Rancang Bangun Aplikasi IPS Berdasarkan Fingerprinting Received Signal Stregth (RSS) Wifi dengan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Auto Message Berbasis Android

Authors

  • Muhamad Akbar Politeknik Negeri Sriwijaya
  • Sholihin Sholihin
  • Suzan Zefi
  • Muhammad Irfan Mishbahuddin Asyraf

DOI:

https://doi.org/10.31598/jurnalresistor.v6i3.1503

Keywords:

Indoor Positioning System, , Algoritma K-Nearest Neighbor,, Kekuatan Sinyal Diterima (RSS) WiFi

Abstract

Indoor Positioning System (IPS) merupakan teknologi nirkabel yang digunakan untuk menemukan objek atau individu di dalam gedung menggunakan gelombang radio, medan magnet, sinyal akustik, atau sensor lain yang mampu mentransmisikan informasi melalui perangkat seluler. Sistem ini dapat menentukan posisi objek di dalam ruangan, termasuk orang, barang, dan lainnya. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) memainkan peran kunci dalam alat Indoor Positioning System (IPS) berdasarkan Fingerprinting Received Signal Strength (RSS) WiFi. Tujuan utama algoritma KNN pada alat ini adalah untuk memastikan lokasi perangkat di dalam ruangan atau area tertentu berdasarkan kemiripan data RSS WiFi yang diterima dari perangkat dengan data pelatihan (sidik jari) yang dikumpulkan sebelumnya. Metodologi penelitian yang digunakan dalam penelitian ini meliputi observasi, kajian literatur, desain, dan konsultasi. Temuan penelitian menunjukkan bahwa Alat Indoor Positioning System Berbasis Fingerprinting Received Signal Strength WiFi dengan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Auto Message berbasis Android berfungsi efektif. Alat ini beroperasi pada jarak yang dihasilkan dari pengujian, selaras dengan tujuan utama alat IPS, yaitu menentukan secara akurat posisi pengguna di dalam ruangan berdasarkan data RSS WiFi yang diterima.

Downloads

Download data is not yet available.

References

M. F. Ghanianto. 2015 “Implementasi Indoor Localization Menggunakan Sinyal Wifi dan Clustering Filtered K-Nearest Neighbors untuk Pelacakan Keberadaan Seseorang dan Evaluasi Akurasi Pelacakan di Kampus Teknik Informatika ITS.” Surabaya.

Avik Ghose et al. 2015 "Indoor Positioning System," 14/450,890.

B. Bobescu and M. Alexandru. 2015 “Mobile Indoor Positioning Using Wi-Fi Localization,” Rev. Air Force Acad., vol. 1, no. 1, pp. 1–4.

G. Jekabsons and V. Zuravlyovs. 2010 “Refining Wi-Fi Based Indoor Positioning,” Aict2010 - Appl. Inf. Commun. Technol. Proc. 4Th Int. Sci. Conf., pp. 87–94.

Y. Lukito and A. R. Chrismanto. 2015 “Perbandingan Metode-Metode Klasifikasi Perbandingan Metode- Metode Klasifikasi Untuk Indoor Positioning System,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf.

F. H. Perdana, H. Ginardi, 2016. “Implementasi Indoor Positioning System Berbasis Smartphone dengan Penambahan Access Point untuk Studi Kasus Gedung Teknik Informatika ITS”. Jurnal Teknik ITS, vol 5(2), pp. A336-A341. Surabaya.

N. F. Puspitasari, 2017 “Analisis RSSI (Received Signal Strength Indicator) Terhadap Ketinggian Perangkat Wi-Fi Di Lingkungan Indoor”. Jurnal Ilmiah Dasi, vol. 15(4), pp. 32-38.

C. Fritsche, A. Klein and D. Wurtz, "Hybrid GPS/GSM localization of mobile terminals using the extended Kalman filter," 2009 6th Workshop on Positioning, Navigation and Communication, Hannover, 2009, pp. 189-194.

"Pengenalan Android Studio," (Online). 2023 “Available:http://www.jadibaru.com/android/pengenalan-android-studio-2/.

Y. Gu, A. Lo, and I. Niemegeers. 2009 “A Survey Of Indoor Positioning Systems For Wireless Personal Networks,” IEEE Commun. Surv. Tutorials, vol. 11, no. 1, pp.

Downloads

Published

2023-12-31

How to Cite

Akbar, M., Sholihin, S., Zefi, S. ., & Asyraf, M. I. M. (2023). Rancang Bangun Aplikasi IPS Berdasarkan Fingerprinting Received Signal Stregth (RSS) Wifi dengan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Auto Message Berbasis Android. Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer), 6(3), 145-155. https://doi.org/10.31598/jurnalresistor.v6i3.1503

Issue

Vol. 6 No. 3 (2023): Jurnal RESISTOR Edisi Desember 2023

Section

Articles

License

Copyright (c) 2024 Muhamad Akbar, Sholihin, Suzan Zefi, Muhammad Irfan Mishbahuddin Asyraf

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Copyright in each article belongs to the author.

  1. The authors admit that RESISTOR Journal as a publisher who published the first time under   Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) License.
  2. Authors can include writing separately, regulate distribution of non-ekskulif of manuscripts that have been published in this journal into another version (eg sent to respository institution author, publication into a book, etc.), by recognizing that the manuscripts have been published for the first time in RESISTOR Journal