## Skema Penentuan Posisi Lingkungan Indoor untuk Aplikasi
Monitoring Lokasi Dosen Berbasis Multilaterasi
Muntaqo Alfin Amanaf 1 , Dettia Wenny Brigitta 2 , Rafina Destriarti Ainul 3
Abstract—Nowadays,  technology is growing and  helping  the human work. One of those technologies is object  mapping  or localization in an indoor environment. The technology is  often used to determine position is Global Positionig System (GPS). However,  GPS signal is difficult to receive  when the device is inside  a  room or building. Therefore, in  this research Indoor Localization  is  implemented  at Telkom Institute of Technology Purwokerto  with  Wireless Sensor Network (WSN) which uses ZigBee as communication  protocol. One of indoor localization stages is distance estimation, which in this case, is carried out using Received Signal Strength Indicator (RSSI) by grouping the value of Path Loss Exponent (PLE) based on room characteristics (clusters). Some methods for position estimation based on number of reference nodes are trilateration and multilateration methods. From the measurement results, the distances estimation with PLE clusters has an error of 0.534 meters and PLE without clusters has an error of 0.903 meters. For accuracy estimation,  the best position is obtained on PLE cluster  multilateration  that has the value of 0,714 meters for  Mean Square Error (MSE) and 1.2 meters  for  the lowest value MSE at  trilateration without  PLE clusters.  The computational time of the four methods (multilateration without PLE clusters, trilateration without PLE cluster, multilateration with PLE clusters, and a trilateration with PLE clusters) are almost identical, between 8.72 to 8.75 second.
Intisari—Dewasa ini teknologi semakin berkembang dan memudahkan pekerjaan manusia. Salah satunya adalah  sistem pencarian  objek atau lokasi di lingkungan dalam ruangan. Teknologi yang sering digunakan untuk menentukan posisi adalah Global Positionig System (GPS). Namun, sinyal GPS sulit dijangkau apabila perangkat penerima berada di dalam ruangan atau  gedung bertingkat. Oleh karena itu,  makalah  ini menerapkan  indoor localization  di Institut Teknologi Telkom Purwokerto dengan memanfaatkan Wireless Sensor Network (WSN)  dan  menggunakan ZigBee sebagai protokol komunikasi. Salah satu tahapan indoor localization adalah mengestimasi jarak, yang dalam makalah ini dilakukan menggunakan  kuat sinyal terima (RSSI) dengan mengelompokkan nilai Path Loss Exponent (PLE) berdasarkan karakteristik ruangan (cluster). Sedangkan metode  untuk menentukan estimasi posisi berdasarkan banyaknya referensi  node  yaitu  metode  trilaterasi dan multilaterasi. Dari pengujian didapatkan hasil  estimasi jarak dengan PLE cluster  memiliki kesalahan 0,534 meter dan PLE tanpa cluster sebesar 0,903 meter. Akurasi estimasi posisi terbaik diperoleh pada multilaterasi PLE cluster  dengan  Mean Square Error  (MSE) sebesar 0,714 meter dan terendah pada trilaterasi PLE tanpa cluster sebesar 1,2 meter. Hasil perbandingan waktu
komputasi dari keempat metode,  yaitu  Multilaterasi PLE tanpa Cluster, Trilaterasi PLE tanpa Cluster, Multilaterasi PLE Cluster, dan Trilaterasi PLE Cluster, hampir sama antara 8,72 sampai 8,75 detik.
Kata Kunci — Indoor Localization,  ZigBee, RSSI, PLE cluster, Multilaterasi.

## I. P ENDAHULUAN
Dewasa ini kebutuhan teknologi semakin berkembang dan memudahkan  pekerjaan manusia. Salah satu contohnya ialah sistem pencarian  objek atau lokasi yang banyak dijumpai di lingkungan dalam ruangan, yang tidak lagi dilakukan secara konvensional  menggunakan peralatan nondigital  seperti peta dan kompas. Dalam aplikasinya,  sistem  ini  sudah  banyak diterapkan, seperti pemantauan kendaraan di area parkir mall atau hotel,  pemantauan  pasien  di  rumah sakit,  pemantauan barang dalam sebuah gedung, dan pelacak posisi bagasi dalam pesawat. Oleh karena itu, sistem ini penting apabila diterapkan di tempat dengan tingkat aktivitas tinggi terkait dengan pemantauan atau pencarian posisi objek,  seperti pada lingkungan kampus. Aktivitas yang sering terjadi dalam kampus adalah interaksi antara mahasiswa dan dosen.  Sering kali mahasiswa masih kesulitan dan menggunakan cara konvensional untuk mencari posisi dosen di ruang dosen dengan membaca peta. Proses ini dirasa kurang efektif sehingga perlu adanya pembaruan dengan teknologi.
Teknologi yang sering digunakan untuk menentukan posisi adalah teknologi navigasi dengan bantuan satelit yaitu Global Positionig System (GPS). Namun, teknologi ini mempunyai kelemahan, khususnya pada penggunaan di dalam ruangan/gedung ( indoor ). Sinyal GPS pada dasarnya sulit dijangkau apabila  letak perangkat penerima berada di dalam ruangan atau gedung bertingkat [1].  Oleh karena itu, dibutuhkan teknologi yang mampu menangani permasalahan di dalam ruangan/gedung, yaitu indoor  localization.  Indoor localization erat hubungannya dengan Wireless Sensor Network (WSN) yang menggunakan teknologi nirkabel sebagai media untuk menghantarkan komunikasi ke penerima, seperti teknologi WiFi , Blue-Low Energy , dan ZigBee . Dibandingkan dengan teknologi komunikasi nirkabel lainnya, ZigBee memiliki kelebihan seperti disipasi daya rendah, biaya rendah, penundaan waktu singkat, keamanan tinggi, kemampuan penyembuhan diri, kepadatan jaringan yang tinggi, masa pakai baterai lebih besar,  dan protokol sederhana dengan implementasi global [2].
Selain itu,  terdapat beberapa teknik lokalisasi untuk penentuan posisi yang digunakan untuk menghasilkan estimasi jarak dari beberapa node ,  seperti teknik Received Signal Strength Indicator (RSSI), Time  of Arrival (TOA), Time
1,3 Dosen,  Institut Teknologi Telkom Purwokerto,Jln. DI. Panjaitan Purwokerto 53147 INDONESIA (telp: 085640694716;  e- mail: muntaqo@ittelkom-pwt.ac.id ) 2 Mahasiswa,  Jurusan Teknik Telekomunikasi Institut teknologi Telkom Purwokerto, Jln. DI. Panjaitan, purwokerto 531147 INDONESIA (telp:  085747484896; e-mail: 15101045@ittelkom- pwt.ac.id)
Difference of Arrival (TDOA),  dan Angle of Arrival (AOA). Lokalisasi dengan biaya rendah sangat penting dalam WSN. RSSI memiliki biaya yang rendah apabila dibandingkan dengan lokalisasi lainnya yang memerlukan perangkat keras, daya, atau bandwith tambahan  [3].  Selain itu, penentuan algoritme lokalisasi sebagai teknik dasar pengukuran indoor localization juga memerlukan komputasi posisi untuk menentukan estimasi posisi. Komputasi posisi ini terbagi berdasarkan banyaknya referensi node seperti metode trilaterasi yang menggunakan tiga referensi node dan multilaterasi  dengan referensi node lebih dari tiga [4].
Makalah  ini mencoba menerapkan indoor localization di lingkungan Institut Teknologi Telkom Purwokerto menggunakan teknologi nirkabel ZigBee dengan teknik pengukuran RSSI multilaterasi dengan mengelompokkan nilai Path Loss Exponent (PLE)  berdasarkan karakteristik ruangan ( cluster )  dan mencoba membandingkan metode penentuan posisi berdasarkan metode lokalisasi trilaterasi dan multilaterasi.

## II. I NDOOR L OCALIZATION M ENGGUNAKAN WSN

## A. Wireless Sensor Network (WSN)
WSN digunakan untuk memonitor keadaan suatu wilayah dengan cara saling berkomunikasi. Salah satu aspek penunjang dalam WSN ialah lokalisasi atau metode algoritme untuk memperkirakan letak objek. Lokalisasi merupakan jenis pelayanan yang banyak digunakan untuk melacak target, mendeteksi objek, dan memantau wilayah yang berdasarkan pada posisi node itu sendiri [5] .

## B. Indoor Localization
Indoor  localization adalah suatu sistem yang dapat menentukan posisi seseorang di dalam suatu ruangan tertutup/ gedung. Sistem ini selain dapat menentukan posisi, juga dapat menentukan orientasi dan arah pergerakan seseorang [1]. Indoor positioning juga dapat dikatakan sebagai solusi yang didasari oleh magnetis, data sensor, atau perangkat jaringan yang digunakan untuk menemukan suatu benda atau seseorang secara nirkabel di dalam bangunan [6].

## C. ZigBee
ZigBee adalah standar IEEE 802.15.4 untuk komunikasi data pada alat konsumen pribadi maupun untuk skala bisnis. ZigBee didesain dengan konsumsi daya yang rendah dan bekerja untuk jaringan personal tingkat rendah. Perangkat ZigBee  biasa digunakan untuk mengendalikan sebuah alat lain maupun sebagai sebuah sensor yang nirkabel . ZigBee  memiliki fitur mampu mengatur jaringan sendiri maupun mengatur pertukaran data pada jaringan.
Kelebihan  ZigBee  lainnya adalah membutuhkan daya rendah, sehingga dapat digunakan sebagai alat pengatur secara nirkabel yang instalasinya hanya perlu dilakukan sekali, karena hanya dengan satu baterai dapat membuat ZigBee  bertahan hingga satu tahun. ZigBee  adalah spesifikasi untuk protokol komunikasi tingkat tinggi yang mengacu pada standar  IEEE 802.15.4 yang berhubungan dengan Wireless Personel Area Networks (WPANs) [7].

## D. Received Signal Strength Indicator (RSSI)
RSSI adalah teknik mengukur kekuatan sinyal yang dikirim oleh pemancar (TX) menuju penerima (RX) berdasarkan jenis teknologi nirkabel Zigbee . RSSI termasuk kategori teknik yang sering diimplementasikan dalam indoor positioning yang setiap node- nya dapat dianalisis berdasarkan kuat sinyal terima [6]. Pada RSSI juga dianggap bahwa daya yang diterima ( P RX ) merupakan fungsi dari jarak TX menuju RX dengan kenaikan beberapa tingkat. Model ini termasuk dalam model propagasi deterministik yang hanya mengeluarkan nilai rata-rata. Hasil RSSI dinyatakan dalam (1) [6].
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 = 10 x log � 𝑃𝑃 𝑅𝑅𝑅𝑅 𝑃𝑃 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 � (1)
dengan
RSSI = perbandingan kuat sinyal yang diterima terhadap kuat sinyal referensi (meter) P RX = daya terima pada RX (watt)
P ref = daya terima pada jarak referensi (watt).
Kuat sinyal yang diterima ( P RX ) diubah ke dalam bentuk RSSI yang diartikan sebagai rasio daya yang diterima terhadap referensi daya P ref ( d 0 ). Sedangkan P RX sendiri mempunyai nilai seperti dinyatakan dalam (2).
𝑃𝑃 𝑅𝑅𝑅𝑅 = 𝑃𝑃 𝑇𝑇𝑅𝑅 . 𝐺𝐺 𝑇𝑇𝑅𝑅 . 𝐺𝐺 𝑅𝑅𝑅𝑅 � λ 4 𝜋𝜋𝜋𝜋 � 𝑛𝑛 (2)
dengan
P RX = daya terima pada penerima (watt) P TX = daya dikirim oleh pemancar (watt) G TX = gain pemancar (watt) G RX = gain penerima (watt)
λ = panjang gelombang (meter)
d = jarak pemancar dan penerima (meter)
n = Path Loss Exponent .
Dari subsitusi antara (1) dan (2), diperoleh (3) sebagai berikut.
𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 = 10 𝑛𝑛 x 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙 � 𝑑𝑑 𝑑𝑑 0 � . (3)
Tabel I menyajikan varian nilai PLE ( n ) untuk berbagai lingkungan [7].
Nilai koefisen PLE juga dapat diperoleh dengan menurunkan rumus RSSI, sehingga didapatkan (4).
𝑛𝑛 = 𝑃𝑃 𝑅𝑅𝑅𝑅0 −𝑃𝑃 𝑅𝑅𝑅𝑅 10 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙 𝑑𝑑 𝑑𝑑0 − 𝑅𝑅 σ (4)
dengan
n = Koefisien path loss P RX 0 = Daya terima pada jarak acuan 1 meter (dB) P RX = Daya terima pada jarak d (dB) d = Jarak pengukuran (meter)
d 0 = Jarak acuan = 1 meter.
Setelah nilai PLE  diperoleh, dapat dicari estimasi jarak menggunakan (5).
𝒅𝒅 = 𝒅𝒅 𝟎𝟎 . 𝟏𝟏𝟎𝟎 𝑷𝑷𝑹𝑹𝑹𝑹−𝑷𝑷𝑹𝑹𝑹𝑹 𝟏𝟏𝟎𝟎𝟏𝟏 . (5)
Muntaqo Alfin Amanaf: Skema Penentuan Posisi Lingkungan ...
ISSN 2301 – 4156
T ABEL I P ATH L OSS E XPONENT B ERBAGAI L INGKUNGAN Lingkungan Path Loss Exponent Free Space 2 Urban Area Celluler Radio 2,7 ˗ 3,5 Shadowed Urba Celluler Radio 3 ˗ 5 In Building Line of Sight 1,6 ˗ 1,8 Obstructed in building 4 ˗ 6 Obstructed in factories 2 ˗ 3

## E. Komputasi Posisi
Dalam  menentukan komputasi posisi dalam indoor positioning , terdapat  beberapa metode,  yaitu trilaterasi dan multilaterasi. Trilaterasi adalah sebuah metode untuk memperkirakan posisi unknown  node berdasarkan jarak dari anchor node ke unknown node yang terletak di tiga node anchor terdekat. Multilaterasi merupakan teknik yang memerlukan lebih dari tiga anchor node untuk menemukan posisi unknown node [8]. Anchor 1 Anchor 3 Anchor 2 (x 1 ,y 1 ) (x 2 ,y 2 ) (x 3 ,y 3 ) Unknown node (x,y) A B C (a) (b) Gbr. 1(a) Trilaterasi, (b) multilaterasi.
Pada Gbr. 1 terdapat jarak dari masing-masing anchor node yang dipresentasikan sebagai d 1 , yang mewakili node pertama dan seterusnya, sehingga akan diperoleh  estimasi  jarak yang didapat dari titik pusat lingkaran dari jarak masing masing node berdasarkan pengukuran RSSI seperti pada (6) [9] .
𝜋𝜋′ 1 2 = ( 𝑥𝑥 − 𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) 2 + ( 𝑦𝑦 − 𝑦𝑦 𝑖𝑖 ) 2 . (6)
Unknown node 1 dilayanai oleh empat anchor node ,  yang diasumsikan sebagai A i ( i = 1, 2, 3, ..., n ) dan dipresentasikan dalam koordinat ( x i , y i ) . Koordinat tersebut berfungsi sebagai referensi dari perkiraan posisi ( x , y ) dari unknown node 1. Jarak di  antara keduanya ditunjukkan sebagai posisi ( x , y ) dari persamaan matriks berikut [10].
𝑅𝑅 = � 𝑥𝑥 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 𝑦𝑦 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 � 𝐴𝐴 = � 2( 𝑥𝑥 𝑖𝑖=1 − 𝑥𝑥 𝑖𝑖+1 )      2( 𝑦𝑦 𝑖𝑖=1 − 𝑦𝑦 𝑖𝑖+1 ) 2( 𝑥𝑥 𝑖𝑖=1 − 𝑥𝑥 𝑖𝑖+2 )      2( 𝑦𝑦 𝑖𝑖=1 − 𝑦𝑦 𝑖𝑖+2 ) … 2( 𝑥𝑥 𝑖𝑖=1 − 𝑥𝑥 𝑛𝑛 )       2( 𝑦𝑦 𝑖𝑖=1 − 𝑦𝑦 𝑛𝑛 ) � (7)
= ⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ (( 𝜋𝜋 𝑖𝑖+1 2 − 𝜋𝜋 𝑖𝑖=1 2 ) − ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖+1 2 + 𝑦𝑦 𝑖𝑖+1 2 ) + ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖=1 2 + 𝑦𝑦 𝑖𝑖=1 2 )) (( 𝜋𝜋 𝑖𝑖+2 2 − 𝜋𝜋 𝑖𝑖=1 2 ) − ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖+2 2 + 𝑦𝑦 𝑖𝑖+2 2 ) + ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖=1 2 + 𝑦𝑦 𝑖𝑖=1 2 )) … (( 𝜋𝜋 𝑛𝑛 2 − 𝜋𝜋 𝑖𝑖=1 2 ) − ( 𝑥𝑥 𝑛𝑛 2 + 𝑦𝑦 𝑛𝑛 2 ) + ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖=1 2 + 𝑦𝑦 𝑖𝑖=1 2 )) ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ (8)
Matriks X didefinisikan sebagai posisi perkiraan yang nilainya dapat diperoleh menggunakan (9) [9].
𝑅𝑅 = ( 𝐴𝐴 𝑇𝑇 . 𝐴𝐴 ) −1 𝐴𝐴 𝑇𝑇 . 𝐵𝐵 . (9)
Hasil estimasi posisi yang diperoleh dibandingkan dengan koordinat sesungguhnya dari unknown node untuk mendapatkan kesalahan estimasi posisi rata-rata pada sistem. Jika nilai estimasi posisi dari unknown node dinyatakan sebagai ( x est , y est ) dan nilai koordinat sesungguhnya unknown node adalah ( x real , y real ), maka kesalahan estimasi posisi rata-rata dari unknown node tersebut dinyatakan sebagai Mean Square Error (MSE), diberikan pada (10) [9].
𝑀𝑀𝑅𝑅𝑀𝑀 = � ( 𝑅𝑅 𝑟𝑟𝑒𝑒𝑟𝑟𝑙𝑙 − 𝑅𝑅 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ) 2 +( 𝑌𝑌 𝑟𝑟𝑒𝑒𝑟𝑟𝑙𝑙 − 𝑌𝑌 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ) 2 . (10)

## III. M ETODE
Pada bagian ini dijelaskan sistem desain, skenario, dan prosedur indoor positioning . Langkah utama dari sistem ini yaitu fase pengukuran RSSI dan simulasi  dengan MATLAB. Setelah itu, kinerja sistem ini dianalisis berdasarkan estimasi kesalahan dan perhitungan waktu.

## A. Skenario Pengukuran
1) Skenario Pertama: Skenario pertama digunakan untuk menghasilkan hubungan kuat sinyal yang diterima pada jarak setiap node . Cara ini dilakukan dengan menempatkan sepasang anchor node (TX) secara terpisah dengan unknown node (RX) pada jarak tertentu,  dengan  TX  ditempatkan pada ketinggian 2,5 meter, sedangkan RX pada 1,5 meter. Kemudian dilakukan pengukuran kuat sinyal yang dikirim dalam beberapa paket. Selanjutnya,  dilakukan pengukuran kuat sinyal secara berulang-ulang sampai node mencapai batas maksimal untuk menjangkau kuat sinyal dengan mengubah jarak node RX menjauh dari posisi sebelumnya, sementara node TX tetap pada posisinya [9]. Gbr. 2 mengilustrasikan skenario pertama.
2) Skenario Kedua: Skenario kedua digunakan untuk menghasilkan nilai X σ yang merupakan variabel acak Gaussian yang nantinya digunakan untuk mencari nilai PLE . Skenario ini
dilakukan dengan menempatkan secara acak sepasang anchor node (TX) berjarak 1 meter  dari unknown node (RX) dan dilakukan pengukuran RSSI. Pada skenario kedua, penempatan ketingggian node berbeda dengan skenario pertama, yaitu TX dan RX  ditempatkan pada ketinggian 1,5  meter. Kemudian dilakukan pengukuran secara berulang-ulang dengan mengubah  posisi node TX dan RX sebelumnya  ke posisi lain dengan jarak 1 meter  [9].  Gbr. 3 menggambarkan skenario kedua.
1m 1m         1m 1m         1m : Anchor Node(Tx) : Unkown Node(Rx) Keterangan: Gbr. 2 Skenario pertama. :Anchor Node  (Tx) :Unknown Node (Rx) 1m Keterangan: Gbr. 3 Skenario kedua. 3) Skenario Ketiga: Pada skenario ketiga  dilakukan pengukuran berdasarkan metode komputasi yang digunakan, yaitu trilaterasi yang menggunakan tiga anchor node dan multilaterasi yang menggunakan empat anchor node untuk mereferensi unknown node. Penempatan ketinggian anchor node adalah pada 2,5 meter dan unknown node 1,5 meter, sama seperti pada skenario pertama. Sedangkan skema penyebaran anchor node dilakukan dari jarak stabilitas maksimum dan unknown node disebarkan secara acak. Perencanaan peletakan anchor node ini dilakukan secara acak.  Gbr. 4 merupakan gambar skenario ketiga yang menggunakan metode trilaterasi.
Gbr. 4 Proses estimasi posisi berdasarkan trilaterasi.
Gbr. 4 merupakan proses estimasi posisi berdasarkan metode trilaterasi,  yang  menggunakan  tiga anchor node untuk mereferensi unknown node. Pemilihan anchor node ini
berdasarkan jarak terdekat anchor node terhadap unknown node . Sedangkan estimasi posisi berdasarkan multilaterasi ditunjukkan pada Gbr. 5.
1 2 Anchor 1 Anchor 2 Anchor 3 Anchor 4 Anchor 5 Anchor 6 9m 9m 9m 9m Keterangan : : Anchor Node : Unknown Node : Pegiriman  Data RSSI : Estimasi Posisi berdasarkan Multilaterasi
Gbr. 5 Proses estimasi posisi berdasarkan multilaterasi.

## B. Path loss Exponent Berdasarkan Cluster
Penerapan PLE berdasarkan cluster digunakan untuk memperoleh PLE yang spesifik pada setiap area,  sehingga dapat mengurangi kesalahan estimasi posisi dalam ruangan. Teknik menentukan cluster ini dilakukan dengan cara memisahkan setiap pengukuran pada skenario pertama berdasarkan perbedaan nilai PLE yang dilakukan secara vertikal maupun horizontal, dengan selisih mendekati 0,3. Dari pemisahan nilai PLE pada setiap pengukuran secara vertikal maupun horizontal,  terbentuk cluster berdasarkan nilai PLE yang sama. Nilai PLE yang sama dikelompokkan menjadi satu area seperti ditunjukan pada Gbr. 6.
T ABEL II N ILAI PLE C LUSTER DI S ETIAP A REA Area Nilai PLE Berdasarkan Cluster 1 1,01 2 0,954 3 1,044
Berdasarkan proses pengukuran,  diperoleh  tiga  area PLE berdasarkan cluster. Perbedaan ini dapat disebabkan oleh karakteristik area seperti bahan bangunan, hambatan, dan posisi pengiriman data RSSI. Nilai area PLE berdasarkan cluster ditunjukan pada Tabel II.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Analisis Kinerja
Pada bagian ini dibahas analisis kinerja sistem. Ada dua hal yang dievaluasi dalam sistem ini, yaitu persentase akurasi dan perhitungan waktu MSE .
1) Estimasi Jarak: Makalah  ini membandingkan hasil estimasi jarak dan kesalahan estimasi jarak menggunakan PLE tanpa cluster dan PLE dengan cluster. Keduanya dibandingkan dengan jarak sesungguhnya berdasarkan hasil pengukuran RSSI yang telah diukur sebelumnya pada skenario ketiga. Dari hasil pengukuran, dilakukan perhitungan untuk mengetahui estimasi jarak dari anchor node terhadap unknown node.
Ruangan Pintu Pilar Anchor Node Unknown Node Sofa Tamu Keterangan : Anchor 2 Anchor 4 Anchor 5 Anchor 3 Anchor 6 Anchor 5 Anchor 4 Anchor 2 Anchor 1 1 2 3 4 5 6 7 8 11 10 13 9 12 18 19 20 17 16 15 14 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Pengelompokan Cluster Gbr. 6 Area PLE berdasarkan cluster di lokasi pengujian.
Gbr. 7 Hasil estimasi jarak berdasarkan nilai PLE.
Dari data hasil didapatkan kesalahan estimasi jarak pada PLE tanpa cluster sebesar 0,903 meter,  sedangkan rata-rata kesalahan estimasi jarak dengan menggunakan PLE cluster sebesar 0,534 meter. Hal ini menunjukkan bahwa estimasi jarak dengan menggunakan PLE cluster memiliki kesalahan estimasi jarak yang lebih kecil,  dengan rentang 0,369 meter, dibandingkan dengan PLE tanpa cluster . Gbr. 7 menunjukkan hasil estimasi jarak berdasarkan nilai PLE.
Gbr. 8 Grafik CDF mean square error .
2) Analisis MSE : Dalam analisis nilai MSE perlu diketahui hasil estimasi posisi. Makalah  ini menganalisis kesalahan estimasi posisi dari masing-masing metode yang digunakan, yaitu trilaterasi dengan PLE tanpa cluster , multilaterasi dengan PLE tanpa cluster, trilaterasi dengan PLE cluste r,  dan multilaterasi dengan PLE cluster.
Berdasarkan perhitungan, diperoleh hasil rata-rata MSE dari berbagai metode yang digunakan,  seperti trilatersi PLE tanpa
cluster, multilaterasi PLE tanpa cluster , trilaterasi PLE cluster , dan multilaterasi PLE cluster. Metode yang menggunakan PLE cluster dapat mengurangi kesalahan estimasi posisi dibandingkan menggunakan PLE tanpa cluster. Dari hasil rata- rata tersebut didapatkan hasil MSE untuk metode multilaterasi dan trilaterasi dengan menggunakan  PLE cluste r sebesar 0,714 meter dan 0,854 meter. Sedangkan metode multilaterasi dan trilaterasi dengan menggunakan PLE tanpa cluster mendapatkan MSE sebesar 1,45 meter dan 1,2 meter. Hal ini menunjukkan bahwa metode multilaterasi dengan PLE cluster memiliki MSE terkecil dan trilaterasi dengan PLE tanpa cluster memiliki  MSE terbesar. Berdasarkan estimasi posisi,  dapat dianalisis MSE dari masing-masing metode dalam data keseluruhan menggunakan Cumulatif Distribution Function (CDF) seperti ditunjukkan pada Gbr. 8.
T ABEL III W AKTU K OMPUTASI M ASING -M ASING M ETODE Metode Waktu Komputasi Multilaterasi PLE tanpa cluster 8,72 detik Trilaterasi PLE tanpa cluster 8,73 detik Multilaterasi PLE cluster 8,74 detik Trilaterasi PLE cluster 8,75 detik

## Gbr. 9 Grafik batang waktu komputasi.
Pada Gbr. 8 diperlihatkan grafik CDF yang berguna untuk mengetahui nilai MSE terkecil berdasarkan probabilitas kumulatif dari masing-masing metode. Kinerja  terbaik ditunjukkan pada metode multilaterasi PLE cluster dengan MSE berkisar antara 0,186  meter  hingga 1,671 meter. Sementara trilaterasi PLE cluster memiliki  MSE berkisar antara 0,186 meter hingga 1,647 meter. Sedangkan MSE multilaterasi PLE tanpa cluster berkisar  antara  0,604 meter hingga  1,683 meter dan kinerja  terendah  ditunjukkan pada metode trilaterasi PLE tanpa cluster , dengan MSE berkisar antara 0,814 meter hingga 1,827 meter.
3) Analisis Waktu Komputasi: Analisis waktu komputasi ini menggunakan beberapa metode yang dapat memengaruhi waktu komputasi sistem.  Makalah  ini menggunakan metode trilaterasi dengan PLE tanpa cluster , multilaterasi dengan PLE tanpa cluster, trilaterasi dengan PLE cluste r , dan multilaterasi
dengan PLE cluster. Tabel  III  memperlihatkan  hasil waktu komputasi dari masing-masing metode.
Hasil yang didapatkan dari keempat metode,  yaitu multilaterasi PLE tanpa cluster ,  trilaterasi PLE tanpa cluster , multilaterasi PLE cluster, dan  trilaterasi PLE cluster  hampir sama, berkisar antara 8,72 detik sampai 8,75 detik. Dari hasil tersebut juga dapat diketahui bahwa jenis nilai PLE tidak terlalu memengaruhi waktu komputasi,  karena nilai PLE hanya deklarasi variabel yang tidak memerlukan waktu komputasi yang lama. Perbandingan hasil waktu komputasi dari masing- masing metode ditunjukkan pada Gbr. 9.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan perhitungan dan simulasi analisis indoor localization yang telah dilakukan, diperoleh kesimpulan sebagai berikut. Hasil perbandingan estimasi jarak anchor node terhadap unknown node menunjukkan penggunaan PLE cluster lebih baik daripada PLE tanpa cluster , dengan selisih kesalahan estimasi jarak sebesar 0,369 meter. Lalu, hasil perbandingan estimasi posisi dengan kinerja  terbaik  diperoleh  pada metode multilaterasi PLE cluster dengan MSE 0,714 meter. Sementara trilaterasi PLE cluster memiliki  MSE  sebesar  0,857 meter, multilaterasi PLE tanpa cluster 1,045 meter,  dan  kinerja terendah dihasilkan oleh metode trilaterasi PLE tanpa cluster , dengan MSE sebesar 1,2 meter. Selanjutnya,  hasil perbandingan waktu komputasi dari keempat metode,  yaitu multilaterasi PLE tanpa cluster ,  trilaterasi PLE tanpa cluster , multilaterasi PLE cluster, dan  trilaterasi PLE cluster, hampir sama, yakni berkisar antara 8,72 detik sampai 8,75 detik. Dari hasil tersebut juga dapat diketahui bahwa jenis nilai PLE tidak terlalu memengaruhi waktu komputasi.

## R EFERENSI
[1]  Y. Lukito dan A.R. Chrismanto, “Perbandingan Metode-Metode Klasifikasi untuk Indoor Positioning System,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi (JUTISI) , Vol. 1, No. 2, hal. 123–131, 2015.
[2]  B. Mukhopadhyay, “Performance Evaluation of Localization Techniques in Wireless Sensor Networks Using RSSI and LQI,” 2015 Twenty First National Conference on Communications (NCC) , 2015, hal. 1-6.
[3]  L. Asmaa, K.A. Hatim, dan M. Abdelaaziz,  “Localization Alghoritms research in Wireless Sensor Network based  on Multilateration and Trilateration Technique,” 2014 Third IEEE International Colloquium in Information Science and Technology (CIST) , 2014, hal. 415–419.
[4]  A.A.A Ari, A. Gueroui, N. Labraoui dan B.O. Yenke, “Concepts and Evolution of Research,” International Journal of Computer Networks & Communications , Vol. 7, No. 1, hal. 81-98, 2015.
[5]  F. Arkan, “Sistem Detektor Kebakaran untuk Rumah Susun dengan Sistem Wireless Sensor Network,” Jurnal Ecotipe , Vol. 1, No. 1, hal. 5- 13, 2014.
[6]  A. Pratiarso, A.S. Putra, P. Kristalina, A. Sudarsono, M. Yuliana, dan I.G.P. Astawa, “Skema Lokalisasi Posisi  Node Terdistribusi pada Lingkungan Free Space Path Loss,” JNTETI , Vol. 6, no. 3, hal. 352–358, 2017.
[7]  O.N. Anthony,  O. Obikwelu  dan Raphael, “Characterization of Signal Attenuation using Pathloss Exponent in South-South Nigeria,” International Journal of Emerging Trends & Technology in Computer Science (IJETTCS), Vol. 3, No. 3, hal. 100–104, 2014.
[8]  N.S. Matharu  dan A.S. Buttar, “Localization Techniques in Wireless Sensor Network: A Survey,” Journal of Network Communications and
Emerging Technologies (JNCET) , Vol. 3, No. 3, hal. 1–4, 2015. [] [] [] [] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Multi (PLE Tanpa Cluster) Tri (PLE
Tanpa Cluster) Multi (PLE Cluster) Tri (PLE Cluster) Wa k tu K o m put a si (s ) Metode
[9]  R.D. Ainul, P. Kristalina, dan A. Sudarsono, “Modified Iterated Extended Kalman Filter for Mobile Cooperative Tracking System,” International Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technology, Vol. 7, No. 3, hal. 980–992, 2017.
[10]  K. Vadivukkarasi,  R. Kumar, dan M. Joe, “A Real Time RSSI Based
Novel Algorithm to Improve Indoor Localization Accuracy for Target Tracking in Wireless Sensor Networks,” ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences , Vol. 10, No. 16, hal. 7015–7023, 2015.