Oktober 2023

## Penerapan Filter Kalman untuk Estimasi Jarak dan Posisi pada Lokalisasi

## Outdoor berbasis RSSI dengan Komunikasi LoRa

## MUSAYYANAH, CHARISMA DIMAS AFFANDI, KRISTIN LEBDANINGRUM
Teknik Komputer, Universitas Dinamika, Indonesia Email : musayyanah@dinamika.ac.id
Received 9 Juni 2023 | Revised 26 Juni 2023 | Accepted 27 Juli 2023

## ABSTRAK
Wireless Sensor Networ (WSN) merupakan jaringan nirkabel terdiri dari kumpulan node sensor tersebar di lingkungan observasi, saling berkomunikasi sesuai dengan algoritma komunikasi. Salah satu penerapan WSN adalah lokalisasi berbasis RSSI. RSSI merupakan hasil lokalisasi yang bersifat fluktuatif disebabkan oleh fenomena multipath  fading,  sehingga  berpengaruh  terhadap  hasil  lokalisasi.  Artikel  ini menerapkan  Filter  Kalman  (FK)  untuk  lokalisasi  Outdoor  berbasis  RSSI  dengan komunikasi  LoRa  untuk  lima  Node  Diam  (ND)  dan  empat  Node  Anchor  (NA). Pengujiannya terdiri dari membandingkan  FK dengan  tanpa  FK,  dan FK dengan metode Normalisasi. FK dapat memperbaiki akurasi pada estimasi jarak dan posisi. FK memperbaiki akurasi estimasi jarak sebesar 0,57% untuk ND1; 0,19% untuk ND2; 4,59% untuk ND3; 0,73% untuk ND4 dan 20,11% untuk ND5. Pada estimasi posisi, FK dapat meningkatkan akurasi sebesar 2,45% untuk ND1; 11,19% untuk ND2; 6,03% untuk ND3; 7,64% untuk ND4; dan 5,42% untuk ND5. Selain itu, FK dapat memperbaiki akurasi 15,94% untuk ND1; 3,41% untuk ND 2 dan 15,76% untuk ND 4 terhadap metode Normalisasi.
Kata kunci : Filter Kalman, Localization,LoRa, RSSI, Wireless Sensor Network

## ABSTRACT
Wireless Sensor Network (WSN) is a wireless network consisting of sensor nodes spread across an observation environment, communicating with others separately according to a communication algorithm. In addition, one of the WSN applications is RSSI-based localization. RSSI is the development of localization which fluctuates due to the multipath fading phenomenon, thus affecting the localization results. This article executes a Kalman Filter (KF) for RSSI-based Outdoor localization with LoRa communication for five Diam Nodes (ND) and four Anchor Nodes (NA). The experiment involves comparing KF with neither KF nor the Normalization method. KF can improve the accuracy of distance and location estimation. FK increases the distance estimation accuracy by 0,57% for ND1; 0,19% for ND2; 4,59% for ND3; 0,73% for ND4; and 20,11% for ND5. For ND1, ND2, ND3, ND4, and ND5, KF can improve position estimation accuracy by 2,45%, 11,19%, 6,03%, 7,64%, 5,42%, and 2,45%, respectively. In addition, KF can increase accuracy by 15,94% for ND1, 3,41% for ND2, and 15,76% for ND4 in comparison to the Normalization approach.
Keywords : Kalman Filter, Localization, LoRa, RSSI, Wireless Sensor Network

## 1. PENDAHULUAN
Wireless  Sensor  Network  (WSN)  merupakan  topik  penelitian  yang  melibatkan  banyak perangkat  sensor  berdaya  rendah  dan  jarak  jangkauannya  jauh,  serta  dilengkapi  dengan pengaturan algoritma komunikasi antar perangkat.  WSN memfasilitasi pengembangan sensor cerdas  berukuran  kecil  dan  murah  yang  saling  berkomunikasi  dengan  komputasi  dan pemrosesan  data  yang  terbatas (Yick,  dkk,  2008). Penerapan  WSN  digunakan  untuk pemantauan  objek,  area,  dan  objek-area.  Salah  satu  contoh  pemantauan  objek  adalah mendeteksi posisi atau jarak dari sebuah objek seperti oleh Will dan tim (Will, dkk, 2009) . Pemantauan  area  untuk  mengestimasi  kesuburan  tanah  dan  waktu  panen  hasil  pertanian dilakukan  oleh  Rathinam  dan  tim (Rathinam,  dkk,  2019) .  Implementasi  WSN  untuk pemantauan  objek-area  yang  diteliti  oleh  Dieng  dan  tim (Dieng,  dkk,  2019) untuk monitoring kebiasaan hewan ternak di Afrika dengan mengamati perpindahan hewan ternak tersebut.
Transmisi perangkat WSN di luar ruangan merupakan salah satu tantangan dalam penelitian. Lingkungan outdoor  merupakan  lingkungan  terbuka  yang  dipengaruhi  oleh  kondisi  alam seperti  cuaca,  keberadaan  pohon,  air,  dan  makhluk  hidup  bergerak.  Lingkungan outdoor cenderung mengalami perubahan kondisi yang lebih dinamis dibandingkan dengan lingkungan indoor  ( Liao,  dkk,  2022) .  Oleh  sebab  itu,  perangkat  WSN  perlu  memperhatikan  kondisi lingkungan  ketika  mengukur  data  agar  lebih  akurat.  Penghalang  pada  lingkungan outdoor menyebabkan  terjadinya  peredaman  dan  fluktuasi  sinyal.  Peredaman  yang  terjadi mengakibatkan  prediksi  jarak  tidak  dapat  dilakukan  dengan  akurat (Lam,  dkk,  2017) . Sehingga, perlu adanya model atau metode matematis yang dapat meningkatkan akurasi dari prediksi tersebut.
Lokalisasi merupakan teknik penentuan posisi dari objek, dengan media komunikasi nirkabel seperti bluetooth,  wifi,  zigbee,  NB-IoT,  SigFox  dan  LoRa.  Pada  penelitian  ini,  peneliti menggunakan  media  komunikasi  LoRa,  karena  LoRa  merupakan  salah  satu  protokol Low Power Wide Area Network (LPWAN) yang mampu berkomunikasi sejauh 20 km dengan daya transmisi kurang dari 14dB. Saat ini, LoRa banyak dikembangkan oleh akademisi dan industri (Kamal, dkk, 2023) . LoRa  mampu berkomunikasi  dengan 1.500 sensor LoRa  pada kanal yang sama (Lavric, 2019) .  Penelitian yang menganalisis LoRa untuk lokalisasi berbasis RSSI telah  diamati  oleh  Muladi  dan  tim  ( Muladi,  dkk,  2022) serta  Quispetupa  dan  tim (Quispetupa,  dkk,  2022) .  Penelitian  tersebut  menyimpulkan  bahwa  LoRa  juga  dapat mengalami peredaman yang besar sekitar -102,5dB di lingkungan outdoor sejauh 500 meter. Selain  itu,  implementasi  LoRa  digunakan  untuk  komunikasi multihop  jarak  jauh  di  daerah pesisir pantai sebagai telemetri pada penelitian Puspitorini dan tim (Puspitorini, dkk, 2023).
Penelitian terbaru terkait lokalisasi LoRa berbasis RSSI di lingkungan outdoor dan indoor, telah diteliti oleh Onykiienko dan tim (Onykiienko, dkk, 2022) serta Mahmud dan tim (Mahmud, dkk, 2021) . Parameter RSSI mempengaruhi hasil lokalisasi pada estimasi posisi atau jarak. Nilai RSSI menjadi tidak stabil, dikarenakan adanya penghalang di sekitar lingkungan observasi seperti pohon atau bangunan tinggi. Hal ini disebabkan oleh adanya refleksi atau noise pada fenomena multipath fading, sehingga menyebabkan adanya kesalahan dalam estimasi posisi atau jarak. Penentuan posisi sebuah objek dari lokalisasi dapat dilakukan secara dua dimensi (2D) dan tiga dimensi (3D). Lokalisasi 2D untuk posisi latitude dan longitude dari objek atau disebut dengan metode Trilaterasi, sedangkan 3D untuk latitude, longitude dan altitude dikenal metode Multilaterasi. Multilaterasi dapat memperbaiki kesalahan estimasi posisi dibandingkan dengan Trilaterasi (Ismail, dkk, 2022) .
Salah satu upaya untuk meminimalisir kesalahan dari sebuah proses estimasi tersebut adalah dengan menambahkan metode tapis seperti Filter Kalman (FK), Filter Moving Average (FMA), dan  Filter  Hanin  (FH).  Filter  Kalman  merupakan  metode  estimasi  matematika  yang  dapat memprediksi keadaan  data  yang  akan datang.  Jenis  FK  terdiri  dari Extended  Kalman  Filter (EKF), Ensemble  Kalman  FIiter  (EnKF),  dan  Unscented  Kalman  Filter  (UKF).  FK  dapat menghilangkan noise  dari  kerja  sensor  atau  menstabilkan  nilai  dengan  cara  memberikan inisialisasi awal. FK diterapkan untuk menyelesaikan permasalahan akurasi  kinerja sensor GPS yang diteliti oleh Setiadi dan tim (Setiadi, dkk, 2023) , analisis suhu udara pada penelitian Tengger dan Ropiudin (Tengger & Ropiudin, 2019) , analisis sensor odometer diteliti oleh Chalifatullah dan tim (Chalifatullah, dkk, 2022), analisis sensor pengukur kolesterol diteliti oleh Romadhoni dan tim (Romadhoni, dkk, 2022), sensor pengendali keseimbangan robot diteliti  oleh  Ma  dan  tim (Ma,  dkk,  2020) ,  dan  rangkaian ladder  untuk  pengembangan ultrakapasitor pengganti baterai yang diteliti oleh Afandi dan tim (Afandi, dkk, 2022). Selain itu,  FK  juga  diaplikasikan  pada  WSN  untuk tracking  pasien  AlZheimer  ( Prasetyo,  Aries Imanuddin, dkk, 2017) dan lokalisasi robot di bawah air (Ko & Kim, 2012) .
Lokalisasi indoor berbasis  RSSI memanfaatkan  FK  untuk  memperkecil  tingkat  fluktuasi  dari RSSI. Penelitian yang dilakukan oleh Ibew dan Pande (Ibwe & Pande, 2022) mendalami FK pada komunikasi LPWAN Bluetooth Low Energy (BLE), Zigbee dan LoRa. FK memberikan hasil 22% lebih baik pada lokalisasi LoRa dibandingkan dengan komunikasi LPWAN yang lain. Pada (Kausa  &  Chattaraj,  2022) membandingkan  lokalisasi  FK  dengan  tanpa  FK.  Penelitian tersebut menyimpulkan dengan adanya FK hasil lokalisasi menjadi lebih baik.
Tantangan  Lokalisasi  berbasis  RSSI  adalah  memperoleh  tingkat  kesalahan  estimasi  yang rendah.  Artikel  ini  merupakan kelanjutan  dari penelitian (Musayyanah, dkk, 2023) yang menggunakan metode Normalisasi untuk meminimalisir error. Metode Normalisasi merupakan metode yang membagi hasil estimasi posisi dengan posisi aktual, yang mampu menurunkan error  lokalisasi  sebesar  15,22%.  Artikel  ini  akan  membandingkan  hasil  estimasi  posisi  FK dengan Normalisasi.
Tujuan  dari  artikel  ini  adalah  menerapkan  FK  pada  lokalisasi outdoor  berbasis  RSSI  dari komunikasi  LoRa.  FK  dapat  memperhalus  hasil  pengukuran  RSSI  pada  LoRa,  sehingga kesalahan pada estimasi posisi atau jarak dapat diperkecil. Estimasi posisi dilakukan dengan teknik  lokalisasi  3D.  RSSI  dikonversi  menjadi  jarak  dengan  model log-distance  path  loss. Kontribusi dari penelitian ini adalah menganalisis dan membandingkan pengaruh FK dengan metode Normalisasi terhadap hasil taksiran posisi dan jarak dari lima Node Diam (ND) terhadap jarak Node Anchor (NA).

## 2. METODE
Penelitian ini berfokus untuk memperkecil tingkat kesalahan estimasi jarak dan posisi pada penelitian sebelumnya dengan menggunakan Filter Kalman. Adapun, tiga tahapan yang telah dilakukan  oleh  peneliti  yaitu  perancangan  perangkat  keras,  pengoptimalan  filterisasi  pada RSSI,  pengujian  estimasi  posisi  dan  jarak  dari  lokalisasi  outdoor  dengan  komunikasi  LoRa. Tahapan tersebut digambarkan dengan jelas pada Gambar 1.
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  peneliti  merancang  perangkat keras yang akan digunakan seperti Node Diam (ND) dan Node Anchor (NA). Tahapan kedua adalah penerapan Filter Kalman pada hasil pengukuran RSSI dari perangkat keras. Tahapan terakhir merupakan estimasi jarak dan posisi dari RSSI tersebut pada Lokalisasi Outdoor. Detail dari masing-masing tahapan tersebut dijelaskan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Perancangan Perangkat Keras
Perangkat  keras  penelitian  ini  meliputi  ND  dan  NA.  Masing-masing  ND  terdiri  dari mikrokontroler Arduino Due, sensor GPS, dan modul LoRa jenis end device. Masing-masing NA terdiri dari mikrokontroler Arduino dan modul LoRa end device. ND mengirimkan data posisi GPS kepada NA sesuai dengan algoritma penjadwalan. NA akan menerima data dari ND dan mengestimasi posisi ND dengan teknik lokalisasi multilaterasi (Musayyanah, dkk, 2023) . Spesifikasi dari perangkat keras terlihat pada Tabel 1. Rangkaian skematik dari ND dan NA terlihat pada Gambar 2. Konfigurasi pin input dan output pada perangkat keras tertera pada Tabel 2.
Tabel 1. Spesifikasi Perangkat Keras ND dan NA
Perangkat Spesifikasi Mikrokontroler Arduino Due Mikrokontroler AT91SAM3X8E; Operating Voltage 3.3 V; Digital I/O 54; Falas Memori 512KB; SRAM 96KB. Sensor GPS Tipe Ublox Neo 6M; Operating Voltage 5-3V; Antena Eksternal GPS SS- 011; Frekuensi antenna 1575.42MHz. Modul Komunikasi LoRa Tipe Hope RFM 3x frekuensi 915MHz; Antena omnidirectional frekuensi 915 MHz; Gain Antena 2dBi.
(a) Skematik ND (b) Skematik NA
Gambar 2. Rangkaian Skematik Perangkat Keras
Tabel 2. Konfigurasi I/O dari Perangkat Keras
No  Perangkat Keras ND  Pin I/O  Pin  I/O  Arduino
Due 1 LoRa VCC VCC GND GND MOSI D11 MISO D12 SCK D13 NSS D10 RST D9 2 GPS VCC VCC GND GND RX D16 TX D17

## 2.2 Filter Kalman
Filter Kalman merupakan salah satu filter yang dapat mengoptimalkan hasil pengukuran data dengan  memperkecil  tingkat  kesalahan  estimasi  jarak (Setiadi,  dkk,  2023) .  Filter  ini memprediksi  dari  waktu  sebelumnya  dengan  pengukuran  saat  ini.  Tahapan  Filter  Kalman terdiri dari prediksi dan update. Persamaan prediksi ditunjukan pada Persamaan (1) dan (2) sedangkan update pada Persamaan (3)- (5).
𝑅𝑆𝑆𝐼 | = 𝑅𝑆𝑆𝐼 | (1) 𝑃 | = 𝑃 | +   𝑄 (2) 𝑅𝑆𝑆𝐼 | = 𝑅𝑆𝑆𝐼 | + 𝐾 (𝑅𝑆𝑆𝐼 − 𝑅𝑆𝑆𝐼 | ) (3)
𝐾 = | ( | ) (4)
𝑃 = (𝐼 − 𝐾 )𝑃 | (5)
Nilai 𝑄 =  0,2  dan 𝑅 = 1 .  Penentuan 𝑄 dan 𝑅 sesuai  dengan  jumlah  data  dan  hasil percobaan. 𝑅𝑆𝑆𝐼 | adalah nilai estimasi awal dari pengukuran, 𝑅𝑆𝑆𝐼 didapatkan dari hasil pengukuran pada saat itu, 𝐾 adalah gain dari Kalman dan 𝑃 matriks varian dari Kalman. Tahapan  dari  FK  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  penerapan  FK  untuk  estimasi  posisi  pada Gambar 3 dan tahapan FK untuk estimasi jarak pada Gambar 4. Luaran dari proses FK dari salah  satu  ND  ditunjukkan  pada  Gambar  5.  Raw  data  (data  pengukuran)  merupakan  hasil pengukuran  RSSI  yang  ditandai  dengan  grafik  warna  biru,  sedangkan  grafik  warna  merah merupakan output RSSI dari proses FK. Grafik tersebut memperlihatkan bahwa penerapan FK dapat memperhalus nilai RSSI. Titik pada grafik biru menunjukkan nilai RSSI sebesar -100dBm, artinya RSSI mengalami peredaman. Hal ini dikarenakan faktor multipath fading yang terjadi akibat  kondisi  cuaca  atau  adanya  halangan  di  lapangan  observasi.  Titik  grafik  merah mengalami kenaikan nilai menjadi -98,42dB, pengaruh dari dari FK, yang dapat memperbaiki nilai redaman tersebut.
Filter  Kalman  diterapkan  untuk  estimasi  jarak  atau  posisi  yang  dapat  mempengaruhi  hasil lokalisasi dari sebuah node. Analisis dari penerapannya adalah membandingkan konversi jarak dengan  Filter  Kalman  terhadap  jarak  sebenarnya  dari  ND.  Perbandingan  tersebut  dihitung dengan RMSE pada Persamaan (6).
𝑅𝑀𝑆𝐸 = ∑ ( ) (6)
𝑑 merupakan  jarak  aktual  ND.  Jarak  aktualnya  diperoleh  dari  hasil  dari  pengukuran  GPS Garmin. 𝑑 merupakan  konversi  jarak  dari  proses  Filter  Kalman,  dan  N  adalah  jumlah pengukuran.
Gambar 3. Tahapan FK Estimasi Posisi          Gambar 4. Tahapan FK Estimasi Jarak
Gambar 5. Pengaruh Proses Filter Kalman pada RSSI

## 2.3  Teknik Lokalisasi Outdoor dengan Komunikasi LoRa
Penelitian ini terdiri dari lima ND dan empat NA yang tersebar di lingkungan observasi wisata dengan luas 147x128 meter persegi. Lingkungan observasi merupakan salah satu wisata yang ramai  pengunjung,  dimana  keberadaan  pengunjung  disebut  sebagai obstacle  yang mempengaruhi  hasil  RSSI.  Pengujian  estimasi  posisi  dan  jarak  dari  lokalisasi  terlihat  pada Gambar 6. Koordinat posisi ND dan NA disesuaikan dengan posisi ramainya pengunjung pada lingkungan  tersebut.  Selain  itu,  skenario  posisi  ND  dan  NA  juga  memperhatikan  koordinat altitude  yang  dibutuhkan  untuk  lokalisasi  3D.  NA  terdiri  dari  empat  node  sesuai  dengan persamaan multilaterasi pada Persamaan (10), posisi 3D dari NA sebagai data inputan pada matrik B. Sedangkan jumlah ND merupakan posisi wisatawan dengan memperhatikan posisi longitude, latitude dan altitude. Posisi ND yang akan diprediksi dengan lokalisasi.  Penelitian ini tidak memperhatikan posisi ataupun arah antena dari masing-masing node.

## Gambar 6. Posisi ND dan NA
Berdasarkan lingkungan observasi terdapat penghalang seperti pohon, bangunan tinggi dan ramainya pengunjung, yang dapat mempengaruhi hasil dari pengukuran RSSI. Nilai RSSI dapat berfluktuasi dikarenakan adanya fenomena multipath fading atau noise dari perangkat keras, sehingga mempengaruhi hasil lokalisasi. Berdasarkan log distance path loss, nilai RSSI dapat dikonversi  menjadi  jarak.  Nilai  RSSI  berpengaruh  terhadap  keakuratan  dari  konversi  jarak. Selain  itu,  parameter  koefisien path  loss  (n)  memberikan  pengaruh  pada  hasil  konversi tersebut.
𝑛 = (6)
Nilai 𝑅𝑆𝑆𝐼 -70,4dB. 𝑅𝑆𝑆𝐼 merupakan nilai RSSI dari pengukuran, 𝑑 sebesar 10 meter, 𝑑 merupakan konversi jarak dari posisi ND dan NA. Pengukuran koefisien path loss dilakukan setiap  ND  dan  NA  sebanyak  30  kali.  Tabel  3  merupakan  rata-rata  dari  hasil  pengukuran
koefisien path loss.  Rata-rata dari nilai path loss dari Tabel 3 sesuai dengan ketentuan nilai path loss lingkungan urban outdoor (Siswandari, dkk, 2008) .

## Tabel 3. Hasil Pengukuran Koefisien
Path Loss Path Loss  NA1  NA2  NA3  NA4 ND1 2,24  3,62  5,06  2,59 ND2 2,12  4,40  4,49  2,64 ND3 2,44  4,45  4,65  2,92 ND4 2,18  4,96  4,90  2,60 ND5 2,48  4,90  4,51  2,64 Rata-Rata n = 3,54
Konversi jarak pada Persamaan (7) menggunakan koefisien path loss (nilai n) pada Tabel 3. Estimasi jarak dengan Kalman dilakukan menggunakan RSSI luaran dari proses Filter Kalman.
𝑑 =   𝑑 10 (7)
Parameter 𝑑 merupakan  estimasi  konversi  jarak  dari  proses  Filter  Kalman.  Persamaan estimasi posisi ditunjukkan pada Persamaan (8) – (11).
𝑨 = 𝑩 𝟏 𝑪 (8)
𝑨 = 𝑥 𝑁𝐷 𝑦 𝑧 (9)
𝑩 𝟏 = 2(𝑥 − 𝑥 ) 2(𝑦 − 𝑦 ) 2(𝑧 − 𝑧 ) 2(𝑥 − 𝑥 ) 2(𝑦 − 𝑦 ) 2(𝑧 − 𝑧 ) 2(𝑥 − 𝑥 ) 2(𝑦 − 𝑦 ) 2(𝑧 − 𝑧 ) (10) 𝑪 = (x − x ) + (y − y ) + (z − z ) + (d − d ) (x − x ) + (y − y ) + (z − z ) + (d − d ) (x − x ) + (y − y ) + (z − z ) + (d − d ) (11)
𝑩 𝟏 merupakan matriks data posisi GPS dari keempat NA. 𝑪 adalah matriks data posisi GPS dari NA dan data jarak dari RSSI hasil FK. Setelah menemukan nilai matriks 𝑩 𝟏 dan 𝑪 , maka matriks A dapat  dihitung  dengan  operasi  perkalian  matriks.  Setelah  matriks  A  didapatkan, selanjutnya  menghitung  tingkat  kesalahan  estimasi  posisi  ( 𝑥 , 𝑦 , 𝑧 ) terhadap  posisi aktual dari masing-masing ND ( 𝑥 , 𝑦 , 𝑧 ) dengan MSE pada Persamaan (12). MSE dijadikan sebagai analisa pengaruh Filter Kalman terhadap lokalisasi LoRa terutama estimasi posisi.
𝑀𝑆𝐸 =   (𝑥 − 𝑥 ) 𝟐 + (𝑦 −   𝑦 ) 𝟐 + (𝑧 𝑧 ) 𝟐 (12)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis dari artikel ini terdiri dari dasar penerapan Filter Kalman, pengaruh Filter Kalman pada konversi  jarak  dan  pengaruh  Filter  Kalman  terhadap  estimasi  posisi  ND.  Hasil  salah  satu pengukuran RSSI ND  sebanyak 120 data ditunjukkan pada Gambar  7.  Jumlah keseluruhan
data  dari  penelitian  ini  adalah  600  data,  dimana  masing-masing  pengukuran  ND  terhadap masing-masing NA sebanyak 30 data. Setiap ND menerima 30 data dari masing-masing empat NA, dimana sampel data penelitian kuantatif statistik minimal 30 data. Sehingga total data yang diterima oleh ND adalah 120 data. Penelitian ini menggunakan lima ND maka total data keseluruhan 600 data. Nilai RSSI dengan satuan dBm pada Gambar 7 bernilai negatif, dimana nilai negatif artinya sinyal yang diterima lemah mengalami peredaman, dikarenakan adanya hambatan di lingkungan observasi.

## Gambar 7. Data Keseluruhan RSSI
Tabel 4. Rata-Rata dan Standart Devisiasi RSSI Mean RSSI Standart Devisiasi RSSI (dB)  NA1 NA2 NA3 NA4 NA1 NA2 NA3 NA4 ND1 -81,55  -81,65  -80,84  -96,34 2,31 4,06  3,33 1,68 ND2 -84,52  -76,73  -85,88  -101,38 4,81 4,24  2,79 0,68 ND3 -82,53  -85,87  -98,26  -102,26 4,81 7,23  2,70 0,64 ND4 -92,92  -85,86  -85,88  -99,59 3,33 5,08  2,90 1,11 ND5 -91,97  -82,32  -88,57  -95,62 2,96 4,42  4,40 1,89 Rata-Rata -89,03 3,27
Tabel 4 membuktikan adanya simpangan pada data pengukuran RSSI, dikarenakan adanya fenomena multipath  fading  yang  berpengaruh  terhadap  hasil  RSSI.  Simpangan  tersebut berpengaruh terhadap proses lokalisasi terutama untuk prediksi jarak dan posisi dari ND. Maka dari  itu,  ditambahkan  metode  untuk  memperkecil  simpangan  tersebut  dengan  filter,  salah satunya Filter Kalman.
Penerapan Filter Kalman pada penelitian ini ditekankan pada estimasi jarak dan estimasi posisi. Jarak antar ND terhadap NA ditunjukkan pada Tabel 5. Selanjutnya, jarak dari hasil penerapan Filter Kalman akan dibandingkan dengan jarak tanpa filter seperti pada Tabel 6.
Tabel 5. Jarak Aktual ND terhadap NA Jarak Aktual d1 (m) d2(m)  d3(m)  d4(m) ND1 73,75 35,46  54,61 92,26 ND2 74,07 51,29  45,49 76,26 ND3 59,52 23,35  105,72  129,00 ND4 86,64 41,09  46,16 96,44 ND5 74,07 51,29  45,49 76,26
Tabel  6  merupakan  hasil  penerapan  Filter  Kalman  pada  variabel  jarak,  keterangan  TF merupakan hasil RMSE dari pengukuran tanpa Filter Kalman sedangkan keterangan FK adalah hasil  RMSE  dengan  Filter  Kalman.  Implementasi  FK  pada  estimasi  jarak  untuk  ND1 memperbaiki kesalahan sebesar 0,57%, pada ND2 sebesar 0,19%, pada ND 3 sebesar 4,59%, pada ND 4 sebesar 0,73%, dan pada ND 5 sebesar 20,11%. Hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa FK dapat meningkatkan hasil estimasi jarak lebih baik dibandingkan tanpa filter.
Tabel 6. Penerapan Kalman pada Konversi Jarak
RMSE (m) ND 1 ND 2 ND 3 ND 4 ND 5 TF FK TF FK TF FK TF FK TF FK d_NA1 50,91  50,99  46,31  47,04  34,31  34,32  42,25  43,18  34,71  12,74 d_NA2 16,67  16,64  36,92  36,73  17,84  11,24  17,16  16,37  32,69  33,73 d_NA3 35,65  35,81  18,52  18,49  43,66  43,57  18,21  17,51  16,07  15,07 d_NA4 41,07  40,04 3,07 2,36  46,96  47,08  27,84  27,64  24,61  24,81
Rata-Rata  36,08  35,87  26,20  26,15  35,69  34,05  26,37  26,17  27,02  21,59
Implementasi FK juga berpengaruh terhadap estimasi posisi dari proses lokalisasi multilaterasi dengan  kelima  ND  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  7.  Tabel  7  menunjukkan  bahwa  FK memperbaiki proses estimasi posisi sebuah node, dari lokalisasi outdoor menggunakan LoRa. Estimasi posisi dibandingkan dengan posisi aktual dari ND menggunakan GPS Garmin. Posisi tiga  dimensi  dari  ND  adalah  latitude,  longitude  dan  altitude.  Dari  hasil  Table  7,  FK  dapat meningkatkan  estimasi posisi dari  kelima ND,  dibandingkan dengan  tanpa  FK.  Peningkatan akurasi  untuk ND1 sebesar 2,45%; untuk ND2 sebesar 11,19%; untuk ND3 sebesar 6,03%; untuk ND4 sebesar 7,64%; untuk ND5 sebesar 5,42%.
Tabel 7. Penerapan Filter Kalman Untuk Estimasi Posisi Pada Lokalisasi Outdoor No ND 1 ND 2 ND 3 ND 4 ND 5 TF(m)  KF (m)  TF (m)  KF (m)  TF (m)  KF (m)  TF (m)  KF (m)  TF (m)  KF (m) 1 35,91 35,81 47,94 46,86 78,11 78,11  108,56  108,56 15,01 15,01 2 31,32 31,21 44,36 42,66 50,64 50,39 28,22 27,87 24,33 24,14 3 23,84 23,70 48,42 46,33 51,72 49,76 18,91 18,07 16,93 16,49 4 26,30 26,11 53,60 47,54 43,35 41,11 22,35 20,84 24,48 23,84 5 22,26 22,04 52,45 46,31 64,52 61,47 26,83 25,29 21,84 21,06 6 38,47 37,77 52,04 45,10 55,67 51,91 43,74 41,55 30,51 29,52 7 32,68 31,76 56,31 48,55 61,37 56,01 24,13 20,74 25,97 24,48 8 39,51 37,71 55,65 47,71 59,42 53,45 38,67 32,73 23,11 21,53 9 50,02 48,17 58,45 49,10 57,03 50,94 40,61 34,17 24,20 21,26 10 36,89 34,64 59,03 48,98 55,62 49,50 42,77 34,80 26,80 23,21 Rata- rata 33,72 32,89 52,83 46,91 57,74 54,26 39,48 36,46 23,32 22,05
Salah  satu  kontribusi  dari  artikel  ini  adalah  membandingkan  hasil  FK  dengan  metode Normalisasi. Tabel 8 merupakan hasil perbandingan pengaruh FK dengan Normalisasi untuk estimasi  posisi  pada  lokalisasi  berbasis  RSSI.  Metode  Normalisasi  merupakan  salah  satu metode yang dapat memperbaiki hasil lokalisasi dengan memanfaatkan jarak aktual dari ND terhadap  NA.  Hasil  lokalisasi  dengan  Normalisasi  pada  penelitian  sebelumnya,  dapat meningkatkan akurasi lokalisasi untuk kelima ND sebesar 15,22%. Tabel 8 merupakan hasil perbandingan  antara  penerapan  FK  dengan  penerapan  Normalisasi  pada  lokalisasi  outdoor komunikasi LoRa. FK hanya memberikan peningkatan akurasi untuk prediksi posisi ND 1, ND 2 dan ND 4.  ND 1 akurasi meningkat sebesar 15,94%, ND 2 sebesar 3,41%, dan ND 4 sebesar 15,76%. Sedangkan untuk ND 3 dan ND 5, FK tidak memberikan peningkatan akurasi. Maka, FK hanya memberikan peningkatan akurasi sebesar 60% terhadap Normalisasi.

## Tabel 8. Perbandingan Filter Kalman dan Normalisasi pada Estimasi Posisi
No ND 1 ND 2 ND 3 ND 4 ND 5 KF (m) N(m) KF (m) N(m) KF (m) N(m) KF (m) N(m) KF (m) N(m) 1 35,81 26,18 46,86  46,43 78,11  16,13 108,56  37,17 15,01  10,03 2 31,21 45,19 42,66  47,16 50,39  19,39 27,87  37,56 24,14  12,61 3 23,70 45,26 46,33  47,27 49,76  23,85 18,07  52,95 16,49  13,25 4 26,11 48,03 47,54  49,11 41,11  24,21 20,84  53,03 23,84  16,01 5 22,04 50,82 46,31  49,78 61,47  26,57 25,29  53,91 21,06  16,23 6 37,77 51,22 45,10  50,80 51,91  26,57 41,55  54,58 29,52  16,33 7 31,76 52,96 48,55  51,65 56,01  45,73 20,74  55,90 24,48  16,50 8 37,71 56,06 47,71  53,33 53,45  45,81 32,73  55,97 21,53  17,61 9 48,17 56,08 49,10  53,37 50,94  50,03 34,17  60,40 21,26  21,04 10 34,64 56,47 48,98  54,28 49,50  50,88 34,80  60,78 23,21  22,24 Rata- rata 32,89 48,83 46,91 50,32 54,26 32,92 36,46 52,22 22,05 16,19

## Gambar 8. Perbandingan Kinerja FK, TF dan Normalisasi
Gambar 8 merupakan grafik hasil prediksi posisi ND dengan FK, tanpa FK dan Normalisasi. Grafik  tersebut  menunjukkan  bahwa  penerapan  FK  dapat  memperkecil  tingkat  kesalahan estimasi posisi dari ND, dibandingkan estimasi posisi tanpa penerapan FK. Hasil perbandingan FK dengan metode Normalisasi, yaitu FK hanya memberikan peningkatan akurasi 60% pada kelima  ND  terhadap  Normalisasi.  Penerapan  metode  tersebut  untuk  menekan  tingkat kesalahan  dari  proses  estimasi  posisi  pada  lokalisasi  outdoor  berbasis  RSSI.  Namun,  hasil penerapannya  tidak  memberikan  peningkatan  akurasi  yang  cukup  signifikan.  Hal  ini dikarenakan pengukuran RSSI yang selalu berfluktuatif yang dipengaruhi oleh faktor-faktor kondisi  lingkungan  yang  mempengaruhi  kekuatan  sinyal  (RSSI)  atau  adanya  hambatan propogasi sinyal antar node.

## 4. KESIMPULAN
Pengaruh  Filter  Kalman  pada  lokalisasi  berbasis  RSSI  dengan  komunikasi  LoRa  dapat memperkecil  tingkat kesalahan  dalam  mengestimasi  jarak  dan  posisi  dari  Node  Diam  (ND) terhadap Node Anchor (NA). Filter Kalman memperbaiki kesalahan untuk estimasi jarak pada kelima ND sebesar 0,57%; 0,19%,; 4,59%; 0,73%; dan 20,11%. Estimasi posisi dari kelima ND  dengan  Filter  Kalman  dapat  meningkatkan  akurasi  dibandingkan  dengan  tanpa  Filter Kalman sebesar 2,45%; 11,19%; 6,03%; 7,64%; dan 5,42%. Akurasi estimasi posisi dengan Filter Kalman terhadap metode Normalisasi meningkat sebesar 60%, untuk ND1 meningkat 15,94%; untuk ND 2 sebesar 3,41% dan 15,76% untuk ND 4.

## DAFTAR RUJUKAN
Afandi, A., Windarko, N. A., Sumantri, B., & Fakhruddin, H. H. (2022). Estimasi State of Charge
M S E ( m e te r)
(SoC) Ultrakapasitor menggunakan Extended Kalman Filter Berbasis Ladder Equivalent Circuit  Model. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi  Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  &
Teknik Elektronika, 10(1), 61-75.
Chalifatullah, F. A., Pambudi, W. S., & Masfufiah, I. (2022). Implementasi Moving Average dan Kalman Filter pada Wireless Odometer untuk Informasi Service Kendaraan Bermotor.
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), 4(1), 156-164.
Dieng, O., Pham, C., & Thiare, O. (2019). Outdoor Localization and Distance Estimation Based on  Dynamic  RSSI  Measurements  in  LoRa  Networks:  Application  to  Cattle  Rustling Prevention. International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications, (pp.1-6).
Ibwe,  K.,  &  Pande,  S.  (2022).  Filtering  Effect  on  RSSI-Based  Indoor  Localization  Methods.
Tanzania Journal of Engineering and Technology, 41(4), 169–182.
Ismail, M. I. M., Dzyauddin, R. A., Kaidi, H. M., Izhar, M. A. M., Samsul, S., & Azmi, N. A.
(2022). Comparison  of Wireless  Sensor Node Localisation  Between Trilateration  and Multi-Lateration Methods Using RSSI. IEEE Symposium on Future Telecommunication Technologies (SOFTT), (pp. 97-102).
Kamal, M. A., Alam, M. M., Abu, A., Sajak, B., & Mohd, M. (2023). Requirements , Deployments
,  and  Challenges  of  LoRa  Technology :  A  Survey. Computional  Intelligence  and Neuroscience, 2023, 1-15.
Kausa,  H.,  &  Chattaraj,  S.  (2022).  On  some  issues  in  Kalman  filter  based  trilateration algorithms  for  indoor  localization  problem. IEEE  International  Conference  on  Signal Processing, Informatics, Communication and Energy Systems (SPICES), (pp. 431-435).
Ko,  Y.  N.,  &  Kim,  T.  G.  (2012).  Comparison  of  Kalman  filter  and  particle  filter  used  for localization of an underwater vehicle. International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI), (pp. 350-352 ).
Lam, K.-H., Cheung, C.-C., & Lee, W.-C. (2017). LoRa-based localization systems for noisy outdoor  environment. International  Conference  on  Wireless  and  Mobile  Computing,
Networking and Communications (WiMob), (pp. 278-284).
Lavric, A. (2019). LoRa ( Long-Range ) High-Density Sensors for Internet of Things. Journal of Sensors, 2019, 1-9.
Liao, X., Wang, S., Wang, Y., Che, Y., Zhou, J., & Zhang, J. (2022). Multipath Cluster-Assisted Single Station Localization Based on SSA-GA in Outdoor NLOS Environment. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022, 1-9.
Ma,  A.,  Puriyanto,  R.  D.,  &  Hasan,  F.  T.  (2020).  Robot  Keseimbangan  Dengan  Kendali
Proporsional-Integral-Derivatif  (  PID  )  dan  Kalman  Filter. IT  Journal  Research  and Development (ITJRD), 4 (2), 117–127.
Mahmud, M. I., Abdelgawad, A., Yanambaka, V. P., & Yelamarthi, K. (2021). Packet Drop and
RSSI  Evaluation for LoRa:  An Indoor  Application  Perspective. IEEE World  Forum on Internet of Things, (pp. 913-914).
Muladi, M., Hadi, M. S., & Prasanta, M. R. (2022). RSSI and Packet Loss Analysis of LoRa on the Ground Surface Application. International Conference on Electrical and Information Technology, (pp. 140-145).
Musayyanah, Kristalina, P., Triwidayastuti, Y., Susanto, P., & Hadi, M. Z. S. (2023). Distributed localization using normalized quadlateration in LoRa networks: application for tourist position  estimation. Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering  and  Computer Science, 29(3), 1446–1455.
Onykiienko, Y., Popovych, P., Yaroshenko, R., Mitsukova, A., Beldyagina, A., & Makarenko, Y.
(2022).  Using  RSSI  Data  for  LoRa  Network  Path  Loss  Modeling. International Conference on Electronics and Nanotechnology, ELNANO 2022 - Proceedings, (pp. 576– 580).
Prasetyo,  Aries  Imanuddin,  A.  I.,  Yuliana,  M.,  Kristalina,  P.,  &  Astawa  Puja,  I.  G.  (2017).
Implementation of Kalman Filter method for tracking position of Alzheimer’s patients.
International Conference on Smart Cities, Automation & Intelligent Computing Systems (ICON-SONICS), (pp. 135-140).
Puspitorini,  O.,  Mahmudah,  H.,  Wijayanti,  A.  R.  I.,  &  Adi,  N.  U.  R.  (2023).  Implementasi
Telemetri dan Evaluasi Performansi Sistem Komunikasi Lora di Daerah Pesisir Pantai.
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika,
11(1), 180–194.
Quispetupa, D. A., Fernandez, J. P. T., & Quispe, R. (2022). An experimental evaluation of RSSI-LoRa  in  an  olive  tree  plantations. IEEE  Engineering  International  Research Conference (EIRCON), (pp. 1-4).
Rathinam, D. D. K., D. Surendran, A. Shilpa, A. Santhiya Grace, & J. Sherin. (2019). Modern Agriculture  Using  Wireless  Sensor  Network  (WSN). International  Conference  on Advanced Computing & Communication Systems (ICACCS), (pp. 515-519).
Romadhoni, H. I., Maulana, R., & Widasari, E. R. (2022). Implementasi Analisis Perbandingan Filter Kalman , Moving Average dan Eksponensial pada Alat Pengukur Kadar Kolesterol berbasis Non-Invasif. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer,
6 (9), 4571–4579.
Setiadi, B., Solihin, R., Supriyadi, T., & Tohir, T. (2023). Estimasi Jarak pada Sistem Koordinat Berbasis  Metode  Haversine  menggunakan  Tapis  Kalman. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 11(1), 207–216.
Siswandari, N. A., Puspitorini, O., & Jati, S. (2008). Analisa Pathloss Exponent di Area Terbuka Untuk Aplikasi Wireless Sensor Network. Seminar Nasional Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat, (pp. 401–408).
Tengger, B. A., & Ropiudin. (2019). Pemanfaatan Metode Kalman Filter Diskrit untuk Menduga Suhu Udara. SQUARE: Journal of Mathematics and Mathematics Education, 1 (2), 127–
132.
Will, H., Dziengel, N., & Schiller, J.H. (2009). Distance-Based Distributed Multihop Localization in Mobile Wireless Sensor Networks.
Yick,  J.,  Mukherjee,  B.,  &  Ghosal,  D.  (2008).  Wireless  sensor  network  survey. Computer Networks, 52(12), 2292–2330.