## Kajian Sistem Deteksi Dini pada saat Pandemi COVID-19

## Nurmajid Setyasaputra
Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN)
Bandung, Indonesia nurmajid.setyasaputra@lapan.go.id
Abstract - One of the increasing cases of COVID-19 is due to the large crowd. The crowd that occurred during the last quarter of 2020 occurred as a result of the easing of the PSBB to revive the community's economy, rife demonstrations, and other activities or events with large numbers of people. This is very worrying, coupled with the limited facilities and health workers  to  treat  COVID-19  patients  for  those  with  severe  symptoms.  Therefore,  an  early  detection  system  is  needed  by utilizing  existing  technology,  especially  for  cities  that  have  implemented  smart  cities  and  become  red  zones.  So  that  this system  can  be  an  early  warning  or  early  detection  for  stakeholders  to  make  decisions  more  quickly  to  prevent  additional cases.
Keywords - crowd, technology, early detection, COVID-19

## I. P ENDAHULUAN
Pandemi COVID-19 (Coronavirus) yang dapat menyebabkan gangguan pernapasan ringan hingga berat  bagi  manusia  saat  ini  jumlah  kasusnya  masih  terus  menyebar  dan  berkembang.  Segala  bentuk usaha  pencegahan  terus  dilakukan  oleh  pemerintah  terutama  dengan  membentuk  satgas  penanganan COVID-19  [1].  Himbauan  untuk  melakukan  3M  (Menjaga  jarak,  Memakai  masker,  dan  Mencuci tangan),  3T  ( Testing , Tracing ,  dan Treatment ),  dan  Vaksinasi  jika  sudah  tiba  waktunya  menjadi senjata  yang  paling  ampuh  untuk  memutus  rantai  penularan  yang  selalu  disosialisasikan  kepada seluruh masyarakat dan juga yang menambahkan dengan menghindari 3K (Kontak erat, Kerumunan, dan  Kamar/ruangan  tertutup)  sehingga  dirumuskan zero COVID-19  yaitu  3M  +  3T  –  3K  =  0  [2]. Berdasarkan himbauan tersebut diharapkan menghambat penularan, sehingga pandemi melambat dan ekonomi masyarakat meningkat.
Peningkatan  jumlah  kasus  positif  COVID-19  selama  triwulan  terakhir  pada  tahun  2020  ini  lebih besar  daripada  triwulan  sebelumnya.  Hal  ini  disebabkan  dengan  semakin  banyaknya  aktivitas masyarakat di luar rumah setelah pelonggaran PSBB (Pembatasan Sosial Berskala Besar) pada masa New  Normal .  Selain  itu  pada  tahun  ini  juga  diadakan  pilkada  di  beberapa  daerah,  sehingga
Gambar 1. 3M-3T-Vaksinasi: Penularan Terhambat - Pandemi Melambat - Ekonomi Meningkat [20]
memunculkan  kerumunan  pada  kegiatan  kampanye  dan  pelaksanaan pilkada  itu  sendiri.  Begitu pula dengan  kegiatan-kegiatan  lainnya  yang  membuat  kerumunan  massa  dalam  jumlah  banyak  seperti unjuk rasa, kegiatan ormas, dan lainnya.
Pada  peta  zonasi  risiko  yang  dikeluarkan  satgas  COVID-19  terlihat  sebagian  besar  wilayah  di Indonesia memiliki risiko sedang untuk kenaikan kasus dan sebagian lainnya berisiko tinggi, rendah, tidak  ada  kasus,  dan  tidak  terdampak.  Provinsi  yang  memiliki  kota  besar  dengan  jumlah  penduduk yang  padat  memiliki  risiko  tinggi  kenaikan  kasus  seperti  provinsi  DKI  Jakarta  yang  terlihat  sebagai zona  merah.  Beberapa  kota  di  Indonesia  telah  menerapkan  kota  cerdas  ( smart  city )  yaitu  sebuah konsep untuk memberikan solusi yang efektif dan efisien dengan memanfaatkan teknologi informasi dan  komunikasi  yang  terintegrasi  di  semua  sektor  publik  dengan  sasaran  yang  berkaitan  dengan  6 kategori:  smart  living, smart  mobility , smart  governance , smart  environment , smart  economy ,  dan smart  people [3].  Oleh  karena  itu,  untuk  mendukung  deteksi  dini  maka  diperlukan  sebuah  sistem untuk  mengembangkan  fasilitas  yang  sudah  ada  dan  saling  terintegrasi  untuk  mengurangi  jumlah kerumunan dan dapat menjadi early warning agar dapat mencegah penambahan jumlah kasus.

## II. K AJIAN P USTAKA
Pada makalah ini diambil contoh kasus dan data pada provinsi DKI Jakarta yang merupakan zona merah. Data-data tersebut akan diolah menjadi informasi dan pengetahuan yang mendalam dan dicoba didetailkan  agar  dapat  dilakukan  analisis  dan  dapat  menjadi  masukan  kepada stakeholder untuk mengambil keputusan.
A. Smart city [3]
Perjalanan untuk menjadi sebuah smart city dilakukan dengan 4 tahap yaitu:
1. Menentukan definisi smart city bagi Jakarta
Gambar 2. Perkembangan kasus terkomfirmasi positif COVID-19 nasional [21]
Gambar 3. Peta zonasi risiko [22]
Beberapa  program  smart  yang  mendukung  ambisi  Jakarta  untuk  menjadi smart  city telah berjalan. Namun untuk dapat melaksanakan transisi yang utuh, Jakarta harus mempunyai visi yang  jelas  tentang  target  yang  dituju,  serta  sasaran  dan  metrik  terkait  yang  nyata,  dapat diukur, dan dapat dilakukan.
2. Menentukan kondisi tertarget ( target state )
Untuk  memfasilitasi  hal  tersebut,  digunakan Smart  City  Wheel  Framework ,  yaitu  suatu metodologi yang telah diimplementasikan secara luas untuk menentukan sasaran kondisi yang tertarget  dalam  proses  transisi  Jakarta  menjadi smart  city sebelum  tahun  2025.  Serangkaian sasaran  berkaitan  dengan  enam  kategori smart  city yang  saling  terkait,  yaitu smart  living, smart mobility, smart governance, smart environment, smart economy, dan smart people .
3. Mengidentifikasi kesenjangan
Kesenjangan  dapat  diukur  dengan  cara  membandingkan  antara  keadaan  saat  ini  dengan keadaan target yang diidenfikasi pada masing‐masing kategori smart city .
4. Mengusulkan solusi
Dengan  pemahaman  tentang  berbagai  kesenjangan  antara  keadaan  Jakarta  saat  ini  dan keadaan yang ditargetkan, langkah selanjutnya adalah perumusan solusi untuk menjembatani kesenjangan  tersebut.  Untuk  memastikan  bahwa  Jakarta  akan  mencapai  tujuan  yang dimaksud,  maka  cetak  biru  ( blueprint )  dan  peta  pelaksanaan  ( roadmap )  yang  komprehensif juga perlu dikembangkan untuk memandu penerapan solusi tersebut.

## B. Penginderaan jauh
Pemanfaatan teknologi satelit penginderaan jauh sangat dibutuhkan pada masa pandemi  COVID- 19  ini.  Pemanfaatan  yang  dimaksud  adalah  dengan  menjadikan  hasil  penginderaan  jauh  sebagai bentuk  visualisasi  dari  berbagai  hal  pada  pandemi  COVID-19  diantaranya  untuk  memberikan informasi  [4]  zonasi  resiko,  peta  pesebaran  dan  mobilitas  manusia  [5],  [6],  aktivitas  manusia  dan ekonomi  [7],  dan  masih  banyak  lagi.  Pemanfaatan  teknologi  penginderaan  jauh  berperan  penting untuk melacak sumber dan penyebaran penyakit, memberikan visualisasi lokasi yang terkena dampak terparah, sehingga tindakan dapat segera dilakukan sebagai bentuk mitigasi [8].

## C. Internet of Things (IoT)
Pemanfaatan  IoT  juga  semakin  marak  pada  banyak  aplikasi  di  kehidupan  sehari-hari.  Hal  ini memungkinkan  adanya  pengumpulan  data  dan  informasi  dari  berbagai  perangkat  IoT  yang selanjutnya dapat menjadi bahan analisis sehingga  menghasilkan pengetahuan yang lebih mendalam dari  berbagai  sektor.  Pada  masa  pandemi  COVID-19  ini  pemanfaatan  IoT  untuk  memperoleh  data yang  akurat  adalah  hal  yang  sangat  mungkin  dilakukan.  IoT  yang  ada  pada  kehidupan  sehari-hari dapat dimanfaatkan atau bahkan dapat dikembangkan baik dari segi perangkatnya itu sendiri maupun dari segi pengolahan data dan informasi menjadi yang lebih spesifik mengarah pada suatu kebutuhan untuk  mendukung  mitigasi  pandemi  COVID-19  seperti  monitoring  kondisi  seseorang  dan  deteksi kerumunan massa diluar batas kewajaran.

## III. R ANCANGAN S OLUSI
Provinsi  DKI  Jakarta  yang  telah  menerapkan smart  city pada  berbagai  sektor.  Hal  ini  dapat dimanfaatkan  untuk  monitoring  kondisi  seseorang  dan  deteksi  kerumunan  massa  diluar  batas kewajaran.  Konsep  yang  diusulkan  terbagi  menjadi  3  tahap  yaitu  tahap  identifikasi  sebaran  risiko potensi  COVID-19,  tahap  identifikasi  kepatuhan  protokol  kesehatan  dan  kerumunan,  dan  terakhir tahap mitigasi dan pengambilan keputusan.

## A. Identifikasi sebaran risiko potensi COVID-19
Tahap  pertama  adalah  melakukan  identifikasi  sebaran  risiko  potensi  COVID-19  untuk memperkecil wilayah paling berpotensi di wilayah zona merah. Salah satu alat yang dapat digunakan adalah  dengan  pemanfaatan  teknologi  penginderaan  jauh  dan  beberapa  pendukungnya  seperti  yang telah dilakukan oleh LAPAN [9]. LAPAN Hub COVID-19 merupakan Portal Aplikasi Penginderaan Jauh  dan  Sistem  Informasi  Geospasial  (SIG)  untuk  analisa  sebaran  risiko  COVID-19.  Aplikasi  ini menentukan  potensi  risiko  COVID-19  dari  tiga  parameter  pembentuknya  yaitu  ancaman  ( hazard ), kerentanan  ( vulnerability ),  dan  kapasitas  ( capacity )  [10],  [11].  Data  yang  digunakan  dalam  analisis
sebaran potensi risiko  COVID-19 adalah data satelit penginderaan jauh yang diakuisisi oleh Stasiun Bumi Penginderaan Jauh LAPAN serta data terkait lainnya sebagai berikut:
1. Data penginderaan jauh
 Mosaik  data  Landsat-8,  resolusi  spasial  30  meter,  tahun  2019  (sumber:  Pusat  Teknologi  dan Data Penginderaan Jauh - LAPAN).
 Mosaik  data  SPOT-6/7,  resolusi  spasial  1,5  meter,  tahun  2019  (sumber:  Pusat  Teknologi  dan Data Penginderaan Jauh - LAPAN).
2. Data non-penginderaan jauh
 Data  COVID-19  harian  per  kecamatan  untuk  wilayah  DKI  Jakarta,  Jabodetabek,  Kota Bandung, dan Kota Subabaya (sumber: Dinas Kesehatan).
 Peta  sebaran  rumah  sakit  rujukan  di  Indonesia  tahun  2020  (sumber:  Badan  Nasional Penanggulangan Bencana/BNPB).
 Peta sebaran jalan di Indonesia tahun 2017 (sumber: OpenStreetMap Indonesia)
 Peta sebaran bangunan di Indonesia tahun 2017 (sumber: OpenStreetMap Indonesia).
3. Data lainnya
 Data Nitogen Dioksida (NO 2 ) dari satelit Sentinel-5P sebagai salah satu indikator kualitas udara (sumber: ESA Copernicus Open Access Hub).
LAPAN Hub COVID-19 menyediakan visualisasi sebaran potensi risiko COVID-19 untuk wilayah DKI Jakarta, Jabodetabek, Kota Bandung dan Kota Surabaya, serta sebaran tingkat kerentanan seluruh wilayah Indonesia. Secara umum, risiko bencana ditentukan dari formulasi [10], [11] berikut:
( )
(1)
dengan: : Risiko ( Risk ) : Bahaya ( Hazards ) : Kerentanan ( Vulnerability ) : Kapasitas ( Capacity )
Konsep  Risiko  terkait  dengan  fenomena  COVID-19  berdasarkan  formulasi  tersebut  dapat diturunkan melalui beberapa parameter yaitu [10], [11]:
1. Bahaya ( Hazard )
Data  yang  berkaitan  dengan  ancaman  bahaya  terhadap  fenomena  COVID-19  dapat  diperoleh berdasarkan sumber COVID-19, seperti informasi dan lokasi jumlah orang yang terinfeksi positif COVID-19  (POS),  Pasien  Dalam  Pengawasan  (PDP),  Orang  Dalam  Pemantauan  (ODP),  dan lainnya  (sejak  Agustus  2020  digunakan  data  terkonfirmasi,  suspek,  probable,  kontak  erat,  dan pelaku  perjalanan).  Selanjutnya,  informasi  ancaman  bahaya  ini  diperhitungkan  sebagai  zona bahaya sumber COVID-19.
2. Kerentanan ( Vulnerability )
Ada  tiga  variabel  utama  yang  berkaitan  dengan  kerentanan  terhadap  penyebaran  COVID-19 yaitu:
 Kepadatan penduduk dan permukiman perhitungan Built-up Index (BUI) pada mosaik data Landsat-8  pada  tahun  2019  digunakan  untuk  menganalisis  informasi  tentang  distribusi lokasi pemukiman.
 Kepadatan  kondisi  akses  jalan  Kondisi  lingkungan  akses  jalan  diperoleh  dari  informasi infrastruktur jalan di beberapa lokasi/wilayah.
 Lokasi  strategis  terhadap  sebaran  COVID-19  Lokasi  strategis  penyebaran  COVID-19 diperoleh  berdasarkan  informasi  lokasi  pasar,  supermarket,  mall,  restoran,  terminal,
stasiun,  bandara,  pelabuhan,  tempat  ibadah,  rumah  sakit,  bank,  dan  beberapa  lokasi fasilitas mobilitas lainnya.
3. Kapasitas ( Capacity )
Kebijakan Pembatasan Sosial Skala Besar (PSBB) seperti Work From Home (WFH) dan Study From  Home (SFH)  adalah  kunci  keberhasilan  menjaga  jarak  sosial  yang  dapat  mempengaruhi peningkatan  atau  penurunan  distribusi  COVID-19.  Parameter  kapasitas  diturunkan  dari lokasi/wilayah yang menerapkan kebijakan PSBB ini dengan beberapa kondisi dan asumsi apakah kebijakan tersebut diterapkan dengan benar atau tidak oleh masyarakat setempat.
4. Risiko ( Risk )
Formulasi hasil model pengembangan penentuan risiko COVID-19 adalah sebagai berikut:
( ) (2)
Selanjutnya terdapat tiga skenario yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi potensi risiko COVID-19 berdasarkan kunci keberhasilan kebijakan PSBB yaitu:
 Kondisi  risiko  COVID-19  dengan  skenario  terdapat  kebijakan  PSBB  ( social  high- restriction  policy ),  yang  berjalan  dengan  baik  dan  isolasi  terhadap  POS,  PDP  dan  ODP (atau data terkonfirmasi, suspek, probable, kontak erat, pelaku perjalanan – sejak Agustus 2020) juga berjalan dengan baik.
 Kondisi  risiko  COVID-19  dengan  skenario  terdapat  kebijakan  PSBB  ( social  low- restriction policy ), yang berjalan dengan baik dan isolasi masyarakat tidak berjalan dengan baik.
 Kondisi risiko COVID-19 dengan skenario tidak terdapat kebijakan PSBB ( No restriction policy ) dan isolasi masyarakat tidak berjalan dengan baik.
Berdasarkan  metode-metode  di  atas  maka  diperoleh  hasil  pengolahan  dan  analisis  data  berupa visualisasi peta detail sebaran risiko potensi COVID-19. Hasil terbaru yang diperoleh adalah sebaran risiko potensi COVID-19 DKI Jakarta tanggal 30 Oktober 2020 dan 30 November 2020.
Berdasarkan  visualisasi  tersebut  DKI  Jakarta  terdapat  peningkatan  di  beberapa  lokasi  yaitu Penjaringan,  Pademangan,  Tanjungpriok,  Kelapa  Gading,  Kalideres,  Kebon  jeruk,  Pasanggrahan, Palmerah,  Cempaka  Putih,  Cakung,  Cilandak,  Pasar Minggu  dan  sekitarnya  [11].  Selanjutnya  untuk tahapan berikutnya dapat difokuskan pada daerah-daerah tersebut.

## B. Identifikasi kepatuhan protokol kesehatan dan kerumunan
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  identifikasi  kepatuhan  protokol  kesehatan  dan  deteksi kerumunan terutama di wilayah yang memiliki sebaran risiko potensi COVID-19 tinggi. Pemanfaatan teknologi  yang  diterapkan  pada smart  city dalam  hal  ini  teknologi  IoT  dapat  digunakan  dan dikembangkan  menjadi  lebih  spesifik  untuk  deteksi  kepatuhan  protokol  kesehatan  dan  deteksi kerumunan. Deteksi kepatuhan protokol kesehatan yang dimaksud spesifik pada memakai masker dan menjaga  jarak,  sedangkan  deteksi  kerumunan  adalah  spesifik  pada  kerumunan  massa  diluar  batas kewajaran dan terdapat banyaknya yang tidak mematuhi protokol kesehatan.
Tahap  ini  dapat  dimulai  dengan  melakukan  monitoring  mobilitas  masyarakat  hanya  pada  saat tertentu saja jika dibutuhkan karena hal ini berkaitan dengan masalah privasi. Hal ini diperlukan selain untuk melihat pola mobilisasi juga dapat digunakan sebagai respon cepat dan aman untuk mengetahui kondisi  kesehatan  masyarakat  [12].  Skenario  ini  dilakukan  pada  rumah  sakit  dan  diluar  rumah  sakit dengan  memanfaatkan  perangkat  IoT  yang  melekat  pada  individu  atau  digunakan  untuk  mengukur kesehatan  yang  saling  terhubung,  terintegrasi,  dan  menghasilkan  data  dan  informasi  yang  detail. Perangkat wearable ini  menghasilkan  data  dan  informasi  yang  cepat  dan  aman  karena  mengurangi kontak  langsung  untuk  mendapatkan  data  dan  informasi  yang  dibutuhkan.  Kebanyakan  perangkat bersifat  komersial  sehingga  membutuhkan  biaya  lebih  untuk  setiap  individu,  tetapi  akan  lebih  baik jika rumah sakit memilikinya untuk memudahkan monitoring pasien COVID-19 tanpa adanya kontak langsung secara terus menerus.
Solusi  lain  adalah  dengan  membuat  alat  protokol  kesehatan  minimal  berbasis  IoT  berupa smart masker , smart watch , dan smart phone untuk medeteksi kondisi pernapasan, suhu tubuh, dan lokasi. Smart  masker terhubung  dengan smart  phone memberikan  data  kondisi  pernapasan  seseorang  [13]. Smart watch yang biasanya digunakan untuk monitoring kesehatan dan olahraga juga dapat digunakan dan memberikan layanan lebih ke asuransi kesehatan/layanan kesehatan [14]. Smart phone melakukan pengumpulan  data  dan  memberikan  informasi  lokasi  dengan  memanfaatkan  GPS  atau  dengan melakukan  triangulasi  posisi  [15]  bekerja  sama  dengan  provider  selular.  Berdasarkan  pemanfaatan perangkat  tersebut  dapat  diketahui  kondisi  kesehatan  seseorang  dan  lokasinya  sehingga  dapat dilakukan monitoring mobilitasnya.
Gambar 5. Skenario aplikasi perangkat wearable [12]
Selanjutnya  dengan  memanfaatkan  sistem  keamanan  CCTV  dan  AI  yang  menjadi  alat  dukung smart city dapat digunakan dan dikembangkan menjadi sistem deteksi kerumunan [16]. Kerumunan di kota  besar  seperti  pada  wilayah  DKI  Jakarta  dapat  berada  di  ruangan/gedung  maupun  area  publik. Pada ruangan/gedung dapat digunakan untuk solusi digital dalam mendukung keamanan para pekerja di  kantor  dan  masyarakat  yang  berkegiatan  di  dalam  ruangan/gedung  [17].  Sedangkan  pada  area publik  dengan  memanfaatkan  sistem  keamanan  CCTV  dapat  digunakan  dan  dikembangkan  untuk mendeteksi kepatuhan protokol kesehatan dengan mendeteksi penggunaan masker dan menjaga jarak dan deteksi kerumunan massa diluar batas kewajaran [18], [19].

## C. Mitigasi dan pengambilan keputusan
Tahap terakhir berdasarkan hasil keluaran dari tahap sebelumnya dapat menjadi masukan  kepada stakeholder untuk  mengambil  langkah  mitigasi  untuk  mengendalikan  kerumunan  dan  terus memberikan himbauan untuk melaksanakan protokol kesehatan dengan baik kepada masyarakat.

## IV. K ESIMPULAN
Konsep deteksi dini yang diusulkan terbagi menjadi 3 tahap yaitu tahap identifikasi sebaran risiko potensi  COVID-19,  tahap  identifikasi  kepatuhan  protokol  kesehatan  dan  kerumunan,  dan  terakhir tahap mitigasi dan pengambilan keputusan.  Kajian ini  dapat digunakan menjadi masukan dan solusi untuk  mendeteksi  kepatuhan  protokol  kesehatan  dan  kerumunan  yang  diluar  batas  kewajaran, sehingga  para stakeholder dapat  mengambil  langkah  mitigasi  untuk  mengendalikan  penyebaran COVID-19.  Selanjutnya  diharapkan  kajian  ini  dapat  diimplementasikan,  sehingga  diperoleh  hasil umpan balik untuk perbaikan ke depannya.
Gambar 6. Aplikasi perangkat wearable untuk alat protokol kesehatan minimal [13], [14]
Gambar 7. Qluedashboard [18]

## D AFTAR P USTAKA
[1] R.  Djalante et  al. ,  “Review  and  analysis  of  current  responses  to  COVID-19  in  Indonesia: Period of January to March 2020,” Prog. Disaster Sci. , Apr 2020.
[2] “Bagaimana Cara Memutuskan Rantai Penularan Virus Corona? – RSUD DEPOK.” [Daring]. Tersedia pada: https://rsud.depok.go.id/?p=1466. [Diakses: 12-Des-2020].
[3] “Jakarta Smart City - Profil.” [Daring]. Tersedia pada:
http://interactive.smartcity.jakarta.go.id/. [Diakses: 13-Des-2020].
[4] A.  Istamar,  “The  Vital  Role  Of  Geospatial  technology  In  The  Fight  Against  COVID-19,” 2020.
[5] S.  Gao,  J.  Rao,  Y.  Kang,  Y.  Liang,  dan  J.  Kruse,  “Mapping  county-level  mobility  pattern changes  in  the  United  States  in  response  to  COVID-19,” SIGSPATIAL  Spec. ,  vol.  12,  no.  1, hal. 16–26, Jun 2020.
[6] Z.  Fan et  al. ,  “Human  mobility  based  individual-level  epidemic  simulation  platform,” SIGSPATIAL Spec. , vol. 12, no. 1, hal. 34–40, Jun 2020.
[7] R.  Minetto,  M.  P.  Segundo,  G.  Rotich,  dan  S.  Sarkar,  “Measuring  Human  and  Economic Activity  from  Satellite  Imagery  to  Support  City-Scale  Decision-Making  during  COVID-19 Pandemic,” IEEE Trans. Big Data , hal. 1–13, 2020.
[8] S.  Suryaatmadja  dan  N.  Maulani,  “CONTRIBUTIONS  OF  SPACE  TECHNOLOGY  TO GLOBAL HEALTH IN THE CONTEXT OF COVID-19,” J. Adm. Kesehat. Indones. , vol. 8, no. 2, hal. 60, Jun 2020.
[9] “LAPAN Hub Covid-19.” [Daring]. Tersedia pada: https://covid19.lapan.go.id/. [Diakses: 10- Des-2020].
[10] F. Yulianto, “LAPAN Hub Covid-19.”
[11] Tim  Kerja  LAPAN  Hub  Covid-19,  “Laporan  Hasil  pemantauan  risiko  Covid-19  (Oktober  – November 2020),” 2020.
[12] X. R. Ding et al. , “Wearable Sensing and Telehealth Technology with Potential Applications in the Coronavirus Pandemic,” IEEE Rev. Biomed. Eng. , 2020.
[13] P.  Zheng,  T.-J.  Lin,  C.-H.  Chen,  dan  X.  Xu,  “A  systematic  design  approach  for  service innovation  of  smart  product-service  systems,” J.  Clean.  Prod. ,  vol.  201,  hal.  657–667,  Nov 2018.
[14] R.-B.  Wiegard  dan  M.  H.  Breitner,  “Smart  services  in  healthcare:  A  risk-benefit-analysis  of pay-as-you-live services from customer perspective in Germany,” Electron. Mark. , vol. 29, no. 1, hal. 107–123, Mar 2019.
[15] Adya,  “Bagaimana  Lokasi  Kita  Ditemukan  Dengan  Triangulasi,”  2018.  [Daring].  Tersedia pada: https://medium.com/@adya/bagaimana-lokasi-kita-ditemukan-dengan-triangulasi- 3b87796c1dd. [Diakses: 13-Des-2020].
[16] D. Roy et al. , “Utilizing Smart City Cyber-physical Infrastructure for Tracking and Monitoring Pandemics like COVID-19 with the ICCC as the Nerve Centre,” Digit. Gov. Res. Pract. , vol. 2, no. 1, hal. Article 8, Des 2020.
[17] M.  Honary,  V.  Martinez,  T.  Wlazlowski,  S.  Helal,  H.-H.  Von  Oertzen,  dan  S.  Honary, “Getting the Country Back to Work, Safely: A Digital Solution,” Digit. Gov. Res. Pract. , vol. 1, no. 4, hal. 1–5, Des 2020.
[18] “Qlue  Performa  Indonesia  -  COVID-19  Solutions.”  [Daring].  Tersedia  pada: https://www.qlue.co.id/covid19/. [Diakses: 12-Des-2020].
[19] “Face mask wearing detection and crowd monitoring by video analytics AI ｜ Research Area2 ｜ Research  Reports ｜ COVID-19  AI  and  Simulation  Project.”  [Daring].  Tersedia  pada: https://www.covid19-ai.jp/en-us/organization/nec/articles/article001. [Diakses: 12-Des-2020].
[20] “3M-3T-Vaksinasi:  Penularan  Terhambat  -  Pandemi  Melambat  -  Ekonomi  Meningkat  - Masyarakat  Umum  |  Satgas  Penanganan  COVID-19.”  [Daring].  Tersedia  pada: https://covid19.go.id/p/masyarakat-umum/3m-3t-vaksinasi-penularan-terhambat-pandemi- melambat-ekonomi-meningkat. [Diakses: 12-Des-2020].
[21] “Peta  Sebaran  COVID-19  |  Satgas  Penanganan  COVID-19.”  [Daring].  Tersedia  pada: https://covid19.go.id/peta-sebaran-covid19. [Diakses: 13-Des-2020].
[22] “Peta Risiko | Satgas Penanganan COVID-19.” [Daring]. Tersedia pada: https://covid19.go.id/peta-risiko. [Diakses: 13-Des-2020].