MACHINE LEARNING UNTUK LOCALIZATION BERBASIS RSS MENGGUNAKAN CELL- ID GLOBAL SYSTEM FOR MOBILE COMMUNICATION - Taman Ginting; Yusuf Eko Rohmadi (Fakultas Teknik dan Teknologi Informasi, Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta, 2015)
Keakuratan dalam penentuan posisi merupakan bagian yang penting untuk aplikasi-aplikasi dalam kajian ubiquitous computing. 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. Pada penelitian ini, penentuan posisi objek dalam gedung dilakukan dengan menggunakan teknologi Global System for Mobile Communications (GSM). GSM dipilih karena mempunyai beberapa keuntungan diantaranya cakupan GSM lebih luas dan mampu bekerja didalam ruangan. Nilai dari RSS yang berasal dari CELL- ID yang terpasang di lokasi penelitian di gunakan untuk menyimpulkan lokasi dari pengukuran RSS-based menggunakan metode machine learning dengan algoritma k-Nearest Neighborhood (kNN). Dari hasil penelitian akn diketahui pengaruh terhadap pengukuran antara lain ukuran grid fingerprint, algoritma dan jumlah data dari luas lokasi pengukuran data fingerprint. Hasil terbaik pengujian dari algoritma akan menjadi hasil dan tujuan dari penelitian ini. Luaran dari Penelitian ini adalah publikasi ilmiah dalam jurnal untuk pengembangan materi berbasis GLOBAL SYSTEM FOR MOBILE COMMUNICATION (GSM)