SKRIPSI
IMPLEMENTASI MOVING AVERAGE FILTER PADA TRACER TUNANETRA BERBASIS GLOBAL POSITIONING
SYSTEM
IMPLEMENTATION OF MOVING AVERAGE FILTERS IN BLIND TRACER BASED ON GLOBAL POSITION SYSTEM
Disusun oleh
EGYA VERNANDO PURBA 16101128
PROGRAM STUDI S1 TEKNIK TELEKOMUNIKASI FAKULTAS TEKNIK TELEKOMUNIKASI DAN ELEKTRO
INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO
2020
x
SKRIPSI
IMPLEMENTASI MOVING AVERAGE FILTER PADA TRACER TUNANETRA BERBASIS GLOBAL POSITIONING
SYSTEM
IMPLEMENTATION OF MOVING AVERAGE FILTERS IN BLIND TRACER BASED ON GLOBAL POSITION SYSTEM
Disusun oleh
EGYA VERNANDO PURBA 16101128
PROGRAM STUDI S1 TEKNIK TELEKOMUNIKASI FAKULTAS TEKNIK TELEKOMUNIKASI DAN ELEKTRO
INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO
2020
i
IMPLEMENTASI MOVING AVERAGE FILTER PADA TRACER TUNANETRA BERBASIS GLOBAL POSITIONING
SYSTEM
IMPLEMENTATION OF MOVING AVERAGE FILTERS IN BLIND TRACER BASED ON GLOBAL POSITION SYSTEM HALAMAN JUDUL
Skripsi ini digunakan sebagai salah satu syarat untuk memperoleh Gelar Sarjana Teknik (S.T.)
Di Institut Teknologi Telkom Purwokerto 2020
Disusun oleh
EGYA VERNANDO PURBA 16101128
DOSEN PEMBIMBING
Sevia Indah Purnama, S.ST., M.T.
Mas Aly Afandi, S.ST., M.T.
PROGRAM STUDI S1 TEKNIK TELEKOMUNIKASI
FAKULTAS TEKNIK TELEKOMUNIKASI DAN ELEKTRO INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO
2020
x
HALAMAN PENGESAHAN
IMPLEMENTASI MOVING AVERAGE FILTER PADA TRACER TUNANETRA BERBASIS GLOBAL POSITIONING SYSTEM
IMPLEMENTATION OF MOVING AVERAGE FILTERS IN BLIND TRACER BASED ON GLOBAL POSITION SYSTEM
Disusun oleh
EGYA VERNANDO PURBA 16101128
Telah dipertanggungjawabkan di hadapan Tim Penguji pada tanggal ……..
Susunan Tim Penguji
Pembimbing Utama : Sevia Indah Purnama, S.ST., M.T. ( ) NIDN.
Pembimbing Pendamping : Mas Aly Afandi, S.ST., M.T. ( ) NIDN.
Penguji 1 : Raditya Artha Rochmanto, S.T., M.T ( ) NIDN. 0620129002
Mengetahui,
Ketua Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi Institut Teknologi Telkom Purwokerto
Dodi Zulherman, S.T., M.T.
NIDN. 0617078703
iii
HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS
Dengan ini saya, EGYA VERNANDO PURBA, menyatakan bahwa skripsi dengan judul “
IMPLEMENTASI MOVING AVERAGE FILTER PADA TRACER TUNANETRA BERBASIS GLOBAL POSITIONING SYSTEM
” adalah benar-benar karya saya sendiri. Saya tidak melakukan penjiplakan kecuali melalui pengutipan sesuai dengan etika keilmuan yang berlaku. Saya bersedia menanggung risiko ataupun sanksi yang dijatuhkan kepada saya apabila ditemukan pelanggaran terhadap etika keilmuan dalam skripsi saya ini.Purwokerto, 14 April 2020 Yang menyatakan,
Ttd bermaterai 6000
(Egya Vernando Purba)
iv
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Gusti Allah yang telah melimpahkan kasih dan sayang-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi yang berjudul
“
Implementasi Moving Average Filter pada Tracer Tunanetra berbasis Global Positioning System
” dengan tepat waktu.Tujuan dari penyusunan skripsi ini adalah untuk memenuhi salah satu syarat dalam menempuh ujian sarjana Teknik Telekomunikasi pada Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Elektro Institut Teknologi Telkom Purwokerto.
Dalam penyusunan skripsi ini, banyak pihak yang sangat membantu penulis dalam berbagai hal. Oleh karena itu, penulis sampaikan rasa terima kasih yang sedalam-dalamnya kepada:
1. Orang Tua besera keluarga yang tiada henti-hentinya mendoakan, menyemangati dan mendukung penulis baik secara moril maupun materiil sehingga skripsi ini dapat terselesikan.
2. Ibu Sevia Indah Purnama, S.ST., M.T. selaku pembimbing I dan bapak Mas Aly Afandi, S.ST., M.T. selaku pembimbing II yang telah membantu dan membimbing penulis sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini.
3. Bapak Dodi Zulherman, S.T., M.T., Selaku ketua Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi.
4. Bapak Dr. Ali Rohman., M.Si. selaku Rektor Institut Teknologi Telkom Purwokerto.
5. Seluruh dosen, staf dan karyawan Program studi S1 Teknik Telekomunikasi Institut Teknologi Telkom Purwokerto yang telah memberikan bekal ilmu kepada penulis.
6. Kepada seluruh PERTUNI (Persatuan Tunanetra Indonesia) yang telah mendukung agar skripsi ini bisa di implementasikan.
7. Pihak-pihak yang telah membantu namun tidak dapat dituliskan satu persatu.
Penulis menyadari bahwa laporan skripsi ini masih jauh dari kesempurnaan, oleh sebab itu penulis mengharapkan kritik dan saran yang bersifat
v
membangun dari semua pihak demi kesempurnaan skripsi ini. Akhir kata, semoga tulisan ini dapat memberikan manfaat dan memberikan wawasan tambahan bagi para pembaca dan khususnya bagi penulis sendiri.
Purwokerto, 14 April 2020
(Egya Vernando Purba)
vi
ABSTRAK
Tunanetra adalah individu yang memiliki hambatan dalam indra penglihatan.
Tunanetra dapat diklasifikasikan kedalam dua golongan yaitu: Buta total (Blind) dan sisa penglihatan (Low Visioan). Para wali penyandang tunanetra sangat khawatir jika mereka melakukan aktifitas tanpa pengawasan dari mereka. Sistem pemantau posisi merupakan salah satu alat bantu bagi wali ataupun tunanetra dalam beraktifitas. Salah satu solusi untuk memenuhi kebutuhan sistem pemantau ini adalah dengan memanfaatkan teknologi GPS. Penelitian ini dilakukan untuk merancang sebuah sistem pemantauan posisi koordinat tunanetra dengan menggunakan GPS dengan menggunakan modul SIM7000C Arduino NB-IoT / LTE / GPRS untuk pengiriman data yang lebih cepat. Pengolahan data menggunakan Moving Average Filter untuk menentukan posisi koordinat yang akurat dari tunanetra dan akan di tampilkan pada aplikasi Blynk yang ada pada sisi wali tunanetra/penerima untuk melihat data yang stabil dan akurat.
Kata Kunci: Moving Average Filter, GPS, Arduino Uno, IDE, SIM7000C, Blynk
vii
ABSTRACT
Blind people are individuals who have obstacles in the sense of sight. Blind people can be classified into two groups, namely: total blindness (Blind) and residual vision (Low Visioan). The guardians of the blind are very worried if they carry out activities without their supervision. Position monitoring system is one of the tools for guardians or blind people in their activities. One solution to meet the needs of this monitoring system is to utilize GPS technology. This research was conducted to design a blind position coordinate monitoring system using GPS using the Arduino NB-IoT / LTE / GPRS SIM7000C module for faster data transmission. Data processing uses the Moving Average filter to determine the accurate coordinate position of the visually impaired and will be displayed on the Blynk application which is on the side of the visually impaired / receiver to see stable and accurate data.
Keywords: Moving Average Filter, GPS, Arduino Uno, IDE, SIM7000C, Blynk
viii
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ... I HALAMAN PENGESAHAN ... II HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS ... III PRAKATA ... IV ABSTRAK ... VI ABSTRACT ... VII
DAFTAR ISI ... VIII DAFTAR GAMBAR ... IX DAFTAR TABEL ... X
BAB 1 PENDAHULUAN ... 1
1.1. LATARBELAKANG ... 1
1.2. RUMUSANMASALAH ... 3
1.3. BATASANMASALA ... 4
1.4. TUJUAN ... 4
1.5. MANFAAT ... 4
1.6. SISTEMATIKAPENULISAN ... 4
BAB 2 DASAR TEORI ... 6
2.1. KAJIANPUSTAKA ... 6
2.2. DASARTEORI ... 8
2.2.1. TUNANETRA... 8
2.2.2. GPS(GLOBAL POSITIONING SYSTEM) ... 9
2.2.3. ARDUINO UNO ... 10
2.2.4. IDE(INTEGRATED DEVELOPMENT ENVIRONMENT) ... 12
2.2.5. MOVING AVERANGE FILTER ... 13
2.2.6. SIM7000CARDUINO NB-IOT/LTE/GPRS ... 14
2.2.7. APLIKASI BLYNK ... 15
BAB 3 METODE PENELITIAN ... 16
3.1. ALAT YANG DIGUNAKAN ... 16
3.2. ALIRPENELITIAN ... 16
3.2.1. FLOWCHART SISTEM ... 19
3.2.2. BLOG DIAGRAM SISTEM ... 21
DAFTAR PUSTAKA ... 22
ix
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Skema GPS ... 8
Gambar 2.2 Modul GPS-GY-Neo6mv2 ... 9
Gambar 2.3 Arduino Uno R3 ... 10
Gambar 2.4 IDE Arduino ... 12
Gambar 2.5 SIM7000C Arduino NB-IoT/LTE/GPRS ... 13
Gambar 2.6Tampilan aplikasi BLYNK ... 14
Gambar 2.7 Flowchart Alir Penelitian ... 16
Gambar 2.8 Flowchart Sistem ... 19
Gambar 2.9 Blog Diagram Sistem ... 20
x
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Spesifikasi Arduino Uno R3 ... 10 Tabel 2.1 Spesifikasi SIM7000C ... 13 Tabel 2.1 Alat dan Bahan ... 15
1
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1. LATAR BELAKANG
Perkembangan teknologi dalam kehidupan manusia sangatlah pesat, banyak perbaharuan teknologi didalam berbagai bidang, misalnya bidang pendidikan, medis, pertanian dan lain sebagainya. Di samping teknologi dimanfaatkan untuk mempermudah pekerjaan manusia, perkembangan teknologi ini juga digunakan oleh banyak orang untuk membantu mereka yang membutuhkan pertolongan. Seperti yang kita ketahui bahwa beberapa manusia memiliki kekuranga fisik pada diri mereka, misalnya seorang penyandang tunanetra. Menurut estimasi Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, Jumlah tunanetra di Indonesia adalah 1,5% dari seluruh penduduk. Jika saat ini penduduk Indonesia berjumlah kurang lebih 250 juta, berarti, sekurang-kurangnya saat ini ada 3.750.000 mengidap penyakit tunanetra,buta maupun lemah pengelihatan. Ini bukan jumlah sedikit, menurut sensus penduduk tahun 2010, jumlah penduduk usia sekolah adalah 40% dari keseluruhan jumlah penduduk. Ini berarti, 40% dari 3.750.000 tunanetra di Indonesia adalah tunanetra usia sekolah -6 – 18 tahun. [1]
Seiring teknologi yang selalu berubah dan bervarian, sudah banyak alat bantu atau alat yang diciptakan atau dimodifikasi untuk membantu para penyandang tunanetra dalam melakukan aktivitasnya. Ada yang membuat alat bantu seperti tongkat, sepatu, sandal, dan lain-lain. Beberapa menggunakan alat yang sama namun memiliki kelebihan yang berbeda beda dan komonen yang beragam. Alat bantu untuk tunanetra masih memiliki banyak peluang utuk dikembangkan menjadi lebih baik dan maksimal. Perbaikan atau modifikasi dapat dilakukan pada komponen yang ingin digunakan, bentuk alat yang diperbaiki agar lebih efesiensi saat digunakan penyandang tunanetra.
Penelitian yang dilakukan oleh Ovandry chandra jakaria (2019), STMIK AKAKOM Yogyakarta dengan judul “Alat Bantu Tunanetra Dengan Teknologi Line Follower Berbasis Android”, penelitian ini mengangkat masalah bagaimana membangun sebuah aplikasi bantu jalan untuk penyandang tunanetra berbasis
2
android yang nantinya dapat mengikuti guilding block dengan teknologi Line Follower, agar aplikasi ini nantinya dapat mengikuti garis guiding block, kemudian dapat mendeteksi penghalang serta dapat mengeluarkan peringatan berupa suara. Namun dari penelitian ini ada kendala pada pemberian informasi, dimana dibutuhkan pemberian informasi yang lebih detail dan cepat, dikarenakan aplikasi ini memberikan informasi 3 detik setelah mengenali pola.[1]
Pada jurnal yang dibuat oleh Derisma, Firdaus, Rio putra yusya (2016), dengan judul “Perancangan ikat pinggang elektronik untuk tunanetra menggunakan mikrokontroller dan global positioning sytem (GPS) pada smartphone android” penelitian ini menguji perbandingan pengambilan data dengan melihat kondisi cuaca dan kondisi smartphone diam dan pada saat bergerak. Kesimpulan yang diambil, penggunaan GPS pada smartphone android efektif saat dalam keadaan kondisi diam (waktu pengambilan data 2.6 detik) dan pengambilan data saat cuaca cerah tidak berawan (rata-rata pengambilan data 2.3 detik) hasilnya tidak mempunyai rambatan sinyal satelit sehingga pengambilan data GPS mempunyai delay yang kecil.[2]
Penelitian yang dilakukan oleh Adri achmad farhan (2015), Universitas Telkom dengan judul “ Perancangan dan implementasi alat bantu tunanetra dengan sensor ultrasonic dan global positioning system (GPS)” penelitian ini mengangkat masalah bagaimana cara merancang sebuah alat bantu berjalan berbasis mikrokontroler. Alat ini juga dilengkapi dengan GPS dan SMS yang bertujuan unutk menampilkan lokasi pengguna berada dan perangkat ini juga akan membantu kerabat dari pengguna untuk mengetahui lokasinya dimana berada pada saat keadaan darurat.[3]
Penelitian yang dilakukan oleh Devina puspasari (2013), Universitas Diponegoro dengan judul “Penerapan LPF (low pass filter) dan FIR (finite impulse response). Dalam sistem pemantauan posisi pejalan kaki” penelitian ini mengangkat masalah bagaimana menganalisis pemakaian GPS yang rawan tak stabil karena adanya noise yang disebabkan banyaknya faktor yang mempengaruhi seperti multipath dengan menerapkan Low pass filter dan finite impulse response. terbukti mempengaruhi kinerja dan hasil uji jalan. Dari kedua filter yang diperbandingkan, filter LPF menunjukkan hasil yang lebih
3
memuaskan. Periode tapis pada filter LPF berpengaruh pada hasil uji. Secara keseluruhan, filter LPF dengan T=1 merupakan penerapan yang paling menunjukkan hasil yang mendekati harapan. [4]
Penelitian yang dilakukan oleh Herlina (2019), Universitas Atma Jaya Yogyakarta dengan judul “Algoritma Pemilihan Objek pada Interaksi Antarmuka Berbasis Titik Pandang Mata” penelitian mengangkat permasalah mengenai bagaimana proses pemilihan objek yang lebih akurat, cepat, dan stabil pada pembangunan sistem dengan model interaksi berbasis titik pandang mata.
Perbandingan performa pemilihan objek dicoba menggunakan filter dan hasilnya moving average masih merupakan metode gaze smoothing filter terbaik dalam pemilihan objek. Moving average dapat menghasilkan performa terbaik dengan memperhatikan tingkat akurasi, durasi, dan stabilitas dalam pemilihan objek dibandingkan dengan metode lainnya (Kalman filter dan Particle filter). [5]
Penelitian yang dilakukan oleh Febus Reidj G. Cruz (2019), Mapua University, Philippines dengan judul “Photoplethysmography Circuit Design for Peak-to-Peak Voltage Monitoring via Arduino Uno with Moving Average Filter”
penelitian ini menerapkan Moving Average Filter untuk memperkirakan tegangan puncak-ke-puncak (peak-to-peak) pada alat pendeteksi perubahan volume darah dilapisan jaringan mikrovaskular. Dalam prosesnya teknik ini mengambil sejumlah sampel input sekaligus rata-rata sampel untuk menghasilkan satu titik output. Hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa hasilnya lebih baik karena menghasilkan korelasi yang lebih positif dan jelas varian lebih kecil di bandigkan tanpa proses filtering.[6]
Berdasarkan beberapa penelitian diatas maka penulis melakukan penelitian dengan judul “IMPLEMENTASI MOVING AVERAGE FILTER PADA TRACER TUNANETRA BERBASIS GLOBAL POSITIONING SYSTEM”, penelitian ini mengangkat masalah bagaimana cara merancang sebuah alat bantu bagi tunanetra dengan menerapkan MAF (Moving Average Filter) pada GPS (Global Positioning System) yang digunakan agar mendapatkan tingkat akurasi koordinat posisi lokasi terbaik dari pemakai.
1.2. RUMUSAN MASALAH
4
Rumusan masalah dari penelitian ini adalah:
1) Bagaimana cara mendapatkan letak posisi tunanetra yang akurat 2) Bagaimana tingkat kestabilan data pada GPS (Global Posisitioning
System).
1.3. BATASAN MASALA
Batasan masalah dari penelitian ini adalah:
1) Pengamatan dilakukan di lakukan pada tracer yang sudah di tentukan (trotoar).
2) Estimasi posisi direpresntasikan dalam bentuk longitude and latitude.
3) Alat di bawa oleh tunanetra.
4) Catu daya menggunakan batere.
1.4. TUJUAN
Tujuan dari penelitian ini adalah:
1) Mendapatkan koordinat posisi tunanetra.
2) Mendaptatkan tingkat akurasi posisi tunanetra menggunakan moving averange filter.
1.5. MANFAAT
Penelitian ini diharapkan dapat menyimpulkan letak posisi yang akurat untuk mengetahui dimana lokasi tunanetra berada melalui penerapan moving average filter pada GPS (Global Posisitioning System).
1.6. SISTEMATIKA PENULISAN
Penelitian ini terbagi menjadi beberapa bab. Bab 1 berisi tentang latar belakang, rumusan masalah, manfaat dan tujuan penelitian, batasan masalah dan sistematika penulisan. Bab 2 teori-teori dasar. Cara penelitian, seperti alat penelitian, jalan penelitian yang meliputi parameter penelitian, metode yang digunakan untuk penelitian, mekanisme pengukuran parameter penelitian, serta prosedur pengiriman data dibahas pada bab 3. Bab 4 membahas tentang hasil
5
simulasi dan analisis sistem berdasarkan hasil pengujian. Kesimpulan dan saran pengembangan skripsi untuk kedepannya dideskripsikan pada bab 5.
6
BAB 2 DASAR TEORI
2.1. KAJIAN PUSTAKA
Perkembangan teknologi dalam kehidupan manusia sangatlah pesat, banyak perbaharuan teknologi didalam berbagai bidang, misalnya bidang pendidikan, medis, pertanian dan lain sebagainya. Di samping teknologi dimanfaatkan untuk mempermudah pekerjaan manusia, perkembangan teknologi ini juga digunakan oleh banyak orang untuk membantu mereka yang membutuhkan pertolongan. Seperti yang kita ketahui bahwa beberapa manusia memiliki kekuranga fisik pada diri mereka, misalnya seorang penyandang tunanetra. Menurut estimasi Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, Jumlah tunanetra di Indonesia adalah 1,5% dari seluruh penduduk. Jika saat ini penduduk Indonesia berjumlah kurang lebih 250 juta, berarti, sekurang-kurangnya saat ini ada 3.750.000 mengidap penyakit tunanetra,buta maupun lemah pengelihatan. Ini bukan jumlah sedikit, menurut sensus penduduk tahun 2010, jumlah penduduk usia sekolah adalah 40% dari keseluruhan jumlah penduduk. Ini berarti, 40% dari 3.750.000 tunanetra di Indonesia adalah tunanetra usia sekolah -6 – 18 tahun. [7]
Seiring teknologi yang selalu berubah dan bervarian, sudah banyak alat bantu atau alat yang diciptakan atau dimodifikasi untuk membantu para penyandang tunanetra dalam melakukan aktivitasnya. Ada yang membuat alat bantu seperti tongkat, sepatu, sandal, dan lain-lain. Beberapa menggunakan alat yang sama namun memiliki kelebihan yang berbeda beda dan komonen yang beragam. Alat bantu untuk tunanetra masih memiliki banyak peluang utuk dikembangkan menjadi lebih baik dan maksimal. Perbaikan atau modifikasi dapat dilakukan pada komponen yang ingin digunakan, bentuk alat yang diperbaiki agar lebih efesiensi saat digunakan penyandang tunanetra.
Penelitian yang dilakukan oleh Ovandry chandra jakaria (2019), STMIK AKAKOM Yogyakarta dengan judul “Alat Bantu Tunanetra Dengan Teknologi Line Follower Berbasis Android”, penelitian ini mengangkat masalah bagaimana membangun sebuah aplikasi bantu jalan untuk penyandang tunanetra berbasis
7
android yang nantinya dapat mengikuti guilding block dengan teknologi Line Follower, agar aplikasi ini nantinya dapat mengikuti garis guiding block, kemudian dapat mendeteksi penghalang serta dapat mengeluarkan peringatan berupa suara. Namun dari penelitian ini ada kendala pada pemberian informasi, dimana dibutuhkan pemberian informasi yang lebih detail dan cepat, dikarenakan aplikasi ini memberikan informasi 3 detik setelah mengenali pola.[1]
Pada jurnal yang dibuat oleh Derisma, Firdaus, Rio putra yusya (2016), dengan judul “Perancangan ikat pinggang elektronik untuk tunanetra menggunakan mikrokontroller dan global positioning sytem (GPS) pada smartphone android” penelitian ini menguji perbandingan pengambilan data dengan melihat kondisi cuaca dan kondisi smartphone diam dan pada saat bergerak. Kesimpulan yang diambil, penggunaan GPS pada smartphone android efektif saat dalam keadaan kondisi diam (waktu pengambilan data 2.6 detik) dan pengambilan data saat cuaca cerah tidak berawan (rata-rata pengambilan data 2.3 detik) hasilnya tidak mempunyai rambatan sinyal satelit sehingga pengambilan data GPS mempunyai delay yang kecil.[2]
Penelitian yang dilakukan oleh Adri achmad farhan (2015), Universitas Telkom dengan judul “ Perancangan dan implementasi alat bantu tunanetra dengan sensor ultrasonic dan global positioning system (GPS)” penelitian ini mengangkat masalah bagaimana cara merancang sebuah alat bantu berjalan berbasis mikrokontroler. Alat ini juga dilengkapi dengan GPS dan SMS yang bertujuan unutk menampilkan lokasi pengguna berada dan perangkat ini juga akan membantu kerabat dari pengguna untuk mengetahui lokasinya dimana berada pada saat keadaan darurat.[3]
Penelitian yang dilakukan oleh Devina puspasari (2013), Universitas Diponegoro dengan judul “Penerapan LPF (low pass filter) dan FIR (finite impulse response). Dalam sistem pemantauan posisi pejalan kaki” penelitian ini mengangkat masalah bagaimana menganalisis pemakaian GPS yang rawan tak stabil karena adanya noise yang disebabkan banyaknya faktor yang mempengaruhi seperti multipath dengan menerapkan Low pass filter dan finite impulse response. terbukti mempengaruhi kinerja dan hasil uji jalan. Dari kedua filter yang diperbandingkan, filter LPF menunjukkan hasil yang lebih
8
memuaskan. Periode tapis pada filter LPF berpengaruh pada hasil uji. Secara keseluruhan, filter LPF dengan T=1 merupakan penerapan yang paling menunjukkan hasil yang mendekati harapan. [4]
Penelitian yang dilakukan oleh Herlina (2019), Universitas Atma Jaya Yogyakarta dengan judul “Algoritma Pemilihan Objek pada Interaksi Antarmuka Berbasis Titik Pandang Mata” penelitian mengangkat permasalah mengenai bagaimana proses pemilihan objek yang lebih akurat, cepat, dan stabil pada pembangunan sistem dengan model interaksi berbasis titik pandang mata.
Perbandingan performa pemilihan objek dicoba menggunakan filter dan hasilnya moving average masih merupakan metode gaze smoothing filter terbaik dalam pemilihan objek. Moving average dapat menghasilkan performa terbaik dengan memperhatikan tingkat akurasi, durasi, dan stabilitas dalam pemilihan objek dibandingkan dengan metode lainnya (Kalman filter dan Particle filter). [5]
2.2. DASAR TEORI
Dalam sub bab ini akan dijelaskan tentang teori-teori yang berkaitan dengan permasalahan dan ruang lingkup pembahasan sebagai landasan dalam penelitian tentang Implementasi Moving Average Filter pada Tracer Tunantra berbasis Global Positioning System.
2.2.1. Tunanetra
Tunanetra adalah istilah yang digunakan untuk menyebutkan seseorang yang mengalami kerusakan dalam indra penglihatan. Secara bahasa, tunanetra berasal dari dua kata yang digabungkan, yaitu tuna yang berarti rusak, netra yang berarti mata atau penglihatan. Dalam KBBI tunanetra diartikan sebagai orang yang kehilangan penglihatan atau buta. Penyandang tunanetra sendiri diklasifikasikan dalam dua kelompok, yaitu buta sebagian (low vision) dan buta sepenuhnya atau total (totally blind). Beberapa indikator untuk menentukan seseorang dapat dikatakan menderita tunanetra atau tidak berdasarkan tingkat ketajaman penglihatannya, yaitu :
1) Ketajaman penglihatannya lebih rendah dari yang dimiliki orang normal.
2) Ada cairan tertentu pada matanya atau terjadi kekeruhan pada lensa matanya.
9
3) Posisi mata sulit dikendalikan oleh syaraf otak.
4) Terjadi kerusakan pada syaraf otak terutama yang berhubungan dengan penglihatan.
Hal-hal yang telah disebutkan sebelumnya, tentu menyebabkan keterbatasan bagi penyandang tunanetra dalam beraktivitas. Seseorang yang mengalami kebutaan dari usia dini memiliki keterlambatan dalam perkembangan kognitifnya.[8]
2.2.2. GPS (Global Positioning System)
GPS (Global Positioning System) adalah sistem navigasi berbasis satelit yang terdiri dari setidaknya 24 satelit. Setiap satelit mentransmisikan unique signal dan orbital parameters yang memungkinkan perangkat GPS untuk memecahkan kode dan menghitung lokasi satelit secara tepat. GPS terdiri dari tiga bagian yaitu space segment (luar angkasa), ground segment (bumi) dan pengguna segment (pengguna). Penerima GPS menggunakan informasi dan trilaterasi ini untuk menghitung lokasi pasti pengguna.
Pada dasarnya, penerima GPS mengukur jarak ke setiap satelit dengan jumlah waktu yang diperlukan untuk menerima sinyal yang ditransmisikan.
Dengan pengukuran jarak dari beberapa satelit lagi, penerima dapat menentukan posisi pengguna dan menampilkannya. GPS dapat menghitung informasi lain, seperti: Speed, Bearing, Track, Trip dist, Distance to destination.[9]
Gambar 2.1 Skema GPS
10
Modul GPS berfungsi sebagai penerima data koordinat latitude dan longitude dari satelit GPS. Salah satu modul GPS yang dapat digunakan untuk keperluan navigasi adalah Ublox NEO-6MV2. Modul GPS dengan tipe NEO- 6MV2 merupakan modul GPS produksi Ublox AG. Tegangan masukan yang dapat diberikan antara 3,3 – 5 Volt. Modul ini memiliki tingkat akurasi sekitar 2,5 meter – 10 meter.[10]
Gambar 2.2 Modul GPS GY-Neo6mv2
Keterangan pinout :
GND adalah Pin Tanah dan perlu dihubungkan ke pin GND di Arduino.
Pin TxD (Transmitter) digunakan untuk komunikasi serial.
Pin RxD (Receiver) digunakan untuk komunikasi serial.
VCC memasok daya untuk modul. Anda dapat langsung menghubungkannya ke pin 5V di Arduino [9]
2.2.3. Arduino Uno
Arduino adalah microcontroller, dan microcontroller secara singkat adalah, “Sebuah sistem komputer yang fungsional dalam sebuah chip”.
Didalamnya sudah ada processor, memory, input output, dan bisa dibilang bahwa microcontroller ini adalah komputer dalam versi mini. Arduino Uno dapat dijalankan pada software IDE (Integrated Development Environment) yang dapat di akses pada web resminya.[11]
11
Gambar 2.3 Arduino Uno R3
Arduino Uno R3 adalah papan pengembangan mikrokontroler yang berbasis chip ATmega328P. Arduino Uno memiliki 14 digital pin input / output (atau biasa ditulis I/O), dimana 14 pin diantaranya dapat digunakan sebagai output PWM antara lain pin 0 sampai 13, 6 pin input analog, menggunakan crystal 16 MHz antara lain pin A0 sampai A5, koneksi USB, jack listrik, header ICSP dan tombol reset. Hal tersebut adalah semua yang diperlukan untuk mendukung sebuah rangkaian mikrokontroler. Spesifikasi arduino uno R3 dapat dilihat pada tabel 2.1 dan tampilan arduino uno R3 dapat dilihat pada gambar 2.3. [12]
Tabel 2.1 Spesifikasi Arduino Uno R3 Mikrokontroler ATmega328 Operasi Tegangan 5 Volt
Input Tegangan 7-12 Volt Pin I/O Digital 14
Pin Analog 6
Arus DC tiap pin I/O 50 mA Arus DC ketika 3.3V 50 mA
Memori flash 32 KB
SRAM 2 KB
12
Mikrokontroler ATmega328
EEPROM 1 KB
Kecepatan clock 16 MHz
2.2.4. IDE (Integrated Development Environment)
Program yang digunakan untuk membuat program arduino dinamakan Arduino Integrated Development Environment (Arduino IDE). Program tersebut dapat diunduh secara gratis di situs www.arduino.cc. Perangkat ini menggunakan bahasa C dan C++ dan dilengkapi dengan library C/C++ dari Wiring project untuk operasi input dan output yang lebih sederhana. Perangkat lunak Arduino IDE mempunyai beberapa komponen dan fitur dalam proses pemrograman pada board arduino.[13]
Bagian-bagian pada perangkat lunak Arduino IDE sebagai berikut:
1) Menu bar, terdiri dari menu File, Edit, Sketch, Tools, dan Help.
2) Toolbar, terdiri dari beberapa komponen yang diurutkan dari kiri ke kanan sebagai berikut:
• Verify, berfungsi untuk melakukan verifikasi kode yang telah dibuat, sehingga sesuai dengan kaidah pemrograman.
• Upload, berfungsi untuk melakukan kompilasi program pada Arduino.
• New Sketch, berfungsi untuk membuat sketch baru.
• Open Sketch, berfungsi untuk membuka sketch yang pernah disimpan.
• Save Sketch, berfungsi untuk menyimpan sketch yang telah dibuat.
• Serial Monitor, berfungsi untuk membuka interface komunikasi serial.
3) Tempat sketch, berfungsi untuk menulis program Arduino. Program Arduino yang sederhana terdiri dari dua fungsi, yakni:
• Setup. Fungsi ini akan bekerja satu kali saat program dijalankan setelah power-up atau reset. Fungsi ini digunakan untuk menginisialisasi variabel, mode pin input atau output, dan library lain yang diperlukan.
• Loop. Fungsi ini akan bekerja berulang-ulang setelah fungsi setup. Fungsi ini mengendalikan Arduino sampai perangkat dimatikan atau di-reset.
4) Keterangan aplikasi, berfungsi untuk memunculkan pesan pemberitahuan saat proses pemrograman seperti “Done Uploading” atau “Compiling”.
13
5) Konsol, berfungsi untuk memunculkan pesan informasi saat proses pemrograman, seperti bila terjadi error saat compiling maka akan terdapat pesan bagian-bagian yang menyebabkan terjadinya error.
6) Baris sketch, berfungsi untuk menunjukkan posisi baris kursor yang sedang aktif pada sketch.
7) Informasi port, berfungsi untuk menunjukkan port yang aktif dipakai oleh board Arduino. [14]
Gambar 2.4 IDE Arduino
2.2.5. Moving Averange Filter
Moving Averange Filter adalah salah satu filter digital yang pada umumnya digunakan dalam berbagai bidang karena mudah dipahami dan digunakan. Filter ini berfungsi untuk meredam noise/derau yang terdapat pada redaman asli tanpa mengurangi sejumlah besar data. Dalam prosesnya filter ini mengambil nilai rata-tara yang diperoleh (input) dan hasil (output) yang diperoleh kurang lebih adalah sinyal aslinya [15], [16]. Disisi lain, filter ini digunakan untuk data yang bergerak dalam domain waktu. Filter ini biasa digunakan untuk mengurangi kesalahan atau untuk mendapatkan data terbaik dari kumpulan data yang ada namun kelemahannya adalah tidak bisa memisahkan pita frekuesi satu dengan yang lain.[17]
14
2.2.6. SIM7000C Arduino NB-IoT / LTE / GPRS
SIM7000C Arduino NB-IoT / LTE / GPRS adalah modul komunikasi nirkabel yang diproduksi oleh DFRobot (https://www.dfrobot.com/) dan mengambil dasar dari Chip SIMCom SIM7000. Modul ini mendukung koneksi dengan daya renda di WAN (Wide Area Network). Konsumsi bandwidth saat ini adalah 180KHz namun mendukung komunikasi multi-frekuensi LTE-FDD, dual- frekuensi komunikasi GPRS/EDGE, dan NB-IoT. Walau dengan bentuk yang lebih kecil modul ini sangat baik dapt di lihat dengan konsumsi daya yang rendah, latensi rendah dan meddle-throughput. [18]
Gambar 2.5 SIM7000C Arduino NB-IoT / LTE / GPRS
Tabel 2.2 Spesifikasi SIM7000C
Function SIM7000C (Chinese Frequency)
Quad-Band FDD-LTE B1(21000 Mhz)/B3 (1800 Mhz) /B5 (850 Mhz) /B8 (900 Mhz)
Output power GSM900:2W
DCS1800:1W
Supply voltage range 3.0V~4.3V
GNSS GPS/GLONASS/BeiDou/Compass
Galileo,QZSS
LTE CAT-M1(eMTC) 375kbps(up),300kbps(down)
NB-IOT 66kbps(up),34kbps(down)
15
Function SIM7000C
EDGE Class 236.8kbps(up),236.8kbps(down) GPRS 85.6kbps(up),85.6kbps(down)
Power off 7uA
PSM 9uA
Idle 11uA
2.2.7. Aplikasi Blynk
Blynk adalah salah satu aplikasi software yang dapat mengendalikan modul Arduino, Raspberry Pi, WEMOS D1, dan beberapa modul lainnya.
Platform aplikasi ini dapat mengontrol perangkat dari jarak jauh dan dimanapun berada dengan waktu kapan saja. Namun aplikasi ini berjalan harus dengan koneksi internet sehingga membutuhkan koneksi yang stabil agar beroperasi.
Aplikasi ini sering digunakan pada skema teknologi IoT sebagai Cloud dan sebagai media perintah.[19]
Gambar 2.6 Tampilan aplikasi BLYNK
16
BAB 3
METODE PENELITIAN
3.1. ALAT YANG DIGUNAKAN
Pada penelitian ini alat yang digunakan terdiri dari perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak (software). Perancangan pada sistem memuat bagian masukan, prosesm dan keluaran. Untuk perangkat keras yang di gunakan ada satu buah laptop, handphone, Arduino Uno, GPS NEO-6MV2, SIM7000C Arduino NB-IoT / LTE / GPRS, breadboard, dan Kabel Jumper. Perangkat lunak meliputi software IDE (Integrated Development Environment), Software Blynk.
Tabel 2.3 Alat dan Bahan
No Alat dan Bahan Jumlah
1 Laptop terinstal software arduino IDE 1 2 Handphone terinstal aplikasi Blynk 1
3 GPS NEO-6MV2 1
4 SIM7000C Arduino NB-IoT / LTE / GPRS 1
5 breadboard 1
6 Kabel Jumper 20
3.2. ALIR PENELITIAN
Rancangan proses pengerjaan pada penelitian ini, mengenai Implementasi moving average filter pada tracer tunanetra berbasis GPS (global positioning system) mengacu pada diagram alir yang ditunjukkan pada gambar 2.7 Flowchart Alir Penelitian dibawah.
17
Gambar 2.7 Flowchart Alir Penelitian
Sesuai dengan flowchart alir penelitian pada gambar 2.7 langkah pertama yang di lakukan peneliti adalah studi literature, dimana pencarian jurnal dan kajian teori dari perancanggan dan penetian sebelumnya untuk dapat memilih tema yang ingin diteliti, selain itu studi literature dilakukan dengan mencari referensi di jurnal jurnal ilmiah, beberapa artikel terkait dan internet yang dapat menunjang peneliti dalam memperkaya teori dalam membangun perangkat dan sistem yang akan dibuat.
Setelah studi literature dilakukan maka peneliti akan merancang perangkat keras dengan alat alat yang sudah di tentukan. Perangkat keras akan dirancang mulai dari pengabungan GPS ke modul SIM 7000C dan mikrokontroler arduino sebagai pusat pengolahan data nya. GPS yang berfungsi untuk melacak
18
keberadaan pengguna/tunanetra atau sebagai alat pemeberi lokasi dimana keberadaannya akan terkoneksi dengan SIM7000C sebagai gateway yang berfungsi untuk memberikan data (logitute/latitude) dari GPS ke arduino lalu arduino akan memberikan data akurat kepada SIM7000C dan diteruskan ke cloud (aplikasi Blynk). Arduino adalah tempat dimana semua berproses melalui pemrograman yang akan dibuat.
Perangkat keras ini nantinya akan beroprasi sebagai media antar pengguna/tunanetra kepada walinya/cloud/aplikasi Blynk. Alat ini akan selalu mengirimkan lokasi secara one way only (komunikasi satu arah dari pengirim ke penerima. Dimana sisi pengirim hanya dapat berfungsi sebagai pengirim informasi dan sisi penerima hanya bisa berfungsi sebagai penerima informasi.
Dengan ini nantinya wali dari tunanetra tidak khawatir dengan keberadaan mereka karena dapat dimonitoring dengan baik melalui smartphone mereka.
Setelah perangkat keras selesai dirancang maka peneliti akan melanjutkan perancangan pada perangkat lunak. Dari sisi perangkat lunak, peneliti akan merancanag program agar semua perangkat keras dapat terhubung dan beroprasi dengan baik. Perancangan dimulai dari arduino yang dimana sebagi pusat semua perangkat terhubung. Perancanagan program pada arduino digunakan software Arduino IDE (Integrated Development Environment) melalui software ini juga, akan dirancang program penerapan Moving average filter.
Implementasi moving average filter ini program pada software Arduino IDE sehingga nantinya pada saat GPS mengirim data melalui SIM7000C kepada Cloud, sebelum data ini dikirim maka akan diproses terlebih dahulu pada mikrokontroller arduino. Proses ini bekerja dengan masuknya beberapa data lalu difilter menggunakan program Moving average filter dan akan memeberikan ouput berupa data yang lebih akurat, dan ketika data yang sudah diproses sudah akurat maka akan dikirimkan kepada cloud (Blynk). Selanjutnya pada cloud yaitu aplikasi Blynk yang berfungsi sebagai sisi penerima data. Aplikasi ini akan digunakan sebagai media monitoring koordinat posisi pengguna/tunanetra dimana berada melalui data yang sudah diterima. Untuk mengetahui dimana keberadaan pengguna maka data (logitute/latitude) yang diterima nantinya akan di integrasikan ke aplikasi google maps.
19
Jika perancangan perangkat keras dan perangkat lunak dirasa sudah baik maka akan dilakukan pengujian terhadap perangkat keras dan perangkat lunak.
Apakah perangkat keras dan perangkat lunak sudah terhubung dan beroperasi dengan baik, sehingga menggeluarkan output yang diinginkan. Jika belum maka akan dilakukan perbaikan sampai perangkat keras dan perangkat lunak bisa beroperasi dengan baik. Jika sudah pengujian sudah berhasil, maka data yang dihasilkan dapat dianalisis. Analisa data nantinya akan dilakukan dengan 2 metode pengerjaan yang berbeda. Data pertama akan didapatkan melalui data yang tidak menerapkan moving average filter pada proses pemrogramannya, dan setelah itu data kedua akan diambil menggunakan penerapan moving avegare filter pada prosesnya. Maka data yang sudah didapatkan akan dianalisa perbedaannya.
Kesimpulan dari semua akan didapatkan setelah analisa data sudah akurat.
Disini peneliti akan mendapatkan kesimpulan yang tepat untuk diterapkan pada penelitiannya. Seberapa efektifkah penerapan filter ini pada rancangan yang dibuat. Sampai kesimpulan, bagaimana tingkat akurasi data yang dikirim setelah melalui proses penerapan moving average filter.
3.2.1. Flowchart Sistem
Pada flowchart sistem ini peneliti akan memulai dengan inisiasi program, dimana sebelum memulai sistem peneliti sudah mempersiapkan segala program dan software untuk dijalankan. Pertama software IDE arduino sebagai tempat pembuatan program untuk menghubungkan perangkat keras dan perangkat lunak.
Sensor GPS yang posisinya ada pada sisi pengguna berfungsi sebagai penerima data (longitute dan latitude) dari satelit GPS, dimana datanya selalu berubah sesuai perpindahan posisi pengguna. SIM7000C yang fungsinya sebagai gateway sensor GPS akan mengirimkan data tersebut kepada Arduino terlebih dahulu untuk diproses. Dalam proses ini aka ada pembacaan data GPS oleh software IDE, jika data belum terbaca maka akan dilakukan perbaikan program terlebih dahulu agar prosesnya berjalan dengan baik, dan setelah data terbaca akan dilanjutkan pada penyimpanan data.
20
Gambar 2.8 Flowchart Sistem
Beberapa data yang dikirim telah disimpan, maka data ini akan diproses dengan penerapan moving average filter pada program yang telah dirancang. Pada proses ini data yang dikelola harus mengeluarkan input yang stabil, jika tidak, akan dilakukan perbaikan lagi sampai data stabil. Setelah proses penerapan moving average filter ini berhasil maka data yang sudah diproses akan mengeluarkan inputan data stabil, dan data stabil ini lah yang akan dikirim kepada cloud pada sisi penerima melalui SIM7000C sebagai gateway-nya. Cloud yang digunakan adalah aplikasi Blynk yang dapat dioperasikan pada handphone
21
android. Data yang stabil nantinya akan ditampilkan pada aplikasi dan dapat dilihat oleh penerima/wali tunanetra.
3.2.2. Blog Diagram Sistem
Gambar 2.9 Blog Diagram Sistem
Gambar 2.9 Blog diagram sistem, dijelaskan bahwa sensor GPS sebagai penerima data koordinat latitude dan longitude terhubung ke SIM7000C yang berfungsi sebagai pengirim data kepada Arduino terlebih dahulu. Pada sisi microkontoller arduino akan melalukan proses dengan penerapan moving average filter dalam menentukan data stabil/data yang akurat, dan akan diteruskan pengiriman data melalui SIM7000C menuju aplikasi Blynk sebagai cloud. Pada aplikasi ini akan di tampilkan koordinat posisi tunanetra secara akurat.
22
DAFTAR PUSTAKA
[1] O. C. JAKARIA, “APLIKASI BANTU JALAN TUNANETRA DENGAN TEKNOLOGI LINE FOLLOWER BERBASIS ANDROID,” SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AKAKOM YOGYAKARTA, 2019.
[2] R. P. Yusya, Derisma, and Firdaus, “PERANCANGAN IKAT PINGGANG ELEKTRONIK UNTUK TUNANETRA MENGGUNAKAN MIKROKONTROLLER DAN GLOBAL POSITIONING SYSTEM (GPS) PADA SMARTPHONE ANDROID,” J. Tek. Elektro ITP, vol. 5, no. 2252, pp. 130–136, 2016.
[3] A. A. Farhan, U. Sunarya, S. T. Mt, D. Nur, and R. Spd,
“PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI ALAT BANTU
TUNANETRA DENGAN SENSOR ULTRASONIK DAN GLOBAL POSITIONING SYSTEM ( GPS ) Designing and Implementing of A Blind Tool Using Ultrasonik Sensors and Global Positioning System ( GPS ),”
vol. 1, no. 2442–5826, pp. 1569–1576, 2015.
[4] B. D. Puspasari, I. Setiawan, and Darjat, “PENERAPAN LOW PASS FILTER DAN FINITE IMPULSE RESPONSE DALAM SISTEM PEMANTAUAN POSISI PEJALAN KAKI MENGGUNAKAN GPS,”
TRANSIENT, vol. 02, no. 2302–9927, pp. 842–850, 2013.
[5] Herlina, “Algoritma Pemilihan Objek pada Interaksi Antarmuka Berbasis Titik Pandang Mata,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 3, pp. 397–
405, 2019, doi: 10.28932/jutisi.v5i3.1984.
[6] F. R. G. Cruz, C. C. Paglinawan, C. N. V. Catindig, J. C. B. Lamchek, D.
D. C. Almiranez, and A. F. Sanchez, “Photoplethysmography circuit design for peak-to-peak voltage monitoring via arduino uno with moving average filter,” ACM Int. Conf. Proceeding Ser., pp. 6–12, 2019, doi:
10.1145/3326172.3326191.
[7] Admin Pertuni, “Siaran Pers: Peran Strategis Pertuni Dalam Memberdayakan Tunanetra Di Indonesia,” https://pertuni.or.id/, 2017.
[Online]. Available: pertuni.or.id/siaran-pers-peran-strategis-pertuni-dalam-
23
memberdayakan-tunanetra-di-indonesia/. [Accessed: 01-Mar-2020].
[8] A. Soleh, Aksesibilitas Penyandang Disabilitas terhadap Perguruan Tinggi ; Studi Kasus di Empat Perguruan Tinggi Negeri di Yogyakarta, 1st ed. Yogyakarta: LKiS Pelangi Aksara, 2016.
[9] S. Ruchir, “How to Interface GPS Module (NEO-6m) with Arduino,”
https://create.arduino.cc/projecthub, 2017. [Online]. Available:
https://create.arduino.cc/projecthub/ruchir1674/how-to-interface-gps- module-neo-6m-with-arduino-8f90ad.
[10] A. C. Rahman, I. W. A. Arimbawa, and A. H. Jatmika, “IMPLEMENTASI INTERNET OF THINGS PADA SISTEM INFORMASI PELACAKAN KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN GPS BERBASIS WEB (Implementation of Internet of Things on Web-Based Motor Vehicle Tracking Information System Using GPS),” JTIKA, vol. 1, no. 1, pp. 121–
130, 2019.
[11] R. Ajang, “Kelas Arduino: Bagi Yang Baru Pertama Kali Belajar Arduino!,” https://kelasrobot.com/, 2015. [Online]. Available:
https://kelasrobot.com/mulai-install-dan-jalankan-arduino-yuk/. [Accessed:
01-Mar-2020].
[12] Admin, “ARDUINO UNO REV3,” https://store.arduino.cc/usa/. [Online].
Available: https://store.arduino.cc/usa/arduino-uno-rev3. [Accessed: 01- Mar-2020].
[13] A. KURNIAWAN, “ALAT BANTU JALAN SENSORIK BAGI TUNANETRA,” INKLUSI J. Disabil. Stud., vol. 6, no. 2, pp. 285–312, 2019, doi: 10.14421/ijds.060205.
[14] Admin, “Arduino Software (IDE),” arduino.cc, 2020. [Online]. Available:
https://www.arduino.cc/en/guide/environment. [Accessed: 01-Mar-2020].
[15] A. Ghio, S. Escalante, and J. Tarrillo, “Analysis of Moving Average Filter for IMU Measurements on an 8-bit Microcontroller,” Proc. 2018 IEEE 25th Int. Conf. Electron. Electr. Eng. Comput. INTERCON 2018, pp. 1–4, 2018, doi: 10.1109/INTERCON.2018.8526391.
[16] S. W. Smith et al., Digital Signal Processing, Second Edi., vol. 37, no. C.
United States of America, 1999.
24
[17] Z. Ozdemir and B. Tugrul, “Geofencing on the Real-Time GPS Tracking System and Improving GPS Accuracy with Moving Average, Kalman Filter and Logistic Regression Analysis,” 3rd Int. Symp. Multidiscip. Stud.
Innov. Technol. ISMSIT 2019 - Proc., 2019, doi:
10.1109/ISMSIT.2019.8932766.
[18] Admin, “SIM7000C Arduino NB IoT/LTE/GPRS Expansion Shield SKU:
DFR0505,” https://www.dfrobot.com/. [Online]. Available:
https://wiki.dfrobot.com/SIM7000_Arduino_NB-
IoT_LTE_GPRS_Expansion_Shield_SKU__DFR0505_DFR0572.
[Accessed: 03-Mar-2020].
[19] Admin, “Blynk,” https://blynk.io/, 2019. [Online]. Available:
https://blynk.io/. [Accessed: 01-Mar-2020].
