![](https://digilib.itb.ac.id/assets/icon/pdf.gif)
13218017 Steven Ignacia.pdf
Terbatas  Dessy Rondang Monaomi
» Gedung UPT Perpustakaan
Terbatas  Dessy Rondang Monaomi
» Gedung UPT Perpustakaan
Setelah wabah pandemi Covid-19 secara global, kekhawatiran manusia tentang kesehatan dan keselamatan meningkat. Namun, masih ada individu yang dengan sadar atau tidak sadar membawa penyakit menular dan terlibat dalam kegiatan di kampus. Hal ini menimbulkan risiko penularan penyakit di area kampus, yang memengaruhi mahasiswa, fakultas, dan staf, serta menghambat kegiatan normal. Secara tidak langsung, mereka yang terpapar atau terinfeksi menghadapi biaya medis, absensi kerja atau belajar, dan bahkan rawat inap. Karena keterbatasannya dan potensi ketidakefisiensiannya, pembelajaran online muncul sebagai alternatif yang diperlukan untuk instruksi di dalam kelas. Oleh karena itu, penting untuk mengembangkan dan menerapkan strategi untuk mengatasi penyebaran penyakit menular di lingkungan kampus dan memastikan kelangsungan kegiatan pendidikan dan profesional. Oleh karena itu, diperlukan sistem screening untuk mendeteksi dini penyakit menular, terutama yang terkait dengan demam, guna membatasi penyebaran penyakit menular di lingkungan public.
Berdasarkan uraian di atas, maka diusulkan solusi berupa sebuah sistem IoT yang diberi nama “Sistem Identifikasi Penyakit Menular Dini Pada Area Publik”. Salah satu bagian dari sistem ini adalah pemanfaatan edge computing. Tugas dari edge computing sendiri adalah melakukan identifikasi suspek berdasarkan data citra wajah dan suhu yang ditangkap dari sensor menggunakan protokol MQTT. Suspek dalam kasus ini adalah orang yang dikenali oleh sistem dan memiliki suhu tinggi. Setelah suspek terdeteksi maka data suspek tersebut akan dikirimkan ke cloud menggunakan protocol HTTPS yang nantinya user akan menerima suatu notifikasi peringatan via whatsapp jika user tersebut memiliki suhu di atas batas normal. Edge computing pada sistem ini berupa suatu perangkat keras yaitu Raspberry Pi 4B. Edge computing akan melakukan fungsi pengenalan wajah menggunakan algoritma CNN dengan arsitektur VGG16. Secara umum, pengujian fungsional dan non fungsional untuk setiap fungsi sudah berhasil dilakukan.