Title

Pengembangan Self-Supervised Graph Neural Network untuk Indoor Positioning System menggunakan Bluetooth Low Energy

Abstract
Indoor Positioning System (IPS) adalah sistem yang bertujuan untuk melakukan pelacakan posisi koordinat yang tepat dari seorang pengguna atau suatu benda dalam ruangan. IPS penting untuk dikembangkan dalam rangka melengkapi kekurangan dari Global Positioning System (GPS) yang berdasarkan sinyal satelit. Sinyal satelit terhalang oleh bangunan sehingga posisi GPS di dalam ruangan tidak dapat dihandalkan. Potensi aplikasi dari IPS sangat beragam, seperti pelacakan posisi pengguna untuk navigasi dalam ruangan pada gedung-gedung luas seperti shopping mall, perkantoran, convention center, bandara, rumah sakit, dll. Selain itu, IPS juga dapat dimanfaatkan untuk melacak keberadaan peralatan atau aset perusahaan, memonitor pergerakan pegawai, dan untuk mendukung penjagaan keamanan. Untuk itu perlu dikembangkan sistem prediksi posisi di dalam ruangan yang dapat mendukung berbagai aplikasi atau layanan berbasis lokasi (location-based services) untuk navigasi, pelacakan, dan pemantauan. Namun demikian, performa dari algoritma untuk IPS pada area yang luas masih perlu ditingkatkan dan belum ada pengembangan IPS sebagai sebuah platform untuk mendukung pengembangan aplikasi yang dapat dimanfaatkan secara nyata oleh pengguna di lapangan.
Keywords
Indoor positioning system, graph neural network, self-supervised training, incremental learning, layanan berbasis lokasi.
Source of Fund
Penelitian Fundamental - Reguler
Funding Institution
DIKTI
Fund
Rp.69.678.000,00
Contract Number
149/VR.RTT/VII/2023
Author(s)
  • Dr. Ir. Edy Irwansyah, S.T., M.Si., IPM, ASEAN Eng.

    Dr. Ir. Edy Irwansyah, S.T., M.Si., IPM, ASEAN Eng.

  • I Gede Putra Kusuma Negara, B.Eng., PhD

    I Gede Putra Kusuma Negara, B.Eng., PhD