Konsep Dasar Radar PENDAHULUAN

Sistem Identifikasi Pesawat Menggunakan Kecepatan dan Radar Cross Section Pesawat Berbasis Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Maman Darusman 1 , Arwin Datumaya Wahyudi Sumari 2 , Aciek Ida Wuryandari 3 1 2 3 Sekolah Teknik Elektro dan Informatika – ITB, Gedung Labtek VIII Kampus ITB, Jl. Ganesha No. 10 Bandung, 40132 – INDONESIA 2 Departemen Elektronika, Akademi TNI Angkatan Udara, Ksatrian Akademi TNI AU, Lanud Adisutjipto, Yogyakarta, 55002 - INDONESIA 1 maman_darusmanyahoo.com , 2 arwin91aauyahoo.co.id , 3 acieklskk.ee.itb.ac.id ABSTRAK Radar digunakan untuk mendeteksi adanya obyek yang digunakan baik itu untuk kepentingan militer maupun sipil. Dalam bidang militer, Radar digunakan untuk mendeteksi adanya pesawat terbang yang sedang beroperasi di wilayah udara yang bersangkutan. Radar tidak hanya dapat mendeteksi pesawat tetapi juga dapat menerima informasi mengenai karakteristik pesawat, sehingga informasi karakteristik pesawat tersebut dapat digunakan untuk mengidentifikasi jenis pesawat. Informasi pesawat terbang yang dapat diketahui melalui Radar di antaranya adalah kecepatan dan penampang atau Radar Cross Section RCS. Untuk kepentingan pertahanan dan keamanan negara diperlukan aplikasi di Radar yang dapat mengolah informasi pesawat yang terdeteksi sehingga menghasilkan keluaran berupa jenis pesawat. Dalam makalah ini dibahas desain dan implementasi perangkat lunak system identifikasi jenis pesawat terbang berbasis jaringan syaraf tiruan backpropagation menggunakan data kecepatan dan radar cross section sebagai parameter identifikasi. Aplikasi ini diberi nama Sistem Identifikasi Pesawat Terbang Berbasis Backpropagation Network SIPT-BBPN. Aplikasi ini diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman MATLAB dengan memanfaatkan toolbox neural network. Hasil simulasi terhadap perangkat lunak disertakan untuk menunjukkan bahwa perangkat lunak yang dibuat memiliki kemungkinan besar untuk dapat diterapkan pada sistem radar nyata untuk kepentingan identifikasi pesawat terbang. Kata kunci : Backpropagation, Identifikasi, Jaringan syaraf tiruan, Kecepatan, Radar, RCS

1. PENDAHULUAN

1.1 Konsep Dasar Radar

Radar adalah singkatan dari radio detection and ranging . Radar digunakan untuk mendeteksi, memperoleh posisi dan jarak suatu pesawat terbang, menghitung kecepatan, menghitung Radar Cross Section RCS, dan mengetahui arah pesawat. Prinsip utama dari teknologi radar adalah pemantulan gelombang elektromagnetik dan efek Doppler. Untuk mendeteksi suatu pesawat terbang radar memancarkan gelombang elektromagnetik melalui pemancarnya transmitter dan menerima pantulan gelombang elektromagnetik dari pesawat terbang tersebut dan diterima oleh penerima receiver radar. Konsep efek Doppler digunakan untuk menghitung kecepatan dan jarak dari pesawat terbang yang sedang dideteksi. Radar juga dapat membedakan obyek yang bergerak, misalnya pesawat, dengan obyek yang tidak bergerak dengan memanfaatkan konsep efek Doppler. Frekuensi gelombang elektromagnetik yang dipancarkan bervariasi mulai dari sekitar 3 MHz sampai 100 GHz. Frekuensi gelombang yang digunakan disesuaikan dengan jarak pendeteksian. 1.2 Jaringan Syaraf Tiruan Jaringan Syaraf Tiruan JST adalah suatu metoda pengolahan informasi yang menirukan kemampuan sel-sel syaraf manusia dalam mengolah data. Manusia mempunyai sel-sel syaraf yang disebut neuron yang memungkinkan dapat belajar, berfikir tentang sesuatu, mengenali dan mengingat sesuatu, membuat keputusan dan lain-lain. Itulah yang membedakan antara manusia dengan makhluk yang lain. JST terdiri atas neuron-neuron yang berfungsi untuk mengolah informasi yang masuk. Data yang masuk ke suatu neuron diolah oleh suatu fungsi yang disebut fungsi aktivasi. 11 Sebagaimana halnya pada manusia, sebelum JST dapat digunakan untuk mengolah data, terlebih dahulu harus dilakukan pelatihan agar JST dapat mengetahui sasaran target yang benar dari suatu data yang dimasukkan. Dalam pelatihan tersebut terjadi penyesuaian terhadap bobot antar neuron. Penyesuaian bobot-bobot ini adalah proses penambahan pengetahuan pada JST setiap ia mengolah data atau informasi baru. Selama proses pelatihan, nilai bobot-bobot jaringan diperbarui terus- menerus hingga selisih atau kesalahan error antara keluaran jaringan terhadap mendekati targetnya sangat kecil sesuai yang telah ditentukan. Dalam praktiknya, terdapat beberapa metoda JST yakni perceptron, adaline, backpropagation, Adaptive Resonance Theory ART, Adaptive Bidirectional Associative Memory BAM.

1.3 Backpropagation