Prosiding Annual Research Seminar 2018 Computer Science and ICT ISBN : 978-979-587-813-1 Vol.4 No.1 Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) pada Sistem Presensi Berbasis RFID Muhammad Zikrillah Jurusan Sistem Komputer Universitas Sriwijaya Indralaya, Indonesia emzikrillah54@gmail.com Ahmad Fali Oklilas Jurusan Sistem Komputer Universitas Sriwijaya Indralaya, Indonesia fali@ilkom.unsri.com Abstrak—Sistem Presensi adalah memberikan suatu informasi tentang status kehadiran seseorang baik itu karyawan, pegawai, dan mahasiswa pada suatu institusi atau perusahaan. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dapat diimplementasikan untuk melakukan sistem presensi berbasis RFID. Pada alat RFID terdapat tag, reader dan PC yang digunakan untuk mengambil nilai RSSI guna mengetahui posisi dari objek yang telah dipasangi tag. Setiap tag memiliki id unik untuk memberikan informasi pada reader agar dapat mengenali lokasinya dengan mudah. Hasil dari penelitian paper ini menghasilkan nilai rata-rata error sebesar 4,67126 cm dengan nilai minimum error 0,4320 cm dan nilai maksimum error 8,6655 cm. Kata Kunci :—rfid, k-nearest neighbor, rssi I. PENDAHULUAN Radio Frequency Identification (RFID) yang telah menjadi minat beberapa tahun terakhir untuk digunakan pada industri secara luas, jika di bandingkan dengan teknik- teknik lainnya untuk dipelajari secara ekstensif untuk melokalisasikan [1]. Pada lingkungan yang berada dalam ruangan informasi akan lebih spesifik dan lebih dominan menggunakan Wireless Local Area Network (WLAN) dari RFID, Ultrasound, Bluetooth dan kombinasi teknologi lainnya. Alat RFID terdapat tag RFID, reader RFID dan PC. Setiap tag yang ada memiliki ID unik sehingga menghubungkan berbagai informasi. Pada ID unik memberikan informasi kepada pengguna dapat mengenali lokasi tag RFID dengan mudah. Lingkungan yang ada didalam ruangan terdapat sistem yang terdiri dari fungsi perkiraan posisi tag RFID dan reader, serta fungsi kuatnya sinyal. Sehingga menggunakan metode lokalisasi yang dapat dioperasikan menggunakan Received Signal Strength Indicator (RSSI) yang dapat mengurangi biaya dan bahkan dapat diukur. Pada keberadaan posisi suatu objek orang atau benda terdapat estimasi atau perkiraan posisi tag target salah satunya dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) [2]. II. TINJAUAN PUSTAKA A. Sistem Lokalisasi Lokalisasi adalah perkiraan menentukan suatu posisi dengan melalui komunikasi antara titik satu dengan titik lainnya seperti localized node (node yang diketahui) dan unlocalized node (node yang tidak diketahui) [3]. B. Radio Frequency Identification (RFID) Radio Frequency Identification (RFID) adalah sensor yang mampu mengindentifikasikan suatu objek seperti orang ataupun benda dengan menggunakan frekuensi radio [4]. Identifikasi dengan menggunakan RFID adalah teknologi identifikasi dan penangkapan data otomatis yang telah mendapatkan perhatian yang signifikan dalam beberapa tahun terakhir sebagai sarana meningkatkan ketertelusuran barang pada suatu rantai pasokan. Selanjutnya merupakan gambar sistem RFID yang digunakan pada gambar 1 sebagai berikut, Gambar 1. Sistem RFID C. Sistem Presensi Sistem Presensi adalah memberikan suatu informasi tentang status kehadiran seseorang baik itu karyawan, pegawai, dan mahasiswa pada suatu institusi atau perusahaan. Hal ini telah dikembangkan sebagai solusi hadir atau tidak nya seseorang dalam suatu lembaga tersebut yang menggunakan presence system. [5]. D. Received Signal Strength Indicator (RSSI) Received Signal Strength Indicator (RSSI) adalah suatu teknologi yang dapat digunakan sebagai pengukur indikator kekuatan sinyal yang diterima oleh perangkat wireless [6]. Annual Research Seminar (ARS) 2018 Fakultas Ilmu Komputer UNSRI ISBN : 978-979-587-813-1 Vol.4 No.1 107 CORE Metadata, citation and similar papers at core.ac.uk Provided by Repository Proceeding Seminar (Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya)