INDOOR POSITIONING SYSTEM BERBASIS RFID DENGAN TEKNIK MULTILATERATION DENGAN OPTIMASI NELDER MEAD

Abstract

Indoor Positioning System (IPS) adalah teknologi untuk mengakomodasi pemetaan objek di dalam ruangan. Sistem ini dibuat tersendiri karena keterbatasan GPS untuk memetakan objek dalam ruangan karena terhalang oleh bangunan sehingga akurasi yang kurang presisi. RFID menjadi salah satu alternatif tag yang digunakan pada IPS karena mampu menghadirkan sistem pemetaan dengan biaya terjangkau dan performa yang tidak kalah jauh dari tag lainnya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun sistem pemetaan dalam ruangan yang ekonomis dengan akurasi yang baik. Pada penelitian ini diajukan sebuah sistem IPS dengan objek pemetaan RFID Passive Tag dengan menggunakan Machine Learning Regresi yang diteruskan ke Multilateration yang selanjutnya dioptimalkan dengan algoritma Nelder Mead. Pada penelitian ini dibandingkan dua model regresi yaitu Support Vector Regression dan Linear Regression, prediksi jarak dari model terbaik akan dimasukkan pada persamaan Multilateration untuk memprediksi koordinat. Untuk meningkatkan akurasi dari teknik Multilateration digunakan optimasi algoritma Nelder Mead untuk mengatasi error dari prediksi jarak. Setelah dilakukan pengujian didapatkan akurasi dari model ini yaitu rerata error sebesar 37.39 cm.