Abstrak —Kemajuan  teknologi  informasi  saat  ini  memudahkan setiap  orang  dalam  kegiatannya  masing-masing.  Saat  ini melakukan navigasi tidak perlu menggunakan selembar peta lagi tetapi  cukup  mengakses  GPS  ataupun  penyedia  jasa  navigasi lainnya.    Teknologi  navigasi  saat  ini  sudah  sangat  maju  untuk navigasi  di  luar  ruangan  tetapi  untuk  di  dalam  ruangan,  belum ada standar khusus dan belum terlalu umum digunakan.  Tempat umum  di  Indonesia,  khususnya  gedung  bertingkat,  belum menggunakan  teknologi  sebagai  alat  navigasinya  dan  hanya menggunakan  selebaran  atau  peta  denah  saja.    Saat  ini masyarakat  sudah  banyak  yang  memiliki  smartphone  sehingga mudah  untuk  berbagi  atau  mencari  tempat  yang  diinginkan. Dalam  penelitian  ini, Indoor  Positioning berbasis  Wi-Fi  akan digunakan  untuk  menentukan  posisi  menggunakan  kekuatan sinyal beberapa Wi-Fi yang berbeda dengan algoritma K Nearest Neighbor  dan  Euclidean  Distance.  Symbolic  Model  digunakan untuk  memodelkan  sebuah  gedung  bertingkat  dan  dapat menangani  kasus-kasus  yang  ada  dalam  memodelkan  lokasi, seperti overlap ,  mengandung  dan  terhubung.  Dari  hasil pengujian,  pengguna  dapat  melakukan  pencarian  posisi  dengan tingkat akurasi sebesar 86.66% dan dapat melakukan navigasi ke setiap lokasi yang ada di Departemen Teknik Informatika.
Kata  Kunci —Gedung  Bertingkat, Indoor  Positioning, Navigasi, Symbolic Location Model, Wi-Fi.

## I. PENDAHULUAN
EMAJUAN  teknologi  informasi  saat  ini  memudahkan setiap  orang  dalam  kegiatannya  masing-masing.  Saat  ini melakukan  navigasi  tidak  perlu  menggunakan  selembar  peta lagi  tetapi  cukup  mengakses  GPS  ataupun  penyedia  jasa navigasi  lainnya.    Teknologi  navigasi  saat  ini  sudah  sangat maju  untuk  navigasi  di  luar  ruangan  tetapi  untuk  di  dalam ruangan,  belum  ada  standar  khusus  dan  belum  terlalu  umum digunakan [1].  Tempat umum di Indonesia, khususnya gedung bertingkat,  belum  menggunakan  teknologi  sebagai  alat navigasinya  dan  hanya  menggunakan  selebaran  atau  peta denah  saja.    Saat  ini  masyarakat  sudah  banyak  yang memiliki smartphone  sehingga  mudah  untuk  berbagi  atau  mencari tempat yang diinginkan.
Ketika  di  dalam  gedung  bertingkat,  kita  tidak  bisa
menggunakan  satelit  seperti  GPS  untuk  mendapatkan  posisi pengunjung.  Untuk  mendapatkan  posisi  di  dalam  ruangan, kekuatan  sinyal  Wi-Fi  akan digunakan sebagai penentu lokasi keberadaan pengunjung.  Setiap lokasi yang ada akan memiliki beragam  kekuatan  sinyal  dari  Wi-Fi  yang  berbeda,  sehingga setiap  lokasi  akan  unik  karena  kekuatan  sinyal  Wi-Fi  akan berbeda.  Selain  menentukan  posisi,  diperlukan  model  untuk lokasi-lokasi  yang  ada  sehingga  memudahkan  pengunjung untuk menentukan posisinya dan melakukan navigasi ke lokasi lainnya.    Untuk  membuat  sistem  navigasi  gedung  bertingkat diperlukan  integrasi  keduanya,  yaitu  penentuan  posisi  dan pemodelan  lokasi.  Dalam  kasus  ini,  informasi  lokasi destinasi berguna  bagi  pengunjung  yang  belum  pernah  memasuki sebuah  gedung  dan  ingin  mendapatkan  navigasi  yang  efisien ke tujuannya. Selain membantu pengguna melakukan navigasi di dalam gedung, pengguna juga bisa berbagi lokasinya kepada pengguna lain jika diinginkan.
Dalam makalah ini, Indoor Positioning berbasis Wi-Fi akan digunakan  untuk  menentukan  posisi  menggunakan  kekuatan sinyal  beberapa  Wi-Fi  yang  berbeda.  Model  lokasi  yang digunakan  adalah Symbolic  Location  Model ,  selain  mudah dibaca, model tersebut memiliki kemudahan untuk menentukan posisi  terdekat  karena  model  pengelompokannya  yang  umum [2].  Symbolic  Model  dapat  memodelkan  sebuah  gedung bertingkat  dan  dapat  menangani  kasus-kasus  yang  ada  dalam memodelkan  lokasi,  seperti  overlap,  mengandung  dan terhubung.

## II. STUDI LITERATUR

## A. Indoor Positioning System
Indoor  positioning  system  (IPS)  adalah  sistem  pencarian posisi  untuk  di  dalam  ruangan  yang  berbasis context-aware [3]. Context-aware adalah  sadar  dengan  situasi  sekitar  dan secara  otomatis  beradaptasi  dengan  konteks  tersebut  [4]. Sistem  ini  menggunakan  kekuatan  sinyal  Wi-Fi  yang digunakan  sebagai  konteks  untuk  menentukan  posisi  dari pengguna. Penggunaan sistem pencarian posisi popular seperti

## Rancang Bangun Sistem Navigasi Indoor Berbasis Integrasi Symbolik Location Model dan Wifi Based Positioning System untuk Studi Kasus pada Gedung Bertingkat
Faris Muhammad Asmawi, Waskitho Wibisono, dan Hudan Studiawan Departemen Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : waswib@if.its.ac.id
K
Global  Positioning  System (GPS)  untuk  mencari  posisi  di dalam ruangan juga kurang efektif karena sinyal satelit tertutup oleh bangunan.
Dalam  makalah  ini,  dibangun  sebuah  aplikasi  yang menggunakan sinyal Wi-Fi untuk mengetahui posisi pengguna ketika berada di dalam ruangan..

## B. Algoritma K Nearest Neighbor
K  Nearest  Neighbor adalah  algoritma  yang  menyimpan seluruh  data  yang  tersedia  dan  mengklasifikasikan  kasus  baru berdasarkan  kesamaan  dalam  perhitungan  (seperti  fungsi jarak).  K  Nearest  Neighbors  atau  KNN  telah  banyak digunakan untuk estimasi statistic dan mengenali pola.
Algoritma  ini  mengklasifikasikan  sebuah  kasus  dengan melakukan voting mayoritas dari neighbors nya, dimana kasus diberikan  pada  kelas  yang  paling  mirip  diantara  tetangganya yang  dihitung  berdasarkan  fungsi  jarak.  Jika  K  =  1,  maka kasusnya cukup memilih kelas dengan tetangga terdekat [5].
Cara  memilih  nilai  K  optimal  yang  terbaik  adalah  dengan menginspeksi  dahulu  data  yang  ada.  Secara  umum,  nilai  K yang besar menghasilkan data yang akurat karena mengurangi keseluruhan noise tetapi tetap tidak terjaminan. Validasi silang adalah  cara  lain  secara  retrospektif  untuk  menentukan  nilai  K yang  baik  dengan  menggunakan  dataset  yang  independen untuk  memvalidasi nilai dari K. Dari perhitungan-perhitungan yang  pernah  dilakukan,  nilai  optimal  dari  K  berada  pada  3 hingga  10,  dimana  hasil  dari  klasifikasi  lebih  baik  dari  1 Nearest Neighbor.
Perhitungan jarak yang digunakan adalah perhitungan jarak Euclidean,  dimana  hasil  akhir  perhitungan  akan  digunakan untuk voting mencari neighbor terdekatnya.  Berikut  adalah persamaan Euclidean:
(1)
Pada  penelitian  ini,  (1)  digunakan  untuk  mencari  posisi pengguna. adalah  data  kekuatan  sinyal  Wi-Fi  yang  telah diinspeksi    dan  digunakan  sebagai  acuan  dan adalah  data kekuatan  sinyal  Wi-Fi  saat  melakukan  pencarian  posisi.  Hasil dari  perhitungan  jarak  Euclidean  akan  dipilih  yang  terendah dan  jumlah  perhitungan  yang  akan  di voting berdasarkan jumlah K dari K Nearest Neighbor yang akan digunakan.

## C. Symbolic Location Model
Symbolic  location  model adalah  model  yang  terdiri  dari hierarki  dari  lokasi  simbolik,  dimodelkan  berdasarkan hubungan spasial “mengandung”.

## Gambar 1. Model Lokasi Simbolik
Model  lokasi  simbolik  memiliki  kemampuan  untuk menunjukkan  sebuah  detail  dari  model  dan  melakukan pembagian ke model yang lebih kecil [2].

## Gambar 2. Tingkat Detil dari Model Lokasi Simbolik
Dalam  penerapannya,  kita  dapat  menggunakan  untuk mendaftarkan lokasi yang ada sesuai dengan pengelompokannya  serta  mendaftarkan  jarak  antara  lokasi yang  terhubung.  Pemodelan  lokasi  ini  mirip  dengan  graph sehingga algoritma pencarian jarak terdekat dapat dilakukan.

## D. Algoritma Dijkstra
Algoritma  Dijkstra  adalah  algoritma  untuk  mencari  jarak terpendek  dari  graph  berarah  dengan  bobot  tidak  negatif  di sisinya. Cara kerja Algoritma dijkstra memakai strategi greedy, dimana pada setiap langkah di pilih sisi dengan bobot terkecil yang  menghubungkan  sebuah  simpul  yang  sudah  terpilih dengan    simpul  yang  sudah  terpilih  dengan  simpul  lain  yang belum terpilih.
Algoritma  Dijkstra  membutuhkan  parameter  tempat  asal, tempat tujuan dan jarak dari jalan yang terhubung. Hasil akhir dari  algoritma  ini  adalah  jarak  terpendek  dari  tempat  asal  ke tempat ujuan beserta  rutenya.
Pada  penelitian  ini,  algoritma  Dijkstra  digunakan  untuk melakukan  navigasi  dimana  pemodelan  lokasi  adalah  model simbolik  yang  mirip  dengan  graph.  Pemodelan  simbolik memiliki  informasi  berupa  lokasi,  hubungan  antar  lokasi  dan jarak  hubungan  antar  lokasi  sehingga  perhitungan  jarak terpendek dapat dilakukan.

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## A. Rancangan Sistem
Aplikasi  yang  dibuat  adalah Wireless  Indoor  Navigation System yang  memiliki  kemampuan  untuk  menentukan  posisi pengguna  ketika  berada  di  dalam  bangunan  Jurusan  Teknik Informatika  ITS  dan  melakukan  navigasi  di  dalamnya.  Hasil akhir  dari  aplikasi  ini  adalah  menampilkan  posisi  dari pengguna  dan  menunjukkan  jalan  menuju  lokasi  yang  akan dituju  pengguna.  Aplikasi  ini  menampilkan  lokasi  pengguna dengan melakukan scanning posisi pengguna dan menunjukkan  lokasi  yang  ingin  dituju  ketika  melakukan
navigasi.
Sistem  ini  dirancang  menggunakan  server  sebagai penyimpan  dan  pengirim  data,  client  yang  merupakan perangkat bergerak sebagai pengambil data. Server merupakan web  service dan database server, sedangkan client merupakan modul  aplikasi  pada  smartphone.  Client  bertugas  untuk mengambil  data  dan  mengirim  ke  server.  Server  yang kemudian  memproses  dan  mengirim  hasil  proses  kembali  ke client. Server bertugas untuk menerima data dan mengirimkan data yang telah diproses kembali ke client.

## Gambar 3. Arsitektur Umum Sistem
Berdasarkan  perancangan  arsitektur  umum  sistem  pada Gambar  3,  Client  smartphone  dapat  melakukan  pencarian posisi dan melakukan navigasi. Smartphone  sebagai perangkat bergerak  akan  mengirimkan  data  berupa  sinyal  Wi-Fi  beserta mac  address  dari  access  point  yang  telah  di  scanning  pada lokasi tertentu.
Data  kekuatan  sinyal  Wi-Fi  dan  mac  address  kemudian  di proses  oleh  server.  Sebelum  proses,  server  meminta  kepada database  data  latih  dari  setiap  posisi  yang  ada.  Setelah  data hasil  scanning  dan  data  latih  tersedia,  maka  dilakukan  proses perhitungan dengan pendekatan K Nearest Neighbor.
Pada  perhitungan  untuk  mencari  posisi,  yaitu  perhitungan dengan  pendekatan    K  Nearest  Neighbor,  terdapat  2  tahap yaitu  menghitung  jarak  Euclidean  antara  data  hasil  scan dengan  data  latih  kemudian  dilakukan  voting  dari  hasil perhitungan  jaraknya.    Voting  dilakukan  pada  hasil perhitungan  Euclidean  sebanyak  nilai  K  yang  optimal.  Hasil akhir dari perhitungan adalah estimasi posisi dari pengguna.
Penggambaran  pada  peta  dilakukan  setelah  mendapatkan posisi  dari  hasil  perhitungan.  Peta  kemudian  diberi  penanda dan  akan  dikirimkan  ke  client  untuk  ditampilkan.  Perbedaan antara  pencarian  posisi  dengan  navigasi  adalah,  pencarian posisi  hanya  menggambarkan  posisi  dari  user  sedangkan navigasi akan melakukan perhitungan untuk menentukan jarak terpendek  sebelum  digambar.  Pada  proses  navigasi,  jalan menuju  lokasi  yang  diinginkan  dan  posisi  pengguna  akan digambarkan pada peta.
Perhitungan  untuk  menentukan  jarak  terpendek  dari  posisi pengguna menuju lokasi tertentu dilakukan dengan pendekatan algoritma  Dijkstra.  Perhitungan  dilakukan  menggunakan  data dari  pemodelan  lokasi  simbolik  yang  telah  dilakukan sebelumnya. Model lokasi simbolik mirip dengan graph, yaitu memiliki  data  lokasi,  lokasi  yang  terhubung  dan  jarak  antar lokasi yang terhubung.

## B. Use Case
Use  case  sistem  merupakan  diagram  kebutuhan  yang menggambarkan  fungsionalitas  sistem  dan  aktor-aktornya.
Berdasarkan pada gambar 4, hanya ada satu aktor terlibat yaitu pengguna.  Pengguna  berinteraksi  dengan  client  untuk menjalankan segala fungsionalitas sistem.

## Gambar 4. Diagram Use Case
Use  case  pertama  melihat  posisi  sekarang,  yaitu  pengguna dapat  melihat  posisinya  ketika  berada  di  gedung  bertingkat. Use  case  yang  kedua  adalah  melihat  lokasi  yang  tersedia, dimana  pengguna  dapat  melihat  lokasi  yang  tersedia  pada gedung  dengan  menggunakan  sistem.  Use  case  yang  terakhir adalah  melakukan  navigasi  ke  lokasi  yang  diinginkan.  Jika pengguna  ingin  melakukan  navigasi  ke  lokasi  yang  ada  pada gedung, pengguna  dapat  menggunakan  sistem  untuk mendapatkan  informasi  untuk  melakukan  navigasi  ke  lokasi uang diinginkan.

## C. Pemodelan Lokasi
Lokasi  memiliki  2  bagian,  yaitu  room  dan  segmen.  Room adalah lokasi yang memiliki cakupan lebih besar seperti lantai atau  bagian  dari  sebuah  gedung.  Segmen  adalah  lokasi  lebih spesifik dari Room yang digunakan untuk mencari posisi yang lebih  akurat.  Setiap  segmen  memiliki  luas  sekitar  3.9  meter  x 3.9 meter atau 13 ubin berukuran 30 cm..

## Gambar 5. Pemodelan Lokasi dengan Segmen
Pada  gambar  5, Room adalah  Jalan  Utara  Lantai  2  dan persegi  dengan  garis  berwarna  merah  adalah  segmen. Penggunaan  model  lokasi  symbolic  akan  diterapkan  antar Room dan  diberi  penghubung  serta  jarak  dengan  Room  lain yang  terhubung.  Lokasi  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  navigasi  adalah  Room  dengan  minimal  terdapat  3 access point atau lebih.
Dalam  pemodelan  lokasi  simbolik,  model  harus  bisa menyimpan  lokasi  dengan  hubungan  mengandung  dan
menampilkannya  dengan  simbol  yang  dimengerti  oleh manusia.  Pada  penelitian  ini,  pemodelan  yang  akan dilakukan adalah  menyimpan  daftar  lokasi  yang  tersedia,  menyimpan lokasi-lokasi  yang  terhubung  pada  sebuah  lokasi  beserta jaraknya dan lokasi yang ada pada peta.
Pada  penyimpanan  jarak  antara  lokasi,  dapat  menggunakan model  lokasi  untuk  menyimpan  hubungan  antar  lokasi  untuk dijadikan  indeks  penunjuk  jaraknya.  Selain  itu  perlu pengukuran  jarak  yang  baik  untuk  menghasilkan  navigasi ketika menggunakan model lokasi simbolik sebagai basisnya.

## D. Penentuan Posisi
Dalam  penentuan  posisi  pengguna,  Algoritma K  Nearest Neighbor digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  perhitungan dari Euclidean Distance dari sinyal yang telah di scanning oleh pengguna.
Perhitungan  dilakukan  dengan  melakukan  pembandingan antara kecocokan access point dengan data sampel. Kecocokan dilihat  dari mac  address milik  access  point  tersebut.  Setelah mendapatkan access  point yang  sesuai dengan hasil scanning, perhitungan  jarak  Euclidean  dilakukan.  Setelah  melakukan perhitungan  jarak  makan  akan  dilanjutkan  perhitungan K Nearest Neighbor dan melakukan voting dari hasil perhitungan jarak  Euclidean  sebanyak  nilai  K  optimal  yang  telah  dicari sebelumnya.
Tahap  ini  adalah  tahap  menyiapkan  data  latih  dengan melakukan scanning data  dari  setiap  segmen  dan room yang ada pada lokasi. Tahap ini juga dilakukan inspeksi pada setiap data  latih  yang  telah  digunakan  sehingga  klasifikasi  dalam mencari posisi lebih akurat.

## Gambar 6. Posisi dalam Melakukan Scanning pada Segmen
Inspeksi dilakukan untuk melihat apakah nilai dari hasil scan dapat  dijadikan  acuan  untuk  perhitungan  dalam  mencari ruangan  dan  segmen.  Jika  data  dari  hasil scanning terdapat noise atau  terjadi  kesalahan  maka  data  tersebut  dapat dihilangkan atau diganti dengan data baru.
Tahap ini merupakan tahap dimana menentukan nilai K yang optimal  akan  menghasilkan  posisi  yang  lebih  akurat.  Nilai  K optimal  dilakukan  dengan  melakukan  perhitungan  Euclidean menggunakan  data  latih  dan  percobaan  dari  nilai  K=1  hingga K=10.  Setelah  perhitungan  dilakukan  maka  dilakukan  voting hingga menemukan nilai K yang optimal.
Tahap  ini  adalah  tahap  memproses  atau  melakukan klasifikasi untuk menentukan posisi dari pengguna berdasarkan  data  scanning  yang  dikirim  oleh  pengguna. Setelah  menentukan  K  yang  optimal,  hasil  scanning  dengan data  latih  yang  dikumpulkan  sebelumnya  akan  digunakan
untuk perhitungan Euclidean dan diklasifikasikan menggunakan  K  Nearest  Neighbor  yang  menghasilkan  posisi pengguna.
Proses yang terjadi dalam penentuan posisi pengguna adalah setelah  melakukan  perhitungan  jarak  Euclidean,  akan dilakukan  pengurutan  dan  pemotongan dari hasil perhitungan. Setelah  diurutkan.  Akan  dilakukan  voting  dari  neighbor sejumlah  K.  Jika  dalam  proses  voting,  terdapat  ruangan  yang sama,  maka  akan  dihitung  jumlah  kemunculan  ruangan  dan perhitungan jarak Euclideannya akan dihitung rata-ratanya.
Pemilihan  lokasi  dalam  proses  voting  dilakukan  dengan prioritas  jumlah  kemunculan  ruangan  terbanyak  kemudian rata-rata  jarak  terkecil  apabila  terjadi  kesamaan  dalam kemunculan ruangan terbanyak.

## E. Sistem Navigasi dan Integrasi Model dengan Sisten Pencarian Posisi
Algoritma yang digunakan adalah algoritma Dijkstra dimana algoritma tersebut digunakan untuk pencarian jarak terpendek. Algoritma  ini  menghitung  jarak  dari  lokasi  asal  hingga  lokasi tujuan hingga menemukan jalan dengan lokasi yang terpendek.
Pada  perancangan  untuk  makalah  ini,  Integrasi  dilakukan agar  aplikasi  dapat  melakukan  seluruh  fungsi  yang  akan digunakan.  Fungsi  pencarian  posisi  tidak  dapat  menampilkan lokasinya jika model lokasi tidak ada dan fungsi navigasi tidak dapat  dilakukan  jika  tidak  ada  perhitungan  untuk menentukan posisi awal pengguna.
Integrasi  dilakukan  dengan  menyimpan  seluruh  data  latih setiap segmen pada ruangan dari lokasi yang telah di modelkan oleh  pemodelan  lokasi  simbolik.  Pada  penentuan  posisi  di dalam  ruangan,  hasil  klasifikasi  dari  algoritma  K  Nearest Neighbor  adalah  ruangan  yang  telah  dimodelkan  oleh pemodelan simbolik dengan data latih yang telah diintegrasikan.
Untuk  navigasi,  integrasi  digunakan  untuk  mencari  posisi awal  pengguna  ketika  menggunakan  aplikasi.  Pengguna  tidak dapat  mencari  lokasinya  saat  itu  jika  aplikasi  tidak  memiliki fungsi  penentuan  posisi.  Setelah  pengguna  mendapatkan posisinya,  pengguna  dapat  melakukan  navigasi  dari  lokasi yang  telah  di  dapatkan  menuju  lokasi  yang  dituju.  Proses pencarian jarak terpendek untuk mendapatkan jalan dari lokasi awal  hinga  lokasi  tujuan  memerlukan  model  simbolik  dengan data jarak antar lokasi

## IV. IMPLEMENTASI
Proses  implementasi  sistem  ini  dilakukan  setelah  melewati proses  analisis  dan  perancangan  perangkat  lunak.  Dalam  Bab ini  akan  dibahas  mengenai  implementasi  dari  perancangan yang terdapat dalam perangkat lunak.

## A. Basis Data
Aplikasi  ini  menggunakan database pada server berbasis MySQL.  Implementasi  pada  struktur  basis  data  meliputi inisiasi  tabel room untuk  menyimpan  daftar  ruangan  dan location untuk  menyimpan  data  latih  dari  setiap  ruangan.
Implementasi  penyimpanan  lokasi  simbolik  tidak  disimpan pada  database,  tetapi  diterapkan  pada  aplikasi  dengan menggunakan array .

## B. Penentuan Posisi
Setelah  selesai  melakukan  inspeksi  data  dan  menentukan nilai  K  yang  optimal,  aplikasi  akan  melakukan  perhitungan untuk  menentukan  posisi.    Perhitungan  kemiripan  dilakukan dengan  algoritma K  Nearest  Neighbor dengan  perhitungan Euclidean Distance. Setelah scanning ,  data  dikirim  kepada server .  Pertama  kali yang  dilakukan  adalah  menghitung  jarak  Euclidean  dan memotong  jumlah  perhitungan sebanyak nilai K optimal yang sudah  dicari  sebelumnya.  Selanjutnya,  jika  ada room yang sama, akan dilakukan perhitungan tambahan untuk menentukan  pilihan  ruangan  yang  lebih  akurat  dengan menghitung rata-rata dari ruangan tersebut.
Proses  selanjutnya  adalah  dari  total room yang  ada,  dipilih jumlah  room  terbanyak  dengan  perhitungan  rata-rata  paling rendah.  Lokasi  yang  terpilih  akan  memiliki  nilai  jarak Euclidean  yang  terendah  dan  jika  terdapat room yang  sama, nilai rata-rata dari room nya adalah yang paling rendah.

## C. Navigasi
Implementasi  navigasi  pada  aplikasi  ini  menggunakan algoritma  Dijkstra  yang  dikembangkan,  dimana  dalam pencarian  jarak  diberi  batas.  Ketika  pencarian  jarak  melebihi batas  dari  jarak  yang  sudah  ditemukan,  maka  pencarian  tidak akan  dilanjutkan.  Batas  akan  berubah  jika  dalam  pencarian jalan, menemukan jalan dengan jarak yang lebih dekat.

## D. Tampilan Aplikasi
Gambar 7. Tampilan Aplikasi saat Mencari Posisi Pengguna

## V. PENGUJIAN DAN EVALUASI
Pada  bab  ini  dijelaskan  mengenai  rangkaian  uji  coba  dan evaluasi  yang  dilakukan  terhadap  sistem  yang  dibuat. Pembahasan  yang  dipaparkan  meliputi  lingkungan  uji  coba, data uji coba, skenario uji coba, hasil uji coba, dan evaluasi.
Lokasi uji coba untuk studi kasus gedung bertingkat adalah jurusan  Teknik  Informatika  Sepuluh  Nopember.  Lingkungan
uji coba untuk penelitian ini adalah smartphone Xiaomi Redmi Note 3 Pro sebagai client dan server berbasis PHP dan mySQL yang di hosting pada hostinger.com.
Berikut  adalah  hasil  dari  pengujian  fungsionalitas berdasarkan desain use case.
Tabel 1. Hasil Pengujian Fungsionalitas Aplikasi No Use Case Hasil 1 Melihat Posisi Pengguna Saat Ini Berhasil 2 Melihat Lokasi yang Tersedia Berhasil 3 Melakukan Navigasi Berhasil
Pengujian  selanjutnya  adalah  performa  aplikasi  dalam melakukan  fungsinya.  Performa  yang  diuji  adalah  tingkat akurasi dari penentuan posisi dan kecepatan dalam memproses fungsionalitas.
Hasil  pengujian  dari  akurasi  penentuan  posisi  pengguna, aplikasi  berhasil  mendapatkan  26  posisi  yang  tepat  dari  30 percobaan atau tingkat keberhasilan 86.66%. Untuk pengujian kecepatan  performa,  dalam  penentuan  posisi,  aplikasi  dapat memproses dalam waktu rata-rata 28ms (milisecond) dan 1ms (milisecond) untuk mendapatkan navigasi.

## VI. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  uji  coba  yang  telah  dilakukan,  terdapat beberapa kesimpulan yang bisa diambil, yaitu:
1) Pemodelan  lokasi  untuk  gedung bertingkat dengan model simbolik  dapat  digunakan.  Fitur  dari  pemodelan  seperti lokasi terhubung, lokasi yang mengandung dan jarak antar lokasi dapat dimodelkan.
2) Navigasi  dapat  menampilkan  jalan  yang  optimal  untuk menuju ke lokasi tujuan.
3) Tingkat  akurasi  86.66%  dapat  diandalkan  untuk penggunaan  secara  umum  dengan  ruangan  yang  memiliki access point yang dipasang dengan rapih.
4) Pada  uji  performa,  server  dari  aplikasi  dapat  melakukan proses dengan cepat yaitu sekitar 28ms (milisecond) untuk pencarian  posisi  dan  1ms  (milisecond)  untuk  pencarian navigasi.  Meskipun  ujicoba  performa  dapat  dilakukan dengan cepat, kondisi jaringan dapat mempengaruhi client dalam mengirim data dan mendapatkan respon dari server.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Satoh,  “A  location  model  for  smart  environments,” Des.  Use
Smart Environ. , vol. 3, no. 2, pp. 158–179, 2007.
[2] A.  S.  dan  J.  F.  M.  A.  K.  Dey,  “UbiComp  2003:  Ubiquitous Computing,”  in the  5th  Annual  Conference  on  Ubiquitous Computing , 2003.
[3] R.  I.  P.  Putra,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pendeteksi  Posisi  dalam Ruangan  Menggunakan  Kekuatan  Sinyal  Wi-Fi  dengan  Penerapan Algoritma Cluster Filtered KNN,” 2013.
[4] S.  Loke, Context  Aware  Pervasive  Sytem:  Architectures  of  a  New Breed of Applications . New York: Auerbach Pub, 2006.
[5] S. Sayad, “An Introduction to Data Mining: K Nearest Neighbors  -
Classification,” 2017. [Online]. Available:
http://www.saedsayad.com/k_nearest_neighbors.htm.