ITSITS
IPTEK The Journal for Technology and ScienceIPTEK The Journal for Technology and ScienceBanyak layanan teknologi kontemporer bergantung pada data lokasi yang akurat dalam aplikasi smartphone, sehingga akurasi menjadi aspek yang krusial dalam sistem penentuan posisi indoor. Namun, variasi dalam Received Signal Strength (RSS) menjadi tantangan dalam mencapai lokasi yang tepat dalam algoritma penentuan posisi indoor berbasis Wi-Fi. Teknik-teknik tradisional seperti Weighted k-Nearest Neighbor (WkNN) umumnya menggunakan jarak spasial RSS untuk memilih titik referensi (RPs) dalam memperkirakan lokasi. Untuk meningkatkan akurasi posisi, penelitian ini memperkenalkan metode penentuan posisi indoor yang baru berdasarkan WkNN. Dengan menggabungkan tiga jarak geometris RSS (fisik, spasial, dan Canberra), pendekatan ini memilih RPs dan melakukan estimasi posisi menggunakan strategi penimbangan yang terfusikan berdasarkan jarak-jarak tersebut. Temuan eksperimental menunjukkan bahwa metode yang diusulkan ini outperforms teknik Nearest Neighbor (NN). Selain itu, investigasi komparatif menunjukkan keunggulan metode ini dibandingkan dengan algoritma k-Nearest Neighbor (kNN) dan Weighted k-Nearest Neighbor (WkNN). Dibandingkan dengan algoritma NN, kNN, dan WkNN, teknik baru ini meningkatkan akurasi penentuan posisi sekitar 49,9%, 32%, dan 25% masing-masing.
Penelitian ini memperkenalkan teknik penentuan posisi indoor yang baru berdasarkan tiga jarak geometris yang berbeda.Tujuan utamanya adalah memilih titik referensi (RPs) dengan akurat untuk menentukan posisi.Untuk menilai efektivitasnya, dilakukan eksperimen di skenario indoor nyata.Hasil menunjukkan bahwa teknik yang diusulkan outperforms algoritma yang sudah ada seperti Nearest Neighbor (NN), k-Nearest Neighbor (kNN), dan Weighted k-Nearest Neighbor (WkNN) dalam akurasi penentuan posisi.Secara khusus, Mean Error (ME) yang dicapai oleh metode baru ini adalah 2,10 meter, yang jauh lebih baik dibandingkan dengan nilai-nilai ME algoritma NN, kNN, dan WkNN.Secara spesifik, teknik yang diusulkan ini meningkatkan ME algoritma NN sebesar 2,09 meter, kNN sebesar 0,99 meter, dan WkNN sebesar 0,7 meter, yang menunjukkan keunggulannya.Selain itu, algoritma yang diusulkan ini secara signifikan mengurangi waktu penentuan posisi dibandingkan dengan algoritma NN, kNN, dan WkNN, yaitu sebesar 33,3%, 46,9%, dan 55,6% masing-masing.Pengurangan ini tidak hanya menunjukkan peningkatan akurasi penentuan posisi, tetapi juga waktu komputasi yang lebih singkat yang diperlukan.Secara keseluruhan, pendekatan baru ini menghasilkan peningkatan yang signifikan dalam akurasi penentuan posisi dibandingkan dengan algoritma NN, kNN, dan WkNN, dengan meningkatkan akurasi penentuan posisi sekitar 49,9%, 32%, dan 25% masing-masing.
Untuk penelitian lanjutan, disarankan untuk fokus pada investigasi teknik pemilihan Access Point (AP) yang lebih baik untuk meminimalkan waktu komputasi dan lebih lanjut mengurangi kesalahan penentuan posisi. Dengan mengeksplorasi dan menerapkan metode pemilihan AP yang canggih, peneliti dapat terus meningkatkan kinerja keseluruhan algoritma penentuan posisi indoor. Oleh karena itu, studi masa depan harus berfokus pada aspek kritis ini untuk berkontribusi pada perkembangan teknik penentuan posisi yang berkelanjutan.
- Indoor human localization with orientation using WiFi fingerprinting | Proceedings of the 8th International... dl.acm.org/doi/10.1145/2557977.2557980Indoor human localization with orientation using WiFi fingerprinting Proceedings of the 8th International dl acm doi 10 1145 2557977 2557980
- An FâScoreâWeighted Indoor Positioning Algorithm Integrating WiFi and Magnetic Field... onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1155/2018/7950985An FyAAAaScoreyAAAaWeighted Indoor Positioning Algorithm Integrating WiFi and Magnetic Field onlinelibrary wiley doi 10 1155 2018 7950985
- Improving Signal-Strength-based Distance Estimation in UWB Transceivers | Proceedings of Cyber-Physical... dl.acm.org/doi/10.1145/3576914.3587519Improving Signal Strength based Distance Estimation in UWB Transceivers Proceedings of Cyber Physical dl acm doi 10 1145 3576914 3587519
- Experience | Proceedings of the 28th Annual International Conference on Mobile Computing And Networking.... dl.acm.org/doi/10.1145/3495243.3560546Experience Proceedings of the 28th Annual International Conference on Mobile Computing And Networking dl acm doi 10 1145 3495243 3560546
| File size | 707.6 KB |
| Pages | 11 |
| DMCA | Report |
Related /
UMIUMI Sistem ini memudahkan pengguna untuk menyewa lapangan kapan saja dan di mana saja tanpa harus datang langsung ke lokasi. Selain itu, sistem ini juga membantuSistem ini memudahkan pengguna untuk menyewa lapangan kapan saja dan di mana saja tanpa harus datang langsung ke lokasi. Selain itu, sistem ini juga membantu
UMIUMI Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi risiko kesalahan, memberikan pelayanan yang lebih cepat danDengan demikian, sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi risiko kesalahan, memberikan pelayanan yang lebih cepat dan
UNSURYAUNSURYA Penelitian ini memberikan wawasan tentang penerapan K-NN Regression dalam memprediksi penjualan produk sepatu, yang dapat membantu toko dalam perencanaanPenelitian ini memberikan wawasan tentang penerapan K-NN Regression dalam memprediksi penjualan produk sepatu, yang dapat membantu toko dalam perencanaan
UNSURYAUNSURYA Hasil Penelitian menggunakan metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine untuk analisis sentimen pada situs Google Play, pada metode Naïve Bayes menghasilkanHasil Penelitian menggunakan metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine untuk analisis sentimen pada situs Google Play, pada metode Naïve Bayes menghasilkan
DINAMIKADINAMIKA Pelatihan senam sehat ini berfokus pada komposisi otot, lemak, dan tulang lansia. Pengukuran komposisi tubuh menggunakan Smart BMI Scale yang dapat mengukurPelatihan senam sehat ini berfokus pada komposisi otot, lemak, dan tulang lansia. Pengukuran komposisi tubuh menggunakan Smart BMI Scale yang dapat mengukur
ITSITS Temuan kami menunjukkan potensi teknologi IoT dalam meningkatkan pemantauan kualitas air dan menyediakan solusi yang hemat biaya dan efisien untuk mendeteksiTemuan kami menunjukkan potensi teknologi IoT dalam meningkatkan pemantauan kualitas air dan menyediakan solusi yang hemat biaya dan efisien untuk mendeteksi
ITSITS Hasilnya adalah 87,10±0,39% GM, 17,54±3,05 mg kalsium oksalat/100 g, 9,09±0,34% kelembaban, dan 2,10±0,54 abu. Kombinasi perlakuan fisik dan kimiaHasilnya adalah 87,10±0,39% GM, 17,54±3,05 mg kalsium oksalat/100 g, 9,09±0,34% kelembaban, dan 2,10±0,54 abu. Kombinasi perlakuan fisik dan kimia
DINAMIKADINAMIKA Padahal, siswa sekolah menengah termasuk siswa SMA memiliki keinginan untuk mengekspresikan pemikiran dan gagasan mereka, namun di sisi lain mereka jugaPadahal, siswa sekolah menengah termasuk siswa SMA memiliki keinginan untuk mengekspresikan pemikiran dan gagasan mereka, namun di sisi lain mereka juga
Useful /
UNSURYAUNSURYA Hasil menunjukkan Linux memiliki konsumsi memori rata-rata lebih rendah (350.85 MB) dibandingkan Windows (361. 8 MB). Konsumsi memori oleh aplikasi bervariasi,Hasil menunjukkan Linux memiliki konsumsi memori rata-rata lebih rendah (350.85 MB) dibandingkan Windows (361. 8 MB). Konsumsi memori oleh aplikasi bervariasi,
ITSITS Oleh karena itu, optimasi konten chitosan sangat penting untuk menyeimbangkan biokompatibilitas dengan karakteristik mekanik dan degradasi yang diinginkanOleh karena itu, optimasi konten chitosan sangat penting untuk menyeimbangkan biokompatibilitas dengan karakteristik mekanik dan degradasi yang diinginkan
ITSITS Namun, terkadang sulit untuk membuat pengguna mengubah perilaku lama mereka ke yang baru. Beberapa pengguna tidak ingin terus menggunakan aplikasi karenaNamun, terkadang sulit untuk membuat pengguna mengubah perilaku lama mereka ke yang baru. Beberapa pengguna tidak ingin terus menggunakan aplikasi karena
NURUL FIKRINURUL FIKRI Metode pengujian yang digunakan adalah black box testing untuk mengevaluasi fungsionalitas sistem tanpa memeriksa struktur internal kodenya. Hasil pengujianMetode pengujian yang digunakan adalah black box testing untuk mengevaluasi fungsionalitas sistem tanpa memeriksa struktur internal kodenya. Hasil pengujian