## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 3  Desember 2018

## INDOOR POSITIONING SYSTEM BERDASARKAN FINGERPRINTING RECEIVED SIGNAL STRENGTH (RSS)
WIFI DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN)
Dendi Prana Yudha 1 , Billy Ibrahim Hasbi 2 , Royan Habibie Sukarna 3
1 DPY@stmik-kharisma.ac.id, 2 1611600287@student.budiluhur.ac.id, 3 rhsukarna@gmail.com 1 STMIK Kharisma Karawang, 2,3 Universitas Budi Luhur

## Abstrak
Jaringan  nirkabel  selain  sebagai  media  komunikasi  dapat  digunakan  untuk  mengetahui keberadaan suatu objek. Teknologi pemosisian yang umumnya digunakan adalah Global Positioning System (GPS). Pada luar ruangan GPS dapat menerima informasi lokasi secara akurat keadaan ini bertolak  belakang  di  dalam  ruangan,  sinyal  GPS  dapat  terganggu  oleh  redaman  sinyal  yang disebabkan bahan bangunan dan jenis hambatan fisik. Penelitian ini bertujuan sebagai solusi alternatif pemosisian  di  dalam  ruangan  memanfaatkan  RSS  (Received  Signal  Strength)  WiFi.  Teknik fingerprinting digunakan untuk mengumpulkan data RSS pada 5 access point di 3 lokasi uji, data RSS yang  terkumpul  sejumlah  243  data.  Metode  Euclidean  Distance  dan  K-Nearest  Neighbor  (K-NN) digunakan  pada  penelitian  ini..  Keakuratan  sistem  diujikan  menggunakan  metode  10-Fold  Cross Validation menunjukan sistem mampu menentukan lokasi dengan tingkat akurasi sebesar 96,71%. Kata Kunci : Indoor Positionig System , Fingerprinting , RSS, K-NN, Euclidean Distance, 10-Fold Cross Validation

## Abstract
Wireless networks other than communication media can be used to find out the existence of an  object.  Positioning  technology  that  is  commonly  used  is  Global  Positioning  System  (GPS).  GPS can  receive  location  information  accurately  in  outdoor,  this  situation  is  contradictory  in  indoor environment, GPS signal is interrupted by signal attenuation caused by building materials and types of physical  barriers.  This  study  aims  as  an  alternative  solution  for  indoor  positioning  using  RSS (Received  Signal  Strength)  WiFi.  Fingerprinting  technique  is  used  to  collect  RSS  data  on  5  access points in 3 test locations, RSS data collected is 243 data. This study uses Euclidean Distance and K- Nearest  Neighbor  (K-NN)  method.  The  accuracy  of  the  system  is  tested  using  the  10-Fold  Cross Validation  method  based  on  the  results  of  the  test  shows  that  the  system  is  able  to  determine  the location with an accuracy rate of 96.71%.
Keywords: Indoor Positioning System, Fingerprinting, RSS, K-NN, Euclidean Distance, 10-Fold Cross Validation

## 1.  Pendahuluan
Jaringan nirkabel saat ini memainkan peran penting dalam setiap aspek kehidupan manusia [1],  pemanfaatan  teknologi  jaringan  nirkabel  selain  untuk  media  komunikasi  juga  dapat  digunakan sebagai media estimasi penentuan lokasi suatu objek, informasi mengenai lokasi suatu objek sangat penting  untuk  diketahui  sebab  pemanfaaannya  dapat  digunakan  untuk  navigasi  personal,  navigasi aset, navigasi pasien di rumah sakit, pemandu jalan tunanetra, melacak anak kecil maupun orang tua [2].  Layanan  sistem  lokalisasi  yang  handal, akurat,  dan real  time dibutuhkan  bahkan  lebih  jauh  dari sebelumnya [3]. Terwujudnya sistem ini pada dasarnya berdasarkan informasi lokasi.
Teknologi pemosisian yang umumnya digunakan pada luar ruangan adalah Global Positioning System (GPS) [4]. Pada lingkungan luar ruangan GPS dapat menerima informasi posisi yang akurat tentang lokasi keberadaannya. Keadaan ini bertolak belakang apabila penggunaan GPS digunakan di dalam  ruangan  hal  ini  dikarenakan  sinyal  GPS  dapat  terganggu  karena  redaman  sinyal  yang disebabkan oleh bahan bangunan dan jenis hambatan fisik lainnya [5].
Sebagian  besar  sistem  yang  ada  menawarkan  layanan  pemosisian  dalam  ruangan menggunakan  teknologi  nirkabel  yang  berbeda-beda  seperti  Bluetooth,  WiFi,  sinyal  menara  seluler dan  ZigBee  [6].  Teknologi  pemosisian  nirkabel  menggunakan  WiFi  lebih  disukai  karena  WiFi  lazim paling umum digunakan saat ini dan penggunaannya tidak memerlukan tambahan biaya infrastruktur [6]. Received  Signal  Strength (RSS)  merupakan  daya sinyal  yang  diterima  oleh receiver objek  yang dikirim oleh transmitter . Pada umumnya RSS akan berkurang sebanding dengan jarak antara receiver dan transmitter [7].

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 3  Desember 2018
Berdasarkan  uraian  diatas  diperlukan  sebuah  solusi  alternatif  estimasi  lokasi  obyek  dalam ruangan/gedung  dengan  memanfaatkan  infrastruktur  WiFi  yang  ada,  pada  penelitian  ini  akan  dibuat sebuah  sistem  prototipe  pemosisian  dalam  ruangan  untuk  dapat  menentukan  estimasi  lokasi  obyek berdasarkan RSS WiFi.

## 2.  Metode

## 2.1 Metode Fingerprinting
Metode fingerprinting sering  digunakan  sebagai  pengganti  model  propagasi  radio,  karena dapat memberikan perkiraan  yang  lebih  baik  untuk pemosisian  pada  lingkungan dalam ruangan [8]. Metode  ini  memperhitungkan  atenuasi  karena  kekuatan  sinyal  sering  berubah.  Setiap  titik  referensi dikumpulkan yang mana mengintegrasikan kehadiran penghalang antara receiver dan transmitter AP. Metode ini terbagi menjadi 2 tahap yaitu fase pembelajaran dan pengujian. Selama fase pembelajaran RSS dari setiap AP dikumpulkan oleh sebuah perangkat yang terintegrasi dengan WLAN, pada lokasi yang tidak diketahui data pembelajaran kemudian dirujuk sebagai titik referensi estimasi lokasi. Pada fase  pengujian  sistem  harus  memberikan  informasi  lokasi  berdasarkan  data  RSS  yang  diamati, keakuratan  perkiraan  posisi  objek  sangat  bergantung  pada  jumlah  titik  referensi  yang  dikumpulkan dalam data pembelajaran. Jika ada lebih banyak titik referensi maka basis data fingerprinting memiliki resolusi yang lebih baik dan dengan demikian memungkinkan estimasi lokasi yang lebih baik. [8].
Gambar 1 . Metode Fingerprinting

## 2.2 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah metode observasi. Obyek  yang  diamati  dan  diteliti  adalah  RSS  pada  3  ruangan  dikampus  STMIK  Kharisma Karawang yaitu  ruangan  PMB,  ruangan  UPT,  dan  ruangan  Lobby,  pengamatan  ini  bertujuan  untuk  mencatat setiap RSS pada masing-masing ruangan yang ada sebagai data primer. Observasi dilakukan dengan cara mendatangi ruangan dan mencatat RSS yang diterima dengan bantuan software WiFi Scanner, data  RSS  yang  telah dikumpulkan  sejumlah  243  data  RSS.  Berikut  ini  adalah  denah  lokasi pengambilan data RSS dan sebaran AP pada STMIK Kharisma Karawang:

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 3  Desember 2018
Gambar 2 . Denah STMIK Kharisma Karawang
RSS  yang  telah  dikumpulkan  selanjutnya  dimasukan  ke  dalam database sebagai  data pembelajaran.

## 2.3 K-Nearest Neighbor(K-NN)
K-NN adalah  sebuah  metode  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  obyek  berdasakan  data pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  obyek  tersebut.  K  adalah  jumlah  jarak  Euclidean minimum antara  setiap  AP  dan  lokasi  dari  sebuah  obyek.  K-NN  Merupakan  salah  satu  metode klasifikasi instance-based  learning ,  menggunakan  pendekatan supervised  learning sehingga membutuhkan  data  pembelajaran  yang  sudah  dilabeli  [9]  algoritma  ini  sesuai  dengan  metode fingerprinting [10].
Gambar 3 . Ilustrasi Algoritma K-NN
Rumus jarak Euclidean Distance dapat didefinisikan sebagai berikut :
d = √( S m1 -S i1 ) 2 + ( s m2 -S i2 ) 2 +…+ ( S mn -S in ) 2 (1)
Keterangan : S m1 Merupakan nilai RSS dari AP ke-1 pada lokasi yang sudah diketahui S m2 Merupakan nilai RSS dari AP ke-2 pada lokasi yang sudah diketahui

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 3  Desember 2018
S mn Merupakan nilai RSS dari AP ke-N pada lokasi yang sudah diketahui S i1 Merupakan nilai RSS dari AP ke-1 pada lokasi yang tidak diketahui S i2 Merupakan nilai RSS dari AP ke-2 pada lokasi yang tidak diketahui S in Merupakan nilai RSS dari AP ke-n pada lokasi yang tidak diketahui
Tetangga terdekat pertama kali diidentifikasi dari database fingerprinting sesuai dengan perhitungan jarak  Euclidean  antara  kekuatan  sinyal  dari  setiap  AP  dan  yang  didapatkan  di  lokasi  obyek,  lalu perkiraan lokasi terbaik ditentukan oleh mayoritas tetangga terdekat
Teknik  pengujian  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  menggunakan K-Folds  Cross Validation menggunakan K = 10 atau biasa disebut dengan 10-Fold Cross Validation. Teknik K-Fold Cross  Validation membagi  data  pembelajaran  yang  ada  menjadi  dua  bagian  yaitu  sebagai  data pembelajaran dan sebagai data pengujian, selanjutnya dilakukan proses silang dimana data pengujian menjadi data pembelajaran dan data pembelajaran menjadi data pengujian.  Pengujian data ditujukan untuk menilai tingkat keakuratan sebuah model sistem berdasarkan data pembelajaran.
Hasil  pengujian  selanjutnya  akan  dievaluasi  berdasarkan confusion  matrix sehingga  akan didapatkan nilai rata-rata statistik dengan menghitung rata-rata nilai-nilai pengujian pada keseluruhan perulangan.  Berbagai nilai K digunakan untuk mendapatkan nilai K  optimal sehingga tingkat akurasi tertinggi  dapat  tercapai.  Berikut  ini  adalah  rumus  perhitungan  akurasi  dan  error  rate  berdasarkan confussion matrix :
TP+ TN Jumlah Populasi(𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑎𝑠) (2)
Ukuran tingkat kesalahan klasifikasi juga dapat dihitung dengan mencari Error Rate: Error Rate = FP+ FN
P+ N = FP+ FN Jumlah Populasi(𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠𝑖𝑓𝑖𝑐𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑎𝑠)
(3)
Keterangan : TP : jumlah true positif TN : jumlah true negatif P
: jumlah record positif
N : jumlah tupel negatif
FP : jumlah false positif FN : jumlah false negatif

## 2.4 Rancangan Sistem Prototipe
Sistem prototype pada penelitian ini dikembangkan menjadi 2 bagian yaitu pada sisi klien ponsel android dan pada sisi server, Berikut adalah alur dari Activity Diagram , Use Case , Class Diagram dan Flow Chart yang diimplementasikan pada penelitian ini :

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 3  Desember 2018
Gambar 5 . Activity Diagram
Pengguna  membuka  aplikasi  yang  sudah  terinstal  pada  perangkat  android,  setelah  aplikasi dibuka prototype sistem akan melakukan pemindaiain WiFi yang terdeteksi pada perangkat android. Selanjutnya pengguna menekan tombol cari lokasi dan sistem akan menerima masukan berupa RSS dam Hostname AP,untuk  dilakukan  proses Euclidean  distance .  Setelah  jarak  terdekat  diketahui dilakukan  proses  klasifikasi  mayorita  K-NN,  hasil  dari  proses  klasifikasi  ini  berupa  estimasi  lokasi keberadaan pengguna yang ditampilkan pada layar android.
Pengembangan  sistem  prototype  pada  sisi  klien  dikembangkan  menggunakan  bahasa pemrograman Android dan dijalankan pada smartphone Android untuk pengujian. Fungsi utama pada sistem  klien  adalah  memindai  dan  mengumpulkan  RSS  di  lokasi  pengujian  yang  dipilih  dari  AP  di sekitarnya, mengirim RSS ke sisi server; dan dalam fase penentuan posisi fungsi utama dari aplikasi klien  adalah  mendapatkan  lokasi  perangkat  yang  dikirimkan  dari  sisi  server.  Alur  kerja  aplikasi  sisi klien ditunjukkan pada Gambar sebagai berikut :

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 3  Desember 2018
Server web digunakan untuk berkomunikasi dengan aplikasi klien pada ponsel android yaitu menerima data RSS yang telah dipindai dari klien dan mengirim perkiraan lokasi ke klien. Server side menjalankan  perhitungan  Euclidean  distance  berdasarkan  data  RSS  yang  dikirimkan  klien  dengan data  pembelajaran  pada  database,  selanjutnya  memproses  mayoritas  tetangga  terdekat  dengan algoritma  K-NN.,  selanjutnya  server  mengirim  perkiraan  lokasi  ke  sisi  klien.  Bahasa  pemrograman yang digunakan pada sisi server adalah PHP. Berikut adalah flow chart pada sisi server :
Gambar 7 . Sistem Prototipe Pada Sisi Server

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Pengujian  data  dilakukan  untuk  menilai  keakuratan  sebuah    model  yang  dibangun berdasarkan  data  pembelajaran.  Hasil  pengujian  data  disajikan  dalam  bentuk  confusion  matrix. Berbagai  nilai  K  pada  algoritma  K-NN  digunakan  untuk  mencari  nilai  K  optimal  sehingga  tingkat akurasi  tertinggi  dapat  ditemukan,  K  yang  digunakan  pada  pengujian  adalah  K=3,  K=5, dan  K=7.  K dengan  nilai  akurasi  tertinggi  digunakan  pada  pembuatan  prototipe  sistem.  Berikut  ini  adalah  hasil pengujian data :
Tabel 1. Confussion Matrix K=3 True PMB UPT LOBBY PMB 93 3 0 UPT 1 59 1 LOBBY 3 0 83
Nilai Akurasi dari confusion matrix untuk K=3 terhadap data sample tersebut adalah sebagai berikut:
Akurasi  = (𝑇𝑁  +  𝑇𝑃) (𝑇𝑁  +  𝐹𝑁  +  𝐹𝑃  +  𝑇𝑃) (93  +  59  +  83) (93  +  59  +  83  +  3  +  3  +  1  +  1  +  0  +  0) 235 243 0.967078189 𝑋 100%  =  𝟗𝟔. 𝟕𝟏 % (4)
Nilai error rate dari confusion matrix untuk K=3 terhadap data sample tersebut adalah sebagai berikut:
Error rate= (FP + FN)
( P+N ) (3 + 3 + 1 + 1)
(93 + 59 + 83 + 3 + 3 + 1 + 1 + 0 + 0)
8 243 0.0329218107 X 100% = 3,29%
(5)
Tabel 2 . Confussion Matrix K=5 True PMB UPT LOBBY PMB 93 3 0

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 3  Desember 2018
UPT 1 58 1 LOBBY 3 1 83
Nilai Akurasi dari confusion matrix untuk K=5 terhadap data sample tersebut adalah sebagai berikut:
Akurasi= (TN + TP) ( TN + FN + FP + TP ) (93 + 58 + 83)
(93 + 58 + 83 + 3 + 3 + 1 + 1 + 1 + 0)
234 243
0.962962963 X 100% = 96.30 % (6)
Nilai error rate dari confusion matrix untuk K=5 terhadap data sample tersebut adalah sebagai berikut:
𝑒 rror rate= ( FP + FN ) ( P+N ) ( 3 + 3 + 1 + 1 + 1 ) ( 93 + 58 + 83 + 3 + 3 + 1 + 1 + 1 + 0 ) 9 243
0.037037037 X 100% = 3,70% (7) Tabel 3. Confussion Matrix K=7 True PMB UPT LOBBY PMB 93 3 0 UPT 1 56 1 LOBBY 3 3 83
Nilai Akurasi dari confusion matrix untuk K=7 terhadap data sample tersebut adalah sebagai berikut :
Akurasi= (TN + TP) ( TN + FN + FP + TP ) (93 + 56 + 83)
(93 + 56 + 83 + 3 + 3 + 3 + 1 + 1 + 0)
232 243
0.95473251 X 100% = 95,48%
(8)
Nilai e rror rate dari confusion matrix untuk K=7 terhadap data sample tersebut adalah sebagai berikut:
error rate= ( FP + FN ) ( P+N ) ( 3 + 3 + 3 + 1 + 1 ) ( 93 + 56 + 83 + 3 + 3 + 3 + 1 + 1 + 0 )
11 243 0.0452674897 X 100% = 4,52%
(9)
Berikut hasil pengujian data disajikan dalam bentuk tabel :
Tabel 4 . Hasil Pengujian Data K Akurasi 3 96,71% 5 96,30% 7 95,48%
Berdasarkan  hasil  pengujian  data  didapatkan  tingkat  akurasi  tertinggi  pengujian  sebesar 96,71% dengan error rate sebesar 3,70% dimana K yang digunakan adalah 3 (K=3). Rule hasil  evaluasi  klasifikasi  diterapkan  pada  protitipe  sistem mobile android,  pengujian  prototipe dilakukan  pada  15  titik,  masing-masing  lokasi  pengujian  dilakukan  sebanyak  5  titik  pengujian.  Saat pertama kali sistem dijalankan tahap pertama yang dilakukan oleh sistem adalah memindai WiFi yang tersedia,  pemindaian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  data  berupa  RSS  dan  Mac  Address  dari masing-masing SSID, berikut ini adalah tampilan proses pemindaian WiFi :

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 3  Desember 2018

## Gambar 8 . Pemindaian RSS AP
Setelah  proses  pemindaian  selesai  selanjutnya  pengguna  menekan  tombol  yang  telah  disediakan untuk  memproses Euclidean  Distance. Setelah  jarak  terdekat  diketahui  selanjutnya  sistem mengurutkan  berdasarkan  jarak  terkecil  dan  dipilih  3  data  teratas.  3  data  tersebut  selanjutnya dilakukan proses klasifikasi mayoritas tetangga terdekat algoritma K-NN, label lokasi mayoritas pada 3 data tersebut menjadi output estimasi lokasi objek.

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 3  Desember 2018
Berikut ini adalah hasil pengujian sistem prototipe yang telah dilakukan sebanyak 15 titik pada 3 lokasi uji:
Tabel 5. Hasil Pengujian Sistem Prototipe Pengujian Ke : Lokasi Sistem Lokasi Sebenarnya Klasifikasi 1 UPT UPT Benar 2 UPT UPT Benar 3 UPT UPT Benar 4 UPT UPT Benar 5 UPT UPT Benar 6 UPT PMB Salah 7 PMB PMB Benar 8 PMB PMB Benar 9 PMB PMB Benar 10 PMB PMB Benar 11 LOBBY LOBBY Benar 12 LOBBY LOBBY Benar 13 LOBBY LOBBY Benar 14 LOBBY LOBBY Benar 15 LOBBY LOBBY Benar
Berikut ini adalah perhitungan nilai akurasi pengujian sistem prototipe :
akurasi prototipe= Jumlah klasifikasi benar jumlah dataset
x 100%             (10)
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 14
15 𝑥 100% = 0,9333 𝑥 100 % = 𝟗𝟑, 𝟑𝟑%
Berdasarkan hasil pengujian sistem protitpe didapatkan tingkat akurasi keberhasilan sistem untuk mengetahui lokasi sebesar 93,33%.

## 4.  Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil pengujian dan evaluasi yang telah dilakukan menggunakan metode K-Fold Cross  Validation untuk Indoor  Positioning  System berdasarkan fingerprinting RSS  WiFi  dengan metode K-NN dapat disimpulkan sebagai berikut :
1.  Tingkat  akurasi  tertinggi  pemosisian  dalam  ruangan  sebesar  96,71%  dengan error  rate sebesar 3,29%.
2.  Nilai  K  untuk  mencapai  tingkat  akurasi  tertinggi  adalah  K=3  semakin  tinggi  nilai  K  yang digunakan maka tingkat akurasi akan semakin berkurang..
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan maka dapat disarankan beberapa hal sebagai berikut : 1.  Penelitian  ini  diimplementasikan  dengan  tidak  mengubah  konfigurasi  data  RSS,  disarankan mengubah  konfigurasi  dan  melakukan preprocessing data  RSS  sehingga  tingkat  akurasi dapat ditingkatkan.
2.  Optimalisasi data pembelajaran secara berkala diperbaharui menyesuaikan kondisi yang ada seperti penambahan/perubahan letak ruangan maupun Access Point .

## 5.  Terima Kasih
Terima  kasih  kepada  bagian  UPT  Kharisma  Karawang  yang  telah  berperan  dalam pelaksanaan  kegiatan  penelitian  dan  kepada  Ketua  STMIK  Kharisma  Karawang  yang  telah mendukung secara finansial.

## Daftar Pustaka
[1] Y. Gu, A. Lo, and I. Niemegeers, “A Survey Of Indoor Positioning Systems For Wireless Personal Networks,” IEEE Commun. Surv. Tutorials, vol. 11, no. 1, pp. 13– 32, 2009.
[2] G. Jekabsons and V. Zuravlyovs, “Refining Wi -Fi Based Indoor Positioning ,” Aict2010 - Appl. Inf. Commun. Technol. Proc. 4Th Int. Sci. Conf., pp. 87 – 94, 2010.

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  Nomor 3  Desember 2018
[3] D.  Zhang,  F.  Xia,  Z.  Yang,  L.  Yao,  and  W.  Zhao,  “Localization  technologies  for  indoor  human tracking,”  in  2010  5th  International  Conference  on  Future  Information  Technolo gy,  FutureTech 2010 - Proceedings, 2010.
[4]  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.
[5]  H. Liu, H. Darabi, P. Banerjee and J. Liu, "Survey of Wireless Indoor Positioning Techniques and Systems,"  in  IEEE  Transactions  on  Systems,  Man,  and  Cybernetics,  Part  C  (Applications  and Reviews), vol. 37, no. 6, pp. 1067-1080, Nov. 2007.
[6]  B.  Bobe scu  and  M.  Alexandru,  “Mobile  Indoor  Positioning  Using  Wi - Fi  Localization,” Rev.  Air Force Acad., vol. 1, no. 1, pp. 1 – 4, 2015.
[7] Kupper, A, “Location Based Services : Fundamentals and Operations”, John Wiley & Son, 2005.
[8]  A. W. S. Au, C. Feng, S. Valaee, S. Reyes, S. Sorour, S. N. Markowitz, D. Gold, K. Gordon, and M.  Eizenman,  “Indoor  tracking  and  navigation  using  received  signal  strength  and  compressive sensing on a mobile device,” IEEE Trans. Mob. Comput., vol. 12, no. 10, pp. 2050– 2062, 2013.
[9]  Y. Lukito a nd A. R. Chrismanto, “Perbandingan Metode -Metode Klasifikasi Perbandingan Metode - Metode Klasifikasi Untuk Indoor Positioning System,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., 2015.
[10] S.  Outemzabet  and  C.  Nerguizian,  “Accuracy  enhancement  of  an  indoor  ANN -based fingerprinting  location  system  using  particle  filtering  and  a  low- cost  sensor,”  in  IEEE  Vehicular Technology Conference, 2008, pp. 2750 – 2754.