<![CDATA[Penelitian ini dilakukan untuk menerapkan metode LANDMARC menggunakan manhattan distance untuk mengetahui posisi tag yang ditempelkan pada kendaraan roda dua pada sistem parkir sepeda motor. Metode LANDMARC menggunakan manhattan distance merupakan pengembangan dari algoritma k-NN yang bekerja dengan cara memberikan faktor bobot terhadap masing-masing tetangga terdekat dari tag yang diuji. Pengujian dilakukan untuk mengetahui lokasi tag berdasarkan koordinat prediksi rata-rata dan kemudian menghitung tingkat error dari lokasi tag yang dihasilkan, serta menentukan slot parkir yang sedang ditempati oleh sepeda motor berdasarkan koordinat yang dihasilkan. Hasil pengujian dapat menghasilkan koordinat prediksi rata-rata dengan tingkat error rata-rata yaitu 12,51 cm, serta dapat menentukan slot parkir yang ditempati sepeda motor berdasarkan slot parkir yang sebenarnya. Kemudian dilakukan perbandingan tingkat error rata-rata antara metode LANDMARC menggunakan manhattan distance dengan metode LANDMARC umum yang menggunakan euclidean distance, dengan hasil yaitu metode LANDMARC menggunakan manhattan distance memberikan koordinat prediksi dengan tingkat error rata-rata yang lebih kecil (12,51 cm) dari metode LANDMARC menggunakan euclidean distance (14,02 cm), dengan selisih tingkat error rata-rata antara kedua metode yaitu 1,51 cm.]]>
Copyrights © 2017
