Abstrak —Saat ini kebutuhan masyarakat akan informasi lokasi sangat tinggi, terutama dengan memanfaatkan teknologi teknologi GPS.  Teknologi  GPS  saat  ini  sudah  sangat  maju  untuk  mencari tahu lokasi di luar ruangan tetapi untuk di dalam ruangan sistem ini memiliki akurasi yang rendah, apalagi untuk ruangan/gedung yang  besar.  Oleh  karena  itu,  sebuah  sistem  yang  lebih  akurat untuk  memberikan  solusi  bagi  pendeteksian  lokasi  di  dalam ruangan  atau  gedung  yang  memiliki  lebih  dari  satu  level  lantai dikembangkan  dengan  konsep 3D  Indoor  Positioning  System . Untuk  meminimalisir  penurunan  akurasi Indoor  Positioning System karena  minimnya  jumlah access  point atau  persebaran access point yang kurang merata, maka dalam penelitian ini akan ditambahkan access point di lokasi yang memiliki akses sinyal Wi- Fi lemah  setelah  dilakukan  evaluasi  dari  data  sampel  kondisi terkini access  point di  Gedung  Teknik  Informatika.  Uji  coba dilakukan  dengan  cara  melakukan  perbandingan  hasil  akurasi dari  pengujian  di  beberapa  lokasi  kampus  Teknik  Informatika ITS  ketika  sebelum  dilakukan  penambahan access  point dan ketika  sesudah  dilakukan  penambahan access  point .  Setelah dilakukan penambahan access point di beberapa titik lokasi yang memiliki  cakupan  sinyal Wi-Fi lemah,  dihasilkan  akurasi  yang meningkat hingga 16,67%, dari akurasi semula 78,70%  menjadi 95,36% untuk seluruh titik uji coba pada gedung kampus. Selain itu juga penambahan access point berhasil meningkatkan akurasi 9  ruangan  dari  total  23  ruangan  yang  diuji  secara  signifikan (meningkat di atas 20%), terutama di daerah sekitar penambahan access point .
Kata  Kunci — Android,  Access  Point, Aplikasi  Perangkat Bergerak, Indoor Positioning, Layanan Berbasis Lokasi , Wi-Fi

## I. PENDAHULUAN
EWASA ini teknologi untuk melacak posisi telah banyak digunakan.  Teknologi  tersebut  menggunakan  GPS  milik Pemerintah Negara Amerika  Serikat. GPS tersebut dapat digunakan  untuk  mencari posisi sekarang, alamat tempat atau arah  ke  suatu  tempat.  Akan  tetapi  GPS  memiliki  kekurangan yaitu akurasi yang rendah ketika digunakan di dalam ruangan. Oleh  karena  itu,  teknologi  untuk  melacak  posisi  di  dalam ruangan indoor mulai  dikembangkan  dengan  konsep Indoor Positioning System.
Beberapa  peneliti  telah  mengembangkan  konsep Indoor Positioning  System tersebut  dengan  berbagai  variasi  cara  dan metode  untuk  memperoleh  akurasi  yang  paling  tinggi,  seperti clustering KNN  ( K-Nearest  Neighbor ),  NN  ( Nearest
Neighbor ),  teknik triangulasi ,  teknik trilaterasi ,  dan sebagainya.  Dari  penelitian  yang  sudah  ada, clustering KNN menghasilkan  akurasi  paling  tinggi  untuk  masalah  deteksi lokasi,  tetapi  masih  sering  terdapat  beberapa  hasil  yang  tidak sesuai.  Salah  satu  faktor  yang  menyebabkan  ditemuinya  hasil error pada penelitian tersebut adalah jumlah access point yang kurang  mencukupi  untuk  uji  coba  ataupun  persebaran  lokasi access point yang tidak  merata sehingga  mempersulit analisis data.
Dalam tugas akhir ini, Indoor Positioning System berbasis Wi- Fi akan  digunakan  untuk  menentukan  posisi  menggunakan kekuatan  sinyal  dari  beberapa Wi-Fi yang  ada  di  dalam ruangan. Dalam penelitian ini akan ditambahkan access point di beberapa ruangan yang memiliki kekuatan akses sinyal Wi- Fi lemah  untuk  mengantisipasi  penurunan  akurasi Indoor Positioning System yang disebabkan karena minimnya jumlah access point atau persebaran access point yang kurang merata. Hasil  penangkapan  sinyal  RSSI  ( Received  Signal  Strength Indication ) akan diproses dengan clustering Filtered K-Nearest Neighbors . Kemudian hasilnya akan dibandingkan dengan hasil percobaan  ketika  belum  ditambahkan access  point. Model lokasi yang digunakan adalah Gedung Teknik Informatika ITS.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Location Based Service (LBS)
Location Based Service atau layanan berbasis lokasi adalah layanan informasi yang dapat diakses dengan perangkat mobile melalui jaringan selular dan memanfaatkan kemampuan untuk menggunakan lokasi pada perangkat mobile [1].

## B. Indoor Positiong System (IPS)
IPS adalah sebuah solusi yang didasari oleh magnetik, data sensor  atau  perangkat  jaringan  yang  digunakan  untuk menemukan  suatu  benda  atau  seseorang  secara  nirkabel  di dalam bangunan.

## C. Indoor Positioning Menggunakan Sinyal Wi-Fi
Pada  penelitian  sebelumnya,  sudah  pernah  dibuat  aplikasi yang  menerapkan Indoor  Positioning  System .  Aplikasi  ini memiliki  kemampuan  untuk  mendeteksi  lokasi  pengguna  di dalam ruangan dengan menggunakan data kekuatan sinyal Wi- Fi yang  ditangkap  oleh smartphone pada  ruangan  tersebut.

## Implementasi Indoor Positioning System
Berbasis Smartphone dengan Penambahan

## Access Point untuk Studi Kasus Gedung Teknik Informatika ITS
Fananda Herda Perdana, R.V. Hari Ginardi, dan F.X. Arunanto Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : hari@its.ac.id
D
Kemudian  hasil  yang  didapatkan  adalah  informasi  lokasi pengguna  seperti:  nama  ruangan  atau  area  lokasi  keberadaan pengguna serta tingkat lantai dari lokasi tersebut [2].
Sistem  ini  sudah  dikembangkan  pada  studi  kasus  pada Gedung Teknik Informatika ITS. Sistem memberikan performa yang baik untuk seluruh test area pada hampir setiap lokasi uji coba.  Tetapi  ada  beberapa  lokasi  uji  coba  yang  mendapatkan hasil  kurang  baik  dikarenakan  lokasi  tersebut  tidak  tercakup sinyal access point yang memadai.
D. Android Studio
Android  Studio [3]  adalah  sebuah  IDE  untuk Android Development yang  diperkenalkan Google pada  acara Google I/O  2013. Android  Studio merupakan  pengembangan  dari Eclipse IDE, dan dibuat berdasarkan IDE Java populer, yaitu IntelliJ IDEA. Android  Studio merupakan  IDE  resmi  untuk pengembangan aplikasi Android .
Sebagai  pengembangan  dari Eclipse,  Android  Studio mempunyai  banyak  fitur-fitur  baru  dibandingkan  dengan Eclipse IDE. Berbeda dengan Eclipse yang menggunakan Ant , Android Studio menggunakan Gradle sebagai build environment .

## E. Microsoft SQL Server
Microsoft SQL Server [4] adalah sebuah sistem manajemen basis  data  relasional  (RDBMS)  dari  Microsoft.  Bahasa query utamanya adalah Transact-SQL yang merupakan implementasi dari  SQL  standar  ANSI/ISO  yang  digunakan  oleh  Microsoft dan Sybase. Umumnya SQL Server digunakan di dunia bisnis yang  memiliki  basis  data  berskala  kecil  sampai  dengan menengah, tetapi kemudian berkembang dengan digunakannya SQL Server pada basis data besar.
F. Wireless Access Point
Dalam jaringan komputer, wireless access point (titik akses nirkabel)  adalah  suatu  piranti  yang  memungkinkan  piranti nirkabel  untuk  terhubung  ke  dalam  jaringan  dengan menggunakan Wi-Fi , Bluetooth ,  atau  standar  lain. Wireless access  point biasanya  tersambung  ke  suatu router (melalui kabel)  sehingga  dapat  meneruskan  data  antara  berbagai perangkat  nirkabel  (seperti  komputer  atau printer )  dengan jaringan berkabel pada suatu jaringan. Standar yang diterapkan untuk wireless access point ditetapkan oleh IEEE dan sebagian besar menggunakan IEEE 802.11 [5].
G. Wi-Fi
Wi-Fi adalah teknologi jaringan nirkabel yang memungkinkan komputer dan perangkat lain untuk berkomunikasi  melalui  sinyal  nirkabel.  Ini  menggambarkan komponen  jaringan  yang  berbasis  pada  salah  satu  standar 802.11 yang dikembangkan oleh IEEE dan diadopsi oleh Wi-Fi Alliance [6] .
H. Teori Euclidean Distance
Euclidean distance [7] adalah perhitungan jarak dari 2 buah titik dalam Euclidean Space. Euclidean space diperkenalkan
𝑑 = √(𝑥 1 − 𝑥 2 ) 2 + (𝑦 1 − 𝑦 2 ) 2 (1)
Keterangan: 𝑑 = jarak antara 2 titik.
𝑥 1 = sumbu koordinat x pada titik ke-1. 𝑥 2 = sumbu koordinat x pada titik ke-2. 𝑦 1 = sumbu koordinat y pada titik ke-1. 𝑦 2 = sumbu koordinat y pada titik ke-2.
Tabel 1. Parameter Kekuatan Sinyal Wi-Fi Tingkat Kuat Sinyal (bar sinyal) Kategori Nilai Kuat Sinyal (dBm) 5 Excellent > -60 4 Good -60 s/d -70 3 Fair -71 s/d -80 2 Bad -81 s/d -90 1 Very Bad < -90
oleh  Euclid  seorang  matematikawan  dari  Yunani  untuk mempelajari  hubungan  antara  sudut  dan  jarak.  Teori  ini berkaitan dengan Teorema Pythagoras dan biasanya diterapkan pada  titik  1  dan  2  dimensi.  Teori Euclidean  distance didefinisikan pada (1).
I. Parameter Kekuatan Sinyal Wi-Fi
Kualitas  sinyal Wi-Fi [8]  dapat  dikategorikan  berdasarkan kualitasnya seperti pada Tabel 1.
J. Algoritma Clustering Filtered K-Nearest Neighbors (CFK) Clustering  Filtered  k-Nearest  Neighbors (CFK)  [9] merupakan  gabungan  antara  klasifikasi  KNN  ( k-Nearest Neighbors )  dan Hierarchical  Clustering. CFK  menggunakan teknik  pengelompokan  dalam  pembagian  tetangga  menjadi beberapa kelompok dan hanya satu kelompok yang digunakan, sementara yang lain dikeluarkan. Berikut merupakan tahapan- tahapan algoritma Clustering Filtered k-Nearest Neighbors : 1. Pada  ruang  sampel  S,  dilakukan  klasifikasi  KNN  dengan nilai  k  yang  sudah  ditentukan,  lalu  ditemukan  kumpulan sampel K terdekat berdasarkan jaraknya (dengan Euclidean Distance ) yang dinamakan K_SetL. 2. Menerapkan  algoritma Hierarchical  Clustering pada K_SetL,  yaitu  mencari  sepasang  sampel  dengan  nilai distance terdekat,  lalu  menggabungkannya  menjadi  satu cluster .  Proses  tersebut  dilakukan  terus  menerus  hingga nilai distance pada semua cluster tidak ada yang di bawah threshold . 3. Dari beberapa cluster yang telah diproses, akan diterapkan aturan sebagai berikut:
a. Ambil jarak cluster yang paling dekat.
b. Jika  terdapat cluster terdekat  dengan  jarak  yang  sama lebih dari satu, maka ambil cluster yang memiliki anggota data sample yang lebih banyak.
4. Menurut  aturan  tersebut,  pilih  salah  satu cluster yang menjadi wakil dari semua cluster , yang akan disebut sebagai cluster C atau delegated cluster . 5. Hitung  rata-rata  posisi  koordinat  dari  semua  sampel  di dalam C sebagai perkiraan lokasinya .
Gambar 1. Arsitektur Sistem
Gambar 2. Diagram Kasus Penggunaan

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## A. Arsitektur Sistem
Arsitektur  sistem  pada  aplikasi  tugas  akhir  ini  dijelaskan pada  Gambar  1.  Sistem Indoor  Positioning  System dengan penambahan access  point ini  menggunakan  arsitektur client- server.  Server merupakan web  service dan database server , sedangkan client merupakan aplikasi pada smartphone berbasis Android . Server sistem Indoor Positioning System menggunakan  sinyal Wi-Fi. Sistem  tersebut  digunakan  untuk mengetahui posisi pengguna  dengan dua data sampel berbeda untuk  membandingkan  tingkat  akurasi. Client bertugas mengumpulkan  data  dari access  point biasa  dan access  point tambahan,  mengirimkan  data  ke server ,  menampilkan informasi terkait area gedung yang memiliki jangkauan sinyal Wi-Fi lemah.

## B. Perancangan Sistem
Berdasarkan  deskripsi  umum  sistem  pada  pendahuluan, didapatkan  beberapa  kebutuhan  fungsional  yang  diperlukan untuk  membangun  aplikasi indoor  positioning ini.  Diagram kasus penggunaan aplikasi dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 3. Alur Sistem

## C. Perancangan Alur Sistem
Proses  alur  yang  dibangun  pada  sistem  ini  meliputi  proses pengumpulan  data  sampel,  proses  evaluasi  sinyal  lemah  dan penambahan access  point ,  serta  proses  penentuan  lokasi pengguna.
Alur  sistem  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Pada  gambar tersebut, alur sistem dimulai dengan pengambilan data sampel. Data  sampel  diambil  dengan  cara  mengambil  data-data Received  Signal  Strength (RSS)  sesuai  koordinat  lokasi  dan mengirimkannya  ke  basis  data.  Kemudian  dari  data  sampel yang  sudah  diambil,  dilakukan  evaluasi  lokasi  yang  memiliki cakupan sinyal access point dengan kekuatan lemah, setelah itu dilakukan penambahan access point di beberapa lokasi tersebut dan dilakukan pengambilan ulang data sampel. Setelah proses penambahan access  point dilakukan,  maka  proses  penentuan lokasi  pengguna  bisa  dilakukan  dengan  mengirim  data-data RSS  di  lokasi  pengguna  ke server untuk  diproses  dengan clustering Filtered KNN.

## IV. IMPLEMENTASI SISTEM
A. Implementasi Antarmuka
Halaman login dan register dapat  dilihat  pada  Gambar 4 . Halaman login digunakan untuk memverifikasi akun pengguna agar dapat mengakses fungsionalitas utama sistem, sedangkan halaman register digunakan  untuk  melakukan  pendaftaran pengguna baru.
Pen ga mbil an Da ta Sa mpe l
-Mengambil data sinyal
Wi-Fi sesuai koordinat lokasi. -Mengirim daftar data sinyal Wi-Fi dan kekuatannya ke basis data. Ev al ua si Si nya lLe m ah da n Pen am ba ha n Ac ce ss P oint -Evaluasi dari data sampel yang sudah diambil.
-Penambahan access point. -Pengambilan ulang data sampel. Pen en tu an Po si si Pen gg u n a
-Mengambil data sinyal Wi-Fi di sekitar.
-Mengirim data sinyal Wi-Fi ke web services.
-Proses clustering Filtered KNN.
-Mengirim data hasil clustering ke smartphone.
Gambar 4. Implementasi Antarmuka Halaman Login dan Register
Gambar 5. Implementasi Antarmuka Halaman Utama
Gambar 6. Implementasi Antarmuka Halaman Melihat Lokasi User Lain dan Halaman Mendapatkan Lokasi
Gambar 7. Implementasi Antarmuka Daftar Lokasi Sinyal Lemah dan Halaman Tambah Data Training
Gambar 8. Hasil Pengolahan Data Evaluasi Sinyal Lemah
Halaman  utama  aplikasi  dapat  dilihat  pada Gambar  5 . Halaman  melihat  lokasi user lain dan halaman  mendapatkan lokasi dapat dilihat pada Gambar 6 . Halaman melihat lokasi user lain  digunakan  untuk  melihat  lokasi  pengguna  lain  yang menggunakan  sistem  ini,  sedangkan  halaman  mendapatkan lokasi digunakan untuk mencari lokasi pengguna untuk saat ini.
Halaman daftar lokasi sinyal lemah dan halaman tambah data training dapat  dilihat  pada  Gambar  7.  Halaman  daftar  lokasi sinyal  lemah  digunakan  untuk  melihat  titik  lokasi  mana  saja yang  memiliki  cakupan  sinyal access  point dengan  kekuatan lemah,  sedangkan  halaman  tambah  data training digunakan untuk melakukan pengambilan data sampel.
B. Implementasi  Evaluasi  Sinyal  Lemah  dan  Penambahan Access Point
Untuk  menentukan  lokasi  pemasangan access  point , diperlukannya  analisis  terhadap  lokasi  pemasangan access point yang sudah ada, yaitu dengan cara melakukan pengolahan data  terhadap  semua  data  sampel  yang  sudah  masuk.  Data lokasi dipilih dengan query agar memenuhi kriteria berikut: 1. Tidak  memiliki  cakupan  terhadap access  point dengan kekuatan sinyal berkategori Excellent (lebih besar dari - 60 dBm).
2. Memiliki  kekuatan  sinyal  dengan  kategori Bad (antara  - 81  dBm  sampai  dengan  -90  dBm) atau Very  Bad (lebih kecil dari -90 dBm).
Hasil dari pengolahan query tersebut menghasilkan sejumlah titik lokasi seperti pada Gambar 8.
Tabel 2. Daftar Device Penambahan Access Point No. Jenis Model Nama SSID Lokasi Dipasang 1. Smartphone Nokia Lumia 720 Sandylumia Plasa DTK 2. Router TP LINK- MR3020 TP- LINK_Pocket _3020_79201 A Plasa PIKTI 3. Smartphone Samsung Galaxy Grand I9082 Samsungifan Plasa Baru 3 4. Smartphone Samsung Galaxy Tab 3 7.0 Adittab Plasa Baru 2 5. Smartphone BlackBerry Bold Touch 9900 Adityabb Kantin hima 6. Smartphone Nokia Lumia 800 Nokia Lumia 800_0192 Plasa Lama 1 7. Smartphone Sony Ericsson Xperia Mini xperia mini fandy Kantin Tabel 3. Hasil Pengujian Fungsionalitas No Nama Pengujian Hasil Pengujian 1. Melakukan Login Berhasil 2. Melakukan Pendaftaran User Berhasil 3. Menampilkan Evaluasi Daerah Sinyal Lemah Berhasil 4. Menampilkan Evaluasi Daerah Sinyal Lemah Dengan Penambahan Access Point Berhasil 5. Menampilkan Lokasi Pengguna Berhasil 6. Menampilkan Lokasi Pengguna Dengan Access Point Berhasil 7. Menambahkan Data Training Berhasil 8. Menambahkan Data Training Dengan Penambahan Access Point Berhasil 9. Melihat Lokasi User Lain Berhasil Tabel 4. Hasil Pengujian Akurasi No Lokasi Pengujian Sebelum Sesudah Selisih 1. Kelas IF-101 67,5% 92,5% 25,00% 2. Kelas IF-102 92,5% 97,5% 5,00% 3. Kelas IF-103 100% 100% 0,00% 4. Kelas IF-104 85% 92,5% 7,5% 5. Kelas IF-105A 67,5% 97,5% 30,00% 6. Kelas IF-105B 100% 100,00% 0,00% 7. Kelas IF-106 60% 97,5% 37,5% 8. Kelas IF-108 82,5% 90,00% 7,5% 9. Kelas IF-111 100% 100,00% 0,00% 10. Kelas IF-112 87,5% 92,5% 5,00% 11. Ruang Baca Teknik Informatika 91,25% 92,5% 1,25% 12. Depan Kantin 40% 96,67% 56,67% 13. Plasa PIKTI 56,67% 96,67% 40,00% 14. Plasa Lama 1 46,67% 96,67% 50,00% 15. Plasa Baru 1 86,67% 86,67% 0,00% 16. Laboratorium IGS 92,5% 97,5% 5,00% 17. Plasa Baru 3 66,67% 96,67% 30,00% 18. Laboratorium Pemrograman 2 83,75% 95,00% 11,25% 19. Laboratorium Algoritma dan Pemrograman 100% 100,00% 0,00% 20. Laboratorium Manajemen Informasi 95% 95,00% 0,00% 21. Laboratorium Dasar Terapan Komputasi 75% 90,00% 15,00%
22. Lorong Lab MI dan DTK 70% 100,00% 30,00% 23. Plasa DTK 63,34% 90,00% 26,66% Rata-Rata 78,7% 95,36% 16,67%
Dari  hasil  pengolahan query ,  maka  dilakukan  penambahan access   point berupa router atau smartphone yang   bisa memancarkan   sinyal Wi-Fi untuk   membantu meningkatkan cakupan  kekuatan  sinyal access  point di  titik-titik  lokasi tersebut seperti pada Tabel 2.

## V. PENGUJIAN
Pengujian  terhadap  sistem  yang  telah  selesai  dibangun meliputi  pengujian  fungsionalitas  dan  pengujian  akurasi. Pengujian  fungsionalitas  dilakukan  dengan  metode blackbox . Sedangkan  pengujian  akurasi  terdapat  23  ruangan  lokasi  di Gedung Teknik Informatika ITS yang digunakan untuk proses pengujian akurasi.
Pengujian  akurasi  dilakukan  dengan  cara  menggunakan aplikasi  untuk  melakukan  deteksi  lokasi  ketika  sebelum dilakukan  penambahan access  point dan  ketika  setelah penambahan access  point .  Pengujian  ini  bertujuan  untuk mengukur  tingkat  akurasi  sistem  dalam  melakukan  perkiraan lokasi  dan  membandingkannya  jika  tidak  menggunakan tambahan access  point .  Hasil  dari  pengujian  fungsionalitas ditunjukkan  pada  Tabel  3  dan  hasil  dari  pengujian  akurasi ditunjukkan pada Tabel 4.

## VI. KESIMPULAN
Selama  proses  perancangan,  implementasi,  dan  pengujian dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Proses  prediksi  lokasi  pengguna  dilakukan  dengan memproses  sinyal Wi-Fi di  sekitar  pengguna  menjadi informasi lokasi dengan algoritma Clustering Filtered KNN dan penambahan access point dapat dijalankan dengan baik. 2. Penelitian  ini  berhasil  menerapkan  sistem indoor positioning dengan  penambahan access  point dengan persentase  rata-rata  akurasi  seluruh  ruangan  sebesar 95,36%,  naik  sebesar  16,67%  dari  akurasi  ketika  tidak dilakukan penambahan access point . 3. Secara  keseluruhan  persebaran Wi-Fi di  Gedung  Teknik Informatika sudah cukup bagus dan merata karena sebagian besar  ruangan  sudah  tercakup access  point dengan  baik, hanya  sebagian  sudut-sudut  ruangan  saja  yang  memiliki cakupan sinyal lemah.
4. Penambahan access point lebih efisien dalam meningkatkan akurasi dan konsistensi hasil dari sistem indoor positioning .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  F.H.P.  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Jurusan Teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember atas segala bantuan dan bimbingannya dalam menempuh ilmu dan meraih gelar Sarjana dalam tahun 2012-2016.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Steiniger, M. Neun and A. Edwardes, "Foundations of Location Based Services," Lecture Notes on LBS, vol. 1.0, pp. 1-8, 2006.
[2]  M. F. Ghanianto, Implementasi Indoor Localization Menggunakan Sinyal
Wifi  dan  Clustering  Filtered  K-Nearest  Neighbors  untuk  Pelacakan Keberadaan  Seseorang  dan  Evaluasi  Akurasi  Pelacakan  di  Kampus
Teknik Informatika ITS, Surabaya, 2015. [3]  "Pengenalan Android Studio," [Online]. Available: http://www.jadibaru.com/ android /pengenalan- android -studio-2/. [Accessed 3 March 2016].
[4]  "Microsoft SQL Server," [Online]. Available: https://id.wikipedia.org/wiki/Microsoft_SQL_Server.  [Accessed  2016 April 2]. [5]  "Titik akses nirkabel," [Online]. Available: https://id.wikipedia.org/wiki/Titik_akses_nirkabel. [Accessed 14
Desember 2015].
[6]  " Wi-Fi -  IEEE  Standards,"  Tutorialspoint,  [Online].  Available: http://www.tutorialspoint.com/wi-fi/wifi_ieee_standards.htm.  [Accessed
3 December 2015].
[7]  "Cara  Menghitung  Euclidean  Distance,"  7  November  2012.  [Online].
Available:  http://itmbali.blogspot.co.id/2012/11/euclidean-distance.html.
[Accessed 4 April 2016].
[8]  N.  Sarkar,  "Qualitative  Characterization  of  Wireless  Channel,"  in Improving the  Performance of Wireless  LANs: A  Practical  Guide ,  New York, Taylor & Francis, 2014, p. 464.
[9]  J. Ma, X. Li, X. Tao and J. Lu, "Cluster Filtered KNN: A WLAN-Based Indoor  Positioning  Scheme,"  in World  of  Wireless,  Mobile  and Multimedia  Networks,  2008.  WoWMoM  2008.  2008  International Symposium on a , Newport Beach, CA, 2008, pp. 1-8.