Abstrak — Indoor  Positioning  System (IPS)  menggunakan perangkat mobile seperti smartphone masih menjadi permasalahan yang menantang. Seperti GPS yang tidak bekerja secara  akurat  di  dalam  gedung,  IPS  juga  memiliki  kelemahan yaitu sangat bergantung pada infrastruktur gedung seperti sinyal WiFi yang  terkadang  tidak  tersebar  secara  merata  di  seluruh bagian  gedung,  sehingga  membuat  sistem  ini  terkadang  tidak dapat  bekerja  secara  optimal  dan real  time di  setiap  bagian gedung.  Untuk  itulah  dikembangkan  IPS  yang  menggunakan sensor  gerak  seperti accelerometer dan magnetometer sebagai tambahan untuk melakukan update posisi secara real time dengan mendeteksi  langkah  dan  arah  hadap  pengguna  saat  berjalan. Pertama, posisi awal pengguna harus ditentukan terlebih dahulu misalnya  menggunakan  sinyal WiFi yang  diproses  melalui klasifikasi. Setelah posisi pengguna telah ditentukan, sistem akan mendeteksi pergerakan pengguna secara real time menggunakan sensor  gerak.  Uji  coba  dilakukan  menggunakan  studi  kasus gedung Teknik Informatika lantai tiga. Hasil yang diberikan pada saat  pengujian  memberikan  performa  yang  cukup  baik  dengan rata-rata  persentase  akurasi  untuk  pendeteksian  langkah  dan estimasi arah hadap pengguna adalah sebesar 94,8% dan 94,48%.
Kata Kunci — Indoor Localization , Location Based Service (LBS), Real Time Tracking Indoor Position, sensor Android

## I. PENDAHULUAN
ERKEMBANGAN  teknologi Location  Based  Service (LBS)  telah  banyak  mengalami  perkembangan,  seperti pengambilan  gambar  menggunakan  teknologi geotagging , pelacakan  keberadaan  seseorang,  dan  navigasi  menuju  suatu tempat.  LBS  merupakan  suatu  layanan  yang  menyediakan informasi dengan memanfaatkan informasi geografis yang ada pada  suatu  perangkat  bergerak  dan  memungkinkan  untuk melakukan  perhitungan  yang  berhubungan  dengan  lokasi  dan jarak seseorang [1]. Hampir semua aktivitas LBS menggunakan teknologi Global  Positioning  System (GPS).  Namun  dibalik kegunaannya  yang  begitu  besar,  GPS  masih  memiliki kelemahan  yaitu  rendahnya  akurasi  saat  digunakan  di  dalam gedung.  Terlebih  lagi  GPS  hanya  memiliki  konsep 2D Localization dimana  GPS  tidak  dapat  membedakan  lokasi ketinggian tempat atau gedung, serta tidak dapat membedakan informasi antar ruangan.
Solusi yang telah banyak dikembangkan untuk permasalahan ini adalah pemanfaatan infrastruktur gedung sebagai pengganti GPS, yaitu Radio Frequency (RF) seperti WiFi sebagai Access Point (AP).  Teknologi  ini  biasanya  disebut  dengan Indoor Positioning  System (IPS)  yang  didasari  oleh magnetic, data sensor  atau  perangkat  jaringan  yang  digunakan  untuk menemukan  suatu  benda  atau  lokasi  seseorang  di  dalam bangunan [2].
Namun muncul permasalahan baru saat infrastruktur gedung kurang memadai, misalnya sinyal WiFi pada suatu gedung tidak tersebar  secara  merata  yang  membuat  sistem  ini  tidak  dapat berjalan  di  beberapa  titik  yang  tidak  terjangkau  sinyal WiFi dengan baik [3]. Untuk mengatasi permasalahan tersebut maka perlu digunakan pendekatan lain, misalnya penggunaan sensor untuk mengetahui pergerakan pengguna secara spesifik, apakah pengguna sedang  melakukan pergerakan atau diam di tempat, serta mengetahui arah pergerakan itu sendiri.
Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  maka  perlu digunakan pendekatan lain misalnya penggunaan sensor untuk mengetahui  pergerakan  pengguna  secara  spesifik,  apakah pengguna sedang  melakukan pergerakan atau diam di tempat, serta mengetahui arah pergerakan itu sendiri. Hal tersebut juga dapat  menjadi solusi  untuk mengatasi  permasalahan pendeteksian  lokasi  pengguna  secara real  time selain menggunakan klasifikasi WiFi .

## II. METODE PENELITIAN

## A. Alur Kerja Sistem
Sistem  yang  akan  dibangun  menggunakan  konsep Indoor Localization . Konsep ini hampir sama dengan IPS, namun letak perbedaannya adalah IPS menentukan koordinat global sebuah lokasi  seperti  garis  bujur  dan  garis  lintang, sedangkan indoor localization menentukan koordinat relatif (contoh: Laboratorium KCV, IF-104, dll) [4].
Secara  umum,  alur  kerja  sistem  yang  digunakan  untuk tracking  indoor  position ditampilkan  seperti  pada  Gambar  1. Berdasarkan Gambar 1, perancangan alur arsitektur sistem ini adalah sebagai berikut.
1. Sistem menampilkan posisi awal pengguna pada peta

## Penggunaan Accelerometer dan Magnetometer

## pada Sistem Real Time Tracking Indoor Position untuk Studi Kasus pada Gedung Teknik Informatika ITS
Dinar Winia Mahandhira, R. V. Hari Ginardi, dan Dini Adni Navastara Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember
(ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : hari@its.ac.id, dini_navastara@if.its.ac.id, dinar.mahandhira@gmail.com
P
2. Setelah  menemukan  posisi  awal,  sistem  akan  mendeteksi pergerakan pengguna menggunakan sensor.
3. Sensor  akan  terus  mengumpulkan  data  selama  aplikasi masih berjalan.
4. Jika terjadi perubahan nilai pada data sensor, maka aplikasi akan  melakukan update terhadap  posisi  pengguna  saat  itu juga.
Menampilkan peta posisi awal Pengumpulan data sensor Deteksi langkah Perubahan data sensor Estimasi arah hadap Update posisi pengguna YA TIDAK

## Gambar 1. Alur Kerja Sistem

## B. Pendeteksian Arah dan Pergerakan Pengguna
Pendeteksi pergerakan adalah sebuah teknik yang digunakan untuk  mendeteksi  dan  mengetahui  apakah  suatu  pengguna sedang bergerak atau tidak. Teknik ini digunakan dengan cara menghitung  nilai  signifikansi  dari  nilai  perubahan  sensor. Dalam  hal  ini,  pendeteksian  arah  dan  pergerakan  pengguna didapatkan  dari  pembacaan  sensor accelerometer dan magnetometer. Magnetometer adalah  suatu  sistem  atau perangkat  yang  bekerja  atas  dasar  pendeteksian  gaya  magnet bumi.  Biasanya magnetometer digunakan  untuk  menentukan arah  mata  angin.  Pada  perangkat mobile , magnetometer memiliki output berupa besar medan magnet bumi yang diukur dalam  tiga  sumbu  orientasi  yaitu  x,  y,  dan  z.  Dalam  hal positioning, sensor ini digunakan untuk menentukan arah ketika pengguna  sedang  menuju  suatu  tempat.  Untuk  menghindari kesalahan  pengukuran  pada  keadaan  sensor  miring,  biasanya penggunaan  sensor magnetometer akan  digabungkan  dengan output dari accelerometer [3] . Karena  sensor magnetometer digunakan  untuk  menentukan arah  hadap  pengguna  secara  horizontal,  maka  yang  perlu diperhatikan hanyalah perubahan nilai pada orientasi sumbu x saja.  Untuk  alur  kerja  dari  sensor magnetometer dapat  dilihat pada Gambar 2.
Sedangkan accelerometer adalah  sebuah  sensor  yang digunakan untuk mengukur percepatan suatu objek, baik statis maupun  dinamis.  Alat  ini  bekerja  berdasarkan  hukum  fisika. Secara  statis, accelerometer melakukan  pengukuran  terhadap gravitasi  bumi.  Sedangkan  secara  dinamis, accelerometer melakukan  pengukuran  terhadap  percepatan  atau  perpindahan pada  objek  yang  bergerak  [4].  Pada smartphone ,  sensor
accelerometer terdiri dari tiga sumbu yaitu x, y, dan z dengan orientasi  yang  berbeda-beda  untuk  setiap  sumbu.  Dalam penentuan  posisi  menggunakan smartphone, data  yang dihasilkan accelerometer biasanya  digunakan  untuk step detection yang  kemudian  diolah  untuk  memperkirakan pergerakan  dari  pengguna.  Karena  nilai  yang  dihasilkan  dari sensor  ini  masih  dipengaruhi  oleh  gaya  gravitasi,  maka  perlu dilakukan preprocessing terhadap  nilai  keluaran  dari accelerometer untuk  menghilangkan  gaya  gravitasi , misalnya dengan metode low-pass filter .
CurrentDegree = sumbu X currentDegree = 0 Nilai sumbu X berubah YA TIDAK Inisialisasi sumbu x, y, z Gambar 2. Diagram Alir Kerja Magnetometer Nilai sumbu y > threshold Inisialisasi current_x, current_y, L, currentDegree, sumbu x, y, z Alpha = 360 - currentDegree dx = L * cos(alpha) dy = L * sin(alpha) current_x += dx current_y += dy YA TIDAK Gambar 3. Diagram Alir Kerja Accelerometer
Penggunaan  sensor accelerometer pada  sistem  ini  adalah untuk mengetahui apakah pengguna sedang bergerak maju atau tidak. Perlu diperhatikan bahwa sistem ini selalu menganggap segala pergerakan adalah maju ke depan. Oleh karena itu, yang perlu  diperhatikan  cukup  nilai  dari  sumbu  y  apakah  melebihi threshold yang ditentukan atau tidak. Jika nilai sumbu y tidak melebihi threshold , maka pengguna dianggap sedang berjalan. Kemudian marker yang  menandakan posisi pengguna saat itu akan digeser dengan jarak tertentu kea rah yang telah ditentukan sensor magnetometer. Alur  kerja  dari accelerometer dapat dilihat pada Gambar 3.
Saat  pengguna  berjalan  menggunakan  aplikasi,  posisi
smartphone harus  berada  dalam  kondisi steady  hand ,  yaitu smartphone selalu  berada  dalam  posisi  mendatar.  Hal  ini dikarenakan accelerometer akan memprediksi pergerakan maju pengguna,  sehingga  jika  posisi smartphone tidak  selalu mendatar,  akan  mempengaruhi  nilai  sumbu  y  yang  berubah secara  tidak  normal.  Perubahan  nilai  sumbu  y  yang  tidak normal  ini  nantinya  juga  akan  mempengaruhi step  detection pada sistem, dimana jika guncangan atau perubahan nilai pada sumbu  y  melebihi threshold tidak  akan  dianggap  sebagai sebuah  langkah.  Hal  ini  mengakibatkan  sistem  tidak  akan menunjukkan performa yang bagus.
Gambar 4. Tampilan pada perangkat smartphone
III. UJI COBA DAN EVALUASI
Aplikasi  yang  dibangun  sebagai  implementasi  sistem merupakan  aplikasi  Android  yang  berjalan  dengan  sistem operasi  Android  minimal  5.0.  Perangkat smartphone yang digunakan  sebagai  perangkat  pengembangan  dan  pengujian harus memiliki sensor accelerometer dan magnetometer . Pada Gambar 4 dijelaskan implementasi dari sistem yang digunakan untuk uji coba.
Perhitungan  langkah  ( step  count )  dan  estimasi  arah  hadap ( heading ) saat  uji coba ditampilkan pada  layar bagian bawah. Setiap  ada  perubahan  langkah,  jumlah step  count akan  terus bertambah sedangkan setiap perubahan arah akan ditampilkan pada heading dalam  satuan  derajat . Uji  coba  yang  dilakukan pada  gedung  Teknik  Informatika  ITS  lantai  tiga.  Pengujian akurasi sistem dilakukan dengan menentukan empat rute yang masing-masing memiliki titik awal dan akhir. Pada setiap rute, dilakukan  lima kali percobaan dan pengguna berjalan  melalui rute  tersebut  menggunakan  aplikasi  yang  telah  dibuat.  Untuk pola  setiap  rute  yang  dijadikan  uji  coba  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Setiap  kali  percobaan  akan  dicatat  akurasi  pendeteksian langkah  pengguna  serta  estimasi  arah  hadap.  Hasil  pengujian
yang dilakukan akan dijelaskan lebih rinci sebagai berikut. 1. Pengujian akurasi deteksi langkah pengguna Nilai  akurasi  pendeteksian  langkah  pengguna  dihitung dengan  membandingkan  jumlah  langkah  yang terdeteksi pada aplikasi dengan jumlah langkah sebenarnya. Secara keseluruhan rata-rata akurasi pendeteksian  langkah . pengguna pada sistem  ini  sudah cukup baik  yaitu sebesar 94,8% seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
Gambar 5. Rute Uji Coba
Tabel 1. Hasil Pengujian Akurasi Step Detection Rute Akurasi Rute 1 97,8% Rute 2 96,2% Rute 3 92,7% Rute 4 92,3% Rata-rata 94,8%
. 2. Pengujian akurasi estimasi arah hadap
Pengujian dilakukan dengan  membandingkan  hasil aplikasi dengan ground truth , yaitu aplikasi kompas lain yang telah ada sebelumnya.
Tabel 2. Hasil Pengujian Akurasi Estimasi Arah Hadap Rute Akurasi Rute 1 97,8% Rute 2 96,2% Rute 3 92,7% Rute 4 92,3% Rata-rata 94,48%
Dari  seluruh  percobaan  yang  dilakukan,  rata-rata  akurasi estimasi arah hadap pengguna pada sistem ini cukup baik yaitu sebesar 94,48% dengan rincian seperti pada Tabel 2.

## IV. KESIMPULAN
Pada  paper  ini  telah  dijelaskan  mengenai  metode pengembangan  IPS  menggunakan sensor  motion yaitu
accelerometer dan magnetometer sebagai  solusi real  time tracking  indoor  position terutama  saat  penentuan  posisi pengguna  tidak  bisa  ditentukan  dengan  cepat  karena infrastruktur gedung yang kurang memadai seperti sinyal WiFi pada gedung yang tidak tersebar secara merata. Pengujian pada sistem  menghasilkan  rata-rata  persentase  akurasi  untuk pendeteksian langkah dan arah hadap pengguna adalah sebesar 94,8% dan 94,48%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Kumar, M. A. Qadeer and A. Gupta, "Location Based Services using
Android (LBSOID)," 2009.
[2]  K.  Curran,  E.  Furey,  T.  Lunney,  J.  Santos,  D.  Woods  and  A.  Caughey,
"An Evaluation of Indoor Location Determination Technologies," Journal of Location Based Services, vol. 5, pp. 61-78, 2011.
[3]  W. Waqar, Y. Chen and A. Vardy, "Smartphone positioning in sparse Wi- Fi environments," Computer Communications, pp. 1-9, 2015.
[4]  G.  Millette,  Android  Sensor  Programming,  Indianapolis:  John  Wiley  &
Sons Inc., 2012.