Robot penunjuk lokasi berbasis indoor positioning system
| Main Author: | Haryanto, Dhanny Kurniawan |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://kc.umn.ac.id/4802/3/halaman%20awal.pdf http://kc.umn.ac.id/4802/1/bab%20i.pdf http://kc.umn.ac.id/4802/2/bab%20ii.pdf http://kc.umn.ac.id/4802/1/bab%20iii.pdf http://kc.umn.ac.id/4802/1/bab%20iv.pdf http://kc.umn.ac.id/4802/1/bab%20v.pdf http://kc.umn.ac.id/4802/1/daftar%20pustaka.pdf http://kc.umn.ac.id/4802/4/lampiran.pdf http://kc.umn.ac.id/4802/ |
Daftar Isi:
- Robot penunjuk lokasi dibangun dengan Indoor Positioning System (IPS). Robot menggunakan dua metode IPS yang akan dibandingkan akurasinya. Metode pertama adalah Earth’s Magnetic Fingerprint yang dibangun dengan besaran magnet bumi yang didapat dari sensor HMC8553L. Metode lainnya adalah Received Signal Strength (RSS) dari Wireless Fidelity (WiFi) yang diukur dengan NodeMCU dengan referensi Access Point (AP) yang ada di lokasi. Perangkat smartphone Android digunakan untuk menerima data besaran magnet bumi dan RSS yang akan diolah menjadi lokasi dan ditampilkan pada layar. Perangkat ini juga menggunakan SQLite untuk menyimpan data Magnet Fingerprint dan MAC dari AP beserta lokasinya. Algoritma yang digunakan untuk menentukan lokasi dengan metode magnet fingerprint adalah K-Nearest Neighbors (KNN) dan first position sedangkan untuk WiFi RSS adalah algoritma Multilateration. Uji coba dilakukan dengan melihat perbedaan lokasi yang terbaca oleh robot dengan lokasi yang seharusnya pada kedua metode IPS yang digunakan. IPS metode magnetic fingerprint dengan 36 data setiap 1.44m2 menghasilkan kesalahan sebesar 4.08m untuk first position dan 4.09m untuk KNN. Pada IPS yang menggunakan metode WiFi RSS, penggunaan n=1.8 menghasilkan kesalahan sebesar 10.7m, sedangkan n=2 sebesar 10.92m. Dari data yang didapatkan tersebut, metode IPS yang menggunakan magnet fingerprint memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan GPS dan WiFi RSS.