Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.6.1117 Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1339-1346 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## HARDWARE DESIGN OF THE TOUCHLESS HAND CODE AND CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS - BASED AUTOMATIC DOOR SECURITY SYSTEM
Surya Prihanto *1 , Nazrul Effendy *2 , Nopriadi 3
1,2,3 Intelligent and Embedded System Research Group, Departemen Teknik Nuklir dan Teknik Fisika, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Indonesia
Email: 1 surya.prihanto@mail.ugm.ac.id , 2 nazrul@ugm.ac.id , 3 nopriadi@ugm.ac.id
(Article received: June 11, 2023; Revision: June 22, 2023; published: Desember 23, 2023)

## Abstract
The spread of viruses and bacteria through touching door surfaces is essential in maintaining public hygiene and health. In this context, a hand-coded touchless automatic door hardware design has been developed to reduce the spread of diseases through touch. This research aims to create a plan that includes interface development and hardware  design  to  open  and  close  doors  automatically  without  contact.  In  this  research,  the  automatic  door hardware response is tested based on the numeric input from the hand code represented by the numeric database. The  input and  output  control  is  connected  to  Python's  graphical  user  interface  (GUI).  The  GUI  system  design involves  tools  to  connect  the  Python  programming  language  and  the  Arduino  microcontroller.  Based  on  the experimental  results,  the  hardware  design  of  the  automatic  door  security  system  based  on  hand  code  and Convolutional Neural Networks functions appropriately.
Keywords : Arduino, Automatic door, Convolutional Neural Networks, Hand Code, Virus.

## PERANCANGAN PERANGKAT KERAS SISTEM KEAMANAN PINTU OTOMATIS BERBASIS KODE TANGAN TANPA SENTUH DAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

## Abstrak
Penyebaran  virus  dan  bakteri  melalui  sentuhan  permukaan  pintu  menjadi  perhatian  penting  dalam  menjaga kebersihan dan  kesehatan publik. Dalam  konteks ini, rancangan perangkat keras pintu otomatis tanpa sentuhan dengan kode tangan telah dikembangkan sebagai solusi untuk mengurangi penyebaran penyakit yang dapat terjadi melalui  sentuhan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membuat  rancangan  yang  mencakup  pengembangan interface dan  rancangan  perangkat  keras  untuk  membuka  dan  menutup  pintu  secara  otomatis  tanpa  sentuhan. Dalam penelitian ini, dilakukan uji coba respon perangkat keras pintu otomatis berdasarkan input angka dari kode tangan  yang  diwakilkan  dengan  database  angka.  Kendali  input  dan  output  terhubung  dengan graphical  user interface (GUI)  python.  Pada  perancangan  sistem  GUI  melibatkan tools untuk  menghubungkan  bahasa pemrograman  python  dan microcontrolle r  Arduino.  Berdasarkan  hasil  pengujian,  perancangan  perangkat  keras sistem  keamanan  pintu  otomatis  berbasis  kode  tangan  dan Convolutional  Neural  Networks berhasil  berfungsi dengan baik.
Kata kunci : Arduino, Convolutional Neural Networks, Kode Tangan, Pintu otomatis, Virus.

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit Covid-19 sudah mulai dapat dikendalikan  penyebarannya,  namun  tidak  menutup kemungkinan  terjadinya  mutasi  virus  kembali  di masa  depan  sehingga  bisa  jadi  pandemi  yang mengancam nyawa manusia dapat terulang kembali. Penyebaran  virus  dan  bakteri  dapat  juga  terjadi  di lingkungan rumah sakit, di mana penyebaran infeksi tersebut  sering  disebut  juga  sebagai  infeksi nosokomial [1]–[3]. Infeksi nosokomial terjadi pada penderita,  tenaga  kesehatan,  dan  juga  setiap  orang
yang datang ke rumah sakit. Hal ini dapat disebabkan oleh  adanya  bakteri,  virus,  parasit,  dan  jamur  yang mungkin ada di udara, permukaan, atau peralatan di lingkungan  rumah  sakit  tersebut  [4]–[6].  Selain  itu, tidak  menutup  kemungkinan  penyebaran  virus  dan bakteri terjadi di luar lingkungan rumah sakit. Terkait dengan  penyebaran  virus  dan  bakteri  sebagai penyebab  penyakit  ini,  beberapa  tindakan  perlu dilakukan  untuk  mencegah  hal  tersebut.  Salah satunya  diusulkan  penggunaan  sistem  akses  masuk suatu  ruangan  tanpa  kontak,  karena  penyebaran

## 1340
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1339-1346
penyakit  oleh  virus  dapat  terjadi  melalui  percikan droplet dan sentuhan berbagai macam benda [7], [8].
Pentingnya akses pintu otomatis tanpa sentuhan terletak  pada  kontribusinya  dalam  meningkatkan keamanan,  kesehatan,  dan  kenyamanan  dalam lingkungan  yang  beragam.  Pada  situasi  di  mana sentuhan  langsung  harus  dihindari,  seperti  pandemi global  yang  disebarkan  oleh  suatu  virus,  pintu otomatis tanpa sentuhan menjadi solusi yang relevan. Salah satu metode pintu otomatis tanpa sentuhan yang diusulkan adalah dengan menggunakan kode tangan. Sistem  kode  tangan menggunakan  teknologi pengenalan pola, di mana secara otomatis memungkinkan  pengguna  untuk  membuka  atau menutup pintu tanpa sentuhan langsung ke pintu.
Dalam  merancang  sebuah  sistem  akses pintu, dibutuhkan komponen perangkat keras dan perangkat lunak.  Perangkat  keras  yang  digunakan  untuk pengembangan  adalah  berupa  laptop,  kamera, mikroprosesor, motor servo dan alat/bahan pendukung  lainnya.  Kamera  yang  digunakan berfungsi  sebagai  sensor  untuk  mendapatkan citra digital.  Arduino  UNO  R3  digunakan  sebagai microcontroller pengendali.  Motor  servo  berfungsi sebagai switch pemindah  buka  tutup  pintu  otomatis dan  kabel jumper sebagai  penghubung  keseluruhan perangkat  keras.  Sedangkan  perangkat  lunak  yang digunakan  adalah  bahasa  pemrograman  pyhton  dan Arduino  IDE.  Perangkat  lunak  yang  digunakan berfungsi  sebagai  bahasa  pemrograman  pembuatan graphical  user  interface (GUI)  dan  bahasa pemrograman pengendali microcontroller .
Pada penelitian, uji coba perangkat keras pintu otomatis  dilakukan  menggunakan database kode tangan  sebagai  uji  coba  dasar  pada  pembangunan prototype . Database kode  tangan  yang  digunakan terdiri  dari  tiga  kode  acak  yang  bertujuan  untuk menguji  tingkat  respon  pintu  otomatis  terbuka  atau tertutup.  Selain  menguji  respon  kendali  pintu, penelitian ini bertujuan untuk merancang desain pintu otomatis  dengan  kode  tangan  dimulai  dari input kamera  sampai output sistem.  Penelitian  ini berikutnya akan dikembangkan lebih lanjut menggunakan  beberapa  metode machine  learning , antara  lain  jaringan  syaraf  tiruan  [9]–[11],  logika fuzzy [12]–[14], random forest [15]–[18].
Penelitian  mengenai  pintu  otomatis  telah banyak  dilakukan  dengan  berbagai  macam  metode. Namun,  penelitian  pintu  otomatis  berkaitan  dengan standar operasional protokol kesehatan belum banyak dilakukan.  Salah  satu  penelitian  pintu  otomatis berkaitan dengan protokol kesehatan dilakukan oleh Fitrah  mengenai  sistem  pintu  otomatis  dengan pendeteksi  masker  dan  suhu  tubuh  berbasis convolutional neural network (CNN) [19]–[22]. Pada perangkat keras penelitian tersebut berhasil menggerakkan  pintu  jika  menggunakan  masker  dan suhu  sesuai  dengan  batasan  standar  protokol kesehatan. Kemudian penelitian yang lain dilakukan oleh Maulaawa dkk, mengenai sistem pintu otomatis
berdasarkan respon penyemprot hand sanitizer [23]. Pada  perangkat  keras  penelitian  tersebut  berhasil menggerakkan  pintu  dan  menyemprotkan hand sanitizer dengan  jarak  tangan  tanpa  sentuhan terhadap sensor ultrasonik kurang dari 11 cm. Selain itu,  penelitian  berbasis  perancangan  sesuai  standar protokol kesehatan dengan pembuka pintu dirancang dengan  mesin  cetak  3D  berbasis  tekanan  pada  kaki [24].  Pada  penelitian  ini,  dilakukan  tiga  desain prototype penekan  kaki  pada  pintu  dengan  tekanan beban  yang  berbeda  beda.  Uji  coba  dilakukan beberapa  kali  untuk mendapatkan  parameter pencetakan yang sesuai dengan kebutuhan.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  sebagai sebuah inovasi yang diharapkan dapat mengembangkan sistem pintu otomatis sesuai dengan standar  protokol  kesehatan  dalam  meningkatkan keamanan, kesehatan, dan kenyamanan, metode kode tangan  memiliki  keunggulan  pada  segi  keamanan. Selain  dari  segi  kesehatan  dan  segi  kenyamanan, metode kode tangan ini menerapkan tiga kode angka secara  acak  sehingga  lebih  menjaga  keamanan  pada akses pintu ruangan.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  uji  coba  perangkat  keras terbagi  menjadi  beberapa  tahap  yaitu  tahap perancangan perangkat keras, perancangan database kode tangan, perancangan GUI, pengujian sistem, dan analisis  hasil  pengujian.  Adapun  tahapan  penelitian tersebut  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Sebelum melakukan  pengujian  perangkat  keras,  dilakukan pengujian terhadap komponen penggerak pintu yaitu motor  servo.  Pengujian  motor  servo  dilakukan dengan  cara  membandingkan  nilai  sudut  digital  dan nilai sudut manual.
Setelah  pengujian  komponen,  dilanjutkan pengujian  perangkat  keras.  Penggunaan  data  pada pengujian  perangkat  keras  dilakukan  dengan input database tiga  angka  secara  acak  untuk  mewakili pembacaan  kode  tangan.  Keluaran  pengujian perangkat  keras  berupa  pergerakan  pintu  otomatis sesuai  dengan input  database angka.  Untuk memvalidasi  pengujian  perangkat  keras,  penelitian ini  menggunakan  masukan password yang  “salah”, sehingga sistem dapat mengetahui respon lain selain password masukan yang “benar”.
Tahap  pertama pada  penelitian  ini  adalah perancangan  perangkat  keras  dimulai  dari  persiapan microcontroller Arduino  UNO  R3,  servo  motor, kabel jumper dan prototipe pintu otomatis [25], [26]. Tahap  selanjutnya adalah  perancangan  GUI menggunakan  bahasa  pemrograman  python  [27], [28].
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Kemudian tahap  ketiga berupa  pembuatan database penyimpanan  untuk  penyimpan password yang benar, serta pembuatan database masukan untuk menyimpan password masukan. Database input berupa tiga angka secara acak untuk mewakilkan tiga angka kode tangan. Tahap terakhir adalah pengujian dan  analisis  perangkat  keras  dimulai  dari  percobaan verfikasi  kode  awal, input password hingga output respon dari pintu otomatis.
Gambar 2. Tahapan Pengujian Perangkat Keras
Selain meninjau respon pintu otomatis, tinjauan yang  lain  dilakukan  pada  respon  sistem  kesalahan. Jika  pada input  password mengalami  3x  kesalahan, maka  secara  otomatis  sistem  akan  mengulang  dari awal untuk melakukan verifikasi data awal. Adapun
tahapan pengujian perangkat keras dapat dilihat pada Gambar 2.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian ini terdiri dari tiga bagian utama yaitu hasil desain perancangan perangkat keras, hasil perancangan database dan  GUI,  dan  uji  perangkat keras.

## 3.1. Hasil Rancangan Perangkat Keras
Rancangan  perangkat  keras  pintu  otomatis menggunakan input menggunakan  kamera  eksternal sebagai  penangkap  masukan  gambar input citra digital. Proses input dilakukan dengan pergantian tiga kode tangan. Hasil dari penangkapan kamera diolah dengan  model  klasifikasi  kemudian  dilanjutkan  ke sistem  untuk  disesuikan  dengan  database  kode password  yang  benar.    Kemudian  mikrokontroler arduino  melanjutkan    ke    motor    servo  untuk membuka  atau  menutup  pintu.  Secara  detail rancangan perangkat keras dapat dilihat pada Gambar 3.
Rancangan  suatu Microcontroller Arduino dapat  diatur  menggunakan  bahasa  pemrograman C++. Library penghubung bahasa pemrograman C++ dan  python  adalah  library  PyFirmata  [29]–[32]. Library firmata  mengimplementasikan  protokol firmata untuk berkomunikasi dengan perangkat lunak di  komputer host .  Sehingga  dengan PyFirmata bisa menghubungkan  beberapa  bahasa  pemograman dengan bahasa Arduino IDE. Oleh karena itu, kontrol pada motor servo dapat dilakukan dengan perangkat lunak GUI python.
Gambar 3. Rancangan Perangkat Keras Pintu Otomatis dengan Kode Tangan dan Convolutional Neural Networks
Pintu  otomatis  menggunakan  sistem sliding , yakni  dengan  perputaran  roda  dengan  prinsip  sabuk atau  rantai.  Pada  perancangan  perangkat  keras dibutuhkan dua roda dengan ukuran kecil dan ukuran besar.  Motor  servo  diletakkan  menempel  dengan perputaran  roda  kecil.  Arah  putar  roda  kecil  searah dengan roda besar, sehingga laju linear roda kecil dan roda besar sama. Oleh karena itu, untuk menggerakan roda besar yang terhubung ke pintu, motor servo akan memutar  roda  kecil  sehingga  roda  besar  akan bergerak  sejalan  dengan  roda  kecil  dan  pintu  akan
Mulai Selesai Perancangan Perangkat Keras Perancangan Database Perancangan GUI Analisis Hasil Pengujian Pengujian Sistem
terbuka. Hal tersebut berlaku sebaliknya pada proses menutup pintu otomatis. Rancangan roda pintu dapat dilihat  pada  Gambar  4.  Gambar  5  dan  6 memperlihatkan rangkaian elektronik dan perancangan prototipe sistem.

## Gambar 4. Desain Roda Penggerak Pintu [33]
Pada  Gambar  4  dan  5  terdapat  rangkaian elektronik  penggerak  motor  servo  dengan  Arduino. Motor  servo  memiliki  tiga  kabel  berwarna  yaitu warna  merah  sebagai Vcc 5  volt,  warna  cokelat sebagai ground dan warna orange sebagai sinyal atau data.  Kabel  berwarna orange dihubungkan  ke  pin Arduino  9,  karena  pin  Arduino  9  termasuk  dalam jenis pin PWM ( pulse width modulation ). Pin PWM berfungsi sebagai pengolah sinyal untuk menghasilkan  lebar  pulsa  yang  dapat  diubah-ubah pada siklus kerja yang berbeda.
Gambar 5. Rangkaian Elektronik Penggerak Pintu [33]
3.2. Hasil Rancangan Database dan Graphical User Interface
Database yang  dirancang  terbagi  menjadi  dua bagian, yaitu database penyimpanan password benar dan database penyimpanan input password .  Kedua database tersebut  disimpan  dalam  bentuk  txt  file. Kelebihan dari . txt file adalah file tipe txt. dapat ditulis ( write ), disimpan ( save ), dan dipanggil ( load) ketika diperlukan  dalam  bahasa  pemrograman  python. Database disimpan  dalam  satu  folder  dengan pengembangan  GUI untuk  kemudian  dikonversi menjadi aplikasi dekstop.
Tabel 1. Hasil Rancangan Database GUI Input Passwor d database Tampilan Database GUI Database txt. file 121 212 341 431 514
Hasil dari uji coba rancangan GUI dapat dilihat pada Tabel 1. Ketika mengubah kode password yang benar pada sistem database , maka file penyimpanan txt secara  otomatis  akan  berubah  menyesuaikan dengan input kode password “benar” yang diubah.
Pengembangan  GUI menggunakan library tkinter python. Tkinter adalah GUI python dan telah menjadi  bagian  dari  pustaka  standar  Python  [34], [35]. Salah satu kelebihan dari library tkinter python adalah sederhana. Untuk membuat proyek sederhana dapat dilakukan dengan cepat. File py tkinter tersebut dikonversi  ke exe supaya  lebih  fleksibel  apabila digunakan  oleh  pengguna.  Konversi  file py ke exe menggunakan library Auto py to exe . Auto py to exe adalah pustaka python khusus yang dapat mengonversi file Python .py menjadi file yang dapat dieksekusi atau file exe . Semua kode pyhton dikemas dalam  satu  aplikasi  tanpa  harus running program python kembali. Rancangan GUI terdiri dari tampilan
input  dan  output.  Tampilan  input  terdiri  dari verifikasi data awal, menu input password angka uji perangkat  dan  menu  input  ubah  password  database. Tampilan output terdiri dari tampilan password benar atau salah dan tampilan output respon pintu otomatis berupa terbuka atau tertutup. Desain GUI sistem yang dirancang  diperlihatkan  pada  Gambar  7.  Sedangkan Hasil  GUI  berupa  tampilan input / output ,  tampilan ubah  password dan  tampilan password “salah” ditunjukkan pada Gambar 8, 9 dan 10.
Gambar 7. Desain Graphical User Interface
Pada  Gambar  8,  terdapat  dua  tampilan  hasil pada  uji  perangkat  keras.  Jika password yang dimasukkan “salah”, maka akan ada tampilan dengan tulisan  “password salah, pintu tertutup”. Sebaliknya jika password yang  dimasukkan  “benar”,  maka tampilan akan ada tampilan dengan tulisan “password benar, pintu akan terbuka”.
Gambar 8. Tampilan Input dan Output [33]
Pada Gambar 9, terdapat tambahan menu ubah password .  Tujuan  dari  tambahan  menu  tersebut adalah sebagai interface bagi pengguna apabila kode password pintu  otomatis  akan  diubah.  Tanpa  harus melakukan program ulang pada bahasa pemrograman python.  Sebelum  melakukan  proses  ganti password , diperlukan  masukan  verifikasi  awal  sistem,  hal
tersrbut  diperlukan  supaya  tidak  semua  orang  bisa mengganti password kode  tangan.  Selain  itu,  jika password verifikasi  awal  gagal,  maka  sistem  akan menutup  otomatis  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  9.  Aplikasi  pintu  otomatis  dapat  digunakan kembali  dengan  cara  menghubungi  operator  untuk melakukan verifikasi awal ulang. Dengan demikian, pintu  otomatis  memiliki  sistem  keamanan  yang berlapis atau ganda.
Gambar 9. Tampilan Ubah Password [33]
Gambar 10. Tampilan Password Salah [33].

## 3.3. Hasil Pengujian Perangkat Keras
Pengujian  motor  servo  dilakukan  dengan membandingkan  nilai  pengukuran  dari  hasil  digital

## 1344
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1339-1346
dengan  pengukuran  menggunakan  alat  ukur  manual seperti  busur,  pengukuran  maksimum  adalah  180 o . Hasil pengukuran sudut motor dapat dikatakan akurat dan galat antara sudut digital dan manual tidak terlalu jauh. Hasil pengujian motor servo dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Kendali Motor Servo Parameter Uji Hasil Uji Koneksi Terhubung Kendali Motor Servo Sudut 0 0 Berhasil Sudut 90 0 Berhasil Sudut 180 0 Berhasil
Pengujian  perangkat  keras  dilakukan  dengan kondisi password benar dan salah untuk mendapatkan respon  pintu  otomatis.  Selain  menguji  respon perangkat  keras,  pengujian  kesalahan password maksimum  sebanyak  tiga  kali  dilakukan.  Hasil  dari pengujian  respon  perangkat  keras  ditampilkan  pada Tabel  3.  Berdasarkan  pengujian  tersebut,  respon sistem  bekerja  dengan  baik.  Kondisi  motor  servo bergerak  dengan  lancar  dengan  sudut  180 0 ketika password benar,  dan  kondisi  motor  servo  tidak bergerak  ketika password input salah.  Selain  itu, pengujian  kondisi  lain  yakni  dalam  tiga  kali kesalahan password ,  sistem  bekerja  dengan  baik mengembalikan  tampilan  seperti  awal.  Dengan  kata lain,  kesalahan  yang  dilakukan  tiga  kali  maka pengguna  harus  memasukkan password verifikasi awal kembali.
Tabel 3. Hasil Pengujian Perangkat Keras
Input Password angka Password benar Kondisi Servo Motor Pintu 123 123 Bergerak 180 0 Terbuka 031 123 Bergerak 180 0 Terbuka 213 321 123 Bergerak 180 0 Terbuka 213 012 320
Tidak bergerak
Tertutup

## 4. KESIMPULAN
Seperti  halnya  penelitian  pintu  otomatis  yang terus berkembang, pintu otomatis dengan kode tangan merupakan  solusi  inovatif  yang  menggabungkan aspek keamanan, kenyamanan, dan kesehatan dalam mengendalikan  akses  pintu.  Dalam  pengujian perangkat  keras  skala  prototipe,  dilakukan  beberapa kali  pengujian  untuk  mendapatkan  respon  dari kendali  pintu  secara  otomatis.  Berdasarkan  hasil pengujian,  dari  segi interface , database  input ,  dan prototipe  perangkat  keras  berhasil  dengan  baik. Selain itu, input kode tangan yang diwakilkan dengan database angka berhasil terhubung dengan perangkat keras melalui komunikasi menggunakan GUI python yang telah dirancang. Hasil eksperiment menunjukkan  bahwa  perancangan  perangkat  keras sistem keamanan pintu otomatis berbasis kode tangan
dan CNN berhasil  berfungsi  dengan  baik.  Motor Servo telah diuji berhasil bergerak dengan sudut 0  , 90  , dan 180  .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Para penulis mengucapkan terima kasih kepada Universitas  Gadjah  Mada  yang  telah  memberikan fasilitas dan dukungan pendanaan bagi terlaksananya penelitian  ini.  Penelitian  ini  didanai  oleh  program hibah rekognisi tugas akhir Universitas Gadjah Mada No 5075/UN1.P.II/Dit-Lit/PT.01.01/2023.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  N.  Mukomena et  al. ,  “Nosocomial infections  and  associated  risk  factors  at  two tertiary  healthcare  facilities  in  Lusaka  and Copperbelt  Provinces,  Zambia,” Scientific African ,  vol.  20,  p.  e01644,  Jul.  2023,  doi:
10.1016/j.sciaf.2023.e01644.
[2] M.  Ahadi,  A.  H.  Shams,  and  M.  Yadollahi, “Effect  of  COVID-19  pneumonia  infection control  protocols  on  nosocomial  infection incidence  in  trauma  patients,” Chinese Journal  of  Traumatology ,  May  2023,  doi:
10.1016/j.cjtee.2023.05.001.
[3] L. Wang, K. Ni, Y. Wang, H. Lu, J. Fang, and C.  Chen,  “Nosocomial  Infections  in  Adult
Patients Receiving Extracorporeal Membrane Oxygenation  in  China:  A  Retrospective
Cohort  Study,” American  Journal  of Infection Control , Apr. 2023, doi:
10.1016/j.ajic.2023.04.010.
[4] S. Bhattacharyya, K. Dey, A. R. Paul, and R. Biswas, “A novel CFD analysis to minimize the  spread  of  COVID-19  virus  in  hospital isolation room,” Chaos, Solitons & Fractals , vol.  139,  p.  110294,  Oct.  2020,  doi: 10.1016/j.chaos.2020.110294.
[5] U. Anand et al. , “The spread of the omicron variant:  Identification  of  knowledge  gaps, virus diffusion modelling, and future research needs,” Environmental Research , vol. 225, p. 115612, May 2023, doi: 10.1016/j.envres.2023.115612.
[6] Y.  Tandjaoui-Lambiotte,  A.  Lomont,  P. Moenne-Locoz,  D.  Seytre,  and  J.  R.  Zahar, “Spread  of  viruses,  which  measures  are  the most  apt  to  control  COVID-19?,” Infectious Diseases Now , vol. 53, no. 2, p. 104637, Mar. 2023, doi: 10.1016/j.idnow.2022.12.002.
[7] Q.  Chen,  “Can  we  migrate  COVID-19 spreading  risk?,” Front.  Environ.  Sci.  Eng. , vol.  15,  no.  3,  p.  35,  Jun.  2021,  doi: 10.1007/s11783-020-1328-8.
[8] Ambarwati  and  I.  N.  Pramudaningsih, “Pengetahuan  dalam  pencegahan  penularan corona  virus  disease  (covid),” Jurnal
Keperawatan  dan  Kesehatan  Masyarakat STIKES Cendekia Utama Kudu , vol. 11, no.
2, pp. 108–116, 2022.
[9] N.  Effendy,  S.  Subagja,  and  A.  Faisal, “Prediksi  penyakit  jantung  koroner  (PJK)
berdasarkan  faktor  risiko  menggunakan jaringan  syaraf  tiruan  backpropagation,”  in Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) , 2008, pp. E19-24.
[10] B. P. Adedeji and G. Kabir, “A feedforward deep neural network for predicting the state- of-charge  of  lithium-ion  battery  in  electric vehicles,” Decision  Analytics  Journal ,  p.
100255, Jun.
2023, doi: 10.1016/j.dajour.2023.100255.
[11] J. Yang and J. Zhao, “A novel parallel merge neural network with streams of spiking neural network  and  artificial  neural  network,” Information  Sciences ,  vol.  642,  p.  119034, Sep. 2023, doi: 10.1016/j.ins.2023.119034.
[12] Y.  Zhou,  P.  A.  Ejegwa,  and  S.  E.  Johnny, “Generalized Similarity
Operator for
Intuitionistic Fuzzy Sets and its Applications Based on Recognition Principle and Multiple Criteria  Decision  Making  Technique,” Int  J Comput Intell Syst , vol. 16, no. 1, p. 85, May 2023, doi: 10.1007/s44196-023-00245-2.
[13] B.  Singh et  al. ,  “Constrained  neuro  fuzzy inference  methodology  for  explainable personalised  modelling  with  applications  on gene expression data,” Sci Rep , vol. 13, no. 1, Art.  no.  1,  Jan.  2023,  doi:  10.1038/s41598- 022-27132-8.
[14] S. Arslankaya, “Comparison of performances of  fuzzy  logic  and  adaptive  neuro-fuzzy inference  system  (ANFIS)  for  estimating employee labor loss,” Journal of Engineering Research ,  p.  100107,  Jun.  2023,  doi: 10.1016/j.jer.2023.100107.
[15] S.  N.  Sembodo,  N.  Effendy,  K.  Dwiantoro, and  N.  Muddin,  “Radial  basis  network estimator of oxygen content in the flue gas of debutanizer  reboiler,” International  Journal of  Electrical  and  Computer  Engineering (IJECE) , vol. 12, no. 3, pp. 3044–3050, 2022, doi: 10.11591/ijece.v12i3.pp3044-3050.
[16] D. E. P. Lebukan, A. N. I. Wardana, and N. Effendy, “Implementation of Plant-Wide PI- Fuzzy  Controller  in  Tennessee  Eastman Process,”  in 2019  International  Seminar  on Application  for  Technology  of  Information and Communication (iSemantic) , Sep. 2019, pp. 450–454. doi: 10.1109/ISEMANTIC.2019.8884301. [17] N. Effendy, R. Imanto, and  A. P. Tenggara, “Deteksi  pornografi  pada  citra  digital menggunakan pengolahan citra dan jaringan syaraf tiruan,” in National Conference on the
Information  Technology  Research  (SRITI) ,
2008.
[18] S. Nafisah and N. Effendy, “Voice Biometric System: The Identification of the Severity of Cerebral Palsy using Mel-Frequencies Stochastics Approach,” International Journal  of  Integrated  Engineering ,  vol.  11, no. 3, Sep. 2019, doi: 10.30880/ijie.2019.11.03.020.
[19] N.  Effendy,  D.  Ruhyadi,  R.  Pratama,  D.  F. Rabba,  A.  F.  Aulia,  and  A.  Y.  Atmadja, “Forest  quality  assessment  based  on  bird sound recognition using convolutional neural networks,” International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE) , vol. 12, no. 4, Art. no. 4, Aug. 2022, doi: 10.11591/ijece.v12i4.pp4235-4242.
[20] T. R. M. Fitrah, Y. Nurdin, and R. Roslidar, “Rancang  Bangun  Pengembangan  Pintu Otomatis Pendeteksi Masker dan Suhu Tubuh Menggunakan Raspberry Pi 4,” KITEKTRO- Jurnal  Komputer,  Informasi  Teknologi,  dan Elektro , vol. 6, no. 2, pp. 7–14, 2021.
[21] S.-Y. Huang, W.-J. An, D.-S. Zhang, and N.- R.  Zhou,  “Image  classification  and adversarial  robustness  analysis  based  on hybrid quantum–classical convolutional neural  network,” Optics  Communications , vol.  533,  p.  129287,  Apr.  2023,  doi: 10.1016/j.optcom.2023.129287.
[22] Y.  Cao,  K.  Ren,  and  Q.  Chen,  “Template matching  based  on  convolution  neural network for UAV visual localization,” Optik , vol.  283,  p.  170920,  Jul.  2023,  doi: 10.1016/j.ijleo.2023.170920.
[23] A.  N.  Maulaawa,  “Rancang  Bangun  Sistem Pintu  Antisipasi  Covid-19  Dengan  Sanitizer Otomatis  Menggunakan  Sensor  Ultrasonik
Arduino,” JATISI ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  1040– 1048, Sep. 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i3.1030.
[24] R.  F.  Suwandana  and  I.  U.  Hasanah,  “The design  of  feet-based  door  opener  to  prevent the spread of coronavirus disease (Covid-19) through  doorknob,” Teknika:  Jurnal  Sains dan  Teknologi ,  vol.  17,  no.  1,  p.  48,  Apr. 2021, doi: 10.36055/tjst.v17i1.9629.
[25] H.  Bhamre,  S.  Deshmukh,  H.  Shintre,  P. Ghodke,  and  S.  Shinde,  “Design  and development of bottle sorting machine using Arduino,” Materials  Today:  Proceedings , vol.  77,  pp.  1023–1027,  Jan.  2023,  doi: 10.1016/j.matpr.2023.02.252.
[26] S. A. Wankhede, V. S. Kale, A. D. Shaligram, A.  Patil,  and  D.  K.  Halwar,  “IoT  based dielectric  constant  measurement  system  for solid or semi-liquid materials using Arduino WeMos D1R1,”
Materials
Today:
1346 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 6, Desember 2023, pp. 1339-1346
Proceedings , vol. 73, pp. 474–480, Jan. 2023, doi: 10.1016/j.matpr.2022.10.022.
[27] J. Chen, T. Jiang, D. Yu, and H. Hu, “Pattern- based circular reference detection in Python,” Science of Computer Programming , vol. 227, p. 102932, Apr. 2023, doi:
10.1016/j.scico.2023.102932.
[28] K.  Liegeois,  M.  Perego,  and  T.  Hartland, “PyAlbany:  A  Python  interface  to  the  C++ multiphysics  solver  Albany,” Journal  of Computational  and  Applied  Mathematics , vol.  425,  p.  115037,  Jun.  2023,  doi: 10.1016/j.cam.2022.115037.
[29] T.  Patel,  J.  Hendren,  N.  Lee,  and  A.  D. Mickle, “Open source timed pressure control hardware  and  software  for  delivery  of  air mediated  distensions  in  animal  models,”
HardwareX ,  vol.  11,  p.  e00271,  Apr.  2022, doi: 10.1016/j.ohx.2022.e00271.
[30] M.  S.  Mohammed et  al. ,  “Low-cost autonomous  car  level  2:  Design  and implementation  for  conventional  vehicles,”
Results  in  Engineering ,  vol.  17,  p.  100969, Mar.
2023,
doi: 10.1016/j.rineng.2023.100969.
[31] W. K. Sleaman, A. A. Hameed, and A. Jamil, “Monocular vision with deep neural networks for  autonomous  mobile  robots  navigation,” Optik ,  vol.  272,  p.  170162,  Feb.  2023,  doi: 10.1016/j.ijleo.2022.170162.
[32] G. G. Morbioli, N. C. Speller, M. E. Cato, and A.  M.  Stockton,  “An  automated  low-cost modular hardware and software platform for versatile  programmable  microfluidic  device testing  and  development,” Sensors  and Actuators B: Chemical , vol. 346, p. 130538, Nov. 2021, doi: 10.1016/j.snb.2021.130538.
[33] S.  Prihanto,  “Sistem  keamanan  pintu otomatis berbasis
gerakan
tangan menggunakan algoritma squeeze and excitation residual network,” Master Thesis, Universitas Gadjah Mada, 2023.
[34] R. Yadav and H. Raheman, “Development of an  artificial  neural  network  model  with graphical user interface for predicting contact area of bias-ply tractor tyres on firm surface,”
Journal of Terramechanics , vol. 107, pp. 1– 11, Jun.
2023,
doi: 10.1016/j.jterra.2023.01.004.
[35] Y.  El  jariri et  al. ,  “New  tool  in  python  for spectroscopic  data  analysis:  Application  to variable  stars  data  from  the  Oukaimden  and OHP observatories,” Astronomy and Computing ,  vol.  43,  p.  100708,  Apr.  2023, doi: 10.1016/j.ascom.2023.100708.