PENGARUH AKTIVITAS MATAHARI TERHADAP KERAPATAN ATMOSFER ATAS BERDASARKAN DATA POSISI GPS SATELIT LAPAN-A2
(SOLAR ACTVITY INFLUENCE ON THE UPPER ATMOSPHERIC DENSITY DERIVED FROM GPS DATA ON LAPAN-A2 SATELLITE)
Tiar Dani *)1 , Rhorom Priyatikanto *) , Slamet Supriadi *) , Abdul Rachman *) , Amrullah A. Qadir **)
*) Pusat Sains Antariksa Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Dr. Djundjunan 133 Bandung 40173 Indonesia
**) Pusat Teknologi Satelit Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Jl. Cagak Satelit KM 4 Rancabungur Indonesia
1 e-mail: tiar.dani@lapan.go.id.
Diterima 6 Februari 2017; Direvisi 22 November 2017; Disetujui 22 November 2017

## ABSTRACT
Studies  on  atmospheric  density  were  very  important  to  obtain  a  correction  factor  for  the atmospheric density model. Thus, improvement of atmospheric models accuracy, i.e. CIRA, JASCHIA, NRLMSISE, became important in its application for re-entry prediction, satellite tracking and mitigation of  the  collisions  probability  between  active  satellites  with  space  debris.  GPS  equipment  installed  in LAPAN-A2 indirectly measured the upper atmospheric density variation in-situ from the satellite orbit path. Notwithstanding the measurement had a lower temporal resolution than using accelerometer, but still  gives  better  resolution  than  using  Two-Line  Element  (TLE)  data.  This  study  had  successfully determined upper atmospheric density variation with a 10 second resolution using LAPAN-A2 GPS data. The LAPAN-A2 GPS data validated using In-track Radial Cross-track (RIC) had ± 2 km error compared to  the  TLE  data.  It  was  also  found  that  there  was  influence  of  solar  activity  on  atmospheric  density changes obtained from the LAPAN-A2 GPS data.
Keyword: upper atmospheric density, GPS LAPAN-A2, solar activities, Two-Line Element (TLE)

## ABSTRAK
Studi  kerapatan  atmosfer  atas  sangat  penting  untuk  memperoleh  faktor  koreksi  dari  suatu model kerapatan atmosfer. Peningkatan akurasi dari model atmosfer yang telah ada (CIRA, JASCHIA, NRLMSISE)  sangat  penting  dalam  penerapannya  untuk  prediksi re-entry ,  penjejakan  satelit  dan prakiraan kemungkinan terjadinya tabrakan antara satelit aktif dengan sampah antariksa. Peralatan GPS yang terpasang di satelit LAPAN-A2 secara tidak langsung dapat melakukan pengukuran in-situ perubahan kerapatan atmosfer atas dari orbit yang dilaluinya, meskipun tingkat resolusi temporalnya masih lebih rendah dibandingkan menggunakan instrumen akselerometer tetapi masih jauh lebih baik dibandingkan menggunakan data Two-Line Element (TLE). Studi ini telah berhasil memperoleh variasi kerapatan atmosfer atas dengan resolusi 10 detik menggunakan data posisi GPS LAPAN-A2. Selain itu, diperoleh  pula  tingkat  kesalahan  dalam  koordinat  satelit  ( Radial  Intrack  Crosstrack -  RIC)  data  TLE terhadap data posisi GPS LAPAN-A2 sebesar ± 2 km. Selain itu terlihat pula pengaruh aktivitas matahari terhadap perubahan kerapatan atmosfer atas yang diperoleh dari data posisi GPS LAPAN-A2
Kata kunci: kerapatan atmosfer atas, GPS LAPAN-A2, aktivitas matahari, Two-Line Element (TLE)

## 1 PENDAHULUAN
Studi  kerapatan  atmosfer  sangat penting bagi keberlangsungan misi suatu satelit selama berada di orbitnya. Gangguan dari  radiasi  matahari,  terjadinya  badai geomagnet, serta dinamika atmosfer netral dapat meningkatkan kerapatan atmosfer atas  dan  gaya  hambat  satelit  (Vallado, 2001; Delgado, 2008; Lechtenberg, 2010). Model-model  kerapatan  atmosfer  yang banyak  dibangun  masih  membutuhkan koreksi  dengan  melakukan  pengukuran secara in-situ dengan  resolusi  temporal yang  tinggi  sehingga  perubahan  yang bersifat  sesaat  akibat  cuaca  antariksa dapat terlihat dan sebagai koreksi untuk model atmosfer yang telah ada.
Pengukuran  kerapatan  atmosfer secara in-situ dilakukan dengan berbagai metode dan instrumen seperti akselerometer, spektrometer ma ssa,
airglow ultraviolet imager , hingga rekonstruksi  orbit  satelit  berdasarkan pengamatan  optik  dan  radar  Doornbos (2011).  Studi  untuk  kerapatan  atmosfer selama  siklus  matahari  ke-23  pada ketinggian  400  –  800  km  dengan menggunakan data Two-line Elemen (TLE) multi  satelit  telah  dilakukan  oleh  Dani (2013);  Dani  dan  Rachman  (2013) melakukan  studi  kerapatan    atmosfer menggunakan  data  TLE  satelit  LAPAN- Tubsat  tahun  2008-2011  dan  Dani  dan Neflia (2014) kemudian
membandingkannya  dengan  TLE  dari satelit  berorbit  ekuatorial.  Hasil  studi tersebut  menemukan  bahwa  pengukuran kerapatan atmosfer berdasarkan data TLE memiliki  resolusi  temporal  yang  rendah (dalam  orde  hari).  Hal  ini  berbeda  jika kerapatan atmosfer diperoleh dari pengukuran
menggunakan akselerometer  atau Global  Positioning
System (GPS)  yang  dapat  memberikan peluang untuk memahami variasi temporal dan spasial kerapatan atmosfer atas dengan orde yang lebih kecil (dalam orde  detik/milidetik)  (misalnya  Young, 2001;  van  den  van  den  Ijssel,  2014) sehingga pengaruh perubahan kerapatan atmosfer atas akibat peristiwa transien di matahari ataupun pada lapisan magnetosfer  Bumi  dapat  dipelajari. Satelit  baru  milik  LAPAN  membuka peluang untuk studi kerapatan atmosfer atas menggunakan GPS.
LAPAN-A2 diluncurkan 28 September  2015  mengitari  Bumi  pada orbit  ekuatorial  dengan  inklinasi  6º  dan ketinggian 638 – 658 km. Dibandingkan pendahulunya  (LAPAN-Tubsat),  terdapat peningkatan dan penambahan peralatan pada  LAPAN-A2  seperti  GPS,  sensor bintang  dan  Matahari, on-board  solid state  memory ,  serta  panel  surya  dengan kapasitas lebih besar (Hardhienata et al., 2011).
Posisi  satelit  LAPAN-A2  sebagai fungsi  waktu  diperoleh  menggunakan sensor  GPS  tipe  VGPS-51  yang  dibuat khusus  untuk  ditempatkan  di  ruang angkasa  dengan receiver frekuensi tunggal  12  channel.  Untuk  mengurangi waktu tunda saat menerima sinyal GPS, terutama  setelah Power-On atau Reset , VGPS-51  dilengkapi  informasi  awal  dari lintasan satelit tersebut untuk mengakomodasi penerimaan sinyal pada ketinggian dan kecepatan tinggi. Dengan memanfaatkan GPS yang ada pada satelit LAPAN-A2,  dapat  diperoleh  data  posisi yang akurat dan beresolusi tinggi sebagai masukan untuk memperkirakan kerapatan  atmosfer  atas  yang  dilalui satelit ini.
Tujuan  dari  studi  ini  untuk mengetahui pengaruh aktivitas matahari terhadap  variasi  perubahan  kerapatan atmosfer atas dalam skala temporal tinggi yang  tidak  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  data  TLE.  Studi  ini mempergunakan  data  posisi  GPS  yang ditempatkan  di  satelit  LAPAN-A2  untuk memperoleh kerapatan atmosfer atas.

## 2 DATA
Menurut  Hussou  (2006),  data navigasi  GPS  dari  VGPS-51  terdiri  atas waktu  dalam  hitungan  minggu  dan hitungan detik per minggu, waktu dalam UTC,  posisi  ( X , Y , Z )  dalam  meter, kecepatan  geosentris  ( V X , V Y , V Z )  dalam meter/detik,  kondisi  navigasi,  jumlah satelit terakuisisi, serta Positional dilution of precision (PDOP).
Saat operasional LAPAN-A2, sensor GPS  tidak  rutin  dinyalakan  dan  hanya digunakan sesekali sebagai koreksi orbit untuk penjejakan satelit tersebut. Beberapa hal yang menjadi kendala untuk akuisisi data  posisi  GPS  pada  LAPAN-A2  adalah permasalahan  manajemen  sumber  daya listrik  sehingga  GPS  tidak  dapat dinyalakan  secara  terus  menerus  untuk memperoleh data, permasalahan manajemen penyimpanan data/ buffering pada on-board  Solid  State  Memory di satelit
yang
sangat terbatas,
permasalahan  pengambilan  data  dari buffer pada satelit hanya dapat diunduh dari  stasiun  bumi  di  Rumpin  dan  Biak, dan  permasalahan  skala  prioritas  yaitu misi  utama  LAPAN-A2  adalah Automatic Identification System (AIS) untuk pemantauan  kapal  di  laut  dan Imagery. Dari kendala tersebut, maka akuisisi data posisi  GPS  oleh  LAPAN-A2  hanya  dapat dilakukan  1  kali  setiap  bulan  selama  1 kali  revolusi  satelit      mengeliling  Bumi dengan resolusi sekitar 10 detik. Berikut ini  contoh  akuisisi  data  posisi  GPS  dari satelit LAPAN-A2:
-------------------------------------------- 2016/03/19 02:50:02: Read Buffer Command ST02 Message ID           : F40 GPS week             : 1888
GPS sec of week      : 528618.00000 s
GPS UTC              : -1579932.61 s
Signed x             : -1579932.61 m Signed y             : +6805071.90 m Signed z             : +731409.21 m Signed Vx            : -6840.88997 m/s Signed Vy            : -1591.59091 m/s Signed Vz            : +61.61822 m/s Navigation status    : 3D Nav No. of tracked sat   :  8
PDOP                 :  2.5
Checksum             : 61 ETX                  : 03
------------------------------------------
Selain  data  posisi  GPS,  untuk memperoleh kerapatan atmosfer memerlukan  sumber  data  lain,  yaitu parameter fisik berupa bentuk dan berat satelit  LAPAN-A2  dari  Pusat  Teknologi Satelit  LAPAN.  Data  ini  dipergunakan untuk  mengestimasi  koefisien  balistik satelit LAPAN-A2.
Diperlukan  pula  data  TLE  satelit LAPAN-A2  dari  Departemen  Pertahanan Amerika Serikat melalui USSTRATCOM di situs https://www.space-track.org yang akan  dipergunakan  untuk  memvalidasi data  posisi  GPS  LAPAN-A2  yang diperoleh.
Untuk  melihat  pengaruh  dari aktivitas  matahari  terhadap  variasi kerapatan  atmosfer  atas  dipergunakan sumber data GOES X-ray Solar Flux dan Solar and Geophysical Event Report dari Space  Weather  Prediction  Center (SWPC) NOAA (ftp://ftp.swpc.noaa.gov).

## 3 METODE
Gambar 3-1 menunjukkan
metodologi studi ini dimulai dari akuisisi data  posisi  GPS  hingga  diperolehnya kerapatan  atmosfer  dan  pengaruh aktivitas  matahari  terhadap  variasi kerapatan            atmosfer  yang  diperoleh. Hasil  dari  pengamatan  GPS  LAPAN-A2 terutama  data  tanggal  dan  waktu  dalam Coordinated  Universal  Time (UTC),  serta vector posisi  satelit  ( x , y , z )  dalam koordinat Earth  Center  Earth  Fixed (ECEF) posisi akan menjadi input dalam System  Tool  Kit (STK)  11  untuk  validasi akuisisi data posisi GPS LAPAN-A2 yang diperoleh  dengan  cara  membandingkan perbedaan posisi yang diperoleh dari data TLE LAPAN-A2 dan data posisi GPS. Nilai kesalahan  posisi  antara  GPS  LAPAN-A2 dengan  TLE  diperoleh  dari  perbedaan posisi  kedua  pengukuran  pada  sistem koordinat  satelit Radial  Transverse
Normal (RSW).  Sistem  koordinat  RSW telah umum digunakan dalam mendeskripsikan  posisi  satelit  terhadap situs pengamatan ( sensor site ). Sistem ini terdiri dari komponen radial, in-track , dan cross-track .  Adapun  sistem  koordinat True  Equator  Mean  Equinox (TEME) adalah  sistem  koordinat  yang  dipakai untuk  data  TLE  (Vallado  dkk.,  2006). Untuk  transformasi  dari Earth  Centered Inertial (ECI)  ke  RSW,  vektor  GPS dijadikan  sebagai baseline .  Dengan demikian, vektor TLE ditransformasi dari ECI ke kerangka RSW yang didefinisikan oleh baseline vektor tadi. Galat Radial In- track Cross-track (RIC) yang dicari adalah selisih  set  vektor  GPS  dan  TLE  dalam koordinat  RSW  tersebut.  Kahr  et  al. (2010)  menemukan  bahwa  penggunaan data  posisi  GPS  yang  singkat  untuk propagasi TLE akan mampu
mempertahankan  akurasi  elemen  orbit tersebut  hingga  satu  minggu,  terutama pada  posisi cross-track .  Penentuan validasi  data  posisi  GPS  dengan membandingkan dengan TLE pada epoch yang  sama  kemudian dihitung RIC  error menggunakan  STK  versi  11.  Input  yang dimasukkan  adalah  waktu,  posisi  dan kecepatan dari data posisi GPS serta data TLE  dari Space-Track pada epoch yang berdekatan.

## Gambar  3-1:  Metodologi  yang  dipergunakan dalam penelitian ini
Setelah  dilakukan  proses  validasi terhadap data posisi GPS yang diperoleh kemudian  dihitung  elemen  orbit  yang diperlukan dengan menggunakan STK 11 untuk diperoleh kerapatan atmosfer atas yang dilalui oleh LAPAN-A2 menggunakan Persamaan (3-1) dari Picone et al. (2005)
                i k t t ik T t M ik ik M ik t Fdt v t B n t n t 3 3 2 0 3 1 3 2   (3-1)
Seluruh parameter dari  Persamaan (3-1)  diperoleh  dari  STK  11  kemudian dihitung  nilai  kerapatan  atmosfernya. Parameter dalam Persamaan (3-1) dijelaskan sebagai berikut:
 t ik = selang waktu iterasi yang dipilih : 𝑡 𝑖𝑘 ≡ (𝑡 𝑖 + 𝑡 𝑘 )/2 ,  untuk  studi  ini  selang waktu yang dipergunakan 10 detik,
 𝜌 ∆𝑡 𝑂 (𝑡 𝑖𝑘 ) = kerapatan atmosfer total dalam selang waktu  t ik (kg/m 3 ),  µ = GM ,  perkalian  konstanta  gravitasi dan massa Bumi (3,986 × 10 14 m 3 /s 2 ),  ∆ 𝑖𝑘 𝑛 𝑀 = 𝑛 𝑀 (𝑡 𝑘 ) − 𝑛 𝑀 (𝑡 𝑖 ) ,  selisih mean motion pada selang waktu t ik ,  𝑛 𝑀 (𝑡 𝑖𝑘 ) = perubahan rata-rata dari mean motion dalam selang waktu t ik. ,  B =  koefisien  balistik  (m 2 /kg)  dengan: 𝐵 = 𝑏 −1 = 𝐶 𝐷 𝐴 𝑚 dengan Cd =  koefisien hambatan, A =  luas  permukaan  yang berhadapan  langsung  dengan  arah gerak  ( cross  section  area- m 2 ),  dan m = massa  satelit  (kg).  Untuk  LAPAN-A2, nilai  koefisien  balistik  0,012  dengan asumsi koefisien hambatan ( C D ) LAPAN- A2  0,0592, A = 15 m 2 dan m = 74 kg,  v = kecepatan satelit (m/s),
 F = wind factor (tidak berdimensi) : 𝐹 ≅
(1 − 𝑟𝑤 𝑣 cos 𝑖) 2 (King-Hele, 1987)  dengan r = jarak satelit ke pusat Bumi (m), w = kecepatan sudut rotasi Bumi (m/s), i = sudut inklinasi satelit.
Nilai kerapatan atmosfer yang telah diperoleh  kemudian  dilakukan  analisis variasi kerapatan atmosfer akibat pengaruh aktivitas  matahari,  yaitu  fluks  sinar-X dengan resolusi yang sama dengan data posisi GPS.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Validasi Data posisi GPS LAPAN-A2
Tabel  4-1  menunjukkan  waktu dan  durasi  data  posisi  GPS  LAPAN-A2 yang  berhasil  diakuisisi. Rentang  waktu terpendek  data  yang  berhasil  diakuisisi adalah tanggal 7 September 2016 selama 42  menit  dan  data  terpanjang  yang berhasil  diperoleh  adalah  tanggal  6 Oktober 2016 selama 2 jam 41 menit dan 30  detik.  Keseluruhan  data  tersebut memiliki  resolusi  10  detik.  Waktu  yang diperlukan  LAPAN-A2  untuk  melakukan satu  kali  revolusi  mengelilingi  Bumi berkisar 100 menit.
Data posisi GPS hasil akuisisi dari LAPAN-A2 perlu divalidasi untuk memastikan  bahwa  data  tersebut  telah sesuai,  yaitu  dengan  membandingkan
posisi satelit LAPAN-A2 hasil pengukuran dari  GPS  dengan  data  TLE  dari Space- Track pada epoch yang  berdekatan. Untuk  kedua  set  data  harus  memiliki sistem  koordinat  yang  sama  (GPS  dan TLE). Vektor GPS yang berupa koordinat ECEF  perlu  ditransformasikan  terlebih dahulu menjadi koordinat ECI. Transformasi  dilakukan  berdasarkan formula  IAU-76/FK5  untuk  memperoleh vektor  J2000.  Adapun  untuk  data  TLE, dibuat dulu vektor posisi hasil propagasi ke epoch yang bersesuaian dengan epoch GPS. Vektor TLE dalam koordinat TEME ini  kemudian  ditransformasi  ke  ECEF lalu ke ECI. Dengan demikian, kedua set data  dinyatakan  dalam  koordinat  ECI. Keseluruhan  proses  tersebut  dilakukan dengan menggunakan STK 11.
Tabel 4-1:  WAKTU  DAN  DURASI  DATA  POSISI
GPS  SATELIT  LAPAN-A2  YANG BERHASIL DIAKUISI DAN DIANALISIS DALAM STUDI INI 2016 Tanggal Waktu (UTCG) Durasi (menit) 09-May 02:07:37 - 03:52:37 1:45:00 25-Jul 07:15:07 - 09:16:17 2:01:10 15-Aug 01:59:07 - 03:38:07 1:39:00 7-Sep 13:25:47 - 14:07:47 0:42:00 19-Sep 08:16:07 - 10:11:27 1:55:20 06-Oct 08:40:17 - 11:21:47 2:41:30
Lintasan satelit LAPAN-A2 selama melakukan  akuisisi  data  posisi  GPS diperlihatkan  pada  Gambar  4-1.  Pada sebagian  besar  kasus,  satelit  hampir melakukan  1  revolusi  penuh  mengitari Bumi serta melalui daerah siang dan malam. Pengukuran  pada  tanggal  7  September hanya  mencakup  sekitar  separuh  orbit satelit,  sementara  pengukuran  pada  6 Oktober mencakup sekitar dua kali orbit.
Gambar 4-2 menunjukkan perbedaan posisi menurut TLE dan posisi menurut GPS pada arah In-Track, Cross- Track dan Radial. Pada kasus pengukuran  9  Mei  2016,  terlihat  bahwa kesalahan posisi dari TLE terhadap GPS untuk In-track dapat  mencapai  ±1,9  km dan untuk cross-track dan radial sekitar ±1 km. Nilai perbedaan in-track dari TLE
terhadap  GPS  akan  menyebabkan  nilai dari  kerapatan  atmosfer  yang  diperoleh dari  data  TLE menjadi  tidak  akurat  jika
dibandingkan dengan menggunakan data posisi GPS.
Gambar 4-1: Lintasan satelit LAPAN-A2 (kurva putih) selama melakukan akuisisi data posisi GPS pada berbagai  waktu/ epoch .  Satelit  bergerak  dari  barat  ke  timur  melalui  daerah  siang  dan malam hari
Gambar 4-2: Perbedaan  posisi  satelit  menurut  data  posisi  GPS  dan  hasil  propagasi  TLE  pada epoch yang  sesuai.  Perbedaan  dinyatakan  dalam  kilometer  dan  diuraikan  menjadi  perbedaan arah radial (merah), in - track (hijau), cross - track (biru), serta range (jingga)
Pada 25 Juli, LAPAN-A2 melakukan akuisisi  data  dimulai  di  atas  Samudra Atlantik. Perbedaan posisi TLE terhadap GPS  untuk in - track dapat  mencapai  ±3 km  dan  untuk cross-track dan radial sekitar  ±1,5  km.  Perbedaan  ini  masih dapat diterima mengingat satelit LAPAN- A2  mengorbit  pada  ketinggian  ~600  km dan  bergerak  dengan  kecepatan  ~700 km/detik.
Perbedaan yang lebih besar terjadi pada  kasus  akuisisi  tanggal  15  Agustus dan  setelahnya.  Pada  kasus  akuisisi  15 Agustus,  perbedaan in - track mencapai ±140  km  sementara  perbedaan  arah cross - track dan radial hanya  bernilai sekitar ±1,5 km.
Perbedaan  terbesar  terjadi  hanya pada komponen Range dan komponen In - track . Untuk komponen Radial dan Cross- track tidak ada perbedaan signifikan dan nyaris berimpitan dengan harga RIC yang diperoleh dari propagasi TLE. Kemungkinan,  perbedaan  terjadi  karena adanya perbedaan data posisi dan waktu GPS  yang  tidak  sinkron  mengingat  ada beberapa  data  yang  hilang  (data  lompat/ skipped  data ).  Kesalahan  dapat  pula ditimbulkan oleh data dan propagasi TLE yang  tidak  akurat.  Komponen In - track yang paling besar mengalami perbedaan dengan  data  TLE  karena  komponen tersebut  yang  mengalami  perubahan paling  besar  sebagai  fungsi  waktu, sebanding dengan kecepatan orbit satelit. Untuk komponen Radial dan Cross-track , nilainya relatif konstan.
Akuisisi  tanggal  7  September merupakan akusisi dengan durasi paling singkat.  Saat  itu,  satelit  melintas  dari ruang  di  atas  Amerika  Selatan  hingga ruang  di  atas  Laut  Jawa.    Pada epoch tersebut,  kesalahan  posisi  dari  TLE terhadap  GPS  untuk In-track yang mencapai  hingga  ±5000  km  dan  untuk cross-track sekitar  ±1,5  km,  serta radial sekitar ±2500 km.
Perbedaan dengan pola yang mirip juga  teramati  pada  data  19  September dan 6 Oktober, tetapi dengan amplitudo yang  lebih  rendah.  Pada  kasus  19
September, perbedaan antara posisi TLE dan GPS arah In-track yang mencapai ±8 km  yang  kemudian  pada  sekitar  pukul 09:15  UT  meningkat  menjadi  ±74  km sementara  untuk cross-track dan radial hanya  bernilai  sekitar  ±2  km.  Pada  6 Oktober,  perbedaan  arah in - track dan range mencapai ±500 km.

## 4.2 Kerapatan Atmosfer dan Pengaruh Aktivitas Matahari
Penentuan  kerapatan  atmosfer berdasarkan elemen orbit satelit menggunakan  Persamaan  (3-1)  dari Picone  et  al.  (2005)  yang  seluruh input- nya (elemen orbit, kecepatan in-track dan percepatan in-track )  diperoleh  dari ektraksi  data  posisi  GPS  dengan menggunakan STK 11.
Tabel  4-2  menunjukkan  nilai kerapatan  atmosfer  berdasarkan  model Harris  Priester  dalam  Vallado  (2001). Ketinggian tersebut merupakan ketinggian  yang  dilalui  oleh  LAPAN-A2 ( perigee dan apogee ). Perbedaan kerapatan  minimum  dan  maksimum diakibatkan  adanya  pengaruh  aktivitas matahari. Saat aktivitas matahari maksimum, maka nilai kerapatan atmosfer akan maksimum pula, begitupun sebaliknya.

## Tabel 4-2:  NILAI KERAPATAN ATMOSFER BERDASARKAN  MODEL  HARRIS
PRIESTER (Vallado, 2001)
Ketinggian (km) Densitas Minimum (kg/m 3 ) Densitas Maximum (kg/m 3 ) 620 6,012 x 10 -14 5,123 x 10 -13 640 4,519 x 10 -14 4,121 x 10 -13 660 3,430 x 10 -14 3,325 x 10 -13 Nilai kerapatan atmosfer
berdasarkan data posisi GPS yang diperoleh untuk seluruh data lebih mendekati nilai kerapatan atmosfer sesuai dengan model (~10 -13 kg/m 3 ).  Pengaruh  siang  malam terhadap perubahan kerapatan atmosfer tidak terlihat dari seluruh data yang telah diolah, meski secara teori pada siang hari
nilai  kerapatan  atmosfer  lebih  tinggi dibandingkan  malam  hari.  Hal  ini dimungkinkan  kontribusi  dari  perubahan siang malam tidak memberikan perubahan  kerapatan  atmosfer  yang signifikan  karena  akuisisi  data  posisi GPS  dilakukan  saat  satelit  bergerak dengan kecepatan hingga 700 km/s.
Gambar 4-3 menunjukkan variasi nilai  kerapatan  atmosfer  mengalami kenaikan  seiring  dengan  naiknya  fluks sinar-X  (lingkaran  hitam  putus-putus) meskipun kenaikan sinar-X fluks tersebut bukan disebabkan oleh peristiwa  transien  seperti flare .  Gambar inset  di  panel  bawah  menunjukkan kondisi fluks dalam satu hari, dan daerah berwarna  abu-abu  merupakan  waktu pengamatan  dilakukan/nilai  kerapatan atmosfer.  Terlihat  adanya  kenaikan gradual fluks sinar-X yang mengindikasikan  adanya  peningkatan aktivitas di Matahari pada waktu tersebut sebelum  terjadi flare kelas  B9.4  pada sekitar pukul 05:00 UT berdasarkan data Solar and Geophysical Event Report dari Space  Weather  Prediction  Center (SWPC) NOAA.
Gambar 4-3: Plot  kerapatan  atmosfer  dari  data
posisi GPS (panel atas) disandingkan  fluks  sinar-X  (panel bawah)  dari  satelit  GOES  pada tanggal 9 Mei 2016 pukul 02:07:37 hingga  03:52:37  UT.  Garis  merah pada  panel  atas  menunjukkan nilai  rata-rata  ( moving  average ) setiap  menit.  Gambar  inset  pada panel bawah merupakan plot fluks sinar-X  dalam  sehari  di  tanggal  9 Mei 2016
Gambar 4-4 menunjukkan variasi nilai  kerapatan  atmosfer  stabil  karena fluks sinar-X  juga  tidak  mengalami
peningkatan  yang  berarti,  kecuali  pada akhir  pengamatan  terjadi  peristiwa transien flare kelas  C1.8  dari  NOAA 12567.  Kenaikan  signifikan  dari  fluks sinar-X akibat flare ini tidak memberikan pengaruh terhadap
peningkatan kerapatan atmosfer karena lokasi daerah aktif  tersebut  berada  di  tepi  barat piringan Matahari berdasarkan pengamatan  Matahari  oleh  satelit  SDO pada  citra  panjang  gelombang  tampak tanggal  25  Juli  2016  (Gambar  4-5). Gambar inset menunjukkan kondisi fluks dalam  satu  hari,  dan  daerah  berwarna abu-abu  merupakan waktu pengamatan dilakukan/nilai kerapatan  atmosfer. Terlihat  pada  akhir  pengamatan  terjadi flare kelas C1.8 sekitar pukul 09:36 UT.
Gambar 4-4: Plot  kerapatan  atmosfer  dari  data posisi GPS (panel atas) disandingkan  fluks  sinar-X  (panel bawah) dari satelit GOES pada 25 Juli  2016  pukul  07:15:07  hingga 09:16:17  UT.  Garis  merah  pada panel  atas  menunjukkan  nilai rata-rata  ( moving  average )  setiap menit.  Gambar  inset  pada  panel bawah  merupakan  plot  fluks sinar-X dalam sehari di tanggal 25 Juli 2016
Gambar 4-5: Citra  pengamatan  Matahari    dan daerah  aktifnya  pada  tanggal  25 Juli  2016  dari  satelit  SDO. Sumber: Solarmonitor.org
Gambar 4-6: Plot  kerapatan  atmosfer  dari  data posisi GPS (panel atas) disandingkan  fluks  sinar-X  (panel bawah)  dari  satelit  GOES  pada tanggal  15  Agustus  2016  pukul 01:59:07  hingga  03:38:07  UT. Garis  merah  pada  panel  atas menunjukkan nilai rata-rata
( moving  average )  setiap  menit.
Gambar  inset  pada  panel  bawah merupakan  plot  fluks sinar-X dalam sehari di tanggal 15 Agustus 2016
Gambar 4-6 menunjukkan variasi nilai  kerapatan  atmosfer  yang  stabil dengan  fluks sinar-X  sedang  mengalami penurunan  setelah  terjadi flare kelas C1.1.  Terjadi  peristiwa  yang  cukup menarik  dengan  adanya  kenaikan  fluks sinar-X  (lingkaran  hitam  putus-putus) yang menyebabkan penurunan kerapatan  atmosfer.  Perlu  dilakukan kajian lebih lanjut dengan data yang lebih banyak  terkait  kondisi  saat  malam  hari memberikan  pengaruh  yang  sebaliknya terhadap kerapatan atmosfer saat terjadi peningkatan fluks sinar-X. Gambar inset menunjukkan  kondisi  fluks  dalam  satu hari,  dan  daerah  berwarna  abu-abu merupakan waktu pengamatan dilakukan/nilai kerapatan  atmosfer. Terlihat fluks saat akuisisi GPS dilakukan,  baru  saja  terjadi flare kelas C1.1  dan  fluks sinar-X  dalam  masa menuju  normal.  Terjadi  peningkatan menjelang  akhir  pengamatan  yang menyebabkan  penurunan  kerapatan atmosfer.  Satelit  LAPAN-A2  saat  itu berada  pada  sisi  malam.  Gambar  4-7 menunjukkan  variasi  nilai  kerapatan
atmosfer  yang  stabil  dan  fluks sinar-X sedang  mengalami  penurunan  setelah terjadi flare kelas  B2.9.  Nilai  kerapatan atmosfer  yang  diperoleh  sangat  rendah sekali  dibandingkan  dengan  data  yang lain. Ini merupakan data terpendek yang diperoleh selama akuisisi data posisi GPS dari LAPAN-A2. Gambar inset menunjukkan  kondisi  fluks  dalam  satu hari,  dan  daerah  berwarna  abu-abu merupakan waktu pengamatan dilakukan/nilai kerapatan atmosfer. Gambar 4-7: Plot  kerapatan  atmosfer  dari  data posisi GPS (panel atas) disandingkan  fluks  sinar-X  (panel bawah)  dari  satelit  GOES  pada tanggal  7  September  2016  pukul 13:25:47  hingga  14:07:47  UT. Garis  merah  pada  panel  atas menunjukkan nilai rata-rata ( moving  average )  setiap  menit.
Gambar  inset  pada  panel  bawah merupakan  plot fluks sinar-X dalam  sehari  di  tanggal  7 September 2016
Gambar 4-8 menunjukkan variasi nilai  kerapatan  atmosfer  yang  tampak memiliki pola sinusoidal. Sangat disayangkan bahwa pada waktu pengamatan, data fluks sinar-X tidak ada di  setiap  satelit  GOES  sehingga  tidak dapat  dianalisis  apakah  pola  sinusoidal tersebut akibat adanya peningkatan fluks sinar-X. Hal ini disebabkan peristiwa Sun Outage yang  dialami  seluruh  satelit GOES. Tetapi berdasarkan data Solar and Geophysical  Event  Report dan Solar Region  Summary dari  SWPC  NOAA, terjadi flare kelas  B5.3  dari  NOAA  2592 (N14E27)  dengan  luas  10  SMH  ( solar millionth  hemisphere )  dan  memiliki
konfigurasi magnetik Beta. Flare tersebut dimulai  pada  pukul  07:32  UT  dan berakhir  pada  pukul  07:52  UT  yang diduga menyebabkan kenaikan kerapatan  pada  sisi  siang  di  saat  awal pengamatan.
Gambar 4-8: Plot  kerapatan  atmosfer  dari  data posisi GPS (panel atas) disandingkan  fluks  sinar-X  (panel bawah)  dari  satelit  GOES  pada tanggal 19 September 2016 pukul 08:16:07  hingga  10:11:27  UT. Garis  merah  pada  panel  atas menunjukkan nilai rata-rata
( moving  average )  setiap  menit.
Gambar  inset  pada  panel  bawah merupakan plot fluks sinar-X dalam  sehari  di  tanggal  19
September 2016
Terjadi  pula  semburan  radio matahari  tipe  III  (berasosiasi  dengan flare )  pada  pukul  09:20  UT.  Apakah dampak dari semburan    radio matahari type  III  tersebut  menyebabkan  pola sinusoidal  pada  kerapatan  atmosfer  di sisi malam masih perlu dilakukan kajian lebih lanjut. Gambar inset menunjukkan kondisi fluks dalam satu hari, dan daerah berwarna  abu-abu  merupakan  waktu pengamatan  dilakukan/nilai  kerapatan atmosfer.
Gambar 4-9 menunjukkan variasi nilai  kerapatan  atmosfer  yang  tampak mengalami peningkatan akibat flare dari NOAA2599  (S14E46)  yang memiliki  luas 460  SMH  dan  kelas  magnetik  Beta berdasarkan  data  dari Solar  and Geophysical  Event  Report dan Solar Region Summary SWPC NOAA. Flare dari
NOAA2599  ini  terjadi  pada  pukul  09:44 UT  –  09:59  UT.  Data  fluks sinar-X  juga tidak  ada  pada  awal  pengamatan  GPS yang  masih  disebabkan  peristiwa Sun Outage yang dialami seluruh satelit GOES. Gambar inset menunjukkan kondisi fluks dalam  satu  hari,  dan  daerah  berwarna abu-abu  merupakan waktu pengamatan dilakukan/nilai kerapatan atmosfer.
Gambar 4-9: Plot kerapatan  atmosfer  dari  data posisi GPS (panel atas)
disandingkan  fluks  sinar-X  (panel bawah)  dari  satelit  GOES  pada tanggal  6  Oktober  2016  pukul 08:40:17  hingga  11:21:47  UT. Garis  merah  pada  panel  atas menunjukkan nilai rata-rata ( moving  average )  setiap  menit.
Gambar  inset  pada  panel  bawah merupakan plot fluks sinar-X dalam sehari di tanggal 6  Oktober 2016
Dari keseluruhan analisis tersebut menunjukkan bahwa pengaruh aktivitas matahari  dalam  skala  temporal  yang singkat (10 detik) memberikan pengaruh peningkatan kerapatan atmosfer. Peristiwa transien  di  Matahari  berupa flare tidak memberikan pengaruh peningkatan kerapatan  atmosfer  berdasarkan  hasil yang  diperoleh.  Selain  itu,  terdapat beberapa  kasus  peningkatan  aktivitas matahari memberikan pengaruh penurunan         kerapatan atmosfer. Hal ini  perlu  ditinjau  lebih  lanjut  untuk melihat  faktor  lain,  yaitu  pengaruh terbesar  kedua  yang  mempengaruhi kerapatan atmosfer, yaitu adanya pemanasan  Joule  akibat  aktivitas  badai geomagnet

## 5 KESIMPULAN
Data posisi GPS yang diakuisisi oleh LAPAN-A2  telah  cukup  baik,  dibuktikan dengan  membandingkan  data  tersebut terhadap  data  TLE  yang  berasal  dari pengamatan optik dan radar USSTRATCOM  ( space-track ).  Diperoleh kesalahan  posisi  dalam  koordinat  RSW dengan perbedaan ± 2 km (data Mei dan Juli),  sedangkan  data  posisi  GPS  untuk bulan  Agustus,  September  dan  Oktober perlu  dikaji  lebih  dalam  sumber kesalahan penentuan posisinya walaupun  pada  akhirnya  hal  ini  tidak mempengaruhi  nilai  kerapatan  atmosfer yang dihasilkan.
Diperoleh  pula  nilai  kerapatan atmosfer  yang diperoleh  dari data  posisi GPS LAPAN-A2 menggunakan persamaan ektraksi kerapatan atmosfer dari elemen orbit (TLE) (Picone et al., 2005). Nilai dari kerapatan atmosfer berdasarkan metode Picone  et  al.  (2005)  memberikan  nilai yang  berdekatan  dengan  nilai  model atmosfer.
Pengaruh  aktivitas  matahari  dari data  fluks sinar-X  terhadap  kerapatan atmosfer menunjukkan
adanya
peningkatan  kerapatan  atmosfer  saat terjadi  kenaikan  nilai  fluks sinar-X. Peningkatan fluks sinar-X yang tiba-tiba juga  tampaknya  tidak  secara  cepat direspons  dengan  perubahan  peningkatan kerapatan atmosfer.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  sebesar-besarnya kepada  USSPACECOM  atas  data Two- Line  Element (TLE)  di  situs Space-Track serta terima kasih juga sebesar-besarnya kepada  NOAA  dan  SDO  atas  data  fluks sinar-X dan citra Matahari

## DAFTAR RUJUKAN
Dani,  T.  dan  A.  Rachman,  2013. Pengaruh Radiasi  EUV  Matahari  dan  Badai Geomagnet  Terhadap  Variasi  Kerapatan Atmosfer  dari  Elemen  Orbit  LAPAN- Tubsat , Jurnal Sains Dirgantara, 10, 70- 81.
Dani, T., dan Neflia, 2014. Comparison Between TLE Derived Density from LAPAN-Tubsat and  Razaksat  Satellite  Orbital  Element and  the  NRLMSISE-00  Density  Model , Proceeding of International Workshop on Space Weather in Indonesia,  6-11. Dani,  T.,  2013. Pengaruh  Aktivitas  Matahari Siklus  Ke-23  yang  Berdampak  pada Perubahan  Kerapatan  Atmosfer  dari Analisis Elemen Orbit Satelit LEO , Master Tesis, Program Studi Astronomi, Institut Teknologi Bandung.
Delgado, M.R., 2008. Atmospheric Drag: Modeling the Space Environment . Technical report, Universidad  Politecnica  de  Madrid,  E.T.
S.I. Aeronauticos.
Doornbos, E., 2011. Thermospheric Density and
Wind Determination from Satellite Dynamics , Ph.D. thesis, TU Delft, School of Aerospace Engineering.
Hardhienata,  S.,  R.  H.  Triharjanto,  dan  M., Mukhayadi,  2011. LAPAN-A2:    Indonesian Near-Equatorial  Surveillance  Satellite , APRSAF-18 (Asia-Pacific Regional Space Agency Forum) Singapore. Houssou, S., 2006. GPS Receiver Type VGPS-51: Interface  Control  Documen  &  Operation Manuals , Vectronic Aerospace.
Kahr, E., S. Skone, and K., O'Keefe, 2010. Orbit Determination  for  the  Canx-2  Nanosatellite Using Intermittent GPS Data,  Proceedings of ION GNSS , The Institute of Navigation, Portland, Oregon.
King-Hele,  D.,  1987. Satellite  Orbits  in  an Atmosphere: Theory and Applications . 1st ed. London: Blackie and Son Ltd.
Lechtenberg,  T.  F.,  2010. Derivation  and Observability  of  Upper  Atmospheric Density Variations utilizing precision orbit ephemerides , Master’s thesis, University of Kansas, School of Aerospace Engineering.
Picone,  J.  M.,  J.  T.,  Emmert,  and  J.  L.,  Lean,
2005. Thermospheric  Densities  Derived from Spacecraft Orbits: Accurate
Processing of two Line Element ,  Journal of Geophysical Research, 110, A03301.
Vallado,  D.  A,  2001. Fundamentals  of Astrodynamics  and  Applications,  2  ed. , Microcosm Press.
Vallado, D. A, P., Crawford, R., Hujsak, and T., Kelso, 2006. Revisiting Spacetrack Report
#3 ,  AIAA/AAS  Astrodynamics  Specialist
Conference, AIAA/AAS, Keystone, CO. Van  den Ijssel,  J.A.A,  2014. GPS-Based Precise
Orbit  Determination  and  Accelerometry for  Low  Flying  Satelllites, Dissertation,
faculteit Luchtvaarten Ruimtevaarttechniek, Technische Universiteit Delft.
Young, J. L., 2001. Determination of Atmospheric Density  in  Low-Earth  Orbit  using  GPS Data , Trident Scholar Project Report, US Naval Academy, no. 287.