## PENGUJIAN MODUL PENGOLAH DATA TELEMETRI LAPAN-A3/IPB UNTUK MENGHASILKAN PRODUK LEVEL-0

## (THE TESTOF LAPAN-A3/IPB TELEMETRY DATA PROCESSOR MODULE TO PRODUCE LEVEL-0 PRODUCT)
Suhermanto Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Pusat Teknologi Satelit Jl. Cagak Satelit Km. 4, Bogor 16310 Indonesia e-mail: suhermanto@lapan.go.id
Diterima 8 Desember 2015; Direvisi 28 Februari 2016; Disetujui 16 Mei 2016

## ABSTRACT
Telemetry data processing modulis a software for converting the LAPAN-A3/IPB telemetry data into  raw  sensor  data  (level-0  product). Telemetry  data  output  from  the  High  Data  Rate  Modulator- demodulator  (HDRM)  becomes  an  input  for  telemetry  data  processor,  which  has  entered  its  setup parameter.  The  objective  of  the  research  is  to  test  LAPAN-A3/IPB  telemetry  data  processor implementation. The development and processing of telemetry data have been performed on a desktop computer that are divided into two stages, data decoding and data decomposition.The performance of the software has been tested using eight samples of raw-data, consisted of multi-spectral and camera matrix data obtained before and after the launch of the satellite. The test results showed, there were no missing telemetry data frames and damaged codeword in the process of decoding.Data on missing multi-spectral lines  and data on camera matrix frame lost in the process of decomposition were not found. It was concluded that the overall performance of the test result was that the system used was not able todecode, decompose, display quick-look LISA, or extractcamera matrix data in real-time.To perform  as  required,  the  computer  performance  needed  to  be  increased  up  to  8  times. From  this process,  approximately  92%  of  CPU  time  were  used  for  decoding  and  only  about  8%  were  for  the decomposition, extraction of data LISA, or extraction of data camera matrix.Improvement attempt by changing  the  word-size  of  32bit  processors  into  64bit,  did  not  give  significant  results  and  was  only able to improve the processing speed of 8.1%.
Keywords: telemetry, raw-data, decoding, decomposision, quick-look

## ABSTRAK
Modul pengolah data telemetri adalah software untuk mengubah data telemetri LAPAN-A3/IPB menjadi data sensor yang masih mentah (produk level-0). Data telemetri keluaran dari perangkat High Data  Rate  Modulator-Demodulator (HDRM)menjadi  masukan  bagi  pengolah  data  telemetri,  yang parameter set-up nyatelah  dimasukkan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menguji  implementasi pengolahan data telemetri satelit LAPAN-A3/IPB. Pembangunan dan pengolahan data telemetri telah dilakukan  di  komputer  desktop  yang  dibagi  dalam  dua  tahap,  yaitu  pendekodean  data  dan dekomposisi  data.  Unjuk  kerja software telah  diuji  menggunakan  delapan  sampel raw-data ,  terdiri atas data multi-spektral dan matrik kamera yang diperoleh sebelum dan sesudah peluncuran satelit. Hasil  uji  memperlihatkan,  tidak  ditemukan frame data  telemetri  yang  hilang  dan codeword yang rusakpada proses pendekodean data. Juga tidak ditemukan data pada larikmulti-spektralyang hilang maupun  data  pada  matrik  kamera  yang  hilang  pada  proses  dekomposisi.  Dari  uji  kinerja  secara keseluruhan  didapat  hasil  bahwa  sistem  yang  digunakan  tidak  mampu  melakukan  dekoda, dekomposisi,  menampilkan quick-look LISA,atau  ekstraksi  data  matrik  kamera  secara real- time. Perlupeningkatan  kinerja  komputer  hingga  8  kali  lebih  baik.Dari  proses  tersebut,  sekitar  92% CPU time dipakai untuk pendekodean data dan hanya sekitar 8% untuk dekomposisi, ekstraksi data LISA,atau  ektraksi  data  matrik  kamera.  Upaya  perbaikan  yang  dilakukan  dengan  mengubah word- size prosesor  dari  32bit  menjadi  64bit  hasilnya  tidak  signifikan  dan  hanya  mampu  memperbaiki kecepatan proses 8,1%.
Kata kunci: telemetri, data-mentah , pendekodean, dekomposisi, quick-look

## 1 PENDAHULUAN
Satelit LAPAN-A3/IPB adalah satelit eksperimen ketiga yang dirancang untuk melanjutkan  misi  satelit  LAPAN-A2/ ORARI. Pada misi ketiga telah dilakukan beberapa  penyempurnaan,  utamanya pada  sistem  transmisi  dan  sistem pencitra  objek.  Untuk  mendukung  misi pemantauan tanaman pangan eksperimen, satelit  membawa Line  Imaging  Space Application (LISA) sebagai muatan utama beserta muatan lain hasil penyempurnaan dari  misi  sebelumnya.  Muatan  tersebut adalah  matrik-kamera  ( High  Resolution Digital Camera, HRDC),
Automatic
Identification  System (AIS)  dan Hybrid Fluxgate Magneto meter (HFGM).
LISA  adalah  instrument  pencitra larik  multi-spektral  ( push  broom  multi- spectral  imager) dengan  alokasi  spektral yang  mirip  dengan  keempat  kanal spektral  Landsat  pada  daerah  tampak. Spesifikasi  kanal  spektral  LISA  dikaji dan  ditentukan  berdasarkan  hasil penelitian  bersamaantara  LAPAN  dan Institut  Pertanian  Bogor  (IPB)  guna memenuhi kebutuhan misi untuk
pemantauan  tanaman  pangan  (Pusat Teknologi Satelit, 2012).
Dari  semua  muatan  satelit,  LISA dan  HRDC  adalah  dua  instrumen penyediadata-misi terbesar.
Untuk
menyalurkan data-misi tersebut digunakan  frekuensi  pita-X  dengan kecepatan  transmisi  105  Mbps.Selain pindah  dari  pita-S  ke  pita-X,  pada  misi ketiga  ini  diupayakan  agar  paket  data telemetrinya juga memenuhi standardisasi  sistem  data  ruang-angkasa. Pemenuhan  standardisasi  ini  akan memberi  kemudahan  pada  penerimaan maupun  pengeloaan  data  di  satelit. Untuk  memudahkan  penanganan  data di  satelit  digunakan  perangkat Payload Data  Handling (PDH).  PDH  menangani semua proses pengelolaan data mulai dari pengumpulan  data-misi,  perekaman/ pengambilan data on-board , perlindungan data, danpembentukan paket Consultative  Committee  for  Space  Data Systems (CCSDS),  yang  merujuk  pada spesifikasi  desain  satelit  dan Interface Control Document (Vectronic, 2013).
PDH  mengelompokkan  proses akuisisi  dan  transmisi  data  telemetri
dalam enam modus  operasi  yaitu:  mode operasi LISA , mode operasi SPACE, mode operasi LISA  Real-Time  (RT) Lossy, mode operasi LISA  RT  Lossless, serta  mode operasi AIS dan  mode  operasi HFGM . Mode  operasi  LISA  dan  SPACE  adalah mode  operasi  transmisi  data  rekaman, tidak  dikompres  dan  menjadi  bahasan pada tulisan ini.
Akuisisi  oleh  sensor  LISA  akan menghasilkan  data  dengan  resolusi radiometrik  16  bit.  Pada  mode  operasi LISA, data  hasil  akuisisi  akan  direduksi radio metriknya (sesuai perintah), kemudiandisinkronkan dengan data sikap  satelit  ( Attitude  Control  System, ACS),  ditambah  dengan  data time, selanjutnya  disimpan  ke  memori  ( flash- disk). Prinsip  yang  sama  diterapkan pada  mode  operasi SPACE, hanya  saja datanya  berasal  dari  matrik-kamera. Dalam  hal  ini,  data  dari  matrik-kamera disimpan  baris  demi  baris  seperti penyimpanan data multi-spektral.
LISA RT Lossy adalah mode operasi real-time, dimana  data  hasil  akuisisi LISA  di-reduksi  menjadi  12  bit/pixel, kemudian  di  kompres  dengan  algoritma Lossy, disinkronkan  dengan  data time dan  ACS,  untuk  kemudian  diteruskan ke CCSDS  formatter yang  selanjutnya ditransmisikan  ke  bumi.  Sedang  pada mode  operasi LISA  RT  Lossless, proses- nya mirip dengan LISA RT Lossy kecuali datanya dikompres menggunakan algoritma Lossless .  Pada  makalah  ini, mode  operasi LISA  RT  Lossy,  LISA RTLossless ,  AIS,  dan  HFGM  tidak dibahas lebih lanjut.
Data LISA dan/atau matrik-kamera yang tersimpan di satelit akan dikirim ke penerima  bilamana  PDH  mendapat perintah  dari  stasiun  kendali  di  bumi. Dalam  hal  ini,  data  rekaman  akan dibaca kembali, kemudian disandikan di CCSDS  formatter yang  meliputi  peng- kodean Reed-Solomon  (RS) ,  randomisasi Pseudo-Noise (PN),  penambahan  kode Attached  Synch  Marker (ASM)  untuk selanjutnya  diteruskan  ke transmitter. Implementasi  penyandian  data  telemetri
merujuk  pada  standar  CCSDS  versi  2 dengan  parameter  paket  terdapat  pada dokumen  detail  desain  satelit  LAPAN- A3/IPB  (Satellite  Technology  Center, 2015).
Lazimnya pengembang satelit mempersiapkan  sistem  operasi  satelit secara  mandiri  yang  meliputi  operasi TT&C dan akuisisi data misi. Tujuannya adalah untuk mencegah dan melindungi satelit  dari  akses  ilegal.  Data  yang diterima  di  stasiun  bumi  berupa  data telemetri  atau  data-metah  ( raw-data ) yang  perlu  diolah  untuk  menghasilkan produk  level-0.  Produk  level-0  juga berupa  data  mentah  hasil  pencitraan instrumen  yang  belum  diproses,  namun telah  terbebas  dari  berbagai  artefak komunikasi  (United  States  Geological Survey, 2009).
Secara  umum,  penelitian  ini membahas  tentang  rancangan  dan pengujian modul pengolah data telemetri LAPAN-A3/IPB untuk menghasilkan produk  level-0  bagi  data  LISA  dan  data matrik-kamera. Implementasinya diwujudkan dengan membuat dan menguji software pengolah data telemetri berbasis invers algoritma pengkodean data telemetri ( Telemetry Data Encoding ), menampilkan dan mengarsipkan hasilnya. Pembahasan dan  pengujian  modul  dimaksudkan untuk  mendapatkan  performamodul yang  memenuhi  kebutuhan  operasional. Diharapkan,  hasil  penelitian  ini  akan bermanfaat  juga  untuk  pengembangan modul  pengolah  data  telemetri  LISA terkompres lossy maupun lossless.

## 2 METODOLOGI
Data  telemetri  satelit  LAPAN- A3/IPB telah memenuhi standar CCSDS, sehingga  pendekodeannya bisa  menggu- nakan perangkat High Data Rate Modem (HDRM) yang tersedia di pasar. Perangkat HDRM bersifat modular, dapat dikonfigurasi sebagai demodulator , frame synchronizer,  data  ingest atau  sebagai pengarsip data telemetri kecepatan tinggi. Kemampuan  tersebut  didukung  oleh fasilitas Forward  Error  Correcting (FEC)
codes untuk  berbagai  tipe  data  telemetri satelit  hingga  kecepatan  1,5  Gbps (Orndorff, Tim; Puri, Amit; Smiley, Mike; Connell, 2016).
Sebelum  diterbangkan,  kinerja PDH  satelit  LAPAN-A3/IPB  telah  diuji menggunakan  perangkat  HDRM  yang meliputi  proses  modulasi-demodulasi, dan  enkode-dekode  (Judianto  &  Nasser, 2015).  Juga  telah  dievaluasi  untuk beberapa  tipe  modulasi  dan channel encoder, dimana  diperoleh  data  bahwa margin link  budget >3db  hanya  dapat diperoleh bila menggunakan FEC codes (Nasser,  Suhermanto,  &  Hasbi, 2013).  Hal  ini  relevan  diterapkan  pada misi  satelit  mikro,  karena  penyandian FEC lebih  efisien  dalam  penggunaan kanal komunikasi (Secretariat, 2012).
Perangkat  HDRM  selain powerful namunharganya  sangat  mahal.  Tidak semua  stasiun  bumi  penerima  dapat dilengkapi  dengan  perangkat  HDRM. Oleh karenanya pengembangan software ini  akan  mengambil  beban proses  pendekodean  data  telemetri dengan menerima data keluaran demodulator  standar,  serta  sekaligus berperan sebagai sistem ingest dan quick- look .
Fungsi  HDRM  adalah  menerima dan mendemodulasi sinyal IF ( Intermediate Frequency ), dan menghasilkan raw-data . Raw-data yang  dihasilkan  dapat  berupa (1) raw-data tidak struktur, (2) raw-data terstruktur  CCSDS,  dan  (3) raw-data terdekode  RS  namun  disimpan  dalam struktur  CCSDS.    Ketiga  tipe raw-data tersebut  menjadi  data  masukan  modul pengolah  data  telemetri  seperti  tertera pada  Gambar  2-1,  dengan  alur  proses pendekodean  data  seperti  terlihat  pada Gambar 2-2.

## 2.1  Data Telemetri Satelit
Pengujian  modul  pengolah  data telemetri dilakukan menggunakan delapan  sampel raw-data ,  lima  sampel diantaranya adalah raw-data terstruktur CCSDS  dan  tiga  lainnya  adalah  data yang  telah  terdekode  RS.  Enam  dari
delapan  sampel  tersebut  adalah  data sebelum  peluncuran,  dan  dua  lainnya adalah  data  yang  diakuisisi  pada  fase awal satelit di orbit. Ke-delapan raw-data beserta  penjelasannya  disampaikan  pada Tabel 3-1.
Pada pengujian ini, belum dilakukan  akses  langsung  dari  HDRM, tetapi  menggunakan raw-data yang dibaca dari hardisk komputer.

## 2.2  Pendekodean Data Telemetri
Proses  pengolahan  data  telemetri terdiri  atas  dua  tahap,  yaitu  pendeko- dean dan dekomposisi data muatan.
Tujuan pendekodean data telemetri adalah  untuk  menghilangkan  semua artefak  komunikasi  seperti  sinkronisasi frame , paritas, header , maupun duplikasi data  (Secretariat,  2011).  Pendekodean dimulai  dengan  mencari  kode  ASM ( frame-synch ).  Untuk  data  yang  tidak terstruktur  CCSDS,  prosesnya  akan lebih  lama  karena  harus  mencari  kode ASM melalui proses deteksi dan pergeseran bit atas semua data telemetri. Proses  demikian  lazim  dilakukan  pada sistem ingest konvensional.
Sinkronisasi Frame De-radomisasi dengan pengacak Pseudo-Noise Transfer Frame teracak PN Pendekodeaa Reed-Solomon Transfer Frame Virtual Channel Data Unit
Identifikasi Header Virtual Channel Data Unit (VCDU) Identifikasi Header Multiplexing-Protocol Data Unit (MPDU) Identifikasi Primary Header Source Data Packet
Simpan data Source Packet
Ekstraksi informasi Footer data Source Packet
Data apa ? Ekstraksi data kamera matrik per frame Bayer CFA. Konversi ke RGB bitmap Ekstraksi data LISA baris demi baris. Susun ke format ermapper Data LISA Data HRDC Rawdata LAPAN-A3/IPB Arsipkan produk LISA level-0 Tampilkan Quicklook LISA Arsipkan data kamera matrik frame demi frame Selesai Selesai
Gambar 2-1: Bagan  pengolah  data  telemetri satelit LAPAN-A3/IPB
Satu frame data  telemetri  terdiri atas  1279  byte,  dan  setelah  kode  ASM akan diikuti dengan codeblock berukuran 1275 byte. Struktur frame akan berulang
hingga frame terakhir,  sepanjang  tidak terjadi slip-bit pada data telemetri.
Datapada  setiap codeblock teracak PN  dengan  maksud  untuk  meningkatkan kerapatan  transisi  bit  yang  ditransmi- sikan, dan akan memudahkan sinkronisasi simbol  di  sistem  penerima(Secretariat, 2011). Proses derandomisasi PN dilakukan dengan  menambahkan  suatu standard pseudo-random pada aliran data telemetri, dimana  pengacak  PN  dibangkitkan menggunakan polynomial h(x) = x 8 +x 7 +x 5 +x 3 +1.  Penambahan modulo-two pada  setiap  bit  data  telemetri  dimulai dari  bit  pertama  hingga  bit  255  dan diulang  setelahnya  hingga codeblock terakhir.
Algoritma penyandian RS tergolong penyandian  sistematik,  dimana  urutan data masukan akan muncul dalam bentuk tidak berubah dan menjadi bagian pada data  keluarannya  (Secretariat,  2011). Algoritma  RS  dapat  juga  digunakan untuk  analisis  forensik  terhadap  data yang  rusak  ( corrupted  data )  (Secretariat, 2012),  karena  dapat  mendeskripsikan sebuah cara sistematis dalam membentuk sebuah  kode  yang  mampu  mengkoreksi kesalahan yang muncul secara acak dan tak  terduga  ( bursty )  pada  paket  data yang  diterima  (Husain,  Gamantyo,  & Suwadi, 2013).
CODEBLOCK (1275 octet) CODEBLOCK (1275 octet)
CODEBLOCK (1275 octet)
DERANDOMIZED CODEBLOCK (1275 octet) A S M PN DERANDOMIZER DERANDOMIZED CODEBLOCK (1275 octet) R-S DECODING Reed-Solomon(255,233, I=5) R-S CHECK SYMBOLS (160 octet) VCDU VCDU TRANSFER FRAME (REED SOLOMON DATA) (1115 octet) R-S CHECK SYMBOLS (160 octet) TRANSFER FRAME (REED SOLOMON DATA) (1115 octet) VCDU PRIMARY
HEADER (6 octet) VCDU DATA (1109 octet) VCDU PRIMARY HEADER (6 octet) VCDU DATA (1109 octet) A S M A S M M-PDU HEADER (2 octet) M_PDU PACKET ZONE
(1107 octet) M_PDU PACKET ZONE (1107 octet) M-PDU HEADER
(2 octet)
PRIMARY
HEADER (14 octet) SOURCE DATA (1093 octet) SOURCE DATA
(1093 octet)
PRIMARY HEADER (14 octet) SOURCE DATA PACKET M_PDU VCDU SOURCE DATA (1093 octet) Data multi-instrumen SOURCE DATA (1093 octet) …………………………... SOURCE DATA
(1093 octet) SOURCE DATA (1093 octet) Multiplexing-Protocol Data Unit (M_PDU) Virtual Channel Data Unit (VCDU) …………………………… ……………… ………… …………….. 1279 octet atau paket data telemetrI
Gambar 2-2: Alur  proses  pendekodean  data telemetri satelit LAPAN-A3/IPB
Mode  penyandian  RS  pada  data LAPAN-A3/IPB  adalah  RS  (255,  223) Interleave 5. Setiap codeblock terdiri atas 5 codeword dan setiap codeword memuatn=255  simbol.  Ke-255  simbol terdiri atas k=223 data dan 2t=32 check symbol atau paritas, dimana satu simbol adalah  s=8  bit.  Dengan  32  byte check symbol , algoritma pendekode RS mampu mengkoreksi  hingga  t=16  simbol  salah yang muncul acak pada setiap codeword (n=2 s -1),  Gambar  2-3.  Selain  dapat memperbaiki  kesalahan,  pendekode    RS juga  dapat  menginformasikan  jumlah serta posisi byte yang salah.
Output  pendekoda  RS  atas  satu codeblock akan  menghasilkan  satu  unit Virtual Channel Data Unit (VCDU) seperti pada  Gambar  2-2.  Bilamana  pada  saat pendekodean  RS  ditemukan    lebih  dari 16  byte  data corrupt dalam  satu codeword ,  maka  data  tidak  dapat diperbaiki  dan  pada  kasus  demikian hasil  pendekoda  RS  dicatat  sebagai bad RS dan  semua  data  dalam  satu codeword (223 byte) diberi nilai “nol”.
Sumber CCSDS
Gambar 2-3: Ilustrasi pengkodean dan
pendekodean RS interleave 5.
Setiap VCDU tersusunatas
Primary  Header dandata- VCDU . VCDU- Primary  Header memuat  informasi tentang identitas wahana, Virtual Channel  Id ,  konter VCDU, dan  status data.  Sementara  data- VCDU berisi Multiplexing  Protocol  Data  Unit (M-PDU) Header dan Source Data Packet .
Di dalam setiap Source Data Packet akan  berisi Primary  Header dan Packet Secondary  Header .  Keberadaan Packet Secondary  Header bersifat  opsional,
namun  pada  desain  paket  dataLAPAN- A3/IPB,
Packet Secondary
Header digunakan  menjadi  bagian Packet  Data Field yang  berisi  data timestamp . Informasi waktu di dalam data timestamp terdiri  atas  64bit,  32bit pertama  sebagai  konter  detik  dan  32bit berikutnya sebagai konter mikro-detik.

## 2.3  Dekomposisi Data Muatan
Hasil  akhir  proses  pendekodean, adalah source  data  packet. Bila  semua source  data  packet digabung,  akan diperoleh data-misi (data-ilmiah) yang di dalamnya  memuat  berbagai  data-misi seperti  contoh  pada  Gambar  2-4  dan Gambar 2-5. Struktur paket data-ilmiah LISA  dan  HRDC  adalah  sama,  diawali dengan  32  byte footer kemudian  diikuti dengan  data-misi .  Footer berisi  informasi:
Start  Marker (64  bit),  data  info,  resolusi radiometrik,  jumlah pixel ,  nomor  baris atau  nomor frame , Timestamp dan End Marker (40 bit).
Proses  ekstraksi  untuk  mendapat- kansatu frame data HRDC ataupun satu baris  data LISA  akan  dinyatakan  benar, bila  hasil  uji  terhadap 16  karakter kode Start  Marker dan  8  karakter  kode End Marker adalah  benar,  dan  16  karakter kode Start Marker berikutnya juga benar.
Pada  proses  ekstraksi  ini  tidak  ada toleransi  untuk  uji slip-bit mapun slip- byte .
Hasil  akhir  proses  dekomposisi data LISA akan mendapatkan data LISA level-0 yang disimpan dalam file dengan format  Ermapper.  Satu  file  data  LISA terdiri atas empat kanal, Band Interleave by  Line (BIL)  dengan  variasi  resolusi radiometrik  16,  14,  12,  10  atau  8 bit/ pixel .  Nilai default untuk  produk LISA  level-0  adalah  8000  pixel/baris,  4 kanal dan 16 bit/pixel.
Dekomposisi  HRDC  akan  meng- hasilkan  data single  shot  capture dengan struktur Bayer  Color  Array (BCA).  Citra BCA  terdiri  atas  satu  kanal,  12  bit  per pixel,  dengan  komposisi  pola  bayer untuk  4  elemen  matrik  adalah  GRBG. Untuk melihat citranya, harus dilakukan
proses demosaicking guna  mengubah citra single  shot  capture menjadi  data RGB  12  bit.  Ada  beberapa  metoda konversi  yang  dapat  digunakan,  dan implementasinya  pada  modul  ini  adalah menggunakan metode interpolasi Bilinear.  Metode  ini  menggunakan pendekatan  rata-rata  dari  9  pixel terdekat untuk data kanal dengan warna yang  sama  dan  tidak  termasuk  data kosong.
DATA IMAGER TIDAK DIKOMPRES ( 32000-64000 octet ) Data multi-instrumen ………… FOOTER (32 octet) FOOTER (32 octet) 1 Pixel = 16, 14, 12, 10 or 8 Bit ……………. ………… ……………. Satu scaline data LISA …………….……. …………………………………………….…. ………………………… 1 scan line PENGARSIPAN DATA LISA ( Ermapper) STRUKTUR DATA LISA TIDAK DIKOMPRES PADA PAKET DATA TELEMETRI 1 scan line

## Gambar 2-4:Alur proses dekomposisi data LISA
DATA KAMERA MATRIK (SPACE CAMERA) (8388608 Octet ) Data multi-instrumen
……………
FOOTER (32 octet) FOOTER (32 octet) 67108864 Bits = 8388608 Octet 1 Picture = 2048 x 20148 Pixel 1 Pixel = 16, 14, 12, 10 or 8 Bit Ilustrasi untuk: 16 bit per pixel …………… STRUKTUR DATA KAMERA MATRIK TIDAK DIKOMPRES PADA PAKET DATA TELEMETRI PENGARSIPAN DATA KAMERA MATRIK (BITMAP) KOMPOSISI PIXEL KAMERA MATRIK 1 Frame data kamera matrik
Gambar 2-5:Alur proses dekomposisi data HRDC
Interpolasi  Bilinear  merupakan metode  yang  umum  digunakan  karena kesesuaian antara kualitas dan kecepatan  proses  untuk  ukuran filter kernel terbatas.  Disamping  interpolasi Bilinear  terdapat  sejumlah  metode interpolasi  lain,  sebagaimana  dijelaskan pada demosaicking data BCA (Ramanath,  Snyder,  Bilbro,  &  Sander, 2002)  yang  membandingkan  beberapa metode demosaicking data Bayer  Color
Array. Kesimpulannya  adalah  bahwa metode Median-Based  Interpolation yang mengkombinasikan  metode  interpolasi linear  dan filter median  pada  warna berbeda      memberikan  hasil  lebih  baik. Hal yang sama namun dengan pendekatan berbeda juga pernah dilakukan (Maschal, Jr. et al. , 2010).

## 2.4  Modul  Software  Pengolah  Data Telemetri
Indikator  keberhasilan  pengem- bangan  modul  pengolah  data  telemetri, diukur  dari  kemampuan  melakukan dekoda  dan  menampilkan quick-look mendekati real  time .  Terdapat  beberapa variabel  yang  mempengaruhi  kecepatan proses antara lain: kinerja komputer, laju transmisi  (volume  data),  implementasi algoritma pendekodean dan dekomposisi data,  serta  kompiler  yang  digunakan. Secara umum, waktu pendekodean data akan  lebih  lama  dibanding  dengan
dekomposisi data, karena proses dekomposisi  data  tidak  melibatkan komputasi yang rumit.
Pengembangan  dan  pengujian modul  pengolah  data  telemetri  satelit dilaku-kan  pada  komputer  desktop, Windows-7,menggunakan kompiler Microsoft  Visual  studio  C++  2015, memori 2GB dan buffer komputasi di set 640 MByte. Dengan konfigurasitersebut, untuk memproses raw-data yang volumenya  lebih  besar  dari  ukuran buffer komputasi akan dilakukan secara berulang.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Status  pengolahan  data  telemetri selain  direkam  ke  file  log-proses ( processes  log ),  juga  ditampilkan  di monitor. Cuplikan tampilan saat mengolah data sampel no. 1 (data belum didekoda)  dan  sampel  no.  8  (data  telah terdekoda) disajikan pada Gambar 3-1.
Tabel 3-1{ RANGKUMAN PROSES PENDEKODEAN DATA TELEMETRI SATELIT LAPAN-A3/IPB
No Data masukan Proses rekonstruksi data Waktu proses (detik) Nama file Volume (KB) Frame (KB) #Fill Packet # Reed-Solomon (codeword) #VCDU # Idle VCDU Source Data Packet (KB) Good Bad 32bit 64bit 1*  Xband_RAM_LISA_SPACE_16_12BIT_1.bin  1379587  1104529 0 5522645  0 982381  122148 1048557 734,538  663,001 2*  Xband_RAM_LISA_16BIT_LINE2.bin 2158913  1728477 0 8642385  0 134461  1594016 143522 1069,10  946,174 3*  Xband_RAM_SPACE_12BIT_3.bin 1285021  1028817 0 5144085  0 982381 46436 1048577 669,568  636,434 4*  Xband_Dynamic_RAM_LISA_16BIT.bin 467245  374085 0 1870425  0 212789  161296 227128 242,455  187,043 5*  Xband_Static_RAM_LlSA_COMP_ACS.bin 820309  656757 0 3283785  0 118165  538592 126128 396,084  370,110 6*  A3_154 307 463 505 659 816_LISA.rso 3483800 - 247817 - -  2539221  538592 2710321 0 0 7  LPN-A3_2016-09-04T17_3A20 3A57.rso 8104310 - 560392 - -  5928123 0 6327577 0 0 8  LPN-A3 2016-09-28 18_21_30.rso 5922073 - 560455 - -   4180905 - 4462627 0 0 *  Data telemetri sebelum satelit diluncurkan
Tabel 3-2: RANGKUMAN PROSES DEKOMPOSISI DATA MULTI-INSTRUMEN
No Data masukan Ekstraksi data LISA dan HRDC Total  waktu proses untuk prosesor (detik) Keterangan (Data lainnya) Nama file Volume (KB) #Baris LISA #baris hilang #frame kamera #frame hilang Waktu (detik) 32bit 64bit 1*  Xband_RAM_LISA_SPACE_16_12BIT_1.sci  1048557  16178 0 5 0 36,787 771,357  699,645 - 2*  Xband_RAM_LISA_16BIT_LINE2.bin 143522 2278 0 0 0 16,840 1070,785  949,201 - 3*  Xband_RAM_SPACE_12BIT_3.sci 1048577 0 0 170 0 191,069 860,637  790,468 - 4*  Xband_Dynamic_RAM_LISA_16BIT.sci 227128 3630 0 0 0 4,726 247,182  211,068 - 5*  Xband_Static_RAM_LlSA_COMP_ACS.sci 126128 1576 0 0 0 25,334 421,419  401,185 Lossy, Lossless 6*  A3_154 307 463 505 659 816_LISA.sci 2710321  43340 0 0 0 127,904 127,904  125,783 24 April 2016 7  LPN-A3_2016-09-04T17_3A20 3A57.sci 6327577 0 0 871 0 906,704 906,704  869,043 ACS=106 8  LPN-A3 2016-09-28 18_21_30.sci 4462627   60743 0 42 0 187,605 187,605  175,466 ACS=106
Dari  rangkuman proses  pendeko- dean  pada  Tabel  3-1,  diketahui  bahwa hasil  akhir  pendekodean  tidak  linier dengan  volume  data  masukan.  Persen- tasenya  dipengaruhi  oleh  jumlah loss frame , codeword rusak, fill-Packet dan Idle-VCDU .  Sedang  waktu  pengolahannya dipengaruhi olehukuran file serta persentase fill-packet dan Idle-VCDU . Uji frame-synch terhadap  ke-lima sampel  data  telemetri  (sampel  no  1  s.d no  5),  tidak  ditemukan frame yang hilang  atau #loss-frame =0.  Suatu frame dinyatakan hilang (gagal deteksi), bila kode frame-synch tidak  ditemukan  setelah dicari  hingga  3  bit  maju  ataupun  3  bit mundur  dari  posisi  semestinya.  Toleransi pencarian  ini  merujuk  pada  software Real-time  Software  Telemetry  Processing System (RT-STPS)  NASA,  yangmemberi toleransi slip-bit hingga  2  bit  dengan default 0(NASA, 2016). Walau  nilai #loss-frame =0  dan # fill-packet =0,tidak  berarti  volume  data ter framing akan  sama  atau  hampir sama dengan volume data masukan. Hal ini  disebabkan  adanya dummy  data di awal  maupun  di  akhir  file  rekaman. Munculnya dummy ,  karena  perekaman berlangsung  sebelum  ataupun  setelah satelit mengirim data-misi.
Untuk
mengurangi porsi dummy dapat ditempuh  dengan  memperbaiki  akurasi awal dan akhir perekaman.
Untuk  mengembalikan  susunan data-misi ke kondisi semula, diterapkan derandomisasi-PN.  Proses  ini  tidak mengubah  struktur  paket,  karena pengacakan kembali datahanya dilakukan pada data-misi.
Pengujian  kualitas  data  telemetri menggunakan  pendekoda  RS  hanya dilakukan  pada  lima  sampel  (sampel  1 s.d 5), yang seluruhnya merupakan data telemetri sebelum peluncuran. Pengujian dilakukan  terhadap  semua codeword dengan  total  5x codeblock (jumlah frame ),  termasuk codeblock berstatus Idle-VCDU. Dari pengujian tersebut, tidak ditemukan codeword rusak  ( bad  RS ) seperti disampaikan pada Tabel 3-1.
Hasil ini memberi indikasi bahwa kualitas  data  telemetri  satelit  yang  diuji adalah baik.
Sesuai prinsip penyandian sistematik,  bila  kualitas  data  telemetri baik,data-misi  dapat  langsung  diambil tanpa harus melalui proses pendekodean  RS.  Namun  demikian, dalam  implementasinya  algoritma  ini tetap  diterapkan  mengingat  beragam gangguan  dapat  muncul  pada  sinyal yang  ditransmisikan  dari  ketinggian >500km di atas permukaan bumi.
Gambar 3-1: Cuplik  tampil  modul  peng-olah data telemetri LAPAN-A3/IPB
Dari  proses  pendekodean,  cukup banyak artefak komunikasi yang ditambahkan pada saat pemaketan data telemetri.  Rasio source  data  packet terhadap  data  masukan  untuk  ke delapan sampel secara berurutan adalah 76,0%,  6,6%,  81,6%,  48,6%,  15,4%, 77,8%. 78,1%, dan terakhir 75,4%.
Untuk  data  telemetri  yang  belum terdekoda  (sampel  1  s.d  5),  rasio paketnya  lebih  rendah.  Hal  ini  disebab- kan  beberapa  hal,  antara  lain:  volume data dummy dan #idle-VCDU .  Besarnya data  dummy  dapat  dilihat  dari  selisih antara  volume  data  masukan  dengan volume  data  ter- framing .  Semakin  besar jumlah idle-VCDU maka  efisiensinya semakin  rendah,  seperti  terlihat  pada sampel 2, 4, dan 5.
Untuk  data-misi  yang  telah  ter- dekoda  (sampel  6,  7  dan  8)  rata-rata rasio  paketnya  diatas  75%.  Hal  ini karena  semua dummy dan #idle- VCDU telah  dihilangkan,  namun  masih terdapat #fill-packet yang  juga  merupa- kan dummy. Kemunculan fill-packet adalah sebagai konsekuensi akibat tidak sinkron  antara  kecepatan  aliran  data- misi dan kecepatan transmisi.
Rendahnya  rasio  paket  tidak semata mata karena masalah ketersediaan  data,  tetapi  lebih  dari  itu. Semua  data  telemetri  pada  ujicoba  ini ditransmisi-kan pada mode operasi LISA dan  HRDC.  Artinya  data  yang  dikirim adalah data rekaman yang telah tersedia di flash-disk .
Dekomposisi  data  adalah  tahap menyusun kembali data instrumen yang dikirim dari satelit. Untuk mendapatkan data  LISA  maupun  data  matrik-kamera sangat bergantung pada informasi footer seperti  terlihat  pada  Gambar  2-4  dan Gambar  2-5.  Informasi footer menjadi basis  untuk  mengekstraksi,  menguji keabsahan  data  serta  penamaan  file. Nomor frame menjadi  acuan  untuk mengetahui  apakah  ada frame yang hilang/terselip. Dari pengujian kesesuaian urutan  nomor frame ,tidak  ditemukan
adanya  frame  HRDC  yang  hilang  (Tabel 3-2).
Proses demosaicking data  BCA diterapkan  untuk  mendapatkan  citra RGB.  Hasil  prosesnya  seperti  pada Gambar  3-2.  Setiap  frame  berukuran 2048x2048x12 bit/pixel. Nama file kamera matrik dibentuk dari nomor frame , waktu pengambilan  ( timestamp )  dan  informasi resolusi radio metriknya. Citra 14697_000021400001D09_12BIT_CAM adalah  sampel  data  saat  uji  matrik- kamera  sebelum  peluncuran,  sedang citra 264_0000007C00000FDF_12BIT_CAM adalah  data  hasil  ekstraksi  dari  sampel no  7.  Citra  kedua  adalah  data  yang diakuisisi pada 4 September 2016, yaitu pada  masa  uji  satelit  di  orbit  ( In-Orbit Test ).
Dari tampilan citra matrik- kamera pada skala penuh terlihat secara visual  kualitasnya  belum  optimal.Masih terlihat  pengaruh  perata-rataan  nilai elemen  warna  yang  jumlah  elemennya terbatas,  terutama  untuk  elemen  warna merah  dan  biru.  Perihal  kualitas  citra, akan diperbaikan menggunakan kombinasi  metode  interpolasi  linier  dan median filter .
14697_000021E400001D09_12BIT_CAM
264_0000007C00000FDF_12BIT_CAM
Gambar 3-2: Citra matrik-kamera sebe-lum dan sesudah satelit diluncurkan
a b
Gambar 3-3: Citra komposit kanal 321 data LISA level 0 untuk sampel nomor 6 dan nomor 8
Pada  dekomposisi  data  multi- spektral,  pengecekan  nomor  baris  dan keabsahan data-misi untuk setiap kanal adalah  sangat  penting.  Satu scanline data  LISA  disimpan  dalam  64000  byte, tersusun  atas  4  kanal  spektral  dan setiap  kanal  terdiri  atas  8000  pixel dengan resolusi radiometrik 16 bit.
Penggunaan beam-splitter di instrumen  LISA  masih  menyisakan sejumlah-baris ( gap ) dengan nilai gap bervariasi antar setiap kanal spektral.  Konsistensi  pergeseran  baris pada data harus menjadi perhatian pada proses dekomposisi. Kesalahan/ kehilangan  sebagian  atau  satu scanline data LISA harus dipertimbangkan dampaknya  terhadap  registrasi  antar kanal spektral maupun saat penyesuaian  dengan  peta.  Untuk  itu, bila  terdapat  kegagalan  ekstraksi  pada sebagian  atau  satu scanline data  LISA, maka  data  tersebut  akan  diisi  dengan “ blank ”.
Contoh  hasil  ekstraksi  LISA ditampilkan  pada  Gambar  3-3a  dan Gambar  3-3b.  Gambar  3-3a  diekstraksi dari  file  A3_154  307  463  505  659 816_LISA.sci,  yang  diperoleh  saat  uji kalibrasi  instrumen  LISA  di  labora- torium  pada  24  April  2016  (menjelang peluncuran).  Pada  pengujian  tersebut, kamera LISA digerakkan secara manual, sehingga  tampilannya  tidak  linier.  Hasil yang  diperoleh  adalah  citra  LISA berukuran  8000x43340  pixel,  yang kemudian dipotong untuk mendapatkan citra  berukuran  8000x24400  pixel  dan diperkecil untuk keperluan tampilan.
Gambar  3-3b  adalah  citra  LISA yang  diakuisisi  28  September  2016 menggunakan antenna penerima Kongsberg di Svalbard, Norwegia. Perekaman berlangsung pada periode In- orbit  Test dan  data  telemetri  yang diterima  telah  terdekoda  RS  seperti tertera  pada  sampel  no  8.  Akuisisi  data berlangsung saat satelit melintasi belahan bumi bagian utara yang sebagian
obyeknya  bersalju.  Citra  asli  berukuran 8000  x  60734  pixel,  kemudian  dipotong menjadi  berukuran  8000x16000  pixel, dandiperkecil untuk memperjelas cakupan pengamatan.
Kedua  citra  LISA  RGB  komposit ditampilkan  tanpa  proses  ko-registrasi antar  kanal  spektral.  Akibatnyaterdapat pergeseran  baris  padasetiap  kanal spektral,  sehingga  tampilan  kedua  citra terlihat buram ( blur ), termasuk tampilan citrapada  skala  penuh  (Gambar  3-3b bawah).
Citra  yang  dihasilkan  dari  proses dekomposisi  adalah  produk  level-0. Produk  ini  tidak  didistribusikan  ke pengguna, kecuali pada kalangan ilmiah terbatas.  Data  level-0  masih  memerlu- kan  koreksi  sistematik  yang  bersifat fundamental agar datanya dapat digunakan.
Dari  hasil analisis lanjutan terhadap data log-proses, tidak menemukan kesalahan pada saat pendekodean maupun dekomposisi  data untuk  semua  sampel.  Juga  dari  hasil pengamatan  secara  visual  pada  resolusi penuh,  tidak  menemukan  garis  hitam pada  tampilan  citra  sebagai  akibat adanya baris data LISA yang hilang.
Dari  catatan  waktu  proses  pada Tabel 3-1 dan Tabel 3-2, sebagian besar CPU-time digunakan  untuk  pendeko- dean  data  telemetri,  dengan  rata  rata mencapai 93% (prosesor 64bit) dan 91% (prosesor  32bit).  Perhitungan  hanya dilakukan terhadap ke-lima sampel yang datanya belum terdekoda, namun terstruktur CCSDS.
Upaya  perbaikan  kinerja  modul telah  dilakukan  menggunakan compiler 64bit,  yaitu  mengoptimalkan  penggu- naan word-size prosesor  yang  tersedia. Hasilnya, seperti terlihat pada Tabel 3-2, ternyata  perbaikan  kinerja software tidak signifikan, hanya sekitar 8,1% dari harapan  sekitar  20  s/d  30%.  Hal  ini disebabkan  implementasi  komputasi  pada pengolahan  data  telemetri  berorientasi byte  (8-bit),  sehingga  penggunaan word- size 64bit tidak banyak menolong.
Hasil  evaluasi  terhadap  isi  paket LISA  dan  HRDC,  diketahui  bahwa  telah dilakukan  perbaikan,  sehingga  antara data  sebelum  dan  sesudah  peluncuran terdapat  perbedaan.  Paska  peluncuran, telah  ditambahkan  datasikap  satelit pada  paket  data  secara  periodik. Penyisipan data ACS pada data LISAdijumpai  setiap  ±122 scanline , sementarapada  data  HRDC  diketahui pada setiap ±3 frame .  Periodepenyisipan data  tersebut  sesuai  dengan  periode update data sikap satelit.
Merujuk pada kecepatan transmisi data  satelit  sebesar  105  Mbps,  bila diasumsikan  transmisi  data  rekaman berlangsung  selama  12  menit,  maka volume  data  yang  diterima  untuk  satu periode  akuisisi  adalah  9,450  GByte. Bila  HDRM  hanya  melakukan  proses demodulasi dan data telemetrinya dikirim  langsung  ke  komputer ingest , diperlukan  waktu  4820  detik  atau  80,2 menit  untuk  mengolah  data  telemetri tersebut.
Periode pengolahan data telemetri jauh  lebih  besar  dari  periode  akuisisi, sehingga  kinerja  komputer ingest tidak mampu  menghasilkan  data  level-0  dan quick-look secara real-time .  Untuk  ini, perlu  peningkatan  kinerja  komputer minimal 8x lebih baik, agar semua proses dapat  diselesaikan  hampir  bersamaan dengan  waktu  transmisi.  Namun  jika HDRM  diberdayakan  untuk  melakukan proses  pendekodean,  kinerja  komputer ingest telah memadai. Namun penggunaan HDRM  untuk  proses  pendekodean  dan dekomposisi data menjadi sangat mahal, karena  setiap  stasiun  penerima  data misi harus dilengkapi dengan perangkat sejenis.

## 4 KESIMPULAN
Telah berhasil dibuat dan dianalisis kinerja  modul  pengolah  data  telemetri satelit LAPAN-A3/IPB pada mode transmisi data  rekaman  LISA  dan  HRDC.  Tidak ditemukan  kesalahan frame ,  maupun codeword untuk  kelima  sampel  data telemetri. Juga tidak ditemukan
kehilangan  baris  data  LISA  dan frame HRDC untuk semua sampel yang diuji.
Efisiensi  paket  telemetri  LAPAN- A3/IPB  masih  rendah,  terutama  untuk data  telemetri  yang  belum  terdekoda. Komposisi idle-VCDU , idle-packet dan dummy, cukup  besar,  perlu  perbaikan pengelolaan  data  di  PDH,  dan  di  sistem perekaman data di stasiun penerima.
Dari  proses  pengolahan  data telemetri,  lebih  dari  90% CPU  time terpakai  untuk  pendekodean  data  dan hanya  sekitar  8%  untuk  dekomposisi dan  tampilan  citra.  Upaya  perbaikan kinerja pengolah data dengan mengoptimalkan  penggunaan  prosesor
64bit hanya mampu memperbaiki kecepatan sebesar 8,1%. Sehingga perlu perbaikan  kinerja  komputer  hingga  8 kali, untuk menghasilkan produk level-0 dan menampilkan citra secara real-time .

## UCAPAN TERIMAKASIH
Saya  mengucapkan  terima  kasih kepada  Bapak  Kapusteksat  dan  rekan- rekan  peneliti/perekayasa  di  Pusteksat, LAPAN,  yang  telah  memberikan  fasilitas dan  akses  terhadap  dokumen,  data pengujian,  sehingga  penelitian  ini  dapat berlangsung dengan baik.

## DAFTAR RUJUKAN
Husain,  A.  N.  U.,  Gamantyo,  H.,  &  Suwadi, 2013. Pendekoden  Kanal Reed Solomon Berbasis  FPGA  Untuk  Transmisi  Citra pada  Sistem  Komunikasi  Satelit  Nano . JURNAL  TEKNIK  POMITS,  Vol  2,  Issue 1, A33–A38.
Judianto,  C.  T.,  &  Nasser,  E.  N.,  2015. The Analysis  of  LAPAN-A3/IPB  Satellite
Image Data Simulation Using High Data Rate  Modem .  Procedia  Environmental Sciences, 24, 285–296. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2015
.03.037.
Maschal,  Jr.,  R.  a.,  Young,  S.  S.,  Reynolds,  J., Krapels,  K.,  Fanning,  J.,  &  Corbin,  T. 2010. Review  of  Bayer  pattern  CFA demosaicing
with new quality assessment  algorithms .  Army  Research Laboratory. https://doi.org/10.1117/12.849314.
NASA,  G.  S.  F.  C.,  2016. Real-time  Software Telemetry  Processing  System  (RT-STPS) User’s  Guide ,  Version  5.(August  2016), 54.
Nasser, E., N., Suhermanto, & Hasbi, W., 2013.
Design,  Implementation  and  Test  of Payload  Data  Handling  LAPAN-A3/IPB Satellite .  34th  Asian  Conference  on Remote  Sensing  2013,  ACRS  2013,  1,
446–453.
Orndorff,  Tim;  Puri,  Amit;  Smiley,  Mike;  Connell,
J.,  2016. Application  of  a  High  Data Rate Modem ( HDRM ) APPLICATION OF A  HIGH  DATA  RATE  MODEM  (HDRM) . International  Telemetering  Conference Proceedings.
Pusat  Teknologi  Satelit,  L.,  2012. Requirement Definition  Document  LAPAN-A3  Payload Data  Packet, Bogor,  Indonesia.  Pusteksat, LAPAN.
Ramanath,  R.,  Snyder,  W.  E.,  Bilbro,  G.  L.,  & Sander,  W.  a.,  2002. Demosaicking Methods for Bayer Color Arrays . Journal of  Electronic  Imaging,  Vol  11,  Issue  3, 306.https://doi.org/10.1117/1.1484495. Satellite  Technology  Center,  L.,  2015. LAPAN- A3/IPB  Microsatellite  for  Remote  Sensing Experiment .  Detail  Design  Doc:  LA3- DD-2015-04. Secretariat,  C.,  2011. TM  Synchronization  and Channel  Coding .  CCSDS  Blue  Book. Retrieved from http://public.ccsds.org/publications/a rchive/231x0b2c1.pdf%5Cnhttp://publ ic.ccsds.org/publications/archive/131x 0b2ec1.pdf.
Secretariat,  C.,  2012. TM  Synchronization  and Channel  Coding — Summary  of  Concept and  Rationale .  CCSDS  Green  Book.
Retrieved from
http://public.ccsds.org/publications/a rchive/130x1g2.pdf.
United States Geological Survey, 2009. Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) Level  1  Data  Format  Control  Book.  v. 14.0 (LS-DFCB-04). Vol. 7. Vectronic,  A.,  G.,  2013. Interface  Control Document& Operation Manual for Payload  Data  Handling  System  Type VPDHS  Project  LAPAN  Payload  Data Handling System . TD-VAS-PDHS- LAPAN-ICD003. Vol. 1.