<![CDATA[Abstrak Pada sejumlah bidang aplikasi seperti militer, keamanan dan layanan darurat, informasi posisi pejalan kaki dapat memiliki arti sangat penting dan strategis. Sampai sekarang kebutuhan akan informasi posisi disediakan oleh GPS yang memiliki kelemahan akurasi. Pada tahun 2000 mulai dikembangkan sistem pemantauan posisi pejalan kaki menggunakan MEMS sensor yang memiliki kelemahan adanya drift. Pada penelitian ini dirancang suatu sistem pemantauan posisi untuk pejalan kaki dengan menggabungkan data posisi dari MEMS Sensor dan GPS menggunakan algoritma complementary filter. Penggunaan complementary filter bertujuan untuk menggabungkan data dari kedua sensor sehingga didapatkan hasil informasi posisi pejalan kaki dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan hanya dengan menggunakan salah satu metode saja. Perancangan simulasi dari complementary filter menggunakan Simulink Matlab 2012. Perancangan perangkat keras dibagi menjadi 3 subsistem, yaitu slave, master dan ground station. Sensor accelerometer ADXL345, magnetometer CMPS10 dan GPS EM411 digunakan untuk mendapatkan data-data yang dibutuhkan dalam proses estimasi posisi pejalan kaki. Pengiriman data posisi dari handheld ke ground station menggunakan modul RF Parallax 433 MHz. Hasil dari pengujian sistem dengan fusi data menunjukkan adanya peningkatan akurasi informasi posisi dibandingkan dengan hanya mengandalkan salah satu dari MEMS sensor atau GPS. Kata kunci: Posisi Pejalan Kaki, MEMS Sensor,GPS,Complementary Filter.   Abstract Information position of a pedestrian is very important for military, security and emergency services application. For now, information position has been provided by GPS that has weakness its accuracy. In 2000, development of pedestrian positioning system using MEMS sensor has been developed and it gets drift as its weakness. In this research a method for pedestrian positioning system that fuse the data of MEMS sensor and GPS by using complementary filter is proposed. The use of complementary filter aims to combine the data from both sensors to obtain the results of pedestrian position information with accuracy higher than using only one method alone. The design of a complementary filter simulation using Matlab Simulink 2012. Hardware design is divided into three subsystems, namely the slave, the master and the ground station. ADXL345 accelerometer sensor, magnetometer CMPS10 and GPS EM411 used to obtain the data required in the process of estimation pedestrian position. Delivery of position data from the handheld to the ground station using Parallax 433 MHz RF modules. The results of testing the system with data fusion showed an increase in accuracy of positioning information as opposed to just relying on one of the MEMS sensors or GPS. Keywords: Pedestrian Positioning, MEMS sensor, GPS, Complementary Filter.]]>
