Electronic Theses and Dissertation

Abstrak berdasarkan informasi histori penerbangan dari planefinder.net, sebuah pesawat yang sedang beroperasi dapat hilang dari pantauan radar atc. pesawat yang mengalami kecelakaan di lokasi yang hilang dari pantauan radar akan lebih sulit dilacak dan ditemukan, sehingga dibutuhkan mitigasi terhadap kemungkinan lokasi terjadinya kecelakaan untuk mempersempit ruang lingkup pencarian pesawat. salah satu upaya mitigasi yang dapat dilakukan yaitu memprediksi jalur penerbangan yang mungkin dilalui pesawat di lokasi yang tidak terdeteksi dengan menggunakan metode svm. prediksi dilakukan dengan melacak 3 kondisi kemungkinan perubahan arah terbang pesawat pada waktu ke-t+1 relatif terhadap posisi sebelumnya yaitu jika berbelok ke kiri (kode 1), lurus (kode 2) atau berbelok ke kanan (kode 3) dengan menggunakan tiga variabel independent yaitu altitude (x_1), speed (x_2), dan distance (x_3) pada waktu ke-t, dimana lokasi awal keberangkatan dijadikan sebagai patokan. ilustrasi penelitian ini menggunakan data pesawat delta airlines (dl234) yang terbang dari bandara john f kennedy internasional, amerika serikat ke bandara ben gurion, israel. sehingga penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode svm dan mengetahui tingkat akurasi yang dihasilkan metode svm tersebut dalam upaya memprediksi jalur penerbangan pesawat dl234 yang mungkin dilalui pesawat saat kehilangan kontak dari pantauan radar atc. hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode svm dengan kernel rbf adalah metode yang dapat diterapkan dalam upaya memprediksi jalur penerbangan pesawat di tiga lokasi saat pesawat dl234 hilang dari pantauan radar atc dimana tingkat akurasi yang dihasilkan berkisar antara 99,2% hingga 99,6% dengan tuning parameter γ=1 dan c=4,8. kata kunci: transportasi udara, upaya mitigasi kecelakaan, radial basis function (rbf), support vector machine (svm).

ABSTRACT According to the information on flights from planefinder.net, an aircraft might disappear from air traffic control radar. An aircraft that faces an accident in a location that is not detected by the radar monitoring will be more difficult to track and find, so mitigation is needed to find the possible location of the accident to narrow the scope of the search for the lost aircraft. One of the mitigation efforts that can be done is to predict the flight paths that may be passed by the aircraft in the undetected locations by using the SVM method. The prediction can be done by tracking 3 possible changes of the flight direction of the aircraft at time t+1 relative to the previous position. The three possibilities are turning left (code 1), going straight (code 2), or turning right (code 3) using three independent variables, namely altitude (X1), speed (X2), and distance (X3) at time t, where the initial departure location is used as a benchmark. This study used an illustration of data from the Delta Airlines plane (DL234) flying from John F. Kennedy International Airport in the United States to Ben Gurion Airport in Israel. This study aimed to apply the SVM method and determine the level of accuracy produced by the SVM method in predicting the flight paths that may be traversed by the DL234 Aircraft when it lost contact from ATC radar monitoring. The results of this study showed that the SVM method with the RBF kernel was a method that could be applied in an effort to predict the flight paths of the aircraft in three locations when the DL234 aircraft disappeared from ATC radar monitoring with the accuracy rate of 99.2% to 99.6%, tuning parameter λ=1 and C=4.8. Keywords : Air Transport, Accident Mitigation, Radial Basis Function (RBF), Support Vector Machine (SVM).