Penggunaan Sensor AMG8833 Pada Robot Penjaga Pintu Masuk Gedung Elektro Untuk Penerapan Protokol Kesehatan Covid-19
Syaiful Amri 1 , Syahrizal 2 , Abdul Hadi 3 , Azizul 4 , Kevin Gustiadi Putra 5 Politeknik Negeri Bengkalis, Jl. Bathin Alam, Sei. Alam, Bengkalis E-mail: syaifulamri@polbeng.ac.id 1 , syahrizal@polbeng.ac.id 2 , abdulhadi@polbeng.ac.id 3 , azizul@polbeng.ac.id 4 , kevingustiadi@gmail.com 5
Abstrack - At the end of April 2021, the CoViD-19 virus, which has been endemic since the end of 2019, had infected 1,647,138 confirmed patients. According to laboratory research, fever is one of the most common signs and symptoms among infected patients, with 55,924 people (87.9%) experiencing it. A person with a fever has a body temperature that is higher than 38 oCelsius. A measuring device with the AMG8833 Temperature Sensor is used to identify someone who has signs of being infected with CoViD-19. The accuracy values achieved by this sensor when measuring body temperature against the medical infrared thermometer DT-8266 were compared with changes in distance and variations of objects and test sites in this study using the AMG8833 Temperature Sensor. The error percentage is 0.36 percent  at  a  distance  of  10  cm,  resulting  in  a  difference  of  0.13  °C  temperature  from  the  reference temperature. At a distance of 50 cm, the percentage of error is 0.46 percent, and the deviation from the reference temperature is 0.17 ℃.
Keywords - Covid-19, AMG8833, Arduino Uno.
I ntisari - Virus CoViD-19 telah mewabahi sejak akhir tahun 2019 telah menginfeksi sebanyak 1.647.138 kasus terkonfirmasi pada akhir April 2021. Demam merupakan salah satu tanda dan gejala yang khas pada  pasien  yang  terinfeksi,  berdasrkan  penelitian  laboratorium  pada  55.924  sebesar  87,9%  disertai gejalan demam. Seseorang yang teridentifikasi demam ialah seseorang yang memiliki suhu tubuh diatas 38 o C.    Untuk  dapat  mengidentifikasi  seseorang  yang  memiliki  gejala  terinfeksi  CoViD-19  tersebut maka  dimanfaatkan  sebuah  alat  ukur  dengan  menggunakan  Sensor  Suhu  AMG8833.  Penelitian penggunaan Sensor Suhu AMG8833 ini dilakukan dengan membandingkan nilai akurasi yang diperoleh perbandingan sensor ini saat melakukan pengukuran suhu tubuh terhadap medical infrared thermometer DT-8266 dengan perubahan jarak serta variasi objek dan lokasi pengujian. Maka diperoleh pada jarak 10 cm persentase kesalahan sebesar 0.36% dan nilai selisih yang dihasilkan ialah sebesar 0.13 o C dari suhu referensi. Sedangkan pada jarak 50 cm persentase kesalahan diperoleh sebesar 0.46% dan nilai selisih yang dihasilkan ialah sebesar 0.17 o C dari suhu referensi.
Kata Kunci - Covid-19, AMG8833, Arduino Uno.

## I. P ENDAHULUAN
Sejak  akhir  tahun  2019  Indonesia  dan  sebagian  besar  dunia  mengalami  pandemi  yang terjadi dikarenakan mewabahnya suatu virus yang bernama corona viruses (CoV). Menurut World Health Organization (WHO) virus ini merupakan suatu virus yang menginfeksi sistem pernapasan  manusia.  Virus  ini  adalah  zoonotic  yang  artinya  ditularkan  antara  hewan  dan manusia, lalu infeksi virus ini disebut dengan covid-19 (corona virus desease 19). Virus covid- 19  ini  menyebabkan  penyakit  flu  biasa  sampai  penyakit  yang  lebih  parah  seperti  sindrom pernafasan  timur  tengah  (MERS-CoV)  dan  sindrom  pernafasan  akut  parah  (SARS-CoV) (Hanoatubun,  2020).  Jumlah  yang  terinfeksi  dan  terpapar  CoViD-19  ini  tergolong  sangat
banyak, terhitung pada akhir April 2021 tercatat kasus terkonfirmasi CoViD-19 di Indonesia mencapai  1.647.138  kasus  dengan  pertumbuhan  kasus  hariannya  mencapai  5.944  kasus. Jumlah kasus yang sembuh sebesar 91,2% dari jumlah kasus yang terkonfirmasi atau sebanyak 1.501.715  kasus,  sedangkan  jumlah  kasus  yang  meninggal  sebesar  2,7%  dari  jumlah  kasus yang terkonfirmasi atau sebanyak 44.771 kasus [1].
Berdasarkan 55.924 kasus yang dikonfirmasi laboratorium, tanda dan gejala yang khas pada  pasien  yang  terinfeksi  CoViD-19  antara  lain  demam  (87,9%),  batuk  kering  (67,7%), kelelahan (38,1%), produksi sputum (33,4%), sesak napas (18,6%), sakit tenggorokan (13,9%), sakit kepala (13,6%), mialgia atau artralgia (14,8%), menggigil (11,4%), mual atau muntah (5,0%),  hidung  tersumbat  (4,8%),  diare  (3,7%)  dan  hemoptisis  (0,9%).  Seseorang  yang teridentifikasi  mengalami  demam  adalah  seseorang  dengan  suhu  tubuh  di  atas  38oC berdasarkan identifikasi pasien CoViD-19 dan SARS [7]. Maka dari itu diperlukan suatu alat pengukuran suhu yang dapat mengukur suhu tubuh secara langsung dan non kontak sebagai upaya awal dalam mendeteksi setiap orang yang memiliki gejala terinfeksi CoViD-19. Dengan menggunakan Sensor Suhu AMG8833 yang mendukung 12C dan memiliki pin interupsi yang dapat  dikonfigurasi  dan  dapat  diaktifkan  ketika  setiap  pixel  berjalan  di  atas  atau  di  bawah ambang batas yang diinginkan [6]. Sensor AMG8833 ini mampu menangkap sinyal inframerah yang dipancarkan oleh tubuh manusia hingga jarak 10 meter dan mampu mendeteksi objek hingga jarak 7 meter, hal ini dikarenakan sensor memiliki resolusi gambar sebesar 64 pixel dan bekerja dengan frame rate maxsimum 10 Hz atau 10 frame per detik. Rentang pengukuran suhu pada Sensor AMG8833 ini antara 0 0 C hingga 80 0 C dengan nilai akurasi ± 2,5 0 C dengan sudut pandang sensor sebesar 60 0 [5].

## II. M ETODE
Lokasi  dari  pelaksanaan  penelitian  ini  ialah  di  kampus  Politeknik  Negeri  Bengkalis Gedung  Teknik  Elektro.  Peneliti  memilih  lokasi  ini  karena  di  kampus  Politeknik  Negeri Bengkalis  sudah  terdapat  Laboratorim  Robotika  untuk  memudahkan  dalam  melakukan pekerjaan elektronik dan mekanik.
Pada penelitian ini secara umum terdapat 2 rancangan yaitu pada sisi hardware (elektronika dan mekanik) dan pada sisi software . Setiap orang yang akan masuk ke Gedung Elektro akan menghadapkan wajah ke Webcam, selanjutnya Webcam akan mengambil gambar dari objek tersebut  untuk  dapat  dibaca  oleh  sistem  untuk  mendeteksi  penggunaan  masker.  Secara bersamaan dengan pendeteksian masker ini sensor AMG8833 akan mengukur suhu tubuh objek yang diambil dari sample tubuh objek yaitu dahi. Selanjutnya speaker akan mengelurakan audio sesuai dengan kondisi penggunaan masker objek dan kondisi suhu tubuh objek. Apabila objek memakai  masker  dan  memiliki  suhu  tubuh  yang  normal  maka  akan  diperintahkan  untuk mencuci  tangan  lalu  kemudian  palang  pintu  akan  terbuka.  Sedangkan  apabila  objek  tidak menggunakan masker dan juga apabila objek menggunakan masker namun tidak dalam kondisi tubuh  normal  maka  objek  tidak  dapat  melakukan  pencucian  tangan  dan  masuk  ke  dalam Gedung Teknik Elektro. Adapun gambar rancangan robot penjaga pintu masuk Gedung Teknik Elektro untuk penerapan protokol kesehatan CoViD-19 dapat dilihat pada Gambar 2. Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Flowchart Tahapan-Tahapan Pelaksanaan
Gambar 2. Rancangan Alat
Bagian dari penelitian ini bertujuan untuk menilai kemampuan alat pengukuran suhu tubuh manusia terhadap alat ukur konvensional pada perubahan jarak dengan variasi objek dan lokasi pengujian.  Sebelum  penelitian  dilakukan  maka  perlu  dilakukan  tahapan  perancangan  dan perakitan alat. Alat pengukuran ini menggunakan microcontroller yang digunakan sebagai main system yaitu Arduino Uno. Dengan memanfaatkan setiap pin yang dimiliki oleh Arduino Uno, maka komponen-komponen utama lainnya dapat difungsikan. Komponen-komponen tersebut diantaranya  Sensor  Suhu  AMG8833  dan  Liquid  Crystal  Display  (LCD).  Sensor  AMG8833 digunakan sebagai alat ukur suhu tubuh manusia yang dilakukan tanpa perlu ada kontak antara
Start Pra Penelitian (mengumpulkan bahan dan teori penunjang) Penetepan Tujuan
(tujuan yang ingin dicapai dari rumusan masalah) Perancangan Software Hardware - Menentukan Spesifikasi - Power - Elektronik - Kontrol - Mekanik - Men-drive motor tracking - Men-drive motor portal - Men-drive motor sanitizer Pengambilan data - Face mask - Suhu 1 3 2 Kesimpulan dan Saran end Implementasi Hasil dan Analisa Pengujian Keseluruhan Sistem Pengujian Oke ? Ya Tidak -Pengambilan keputusan 1 3 2
objek dengan alat ukur. Sensor AMG8833 akan mengonversi nilai thermal dari setiap objek yang berada di depannya menjadi suatu nilai yang digunakan sebagai nilai suhu yang terukur dengan  satuan  derajat  Celcius  ( o C).  Sedangkan  LCD  berperan  sebagai  komponen  untuk menampilkan nilai suhu yang terukur pada setiap objek tersebut. Sehingga besarnya nilai yang terukur  pada  setiap  objek  tersebut  akan  dapat  dengan  mudah  dibaca  pada  saat  pengujian berlangsung.

## Gambar 3. Skema Rancangan Hardware
Selain  itu  LCD  juga  akan  menampilkan  keterangan  kondisi  suhu  tubuh  setiap  objek tersebut,  seperti  suhu  normal  dan  suhu  tidak  normal.  Power  supply  pada  alat  ini  berfungsi memberikan suplai tegangan 5 VDC pada Arduino Uno. Karena LCD dan AMG8833 sama- sama  menggunakan  komunikasi  I2C  maka  diperlukan  komponen  pendukung,  yaitu  Sensor Shield Arduino Uno yang digunakan untuk menambah jumlah pin yang tersedia sehingga dapat digunakan komponen yang memerlukan I2C lebih dari satu. Skema perancangan komponen ini dapat dilihat pada Gambar 3. Sedangkan Sistem kerja alat dapat dilihat dalam flowchart pada Gambar 4.
Shield Arduino Uno Arduino Uno LCD Sensor AMG8833

## Gambar 4. Flowchart Alat
Setelah  perancangan  komponen  dilakukan  maka  selanjutnya  setiap  komponen  akan difungsikan  dalam  satu  sistem  melalui  perancangan  pemograman  dengan  memanfaatkan software  Arduino  IDE1.18.13.  Setelah  pemograman  dilakukan  maka  selanjutnya  harus dilakukan kalibrasi terlebih dahulu agar nilai suhu yang dihasilkan pada sensor dapat mendeketi nilai alat ukur yang telah memenuhi standar kalibrasi. Alat ukur yang digunakan tersebut ialah medical infrared thermometer DT-8266. Metode kalibrasi dengan menggunakan regresi linier dengan  memanfaatkan  software  Microsoft  Excel.  Maka  diperoleh  persamaan  yang  akan digunakan untuk mengonversi nilai yang terukur pada sensor AMG8833 yaitu (0,2x) + (30,3). Grafik perbandingan nilai alat ukur dan sensor dapat dilihat pada Grafik 1.
START Hadapkan Objek pada Sensor Apakah suhu diatas 35.8 o C ? Sensor Mengukur Suhu Objek Tampilkan Nilai Suhu Terukur Tampilkan “ Suhu Tubuh Tidak Normal ” END Apakah Suhu Dibawah 38 o C ? Tampilkan “ Suhu Tubuh Normal ” Nilai Suhu adalah 0 Tampilkan Nilai Suhu Terukur
Grafik 1 Perbandingan Nilai Alat Ukur dan Sensor

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pengujian pengukuran suhu tubuh manusia dilakukan pada hari Minggu, 18 Juli 2021 mulai pukul 09.00 sampai 13.00 WIB. Pengujian dilakukan pada 3 lokasi pengujian berbeda, yaitu pada koridor lantai 1 sebagai lokasi pengujian 1, depan laboratorium pengaturan sebagai lokasi pengujian 2, dan dalam ruangan kuliah 1 sebagai lokasi pengujian 3. Setiap lokasi pengujian tersebut berada di Gedung Teknik Elektro Politeknik Negeri Bengkalis. Pengujian dilakukan pada 3 (tiga) objek berbeda dengan variasi jarak dari 10 cm sampai 50 cm antara objek dan alat ukur. Pengujian dilakukan dengan cara mengambil suhu yang terukur pada setiap objek dengan perubahan jarak dan dibandingkan dengan suhu referensi objek tersebut. Untuk mendapatkan suhu referensi ini dilakukan pengukuran suhu menggunakan thermometer IR yang diambil pada jarak terbaik, yaitu sekitar 1-2 cm dari kulit manusia. Suhu referensi ini diambil pada waktu yang berdekatan dengan saat pengujian suhu dilakukan.
Hasil pengujian yang dilakukan pada objek 1 di lokasi pengujian 1, 2, dan 3 dapat dilihat pada Tabel I, Tabel II, dan Tabel III.

## T ABEL I
P ENGUJIAN P ENGUKURAN S UHU O BJEK 1 L OKASI P ENGUJIAN 1 Nama Objek : Rizka Dewita Lokasi pengujian : 1 No Jarak Pengukuran (cm) Suhu Referensi ( 0 C) Hasil Pengukuran Suhu ( 0 C) Selisih
1 10 36,2 36,4
0,2
2 20 36,3 0,1 3 30 36,2 0 4 40 36,1 0,1
5 50 36,1 0,1
T ABEL II P ENGUJIAN P ENGUKURAN S UHU O BJEK 1 L OKASI P ENGUJIAN 2 Nama Objek : Rizka Dewita Lokasi pengujian : 2 No Jarak Pengukuran (cm) Suhu Referensi ( 0 C) Hasil Pengukuran Suhu ( 0 C) Selisih
1 10 36,5 36,5 0 2 20 36,3 0,2 3 30 36,2 0,3 4 40 36,2 0,3
5 50 36,1
0,4
y = 0,2x + 30,3 36 36,2 36,4 36,6 36,8 37 37,2 37,4 29 30 31 32 33 34 35 36
T ABEL III P ENGUJIAN P ENGUKURAN S UHU O BJEK 1 L OKASI P ENGUJIAN 2 Nama Objek : Rizka Dewita Lokasi pengujian : 3 No Jarak Pengukuran (cm) Suhu Referensi ( 0 C) Hasil Pengukuran Suhu ( 0 C) Selisih 1 10 36,6 36,7 0,1 2 20 36,4 0,2 3 30 36,2 0,4 4 40 36,1 0,5 5 50 36,1 0,5
Hasil pengujian yang dilakukan pada objek 2 di lokasi pengujian 1, 2, dan 3 dapat dilihat pada Tabel IV, Tabel V, dan Tabel VI.
T ABEL IV P ENGUJIAN S UHU O BJEK 2 L OKASI P ENGUJIAN 1 Nama Objek : Lisa Duwi Niati Putri Lokasi pengujian : 1 No Jarak Pengukuran (cm) Suhu Referensi ( 0 C) Hasil Pengukuran Suhu ( 0 C) Selisih
1 10 36,8 36,9 0,1 2 20 36,8 0 3 30 36,6 0,2 4 40 36,4 0,4
5 50 36,2 0,6
T ABEL V
P ENGUJIAN S UHU O BJEK 2 L OKASI P ENGUJIAN 1 Nama Objek : Lisa Duwi Niati Putri Lokasi pengujian : 2 No Jarak Pengukuran (cm) Suhu Referensi ( 0 C) Hasil Pengukuran Suhu ( 0 C) Selisih
1 10 36,5 36,6
0,1
2 20 36,4 0,1 3 30 36,2 0,3 4 40 36,2 0,3
5 50 36,1 0,4
T ABEL VI P ENGUJIAN S UHU O BJEK 2 L OKASI P ENGUJIAN 3 Nama Objek : Lisa Duwi Niati Putri Lokasi pengujian : 3 No Jarak Pengukuran (cm) Suhu Referensi ( 0 C) Hasil Pengukuran Suhu ( 0 C) Selisih
1 10 36,7 36,9 0,2 2 20 36,5 0,2 3 30 36,3 0,4 4 40 36,3 0,4 5 50 36,2 0,5
Hasil pengujian yang dilakukan pada objek 2 di lokasi pengujian 1, 2, dan 3 dapat dilihat pada Tabel 7, Tabel 8, dan Tabel 9.
T ABEL VII P ENGUJIAN S UHU O BJEK 3 L OKASI P ENGUJIAN 1 Nama Objek : Muhammad Arash Lokasi pengujian : 1 No Jarak Pengukuran (cm) Suhu Referensi ( 0 C) Hasil Pengukuran Suhu ( 0 C) Selisih 1 10 36,5 36,6 0,1 2 20 36,5 0 3 30 36,4 0,1 4 40 36,2 0,3
5 50 36,2 0,3
T ABEL VIII
P ENGUJIAN S UHU O BJEK 3 L OKASI P ENGUJIAN 2 Nama Objek : Muhammad Arash Lokasi pengujian : 2 No Jarak Pengukuran (cm) Suhu Referensi ( 0 C) Hasil Pengukuran Suhu ( 0 C) Selisih
1 10 36,6 36,3
0,3
2 20 36,2 0,4 3 30 36,2 0,4 4 40 36,1 0,5
5 50
35,9 0,7
T ABEL IX
P ENGUJIAN S UHU O BJEK 3 L OKASI P ENGUJIAN 2 Nama Objek : Muhammad Arash Lokasi pengujian : 3 No Jarak Pengukuran (cm) Suhu Referensi ( 0 C) Hasil Pengukuran Suhu ( 0\ C) Selisih 1 10 36,6 36,5 0,1 2 20 36,3 0,3 3 30 36,2 0,4 4 40 36,1 0,5 5 50 35,9 0,7
Maka  berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  diatas  dapat  dihitung  besarnya persentase  kesalahan  (%  error)  yang  terjadi  pada  setiap  jarak  pengukuran.  Perhitungan  ini bertujuan untuk mendapatkan jarak terbaik dengan nilai persentase kesalahan dan selisih yang paling  kecil  dari  setiap  jarak  pengujian.  Persamaan  yang  digunakan  untuk  menghitung persentase kesalahan ialag Persamaan [3].
% error : Selisih Nilai suhu referensi X 100% (1)
Setelah nilai persentase kesalahan diperoleh maka selanjutnya dapat dihitung nilai rata-rata selisih dan persentase kesalahan pada setiap jarak pengujian dengan menggunakan Persamaan 2 dan Persamaan 3 [4].
Rata-rata % error : Jumlah data % error Banyak data (2) Rata-rata selisih : Jumlah data selisih Banyak data (3)
Sehingga dapat diperoleh hasil pengujian sensor AMG8833 secara keseluruhan pada setiap jarak pengujian dapat dilihat pada Tabel X
T ABEL X H ASIL P ENGUJIAN S ENSOR AMG8833 Objek Tempat Pengujian Jarak 10 (cm) 20 (cm) 30 (cm) 40 (cm) 50 (cm) Selisih % error Selisih % error Selisih % error Selisih % error Selisih % error 1 1 0.20 0.55 0.10 0.28 0.00 0.00 0.10 0.28 0.10 0.28 2 0.00 0.00 0.20 0.55 0.30 0.82 0.30 0.82 0.40 1.10 3 0.10 0.27 0.20 0.55 0.40 1.09 0.50 1.37 0.50 1.37 2 1 0.10 0.27 0.00 0.00 0.20 0.54 0.40 1.09 0.60 1.63 2 0.10 0.27 0.10 0.27 0.30 0.82 0.30 0.82 0.40 1.10 3 0.20 0.54 0.20 0.54 0.40 1.09 0.40 1.09 0.50 1.36 3 1 0.10 0.27 0.00 0.00 0.10 0.27 0.30 0.82 0.30 0.82 2 0.30 0.82 0.40 1.09 0.40 1.09 0.50 1.37 0.70 1.91 3 0.10 0.27 0.30 0.82 0.40 1.09 0.50 1.37 0.70 1.91 Jumlah 1.20 3.28 1.50 4.10 2.50 6.83 3.30 9.02 4.20 11.47 Rata-rata 0.13 0.36 0.17 0.46 0.28 0.76 0.37 1.00 0.47 1.27
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa semakin jauh jarak  antara  objek  dengan  sensor  AMG8833  pada  saat  pengukuran  suhu  maka  persentase terjadinya  error  semakin  besar  sedangkan  semakin  dekat  jarak  antara  objek  dengan  sensor AMG8833 maka persentase terjadinya error semakin kecil, rata-rata persentase error pada jarak terjauh  dalam  pengujian  ini  yaitu  50  cm  mencapai  sebesar  1,27  %,  sedangkan  pada  jarak terdekat dalam pengujian ini yaitu 50 cm rata-rata persentase error ialah sebesar 0,36%.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
a. Persentase kesalahan dan nilai selisih yang terkecil diperoleh pada jarak 10 cm. Persentase kesalahan diperoleh sebesar 0.36% dan nilai selisih yang dihasilkan ialah sebesar 0.13 o C dari suhu referensi.
b. Persentase kesalahan dan nilai selisih yang terbesar diperoleh pada jarak 50 cm. Persentase kesalahan diperoleh sebesar 0.46% dan nilai selisih yang dihasilkan ialah sebesar 0.17 o C dari suhu referensi.
c. Apabila semakin jauh jarak pengukuran suhu tubuh yang dilakukan maka angka selisih dan persentase error akan semakin besarakan semakin besar.

## R EFERENSI
[1] Covid19.go.id .  (2021,  April  1).  Retrieved  April  1,  2021,  from  Peta  Sebaran  covid-19 Indonesia: https://covid19.go.id/peta-sebaran
[2] Hanoatubun,  S.  (2020).  Dampak  Covid–19  Terhadap  Perekonomian  Indonesia. EduPsyCouns: Journal of Education, Psychology and Counseling, 2 (1), 146-153.
[3] Maharani, S. H., & Kholis, N. (2020). Studi Literatur: Pengaruh Penggunaan Sensor Gas Terhadap  Persentase  Nilai  Error  Karbonmonoksida  (CO)  Dan  Hidrokarbon  (HC)  Pada Prototipe Vehicle Gas Detector (VGD). Jurnal Teknik Elektro, 9 (3).
[4] Prawaka, F., Zakaria, A., & Tugiono, S. (2016). Analisis Data Curah Hujan yang Hilang Dengan Menggunakan Metode Normal Ratio, Inversed Square Distance, dan Cara Rata- Rata  Aljabar  (Studi  Kasus  Curah  Hujan  Beberapa  Stasiun  Hujan  Daerah  Bandar Lampung). Jurnal Rekayasa Sipil dan Desain, 4 (3), 397-406.
[5] Purnama,  S.  I.,  Hikmah,  I.,  &  Affandi,  M.  A.  (2021,  June).  Development  of  Low-Cost Thermal  Camera  for  Examine  Human  Body  Temperature. In  Journal  of  Physics: Conference Series, 1951 (1).
[6] Wahyu, M. W. (2020). Sistem Pengukuran Suhu Tubuh Menggunakan Camera Thermal AMG 8833 untuk Mengidentifikasi Orang Sakit. Doctoral dissertation .
[7] Yusuf, E., Syamsudin, H., Al-zubaidi, S., & Sairah, A. K. (2020). 2019 Novel Coronavirus Disease (Covid-19): Thermal Imaging System for Covid-19 Symptom Detection Using Iot Technology. Revista Argentina de Clínica Psicológica, 29 (5), 234.
[8] Kadir , Abdul., Susanto, Adhi., 2013. “Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra“, Yogyakarta: Penerbit ANDI.
[9] Wahab  M.  N.  A,  Sivadev,  and  K.  Sundaraj.  2011.  “Target  Distance  Estimation  Using Monocular  Vision  System  for  Mobile  Robot”  .  IEEE  Conference  on  Open  System (ICOS2011).
[10] Mordvintsev,  Alexander.,  Abid.,  2013.  “OpenCV-Python  Tutorials  Documentation” Birmingham UK: open source community experience distilled.
[11] Jatmiko,  Wisnu  Dkk  .  2012.  “Robotika  Teori  dan  Aplikasi”.  Perpustakaan  Nasional Fakultas Ilmu Komputer UI. Depok.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Tim  penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Pusat  Penelitian  dan  Pengabdian  Pada Masyarakat  (P3M)  Politeknik  Negeri  Bengkalis  yang  telah  mendanai  kegiatan  penelitian penugasan ini sehingga terlaksana dengan baik.