## Rancang Bangun Gelang Locator Pasien Terkonfirmasi Covid-19 dengan Metode Haversine sebagai Pengidentifikasian Pelanggaran Zona Aman Isolasi Mandiri Menggunakan Komunikasi Lora (Long Range)
Ahmad Afan Maulana 1) , Riza Alfita 2) , dan Achmad Fiqhi Ibadillah 3)
1,2,3) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Madura
1,2,3) Jl. Raya Telang, Perumahan Telang Indah, kamal, Kabupaten Bangkalan, Jawa Timur e-mail: maulana07@live.com 1) , riza.alfitatrunojoyo@gmail.com 2) , fiqhi.ibadillah@trunojoyo.ac.id 3)

## ABSTRACT
Positive cases of COVID-19 continue to grow rapidly. This prompted the government to make new rules in the form of various types of health protocols. One of them is the implementation of the self-isolation protocol for confirmed COVID-19 patients. Self-isolation is a rule that requires confirmed patients to stay at home until the specified time limit to break the chain of COVID-19 development. However, it is suggested and as a rule that there are still many ODP and PDP who still violate the rules of self-isolation from the government. The ODP and PDP still roam freely without thinking about the impacts and risks to their surroundings. With the departure of confirmed patients, the risk of developing COVID-19 becomes greater. In this  study,  a  confirmed  patient  locator  bracelet  was  made  that  can  map  the  position  of  the  patient  based  on  latitude  and longitude.  The  latitude  and  longitude  data  from  the  bracelet  is  sent  to  the  gateway  by  LoRa  communication.  LoRa communication is also used to minimize the dimensions of the bracelet. In addition to mapping the location of the patients, by applying the Heversine method this system is able to identify when a safe zone violation occurs in the form of a change in the color of the marker. In the future, it is hoped that this system will be able to handle the problem of developing COVID-19 caused by confirmed patients who still violate the self-isolation protocol.

## Keywords: API, COVID 19, Heversine, LoraWAN, Internet of Things

## ABSTRAK
Kasus positif COVID-19 terus saja berkembang pesat. Hal ini mendorong pemerintah untuk membuat aturan baru berupa protokol-protokol kesehatan yang berbagai macam jenisnya. Salah satunya ialah penerapan protokol isolasi mandiri yang di- peruntukkan bagi para pasien terkonfirmasi COVID-19. Isolasi mandiri ialah aturan yang mewajibkan para pasien terkonfir- masi  untuk  tetap  di  rumah  sampai  batas  waktu  yang  ditentukan  untuk  memutus  rantai  perkembangan  COVID-19.  Namun dihimbau  dan  menjadi  aturan  masih  banyak  para  ODP  dan  PDP  yang  tetap  saja  melanggar  aturan  isolasi  mandiri  dari pemerintah. Para ODP dan PDP tetap saja berkeliaran bebas tanpa memikirkan dampak dan resiko terhadap sekitarnya. Dengan berkeliarnya para pasien terkonfirmasi maka resiko perkembangan COVID-19 menjadi besar. Pada penelitian ini dibuat gelang locator pasien terkonfirmasi yang dapat memetakan posisi para pasien berdasarkan latitude dan longitude . Data latitude dan longitude dari gelang dikirimkan ke gateway dengan komunikasi LoRa. Komunikasi LoRa dipakai juga untuk meminimalisir dimensi dari gelang. Selain memetakan lokasi para pasien, dengan menerapkan metode Heversine system ini mampu men- gidentifikasi bila terjadi pelanggaran zona aman berupa perubahan warna marker. Kedepannya diharapkan system ini mampu mengani masalah perkembangan COVID-19 yang disebabkan oleh para pasien terkonfirmasi yang masih banyak melanggar protokol isolasi mandiri.
Kata kunci: API, COVID 19, Heversine, LoraWAN , Internet of Things.

## I. P ENDAHULUAN
OVID-19  adalah  wabah  virus  yang  menjadi pandemik di seluruh dunia saat ini termasuk In- donesia.  Berdasarkan  statistik  perkembangan covid  per  tanggal  11  Januari  2021  laju  perkembangan pasien  terkonfirmasi  di  Indonesia  mencapai  828,026 pasien, dengan cluster penyebaran terbanyak terjadi di Provinsi Jakarta dan Jawa Timur. Bila dilihat dari statis- tik keseluruhan perkembangan COVID-19 di Indonesia yang  dimulai  dari  awal  Maret  hingga  September, perkembangan  COVID-19  di  Indonesia  meningkat secara  signifikan  yang  mana  puncaknya  terjadi  pada tanggal  9  Januari  2021  yaitu  sebanyak  10.617  pasien terkonfirmasi  per  harinya.  Akibat  dari  hal  ini pemerintah  menerapkan  Pembatasan  Sosial  Berskala
Besar atau yang familiar disebut PSBB. Hal ini sebagai upaya pemerintah untuk memutus mata rantai perkem- bangan  COVID-19  di  Indonesia.  Dimulai  awal  Maret hingga  awal  Juni  2020  dilaksanakan  PSBB  di  seluruh Indonesia. Namun tetap saja perkembangan COVID-19 di Indonesia masih saja terjadi peningkatan secara sig- nifikan. Ini dikarenakan masih banyak masyarakat yang melanggar peraturan PSSBB dan masih banyak pasien terkonfirmasi yang berkeliaran keluar rumah.
Karena dalam penyebarannya COVID-19 tergolong mudah yaitu hanya melalui droplet atau percikan yang keluar dari hidung atau mulut dan menempel di benda seperti tangga, meja, dan sarana umum lainnya. Maka semakin banyak orang berkerumun atau berkumpul da- lam  suatu  tempat  maka  semakin  besar  pula  resiko
C
COVID-19 tersebar. Terutama bila di antara orang ter- sebut terdapat pasien terkonfirmasi COVID-19.
Sebenarnya permasalahan pertama dari pandemi ini ialah  para  pasien  terkonfirmasi  yang  masih  saja  ada yang  tidak  mematuhi  aturan  dari  pemerintah.  Menyi- kapi  ini  pemerintah  memberlakukan  isolasi  bagi  para pasien terkonfirmasi di rumah sakit sebagai solusi agar pasien  bisa  dipantau  dan  ditertibkan.  Namun  masalah lain  muncul  akibat  kebijakan  tersebut,  banyak  rumah sakit mengalami overload ruang isolasi. Hal ini berim- bas  pada  sarana  dan  prasarana  public  yang  dialih fungsikan  menjadi  rumah  sakit  darurat  untuk  menam- pung pasien terkonfirmasi. Sebut saja wisma atlet yang sejak  awal  sudah  dijadikan  rumah  sakit  darurat  oleh pemerintah dan masih banyak lagi sarana dan prasarana public yang beralih fungsi menjadi rumah sakit darurat.
Melihat  masalah  ini saya  membuat  penelitian  yang berjudul  Rancang  Bangun  Gelang  Locator  Pasien Terkonfirmasi  COVID-19  Dengan  Metode  Heversine sebagai  Pengidentifikasian  Pelanggaran  Zona  Aman Isolasi Mandiri Menggunakan Komunikasi LoRa (Long Range) . Cara kerja dari system ini sendiri ialah dengan mengirimkan  koordinat  pasien  dengan  menggunakan alat  berupa  gelang.  Koordinat  tersebut  digunakan sebagai  parameter  untuk  selanjutnya  dikalkulasikan dengan  koordinat  zona  aman  yang  telah  ditentukan  di awal. Selanjutnya dilakukan pengidentifikasian apakah pasien tersebut melanggar protokol isolasi mandiri atau tidak.    Diharapkan  dengan  adanya  penelitian  ini, perkembangan  COVID-19  di  Indonesia  bisa  ditekan seminimal mungkin.

## II. T EORI

## A.COVID 19
COVID-19 adalah virus pertama ditemukan di Wu- han,  China  pada  tahun  2019.  Organisasi  Kesehatan Dunia secara resmi menamai penyakit yang disebabkan oleh  novel  coronavirus  sebagai  penyakit  coronavirus 2019  (COVID-19).  Gejala  awal  yang  dirasakan  oleh penderita ialah seperti gejala flu seperti biasa sehingga banyak dari pemimpin Negara beranggapan bahwa vi- rus  ini  tidak  berbeda  jauh  dengan  virus  biasa.  Namun gejala serius ditemukan dalam kurun waktu 14 hari ter- jangkit, gejala yang banyak muncul ialah demam, batuk sampai  dengan  sesak  nafas  bahkan  ada  beberapa  dari penderita yang meninggal dunia.

## B. LoRa (Long Range)
LoRa  merupakan  salah  satu  protocol  komunikasi nirkabel jarak jauh dan berdaya rendah. LoRa menjadi solusi  baru  untuk  pengaplikasian  Internet  of  Things yang membutuhkan infrastruktur minimal dengan hasil yang maksimal. LoRa memiliki dukungan langsung dari beberapa perusahaan teknologi diantaranya ialah IBM, Semtech,  Actility,  dll  yang  merupakan  Aliansi  dari LoRa  Allience.LoRa  beroperasi  di  pita  frekuensi  923,
868 atau 915, 920, 923 MHz, tergantung kebijakan se- tiap wilayah. Di Indonesia sendiri kominfo menetapkan frekuensi untuk penggunaan LoRa di Indonesia ialah di rentan frekuensi 915 – 923 MHz [1].

## C. LoRaWAN
LoRaWAN  merupakan  mekanisme  kontrol  akses menengah, yang memungkinkan banyak perangkat un- tuk berkomunikasi dengan gateway menggunakan mod- ulasi LoRa. Secara umum, LoRaWAN adalah protokol yang digunakan untuk mengirimkan data dari beberapa node atau sensor menuju network server menggunakan protokol  LoRa.  Dari  perspektif  pengembangan  ap- likasinyam  jaringan  LoRaWAN  sangat  cocok  untuk digunakan  dalam  pengaplikasian  IoT  (Internet  of Things) [2].

## D. GPS (Global Position System)
GPS adalah system navigasi yang digunakan untuk mengetahui  detail suatu  tempat  atau  informasi  dengan cepat,  tepat  da  akurat  berdasarkan  data  yang  diterima dari satelit. GPS biasanya diaplikasikan dalam beberapa system,  namun  yang  paling  popular  yaitu system trackng dimana gps akan mengirimkan data berupa lat- itude dan longitu untuk mengetahui posisi [7].

## E. API (Application Programming Interface)
API  adalah  seperangkat  antarmuka  pemrograman apliaksi yang dapat digunakan untuk mengembangkan aplikasi  dalam  satu  platform  ataupun  lintas  platform. API dapat berupa kumpulan method dan class dari suatu pustaka yang dinamakan Pustaka API. Secara garis be- sar API terbagi menjadi 3 kategori yaitu. [8] : Owner- ship WEB API, Communication Level API, WEB Ser- vice API.

## F. Metode Heversine
Metode  Haversine  adalah  metode  yang  digunakan untuk  melakukan  kalkulasi  jarak  antara  dua  titik kordinat dalam sebuah area.

## III. M ETODE
Perancangan  system  ini  menggunakan  2  tahap perancangan,  yaitu  perancangan  perangkat  keras ( hardware ) dan perancangan perangkat lunak ( software ).

## A. Hardware
Dalam pembuatannya terdapat beberapa komponen yang digunakan sebagai penunjang pembuatan system, diantaranya  yaitu:  ESP32,  esp  8266,  gps  neo  blox  6, strap,  sx1276,  antenna  923Mhz,  tiang  bambu,  box. Semua komponen disusun sesuai tahapan sehingga sys- tem bisa bekerja dengan baik.

## Gambar 1. Diagram koneksi hardware
Pada  diagram  diatas  terdapat  1  iput  yaitu  gps,  gps mengirimkan latitude dan longitude menggunakan sx1276  sebagai  LoRa  transceiver  ke  ESP32  yang diterima dengan sx1276 sebagai LoRa receiver. Selan- jutnya latitude dan longitude dikirim  menuju cloud yang selanjutnya di parsing untuk selanjutnya ditampil- kan di WEB menggunakan API Mapbox. 1. Node
Gambar 2. Desaign Node
Berikut adalah penjelasan dan fungsi dari nomor di desaign alat di atas
1. ESP8266  berfungsi  sebagai  mikrokontroller  dan node  suntuk  mentransmisikan  data.  Pemilihan ESP8266 dikarenakan esp8266 memiliki regulator 3,3v  untuk  mensupply  sx1276  agar  tidak  terjadi over voltage serta karena dmensi ESP8266 mem- iliki dimensi yang memungkinkan diposisikan di- atas dua komponen lainnya.
2. SX1276 berfungsi sebagai antenna yang digunakan sebagai transmisi data GPS ke gateway.
3. GPS Neo Blox-6 berfungsi sebagai pemberi kordi- nat latitude dan longitude.
4. Strap karet berfungsi sebagai gelang agar alat nya- man  dipakai  koordinat  lubang  pcb  yang  telah  di tentukan.  Raspberry  juga  terhubung  dengan  limit switch yang berfungsi untuk memberi batasan pada motor stepper agar tidak bekerja melewati bidang kerja yang telah ditentukan.
Berikut merupakan penjelasan dari masing-masing komponen di atas 1. Baterai berfungsi sebagai supply ESP32.
2. ESP32 digunakan untuk mengirimkan data latitude dan longitude yang  diterima  dari  beberapa  node menuju server atau cloud . 3. Sx1276  digunakan  sebagai  antena receiver untuk menerima data ang di transmisikan  oleh beberapa node.
4. Antenna  915MHz  digunakan    sebagai  penguat gelombang agar gateway dapat menerima beberapa transmisi data sekaligus dengan lancar.

## B. Software

## Gambar 4. Flowchart Software
Program  dimulai  dengan  mengambi  data  dari cloud dan database. Untuk data dari cloud yang diambil ialah latitude dan longitude disini saya beri nama y. dan data yang diambil dari database yaitu latitude , longitude dan kondisi, latitude dan longitude dari  database  diberi nama  x,  x  adalah  koordinat  radius  aman  pasien  se- dangkan  y  ialah  koordinat real-time yang  didapat  dari gps.  Selanjutnya  x  dan  y  dikalkulasi  menggunakan metode heversine untuk diketahui selisih jarak antara x dan  y.  Jika  jarak  hasil  kalkulasi  melebihi  jarak  aman maka marker akan berubah menjadi hitam, namun jika jarak masih berada dalam jarak aman maka marker akan bewarna sesuai dengan kondisi pasien, untuk ODP be- warna kuning dan PDP bewarna merah.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  ialah  gelang  yang  mampu mengirimkan  data latitude dan longitude untuk selanjutnya dijadikan parameter untuk
mengindentifikasi  pelanggaran  zona  aman  oleh  para pasien  terkonfirmasi  covid  19.  Komponen  utama  dari alat  ini  iaah  node  dan  gateway.  Adapun  ada  beberapa tahapan  pengujian  yang  dilakukan  untuk  mencapai keberhasilan alat yang diinginkan .

## A. Transmit Data Node
Pada percobaan  pertama di lakukan pengiriman data dari  node.  Data  yang  dikirimkan  berupa latitude , longitude yang berasal dari modul GPS neo 6 serta data tegangan  kancing  yang  dihubungkan  dengan  pin  D1 Wemos. Node yang digunakan disini sebanyak 3 node dengan  spesifikasi  yang  sama  untuk  melihat  sampai sejauh mana jarak yang dapat di receive oleh gateway dari  ketiga  node  tersebut.  Skema  pengujian  terbagi menjadi  3,  yaitu  dengan  1  node,  2  node  dan  yang .terakhir 3 node. Hal ini untuk menguji respon gateway terhadap jumlah node yang di transmisikan.
Tabel I. Data hasil pengukuran jarak dengan 1 transmisi dari node 1. Node ID Waktu Latitude longitude Jarak 001 14.53.20 -7.048762 113.934385 0m 001 14.56.50 -7.0469967 113.9300747 800m 001 14.59.10 -7.043621 113..923277 1.5km 001 15.03.40 -7.0371341 113.9104658 3.1km 001 15.06.13 -7.033686 113.907752 3.9km 001 15.10.30 -7.0389739 113.9001919 4.4km 001 15.14.50 -7.032920 113.890290 5.7km 001 15.17.08 -7.028128 113.881482 6.9km 001 14.20.57 -7.017139 113.879313 8.1km 001 14.25.01 -7.005676 113.861654 10.3km Tabel II. Data hasil pengukuran transmit data dengan 2 node ID Waktu Latitude Longitude Jarak 001 14.53.20 -7.048762 113.934385 0m 002 14.56.50 -7.0469967 113.9300747 800m 001 14.59.10 -7.043621 113..923277 1.5km 002 15.03.40 -7.0371341 113.9104658 3.1km 001 15.06.13 -7.033686 113.907752 3.9km 002 15.10.30 -7.0389739 113.9001919 4.4km 001 15.14.50 -7.032920 113.890290 5.7km 002 15.17.08 -7.028128 113.881482 6.9km 001 14.20.57 -7.017139 113.879313 8.1km 002 14.25.01 -7.005676 113.861654 10.3km Tabel III. Data hasil pengukuran transmit data dengan 2 node ID Waktu Latitude Longitude Jarak 001 14.53.20 -7.048762 113.934385 0m 002 14.56.50 -7.0469967 113.9300747 800m 003 14.59.10 -7.043621 113..923277 1.5km 001 15.03.40 -7.0371341 113.9104658 3.1km 002 15.06.13 -7.033686 113.907752 3.9km 003 15.10.30 -7.0389739 113.9001919 4.4km 001 15.14.50 -7.032920 113.890290 5.7km 002 15.17.08 -7.028128 113.881482 6.9km 003 14.20.57 -7.017139 113.879313 8.1km 003 14.25.01 -7.005676 113.861654 10.3km

## B.Receive Data Gateway
Setelah  data  di  transmit  oleh  ketiga  node, selanjutnya  data  akan  diterima  oleh  gateway  dan  di
direct  ke  google cloud firebase  utnuk  selanjutnya  di kelola di backend dan ditampilkan di frontend. Dalam pengujian kali ini gateway diletakkan di rumah dengan ketinggian  sekitar  7  meter  diatas  permukaan  tanah. Frekuensi  yang  digunakan  oleh  gateway  dan  node sama-sama  menggunakan  alokasi  frequensi  di  923 MHz. Setiap node mempunyai id unik tersendiri untuk membedakan  antara  node  1  dengan  node  lainnya. Berikut  adalah  tabel  hasil  dari  penerimaan  data  dari ketiga node tersebut :
Tabel IV. Data hasil receive dengan 1 node
ID Wak tu Latitud e Longitu de Jarak RS SI Dela y Late ncy 00 1 14.5 3.20 - 7.0487 62 113.93 4385 0m -48 1s 0ms 00 1 14.5 6.50 - 7.0469 967 113.93 00747 800m - 47 1s 0ms 00 1 14.5 9.10 - 7.0436 21 113..92 3277 1.5k m - 49 1s 0ms 00 1 15.0 3.40 - 7.0371 341 113.91 04658 3.1k m - 54 1s 0ms 00 1 15.0 6.13 - 7.0336 86 113.90 7752 3.9k m - 50 1s 0ms 00 1 15.1 0.30 - 7.0553 12 113.90 9723 4.4k m - 50 1s 0ms 00 1 15.1 4.50 - 7.0507 34 113.09 327 5.7k m - 51 1s 20m s 00 1 15.1 7.08 - 7.0337 5%#$ 113.9* *& 6.9k m - 60 1s 200 ms 00 1 14.2 0.57 -7.050 113.09 9827 8.1k m - 63 1s 500 ms 00 1 14.2 5.01 - 7.05)* &#@ 113.9% #*3 10.3k m - 62 1s 500 ms Tabel VI. Data hasil pengukuran sumbu y- sejauh 5mm Hasil pengukuran (mm) Akurasi (%) Error (%) 5.2 98 2,00 5.5 95 5,00 5.2 98 2,00 5 100 0,00 5 100 0,00 5.1 99 1,00 4.7 97 3,00 4.9 99 1,00 5.1 99 1,00 5.2 98 2,00 Rata-rata 1,7 Tabel V. Data hasil receive dengan 2 node ID Wak tu Latitud e Longitu de Jara k RS SI Del ay Late ncy 00 1 14.5 3.20 - 7.0487 62 113.934 385 0m -54 1s 0ms 00 2 14.5 6.50 - 7.0469 967 113.930 0747 800 m -50 1s 0ms 00 1 14.5 9.10 - 7.0436 2199 113..923 277 1.5k m -49 1s 0ms
00 2 15.0 3.40 - 7.0371 341 113.910 4658 3.1k m -54 1s 100 ms 00 1 15.0 6.13 - 7.0336 86 113.907 752 3.9k m -60 1s 200 ms 00 2 15.1 0.30 - 7.0553 12 113.909 723 4.4k m -62 1s 200 ms 00 1 15.1 4.50 - 7.00* %8 113.09$ #@27 5.7k m -61 1s 200 ms 00 2 15.1 7.08 - 7.033.- #9 113.9- @#)$2 6.9k m -62 1s 500 ms 00 1 14.2 0.57 - 7.050+ @!# 113.09$ #@7 8.1k m -62 1s 500 ms 00 2 14.2 5.01 - 7.05)* &#@ 113.9%# *3 10.3 km -61 1s 500 ms Tabel VI. Data hasil receive dengan 3 node I D Wakt u Latitud e Longitu de Jara k RS SI Del ay Late ncy 0 0 3 14.53 .20 - 7.0487 62 113.934 385 0m -64 1s 50m s 0 0 2 14.56 .50 - 7.0469 967 113.930 0747 800 m -60 1s 50m s 0 0 3 14.59 .10 - 7.0436 2199 113..92 3277 1.5k m -62 1s 50m s 0 0 2 15.03 .40 - 7.0371 341 113.910 4658 3.1k m -68 1s 100 ms 0 0 1 15.06 .13 - 7.0336 86 113.907 752 3.9k m - 10 0 1s 500 ms 0 0 2 15.10 .30 - 7.0553 12 113.909 723 4.4k m - 12 0 1s 200 ms
0 0 1 15.14 .50 - 7.0509 38 113.099 827 5.7k m -90 1s 500 ms 0 0 2 15.17 .08 - 7.033.- #9 113.9- @#)$2 6.9k m - 12 0 1s 500 ms 0 0 1 14.20 .57 - 7.050+ @!# 113.09$ #@7 8.1k m - 15 0 1s 1000 ms 0 0 2 14.25 .01 - 7.05)* &#@ 113.9% #*3 10.3 km - 20 0 1s 1000 ms
Berdasarkan  data    dari    ketiga  tabel  diatas  yang merupakan  data  rekam  dari  3  kondisi  yang  berbeda. Yang pertama node 1 aktif, node 2 dan 3 nonaktif, yang kedua  node  1,  2  aktif  dan  node  3  nonaktif  serta  yang ketiga  semua  node  aktif.  Dalam  kondisi  aktif  semua node  mengirimkan  data  bersamaan  dan  diterima  oleh gateway  lalu  dikrimkan  ke cloud secara  bersamaan. Dari  ketiga  hasil  tersebut  terlihat  ketika  hanya  node  1 yang aktif, jarak transmisi yang dapat di terima sejauh
5.7 km dengan RSSI rata-rata -48 – (-53)  dan latency baru terjadi di jarak 6.9 km . Untuk selanjutnya 2 node aktif, jarak transmisi yang dapat diterima sejauh 4.4 km dengan RSSI rata-rata -54 –(62) dan latency  terjadi di jarak  3,1km  namun  kecil,  latency  mulai  membesar  di jarak  6.9  km.  Selanjutnya  yang  terakhir  3  node  aktif, jarak transmisi yang dapat diterima sejauh 4.4 km. Ini sama  dengan  ketika  2  node  aktif,  namun  perbedaan yang signifikan terletak di besar RSSI serta latency nya. Untuk RSSI rata-rata sebesar -80 – (-150) dan latency cenderung  lebih  besar  daripada  kedua  kondisi  yang pertama. Latency terjadi sejak jarak 0 km namun kecil, dan membesar di jarak 6.9 km. Dari ketiga data tersebut dapat  disimpulkan  jika  semakin  bertambahnya  node yang  mentransmisikan  data  maka  latency  dan  RSSI akan  semakin  besar.  Hal  ini  dikarenakan  ketiga  node mengirimkan data kepada gateway yang sama.

## C. Pengujian Aplikasi
Pengujian kali ini dilakukan untuk menguji apakah software yang telah dibuat telah berjalan sebagaimana mestinya atau tidak. Ada beberapa skema aplikasi yang perlu  di  uji  coba  diantara  lain  yaitu  :  menampilkan marker,  perubahan  warna  marker,  serta  pengiriman himbauan langsung dari maps berupa sms.
1. Menampilkan gambae pada Maps
a) Kirimkan data ke google cloud firebase

## Gambar 5. Tampilan Firebase

## b) Parsing data dari cloud menggunakan REST API lalu implementasikan di php
Gambar 6. Code parse data dari Firebase menggunakan REST API
c) Implementasikan data yang telah di parse ke dalam maps
d) Tentukan warna marker berdasarkan kategori ODP, PDP.
Gambar 8. Code penentuan warna marker
e) Masukkan latitude dan longitude pengguna/pasien sebagai acuan dalam penentuan zona aman

## Gambar 9. Data Pasien

## V. K ESIMPULAN
Hal-hal yang dapat disimpulkan dalam penelitian kali ini ialah :
1. LoRaWAN  dapat  menjadi  alternatif  teknologi  IoT baru terutama di daerah perkotaan ataupun pedesaan yang minim akan sinyal internet ataupun seluler.
2. Dengan teknologi LoRaWAN pemakaian bandwidth diantara  semua  node  disamakan, ini  bertujuan  agar data  yang  dikirimkan  dapat  disampaikan  secara bersamaan ke gateway.
3. Penelitian  ini  menggunakan  Gateway  dengan spesifikasi  ketinggian  -+  7m  diatas  permukaan tanah,  frekuensi  923MHz  dengan  modul  LoRa sx1276.  Dengan  3  node  mentransmit  data  secara bersamaan  gateway  ini  mampu  menerima  jarak optimal  kurang  lebih  sejauh    4  kilometer.  Dengan RSSI terbesar di kisaran -200.
4. Node  yang  digunakan  untuk  mentransmisikan  data menggunakan wemos d1 mini sebagai mikro utama, gps  neo  6  serta  sx1276.  Sedangkan  baterai  yang digunakan bertipe Li-Po 3.7v 200 mAH.
5. Hasil  pengujian cloud menggunakan  google cloud firebase,  firebase  dapat  menerima  data  realtime dengan baik dan akurat. Serta mempunya fitur filter karakter-karakter selain angka dan string.
6. Mapbox  API  digunakan  sebagai  interface  maps menggunakan  aplikasi  web,  untuk  fitur-fitur  yang digunakan  antara  lain  marker,  warna  marker, pencarian, dialog box dan zoom out, zoo in.
7. Selain API Mapbox penelitian ini juga menggunakan  API  dari  Firebase  yang  digunakan untuk  memparsing  data  dari  realtime  firebase  serta API  dari  covid19.mathro.id  sebagai  pemantauan perkembangan covid secara realtime di indonesia.
8. Metode  heversine  digunakan  untuk  mengkalkulasi jarak antara 2 buah titik kordinat yang berbeda. Hal ini  digunakan  untuk  mengindentifikasi  jika  terjadi pelanggaran  zona  aman  isolasi  mandiri.  Heversine digunakan karena memiliki selisih yang relatif kecil dengan jarak aslinya yaitu sekitar 2 – 3 meter. 9. PHP merupakan bahasa pemrograman beckend yang paling banyak digunakan dalam penelitian ini.
10. QOS  (Quality  of  Service)  sangat  terpengaruh  oleh jarak node dalam mentransmisikan data dan jumlah node yang mentrasnmisikan data.

## D AFTAR P USTAKA
[1] R.  Angriawan  and  N.  Anugraha,  “Sistem  Pelacak Lokasi  Sapi  dengan  Sistem  Komunikasi  LoRa,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 1, p. 33, 2019, doi: 10.35585/inspir.v9i1.2494.
[2] W. P. Putra, R. I. M, A. Sumarudin, and A. E. Putro, “Implementasi  Lorawan  Server  Untuk  Sistem Tracking Perahu Nelayan Berbasis MQTT Protocol,” J. Appl. Informatics Comput. , vol.  2, no. 2, pp. 46– 50, 2018, doi: 10.30871/jaic.v2i2.1024.
[3] A. Augustin, J. Yi, T. Clausen, and W. M. Townsley, “A study of Lora: Long range & low power networks for the internet of things,” Sensors (Switzerland) , vol. 16, no. 9, pp. 1–18, 2016, doi: 10.3390/s16091466.
[4] P. Devi, D. Istianti, S. Y. Prawiro, N. Bogi, A. Karna, and I. A. Nursafa, “Analisis Performansi Teknologi Akses  LPWAN  LoRa  Antares  Untuk  Komunikasi Data End Node,” Citee 2019 , pp. 22–26, 2019.
[5] E.  D.  Widianto,  A.  A.  Faizal,  D.  Eridani,  R.  D.  O. Augustinus,  and  M.  S.  Pakpahan,  “Simple  LoRa Protocol: Protokol Komunikasi LoRa Untuk Sistem Pemantauan  Multisensor,” TELKA  -  Telekomun. Elektron. Komputasi dan Kontrol , vol.  5, no. 2, pp. 83–92, 2019, doi: 10.15575/telka.v5n2.83-92.
[6] J. Chen, K. Hu, Q. Wang, Y. Sun, Z. Shi, and S. He, “Narrowband  Internet  of  Things:  Implementations and  Applications,” IEEE  Internet  Things  J. ,  vol.  4, no. 6, pp.
2309–2314, 2017, doi: 10.1109/JIOT.2017.2764475.
[7] E.  Winarno,  W.  Hadikurniawati,  and  R.  N.  Rosso, “Location  based  service  for  presence  system  using haversine  method,” Proc.  -  2017  Int.  Conf.  Innov. Creat.  Inf.  Technol.  Comput.  Intell.  IoT,  ICITech 2017 ,  vol.  2018-Janua,  pp.  1–4,  2018,  doi: 10.1109/INNOCIT.2017.8319153.
[8] J. A. D. M. Bastos, L. M. Afonso, and C. S. De Souza, “Metacommunication between programmers through an  application  programming  interface:  A  semiotic analysis of date and  time APIs,” Proc.  IEEE Symp. Vis.  Lang.  Human-Centric  Comput.  VL/HCC ,  vol. 2017-October, pp. 213–221, 2017, doi:
10.1109/VLHCC.2017.8103470.