## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 37
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Tinjauan Literatur Sistematis (SLR) untuk Teknologi
Wireless dalam Indoor Positioning System
Ivan Alexander 1
1 Computer Engineering Department, Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia Email: 1 ialexander@binus.edu

## Abstrak
Banyak  teknik Indoor  Positioning  System telah  dikembangkan  untuk meningkatkan estimasi posisi, seperti multilaterasi, trilaterasi, estimasi kuadrat terkecil dan penerapan algoritma  Pembelajaran Mesin  untuk memprediksi dan memperkirakan posisi. Terlepas dari semua teknik yang digunakan, faktor utama Sistem  Pemosisian  Dalam  Ruangan  adalah  jenis  teknologi  apa  yang  digunakan untuk menentukan lokasi posisi. Dalam penelitian ini kami melakukan tinjauan literatur sistematis  (SLR) tentang teknologi Sistem Pemosisian Dalam Ruangan untuk  meninjau  teknologi  apa  yang  digunakan  dan  faktor  apa  saja  yang dipertimbangkan  ketika  memilih  teknologi  dalam  Sistem  Pemosisian  Dalam Ruangan.  SLR  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  metodologi  menurut Kitchenham.  Kami  menemukan  total  ada  lima  teknologi  yang  digunakan  dan mengklasifikasikannya ke dalam dua kategori. Terdapat juga tabel perbandingan untuk setiap teknologi yang akan digunakan. Kami berhasil menemukan empat faktor  utama  dalam  memilih  suatu  teknologi  dan  menyediakan  teknologi  yang dipilih  berdasarkan  faktor-faktor  tersebut.  Kami  berharap  hasil  ini  dapat memberikan kontribusi baik dari sisi akademis untuk penelitian selanjutnya dan dapat menjadi pedoman bagi para praktisi di sisi praktisnya.
Keywords : Pemosisian, Indoor Positioning System , Teknologi Wireless

## 1. PENDAHULUAN
Positioning merupakan suatu  proses untuk memperoleh  informasi  letak seseorang atau suatu benda terhadap serangkaian posisi acuan pada ruang yang  telah  ditentukan.  Positioning  dapat  digolongkan  menjadi  dua kelompok  menurut  lingkungan  yang  ada,  yaitu outdoor dan indoor [1]. Teknologi yang digunakan untuk mencari posisi di luar ruangan atau di dalam  ruangan  sangatlah  berbeda.  Teknologi  yang  paling  populer digunakan  untuk  penentuan  posisi  di  luar  ruangan  adalah Global Positioning System (GPS) [2]. GPS adalah alat untuk menavigasi suatu objek

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
berdasarkan  satelit.  Namun,  perangkat  berkemampuan  GPS  tidak  dapat menentukan  posisinya  di  dalam  ruangan  karena  kurangnya  jangkauan sinyal  karena  sinyal  dari  satelit  terhalang  oleh  dinding.  Karena  banyak orang menghabiskan sebagian besar waktunya di dalam ruangan, terdapat banyak  aplikasi  potensial  untuk  menyediakan  layanan  lokasi  dalam ruangan.  Penentuan  posisi  dalam  ruangan  menawarkan  empat  aplikasi utama  yaitu  periklanan/pemasaran,  pencarian/navigasi  jalan,  bantuan pencarian/permintaan  dan  pelacakan  aset/orang  [3].  Penentuan  posisi dalam ruangan menarik banyak peneliti untuk bekerja di area  tersebut, fokus  dan  kebutuhan  akan  penentuan  posisi  dalam  ruangan  semakin meningkat  belakangan  ini.  Karena  alasan  ini,  para  peneliti  telah mengusulkan  teknik  berbeda  untuk  memecahkan  masalah  penentuan posisi dalam ruangan secara efisien dan efektif. Teknik positioning seperti multilaterasi  [4-5],  trilaterasi  [6 – 7], Least  Square  Estimation [8 – 9],  dan Weighted  Sum [10]  merupakan  teknik-teknik  yang  ada  dan  sering digunakan  dalam  sistem  pemosisian  dalam  ruangan  .  Saat  ini  dengan berkembangnya teknik machine learning , banyak peneliti yang mencoba menerapkan  teknik  machine  learning  untuk  mengklasifikasikan  suatu lokasi  pada Indoor  Positioning  System .  Beberapa  teknik  pembelajaran mesin yang digunakan adalah algoritma K-Nearest Neighbors (kNN) [11], Discriminant analysis classifier (Dac) [12], Support vector machine (SVM) [13], algoritma Random Forest [14], dll.
Terlepas  dari  semua  teknik  yang  digunakan,  penentuan  posisi  dalam ruangan  memerlukan  infrastruktur  yang  mahal  dan  teknologi  khusus. Beberapa  teknologi  yang  digunakan  untuk  penentuan  posisi  dalam ruangan adalah Radio-frequency identification (RFID), Wireless Local Area Network (WLAN), Bluetooth Low Energy (BLE), Ultra-wideband (UWB) dan Ultrasound . Ada beberapa faktor yang perlu diperhatikan untuk memilih teknologi  ini,  yaitu  akurasi,  kompleksitas,  biaya,  konsumsi  daya, kebisingan, dan interferensi. Ada banyak tinjauan artikel dan survei yang membahas  teknik  dan  algoritma  dalam  sistem  penentuan  posisi  dalam ruangan  [15-18].  Namun,  masih  ada  beberapa  tinjauan  komprehensif mengenai teknologi ini untuk digunakan dalam Indoor Positioning System . Review  paper  yang  telah  dilakukan  [19-20]  menjelaskan  penggunaan teknologi pada Indoor Positioning System namun tidak menjelaskan faktor apa  saja  ketika  memilih  teknologi  tersebut.  Pada  tinjauan  literatur sistematis  (SLR)  ini  kami  akan  memberikan  faktor-faktor  apa  saja  yang perlu diperhatikan dalam memilih teknologi wireless tersebut. Oleh karena

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
itu,  kami  melakukan  SLR  mengenai  teknologi wireless untuk Indoor Positioning System .

## 2. METODE
Dalam penelitian ini, metodologi usulan yang digunakan adalah menurut Kitchenham  untuk  SLR  ini  [21] – [22].  Dengan  menggunakan  SLR  akan sangat berguna karena peninjauan pengaturan lebih teratur. Untuk fase SLR dapat dilihat pada Gambar 1. Fase SLR menggunakan pola yang sudah ada sebelumnya [18] – [19].

## Gambar 1. Tahapan SLR
Tahapan  SLR  dimulai  dari  tahap  perencanaan  kemudian  tahap pelaksanaan  dan  tahap  pelaporan.  Dalam  tahap  perencanaan  ada  lima langkah  yang  akan  digunakan,  yang  pertama  menyiapkan  pertanyaan penelitian, selanjutnya mencari sumber data dari basis data jurnal, setelah itu langkah ketiga menggunakan string pencarian di basis data. Langkah keempat dan terakhir adalah menyusun kriteria artikel yang telah disusun. Tahap selanjutnya adalah tahap pelaksanaan, dalam tahap ini fokus pada pemilihan artikel berdasarkan kriteria yang telah dibuat. Setelah artikel terpilih tersedia, langkah terakhir adalah melaporkan tahapan SLR. Untuk informasi  lebih  detail  mengenai  tahapan  SLR  akan  diberikan  pada  sub bagian dibawah ini.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 2.1. Pertanyaan Penelitian
Berikut  adalah  daftar  pertanyaan  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini.
1) RQ1:  Teknologi wireless apa  yang  digunakan  dalam Indoor Positioning System ?
2) RQ2:  Faktor  apa  saja  yang  dipertimbangkan  ketika  memilih teknologi wireless yang akan digunakan?

## 2.2. Sumber Data dan Kata Kunci Pencarian
Berikut merupakan sumber data yang digunakan dalam SLR ini
1) IEEE Explore (ieeexplore.ieee.org)
2) ACM Digital Library (dl.acm.org)
3) MDPI (mdpi.com)
4) ScienceDirect (sciencedirect.com)
5) Springer Link (springerlink.com)
6) Google Scholar (scholar.google.com)
Kata  kunci  pencariannya  antara lain  “ Indoor  Positioning  System ”  DAN “ Indoor Localization ”.

## 2.3. Kriteria inklusi dan eksklusi
Kriteria inklusi dan eksklusi digunakan untuk memastikan bahwa hanya artikel relevan yang dimasukkan dalam proses pencarian literatur secara sistematis,  berdasarkan judul  dan abstrak.  Agar  dapat  dipertimbangkan untuk dimasukkan dalam tinjauan ini, setiap artikel yang diperiksa harus memenuhi persyaratan yang tercantum pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Kriteria inklusi dan eksklusi
Kriteria inklusi Kriteria eksklusi Artikel tersebut harus menyertakan teknologi IPS Artikel tersebut tidak menyertakan teknologi IPS Artikel tersebut membahas faktor pemilihan teknologi IPS. Artikel tersebut tidak membahas faktor pemilihan teknologi IPS Harus berupa artikel jurnal atau prosiding konferensi. SLR, Buku, bab buku, atau presentasi

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Kriteria inklusi Kriteria eksklusi Artikel ditulis dalam bahasa inggris Artikel yang ditulis dalam bahasa selain bahasa Inggris Tahun penerbitan artikel adalah dari tahun 2015 hingga 2022 Semua artikel yang terbit sebelum tahun 2015 2.4. Kriteria kualitas
Untuk daftar kriteria kualitas yang digunakan dijelaskan pada Tabel 2 di bawah ini
Tabel 2. Daftar Kriteria Kualitas Nomor Kriteria Kualitas 1 Apakah judul artikel berhubungan dengan isinya? 2 Apakah abstrak artikel dinyatakan dengan jelas?
3
Apakah tujuan penelitian dinyatakan dengan jelas? 4 Apakah artikel tersebut dirancang dengan baik untuk mencapai hasil?
5 Apakah judul artikel berhubungan dengan isinya?

## 2.5. Pelaporan
Setelah artikel yang relevan dipilih. Langkah terakhir adalah melaporkan, dan menjawab berdasarkan pertanyaan penelitian dengan menggunakan artikel yang dipilih.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kami  menemukan  251  artikel,  seperti  yang  tercantum  pada  Tabel  3, pencarian hasil artikel dari tahun 2015 hingga 2022.
Tabel 3. Jumlah artikel yang diambil Sumber data Jumlah artikel yang diambil IEEE 50 ACM 40 MDPI 40

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Sumber data Jumlah artikel yang diambil ScienceDirect 40 Springer 41 Google Scholar 40 Total 251 Artikel
Setelah  mengambil  251  artikel  dari  database/sumber  yang  berbeda, dilakukan  beberapa  seleksi  dengan  menghilangkan  artikel  duplikat  dan kemudian  melakukan  review  artikel  menggunakan  kriteria  inklusi  dan eksklusi  berdasarkan  judul  dan  abstrak.  Duplikasi  ini  terutama disebabkan  oleh  pencarian  yang  dilakukan  di  Google  Scholar  dan ditemukan  beberapa  artikel  referensi  dari  database  yang  diduplikasi dengan  referensi  dari  Google  Scholar.  Hasil  studi  kandidat  ditunjukkan pada Tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4. Jumlah artikel kandidat Sumber data Jumlah artikel kandidat IEEE 8 ACM 12 MDPI 15 ScienceDirect 7 Springer 13 Google Scholar 8 Total 63 Artikel
Langkah selanjutnya adalah melakukan pembacaan artikel secara lengkap untuk mendapatkan daftar akhir. Artikel yang dipilih ditinjau berdasarkan kriteria  inklusi,  eksklusi,  dan  kualitas.  Total  ada  28  artikel  yang  biasa dimasukkan  dalam  penelitian  ini.  Diagram  proses  penyaringan  artikel dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Gambar 2. Diagram Proses Penyaringan Artikel
3.1 Teknologi wireless apa yang digunakan dalam Indoor Positioning System ? (RQ1)
Tabel 5. Teknologi Wireless Indoor Positioning System Nomor Teknologi Wireless Nomor Artikel Total 1 Magnetic Field [25], [26] 2 2 Wi-Fi [27], [28], [29], [30], [26], [31], [32], [33], [34], [35], [36] 11 3 Ultra-Wideband (UWB) [37], [38], [39], [40], [41] 5 4 Bluetooth Low Energy (BLE) [42], [28], [38], [43], [44], [45], [46], [47], [48] 9 5 RFID (Radio Frequency Identification) [49], [50], [51], [52] 4

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Pada  bagian  ini  kami  akan  membahas  teknologi wireless apa  yang digunakan untuk Indoor Positioning System . Tabel 5 adalah hasil teknologi wireless yang digunakan untuk sistem penentuan posisi dalam ruangan. Pada tabel 5 ditemukan 2 artikel menggunakan Magnetic Field , 11 artikel menggunakan teknologi berbasis Wi-Fi, 5 artikel menggunakan teknologi Ultra-wideband (UWB),  9  artikel  menggunakan  teknologi Bluetooth  Low Energy (BLE)  dan  4  artikel  menggunakan  teknologi  RFID.  Kami  dapat melihat bahwa teknologi yang paling banyak digunakan adalah Wi-Fi. Ada empat alasan utama, dapat dilihat di bawah ini:
1) Mudah diimplementasikan karena semua ponsel pintar memiliki modul Wi-Fi bawaan [27].
2) Titik akses Wi-Fi dipasang hampir di mana-mana [29].
3) Sistem  lokalisasi  dalam  ruangan  berdasarkan  Wi-Fi  tidak  mahal dalam hal biaya dan aksesibilitas [31].
4) Tidak diperlukan perangkat keras tambahan. Estimasi posisi dapat dilakukan dengan mengukur nilai kekuatan sinyal yang diterima (RSS) titik akses Wi-Fi [30].
Berikutnya  teknologi  kedua  yang  paling  banyak  digunakan  adalah  BLE. BLE  dikenal  sebagai  teknologi wireless berdaya  rendah,  oleh  karena  itu telah banyak digunakan untuk Indoor Positioning System . Teknologi ketiga yang  paling  banyak  digunakan  adalah Ultra-wideband (UWB).  UWB dikenal  sebagai  klasifikasi  presisi  tinggi  dan  memprediksi  lokasi  dalam Indoor  Positioning  System .  Teknologi  keempat  yang  paling  banyak digunakan adalah RFID. Keunggulan RFID yaitu biaya rendah, konsumsi daya  rendah,  dan  kemudahan  penerapan  membuatnya  menarik  bagi banyak  peneliti  untuk  sistem  penentuan  posisi  dalam  ruangan  dan teknologi  yang  terakhir  adalah Magnetic  Field .  Selain  menemukan teknologi  yang  digunakan,  kami  juga  menemukan  beberapa  penelitian yang menggabungkan dua teknologi, gabungan teknologi tersebut dapat dilihat di bawah ini:
1) Yuntian Brian Bai [26] mengintegrasikan Wi-Fi dan magnetic field untuk meningkatkan perkiraan akurasi posisi.
2) Aina  Nadhirah  Nor  Hisham  [28]  mengintegrasikan  kumpulan fingerprinting Hybrid Wi-Fi  dan  BLE  untuk  memfasilitasi pengembangan  sistem  penentuan  posisi  berbasis fingerprinting untuk penelitian kedepannya.
3) Yipeng  Yan  [38]  merancang  antena  suar  pemosisian  Bluetooth fraktal  dan  UWB.  Hasilnya  antena  memiliki  kemampuan  radiasi

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
terarah yang baik, sehingga dapat digunakan sebagai antena suar pemosisian dalam ruangan yang sangat baik.
Selanjutnya,  kami  akan  membahas  tentang  kategori  dalam  teknologi penentuan  posisi  dalam  ruangan.  Teknologi  tersebut  dapat diklasifikasikan  menjadi  dua  kategori,  yaitu infrastructure-based dan infrastructure-free  technologies [27].  Untuk  bagian  pertama  kami  akan membahas teknologi infrastructure-based . Teknologi infrastructure-based memerlukan perangkat keras khusus lingkungan yang harus diinstal dan dikonfigurasi sebelumnya. Struktur dan lingkungan dalam ruangan yang berbeda  memerlukan  jumlah  dan  tata  letak  peralatan  transmisi  sinyal yang berbeda. Berikut daftar teknologi infrastructure-based .

## 1) Bluetooth Low Energy (BLE)
BLE  merupakan  teknologi  komunikasi  nirkabel  yang  biasa  digunakan untuk komunikasi jarak pendek antar perangkat. Sistem penentuan posisi dalam ruangan BLE menggunakan teknologi ini untuk menentukan lokasi perangkat di dalam gedung atau ruang tertutup. Hal ini biasanya dilakukan dengan menggunakan beberapa perangkat suar BLE, yang ditempatkan di lokasi  yang  diketahui  di  seluruh  ruang.  Perangkat  beacon  mengirimkan sinyal yang dapat ditangkap oleh perangkat tersebut, dan lokasi perangkat kemudian  dapat  dihitung  berdasarkan  kekuatan  dan  waktu  sinyal  yang diterima dari perangkat beacon. Sistem penentuan posisi dalam ruangan BLE dapat berguna untuk aplikasi seperti pencarian arah, pelacakan aset, dan layanan berbasis lokasi. BLE dikembangkan oleh tim Bluetooth Special Interest  Group  (SIG),  fitur  khas  dari  spesifikasi  Bluetooth  4.0  dan beroperasi pada frekuensi 2.4GHz [42]. Teknologi penentuan posisi dalam ruangan  BLE  didasarkan  pada  prinsip  penentuan  posisi  RSSI  dalam mengukur kekuatan sinyal [28]. Sistem pemosisian terutama terdiri dari simpul  pemancar  (BLE)  dan  simpul  penerima  (terminal  pemosisian). Kekuatan  dan  posisi  sinyal  referensi  disediakan  melalui  BLE.  Teknologi BLE  dikenal  sebagai  alternatif  pasar  massal  yang  terjangkau  dengan konsumsi energi yang lebih rendah [43].

## 2) Ultra-wideband (UWB)
Teknologi  ultra-wideband  (UWB)  merupakan  teknologi  komunikasi nirkabel  yang  menggunakan  spektrum  frekuensi  sangat  luas  untuk mengirimkan  data.  Sistem  penentuan  posisi  dalam  ruangan  ultra- wideband menggunakan teknologi ini untuk menentukan lokasi perangkat di dalam gedung atau ruang tertutup. Berbeda dengan teknologi lainnya,

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
seperti  GPS  atau  Wi-Fi,  UWB  dapat  memberikan  informasi  lokasi  yang sangat  akurat  dan  tepat  bahkan  di  lingkungan  dalam  ruangan,  dimana sinyal  dari  teknologi  lain  mungkin  lemah  atau  terhalang.  Hal  ini membuatnya  cocok  untuk  aplikasi  yang  memerlukan  pelacakan  lokasi yang  tepat,  seperti  pelacakan  aset  atau  navigasi.  UWB  dapat  mencapai penentuan posisi dalam ruangan dengan akurasi sentimeter karena jarak deteksi  yang  jauh,  penentuan  posisi  real-time  yang  baik,  dan  tingkat transmisi  yang  tinggi  [38].  Pulsa  pendek  sinyal  UWB  menghasilkan estimasi Time of Arrival (TOA) yang sangat presisi [39]. UWB mempunyai satu  kelemahan  yaitu  konsumsi  dayanya  lebih  tinggi  jika  dibandingkan dengan BLE.
3) RFID
RFID adalah teknologi yang menggunakan medan elektromagnetik untuk secara  otomatis  mengidentifikasi,  dan  melacak  tag  yang  melekat  pada objek. [52]. Sistem penentuan posisi dalam ruangan RFID menggunakan teknologi RFID untuk melacak lokasi benda atau orang di dalam gedung atau ruang tertutup. Hal ini dapat berguna untuk berbagai aplikasi, seperti manajemen inventaris, pelacakan aset, dan keamanan [51]. Dalam RFID, posisi target ditransmisikan melalui gelombang radio. Sistem penentuan posisi  RFID  terdiri  dari  perangkat  pembaca  dan  tag.  Teknologi  RFID didasarkan  pada  teknologi  tag  aktif  dan  pasif  [49].  Tag  aktif  memiliki jangkauan deteksi yang lebih luas, mengonsumsi lebih banyak daya, dan lebih mahal, sedangkan tag pasif bagus untuk menemukan titik statis pada jarak pendek dan hanya dapat digunakan di area kecil. Teknologi tag pasif lebih umum digunakan dalam sistem pelacakan dalam ruangan [50].
Untuk  bagian  kedua  kami  akan  membahas  teknologi infrastructure-free technologies .  Teknologi  ini  menggunakan  sensor  untuk  memperoleh informasi pergerakan pemakainya atau menentukan lokasi berdasarkan infrastruktur yang ada. [29]. Keuntungan utama dari teknologi penentuan posisi bebas infrastruktur adalah tidak memerlukan peralatan tambahan. Artinya  biaya  positioning  relatif  rendah  dan  tidak  menambah  biaya tambahan  pengembang.  Berikut  daftar  teknologi infrastructure-free technologies :

## 1) Wi-Fi
Sistem  penentuan  posisi  dalam  ruangan  Wi-Fi  menggunakan  kekuatan sinyal sinyal Wi-Fi untuk menentukan lokasi perangkat di dalam gedung atau ruang tertutup. Teknologi ini dapat digunakan untuk melacak lokasi

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
perangkat,  seperti  ponsel  cerdas  atau  tablet,  dan  dapat  berguna  untuk aplikasi  seperti  pencarian  jalan,  pelacakan  aset,  dan  layanan  berbasis lokasi.  Sistem  penentuan  posisi  dalam  ruangan  Wi-Fi  biasanya memerlukan  penggunaan  beberapa  titik  akses  Wi-Fi,  yang  digunakan untuk  melakukan  triangulasi  posisi  perangkat  berdasarkan  kekuatan sinyal yang diterima dari setiap titik akses. Wi-Fi dapat digunakan tidak hanya  untuk  komunikasi,  tetapi  juga  untuk  menghitung  lokasi berdasarkan kekuatan sinyal Wi-Fi, yang berbanding terbalik dengan jarak dari  pengguna  [30].  Sinyal  Wi-Fi  digunakan  untuk  fokus  pada  masalah penentuan  posisi  dan  pelacakan  dalam  ruangan  (nilai  kekuatan  sinyal yang diterima).

## 2) Magnetic field
Magnetic  field adalah  teknologi  baru  lainnya  untuk  sistem  penentuan posisi dalam ruangan dan menjadi semakin populer dalam beberapa tahun terakhir. Mirip dengan Wi-Fi, teknologi pelacakan dan penentuan posisi berbasis  Magnetic  field  mengharuskan  pengguna  akhir  tidak  membawa perangkat tambahan apa pun selain ponsel cerdas. Ponsel pintar saat ini memiliki  magnetometer  internal  yang  dapat  mengumpulkan  data magnetik  sesuai  permintaan.  Oleh  karena  itu,  teknik  deteksi  dan penentuan  posisi  berbasis  medan  magnet  dapat  dipandang  sebagai teknologi  pelengkap  [26].  Sistem  penentuan  posisi  dalam  ruangan menggunakan medan magnet bumi untuk menentukan lokasi perangkat di dalam  gedung  atau  ruang  tertutup.  Teknologi  ini  biasanya  melibatkan penggunaan sensor, seperti magnetometer, untuk mengukur kekuatan dan arah medan magnet di lokasi berbeda. Posisi perangkat kemudian dapat dihitung berdasarkan pengukuran tersebut. Sistem jenis ini dapat berguna untuk  aplikasi  yang  memerlukan  akurasi  dan  presisi  tinggi,  seperti navigasi, pelacakan aset, dan layanan berbasis lokasi. Namun, hal ini dapat dipengaruhi  oleh  interferensi  dari  sumber  magnet  lain,  seperti  benda logam atau perangkat listrik.
Kami  memberikan  perbandingan  teknologi  penentuan  posisi  dalam ruangan  berdasarkan  tinjauan  literatur  28  artikel  kami.  Kami  tidak menyediakan teknologi medan magnet karena sedikitnya referensi yang ditemukan.  Perbandingan  teknologinya  dapat  dilihat  pada  tabel  6  di bawah ini.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Tabel 6. Faktor pertimbangan ketika memilih teknologi
Techno logy Type Penetrat ing Anti- interfe rence Distanc e Power Dissipa tion Cost Accura cy Wi-Fi Weak Weaker Longer Low Low High BLE Strong Weak Short Higher Low High RFID Weak Weaker Short Lowest High Low UWB Strong Strong Long Lower Highest  Highest
Faktor  apa  saja  yang  dipertimbangkan  ketika  memilih  teknologi wireless yang akan digunakan? (RQ2) Tabel 7. Faktor pertimbangan ketika memilih teknologi Nomor Faktor Nomor Artikel Total 1 Biaya [26], [27], [28], [31], [33], [34], [35], [36], [43], [45], [46], [48], [49], [50], [51] 15 2 Kemudahan Instalasi [20], [27], [28], [29], [30], [31], [32], [33], [34], [36], [43], [46], [47], [50], [51], [52] 16 3 Konsumsi daya [38], [35], [42], [43], [44], [45], [48], [50] 8 4 Akurasi [37], [38], [39], [40] 4 Pada  bagian  ini  kamis  akan  membahas  apa  saja  faktor  pertimbangan dalam  memilih  teknologi  yang  digunakan.  Tabel  7  merupakan  hasil pertimbangan  faktor  dalam  memilih  teknologi.  Pada  tabel  7,  kami menemukan  15  artikel  yang  menganggap  biaya  sebagai  faktor  ketika memilih  teknologi,  16  artikel  menganggap  kemudahan  instalasi  sebagai faktor  ketika  memilih  teknologi,  8  artikel  menganggap  konsumsi  daya sebagai faktor ketika memilih teknologi dan 4 artikel mempertimbangkan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
akurasi  sebagai  faktor  ketika  memilih  teknologi.  Kami  dapat  melihat bahwa faktor yang paling dipertimbangkan adalah kemudahan instalasi. Alasan kemudahan instalasi di sini bukan karena teknologi yang mudah dipasang  [29],  melainkan  menggunakan  infrastruktur  yang  sudah  ada untuk menghindari biaya dan upaya penerapan tambahan, misalnya salah satu  teknologi  yang  disebut  Wi-Fi.  Karena  titik  akses  Wi-Fi  dipasang hampir di mana-mana. Oleh karena itu, penggunaan Wi-Fi untuk Teknologi Pemosisian  Dalam  Ruangan  dapat  menghindari  biaya  dan  upaya penerapan  tambahan.  Teknologi  pilihan  kedua  dalam  hal  biaya  adalah BLE. BLE tidak memerlukan catu daya eksternal dan terpasang di sebagian besar  perangkat  seluler  modern,  sehingga  mudah  diimplementasikan dalam infrastruktur saat ini [46]. Teknologi pilihan ketiga adalah RFID.
Berikutnya  faktor  kedua  yang  paling  dipertimbangkan  adalah  biaya. Sebuah  penelitian  yang  dilakukan  di  Amerika  menemukan  bahwa  rata- rata  orang  menghabiskan  lebih  dari  80%  waktunya  di  dalam  ruangan. Berdasarkan  penelitian  ini,  penting  untuk  memiliki  teknologi  berbiaya rendah atau idealnya gratis, tersedia secara luas dan dapat diakses yang dapat menyediakan sistem penentuan posisi dalam ruangan yang akurat dan andal. Jika menyangkut faktor biaya, Wi-Fi [31], [32], [33], [34], [35] dan  BLE  [42],  [28],  [38], [43],  [44],  [45]  dapat dipilih  sebagai  teknologi utama.
Faktor ketiga yang paling dipertimbangkan adalah konsumsi daya, dengan penggunaan  perangkat  yang  konsumsinya  lebih  rendah,  sehingga  biaya tagihan setelah implementasi menjadi rendah. Oleh karena itu, hal ini telah dipertimbangkan  sebagai  faktor  ketika  memilih  teknologi.  Teknologi terpopuler  dengan  konsumsi  terendah  adalah  BLE.  Banyak  peneliti memilih untuk menggunakan BLE sebagai teknologinya karena konsumsi dayanya yang relatif rendah dan biaya perangkat Bluetooth yang rendah, dengan tetap menjaga akurasi posisi yang relatif tinggi.
Faktor  terakhir  yang  menjadi  pertimbangan  adalah  keakuratan teknologinya  itu  sendiri.  Ini  adalah  cara  penting  untuk  mencapai penentuan  posisi  dalam  ruangan  dengan  presisi  tinggi  [40].  Di  antara banyak teknologi yang digunakan untuk penentuan posisi, teknologi UWB dikenal  sebagai  teknologi  dengan  presisi  paling  tinggi  untuk  penentuan posisi dalam ruangan. Karena presisinya yang tinggi, biaya teknologi ini mahal,  dan  konsumsi  daya  teknologi  ini  juga  tinggi.  Alasan  mengapa akurasi dianggap sebagai opsi terakhir sebagai faktor adalah karena jika

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
menggunakan  teknologi  yang  lebih  hemat  biaya  dengan  menambahkan lebih  banyak  perangkat  seperti  BLE  atau  Wi-Fi,  hal  ini  juga  dapat meningkatkan  akurasi  lokalisasi  itu  sendiri.  Oleh  karena  itu, menambahkan  lebih  banyak  BLE  atau  Wi-Fi  dalam  penelitian  telah digunakan sebagai opsi untuk meningkatkan akurasi. Selain itu, peneliti juga  dapat  mengintegrasikan  beberapa  teknologi  untuk  mendapatkan akurasi yang lebih [26].

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
SLR  ini  bertujuan  untuk mengetahui  teknologi  apa  saja  yang  digunakan dalam sistem penentuan posisi dalam ruangan dan apa saja faktor yang dipertimbangkan  dalam  memilih  teknologi  tersebut.  Artikel  yang digunakan adalah antara tahun 2015 hingga 2022. Terakhir, berdasarkan kriteria inklusi, eksklusi, dan kualitas, total 20 artikel relevan dianalisis dan dilaporkan. SLR adalah strategi untuk menemukan, mengevaluasi, dan memahami  seluruh  informasi  penelitian  yang  tersedia  untuk  menjawab pertanyaan penelitian tertentu. Berdasarkan hasil, total kami menemukan lima  teknologi  yang  digunakan  untuk  sistem  penentuan  posisi  dalam ruangan,  dapat  juga  disimpulkan  bahwa  teknologi  yang  paling  banyak digunakan adalah Wi-Fi karena empat alasan utama yang kami nyatakan di  atas.  Teknologi  penentuan  posisi  dalam  ruangan  juga  dapat diklasifikasikan  menjadi  dua  kategori,  yaitu infrastructure-based dan infrastructure-free technologies . Di setiap kategori, teknologi dijelaskan. Kami  menemukan  beberapa  penelitian  yang  menggabungkan  dua teknologi dan kami juga memberikan perbandingan teknologi penentuan posisi dalam ruangan berdasarkan tinjauan literatur kami. Kami berhasil menemukan  empat  faktor  utama  dalam  memilih  teknologi,  yaitu  biaya, kemudahan  pemasangan,  konsumsi  daya,  dan  akurasi.  Kami  berharap hasil  ini  dapat  memberikan  kontribusi  baik  dari  sisi  akademis  untuk penelitian selanjutnya dan dapat menjadi pedoman bagi para praktisi di sisi praktisnya.
Untuk tinjauan literatur selanjutnya kami akan menemukan kendala apa saja yang ada selama pengembangan Indoor Positioning System dan kami akan  menemukan  teknik machine  learning apa  yang  digunakan  untuk sistem  penentuan  posisi  Dalam  Ruangan.  Tujuan  penelitian  selanjutnya adalah untuk membantu peneliti mempertimbangkan sebelum melakukan penelitian dan pengembangan Indoor Positioning System

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## REFERENSI
[1] I.  Alexander  and  G.  P.  Kusuma,  “Predicting Indoor  Position Using Bluetooth Low Energy and Machine Learning,” International Journal of Scientific & Technology Research , vol. 8, no. 9, pp. 1661 – 1667, Sep.
2019, Accessed: Nov. 02, 2022. [Online]. Available: www.ijstr.org
[2] L. Batistic and M. Tomic, “Overview of  indoor positioning system technologies,” 2018  41st  International  Convention  on  Information and  Communication  Technology,  Electronics  and  Microelectronics, MIPRO  2018  -  Proceedings ,  pp.  473 – 478,  Jun.  2018,  doi:
10.23919/MIPRO.2018.8400090.
[3] Q. H. Nguyen, P. Johnson, T. T. Nguyen, and M. Randles, “Optimized Indoor Positioning for static mode smart devices using BLE,” IEEE
28th  Annual  International  Symposium  on  Personal,  Indoor,  and
Mobile Radio Communications (PIMRC) , pp. 0 – 5, 2017. [4] T. Li, S. Ai, S. Tateno, and Y. Hachiya, “Comparison of Multilateration Methods  Using  RSSI  for  Indoor  Positioning  System,” 2019  58th Annual Conference of the Society of Instrument and Control Engineers of  Japan,  SICE  2019 ,  pp.  371 – 375,  Sep.  2019,  doi:
10.23919/SICE.2019.8859906.
[5] M.  H.  Rahman,  M.  A.  S.  Sejan,  and  W.  Y.  Chung,  “Multilateration approach  for  wide  range  visible  light  indoor  positioning  system using mobile CMOS image sensor,” Applied Sciences (Switzerland) ,
vol. 11, no. 16, Aug. 2021, doi: 10.3390/app11167308.
[6] M.  E.  Rusli,  M.  Ali,  N.  Jamil,  and  M.  M.  Din,  “An  Improved  Indoor
Positioning  Algorithm  Based  on  RSSI-Trilateration  Technique  for Internet of Things (IOT),” Proceedings - 6th International Conference on  Computer  and  Communication  Engineering:  Innovative Technologies to Serve Humanity, ICCCE 2016 , pp. 12 – 77, Dec. 2016,
doi: 10.1109/ICCCE.2016.28.
[7] V.  C.  Paterna,  A.  C.  Augé,  J.  P.  Aspas,  and  M.  A.  P.  Bullones,  “A bluetooth  low  energy  indoor  positioning  system  with  channel diversity, weighted trilateration and kalman filtering,” Sensors , vol.
17, no. 12, Dec. 2017, doi: 10.3390/s17122927.
[8] T. Dag and T. Arsan, “Received signal strength based least squares lateration algorithm for indoor localization,” Computers & Electrical Engineering ,  vol.  66,  pp.  114 – 126,  Feb.  2018,  doi:
10.1016/J.COMPELECENG.2017.08.014.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
[9] K. Cengiz, “Comprehensive Analysis on Least -Squares Lateration for Indoor Positioning Systems,” IEEE Internet Things J , vol. 8, no. 4, pp.
2842 – 2856, Feb. 2021, doi: 10.1109/JIOT.2020.3020888.
[10]  Y. Zhuang, J. Yang, Y. Li, L. Qi, and N. El- Sheimy, “Smartphone -based indoor  localization  with  bluetooth  low  energy  beacons,” Sensors (Switzerland) ,  vol.  16,  no.  5,  pp.  1 – 20,  2016,  doi:
10.3390/s16050596.
[11] Y. W. Ma, J. L. Chen, and Z. Z. Chen, “A high accuracy and efficiency indoor  positioning  system  with  visible  light  communication,” Transactions  on  Emerging  Telecommunications  Technologies ,  vol. 30, no. 2, pp. 1 – 17, 2019, doi: 10.1002/ett.3452.
[12] M. Karakaya and G. Sengul, “Using Bluetooth Low Energy Beacons for Indoor Localization,” International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering , vol. 5, no. 2, pp. 39 – 43, 2017.
[13]  J.  Lovon-Melgarejo,  M.  Castillo-Cara,  L.  Orozco-Barbosa,  and  I. Garcia- Varea,  “Supervised  learning  algorithms  for  indoor localization fingerprinting using BLE4.0 beacons,” 2017 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LA-CCI) , pp. 1 – 6, 2017, doi: 10.1109/LA-CCI.2017.8285716.
[14] L. Bai, F. Ciravegna, R. Bond, and M. Mulvenna, “A Low Cost Indoor Positioning System Using Bluetooth Low Energy,” IEEE Access , vol. 8, pp. 136858 – 136871, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3012342.
[15] B.  Soewito,  F.  al  Hassyr,  and  T.  G.  Geri  Arisandi,  “A  Systematic
Literature  Review  of  Indoor  Position  System  Accuracy  and
Implementation,” Proceedings  -  2018  International  Conference  on Applied Science and Technology, iCAST 2018 , pp. 358 – 362, Oct. 2018, doi: 10.1109/ICAST1.2018.8751623.
[16] K. al Nuaimi and H. Kamel, “A survey of indoor positioning systems and  algorithms,” 2011  International  Conference  on  Innovations  in Information  Technology,  IIT  2011 ,  pp.  185 – 190,  2011,  doi:
10.1109/INNOVATIONS.2011.5893813.
[17]  W. Sakpere, M. Adeyeye- Oshin, and N. B. W. Mlitwa, “A state -of-the- art  survey  of  indoor  positioning  and  navigation  systems  and technologies,” South  African  Computer  Journal ,  vol.  29,  no.  3,  pp.
145 – 197, 2017, doi: 10.18489/SACJ.V29I3.452.
[18]  V.  Bellavista-Parent,  J.  Torres-Sospedra,  and  A.  Perez-Navarro, “New  trends  in  indoor  positioning  based  on  WiFi  and  machine learning: A systematic review,” Jul. 2021, doi: 10.1109/IPIN51156.2021.9662521.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
[19]  T.  K.  Geok et  al. ,  “Review  of  indoor  positioning:  Radio  wave technology,” Applied Sciences (Switzerland) , vol. 11, no. 1. MDPI AG, pp. 1 – 44, Jan. 01, 2021. doi: 10.3390/app11010279.
[20] F.  Zafari,  A.  Gkelias,  and  K.  K.  Leung,  “A  Survey  of  Indoor Localization  Systems  and  Technologies,” IEEE  Communications Surveys  and  Tutorials ,  vol.  21,  no.  3,  pp.  2568 – 2599,  2019,  doi:
10.1109/COMST.2019.2911558.
[21] B.  Kitchenham,  “Procedures  for  Performing  Systematic  Reviews,” 2004.
[22]  B. Kitchenham, O. Pearl Brereton, D. Budgen, M. Turner, J. Bailey, and  S.  Linkman,  “Systematic  literature  reviews  in  software engineering  - A  systematic  literature  review,” Information  and Software  Technology ,  vol.  51,  no.  1.  pp.  7 – 15,  Jan.  2009.  doi:
10.1016/j.infsof.2008.09.009.
[23] A. A. Khan, J. Keung, M. Niazi, S. Hussain, and A. Ahmad, “Systematic literature review and empirical investigation of barriers to process improvement  in  global  software  development:  Client – vendor perspective,” Inf Softw Technol , vol. 87, pp. 180 – 205, Jul. 2017, doi:
10.1016/j.infsof.2017.03.006.
[24] A.  R.  Yuly  and  H.  Pradana,  “Systematic  Literature  Review  (SLR) Development of the IoT Industry in the Southeast Asian Region,” in 2020  3rd  International  Conference  on  Computer  and  Informatics
Engineering,  IC2IE  2020 ,  Sep.  2020,  pp.  460 – 466.  doi:
10.1109/IC2IE50715.2020.9274619.
[25]  C. E.  A. Bundak, M.  A. Abd Rahman, M. K.  Abdul Karim, and N. H. Osman, “Fuzzy rank cluster top k Euclidean distance and triangle based  algorithm  for  magnetic  field  indoor  positioning  system,” Alexandria Engineering Journal , vol. 61, no. 5, pp. 3645 – 3655, May 2022, doi: 10.1016/j.aej.2021.08.073.
[26]  Universidad  de  Alcal á .  Departamento  de  Electr ó nica,  GEINTRA (Organization),  Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers, IEEE Geoscience and Remote Sensing Society, IEEE Instrumentation and  Measurement  Society,  and  Institute  of  Electrical  and Electronics  Engineers.  Spain  Section,  “Integrating  Wi -Fi  and Magnetic  Field  for  Fingerprinting  Based  Indoor  Positioning System,” 2016.
[27] T. T. Khanh, V. D. Nguyen, X. Q. Pham, and E. N. Huh, “Wi -Fi indoor positioning  and  navigation:  a  cloudlet-based  cloud  computing approach,” Human-centric Computing and Information Sciences , vol.
10, no. 1, Dec. 2020, doi: 10.1186/s13673-020-00236-8.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
[28] A. N. Nor Hisham, Y. H. Ng, C. K. Tan, and D. Chieng, “Hybrid Wi -Fi and  BLE  Fingerprinting  Dataset  for  Multi-Floor  Indoor Environments with Different Layouts,” Data (Basel) , vol. 7, no. 11, p. 156, Nov. 2022, doi: 10.3390/data7110156.
[29]  J.  Chen,  S.  Song,  and  H.  Yu, “An  indoor  multi -source  fusion positioning approach based on PDR/MM/WiFi,” AEU - International Journal of Electronics and Communications , vol. 135, Jun. 2021, doi: 10.1016/j.aeue.2021.153733.
[30] Khan Mazzullah, Kai Dong Yang, and Gul Ubaid Haris, “Indoor Wi -Fi positioning  algorithm  based  on  combination  of  Location Fingerprint and Unscented KaIman Filter,” Proceedings of 2017 14th
International Bhurban Conference on Applied Sciences & Technology
(IBCAST) , 2017.
[31] T.  Lines  and  A.  Basiri,  “Simulating  and  modeling  the  signal attenuation of wireless local area network for indoor positioning,” in Proceedings of the 2nd ACM SIGSPATIAL International Workshop on  GeoSpatial  Simulation,  GeoSim  2019 ,  Nov.  2019,  pp.  9 – 15.  doi:
10.1145/3356470.3365527.
[32]  A.  El- Naggar,  A.  Wassal,  and  K.  Sharaf,  “Indoor  positioning  using WiFi RSSI trilateration and INS sensor fusion system simulation,” in ACM International Conference Proceeding Series , Oct. 2019, pp. 21 –
26. doi: 10.1145/3365245.3365261.
[33] S.  Gao  and  S.  Prasad,  “Employing  spatial  analysis  in  indoor positioning and tracking using Wi- Fi access points,” in Proceedings of  the  8th  ACM  SIGSPATIAL  International  Workshop  on  Indoor Spatial  Awareness,  ISA  2016 ,  Oct.  2016,  pp.  27 – 34.  doi:
10.1145/3005422.3005425.
[34] X. Han and D. He, “Research on Indoor Positioning Based on Fusion of WI- FI/PDR,” 2016, doi: 10.1145/3220162.3220.
[35] T. Zheng, G. Hua, and B. Zhu, “An Indoor Wi -Fi Positioning Method Based on RSS Matrix Relevance,” in ACM International Conference Proceeding Series , Oct. 2020. doi: 10.1145/3424978.3424983.
[36] A.  Abusara,  M.  S.  Hassan,  and  M.  H.  Ismail,  “Reduced -complexity fingerprinting  in  WLAN- based  indoor  positioning,” Telecommun Syst ,  vol.  65,  no.  3,  pp.  407 – 417,  Jul.  2017,  doi:  10.1007/s11235-
016-0241-8.
[37] Z. Silvia, C. Martina, S. Fabio, and P. Alessandro, “Ultra Wide Band Indoor  Positioning  System:  analysis  and  testing  of  an  IPS technology,”  Jan.  2018,  vol.  51,  no.  11,  pp.  1488– 1492.  doi: 10.1016/j.ifacol.2018.08.292.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
[38] Y. Yan, B. Lin, D. Tang, Z. Zhang, Y. Huang, and J. Zhuang, “Design of the  Fractal  Bluetooth  and  UWB  Positioning  Beacon  Antenna,”  in ACM  International  Conference  Proceeding  Series ,  Nov.  2020,  pp.
153 – 157. doi: 10.1145/3443467.3443745.
[39] A.  Duru,  E.  Sehirli,  and  I.  Kabalci,  “Ultra -Wideband  positioning system using TWR and lateration methods,” in ACM International Conference Proceeding Series , Jun. 2018. doi: 10.1145/3234698.3234756.
[40] P. Peng, C. Yu, Q. Xia, Z. Zheng, K. Zhao, and W. Chen, “An Indoor Positioning Method Based on UWB and Visual Fusion,” Sensors , vol. 22, no. 4, Feb. 2022, doi: 10.3390/s22041394.
[41] E. Garcia, P. Poudereux, A. Hernandez, J. Urena, and D. Gualda, “A robust  UWB  indoor  positioning  system  for  highly  complex environments,” Proceedings of the IEEE International Conference on Industrial Technology , vol. 2015-June, no. June, pp. 3386 – 3391, Jun.
2015, doi: 10.1109/ICIT.2015.7125601.
[42] E.  Essa,  B.  A.  Abdullah,  and  A.  Wahba,  “Improve  Performance  of Indoor Positioning System using BLE,” 2019.
[43]  A. Koutris et  al. , “Deep Learning -Based Indoor Localization Using Multi- View  BLE  Signal,” Sensors ,  vol.  22,  no.  7,  Apr.  2022,  doi: 10.3390/s22072759.
[44] X.  Du  and  Y.  Xiong,  “Multi -Beacon  Integrated  Indoor  Positioning System,”  in ACM  International  Conference  Proceeding  Series ,  Nov. 2020, pp. 991 – 995. doi: 10.1145/3443467.3443893.
[45] S. C. Yeh, C. H. Wang, C. H. Hsieh, Y. S. Chiou, and T. P. Cheng, “Cost - Effective  Fitting  Model  for  Indoor  Positioning  Systems  Based  on
Bluetooth  Low  Energy,” Sensors ,  vol.  22,  no.  16,  Aug.  2022,  doi:
10.3390/s22166007.
[46] Y.  C.  Pu  and  P.  C.  You,  “Indoor  positioning  system  based  on  BLE location  fingerprinting  with  classification  approach,” Appl  Math Model , vol. 62, pp. 654 – 663, Oct. 2018, doi: 10.1016/j.apm.2018.06.031. [47] A.  Ozer  and  E.  John,  “Improving  the  accuracy  of  bluetooth  low energy  indoor  positioning  system  using  kalman  filtering,” Proceedings  -  2016  International  Conference  on  Computational Science  and  Computational  Intelligence,  CSCI  2016 ,  pp.  180 – 185,
Mar. 2017, doi: 10.1109/CSCI.2016.0041.
[48] S. Memon, M. M. Memon, F. K. Shaikh, and S. Laghari, “Smart indoor positioning  using  BLE  technology,” 4th  IEEE  International
Conference  on  Engineering  Technologies  and  Applied  Sciences,

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 5, No. 1, January 2024 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
ICETAS  2017 ,  vol.  2018-January,  pp.  1 – 5,  Jan.  2018,  doi: 10.1109/ICETAS.2017.8277872.
[49] H. Xu, M. Wu, P. Li, F. Zhu, and R. Wang, “An RFID indoor positioning algorithm  based  on  support  vector  regression,” Sensors (Switzerland) , vol. 18, no. 5, May 2018, doi: 10.3390/s18051504.
[50] H. Xu, Y. Ding, P. Li, R. Wang, and Y. Li, “An RFID indoor positioning algorithm based on bayesian probability and K- Nearest neighbor,” Sensors  (Switzerland) ,  vol.  17,  no.  8,  Aug.  2017,  doi:
10.3390/s17081806.
[51] Y. Zeng, X. Chen, R. Li, and H. Z. Tan, “UHF RFID Indoor Positioning System with Phase Interference Model Based on Double Tag Array,” IEEE  Access ,  vol.  7,  pp.  76768 – 76778,  2019,  doi:
10.1109/ACCESS.2019.2921560.
[52] C. Wang, Z. Shi, F. Wu, and J. Zhang, “An RFID indoor  positioning system  by  using  Particle  Swarm  Optimization-based  Artificial Neural Network,” ICALIP 2016 - 2016 International Conference on Audio, Language and Image Processing - Proceedings , pp. 738 – 742, Feb. 2017, doi: 10.1109/ICALIP.2016.7846624.