NEURAL NETWORK UNTUK FINGERPRINT BERDASAR PENENTUAN OBJEK DALAM GEDUNG MENGGUNAKAN WIRELESS LOCAL AREA NETWORK (WLAN)

Sebagian besar penelitian estimasi lokasi dalam gedung berdasarkan pada penggunaan Receive Signal Strength (RSS). Salah satu tahapan yang dilakukan adalah fingerprint. Tahap ini merupakan tahap pengumpulan informasi RSS yang diterima oleh instrument pengukur di koordinat tertentu. Tujuan Penelitian ini adalah untuk memperoleh tingkat akurasi di posisi yang presisi dengan menggunakan sensor dalam hal ini laptop untuk mendapatkan sinyal WLAN. Selanjutnya data hasil pengumpulan fingerprint dianalisis dan diuji dengan menggunakan algoritma Neural Network (NN). Perekaman data kekuatan sinyal dengan menggunakan perangkat laptop yang sudah mempunyai software NetSurveyor untuk membaca kekuatan sinyal WLAN. Hasil penelitian dengan metode Neural Network memperlihatkan tingkat akurasi yang lebih baik sebesar 2. 05 meter dibandingkan dengan metode Naive Bayes sebesar 3.65 meter

ESTIMASI LOKASI OBJEK BERBASIS WIFI PADA GEDUNG BERTINGKAT MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

WiFi merupakan Wireless LAN yang disertifikasi standar IEEE 802.11. WLAN berbasis IEEE 802.11 merupakan teknologi yang telah banyak diaplikasikan di berbagai tempat, mulai dari kampus hingga gedung-gedung perkantoran. Keberadaan teknologi ini dapat diaplikasikan untuk estimasi lokasi objek dalam gedung tersebut dengan memanfaatkan RSS (Received Signal Strength) yang diperoleh dari AP yang telah tersedia. Penelitian ini difokuskan pada pemanfaatan RSS yang berasal dari AP yang terpasang di dalam dan di sekitar gedung JTETI UGM tanpa melakukan pemasangan AP tambahan. Pengukuran RSS fingerprint dilakukan dengan empat arah yang berbeda yaitu Utara, Timur, Selatan dan Barat menggunakan grid-area 1m x 1m and 2m x 2m. Estimasi lokasi objek ditentukan menggunakan algoritma Naïve Bayes dan k-Nearest Neighbor (k-NN) sebagai pembanding. Metode Naïve Bayes menggunakan grid-area 1m x 1m memberikan hasil estimasi lokasi dengan akurasi tertinggi. Orientasi pengukuran yang berbeda memberikan hasil estimasi lokasi yang berbeda. Selain itu sistem ini juga mampu menentukan di lantai berapa posisi objek berada