## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 2 Agustus 2019

## Pengembangan Model Jaringan Syaraf Tiruan untuk Mendeteksi Anomali Satelit LAPAN- TUBSAT
Agus Herawan #1
# Pusat Teknologi Satelit - LAPAN
Jl. Cagak Satelit Km.04 Rancabungur - Bogor
1 agus.herawan@lapan.go.id
Abstrak — Kasus  satelit  mengalami  anomali  seringkali di  temukan  pada  satelit-satelit  yang  beroperasi  pada orbit  polar.  Namun  permasalahan  yang  muncul adalah  kondisi  satelit  sering  berubah-ubah  sehingga operator  belum  bisa  mengantisipasi  kondisi  tersebut. Oleh  sebab  itu,  model  deteksi  kondisi  satelit  dapat berperan  sebagai early warning operator  satelit  untuk mempersiapkan  strategi  yang  berkaitan  dengan kebijakan  preventif  terkait  pencegahan  ketika  satelit mengalami kondisi tidak normal. Tujuan penelitian ini adalah  menerapkan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST) bakcpropagation  dalam  mendeteksi  kondisi  anomal pada  satelit  LAPAN-TUBSAT,  serta  mengetahui tingkat  akurasi  dari  proses  deteksi  tersebut  sehingga diperoleh  parameter  dan  arsitektur  jaringan  JST terbaik.  Proses  pembelajaran  dan  pengujian  JST menggunakan  data  kejadian  anomali  tahun  2009 sampai  2014.  Arsitektur  JST  yang  digunakan  adalah jumlah  node  input  4,  dua hidden  layer ,  jumlah  node lapisan  tersembunyi  ( hidden  neuron )  divariasikan pada nilai 5, 10, 15 dan 20. Parameter yang diberikan pada  proses  pembelajaran  antara  lain  adalah  fungsi aktivasi,  toleransi  galat,  jumlah epoch maksimal  dan variasi  nilai  laju  pembelajaran  ( learning  rate ).  Empat parameter  input  yang  digunakan  yakni  elektron (mep0e1),  proton  (mep0p1),  indeks  Kp  serta  indeks Dst.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  arsitektur jaringan  syaraf  terbaik  dihasilkan  oleh  jaringan dengan  jumlah  input  node  empat, hidden  neuron 20 dan  10,  nilai learning  rate sebesar  0.05  dengan  306 epoch , menghasilan rata-rata akurasi sebesar 98.13%, serta  nilai precision dan recall sebesar  98.21%  dan 94.81%.
Kata kunci — Anomali, Backpropagation, JST, LAPAN-TUBSAT, L earning rate

## I. P ENDAHULUAN
Prediksi  adalah  perkiraan  tentang  sesuatu  yang  akan terjadi pada waktu mendatang yang berdasarkan pada data
yang  ada  pada  waktu  sekarang  dan  waktu  lampau.  Pada bidang satelit, prediksi digunakan untuk merepresentasikan  pergerakan  nilai-nilai  kondisi  orbit, kondisi  satelit  dan  anomali  satelit. Anomaly  event berkaitan  dengan  record  dari  kegagalan  sebuah  sistem satelit  yang  dipicu  oleh  faktor  tertentu  (kondisi  ekstrim lingkungan  antariksa,  problem mekanik  maupun  listrik ataupun false  command ).  N on  anomaly  event berkaitan dengan  kondisi  umum  satelit  yang  beroperasi  dalam keadaan  normal  dan  tidak  ditemukan  adanya  gejala kondisi  antariksa  yang  dapat  memicu  terjadinya  atau berpotensi  untuk  memicunya  kegagalan  pada  sistem satelit.  Anomali  terkait  dengan  proses charging. Secara umum, charging ini  dapat  dikelompokkan  menjadi  dua yakni absolute  charging (pemuatan  listrik  pada  seluruh permukaan  satelit)  dan differential  charging (pemuatan listrik parsial pada permukaan satelit) [1].
Cuaca antariksa menunjukkan kondisi di matahari dan angin  surya,  magnetosfer,  ionosfer,  dan  termosfer  yang dapat  mempengaruhi  kondisi  dan  kemampuan  sistem teknologi  satelit.  Satelit-satelit  yang  ditempatkan  di  orbit rendah  dan  orbit  tinggi  sering  mengalami  kejadian anomali  operasional  baik  pada  sistem  maupun  pada  sub sistem satelit, mulai dari kegagalan fungsi instrumen yang ringan  hingga  dapat  dipulihkan  ( recovery ).    Kasus anomali  satelit  dapat  di  temukan  pada  satelit-satelit  yang beroperasi  pada  orbit  polar.  Jika  keadaan  ini  berlangsung dalam  waktu  yang  cukup  lama,  bisa  merusak  komponen yang  ada  sehingga  satelit  tersebut  akan  mengalami kegagalan dalam menjalankan misi utamanya.
Generasi  pertama  dari  satelit  mikro  Indonesia LAPAN-TUBSAT berhasil dikembangkan dan diluncurkan pada bulan Januari 2007 di Sriharikota, India. Satelit  ini  ditempatkan  di  ketinggian  630  km  dan kemiringannya  hampir  8  derajat.  Dalam  satu  hari,  satelit melewati  wilayah  kutub south  atlantic  anomaly 2  kali  di setiap  orbit.  Daerah  kutub  dan south  atlantic  anomaly dikenal  sebagai  daerah  berbahaya  untuk  satelit  di  orbit karena fluks dan energi partikel bermuatan tinggi.
Fenomena  anomali  merupakan  ancaman  utama  bagi satelit di ruang angkasa [2].
Penelitian    yang  telah  dilakukan  berhasil  melakukan tindakan preventif berupa mematikan di dan mereset timer semua  peralatan  yang  berada  di  dalam  satelit.  Satelit LAPAN-TUBSATmenghadapi beberapa kejadian anomali. Penelitian  [3]  fenomena  terjadinya  anomali  pada  satelit LAPAN-TUBSAT  dikenal  sebagai single  event  latchup . Single event latchup merupakan kejadian yang mengganggu fungsi kerja suatu komponen dan menyebabkan  kerusakan  permanen  bila  tidak  dilakukan tindakan untuk menghilangkan kondisi tersebut.
Single  event l atchup pada  satelit  LAPAN-TUBSAT ini terjadi karena partikel bermuatan berenergi tinggi yang menumbuk bagian yang sensitif pada alat mikroelektronik dan  menyebabkan  output  atau  kinerja  dari  perangkat tersebut error .  Gangguan yang terjadi pada satelit di orbit dapat dibedakan menjadi 2, yaitu: Non-Destructive Single Event Effect. Kondisi ini bisa berlangsung permanen atau sementara  dan  tidak  mengganggu  fungsi  kerja  dari komponen  tersebut.  Sedangkan Destructive  single  event effects yakni kejadian SEE yang mengganggu fungsi kerja suatu  komponen  dan  menyebabkan  kerusakan  permanen bila  tidak  dilakukan  tindakan  untuk  menghilangkan kondisi  tersebut.  SEE  jenis  ini  salah  satunya  yakni anomali pada satelit  yang dikenal dengan  kejadian Single Event Latchup (SEL) Kejadian  anomali  atau anomali maupun  tidak  dapat dibedakan  dari  efek  yang  ditimbulkan  ketika  satelit LAPAN-TUBSAT  melewati  stasiun  bumi.  Ketika  terjadi anomali,  temperatur  satelit  LAPAN-TUBSAT  akan mengalami panas dengan ditandai naiknya arus pada main power bus satelit.
Kejadian  anomali  satelit  disebabkan  oleh  aktifitas geomagnet dengan menggunakan paramater indeks kp dan indeks Dst [4] dan  partikel elektron (mep0e1) dan proton (mep0p1)  [5].
Beberapa  penelitian  tentang  jaringan  syaraf  tiruan antara lain Penelitian [6] menyajikan metode mengidentifikasi dan mengklasifikasikan anomali jaringan menggunakan  jaringan  saraf  tiruan  untuk  menganalisis data  yang  dikumpulkan  melalui  protokol  Netflow. Penelitian  yang  dilakukan  mengusulkan  menggunakan multilayer perceptron , dilatih dengan algoritma backpropagation .    Penelitian  [7]  telah  mengadopsi jaringan  syaraf  tiruan  untuk  membangun  sebuah  model prediksi untuk fluks elektron di orbit geosynchronous. Penelitian [8] telah mengusulkan perceptron multilayer untuk memprediksi besarnya gempa bumi, terdiri dari tiga lapisan  utama;  lapisan  input,  lapisan  tersembunyi  dan lapisan  keluaran.  Hasil  percobaan  menunjukkan  bahwa jaringan  saraf  plastik  menghasilkan  128  model  untuk menentukan  model  prediksi  terbaik.  Penelitian  [9]  telah mengusulkan  sistem  dengan  algoritma neural  network forward  multilayered  feed dan backpropagation untuk prediksi  penyakit  jantung  dalam  empat  tahap.  Dataset yang  disediakan  oleh  repositori  pembelajaran  mesin University  of  California,  Irvine  [UCI]  digunakan  untuk
pelatihan dan pengujian. Dataset terdiri dari 14 atribut dari 303  pasien  termasuk  label  kelasnya.  Hasil  eksperimen menunjukkan  bahwa  akurasi  yang  diperoleh  dengan menggunakan pendekatan ini adalah 92%. Peneltiian [10] melakukan prediksi curah hujan di wilayah DELHI (India) telah  dianalisis  menggunakan  algoritma  propagasi  balik jaringan  saraf.  Model  tiga  lapis  telah  digunakan  untuk melatih  dan  mempelajari  berbagai  atribut  neuron tersembunyi dalam jaringan. Penelitian [11] mengusulkan algoritma untuk identifikasi driver real-time menggunakan kombinasi deteksi anomali tanpa pengawasan dan jaringan saraf.  Algoritma  yang  diusulkan  menggunakan  sinyal nonfisiologis  sebagai  input,  yaitu  sinyal  perilaku mengemudi  dari  sensor  inersia  (mis.  Akselerometer)  dan sinyal geolokasi dari sensor GPS.
Penelitian  [12]  mengusulkan  untuk  memecahkan masalah  peramalan  seri  waktu  multivariat  data  telemetri menggunakan  ansambel  jaringan  saraf.  Pendekatan  untuk pembentukan  ansambel  jaringan  saraf  dianalisis  dan akurasi  prediksi  dievaluasi.  Kemungkinan  pelatihan ansambel  jaringan  saraf  dipelajari  untuk  mengurangi kesalahan  peramalan  deret  waktu  multivarian.  Penelitian [13]  melakukan  pendekatan  jaringan  saraf  untuk  prediksi data  telemetri  satelit  disajikan.  Dengan  memanfaatkan kemampuan  belajar  mandiri,  beradaptasi  sendiri,  dan nonlinear,  jaringan  saraf  BP  tiga  lapis  digunakan  untuk membuat  model  prediksi  data  telemetri  satelit.  Model jaringan  saraf  BP  memiliki  kecepatan  konvergensi  yang cepat  dan  presisi  prediksi  yang  tinggi.  Hasil  percobaan menunjukkan bahwa  metode ini efisien dan praktis untuk prediksi data telemetri satelit in-orbit.
Penelitian [14] mendeteksi anomali dalam data historis menggunakan teknik pembelajaran mesin dapat mengarah pada pemantauan kesehatan sistem. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun model berbasis data berbasis jaringan saraf yang akan digunakan untuk deteksi anomali di  bagian  tertentu  dari  pembangkit  listrik  tenaga  panas. Bagian yang dipilih adalah Steam Superheaters dan Steam Drum. Input untuk jaringan saraf adalah beberapa variabel proses  paling  penting  dari  bagian  ini.  Semua  input  dapat diamati  dari  sistem  pemantauan  instalasi  pembangkit listrik  termal,  dan  perilaku  anomali  /  normalnya  diakui oleh pengalaman operator. Penelitian [15] telah mengusulkan  jaringan  saraf  C-LSTM  untuk  memodelkan informasi  spasial  dan  temporal  yang  terkandung  dalam data lalu lintas secara efektif, yang merupakan sinyal deret waktu satu dimensi.
Penelitian  [16]  telah  mengembangkan  model  dua tingkat ansambel jaringan saraf untuk perkiraan seri waktu telemetri  dari  subsistem  pesawat  ruang  angkasa. Kemungkinan pelatihan tambahan dari ansambel jaringan saraf  ini  diperiksa.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa penggunaan ansambel jaringan saraf dengan penimbangan dinamis  memungkinkan  untuk  mengurangi  kesalahan peramalan.
Permasalahan  yang  terjadi  yakni  satelit  LAPAN- TUBSAT  mengalami  kejadian anomali yang  tidak  dapat diantisipasi  oleh  operator  satelit.    Oleh  sebab  itu,  model
deteksi  yang  akan  dibangun  dapat  berperan  sebagai early warning terhadap  operator  satelit  untuk  mempersiapkan strategi yang berkaitan dengan kebijakan preventif terkait pencegahan ketika satelit berada dalam kondisi anomali.
Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk prediksi adalah  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST).  JST  memiliki keunggulan dalam hal kemampuan prediksi dan klasifikasi terhadap  data  yang  belum  diberikan  pada  saat pembelajaran  sebelumnya  sehingga  teknik  ini  diharapkan dapat  digunakan  untuk  membuat  pemodelan  deteksi anomali pada  satelit  LAPAN-TUBSAT.  Penelitian  ini menggunakan  algoritma  pembelajaran  propagasi  balik dimana  masalah  utama  yang  dihadapi  dalam  JST propagasi balik adalah lamanya iterasi yang dilakukan.
Pada  penelitian  ini  diterapkan  Jaringan  Syaraf  Tiruan (JST)  Propagasi  Balik  untuk  mendeteksi  anomali.  Data- data  penyebab  kejadian  anomali  akan  diolah  dengan  JST Propagasi  Balik  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  dari proses deteksi tersebut. Oleh karena propagasi balik tidak dapat  memberikan  kepastian  tentang  berapa epoch yang harus  dilalui  untuk  mencapai  kondisi  yang  diinginkan, maka  dalam  penelitian  ini  dicari  bagaimana  parameter- parameter jaringan dibuat,  untuk  mendapatkan  hasil  yang optimal  dengan  mempertimbangkan  beberapa  parameter seperti  algoritma  pelatihan,  jumlah  node  pada  lapisan jaringan,  serta  laju  pembelajaran.  Arsitektur  JST  terbaik yang diperoleh nantinya akan digunakan untuk melakukan deteksi anomali pada satelit LAPAN-TUBSAT.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terbagi menjadi dua bagian yakni praproses data dan pembangunan  model  deteksi  JST  backpropagation.  Pada bagian  praproses  data  terdiri  dari  pengumpulan  data penelitian  dan  melakukan  normalisasi  data.  Pada  bagian pembangunan model terditi dari pembagian data latih dan uji  menggunakan  k-fold  cros  validation,  pembentukan model  jaringan  syaraf  tiruan,  pelatihan  dan  pengujian jaringan  syaraf,  pemilihan  arsitektur  jaringan  syaraf terbaik,  mengeveluasi  model  jaringan  dengan  confuison matrix  serta  tahap  akhir  yakni  representasi  pengetahuan yakni  memvisualisasikan  ke  dalam  bentuk  graphical  user interface  (GUI).  Metode  penelitian  yang  digunakan disajikan pada Gambar 1.

## A. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  ialah  data penyebab  anomali  pada  satelit  LAPAN-TUBSAT.  Data penelitian  ini  merupakan  data  dari  partikel  yang  diukur dari satelit NOAA-15 serta indeks geomagnet dari NASA tahun  2009  -  2014  dikarenakan  intensitas  badai  matahari yang  sangat  tinggi.  Penelitian  ini  menggunakan  4 parameter.  Parameter  tersebut  ialah  mpe0e1  (elektron), mpe0p1  (proton),  nilai  indeks  Kp  serta  nilai  indeks  Dst. Parameter  mep0e1  dan  mep0p1  dipilih  karena  penyebab utama  anomali  atau anomali berada  pada  tingkat  fluks partikel dengan energi 30 - 80 keV. Parameter indeks Kp dan  indeks  Dst  merupakan  indikator  magnetic.  Fluktuasi
partikel  energetik  dilihat  dari  kedua  indeks  tersebut. Indeks  kp  digunakan  untuk  lintang  tinggi  dan  indeks  Dst digunakan untuk lintang rendah. Pada data ini satelit akan dikategorikan  menjadi  dua  yaitu  normal  berarti  satelit tidak mengalami anomali dan anomali yang berarti satelit mengalami  kejadian  anomali.  Jumlah  atribut  yang  akan digunakan disajikan pada Tabel 1.
Gambar 1. Metode penelitian
TABEL I A TRIBUT Y ANG D IGUNAKAN Atribut Keterangan mep0e1 Partikel  elektron  dengan  kanal  E1 energi 30 KeV mep0p1 Partikel  proton  dengan  kanal  P1 energi 80 KeV Kp Index Aktifitas geomagnet Dst Index Indeks badai geomagnet
Data  ini  terdiri  atas  1720  jumlah  data  dengan  4 parameter yakni mep0e1 (elektron), mep0p1 (proton), Kp indeks  dan  Dst  indeks.  Data-data  tersebut  digunakan untuk melakukan pelatihan program dan sebagai data latih dan  data  uji  untuk  sistem.  Sebagai  outputnya  merupakan deteksi  satelit  dalam  kondisi  anomali  atau  normal.  Data- data  yang  digunakan  untuk  data  latih  serta  data  uji merupakan data rata-rata harian partikel yang di ukur oleh satelit  NOAA  serta  indeks  geomagnet  dari  NASA  tahun 2009  sampai  2014  dikarenakan  tahun  yang  diambil merupakan tahun dimana intensitas badai matahari sedang tinggi.  Jumlah  kategori  data  yang  digunakan  yakni sebanyak  1258  data  normal  dan  462  satelit  mengalami anomali .
B. Normalisasi
Sebelum data digunakan akan dilakukan praproses  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  skalabilitas dari data yang dihasilkan oleh satelit dalam bentuk textfile. Praproses data adalah kegiatan  mempersiapkan data  yang akan  digunakan,  agar  informasi  atau  pengetahuan  yang ingin  diambil  dari  data  tersebut  dapat  diambil  dengan lebih  mudah.  Data  yang  akan  digunakan  yakni  data  dari tahun  2009  sampai  2014.  Untuk  keperluan  penelitian  ini data-data  penyebab  kejadian  anomali akan  diproses menjadi  data  rataan  harian.  Praproses  ini  dilakukan dengan  menggunakan  perangkat  lunak  Microsoft  Excel 2010.  Normalisasi  data  dilakukan  pada  atribut  data numerik yang memiliki pengaruh terhadap atribut berskala kecil  dengan  skala  nilai  antara  0.0  sampai  1.0. Normalisasi  dapat  mengatasi  atribut  yang  memiliki  nilai rentang  yang cukup besar. Metode yang digunakan untuk normalisasi  data  pada  penelitian  ini  yaitu min-max normalization . Min-max normalization melakukan transformasi  linear pada  data  asli.  Untuk  melakukan normalisasi  data,  perlu  mengetahui  minimum  ( Xmin )  dan maksimum ( Xmax ) dari data.

## C. Pembagian Data Latih dan Data Uji
Komposisi  data  terbagi  menjadi  data  pelatihan  dan data  pengujian.  Data  pelatihan  digunakan  oleh  jaringan untuk membentuk model melalui proses pembelajaran JST. Data  pengujian  digunakan  untuk  menguji  ketepatan prediksi  dari  model  yang  terbentuk.  Teknik  yang digunakan untuk membagi data uji dan data latih adalah k - fold cross validation . Teknik ini membagi data menjadi k subset dengan  ukuran  yang  sama.  Pembagian  data  latih dan  data  uji  dilakukan  dengan  menggunakan  metode k- fold cross validation dengan menggunakan k sama dengan 5

## D. Pembentukan Model JST
Pembentukan  model  prediksi  dimaksudkan  untuk menentukan  parameter  dari  arsitektur  jaringan  yang  akan digunakan  untuk  pembelajaran.  Pembentukan  model prediksi  dilakukan  dengan  menggunakan  jaringan  syaraf tiruan  backpropagation  dengan  2  (dua) hidden  layer . Jumlah  node  untuk  lapisan  input  sama  dengan  jumlah variabel  input,  karena  data  input  sudah  berbentuk  data numerik sehingga tidak mengalami praproses data. Jumlah node pada lapisan output yakni 1 (satu) kategori. Adapun untuk  jumlah  node  pada hidden  layer pada  penelitian  ini akan  divariasikan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih optimal.
Selain  jumlah  node  pada  tiap  lapisan  arsitektur  JST, ditetapkan  beberapa  parameter  yang  akan  diberikan  pada proses  pembelajaran  dan  diuji  untuk  membentuk  model prediksi, antara lain adalah fungsi aktivasi, toleransi galat, jumlah epoch maksimal, laju pembelajaran ( learning rate ) dan  fungsi  pelatihan  ( training  function ).  Arsitektur jaringan  syaraf  tiruan  yang  digunakan  untuk  deteksi dibentuk  oleh input  layer, dua hidden  layer, dan  satu neuron pada output  layer .  Desain  arsitektur  jaringan
syaraf tiruan dilakukan untuk deteksi single event anomali ini  dimulai  dengan  menentukan  banyaknya input  layer , banyaknya hidden layer , dan banyaknya output layer yang diinginkan. Input  layer yang akan  digunakan  sebanyak  4 yakni nilai partikel mpe0e1(x1), mpe0p1 (x2), nilai indeks Kp (x3) serta nilai indeks Dst (x4). Variasi jumlah hidden neuron yang  digunakan  adalah  5,10,  15  dan  20.  Selain jumlah  node  pada  tiap  lapisan  arsitektur  JST,  ditetapkan beberapa  parameter  yang  akan  diberikan  pada  proses pelatihan  dan  diuji  untuk  membentuk  model  prediksi, antara  lain  adalah  fungsi  aktivasi,  toleransi  galat,  jumlah epoch ,  laju  pelatihan  ( learning  rate )  dan  fungsi  pelatihan ( training  function) .  Parameter  yang  divariasikan  dalam proses  pembelajaran  adalah hidden  neuron dan  laju pembelajaran ( learning rate ). Spesifikasi struktur jaringan yang akan di rancang disajikan pada Tabel 2.
TABEL II S TRUKTUR J ARINGAN YANG A KAN D IGUNAKAN
Untuk  inisialisasi  bobot  awal  digunakan  inisialisasi secara  random.  Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  pada lapisan  tersembunyi  adalah  sigmoid  biner  dengan  jumlah epoch maksimal  yang  ditetapkan  dalam  penelitian  ini adalah 10000. Variasi nilai laju pelatihan yang digunakan yakni  10 learning  rate yaitu  0.01,  0.02,  0.03,  0.04,  0.05, 0.06,  0.07,  0.08,  0.09  dan  0.1.  Desain  jaringan  syaraf tiruan ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar  2.  Rancangan  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  yang  akan dibangun
Karakteristik Spesifikasi Arsitektur Algoritma Pelatihan Jumlah Input layer Jumlah hidden neuron Toleransi Galat 2 hidden layer Backpropagation 4 input layer 5, 10, 15 dan 20 0.001 Fungsi aktivasi hidden dan output layer Maksimum epoch Learning rate Sigmoid biner 10000 0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05, 0.06, 0.07, 0.08, 0.09, 0.1

## E. Pelatihan dan Pengujian Jaringan Syaraf Tiruan
Setelah  model  terbentuk  selanjutnya  dilakukan  proses pelatihan,  dimana  pada  proses  ini  menggunakan  data pelatihan.  Pelatihan  dilakukan  bertujuan  untuk  mengenali pola-pola  dari  data  masukan  pada  data  pelatihan  untuk dilatih  pada  jaringan  yang  akan  menghasilkan  keluaran untuk dibandingan dengan data target . Pengujian jaringan bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  jaringan  dapat melakukan pengenalan terhadap data  baru yang dimasukkan  ke  dalamnya  yaitu  ditunjukkan  dengan persentase  akurasi  jaringan  dalam  mengenali  data pengujian,  sehingga  arsitektur  jaringan  yang  digunakan untuk  pengujian  adalah  arsitektur  terbaik  yang  diperoleh dari hasil pelatihan jaringan.

## F. Pemilihan Arsitektur Model Terbaik
Dari  hasil  pelatihan  dan  pengujian  dengan  berbagai kasus data inisialisasi yang berbeda-beda, dipilih jaringan optimal  dengan  nilai  epoch  terkecil.  Setelah  proses pelatihan  dan  pengujian  dilakukan  pada  masing-masing kelompok arsitektur, dipilih hasil yang memenuhi kriteria, yaitu  model  yang  memiliki  akurasi  tinggi  dan epoch terkecil. Selanjutnya adalah menganalisis dan mengevaluasi  kinerja  model  berdasarkan  parameter  dan data yang digunakan.

## G. Evaluasi Model
Dalam  penelitian  ini  dipilih  alat  ukur  evaluasi  berupa confusion  matrix dengan  tujuan  untuk  mempermudah dalam  menganilisis  performa  algoritme backpropagation, karena confusion  matrix memberikan  informasi  dalam bentuk  angka  sehingga  dapat  dihitung  rasio  keberhasilan prediksi. Confusion  matrix digunakan  sebagai  dasar  dari variasi  ukuran  penilaian  seperti  akurasi, precision dan recall .  Tabel  5  menyajikan confision  matrix untuk mendeteksi  kondisi  satelit.  Dalam  penelitian  ini,  nilai akurasi, precision dan recall dinyatakan  dalam  persen, semakin  tinggi persentase ketiga  nilai  tersebut,  maka semakin baik kinerja metode deteksi.
TABEL III C ONFUSION M ATRIX UNTUK M EMPREDIKSI S INGLE E VENT A NOMALI
S ATELIT Kelas Hasil Prediksi Anomali Normal Anomali True Positive (TP) False Negatif (FN) Normal False Positif (FP) True Negatif (TN) Keterangan:
TP ( True Positive )  :  kondisi anomali yang  diprediksi benar sebagai anomali FN ( False Negative ) : kondisi anomali yang diprediksi salah sebagai normal.
FP ( False Positive ) : kondisi normal yang diprediksi salah sebagai anomali .
TN ( True Negative ) : kondisi normal yang diprediksi benar sebagai normal

## H. Representasi Pengetahuan
Tahapan representasi pengetahuan merupakan tahapan akhir pada penelitian ini, dimana pada tahap ini pola yang telah  ditemukan  dipresentasikan  ke  pengguna  dengan teknik visualisasi agar pengguna dapat memahaminya.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Praproses Data
Praproses  data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini adalah  pembersihan  data,  analisa  relevansi  (Han  dan Kember 2010). Pembersihan data dengan dilakukan untuk menghilangkan  noise  akibat  data  yang  rusak  atau  tidak lengkap. Analisa relevansi dilakukan untuk menghilangkan  atribut  yang  dianggap  belum  relevan terlibat dalam peneltiian ini. Data-data partikel dari satelit NOAA  maupun data indeks  Kp dan Dst  masih berbentuk textfile.    Sehingga  dilakukan  praproses  data  dengan mengubahnya  ke  dalam  ektensi  *.xls.  Data  kejadian anomali yang dialami oleh satelit selanjutnya akan diolah oleh  jaringan.  Agar  data  dapat  dikenali  oleh  jaringan, maka  data  harus  direpresentasikan  ke  dalam  bentuk numerik antara 0 dan 1, baik variabel maupun isinya yang merupakan masukan penyebab anomali beserta kategorinya  dan  keluaran  yang  merupakan  deteksi anomali.
Hal  ini  dikarenakan  jaringan  menggunakan  fungsi aktivasi  sigmoid  biner  ( logsig )  dengan  nilai  0  sampai  1. Nilai-nilai yang digunakan diperoleh berdasarkan kategori dari masing-masing variabel selain juga untuk memudahkan  mengingat  dalam  pendefinisiannya.  Hasil yang  ingin  diperoleh  pada  tahap  ini,  yaitu  nilai  untuk memprediksi  satelit  anomali  atau  tidak.  Hasil  yang maksud adalah jika output bernilai 0 berarti satelit normal dan  jika  output  bernilai  1  berarti  satelit  mengalami anomali.  Banyaknya  data  menjadi  1720  yang  terbagi menjadi  1258  termasuk  kelas  kejadian  normal  dan  462 termasuk  kelas  kejadian  anomali.  Permasalahan  data dalam  skala  yang  berbeda  dapat  diselesaikan  dengan metode normalisasi.

## B. Pembagian Data Latih dan Data Uji
Dari  data  yang  diperoleh,  dilakukan  pembuatan  data latih  dan  data  target  yang  digunakan  sebagai  input  data sistem.  Dalam  sistem  target  akan  dibaca  “anomali”  jika target  1  dan  “normal”  jika  target  0.  Kedua  data  tersebut disimpan  dengan  format  excel.  Data  yang  telah  disimpan dalam  format  excel  akan  ditampilkan  di  workspace  pada Matlab dengan cara import data. Pembagian data latih dan data uji dengan proporsi 80% data latih dan 20% data uji dan  metode  uji  5- fold  cross  validation. Jumlah  data  yang diperoleh  sebanyak  1720  record  dan  dibagi  menjadi  5 subset secara acak sehingga setiap subset terdiri atas 1375 record.  Percobaan  terus  dilakukan  hingga  setiap  subset pernah dijadikan data uji seperti terlampir pada Tabel 4.
TABEL IV S USUNAN D ATA L ATIH DAN D ATA U JI Fold Pelatihan Pengujian Fold I Fold II Fold III Fold IV Fold V S1, S2, S3, S4 S1, S2, S3, S5 S1, S2, S4, S5 S1, S3, S4, S5 S2, S3, S4, S5 S5 S4 S3 S2 S1

## C. Pembentukan Model Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan  saraf  tiruan  dibangun  didasarkan  pada rancangan  struktur  jaringan  yang  akan  dibangun  seperti yang tersaji pada Tabel 5. Proses pelatihan dan pengujian menghasilkan  informasi  akurasi  dengan  variasi  nilai learning  rate  dan  jumlah  hidden  neuron.  Tahap  pelatihan jaringan menggunakan algoritma pembelajaran levenberg marquardt ( trainlm ).  Pelatihan  jaringan  dilakukan menggunakan matlab. Proses pelatihan dilakukan menggunakan  data-data  pelatihan  dengan  target  error ditentukan  sebesar  0.001  dan  untuk  nilai learning  rate ditentukan dari 0.01 sampai 0.1. Tahap pelatihan jaringan akan  menghasilkan  nilai  bobot  dan  bias  yang  akan digunakan  pada  tahap  pengujian  jaringan.  Jika  ada  dua atau  lebih  nilai  parameter  yang  menghasilkan  akurasi yang sama, penentuan parameter JST optimal akan dilihat berdasarkan nilai parameter yang memiliki epoch terkecil Tahap  pelatihan  menggunakan  jaringan  layar  jamak ( multi layer network ) dengan dua hidden layer . Kombinasi nilai  hidden  neuron  yang  digunakan  adalah  20-5,  20-10, 20-15  dan  20-20.  Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  pada hidden  layer dan output  layer yakni  fungsi  aktivasi sigmoid  biner (logsig).  Tahap  pengujian  jaringan digunakan  untuk  menguji  yang  belum  pernah  dilatih sebelumnya  untuk  mengetahui  nilai  akurasi  yang dihasilkan.  Hasil  yang  di  peroleh  pada  tahap  ini  adalah output  berupa  kondisi  satelit.  Hasil  percobaan  dengan  5 fold  cross  validation dengan  nilai learning  rate dan hidden neuron berbeda disajikan pada Tabel 5.
Dari Tabel 5 dapat dilihat masing-masing akurasi tiap arsitektur  dengan  nilai learning  rate yang  berbeda  tiap percobaan  dengan  menggunakan  5 fold .  Percobaan pertama  dengan  menggunakan  learning  rate  0.01 diperoleh  rata-rata  akurasi  tertinggi  sebesar  98.42%  pada arsitektur  20-20.  Percobaan  kedua  dengan  menggunakan learning  rate 0.02  diperoleh  rata-rata  akurasi  tertinggi sebesar  98.36%  pada  arsitektur  20-15  dan  20-20. Percobaan ketiga dengan menggunakan learning rate 0.03 diperoleh  rata-rata  akurasi  tertinggi  sebesar  98.65%  pada arsitektur 20-20. Percobaan keempat dengan menggunakan learning  rate 0.04  diperoleh  rata-rata akurasi  tertinggi  sebesar  98.42%  pada  arsitektur  20-20. Percobaan  kelima  dengan  menggunakan learning  rate 0.05  diperoleh  rata-rata  akurasi  tertinggi  sebesar  98.54%
pada  arsitektur  20-5.  Percobaan  keenam  dengan menggunakan learning  rate 0.06  diperoleh  rata-rata akurasi  tertinggi  sebesar  98.54%  pada  arsitektur  20-10. Percobaan  ketujuh  dengan  menggunakan learning  rate 0.07  diperoleh  rata-rata  akurasi  tertinggi  sebesar  98.36% pada  arsitektur  20-15.  Percobaan  kedelapan  dengan menggunakan  learning  rate  0.08  diperoleh  rata-rata akurasi  tertinggi  sebesar  98.48%  pada  arsitektur  20-5. Percobaan kesembilan dengan menggunakan learning rate 0.09  diperoleh  rata-rata  akurasi  tertinggi  sebesar  98.36% pada  arsitektur  20-15.  Percobaan  kesepuluh  dengan menggunakan learning rate 0.1 diperoleh rata-rata akurasi tertinggi  sebesar  98.36%  pada  arsitektur  20-20.  Rata-rata akurasi  untuk  setiap  arsitektur  dengan learning  rate yang berbeda disajikan pada Gambar 3.

## D. Arsitektur jaringan yang terbaik
Berdasarkan
hasil pengujian dengan mempertimbangkan  beberapa  variasi  parameter  jaringan, maka  ditetapkan  arsitektur  terbaik  dengan  melihat  epoch tekecil  dan  waktu  tercepat  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  deteksi  anomali  sebagaimana  yang  disajikan pada Gambar 4.
Arsitektur  terbaik  dipilih  dengan  menetapkan  parameter terbaik  yang  digunakan  dalam  mendeteksi  anomali. Semakin  tinggi  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  maka semakin  baik  jaringan  mengenali  data  baru  yang  akan diberikan  dan  diharapkan  bisa  memberikan  hasil  prediksi yang  cukup  baik.  Apabila  diperoleh  tingkat  akurasi  yang besarnya  sama  pada  beberapa  laju  pembelajaran  dan jumlah  hidden  neuron  maka  yang  dipilih  adalah  adalah variasi  parameter  laju  pembelajaran  dan  jumlah hidden neuron yang  memberikan  nilai  epoch  yang  terkecil. Berdasarkan  Gambar  4,  diperoleh  hasil  bahwa  arsitektur jaringan  terbaik  yakni  model  dengan  arsitektur  4-20-10-1 dengan  laju  pembelajaran  sebesar  0.05. Epoch yang dihasilkan sebesar 306 dan waktu yang diperoleh yakni 2 detik.  Arsitektur  terbaik  pada  model  deteksi  anomali  ini disajikan pada Gambar 5.
Pengujian  arsitektur  terbaik  terhadap  data  baru dimaksudkan  untuk  menguji  ketepatan  jaringan  dalam melakukan  prediksi.  Data  baru  yang  akan  diuji  tanpa memiliki  data  target,  sehingga  target  hasil  prediksi  yang akan  dihasilkan  akan  dibandingkan  dengan  data  aktual. Data  baru  yang  akan  di  uji  yang  merupakan  data  tahun 2014. Data baru yang akan di uji ini merupakan data yang belum  pernah  diikutkan  baik  dalam  proses  pelatihan maupun pengujian.
TABEL V H ASIL A KURASI T IAP F OLD U NTUK T IAP A RSITEKTUR DAN L EARNING R ATE Learning rate Hidden neuron Akurasi Rata-rata fold 1 fold 2 fold 3 fold 4 fold 5 0.01 20-5 98.25% 98.83% 96.50% 99.12% 97.66% 98.07% 20-10 98.54% 99.12% 97.37% 99.12% 97.95% 98.42% 20-15 98.54% 97.96% 97.36% 98.83% 98.25% 98.19% 20-20 98.54% 99.70% 97.37% 99.41% 98.25% 98.65% 0.02 20-5 98.25% 98.25% 96.20% 98.83% 97.08% 97.72% 20-10 98.54% 98.25% 97.37% 99.41% 98.25% 98.36% 20-15 97.97% 98.24% 97.66% 99.12% 97.66% 98.36% 20-20 98.25% 98.25% 97.08% 98.83% 98.25% 98.13% 0.03 20-5 98.54% 99.41% 97.66% 98.54% 97.95% 98.42% 20-10 97.96% 99.41% 97.08% 99.41% 93.37% 98.25% 20-15 98.54% 97.67% 97.66% 99.12% 99.41% 98.48% 20-20 98.25% 98.54% 97.95% 99.12% 99.40% 98.65% 0.04 20-5 98.25% 99.12% 97.37% 98.54% 97.66% 98.19% 20-10 97.67% 97.67% 97.08% 98.54% 97.60% 97.72% 20-15 98.25% 99.12% 96.79% 98.83% 97.66% 98.13% 20-20 98.54% 98.83% 97.37% 98.83% 97.66% 98.25% 0.05 20-5 98.83% 98.83% 98.25% 98.54% 98.25% 98.54% 20-10 97.96% 98.83% 97.37% 98.54% 97.95% 98.13% 20-15 98.25% 97.96% 97.08% 99.41% 97.66% 98.07% 20-20 98.83% 99.41% 96.79% 98.25% 98.83% 98.42% 0.06 20-5 97.67% 98.54% 98.25% 96.79% 97.95% 97.84% 20-10 98.25% 98.25% 97.66% 99.12% 99.40% 98.54% 20-15 98.54% 97.96% 97.66% 99.40% 97.66% 98.24% 20-20 98.54% 98.25% 96.50% 98.25% 97.95% 97.90% 0.07 20-5 98.54% 98.25% 97.08% 99.41% 97.68% 98.19% 20-10 98.25% 97.65% 97.08% 97.96% 98.25% 97.90% 20-15 98.25% 99.12% 97.95% 99.12% 97.37% 98.36% 20-20 98.54% 98.83% 97.37% 98.545 97.95% 98.25% 0.08 20-5 98.25% 99.41% 97.37% 99.41% 97.95% 98.48% 20-10 98.54% 98.54% 97.66% 98.54% 97.37% 98.13% 20-15 97.96% 98.25% 97.37% 98.83% 97.66% 98.01% 20-20 98.54% 98.25% 97.66% 98.79% 97.37% 98.12% 0.09 20-5 97.96% 98.54% 97.08% 98.83% 98.54% 98.19% 20-10 98.25% 98.83% 97.37% 98.83% 98.25% 98.31% 20-15 98.54% 98.54% 97.37% 99.12% 98.25% 98.36% 20-20 98.54% 98.54% 97374% 98.84% 98.25% 98.11% 0.1 20-5 98.54% 99.12% 96.79% 98.83% 97.95% 98.25% 20-10 97.96% 98.83% 97.08% 97.76% 97.37% 97.80% 20-15 98.25% 98.70% 97.37% 99.41% 97.66% 98.27% 20-20 98.54% 98.54% 97.37% 99.12% 98.25% 98.36%

## E. Evaluasi Model
Confusion  matrix yang  dihasilkan  oleh  model  arsitektur terbaik menghasilkan tingkat akurasi rata-rata sebesar 98.13%. Dari  data  keseluruhan  sebanyak  343  data,  88  data  berhasil diprediksi benar sebagai kondisi  anomali, sementara 248 data diprediksi  benar  sebagai  kondisi  normal.  3  data  diprediksi
salah  sebagai  kondisi  anomali  dan  4  data  diprediksi  salah sebagai  kondisi  normal.  di  prediksi  masuk  ke  dalam  kelas anomali dan sebanyak 4 data anomali salah prediksi masuk ke dalam  kondisi  normal.  Hasil  confusion  matriks  terbaik disajikan pada Tabel 6.
Evaluasi  model  juga  dilakukan  dengan  melihat  nilai precision  dan  recall.  Nilai  rata-rata  recall  dan  precision  yang dihasilkan  pada  jaringan  terbaik  4-20-10-1  yakni  sebesar 94.81%  dan  98.21%.  Ini  berarti  bahwa  kinerja  metode prediksi  semakin  baik  dalam  mendeteksi  anomali.  Hasil akurasi precision dan recall terbaik  pada  jaringan  4-20-10-1 dengan nilai laju pembelajaran 0.05 disajikan pada Gambar 7.
Gambar 3. Hasil akurasi terbaik masing-masing learning rate
Gambar  4.  Perbandingan  epoch  dan  waktu  terbaik  masing-masing arsitektur

## F. Representasi Pengetahuan
Sebuah  aplikasi  sederhana  dengan  menggunakan  Matlab telah dibangun yang dapat digunakan untuk melakukan proses training,  proses  testing  dan  proses  prediksi.  Pada  aplikasi  ini terdiri dari beberapa form aplikasi, diantaranya: a) form utama aplikasi  untuk  mendeteksi  kondisi  satelit,  b) form proses training, c) form proses testing, d) form deteksi anomali satelit.
Form training  data  merupakan  form  yang  dibuat  untuk melakukan  proses  training  atau  pelatihan  data  JST. Konfigurasi  JST  yang  digunakan  dapat  diatur  pada  form  ini, yaitu  jumlah  neuron  pada hidden  layer ,  fungsi  aktivasi  yang akan digunakan, target MSE, jumlah epoch dan learning rate . Tombol  buka  file  digunakan  untuk  meload  atau  memanggil file  data  yang  akan  ditraining.    Tombol  training  digunakan untuk memberikan perintah untuk melakukan proses pelatihan JST  pada  data.  Tampilan  form  pelatihan  disajikan  pada Gambar 7.
Gambar 5. Arsitektur jaringan syaraf tiruan terbaik pada model prediksi
TABEL VI. C ONFUSION M ATRIX YANG D IHASILKAN M ODEL 4-20-10-1 kelas hasil prediksi anomali Normal anomali 88 4 normal 3 248
Gambar 6. Nilai akurasi, precision dan recall terbaik
Gambar 7.  Tampilan form proses training
Form  pengujian  merupakan  form  yang  digunakan  untuk memprediksi hasil dari pelatihan yang telah dilakukan.  Form ini  berisi  data  pengujian,  hasil  prediksi  data  serta  dilengkapi dengan  evaluasi  model  berupa  nilai confusion  matriks serta nilai-nilai  akurasi  pengujian, precision serta recall .  Tombol buka  file  digunakan  untuk  meload  atau  memanggil  file  data uji  yang  akan  dilakukan  pengujian.    Tombol  prediksi digunakan  untuk  memberikan  perintah  untuk  melakukan proses  prediksi  dari  data  yang  telah  diinput  untuk  pengujian. Hasil  output  akhir  dari  proses  prediksi  tersebut  akan  tampil pada form hasil prediksi berupa data kelas kondisi satelit, serta secara otomatis akan dimasukkan ke dalam confusion matriks. Tampilan form pengujian data disajikan pada Gambar 8.
Gambar 8.  Tampilan form proses pengujian data dan prediksi
Form  deteksi  merupakan form yang  digunakan  untuk memprediksi  hasil  ketika  data  baru  yang  tidak  dimasukkan pada  proses  training  maupun  pengujian. Form ini  berisi  4 buah  input,  yaitu  :    mep0e1  (elektron),  mep0p1  (proton), indeks Kp serta indeks Dst.  Input dituliskan satu persatu pada form ,  kemudian  tombol  prediksi  digunakan  untuk  eksekusi proses  prediksi  tersebut.    Hasil  output  akhir  dari  proses prediksi tersebut akan tampil  pada form hasil prediksi berupa kondisi  satelit  dalam  keadaan  normal  atau  dalam  keadaan anomali. Tampilan form deteksi data disajikan pada Gambar 9.
Gambar 9.  Tampilan Form Validasi Data

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  menerapkan  model  deteksi anomali pada satelit LAPAN-TUBSAT dengan menggunakan jaringan  syaraf  tiruan backpropagation .  Arsitektur  jaringan syaraf  terbaik  yakni  model  jaringan  dengan  arsitektur  4-20- 10-1  dengan  laju  pembelajaran  sebesar  0.05. Epoch yang dihasilkan  sebesar    306 epoch dengan  waktu  pembelajaran sebesar 2 detik.  Nilai rata-rata akurasi maksimal yang dicapai adalah 98.13%. Sedangkan Nilai rata-rata recall dan precision yang dihasilkan pada jaringan terbaik 4-20-10-1 yakni sebesar 94.81% dan 98.21%

## R EFERENSI
[1] Ahmad  N,  "Charging  phenomena  on  LAPAN-A1  satellite",  In Proceeding of IWSWI Conference,  pp. 39-43, 2010
[2] Y.  Xue,    S.  Yang,  Z.Chao,  D.  Ba,    H.  An,  L.  Chen,  G.  Gue, "Investigation  Of  Single  Event  Anomali",  Journal  of    Nuclear Techniques, vol. 35, no. 9, pp. 692-697, 2012.
[3] N.  Najati,  "Effect  of  space  environment  disturbance  in  LAPAN-
TUBSAT  satellite",  Journal  of  Aerospace  Technology,  vol.  10,  no.  1, pp. 21-26, 2012.
[4] N.  Ahmad,  Neflia,  "  Analisis  Kondisi  Antariksa  di  Orbit  LAPAN-A2
Menjelak  Puncak  Aktivitas    Matahari  Siklus  24  ",  Jurnal  Sains Dirgantara, vol. 8, pp. 187-201, 2011
[5] N.  Ahmad,  K.  Kusumaningrum,"  Flux  And  Distribution  Of  Particles The  Cause  Of  Satellite  Anomalies  In  Low  Orbit  ",    Journal  of Aerospace Sains, vol. 6, no. 2, pp. 133-142, 2011.
[6] S.Andropov,  A.Guirik,  M.Budko,    "Network  Anomlay  Detetction using  Artificial  Neural  Network,"  in Proc 20th  Conference  of  Open Innovations Association (FRUCT), 2017
[7] D.  Shin,    D.  Lee,  K.  Kim,  J.  Hwang,  "Artificial  neural  network prediction model for geosynchronous electron fluxes",  Space Weather Journal, vol. 14, no. 4, pp. 313-321, 2016.
[8] J.  Mahmoudi,  A.  Arjomand,  M.  Rezaei,  H  Mohammadi,  "  Predicting the  earthquake  magnitude  using  the  multilayer  perceptron  neural network with two hidden layers, Civil Engineering Journal, vol. 2, no. 1, pp.1-12, 2016
[9] Shinde  A,  Kale  S,  Samant  R,  Ataharya  S,  Gorpade  S,  "Heart  disease prediction system using multilayered feed forward neural network and backpropagation  neural  network",  International  Journal  of  Computer Application, vol. 166, no. 7, pp 32-36, 2017.
[10] Ankit  C,  "Rainfall  prediction  using  backpropagation  feed  forward network", International Journal of Computer Application, vol. 119,  no. 4,  pp. 1-5,  2015.
[11] T.  Transpaset,  C.  Saiprasert,  S.  Thajchayapong,  "  Combining Unsupervised  Anomaly  Detection  and  Neural  Networks  for  Driver Identification",  Journal  of  Advanced  Transportation  ,  Volume  2017, Article ID 6057830, 13 pages https://doi.org/10.1155/2017/6057830
[12] A.  Doudkin,  M.  Maruskho,  " Ensembles  of  Neural  Network  for Telemetry Multivariate Time Series  Forecasting", in Proc PRIP 2016, pp. 53-62
[13] Y. Gao, J.  Feng,  T. Yang, M. Xu, " A Neural Network Approach for Satellite Telemetry Data Prediction", in Proc International Conference on  Electronics,  Communications  and  Control,  2012,  doi  : 10.1109/ICECC.2012.261
[14] L.  Banjanovic,  A.  Hajradrevic,  M.  Kantardizch,  F.  Mehmedovic,  I. Dznanovic " Neural Network Based data driven modelling of anomaly detetction  in  thermal  power  plant,  Journal  of  Control,  Measurement, Electronics, Computing and Communications ,Vol. 58, 2017
[15] T.,  Y.,  Kim,  S.,  B.,  Cho,  "  Web  traffic  anomaly  detection  using  C- LTSM  nueral  network",  Expert  Systems  with  applications,  Vol.  106, pp 66-76, 2018, https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.04.004
[16] E., E., Maruskho, A., A., Doudkin " Ensembles of neural networks for forecasting  of  time  series  of  spacecraft  telemetry  ",  Journal  Optical Memory and Neural Networks, Vol 26, pp 47-54, 2017