## Alat Bantu Koordinasi Jarak Dan Posisi Disabilitas Netra Berbasis Radio Frekuensi Menggunakan Haversine-

## Bearing
Tata Supriyadi 1 , Budi Setiadi 2 , Sarjono Wahyu Jadmiko 3 , Sudrajat 4 , T. B. Utomo 5 , Luthfi Nur Fadhillah 6 , Moch. Firdan Fescara 7
1,2,3,4,5 Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung
6,7 Mahasiswa Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Bandung JL. Gegerkalong Hilir, Ds. Ciwaruga, Kabupaten Bandung Barat 40559, Indonesia Email: budi.setiadi@polban.ac.id
Received 3 Juni  2022 | Revised 15 Juni 2022 | Accepted 25 Juni 2022

## ABSTRAK
Aplikasi  talkback pada gawai android mengharuskan tersedia pulsa atau data internet serta penggunaan tongkat konvensional tidak dapat berkomunkasi antar sesama pengguna disabilitas netra.  Penelitian ini membuat alat bantu komunikasi antar disabilitas dengan luaran  informasi jarak dan posisi sudut. Setiap alat  bantu  menghasilkan  koordinat  titik  latitude  longitude  dari  Global  Positioning  System  (GPS).  Data koordinat titik antar alat bantu saling dikirim  menggunakan radio frekuensi Long Range (LoRa). Kedua koordinat titik  diolah menggunakan algoritma Haversine untuk menghasilkan jarak. Sedangkan algoritma Bearing digunakan untuk menghasilkan posisi sudut dengan  referensi utara dari sensor kompas.  Rata- rata kesalahan jarak tanpa halangan 2,41 m,  dengan halangan 4,78 m,  pada Received Signal Strength Indicator (RSSI) -107,55 dBm. Kesalahan sudut tanpa halangan 14,52 ⁰ , dengan halangan 24,51 ⁰ pada RSSI -102,1 dBm.
Kata kunci: jarak, sudut, haversine,bearing

## ABSTRACT
The talkback application on android devices requires that credit or internet data be available and the use of  conventional  sticks  cannot  communicate  between  users  with  visual  impairments.  This  study  makes communication aids between disabilities with the output of distance and angle position information. Each tool generates latitude longitude coordinates from the Global Positioning System (GPS). The coordinates of the points between the tools are sent to each other using Long Range (LoRa) radio frequencies.  Both point coordinates are processed using the Haversine algorithm to produce distances. While the Bearing algorithm is used to generate an angular position with a north reference from the compass sensor. The average distance error without an obstacle 2.41 m,  with obstacle is 4.78 m on the Received Signal Strength Indicator (RSSI) -107.55 dBm. Angle error without an obstacle 14.52 ⁰ , with obstacle is 24.51 ⁰ ,  on RSSI - 102.1 dBm.
Keywords: distance, angle, haversine, bearing

## 1. PENDAHULUAN
Merujuk  siaran  pers  Perhimpunan  Tunanetra  Indonesia  (Pertuni)  berkenaan  data  Kementerian Kesehatan  Republik  Indonesia,  perihal  perkiraan  Penyandang  Disabilitas  Sensorik  Netra  (PDSN)  di Indonesia mencapai 1,5% dari total jumlah penduduk. Jika asumsi jumlah penduduk Indonesia saat ini 250 juta untuk kategori dewasa ke atas, berarti sedikitnya terdapat sekitar 3,75 juta PDSN, baik dengan kategori  buta  total  maupun low  vision .  Berdasarkan  data  lapangan  yang  didapat,  PDSN  mengalami kesulitan berkomunikasi dengan sesamanya, dan merasa minder dalam beraktifitas ditempat umum [1]. Oleh karena itu, dibutuhkan alat bantu yang mampu membuat PDSN menjadi manusia tangguh, mandiri serta nyaman dalam melakukan aktivitas kesehariannya tanpa pendamping (bantuan orang, binatang). PDSN  dapat  berkomunikasi  melalui  alat  bantu  berkenaan  informasi  jarak  dan  posisi  sudut  terhadap sesamanya.
Penelitian terkait alat bantu tongkat elektronik untuk PDSN dalam aktivitas  kesehariannya telah banyak dilakukan. Mulai dari fitur tongkat yang dapat memberikan informasi titik koordinat lokasi PDSN [2]– [4], [8], [9] dan fitur mendeteksi objek [2]–[7]. Kombinasi penggunaan modul GPS dan sensor deteksi objek dalam satu sistem. Modul GPS digunakan untuk mendapatkan titik koordinat lokasi PDSN dan sensor ultrasonik, proximity untuk deteksi objek  [2]–[4]. Titik koordinat latitude longitude dari modul Global  Position  System  (GPS)  ditransmisikan  ke  PDSN  [3]  melalui  fasilitas Short  Message  Service (SMS)  ke  gawai  pendamping, maupun sebaliknya  menerima  pesan  dari  gawai  pendamping (perintah untuk megirim koordinat lokasi PDSN) [2], [4]. Sensor ultrasonik berfungsi untuk mendeteksi objek di depannya dan menginformasikan dalam bentuk bunyi beep ketika jarak tongkat terhadap objek < 1 m [2].  Ketiga  sensor proximity berfungsi  untuk  medeteksi  objek  di  depan,  kanan,  dan  kiri.  Arduino menerima data dari sensor dan diprogram untuk jarak objek yang terdeteksi < 30 cm akan dilanjutkan untuk disampaikan ke PDSN berupa suara. Rekaman kombinasi suara (objek depan, depan kanan, depan kiri, kanan kiri, depan kanan kiri, dan koordinat posisi latitude longitude ) tersimpan dalam bentuk mp3 di DF-player . Pemilihan rekaman suara yang diaktifkan berdasarkan hasil pengolahan data sensor di arduino.  Selanjutnya  diinformasikan  ke  PDSN  dalam  bentuk  pemutaran  rekaman  suara  ke headset melalui  penguat amplifier dan audio  bluetooth  transmitter .  Penggunaan headset dimaksudkan  untuk meminimalisir kebisingan suara pada saat kondisi bising dan hujan [3].  Kombinasi sensor ultrasonik dan air. Sensor ultrasonik berfungsi untuk medeteksi objek didepan dan sensor air untuk mendeteksi kondisi track . Mikrokontroler menerima data dari kedua sensor dan diprogram untuk jarak objek yang terdeteksi  <  200  cm  serta  kondisi track kering  atau  basah.  Selanjutnya  data  hasil  pengolahan mikrokontroler disampaikan ke PDSN berupa suara (speaker) dan getaran. Rekaman kombinasi suara (objek depan, kering, basah, dan koordinat posisi latitude longitude ) tersimpan dalam bentuk audio mp3. Pemilihan rekaman suara yang diaktifkan serta besar kecil getaran berdasarkan hasil pengolahan data kedua sensor di mikrokontroler dan selanjutnya diinformasikan ke PDSN [4]. Akurasi hasil pengujian GPS 11,89 m dan sensor ultrasonik bergantung jenis material objek serta kemiringan sudut pantulannya [2]. Kelayakan hasil pengujian 81,2 % dan kebermanfaatan 87,9 % [3]. Hasil pengujian suara dan getar mengalami delay 5 detik serta penangkapan titik koordinat GPS terpengaruh di dalam ruang tertutup [4]. Kombinasi penggunaan sensor ultrasonik-arduino dan kamera-raspi 4B. Sensor ultrasonik bergerak kiri kanan oleh komponen servo dan terhubung ke arduino. Ketika objek terdeteksi, akan bunyi beep dan sekaligus memberi sinyal ke raspi 4B untuk mengaktifkan kamera. Data gambar  hasil tangkapan kamera diolah menggunakan algoritma Violla Jones dan Tensorflow untuk dilakukan proses klasifikasi jenis objek. Hasil pengujian deteksi dan klasifikasi terhadap objek wajah, tas, papan ketik, gawai, botol, dan kursi rata-rata akurasi keberhasilan 91 % [5]. Sensor radar gelombang milimeter dengan frekuensi 122 GHz berfungsi untuk mendeteksi objek di depan. Radar gelombang menghasilkan keluaran jarak dan deteksi objek hidup (manusia) atau benda mati [6]. Sensor dibuat dari kawat tembaga membentuk oval .  Selanjutnya  dialiri  frekuensi  24  GHz  dan  akan  menghasilkan  gelombang  elektromagnetik. Perubahan besar kecil gelombang elektromagnetik dipengaruhi objek disekitar sensor. Hasil pengujian perubahan gelombang elektromagnetik terhadap objek sekitar terukur sampai jarak 5 m [7].
Penelitian  terkait  informasi  titik  koordinat  lokasi  PDSN  untuk  pengukuran  jarak  menggunakan algoritma Haversine dan  komunikasi  radio  frekuensi  LoRa point  to  point [8]–[10].    Sistem  dibuat

## Alat Bantu Koordinasi Jarak dan Posisi Disabilitas Netra Berbasis Radio Frekuensi Menggunakan Haversine- Bearing
sepasang  dengan  setiap  alat  bantu  sama  persis  terdiri  modul  GPS,  LoRa,  arduino, audio  DF-player , konverter teks ke braille . Pada kondisi emergency salah satu alat bantu (A) terjadi penekanan tombol. Otomatis titik koordinat latitude longitude dari modul GPS ditransmisikan melalui LoRa ke alat bantu (B),  maupun  sebaliknya  (titik  koordinat  B  ditransmisikan  ke  A).  Menggunakan  algoritma Haversine setiap alat bantu secara mandiri menghitung jarak antar titik koordinat dan hasilnya dikeluarkan dalam informasi  suara.  Rata-rata  persentasi  kesalahan  pengukuran  jarak  1,21%,  GPS  99%  pada  jarak maksimum  500  m  [8].  Sedangkan  alat  bantu  dengan  keluaran  informasi braille text (jam  tangan) ketepatan konversi 100 % dengan rata-rata akurasi kesalahan jarak 0,61 m terhadap pengukuran manual menggunakan  meteran  [9].  Khusus  pengujian  LoRa  secara point  to  point dengan  pengujian  di  area perkotaan,  hutan dan pesisir. Pada pengujian rentang jarak 200 m dihasilkan akurasi 80 % paket data sempurna.  Sedangkan  area  terbuka  (tanpa  rintangan)  untuk  daerah  pesisir  transmisi  paket  data  dapat mencapai 4 Km dan 1 Km untuk area perkotaan serta hutan [10].
Penelitian terkait alat bantu yang digunakan terpasang di bagian tubuh (kaki) PDSN berupa sepatu [11], [12]. Sistem mengkombinasikan sensor ultrasonik, air dan aktuator getaran motor DC. Sensor ultrasonik terpasang di depan bawah, depan atas, samping kiri kanan, dan belakang sepatu. Sedangkan sensor air terpasang  di  depan.  Setiap  sensor  terhubung  tepat  dengan  satu  aktuator  getaran  motor  DC  melalui mikrokontroler.  Sensor  ultrasonik  berfungsi  untuk  mendeteksi  objek  di  hadapannya  dan menginformasikan  dalam  bentuk  getaran.  Sedangkan  sensor  air  berfungsi  untuk  mendeteksi  kondisi lantai  yang  basah.  Hasil  pengujian  terhadap  70  PDSN  dengan  kategori  rintangan,  lantai  basah,  dan tangga, penggunaan alat ini lebih baik dan nyaman digunakan dibandingkan tongkat konvensional [11]. Sistem  yang  menggunakan  tali  sepatu  dari  bahan  tembaga  sebagai  sensor  antena.  Sistem  diberi gelombang  resonansi 2,43 GHz  dengan bandwith fraksional terukur  11  %.  Antena  dapat mendeteksi objek rintangan dihadapannya [12].
Penelitian terkait pengukuran sudut terhadap referensi azimut magnetik (utara) antara dua titik koordinat atau  lebih  menggunakan  algoritma Bearing [13]–[15].  Perhitungan Bearing digunakan  untuk menghitung sudut node bebas sembarang pada node jangkar. Hasil analisa menunjukan besaran sudut node bebas dapat diimplementasikan pada jangkar bidang melingkar 2D [13] dan 3D [13], [14]. Pada sistem kendali autonomous dibawah air tidak memungkinkan menggunakan perangkat titik koordinat seperti  GPS.  Kendali  antar  perangkat  mengandalkan  komunikasi  antar  sensor.  Untuk  bergerak autonomous mengikuti  hasil  perhitungan  sudut Bearing terhadap  sensor  di  perangkat  tujuan.    Hasil simulasi  menunjukan  perhitungan Bearing terhadap  bidang  2D  melingkar  layak  untuk  digunakan sebagai node pengganti Global Position Information (GPI) [15] .
Tujuan penelitian ini melakukan koordinasi jarak dan posisi antara dua alat bantu menggunakan topologi point to point dengan transceiver berbasis LoRa. Modul LoRa digunakan sebagai media transmisi untuk bertukar titik koordinat latitude longitude dari GPS setiap alat bantu. Kedua titik koordinat digunakan sebagai masukan algoritma Haversine untuk menghitung jarak,  dan Bearing untuk menghitung posisi sudut. Kebaruan penelitian ini terhadap penelitian lain  adalah penggunaan perangkat lunak algoritma Bearing terhadap  referensi  sudut  dari  modul  kompas  untuk  menentukan  arah  sudut  acuan  terhadap dirinya  dan  alat  bantu  lawannya.  Kebaruan  lainnya  adalah  dari  penggunaan  perangkat  keras  ESP32 untuk menghasilkan informasi suara secara komunikasi bluetooth serta kompas dengan autocalibrate .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini dibuat 1 set alat bantu dengan spesifikasi yang sama.  Setiap alat dibuat dari gabungan perangkat keras elektronik dan lunak. Perangkat lunak untuk perhitungan jarak dan posisi sudut diolah menggunakan pengolah data mikrokontroler platform arduino uno.

## 2.1 Perangkat Keras
Gambar 1 menunjukan blok diagram perangkat keras elektronik untuk 1set sistem yang terdiri dari 2 alat  bantu  A  dan  B.  Setiap  alat  bantu  terdiri  dari  komponen  masukan,  pengolah  data,  dan  keluaran
dengan fungsi yang berbeda-beda. Tombol berfungsi memberikan perintah untuk permintaan koordinasi terhadap alat bantu lawannya. Kompas berfungsi memberikan informasi posisi sudut alat bantu terhadap utara. GPS berfungsi memberikan informasi titik koordinat latitude longitude alat bantu. Mikrokontroler tertanam ID permanen ( local, destination ) secara terprogram, dan berfungsi menjalankan algoritma dari seluruh  masukan  data  menjadi  keluaran  informasi  yang  dipahami  PDSN.  LoRa  berfungsi  untuk menerima  dan  mengirimkan  paket  data  secara  radio  antar  alat  bantu. Liquid  Crystal  Display (LCD) berfungsi untuk menampilkan data perhitungan jarak, sudut, dan RSSI, dalam upaya pengambilan data untuk  proses  pengujian  dan  analisa  sistem.  ESP32  berfungsi  menyimpan  pesan  suara  mp3  dan mentransmisikan secara bluetooth . Headset sebagai aktuator untuk penyampaian akhir informasi suara (jarak dan sudut) ke PDSN dengan penerimaan data audio secara bluetooth dari ESP32.
Gambar 1. Blok Diagram Perangkat Keras Sistem
Spesifikasi  modul  perangkat  keras  elektronik  yang  digunakan  seperti  ditunjukan  pada  Tabel  1. Sedangkan Tabel 2 menunjukan hubungan konfigurasi pin perangkat keras bagian masukan, pengolah data, dan keluaran. Seluruh komponen yang digunakan telah teruji dan berdasarkan analisa perancangan yang telah dibuat.

## Tabel 1. Spesifikasi Modul Perangkat Keras Elektronik
No  Modul Spesifikasi 1 Tombol normally open
2 Kompas
GY26, auto  calibration ,  DC IN 3V  s/d  5V,  asinkron  RX  TX,  I2C  sinkron SDA SCL
3 GPS Neo6MV2, DC IN 5V, asinkron RX TX 4 Mikrokontroler
Board Arduino UNO, ATMega328, DC IN 6V s/d 12V, DC OUT 5V 3,3V,
PWM, I/O digital, ADC 10 bit
5 LoRa
Board radio frekuensi 915 MHz 6 LCD
▪
16x2, I2C, DC IN 5V
7 ESP32 Mikroprosesor  Xtensa Dual-Core 32  bit  LX6,  240  MHz,  SRAM  520  kB, Fmemori 4MB, Wifi 11b/g/n, Bluetooth 4.2, PWM, 38I/O, ADC, DAC
8 Headset Bluetooth 4.2, frekuensi suara 20 Hz s/d 20 KHz, IPX65, battere Li-ion 60 mAh, kabel charger tipe B 9 Catu Daya
DC OUT 9V

## Bearing
Tabel 2. Konfigurasi Pin Perangkat Keras Elektronik No Masukan Keluaran Pin Mikrokontroler (Arduino Uno) Modul Pin 1 Tombol 1 GND 2 D5 2 Kompas GND GND ▪ VCC +3.3V ▪ VCC +3.3V SDA SDA SCL SCL 3 GPS GND GND VCC +5V VCC +5V RX D3 (TX) TX D4 (RX) 4 LoRa GND GND VCC +5V VCC +5V VCC +3.3V VCC +3.3V Reset D9 DIO0 D2 DIO5 D8 DIO2 D7 DIO1 D6 5 LCD GND GND VCC +5V VCC +5V SDA A4 SCL A5 6 ESP32 GND GND VCC +3.3V VCC +3.3V GPIO16(RX) D1(TX) GPIO17(TX) D0(RX)
Realisasi alat bantu seperti ditunjukan pada Gambar 2. Setiap alat bantu tediri dari 2 bagian, yaitu box hitam (sistem pengolahan data) dan Headset bluetooth (aktuator). Box hitam terpasang disamping kanan pinggang  PDSN  yang  terikat  oleh  sabuk.  Sedangkan Headset terpasang  ke  telinga  PDSN  melalui komunikasi audio bluetooth .

## 2.2 Perangkat Lunak
Inti dari perangkat lunak sistem adalah kombinasi algoritma Haversine-Bearing dan perhitungan selisih Bearing terhadap referensi kompas. Gambar 3 menunjukan diagram alir sistem dari alat bantu A atau B. Setiap alat bantu memiliki 2 alur kondisi proses, yaitu aktif atau pasif seperti ditunjukan pada Tabel 3. Kondisi awal sistem adalah seluruh perangkat keras diberi catu daya dari battere 9V, sedangkan catu daya Headset berasal  dari  bawaan  perangkatnya.  Pada  proses  inisialisasi,  setiap  perangkat  masukan, keluaran, dan variabel diaktifkan pada kondisi default . Pada saat alat bantu ON , secara otomatis akan membaca data titik koordinat latitude longitude dirinya dari modul GPS secara terus menerus (step 1). Ketika tombol  ditekan (step 2), data titik koordinat dirinya akan dikirim ke lawannya melalui modul LoRa  dengan format data seperti ditunjukan pada Tabel 3-K1 (step 3). Sebaliknya ketika tombol tidak ditekan (step 2), data titik koordinat lawan akan diterima dengan 2 kemungkinan format data seperti ditunjukan pada Tabel 3-K2 dan Tabel 3-K3.

## Gambar 3. Diagram Alir Sistem
Karakter pertama paket data diterima alat bantu “~” (step 5), dilakukan proses perhitungan jarak antar 2 titik koordinat A dan B menggunakan algoritma Haversine (step 8). Garis lurus jarak hasil perhitungan 2 titik koordinat dicari nilai besar sudutnya terhadap referensi azimut magnetik menggunakan algoritma Bearing (step 9). Step 10 dilakukan pembacaan sudut alat bantu dengan referensi modul kompas. Kedua hasil perhitungan sudut azimut magnetik dengan sudut kompas dicari selisihnya (step 11). Nilai selisih tersebut merupakan sudut dirinya terhadap alat bantu lawannya. Hasil perhitungan jarak (step 8) dan sudut (step 11) diinformasikan ke PDSN dalam bentuk suara (step 13 dan 14) serta ke peneliti untuk pengujian analisa (step 12). Karakter pertama paket data diterima alat bantu “$” (step 6) menunjukan kondisi proses pasif, data titik koordinat dirinya akan dikirim ke lawannya melalui modul LoRa  dengan
format data seperti ditunjukan pada Tabel 3-K4 (step 7) dan dilanjutkan perhitungan jarak dan sudut (step 8 s/d step14).
Tabel 3. Alur Kondisi Proses No Alat Bantu Alur Proses (Step) Keterangan 1 Aktif A1). 1-2-3 K1). Kondisi  alat  bantu  A  sengaja  mengirimkan titik  koordinat  A  melalui  penekanan  tombol ke alat bantu B (format: $, latitude , longitude ) dan sebaliknya. A2). 1-2-4-5-8-9-10-11-12-13-14 K2). Kondisi alat bantu A menerima umpan balik titik  koordinat  B  dari  alat  bantu  B  (format: ~, latitude , longitude ) dan sebaliknya 2 Pasif P1). 1-2-4-5-6-8-9-10-11-12-13-14 K3). Kondisi  alat  bantu  A  menerima  titik koordinat  B  dari  alat  bantu  B  (format:  $, latitude , longitude ) dan sebaliknya P2). 7 K4). Kondisi  alat  bantu  A  mengirimkan  umpan balik  titik  koordinat  A  ke  alat  bantu  B (format: ~, latitude , longitude ) dan sebaliknya

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kedua  alat  bantu  yang  telah  direalisasikan  di  uji  secara  langsung  untuk  dilihat  fungsionalitas  serta seberapa besar tingkat kesalahannya. Data pembanding sebagai dasar perhitungan kesalahan, digunakan Google Maps . Lokasi pengujian dilakukan di lingkungan Politeknik Negeri Bandung pada kondisi cuaca cerah. Pengujian dilakukan menjadi 2 model, yaitu area terbuka (lapang) dan adanya halangan (gedung, pilar, dan selasar beton).

## 3.1 Pengujian Area Terbuka
Gambar  4  menunjukan mapping sample titik  koordinat  area  terbuka  untuk  alat  bantu  yang  meliputi pengujian GPS, RSSI, jarak, dan posisi sudut. Titik koordinat warna biru menunjukan alat bantu A dan warna merah menunjukan alat bantu B. Pengujian dilakukan dengan posisi alat bantu A diam dan alat bantu B berpindah-pindah lokasi. Ketika kumpulan titik lokasi A diperbesar, terlihat terjadi pergeseran penangkapan  titik  koordinat  untuk  setiap  pengujian.  Tabel  4  menunjukan  kesalahan  penagkapan koordinat GPS alat bantu terhadap Google Maps dan RSSI. Perhitungan rata-rata kesalahan alat bantu 3,04 m dan RSSI -102,09 dBm .
Gambar 4. Mapping Alat Bantu di Area Terbuka

## Tabel 4. Data Pengujian GPS dan RSSI Area Terbuka
No Posisi A ( Latitude;Longitude º) Selisih Alat Bantu → Google Maps (m) RSSI (dBm) Alat Bantu * Google Maps 2*
1 -6,870848; 107,57276
-6.870853; 107.572753 1,13 -95 2 -6,870885; 107,57277 3,85 -110 3 -6,870809; 107,57276 4,92 -116 ▪ 4 ▪ -6,870898; 107,57275 4,96 -88 5 -6,870857; 107,57278 2,68 -90 6 -6,870856; 107,57275 0,91 -93 7 -6,870882; 107,57275 3,29 -101 8 -6,870871; 107,57277 2,61 -109 9 -6,870844; 107,57278 2,72 -105 10 -6,870852; 107,57279 4,63 -102 11 -6,870848; 107,57277 1,75 -114 Rata-rata 3,04 -102,1 Keterangan : * (Koordinat latitude longitude Alat Bantu A di Posisi A) 2* (Koordinat latitude longitude Google Maps di Posisi A)
Gambar 5 menunjukan mapping sample titik koordinat area terbuka untuk data pembanding dari Google Maps dengan  pola  pengujian  yang  sama  seperti  alat  bantu.  Definisi  warna  titik  koordinat  sama  juga seperti pengujian alat bantu. Pada posisi A diam untuk setiap pengujian, titik koordinat stabil ( kesalahan 0 %).

## Gambar 5. Mapping Google Maps di Area Terbuka
Tabel 5 menunjukan kesalahan pengukuran jarak antar alat bantu yang dibandingkan terhadap Google Maps untuk area terbuka. Sedangkan Tabel 6 menunjukan kesalahan pengukuran posisi sudut antar alat bantu dengan referensi kompas yang dibandingkan terhadap Google Maps untuk area terbuka.
Tabel 5. Data Pengujian Jarak Antara Titik Lokasi A↔B Area Terbuka
No Posisi A Posisi B ( Latitude;Longitude º) Jarak (m) Selisih Jarak Alat Bantu ↔ Google Maps (m) Alat Bantu Google Maps Alat Bantu 3* Google Maps 4* Alat Bantu Google Maps 1 * 2* -6,871119; 107,572300 -6,871075; 107,572304 58,14 55,36 2,78 2 * 2* -6,871021; 107,571600 -6,871046; 107,571586 129,13 130,58 1,45 3 * 2* -6,870747; 107,571590 -6,870757; 107,571528 129,20 135,95 6,75 ▪ 4 * 2* -6,870784; 107,572250 -6,870781; 107,572246 58,20 56,95 1,25 5 * 2* -6,870441; 107,573010 -6,870493; 107,573051 52,43 51,49 0,94 6 * 2* -6,870898; 107,573170 -6,870733; 107,573137 44,64 44,44 0,20 7 * 2* -6,870813; 107,573670 -6,870791; 107,573678 101,22 102,09 0,87 8 * 2* -6,870833; 107,574490 -6,870801; 107,574458 189,18 188 1,18 9 * 2* -6,871041; 107,573530 -6,870986; 107,573515 85,05 85,89 0,84 10 * 2* -6,871209; 107,573350 -6,871163; 107,573400 72,63 79,6 6,97 11 * 2* -6,872959; 107,572770 -6,872992; 107,572672 234,61 237,89 3,28 Rata-rata kesalahan jarak alat bantu terhadap Google Maps 2,41 Keterangan : 3* (Koordinat latitude longitude Alat Bantu B di Posisi B) 4*(Koordinat latitude longitude Google Maps di Posisi B)
Tabel 6. Data Pengujian Sudut A→B dan B→A Area Terbuka
No Sudut  (º) A → B Sudut  (º) B → A Selisih Sudut  (º) Alat Bantu *→3* Google Maps 2*→4* Alat Bantu 3*→* Google Maps 4*→2* A → B B → A 1 225,52 243,62 339,14 332,02 18,1 7,12 2 250,83 260,76 339,62 349,7 9,93 10,08 3 250,26 274,66 12,06 3,74 24,4 8,32 ▪ 4 ▪ 255,2 ▪ 277,96 5,97 7,3 ▪ 22,76 1,33 5 8,88 40,06 112,18 129,94 31,18 17,76 6 76,13 72,94 194,41 163,85 3,19 30,56 7 65,88 86,01 187,98 176,77 20,13 11,21 8 65,47 88,1 181,84 178,6 22,63 3,24 9 88,43 99,78 205,59 190,6 11,35 14,99 10 102,93 115,34 213,93 206,52 12,41 7,41 11 155,7 182,24 277 272,17 26,54 4,83 Rata-rata kesalahan posisi sudut antara alat bantu dan Google Maps 18,42 10,62 Rata-rata kesalahan sudut titik A → B dan B → A alat bantu terhadap Google Maps 14,52

## 3.2 Pengujian Area Dengan Halangan
Gambar  6  menunjukan mapping sample titik  koordinat  area  halangan  dengan  pola  pengujian  sama seperti area terbuka. Definisi warna titik koordinat sama juga seperti pengujian alat bantu dan Google Maps di area terbuka. Terlihat pada pengujian posisi A menggunakan alat bantu untuk setiap pengujian titik  koordinat  bergeser,  meskipun  kondisi  sebenarnya  perangkat  keras  posisi  diam.  Kondisi  ini menunjukan  kesalahan  penagkapan  koordinat  GPS  alat  bantu  terhadap Google  Maps dan  RSSI. Perhitungan rata-rata kesalahan alat bantu 10,77 m dan RSSI -107,55 dBm seperti ditunjukan pada Tabel 7. Terlihat akurasi penangkapan titik koordinat dan kekuatan sinyal sangat dipengaruhi oleh kontur area pengujian.
Gambar 6. Mapping Alat Bantu di Area Dengan Halangan
Tabel 7. Data Pengujian GPS dan RSSI Area Dengan Halangan
No Posisi A ( Latitude;Longitude º) Selisih Alat Bantu → Google Maps (m) RSSI (dBm) Alat Bantu 5* Google Maps 6* 1 -6,870109; 107,572350 -6,870074; 107,5723; 6,46 -109 2 -6,870061; 107,572400 11,36 -99 3 -6,870091; 107,572400 11,47 -102 ▪ 4 -6,870100; 107,572360 6,66 -111 5 -6,870161; 107,572370 12,26 -99 6 -6,870098; 107,572470 19,11 -115 7 -6,870097; 107,572370 7,97 -103 8 -6,870039; 107,572420 13,38 -109 9 -6,870102; 107,572420 13,29 -114 10 -6,870102; 107,572280 3,96 -109 11 -6,870185; 107,572330 12,61 -113 Rata-rata 10,77 -107,55 Keterangan : 5* (Koordinat latitude longitude Alat Bantu A di Posisi A) 6* (Koordinat latitude longitude Google Maps di Posisi A)
Gambar  7  menunjukan mapping sample titik  koordinat  area  halangan  untuk  data  pembanding  dari Google Maps dengan pola pengujian yang sama seperti alat bantu. Definisi warna titik koordinat sama juga seperti pengujian alat bantu. Terlihat pada posisi A diam untuk setiap pengujian, titik koordinat stabil ( kesalahan 0 %).

## Gambar 7. Mapping Google Maps di Area Dengan Halangan
Tabel 8 menunjukan kesalahan pengukuran jarak antar alat bantu yang dibandingkan terhadap Google Maps untuk area berhalangan. Sedangkan Tabel 9 menunjukan kesalahan pengukuran posisi sudut antar alat bantu dengan referensi kompas yang dibandingkan terhadap Google Maps untuk area berhalangan. Terlihat perhitungan pengukuran jarak dan posisi sudut alat bantu sangat dipengaruhi oleh kontur area pengujian.
Tabel 8. Data Pengujian Jarak Antara Titik Lokasi A↔B Area Dengan Halangan
No Posisi A Posisi B ( Latitude;Longitude º) Jarak (m) Selisih Jarak Alat Bantu ↔ Google Maps (m) Alat Bantu Google Maps Alat Bantu 7* Google Maps 8* Alat Bantu Google Maps 1 5* 6* -6,870307; 107,572060 -6,870245; 107,571984 39,25 40,26 1,01 2 5* 6* -6,869966; 107,572110 -6,869959; 107,572041 32,93 31,27 1,66 3 5* 6* -6,869815; 107,572260 -6,869787; 107,572213 34,20 33,30 0,90 ▪ 4 5* 6* -6,869617; 107,572010 -6,869680; 107,571976 66,65 56,94 9,71 5 5* 6* -6,869772; 107,572470 -6,869763; 107,572437 45,06 37,40 7,66 6 5* 6* -6,869945; 107,573020 -6,869875; 107,572911 61,95 70,66 8,71 7 5* 6* -6,870077; 107,572700 -6,870009; 107,572745 37,82 49,69 11,87 8 5* 6* -6,870511; 107,572940 -6,870440; 107,572964 78,04 83,73 5,69 9 5* 6* -6,870824; 107,572700 -6,870738; 107,572712 86,14 86,48 0,34 10 5* 6* -6,870791; 107,572400 -6,870813; 107,572338 77,59 82,25 4,66 11 5* 6* -6,870722; 107,572240 -6,870592; 107,572152 60,36 59,97 0,39 Rata-rata kesalahan jarak alat bantu terhadap Google Maps 4,78 Keterangan : 7* (Koordinat latitude longitude Alat Bantu B di Posisi B) 8*(Koordinat latitude longitude Google Maps di Posisi B)
Tabel 9. Data Pengujian Sudut A→B dan B→A Area Dengan Halangan
No Sudut  (º) A → B Sudut  (º) B → A Selisih Sudut  (º) Alat Bantu 5*→7* Google Maps 6*→8* Alat Bantu 7*→5* Google Maps 8*→6* A → B B → A 1 223,11 240,52 341,61 331,49 17,41 10,12 2 272,24 292,53 338,04 23,34 20,29 314,7 3 328,82 343,09 53,19 73,69 14,27 20,5 ▪ 4 ▪ 315,91 ▪ 320,59 48,71 50,66 ▪ 4,68 1,95 5 18,57 24,16 108,17 113,86 5,59 5,69 6 63,34 72,44 163,04 161,87 9,1 1,17 7 76,23 82,39 160,89 171,62 6,16 10,73 8 122,22 119,22 229,56 208,97 3 20,59 9 141,86 148,23 262,56 238,64 6,37 23,92 10 163,14 176,7 268,91 266,88 13,56 2,03 11 176,63 195,36 294,63 285,92 18,73 8,71 Rata-rata kesalahan posisi sudut antara alat bantu dan Google Maps 10,83 38,19 Rata-rata kesalahan sudut titik A → B dan B → A alat bantu terhadap Google Maps 24,51
Seluruh data jarak dan posisi sudut pengujian ditampilkan di LCD dan diinformasikan ke PDSN dalam bentuk sinyal audio melalui Headset bluetooth. Informasi suara terdengar sama dengan data yang tampil di LCD.

## 4. KESIMPULAN
Secara  fungsionalitas  alat  bantu  dapat  memberikan  luaran  informasi  suara  100%.  Akurasi  alat  bantu sangat dipengaruhi area pengujian dan tangkapan titik koordinat latitude longitude dari GPS. Adapun rata-rata    kesalahan  jarak  tanpa  halangan  2,41  m,  dan  dengan  adanya  halangan  4,78  m  pada  RSSI  - 107,55  dBm.  Sedangkan  rata-rata  kesalahan  posisi  sudut  terhadap  referensi  kompas  tanpa  halangan 14,52 ⁰ , dan dengan adanya halangan  24,51 ⁰ pada RSSI -102,1 dBm. Pengembangan lanjutan diperlukan algoritma  Kalman  Filter  untuk  menghasilkan  data  titik  koordinat latitude  longitude GPS  yang  lebih akurat serta swarm intelligent untuk sistem navigasi.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Peneliti  dan  semua  Tim  yang  terlibat  mengucapkan  terima  kasih  kepada  P3M  Politeknik  Negeri Bandung atas pendanaan melalui skema Penelitian Terapan dengan SK Nomor B/66.1/PL1.R7/PG.00.03/2022.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pertuni, “Siaran Pers: Peran Strategis Pertuni Dalam Memberdayakan Tunanetra Di Indonesia. –  Persatuan  Tunanetra  Indonesia.”  https://pertuni.or.id/siaran-pers-peran-strategis-pertuni- dalam-memberdayakan-tunanetra-di-indonesia/ (accessed Jun. 30, 2022).
[2] R. A. Chandra, U. Fadlilah, P. Wibowo, F. Tegar, N. Saputra, and R. Radditya, “Blind People Stick Tracking Using Android Smartphone and Gps Technology,” vol. 8, no. 1, pp. 18–24, 2022.
[3] N.  Milati,  “Intelegent  Stick  for  Blind  (Instisblind)  Inovasi  Alat  Bantu  Mobilitas
Pencegahan  Kebisingan  Hujan  Untuk  Meningkatkan  Kemandirian  Penyandang Tunanetra,”  J.  Edukasi  Elektro,  vol.  3,  no.  1,  pp.  47–53,  2019,  doi: 10.21831/jee.v3i1.26070.
[4] E.  A.  M.  Irma  Salamah,  Lindawati,  “RANCANG  BANGUN  ALAT  BANTU TUNANETRA BERBASIS MIKROKONTROLER ATMEGA 2560,” vol. 1, no. 4, pp. 363–373, 2020.
[5] E. Cardillo et al., “An Electromagnetic Sensor Prototype to Assist Visually Impaired and Blind People in Autonomous Walking,” IEEE Sens. J., vol. 18, no. 6, pp. 2568–2576, 2018, doi: 10.1109/JSEN.2018.2795046.
[6] U.  Masud,  T.  Saeed,  H.  M.  Malaikah,  F.  U.  Islam,  and  G.  Abbas,  “Smart  Assistive System for Visually Impaired People Obstruction Avoidance Through Object Detection and  Classification,”  IEEE  Access,  vol.  10,  pp.  13428–13441,  2022,  doi: 10.1109/ACCESS.2022.3146320.
[7] C. L. and A. C. E. Cardillo, “No TiMillimeter-Wave Radar Cane: A Blind People Aid With  Moving  Human  Recognition  Capabilitiestle,”  IEEE  J.  Electromagn.  RF Microwaves Med. Biol., vol.
6, no. 2, pp. 204–211, 2022, doi: 10.1109/JERM.2021.3117129.
[8] T. Supriyadi, A. Salsabila, R. Solihin, R. Hanifatunnisa, B. Setiadi, and S. Afni, “Position Coordination Aid for Blind Persons Based on LoRa Point to Point,” Proc. 2nd Int. Semin. Sci.  Appl.  Technol.  (ISSAT  2021),  vol.  207,  no.  Issat,  pp.  310–315,  2021,  doi: 10.2991/aer.k.211106.049.
[9] S. N. Afni, T. Supriyadi, and R. Hanifatunnisa, “Tongkat Koordinasi Long Range untuk Penyandang  Disabilitas  Netra  dengan  Metode  Point-to-Point  Menggunakan  Braille- Text,”  JTERA  (Jurnal  Teknol.  Rekayasa),  vol.  6,  no.  2,  p.  183,  2021,  doi: 10.31544/jtera.v6.i2.2021.183-192.
[10]  G. Callebaut and L. Van Der Perre, “Characterization of LoRa Point-to-Point Path Loss: Measurement  Campaigns  and  Modeling  Considering  Censored  Data,”  IEEE  Internet Things J., vol. 7, no. 3, pp. 1910–1918, 2020, doi: 10.1109/JIOT.2019.2953804.
[11]  K. Patil, Q. Jawadwala, and F. C. Shu, “Design and Construction of Electronic Aid for Visually Impaired People,” IEEE Trans. Human-Machine Syst., vol. 48, no. 2, pp. 172– 182, 2018, doi: 10.1109/THMS.2018.2799588.
[12]  G. Li,  Z. Tian, G. Gao, L. Zhang, M. Fu, and Y. Chen, “A Shoelace Antenna for the Application  of  Collision  Avoidance  for  the  Blind  Person,”  IEEE  Trans.  Antennas Propag., vol. 65, no. 9, pp. 4941–4946, 2017, doi: 10.1109/TAP.2017.2722874.
[13]  X. Fang, X. Li, and L. Xie, “Angle-Displacement Rigidity Theory with Application to Distributed  Network  Localization,”  IEEE  Trans.  Automat.  Contr.,  vol.  66,  no.  6,  pp. 2574–2587, 2021, doi: 10.1109/TAC.2020.3012630.
[14]  X.  L.  and  M.  F.  L.  Chen,  K.  Cao,  L.  Xie,  “3-D  Network  Localization  Using  Angle Measurements and Reduced Communication,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 70, pp. 2402–2415, 2022, doi: 10.1109/TSP.2022.3167512.
[15]  R. Fabbiano, F. Garin, and C. C. De Wit, “Distributed Source Seeking Without Global Position Information,” IEEE Trans. Control Netw. Syst., vol. 5, no. 1, pp. 228–238, 2018, doi: 10.1109/TCNS.2016.2594493.