## NEURAL NETWORK UNTUK FINGERPRINT BERDASAR PENENTUAN OBJEK DALAM GEDUNG MENGGUNAKAN WIRELESS LOCAL AREA NETWORK (WLAN)
Hani Rubiani 1 , Muhammad Taufiq 2 , Sulidar Fitri
1 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya
2,3 Pendidikan Teknologi Informasi, FKIP, Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya Email: 1 hanirubiani@gmail.com, 2 mtaufiq@umtas.ac.id , 3 sfitri@umtas.ac.id

## ABSTRAK
Sebagian besar penelitian estimasi lokasi dalam gedung berdasarkan pada penggunaan Receive Signal Strength (RSS). Salah satu tahapan yang dilakukan adalah fingerprint. Tahap ini merupakan tahap pengumpulan informasi RSS yang diterima oleh instrument pengukur di koordinat tertentu. Tujuan Penelitian ini adalah untuk memperoleh tingkat akurasi di posisi yang presisi dengan menggunakan sensor dalam hal ini laptop untuk mendapatkan sinyal WLAN.  Selanjutnya  data  hasil  pengumpulan  fingerprint  dianalisis  dan  diuji  dengan  menggunakan  algoritma Neural  Network  (NN).  Perekaman  data  kekuatan  sinyal  dengan  menggunakan  perangkat  laptop  yang  sudah mempunyai software NetSurveyor untuk membaca kekuatan sinyal WLAN. Hasil penelitian dengan metode Neural Network memperlihatkan tingkat akurasi yang lebih baik sebesar 2. 05 meter dibandingkan dengan metode Naive Bayes sebesar 3.65 meter.
Kata Kunci: Estimasi lokasi dalam gedung, WLAN, Receive Signal Strength (RSS), Fingerprint, Neural Network, Naive Bayes.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Keakuratan dalam estimasi lokasi merupakan bagian yang  penting  untuk  aplikasi-aplikasi  dalam  kajian ubiquitous  computing  (Kindberg  dan  Fox,  2002). Teknologi penentuan posisi yang umumnya dikenal adalah  Global  Positioning  System  (GPS).  Pada lokasi-lokasi tertentu penerima GPS dapat memberikan informasi posisi yang akurat. Keadaan ini  bertolak  belakang  ketika  GPS  digunakan  di dalam gedung dan lingkungan perkotaan yang padat. Jika  digunakan  di  lokasi-lokasi  tersebut  tidak memberikan  kinerja  yang  baik.  Hal  inilah  yang mendasari  banyaknya  penelitian  mengenai  sistem penentuan posisi dalam gedung dengan menggunakan  jaringan  radio.  Terdapat  banyak penelitian  yang  berkaitan  dengan  sistem  estimasi posisi dalam gedung berdasarkan pada penggunaan jangkauan  sinyal  pendek.  Penelitian-penelitian tersebut  diantaranya  berdasarkan  standar  IEEE 802.11  (Yang  dkk,  2008),  Bluetooth  (Aalto  dkk, 2004),  ultra  sound  (Priyantha  dkk,  2000)  dan infrared  (Ward  dkk,  1997).  Akan  tetapi  penelitian- penelitian  tersebut  memiliki  kendala  yang  terkait dengan  instalasi  dan  pemeliharaan  jaringan  oleh pengguna.  Selain  itu,  sistem  penentuan  posisi tersebut tidak dapat bekerja pada saat kondisi listrik dalam suatu bangunan  padam.
Metode  pengukuran  berdasarkan  kekuatan  sinyal untuk  keperluan  navigasi  dapat  direalisasikan berdasarkan  pada  :Time  of  Arrival  (TOA),  Time Difference  of  Arrival  (TDOA),  Angle  of  Arrival
(AOA),  dan  Received  Signal  Strength  (RSS).  Tiga metode  pertama  memiliki  kekurangan  yang  terkait dengan  informasi  waktu,  oleh  karena  itu  beberapa penelitian  sebelumnya  mengusulkan  pengamatan unit pada posisi tetap yang menerima semua sinyal dari  pemancar  di  daerah  tersebut.  Selain  itu  untuk mengekstrak  informasi  waktu  dan  arah,  diperlukan perangkat keras tertentu dengan antena multidirectional  (Fang,  dkk  2009).  Teknik  posisi yang  terakhir  berdasarkan  estimasi  posisi  RSS  dan pemodelan  sinyal  propagasi.  Terdapat  beberapa keuntungan  menggunakan  RSS  dalam  penentuan posisi dalam gedung. Pertama, dapat diimplementasikan dalam sistem komunikasi nirkabel  dengan  sedikit  bahkan  tanpa  penambahan atau  perubahan  perangkat  keras,  yang  diperlukan hanyalah  kemampuan  untuk  memperoleh  dan membaca  RSS.  Keuntungan  kedua  adalah  tidak perlu  adanya  sinkronisasi  antara  pemancar  dan penerima  (Caffery,  2000).  Ada  dua  pendekatan umum untuk penentuan posisi nirkabel menggunakan  teknik  RSS:  Sinyal  pemodelan propagasi  dan  lokasi  fingerprinting.  Untuk  yang pertama  tidak  termasuk  dalam  penelitian  ini. Fingerprinting  memiliki  dua  tahap  :  training  dan positioning.  Basis  data  posisi  tergantung  pada parameter yang dikumpulkan di titik referensi yang dihasilkan  dalam  tahap  training,  dan  dalam  tahap positioning, algoritma yang berbeda dapat digunakan  untuk  memperkirakan  posisi  pengguna (Li, 2006).
Dalam penelitian ini digunakan teknik fingerprinting untuk  penentuan  posisi  dalam  gedung  berdasarkan sinyal WLAN.  Posisi  dalam gedung  dengan teknik fingerprinting  pada  penelitian  ini  direpresentasikan dalam koordinat (x,y). Koordinat tersebut merupakan  lokasi  dalam  gedung  yang  berada  di tengah-tengah  luasan dengan ukuran 2 m2. Metode yang  digunakan  untuk  pattern  recognition  yaitu neural network (NN).

## 1.2. Tinjuan Pustaka
Perujukan  dan  pengutipan  menggunakan  teknik rujukan  berkurung  (nama,  tahun).  Pencantuman sumber  pada  kutipan  langsung  hendaknya  disertai keterangan  tentang  nomor  halaman  tepat  asal kutipan. Contoh: (Davis, 2003: 47).
Gunakan sistem author-date untuk menulis referensi, seperti  ‘(Kosko,  1999)‘  atau  ‘menurut  pendapat Kosko  (1999)  ....  ‘.  Gunakan  nama  belakang pengarang  diikuti  tahun  terbit.  Jika  Anda  ingin menghemat  energi,  akan  lebih  baik  jika  Anda menginstall aplikasi EndNote pada komputer Anda.
Estimasi  lokasi  objek  dalam  gedung  dengan menggunakan kekuatan sinyal GSM sudah dilakukan  pada  beberapa  penelitian  sebelumnya. Penelitian-penelitian  tersebut  antara  lain  dilakukan oleh  Otsason  dkk  (2005).  Penelitian  ini  berkaitan dengan  penentuan  posisi  objek  dalam  gedung dengan  menggunakan  teknologi  GSM  sebagai sumber  data  dan  metode  fingerprints  untuk mengumpulkan  data.  Penelitian  ini  melakukan perbandingan  antara  penggunaan  GSM  dengan standar  IEEE  802.11.  Penelitian  tersebut  mengkaji efektivitas  GSM  fingerprinting  sebagai  teknik penentuan  posisi  objek  dalam  gedung.  Peneliti mengumpulkan hasil pengukuran pada dua gedung. Pengumpulan  data  dengan  menggunakan  metode fingerprint  802.11  dan  GSM  memanfaatkan  laptop yang  dijalankan  dengan  sistem  operasi  Windows XP.  Untuk  mengumpulkan  data  fingerprint  802.11, peneliti menggunakan  kartu  Orinoco  Gold  nirkabel yang  dikonfigurasikan  dalam  mode  pemindaian aktif, yang mana laptop secara berkala mengirimkan probe  permintaan  dan  mendengarkan  probe tanggapan  dari  Acess  Point  (AP)  802.11  terdekat. Untuk mengumpulkan data GSM, peneliti menggunakan  modem  Sony  Ericsson  GM28  yang beroperasi sebagai telepon seluler GSM biasa. Selain itu  modem  ini  mempunyai  ekspor  antarmuka pemrograman  yang  lebih  banyak.  Modem  GSM menyediakan  dua  antarmuka  untuk  mengakses informasi  kekuatan  sinyal,  yaitu:  cellsAPI  dan channelsAPI.  Antarmuka  cellsAPI  melaporkan Cellular  Identification  (Cell-ID),  kekuatan  sinyal, dan  saluran  terkait  untuk  n-sel  terkuat.  Antarmuka channelsAPI secara bersamaan menyediakan kekuatan  sinyal  sampai  dengan  35  saluran.  Dalam menunjang  penelitian,  peneliti  mengembangkan
aplikasi  berbasis  Java  sederhana  untuk  membantu dalam  proses  pengumpulan  fingerprint.  Langkah awal untuk merekam fingerprint yaitu mengidentifikasi  posisi  dengan  mengklik  peta gedung.  Dalam  mengumpulkan  802.11  dan  GSM fingerprint  di  setiap  titik-titik  1  sampai  1.5  meter. Kemudian dalam paper tersebut menerapkan empat penentuan posisi objek yang berbeda dalam struktur fingerprint  :  (i)  802.11,  hanya  menggunakan pembacaan dari AP 802.11, (ii) onecell, menggunakan pembacaan sel GSM tunggal terkuat, (iii)  sel,  menggunakan  pembacaan  sel  GSM  6- terkuat,  dan  (iv)  Chann,  menggunakan  pembacaan sampai  dengan  35  saluran  GSM.  Semua  algoritma penentuan  posisi  objek  menggunakan  algoritma  k- Nearest  Neighbour  (k-NN).    Hasilnya    sistem penentuan posisi objek dalam gedung berdasar GSM ini  dapat  mencapai  rata-rata  akurasi  sebanding dengan implementasi berdasarkan 802.11. Hasil ini menunjukkan  bahwa penentuan  posisi  objek  dalam gedung tersebut dapat dilakukan berkat penggunaan kekuatan  sinyal  pembacaan  fingerprint  yang  area cakupannya mencapai hingga 29 saluran GSM selain 6-sel terkuat.
Ahriz  dkk  (2010)  melakukan  penelitian  mengenai Carrier  Relevance  Study  for  Indoor  Localization Using  GSM.  Penelitian  ini  terkait  dengan  subsets GSM  carriers  yang  relevan  dengan  masalah penentuan  posisi  dalam  gedung.  Penelitian  ini menyiapkan basis data yang berisi scan pengukuran daya  dari  semua  operator  GSM  yang  tersedia  di  5 dari 8 ruangan dari sebuah laboratorium lantai dua di pusat  Paris,  Perancis.  Algoritma  pembelajaran statistik  dikembangkan  untuk  membedakan  antara ruangan  berdasarkan  kekuatan  carrier  ini.  Untuk mengoptimalkan sistem, relevansi carrier menduduki peringkat  terbaik  dengan  menggunakan Orthogonal Forward Regression (OFR) atau Support Vector  Machine  –  Recursive  Feature  Elimination (SVM-RFE).  Pengukuran  scan  kekuatan  sinyal dengan menggunakan TELIT GM-862 modem. GM TELIT-862  mampu  mengukur  daya  pembawa seluruh  band  GSM  dengan  total  548  saluran. Perangkat  melaporkan  Absolute  Radio  Frequency Channel  Number  (ARFCN)  dan  Received  Signal Level (RXLEV). Untuk penelitian ini alat pengukur selalu ditempatkan pada posisi yang sama di setiap ruangan.  Selanjutnya  untuk  menyederhanakan analisis,  hanya  nilai-nilai  RXLEV  yang  digunakan sebagai  masukan  ke  sistem  penentuan  posisi.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  60  carriers  yang paling  relevan  adalah  cukup  untuk  prediksi  posisi yang benar sebesar 97% dari scan.
Dalam penelitian “Location Estimation via Support Vector  Regression”  yang  dilakukan  oleh  Wu  dkk (2007)  mengenai  masalah  lokalisasi  GSM  melalui pendekatan  machine  learning.  Penelitian  ini mempertimbangkan  aplikasi  langsung  dari  sistem GSM untuk lokasi estimasi yang hanya bergantung pada kekuatan sinyal dan tidak ada kebutuhan untuk
menerapkan peralatan  khusus  dalam  jaringan  GSM untuk  memenuhi  tugas  lokalisasi.  Mengingat estimasi  sebagai  masalah  nilai  pembelajaran  yang hilang,    telah  menguji  kernel  berbasis  kernel  SVR dengan kernel yang berbeda.
Tian dkk (2015) melakukan penelitian yang berjudul “Robust  Indoor  Localization  and  Tracking  using GSM  Fingerprints”  menyajikan  lokalisasi  dalam ruangan  kamar  tingkat.  Metode  yang  digunakan yaitu    SVM  untuk  mengklasifikasikan  vektor  RSS mengandung  jumlah  saluran  GSM  yang  sangat besar. Masalah ketahanan pendekatan fingerprinting kekuatan  sinyal  yang  diterima  diteliti  dengan percobaan selama beberapa bulan. Evolusi kekuatan sinyal yang diterima dan kinerja lokalisasi diperiksa. Sebuah filter Bayesian selanjutnya diterapkan dalam rangka  untuk  menggunakan  informasi  apriori tentang  lingkungan  dalam  ruangan  dan  lintasan mobile untuk koreksi kemungkinan kesalahan dalam output SVM.
Yu  Feng  dkk  (2014)  melakukan  penelitian yang berjudul “An Improved Indoor Localization of WiFi  Based  on  Support  Vector  Machines”.  Dalam penelitian ini, fokus pada pengembangan pengguna lokalisasi menggunakan lingkungan WiFi yang ada untuk  biaya  rendah  dan  kemudahan  penyebaran. Mengusulkan  Indoor  Localization  Based  WiFi Support Vector Machine (ILW-SVM), dan menggunakan Bilinear Median Interpolation Method (BMIM) untuk mengurangi upaya kalibrasi pada menciptakan peta fingerprint sementara masih tetap mempertahankan akurasi pengguna lokalisasi. Menurut  perbandingan  akurasi  tiga  fungsi  kernel yang berbeda, memilih Radial Basis Function (RBF) sebagai  fungsi  kernel.  Selain  itu  mengusulkan algoritma Improved ILW-SVM untuk memecahkan lokalisasi  indoor  yang  poin  tetangga  terdekat  tidak terkonsentrasi. Akhirnya, perbandingan keseluruhan kNN,  ILWSVM  dan  Improved  ILW-SVM  dalam pertimbangan akurasi. Hasil percobaan menunjukkan  bahwa  algoritma  yang  diusulkan secara efektif dapat mengurangi usaha kalibrasi dan menunjukkan kinerja yang unggul dalam hal akurasi lokalisasi dan stabilisasi.
1.2.1 IEEE 802.11
IEEE  802.11  adalah  sebuah  standar  untuk mengimplementasikan Wireless Local Area Network  (WLAN)  pada  komunikasi  komputer dengan  frekuensi  band  di  2.4  GHz,  3.6  GHz dan  5 GHz band frekuensi. Ada empat variasi IEEE 802.11 yaitu  802.11a,  802.11b,  802.11g  dan  802.11n (Roberto dkk, 2011). Pada penelitian ini menggunakan 802.11g. IEEE 802.11g adalah sebuah standar  jaringan  nirkabel  yang  bekerja  pada frekuensi  2.45  GHz  OFDM.  802.11g  mampu mencapai kecepatan hingga 54 Mb/s pada frekuensi 2.45 GHz.
1.2.2 Receive Signal Strength (RSS)
Skema  TOA  dan  TDOA  memiliki  beberapa kelemahan, untuk lingkungan di dalam gedung sulit untuk menemukan saluran LOS antara pemancar dan penerima. Radio propagasi dalam lingkungan seperti itu  akan  mendapatkan  efek  multipath.  Waktu  dan sudut kedatangan sinyal akan terpengaruh oleh efek multipath, dengan demikian akan terjadi penurunan ketepatan  posisi  yang  diperkirakan.  Pendekatan alternatif  adalah  untuk  memperkirakan  jarak  unit dari  beberapa  set  unit  pengukuran,  dengan menggunakan  redaman  kekuatan  sinyal  yang dipancarkan.  Model  teoritis  dan empiris  digunakan untuk  menerjemahkan  perbedaan  antara  kekuatan sinyal yang ditransmisikan dan kekuatan sinyal yang diterima ke dalam estimasi posisi. Karena multipath fading  yang  buruk  dan  adanya  shadowing  di lingkungan  dalam  gedung,  model  path  loss  tidak selalu  berlaku.  Keakuratan  metode  ini  dapat ditingkatkan  dengan  memanfaatkan  kontur  RSS yang berpusat pada penerima (Zhou dkk, 2005) atau beberapa  pengukuran  pada  beberapa  BTS.  Sebuah algoritma fuzzy logic ditunjukkan pada (Teuber dan Eissfeller,  2006)  yang  mampu  secara  signifikan meningkatkan  akurasi  posisi  dengan  menggunakan pengukuran RSS.
Gambar 1. Positioning berdasarkan pengukuran RSS (Liu, 2007)

## 1.2.3 Fingerprinting
Fingerprinting  adalah  metode  bagi  pemetaan  data yang  terukur,  misalnya  RSS  ke  dalam  grid-point yang meliputi seluruh area lokasi. Posisi ditentukan dari  perbandingan  antara  pengukuran  RSS  secara nyata  dengan  pengukuran  sebelumnya  yang disimpan dalam fingerprint. Fingerprinting seringkali  digunakan  dalam  penentuan  posisi  objek dalam  gedung  berdasar  RSS,  terutama  pada  saat korelasi  analitis  antara  pengukuran  RSS  dan  jarak sulit untuk ditentukan karena adanya multipath dan interferensi (Bensky, 2008).

## 1.2.4 Metode Neural Network (NN)
Klasifikasi  adalah  proses  untuk menemukan model atau  fungsi  yang  menjelaskan  atau  membedakan konsep  atau  kelas  data,  dengan  tujuan  untuk  dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya belum  diketahui.  Model  itu  sendiri  dapat  berupa aturan  “jika-maka”,  berupa decision  tree ,  formula
matematis atau Neural Network.
(1)

## 1.3. Metodologi Penelitian
Bahan  penelitian  yang  digunakan  dalam  penentuan posisi  objek  dalam  gedung  berdasarkan  WLAN dengan menggunakan metode Neural Network (NN) adalah  hasil  pengukuran  kekuatan  sinyal  yang diterima oleh laptop untuk WLAN.
Dalam  melakukan  penelitian  mengenai  penentuan posisi  objek  dalam  gedung  diperlukan  beberapa tahapan sebagai berikut:
1.3.1. Lokasi Fingerprinting
Pada tahapan lokasi fingerprinting ini dibagi menjadi 3 langkah yaitu tahap training, kemudian dari hasil pengukuran  data  training  dibuat  visualisasi  yang bertujuan  untuk melihat peta  radio  kekuatan  sinyal dan yang terakhir yaitu tahap positioning.
a. Tahap Training
Pada  proses  ini  dilakukan  pengukuran  RSS  yang diterima  oleh  laptop  untuk  IEEE  802.11g  pada masing-masing titik referensi yang telah ditentukan. Titik  referensi  pengukuran  dilakukan  dengan  arah yang sama yaitu Barat dan pada saat kondisi gedung sedang  dalam  keadaan  sepi,  yaitu  pada  hari  Sabtu dan  Minggu  atau  hari  libur.  Hal  ini  dilakukan  atas pertimbangan  bahwa  nilai  RSS  berbeda  pada  saat kondisi sibuk (hari kerja) dan kondisi sepi. Perangkat lunak  NetSurveyor  untuk  scanning kekuatan  sinyal berdasarkan  IEEE  802.11g.  Pengukuran  data training  dilakukan  dengan  ukuran  luasan  2  m2 dengan  cara  laptop  disimpan  dalam  sebuah  kursi tepat di tengah-tengah setiap luasan selama ± 2 menit yang menghasilkan 48 data set dengan menggunakan 3 AP yang ada di area lokasi penelitian.
b. Visualisasi RSS
Visualisasi  RSS  digunakan  untuk  memberikan gambaran peta kekuatan sinyal yang diterima. Dari visualisasi dapat dilihat penyebaran kekuatan sinyal
yang  terbaca  di  lokasi  penelitian,  kekuatan  sinyal yang terkuat biasanya berada dekat dengan sumber.
Visualisasi dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak Rapidminer.
c. Tahap Positioning
Pada tahap ini terdapat beberapa langkah yang harus dilakukan  diantaranya  pengukuran  data  testing, pemodelan  metode  yang  digunakan  dan  prediksi posisi. 1.3.2. Pengukuran Data Testing
Pengukuran  RSS  data  testing  dalam  rangka pengujian  dilakukan  dengan  berjalan  dengan  arah disesuaikan  dengan  arah  berjalan  dan  tidak  semua titik  referensi  terlewati.  Kecepatan  berjalan  dalam pengukuran  data  testing  disesuaikan  dengan kecepatan orang berjalan pada umumnya. 1.3.3. Pemodelan Metode pemodelan metode dengan menggunakan RapidMiner  yaitu  untuk  mencari  prediksi  posisi sehingga  dapat  dihitung  jarak  kesalahan  rata-rata minimumnya.  Data  yang  dimasukkan  berupa  data training  yang  berisi  atribut  dan  klasifikasi.  Atribut dalam  penelitian ini  yaitu  AP  yang  mana  nilai  dari atribut  tersebut  berupa  nilai  kekuatan  sinyal  yang terbaca  pada tiap-tiap  titik  referensi  dan klasifikasi menunjukkan koordinat (x,y) dari  titik-titik referensi.  Data  testing    hanya  berisi  atribut  saja. Semua format data menggunakan format *csv dalam perangkat lunak excel.
1.3.4. Menghitung Jarak Kesalahan Rata-rata Minimum
Penentuan  posisi  objek  dalam  penelitian  ini  adalah posisi  telepon  seluler  dan  laptop  dan  posisi  pada penelitian yaitu titik referensi yang direpresentasikan dengan koordinat fisik berupa (x, y). Jarak kesalahan rata-rata minimum diperoleh dari perbandingan  antara  pengukuran  RSS  secara  nyata yaitu  data  testing  dengan  pengukuran  sebelumnya yang  telah  tersimpan  dalam  fingerprint.  Prediksi posisi  didapat  dari  tahapan  positioning  dengan menggunakan  algoritma  yang  telah  dimodelkan yaitu Neural  Network (NN).  Dari  hasil  prediksi posisi  setiap  data  testing  yang  menjadi  target  yang terlewati  dalam  pengukuran  data  testing  dapat dihitung nilai jarak kesalahan rata-rata minimumnya.

## 2. PEMBAHASAN
Pada tahap training dilakukan pengukuran RSS yang diterima  oleh  laptop  pada  masing-masing  titik referensi yang telah ditentukan 2 meter.
Pengambilan  data  training  dilakukan  selama  ±  1.5 menit di setiap titik referensi yang menghasilkan  48 data  set.  Pada  tahap  positioning  dilakukan pengukuran  data  testing  dengan  cara  berjalan  di
Gambar 2. Model Artificial Neural Network
sepanjang koridor, kemudian dengan menggunakan metode Neural  Network (NN)  diperoleh  hasil prediksi. Dengan hasil prediksi yang diperoleh dari pemodelan  tersebut  maka  jarak  kesalahan  rata-rata minimum  akan  diketahui.  Metode  yang  digunakan merupakan  metode  dengan  pendekatan  algoritma backpropagation  kemudian  melakukan  proses testing. Data yang digunakan dalam proses learning adalah  data  fingerprint  yang  diperoleh  dari pengukuran  kekuatan  sinyal  pada  tahap  training. Kekuatan sinyal IEEE 802.11g yang diukur selama ±2  menit  menghasilkan  48  data  set  dan menggunakan 3 AP.
a. Tahap Training
Langkah  awal  pengukuran  kekuatan  sinyal  dengan perekaman data dilakukan selama ±1.5 menit dengan jumlah    48  data  set  setiap  luasan,  sehingga  jumlah data yang terekam berjumlah 22800 data. Kemudian diolah ke dalam  microsoft excel  dalam format csv dengan atribut  AP1,  AP2  dan  AP  3  dan klasifikasi berdasarkan koordinat (x,y) yang digunakan sebagai acuan  untuk  penentuan  posisi  objek.  Kemudian  di import  ke  dalam  perangkat  lunak  RapidMiner  5.1 untuk dibuat visualisasi peta fingerprint. Visualisasi peta  fingerprint  merupakan  nilai  dari  rata-rata kekuatan  sinyal  di  setiap  klasifikasi  pada  masing- masing  AP  yang  bertujuan  untuk  melihat  peta kekuatan sinyal di area lokasi
Gambar 3. Visualisasi RSS AP 3
b. Tahap Testing
Pada  tahap  testing  dilakukan  pengujian  terhadap nilai  kekuatan  sinyal  yang  terukur  secara  real  time dengan  cara  berjalan  di  sepanjang  koridor.  Nilai kekuatan  sinyal  real  time    disimpan  dan  diolah  ke dalam  microsoft  excel  yang  kemudian    dilakukan prediksi  posisi  dengan  menggunakan  metode  NN dengan menggunakan pemodelan yang ada pada tool RapidMiner.
c. Hasil Jarak Kesalahan Rata-rata Minimum Analisa hasil jarak kesalahan  yaitu dengan melihat adanya  pengaruh  akibat  peebedaan  luasan  dengan menggunakan  algoritma  neural  network  dalam penelitian  ini  yaitu  WLAN  menggunakan  3  AP dengan penetapan luasan 2 m 2 .
Pada  Tabel  1  menunjukkan  hasil  jarak  kesalahan rata-rata  minimum  dengan  menggunakan  Neural Network kekuatan sinyal fingerprint berdasar IEEE 802.11g.
Tabel  1. Hasil  penelitian  jarak  kesalahan  rata-rata minimum dengan menggunakan ANN Backpropagation yang dibandingkan dengan metode Naive Bayes. Metode Jarak kesalahan rata-rata minimum Naive Bayes 3.65 meter ANN 2.05 meter Dari  Tabel  1  dapat  dilihat  dari  hasil  menunjukkan metode ANN dengan backpropagation menghasilkan  jarak  kesalahan  rata-rata  minimum lebih  kecil  dibandingkan  dengan  naive  bayes.  Hal tersebut menunjukkan dalam hal pendeteksian lokasi objek  dalam  gedung  dengan  menggunakan  ANN backpropagation hasilnya lebih akurat dibandingkan dengan menggunakan metode naive bayes.

## 3. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dibahas  maka dihasilkan beberapa kesimpulan sebagai berikut: Penentuan  posisi  objek  dalam  gedung  dengan metode Neural Network (NN) berdasarkan algoritma backpropagation  berhasil  dilakukan  dan  hasilnya lebih baik sebesar 2.05 meter dibandingkan dengan naice bayes sebesar 3.65 meter.

## PUSTAKA
Akyildiz  IF,  W.  Su,  Sankarasubramaniam  Y,  dan Cayirci  E.  2002.  Wireless  Sensor Networks: a Survey. Computer Networks vol 38: 393–422.
C.-L.  Wu,  L.-C.  Fu  and  F.-L.  Lian,  2004  “Wlan location  determination  in  e-home  via support vector classification in Networking,  sensing  and  control”,  IEEE international conference, IEEE, vol. 2, pp. 1026-1031.
C-W Hsu, C-J Lin, 2002,”A comparison of methods for  multiclass  support  vector  machines. IEEE Trans. Neural Netw. 13, 415–425
Denby,  B.,  Oussar,  Y.,  Ahriz,  I.  and  Dreyfus,  G., 2009 “High performance indoor localization with full-band GSM fingerprints,” in Proceedings of the IEEE International Conference on
Communications  Workshops  (ICC  ’09),
Dresden, Germany.
Kuliah  Umum  IlmuKomputer.Com  Copyright  © 2003 IlmuKomputer.Com Support Vector Machine  –Teori  dan  Aplikasinya  dalam Bioinformatika1 – Anto Satriyo Nugroho, Arief  Budi  Witarto,  Dwi  Handoko asnugroho@ieee.org http://asnugroho.net
Liu,  H.,  Darabi,  H.,  Banerjee,  P.,  Liu,  J.,
2007“Survey of Wireless Indoor Positioning  Techniques and  Systems”  in
IEEE  Transactions  on  System,  Man  and
Cybernetics Vol, 37, No, 6.
N.  Cristianini  and  J.  Shawe-Taylor,  2000,  “An introduction  to  support  vector  machines and other kernel-based learning methods”, Cambridge University press.
Otsason,  V.,  Varshavsky,  A.,  LaMarca,  A.  and  de Lara,  E.,  2005.  “Accurate  GSM  indoor localization”  in  Proceedings  of  the International  Conference  on  Ubiquitous Computing (UbiComp ’05), Ed., pp. 141– 158, Springer, Berlin, Germany
Robles , J., Deicke , M., and Lehnert, R., 2010” 3D fingerprint based Localization for Wireless Sensor Networks” in Proceedings of the IEEE. T  Joachims,  1999,  “Making  large-scale  SVM learning practical, in Advances in Kernel
Methods—Support Vector Learning
(MIT-Press, MA)”.
V. Kecman,  2000  “Learning  and  soft  computing:
support vector machines, neural networks, and fuzzy logic models”, MIT press,  (2001).  [28]  V.  Vapnik,  “The nature  of  statistical  learning  theory”, Springer.
Widyawan, 2009. “Learning Data Fusion for Indoor Localization”
Ph.D.
dissertation,
Departement  of  Electronic  Engineering Cork Institute of Technology.
Ye Tian, Bruce Denby, Iness Ahriz , Pierre Roussel and  Gérard  Dreyfus  Tian  et  al  ,  2015 ,”Robust indoor localization and tracking using  GSM  fingerprints”.  EURASIP
Journal on Wireless Communications and Networking 2015:157 DOI 10.1186/s13638-015-0401-7. Y  Feng,  Jiang  Minghua,  LiangJing1,  QinXiao, HuMing, PengTao and HuXinrong, 2014 “  An  Improved  Indoor  Localization  of WiFiBased on Support Vector
Machines”,  International  Journal  of Future  Generation  Communication  and Networking Vol.7, No.5 , pp. 191-206.
Z.-l.  Wu,  C.-H.  Li,  J.  K.-Y.  Ng  and  K.  R.  Leung, 2007  “Location  estimation  via  support vector  regression”,  Mobile  Computing, IEEE Transactions, vol. 6, no. 3, pp. 311- 321