Implementasi Pelacakan GPS Waktu Nyata Menggunakan Android dan Sistem Berbasis Web R. B. Mulia, S. King, Y.K. Budiawan, L. S. Tanutama Universitas Bina Nusantara, Jl. K.H.Syahdan No.9 Kemanggisan Jakara Barat, 021-53696930,
[email protected]
ABSTRAK
TUJUAN PENELITIAN, adalah mengembangkan sistem GPS tracking yang memberikan posisi terkini ke pemantau secara real-time. Posisi dapat dipantau oleh pusat pengendali maupun perangkat yang diperbolehkan. METODE PENELITIAN terdiri dari studi kepustakaan untuk mengumpulkan informasi, eksperimen untuk perancangan sistem data, dan pengambilan dan evaluasi data untuk mengumpulkan data dan analisa. Digunakan 2 buah perangkat Android yang masing-masing difungsikan sebagai pengirim dan pelacak kordinat. ANALISIS diambil berdasarkan kestablian, tingkat responsif sistem, dan kecepatan jaringan. HASIL YANG DICAPAI adalah jaringan HSDPA lebih stabil daripada EDGE. Selain itu kecepatan waktu update posisi dapat ditingkatkan menjadi per satuan detik. Dari waktu loading tiles map juga dapat diketahui bahwa HSDPA lebih cepat dibandingkan EDGE. SIMPULAN dari penelitian ini adalah waktu update berhasil dikembangkan mendekati realtime, dan informasi posisi dapat diintegrasikan dengan Google Maps untuk dapat dipantau baik menggunakan Android ataupun web service. Kata kunci: Waktu nyata, Pelacakan GPS, Implementasi GPS, Android, Berbasis web. ABSTRACT
THE OBJECTIVE of this paper is to develop a GPS tracking system which provide the trackers the current position of the device in real-time. THE METHOD used in this paper consists of literature study to collect the related information, experiment to design the data system, and obtaining and evaluating data to collect and analyze the data. 2 Android devices are used to send and
track the data, respectively. THE ANALYSIS is based on the stability, level of system response, and the speed of the mobile network. THE RESULT is HSDPA mobile network is more stable than EDGE. The speed of position update interval is increased to be in second. The time taken for loading map tiles also shows that HSDPA is faster than EDGE. THE SUMMARY is the update interval can be near real-time, and the information of the position can be integrated to Google Maps to be tracked, whether using Android or web service. Keyword: Real-time, GPS Tracking, GPS Implementation, Android, Web based.
PENDAHULUAN
Global Positioning System (GPS) merupakan sistem navigasi berbasiskan satelit dan terdiri dari 24 satelit pada orbit (Alde, Lange, Kadam, 2011:1). Saat ini GPS sudah banyak digunakan orang di seluruh dunia dalam berbagai bidang aplikasi yang menuntut informasi tentang posisi, kecepatan, ataupun percepatan. GPS pada saat ini banyak ditanamkan (embedded) pada perangkat seperti handphone, komputer, bahkan modul GPS secara terpisah seperti pada mobil. Untuk alat transportasi seperti mobil, truk, bis dan sebagainya, penggunaan GPS sangatlah penting. GPS digunakan untuk mengontrol dan mengetahui posisi kendaraan bergerak, khususnya bagi perusahaan penyedia sarana transportasi armada. GPS berkaitan untuk mendapatkan informasi lengkap yang dapat mendukung perkembangan perusahaan dalam melayani pelanggannya. Dalam penelitian ini, dilakukan pelacakan posisi kendaraan melalui perangkat handphone berbasis Android yang terhubung ke server untuk menyimpan data koordinat. Server bersifat open source dan dapat diakses melalui banyak perangkat seperti handphone dan komputer. Pada penelitian GPS tracking yang telah dilakukan sebelumnya, konsumsi daya menjadi masalah. Hal ini dikarenakan sistem yang dipakai menggunakan dua device terpisah untuk satu keperluan, yaitu GPS Bluetooth Receiver sebagai penerima koordinat dan mobile phone sebagai pengirim koordinat ke server (Moloo, Digumber, 2011:519). Selain itu, melihat permasalahan waktu update posisi yang cukup lama dari GPS tracking yang disediakan saat ini, maka dibuatlah suatu sistem implementasi GPS yang memberikan informasi keberadaan posisi device yang akan terus di-update secara real time dengan memanfaatkan teknologi pengiriman dan penerimaan informasi berbasis High Speed Downlink Packet Access (HSDPA) ataupun Enhance Data for GSM Evolution (EDGE), dan posisi akan ditampilkan pada Google Maps untuk dilacak secara real-time di mana alamat posisi dapat langsung ditampilkan ke user. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan sistem yang memberikan posisi terkini ke pemantau secara real-time dan dapat diakses dari Android ataupun web, dan dengan media komunikasi EDGE ataupun HSDPA. Manfaat dari penelitian ini adalah tersedianya sistem yang mudah digunakan untuk memantau dan melakukan pelacakan (tracking) baik melalui web-service ataupun dari Android device berupa aplikasi. Sistem ini dapat diaplikasikan untuk sistem keamanan kendaraan pribadi maupun keperluan untuk pengendalian dan transportasi.
METODE PENELITIAN
Gambar 1. Ilustrasi Garis Besar Perancangan Sistem.
Sistem ini secara umum terdiri dari 3 bagian utama, yaitu bagian pengirim lokasi, server, dan pelacak seperti yang ditunjukkan pada gambar 1. Bagian pengirim lokasi merupakan bagian di mana device mengambil koordinat dari satelit GPS dan mengirimkan koordinat ke server. Pada bagian server, data yang diterima dari pengirim akan ditampung di tabel database MySQL. Kemudian pada bagian penerima, data koordinat diambil dari server untuk ditampilkan pada Google Maps. Blok diagram untuk sistem dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Blok Diagram Umum Perancangan Sistem.
Pada percobaan pertama, digunakan sebuah device pengirim. Device bergerak mengelilingi Kampus Syahdan dan kembali ke titik yang sama. Waktu update data posisi ke server adalah setiap 5 detik. Tujuan dari percobaan ini adalah untuk membandingkan kestabilan jaringan EDGE dan HSDPA terhadap pergerakan perangkat. Pada percobaan kedua digunakan sebuah device pengirim yang menggunakan HSDPA. Pengambilan data dilakukan dengan pada area parkir Kampus Syahdan. Percobaan dibagi menjadi 2 yaitu pertama menggunakan waktu update posisi ke server setiap 3 detik dan yang kedua menggunakan waktu update setiap 1 detik. Tujuan dari percobaan ini adalah mengetahui tingkat responsif sistem terhadap perubahan waktu update yang semakin cepat. Pada percobaan ketiga digunakan sebuah device pengirim untuk membandingkan kecepatan loading data koordinat dan tiles map menggunakan HSDPA dan EDGE. Pengambilan data dilakukan dengan aplikasi Penerima_App (aplikasi yang dibuat penulis). Pada percobaan keempat digunakan dua device sebagai pengirim dan penerima, dan menggunakan HSDPA. Pengambilan data dilakukan di mana masing-masing device mengirim data koordinat. Kemudian masing-masing device menerima data koordinat device itu sendiri ataupun device lain. Tujuan percobaan ini adalah menguji keberhasilan device saat saling melakukan tracking. Pada percobaan terakhir digunakan satu device pengirim dan menggunakan HSDPA. Data diambil dengan bergerak dari Kampus Kijang menuju Kampus Syahdan. Pada percobaan ini terdapat tambahan atribut kecepatan perpindahan device dalam satuan km/detik. Tujuan dari percobaan ini adalah mengetahui estimasi perhitungan speed sesuai dengan pergerakan device.
HASIL DAN BAHASAN
Dari hasil percobaan pertama, dapat dilihat bahwa deviasi interval rata-rata terkecil yaitu menggunakan HSDPA, di mana sangat mendekati 5s, yaitu 5,303s, dengan deviasi 6,07%. Namun untuk EDGE, waktu rata-ratanya sangat besar, yaitu 9,4s dengan deviasi 88%. Grafik hasil percobaan ditunjukkan pada gambar 3 dan 4.
Gambar 3. Grafik hubungan interval terhadap data menggunakan jaringan EDGE dan HSDPA.
Dengan menggunakan rumusan deviasi standar, dapat diperoleh eror berikut[PHY-WE, 1994-1995]:
Substitusi nilai dengan interval rata-rata, maka untuk deviasi interval rata-rata sebagai berikut:
Dengan menggunakan rumus yang sama, diperoleh deviasi untuk percobaan lain:
Tabel 1. Deviasi Standar EDGE dan HSDPA
Provider/Jaringan
Interval Rata-rata (s)
Deviasi Absolut (%)
Indosat/EDGE
9,4
88
Indosat/HSDPA
5,303571
6,071428571
Pada percobaan kedua dapat dilihat bahwa penurunan waktu update dari 5 detik (percobaan sebelumnya) menjadi 3 detik, penerima tetap dapat mengupdate database dan sistem merekam posisi interval rata-rata percobaan 3,3 detik. Demikian juga untuk penurunan dari 3 detik menjadi 1 detik, sistem masih merespon data dan merekam posisi, namun dengan interval rata-rata percobaan 2,11 detik. Berikut ini adalah tabel 2 dan 3 yang menunjukkan 5 data pertama untuk percobaan update 3 detik dan 1 detik:
Tabel 2. Data update 3 detik
Idlog
Latitude
Longitude
Waktu direkam
Interval
1
-6.20013903
106.78588101
2013-03-13 17:39:29
-
2
-6.20012784
106.78587389
2013-03-13 17:39:37
0:00:08
3
-6.20006898
106.78591903
2013-03-13 17:39:39
0:00:02
4
-6.20005623
106.78592713
2013-03-13 17:39:41
0:00:02
5
-6.20002211
106.78590762
2013-03-13 17:39:43
0:00:02
Idlog
Latitude
Longitude
Waktu direkam
Interval
1
-6.20016831
106.78592208
2013-03-13 17:51:55
-
2
-6.20014031
106.78589526
2013-03-13 17:52:00
0:00:05
3
-6.20009534
106.78587587
2013-03-13 17:52:02
0:00:02
4
-6.20005981
106.78588372
2013-03-13 17:52:05
0:00:03
5
-6.20001646
106.78588667
2013-03-13 17:52:07
0:00:02
Tabel 3. Data update 1 detik
Pada percobaan ketiga, dari sepuluh kali pengambilan data, diperoleh waktu rata-rata jaringan HSDPA untuk akses data dari database server dan loading tiles map sampai seluruh informasi ditampilkan ke user sebesar 11,617 detik dengan waktu tercepat 8,956 detik dan terlama 15,891 detik seperti ditunjukkan pada gambar 4. Waktu rata-rata jaringan EDGE adalah 38,585 detik dengan waktu tercepat 15,215 detik dan terlama 80,584 detik. Seperti ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Grafik waktu loading informasi kordinat terhadap percobaan ke n.
Pada percobaan keempat, kedua device secara kualitatif berhasil melakukan tracking, baik track device lain ataupun track device itu sendiri, seperti ditunjukkan pada tabel 4. Di sini berhasil yang dimaksud adalah dapat saling mengirim dan memberikan informasi antar device pada saat yang bersamaan, tanpa harus bergiliran.
Tabel 4. Data keberhasilan saling tracking antara device Nexian dan Xperia. Track Nexian Track Xperia Nexian Berhasil Berhasil Xperia Berhasil Berhasil
Pada percobaan kelima, ditampilkan estimasi speed pergerakan device yang ditampilkan di positionlog (tabel untuk merekam data koordinat). Perhitungan speed diperoleh menggunakan bantuan rumus Haversine yang digunakan untuk menghitung jarak terdekat antara dua titik, di mana kemudian jarak ini akan dibagi dengan perbedaan waktu kordinat lama dengan kordinat baru. Data dapat dilihat pada tabel 5 seperti berikut.
Idlog
Tabel 5. Data history tracking dengan tambahan speed dalam kmph. Latitude Longitude Waktu direkam Speed pergereakan device
1
-6.19429213
106.78733682
2013-03-14 07:13:54
0.0313273
2
-6.19439205
106.78746294
2013-03-14 07:13:57
21.3932
3
-6.19445241
106.78748011
2013-03-14
8.36994
07:14:00 4
-6.19464136
106.78755339
2013-03-14 07:14:03
27.0215
5
-6.19475818
106.78758842
2013-03-14 07:14:06
16.2657
SIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian Implementasi Pelacakan GPS Waktu Nyata Menggunakan Android dan Sistem Berbasis Web ini, dapat disimpulkan bahwa perangkat pengirim koordinat dapat melakukan update posisi dalam interval satuan detik. Selain itu pelacakan dapat dilakukan baik dari perangkat Android ataupun sistem berbasiskan web yaitu website dalam waktu yang bersamaan. Server harus memiliki ip public agar dapat dijangkau melalui internet. Perangkat penerima dapat dijadikan sebagai pengirim koordinat, demikian juga perangkat pengirim dapat dijadikan sebagai penerima koordinat. Dengan bantuan rumus Haversine, sistem juga dapat memberikan informasi kecepatan dalam satuan kmph ke pelacak. Jika diamati dari kedua jaringan saat melakukan logging ke server, jaringan yang memiliki eror lebih kecil adalah jaringan HSDPA, di mana deviasi rata-ratanya 6,07%, dibandingkan dengan jaringan EDGE yang deviasi rata-ratanya 88%. Diperoleh waktu rata-rata jaringan HSDPA akses data dari database server dan loading tiles map sampai seluruh informasi ditampilkan ke user sebesar 11,617 detik dengan waktu tercepat 8,956 detik dan terlama 15,891 detik. Waktu rata-rata untuk jaringan EDGE adalah 38,585 detik dengan waktu tercepat 15,215 detik dan terlama 80,584 detik. Ke depan, aplikasi ini tidak hanya untuk tracking kendaraan, tetapi juga dapat melakukan human tracking, karena semakin banyaknya pengguna mobile phone. Dengan bantuan Indoor Wireless Positioning, sistem ini dapat dikembangkan menjadi pelacakan baik dalam maupun luar ruangan pada wilayah tertentu. Selain itu juga dapat dilakukan pengembangan aplikasi untuk multi platform selain Android. Untuk saat sekarang, avalability dari jaringan EDGE masih lebih besar daripada jaringan HSDPA, karena jaringan HSDPA baru hanya mendominasi di kota-kota besar di Indonesia. Jika mengutamakan availability disarankan menggunakan jaringan EDGE.
DAFTAR PUSTAKA
Alde, A., Lange, D., Kadam, P. (2011). GPS-Global Positioning System & its Applications. International Journal of Functional and Logical Programming. 2011 (1): 01. Moloo, R., K., Digumber, V., K. (2011). Low-Cost Mobile GPS Tracking Solution. 2011 International Conference on Business Computing and Global Informatization. 2011: 519. PHY-WE, University Laboratory Experiments, Edition 94/95, Volume 1 – 5.
Real Time GPS Tracking Implementation Using Android and Web Based System R. B. Mulia, S. King, Y.K. Budiawan, L. S. Tanutama Bina Nusantara University, Jl. K.H.Syahdan No.9 Kemanggisan Jakara Barat, 021-53696930,
[email protected],
[email protected],
[email protected],
[email protected]
ABSTRAK
TUJUAN PENELITIAN, adalah mengembangkan sistem GPS tracking yang memberikan posisi terkini ke pemantau secara real-time. Posisi dapat dipantau oleh pusat pengendali maupun perangkat yang diperbolehkan. METODE PENELITIAN terdiri dari studi kepustakaan untuk mengumpulkan informasi, eksperimen untuk perancangan sistem data, dan pengambilan dan evaluasi data untuk mengumpulkan data dan analisa. Digunakan 2 buah perangkat Android yang masing-masing difungsikan sebagai pengirim dan pelacak kordinat. ANALISIS diambil berdasarkan kestablian, tingkat responsif sistem, dan kecepatan jaringan. HASIL YANG DICAPAI adalah jaringan HSDPA lebih stabil daripada EDGE. Selain itu kecepatan waktu update posisi dapat ditingkatkan menjadi per satuan detik. Dari waktu loading tiles map juga dapat diketahui bahwa HSDPA lebih cepat dibandingkan EDGE. SIMPULAN dari penelitian ini adalah waktu update berhasil dikembangkan mendekati realtime, dan informasi posisi dapat diintegrasikan dengan Google Maps untuk dapat dipantau baik menggunakan Android ataupun web service. Kata kunci: Waktu nyata, Pelacakan GPS, Implementasi GPS, Android, Berbasis web. . ABSTRACT
THE OBJECTIVE of this paper is to develop a GPS tracking system which provide the trackers the current position of the device in real-time. THE METHOD used in this paper consists of literature study to collect the related
information, experiment to design the data system, and obtaining and evaluating data to collect and analyze the data. 2 Android devices are used to send and track the data, respectively. THE ANALYSIS is based on the stability, level of system response, and the speed of the mobile network. THE RESULT is HSDPA mobile network is more stable than EDGE. The speed of position update interval is increased to be in second. The time taken for loading map tiles also shows that HSDPA is faster than EDGE. THE SUMMARY is the update interval can be near real-time, and the information of the position can be integrated to Google Maps to be tracked, whether using Android or web service. Keyword: Real-time, GPS Tracking, GPS Implementation, Android, Web based.
INTRODUCTION
Global Positioning System (GPS) is a satellite based navigation system made up of a network of 24 satellites placed into orbit (Alde, Lange, Kadam, 2011:1). Nowadays GPS has been used in many applications that demand the information of the position, speed, or acceleration. GPS is now often embedded in mobile phone, computer, or separated GPS module for vehicle. The use of GPS is important for the vehicle like car, truck, bus and so on. GPS is used to control and to obtain the position of moving vehicle, especially for the company of transportation fleet. GPS is used to obtain the whole information supporting the corporate development to serve its customers. In this paper, vehicle position tracking is done using Android mobile phone connected to the server to save the coordinates. The server used is open source and can be accessed from many devices, such as mobile phone and PC. In the previous GPS tracking research, the power consumption is the problem. It is because the system is using two separated devices for a single purpose, they are a GPS Bluetooth Receiver as the coordinate receiver, and a mobile phone as coordinate sender to the server (Moloo, Digumber, 2011:519). Moreover, noticing the problem of update position interval that slow enough in current GPS tracking, the implementation of GPS tracking is done to provide the information of device position that is updated continuously in real-time by using High Speed Downlink Packet Access (HSDPA) and Enhance Data for GSM Evolution (EDGE) technology, and the position is shown on Google Maps to be tracked in real-time where the position address is directly shown to user. THE OBJECTIVE of this paper is to develop a GPS tracking system which provide the trackers the current position of the device in real-time and the position can be tracked from Android devices or web, and by using EDGE and HSDPA. The purpose of this research is to create the system that is easily used for monitoring and tracking whether using web service or using Android device in form of application. The system can be applied to private vehicle security system or in monitoring and transportation.
RESEARCH METHOD
Figure 1. Illustration of System Design Outline.
In this system there are 3 main parts, they are the position sender, the server, and the tracker as shown in figure 1. The position sender is the part where the device is getting the position from satellites and send the coordinates to the server. In the server, the data received from the sender will be saved in MySQL database tables. In the trackers, the coordinates data are obtained from the server and will be shown on Google Maps. The block diagram of the system can be seen in figure.
Figure 2. Diagram Block of System Design Outline.
In the first experiment, a single sender device is used. The device is surrounding Syahdan Campus and coming back to the same point. The interval of position update to the server is every 5 s. The objective of this experiment is to compare the stability of EDGE and HSDPA network against the device movement. In the second experiment, a single device is used and the network used is HSDPA. The data obtained in the parking area of Syahdan Campus. The experiment is divided into 2 parts, the first is using 3 s interval and the last is using 1 s interval update to the server. The objective of this experiment is to know the level of system response against the decreasing update interval. In the third experiment, a single sender device is used to compare the speed of loading the data coordinate and map tiles by using HSDPA and EDGE. The data is obtained using the application Penerima_App (the application created by the author). In the fourth experiment, two devices are used as sender and tracker, respectively, and using HSDPA. Every devices are sending the data coordinates. Then every devices are receiving whether the coordinates of the first device or the other. The objective of this experiment is to examine the success of both devices when they track each other. In the last experiment, a single device is used and the network used is HSDPA. The data is obtained by moving the device from Kijang Campus to Syahdan Campus. In this experiment the additional attribute is added, which is the speed of device movement in km/s. The objective of this experiment is to know the speed estimation according to the speed movement.
RESULT AND DISCUSSION
In the first experiment, it is shown that the smallest mean interval deviation is when using HSDPA, which is really close to 5s, which is 5,303s, and which the deviation is 6,07%. But for EDGE, the mean interval is great enough, which is 9,4s with the deviation 88%. The graph of the result is shown in figure 3 and 4.
Figure 3. Graph of interval to data realtionship using EDGE and HSDPA network.
By using the standard deviation formula, the error can be written as [PHY-WE, 1994-1995]:
Substitute value using mean interval, then the mean interval deviation is:
By using the same formula, the deviation for the other experiment is obtained:
Table 1. Standard Deviation for EDGE and HSDPA
Provider/Network
Mean Interval (s)
Absolute Deviation (%)
Indosat/EDGE
9,4
88
Indosat/HSDPA
5,303571
6,071428571
In the second experiment it can be seen that the decrement of update interval from 5 s (the previous experiment) to 3 s, the database is still updated and the system records the position with mean interval 3,3 s. Similarly with for the decrement of update interval from 3 s to 1 s, the system still response the data and records the position, but using the mean interval 2,11 s. The following table 2 and 3 shows 5 first data for the experiment:
Table 2. Data update 3 s
Idlog
Latitude
Longitude
Record time
Interval
1
-6.20013903
106.78588101
2013-03-13 17:39:29
-
2
-6.20012784
106.78587389
2013-03-13 17:39:37
0:00:08
3
-6.20006898
106.78591903
2013-03-13 17:39:39
0:00:02
4
-6.20005623
106.78592713
2013-03-13 17:39:41
0:00:02
5
-6.20002211
106.78590762
2013-03-13 17:39:43
0:00:02
Table 3. Data update 1 s
Idlog
Latitude
Longitude
Record time
Interval
1
-6.20016831
106.78592208
2013-03-13 17:51:55
-
2
-6.20014031
106.78589526
2013-03-13 17:52:00
0:00:05
3
-6.20009534
106.78587587
2013-03-13 17:52:02
0:00:02
4
-6.20005981
106.78588372
2013-03-13 17:52:05
0:00:03
5
-6.20001646
106.78588667
2013-03-13 17:52:07
0:00:02
In the third experiment, from obtaining data ten times, the interval mean to access the data from database server and to load map tiles until the whole information is shown to the user is obtained using HSDPA network, which is 11,617 s with the fastest interval is 8,956 s and the slowest interval is 15,891 s, as shown in figure 4. The mean interval for EDGE network is 38,585 s with the fastest interval is 15,215 s and the slowest is 80,584 s, as shown in figure 4.
Figure 4. Graph of coordinate information loading tiles against n-th data.
In the fourth experiment, both devices qualitatively success tracking each other, whether track the device itself or track the other device, as shown in table 4. Success in this context is success to send or receive between devices in the same time, without the need to wait each other to take turn.
Nexian Xperia
Table 4. Data of efficacy of tracking between Nexian and Xperia. Track Nexian Track Xperia Success Success Success Success
In the fifth experiment, the estimation of device movement speed is shown, which is shown in the table positionlog (table to record the data coordinates). The speed calculation is done using the help of Haversine formula, which is used to calculate the nearest distance of two points, in which the distance will be divided by the time difference of old coordinate with the new coordinate. The data is shown in table 5 as following.
Idlog
Table 5. Tracking history data with additional speed in kmph. Device movement Latitude Longitude Record time speed
1
-6.19429213
106.78733682
2013-03-14 07:13:54
0.0313273
2
-6.19439205
106.78746294
2013-03-14 07:13:57
21.3932
3
-6.19445241
106.78748011
2013-03-14 07:14:00
8.36994
4
-6.19464136
106.78755339
2013-03-14 07:14:03
27.0215
5
-6.19475818
106.78758842
2013-03-14 07:14:06
16.2657
CONCLUSIONS AND RECOMMENDATIONS
Based on the research of Real Time GPS Tracking Implementation Using Android and Web Based System, it can be concluded that the coordinate sender device can update the position with the interval in second. Moreover, the tracking can be done from Android or web base system which is website in the same time (simultaneously). Server should have public ip so that it can be accessed from the internet. The receiver device can also be used as the coordinate sender, similarly the sender device can be used as the coordinate receiver. By using the Haversine formula, the system can also provide speed information in kmph to tracker. Noticing both network while logging data to server, the smaller error is when using HSDPA network, where the mean deviation is 6,07%, compare to EDGE network where the mean deviation is 88%. Mean period for HSDPA network to access data from database server and loading map tiles until the whole information is shown to user is 11,617 s, with the with the fastest interval is 8,956 s and the slowest interval is 15,891 s. The mean interval for EDGE network is 38,585 s with the fastest interval is 15,215 s and the slowest is 80,584 s. In the future, this application is not only used for vehicle tracking, but also for human tracking, as the increasing number of mobile phone user. By the help of Indoor Wireless Positioning, the system can be developed for tracking whether indoor or outdoor in a particular area. Moreover the system can be develop not only for Android, but for multi platform. For now,
availability for EDGE network is greater than HSDPA network, because HSDPA network is dominate only in big cities in Indonesia. If the availability is the ain concern, it is recommended to use EDGE network.
REFERENCES
Alde, A., Lange, D., Kadam, P. (2011). GPS-Global Positioning System & its Applications. International Journal of Functional and Logical Programming. 2011 (1): 01. Moloo, R., K., Digumber, V., K. (2011). Low-Cost Mobile GPS Tracking Solution. 2011 International Conference on Business Computing and Global Informatization. 2011: 519. PHY-WE, University Laboratory Experiments, Edition 94/95, Volume 1 – 5.
BIOGRAPHY
Rendy Budi Mulia was born in Jakarta on 8th December 1990. The author graduated bachelor degree at Bina Nusantara University in the field of Computer Engineering in 2013. He is currently working as laboratory assistant in Bina Nusantara University. Stanley King was born in Jakarta on 1st June 1991. The author graduated bachelor degree at Bina Nusantara University in the field of Computer Engineering in 2013. He is currently still not working. Yoko Hustadi Budiawan was born in Pekanbaru on 24th April 1991. The author graduated bachelor degree at Bina Nusantara University in the field of Computer Engineering in 2013. He is currently still not working.
