## Estimasi Galat Sebagai Kompensasi Hasil Pembacaan Sensor Suhu Non-Sentuh Menggunakan Regresi Linier
Error Estimation as Compensation for Non-Contact Temperature Sensor Reading Results Using Linear Regression
Sevia Indah Purnama 1 , Mas Aly Afandi 2 , Sheila Shelvia Selamet 3 , Dimas Adiputra 4
1 Teknik Biomedis, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
2,3 Teknik Telekomunikasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
4 Teknik Elektro, Institut Teknologi Telkom Surabaya E-mail: 1 sevia@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk membuktikan penerapan metode regresi linear untuk mengestimasi galat sebagai kompensasi untuk menurunkan galat pembacaan sensor  suhu non-sentuh. Hal ini terlihat pada masa pandemi COVID – 19 melalui penggunaan thermo gun untuk mengukur suhu seseorang membutuhkan jarak yang sangat dekat. Penelitian dilakukan dengan mengukur objek air yang merupakan unsur terbanyak pada tubuh manusia.  Suhu pengukuran telah dikondisikan pada 36°C, 37°C, dan 38°C dengan masing-masing variasi jarak 2cm, 4cm, dan 6cm. Hasil dari validasi menunjukkan model dapat menurunkan galat pada suhu 36°C pada masing-masing jarak sebesar 4,43%, 8,00%, dan  8,70% pada jarak 2cm, 4cm, dan 6cm.  Validasi berdasarkan MAE sebelum dimodelkan adalah 2,91 dan nilai MAE setelah dimodelkan adalah 0,37. Penurunan nilai galat pada suhu 37°C untuk masing-masing jarak 2cm, 4cm, dan 6cm adalah 5,94%, 8,72%, dan 7,34%. Nilai validasi berdasarkan MAE sebelum dimodelkan adalah 3,02 dan nilai MAE setelah dimodelkan adalah 0,27. Penurunan nilai galat pada suhu 38°C untuk masing-masing jarak 2cm, 4cm,  dan  6cm  adalah  6,27%,  8,67%,  dan  11,03%.  Nilai  validasi  berdasarkan  MAE  sebelum dilakukan permodelan adalah 3,87 dan nilai MAE setelah dimodelkan adalah 0,57. Berdasarkan data tersebut dapat disimpulkan bahwa estimasi galat sebagai kompensasi hasil pembacaan sensor suhu non-sentuh mampu menurunkan galat hasil pembacaan sensor.
Kata kunci: kompensasi galat, regresi linear, sensor suhu non-sentuh

## Abstract
This study aims to envice the application of the linear regression method for estimating the error to reduce the error reading of non-touch temperature sensors. The error measurement was seen during  pandemic  COVID-19  by  measuring  body  temperature  with  thermogun.  The  various distance has affected the reading progress. The research was conducted by measuring air objects which are the most abundant element in the human body. Temperature measurements have been conditioned  at  36°C,  37°C,  and  38°C  with  variations  in  distance  of  2cm,  4cm,  and  6cm respectively  during  data  collection  and  testing.  The  results  of  the  validation  show  that  the designed model reduces the error at 36°C at a distance of 4.43%, 8.00% and 8.70% at a distance of 2cm, 4cm and 6cm. The validation value based on the MAE before modeling is 2.91 and the MAE value after modeling is 0.37. The reduction in error values at 37°C for distances of 2cm, 4cm and 6cm respectively were 5.94%, 8.72% and 7.34%. The validation value based on the MAE before modeling is 3.02 and the MAE value after modeling is 0.27. The reduction in error values at 38°C for distances of 2cm, 4cm, and 6cm were 6.27%, 8.67% and 11.03%, respectively. The validation value based on the MAE before modeling is 3.87 and the MAE value after modeling is 0.57. Based on these data it can be concluded that the estimated error as a reading of the non- touch temperature sensor reading results is able to reduce the error of sensor reading results.
Keywords: error compensation, linear regression, contctless temperature sensor

## 1. PENDAHULUAN
Suhu adalah parameter yang umum diukur untuk menentukan sebuah kondisi baik dalam pemanfaatannya di dunia manufaktur, kesehatan, tata ruang, dan lain sebagainya [1]. Kebutuhan cara  pengukuran  suhu  juga  memiliki  berbagai  macam  cara  [2].  Salah  satunya  dengan memanfaatkan  kontak  langsung  dengan  benda  atau  objek  yang  ingin  diukur  suhunya,  tanpa kontak langsung dengan objek, dengan memanfaatkan perwakilan suhu dengan benda yang lain di lingkungan yang sama, dan lain lain [3]. Salah satu metode pengukuran yang umum dilakukan terutama pasca pandemi COVID – 19 adalah pengukuran tanpa kontak langsung [4][5]. Berbagai macam  alat  pengukuran  suhu  telah  banyak  pula  digunakan  untuk  pengukuran  tanpa  kontak langsung [6][7][8]. Dari berbagai perangkat tersebut memiliki satu kesamaan yaitu menggunakan fenomena  infra  merah.  Pengukuran  suhu  dengan  fenomena  infra  merah  memiliki  luaran  data tunggal dan data majemuk [9][10][11]. Data tunggal artinya suhu yang didapatkan dari perangkat ini berupa satu data saja seperti ditemui pada thermo gun. Sedangkan data majemuk dapat ditemui pada perangkat yang luarannya adalah gambar pemetaan suhu objek seperti pada kamera thermal [12][13][14][15][16].  Kelemahan  pada  pembacaan  suhu  memanfaatkan  fenomena  infra  merah yaitu  hasil  pembacaan  yang  tidak  stabil  dan  akurasinya  yang  jauh  jika  dibandingkan  dengan pengukuran  dengan  alat  ukur  yang  bersentuhan  langsung  dengan  object  yang  ingin  diukur. Penelitian  terkait  peningkatan  akurasi  sensor  pembacaan  suhu  berbasis  non-contact  sangat penting  [17].  Hal  ini  dikarenakan,  metode  pengukuran  non-contact  bermanfaat untuk  berbagai sector  seperti  industri,  intrumentasi,  dan  healthcare  [15][18][19][20][21].  Berdasarkan  latar belakang yang diuraikan, penelitian untuk memodelkan data suhu berbasis luaran dari sensor atau perangkat  pengukuran  suhu  non-contact  diusulkan.  Penelitian  ini  akan  menguji  dampak  dari pengaruh  jarak  terhadap  pembcaan  suhu  non-contact.  Output  penelitian  ini  dapat  digunakan sebagai dasar untuk mendesain sebuah perangkat yang dapat di implementasikan untuk mengukur suhu.  Pemanfaatan  yang  paling  berdampak  dapat  ditemui  di  lingkungan  yang  erat  dengan kerumunan seperti sekolah, mall, tempat perbelanjaan, kantor dan lain sebagainya sebagai upaya untuk  tetap  waspada  di  masa  pasca  pandemi  Covid-19.  Pemanfaatan  inframerah  memberikan banyak  manfaat  karena  kemampuannya  dalam  memberikan  informasi  suhu  tanpa  perlu bersinggungan  langsung  dengan  objek  [22] . Parameter  suhu  tersebut  dijadikan  sebagai  input untuk pengambilan keputusan, penentuan kondisi objek, maupun sebagai penanda untuk menuju langkah  selanjutnya  dalam  sebuah  proses.  Pemanfaatan  pengukuran  suhu  berbasis  inframerah juga  dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya.  penelitian  terkait  pemanfaatan  pengukuran  suhu berbasis  inframerah  telah  dilakukan  peneliti  di  tahun  2021  [23].  Hasil  dari  penelitian  tersebut merujuk  kepada  hipotesa  dimana  pengukuran  suhu  berbasis  inframerah  memiliki  kelemahan. Kelemahan tersebut ditunjukkan pada nilai pengukuran suhu yang berubah-ubah dan sering kali tidak sesuai ketika dibandingkan dengan perangkat pengukuran suhu berbasis kontak langsung dengan object. Fenomena tersebut ternyata juga ditemui oleh peneliti lain [24]. Terlihat bahwa penelitan  sebelumnya  juga  melakukan  peningkatan  akurasi  dari  pembacaan  parameter  suhu berbasis  inframerah  [25].  Beberapa  peneliti  melakukan  pengembangan  pada  sistem  hardware untuk  meningkatkan  hasil  pembacaan  suhu  berbasis  inframerah  [26].  Peningkatan  pembacaan suhu  menggunakan  hardware  memiliki  kelemahan  yakni  kerumitan  dalam  mendesain perangkatnya. Penelitian yang diusulkan memiliki sudut pandang lain [27] di mana sudut pandang yang  diambil  adalah  pengolahan  data  di  mana  data  pembacaan  parameter  inframerah  diolah terlebih  dahulu  dengan  regresi  linear  sebelum  digunakan  sebagai  hasil  akhir  pembacaan  [28]. Metode  regresi  linear  sendiri  telah  banyak  diterapkan  untuk  peningkatan  akurasi  di  berbagai sensor  seperti  sensor  kelembapan,  sensor  pH,  dan  sensor  intensitas  cahaya  [29][30][31]. Penelitian  ini  memanfaatkan  jarak  sebagai  variabel  bebas  dan  suhu  sebagai  variabel  terikat memiliki  dugaan  peningkatan  akurasi  dari  pengukuran  suhu  berbasis  inframerah.  Peningkatan akurasi berbasis pengolahan data memiliki berbagai manfaat yaitu perekayasaan data yang lebih sederhana,  dapat  langsung  diterapkan,  dan  efisien  dalam  pengembangannya.  Dampak  tersebut menjadi dasar dari tujuan penelitian untuk mengembangkan perangkat pembacaan parameter suhu berbasis inframerah menggunakan metode regresi linear menjadi penting

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
Tahapan metode penelitian dapat ditinjau pada Gambar 1. Tahap pertama dimulai dengan melakukan  studi  literatur.  Studi  literatur  dilakukan  untuk  menemukan  gap  penelitian  dengan membandingkan hasil dari penelitian sebelumnya. Tahap ini dilakukan dengan membaca berbagai penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti  lain  dengan  memperhatiakan  temuan  setiap penelitian.  Hasil  dari  tahap  studi  literatur  adalah  ditemukannya  gap  penelitian  mengenai parameter  jarak  yang  dapat  digunakan  untuk  mengkompensasi  galat  pengukuran  suhu.  Tahap kedua adalah pembuatan sistem pengukuran suhu. Pada tahap ini dibuat sistem yang terdiri dari perangkat  keras  serta  perangkat  lunak.  Kebutuhan  perangkat  keras  meliputi  mikrokontroler, sensor suhu non-sentuh, dan sensor jarak. Kebutuhan perangkat lunak meliputi perangkat lunak Arduino Integrated Development Environment (IDE) untuk melakukan penanaman program pada mikrokontroler.  Tahap  selanjutnya  adalah  pengumpulan  data  awal.  Tahap  ini  meliputi pengambilan data awal untuk mengetahui hubungan jarak dan galat pengukuran suhu sehingga menjadi dasar pembuatan model yang diusulkan. Tahap selanjutnya pengujian model. Pengujian ini  menggunakan  model  yang  telah  ditemukan  pada  tahap  selanjutnya  dengan  melakukan pengukuran ulang menggunakan objek yang sama. Tahap selanjutnya adalah menganalisa hasil data  setelah  penerapan  model  ke  sistem  yang  telah  dibuat.  Langkah  terakhir  adalah  membuat kesimpulan hasil pembacaan sebelum dan sesudah menerapkan model pada sistem.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  melakukan  4  tahap  yaitu  tahap  pembuatan  perangkat, tahap  pengambilan  data  awal,  dan  tahap  perancangan  model.  Tahap  pembuatan  perangkat dilakukan  untuk  mengkases  hasil  pembacaan  sensor  suhu  non-sentuh.  Sensor  suhu  yang digunakan pada penelitian ini adalah sensor MLX90614. Sensor ini menggunakan komunikasi Inter Integrated Circuit (I 2 C) agar dapat mengakses hasil pembacaan sensor suhu. Komunikasi I 2 C dapat dilakukan dengan menggunakan mikrokontroller ATMEGA 328 yang terangkai dengan baik  pada  papan  Arduino  UNO.  Tahap  pembuatan  perangkat  berfokus  pada  bagaimana mengkases sensor MLX90614 menggunakan Arduino UNO.

## Gambar 2. Rangkaian Tahap Pembuatan Perangkat
Hubungan  jalur  kabel  pada  perangkat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  ditunjukkan pada  Gambar  1.  Jalur  VIN  pada  sensor  terhubung  dengan  jalur  5V  pada  Arduino,  GND  pada sensor  terhubung  dengan  GND  pada  Arduino,  SCL  pada  sensor  terhubung  dengan  A5  pada Arduino, dan SDA pada sensor terhubung dengan A4 pada Arduino.
Setelah  perangkat  dibuat  dan  dapat  memberikan  hasil  pembacaan  sensor  suhu MLX90614, Langkah selanjutnya adalah pengambilan data dari berbagai variable jarak dan suhu. Hal ini diperlukan untuk membuat sebuah model persamaan estimasi error. Jarak yang digunakan pada penelitian ini adalah 2cm, 4cm, dan 6cm sedangkan variable suhu yang diambil adalah 36°C, 37°C, dan 38°C. Banyaknya pengambilan data pada tahap ini adalah rata-rata dari 30 data untuk masing-masing variasi suhu dengan variasi jaraknya. Objek yang diukur pada penelitian adalah air yang dipanaskan mencapai suhu yang diinginkan.

## Tabel 1. Pengambilan Data Awal untuk Pembuatan Model
Suhu Jarak T 36°C 37°C 38°C 2cm 34,07°C 34,62°C 35,31°C 4cm 32,97°C 33,74°C 34,02°C 6cm 32,36°C 33,62°C 32,63°C
Data  awal  untuk  pembuatan  model  ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Simbol  T  pada  tabel merujuk pada suhu yang didapatkan dari thermometer yang bersentuhan langsung dengan objek. Data  pada  Tabel  1  merupakan  hasil  pembandingan  antara  thermometer  yang  bersentuhan langsung dengan objek dibandingkan dengan nilai luaran yang dihasilkan oleh sensor suhu non- sentuh  MLX90614.  Perbandingan  ini  digunakan  untuk  mendapatkan  dugaan  awal  mengenai karakteristik pembacaan sensor non sentuh terhadap thermometer yang mengukur objek secara langsung. Hasil pada Tabel 1 dapat diketahui bahwa sensor non-sentuh memiliki galat yang tinggi dibandingkan  dengan  thermometer.  Galat  tersebut  memiliki  karakteristik  linier  dengan  jarak. Semakin  jauh  jarak  sensor  non  sentuh  terhadap  objek,  maka  semakin  tinggi  pula  galat  yang
terjadi.  Masalah  ini  dalam  matematika  disebut  juga  permasalahan  regresi  dengan  karakteristik linier.
Setelah mengetahui karakteristik dan permasalahan yang terjadi pada sensor suhu non- sentuh,  tahap  selanjutnya  adalah  perancangan  model.  Gagasan  dari  penelitian  ini  adalah bagaimana mengestimasi galat terhadap jarak sebagai bagian dari kompensasi luaran sensor suhu non-sentuh agar pembacaannya menjadi lebih akurat walaupun dengan jarak yang berbeda.
𝑇 ′ = 𝑇 + 𝑒 (1)
𝑒 = 𝑑𝑥 + 𝑐 (2)
𝑥 = 𝑛 ∑ 𝑑𝑒−(∑ 𝑑) (∑ 𝑒) 𝑛  ∑ 𝑑 2 − (∑ 𝑑) 2 (3) 𝑐 = (∑ 𝑒)(∑ 𝑑 2 )−(∑ 𝑑) (∑ 𝑑𝑒) 𝑛  ∑ 𝑑 2 − (∑ 𝑑) 2 (4)
𝑇 ′ = 𝑇 + 𝑑 ( 𝑛 ∑ 𝑑𝑒−(∑ 𝑑) (∑ 𝑒) 𝑛  ∑ 𝑑 2 − (∑ 𝑑) 2 ) +   ( (∑ 𝑒)(∑ 𝑑 2 )−(∑ 𝑑) (∑ 𝑑𝑒) 𝑛  ∑ 𝑑 2 − (∑ 𝑑) 2 ) (5)
Luaran  hasil  pembacaan  sensor tidak  langsung  dianggap  sebagai hasil final melainkan luaran yang perlu diolah terlebih dahulu. Pada persamaan (1), 𝑇 ′ merupakan output sensor yang diolah terlebih dahulu. Pengolahan dilakukan dengan menambahkan 𝑇 yang merupakan luaran asli  dari  sensor  dengan 𝑒 yang  merupakan  galat  yang  akan  diestimasikan.  Tanda  tambah didasarkan pada data Tabel 1 dimana hasil pembacaan sensor non-sentuh selalu kurang dari hasil yang seharusnya. Nilai 𝑒 akan diestimasikan menggunakan persamaan regresi linear karena galat memiliki korelasi yang erat dengan jarak 𝑑 menggunakan persamaan 2. dimana 𝑥 adalah slope yang  dihitung  menggunakan  persamaan  3  dan 𝑐 adalah intercept yang  dihitung  menggunakan persamaan  4.  Nilai  dari 𝑑 dan 𝑒 didapatkan  dari  Tabel  1  dan  hasil  akhir  dari  substitusi  untuk mendapatkan nilai 𝑇 ′ ditunjukkan pada persamaan 5. Hasil dari perhitungan model diapatkan nilai 𝑥 adalah 0,44 dan nilai 𝑐 adalah 1,49.
𝑇 ′ = 𝑇 + 0,44𝑑 + 1,49 (6)
Setelah menghitung nilai 𝑥 dan 𝑐 maka didapatkan sebuah model final yang ditunjukkan pada persamaan 6. Model tersebutakan di tanamkan dalam program mikrokontroller. Pembacaan scara konvensional yang awalnya hanya membaca luaran dari sensor suhu non-sentuh MLX90614 tanpa adanya pemrosessan dan memiliki galat tinggi seiring dengan bertambahnya jarak. Model diharapkan dapat meningkatkan hasil dari pembacaan sensor suhu non-sentuh menjadi lebih baik walaupun  dengan  adanya  jarak.  Nilai  dari 𝑥 dan 𝑐 hasil  dari  permodelan  dapat  berbeda  untuk sensor  yang  berbeda  sehingga  dalam  menggunakan  metode  ini  perlu  untuk  mendapatkan  data karakteristik pada Tabel 1 terlebih dahulu.
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑚 ∑ |𝑦 𝑖 − 𝑦 𝑖 ′ | 𝑚 𝑖=1 (7)
Validasi dari hasil pembacaan sensor sebelum dan sesudah menggunakan model dihitung menggunakan  persamaan Mean  Absolut  Error (MAE)  pada  persamaan  7.  Dimana 𝑚 adalah banyaknya data pengujian, 𝑦 𝑖 adalah data ke-i untuk data yang seharusnya, dan 𝑦 𝑖 ′ adalah data ke- i untuk data setelah permodelan. Validasi dibutuhkan untuk meninjau seberapa jauh penurunan galat yang dihasilkan setelah permodelan kompensasi galat terhadap jarak.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah mendapatkan model dari hasil pengambilan data awal, langkah selanjutnya adalah menguji  model  yang  didapatkan.  Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  luaran  sensor sebelum dimodelkan dan setelah dimodelkan. Pengujian dimaksudkan untuk melihat penurunan galat yang didapatkan setelah menanamkan model pada perangkat. Pengujian dilakukan dengan mengambil data baru sebanyak 10 data untuk tiap-tiap variasi suhu 36°C, 37°C, dan 38°C pada jarak 2cm, 4cm, dan 6cm. Objek yang di ukur pada pengambilan data baru ini juga menggunakan objek air.
Tabel 2. Pengambilan Data Baru pada Suhu 36°C
No 2cm 4cm 6cm T (°C) T’(°C) e (%) e’ (%) T(°C) T’(°C) e (%) e’ (%) T(°C) T’(°C) e (%) e’ (%) 1 33,91 36,30 5,81 0,84 32,83 36,12 8,81 0,34 32,45 36,64 9,86 1,78 2 34,01 36,40 5,53 1,12 32,91 36,20 8,58 0,56 32,45 36,64 9,86 1,78 3 34,01 36,40 5,53 1,12 32,89 36,18 8,64 0,50 32,35 36,54 10,14 1,50 4 34,07 36,46 5,36 1,28 32,77 36,06 8,97 0,17 32,45 36,64 9,86 1,78 5 33,99 36,38 5,58 1,06 32,85 36,14 8,75 0,39 32,39 36,58 10,03 1,61 6 34,03 36,42 5,47 1,17 32,95 36,24 8,47 0,67 32,31 36,50 10,25 1,39 7 34,03 36,42 5,47 1,17 32,97 36,26 8,42 0,73 32,35 36,54 10,14 1,50 8 34,01 36,40 5,53 1,12 33,03 36,32 8,25 0,89 32,21 36,40 10,53 1,11 9 34,07 36,46 5,36 1,28 32,99 36,28 8,36 0,78 32,17 36,36 10,64 1,00 10 33,93 36,32 5,75 0,90 32,95 36,24 8,47 0,67 32,25 36,44 10,42 1,22 AVG 34,01 36,40 5,54 1,11 32,91 36,21 8,57 0,57 32,34 36,53 10,17 1,47 MIN 33,91 36,30 5,36 0,84 32,77 36,06 8,25 0,17 32,17 36,36 9,86 1,00 MAX 34,07 36,46 5,81 1,28 33,03 36,32 8,97 0,89 32,45 36,64 10,64 1,78
Hasil pengambilan data baru sebanyak 10 data pada suhu 36°C dengan berbagai variasi jarak dapat dilihat pada Tabel 2. Secara umum, nilai pembacaan suhu idelanya menghasilkan nilai yang sama dengan berbagai jarak yang sama karena objek yang diukur adalah sama. Hasil dari Tabel 2 menunjukkan bahwa model yang didapatkan menurunkan galat dari pembacaan sensor non-sentuh. Hasil dari rata-rata 10 data menunjukkan penurunan galat dari 5,54% menjadi 1,11% pada jarak 2cm, penurunan juga terjadi dari 8,57% menjadi 0,57% pada jarak 4cm, demikian juga pada jarak 6cm juga terjadi penurunan rata-rata galat dari 10,17% menjadi 1,47%. Masing-masing galat yang terjadi pada jarak pengukuran objek dari 2cm, 4cm, dan 6cm adalah 5,54%, 8,57%, dan 10,17%. Hal ini menunjukkan bahwa dengan objek yang sama, kesalahan pembacaan sensor non-sentuh akan meningkat seiring dengan bertambahnya jarak antara sensor dan objek yang akan di ukur suhunya. Setelah menerapkan permodelan pada persamaan 6, masing-masing galat pada jarak 2cm, 4cm, dan 6cm adalah 1,11%, 0,57%, dan 1,47%. Terlihat bahwa setelah menerapkan model yang didapatkan, terjadi penurunan galat dan galat menjadi lebih stabil dan tidak banyak berubah dibadingkan dengan sebelum menggunakan permodelan.
Tabel 3. Pengambilan Data Baru pada Suhu 37°C
No 2cm 4cm 6cm T (°C) T’(°C) e (%) e’ (%) T(°C) T’(°C) e (%) e’ (%) T(°C) T’(°C) e (%) e’ (%) 1 34,71 37,10 6,19 0,28 33,91 37,20 8,35 0,54 33,55 37,74 9,32 2,00 2 34,53 36,92 6,68 0,21 33,77 37,06 8,73 0,17 33,51 37,70 9,43 1,89 3 34,61 37,00 6,46 0,01 33,61 36,90 9,16 0,27 33,55 37,74 9,32 2,00 4 34,67 37,06 6,30 0,17 33,69 36,98 8,95 0,05 33,65 37,84 9,05 2,27 5 34,81 37,20 5,92 0,55 33,69 36,98 8,95 0,05 33,57 37,76 9,27 2,05 6 34,71 37,10 6,19 0,28 33,77 37,06 8,73 0,17 33,51 37,70 9,43 1,89 7 34,81 37,20 5,92 0,55 33,61 36,90 9,16 0,27 33,51 37,70 9,43 1,89 8 34,75 37,14 6,08 0,38 33,63 36,92 9,11 0,21 33,55 37,74 9,32 2,00 9 34,77 37,16 6,03 0,44 33,61 36,90 9,16 0,27 33,57 37,76 9,27 2,05 10 34,55 36,94 6,62 0,16 33,63 36,92 9,11 0,21 33,51 37,70 9,43 1,89 AVG 34,69 37,08 6,24 0,30 33,69 36,98 8,94 0,22 33,55 37,74 9,33 1,99 MIN 34,53 36,92 5,92 0,01 33,61 36,90 8,35 0,05 33,51 37,70 9,05 1,89 MAX 34,81 37,20 6,68 0,55 33,91 37,20 9,16 0,54 33,65 37,84 9,43 2,27
Hasil pengambilan data baru sebanyak 10 data pada suhu 37°C dapat dilihat pada Tabel
3.  Hasil  dari  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  model  yang  didapatkan  menurunkan  galat  dari pembacaan  sensor  non-sentuh.  Hasil  dari  rata-rata  10  data  menunjukkan  penurunan  galat  dari 6,24% menjadi 0,30% pada jarak 2cm, penurunan juga terjadi dari 8,94% menjadi 0,22% pada jarak  4cm,  demikian  juga  pada  jarak  6cm  juga  terjadi  penurunan  rata-rata  galat  dari  9,33% menjadi 1,99%. Masing-masing galat yang terjadi pada jarak pengukuran objek dari 2cm, 4cm, dan 6cm adalah 6,24%, 8,94%, dan 9,33%. Hal ini menunjukkan bahwa dengan objek yang sama, kesalahan  pembacaan  sensor  non-sentuh  akan  meningkat  seiring  dengan  bertambahnya  jarak. Setelah menerapkan permodelan pada persamaan 6, masing-masing galat pada jarak 2cm, 4cm, dan 6cm adalah 0,30%, 0,22%, dan 1,99%.
Tabel 4. Pengambilan Data Baru pada Suhu 38°C
No 2cm 4cm 6cm T (°C) T’(°C) e (%) e’ (%) T(°C) T’(°C) e (%) e’ (%) T(°C) T’(°C) e (%) e’ (%) 1 35,45 37,84 6,71 0,41 34,23 37,52 9,92 1,26 32,67 36,86 14,03 3,00 2 35,47 37,86 6,66 0,36 34,21 37,50 9,97 1,31 32,75 36,94 13,82 2,79 3 35,39 37,78 6,87 0,57 34,13 37,42 10,18 1,52 32,67 36,86 14,03 3,00 4 35,39 37,78 6,87 0,57 34,15 37,44 10,13 1,47 32,63 36,82 14,13 3,11 5 35,45 37,84 6,71 0,41 34,09 37,38 10,29 1,63 32,71 36,90 13,92 2,90 6 35,53 37,92 6,50 0,20 34,23 37,52 9,92 1,26 32,83 37,02 13,61 2,58 7 35,47 37,86 6,66 0,36 34,25 37,54 9,87 1,21 32,91 37,10 13,39 2,37 8 35,39 37,78 6,87 0,57 34,15 37,44 10,13 1,47 32,83 37,02 13,61 2,58 9 35,67 38,06 6,13 0,16 34,09 37,38 10,29 1,63 32,83 37,02 13,61 2,58 10 35,61 38,00 6,29 0,01 34,07 37,36 10,34 1,68 32,77 36,96 13,76 2,74 AVG 35,48 37,87 6,63 0,36 34,16 37,45 10,11 1,44 32,76 36,95 13,79 2,76 MIN 35,39 37,78 6,13 0,01 34,07 37,36 9,87 1,21 32,63 36,82 13,39 2,37 MAX 35,67 38,06 6,87 0,57 34,25 37,54 10,34 1,68 32,91 37,10 14,13 3,11
Hasil pengambilan data baru sebanyak 10 data pada suhu 38°C dengan berbagai variasi jarak dapat dilihat pada Tabel 4. Hasil dari Tabel 4 menunjukkan bahwa model yang didapatkan menurunkan galat dari pembacaan sensor non-sentuh. Hasil dari rata-rata 10 data menunjukkan penurunan galat dari 6,63% menjadi 0,36% pada jarak 2cm, penurunan juga terjadi dari 10,11% menjadi 1,44% pada jarak 4cm, demikian juga pada jarak 6cm juga terjadi penurunan rata-rata galat dari 13,79% menjadi 2,76%. Masing-masing galat yang terjadi pada jarak pengukuran objek dari 2cm, 4cm, dan 6cm adalah 6,63%, 10,11%, dan 13,79%. Setelah menerapkan permodelan pada persamaan 6, masing-masing galat pada jarak 2cm, 4cm, dan 6cm adalah 0,36%, 1,44%, dan 2,76%.
30 32 34 36 38 2 4 6 Su h u Jarak Grafik Perbandingan Suhu seharusnya, suhu tanpa model, dan suhu dengan model pada suhu 36 ° C
Suhu Seharusnya
Suhu Sensor Tanpa Model
Suhu Sensor dengan Model
Gambar 4. Grafik Perbandingan Hasil Rata-Rata Pembacaan pada Suhu 37°C
Gambar 5. Grafik Perbandingan Hasil Rata-Rata Pembacaan pada Suhu 38°C
Hasil dari perbandingan rata-rata suhu seharusnya, tanpa model, dan dengan model pada data baru dengan parameter suhu 36°C, 37°C, dan 38°C dapat dilihat pada Gambar 2, Gambar 3, dan Gambar 4. Terlihat bahwa seharusnya suhu memiliki nilai konstan walaupun dengan jarak yang berbeda karena objek yang diukur adalah objek yang sama yaitu air dengan suhu yang telah ditetapkan.  Namun  pada  sensor  non-sentuh  terdapat  bias  yang  terjadi  akibat  semakin  jauhnya objek dengan sensor. Hal ini terlihat pada Gambar 2, Gambar 3, dan Gambar 4 untuk data suhu sensor tanpa model. Dengan memanfaatkan model yang dibuat pada  penelitian ini, pembacaan sensor  suhu  non-sentuh  menjadi  lebih  baik.  Hal  ini  terlihat  pada  Gambar  2,  Gambar  3,  dan Gambar  4  pada  bagian  suhu  sensor  dengan  model.  Validasi  juga  dilakukan  dengan membandingkan nilai sensor dengan menghitung MAE untuk sensor non-sentuh tanpa model dan sensor  non-sentuh  dengan  model.  Nilai  MAE  untuk  masing-masing  sensor  non-sentuh  tanpa
31 32 33 34 35 36 37 38 39 2 3 4 Su h u Jarak Grafik Perbandingan Suhu seharusnya, suhu tanpa model, dan suhu dengan model pada suhu 37°C
Suhu Seharusnya Suhu Sensor Tanpa Model Suhu Sensor dengan Model 30 32 34 36 38 40 2 4 6 Su h u Jarak Grafik Perbandingan Suhu seharusnya, suhu tanpa model, dan suhu dengan model pada suhu 38°C
Suhu Seharusnya Suhu Sensor Tanpa Model
Suhu Sensor dengan Model
model dan sensor non-sentuh dengan model adalah 2,91 dan 0,37 untuk suhu 36°C. Nilai MAE untuk masing-masing sensor non-sentuh tanpa model dan sensor non-sentuh dengan model adalah 3,02 dan 0,27 untuk suhu 37°C. Nilai MAE untuk masing-masing sensor non-sentuh tanpa model dan sensor non-sentuh dengan model adalah 3,87 dan 0,57 untuk suhu 38°C.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Tujuan utama dari  penelitian  ini  adalah  membuat sebuah  model  yang dapat mengatasi masalah bias pada sensor suhu non-sentuh. Sensor suhu non-sentuh memiliki bias terhadap jarak sehingga semakin jauh jarak antara sensor dan objek maka galat sensor suhu menjadi semakin tinggi.  Penelitian  ini  mengemukakan  cara  menurunkan  galat  dengan  cara  mengkompensasi pembacaan sensor dengan galat. Galat didapatkan dari memodelkan jarak terhadap luaran sensor hasil pembacaan awal. Penelitian dilakukan dengan mengukur objek air dengan suhu yang telah dikondisikan pada suhu 36°C, 37°C, dan 38°C dengan masing-masing variasi jarak 2cm, 4cm, dan 6cm. Hasil dari validasi menunjukkan bahwa model yang dirancang menurunkan galat pada suhu 36°C pada masing-masing jarak sebesar 4,43%, 8,00%, dan 8,70% pada jarak 2cm, 4cm, dan 6cm. Nilai validasi berdasarkan MAE sebelum dilakukan permodelan adalah 2,91 dan nilai MAE  setelah  dilakukan  permodelan  adalah  0,37.  Penurunan  nilai  galat  pada  suhu  37°C  untuk masing-masing  jarak  2cm,  4cm,  dan  6cm  adalah  5,94%,  8,72%,  dan  7,34%.  Nilai  validasi berdasarkan MAE sebelum dilakukan permodelan adalah 3,02 dan nilai MAE setelah dilakukan permodelan adalah 0,27. Penurunan nilai galat pada suhu 38°C untuk masing-masing jarak 2cm, 4cm,  dan  6cm  adalah  6,27%,  8,67%,  dan  11,03%.  Nilai  validasi  berdasarkan  MAE  sebelum dilakukan  permodelan  adalah  3,87  dan  nilai  MAE  setelah  dilakukan  permodelan  adalah  0,57. Berdasarkan  data  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  estimasi  galat  sebagai  kompensasi  hasil pembacaan  sensor  suhu  non-sentuh  mampu  menurunkan  galat  hasil  pembacaan  sensor. Permodelan  ini  memiliki  nilai  yang  berbeda-beda  bergantung  dari  kemampuan  sensor  yang digunakan. Kedati demikian, permodelan ini dapat digunakan untuk berbagai sensor suhu non- sentuh.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini mendapat pendanaan dari Penelitian Dosen Pemula (PDP) dari Kementrian Pendidikan, Kebudayaa, Riset, dan Teknologi Indonesia (Kemdikbud Ristek) pada tahun 2022. Peneliti dengan segenap tim mengucapkan terima kasih atas pendanaan yang diberikan sehingga dapat melakukan penelitian dan publikasi dengan lancer.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. Zhang, Z. Wang, X. Fu, F. Yan, and T. Kong, “An experimental method for improving temperature measurement accuracy of infrared thermal imager,” Infrared Phys Technol , vol. 102, p. 103020, Nov. 2019, doi: 10.1016/j.infrared.2019.103020.
[2] J.-W.  Lin,  M.-H.  Lu,  and  Y.-H.  Lin,  “A  Thermal  Camera  Based  Continuous  Body Temperature  Measurement  System,”  in 2019  IEEE/CVF  International  Conference  on
Computer Vision Workshop (ICCVW) , Oct. 2019, pp. 1681–1687. doi: 10.1109/ICCVW.2019.00208.
[3] M. Milic and M. Ljubenovic, “Arduino-Based Non-Contact System for Thermal-Imaging of  Electronic  Circuits,”  in 2018  Zooming  Innovation  in  Consumer  Technologies Conference (ZINC) , May 2018, pp. 62–67. doi: 10.1109/ZINC.2018.8448944.
[4] L. M. S. Dias, J. F. C. B. Ramalho, T. Silverio, L. Fu, R. A. S. Ferreira, and P. S. Andre, “Smart Optical Sensors for Internet of Things: Integration of Temperature Monitoring and Customized Security Physical Unclonable Functions,” IEEE Access , vol. 10, pp. 24433– 24443, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3153051.
[5] S.-H.  Lin  and  C.-C.  Lin,  “Automatic  Login  System  for  Forehead  Temperature Measurement,” in 2020 International Symposium on Computer, Consumer and Control (IS3C) , Nov. 2020, pp. 154–157. doi: 10.1109/IS3C50286.2020.00047.
[6] S. Donati, “ Thermal Detectors and Thermography ,” Photodetectors , pp. 245–263, 2020, doi: 10.1002/9781119769958.ch8.
[7] T. L. Lam, “Low-Cost Non-Contact PCBs Temperature Monitoring and Control in a Hot Air Reflow Process Based on Multiple Thermocouples Data Fusion,” IEEE Access , vol. 9, pp. 123566–123574, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3036527.
[8] F. Ghassemi, M. S. Hoseinzadeh, and A. Ekhlasi, “Design and Implementation of Wireless Body  Temperature  Monitor  with  warning  system  via  SMS,”  in 2020  6th  Iranian Conference on Signal Processing and Intelligent Systems (ICSPIS) , Dec. 2020, pp. 1–5. doi: 10.1109/ICSPIS51611.2020.9349541.
[9] M.-R.  Tofighi  and  A.  Attaluri,  “Annular  Slot  Biomedical  Antenna  for  Combined Microwave Heating and Infrared Thermography of the Tissue,” in 2019 IEEE Radio and Wireless Symposium (RWS) , Jan. 2019, pp. 1–3. doi: 10.1109/RWS.2019.8714505.
[10] P. Jagadev and L. I. Giri, “Infrared Thermography based Human Physiological Parameter Monitoring,”  in 2019  IEEE  1st  International  Conference  on  Energy,  Systems  and
Information Processing (ICESIP) , Jul. 2019, pp. 1–4. doi: 10.1109/ICESIP46348.2019.8938319.
[11] H.  Anjum,  A.  Ul-Haq,  and  I.  Mahmood,  “Dynamic modeling  and  heat flow  study  of a thermal power plant using openmodelica,” IEEE Access , vol. 8, pp. 178614–178626, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3027640.
[12] D. Prost, F. Issac, and M. Romier, “Imaging electric and magnetic near field of radiating structures  by  infrared  thermography,”  in 2019  International  Symposium  on Electromagnetic  Compatibility  -  EMC  EUROPE ,  Sep.  2019,  pp.  311–314.  doi: 10.1109/EMCEurope.2019.8872116.
[13] S. Y. Lee and M. Devarajan, “Thermal analysis of multi-chip cool white HPLED with thermal  transient  tester  and  thermal  imaging  camera,” ICP  2012  -  3rd  International
Conference on Photonics 2012, Proceedings , pp. 85–88, 2012, doi:
10.1109/ICP.2012.6379835.
[14] J. Zhang, X. Zhou, L. Li, T. Hu, and C. Fansheng, “A Combined Stripe Noise Removal and Deblurring Recovering Method for Thermal Infrared Remote Sensing Images,” IEEE Transactions  on  Geoscience  and  Remote  Sensing ,  vol.  60,  pp.  1–14,  2022,  doi: 10.1109/TGRS.2022.3196050.
[15] X. Feng, Z. Li, and R. Zhang, “An Infrared Thermal Imaging Approach with Cooling Pre- treatment  for  Monitoring  Cracks  inside  Metal  Plate,”  in 2020  Chinese  Automation Congress (CAC) , Nov. 2020, pp. 2992–2997. doi: 10.1109/CAC51589.2020.9327851.
[16] P. Y. Wang et al. , “Dynamic Thermal Analysis of High-Voltage Power Cable Insulation for Cable Dynamic Thermal Rating,” IEEE Access , vol. 7, pp. 56095–56106, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2913704.
[17] B. Cao et al. , “Evaluation of Four Kernel-Driven Models in the Thermal Infrared Band,” IEEE  Transactions  on  Geoscience  and  Remote  Sensing ,  vol.  57,  no.  8,  pp.  5456–5475, Aug. 2019, doi: 10.1109/TGRS.2019.2899600.
[18] Y. Hu, M. P. David, and J. Madalengoitia, “Infrared Radiation Transparent Film Impact on Thermal Measurement,” in 2021 20th IEEE Intersociety Conference on Thermal and Thermomechanical  Phenomena  in  Electronic  Systems  (iTherm) ,  Jun.  2021,  pp.  1140– 1144. doi: 10.1109/ITherm51669.2021.9503228.
[19] Z.-H. Wang, G.-J. Horng, T.-H. Hsu, C.-C. Chen, and G.-J. Jong, “A Novel Facial Thermal Feature Extraction Method for Non-Contact Healthcare System,” IEEE Access , vol. 8, pp. 86545–86553, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2992908.
[20] F.  Aufar, M.  A.  Murti, and  M.  H.  Barri,  “Design  of  Non-Contact  Thermometer  Using Thermal Camera For Detecting People With Fever,” in 2021 International Conference on
Computer  Science  and  Engineering  (IC2SE) ,  Nov.  2021,  pp.  1–5.  doi: 10.1109/IC2SE52832.2021.9792101.
[21] W. Oiu, B. Zee, B. Lai, J. Vickers, and D. Tien, “Improved Phase Data Acquisition for Thermal Emissions Analysis,” in 2018  IEEE  International  Symposium  on  the  Physical and  Failure  Analysis  of  Integrated  Circuits  (IPFA) ,  Jul.  2018,  pp.  1–4.  doi: 10.1109/IPFA.2018.8452169.
[22] A.  A.  Sarawade  and  N.  N.  Charniya,  “Infrared  Thermography  and  its  Applications:  A Review,”  in 2018  3rd  International  Conference  on  Communication  and  Electronics Systems (ICCES) , Oct. 2018, pp. 280–285. doi: 10.1109/CESYS.2018.8723875.
[23] S. I. Purnama, I. Hikmah, and M. A. Afandi, “Development of Low-Cost Thermal Camera for Examine Human Body Temperature,” in Journal of Physics: Conference Series , 2021, vol. 1951, no. 1. doi: 10.1088/1742-6596/1951/1/012033.
[24] S. I. Purnama, I. Hikmah, M. A. Afandi, and E. S. Mulyani, “OPTIMASI PEMBACAAN SUHU  KAMERA  TERMAL  MENGGUNAKAN  REGRESI  LINIER,” BAREKENG: Jurnal  Ilmu  Matematika  dan  Terapan ,  vol.  15,  no.  1,  pp.  127–136,  Mar.  2021,  doi: 10.30598/barekengvol15iss1pp127-136.
[25] T. Bhowmik, R. Mojumder, I. Banerjee, G. Das, and A. Bhattacharya, “IoT Based Non- Contact  Portable  Thermal  Scanner  for  COVID  Patient  Screening,”  in 2020  IEEE  17th India  Council  International  Conference,  INDICON  2020 ,  Dec.  2020.  doi: 10.1109/INDICON49873.2020.9342203.
[26] L.  Maurya,  P.  Mahapatra,  and  D.  Chawla,  “Simultaneous  Breathing  Monitoring  of Multiple Persons Using Thermal and Visible Imaging,” IEEE Sens J , vol. 21, no. 24, pp. 28057–28065, Dec. 2021, doi: 10.1109/JSEN.2021.3124615.
[27] F.  M.  Inochkin et  al. ,  “Superresolution  Contour  Reconstruction  Approach  to  a  Linear Thermal Expansion Measurement,” in 2018 25th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) , Oct. 2018, pp. 3843–3847. doi: 10.1109/ICIP.2018.8451081.
[28] C. Hessler and M. Abouelenien, “Using Thermal Images and Physiological  Features to Model  Human  Behavior:  A  Survey,”  in 2018  IEEE  Conference  on  Multimedia Information  Processing  and  Retrieval  (MIPR) ,  Apr.  2018,  pp.  278–281.  doi: 10.1109/MIPR.2018.00064.
[29] H. A. Permana, F. T. Syifa, and M. A. Afandi, “Sistem Monitoring pH dan Kekeruhan Akuarium  Menggunakan  Metode  Regresi  Linear,” Journal  of  Telecommunication, Electronics, and Control Engineering (JTECE) , vol. 4, no. 1, pp. 47–55, Jun. 2022, doi: 10.20895/jtece.v4i1.407.
[30] M. A. Afandi, S. Nurandi, and I. K. A. Enriko, “Automated Air Conditioner Controler and Monitoring Based on Internet of Things,” IJEIS (Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems) , vol. 11, no. 1, p. 83, Apr. 2021, doi: 10.22146/ijeis.64563.
[31] I.  Hafidz,  D.  Adiputra,  B.  Montolalu,  W.  A.  Prastyabudi,  H.  Widyantara,  and  M.  A. Afandi, “IoT-Based Logistic Robot for Real-Time Monitoring and Control Patients during COVID-19  Pandemic,” JURNAL  NASIONAL  TEKNIK  ELEKTRO ,  vol.  9,  no.  3,  Nov. 2020, doi: 10.25077/jnte.v9n3.810.2020.