Sistem Pelacakan Posisi Aset Laboratorium melalui Sensor Tanpa Kontak Fisik menggunakan metode K - Nearest Neighbor
Atika Nur Rahmawati 1 , Susetyo Bagas Bhaskoro 2 , Siti Aminah 3
Teknologi Rekayasa Otomasi - Politeknik Manufaktur Bandung
1 atika.nur@mhs.polman-bandung.ac.id, 2 bagas@ae.polman-bandung.ac.id, 3 siti@ae.polman- bandung.ac.id
Abstract  - The  purpose  of  this  research  is  to  build  a  laboratory  asset  position  tracking  system automatically by utilizing data acquisition from contactless based sensors, namely UHF RFID. In addition, this study also identifies the location of the asset position using the K-Nearest Neighbor method.  This  case  study  of  tracking  the  position  of  assets  was  conducted  at  the  Manufacturing Automation  Engineering  and  Mechatronic  Department,  Politeknik  Manufaktur  Bandung.  The identification of the position of laboratory assets in this study uses the RSSI RFID asset tag as a predictor which will then be compared with 240 training datas. Testing of the RFID tag position detection  system  was  carried  out  by  means  of  three  RFID  readers  detecting  RFID  tags simultaneously and producing an average classification accuracy of 64%.
Keywords - Asset Management, Asset Tracking, RFID, K-NN, RSSI

## I. P ENDAHULUAN
Pemahaman  manajemen  aset  menurut  Gima  Sugiama  [1]  adalah  suatu  ilmu  untuk mengelola  sumber  daya  yang  mencakup  tahapan  merencanakan,  mengoperasikan, memelihara  dan  mengevaluasi  kebutuhan  aset.  Berdasarkan  Peneliti  tersebut,  salah  satu upaya  untuk  melakukan  inventarisir  asset  selain  audit  dan  evaluasi  dibutuhkan  pula pengembangan  sistem  manajemen  asset.  Oleh  karena  itu,  objektif  pada  penelitian  ini adalah melakukan optimalisasi sistem asset secara otomatis untuk mengetahui posisi asset guna  memudahkan  pelacakan  asset  yang  hilang.  Implementasi  dari  penelitian  ini  adalah salah  satu  laboratorium  jurusan  teknik  otomasi  manufaktur  dan  mekatronika,  Politeknik Manufaktur Bandung (denah laboratorium dapat dilihat pada Gambar 4).
Beberapa penelitian terkait dengan sistem asset otomatis sudah dilakukan oleh Peneliti sebelumnya, seperti yang dilakukan oleh Evizal dkk [2]. Peneliti memanfaatkan teknologi Radio Frequency Identification atau pengenal frekuensi radio (RFID) yang bersifat aktif. RFID reader dipasang  pada  beberapa  titik,  tujuannya  adalah  ketika  ada  RFID tag yang melewati RFID reader maka informasi akan dapat dilihat pada sistem. Proses pengolahan data dilakukan menggunakan mikrokontroler dan informasi letak aset yang sudah dibuat statis yang tersimpan pada database. Penelitian lainnya dilakukan oleh Hutabarat dkk [3],
[4].  Peneliti  memanfaatkan  teknologi  RFID  dan Global  Positioning  System (GPS)  yang dikombinasikan untuk melacak seseorang dan informasi hasil pelacakan ditampikan pada aplikasi android  smartphone. Penelitian  lainnya  juga  dilakukan  oleh  Oklilas  A.F.  dan Wulandari  M  [5]  yaitu  mengetahui  posisi  koordinat  RFID tag yang  terbaca  oleh  RFID reader menggunakan  Metode  Landmarc  berdasarkan  RSSI  dan  penerapan  algoritma K- Nearest  Neighbor (K-NN).  Metode  klasifikasi  KNN  dibandingkan  juga  dengan  metode lainnya  seperti learning  vector  quantization (LVQ)  [6]  dan  metode nearest  neighbor (NN)  [7]  dan  pada  analisisnya  metode  KNN  digunakan  karena  hasil review pada penelitian analisis metode pengenalan wajah two dimensial principal component analysis
(2dpca) dan kernel fisher discriminant analysis menggunakan klasifikasi knn ( k- nearest neighbor ) [8].
Beberapa penelitian yang telah disebutkan sebelumnya, masih memiliki permasalahan antara  lain  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Evizal  dkk  dan  Hutabarat  dkk,  tidak menunjukkan posisi aset dari lokasi yang terdeteksi. Begitu juga dengan penelitian yang dilakukan Oklilas A.F. dan Wulandari tidak menunjukkan lokasi terdeteksinya RFID tag dan  hanya  berupa  titik  koordinat.  Pada  penelitian  ini  tidak  menggunakan  GPS  seperti yang  dilakukan  oleh  Hutabarat  karena  referensi  hasil  dan  kendala  yang  dituliskan  pada penelitian Martawireja [9]. Penelitian ini juga melengkapi salah satu fitur dari penelitian yang  pernah  dilakukan  sebelumnya  tentang  manajemen  asset  melalui  akuisisi  data  kode QRCode [10].

## II. P ERANCANGAN S ISTEM

## A. Metodologi Penelitian
Gambar  1  menunjukkan  metodologi  yang  digunakan  untuk  melakukan  penelitian sesuai dengan objek yang diteliti.

## Gambar 1 Metodologi Penelitian
Berikut ini adalah penjelasan dari Sembilan tahapan metodologi yang digunakan pada penelitian ini, antara lain:
1. Analisis Sistem
Merupakan tahapan awal untuk  melakukan studi literatur penelitian terdahulu yang bersangkutan  dengan  sistem  RFID  dan indoor  localization berdasarkan  nilai  RSSI. Pada Gambar 2 merupakan contoh keluaran nilai RSSI RFID tag .

## Gambar 2 Nilai RSSI RFID Tag
2. Perancangan Sistem RFID
Hasil  analisis  kajian  untuk  RFID,  maka  RFID tag yang  digunakan  adalah tag berjenis label atau stiker dan RFID reader tipe YR903.

## Gambar 3 RFID Reader YR903
Pada Tabel 1 merupakan spesifikasi dari RFID reader YR903 yang digunakan pada sistem ini.
Tabel 1. Spesifikasi UHF RFID Reader YR903 Operating Voltage 3.5 – 5 VDC Standby Current <80 mA Sleeping Current <100 µA Frekuensi 902 – 928 MHz Interface (Connector) USB Protokol Antarmuka EPC Global Class 1 Gen 2 / ISO 18000 – 6C
3. Perancangan Aplikasi
Antar muka perangkat keras  dengan pengguna  menggunakan aplikasi berbasis web dengan engine yang digunakan adalah Visual Basic.Net
4. Pembuatan Program Sistem RFID
Merupakan  tahapan  untuk  melakukan  pemrograman  komunikasi  data  serial  antara RFID reader dan  kontroler, parsing informasi  EPC ( Electronic  Product  Code ) dan nilai  RSSI  data  RFID tag dan  penerapan  algoritma  K-NN  untuk  klasifikasi  posisi RFID tag.
5. Pembuatan Program User Interface Merupakan  tahapan  untuk  melakukan  eksekusi  program  sesuai  dengan  tahapan perancangan aplikasi.
6. Pembuatan Program Integrasi User Interface dan Sistem RFID Merupakan  tahapan  untuk  melakukan  pemrograman  integrasi  antara  UI, database , dan kontroler yang telah terhubung pada RFID reader .
7. Instalasi RFID
Merupakan tahapan untuk melakukan pemasangan masing – masing RFID reader di 3  lokasi  berbeda.  Berikut  pada  Gambar  4  merupakan  sketsa  denah  lokasi  dari penempatan tiga buah RFID reader beserta keterangan nya.
Gambar 4 Denah Lokasi Penempatan RFID Reader

## 8. Pengujian dan Perbaikan Sistem
Merupakan  tahapan  untuk  melakukan  pengujian  ketepatan  posisi  RFID tag yang terakhir  terdeteksi  oleh  RFID reader dengan  cara  3  RFID reader melakukan scanning RFID tag bersamaan  di  empat  posisi  berbeda.  Perbaikan  sistem  akan dilakukan ketika terdapat hasil yang tidak sesuai dengan perancangan.
9. Analisa Hasil Merupakan tahapan untuk melakukan penulisan laporan terhadap hasil data atau informasi yang didapat dalam penelitian yang dilakukan.

## B. Arsitektur Sistem
Pada  Gambar  5  merupakan  gambar  arsitektur  keseluruhan  dari  sistem tracking aset yang dibuat.
Gambar 5. Arsitektur Sistem
Sistem tracking aset  ini  menggunakan  teknologi  RFID  sebagai  alat  untuk  melacak lokasi  aset.  RFID  yang  digunakan  bersifat  pasif  dan  berjenis  UHF  ( Ultra  High Frequency ). UHF RFID yang digunakan pada sistem ini bertipe YR903.  Sistem tracking aset  pada  tugas  akhir  ini  menggunakan  3  buah  RFID reader dan  masing  –  masing dipasang  pada  3  tempat  yang  berbeda.  RFID reader akan  mendeteksi  aset  laboratorium yang  terpasang  RFID tag dan  yang  terdaftar  pada database .  Jenis  RFID tag yang digunakan  pada  sistem  ini  berbentuk  label/stiker.  Informasi  RFID tag yang  terdeteksi oleh RFID reader akan diolah melalui kontroler Raspberry Pi 3 dan hanya menghasilkan
EPC tag dan  nilai  RSSI tag yang  terdeteksi.  Raspberry  Pi  3  juga  digunakan  sebagai pengirim  informasi/data  aset  dari  RFID reader ke database . Database yang  digunakan pada  sistem  ini  yaitu Realtime  Database dari  Firebase.  Media  komunikasi  data  antara Raspberry Pi 3 dan database yaitu menggunakan jaringan Wi-Fi. Aplikasi data tracking aset laboratorium ini dapat diakses oleh user melalui interface yang dibuat menggunakan perangkat  lunak  Visual  Basic.Net.  Hasil  yang  akan  ditampilkan  pada interface yaitu berupa  pelacakan  lokasi  terakhir  aset  laboratorium  dan  posisi  (kanan  atau  kiri)  aset terakhir kali terdeteksi oleh RFID reader .
Komunikasi  antara  RFID  reader  dan  kontroler  yang  digunakan  pada  sistem  tracking aset  ini  menggunakan  komunikasi  serial.  Sedangkan  pendeteksian  RFID  tag  oleh  RFID reader  menggunakan  gelombang  elektromagnetik  yang  dipancarkan  oleh  antena  RFID reader.  Output  yang  dihasilkan  dari  pendeteksian  RFID  tag  berupa  deretan  bilangan hexadecimal dengan deskripsi pada Tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2. Parameter Deskripsi Respons RFID Reader YR903
Berdasarkan Tabel 2, output yang dihasilkan terdiri dari beberapa parameter deskripsi, namun pada sistem yang dibuat hanya dibutuhkan 2 buah parameter, yaitu nilai EPC dan RSSI  dari  RFID tag yang  terdeteksi,  sehingga  pada  sistem  ini  dilakukan parsing data sebelum informasi RFID tag diolah ke tahap selanjutnya. Nilai EPC merupakan kode dari RFID tag tersebut,  sehingga  masing  –  masing  aset  akan  memiliki  kode  yang  berbeda  – beda.  Sedangkan  nilai  RSSI  yang  dihasilkan  yaitu  berupa  bilangan hexadecimal yang dikonversi ke satuan dBm dan akan digunakan sebagai input pada algoritma K-NN untuk melacak posisi dari RFID tag yang terdeteksi.

## C. Perancangan Sistem Pelacakan Lokasi Aset Laboratorium
Pada  Gambar  6.  merupakan  diagram  alir  sistem  untuk  melacak  lokasi  terakhir  aset laboratorium.
Gambar 6. Diagram Alir Sistem Pelacakan Lokasi Aset Laboratorium
Dimulai  dengan  setiap user yang  melewati  RFID reader dari  3  lokasi  tersebut  dan membawa  aset  yang  terpasang  RFID  tag  diharuskan  meng- scan aset  tersebut  sehingga kontroler  akan  mengolah  informasi  dari tag tersebut  dan  mem- parsing informasi  yang dibutuhkan.  Jika  EPC  RFID tag dari  aset  tersebut  telah  terdaftar  di database aset laboratorium,  maka  informasi  lokasi,  posisi  dan  tanggal  scan  saat  itu  akan  ditampilkan pada antarmuka sesuai dengan waktu dan tempat aset ter- scan . Jika EPC RFID tag belum terdaftar  maka  daftarkan  EPC tag tersebut  beserta  informasi  aset  lainnya  yang  harus diinput pada antarmuka.
Basis data pada sistem ini digunakan untuk streaming setiap informasi data RFID tag yang  terdeteksi  oleh  RFID reader secara realtime dan  menyimpan  informasi  dari  RFID tag yang terdeteksi tersebut. Basis data yang digunakan pada sistem ini merupakan basis data  NoSQL.  Pada  Gambar  7  merupakan  bentuk  informasi  data  yang  tersimpan  pada basis data Realtime Firebase dalam format JSON.

## Gambar 7. Realisasi Basis Data NoSQL
Pada  basis  data  ini  terdapat  5 child utama  yaitu  Asset,  Nama  Asset,  Laboratorium Pemodelan,  Laboratorium  Sensor  dan Outdoor . Child  –  child utama  ini  menjadi  sebuah entitas  dan  masing  masing  entitas  akan  saling  terhubung.  Pada child Nama  Asset  yang menjadi key adalah  ID  guna  meng- update data  –  data  yang  ada  pada child Asset. Child status  yang  ada  di  dalam child utama  pemodelan,  sensor  dan outdoor merupakan indikator ada atau tidaknya RFID tag yang ter- scan oleh RFID reader setempat, sehingga child inilah  yang  digunakan  sebagai streaming data  informasi  RFID tag .  Ketika  data status  berisi  “ True ”  maka  ID  yang  ter- scan tersimpan  ke  dalam  ID value dan  meng- update data – data yang ada di child Asset sesuai dengan EPC RFID tag yang ter- scan .

## D. Perancangan Sistem Pendeteksian Posisi RFID Tag Terhadap RFID Reader
Sistem  tracking  aset  ini  dapat  mendeteksi  posisi  RFID tag terhadap  RFID reader dengan cara penerapan algoritma K - Nearest Neighbor.
1) K - Nearest Neighbor (K-NN) Proses klasifikasi algoritma K-NN didasarkan pada empat kompenen, yaitu :
1. Independent Variables Independent    variables merupakan  variabel  yang  nilai  nya  tidak  dipengaruhi  oleh variabel lain.
2. Dependent Variables Dependent  Variables merupakan  variabel  yang  nilai  nya  dipengaruhi  oleh  variabel lain.
3. Data Training (Data Latih)
Data training berisikan  nilai  dari  komponen independent  variables dan dependent variables .  Data training terdiri  dari  kumpulan  data  -  data  atau dataset yang digunakan untuk menentukan kelas yang cocok berdasarkan predictor .
4. Data Testing (Data Uji)
Data testing merupakan  data  baru  yang  berisikan independent  variables dan digunakan  sebagai predictor perhitungan  prediksi  pengklasifikasian  kategori terdekat sesuai dengan data training yang digunakan.
Berdasarkan empat komponen diatas maka berikut ini adalah langkah - langkah teknik perhitungan algoritma K-NN :
Langkah 0 :
Menentukan  banyak  nya  tetangga  terdekat  yang  akan  diperhitungan  (K) dengan  syarat  nilai  K  tidak  boleh  lebih  besar  dari  jumlah  data training dan  nilai  K  harus  bernilai  ganjil  jika  total  banyak  nya  data training bernilai  bilangan  genap,  namun  jika  total  banyak  nya  data  training bernilai bilangan ganjil maka nilai K harus bernilai genap. Nilai K yang digunakan  pada  sistem  pendeteksian  posisi  ini  adalah  sebesar  3,  sebab sistem menggunakan data training sebanyak 240 sampel. Langkah 1 :
Menyiapkan data training . Data training yang digunakan pada sistem ini yaitu  dengan  membuat dataset hasil  pengukuran  nilai  RSSI  dari  RFID tag referensi  terhadap  RFID reader. Pada  Tabel  3  merupakan  variabel yang disimpan untuk data training, yaitu variabel panjang, lebar dan nilai RSSI  dari  setiap  pengukuran  RFID tag referensi  dan  pengklasifikasian kategori nya sesuai dengan yang dibutuhkan.
Tabel 3.  Contoh Dataset Sistem Pendeteksian Posisi Data Ke - Panjang Lebar RSSI Posisi 1 20 50 -68 Kanan 2 40 30 -64 Kanan 3 80 60 -58 Kiri 4 100 70 -66 Kiri
Pengukuran  RSSI  RFID tag referensi  dilakukan  pada  dimensi  area seluas  140  cm  x  160  cm  dan  RFID reader yang  terpasang  pada  jarak panjang 70 cm dan ketinggian ±85 cm. Pada Gambar 8 merupakan dimensi area  pengukuran  RSSI  RFID tag referensi  dengan  skala  1:10  cm  terhadap ukuran  area  asli.  Pengukuran  RSSI  RFID tag referensi  dilakukan  di  setiap titik  panjang  x  lebar,  sehingga  total  sampel  yang  didapat  dari  pengukuran ini adalah sebanyak 240 sampel.
Langkah 2 :
Input  nilai  panjang,  lebar  dan  RSSI  RFID tag uji  dalam  bentuk array yang  akan  digunakan  sebagai  parameter predictor perhitungan  K-NN. Nilai – nilai tersebut di dapat dari hasil scan RFID tag uji yang telah di parsing informasi nya dan di dapat nilai RSSI nya. Langkah 3 :
Hitung  jarak  nilai predictor data  uji  ke  setiap  variabel  data training menggunakan  perhitungan  jarak  Manhattan Distance yang  dinyatakan dalam persamaan berikut.
∑ |         | (1) Xi = Nilai variabel pada data training
Yi = Nilai predictor pada data uji M = Batas jumlah banyaknya data
Langkah 4    :
Sorting hasil  perhitungan  jarak  Manhattan Distance berdasarkan  dari nilai terkecil.
Langkah 5 : Hitung jumlah kategori posisi terbanyak sesuai dengan banyak nya nilai
K  atau  nilai  tertangga  terdekat  yang  telah  ditentukan  pada  langkah  0. Pada  sistem  pendeteksian  ini  maka  diambil  3    data  kategori    yang  hasil perhitungan  jarak  nya  terendah  atau  yang  variabel predictor nya  paling mendekati data uji dan dihitung jenis kategori mana yang paling banyak diantara 3 data kategori tersebut. Langkah 6 : Dihasilkan prediksi posisi RFID tag uji berdasarkan satu jenis kategori terbanyak diantara 3 data kategori yang paling mendekati.
2) Perhitungan Jarak RFID Tag yang terdeteksi
Sistem  pendeteksian  posisi  RFID tag juga  memprediksi  jarak  RFID tag terhadap RFID reader.
Gambar 9. Pengukuran Jarak RFID Tag
Pada Gambar 9 adalah ilustrasi pengukuran jarak prediksi terhadap RFID tag uji. Nilai panjang (Y2) dan lebar (X2) dari RFID tag uji ini didapat dengan persamaan :
(2)
d        = Jarak pengukuran (cm)
d 0 = Jarak acuan
P RXO = Daya terima pada jarak acuan (dBm) P RX = Daya terima pada jarak d (dBm) n        = Koefisien path loss
Nilai  koefisien path  loss merupakan  salah  satu  parameter  paling  penting  dalam environmental characterization . Berikut pada Tabel 4 yang  menunjukkan beberapa nilai referensi koefisien path loss pada berbagai situasi atau lingkungan.
Tabel 4. Koefisien Path Loss Environment Path Loss Exponent Free Space 2 Urban Area Cellular Radio 2.7 – 3.5 In Building Line-of-Sight 1.6 – 1.8 Obstructed in Building 4 – 6 Obstructed in Factories 2 – 3
Setelah  di  dapat  nilai  panjang  dan  lebar  prediksi,  maka  dilakukan  perhitungan  nilai gradien  untuk  mengetahui  jarak  RFID tag uji  terhadap  RFID reader .  Persamaan  yang digunakan adalah :
√ (3)
Nilai X2  merupakan  nilai panjang  prediksi  dari  RFID tag uji  terhadap  RFID reader , sedangkan Y2 merupakan nilai lebar prediksi dari RFID tag uji terhadap RFID reader.

## E. Perancangan Antarmuka
Pada Gambar 10 merupakan gambar perancangan operasi yang dapat dilakukan pada antarmuka yang akan dibuat menggunakan Visual Basic.Net.
Gambar 10. Diagram Alir Perancangan Antarmuka
Aplikasi  akan  meng input dan  menampilkan  informasi  dari/ke database ,  sehingga aplikasi  membutuhkan  koneksi  internet.  Aplikasi  akan  terdapat  3  halaman  utama,  yaitu halaman  menu  untuk  menambahkan  data  aset  baru,  halaman  menu tracking  asset untuk melacak  lokasi  dan  posisi  dari  aset,  dan  halaman  menu all  asset untuk  melihat  seluruh daftar  aset  yang  terdaftar  di database dan  informasi  yang  ditampilkan  setiap  aset  nya berupa nama aset, kode RFID tag dan aset tersebut milik laboratorium mana. Pada menu all asset ini juga dapat meng-edit informasi asset yang dipilih atau dapat menghapus aset yang dipilih.

## III. H ASIL
A. Pengujian Pendeteksian Posisi RFID Tag terhadap RFID Reader Sistem  pendeteksian  posisi  yang  dihasilkan  pada  penelitian  ini  dilakukan  pengujian akurasi menggunakan persamaan berikut.
TP  = True Positive TN  = True Negative FP  = False Positive FN  = False Negative
Pengujian akurasi pendeteksian posisi RFID tag dilakukan dengan cara 3 buah RFID reader dari  masing  –  masing  lokasi  laboratorium melakukan scanning RFID tag secara bersamaan pada 4 posisi berbeda dengan jarak antar RFID reader nya adalah sepanjang 45 cm. Pengujian dilakukan dengan mengambil data RFID tag yang terdeteksi selama 20 kali berturut - turut.
1. Pengujian Posisi 1
Pengujian Posisi 1 dilakukan pada posisi kiri terhadap RFID 3 seperti pada Gambar 11.

## Gambar 11 Pengujian Posisi Kiri terhadap RFID Reader 3
Hasil  pengujian  pada  posisi  ini adalah  RFID tag hanya  dapat  terdeteksi  oleh  RFID Outdoor, sebab jarak jangkau dari RFID 1 dan RFID 2 yang tidak sampai pada posisi RFID tag . Pada Gambar 12 merupakan hasil output yang dideteksi oleh ketiga RFID reader.
Gambar 12.  Output Program Posisi Kiri terhadap RFID Outdoor
Berdasarkan hasil pengujian yang didapat pada posisi ini, yang benar sesuai dengan aktual pengujian adalah sebanyak 13 data.
2. Pengujian Posisi 2
Pengujian  Posisi  2  dilakukan  pada  posisi  kanan  terhadap  RFID  3  dan  posisi  kiri terhadap RFID  2  seperti pada Gambar 13.
Gambar 13 Pengujian Posisi Kiri terhadap RFID 2 dan Posisi

## Kanan terhadap 3
Hasil  pengujian  pada  posisi  ini  adalah  RFID tag dapat  terdeteksi  oleh  RFID  2  dan RFID  3,  namun  RFID  1  tidak  dapat  mendeteksi  sebab  jarak  jangkau  pembacaan yang  tidak  sampai.  Pada  Gambar  14  merupakan  hasil output yang  dideteksi  oleh ketiga RFID reader .
Gambar 14 Output Program Posisi Kiri terhadap RFID 2  dan Posisi Kanan terhadap RFID 3
Berdasarkan  hasil  pengujian  di  posisi  kedua,  posisi  prediksi  kiri  terhadap  RFID  2 yang  benar  sesuai  dengan  aktual  pengujian  adalah  sebanyak  19  data.  Sedangkan posisi  prediksi  kanan  terhadap  RFID  3  yang  benar  sesuai  dengan  aktual  pengujian adalah sebanyak 10 data.
3. Pengujian Posisi 3
Pengujian  Posisi  3  dilakukan  pada  posisi  kanan  terhadap  RFID  2  dan  posisi  kiri terhadap RFID 1 seperti pada Gambar I5.
Gambar 15. Pengujian RFID Tag Posisi Kanan terhadap RFID 2 dan Posisi Kiri terhadap RFID 1
Hasil  pengujian  pada  posisi  ini  adalah  RFID tag dapat  terdeteksi  oleh  RFID  1  dan RFID  2,  namun  RFID  3  tidak  dapat  mendeteksi  sebab  jarak  jangkau  pembacaan yang  tidak  sampai.  Pada  Gambar  16  merupakan  hasil output yang  dideteksi  oleh ketiga RFID reader .
Gambar 16. Output Program Posisi Kanan terhadap RFID 2 dan Posisi Kiri terhadap RFID 1
Berdasarkan  hasil  pengujian  di  posisi  ketiga,  posisi  prediksi  kiri  terhadap  RFID  1 yang  benar  sesuai  dengan  aktual  pengujian  adalah  sebanyak  15  data.  Sedangkan posisi  prediksi  kanan  terhadap  RFID  3  yang  benar  sesuai  dengan  aktual  pengujian adalah sebanyak 12 data.
4. Pengujian Posisi 4
Pengujian  Posisi  4  dilakukan  pada  posisi  kanan  terhadap  RFID  1  seperti  pada Gambar 17.

## Gambar 17 Pengujian Posisi Kanan Terhadap RFID 1
Hasil  pengujian  pada  posisi  ini  adalah  RFID tag dapat  terdeteksi  oleh  RFID  1, namun RFID 2 dan RFID 3, tidak dapat mendeteksi sebab jarak jangkau pembacaan
yang  tidak  sampai.  Pada  Gambar  18  merupakan  hasil output yang  dideteksi  oleh ketiga RFID reader .

## Gambar 18 Output Program Posisi Kanan terhadap RFID 1
Berdasarkan hasil pengujian yang didapat pada posisi ini, yang benar sesuai dengan aktual pengujian adalah sebanyak 8 data.
Hasil pengujian keseluruhan dengan total data pengujian sebanyak 120 data dan sesuai dengan persamaan 4, maka dapat diberi keterangan posisi kanan adalah kelas Positive dan posisi  kiri  adalah  kelas Negative. Berikut  pada  Tabel  5  merupakan  hasil  pengujian keseluruhan yang di dapat sesuai dengan pengujian klasifikasi akurasi.
Tabel 5 Hasil Pengujian Klasifikasi Akurasi
Aktual Prediksi Positive Negative Positive 30 30 Negative 13 47
Maka berdasarkan hasil pengujian keseluruhan sistem yang ada pada Tabel 5 didapat hasil  klasifikasi  akurasi  dari  sistem  pendeteksian  posisi  RFID tag adalah  sebesar  64%. Faktor yang berpengaruh dari keakurasian sistem adalah sistem ini hanya menggunakan satu  nilai  RSSI.  Kesimpulan  yang  didapat  dalam  pengujian  ini  adalah  RFID tag akan selalu  terdeteksi  oleh  salah  satu  RFID reader selama  RFID tag masih  dalam  jangkauan RFID reader , sehingga dalam sistem ini jarak dalam pemasangan antar RFID reader juga diperhitungkan.

## IV. K ESIMPULAN
Sistem berhasil diimplementasikan dengan menggunakan 3 buah RFID reader YR903, kontroler Raspberry  Pi  3 dan  antarmuka  berbasis Visual  Basic.Net .  Sistem  berhasil melacak  lokasi  terakhir  dari  RFID tag aset  laboratorium  sesuai  dengan  perancangan sistem yang dibuat. Sistem berhasil mendeteksi posisi terakhir dari RFID tag aset dengan rata  – rata akurasi  sebesar 64%  yang  merupakan  hasil  pendeteksian  RFID tag sebanyak 20 kali berturut - turut.

## R EFERENSI
[1] D.  Kusumastuti, M.  P.  ertia,  and  G.  Sugiama,  “Pengertian  Manajemen  Aset  dan Logistik serta Manajemen Rantai Pasokan,” in Modul 1, vol. ADPU4534/M , 2019, pp. 1–46.
[2] E.  Evizal,  T.  A.  Rahman,  and  S.  K.  A.  Rahim,  “Active  RFID  Technology  for Asset Tracking and Management System,” TELKOMNIKA Telecommun. Comput. Electron. Control , vol. 11, no. 1, 2013.
[3] D. P. Hutabarat, H. Hendry, J. A. Pranoto, and A. Kurniawan, “Human tracking in certain indoor and outdoor area by combining the use of RFID and GPS,” in IEEE Asia Pacific Conference on Wireless and Mobile (APWiMob) , 2016.
[4] D. P. Hutabarat and R. Saleh, “Human Tracking System In A Certain Area Based On Iot Application,” Int. J. Sci. Technol. Res. , vol. 9, no. 4, 2020.
[5] A.  F.  Oklilas  and  M.  Wulandari,  “Penerapan  Metode  Landmarc  menggunakan Manhattan  Distance  untuk  Penentuan  Lokasi  RFID  Tag  pada  Area  Parkir Kendaraan Roda Dua,” Annu. Res. Semin. , vol. 3, no. 1, 2017.
[6] S. B. Bhaskoro, “Aplikasi Pengenalan Gender Menggunakan Suara,” in Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) , 2012.
[7] S.  B.  Bhaskoro,  “Cepstrum  Parameters  for  Human  Voice  Recognition,”  in Engineering  International  Conference,  Fakultas  Teknik  Universitas  Negeri Semarang , 2013.
[8] A. R. H. Martawireja, H. M. Purnama, and A. N. Rahmawati, “Analisis Metode Pengenalan  Wajah  Two  Dimensial  Principal  Component  Analysis  (2DPCA)  dan Kernel Fisher Discriminant Analysis Menggunakan Klasifikasi KNN (K- Nearest Neighbor),” J. Teknol. dan Rekayasa Manufaktur , vol. 2, no. 2, 2020.
[9] A.  R.  H.  Martawireja  and  Hadi  Supriyanto,  “Penentuan  Lintasan  Pergerakan Quadcopter Berbasis GPS (Global Positioning System),” J. Teknol. dan Rekayasa Manufaktur , vol. 1, no. 2, 2019.
[10] S. Aminah, S. B. Bhaskoro, and A. S. Sunarya, “Penerapan Quick Response Code pada  Sistem  Digitalisasi  Inventaris  Laboratorium  Berbasis  Android,” JTERA (Jurnal Teknol. Rekayasa) , vol. 6, no. 1, pp. 207–214, 2020.