  fitur-fiturnya  saling  mendukung  untuk  mengatasi  berbagai permasalahan di kala pandemi Covid-19 ini. Berikut ini adalah deksripsi dari penggunaan ketiga aspek tersebut.
1. Position technology
Teknologi pemosisian ini dapat dikatakan adalah teknologi yang utama digunakan pada  wabah  dan  bencana  apapun.  Pasalnya,  lokasi  akurat  dari  titik  wabah  atau
bencana  dapat diketahui dengan  pasti  dengan  menggunakan  teknologi ini.  Selain itu,  distribusi  makanan,  obat-obatan,  dan  logistik  penting  lainnya  juga  dapat dilakukan dengan koordinasi antara teknologi tracking posisi dan teknologi drone. Monitoring pergerakan pun dapat dilakukan dengan teknologi ini sehingga contact tracing juga dapat dilakukan berdasarkan data posisi yang terkumpul.
Gambar 1. Usulan Arsitektur Layanan Monitoring Aktivitas dan Lokasi oleh Perakovic et. al (2015) [4]
2. Robot technology
Teknologi robot sangat berguna di masa pandemi yang mengharuskan minimalisir kontak antar manusia. Dengan adanya teknologi robot, resiko dari  Covid-19 juga dapat  menurun  karena  robot  dapat  melakukan  pengantaran  makanan  dan  logistik lainnya  tanpa  adanya  kontak  langsung  antar  manusia,  penyemprotan  desinfektan di  rumah  sakit  dan  tempat  beresiko  tinggi  lainnya,  pengukuran  suhu  pada  orang yang terinfeksi, dan membantu orang-orang yang melakukan karantina.
3. Drone technology Penggunaan  teknologi  drone  berpusat  pada  distribusi  logistik  ringan  dan  juga observasi  area.  Teknologi  drone  ini  biasanya  diintegrasikan  dengan  teknologi tracking  posisi  dan  artificial  intelligence  untuk  melakukan  face  recognition  dan fitur lainnya.

## B. Smart service
Menurut Barile dan Polese (2010), smart service adalah sistem layanan yang didesain spesifik  untuk  pengelolaan  yang  hati-hati  atas  aset  dan  tujuan  sembari  melakukan  self- reconfiguration untuk memastikan mereka memiliki kapasitas untuk memuaskan seluruh pengguna yang relevan dari waktu ke waktu [5]. Becker at al. (2013) juga menambahkan bahwa smart  service mengarah  pada  penggunaan  smart  device  sebagai  batasan  obyek untuk  network  resources  dan  interaksi  rutin  dari  aktor  yang  terlibat  pada  service  sistem [6]. Definisi tersebut didukung oleh Beverungen et al., (2019) yang merumuskan konsep smart  service dibangun  menggunakan  smart  product  sebagai  obyek  yang  memungkinan service consumer dan provider menghubungkan sumber daya dan aktivitas mereka untuk kepentingan bersama [7]. Berdasarkan temuan-temuan tersebut, dapat disimpulkan bahwa definisi smart  service adalah  konfigurasi  dari smart  products yang  saling menghubungkan komponen fisik dan digital melalui internet untuk memenuhi kebutuhan atau mencapai tujuan tertentu.
Gambar 2. Konsep Smart service system berdasarkan penggunaan smart product [7]
Smart service dengan kriteria dan fitur-fiturnya, memiliki lima karakteristik terpenting yaitu:
1. Collection ,  adalah  kemampuan  untuk  mengumpulkan  data  dalam  mendukung context-awareness
2. Awareness , adalah kemampuan untuk mendeteksi informasi terkait smart service atau lingkungannya
3. Connectivity , adalah kemampuan untuk menghubungkan aktor yang berbeda pada smart service sistem, yaitu customer, smart produk, dan service provider dengan menggunakan IoT
4. Actuation ,  adalah  kemampuan  untuk  memutuskan  dan  bersikap  independen berdasarkan proses komputasi yang berfokus pada analisis dan pemrosesan data yang dikumpulkan melalui sensor smart service sistem
5. Dynamism ,  adalah  kemampuan  untuk  belajar  dan  beradaptasi  berdasarkan hubungan dan siklus natural dari smart service sistem.

## C. Mobile Crowdsensing
Dengan  berkembangnya  teknologi  sensing  menggunakan  smartphone,  jaringan nirkabel,  dan  teknik mobile social  network, Mobile  Crowd  Sensing  and  Computing menjadi sebuah paradigma yang menjanjikan. Pasalnya, MCSC menggabungkan data dari device mobile yang bersifat offline dan data dari kontribusi user melalui layanan jejaring sosial yang bersifat online [8].
Mobile  Crowd  Sensing  and  Computing (MCSC)  adalah  sebuah  paradigma  sensing berskala  besar  yang  berbasis  pada  device  yang  digunakan  oleh  pengguna,  termasuk telepon  genggam,  kendaraan  cerdas,  dan  perangkat  lainnya  [8].  MCSC  memungkinkan pengguna  untuk  dapat  membagikan  informasi  terkait  kondisi  jalan,  tingkat  kebisingan, dan  informasi  lainnya  melalui  perangkat  yang  terhubung  dengan  sensor  yang  mana informasi  ini  dapat  diagregasikan  di  dalam  cloud  untuk  kemudian  dijadikan  community intelligent mining (Zhang, 2011) [9]. Mobilitas pengguna telepon genggam sangat tinggi sehingga  menjadikan  MCSC  sebagai  platform  yang  dapat  menggantikan  infrastruktur sensing  statis.  Penerapan  MCSC  juga  sangat  luas,  seperti  pada  perencanaan  lalu  lintas, monitoring  lingkungan,  rekomendasi  sosial  media,  keamanan  publik,  dan sektor  lainnya [8].
Guo  et  al.  (2015)  mendefinisikan Mobile  Crowd  Sensing  and  Computing (MCSC) sebagai  paradigma  sensing  baru  yang  memungkinkan  masyarakat  untuk  berkontribusi pada  pengumpulan  data  yang  di-generate  dari  perangkat mobile masing-masing  dan menggabungkan data di cloud untuk mengekstraksi kerumunan massa serta penyampaian
layanan berbasis manusia [8]. Dari perspektif AI, MCSC dibangun pada model distribusi problem solving [10].
Gambar 3. Graf Taksonomi MCSC [8]
Berdasarkan  usulan  graf  taksonomi  dari  Guo  et  al.  (2015),  terdapat  beberapa karakteristik  utama  dari  MCSC,  yaitu  (i) mobile  sensing ,  dimana  sensor  hardware (accelerometer, GPS, dan kamera) dan sensor software (data interaksi sosial media) saling terlibat pada MCSC, (ii) crowd data collection , yang berhubungan dengan kontribusi data dari sekelompok pengguna yang terkoneksi secara infrastruktur, ad hoc, atau hybrid, (iii) crowdsourced  data  processing,  dimana  data  dari  crowdsourcing  diproses  menjadi  data yang berkualitas serta menghapus data yang redundant dan palsu, (iv) crowd intelligence extraction  and  usage,  yang  bertugas  untuk  mengolah  data  menjadi  suatu  informasi berdasarkan  tiga  jenis  utama  dari  crowd  intelligence,  yaitu  user,  ambient,  dan  social awareness [8].
Graf  taksonomi  tersebut  yang  kemudian  akan  menjadi  dasar  dari  ide  pengembangan smart  crowdsensing,  yang  mana  berbasis  pada  hasil  penelitian  terkait Mobile  Crowd Sensing and Computing .

## III. M ETODOLOGI
Smart  crowdsensing  yang  dikembangkan  adalah  salah  satu  pengaplikasian  dari  jenis layanan cerdas atau smart service pada sektor kesehatan dan pemulihan ekonomi. Untuk menerapkan smart  service pada  sektor  tersebut,  dibutuhkan  metode  rekayasa smart service yang tepat agar penerapan yang dilakukan dapat menghasilkan output yang baik. Salah satu metode rekayasa yang dapat digunakan ialah yang dirumuskan oleh Burzlaff et al., (2019) [11]. Rekayasa smart service pada makalah ini menggunakan metode semantic interopability,  yaitu  kemampuan  sistem  komputer  untuk  saling  bertukar  data  tanpa keambiguan.  Idealnya,  sistem  smart  crowdsensing  dapat  saling  bertukar  data  dengan layanan lainnya seperti maps untuk pemetaan logistik, data sosial media yang didapatkan melalui  API  masing-masing  layanan,  dan  lokasi  geospasial  dari  masing-masing  pemilik gadget. Berikut ini adalah gambaran metode rekayasa smart service .
Gambar 4. Composition for smart service systems [11]
Pada metode rekayasa tersebut, terdapat empat tahapan utama, yaitu:
1. Requirements ,  yaitu  perumusan  masalah  dan  identifikasi  kebutuhan  dari  sistem smart service .
2. Implementation ,  yaitu  tahapan  dimana  implementasi  sistem smart  service dilakukan.
3. Deployment , yaitu tahap dimana deployment sistem smart service dilakukan.
4. System  Adaptation ,  yaitu  tahap  adaptasi  sistem  dimana  komponen  antar  sistem saling bekerja sama untuk memenuhi kebutuhan.
Setelah  seluruh  tahapan  selesai  dilaksanakan  tahapan  evaluasi  dilakukan,  apakah solusi  sudah  cukup  menyelesaikan  masalah  atau  belum.  Jika  sudah  cukup  solutif,  maka tahapan  rekayasa smart  service dapat  dikatakan  selesai.  Namun  jika  tidak  atau  masih kurang, maka tahapan dapat diulangi kembali hingga memenuhi kebutuhan.
Jika dilihat pada  gambar 4, komponen dari suatu sistem dapat saling digunakan  oleh sistem  lain  dalam  satu knowledge  repository pada  saat  desain  sistem.  Setelah  desain sistem selesai dilaksanakan dan platform infrastructure dihasilkan pada run time, integrasi antar komponen layanan pun dapat dilakukan secara horizontal maupun vertikal (dengan memanggil fungsi di level yang sama atau memanggil fungsi dari komponen luar).
Mekanisme  integrasi  dinamis  pada  tahapan  design  maupun  runtime  harus  dapat menangani  kebutuhan  user  yang  tidak  dapat  diprediksi.  Contohnya,  software  dan arsitektur  sistem  yang  terintegrasi  pada  design-time  bisa  jadi  tidak  memenuhi  tujuan utama  saat  run-time  karena  beberapa  tujuan  tidak  dipertimbangkan  pada  saat  proses desain. Maka dari itu, pentingnya integrasi sistem harus dapat dilakukan secara dinamis agar dapat memenuhi kebutuhan pengguna atas smart service yang dibangun.

## IV. P EMBAHASAN
Pada bagian ini, akan diberikan penjelasan terkait penerapan metodologi perancangan sistem  cerdas  yang  berupa  smart  crowdsensing.  Terdapat  empat  tahapan  pengembangan sesuai dengan metode rekayasa smart service yang dirancang oleh Burzlaff et al., (2019) [11], yaitu tahap requirements , implementation , deployment , dan system adaptation .

## A. Requirements
Tahapan  perancangan  sesuai  dengan  metodologi  rekayasa smart  service dimulai dengan identifikasi kebutuhan yang penting untuk dilakukan agar sistem yang dirancang sesuai dengan kebutuhan dan tepat guna. Sistem smart crowdsensing ini ditujukan untuk
mengurangi  dampak  pandemi  Covid-19  pada  sektor  kesehatan  dan  pemulihan  ekonomi. Pada sektor kesehatan, smart crowdsensing ini berperan untuk (i) mendeteksi kerumunan dengan menggunakan data lokasi dari GPS perangkat mobile pengguna sehingga petugas dapat memberikan himbauan langsung ke lokasi, (ii)  pengawasan karantina mandiri dan contact  tracing  dengan  menggunakan  histori  posisi  secara  real  time  untuk  menghindari terjadinya  klaster-klaster  baru  seperti  yang  telah  dilakukan  beberapa  negara  dengan aplikasi mobile , dan (iii) mengumpulkan dan mengolah informasi dari interaksi warga di sosial  media  seperti  twitter,  instagram,  dan  facebook  untuk  mengetahui  laporan-laporan warga  terkait  pandemi,  misalnya  mendata  kebutuhan  logistik  darurat  di  suatu  daerah berdasarkan  laporan  warga  di  sosial  media,  melakukan  contact  tracing  berdasarkan interaksi di sosial media dengan keyword tertentu, dan pengolahan data lainnya.
Sedangkan  pada  sektor  pemulihan  ekonomi,  smart  crowdsensing  berperan  dalam manajemen  kapasitas  ruangan  publik  tempat  aktivitas  ekonomi  berjalan.  Di  masa pandemi  ini,  kapasitas  ruangan  dibatasi  hanya  30-50%  dari  kapasitas  total  oleh pemerintah  daerah.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengurangi  potensi  penularan  Covid-19 dengan  meminimalisir  kerumunan,  khususnya  di  ruangan  yang  tertutup.  Seperti  yang diketahui, aktivitas PSBB atau Pembatasan Sosial Berskala Besar yang sempat dilakukan di berbagai daerah memiliki dampak besar pada sektor ekonomi. Banyak usaha kecil dan menengah yang gulung tikar karena tidak mampu bertahan di masa pandemi. Oleh karena itu,  manajemen  kapasitas  ruangan  yang  dapat  diakses  melalui  aplikasi mobile atau website,  dapat  menjadi  rujukan  utama  bagi  masyarakat  sebelum  mengunjungi  suatu tempat  publik.  Jika  dilihat  dari  sisi  masyarakat  luas  sebagai  pengguna  utama,  smart crowdsensing  ini  berperan  sebagai  dashboard  yang  berisi  informasi  terkait  kapasitas ruangan-ruangan  publik  seperti  restoran,  pusat  perbelanjaan,  toko  buku,  dan  tempat- tempat di mana kegiatan ekonomi berjalan setiap harinya. Hal ini mendukung pemulihan ekonomi, karena usaha-usaha seperti industri makanan, restoran, dan tempat lainnya yang bergantung  pada  penjualan  offline  dapat  berjalan  dengan  tetap  mematuhi  peraturan pemerintah setempat. Petugas pun dapat melakukan sidak langsung jika terdapat ruangan publik  yang  melebihi  kapasitas  yang  ditentukan  dengan  menggunakan  smart crowdsensing. Berikut ini adalah gambaran alur kerja sistem smart crowdsensing.
Gambar 5. Alur Kerja Smart Crowdsensing

## B. Implementation
Setelah identifikasi kebutuhan dilakukan secara mendetail, tahapan selanjutnya adalah implementasi sistem smart service yang disesuaikan dengan perancangan dan desain. Hal yang  perlu  diperhatikan  dalam  tahapan  implementasi smart  service ini  adalah  sistem layanan  yang  dibangun  harus  dapat  diintegrasikan  dengan  layanan  lainnya.  Pada  smart crowdsensing,  beberapa  API  layanan  lain  seperti  Twitter,  Facebook,  Instagram,  dan Google  Maps  akan  digunakan  sebagai  feeder  data  yang  mendukung  fitur  crowdsensing. Berikut  ini  adalah  desain  arsitektur  yang  menggambarkan  interaksi  antar  satu  layanan dengan layanan lainnya.
Gambar 6. Desain Arsitektur Smart Crowdsensing

## C. Deployment
Tahapan deployment dilakukan setelah sistem selesai diimplementasikan. Tahapan ini meliputi instalasi sistem, pengujian kompatibilitas sistem, manajemen kontrol, penerapan sistem  keamanan,  dan  juga  pendokumentasian  sistem.  Smart  crowdsensing  adalah layanan  cerdas  yang  mengambil  data  dengan  sifat  privasi,  sehingga  keamanan  sistem harus  terbangun  dengan  sebaik  mungkin  agar  keamanan  data  pengguna  dapat  terjamin. Pengujian  kompatibilitas  sistem  juga  harus  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  seluruh komponen dari smart crowdsensing dapat bekerja dengan baik.

## D. System Adaptation
Saat  sistem  smart  crowdsensing  telah  selesai  diimplementasikan  dan  diintegrasikan melalui  API  dari  layanan-layanan  lain  yang  digunakan,  sistem  akan  melalui  tahapan pengujian untuk melihat apakah layanan dapat saling beradaptasi dengan layanan lainnya yang telah diintegrasikan. Jika sistem smart crowdsensing telah berjalan dengan baik dan saling terintegrasi satu sama lain tanpa mengurangi kinerja layanan apapun, maka sistem dapat dikatakan telah tepat guna dan tidak perlu mengulangi tahapan apapun. Namun jika terdapat kesalahan saat running sistem, maka tahapan sebelumnya dapat diulangi hingga sistem berjalan dengan baik tanpa ada masalah yang berarti.

## V. K ESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  dan  teknologi  cerdas  dapat digunakan  untuk  mengurangi  resiko  buruk  di  masa  pandemi  Covid-19  ini,  khususnya pada  sektor  kesehatan  dan  pemulihan  ekonomi.  Salah  satu  pengaplikasian  sistem  dan teknologi  cerdas  adalah  perancangan  smart  crowdsensing  yang  berperan  sebagai pendeteksi kerumunan dan kapasitas ruangan di masa pandemi. Smart crowdsensing yang berupa  layanan  cerdas  ini dirancang  dengan  metode  rekayasa smart  service yang  terdiri dari  empat  tahap,  yaitu  requirements,  implementation,  deployment,  dan  system
adaptation.  Keempat  tahap  ini  dapat  berulang  hingga  layanan  cerdas  dapat  dikatakan memenuhi tujuan utama pembangunan smart service . Harapannya, dengan adanya smart crowdsensing,  terjadinya  klaster-klaster  baru  dapat  dihindari  dan  kegiatan-kegiatan ekonomi tetap dapat berjalan sesuai dengan protokol kesehatan dan ketentuan pemerintah yang berlaku. Selain itu, smart crowdsensing juga memungkinkan masyarakat luas untuk berkontribusi  baik  secara  langsung  maupun  tidak  langsung  melalui  interaksi  di  sosial media.  Penggunaan  smart  crowdsensing  yang  membutuhkan  data  lokasi  dari  pengguna akan  menemukan  tantangan  dari  segi  privasi  pengguna  sehingga  peran  pemerintah dibutuhkan  untuk  dapat  membuat  suatu  kebijakan  dan  proteksi  keamanan  data  dari pengguna agar smart crowdsensing dapat digunakan dengan sebaik dan sebijak mungkin.

## R EFERENSI
[1] J. M. Cecilia, J.-C. Cano, E.  Hernández-Orallo, C. T. Calafate, dan P. Manzoni,  ― Mobile crowdsensing approaches to address the COVID-19 pandemic in Spain,‖ IET Smart Cities , vol. 2, no. 2, hal. 58–63, 2020, doi: 10.1049/iet-smc.2020.0037.
[2] D. Doran, K. Severin, S. Gokhale, dan A. Dagnino, ―Social media enabled human sensing for  smart  cities,‖  in AI  Communications ,  Jan  2016,  vol.  29,  no.  1,  hal.  57–75,  doi: 10.3233/AIC-150683.
[3] R.  Jaiswal,  A.  Agarwal,  dan  R.  Negi,  ―Smart  solution  for  reducing  the  COVID-19  risk using  smart  city  technology,‖ IET  Smart  Cities ,  vol.  2,  no.  2,  hal.  82–88,  Jul  2020,  doi: 10.1049/iet-smc.2020.0043.
[4] D.  Peraković,  M.  Periša,  dan  V.  Sedlar,  ―Research  of  Iot  Concept  in  Monitoring  the Activities of the Elderly Person,‖ Pr , vol. 12, no. February 2016, hal. 66–75, 2015.
[5] S.  Barile  dan  F.  Polese,  ― Smart  service Systems  and  Viable  Service  Systems:  Applying Systems Theory to Service Science,‖ Serv. Sci. , vol. 2, no. 1–2, hal. 21–40, Jun 2010, doi: 10.1287/serv.2.1_2.21.
[6] J.  Becker,  D.  Beverungen,  R.  Knackstedt,  M.  Matzner,  O.  Müller,  dan  J.  Poppelbub, ―Bridging  the  gap  between  manufacturing  and  service  through  IT-based  boundary objects,‖ IEEE  Trans.  Eng.  Manag. ,  vol.  60,  no.  3,  hal.  468–482,  2013,  doi: 10.1109/TEM.2012.2214770.
[7] D.  Beverungen,  O.  Müller,  M.  Matzner,  J.  Mendling,  dan  J.  vom  Brocke, ―Conceptualizing smart service systems,‖ Electron. Mark. , vol. 29, no. 1, hal. 7–18, 2019, doi: 10.1007/s12525-017-0270-5.
[8] B.  Guo,  ― Mobile Crowd  Sensing  and  Computing :  The  Review  of  an  Emerging  Human- Powered  Sensing  Paradigm Mobile Crowd  Sensing  and  Computing :  The  Review  of  an Emerging Human-Powered Sensing Paradigm,‖ no. August, 2015, doi: 10.1145/2794400.
[9] D.  Zhang,  B.  Guo,  dan  Z.  Yu,  ―The  emergence  of  social  and  community  intelligence,‖ Computer , vol. 44, no. 7. hal. 21–28, Jul 2011, doi: 10.1109/MC.2011.65.
[10] D.  C.  Brabham,  ―Crowdsourcing  as  a  model  for  problem  solving:  An  introduction  and cases,‖ Convergence , vol. 14, no. 1, hal. 75–90, 2008, doi: 10.1177/1354856507084420.
[11] F.  Burzlaff,  N.  Wilken,  C.  Bartelt,  dan  H.  Stuckenschmidt,  ―Semantic  Interoperability Methods  for Smart  service Systems:  A  Survey,‖ IEEE  Trans.  Eng.  Manag. ,  hal.  1–15, 2019, doi: 10.1109/TEM.2019.2922103.