JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Vol. 8, No. 1, Juni 2023, Hal. 25-32 Terakreditasi “ Peringkat 3” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 85/M/KPT/2020 DOI: 10.31544/jtera.v8.i1.2023.25-32
Diterima: 21 Juni 2022; Direvisi: 19 November 2022; Disetujui: 17 Februari 2023 JTERA, Vol. 8, No. 1, Juni 2023

## Implementasi Weighted K-Nearest Neighbour dalam Menentukan Posisi Objek Berdasarkan Received Signal Strength Indication
Andry Haidar # , Rahmawati Hasanah, Fadlan Muhammad Fernanda Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung Jl. Gegerkalong Hilir, Desa Ciwaruga, Kec. Parongpong, Kab. Bandung Barat, Jawa Barat 40559, Indonesia
# andry.haidar@polban.ac.id

## Abstrak
Saat  ini,  telah  banyak  teknologi  yang  digunakan  untuk  pelacakan  keberadaan  suatu  objek,  seperti  pelacakan keberadaan seseorang pada suatu tempat, navigasi menuju suatu tempat, dan lain sebagainya. Salah satu solusi untuk menentukan  letak  suatu  objek  atau  seseorang  dapat  dilakukan  menggunakan Indoor  Positioning  System dengan memanfaatkan sinyal Wi-Fi sebagai media informasi melalui smartphone . Pada penelitian ini metode yang digunakan memanfaatkan Received  Signal  Strength  Indication (RSSI)  berdasarkan  pengukuran  daya  yang  diterima  oleh smartphone menggunakan Weighted K-Nearest Neighbour (WKNN) untuk mengetahui posisi user . Hasil pengujian dan analisis  pada  beberapa  titik  menunjukkan  bahwa  penentuan  posisi  Wi-Fi indoor pada smartphone Android menggunakan  RSSI  dapat  menghasilkan  posisi  objek  yang  cukup  baik,  meskipun  dalam  setiap  percobaan  masih mengalami error akibat fading dan shadowing yang  mempengaruhi  variasi  pengukuran  RSSI  Wi-Fi.  Akurasi  posisi objek pada penelitian ini dapat dicapai sebesar 85,71% dengan penyimpangan sebesar 2,5 meter.
Kata kunci: indoor positioning, RSSI , Wi-Fi, Weighted K-Nearest Neighbour, Android

## Abstract
Currently,  there  are  many  technologies  used  to  track  the  whereabouts  of  an  object,  such  as  tracking  someone's whereabouts, navigating to a place, and so on. One solution for determining the location of an object or person can be done using an Indoor Positioning System by utilizing a Wi-Fi signal as a medium of information via a smartphone. In this  study  the  method  used  utilizes  the  Received  Signal  Strength  Indication  (RSSI)  based  on  measuring  the  power received by  a smartphone  using the  Weighted K-Nearest Neighbor (WKNN) method to determine  the  user's position. The  results  of  testing  and  analysis  at  several  points  show  that  determining  indoor  Wi-Fi  positions  on  android smartphones using RSSI can produce fairly good object positions, although in each experiment there are still errors due to  fading  and  shadowing  which  affect  variations  in  Wi-Fi  RSSI  measurements.  The  object  position  accuracy  in  this study can be achieved by 85.71% with a deviation of 2.5 meters.
Keywords: indoor positioning, RSSI, Wi-Fi, Weighted K-Nearest Neighbour, Android

## I. P ENDAHULUAN
Supermarket atau  pasar  swalayan  merupakan suatu tempat yang menjual segala kebutuhan sehari- hari.  Pada  umumnya,  supermarket  menyediakan sistem  layanan  informasi  yang  dapat  dimanfaatkan oleh pengunjung untuk mendapatkan informasi dan lokasi  tujuan.  Namun  pada  kenyataannya  terdapat beberapa  permasalahan  seperti  dibutuhkan  waktu yang  relatif  lama  dalam  mencari  informasi  yang dibutuhkan,  informasi  yang  diberikan  petugas
kurang  detail  dan  belum  tentu  akurat.  Sehingga banyak  pengunjung  yang  masih  kesulitan  mencari informasi yang dibutuhkannya [1].
Seiring  dengan  maraknya  penggunaan  sistem wireless LAN  di  lingkungan indoor seperti  tempat perbelanjaan. Maka penggunaan access point dapat menjadi  solusi  untuk  memberikan  informasi  posisi dari  pengguna  dalam  lingkungan indoor ,  dengan memanfaatkan  kekuatan  sinyal  yang  didapat melalui smartphon e  dengan  menggunakan  metode Received  Signal  Strength  Indicator (RSSI). Indoor
Positioning  System (IPS)  merupakan  suatu teknologi yang digunakan dalam menentukan lokasi objek dalam ruangan, sistem ini didasari dari tidak dapat  digunakannya Global  Positioning  System (GPS)  untuk  menentukan  posisi  di  dalam  gedung [2].
Pada penelitian sebelumnya  terdapat pembuatan Indoor Positioning System untuk mengetahui posisi seseorang  dalam  suatu  ruangan,  diantaranya penelitian  [3]  menggunakan  algoritma Enhanced Weighted  k-Nearest  Neighbor (EWKNN)  yang bertujuan  untuk  membuat  klasifikasi  objek  baru berdasarkan data training. Hasil dari data yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori  pada  k-NN.  Penelitian  [4]  melakukan penambahan access  point guna  menambah  tingkat akurasi  serta  menggunakan algoritma  Clustering Filtered K-Nearest Neighbors (CFK). Penelitian [5] membuat  sistem  berdasarkan  koneksi  antara handphone dan Access Point untuk mengidentifikasi orang dan lokasi dalam bangunan. Sistem  yang  diusulkan  menggunakan  kekuatan sinyal  Wi-Fi  yang  membaca  dari  titik  akses terdistribusi  untuk  mengevaluasi  posisi  objek  yang diperlukan dengan cara lokasi ditetapkan menggunakan  alamat  MAC  dari smartphone dari setiap  pengguna  yang  terlibat.  Penelitian [6] untuk mengetahui performa algoritma Weighted k-Nearest Neighbor terhadap tingkat akurasi penetuaan posisi dalam Gedung dan mengetahui pengaruh parameter berupa jumlah reference point dan nilai k terhadap tingkat akurasi. Penelitian [7] melakukan pengujian menggunakan  metode  K-Fold Cross  Validation untuk  Indoor  Positioning  System  berdasarkan fingerprinting RSS WiFi dengan metode K-NN. Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya, maka dirancang aplikasi Indoor Positioning System untuk  mengetahui  posisi  pengguna  dalam  suatu gedung  dan  memberikan  informasi  berupa  titik koordinat dan peta lokasi. Metode yang digunakan yaitu  metode fingerprinting ,  dimana  data training akan  dibandingkan  dengan  hasil  RSS  Wi-Fi  ketika pengujian lokasi.  Algoritma yang digunakan untuk mengolah  data fingerprinting pada  aplikasi  ini adalah  algoritma Weighted  K-Nearest  Neighbor (WKNN).

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Algoritma Weighted K-Nearest Neighbour
Dalam  perancangan Indoor  Positioning  System ini  data  posisi  dihasilkan  menggunakan Wireless Local Area Network (WLAN) seperti pada Gambar 1.  Metode  pada  penelitian  ini  didapatkan    melalui
tahapan  pelatihan  ( training )  dan  penentuan  lokasi [8]. Pada tahapan training dilakukan secara offline . Aplikasi  pada smartphone melakukan  pemindaian terhadap Access  Point yang  tersedia,  kemudian mengambil  data  dari Access  Point (AP)  yang digunakan berupa SSID, MAC address , RSS Wi-Fi, dan  koordinat  posisi  pengambilan  data. Reference Point (RP) mengambil data RSS dari setiap Access Point yang digunakan, nama dan titik koordinatnya ditentukan, kemudian mengirimkannya ke database .  Pada  tahapan  penentuan  lokasi, pengambilan  data  dilakukan  secara online dengan melakukan koneksi terhadap salah satu access point yang  digunakan.  Aplikasi  pada smartphone mengambil  data  RSS  yang  didapat  dari  AP.  Data tersebut  dibandingkan  dengan  data  pelatihan dengan  menggunakan  teori  perhitungan  jarak  atau Euclidean Distance. Kemudian dilakukan pengolahan data menggunakan metode Weighted K- Nearest  Neighbor (WKNN).  Setelah  dilakukan training data  dan  pengujian  lokasi,  maka  hasil pengujian  lokasi  akan  tersimpan  di  Firebase Realtime database untuk mengetahui posisi user. RSS  di  penerima  mengalami  atenuasi  dengan jarak  di  saluran  komunikasi  nirkabel.  Efek shadowing  akan  memfluktuasi  RSS  dengan distribusi  log-normal  [10].  Dengan  demikian,  RSS di penerima dapat diperoleh dengan persamaan (1).
( ) (  ) (1)
dimana:
P r : daya yang diterima P t :  daya yang dikirim
G t
: Gain dari antena pemancar
G r : Gain dari antena penerima Λ : panjang gelombang d : jarak antara pengirim dan penerima  : Eksponen path loss
L : Shadow fading Euclidean  Distance merupakan  perhitungan jarak dari 2 titik dalam Euclidean Space . Persamaan ini  sering  digunakan  untuk  lokalisasi  WLAN  [15] ditunjukkan pada persamaan (2).
√( ) ( ) (2)
dimana:
: Jarak antara 2 titik 1 : Sumbu koordinat x pada titik 1 2 : Sumbu koordinat x pada titik 2 1 : Sumbu koordinat y pada titik 1 2 : Sumbu koordinat y pada titik 2
Penentuan  MSE  untuk  pengukuran  daya  sinyal ditunjukkan pada persamaan (3).
∑ (   ( ) ̂ ( )) (3)
dimana:
( ) nilai  sebenarnya  yang  diterima  pada  jarak tertentu
̂ ( ) nilai  estimasi  yang  diterima  pada  jarak tertentu k: jumlah sampel pengukuran
Nilai  daya  sebenarnya  dan  nilai  estimasi  yang diterima  dinyatakan  dalam  dBm.  Nilai Minimum Mean  Square  Error (MMSE)  didapatkan  dengan cara  menuliskan  MSE  sebagai  fungsi  n  kemudian menemukan nilai n yang meminimalkan fungsi. Hal ini dicapai dengan derivasi MSE(n) terhadap n dan penyelesaian  untuk  dengan  nilai  sama  dengan  nol [9].  Nilai  MMSE  dalam  pengujian  didapatkan berdasarkan  perbandingan  antara  RSS  pada Reference Point dan RSS pada saat pengujian. Data  training  yang  didapatkan  dari Reference Point diolah  menggunakan  metode Weighted  K- Nearest Neighbour (WKNN) yang bertujuan untuk mengklasifikasikan  sebuah  subjek  baru  yang bersumber  pada  data training .  Sedangkan  data  k- NN  menggunakan  klasifikasi  untuk  data  terdekat yang  digunakan  sebagai  nilai  prediksi  dari  sampel uji  yang  baru  [13].  Penentuan  data  dari  WKNN digunakan  melalui  pembobotan  pada  kelas  data. Penentuan  bobot  ditentukan  berdasarkan  kelas mayoritas  dan  minoritas-nya.  Untuk  kelas mayoritas  diberikan  pembobotan  lebih  kecil
sedangkan  untuk  kelas  minoritas  diberikan pembobotan lebih besar [14].
Dalam  pendekatan  K-NN,  vektor ̅ digunakan sebagai ukuran dan dibandingkan dengan peta radio ( radio map ). Proses penghitungan jarak, pengurutan tetangga dan pemilihan  RP ditentukan berdasarkan nilai ̅ lebih  rendah.  Penentuan  koordinat ditunjukkan pada persamaan (4) berikut.
‖ ‖ (∑ | | ) (4)
Kemudian  disubstitusikan x i = ̅    ̅ ,  dimana adalah  rata-rata  RSS  yang  terukur  pada Access Point ,  dan ̅ adalah  rata-rata  RSS  yang  terukur pada Access  Point ke-j  pada  titik  uji  ke-i ditunjukkan pada persamaan (5).
‖ ‖ (∑ | ̅    ̅ | ) (5)
Kemudian  estimasi  lokasi Mobile  User ̂ ditunjukkan pada persamaan (6).
̂ ∑ (6)
dimana adalah  posisi  tetangga  terdekat,  dan  K adalah  banyaknya  titik  kalibrasi  terdekat  untuk mendapatkan  performa  terbaik.  Dalam  pendekatan ini  lokasi Mobile  User sebagai weighted rata-rata dari lokasi dihitung pada persamaan (7).
̂ ∑ ∑ , (7)
Gambar 1. Perancangan algoritma Indoor Positioning System
Dengan pembobotan ( weighted ) pada persamaan (8) adalah pembobotan dan d adalah jarak.
( ̅    ̅ ) (8)

## B. Blok Diagram dan Diagram Alir Sistem
Perancangan  perangkat  lunak  atau software berupa  aplikasi mobile berbasis  Android.  Aplikasi digunakan  dalam  pengambilan  data training dan melakukan  estimasi  posisi user. Pada  Gambar  2 ditunjukkan  blok  diagram Indoor  Positioning System secara  keseluruhan.  Pada  Gambar  3 ditunjukkan diagram alir sistem dalam pengambilan data training . Pada Gambar 4 ditunjukkan diagram alir sistem dalam pengambilan penentuan posisi.
Gambar 2. Blok diagram Indoor Positioning System
Gambar 3. Diagram alir pengambilan data training
Gambar 4. Diagram alir penentuan posisi

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Implementasi pada Aplikasi Mobile Aplikasi  bernama  E-KASA  telah  dibangun berdasarkan susunan perancangan. Adapun tampilan  halaman  aplikasi  dapat  dilihat  pada Gambar 5. Gambar tersebut menampilkan halaman awal  dalam  pembuatan  project  baru  yang  berisi project baru dan pemilihan algoritma.
Gambar  6  menampilkan  halaman  penambahan Access  Point .  Dilakukan  pemindaian  terhadap Access  Point yang  tersedia  pada  lokasi  pengujian, kemudian  dilakukan  pemilihan Access  Point yang akan  digunakan  dalam  pengujian.  Data  yang diambil berupa SSID, MAC Address , RSSI dan titik koordinat.
Gambar  7  menampilkan  halaman  penambahan Access  Point Pada  halaman  ini  dilakukan pengumpulan  data  training  pada  setiap  titik  yang akan diuji. Aplikasi melakukan kalibrasi pembacaan RSSI pada posisi pengujian. Kemudian dilakukan labelling berupa  nama  titik,  dan koordinat titik (x,y).
Gambar  8  menampilkan  halaman  hasil pengujian  aplikasi  dan  Gambar  9  merupakan tampilan  pada  Firebase.  Setelah  dilakukan  data training ,  maka  dapat  dilakukan  pengujian  lokasi secara  online dengan  menekan  tombol  “LOKA SI SAYA” maka akan didapatkan lokasi terdekat user dengan objek dan posisi user berupa titik koordinat titik  (x,y).  Data  lokasi  tersebut  akan  terkirim  pada Firebase Realtime  Database untuk  mengetahui posisi user secara realtime.
Gambar 6. Tampilan penambahan Access Point
Gambar 7. Tampilan penambahan Reference Point
B. Pengujian Posisi
Pengujian  dilakukan  pada  ruangan  berukuran 5×10  meter  yang  terbagi  menjadi  3  ruangan. Terdapat 3 buah Access Point yang akan digunakan. Access Point tersebar pada tiap ruangan. Peta lokasi yang  dibuat  berupa grid dengan  setiap grid berukuran  1×1  meter  seperti  pada  Gambar.  Posisi objek yang akan diuji berupa 2 Rak Minuman pada Ruang 1, 2 Rak Makanan pada Ruang 2, dan 3 Rak Mie  Instan  pada  Ruang  3.  Pada  Gambar  10 ditunjukkan  peta  lokasi  pengambilan Reference Point.
Gambar 8. Tampilan hasil pengujian pada aplikasi
Gambar 9. Tampilan hasil pengujian pada Firebase
Gambar 10. Peta lokasi pengambilan Reference Point
Tabel  1  menunjukkan Reference  Point yang dijadikan  data training dengan  data  berupa  nama titik,  koordinat  titik,  dan  RSS  yang  didapat  dari  3 buah Access Point .
Gambar  11  menampilkan  grafik  peta  sebaran RSS  dar Access  Point 1,  2,  dan  3.  Titik  Uji  1-8 untuk  rak  minuman,  titik  uji  9-16  untuk  rak makanan, dan titik uji 17-28 untuk rak  mie instan. Berdasarkan  data-data  pengujian  diatas,  dapat diketahui  bahwa  nilai  RSS  Wi-Fi  memiliki  nilai yang  bervariasi  bergantung  pada  jarak  antara Access Point dan Reference Point . Nilai RSS Wi-Fi yang  didapatkan  akan  semakin  besar  dengan  nilai diatas  -55  dBm  berkategori high ketika  jarak Reference  Point dekat  dengan Access  Point . Sebaliknya,  ketika  jarak Reference  Point jauh dengan Access  Point maka  nilainya  akan  semakin kecil dengan nilai kurang dari -75 dBm berkategori low .    Selain  itu,  nilai  RSS  Wi-Fi  mengalami  efek fading dan shadowing akibat  adanya  pembatas dinding antar ruangan. Variasi yang didapatkan dari nilai  RSS  tersebut  dapat  dimanfaatkan  untuk mengetahui  posisi  mobile  device  yang  digunakan pada  lokasi.  Pada  Tabel  2  ditunjukkan  parameter kekuatan sinyal Wi-Fi.
Tabel 1. Pengambilan data Received Signal Strength
pada Reference Point Nama Posisi Reference Point RSS AP1 (dBm) RSS AP2 (dBm) RSS AP3 (dBm) x(m)  y(m) Rak Minuman 0 0 -44,4 -60,6 -89,4 0 0 -44 -59 -90 0 0 -44 -59 -90 0 0 -45 -58 -89 2,5 0 -34 -58 -88 2,5 0 -34 -58 -88 2,5 0 -36 -59 -87 2,5 0 -37 -61 -92 Rak Makanan 0 6 -69 -43 -76 0 6 -74 -45 -69 0 6 -63 -40 -71 0 6 -69 -43 -76 2,5 6 -77 -48 -82 2,5 6 -71 -43 -69 2,5 6 -71 -41 -69 2,5 6 -71 -41 -69 Rak Mie Instan 0 9 -79 -78 -59 0 9 -80 -77 -58 0 9 -80 -78 -62 0 9 -79 -78 -59 2,5 9 -75 -68 -51 2,5 9 -75 -69 -51 2,5 9 -75 -68 -51 2,5 9 -75 -68 -51 5 9 -88 -71 -47 5 9 -88 -71 -47 5 9 -88 -71 -47 5 9 -86 -70 -47
Gambar 11. Grafik peta sebaran kekuatan sinyal dari setiap Access Point
Tabel 2. Parameter kekuatan sinyal Wi-Fi
Tingkat Kualitas Kategori Kekuatan Sinyal (dBm) 90% High >-55 50% Medium <-75 30% Low <-85 8% Unusable <-96 Tabel 3. Hasil Pengujian Posisi Nama Posisi Reference Point Hasil Uji Posisi Ter dekat Error
x y x y Rak Minuman 0 0 0 0  Rak Minuman 0 m 2,5 0 0 0  Rak Minuman 0 m Rak Makanan 0 6 0 6  Rak Makanan 0 m 2,5 6 0 6  Rak Makanan 2,5 m Rak Mie Instan 0 9 0 9  Rak  Mie Instan 0 m 2,5 9 2,5  9  Rak  Mie Instan 0 m 5 9 5 9  Rak  Mie Instan 0 m
Pada Tabel 3 ditunjukkan hasil pengujian posisi user berupa  lokasi  rak  terdekat  dengan  user  dan titik koordinat user.
Pada  aplikasi  ketika  pemindaian Access  Point diperlukan 5 detik untuk mendapatkan data Access Point yang  tersedia.  Dalam  membaca  nilai  RSSI pada  setiap  titik  diperlukan  waktu  45  detik  untuk melakukan kalibrasi RSS WiFi untuk 3 buah Access Point .  Pembacaan  RSS  WiFi  pada  aplikasi  sudah cukup  baik  karena  ketika  titik  yang  diuji  Ketika jaraknya  jauh  dari  suatu  Acces  Point  maka  nilai kekuatan  daya  yang  diterima  akan  semakin  kecil, sedangkan  ketika  titik  uji  dekat  dengan Access Point maka  nilai  kekuatan  daya  yang  diterima semakin  besar.  Hal  ini  terjadi  karena  sinyal mengalami  efek fading ketika  jaraknya  semakin jauh dan ketika access point terhalang oleh obstacle seperti dinding pembatas antar ruangan maka sinyal mengalami  efek shadowing .  Berdasarkan  data-data pengujian,  dapat  diketahui  bahwa  nilai  RSS  Wi-Fi memiliki  nilai  yang  bervariasi  bergantung  pada jarak.
Pada  penentuan  posisi  awal,  kekuatan  sinyal yang diterima atau RSS Wi-Fi sangat mempengaruhi hasil akhir posisi, sebab pada setiap titik  uji  didapatkan  nilai  RSS  yang  berbeda-beda dari setiap Access Point . Reference Point ditentukan pada  setiap  rak  sebanyak  4  titik  untuk  mengetahui perubahan nilai RSS pada titik yang sama.
Pada  pengujian  posisi,  data  training  berupa Reference  Point yang  tersimpan  pada database aplikasi  akan  diolah  menggunakan  metode Weighted  K-Nearest  Neighbor (WKNN).  Pada metode  ini  klasifikasi  untuk  ketetanggaan digunakan  sebagai  nilai  prediksi  dari  sampel  uji yang  baru.  Data  RSS  Wi-Fi  pada  saat  pengujian lokasi    dibandingkan  dengan  RSS  Wi-Fi  data training pada Reference  Point .  Nilai Minimum Mean  Square  Error (MMSE)  didapatkan  pada pengujian suatu titik ketika data RSS yang didapat dalam pengujian nilainya mendekati data RSS pada Reference  Point .  Dalam  28  pengujian,  posisi terdekat  dengan  lokasi  telah  sesuai  100%.  Dalam penentuan titik koordinat hasil pengujian diperoleh kesesuaian  sebesar  85,71%  sebab  masih  terdapat penyimpangan titik sebesar 2,5 meter untuk 4 buah titik.  Penyimpangan  tersebut  dapat  terjadi  karena kemiripan data RSS Wi-Fi dengan titik terdekatnya, sehingga  hasil  pengolahan  algoritma  pada  titik tersebut  menghasilkan  estimasi  titik  dengan  nilai RSS yang memiliki kemiripan nilai RSS Wi-Fi hal tersebut  terjadi  karena  sinyal  Wi-Fi  yang  selalu berfluktuatif  akibat  efek fading dan shadowing . Fading merupakan deviasi atau penyimpangan pada daya sinyal yang terjadi akibat atenuasi yang telah mengalami  propagasi  tertentu. Fading akan  selalu berfluktuasi,  bergantung  pada  kondisi,  waktu,  dan posisi  geografis.  Shadowing  adalah  kondisi  sinyal ketika  daya  berfluktuasi  akibat  objek  yang menghalangi  jalur  propagasi  antar  Transmitter  ke Receiver

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  perancangan,  hasil  pengujian,  dan analisis dapat disimpulkan bahwa Indoor Positioning  System yang  telah  dibuat  dapat mengetahui  estimasi  posisi user berupa  posisi terdekat  user  dengan  rak  barang . Nilai Received Signal Strength atau kekuatan sinyal yang diterima dari  Wi-Fi  mempengaruhi  hasil  akhir  dalam pengujian  posisi.  Penentuan  data  training  dan jumlah Reference Point dilakukan untuk mengetahui perubahan nilai RSS Wi-Fi pada setiap titik uji. Delay waktu kalibrasi dan penentuan posisi sebesar  45  detik.  Pada  sistem  yang  telah  dibuat, masih  terdapat  error  sebesar  2,5  meter  saat pengujian  titik  lokasi,  sedangkan  klasifikasi  dalam penentuan  posisi  hasilnya  sudah  sesuai.  Akurasi posisi  berdasarkan  28  titik  percobaan  didapatkan persentase  akurasi  sebesar  85,71%.  Untuk pengembangan selanjutnya, aplikasi dapat ditambahkan  fitur  login,  agar  aplikasi  dapat digunakan  oleh  lebih  dari  1  pengguna.  Kemudian memisahkan aplikasi untuk user dan admin . Dalam
meningkatkan akurasi dapat dilakukan penambahan Access Point. Untuk aplikasi lebih lanjut, teknologi IPS  berdasarkan  nilai  RSSI  ini  dapat  digabungkan dengan  sistem  pendeteksian  pengambilan  barang untuk  memperkirakan  produk  yang  diambil  oleh seseorang di supermarket.

## R EFERENSI
[1] D.  Y.  Permana, “ Aplikasi  Indoor  Positioning System Menggunakan Android Dan Wireless Local Area Network Dengan Metode Fuzzy Logic Indoor Positioning  System, ” Jurnal  Infra ,  vol.  1,  no.  2, 2013.
[2] J.  Bakal, “ Survey  of  Indoor  Positioning Measurements, Methods and Techniques, ” International Jurnal of Computer Applications , vol. 2, no. 2, pp. 22-33, 2016.
[3] D. W. Mahandhira, “ Rancang Bangun Sistem Real Time  Tracking  Indoor  Position  untuk  Studi  Kasus pada  Gedung  Teknik  Informatika  ITS, ” Institut Teknologi Surabaya , Surabaya, 2016.
[4] F.  H.  Perdana,  R.  H.  Ginardi,  and  F.  Arunanto, “ Implementasi Indoor Positioning System Berbasis Smartphone  dengan  Penambahan Access  Point untuk  Studi  Kasus  Gedung  Teknik  Informatika ITS, ” Jurnal Teknik ITS , vol. 5, no. 2, pp. 6, 2016.
[5] N.  A.  K.  Zghair,  M.  S.  Croock,  and  A.  A.  R. Taresh, “ Indoor  Localization  System  Using  Wi-Fi Technology, ” Iraqi  Journal  of  Computers, Communications, Control and Sytems Engineeering (IJCCCE) , vol. 19, no. 2, pp. 9, 2019.
[6] Y.  A.  Maulana, “ Implementasi  Indoor  Positioning System  (IPS)  Menggunakan  Algoritma  Weighted K-Nearest Neighbor di Gedung A Fakultas Teknik Universitas  Jember, ” Repository  Universitas Jember , Jember, 2019.
[7] D.  Yudha,  B.  Hasbi,  and  R.  Sukarna, “ Indoor Positioning  System  Berdasarkan  Fingerprinting Received  Signal  Strength  (RSS)  Wifi  dengan
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN), ” ILKOM Jurnal Ilmiah , vol. 10, no. 3, pp. 274-283, 2018.
[8] B.  Li,  J.  Salter,  A.  G.  Dempster,  and  C.  Rizos, “ Indoor Positioning Techniques Based on Wireless LAN, ” UNSW Sydney , Sydney, 2007.
[9] M.  A.  Elgwad,  E.  Ashry,  and  B.  I.  Sheta, “ Wi-Fi based  indoor  localization  using  trilateration  and fingerprinting  methods, ” IOP  Conference  Series: Materials Science and Engineering , 2019.
[10] Y.  F.  Huang,  Y.  T.  Jheng,  and  H.  C.  Chen, “ Performance  of  an  MMSE  based  indoor localization  with  wireless  sensor  networks, ” The 6th  International  Conference  on  Networked Computing and Advanced Information Management , vol. 2010, pp. 671-675, 2010.
[11] C.  M.  Chen,  Y.  F.  Huang,  and  Y.  T.  Jheng, “ An Efficient  Indoor  Positioning  Method  with  the External Distance Variation for Wireless
Networks, ” Electronics ,  vol.  10,  no.  16,  pp.  1949, 2021.
[12] B.  Wang,  Y.  Zhao,  T.  Zhang  and  X.  Hei, “ An improved  integrated  fingerprint  location  algorithm based on WKNN, ” 2017 29th Chinese Control and Decision  Conference  (CCDC) ,  2017,  pp.  4580- 4584.
[13] N.  Krisandi,  H.  Helmi,  and  B.  Prihandoso, “ Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Data  Hasil  Produksi  Kelapa  Sawit  Pada  PT. MINAMAS  Kecamatan  Parindu, ” Buletin  Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) , vol. 02, pp. 33-38, 2013.
[14] I.  Indriati  and  A.  Ridok, “ Sentiment  Analysis  for Review  Mobile  Application  Using  Neighbor Weighted  K-Nearest  Neighbor  (NWKNN), ” Journal of Enviromental Engineering & Sustainable Technology , pp. 23-32, 2016.
[15] S.  Gansemer,  U.  Grobmann,  and  S.  Hakobyan, “ RSSI-based  Euclidean  Distance  algorithm  for indoor  positioning  adapted  for  the  use  in dynamically  changing  WLAN  environments  and multi-level buildings, ” 2010 International Conference  on  Indoor  Positioning  and  Indoor Navigation , 2010, pp. 1-6.