Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2021.2.2.75 Vol. 2, No. 2, Desember 2021, hlm. 119-126 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## INDOOR LOCALIZATION USING ACCELEROMETER AND GYROSCOPE SMARTPHONE BASED
Anggreini Intan Permata Sari 1 , Arkham Zahri Rakhman* 2
1,2 Teknik Informatika, Institut Teknologi Sumatera, Indonesia Email: 1 anggreini.14115006@student.itera.ac.id , 2 arkham@if.itera.ac.id
(Naskah masuk: 25 Januari 2021, diterima untuk diterbitkan: 09 Maret 2021)

## Abstract
Indoor  localization  is  one  of  the  more  accurate  technologies  to  be  used  to  determine  indoors  or  buildings. Pedestrian  Dead  Reckoning  (PDR)  is  a  method  of  determining  the  user's  position  by  adding  a  method  that occurs to a known initial position. The displacement that occurs is estimated with the help of an accelerometer sensor attached to the user as a step detector and to determine the direction towards the user using a gyroscope sensor. System testing is carried out in the Institut Teknologi Sumatera’s campus environment on the 2nd floor of Building C and D. The results from the detection of steps get an error rate of 1.13% using a threshold of 0.8.
Keywords : accelerometer sensor, Global Positioning System, Gyroscope sensor, indoor localization, Pedestrian Dead Reckoning

## INDOOR LOCALIZATION MENGGUNAKAN ACCELEROMETER DAN GYROSCOPE BERBASIS SMARTPHONE

## Abstrak
Indoor  Localization merupakan  salah  satu  teknologi  yang  lebih  akurat  untuk  digunakan  sebagai  menentukan posisi  di  dalam  ruangan  atau  gedung. Pedestrian  Dead  Reckoning (PDR)  adalah  metode  penentuan  posisi pengguna  dengan  cara  menambahkan  perpindahan  yang  terjadi  terhadap  posisi  awal  yang  telah  diketahui. Perpindahan yang terjadi diestimasi dengan bantuan sensor accelerometer yang ada pada smartphone pengguna sebagai  pendekteksi  langkah  dan  untuk  mentukan  arah  hadap  pengguna  menggunakan  sensor  gyroscope. Pengujian sistem ini dilakukan di lingkungan kampus Institut Teknologi Sumatera di Lantai 2 Gedung C dan D. Hasil  yang  dihasilkan  dari  pendeteksian  langkah  mendapatkan error  rate sebesar  1.13%  dengan  menggunakan threshold sebesar 0.8.
Kata  kunci : Global  Positioning  System,  indoor  localization,  Pedestrian  Dead  Reckoning  (PDR),  sensor accelerometer, sensor Gyroscope

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  berjalannya  waktu Global  Positioning System (GPS)  menjadi  teknologi  yang  sangat berguna  bagi  kehidupan  untuk  mencari  lokasi  suatu objek  diatas  bumi,  cuaca  disuatu  daerah,  navigasi dan lain-lain [1]. Pembangunan bangunan bertingkat yang  memiliki  banyak  ruang  tersusun  dari  puluhan bahkan  ratusan  ruangan  dan  koridor  sering  kali membuat seseorang merasa kesulitan dalam mencari dan menuju sebuah lokasi di dalam sebuah bangunan [2].  Sistem  navigasi  diketahui  dapat  membatu menyelesaikan permasalahan tersebut. Global Positioning System (GPS) mempunyai manfaat yang sangat besar pada sistem navigasi, namun sistem ini memiliki akurasi  yang rendah saat pengguna berada di  suatu  ruangan  atau  bangunan  [3].  Hal  ini  terjadi karena  ketidakmampuan  gelombang  radio  yang
dikirimkan oleh satelit untuk menembus benda padat dan  tebal  dan  berlapis  seperti  tembok  ruangan, gedung bertingkat dan lain sebagainya.
Indoor Localization merupakan teknologi yang memberikan  layanan  untuk  menentukan  posisi seseorang atau benda yang berada di dalam ruangan atau gedung [4]. Indoor Localization memanfaatkan beberapa  teknologi  lain,  seperti  Bluetooth,  Radio Frequency  Identification  (RFID),  sinar  inframerah, ultrasound , dan sinyal Wi- Fi [5]. Pemanfaatan Base Transceiver  Station (BTS)  jaringan  telepon  seluler dapat  digunakan  untuk  menentukan  posisi  di  dalam ruangan,  namun  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan sangat  kecil  yakni  sekitar  100m  hingga  35km  [6]. Pemanfaatan  sinyal  WiFi  sebagai Access  Point sebagai  data  sinyal  untuk  menginformasikan  posisi pengguna  pada  suatu  gedung  terdapat  kekurangan
yaitu sinyal Wi-Fi pada suatu gedung tidak tersebar secara  merata  yang  membuat  sistem  tidak  dapat berjalan  di  beberapa  titik  yang  tidak  terjangkau sinyal  Wi-Fi  dengan  baik  [7].  Penelitian  yang memanfaatkan  sinyal  Wi-Fi  untuk  menggantikan GPS  di  dalam  ruangan,  memiliki  hasil  akurasi pendeteksian  posisi  sebesar  88,953%.  Hasil  akurasi penelitian ini tergolong rendah dari penelitian indoor localization lainnya, dikarenakan sinyal Wi- Fi tidak tersebar  merata.  Sistem  ini  terdapat  kekurangan yaitu  jika  sinyal  Wi-Fi  tidak  terdeteksi  atau mengalami  gangguan  maka  sistem  tidak  dapat digunakan [8].
Pada  penelitian  ini,  membangun Indoor Localization menggunakan metode Pedestrian Dead Reckoning (PDR). Pedestrian  Dead  Reckoning (PDR)  adalah  metode  penentuan  posisi  pengguna dengan cara menambahkan perpindahan yang terjadi terhadap posisi awal yang telah diketahui. Perpindahan  yang terjadi diestimasi dengan bantuan sensor accelerometer yang  melekat  pada  pengguna [6].  Perpindahan  objek  direpresentasikan  dengan langkah  kaki,  sehingga  pengenalan  langkah  dan estimasi  panjang  langkah  menjadi  hal  yang  penting untuk  mengetahui  besarnya  perpindahan  yang terjadi.  Sensor accelerometer dapat  memberikan ukuran  akselerasi  pergerakan  penggunanya  dalam tiga  arah  (x,  y,  dan  z)  yang  dapat  diproses  lebih lanjut  untuk  mengenali  pola  langkah  penggunanya. Diadopsinya  sensor accelerometer pada  ponsel cerdas semakin mendukung pemanfaatan PDR untuk mengetahui pergerakan pengguna. PDR menggunakan  sensor accelerometer dan gyroscope merupakan  salah  satu  alternatif  untuk  masalah jaringan telepon seluler  yang  memiliki akurasi  yang sangat  kecil  dan  sinyal  Wi-Fi  yang  tidak  tersebar merata yang mengakibatkan sistem tidak berjalan di beberapa titik.
Berdasarkan  masalah  yang  telah  diuraikan dalam  penelitian  ini,  diharapkan  sistem Indoor Localization menggunakan  metode  PDR  dapat memberikan informasi yang akurat dan optimal.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian tentang Indor Localization bukanlah yang  pertama  kali,  sebelumnya  ada  beberapa penelitian  sejenis  yang  membahas  hal  ini.  Pratama dan  Widyawan  tahun  2013[6]  mengembangkan Indor  Localization menggunakan  PDR  dengan memanfaatkan  beberapa  sensor  yang  ada  di smartphone yaitu accelerometer dan magnetometer . Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh pratama mencakup  beberapa  operasi  dasar  yakni  deteksi orientasi, filtrasi, deteksi langkah, dan estimasi jarak perpindahan.  Pada  penelitian  ini  pada  proses  filtrasi menggunakan  proses High-pass  filtering dan Low- pass  filtering . High-pass  filtering berfungsi  untuk menghilangkan  pengaruh  gravitasi,  sedangkan Low- pass  filtering berfungsi  meminimalisir noise pasa sinyal  yang  berfrekuensi  tinggi.  Untuk  mendeteksi
langkah  dengan  cara  mendeteksi  titik  puncak  dari akselerasi  yang  telah  dibaca.  Dengan  penetapan ambang  batas  dinamik,  dengan  skema relative- threshold .  Namun  pada  penelitian  ini  terdapat kelemahan,  yaitu  pada  sensor magnetometer yang sangat  sensitif  pada  medan  magnet  di  lingkungan sekitar  yang  mengakibatkan  kinerja  sensor  untuk menentukan arah orientasi terganggu.
Penelitian  lainnya  pernah  dilakukan  oleh  Hui- Huang,  dkk  ditahun  2014  [9].  Pada  penelitian tersebut mengembangkan aplikasi
Indoor
Localization yang juga berbasis smarthphone namun menggunakan  sensor accelerometer dan gyroscope . Metode Pedestrian  Dead  Reckoning digunakan dalam membangun sistem ini. Poin kalibrasi ditandai di  lantai  dan  di  peta  pada  aplikasi.  Pengguna pertama kali menemukan tanda kalibarasi, berdiri di atasnya  dan  menghadap  kearah  yang  ditentukan. Ketika  pengguna  mulai  bergerak  di  peta  sistem, sistem  merekam  waktu real-time dari  panjang langkah  dan  perubahan  orientasi  untuk  setiap langkah dari sensor. Kompas digital dapat digunakan dalam penentuan arah. Namun, kompas digital tidak cocok digunakan di dalam lingkungan karena mudah terpengaruh  oleh  medan  magnet  dari  sumber  lain. Pada pedeteksi langkah, penelitian ini menggunakan Zero-crossing dimana  ketika sign  accelerometer berubah  dari  positif  ke  negatif  dan  kembali  lagi  ke positif maka pengguna dianggap sedang berjalan[10][11].  Hasil  dari  pengujian  tersebut mendapatkan error sebesar  6.9%  yang  artinya mengalami  kesalahan  69  cm  dalam  10  m.  Hal  ini diakibatkan  karena  pengguna  tidak  benar-benar memegang smartphone di depan tubuh.
Winia,  dkk  pada  tahun  2016  [7].  Pada penelitian tersebut melakukan pengembangan metode Indoor  Positioning  System menggunakan sensor motion yaitu accelerometer dan magnetometer sebagai  solusi real  time  tracking indoor  position terutama  saat  penentuan  posisi pengguna  yang  tidak  dapat  ditentukan  dengan  cepat karena  infrastruktur  gedung  yang  kurang  memadai seperti sinyal Wi-Fi pada gedung yang tidak tersebar secara  merata.  Secara  umum  alur  kerja  sistem  yang digunakan  yaitu  sistem  menampilkan  posisi  awal pengguna  pada  peta,  setelah  itu  sistem  akan mendeteksi  pergerakan  penggunakan  menggunakan sensor  dan  sensor  akan  terus  mengumpulkan  data selama  aplikasi  masih  berjalan[12].  Jika  terjadi perubahan nilai pada data sensor, maka aplikasi akan melakukan update posisi  pengguna.  Pada  penelitian ini  menggunakan  pendeteksian  arah  dan  langkah pengguna,  metode  ini  digunakan  dengan  cara menghitung  nilai  signifikansi  dari  nilai  perubahan sensor.  Sistem  ini  menganggap  segala  pergerakan adalah ke depan. Pengujian pada sistem menghasilkan  rata-rata  persentase  akurasi  untuk pendekteksian  langkah  dan  arah  terhadap  pengguna adalah  sebesar  94.8%  dan  94.48%.  Pada  penelitian ini hanya mengandalkan metode deteksi langkah dan
arah hadap tanpa memperhitungkan panjang langkah yang  mengakibatkan  kesalahan  pada  langkah menjadi besar.
Penelitian ini menggunakan metode Pedestrian Dead  Reckoning dalam  sistem Indoor  Localization . Penelitian ini  mengadopsi sensor accelerometer dan gyroscope yang tertanam pada smartphone . Pedestrian Dead Reckoning dipilih dalam penelitian ini  karena  dapat  melakukan  akumulasi  estimasi perpindahan  dengan  hanya  mengandalkan  sensor accelerometer dan gyroscope yang  tertanam  pada smartphone . Pedestrian  Dead  Reckoning memiliki tiga tahapan yaitu deteksi langkah, estimasi panjang langkah,  dan  penentuan  arah  hadap. Adaptive threshold digunakan  pada  penelitian  ini  karena memungkinkan  akurasi  pada  deteksi  langkah  lebih besar  pada  kecepatan  berjalan  yang  berbeda-beda. Penelitian  ini  menggunakan  metode  deteksi  titik puncak  percepatan  vertikal  untuk  mendeteksi terjadinya  sebuah  langkah,  percepatan  vertikal dihasilkan  oleh  dampak  ketika  kaki  menyentuh tanah. Pendekatan Scarlett digunakan karena mampu mengestimasi  panjang  langkah  lebih  baik  daripada pendekatan  yang  lainnya[12][13].  Sensor gyroscope digunakan  untuk  menentukan arah hadap pengguna. Untuk menentukan posisi awal pengguna, penelitian ini  memanfaatkan  teknologi QR  code . Qr  code adalah  visual landmark yang  sangat  menjanjikan karena respon dari Qr code sangat cepat dan mudah.

## 2.1. Pedestrian Dead Reckoning (PDR)
PDR  adalah  sebuah  metode  penentuan  posisi pengguna  dengan  cara  menambahkan  perpindahan yang  terjadi  terhadap  posisi  awal  pengguna  yang telah  diketahui.  Perpindahan  yang  terjadi  diestimasi dengan  bantuan  sensor accelerometer yang  melekat pada  ponsel  yang  dibawa  pengguna  [14][15]. Perpindahan  objek  atau  perpindahan  pengguna direpresentasikan  dengan  sebuah  langkah  kaki, sehingga  mengetahui terjadinya sebuah langkah dan estimasi  panjang  langkah  menjadi  poin  yang  sangat penting  untuk  mengetahui  besarnya  perpindahan yang terjadi.
Prosedur  PDR  dapat  ditunjukkan  oleh  gambar 1 dan diuraikan sebagai berikut :
1. Step Detection
Pembacaan  data  dari  sensor accelerometer untuk mendeteksi terjadinya sebuah langkah pejalan kaki.
2. Step Length Estimation
Melakukan  estimasi  panjang  langkah  dengan menggunakan  pendekatan  Scarlet  untuk  mengetahui besaran perpindahan yang terjadi.
3. Heading Determination
Memperkirakan arah pengguna dengan menggunakan sensor gyroscope . 4. Positioning Menampilkan  pembaaruan  perpindahan  posisi pengguna dari posisi awal.
Gambar 1. Algoritma Pedestrian Dead Reckoning

## 2.2. Step Detection
Sensor accelerometer digunakan untuk mengukur  nilai  percepatan  dalam  Sumbu  X,  Y,  dan Z.  Pada  pendeteksian  langkah,  data  yang  dihasilkan dari  sensor accelerometer diubah  menjadi  nilai magnitude (jumlah vektor) percepatannya. Magnitude dirumuskan seperti persamaan (1) :
𝑀𝑎𝑔𝑛𝑖𝑡𝑢𝑑𝑒 =   √𝑥 2 + 𝑦 2 + 𝑧 2 (1)
Pada  saat  kaki  berada  pada fase  stance , percepatan kaki bernilai nol (𝑎 𝑓 (𝑡) = 0) ,dimana 𝑎 𝑓 adalah  nilai magnitude .  Beberapa  metode  dapat digunakan  untuk  menganalisis  data  akselerasi misalnya  deteksi  puncak  ( peak  detection )  dan deteksi perlintasan titik nol ( zero crossing ).

## 2.3. Step Length Estimation
Metode  statik  mengasumsikan  bahwa  setiap langkah  yang  dilakukan  oleh  seseorang  memiliki panjang  yang  sama,  yang  dapat  ditentukan  melalui persamaan (2) [6] :
𝑆𝑡𝑒𝑝𝑠𝑖𝑧𝑒 = ℎ𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑥 𝑘 (2)

## 2.4. Heading Determination
Ini  merupakan  contoh  sub-bab  kedua.  Isinya dapat disesuaikan dengan kebutuhan.
Penentuan arah menggunakan Sensor Gyroscope .  Sensor gyroscope adalah  sensor  yang dapat  mengukur  perubahan  kecepatan  sudut  suatu perangkat. Dengan kata  lain  sensor dapat  mengukur berapa derajat smartphone diputar sepanjang Sumbu X,  Sumbu  Y,  dan  Sumbu  Z.  Parameter  yang dihasilkan  oleh  sensor  dikonversi  dari  radian  ke derajat  agar  dapat  dengan  mudah  dipahami  oleh pengguna.

## 3. METODE PENELITIAN
Sistem Indoor  Localization yang  dibangun pada  penelitian  ini  merupakan  sistem  yang  dapat memberikan  informasi  pergerakan  pengguna  dan
posisi  pengguna  di  dalam  gedung  C  dan  D  lantai  2 Institut  Teknologi  Sumatera  (ITERA),  gedung  ini dipilih  sebagai  contoh  gambaran  gedung  pada umumnya. Sistem ini menggunakan sensor tertanam pada smartphone yaitu  sensor accelerometer dan gyroscope . Data yang diambil dari sensor accelerometer merupakan  data  akselerasi  yang terjadi  pada  pergerakan smartphone akibat  langkah kaki. Data akselerasi dari sensor accelerometer yang dikumpulkan akan melalui proses filtrasi menggunakan metode  high-pass  filtering .  Setelah data  melalui  proses  filtrasi,  data  dari  sensor accelerometer dan gyroscope memasuki  proses metode  (PDR).  Untuk  menentukan  posisi  awal, pengguna  harus  melakukan  scan  QR Code yang telah  disediakan  di  dalam  gedung.  Hasil  akhir  dari sistem ini adalah menampilkan pergerakan pengguna dan posisi pengguna.

## 3.1. Diagram Alir Keseluruhan Sistem
Diagram  alir  keseluruhan  sistem  dapat  dilihat pada Gambar 2.
Sistem Indoor  Localization yang  dibangun mengadopsi sensor yang tertanam pada smartphone . Sistem  akan  memberikan  arahan  kepada  pengguna untuk melakukan scanning QR Code terdekat, hal ini dilakukan  untuk  mengetahui  posisi  awal  pengguna. Setelah melakukan scanning , sistem akan menginisialisasikan  titik point dan  menampilkan kedalam  peta.  Sistem  akan  mengumpulkan  data sensor accelerometer dan gyroscope dari smartphone .  Setelah  mengumpulkan  data  sensor sistem akan  melakukan preprocessing data. Apabila sistem  merekam  data  sensor  dan  mengalami perubahan  data  yang  tinggi  maka  sistem  akan melakukan  pendeteksian  langkah,  estimasi  panjang langkah  dan  penentuan  langkah.  Setelah  itu,  sistem akan memperbaharui posisi pengguna dan menampilkan titik point ke peta.

## 3.2. Diagram Alir Deteksi Langkah
Diagram alir deteksi langkah dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Diagram Alir Deteksi Langkah
Pada proses
deteksi langkah, data
accelerometer  yang  telah  melewati  proses  filtering akan  diproses  kembali  ke  dalam  sistem.  Apabila sensor mengalami perubahan, sistem akan melakukan proses pengecekkan kemungkinan terjadinya sebuah langkah. Jika data magnitude pada sensor accelerometer lebih besar dari threshold ̧maka pengguna  dianggap  berjalan.  Sebaliknya,  jika  data magnitude  pada  sensor  accelerometer  tidak  lebih
besar dari threshold, maka pengguna tidak dianggap sedang berjalan.

## 3.3. Diagram Alir Estimasi Panjang Langkah
Pada  proses  pendekteksian  panjang  langkah, pertama yang dilakukan adalah menginisialisasi data accelerometer yang  telah  difiltrasi.  Data  tersebut terdiri  dari  data accelerometer maksimum  dan minimum. Langkah selanjutnya sistem akan melakukan  proses  perhitungan  dengan  pedekatan scarlett .  Hasil  dari  perhitungan  adalah  estimasi panjang  langkah  yang  dilakukan  oleh  pengguna. Diagram  alir  estimasi  panjang  langkah  dapat  dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Alur Kerja Sistem Estimasi Panjang Langkah
Sensor gyroscope digunakan  pada  saat  proses penentuan arah. Pada proses ini hanya membutuhkan sumbu  z  pada  sensor gyroscope karena  posisi smartphone  berada  di  depan  tubuh  pengguna  dan mengayunkan smartphone sesuai  arah  mata  angin. Sistem akan menginisialisasi data sumbu z, bias, dan sensitif  dari  sensor gyroscope .  Sistem  akan menghapus  bias gyroscope ,  karena  semakin  rendah bias  yang  dihasilkan  maka  semakin  kecil  kesalahan saat  mengintegrasikan  output  dari  data gyroscope . Sudut diperoleh dengan mengintegrasikan kecepatan sudut  dengan  waktu.  Hasil  dari  proses  ini  adalah angka  dengan  satuan  derajat  dan  arah  mata  angin. Diagram  alir  estimasi  penentuan  arah  dapat  dilihat pada Gambar 4.
Peta  yang  digunakan  pada  sistem  ini  adalah peta  lantai  2  Gedung  C  dan  Gedung  D  Institut Teknologi  Sumatera.  Peta  digambar  dengan  skala 1:275.  Pada  Gambar  5  memperlihatkan  rancangan peta yang akan digunakan.
Gambar 5. Peta Gedung C dan D ITERA

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada saat merancang dan mengimplementasikan  sistem Indoor  Localization , digunakan  beberapa  perangkat  pendukung.  Sistem yang dibuat menggunakan perangkat keras laptop/PC  dan  smartphone  sebagai  alat  pengujian. Perangkat lunak utama  yang  digunakan sebagai text editor  adalah  Android  Studio.  Spesifikasi  perangkat keras  yang  digunakan  pada  tahap  pengembangan sistem dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Kebutuhan Perangkat Keras Perangkat keras Spesifikasi PC / Laptop Processor Intel 8 Core TM i5-7200 CPU @ 2.71GHz PC / Laptop RAM 8GB Smartphone Versi Android 10 (Android X) Smartphone RAM 4GB

## 4.1. Tampilan Antarmuka
Halaman  posisi  pengguna  dapat  memberikan informasi  posisi  awal  pengguna,  dapat  melihat pergerakan  pengguna,  melihat  jumlah  langkah, melihat  arah,  dan  melihat  jumlah  jarak  yang ditempuh.  Pada  halaman  ini  juga  menampilkan informasi  peta  Lantai  2  Gedung  C  dan  Gedung  D Institut Teknologi Sumatera. Pada Gambar 5 dengan memanfaatkan method
― onDraw ‖ dapat menggambar sebuah lingkaran yang diinisialisasikan sebagai  pengguna  dan  dapat  menempatkan  gambar peta  Lantai  2  Gedung  C  dan  D  Institut  Teknologi Sumatera  sebagai background canvas.  Titik  ini nantinya  akan  bergerak  jika  sistem  mendeksi terjadinya  sebuah  pergerakan  atau  terdeksinya
sebuah  langkah.  Gambar  6  adalah  potongan  kode untuk  menggambar  sebuah  titik  lingkaran  di  canvas yang diinisialisasikan sebagai pengguna. Fungsi dari drawcircle adalah  untuk  menggambar  sebuah lingkaran yang berwarna merah dan memiliki radius sebesar 10 px dengan posisi koordinat x dan y.
Gambar 6. Tampilan Antar Muka

## 4.2. Hasil Filtrasi Data Sensor Accelerometer
Pada tahap implementasi pendekteksian langkah  terdapat  tahap  melakukan  filtering  data dengan  menggunakan  metode high-pass  filtering . Data  yang digunakan pada tahap filtrasi adalah data yang  dihasilkan  dari  sensor accelerometer . High- pass filtering berfungsi  menghilangkan  gaya gravitasi  yang dihasilkan dari sensor accelerometer . Gambar  7  adalah  data  dari  sensor accelerometer yang  belum  di  filtrasi.  Gambar  8  adalah  data  dari sensor  accelerometer  yang  sudah  di  filtrasi  dengan metode high-pass filtering.
Gambar 8. Acceletometer dengan Filtrasi

## 4.3. Hasil Filtrasi Data Magnitude Sensor
Accelerometer
Pada  tahap  pendekteksian  langkah,  data  yang digunakan  adalah  data magnitude dari  sensor accelerometer yang  sudah  melewati  tahap  filtrasi. Data magnitude dari  sensor accelerometer yang melebihi threshold maka  pengguna  akan  dianggap.
Gambar 9 merupakan data magnitude yang melebihi threshold.
Gambar 9. Magnitude saat berjalan

## 4.4. Pengujian Fungsional Sensor
Pengujian  fungsionalitas  merupakan  pengujian yang  dilakukan  terhadap  jalannya  fungsi  -  fungsi pada  sistem  yang  telah  dibuat.  Metode  yang digunakan  adalah  metode blackbox .  Melakukan pengujian  sensor  sangat  penting  dilakukan  karena untuk mengetahui ketersediaan sensor pada smartphone dan mengetahui fungsi dari sensor yang akan  digunakan  pada  sistem.  Pada  Tabel  2 menjelaskan  tentang  detail  pengujian  dari  sensor yang  digunakan  yaitu  sensor accelerometer dan sensor gyroscope .
Pada  Tabel  3.  menjelaskan  tentang  hasil  dari pengujian  sensor.  Sensor accelerometer dan  sensor gyroscope mendapatkan hasil sesuai yang diharapkan.  Sistem  dapat  mengakses  sensor  dan membaca  data  yang  dihasilkan  dari  masing-masing sensor. Sensor accelerometer dapat digunakan untuk melakukan  pendeteksian  langkah  dan  estimasi panjang langkah, sedangkan sensor gyroscope dapat digunakan untuk melakukan penentuan arah pengguna.
Tabel 2. Detail Pengujian Sensor No Item Detail Pengujian 1 Sensor Accelerometer Pengujian dilakukan untuk mengetahui ketersediaan sensor accelerometer dan  mengetahui  cara mengakses sensor. Data Accelerometer akan  digunakan  untuk mendeteksi sebuah langkah dan estimasi panjang langkah. 2 Sensor Gyroscope Pengujian dilakukan untuk mengetahui ketersediaan sensor
gyroscopre dan  mengetahui  cara mengakses  sensor.  Data gyroscope akan  digunakan  untuk  melakukan penentuan arah pengguna Tabel 3. Detail Pengujian Sensor Item Hasil yang diharapkan Hasil Uji Kesim- pulan Sensor Accelero- meter Berhasil mengakses sensor,  sistem dapat membaca  data yang dihasilkan dari sensor accelerometer, dan dapat menampilkan data  ke  layar smartphone Sistem  berhasil mengakses sensor, sistem dapat  membaca data yang dihasilkan dari sensor accelerometer, dan dapat menampilkan data  ke  layar
smartphone. Sesuai Harapan Sensor Gyroscope Berhasil mengakses sensor,  sistem dapat membaca  data yang dihasilkan dari sensor gyroscope, dan dapat menampilkan data  ke  layar smartphone Sistem  berhasil mengakses sensor, sistem dapat  membaca data yang dihasilkan dari sensor gyroscope, dan dapat menampilkan data  ke  layar
smartphone Sesuai Harapan
Berdasarkan detail pengujian sensor yang telah ditunjukkan  oleh  tabel  3,  memberikan  hasil  yang sesuai harapan, yaitu sistem telah berhasil mengakses  sensor  yang  diberikan  dan  dapat menampilkan ke layar smartphone.

## 4.5. Pengujian Akurasi Deteksi Langkah
Pengujian akurasi deteksi langkah pada tabel 4, pengujian  dilakukan  dengan  cara  tester  melakukan step  50  langkah  dan  di  lakukan  sebanyak  30  kali dengan threshold 0.84,  0.85,  dan  0.86  . Threshold dipilih  dengan  menerapkan  metode  empiris  untuk mencari threshold .  Tabel  4.10  adalah  tabel  yang berisi  jumlah  langkah  yang  terdeteksi  dengan menggunakan threshold sebesar 0.84. Dari pengujian yang dilakukan, didapatkan bahwa 11 dari 30  pengujian  mendapatkan  hasil  yang  tidak  tepat. Data menunjukkan bahwa error rate deteksi langkah menggunakan threshold 0.84 adalah  sebesar  1.13%. Secara persentase, tingkat akurasi untuk pendeteksian langkah adalah sebesar 98.87%.
Tabel 4. Hasil Pengujian Akurasi Deteksi Langkah Threshold 0.84 No Jumlah Langkah Error Rate (%) 1 46 8 2 51 2 3 53 6 4 50 0 5 50 0 6 49 2 7 48 4 8 50 0 9 50 0 10 50 0 11 50 0 12 50 0 13 49 2 14 50 0 15 50 0 16 49 2 17 49 2 18 50 0 19 50 0 20 49 2 21 50 0 22 50 0 23 50 0 24 50 0 25 50 0 26 49 2 27 49 2 28 50 0 29 50 0 30 50 0 Rata-Rata 49.7 1.13

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian indoor  localization menggunakan  sensor accelerometer dan  sensor gyroscope berbasis smartphone yang telah dilakukan dan hasil pengujian yang telah diuraikan, menghasilkan  beberapa  kesimpulan  yang  dapat diambil,  yaitu : Metode Pedestrian Dead  Reckoning (PDR)  dapat  diimplementasikan  pada  sistem  Indoor Localization berbasis smartphone .  Metode  ini  juga dapat  memberikan  informasi  pergerakan  pengguna (diinisialisasikan  dengan  titik  merah)  dan  posisi pengguna  di  dalam  ruangan  atau  di  dalam  gedung. Menggunakan  QR  code  sebagai  penentuan  posisi awal  pengguna  dalam indoor localization memiliki beberapa keuntungan yaitu sangat mudah digunakan, dapat  meminimalisir  kesalahan  pemindaian  posisi, dan  meminimalisir  kesalahan  koordinat  posisi  awal pengguna. Threshold yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  0.84  dengan  tingkat  akurasi pendeteksian langkah sebesar 98.87%.
Penelitian lanjutan akan berfokus pada peningkatan akurasi deteksi posisi awal menggunakan BLE Beacon , dan pendeteksian indoor localization untuk gedung bertingkat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C.  Adams  and  E.  Cohen,  Understanding GPS: principles and applications. 2018.
[2] A.  F.  .  Alifa  Ridho,  Hari  Ginardi  R.V, “Sistem  Navigasi  Indoor  Menggunakan Sinyal  Wi-fi  dan  Kompas  Digital  Berbasis
Integrasi  dengan  Smartphone  untuk  Studi
Kasus  pada  Gedung  Bertingkat,”  J.  Tek. ITS, vol. 5, no. 2, pp. 2–6, 2016.
[3] H.  Fredrick,  “Why  Doesn’t  GPS  Work Inside a Building? It Still Works.” [Online]. Available:  https://itstillworks.com/doesnt- gps-work-inside-building- 18659.html.
[Accessed: 19-Dec-2019].
[4] A.  Aryasena,  R.  V.  H.  Ginardi,  and  F. Baskoro, “Perancangan Indoor Localization Menggunakan  Bluetooth  Untuk  Pelacakan Posisi  Benda  di  Dalam  Ruangan,”  J.  Tek. ITS, vol. 5, no. 2, pp. 326–330, 2016.
[5] N.  Y.  Arrifa,  R.  V  Ginardi,  and  A.  M.
Shiddiqi, “Implementasi Indoor
Localization  Menggunakan  Sinyal  Wi-Fi dan  Decision  Tree  untuk  Pelacakan
Keberadaan  Seseorang  di  Kampus  Teknik Informatika  ITS,”  J. Tek.  POMITS,  vol.  2, no. 1, pp. 1–4, 2013.
[6] A. R. Pratama, “Pedestrian Dead
Reckoning  pada  Ponsel  Cerdas  sebagai Sistem  Penentuan  Posisi  dalam  Ruangan,” JNTETI  J.  Nas.  Tek.  Elektro  dan  Teknol. Inf. UGM, vol. 2, no. 3, pp. 20–25, 2013.
[7] D.  W.  Mahandhira,  H.  Ginardi,  and  D.  A. Navastara, “Penggunaan Accelerometer dan
Magnetometer  pada  Sistem  Real  Time
Tracking Indoor Position untuk Studi Kasus
Pada  Gedung  Teknik  Informatika  ITS,”  J. Tek. ITS, vol. 5, no. 2, 2016.
[8] A.  R.  Musthafa,  R.  V.  H.  Ginardi,  and  A. Arunanto, “Sistem Navigasi Indoor Menggunakan  Sinyal  Wi-Fi  dan  Kompas Digital Berbasis
Integrasi
dengan
Smartphone  untuk  Studi  Kasus  pada Gedung Bertingkat,” J. Tek. ITS, vol. 5, no. 2, 2016.
[9] H.  H.  Hsu,  W.  J.  Peng,  T.  K.  Shih,  T.  W. Pai,  and  K.  L.  Man,  “Smartphone  Indoor
Localization with Accelerometer and Gyroscope,” Proc. 2014 Int. Conf.
Network-Based  Inf.  Syst.  NBiS  2014,  pp. 465–469, 2014.
[10] P.  Pombinho,  A.  Afonso,  and  M.  Carmo, “Indoor Positioning Using a  Mobile Phone with  an  Integrated  Accelerometer  and Digital  Compass,”  INForum,  no.  May
2014, pp. 443–446, 2010.
[11] F.  Gu,  K.  Khoshelham,  J.  Shang,  and  F. Yu, “Sensory  landmarks  for  indoor localization,”  4th  Int.  Conf.  Ubiquitous Positioning,  Indoor  Navig.  Locat.  Serv.  - Proc.  IEEE  UPINLBS  2016,  pp.  201–206, 2016.
[12] Stefan Steiniger, Moritz  Neun, and Alistair Edwards,  “Foundations  of  Location  Based
Services,” Lecture Notes on LBS, pp. 1–28, 2006.
[13] J. W. Kim, H. J. Jang, D.-H. Hwang, and C. Park,  “A  Step,  Stride  and  Heading Determination for the Pedestrian
Navigation  System,”  J.  Glob.  Position.
Syst., vol. 3, no. 1, pp. 273–279, 2004.
[14] S. Technology, A. Mathur, and C. Science, “Indoor  Positioning  using  MEMS  Sensor,” 2017.
[15] J.  Scarlett,  ”Enhancing  the  Performance  of Pedometers Using a Single Accelerometer,” Analog Device, pp. 1–16, 2007.