## WARTA ARDHIA Jurnal Perhubungan Udara
Data Mining Pada  Data Quick  Access  Recorder untuk  Peningkatan  Keselamatan Penerbangan

## The Data Mining on Quick Access Recorder for Flight Safety Improvement
Mahardi Sadono 1) dan Javensius Sembiring 2)
Laboratorium System Transportasi Udara, Fakultas Teknik Mesin dan DirgantaraITB email: mahar65@yahoo.com
INFO ARTIKEL

## ABSTRACT / ABSTRAK
Vertical  wind  and  runway  surface  roughness  are  the  most  concerned parameters when the aircraft initiating the procedures of approach-to-landing and take-off at an airport, due to they will affect the safety of the aircraft in those phases. In the meantime, there is no equipment that can be used to assess the chance  of  vertical  wind  emergence  as  well  as  the  decline  of  runway  surface friction. This paper describes Quick Access Recoder data processing technique for estimating  those  parameters;  the  speed  of  vertical  wind  in  the  approach-to- landing phase and runway friction coefficient in the landing phase. Due to those parameters  does  not  recorded  in  Quick  Access  Recorder  then  system identification  technique  is  utilized  in  order  to  obtain  both  of  parameters. Validation process is sequenced to increase the confidence level. The described data  processing  technique  involving  the  aircraft’s  motion  dynamics  and  the estimator. In case all the airline provide their flight data, the tendency of vertical wind and the difference of runway friction can be calculated promptly so that the  airline  and  the  airport  can  take  anticipation  action  for  maintaining  the safety level of the flight.
Keberadaan  angin  vertikal  dan  kekasaran  permukaan  landasan merupakanan  parameter  yang  perlu  diperhatikan  terutama  saat  fase pendekatan  (approach)  hingga  mendarat  (landing)  dan  saat  lepas  landas (take-off)  di  bandar  udara,  karena  kedua  parameter  di  atas mempengaruhi keselamatan pesawat udara saat fase tersebut. Sementara itu, sampai saat ini belum ada peralatan yang dapat dipergunakan untuk melihat kecenderungan adanya angin vertikal maupun rendahnya koefisen gesek landasan. Makalah ini  memaparkan  teknik  pengolahan  data Quick  Access  Recorder untuk mengestimasi  parameter  tersebut,  kecepatan  angin  arah  vertikal  pada  fase pendekatan sampai fase landing dan koefisien friksi runway pada fase landing . Oleh  karena  kedua  parameter  di  atas  tidak  direkam  pada Quick  Access Recorder maka diperlukan cara lain untuk mendapatkan parameter tersebut yaitu  dengan  teknik  identifikasi  sistem.  Proses  validasi  dalam  rangka meningkatkan  keyakinan  terhadap  parameter  yang  diperoleh  juga  akan dilakukan.  Teknik  pengolahan  data  yang  dipaparkan  melibatkan  dinamika gerak  pesawat  udara  dan estimator .  Bila  semua  airline  memberikan  data penerbangannya, tendensi keadanya angin vertikal dan penurunan koefisien friksi landasan akan segera didapatkan sehingga baik airline maupun bandar udara dapat melakukan antisipasi untuk keselamatan penerbangan.

## Histori Artikel:
Diterima: 12 Juli 2017 Direvisi: 31 Juli 2017 Disetujui: 31 Juli 2017 Dipublish: 31 Juli 2017
Keywords : write down  three to five keywords or phrases in alphabetical order, separated by commas
Kata kunci: data mining ,  identifikasi  sistem, quick access recorder , keselamatan penerbangan, flight data monitoring

## PENDAHULUAN
How  safe  is  your  airline  and  how  do  you measure it ? Sekilas pertanyaan ini sederhana dan mudah dicerna namun relatif sulit untuk dijawab. Apabila dikaji lebih dalam, jawaban atas  kedua  pertanyaan  ini  merupakan kesimpulan atas segala usaha yang dilakukan dalam  rangka  perbaikan  dan  peningkatan keselamatan  dalam  dunia  penerbangan. Jawaban kuantitatif yang merepresentasikan tingkat keselamatan suatu maskapai penerbangan    “mungkin”  menjadi  jawaban yang paling tepat karena dengan pendekatan ini,    suatu  maskapai  penerbangan  dapat
mengukur tingkat keselamatan yang dimilikinya relatif terhadap referensi tertentu maupun  maskapai  penerbangan  yang  lain. Namun  untuk  menerjemahkan  tingkat keselamatan (safety level) dalam representasi kuantitatif  bukanlah  pekerjaan  yang  mudah karena  melibatkan  banyak  aspek  yang berkaitan satu dengan yang lain. ICAO dalam dokumen Safety Management Manual (SMM) DOC  9589,  edisi  3  tahun  2013  memberikan rekomendasi  agar  maskapai  penerbangan menentukan tingkat keselamatan (Acceptable Level  of  Safety  Performance-ALoSP)-nya masing-masing [22]. Rekomendasi ini secara implisit menegaskan agar maskapai penerbangan  mendefinisikan  nilai  ALoSP dalam  representasi  kuantitatif.  Namun  DOC 9589 tidak memberikan penjelasan lebih jauh mengenai  bagaimana  perhitungan  ALoSP  ini dapat dilakukan [22][1]. Definisi ALoSP dapat juga  ditemukan  pada  dokumen European Commission  Flightpath 2050.  Pada  dokumen ini definisi ALoSP dijabarkan secara eksplisit dalam Europe’s  vision  for  aviation  in 2050 yaitu  “laju  kecelakaan  pesawat  udara  yang tidak lebih dari satu kecelakaan dalam setiap 10  juta  penerbangan”.  Angka  ini  setara dengan probabilitas kecelakaan sebesar 10-7 per  penerbangan  [21].  Nilai  probabilitas kecelakaan  ini  dapat  digunakan  oleh maskapai  penerbangan  sebagai  dasar  dalam menentukan ALoSP-nya masing-masing.
Metode  Prediktif  sehingga  mampu memberikan  gambaran  tingkat  keselamatan suatu maskapai penerbangan pada masa yang
akan datang [1]. Metode yang diterapkan juga mampu  mengkuantifikasi  seberapa  besar konstribusi  suatu  parameter  terhadap terjadinya kecelakaan. Secara ringkas, metode ditampilkan pada gambar 1. Penjelasan lebih detil  dapat  dilihat  pada  IATA Safety  Report tahun 2013 Bab 9 Predictive Analysis [1].
Gambar 1. Struktur Metode Predictive Analysis untuk Suatu Model Incident –Runway Overrun
(Diadaptasi dari [1]) Karakteristik faktor-faktor
yang berkontribusi  terhadap  terjadinya  suatu kecelakaan  seperti  yang  ditampilkan  pada bagian  sebelah  kiri  Gambar  1  di  atas  dapat diperoleh melalui perhitungan pada data QAR dengan    menggunakan  program Flight Data Monitoring (FDM).  Program  FDM  pada umumnya  sudah  menjadi  bagian Safety Management  System (SMS)  suatu  maskapai penerbangan  dalam  menganalisis  data  QAR. Namun  tidak  semua  parameter  tersebut direkam sehingga dibutuhkan metode khusus untuk  mengestimasi  besaran  parameter tersebut.

## TINJAUAN PUSTAKA
Flight Data  Monitoring dan Data  Quick Access Recorder
Flight
Data  Monitoring merupakan aktivitas  yang  berkaitan  dengan  identifikasi, pengukuran dan penanganan risiko operasional dalam suatu maskapai
penerbangan  [11].  Dalam  terminologi  yang lain, Flight Data  Monitoring disebut  juga dengan  istilah Flight  Operational  Data Analysis (FODA) atau Flight Operations Quality Assurance (FOQA).  Aktivitas  ini  bersifat proaktif  yang  dilakukan  secara  periodik dengan memanfaatkan data yang berasal dari sensor  pesawat  udara.  Secara  internasional, ICAO Annex 6 Part 1 merekomendasikan agar
kegiatan  ini  dilakukan  oleh  setiap  maskapai penerbangan  yang  mengoperasikan  pesawat udara  komersil  dengan  maksimum  berat lepas  landas  sebesar  27  ton  sebagai  bagian dari Safety  Management  System (SMS)  pada maskapai penerbangan tersebut [18]. Secara Nasional,  Pemerintah  juga  mengeluarkan peraturan mengenai keselamatan penerbangan  melalui  keputusan  Menteri Perhubungan. Salah satunya adalah Peraturan Menteri Perhubungan Nomor 28 Tahun 2013 Tentang Peraturan Keselamatan Penerbangan Sipil Bagian 121 secara khusus pada  ayat  65  butir  a  yang  mengharuskan penyedia angkutan udara
untuk mengembangkan  dan  menjaga  secara  terus- menerus program keselamatan penerbangan yang  sesuai  dengan  cakupan  dan  ukuran operasinya dan memiliki kemampuan  tinggi  untuk  mendeteksi, menganalisis dan mencegah risiko yang dapat menimbulkan  bahaya  pada  keselamatan operasi  penyedia  angkutan  udara  tersebut [19].  Berdasarkan  peraturan  di  atas, maskapai  penerbangan  saat  ini  telah menerapkan FDM sebagai bagian dari Safety Management  System yang  secara  kontinu dapat  menganalisis  dan  mendeteksi  risiko yang  dapat  mengakibatkan  terjadinya kecelakaan.
Gambar 2. Data Penerbangan dan Tahapan Flight Data Monitoring (Diadaptasi dari [9])
Proses  Flight  Data  Monitoring pada umumnya  sudah  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  program  yang  tersedia  secara komersil.  Program  ini  memiliki  kapabilitas dalam  proses decoding  binary data ke engineering unit,  visualisasi  penerbangan, deteksi  event  dan  beberapa  kemampuan lainnya. Pada beberapa program FDM, proses pengunduhan data dari pesawat sudah dapat juga dilakukan melalui jaringan internet/ wireless sehingga proses
pengunduhan data dapat dilakukan setiap kali pesawat mendarat di suatu bandara tertentu [14]. Berdasarkan hasil  analisis program FDM terhadap  suatu  data  penerbangan,  seorang analis  dapat  mengambil  kesimpulan  dan rekomendasi baik ke pilot, bagian perawatan, dan  pihak-pihak  yang  terkait  dalam  rangka mencegah  terjadinya  kecelakaan.  Adapun beberapa  contoh  program  FDM  yang  secara umum  digunakan  maskapai  penerbangan adalah  AGS  Sagem  [16], Aerobytes [17], Teledyne  Air  FASE [13], Flight  Data Service [15], dan sebagainya.
a. Tampilan FDM Aeorbytes [ 17 ]
b. Tampilan FDM AGS Sagem [ 16 ]
Gambar 3. Contoh Program FDM untuk Analisis Data Penerbangan

## Gagasan Makalah
Pada  umumnya,  program  FDM  hanya menganalisis  parameter  yang  direkam  pada QAR  dan  parameter  yang  dapat  dihitung tanpa  melibatkan  dinamika  gerak  pesawat udara. Sebagai contoh, kecepatan angin arah vertikal  tidak  direkam  pada  QAR  namun untuk kebutuhan analisis suatu event secara khusus event yang terjadi pada fase mendarat (landing),  parameter  ini  dibutuhkan.  Begitu juga incident seperti runway  overrun , parameter koefisien friksi sangat dibutuhkan agar  analisis  terhadap  penyebab incident dapat dilakukan secara komprehensif. Namun parameter  ini  tidak  direkam  pada  QAR sehingga  program  FDM  tidak  dapat memasukkan  parameter  ini  sebagai  faktor
yang  berkontribusi  terjadinya runway overrun .
Parameter  pada  QAR  direkam  pada sampling rate yang  berbeda-beda  dengan kisaran  0,125-8  Hz.  Proses  analisis  pada umumnya  membutuhkan  parameter  dalam sampling rate yang  homogen.  Untuk mengatasi  masalah  ini,  program  FDM melakukan  interpolasi  agar  parameter memiliki sampling  rate yang  sama.  Proses interpolasi ini secara langsung mengabaikan karakteristik dinamika sistem serta dependensi  antar  parameter  sehingga implementasi suatu metode interpolasi dapat menghasilkan  solusi  dan  interpretasi  yang berbeda-beda. Lihat Gambar 4 di bawah ini
Gambar 4. Implementasi Tiga Metode Interpolasi pada Data QAR Menghasilkan Interpretasi yang Berbeda[12]
Parameter  yang  direkam  pada  QAR memiliki noise ,  baik  yang  berasal  dari lingkungan maupun dari sensor. Selain noise , setiap  pengukuran  juga  mengandung error yang bersifat konstan atau dalam istilah lain disebut  dengan  bias  (deterministic  error). Program  FDM  pada  umumnya  melakukan proses filtering terhadap noise/error tanpa melibatkan  dinamika  sistem  (independen
terhadap dinamika sistem). Proses filtering ini dapat bersifat overfitting maupun underfitting yang  mengakibatkan  data  tidak  lagi merepresentasikan  keadaan  sebenarnya. Selain  itu,  proses filtering ini  tidak  dapat mengestimasi  bias  yang  kemungkinan terdapat  di  dalam  data.  Kedua  masalah  ini ditampilkan pada gambar 5.
Kasus Overfitting Kasus Bias yang Tidak Terestimasi
Gambar 5. Masalah yang Timbul pada Proses Filtering yang tidak Melibatkan Model Dinamika Sistem [12]
Keterbatasan program FDM yang dijabarkan  di  atas  dapat  diatasi  dengan menerapkan pengolahan data yang mengkombinasikan  model  dinamika  sistem dan  estimator.  Kombinasi  antara  model dinamika  dan  estimator  ini  dalam  dunia dirgantara  secara  khusus  dibahas  dalam keilmuan  Identifikasi  Sistem  Pesawat  Udara (Flight  Vehicle  System  Identification)  [8][9]. Penjelasan  singkat  mengenai  Identikasi Sistem  Pesawat  Udara  akan  dibahas  pada pasal  2.  Melalui  metode  ini,  parameter- parameter  yang  tidak  direkam  pada  QAR namun  dibutuhkan  dalam  analisis  suatu kecelakaan  dapat  diestimasi. Noise yang terdapat  dalam  pengukuran  suatu  variabel juga dapat diminimalisasi tanpa mengabaikan dinamika  sistem  yang  ditinjau  sehingga overfitting maupun underfitting pada variabel pengukuran  dapat  dihindari.  Variabel  yang diukur  dengan sampling  rate yang  berbeda juga dapat diseragamkan dengan melibatkan dinamika  sistem  sehingga  dependensi  antar satu  variabel  dan  variabel  lainnya  tetap terjaga.  Selain  estimasi,  gagasan  lain  yang merupakan  tujuan  akhir  makalah  ini  adalah pemetaan distribusi parameter yang diestimasi  untuk  suatu  bandara  dan  tipe pesawat  tertentu.  Hal  ini  dapat  dilakukan apabila teknik pengolahan data ini diterapkan pada banyak data penerbangan. Namun pada makalah ini, implementasi Identifikasi Sistem hanya  akan  dilakukan  untuk  mengestimasi parameter  koefisien runway suatu  bandara dan kecepatan angin arah vertikal. Studi kasus akan  dilakukan  untuk  satu  penerbangan dengan  menggunakan  QAR  suatu  maskapai penerbangan. Pemetaan distribusi parameter yang  diestimasi  tidak  akan  dilakukan  pada makalah  ini  karena  membutuhkan  banyak data penerbangan. Kerjasama antar lembaga terkait  seperti  institusi  pendidikan  dan maskapai  penerbangan  merupakan  syarat utama  terealisasinya  gagasan  utama  yang dipaparkan  pada  makalah  ini.  Dengan
demikian, teknik pengolahan data serta hasil yang dipaparkan pada makalah ini diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi terhadap peningkatan
keselamatan transportasi udara nasional maupun global.

## METODOLOGI

## Identifikasi Sistem Pesawat Udara
Identifikasi  Sistem  Pesawat  Udara merupakan  salah  satu  cabang  keilmuan Dirgantara  yang  secara  khusus  membahas mengenai pemodelan dan estimasi parameter pesawat  udara.    Pada  tahap  pengembangan suatu  pesawat  udara,  Identifikasi  Sistem memegang peranan penting dalam pengembangan  model  dinamika  gerak pesawat  udara  beserta  parameter  yang terkait  dengan  model  tersebut.  Model dinamika dan parameter yang akurat sangat dibutuhkan  dalam  pengembangan  simulator dan  perancangan  sistem  kendali  pesawat udara.  Oleh  sebab  itu,  keilmuan  ini  mejadi bagian  yang  tak  terpisahkan  pada  tahapan rancang  –  bangun  suatu  pesawat  udara. Berdasarkan  sumbernya,  Identifikasi  Sistem Pesawat Udara merupakan gabungan dari dua bidang  keilmuan  yaitu  Teori  Estimasi  yang merupakan  cabang  dari  ilmu  Statistika  dan Mekanika  Terbang  yang  berasal  dari keilmuan  Dirgantara.  Pada  Teori  Sistem, terdapat tiga variabel utama yang membentuk  suatu  sistem  yaitu  input,  model dan output .  Berdasarkan  tiga  variabel  ini, Teori  Estimasi  mendefinisikan  3  kategori bidang  yaitu  Simulasi  (Simulation),  Kendali (Control)  dan  Identifikasi  Sistem  (System Identification)  [7].  Apabila  dikaitkan  dengan teori ini, Identifikasi Sistem berkaitan dengan proses  identifikasi  model  dan  estimasi parameter dimana variabel input dan output diketahui. gambar 6 di bawah ini menjelaskan perbedaan  ketiga  kegiatan  di  atas  dalam kaitannya dengan Sistem Teori.
Gambar 6. Identifikasi Sistem dalam Sistem Teori (Diadaptasi dari [7])
Apabila  dikaitkan  dengan Data Mining – istilah  pengolahan  data  yang  cukup  populer saat ini, Identifikasi Sistem merupakan salah satu  kegiatan  yang  dilakukan  pada Data Mining .  Oleh  sebab  itu  penggunaan  istilah Data  Mining yang  merujuk  ke  kegiatan Identifikasi Sistem dapat digunakan.

## Model Dinamika Gerak Pesawat Udara
Persamaan gerak pesawat udara
merupakan  representasi  dinamika  gerak pesawat  udara  dalam  model  matematika. Model ini terdiri dari 12 persamaan nonlinear differensial orde pertama yang dibagi menjadi 4 kelompok yaitu model yang mewakili gaya- gaya  yang  bekerja  pada  pesawat  udara  – Persamaan (1), model yang mewakili momen –  Persamaan  (2),  model  yang  mewakili orientasi  sikap  pesawat  udara  –  Persamaan (3)  dan  yang  terakhir  adalah  model  yang mewakili  posisi  pesawat  udara  relatif terhadap acuan tertentu – Persamaan (4) [7].
𝑢̇ = 𝑟𝑣 − 𝑞𝑤 + 𝑞̅𝑆 𝑚 𝐶 𝑋 − 𝑔 sin 𝜃 + 𝑇 𝑚
𝑣̇ = 𝑝𝑤 − 𝑟𝑢 + 𝑞̅𝑆 𝑚 𝐶 𝑌 + 𝑔 cos 𝜃 sin 𝜙
𝑤̇ = 𝑞𝑢 − 𝑝𝑣 + 𝑞̅𝑆 𝑚 𝐶 𝑍 + 𝑔 cos 𝜃 cos 𝜙 (1)
𝑝̇ − 𝐼 𝑥𝑧 𝐼 𝑥 𝑟̇ = 𝑞̅𝑆𝑏 𝐼 𝑥 𝐶 𝑙 − (𝐼 𝑧 − 𝐼 𝑦 ) 𝐼 𝑥 𝑞𝑟 + 𝐼 𝑥𝑧 𝐼 𝑥 𝑞𝑝 (2)
𝜙̇ =  𝑝 + tan 𝜃 (𝑞 sin 𝜙 + 𝑟 cos 𝜙)
𝜃̇ =  𝑞 cos 𝜙 − 𝑟 sin 𝜙 𝜓̇ = (𝑞 sin 𝜙 + 𝑟 cos 𝜙) sec 𝜃
(3)
ℎ̇ = 𝑢 sin 𝜃 − 𝑣 cos 𝜃 sin 𝜙 − 𝑤 cos 𝜃 cos 𝜙
(4)
Dalam  dunia  Dirgantara,  keduabelas model  di  atas  sudah  secara  umum  diterima dan  diaplikasikan  pada  Simulator  pesawat udara  yang  digunakan  untuk  pelatihan  para pilot  maupun  model  yang  digunakan  pada perancangan  sistem  kendali  pesawat  udara. Fokus  kajian  Identifikasi  Sistem  Pesawat udara adalah mencari parameter aerodinamika yang membentuk model di atas (C_X,C_Y,C_Z,C_l,C_m,C_n). Model
aerodinamika  ini  sangat  bergantung  kepada konfigurasi  dan  kondisi  terbang  suatu pesawat  udara.  Selain  untuk  mengestimasi parameter  aerodinamika,  Identifikasi  Sistem dapat  dikembangkan  lebih  lanjut  untuk mengestimasi  parameter  yang  lain  seperti kecepatan  angin,  koefisien  friksi  suatu runway  dan  parameter  terkait  lainnya. Makalah ini hanya akan membahas parameter yang terkait dengan peningkatan keselamatan pesawat udara.

## Metode Pada Identifikasi Sistem
Metode  pada  Identifikasi  Sistem  Pesawat Udara  dapat  dibedakan  menjadi  beberapa kategori yaitu berdasarkan tipe noise , domain, dan  implementasinya.    Tipe noise dalam Identifikasi  Sistem  dibedakan  menjadi noise yang berasal dari lingkungan (process noise) dan noise yang  berasal  dari  pengukuran (measurement noise). Berdasarkan domainnya,  Identifikasi  Sistem  Pesawat
Udara  dibedakan  menjadi  domain  frekuensi dan  waktu.  Pada  umumnya,  untuk  pesawat rotary-wing teknik  domain  frekuensi  sangat
umum  digunakan  sedangkan domain waktu digunakan untuk tipe fixed-wing . Berdasarkan implementasinya,  metode  pada  Identifikasi Sistem  dibagi  menjadi  metode  implementasi online dan offline .  Pada  makalah  ini  akan diimplementasikan  metode Filter  Error Method (FEM). Metode ini akan
diimplementasikan  dalam  domain  waktu pada  data  yang  telah  direkam  sebelumnya (offline). Filter  Error  Method sendiri  dapat digunakan  untuk  data  yang  mengandung noise baik noise yang berasal dari lingkungan maupun noise yang berasal dari sensor. Filter Error  Method diturunkan  dari  prinsip Maximum  Likelihood dan Kalman  Filter . Maximum  Likelihood digunakan  untuk mengestimasi  parameter  yang  diasumsikan konstan  dalam  rentang  waktu  tertentu. Parameter  ini  dipengaruhi  oleh noise yang berasal  dari  pengukuran. Kalman  Filter digunakan untuk mengestimasi variabel yang berubah terhadap waktu (state variable) yang dipengaruhi  oleh noise yang  berasal  dari lingkungan.  Kombinasi Maximum  Likelihood dan Kalman  Filter yang  menjadi  dasar Filter Error Method ditampilkan pada gambar 7.
Gambar 7. Filter Error Method – Kombinasi Maximum Likelihood dan Kalman Filter [6]
Kedua prinsip pada Filter Error Method di atas  akan  dijelaskan  pada  bagian  1  dan  2 berikut.
1. Maximum Likelihood
Teori ini pertama kali diperkenalkan oleh R.A  Fisher  [4].  Berdasarkan  prinsipnya, Maximum  Likelihood  mencari  parameter dalam  batasan  tertentu  yang  memberikan nilai probabilitas likehood suatu pengukuran mencapai  nilai  maksimum.  Prinsip  ini  dapat dijabarkan  sebagai berikut
dimana, p = probabilitas z = pengukuran Θ = parameter yang akan diestimasi M = model matematika yang merepresentasikan dinamika sistem
Persamaan (5) di atas kembali dituliskan sebagai berikut.
𝜃 𝑀𝐿 = arg { 𝐦𝐚𝐱 𝛉 𝑝 ( 𝑧|𝜃, 𝑀 )}
Persamaan  (6)  meringkaskan  prinsip Maximum  Likelihood dimana  θ_ML  adalah parameter  yang  membuat  nilai  p(z|θ,M) mencapai  nilai  maksimum.  Prinsip  kerja Maximum  Likelihood ini  ditampilkan  pada gambar 8. Sebagai catatan, parameter θ tidak memiliki distribusi probabilitas tertentu dan hanya  berupa  bilangan  acak  dalam  batasan nilai tertentu. Oleh sebab itu, dalam  konteks Maximum  Likelihood ,  suatu  parameter  tidak memiliki  probabilitas  yang  lebih  besar  atau lebih kecil dibanding parameter yang lain [8]. Maximum  Likelihood ini  akan  digunakan untuk mengestimasi parameter pada pengukuran data yang mengandung noise dari sensor.  Sedangkan  variabel state yang terganggu  oleh noise lingkungan  terlebih dahulu di-filter dengan menggunakan Kalman
Filter .

## 2. Kalman Filter
Berdasarkan  prinsipnya Kalman  Filter merupakan  estimator  yang  memanfaatkan kombinasi  model  dinamika  suatu  sistem dengan  pengukuran  variabel  suatu  sistem untuk mendapatkan state yang memiliki error minimum .  Dalam  aplikasinya, Kalman  Filter pertama kali digunakan pada Program Apollo NASA  di  era  tahun  1960-1970-an  sebagai filter  pada  sistem  navigasi  dan  panduan terbang  Apollo  [2].  Sinyal  yang  masuk  ke Kalman  Filter  diproses  melalui  dua  tahapan yaitu ‘ prediction/propagation ’ dan
‘ correction/updating ’.  Pada  tahap prediction ,
sinyal diprediksi dengan menggunakan model matematika  yang  mewakili  dinamika  gerak sistem. Sinyal ini kemudian di- update/correction dengan menggunakan hasil pengukuran  yang  diperolah  dari  sensor.
Kombinasi prediction dan correction ini menghasilkan state yang  optimum  yaitu state /sinyal  yang  menghasilkan error minimum .  Gambar  9  di  bawah  ini meringkaskan tahapan kerja Kalman Filter .
Propagation : Pada tahap ini state di prediksi dengan menggunakan model dinamika sistem Measurement : Selain  model dinamika sistem, Kalman Filter juga  mengakomodasi  faktor dari pengukuran Updating : State yang diprediksi selanjutnya diupdate/dikoreksi dengan menggunakan data dari pengukuran

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Implementasi
Berdasarkan  data  statistik  kecelakaan yang dikeluarkan oleh Boeing maupun Airbus, kecelakaan  paling  banyak  terjadi  pada  fase terbang approach-landing dibandingkan fase terbang lainnya. Boeing dan Airbus mencatat lebih dari 55% kecelakaan terjadi pada kedua fase  terbang  ini  [23][24].  Hal  ini mengindikasikan fase terbang ini merupakan fase  paling  kritis.  Oleh  karena  itu,  tindakan pencegahan keselamatan penerbangan
memberikan  porsi  perhatian  yang  lebih banyak pada fase terbang ini dibanding fase terbang  yang  lain.  Makalah  ini  juga  akan memfokuskan  pada  data  QAR  yang  direkam pada  fase approach-landing .  Ada  beberapa parameter yang terkait dengan kedua fase ini namun  hanya  dua  parameter  yang  akan diestimasi,  yaitu  kecepatan  angin  arah vertikal selama fase approach sampai landing dan koefisien friksi pada fase landing-sub fase aircraft  on  ground .  Gambar  10  di  bawah  ini meringkaskan  fase  terbang approach dan landing .
Gambar 10. Fase Approach dan Landing
Pada  fase landing ,  analisis  difokuskan pada ground  phase .  Sub  fase  ini  dibagi  lagi menjadi dua bagian yaitu fase sebelum pilot melakukan  pengereman  (ground  roll)  dan fase  setelah  pilot  melakukan  pengereman. Kedua fase ini memiliki koefisien friksi yang berbeda dimana koefisien friksi pada sub fase brake  application memiliki  nilai  lebih  besar karena  melibatkan  friksi runway dan  sistem pengereman pesawat udara.
Estimasi Profil Kecepatan Angin Estimasi profil kecepatan angin dilakukan dengan menggunakan persamaan (1), (3), dan (4).  Persamaan  (1)  dan  (4)  diubah  dengan cara  memasukkan  kecepatan  angin  sebagai variabel  yang  tidak  diketahui.  Dengan demikian  estimator  akan  mengestimasi besaran  variabel  ini  pada  tiga  sumbu  tata acuan  koordinat  yang  dipilih.  Perubahan terhadap  persamaan  (1)  dan  (4)  didasari kepada  fakta  bahwa  kecepatan  angin  dapat dihitung  dengan  menggunakan  variabel kecepatan kinematik dan kecepatan aerodinamik. Persamaan
ini dapat
dirumuskan sebagai
𝑉 ̅ 𝑤 = 𝑉 ̅ 𝑘 − 𝑉 ̅ 𝑎 Kecepatan kinematik pesawat udara (V ̅_k) berasal  dari  pengukuran  sensor Global Positioning  System (GPS)  atau  dapat  juga dihitung  dengan  menggunakan  percepatan yang  berasal  dari  pengukuran Inertial Measurement Unit (IMU). Kecepatan aerodinamik  (V ̅_a)  dapat  dihitung  dari pengukuran  sensor pitot  tube .  Estimasi kecepatan  angin  membutuhkan  variabel- variabel  seperti  kecepatan  hasil  pengukuran GPS,  kecepatan  vertikal,  percepatan  pada ketiga  sumbu  benda, true  airspeed (TAS), sudut  serang,  sudut  slip  samping,  dan  sudut sikap  pesawat  udara.  Pada  umumnya variabel-variabel  di  atas  telah  direkam  pada QAR. Apabila variabel yang disebutkan di atas tidak direkam, maka variabel tersebut harus dihitung  dengan  menggunakan  hubungan kinematik dengan variabel yang lain. Gambar 11 berikut menampilkan hasil estimasi profil kecepatan angin.
Gambar 11. Estimasi dan Validasi Profil Kecepatan Angin
Proses  validasi  terhadap  hasil  estimasi dilakukan  dengan  cara  membandingkan dengan  hasil  pengukuran.  Kecepatan  angin arah horizontal direkam pada QAR sehingga variabel  pengukuran  ini  dapat  digunakan untuk  memvalidasi  hasil  estimasi.  Namun untuk  kecepatan  angin  arah  vertikal  proses validasi  dilakukan  dengan  menggunakan variabel  yang  lain  yaitu  kecepatan  vertikal pesawat  udara  yang  diukur  dibandingkan dengan  yang  diestimasi.  Melalui  proses
validasi  ini  diperolah  bahwa  estimator menghasilkan data yang ‘bebas’ noise . Teknik validasi  lain  seperti  pendekatan  dari  sisi statistik  (standard  deviation,  residual analysis,  coefficient  of  determination,  dsb.) juga  telah  dilakukan.  Namun  karena keterbatasan  tempat,  hasil  validasi  ini  tidak ditampilkan.

## Estimasi Koefisien Friksi
Estimasi  koefisien  friksi  dilakukan  pada fase landing –  sub fase  on  ground .  Pada  sub
fase  ini  pemodelan  koefisien  friksi  dibagi menjadi  dua  yaitu ground  roll dan  koefisien dimana pilot melakukan pengereman (brake application).  Model  dinamika gerak  pesawat udara disederhanakan untuk mengakomodasi
kontribusi  gaya  friksi  baik  dari runway maupun  dari brake  pressure .  Diagram  gaya- gaya  yang  bekerja  selama  pesawat  udara melakukan ground  roll ditampilkan  pada gambar 12 berikut,
Gambar 12. Diagram Gaya pada Pesawat Udara Selama Fase Landing
Dimana,
𝐹 𝐴,𝑣 =
𝐹 𝐴,h = 𝐹 𝑃 = 𝐹 𝐺 =
𝐹 𝐹 = 𝐹 𝑁 =
Gaya aerodinamika arah vertikal
Gaya aerodinamika arah horizontal
Gaya propulsi
Gaya gravitasi Gaya friksi

## Gaya normal
Gaya  friksi  (F_F  )  dipengaruhi  oleh  dua jenis koefisien friksi dan dimodelkan sebagai
𝐹 𝐹 = ( 𝜇 𝑟𝑜𝑙𝑙 + 𝜇 𝑏𝑟𝑘 ) ⋅ 𝐹 𝑁
Koefisien  friksi  μ_brk  secara  langsung dipengaruhi oleh besarnya pressure pengereman  yang  diberikan  pada  roda pendarat. Oleh sebab itu, koefisien ini dalam pemodelannya  melibatkan  parameter brake pressure , lihat Persamaan (9).  Parameter ini dapat  secara  langsung  diperolah  dari  data QAR.
𝜇 𝑏𝑟𝑘 = 𝜇 𝑏𝑟𝑘 ⋅ 𝑝 𝑏𝑟𝑘 𝑝 𝑏𝑟𝑘,𝑚𝑎𝑥 Proses estimasi parameter koefisien friksi membutuhkan  data  pengukuran  percepatan arah  sumbu  horizontal  dan  vertikal, brake pressure,  sudut  pitch,  ground  speed ,  dan defleksi spoiler .  Semua  paremeter  ini  dapat diperoleh  melalui  data  QAR.  Hasil  estimasi kedua  parameter  friksi  beserta  dengan deviasi standar ditampilkan pada Tabel 1. Tabel  1. Hasil  Estimasi  Koefisien  Friksi  dan Deviasi Standar
𝝁 𝒓𝒐𝒍𝒍 𝝁 𝒃𝒓𝒌 0,0144 (0,0012) 0,3692 (0,002) Validasi  kedua  parameter  di  atas dilakukan dengan membandingkan percepatan  arah  sumbu  horizontal  antara pengukuran dan hasil estimasi.
Gambar 13. Proof of Match Percepatan Arah Horizontal
Teknik  pengolahan  data  yang  dijabarkan pada  makalah  ini  telah  diimplementasikan pada beberapa data QAR. Hasil estimasi yang diperoleh  dapat  digunakan  untuk  analisis event  maupun  kecelakan  khusus  untuk  satu penerbangan  tertentu.  Selain  itu,  teknik  ini juga  dapat  diintegrasikan  dengan  program FDM  sehingga  tim  analis  dalam  suatu maskapai penerbangan
mendapatkan gambaran yang lebih komprehensif terhadap data  QAR  yang  dianalisis.  Dalam  skala  yang lebih  luas,  Identifikasi  Sistem  dapat diterapkan pada banyak data QAR. Sehingga hasil  estimasi  bukan  hanya  satu  nilai
melainkan  berupa  distribusi  yang  secara langsung dapat menggambarkan
karakteristik  suatu  sistem.  Sebagai  contoh, distribusi  parameter  koefisien  friksi  yang diperoleh  dari  data  penerbangan  dalam periode  satu  tahun  dapat  menggambarkan karakteristik runway tersebut  seperti  nilai maksimum, nilai minimum, besaran rata-rata pada musim hujan/kemarau, serta karakteristik  pengereman  yang  dilakukan oleh  pilot.  Rencana  pengembangan  ini diilustrasikan pada Gambar 14 berikut.
Gambar 14. Ilustrasi Rencana Pengembangan – Implementasi pada Banyak QAR untuk Mendapatkan

## Distribusi Parameter
Hasil  yang  ditampilkan  pada  Gambar  14  di atas membutuhkan banyak data yang direkam untuk  suatu  periode,  bandara  dan  tipe pesawat  tertentu.  Oleh  sebab  itu,  kerjasama antar  kelembagaan  terutama  institusi pendidikan,  maskapai  penerbangan  dan pemerintah merupakan syarat mutlak untuk merealisasikan tujuan yang ingin dicapai pada makalah ini.

## KESIMPULAN
Metode  yang  dijabarkan  memungkinkan seorang  analis  untuk  memperoleh  estimasi parameter  yang  tidak  direkam  pada  QAR. Kombinasi  antara  model  dinamika  gerak pesawat  udara  dan  estimator  dalam  proses estimasi  mampu  meningkatkan  keakuratan parameter  yang  diestimasi.  Selain  itu, dependensi antar satu variabel gerak dengan variabel  gerak  lainnya  tetap  terjaga.  Teknik
pengolahan  data  yang  dipaparkan  ini  dapat digunakan  sebagai  tambahan  fungsionalitas program FDM yang digunakan oleh maskapai penerbangan.  Metoda  yang  telah  diuraikan dalam makalah ini dalam sekala kecil, dapat digunakan untuk analisis penyebab kecelakaan  dan  untuk  skala  besar  dapat dipergunakan  untuk  dapat  dipergunakan untuk  identifikasi  sistem  pada  banyak  data penerbangan  untuk  memberikan  pemetaan karakteristik  kondisi  lingkungan  operasi penerbangan pada suatu bandar udara. Untuk merealisasikan tujuan ini diperlukan kerjasama  antara  pihak  terkait  seperti akademisi,  Direktorat  Jenderal  Perhubungan Udara, pengelola bandar udara dan maskapai penerbangan. Dengan dicapainya tujuan yang dipaparkan  pada  makalah  ini  diharapkan dapat memberi kontribusi terhadap perbaikan maupun peningkatan keselamatan penerbangan.

## DAFTAR PUSTAKA
Drees.,  Ludwig,  Sembiring.,  Javensius, Holzapfel.,  Florian,  et.al.,  IATA  Safety Report 2013 Section 9 Predictive Analysis, April 2014
Sembiring.,  Javensius,  Holzapfel.,  Florian, Extracting  of  Unmeasured  Parameters Based  on  Quick  Access  Recorder  Data Using Parameter Estimation Method, AIAA Atmospheric Flight Mechanics Conference, Boston, USA, Agustus 2013.
Sembiring.,  Javensius,  Holzapfel.,  Florian, Bayesian  Approach  Implementation  on Quick Access Recorder Data for Estimating Parameters and Model Validation,
Probabilistic  Safety  Assessment  and Management  Conference,  Hawaii,  USA, Juni 2014.
D’Souza.,  Christopher,  Fundamendal  of Kalman  Filtering  and  Estimation  in Aerospace  Engineering,  Bahan  Kuliah Online, NASA, 2013.
Gelb.,  Arthur,  Applied  Optimal  Estimation, The MIT Press, 2011.
Aldrich., John, R.A. Fisher and the Making of Maximum Likelihood 1912 -1922, Statistical Science, Institute of
Mathematical Statistics, Agustus 1997.
https://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter [Diakses pada 5 Mei 2016].
Jategaonkar.,  R.V.,  Flight  Vehicle  System Identification,  A  Time  Domain  Approach, AIAA  Progress  in  Astronautics  and Aeronautics, 2006
Klein.,  V.,  and  Morelli.,  E.,  Aircraft  System Identification:  Theory  and  Practice,  AIAA Progess  in  Astronautics  and  Aeronautics, 2006.
U.K  Civil  Aviation  Authority,  CAP  739  Flight Data Monitoring, 2013.
Hongkong  Civil  Aviation  Department,  CAD 739  Flight  Data  Monitoring,  A  Guide  to Implementation, Februari 2009.
Sembiring., Javensius, RTS Smoother Implementation on Quick Access Recorder Data,  Presentasi  video  konferensi  antara Flight Safety Research Group – Institute of Flight  System  Dynamics  TUM  dan  AGS
Sagem, Jerman, 1 Juni 2015
http://www.teledynecontrols.com/products olution/airfase/overview.asp (Diakses pada 5 Mei 2016). http://www.teledynecontrols.com/products olution/wirelessgroundlink/groundlink.a sp (Diakses pada 5 Mei 2016)
https://www.flightdataservices.com/(Diakse s pada 5 Mei 2016)
http://www.sagem.com/aerospace/commer cial-aircraft/information- system/analysis-ground-station-ags
(Diakses pada 5 Mei 2016)
http://www.aerobytes.co.uk/  (Diakses  pada 5 Mei 2016)
ICAO, Annex 6 Part 1 Operation of Aircraft, Juli 2010
Menteri  Perhubungan  Republik  Indonesia, Peraturan  Menteri  Perhubungan  Nomor: PM  28  Tahun  2013  Tentang  Peraturan Keselamatan  Penerbangan  Sipil  Bagian 121, Maret 2013
EUROCAE,  EUROCAE  ED  112  Minimum Operational Performance Specification for Crash  Protected  Airborne  Recorder Systems - Revision A, September 2013.
European  Commision,  Flightpath  2050 Europe’s Vision for Aviation, 2011
ICAO, DOC 9859 Safety Management Manual,
Edisi 3, 2013
Boeing, Statistical Summary of Commercial Jet Airplane  Accidents  Worldwide  Operation 1959 – 2014, Agustus 2015
Airbus, Commerical Aviation Accidents 1958- 2014- A Statistical Analysis, Mei