Deteksi Anomali Pada Jalur Penerbangan Pesawat Terbang Komersil Berdasarkan Set Data Flight Recording Berbasis Automatic Dependent Surveillance-Broadcasting

Pusadan, Mohammad Yazdi (2019) Deteksi Anomali Pada Jalur Penerbangan Pesawat Terbang Komersil Berdasarkan Set Data Flight Recording Berbasis Automatic Dependent Surveillance-Broadcasting. Doctoral thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text DISERTASI-Mohammad Yazdi_REVISI(Mirror)_Final.pdf Restricted to Repository staff only Download (5MB) | Request a copy

Abstract

Penelitian tentang data penerbangan telah dilakukan kurang lebih 80 tahun
lalu, diawali dengan mengidentifikasi karakteristik pesawat. Terdapat tiga
karakteristik, yaitu: kecepatan, ketinggian, dan ukuran pesawat.
Adapun faktor yang menentukan untuk menganalisis fenomena di
penerbangan di penelitian ini adalah data penerbangan (flight recording) berbasis
Automatic Dependent Surveillance-Broadcasting (ADS-B) dalam fase cruise.
Parameter yang menjadi acuan pada data penerbangan diantaranya adalah koordinat
posisi (latitude, longitude), kecepatan (speed), ketinggian (altitude), waktu
(timestamp), jalur, dan waktu tempuh (traveling time).
Penelitian ini bertujuan mendeteksi anomali penerbangan berdasarkan call
sign dan waypoint tertentu secara waktu nyata (real-time). Metode yang diusulkan
adalah: i) segment berdasarkan range area waypoint; ii) partisi (sub-segment) yang
berdasarkan non interval waktu dan interval waktu; iii) clustering dan pengukuran
jarak (distance); dan iv) uji performa model diperoleh berdasarkan identifikasi
kesalahan (False Identification Rate/FIR).
Proses komputasi dalam beberapa hal telah dilakukan, dengan menentukan
partisi optimal dari proses non interval waktu melalui pengukuran False
Identification Rate (FIR). Selanjutnya ditentukan t untuk proses partisi berbasis
interval waktu. Proses deteksi yang berlangsung di penelitian ini melibatkan
parameter (latitude, longitude, speed) sebagai fitur P1, dan parameter (latitude,
longitude, traveling time) sebagai fitur P2.
Hasil yang dicapai adalah model deteksi anomali waktu nyata (real time)
yang ditentukan melalui proses non interval waktu dan interval waktu (t).
Hasilnya adalah optimum partisi yang terjadi pada tiap fitur (P1) dan fitur (P2).
Untuk proses non interval waktu menghasilkan optimum partisi di fitur P1 adalah 5
dengan prosentasi FIR=3%, sedangkan optimum partisi di fitur P2 adalah 4 dengan
prosentasi FIR=18%. Selanjutnya, untuk proses melalui interval waktu ditentukan
berdaarkan t optimum (t optima). Untuk fitur P1, t optima yang dihasilkan adalah
0,7 menit dengan FIR=10%, sedangkan untuk fitur P2, t optima yang dihasilkan
adalah 3,1 menit; 3,2 menit; dan 1,7 menit dengan FIR=0%.
================================================================================================
A study on flight recording has been done for more than 80 years, firstly by
identifying aircraft characteristics such as speed, altitude, and aircraft size. Flight
recording with Automatic Dependent Surveillance-Broadcasting (ADS-B) basis in
cruise phase is used as adeterminator on flight phenomenon, while latitude,
longitude, speed, altitude, timestamp, route, and traveling time are used as a
references on flight recording.
The objective of the study is detecting flight anomaly based on call sign and
waypoint on real time. The method employed in the study is: i) segment based on
range area waypoint; ii) sub-segment based on non-time interval and time interval;
iii) clustering and distance measurement; and iv) model performance test obtained
based on False Identification Rate (FIR).
Computational process is conducted by determining optimal partion from the
process of non-time interval obtained through FIR measurement. Then, the process
of partition based on time interval is used to determine t. The study involves
latitude, longitude, speed as the feature of P1, while latitude, longitude, traveling
time as the feature P2.
The study results model of detecting anomaly in real time through the process
of non-time interval and time interval (t) produces optimum partition in feature
P1 and P2. Optimum partition resulted through the process of non-time interval
produces in feature P1 is 5, with the percentage 3%, while optimum partition in
feature P2 is 4, with the percentage is 18%. The process of time interval is
determined based on t optimum (t optima). T optimum produced in feature P1 is
0.7 minutes, with FIR=10%, while t optimum in feature P2 is 3.1 minutes; 3.2
minutes; and 1.7 minutes respectively with FIR=0%.

Item Type:	Thesis (Doctoral)
Additional Information:	RDIf 629.136 6 Pus d-1 2018
Uncontrolled Keywords:	waypoint, ADS-B, segment, partisi, non interval waktu, interval waktu, deteksi anomali, waktu nyata, partition, non-time interval, time interval, anomaly detection, real time
Subjects:	T Technology > TJ Mechanical engineering and machinery > TJ213 Automatic control. T Technology > TL Motor vehicles. Aeronautics. Astronautics > TL725.3.T7 Air traffic control
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55001-(S3) PhD Thesis
Depositing User:	Mohammad Yazdi Pusadan
Date Deposited:	03 Jun 2022 08:20
Last Modified:	03 Jun 2022 08:20
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/70326

Actions (login required)

View Item