## Pemantauan Posisi Object Menggunakan Algoritma Multiple Linier Regression
Dede Triseptiawan, Reza Firsandaya Malik Jurusan Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya Jl. Palembang-  Prabumulih  KM. 32, Indralaya, Indonesia email: rezafm@unsri.ac.id
Abstrak—Estimasi  posisi  adalah  sebuah  tren  yang digunakan untuk memperkirakan posisi objek. Pada penelitian ini  estimasi  posisi  objek  diterapkan  untuk  penentuan  posisi objek dalam ruangan gedung. Metode yang digunakan adalah algoritma  Multiple  Linear  Regression  dengan  memanfaatkan RSSI  pada  Wifi  yang  ada  disekitar  gedung.  Gedung  yang digunakan  adalah  gedung  kuliah  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas  Sriwijaya  Indralaya.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  algoritma  Multiple  Linear  Regression dengan memanfaatkan RSSI pada Wifi dapat digunakan untuk penentuan  estimasi  posisi  objek  didalam  ruangan  gedung dengan  rata-rata  akurasi  72%  dari  total  1.728  sampel  data penelitian.
Kata  Kunci—Estimasi  Posisi,  RSS,  Multiple  Linear Regression

## I. L ATAR B ELAKANG
Estimasi  posisi  merupakan  tren  yang  digunakan  untuk memperkirakan  posisi  objek.  Sistem  estimasi  yang  pada umumnya digunakan adalah GPS. GPS (Global Positioning System) adalah sebuah sistem untuk penentuan suatu posisi di bagian bumi manapun berdasarkan 4 faktor yaitu latitude, longitude, latitude and time [1].
Meskipun  sistem  GPS  dapat  digunakan  untuk memperkirakan  estimasi  posisi,  namun,  sistem  estimasi posisi  seperti  GPS  tidak  dapat  digunakan  didalam  ruangan karena  memiliki  sinyal  satelit  yang  lemah  dan  tidak  dapat menembus bangunan gedung [2]. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu sistem yang dapat digunakan untuk pemantuan lokasi seseorang didalam gedung. Dalam hal ini, salah satu sistem yang dapat digunakan adalah Wifi.
Pada  awalnya,  Wifi  bukan  digunakan  untuk  tujuan navigasi,  namun  kini  seiring  dengan  berkembangnya teknologi,  Wifi  dapat  digunakan  sebagai  estimasi  posisi didalam ruangan. Teknik pengamatan yang dapat dilakukan untuk estimasi posisi dalam ruangan dengan memanfaatkan Wifi  yaitu  dengan  teknik  fingerprint.  Fingerprint  dimana pengamatan  dilakukan  dengan  membandingkan  dengan lokasi yang dipetakan sebelumnya [3] dengan memanfaatkan RSSI ( Received Signal Strength Indicator ).
Pada  penelitian  sebelumnya  [4],  [5]  mengenai  estimasi posisi  objek  menggunakan  Wifi  fingerprint,  perhitungan RSSI dan algoritma multiple linear regression yang kemudian diimplementasikan  untuk  mengetahui  posisi  pengguna dimana. Penelitian yang dilakukan oleh Longinus S. Ezema,
dkk  [4]  yang  berjudul  Multi  Linear  Regression  Model  for Mobile  Location  Estimation in  GSM  Network.  Penelitian tersebut  menggunakan  sebuah  teknik  estimasi  posisi menggunakan  Multiple  Linear  Regression  (MLR). Kesimpulan  pada  penelitian  tersebut  estimasi  posisi menggunakan  algoritma  MLR  dengan  GSM  network, menunjukkan bahwa multiple linear regression untuk tujuan estimasi posisi, memberikan akurasi yang cukup baik dengan hasil  menunjukkan  bahwa,  67%  calls,  kesalahan  prediksi kurang dari 64 m dan 95% calls akan menghasilkan kesalahan prediksi kurang dari 115 m sementara kesalahan maksimum adalah  275  m  untuk  daerah  perkotaan.  Selanjutnya  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Tng-Tng  Xiao  [5]  yang berjudul Study Of Fingerprint Location Algorithm Based On Wifi  Technology  For  Indoor  Localization.  Dimana  pada penelitian  itu  menjelaskan  tentang  estimasi  posisi  dengan menggunakan  akses  poin  sekitar  dan  memanfaatkan  sinyal RSS Wifi sebagai media estimasi posisi.
Maka,  penelitian  ini  menggabungkan  dan  menerapkan model pemantauan estimasi posisi objek berbasis fingerprint dengan menggunakan Wifi dengan algoritma multiple linear regression,  kekuatan  sinyal  Wifi  dengan  teknik  fingerprint tersebut digunakan oleh algoritma multiple linear regression untuk memprediksi secara akurat lokasi objek.

## II. TEORI DAN METODE
Location  Based  Service adalah  layanan  beraksi  aktif terhadap  perubahan  entitas  posisi  sehingga  dapat memprediksi  letak  objek  dan  kemudian  memeberikan layanan  yang  sesuai  dengan  letak  objek  yang  diketahui sebelumnya  [6].  Location  Based  Service  dalam  penerapan diluar gedung memanfaatkan GPS. Hal ini dikarenakan GPS memiliki  satelit  yang  dianggap  dapat  menjangkau  wilayah yang luas. Namun, penerapan di dalam gedung GPS kurang baik, karena  sinyal  yang didapatkan tidak dapat  menembus sebuah gedung.
Penerapan  location  based  service  banyak  di  terapkan untuk  penentuan  posisi  objek  di  luar  gedung,  tetapi  untuk penerapan  dalam  gedung  merupakan  sebuah  permasalahan. Untuk  mengatasinya  memerlukan  sebuah  teknik  untuk merancang  sistem  estimasi  posisi  objek  di  dalam  gedung. Teknik yang digunakan pada penelitian sebelumnya tentang sistem  estimasi  posisi  objek  didalam  gedung  adalah  teknik fingerprint.  Teknik  fingerprint  merupakan  sebuah  teknik
yang sangat tepat untuk digunakan didalam gedung. Hal ini dikarenakan dalam penerapannya dengan cara memperkirakan  lokasi  dengan  mencocokkan  antara  hasil pengukuran yang sekarang dengan pengukuran sebelumnya [7].

## A. Wireless Local Area Networking
WLAN  merupakan  suatu  sistem  komunikasi  data  yang bersifat fleksibel dan dapat diaplikasikan sebagai penghubung atau  sebagai  pengganti  jaringan  LAN  dengan  kabel  [8]. WLAN  memanfaatkan  teknologi  frekuensi  radio  kemudian mengirim  dan  menerima  data  melalui  media  udara  dengan meminimalisir  penggunaan  sambungan  kabel.  Dengan demikian  WLAN  menghubungkan  antara  konektivitas  data dengen  mobilitas  user.  Dikarenakan  WLAN  memanfaatkan frekuensi  radio,  maka  WLAN  juga diatur oleh  hukum  yang sama untuk mengatur AM/FM yaitu Federal Communications Commission  (FCC). WLAN  juga  memiliki  standar operasional  yang  diciptakan  oleh  Institute  of  Electrical Electronic Engineers (IEEE), yaitu IEEE 802.11. IEEE 802.11 membahas  tentang  rangkaian  spesifikasi  Media  Access Control  (MAC)  dan  Physical  Layer  (PHY)  untuk mengimplementasikan komunikasi perangkat WLAN.
Pada  gambar  1.  802.11  menjelaskan  tentang  dua  buah peralatan, dan sebuah terminal nirkabel yang pada umumnya digunakan  adalah  personal  computer  (PC)  yang  dilengkapi oleh kartu jaringan nirkabel (NIC), dan acces point (AP) yang berperan  sebagai  penghubung  antara  jaringan  nirkabel  dan kabel
Gambar 1. Arsitektur 802.11 pada Layer OSI

## B. Sistem Estimasi Posisi Objek dalam Gedung
Estimasi posisi berguna untuk melakukan prediksi posisi dari  objek  berdasarkan  data  yang  telah  terukur.  Sistem estimasi  selain  berguna  untuk  prediksi  posisi  objek  diluar gedung  juga  berguna  untuk  prediksi  posisi  objek  dalam gedung tertutup. Seperti contoh, sebuah gedung universitas. Sistem estimasi posisi didalam gedung memiliki kelemahan yaitu  tidak  memiliki  cakupan  yang  luas  seperti  sistem estimasi  diluar  gedung,  karena  hanya  akan  memprediksi posisi  disekitar  gedung.  Perangkat  Wifi  sebagai  perantara yaitu menjadi sinyal parameter penentuan posisi, kemudian menggabungkan  kekuatan  sinyal  dan  atribut  ruang  dengan algoritma penentuan posisi.
Penerapan  estimasi  posisi  didalam  gedung memanfaatkan  perangkat  wireless  sebagai  sumber  untuk mengambil  nilai  -  nilai  dari  penelitian  yang  dilakukan. Teknik  yang  biasanya  dilakukan  pada  penelitian-penelitian sebelumnya  tentang  sistem  estimasi  posisi  didalam  gedung adalah teknik RSS fingerprint. Teknik fingerprint merupakan suatu teknik yang sangat baik bila digunakan didalam gedung karena  pada  penerapannya  adalah  memperkirakan  lokasi dengan  cara  mencocokan  antara  pengukuran  garis  dengan kumpulan fingerprint sebelumnya.

## C. Teknik RSS Fingerprint
WLAN  RSS  Fingerprint  belakangan  ini  menjadi  salah satu teknik yang paling sering digunakan pada estimasi posisi dalam  ruangan.  Teknik  fingerprint  mudah  digunakan  dan toleran  terhadap  gangguan  sinyal  wireless,  sehingga mendapatkan tingkat akurasi yang tinggi. Teknik fingerprint pada  umumnya  terdiri dari dua  fase  yaitu  fase  training dan testing  atau  fase  offline  dan  fase  online.  Fase  training memiliki  tujuan  untuk  membangun  database  dengan mengumpulkan  data  yang  diperoleh  dari  pengambilan  nilai RSS  (Received  Signal  Strength)  akses  point  pada  lokasi pengukuran.  Kemudian,  pada  fase  testing,  data  RSS  yang dikumpulkan pada database kemudian dibandingkan dengan nilai  RSS  yang  didapatkan  pada  pengukuran.  Selanjutnya nilai pengukuran RSS yang didapat akan dijadikan prediksi dengan menggunakan algoritma multiple linear regression.

## D. Receive Signal Strength Indicator
Perangkat  wireless  mempunyai  sinyal  yang  berfungsi sebagai penghubung antar perangkat. Sebuah sinyal memiliki sebuah parameter yang berfungsi untuk mengetahui kekuatan sinyal  yang  diterima  oleh  perangkat.  Di  bidang telekomunikasi parameter dari kekuatan sinyal yang diterima oleh perangkat biasa disebut RSSI (Recieve Signal Strength Indicator)  [10].  Satuan  yang  digunakan  dalam  pengukuran RSSI  adalah  dBm  (decibel  milliwatt).  Pada  pengukuran kekuatan sinyal biasanya parameter yang ditampilkan adalah bentuk bilangan bulat negatif seperti -67 dBm,-75 dBm, -100 dBm  dan  seterusnya.  Khusus  untuk  hasil  -  100  dBm, parameter  ini  menunjukan  bahwa  perangkat  tidak  berhasil memperoleh  kekuatan  sinyal.  RSSI  memiliki  rumus  untuk mengkonversi  bilangan  bulat  negatif  ke  dalam  bentuk persentase  maupun  sebaliknya.  Berikut  adalah  rumus perhitungannya:
Quality = 2 x (dBm + 100) (1)
Persamaan  1  merupakan  rumus  perhitungan  konversi presentase menjadi bilangan bulat negatif. Sedangkan rumus perhitungan  konversi  bilangan  bulat  negatif  menjadi presentase dapat dilihat pada persamaan 2.
dBm = (quality / 2) – 100 (2)

## E. Algoritma Linier Regression
Linear  regression  atau  regresi  linear  adalah  salah satu alat untuk menganalisis statistik yang sering digunakan untuk  menganalisis  beberapa  variabel.  Menurut  pendapat
Drapper  dan  Smith  (1992),  analisis  regresi  adalah  sebuah metode analisis yang dapat digunakan untuk mnganalisis data dan kemudian pengambilan kesimpulan yang penting tentang hubungan keterikatan suatu variabel dengan variabel lainnya. Hubungan yang dihasilkan pada umumnya dinyatakan dalam sebuah  persamaan  matematika  yang  menyatakan  hubungan antara independen variable (variabel bebas) x dan dependent variable  (variabel  terikat)  y  dalam  bentuk  persamaan sederhana pada formula 3.
Y=a+b1X1 i = 1,2,..., n
(3)
Multiple  linear  regression  atau  regresi  linear  berganda adalah  bentuk  perluasan  dari  linear  regression  sederhana. Perluasan  dapat  dilihat  dari  banyaknya  dependen  variabel didalam model regresi tersebut. Pada [11] bentuk umum dari multiple  linear  regression  dinyatakan  dengan  persamaan persamaan 4.
Y=β0+ β 1X1+ β 2X2+ ........ + β nXn
(4)
Keterangan: Y = prediksi nilai variabel dependen X = variabel independen β0 = konstanta βn = Bobot (koefisien) regresi untuk variabel independent
Persamaan model regresi linear pada persamaan 4 dapat dinyatakan dalam bentuk matriks persamaan 5.
Y = Xβ (2.5) (5)
Dengan
Y  adalah  vektor  kolom  dari  nilai-nilai  variabel  respon untuk indikator data latih. Matriks X disebut sebagai matriks desain. Ini berisi informasi tentang tingkat variabel prediktor yang diperoleh dari nilai RSS saat pengambilan data training. Vektor β berisi semua koefisien regresi.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada  bagian  ini  membahas  tentang  perancangan  sistem estimasi  posisi  berbasis  fingerprint  mengunakan  algoritma multiple linear regression. Pada perancangan sistem ini dibagi menjadi dua tahap, yaitu tahap training atau offline dan tahap testing atau online yang dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Perancangan Sistem Estimasi Posisi
Pada  gambar  2,  pada  tahap  offline  PC  (Personal Computer) berfungsi sebagai interface untuk mengambil data training  yang  berupa  nilai  RSS  pada  akses  point.  Teknik pengambilan  nilai  RSS  ini  dilakukan  dengan  menggunakan teknik  fingerprint.  Setelah  nilai  RSS  didapatkan,  kemudian hasilnya tersebut dikumpulkan dan disimpan kedalam sebuah database.
Pada  tahap online ,  dilakukan  perhitungan  dengan pendekatan matematis terhadap data yang disimpan didalam database,  dengan  menggunakan  algoritma  multiple  linear regression.  Hasil  dari  perhitungan  matematis,  akan  dapat mengetahui  estimasi  posisi,  yang  kemudian  dapat  di implementasikan pada aplikasi.
Perancangan  kerangka  kerja  sistem  estimasi  posisi bermula  dari  tahap  pembuatan  flowchart  dari  sistem, hardware ,  dan software yang  digunakan,  perancangan  dan pengujian  sistem,  kemudian  hasil  yang  di  dapatkan,  serta pembuatan  kesimpulan  dan  saran.  Kerangka  kerja  pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 4. Kerangka Kerja Penelitian

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada bab ini akan membahas tentang hasil pengolahan dari database  yang  telah  dibuat,  perhitungan  algoritma  multiple linear  regression,  dan  analisis  faktor  yang  mempengaruhi tingkat keakurasian sistem estimasi posisi objek.
Pengolahan dari database yang telah di buat dapat dilihat pada  lampiran,  nilai  RSS  diambil  dengan  waktu  2  menit dengan interval waktu scan 5 detik sehingga terdapat 24 data setiap titik referensi pada setiap akses poin.  Pada penelitian ini menggunakan 6 akses poin yang berada di sekitar Fakultas Ilmu  Komputer,  Universitas  Sriwijaya  dan  tedapat  20  titik referensi,  Dari  database  terlampir  dan  persamaan  1. Kemudian dibagi kebeberapa class untuk membedakan setiap titik referensi suatu ruangan dengan ruangan lainnya, dapat didefinisikan  dengan  persamaan  2.  Dimana  Y1  adalah  titik referensi pada ruangan 1 dengan label y1-y4, sebagai contoh label y1 pada titik referensi Y1, dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai RSS Pada Label y1 Pada Titik Referensi 1 pada ruangan 1
Pada Tabel 1 adalah hasil pengambilan data pada label y1 pada  titik  referensi  Y1  dapat  dilihat  setiap  MAC  mewakili nilai RSS setiap interval waktu 5 detik. Pada tahap ini akan di uji coba perhitungan menggunakan matlab sebelum testing secara  online.  Pada  gambar  5  merupakan  sampel pengambilan data testing yang diambil 3 sampel data testing dari setiap ruangan.

## Gambar 5. titik referensi data testing
Data  testing  tersebut  diambil  dalam  6  percobaan.  Data testing diambil untuk menguji keakuratan terhadap estimasi posisi  tersebut.  Data  testing  diambil  bersamaan  ketika  data training di ambil, hal ini bertujuan untuk menimalisir terjadi error estimasi, dikarenakan sering terjadi perubahan kualitas sinyal pada lokasi, yang menyebabkan error yang tinggi.
Data testing diambil ± 2 menit dengan interval  waktu 5 detik  menggunakan  netsurveyor  dengan  3  titik  pengujian setiap ruangan. Sehingga  sama  seperti data  training jumlah data setiap titik referensi yaitu 24 data.
Setelah  pengambilan  sampel  data  testing,  maka  akan dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  persamaan multiple  linear  regression.  Persamaan  multiple  linear regression untuk melakukan pehitungan ini dapat dilihat pada bab III, persamaannya adalah sebagai berikut :
Koordinat x = b0 + b1R1 + b2R2+ b3R3+ b4R4 + b5R5 + b6R6 Koordniat y = b0 + b1R1 + b2R2+ b3R3+ b4R4 + b5R5 + b6R6
Tahap selanjutnya yaitu menghitung nilai koefesien dan konstanta  yang  sebagai  parameter  untuk  perhitungan matematik  algoritma  multiple  linear  regression  dengan menggunakan data training yang telah diambil. Perhitungan ini  telah  di  masukkan  pada  persamaan  3  dan  4.  Dengan jumlah titik referensi setiap ruangan dan teras ada 4 sehingga keseluruhan  terdapat  20  titik  referensi,  dapat  dilihat  pada Gambar 6.

## Gambar 6. titik referensi data training
Dengan  menggunakan  matlab  dapat  dihitung  hasil perhitungan  koefesien  dan  konstanta,  dengan  memasukkan nilai independen rss dan variabel dependen koordinat Y dan koordinat X yang ada pada database ke matlab. Dapat dilihat pada gambar 7 dan 8.

## Gambar 7. Input Nilai RSS dan Nilai dependen X
Gambar 8. Input Nilai RSS dan Nilai dependen X
Pada  Gambar  6  dan  8  b1  merupakan  variabel  dependen koordinat x dan b2 merupakan variabel dependen koordinat y. a1  merupakan  variabel  R,  dimana  pada  a1  telah dikelompokkan berdasarkan Wifi 1, Wifi,2, Wifi 3, Wifi 4, Wifi 5, dan Wifi 6 seperti gambar 7.

## Gambar 9. Pengelompokkan data Wi-Fi
Pada akhirnya aplikasi yang dibangun ini akan dilakukan tahap  pengujian  secara  realtime  menggunakan  algoritma multiple  linear  regression.  Tahap  pertama  yang  dilakukan adalah mengambil data testing secara realtime, pengambilan data  testing  secara  realtime  dilakukan  dengan  mengambil  1 (satu) nilai RSS dari setiap akses poin yang ditentukan, pada titik sembarang lokasi penelitian, kemudian dihitung dengan model regresi yang di dapat sebelumnya. Berikut pada gambar 4.8 tampilan aplikasi secara realtime

## Gambar 10. Tampilan Sample uji realtime
Kemudian  klik  “mulai”  maka  akan  muncul  pop  up notifikasi  bahwa  data  testing  telah  didapatkan,  seperti  pada gambar 11 sedangkan untuk output dapat dilihat pada gambar 12
Gambar 11. Pop Up Data Testing Didapatkan
Gambar 12 Output hasil prediksi
Untuk pembuatan aplikasi tersebut untuk menghitung dan mengelola  estimasi  posisi  ini,  menggunakan  visual  studio, dengan memasukkan model regesi berupa nilai koefesien dan konstanta pada koordinat X dan koordinat Y pada perhitungan yang telah didapat sebelumnya dengan menggunakan matlab, kemudian  aplikasi  otomatis  menghitung  dan  didapatkanlah hasil prediksi. Setelah itu, aplikasi dilakukan pengujian secara real-time seperti pada tabel 2.
Table 2. Hasil test real time
Dapat  dilihat  pada  hasil  prediksi  terdapat  kesalahan prediksi  yang  bervariasi  terdapat  1  eror  dari  20  data  yang diambil,  yaitu  pada  ruangan  4  yang  dimana  ketika pengambilan data realtime berdekatan dengan dinding antara ruangan  3  dan  ruangan  4,  sehingga  memprediksi  ruangan. Perancangan  sistem  estimasi  menggunakan  algoritma  multi linear  regression  merupakan  salah  satu  teknik  yang digunakan untuk mengestimasi hubungan antara satu variabel dependen  dengan  satu  atau  lebih  himpunan  variabel independen.
Multi  linear  regression  dapat  mengestimasi  dan  atau memprediksi  nilai  rata-  rata  suatu  variabel  dependen berdasarkan dua atau lebih variabel independen. multi linear regression  akan  menghasilkan  sebuah  persamaan/model regresi.  Setelah  mendapatkan  model  regresi  kemudian dihitung bersama nilai RSS yang didapat.
REALTIME TITIK AWAL PREDIKSI ERROR JARAK X Y X Y GB1 28 7 23 5 5,39 25 7 23 5 2,83 26 5 24 5 2,00 29 3 23 4 6,08 24 2 23 4 2,24 GB2 19 7 18 4 3,16 16 8 18 5 3,61 17 5 17 4 1,00 18 4 17 4 1,00 22 3 21 4 1,41 GB3 14 7 14 6 1,00 13 3 13 6 3,00 10 2 9 5 3,16 10 7 12 5 2,83 11 5 13 6 2,24 GB4 5 7 4 5 2,24 7 5 5 4 2,24 3 5 4 5 1,00 5 3 3 4 2,24 8 7 9 6 1,41
Pada percobaan data testing terdapat error prediksi, dikarenakan  saat  pengambilan  data  traning,  adanya perubahan  nilai  RSS  yang  tidak  linear  atau  standar  deviasi yang tinggi, seperti contoh standar deviasi RSS antar  ruang pengujian  pada  tabel  12.  Untuk  standar  deviasi  per  titik referensi  pengambilan  data  training  dapat  dilihat  pada lampiran.

## Gambar 13. Hasil Ilustrasi Real-Time
Hasil  dari  perancangan  sistem  estimasi  posisi menggunakan  algoritma  multiple  linear  regression  dengan menggunakan  data  testing  12  titik  referensi  dengan  teknik pengambilan data ±2 menit dari 6 percobaan yang dilakukan mendapatkan akurasi ruangan rata-rata  72% dan error 28% dengan rincian 208 estimasi berhasil dan 80 estimasi gagal. Hal  ini  dikarenakan  sinyal  wifi  yang  tidak  stabil,  yang mengakibatkan nilai rss yang tidak baik, dapat dilihat pada tabel 12, yang terdapat beberapa nilai RSS wifi antar ruang yang memiliki standar deviasi yang tinggi.
Kemudian  pada  pengujian  realtime,  mendapatkan akurasi ruangan 95% dan error 5% dengan rincian 19 akurasi
dan  1  error,  titik  sebenarnya  ruangan  4  namun  diprediksi ruangan 3, hal ini dikarenakan ketika pengambilan realtime antara  dinding  ruangan  4  dan  ruangan  3,  sehingga  menjadi kesalahan prediksi.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  O.  M.  Firdaus,  “Analisis  Implementasi  Global  Positioning  System (GPS) pada Moda Transportasi di PT.‘X,’” 2013.
[2]  C. Lukianto and H. Sternberg, “Overview of current indoor navigation techniques and implementation studies,” in FIG Working Week , 2011, pp. 1–14.
[3]  S.  Pasricha,  V.  Ugave,  C.  W.  Anderson, and  Q.  Han,  “LearnLoc:  A framework  for  smart  indoor  localization  with  embedded  mobile devices,”  in 2015  International  Conference  on  Hardware/Software Codesign and System Synthesis (CODES+ ISSS) , 2015, pp. 37–44.
[4]  L. S. Ezema and C. I. Ani, “Multi linear regression model for mobile location estimation in GSM network,” Indian J. Sci. Technol. , vol. 9, no. 6, pp. 1–6, 2016.
[5]  Y.  Zhang,  S.  Zhang,  R.  Li,  D.  Guo,  Y.  Wei,  and  Y.  Sun,  “WiFi fingerprint  positioning  based  on  clustering  in  mobile  crowdsourcing system,” in 2017 12th International Conference on Computer Science and Education (ICCSE) , 2017, pp. 252–256.
[6]  W. Kusuma, A. K. Yapie, and E. S. Mulyani, “Aplikasi Location Based Service (LBS) Taman Mini Indonesia Indah (TMII) Berbasis Android,” in Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) , 2013, vol. 1, no. 1.
[7]  S.  Sutarti,  “DETEKSI  LOKASI  OBJEK  DALAM  GEDUNG BERBASIS  IEEE  802.11  MENGGUNAKAN  METODE  K-NN,” PROSISKO  J.  Pengemb.  Ris.  dan  Obs.  Sist.  Komput. ,  vol.  3,  no.  2, 2016.
[8]  S. Syahrorini, A. Rifai, D. H. R. Saputra, and A. Ahfas, “Design Smart Chicken  Cage  Based  On  Internet  Of  Things,”  in IOP  Conference Series:  Earth  and  Environmental  Science ,  2020,  vol.  519,  no.  1,  p. 12014.