Abstrak —Periklanan atau advertising sangat erat hubungannya dengan bisnis atau usaha. Dari sisi konsumen tentu sangat  membutuhkan  informasi  mengenai  sebuah  produk  atau jasa  agar  kebutuhan  dapat  terpenuhi  dengan  efektif.  Disamping itu,  teknologi  perangkat  bergerak  berkembang  cukup  pesat  dan sudah  semakin  menyatu  dengan  kehidupan  personal  manusia, sehingga  secara  langsung  maupun  tidak  langsung  perangkat bergerak  yang  dibawa  oleh  seseorang  dapat  menjadi  sebuah pemancar yang memberikan informasi keberadaan mereka. Oleh sebab  itu,  dikembangkan  sebuah  sistem advertising yang  dapat memberikan  informasi  promosi,  iklan,  dan  lain-lain  secara langsung kepada konsumen sesuai dengan lokasi saat itu. Tujuan dikembangkannya  sistem  ini  adalah  untuk  memberikan  solusi advertising yang  tepat  sasaran  dan  memudahkan  konsumen untuk mengetahui promosi yang sedang berlaku pada booth yang sedang  mereka  kunjungi.  Sistem  didukung  oleh  konsep Indoor Localization yang  memungkinkan  untuk  menentukkan  lokasi pengguna  yang  berada  didalam  ruangan  atau  gedung.  Konsep Indoor  Localization diimplementasikan  dengan  melakukan klasifikasi  terhadap  data  sinyal  yang  didapat  pada  waktu tertentu  dengan  metode Binary  Tree Support  Vector  Machine . Dari  data-data  tersebut  dilakukan  pelatihan  dan  prediksi  untuk menentukan  lokasi.  Uji  coba  dilakukan  dengan  melakukan pengujian  terhadap  fungsionalitas  sistem  melalui  skenario  yang mencerminkan  fitur-fitur  pada  aplikasi.  Selain  itu,  pada implementasi Indoor  Localization uji  coba  dilakukan  dengan mendeteksi  lokasi  pada  beberapa  booth  untuk  mendapatkan akurasi.  Tingkat  akurasi  hasil  deteksi  lokasi  menghasilkan persentase benar sebesar 73%.
Kata  Kunci — Indoor  Localization , Location  Based Advertising , Support Vector Machine , Wifi

## I. PENDAHULUAN
ERIKLANAN  atau advertising merupakan  hal  yang  wajib dilakukan  oleh  para  pemilik  bisnis  bukan  hanya  untuk mempromosikan  dan  memasarkan  produknya,  tetapi  juga sebagai  alat  persuasi  dan  menciptakan  kesan  terhadap konsumen.  Periklanan  telah  merambah  ke  berbagai  media seperti  televisi,  radio,  media  cetak,  pamflet,  sosial  media, website ,  dan  lain-lain.  Saat  ini  iklan  telah  banyak  disisipi promosi  sebagai  daya  tarik  terhadap  konsumen.  Namun  biaya yang  harus  dikeluarkan  untuk  periklanan  tidak  sedikit,  dan
seringkali  tidak  tepat  sasaran.  Dari  sisi  konsumen,  iklan  dan promosi menjadi media untuk mencari produk yang terbaik dan terjangkau sesuai dengan keinginan dan kebutuhan.
Saat  ini,  Indonesia  merupakan  negara  keenam  pengguna smartphone terbanyak  di  dunia  yaitu  sebanyak  47  juta pengguna 1 . Seiring dengan perkembangan tersebut, keberadaan smartphone sudah  semakin  menyatu  dengan  kehidupan masyarakat,  mulai  dari  penggunaan  media  sosial  hingga pemanfaatan  aplikasi  yang  dapat  mempermudah  aktivitas sehari-hari. Bentuk lain dari perkembangan yang terjadi adalah kemudahan  memperoleh  data-data  posisi  spasial  seseorang melalui Location  Based  Services (LBS).  LBS  yang dikhususkan  pada  bidang  periklanan  dan  promosi  disebut Location  Based  Advertising (LBA).  Hal  ini  dimungkinkan terjadi  karena  secara  langsung  maupun  tidak  langsung smartphone yang dibawa oleh seseorang dapat menjadi sebuah pemancar yang dapat memberikan informasi keberadaan orang tersebut  [1].  Untuk  mendapatkan  lokasi  geografis  dari  sebuah smartphone , ada beberapa teknologi yang digunakan oleh LBS, diantaranya Global  Positioning  System , Indoor  Positioning System dan Indoor Localization.
Dalam tugas akhir ini, aplikasi mengimplementasikan konsep dengan Indoor  Localization yang  merupakan  teknologi  yang digunakan untuk menentukan lokasi sebuah objek yang berada di  dalam  gedung.  Lokasi  objek  dalam Indoor  Localization direpresentasikan  dengan  nama  ruangan.  Banyak  teknologi yang  dapat  digunakan  untuk  mendukung Indoor  Localization , seperti sinyal pada jaringan GSM, sinyal Wifi , Bluetooth, RFID [2]. Sinyal Wifi dipilih karena pada tempat-tempat umum telah terdapat  banyak access  point ,  sehingga  tidak  perlu  menambah perangkat  dan  dapat  menekan  biaya.  Dengan  memanfaatkan sinyal Wifi yang  didapat  dan  mengklasifikasikannya  dengan mengimplementasikan library algoritma Support  Vector Machine (SVM),  posisi  pengunjung  dapat  diketahui. Pengunjung  dapat  melihat  diskon, event ,  atau  promo  yang sedang berlangsung pada booth yang dikunjungi.
Tujuan  dari  dikembangkannya  aplikasi  ini  adalah  sebagai
1 "techno.okezone.com," 2015 September 2015. [Online]. Available:
techno.okezone.com/read/2015/09/19/57/1217340/2015-pengguna-smartphene-di- indonesia-capai-55-juta. [Accessed 12 12 2015]

## Rancang Bangun Aplikasi Perangkat Bergerak Periklanan Berbasis Lokasi dengan Indoor Localization untuk Sarana Promosi pada Pusat Perbelanjaan
Ratih Ayu Indraswari, R. V. Hari Ginardi, dan Fajar Baskoro Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : hari@its.ac.id
P
sarana  promosi  yang  murah  dan  efektif  bagi  pemilik  bisnis, dalam studi kasus ini adalah pemilik booth dan juga media yang informatif  dan  tepat  sasaran  bagi  konsumen  yang  dalam  studi kasus  ini  adalah  pengunjung  East  Coast  Center,  serta mengimplementasikan Indoor  Localization yang  melakukan pendeteksian  lokasi  seseorang  di  dalam  suatu  ruangan  atau gedung.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) adalah sebuah teknik untuk klasifikasi  data  dan  regresi.  SVM  merupakan tools untuk analisis  statistikal  dan machine  learning yang  menunjukkan performa  yang  baik  di  banyak  aplikasi  klasifikasi  dan  regresi. SVM  telah  diaplikasikan  secara  luas  di  bidang  sains, kedokteran, dan keahlian teknik dengan performa empiris yang sangat baik. Support Vector Classification (SVC) dan Support Vector  Regression (SVR)  telah  berhasil  digunakan  dalam pengestimasian  lokasi  dan  mendapatkan  akurasi  yang  tinggi. Secara  umum,  algoritma  SVM  membuat hyper-plane atau himpunan hyper-plane pada multi-dimensional space . Pemisahan  yang  baik  adalah  saat hyper-plane dan  data  latih terdekat  dari  sebuah  kelas  memiliki  jarak  paling  besar  atau biasa  disebut functional  margin ditunjukkan  pada  Gambar  1. Secara  umum,  semakin  besar functional  margin ,  maka kesalahan klasifikasi akan semakin kecil.
Gambar 1. Hyperplane pada SVM
LibSVM  adalah library opensource yang  menunjang Support  Vector  Classification,  Regression ,  dan Distributed Estimation . LibSVM juga mendukung multi-class classification dan  menjadi  ekstensi  di  berbagai  bahasa,  seperti Python,  Java,  Matlab,  Ruby,  hingga  PHP.  Terdapat  beberapa langkah  yang  harus  dilakukan  untuk  pengklasifikasian  sinyal Wifi dengan menggunakan LibSVM [3]:
 Mengubah  format  data  set  menjadi  format software package dari LibSVM.
 Mendapatkan model SVM dengan melatih data training .
 Tes dan prediksi data testing dengan model yang didapat.
B. Location Based Services
Location Based Services (LBS) atau layanan berbasis lokasi adalah  informasi  yang  dapat  diakses  melalui mobile  device dengan  mengunakan mobile  network untuk  memanfaatkan lokasi  dari mobile  device .  LBS  memberikan  kemungkinan komunikasi  dan  interaksi  dua  arah,  sehingga  pengguna  bisa mendapatkan informasi referensi posisi pengguna dari penyedia layanan.  Layanan  berbasis  lokasi  dapat  digambarkan  sebagai pertemuan  tiga  teknologi  yaitu: Geographic  Information System,  Internet  Service ,  dan Mobile  Device .  Ada  beberapa teknologi  yang  digunakan  LBS  untuk  mendapatkan  lokasi geografis  dari  sebuah  perangkat mobile ,  diantaranya Global Positioning  System,  Indoor  Positioning  System, dan Indoor Localization [4] .

## C. Android
Android merupakan salah satu perangkat lunak yang berjalan pada  perangkat  bergerak  yang  meliputi  sistem  operasi, middleware ,  dan  aplikasi.  Android  menggunakan  bahasa pemrograman Java dan file resources yang berupa XML. Kode Java yang  terkompilasi  dengan  data  dan file resources yang dibutuhkan  aplikasi  dan  digabungkan  oleh  aapt tools menjadi paket  Android. File tersebut  ditandai  dengan  ekstensi  .apk. File inilah  yang  didistribusikan  sebagai  aplikasi  dan  di install pada perangkat bergerak [5].

## D. Wireless Fidelity
Wifi merupakan  singkatan  dari Wireless  Fidelity ,  yang memiliki  pengertian  yaitu  sekumpulan  standar  yang  digunakan untuk Jaringan Lokal Nirkabel ( Wireless Local Area Networks – WLAN) yang didasari pada spesifikasi IEEE 802.11. Saat ini teknologi Wifi banyak dimanfaatkan untuk koneksi ke internet. Hal  ini  memungkinkan  seseorang  menggunakan  komputer dengan  kartu  nirkabel  ( Wireless  card )  atau personal  digital assistant (PDA)  untuk  terhubung  dengan  internet  dengan menggunakan  titik  akses  (atau  dikenal  dengan hotspot ) terdekat  [6].  Titik  akses  atau hotspot memiliki  jangkauan sekitar  20  meter  di  dalam  ruangan  dan  lebih  luas  lagi  di  luar ruangan.  Cakupan hotspot dapat  mencakup  wilayah  dengan dinding.

## III. PERANCANGAN

## A. Deskripsi Umum
Aplikasi  yang  dibangun  pada  artikel  ini terdiri  dari  dua aplikasi yaitu aplikasi yang berbasis web yang digunakan untuk pengelolaan  data booth dan  aplikasi  perangkat  bergerak berbasis  sistem  operasi  Android  yang  digunakan  untuk pengelolaan  data  promosi  dan  pemberian  informasi  promosi berdasarkan  lokasi  pengunjung.  Aplikasi  perangkat  bergerak memanfaatkan  teknologi Wifi pada  perangkat  bergerak  untuk mengimplementasikan  konsep Indoor  Localization yang menjadi  pendukung  pada  sistem  ini.  Aplikasi  ini  memiliki kemampuan  untuk  mendeteksi  lokasi  pengunjung  di  dalam ruangan  dengan  menggunakan  data Basic  Service  Set
Identificatiom (BSSID)  dan  kekuatan  sinyal Wifi yang  dapat ditangkap  oleh  perangkat  bergerak  saat  berada  di  ruangan tersebut.

## B. Konsep Indoor Localization
Perancangan  konsep Indoor  Localization merupakan  tahap perancangan data dan perancangan penerapan algoritma SVM. Perancangan data adalah tahap pengumpulan dan pembentukan data  latih  yang  sesuai  dengan library LibSVM.  Perancangan algoritma  terdiri  dari  proses  pelatihan  pada  data  untuk pembentukan model SVM dan penggunaan Binary Tree untuk membagi-bagi permasalahan multi-class classification SVM.

## C. Diagram Kasus Penggunaan
Gambaran umum kebutuhan fungsionalitas sistem ditunjukkan  dengan  diagram  kasus  penggunaan  aplikasi perangkat  bergerak  pada  Gambar  2  dan  diagram  kasus penggunaan aplikasi web pada Gambar 3.
System Pengunjung Menampilkan lokasi pengunjung Menampilkan booth terdekat Menampilkan informasi lokasi Menampilkan daftar promo Gambar 2. Diagram Kasus Penggunaan Aplikasi Perangkat Bergerak System Pemilik Booth Administrator Mengelola data promo Mengelola data booth Gambar 3. Diagram Kasus Penggunaan Aplikasi Web

## IV. IMPLEMENTASI

## A. Implementasi Konsep Indoor Localization
Pengumpulan  data  latih  diakukan  dengan  proses scanning sinyal Wifi pada  setiap booth .  Data  berupa  BSSID  dan signal strength digunakan  sebagai  data  masukan  pada  proses pelatihan  dan  pembentukan  model  SVM.  Setelah  model  SVM terbentuk,  digunakan  metode Binary  Tree untuk  pemecahan masalah multi-class classification .

## B. Implementasi Sistem
Pada  implementasi  sistem  digunakan  kakas  bantu  Android Studio dengan bahasa pemrograman Java dan library LIbSVM dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan  kerangka  kerja CodeIgniter ,  serta  PostgreSQL  sebagai  database  server. Implementasi  antarmuka  yang  dibangun  sesuai  dengan fungsionalitas-fungsionalitas  sistem  yang  telah  dijelaskan  pada bab  perancangan.  Contoh  beberapa  antarmuka  aplikasi perangkat bergerak dan web dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Implementasi Antarmuka Aplikasi

## V. UJI COBA
Uji  coba  konsep Indoor  Localization dilakukan  sebanyak lima  kali  pada  17 booth pada  East  Coast  Center.  Setiap percobaan  dilakukan  pada  waktu  yang  berbeda  dan  diambil persentase  benar,  persentase  benar  dihitung  dengan  membagi jumlah booth terdeteksi benar dengan jumlah seluruh test area . Uji  coba pertama, kedua, dan ketiga dilakukan pada hari yang sama  pada  jam  yang  berbeda  memberikan  hasil  persentase pendeteksian  lokasi  yang  benar  sebesar  76.4%,  70.5%,  dan 58.8%  sedangkan uji coba keempat dan kelima dilakukan  satu hari  setelah  uji  coba  sebelumnya  dengan  jam  yang  berbeda memberikan hasil persentase pendeteksian lokasi benar sebesar 82.3%  dan  76.4%.  Grafik  persentase  pendeteksian  lokasi ditunjukkan pada Gambar 5.
Pengujian  fungsionalitas  aplikasi  perangkat  bergerak  dan web menunjukkan  hasil  pengujian  berhasil  pada  seluruh fungsionalitas.
Gambar 5. Persentase Benar setiap Uji Coba

## VI. KESIMPULAN
Proses  pendeteksian  lokasi  menggunakan  algoritma  SVM dan  informasi  sinyal Wifi yang  mengimplementasi  konsep Indoor  Localization pada  artikel  ini  berhasil  mendukung aplikasi  periklanan  berbasis  lokasi indoor .  Hal  ini  ditunjukkan dengan  hasil  lima  kali  uji  coba  dengan  rata-rata  persentase benar sebesar 73%. Sementara pendeteksian lokasi menunjukkan  hasil yang  sangat bagus apabila  diuji pada booth yang memiliki pembatas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y. Feng, J. Minghua, L. Jing, Q. Xiao, H. Ming, P. Tao and H. Xinrong, "An Improved Indoor Localization of Wifi Based on Support Vector Machine," Internationl Journal of Future Generation Communication and Networking, vol. 7, pp. 191-206, 2014.
[2]  S. Steiniger, N. Moritz and E. Alistar, Foundation of Location Based Services, 2005.
[3]  P. U. Jakarta, "Pdf: Perpustakaan UPN Jakarta," [Online]. Available: http://www.library.upnvj.ac.id/pdf/3tipdf/206511001/bab2.pdf. [Accessed 1 October 2014].
[4]  R. W. Purbojati, "UI - Skripsi (Membership): Perpustakaan Universitas Indonesia," 2004. [Online]. Available:
http://lib.ui.ac.id/opac/ui/detail.jsp?id=124252&lokasi=lokal.
[5]  M. F. Ghanianto, "Implementasi Indoor Localization Menggunakan Sinyal Wi-Fi dan Clustering Filtered K-Nearest Neighbors untuk Pelacakan Keberadaan Seseorang dan Evaluasi Akurasi Pelacakan di Kampus Teknik Informatika ITS," Surabaya, 2015.
[6]  A. Salim and J. Irawan, "STIKOM INSTITUTIONAL REPOSITORIES,"
2008. [Online]. Available: http://sir.stikom.edu/414/1/2008-II-99.pdf. [Accessed 1 October 2014].