PENGAMATAN OPTIK SATELIT LEO: ANALISIS FOTOMETRI [OPTICAL OBSERVATION OF LEO SATELLITES: PHOTOMETRY ANALYSIS]
Rhorom Priyatikanto 1 , Abdul Rachman, Tiar Dani Pusat Sains Antariksa
Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Dr. Djundjunan 133 Bandung 40173 Indonesia
1 e-mail: rhorom.priyatikanto@lapan.go.id
Diterima 3 Maret 2015; Direvisi 13 Maret 2015; Disetujui 16 April 2015

## ABSTRACT
Observation  of  satellite  &  space debris  encircling  the Earth  at  low  orbit  can be  conducted  in optical  window.  Observation  system  that  utilizes  digital  camera  equipped  with  telescopic  lens  was developed  by  Space  Science  Center  of  LAPAN.  More  than  hundred  frames  of  wide  field  photograph were  produced  during  observation  campaign  in  August  2014.  In  this  paper,  there  are  10  selected frames that consist of satellite  trails for photometry analysis. Photometry analysis scheme consisting sky  background  modelling,  trail  identication,  and  flux  extraction  was  implemented  to  the  selected images in order to retrieve 10 light curves of 4 observed orbital objects, namely ISS, H-2A RB, Titan- 4B  RB,  and  TRMM.  Flux  variabilities  are  observed  from  those  light  curves,  but  the  amplitude  of variabilities  are  not  signicant  to  be  considered  as  intrinsic  variability  of  the  objects  with  changing attitude, e.g. tumbling object. However, this study shows the success story of the photometry analysis scheme developed recently as a part of the future space surveillance system.
Keywords: Orbital objects, Data analysis, Photometry

## ABSTRAK
Pengamatan  benda  antariksa  pada  orbit  rendah  dapat  dilakukan  pada  jendela  optik.  Sistem pengamatan  menggunakan  kamera  dijital  dengan  lensa  teleskopik  telah  dikembangkan  oleh  Pusat Sains  Antariksa  LAPAN.  Lebih  dari  seratus  bingkai  citra  medan  lebar  telah  dihasilkan  dalam pengamatan  yang  dilakukan  pada  Agustus  2014.  Dalam  makalah  ini,  dipilih  sepuluh  citra  yang mengandung  jejak  satelit  untuk  analisis  fotometri.  Skema  analisis  fotometri  yang  terdiri  atas pemodelan langit latar belakang, identifikasi jejak, serta ekstraksi fluks diterapkan pada citra hingga menghasilkan sepuluh kurva cahaya dari empat obyek antariksa yang diamati, yakni ISS, H-2A RB, Titan-4B RB, dan TRMM. Variabilitas fluks tampak dalam kurva cahaya tersebut, tetapi tidak cukup signikan  untuk  dianggap  sebagai  perubahan  kecerlangan  obyek  sebagai  akibat  dari  perubahan sikapnya  (misalnya tumbling ).  Meski  demikian,  studi  ini  menunjukkan  keberhasilan  skema  analisis fotometri yang telah dikembangkan sebagai bagian dari sistem pemantauan benda antariksa.
Kata Kunci: Benda orbital, Analisis data, Fotometri

## 1 PENDAHULUAN
Kegiatan  keantariksaan  semakin  intensif  dewasa  ini  yang  dibuktikan  dengan peningkatan  jumlah  wahana  antariksa  secara  eksponensial.  Menurut  katalog  yang dirilis North American Aerospace Defense Command (NORAD) serta kompilasi dari Union of  Concern  Scientist (UCS),  terdapat  setidaknya  7591  satelit  yang  pernah  diluncurkan hingga  akhir  2014  (UCS,  2014).  Di  antara  ribuan  satelit  tersebut,  terdapat  13  satelit Indonesia yang mengitari Bumi pada orbit rendah (3 satelit) dan orbit geostasioner (10 satelit)  yang  menyokong  aktivitas  telekomunikasi  Nusantara.  Jumlah  satelit  tersebut tidak  merepresentasikan  jumlah  obyek  buatan  pengorbit  Bumi  yang  sering  disebut
sebagai orbital  debris atau space  debris .  Jumlah  obyek  buatan  pengorbit  Bumi  yang tercatat dalam katalog United State Space Surveillance Network (dengan ukuran D > 10 cm) telah menembus angka 17.000 pada 2009, tetapi mengalami penurunan secara gradual (Orbital  Debris  Quarterly,  2014a).  Di  antara  obyek  tersebut,  terdapat  sekitar  4500 satelit (aktif dan tidak aktif), sekitar 3500 roket atau perangkat peluncur satelit, serta sekitar 9500 fragmented debris . Sebagian besar benda orbital berada pada orbit Bumi rendah  ( Low  Earth  Orbit ,  LEO)  sekitar  600  hingga  1000  km  di  atas permukaan  Bumi. Pada ketinggian ~790 km, kerapatan spasial benda-benda orbital amatlah tinggi, lebih dari 6×10 -8 km -3 atau tiga kali lipat lebih tinggi dibandingkan tujuh tahun sebelumnya (Orbital  Debris  Quarterly,  2014b).  Keberadaan  benda  pengorbit  yang  tidak  terkendali memberikan  ancaman  terhadap  misi  antariksa  yang  operasional  atau  yang  akan diluncurkan sehingga perlu selalu dipantau.
Sebagian besar benda orbital mengalami gangguan dan peluruhan orbit. Faktor alami  mempengaruhi  kala  hidup  benda  orbital,  di  antaranya  adalah  tekanan  radiasi, medan  magnet  Bumi,  tumbukan  meteoroid,  paparan  partikel  bermuatan,  tarikan gravitasi luni-solar, serta hambatan oleh atmosfer (de Lafontaine & Garg, 1980). Setiap faktor  memiliki  intensitas  gangguan  yang  berbeda.  Pada  orbit  rendah,  gesekan atmosfer  Bumi  menjadi  gaya  yang  paling  dominan  dalam  memicu  peluruhan  orbit sebuah  benda.  Hilangnya  energi  orbit  akibat  gesekan  atmosfer  mengakibatkan penurunan  eksentrisitas  dan  setengah  sumbu  panjang  orbit  sebuah  benda  sehingga lama-kelamaan  benda  tersebut  akan  mengalami re-entry ,  jatuh  ke  permukaan  Bumi. Pemantauan terhadap benda orbital yang akan jatuh perlu dilakukan karena orbitnya tak  terkendali  dan  senantiasa  berubah.  Perubahan  kecil  sekalipun  mempengaruhi lokasi jatuhnya benda tersebut serta resiko yang mungkin timbul.
Beberapa tahun yang lalu, Pusat Sains Antariksa telah mengembangkan piranti lunak  T RACK -I T yang  berfungsi  untuk  memperkirakan  benda  orbital  yang  berpotensi jatuh  di  wilayah  Indonesia  (Rachman  &  Dani,  2010).  Piranti  ini  bergantung  pada katalog  parameter  orbit  yang  dipublikasikan  dalam  www.celestrak.com,  sehingga kemandirian LAPAN dalam hal ini masih rendah. Kemudian, sistem pengamatan benda orbital dikembangkan pada 2013 – 2014 untuk mendukung sistem pemantauan benda jatuh  antariksa.  Pengamatan  dilakukan  pada  jendela  optik  menggunakan  kamera dijital sebagai detektor serta teleskop sebagai kolektor (Dani et al. , 2014).
Mode  pengamatan  optik  menjadi  alternatif  dan  pelengkap  pengamatan  benda jatuh  berbasis  radar.  Pengamatan  optik  mengandalkan  pantulan  cahaya  Matahari dengan fluks berbanding terbalik dengan kuadrat ketinggian ( F ~ d -2 ), berbeda dengan fluks radar yang  berbanding  terbalik  dengan ketinggian  pangkat empat  ( F ~ d -4 ).  Oleh karena itu, pengamatan optik dapat mendeteksi obyek LEO berukuran kecil ( D ~ 1 cm) atau obyek besar pada orbit geostasioner (Potter, 1995).
Karakterisasi benda orbital juga dapat dilakukan berdasarkan data pengamatan pada  jendela  optik.  Sebagai  contoh,  Yanagisawa  &  Kurosaki  (2012)  membuat  model elipsoid  dari  roket  Cosmos  2082  berdasarkan  kurva  cahaya  yang  diperoleh  pada jendela optik. Pemodelan juga menguak periode dan sumbu rotasi dari roket tersebut. Pemodelan  kurva  cahaya  satelit  pada  orbit  geostasioner  juga  dapat  dilakukan  (Seo et al. , 2013) hingga mengetahui bentuk obyek yang kompleks. Namun, sebelum mencapai tahapan  analisis  lanjut  semacam  itu,  setiap  hasil  pengamatan  perlu  melalui  proses identifikasi  dan  ekstraksi  informasi.  Melalui  proses  ini,  keberadaan  benda  orbital dalam citra dapat dideteksi untuk analisis lebih lanjut.
Makalah  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  fotometri  terhadap  hasil pengamatan satelit orbit rendah yang dilakukan LAPAN pada 2014. Target dari analisis tersebut  adalah  untuk  membangun  kurva  cahaya  satelit  yang  merepresentasikan karakteristik  dan kondisi satelit yang diamati. Hasil analisis fotometri juga digunakan
untuk menguji metode/ pipeline analisis fotometri yang telah dikembangkan selama ini. Dengan  demikian,  studi  ini  diharapkan  sebagai  langkah  awal  pengembangan  sistem terpadu  ( hardware-software )  pemantauan  satelit  serta  menjadi  salah  satu  rintisan untuk mencapai kemandirian bangsa Indonesia dalam bidang keantariksaan.

## 2 DATA DAN METODE
Citra  medan  lebar  diperoleh  pada  Agustus  2014  menggunakan  kamera Digital Single  Lens  Retract (DSLR)  Nikon  tipe  D70s  yang  memiliki  sensor  CMOS  tiga  warna ( Red  Green  Blue ,  RGB)  dengan  3008×2000  piksel,  masing-masing  berukuran  7,8 mikron.  Sensitivitas  kamera  dapat  diatur  antara  ISO  200  hingga  ISO  1600.  Kamera tersebut  dilengkapi  lensa  teleskopik  dengan  panjang  fokus  70  mm  sehingga  dapat mencakup  medan  pandang  sebesar  20º×13º,  kecuali  untuk  pengamatan  7  Agustus 2014.  Pada  tanggal  tersebut,  pengamatan  dilakukan  menggunakan  lensa  dengan medan pandang lebih luas, mencakup area 66º×44º.

## Tabel 2-1: DAFTAR CITRA FIT PILIHAN YANG DIANALISIS DALAM STUDI INI
No. Nama File Waktu Pengamatan exp. ISO Obyek 1. 20140807-007.fit 7-8-2014 04.55 WIB 15 s 1600 ISS 2. 20140807-008.fit 7-8-2014 04.56 WIB 15 s 1600 ISS 3. 20140815-008.fit 15-8-2014 05.10 WIB 15 s 800 H-2A RB 4. 20140815-009.fit 15-8-2014 05.13 WIB 15 s 800 H-2A RB 5. 20140823-001.fit 23-8-2014 05.09 WIB 15 s 1600 Titan-4B RB 6. 20140823-002.fit 23-8-2014 05.11 WIB 15 s 1600 Titan-4B RB 7. 20140824-002.fit 24-8-2014 04.47 WIB 15 s 1600 TRMM 8. 20140824-003.fit 24-8-2014 04.48 WIB 15 s 1600 TRMM 9. 20140824-011.fit 24-8-2014 05.11 WIB 15 s 1600 Titan-4B RB 10. 20140824-012.fit 24-8-2014 05.13 WIB 15 s 1600 Titan-4B RB
Pengamatan dilakukan di kota Bandung beberapa jam sebelum Matahari terbit. Kamera  diarahkan  ke  arah  barat  sesuai  dengan  prediksi  lokasi  kemunculan  satelit. Piranti  lunak  M AXIM DL  digunakan  untuk  mengendalikan  kamera,  memotret  langit dengan waktu paparan ( exposure time ) dan sensitivitas ISO yang dikehendaki. Keluaran berupa citra dengan ekstensi .jpeg dan .fit disimpan untuk analisis lebih lanjut.
Di  antara  lebih  dari  100  citra  fit  yang  dihasilkan  selama  Agustus,  dipilih sepuluh  citra  dengan  jejak  satelit  yang  cukup  jelas.  Tabel  2-1  merangkum  informasi terkait  citra  pilihan  tersebut.  Citra  fit  tersebut  merupakan array berukuran 3008×2000×3  yang  berisikan  cacah  cahaya  ( pixel  count ,  bernilai  0  –  255)  pada  pita merah  ( R ), hijau  ( G ),  dan biru  ( B ).  Dalam studi  ini, dipilih citra pada  pita  hijau untuk dianalisis.  Setiap  citra  fit  juga  memiliki header yang  berisikan  beberapa  informasi terkait pengamatan seperti tanggal dan waktu pengamatan, instrumen, waktu bukaan, dan sensitivitas ISO.
Citra  kalibrasi seperti  citra gelap  ( dark frame ),  citra bias  ( bias frame ),  dan citra medan datar ( flat field ) tidak tersedia sehingga reduksi standar tidak dapat dilakukan. Padahal,  citra  medan  lebar  yang  diperoleh  menunjukkan  adanya vignetting atau penggelapan  di  tepian  citra  akibat  ukuran  pupil  keluaran  yang  terlalu  kecil dibandingkan ukuran detektor di bidang fokus. Oleh karena itu, pemodelan citra latar belakang, seperti yang akan dibahas pada Bab 3, menjadi penting untuk dilakukan.
Jejak  satelit  pada  citra  telah  diidentifikasi  secara  manual  dengan  metode  yang dijelaskan  dalam  Rachman  &  Dani  (2014).  Identifikasi  tersebut  menunjukkan  bahwa jejak satelit berkaitan dengan benda antariksa pada orbit rendah, seperti International Space Station (ISS), badan roket (H-2A dan Titan-4B), serta satelit non-aktif (TRMM).
Skema analisis yang diterapkan merupakan perbaikan dari skema analisis yang telah  dijelaskan  dalam  Priyatikanto  et  al.  (2014).  Gambar  3-1  menggambarkan  alur proses  yang  dapat  dibagi  menjadi  proses  reduksi  standar,  pemodelan  citra  latar belakang, identifikasi jejak, serta ekstraksi fluks sebagai fungsi waktu.

## 2.1 Reduksi Standar
Citra  yang  diambil  menggunakan  kamera  dijital  berbasis Carge  Coupled  Device (CCD)  perlu  melalui  proses  reduksi  standar  untuk  meminimalisasi  derau  dan  untuk kalibrasi  pembacaan  setiap  piksel  di  dalamnya  (Howell,  2006).  Proses  ini  biasanya melibatkan  tiga  jenis  citra  kalibrasi,  yakni  citra  bias,  citra  gelap,  dan  citra  medan datar.
Citra  bias  diambil  dengan  waktu  paparan  nol  detik  dalam  kondisi shutter tertutup.  Citra  ini  digunakan  untuk  mengetahui  titik  nol  pengukuran  yang  dapat berbeda  satu  piksel  dengan  yang  lain.  Selanjutnya,  citra  gelap  merepresentasikan derau  termal  yang  terakumulasi  selama  waktu  paparan.  Akumulasi  derau  termal bergantung  pada  waktu  paparan  sehingga  citra  gelap  diambil  dengan  waktu  paparan yang  sama  dengan  waktu  paparan  citra  obyek,  tetapi  diambil  dalam  kondisi shutter tertutup.  Citra  medan  datar  digunakan  untuk  kalibrasi  sensitivitas  tiap  piksel  yang belum  tentu  sama.  Pemotretan sumber  cahaya  datar seperti  langit senja  atau  sumber cahaya  buatan  (seperti flat  dome dan flat  box )  dilakukan  untuk  mendapatkan  citra medan datar.
Proses untuk mendapatkan citra tereduksi ( R ) dapat dituliskan sebagai       B F B D B O R      (2-1)
dimana O , B , D , dan F berturut-turut menyatakan citra obyek (mentah), citra bias, citra gelap ( dark frame ), dan citra medan datar ( flat field ).

## 2.2 Pemodelan Citra Latar Belakang
Satu  karakteristik  citra  medan  lebar  yang  ditelaah  dalam  studi  ini  adalah memiliki  latar  belakang  yang  tidak  seragam.  Setidaknya,  terdapat  tiga  faktor  yang menyebabkan  ketidakseragaman  tersebut medan  lebar,  (2)  ketidakseragaman  akibat  cahaya  senja/fajar,  (3)  polusi  cahaya  dari kota  Bandung.  Karakter  semacam  ini  menyebabkan  identifikasi  jejak  menjadi  lebih sulit.  Oleh  karena  itu,  pemodelan  langit  latar  bela mengoreksi cacat dari citra sebelum melalui proses identifikasi citra.
Dalam  sebuah  citra,  nilai  pada  tiap  pixel  ( penjumlahan dari fluks obyek ( j i j i j i j i b x R , , , ,     dimana fluks langit latar belakang diasumsikan memiliki distribusi spasial yang mulus. Model langit latar belakang dapat diperoleh berdasarkan perhitungan statistik tertentu. Sebagai  contoh, program DAOPHOT 1996) menggunakan modus dari  distribusi nilai  pi belakang.
Pada studi kali ini, metode langit latar belakang yang tidak seragam. Metode i menyaring  derau  yang  bersifat mulus. Lee (1981) memodelkan citra dengan
j i j i j i b b , , , '    dimana b’ , b ,  dan  ε  berturut derau. Metode Lee mencari perkiraan rata dengan persamaan:
  j i j i j i j i j i b b k b b , , , , , ' ˆ    dimana koefisien k i,j dihitung dengan persamaan:     b b b k j i Var Var 2 2 ,    
dengan  nilai b dan  Var( b )  diperkirakan  berdasarkan berukuran tertentu.
Gambar 2-2: Distribusi pixel  count langit  latar  belakang  yang  tidak  homogen.  Reduksi  dengan  model  langit  latar  belakang (garis  putus-putus)  menghasilkan  citra  terkoreksi  yang  memiliki  histogram  ideal  (garis tegas), yakni memilik

## Pemodelan Citra Latar Belakang
Satu  karakteristik  citra  medan  lebar  yang  ditelaah  dalam  studi  ini  adalah memiliki  latar  belakang  yang  tidak  seragam.  Setidaknya,  terdapat  tiga  faktor  yang menyebabkan  ketidakseragaman  tersebut:  (1) vignetting akibat  penggunaan  lensa medan  lebar,  (2)  ketidakseragaman  akibat  cahaya  senja/fajar,  (3)  polusi  cahaya  dari kota  Bandung.  Karakter  semacam  ini  menyebabkan  identifikasi  jejak  menjadi  lebih arena  itu,  pemodelan  langit  latar  belakang  perlu  dilakukan  untuk mengoreksi cacat dari citra sebelum melalui proses identifikasi citra.
Dalam  sebuah  citra,  nilai  pada  tiap  pixel  ( pixel  count )  merupakan  hasil ek ( x i,j ) dan langit latar belakang ( b i,j ):
langit latar belakang diasumsikan memiliki distribusi spasial yang mulus. Model langit latar belakang dapat diperoleh berdasarkan perhitungan statistik tertentu.
DAOPHOT (Stetson, 1987) dan SE XTRACTOR (Bertin  & Arnouts, 1996) menggunakan modus dari  distribusi nilai  piksel  sebagai  acuan  nilai  langit  latar
Pada studi kali ini, metode filtering Lee (Lee, 1981) diadopsi untuk memodelkan langit latar belakang yang tidak seragam. Metode ini sebenarnya dikembangkan untuk menyaring  derau  yang  bersifat multiplicative hingga  menghasilkan  citra  yang  lebih mulus. Lee (1981) memodelkan citra dengan multiplicative noise sebagai:
,  dan  ε  berturut-turut  menyatakan  citra  yang  teramati,  citra  asli,  serta derau. Metode Lee mencari perkiraan rata-rata kuadrat dari b untuk tiap pi
dihitung dengan persamaan:
)  diperkirakan  berdasarkan ' b dan  Var(
pixel  count dari  citra  20140807-008.fit  (area  abu-abu)  bersesuaian  dengan langit  latar  belakang  yang  tidak  homogen.  Reduksi  dengan  model  langit  latar  belakang putus)  menghasilkan  citra  terkoreksi  yang  memiliki  histogram  ideal  (garis tegas), yakni memiliki latar belakang dengan distribusi Poisson
Satu  karakteristik  citra  medan  lebar  yang  ditelaah  dalam  studi  ini  adalah memiliki  latar  belakang  yang  tidak  seragam.  Setidaknya,  terdapat  tiga  faktor  yang akibat  penggunaan  lensa medan  lebar,  (2)  ketidakseragaman  akibat  cahaya  senja/fajar,  (3)  polusi  cahaya  dari kota  Bandung.  Karakter  semacam  ini  menyebabkan  identifikasi  jejak  menjadi  lebih kang  perlu  dilakukan  untuk
)  merupakan  hasil
(2-2)
langit latar belakang diasumsikan memiliki distribusi spasial yang mulus. Model langit latar belakang dapat diperoleh berdasarkan perhitungan statistik tertentu. (Bertin  & Arnouts, el  sebagai  acuan  nilai  langit  latar
Lee (Lee, 1981) diadopsi untuk memodelkan ni sebenarnya dikembangkan untuk hingga  menghasilkan  citra  yang  lebih sebagai:
(2-3)
turut  menyatakan  citra  yang  teramati,  citra  asli,  serta untuk tiap piksel, yakni
(2-4)
(2-5)
dan  Var( b ’)  dari  sub-citra
abu)  bersesuaian  dengan langit  latar  belakang  yang  tidak  homogen.  Reduksi  dengan  model  langit  latar  belakang putus)  menghasilkan  citra  terkoreksi  yang  memiliki  histogram  ideal  (garis
Proses filtering dilakukan  terhadap  citra  tereduksi  ( R i,j )  hingga  menghasilkan citra  yang  lebih  mulus  ( b i,j ).  Kemudian,  citra  tersebut  dikoreksi  menggunakan  model citra  latar  belakang.  Hasilnya  adalah  citra  dengan  latar  belakang  yang  homogen  dan siap  melalui  proses  identifikasi  jejak.  Citra  yang  telah  terkoreksi  memiliki  distribusi nilai  piksel  yang  berbeda  dibandingkan  citra  sebelumnya.  Sebagaimana  ditunjukkan dalam  Gambar  3-2,  citra  terkoreksi  memiliki  distribusi  nilai  piksel  yang  menyerupai distribusi Poisson (misalnya Patat, 2003). Sinyal dari obyek tidak lagi tenggelam dalam langit latar belakang yang tidak seragam.

## 2.3 Identifikasi Jejak
Obyek  yang  menjadi  fokus  dari  studi  ini  adalah  jejak  satelit  yang  tertangkap dalam  citra  medan  lebar.  Transformasi  Hough  (Hough,  1962)  merupakan  salah  satu algoritma  yang  banyak  digunakan  untuk  mendeteksi  pola  linier  dari  sebuah  citra (Laas-Bourez et  al .,  2009).  Algoritma  ini  juga  telah  dikembangkan  hingga  dapat mendeteksi pola non-linier (Storkey et al ., 2004), bahkan dapat juga digunakan untuk mendeteksi keberadaan sabit tipis Bulan atau hilal (Fakhar et al ., 2014).
Gambar 2-3: Skema transformasi Hough dari sebuah citra biner menjadi kurva sinusoidal pada ruang Hough ( θ , ρ )
Pada  dasarnya,  transformasi  Hough  mengubah  koordinat  kartesian  dari  suatu pixel dalam citra menjadi suatu kurva sinusoidal dalam ruang Hough (plot ρ terhadap θ ). Sebagaimana diilustrasikan pada Gambar 3-3, posisi sebuah piksel relatif terhadap pusat  citra  ( x,y )  dapat  dinyatakan  dalam  koordinat  polar  ( θ m , ρ m ),  di  mana ρ m menyatakan jarak piksel dari pusat citra, sedangkan θ m menyatakan sudut azimut dari piksel tersebut, diukur dari sumbu x positif. Definisi tersebut dapat dinyatakan dengan persamaan:
2 2 y x m    (2-6)
dan
        x y m 1 tan  (2-7)
dimana 0º ≤ θ m ≤ 180º dan ρ m dapat bernilai negatif. Dalam ruang Hough, piksel tersebut berasosiasi dengan kurva sinusoidal:
  m m       cos (2-8)
Bila  terdapat  sejumlah  piksel  yang  berada  pada  satu  garis,  maka  dalam  ruang Hough terdapat beberapa kurva sinusoidal yang berpotongan pada suatu titik tertentu. Semakin  nyata  pola  linier  dalam  citra,  maka  jumlah  kurva  yang  berpotongan  pun semakin  banyak.  Bila  pencacahan  ( voting )  pada  ruang  Hough  dilakukan  (misalnya dengan  menghitung  jumlah  kurva  yang  melewati  titik  ( θ , ρ )  tertentu),  maka  pasangan ( θ p , ρ p ) dengan cacah terbanyak berkaitan dengan pola linier paling nyata dalam citra.
Garis  atau  jejak  satelit  dalam  citra  berjarak ρ p dari  pusat  citra  serta  dapat dinyatakan dengan persamaan:
bx a y   (2-9)
dengan
p p a   sin 
(2-10)
dan
  p o b    90 tan (2-11)
Kedua parameter jejak ( a dan b ) disimpan untuk proses lebih lanjut.
Transformasi  Hough  dapat  diterapkan  pada  citra  dengan  gradasi  nilai  piksel. Namun, penerapan terhadap citra biner lebih mudah dilakukan. Selain itu, identifikasi jejak lebih mudah dilakukan karena kontras yang lebih tinggi pada ruang Hough.
Untuk memperoleh citra biner, proses thresholding dilakukan. Dalam proses ini, piksel  dengan  nilai  lebih  dari  ambang  batas  tertentu  dianggap  bernilai  1  sedangkan piksel lainnya bernilai 0. Ambang batas ( l ) ditentukan berdasarkan statistik nilai piksel, yakni:
x x l    (2-12)
dimana x dan x  menyatakan rataan dan simpangan baku dari distribusi nilai piksel citra  yang  telah  dikurangi  oleh  model  langit  latar  belakang,  sedangkan κ ≈  2,5 merupakan faktor pengali.

## 2.4 Ekstraksi Fluks
Fluks yang  diterima  detektor  pada  dasarnya  merupakan  campuran  dari fluks asli  obyek  (mengalami  ekstingsi  atmosfer), fluks langit  latar  belakang,  serta  derau. Fluks obyek dapat diekstraksi dengan berbagai cara, diantaranya dengan mencocokkan model Point  Spread  Function (PSF photometry )  serta  dengan  metode  fotometri  bukaan ( aperture photometry ).
Fotometri PSF banyak digunakan untuk mengukur fluks bintang, terutama pada daerah dengan kerapatan bintang yang tinggi (Stetson, 1987; Bertin & Arnouts, 1996). Suatu  fungsi  Gaussian  (atau  fungsi  sejenisnya)  dicocokkan  dengan  nilai  piksel  yang menurun  seiring  bertambahnya  jarak  piksel  dari  pusat  bintang.  Dengan  metode  ini, fluks dari dua bintang yang tampak berdekatan dapat diekstraksi dengan baik.
Namun, fotometri PSF tidak dapat digunakan untuk analisis jejak satelit karena profil fluks dari  obyek bergerak  semacam  itu tidak  diketahui secara pasti.  Karena  itu, metode  fotometri  bukaan  dipilih  untuk  ekstraksi fluks jejak  satelit  yang  telah diidentifikasi.  Tidak  seperti  pada  fotometri  bintang  yang  menggunakan  bukaan berbentuk  lingkaran, ekstraksi  yang dilakukan  dalam  studi  ini  menggunakan  bukaan berbentuk  persegi  dengan  ukuran s yang  ditentukan  berdasarkan  lebar  obyek  dalam citra (Gambar 3-4). Fluks obyek adalah total nilai piksel dalam persegi dikurangi rata- rata  nilai  piksel  dalam  area  pembanding.  Area  pembanding  berupa  dua  buah  persegi yang berjarak 1,5 s dari jejak satelit yang dianalisis.
Gambar 2-4: Skema  fotometri  apertur  untuk  mengukur jejak  satelit.  Fluks  tersebut  dikoreksi  dengan  area  pembanding  atau  area  langit  yang ditandai dengan persegi
Ekstraksi fluks dilakukan sepanjang jejak satelit yang telah diidentifikasi dalam proses sebelumnya. Hasilnya adalah dalam piksel. Hasil tersebut dapat ditransformasi menjadi kurva cahaya ( fungsi  waktu)  dengan  mengacu  pada  waktu  paparan  ( untuk mendapatkan citra.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Fotometri Dasar
Citra yang dianalisis merupakan citra fit 8 nilai  0  –  255.  Menggunakan  konfigurasi diperoleh citra dengan skala bayangan sebesar 1,32’/pi dan 20140807-008. fit serta 0,39’/pi pada  Gambar  3-1,  bintang  dalam  citra  memiliki  p asensiorekta  karena  pemotretan  dilakukan  tanpa khususnya Full  Width  at  Half  Maximum asensiorekta  serta  sekitar  6  pi dalam penentuan ukuran persegi dalam fotometri bukaan.
Gambar 3-1: Kontur  nilai  piksel  dari  bintang  Aldebaran  (kiri),  Pleiades  atau  M45  (tengah)  dan  jejak ISS  (kanan)  yang  diperoleh  dari  citra  20140807 tersebut adalah 1,32’/pi
Untuk  mengetahui  perilaku  detektor,  fotometri  bukaan  dilakukan  terhadap sekitar  sepuluh  bintang  paling  terang  yang  ada  dalam  citra. berdasarkan  analisis  tersebut  dibandingkan  dengan  magnitudo  bintang yang tercatat dalam katalog Tycho
Skema  fotometri  apertur  untuk  mengukur fluks pada  area  persegi  yang  berpusat  pada jejak  satelit.  Fluks  tersebut  dikoreksi  dengan  area  pembanding  atau  area  langit  yang ditandai dengan persegi B 1 dan B 2
dilakukan sepanjang jejak satelit yang telah diidentifikasi dalam proses sebelumnya. Hasilnya adalah fluks satelit sebagai fungsi posisi yang dinyatakan el. Hasil tersebut dapat ditransformasi menjadi kurva cahaya ( ngan  mengacu  pada  waktu  paparan  ( exposure  time

## PEMBAHASAN

## Analisis Fotometri Dasar
Citra yang dianalisis merupakan citra fit 8-bit. Tiap piksel didalamnya memiliki 255.  Menggunakan  konfigurasi  instrumen  yang  diulas  pada  Bagian  2, diperoleh citra dengan skala bayangan sebesar 1,32’/piksel untuk citra 20140807
fit serta 0,39’/piksel untuk citra lainnya. Sebagaimana diperlihatkan 1,  bintang  dalam  citra  memiliki  profil  yang  agak  lonjong  pada  arah asensiorekta  karena  pemotretan  dilakukan  tanpa sidereal  tracking Full  Width  at  Half  Maximum (FWHM),  adalah  sekitar  8  pi asensiorekta  serta  sekitar  6  piksel  pada  arah  deklinasi.  Ukuran  ini  dijadikan  acuan dalam penentuan ukuran persegi dalam fotometri bukaan.
el  dari  bintang  Aldebaran  (kiri),  Pleiades  atau  M45  (tengah)  dan  jejak ISS  (kanan)  yang  diperoleh  dari  citra  20140807-008.fit.  Skala  bayangan  dari tersebut adalah 1,32’/piksel
Untuk  mengetahui  perilaku  detektor,  fotometri  bukaan  dilakukan  terhadap bintang  paling  terang  yang  ada  dalam  citra. Fluks berdasarkan  analisis  tersebut  dibandingkan  dengan  magnitudo  bintang yang tercatat dalam katalog Tycho-2 (Hog et al. , 2000).
pada  area  persegi  yang  berpusat  pada jejak  satelit.  Fluks  tersebut  dikoreksi  dengan  area  pembanding  atau  area  langit  yang
dilakukan sepanjang jejak satelit yang telah diidentifikasi dalam satelit sebagai fungsi posisi yang dinyatakan el. Hasil tersebut dapat ditransformasi menjadi kurva cahaya ( fluks sebagai exposure  time )  yang  digunakan
el didalamnya memiliki instrumen  yang  diulas  pada  Bagian  2, el untuk citra 20140807-007 el untuk citra lainnya. Sebagaimana diperlihatkan rofil  yang  agak  lonjong  pada  arah sidereal  tracking .  Ukuran  obyek,
),  adalah  sekitar  8  piksel  pada  arah ini  dijadikan  acuan
el  dari  bintang  Aldebaran  (kiri),  Pleiades  atau  M45  (tengah)  dan  jejak 008.fit.  Skala  bayangan  dari  citra
Untuk  mengetahui  perilaku  detektor,  fotometri  bukaan  dilakukan  terhadap Fluks yang  diperoleh berdasarkan  analisis  tersebut  dibandingkan  dengan  magnitudo  bintang  pada  pita V
Gambar 3-2 menunjukkan plot logaritma dari V dalam katalog Tycho-2. Regresi linier antara citra  menghasilkan  garis  dengan  gradien  yang  hampir  sama,  kecuali  pada  dua  citra. Dari  citra  20140807-007.fit,  diperoleh  garis  regresi  dengan  kemiringan sementara  dari  citra  20140824 0,341.  Gradien  garis  regresi  dari  kedua  citra  menyimpang  dibandingkan  garis  regresi yang  lain.  Kondisi  langit  yang  dipenuhi  polusi  cahaya  tampak  nyata pada kedua citra sehingga faktor inilah yang diperkirakan menjadi penyebab penyimpangan.

## Gambar 3-2: Perbandingan antara logaritma dari magnitudo pita V dalam katalog Tycho
Dengan  mengabaikan  regresi  dari  kedua  citra,  diperoleh  bahwa  garis  regresi yang  dihasilkan  memiliki  gradien  0,169  ±  0,028.  Berdasarkan  gradien  tersebut, formulasi magnitudo sebagai fungsi
C F V    log 92 , 5
dengan C suatu  konstanta  yang  bervariasi  pada  satu  citra  dan  citra  lain.  Persamaan tersebut  berbeda  dengan  persamaan  magnitudo  Pogson.  Perbedaan  ini  diperkirakan muncul  sebagai  akibat  dari  kompresi  file  oleh  kamera  yang  digunakan.  Karakteristik instrumen  semacam  ini  menyebabkan  perhitungan  magnitudo  ob dilakukan dengan akurat.

## 3.2 Analisis Jejak Satelit
Analisis  fotometri  terhadap  salah  satu  citra  medan  luas  dapat  dilihat  pada Gambar  3-3.  Citra  asli  menunjukkan  adanya  variasi  langit  latar  belakang  serta penggelapan  di  bagian  tepi  citra  akibat belakang serta identifikasi jejak satelit, citra asli diperkecil ukurannya melalui 4×4. Filtering (dengan  ukuran  sub berukuran  752×500  hingga  menghasilkan  model  langit  latar  belakang.  Citra  asli  yang dikurangi  dengan  langit  latar  belakang  menghasilkan  citra  tereduksi  dengan  latar belakang  yang  lebih  homogen melalui  proses thresholding
Pengamatan Optik Satelit Leo ....
ukkan plot logaritma dari fluks bintang terhadap magnitudo 2. Regresi linier antara -log 10 ( F ) dan V yang diperoleh dari setiap citra  menghasilkan  garis  dengan  gradien  yang  hampir  sama,  kecuali  pada  dua  citra.
007.fit,  diperoleh  garis  regresi  dengan  kemiringan sementara  dari  citra  20140824-012,  didapatkan  garis  regresi  dengan 0,341.  Gradien  garis  regresi  dari  kedua  citra  menyimpang  dibandingkan  garis  regresi yang  lain.  Kondisi  langit  yang  dipenuhi  polusi  cahaya  tampak  nyata pada kedua citra sehingga faktor inilah yang diperkirakan menjadi penyebab penyimpangan.
Perbandingan antara logaritma dari fluks bintang yang dianalisis dalam studi ini dengan dalam katalog Tycho-2 (Hog et al. , 2000).
Dengan  mengabaikan  regresi  dari  kedua  citra,  diperoleh  bahwa  garis  regresi yang  dihasilkan  memiliki  gradien  0,169  ±  0,028.  Berdasarkan  gradien  tersebut, formulasi magnitudo sebagai fungsi fluks menjadi:
suatu  konstanta  yang  bervariasi  pada  satu  citra  dan  citra  lain.  Persamaan tersebut  berbeda  dengan  persamaan  magnitudo  Pogson.  Perbedaan  ini  diperkirakan muncul  sebagai  akibat  dari  kompresi  file  oleh  kamera  yang  digunakan.  Karakteristik
ni  menyebabkan  perhitungan  magnitudo  ob
Analisis  fotometri  terhadap  salah  satu  citra  medan  luas  dapat  dilihat  pada 3.  Citra  asli  menunjukkan  adanya  variasi  langit  latar  belakang  serta penggelapan  di  bagian  tepi  citra  akibat vignetting .  Untuk  pemodelan  langit  latar belakang serta identifikasi jejak satelit, citra asli diperkecil ukurannya melalui (dengan  ukuran  sub-citra  10×10  piksel)  dilakukan  terhadap  citra berukuran  752×500  hingga  menghasilkan  model  langit  latar  belakang.  Citra  asli  yang dikurangi  dengan  langit  latar  belakang  menghasilkan  citra  tereduksi  dengan  latar belakang  yang  lebih  homogen.  Selanjutnya,  citra  tersebut  diubah  menjadi  citra  biner
thresholding untuk  deteksi  jejak.  Keluaran  dari  proses  ini  adalah
bintang terhadap magnitudo yang diperoleh dari setiap citra  menghasilkan  garis  dengan  gradien  yang  hampir  sama,  kecuali  pada  dua  citra.
007.fit,  diperoleh  garis  regresi  dengan  kemiringan  -0,010,
012,  didapatkan  garis  regresi  dengan  kemiringan 0,341.  Gradien  garis  regresi  dari  kedua  citra  menyimpang  dibandingkan  garis  regresi yang  lain.  Kondisi  langit  yang  dipenuhi  polusi  cahaya  tampak  nyata pada kedua citra sehingga faktor inilah yang diperkirakan menjadi penyebab penyimpangan.
bintang yang dianalisis dalam studi ini dengan
Dengan  mengabaikan  regresi  dari  kedua  citra,  diperoleh  bahwa  garis  regresi yang  dihasilkan  memiliki  gradien  0,169  ±  0,028.  Berdasarkan  gradien  tersebut,
(3-1)
suatu  konstanta  yang  bervariasi  pada  satu  citra  dan  citra  lain.  Persamaan tersebut  berbeda  dengan  persamaan  magnitudo  Pogson.  Perbedaan  ini  diperkirakan muncul  sebagai  akibat  dari  kompresi  file  oleh  kamera  yang  digunakan.  Karakteristik
ni  menyebabkan  perhitungan  magnitudo  obyek  tidak  dapat
Analisis  fotometri  terhadap  salah  satu  citra  medan  luas  dapat  dilihat  pada 3.  Citra  asli  menunjukkan  adanya  variasi  langit  latar  belakang  serta
.  Untuk  pemodelan  langit  latar belakang serta identifikasi jejak satelit, citra asli diperkecil ukurannya melalui binning el)  dilakukan  terhadap  citra
berukuran  752×500  hingga  menghasilkan  model  langit  latar  belakang.  Citra  asli  yang dikurangi  dengan  langit  latar  belakang  menghasilkan  citra  tereduksi  dengan  latar
.  Selanjutnya,  citra  tersebut  diubah  menjadi  citra  biner untuk  deteksi  jejak.  Keluaran  dari  proses  ini  adalah
parameter  jejak a dan b Parameter-parameter tersebut dirangkum dal Ekstraksi fluks dilakukan terhadap citra asli yang tidak dikoreksi dengan model langit  latar  belakang.  Fotometri  bukaan  dilakukan  sepanjang  jejak  satelit  yang diperoleh dari transformasi Hough. Persegi berukuran 25×25 pi area bukaan dan area pembanding. Ukuran tersebut kira sebagaimana  dibahas  sebelumnya. cahaya ditampilkan pada Gambar secara akurat karena karakter detektor yang belum dipahami dengan baik.
Gambar 3-3: Contoh pengolahan citra 20140807008.fit dari citra asli ( citra  biner  untuk  identifikasi  jejak  satelit.  Jejak  yang  teridentifikasi  ditandai  dengan garis  putus-putus  pada  panel  kiri  bawah.  Lingkaran  menandai  perkiraan  pangkal  dan ujung jejak satelit
Kurva cahaya  yang diperoleh menunjukkan  adanya  variasi waktu, tetapi perubahan ini belum tentu berasal dari perubahan sikap dari ob diamati  (misalnya  obyek  mengalami merepresentasikan amplitudo perubahan Nilai  F  berkisar  antara  8,0  hingga  27,0 disebut counts ).  Perubahan dengan nilai sekitar 20 ADU. Selain itu, perubahan secara periodik pun tidak  tampak jelas.  Rendahnya  rasio  sinyal  terhadap  derau  ( fotometri yang dilakukan.
Kurva cahaya yang dihasilkan dari citra 20140824 menunjukkan adanya peningkatan karena citra yang dihasilkan tidak bersih sepenuhnya. Terdapat debu pada lensa atau detektor yang  menimbulkan noda pada citra yang  tampak  lebih gelap  dari langit latar belakang. Akibatnya, fluks dari jejak satelit yang berada dekat dengan noda akan lebih tinggi dari seharusnya.
2015 :103--116
serta  kecepatan  sudut  obyek  yang  tampak  pada  citra. parameter tersebut dirangkum dalam Tabel 3-1.
dilakukan terhadap citra asli yang tidak dikoreksi dengan model langit  latar  belakang.  Fotometri  bukaan  dilakukan  sepanjang  jejak  satelit  yang diperoleh dari transformasi Hough. Persegi berukuran 25×25 piksel digunakan sebagai area bukaan dan area pembanding. Ukuran tersebut kira-kira tiga kali FWHM bintang sebagaimana  dibahas  sebelumnya. Fluks obyek  sebagai  fungsi  waktu ditampilkan pada Gambar 3-4. Namun, magnitudo obyek belum dapat dihitung karena karakter detektor yang belum dipahami dengan baik.
Contoh pengolahan citra 20140807008.fit dari citra asli ( inverted ) hingga menghasilkan citra  biner  untuk  identifikasi  jejak  satelit.  Jejak  yang  teridentifikasi  ditandai  dengan putus  pada  panel  kiri  bawah.  Lingkaran  menandai  perkiraan  pangkal  dan
Kurva cahaya  yang diperoleh menunjukkan  adanya  variasi fluks waktu, tetapi perubahan ini belum tentu berasal dari perubahan sikap dari ob ek  mengalami tumbling ).  Simpangan  baku  dari merepresentasikan amplitudo perubahan fluks sebagai fungsi waktu.
Nilai  F  berkisar  antara  8,0  hingga  27,0 Analog  to  Digital  Unit ).  Perubahan  tersebut  tidak  jauh  lebih  besar  dibandingkan  derau  citra dengan nilai sekitar 20 ADU. Selain itu, perubahan secara periodik pun tidak  tampak jelas.  Rendahnya  rasio  sinyal  terhadap  derau  ( S / N ratio )  turut  menyulitkan  analisis
cahaya yang dihasilkan dari citra 20140824-002.fit dan 20140824 menunjukkan adanya peningkatan fluks secara tiba-tiba. Peningkatan tersebut timbul karena citra yang dihasilkan tidak bersih sepenuhnya. Terdapat debu pada lensa atau nimbulkan noda pada citra yang  tampak  lebih gelap  dari langit latar dari jejak satelit yang berada dekat dengan noda akan lebih
ek  yang  tampak  pada  citra.
dilakukan terhadap citra asli yang tidak dikoreksi dengan model langit  latar  belakang.  Fotometri  bukaan  dilakukan  sepanjang  jejak  satelit  yang el digunakan sebagai kali FWHM bintang ek  sebagai  fungsi  waktu  atau  kurva ek belum dapat dihitung
karena karakter detektor yang belum dipahami dengan baik.
) hingga menghasilkan citra  biner  untuk  identifikasi  jejak  satelit.  Jejak  yang  teridentifikasi  ditandai  dengan putus  pada  panel  kiri  bawah.  Lingkaran  menandai  perkiraan  pangkal  dan
fluks sebagai  fungsi waktu, tetapi perubahan ini belum tentu berasal dari perubahan sikap dari obyek yang ).  Simpangan  baku  dari fluks ( σ F )  dapat
o  Digital  Unit (ADU atau  juga tersebut  tidak  jauh  lebih  besar  dibandingkan  derau  citra dengan nilai sekitar 20 ADU. Selain itu, perubahan secara periodik pun tidak  tampak )  turut  menyulitkan  analisis
002.fit dan 20140824-011.fit tiba. Peningkatan tersebut timbul karena citra yang dihasilkan tidak bersih sepenuhnya. Terdapat debu pada lensa atau nimbulkan noda pada citra yang  tampak  lebih gelap  dari langit latar dari jejak satelit yang berada dekat dengan noda akan lebih

## Tabel 3-1:  RANGKUMAN  HASIL  ANALISIS  FOTOMETRI  YANG  DILAKUKAN  TERHADAP  10 CITRA DENGAN JEJAK SATELIT DI DALAMNYA
No. Nama File 1. 20140807-007.fit  ISS 2. 20140807-008.fit  ISS
3. 20140815-008.fit  H-2A RB 4. 20140815-009.fit  H-2A RB 5. 20140823-001.fit  Titan 6. 20140823-002.fit  Titan 7. 20140824-002.fit  TRMM 8. 20140824-003.fit  TRMM 9. 20140824-011.fit  Titan 10. 20140824-012.fit  Titan
Gambar 3-4: Kurva  cahaya  obyek  orbital  yang  diekstrak  dari  citra  medan  lebar  hasil  pengamatan Agustus 2014. Nama file disertakan dalam setiap simpangan baku (stdev), serta perkiraan kecepatan sudut ob Area abu-abu menandai daerah ±
RANGKUMAN  HASIL  ANALISIS  FOTOMETRI  YANG  DILAKUKAN  TERHADAP  10 CITRA DENGAN JEJAK SATELIT DI DALAMNYA
Objek a b F pixel ADU -164,0 2,19 238,2 99,1 0,62 257,1 2A RB 179,7 -2,82 28,5 2A RB 219,5 2,41 44,5 Titan-4B RB -156,8 -2,41 44,1 Titan-4B RB -130,8 -0,52 124,9 TRMM -291,6 0,16 39,6 TRMM -243,8 -0,87 3,3 Titan-4B RB -191,0 -0,18 29,8 Titan-4B RB -436,3 -0,04 4,5
ek  orbital  yang  diekstrak  dari  citra  medan  lebar  hasil  pengamatan Agustus 2014. Nama file disertakan dalam setiap plot , diikuti oleh fluks simpangan baku (stdev), serta perkiraan kecepatan sudut obyek ( ω menandai daerah ± σ F di sekitar nilai rata-rata fluks
RANGKUMAN  HASIL  ANALISIS  FOTOMETRI  YANG  DILAKUKAN  TERHADAP  10  SAMPEL
σ F ω ADU ‘/s 22,8 24,7 27,0 59,5 8,9 3,5 8,0 3,2 10,5 13,7 25,7 41,2 17,7 6,9 14,4 5,6 15,2 5,9 11,8 4,7
ek  orbital  yang  diekstrak  dari  citra  medan  lebar  hasil  pengamatan fluks rata-rata ( mean ), ω ) dalam piksel/detik.
Analisis fotometri yang dilakukan juga menghasilkan perkiraan kecepatan sudut obyek  dilihat  oleh  pengamat  di  permukaan  Bumi  ( ω )  yang  ditentukan  berdasarkan panjang  jejak  satelit  dalam  citra,  dikalikan  skala  bayangan  citra  tersebut.  kecepatan sudut  yang  diamati  berkisar  antara  3’/s  hingga  1º/s.  Dalam  satu  malam  yang  sama, sebuah  obyek  yang  berada  pada  orbit  rendah  dapat  terlihat  dengan  kecepatan  sudut yang berbeda. ISS yang diamati pada 7 Agustus 2014 dan Titan-4B yang diamati pada 23 Agustus 2014 menjadi contoh dari kasus tersebut.
Berdasarkan Two  Line  Elements yang  dirilis  www.celestrak.com,  ISS  bergerak dengan  gerak  rerata  ( mean  motion )  sebesar  15,506/hari.  Pada  pukul  4:55  WIB,  ISS tampak pada ketinggian ~30º dan bergerak dengan kecepatan ~25’/s, sedangkan pada pukul  4:56  WIB,  ISS  berada  pada  ketinggian  ~70º    dan  bergerak  dengan  kecepatan sudut dua kali lipat lebih tinggi. Dengan analisis geometri sederhana, diperoleh bahwa jarak ISS dari pengamat pada pukul 4:56 WIB 3,3 kali lebih dekat dibandingkan jarak satu  menit  sebelumnya.  Penjelasan  yang  sama  berlaku  untuk  roket  Titan-4B  yang diamati pada 23 Agustus.

## 4 KESIMPULAN
Pada  studi  ini,  analisis  fotometri  telah  diimplementasikan  pada  sepuluh  citra medan  lebar  yang  mengandung  jejak  satelit  atau  benda  antariksa  pada  orbit  Bumi rendah. Skema tersebut terdiri atas pemodelan langit latar belakang, identifikasi jejak, serta ekstraksi fluks . Hasil yang diperoleh adalah: (1) parameter jejak yang menyatakan posisi  dan  kemiringan  jejak,  (2)  perkiraan  kecepatan  sudut  obyek,  serta  (3)  kurva cahayanya.
Berdasarkan  kurva  cahaya yang didapatkan,  belum dapat  disimpulkan  apakah obyek  yang  diamati  mengalami  perubahan  kecerlangan  atau  tidak.  Variabilitas fluks yang teramati tidak jauh berbeda dibandingkan derau citra. Selain itu, perubahan fluks tidak memiliki periode yang jelas. Meski demikian, studi ini menunjukkan keberhasilan dari pipeline analisis fotometri yang secara otomatis mampu mengidentifikasi jejak dan mengekstrak kurva cahaya darinya.

## DAFTAR RUJUKAN
Bertin, E. and S. Arnouts, 1996. Sextractor: Software for Source Extraction , Astronomy & Astrophysics,
117, 393.
Dani,  T.;  Rachman,  A.;  Priyatikanto,  R.;  and  B.  Religia,  2014. Development  of  Space  Debris  Optical Observation  System  in  Indonesia:  Preliminary  Results ,  Proceeding  of  the  5th  International Conference on Mathematics & Natural Science.
de Lafontaine, J. and S. C. Garg, 1980. A Review of Satellite Lifetime and Orbit Decay Prediction , UTIAS Review, 43.
Fakhar, M.; Moalem,  P.; and M. A. Badri, 2014. Lunar Crescent Detection Based on Image Processing Algorithms , Earth Moon & Planets, 114, 17.
Hog, E.; Fabricius, C.; Makarov, V. V.; Urban, S.; Corbin, T.; Wyco, G.; Bastian, U.; Schwekendiek, P.; and A. Wicenec, 2000. The Tycho-2 Catalogue of The 2.5 Million Brightest Stars ,  Astronomy & Astrophysics, 355, L27.
Hough. P. V. C, 1962. Method and Means for Recognizing Complex Patterns , US Patent 3069654.
Howell, S. B, 2006. Handbook of CCD Astronomy , Cambridge University Press.
Laas-Bourez, M.; Blacnhet, G.; Boer, M.; Ducrotte, E.; and A. Klotz, 2009. A New Algorithm for Optical Observations  of  Space  Debris  with  the  TAROT  Telescopes ,  Advances  in  Space  Research,  44, 1270.
Lee,  J.  S,  1981. Speckle  Analysis  and  Smoothing  of  Synthetic  Aperture  Radar  Images ,  Computational Graphics & Image Processing, 17, 24.
Orbital Debris Quarterly News, April 2014b.
Orbital Debris Quarterly News, January 2014a.
Patat,  F,  2003. A  Robust  Algorithm  for  Sky  Background  Computation  in  CCD  Images ,  Astronomy  & Astrophysics, 401, 797.
Potter, A. E., 1995. Ground-Based Optical Oobservation of Orbital Debris: a Review , Advances in Space Research, 16(11), 35.
Priyatikanto,  R.;  Religia,  B.;  Rachman,  A.;  and  Dani,  T.,  2014. Towards  Photometry  Pipeline  of  the Indonesian  Space  Surveillance  System ,  Proceeding  of  the  5th  International  Conference  on Mathematics & Natural Sciences.
Rachman,  A.  and  Dani,  T.,  2010. Pengembangan  Perangkat  Lunak  Pemantau  Otomatis  Benda  Jatuh Antariksa , Prosiding Seminar Nasional Sains Antariksa V.
Seo,  H.;  Ho,  J.;  Song,  Y.;  Lee,  Y.;  and  Y.  Oh,  2013. The  Photometric  Brightness  Variation  of Geostationary Orbit Satellite , Journal of Astronomy & Space Science, 30(3), 179.
Stetson, P. B., 1987. DAOPHOT - a Computer Program for Crowded-Field Stellar Photometry , Publication of the Astronomical Society of the Pacific, 99, 191.
Storkey,  A.  J.;  Hambly,  N.  C.;  Williams,  C.  K.  I.;  and  R.  G.  Mann,  2014. Cleaning  Sky  Survey  Data Bases  using  Hough  Transform  and  Renewal  String  Approaches ,  Monthly  Notices  of  the  Royal Astronomical Society, 347, 36.
UCS, 2014: http://satellitedebris.net/Database/LaunchHistoryView.php diakses tanggal 5 Desember. Yanagisawa,  T.  and  H.  Kurosaki,  2012. Shape  &  Motion  Estimate  of  LEO  Debris  Using  Light  Curves , Advances in Space Research, 50, 136.