KOREKSI DATA AUTOMATIC IDENTIFICATION SYSTEM (AIS) SATELIT LAPAN-A2 DAN LAPAN-A3 MENGGUNAKAN METODE INTERPOLASI DAN EKSTRAPOLASI (LAPAN-A2 AND LAPAN-A3 AUTOMATIC IDENTIFICATION SYSTEM (AIS) SATELIT DATA CORRECTION USING INTERPOLATION AND EXTRAPOLATION METHODE
Abdul Karim, Rizki Permala, M Mukhayadi, Wahyudi Hasbi Pusat Teknologi Satelit
Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) Jl. Cagak Satelit KM 04 Rancabungur, Bogor
1 Email: abdul.karim@lapan.go.id
Diterima: 15 November 2018; Direvisi: 12 Januari 2019; Disetujui: 7 Februari  2019

## ABSTRACT
Nasional Institute Aerounautics and Space (LAPAN) has two satellites (LAPAN-A2 and LAPAN- A3) that are carry Automatic Identification System (AIS) sensors. It can be use for ship monitoring in Indonesian maritime territory. The altitude of the satellite is about 642 Km and 500 km so it has a wide area covered and therefore may receive big amount of data. The problem is the AIS technology use the Time  Division  Multiple  Access  (TDMA)  system  that  has  limitations  in  handling  big  amount  of  data simultaneously  so that some data received can be damaged due to message collision. Therefore, in this research    perform  analysis  and  correction  on  damaged  data  using  interpolation  and  extrapolation methods. The results  is data correction of about 22,6 % for LAPAN-A2 satellite and 20,8 % for LAPAN- A3 satellite.
Keywords: AIS, Satellite, LAPAN

## ABSTRAK
Lembaga Penerbangan dan Antariksa Naional (LAPAN) telah memiliki dua buah satelit (LAPAN- A2 dan LAPAN-A3) yang membawa sensor Automatic Identification System (AIS).  Pemanfaatan data AIS berbasis satelit ini sangat berguna bagi pemantauan kapal di wilayah perairan Indonesia. Posisi satelit pada ketinggian sekitar 642 Km dan 500 Km dari permukaan laut menghasilkan cakupan  yang luas sehingga dapat menerima banyak data kapal. Permaslahannya adalah teknologi AIS yang menggunakan sistem Time Division Multiple Access (TDMA) memiliki keterbatasan dalam menangani data yang besar sehingga beberapa data yang diterima dapat mengalami kerusakan akibat terjadinya message collision . Oleh  karena  itu  dalam  penelitian  ini  telah  dilakukan  analisis  serta  koreksi  atas  data  yang  rusak mengunakan metode interpolasi dan ekstrapolasi. Hasil koreksi atas data yang rusak mencapai 22,6% untuk satelit LAPAN-A2 dan 20,8% untuk satelit LAPAN-A3.
Kata kunci: AIS, Satelit, LAPAN

## 1 PENDAHULUAN
LAPAN  telah  memiliki  dua  buah satelit  yang  membawa  sensor  AIS ( Automatic Identification System ).  Satelit LAPAN-A2  dengan  orbit  ekuatorial  dan LAPAN-A3
dengan
orbit
polar. Pemanfaatan data AIS berbasis satelit ini sangat berguna bagi pemantauan wilayah perairan Indonesia yang merupakan negara kepulauan terbesar di dunia. Wilayah
teritorial perairan Indonesia sekitar 5,9 juta km 2 atau 75% dari total wilayah. Luas +/- 1.9 juta km 2 persegi, terletak pada posisi silang dunia (Benua Asia dan Australia serta Samudra Pasifik  dan  Hindia.  Berbatasan  dengan 10  negara  dan  memiliki  17.503  pulau. Memiliki  3  Alur  Laut  Kepulauan Indonesia (ALKI) dan 4 Choke Point dunia termasuk Selat Malaka.
Gambar 1-1: Wilayah Indonesia (Isbanadi, 2017)
Kondisi
ini memerlukan pemantauan  wilayah  kelautan  yang optimal untuk mengcegah hal-hal illegal yang  mungkin  terjadi  seperti  :  Illegal logging,  Penangkapan  ikan  illegal, Perompakan,  Pencurian,  Kecelakaan, Penyelundupan  Obat,  Penyelundupan Minyak,  Imigran  Ilegal,  Kebakaran  dan lainnya.
Pemantaun  yang  ideal  tentunya memerlukan  banyak  sensor  seperti :VSM,  AIS  dan  Citra  baik  berbasis terrestrial,  pesawat  udara  maupun satelit.
Dalam  tulisan  ini  akan  dibahas analisis  dan  koreksi  data  AIS  Satelit
LAPAN menggunakan metode interpolasi dan ekstrapolasi.
Gambar  1-2:  Sistem  Pemantauan  Terpadu  di
Ditjen PSDKP Kementerian Kelautan dan Perikanan. (Goenaryo, 2017) 2 METODOLOGI
AIS merupakan sistem auto tracking yang digunakan pada kapal dan vessel  traffic  services (VTS)  untuk mengidentifikasi  dan  melacak  posisi kapal dengan cara melakukan pertukaran  data  secara  elektronik dengan kapal lain yang berdekatan, AIS
base station,
dan satelit.
AIS
memudahkan  kapal  dalam  bernavigasi dan  memungkinkan  pihak  berwenang untuk  melakukan  pelacakan  ataupun pemantauan posisi dan gerakan kapal.
Sistem  AIS  merupakan  alat  bantu yang  sangat  berguna  dalam  monitoring kapal laut terutama untuk keamanan di laut  dan  masih  terus  dikembangkan hingga  saat  ini.  (Stupak,  2014) .
Penggunaan yang tepat dapat menambah kontribusi untuk keamanan penumpang, crew maupun  muatan  kapal  tersebut dari hal-hal yang merugikan.
Teknologi  AIS  yang  berkembang saat ini, informasi maritime ditransmisikan  menggunakan  frekuensi Very  High  Frequency  (VHF).    Secara khusus  menggunkan  frekuensi  161,975 dan 162,025 MHz yang telah ditetapkan untuk  keperluan  maritime.  (ITU,  2012). Kedua  saluran  tersebut  diatur  melalui
slot  waktu  yang  dapat  dipakai  bersama mengunakan  sistem  TDMA.  Masing- masing  kanal  memiliki  2250  slot  per menit  seperti  yang  ditunjukan  dalam Gambar 2-1.
Gambar 2-1: Struktur sinyal AIS. (Qing, 2015)
Dengan  demikian  dari  sisi  receiver dapat  menerima  Informasi  data  yang berkisar 2000 report per menit. (Stupak, 2014).  Informasi  tersebut  berisi  antara lain : bujur ( longitude ), lintang (latitude), kecepatan  ( Speed  Over  Ground (SOG)), arah  ( Course  Over  Ground (COG)), identitas ( Maritime Mobile Service Identity (MMSI)),  waktu  ( Base  Data  Time ),  tipe ( Vesssel
Type ), dimensi ( Vessel Dimension ), Rate  of  Turn ,  status ( Navigation Status ), dan Heading . Informasi yang paling  banyak digunakan dalam  mempelajari  dan  meprediksi trayektori  kapal  laut  adalah  : longitude , latitude , SOG, COG, MMSI dan, base date time . (Shangbo, 2016)
Gambar 2-2: Ilustrasi cakupan data AIS melalui satelit LAPAN.
Satelit  LAPAN-A2  yang  mengorbit pada  ketinggian  sekitar  642  km memberikan  keuntungan  cakupan  yang lebih  luas  seperti  ditunjukan  dalam Gambar  2-2.  Dengan  inklinasi  orbit  6
derajat mengakibatkan satelit LAPAN-A2 melintas  di  sekitar  ekuator  melewati wilayah  Indonesia  setiap  100  menit. Sedangkan  satelit  LAPAN-A3  dengan ketinggian yang lebih rendah sekitar 500 km  menghasilkan  cakupan  yang  lebih kecil.
Salah  satu  masalah  fundamental dalam  system  transmisi  AIS  adalah masalah  gap  dalam  transmisi.  Secara mendasar Gap terjadi dikarenakan oleh :
• Saturasi pada lokasi dengan kapasitas kapal yang tinggi.
• Kualitas transmisi yang dihasilkan kapal belum cukup baik
• Kesengajaan dalam
menonaktifkankan penggunaaan AIS. (Jessica, 2018)
Analisa  yang  dilakukan  adalah dengan cara mengambil sampel data dari satelit kemudian dilakukan koreksi pada data yang terindikasi mengalami kerusakan  dengan  metode  interpolasi atau  ekstrapolasi  sehingga  ada  peluang untuk diperbaiki.

## 2.1  Lokasi dan Data
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  data  di  wilayah Indonesia  yang  diambil  melalui  Satelit LAPAN-A2 dan satelit LAPAN-A3 dengan sampel  data  selama  satu  tahun  mulai November 2017 sampai dengan Oktober 2018.  Adapun  standar  data  yang digunakan  adalah  standar  ITU-REC- M.1371-5-201402-I.

## 2.2  Metode Koreksi Data
Data  AIS  yang  di- download dari satelit  LAPAN  akan  melalui  proses decoding untuk  menghasilkan  data  AIS standar  yang  sesuai  dengan  ITU-REC- M.1371-5-201402-I. Pada proses decode dipisahkan  antara  data  yang  valid  dan data  yang  tidak  valid  berdasarkan  CRC ( cyclic redudancy check ). Data yang valid bisa  langsung  dimasukkan  ke  dalam
database sementara  data  yang  belum valid akan mengalami koreksi ulang agar masih bisa dimanfaatkan. Proses klasifikasi  dan  koreksi  data  dalam diagram  alir  algoritma  koreksi  data  AIS sebagaimana ditunjukkan Gambar 2-3.
CRC Flag :
1. "10" : uplink true, downlink true - valid based on up/down-link CRC.
2. "00" : uplink false, downlink true - untuk dikoreksi.
3. "11" : uplink true, downlink false - untuk dikoreksi.
4. "01" : uplink false, downlink false - untuk dikoreksi.
Diasumsikan  bahwa  semua  data “10”  dianggap  benar,  untuk  menjadi patokan  (terutama  waktu  dan  MMSI). Kemudian  data  yang  dianalisa  loop  per 15  menit  (estimasi  1  pass).  Berikut langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk koreksi data:
1. baca semua file.
2. berdasarkan '10' && waktu Data_X -  Data_0 <= 15menit (estimasi 1 pass), hitung rataan untuk ROT, COG, LONG-LAT,
SOG, HDG.
3. untuk '00/11/01' && waktu
Data_X -  Data_0 <= 15menit ,
cek tiap nilai aktual (absolut) ROT, COG, SOG, HDG dibandingkan dengan rataan. untuk ROT, COG(>=10.0), SOG(>=1.0), HDG(>=5.0) kalau “YA”, jadikan nilai rataan sbg nilai baru. selain itu, abaikan.
4. untuk '00/11/01' && waktu Data_X - Data_0 <= 15menit, cek tiap nilai aktual (absolut) LONG- LAT dibandingkan dengan rataan. untuk LONG-LAT(>= 0.012)  kalau “YA”, lakukan interpolasi atau ekstrapolasi, hasil tsb sbg nilai baru. selain itu, abaikan.
5. Simpan data jika jumlah “10” >= 1 ATAU Counter10 >=
CounterLain.
Proses
interpolasi/ekstrapolasi, dibutuhkan minimal dua data valid dari satu  dataset  yang  mungkin  berisi  lebih dari dua data error . Interpolasi dilakukan jika  data  yang  akan  dikoreksi  berada  di tengah-tengah  data  valid  dari  suatu dataset. Sedangkan ekstrapolasi dilakukan jika data yang akan dikoreksi berada  di  awal  atau  di  ujung  data  valid dari suatu data set. (Chapra, 2015).

## 3 HASIL PEMBAHASAN
Untuk  menganalisis  data  tersebut telah  dirancang  sebuah  aplikasi  sesuai dengan diagram alir dalam Gambar 2-3. Adapun  aplikasi  tersebut  dapat  dilihat dalam Gambar 3-1.
Gambar 3-1 : Aplikasi Koreksi data AIS
Data yang gunakan sebagai sampel adalah  data  rata-rata  perbulan  dalam yang  diambil  setiap  hari  selama  periode bulan  November  2017  sampai  dengan Oktober 2018. Hasil dapat dilihat dalam Tabel 3-1 dan Tabel 3-2.
Tabel 3-1: Rata-rata penerimaan data AIS satelit LAPAN-A2 beserta data yang mengalami kerusakan pada periode
November 2017-Oktober 2018
Bulan Rata-rata Data Data Error November 1953459 1060896 Desember 2066332 1069232 Januari 1440587 777428 Februari 1782691 1004076 Maret 1868129 1015985 April 2003991 1086412 Mei 1844996 1015012 Juni 1881072 1018378 Juli 2076465 1129496 Agustus 1975107 1091758 September 1936120 1081273 Oktober 1831131 1009286 Total 1730868 1029936 %DE A2 = DE A2 /RD A2 = 1029936/1730868 = 59,5 % Dimana :
RD A2 : Rata-rata data DE A2 : Data error %DE A2 : Persentase Data Error
Tabel 3-2: Rata-rata penerimaan data AIS
satelit LAPAN-A3 beserta data yang mengalami kerusakan pada periode
November 2017-Oktober 2018 Bulan Rata-rata Data Data Error November 1006753 556923 Desember 1004310 556412 Januari 1008504 551898 Februari 1002634 560687 Maret 1008580 567367 April 1004964 559214 Mei 1000247 556518 Juni 1034729 579488 Juli 1014262 581464 Agustus 1012135 577410 September 1002685 563402 Oktober 1013929 580745 Total 1009477 565960
%DE A3 = DE A3 /RD A3
= 1009477/565960 = 56,1 %
Dimana : RD A3 : Rata-rata data DE A3 : Data error %DE A3 : Persentase Data Error
Tabel 3-3: Hasil koreksi Data AIS satelit
LAPAN-A2 Bulan CRC Data Asli Data Koreksi % November 00 1053240 417076 39,6 01 4310 1689 39,2 11 3346 2847 85,1 10 778615 0 0 Jum 1953459 421612 21,6 Desember 00 1063502 491265 46,2 01 3084 1446 46,9 11 2646 2391 90,4 10 997100 0 0 Jum 2066332 495102 23,9 Januari 00 753315 323629 42,9 01 14710 5312 36,1 11 9403 7534 80,1 10 663159 0 0 Jum 1440587 336475 23,3 Februari 00 990191 421700 42,5 01 8637 2663 30,8 11 5248 3860 73,5 10 778615 0 0 Jum 1782691 428223 24,0 Maret 00 999517 355976 35,6 01 9703 3129 32,2 11 6765 5038 74,4 10 852144 0 0 Jum 1868129 364143 19,5 April 00 1067687 464878 43,5 01 10552 4490 42,5 11 8173 6987 85,4 10 917579 0 0 Jum 2003991 476355 23,7 Mei 00 983028 422994 43,0 01 18504 7713 41,6 11 13480 11520 85,4 10 829984 0 0 Jum 1844996 442227 23,9
Juni 00 993102 392174 39,4 01 14543 4862 33,4 11 10733 8297 77,3 10 862694 0 0 Jum 1881072 405333 21,5 Juli 00 1091657 435318 39,8 01 21817 6997 32,0 11 16022 12009 74,9 10 946969 0 0 Jum 2076465 454324 21,8 Agustus 00 1061765 460924 43,4 01 17559 6844 38,9 11 12434 10266 82,5 10 883349 0 0 Jum 1975107 478034 24,4 September 00 1041916 403103 38,6 01 23089 7525 32,5 11 16268 12544 77,1 10 854847 0 0 Jum 1936120 423172 21,8 Oktober 00 990840 388673 39,2 01 10646 3543 33,2 11 7800 5940 76,1 10 821845 0 0 Jum 1831131 398156 21,7 RKD A2 = !"#$%#&'#()#*+#$,#$-#*.#/+#01 23 = 32,5#36,7#36,6#38#27,8#36,9#36,7#32,5#32,:#38,3#32,:#32,9 23 RKD A2 = 22,6 %
Dimana : RKD A2 : Nilai rata-rata koreksi data
Tabel 3-4: Hasil koreksi Data AIS satelit LAPAN-A3
Bulan CRC Data Asli Data Koreksi % November 00 555720 204635 36,8 01 670 235 35,1 11 533 464 87,0 10 449830 0 0 Jum 1006753 205334 20,4 Desember 00 555186 236340 42,5 01 724 288 39,7 11 502 461 91,8 10 447898 0 0 Jum 1004310 237089 23,6
Januari 00 550683 210157 38,1 01 686 248 36,1 11 529 480 90,7 10 456606 0 0 Jum 1008504 210885 20,9 Februari 00 559395 211169 37,7 01 765 262 34,2 11 527 448 85,0 10 441947 0 0 Jum 1002634 211879 21,1 Maret 00 566073 192397 33,9 01 771 245 31,7 11 523 432 82,6 10 441213 0 0 Jum 1008580 193074 19,1 April 00 557913 231383 41,4 01 746 303 40,6 11 555 516 92,9 10 445750 0 0 Jum 1004964 232202 23,1 Mei 00 555947 193429 34,8 01 404 116 28,7 11 167 119 71,2 10 443729 0 0 Jum 1000247 193664 19,3 Juni 00 578839 211245 36,5 01 441 125 28,3 11 208 161 77,4 10 455241 0 0 Jum 1034729 211531 20,4 Juli 00 580886 205059 35,3 01 435 124 28,5 11 143 125 87,4 10 432798 0 0 Jum 1014262 205308 20,2 Agustus 00 576886 207439 35,9 01 387 115 29,7 11 137 120 87,6 10 434725 0 0 Jum 1012135 207674 20,5 September 00 562828 204391 36,3 01 396 119 30,0 11 178 155 87,1 10 439283 0 0 Jum 1002685 204665 20,4 Oktober 00 580218 209400 36,1 01 388 121 31,2
11 139 117 84,2 10 433184 0 0 Jum 1013929 209638 20,6 RKD A3 = !"#$%#&'#()#*+#$,#$-#*.#/+#01 23 = 3;,8#36,<#3;,7#32,2#27,2#36,2#27,6#3;,8#3;,3#3;,5#3;,8#3;,<
23 RKD A3 = 20,8 %
Dimana : RKD A3 : Nilai rata-rata koreksi data
Gambar 3-2 : Presentase hasil koreksi data AIS Satelit LAPAN-A2 periode November 2017 – Oktober 2018
Gambar 3-3 : Presentase hasil koreksi data AIS Satelit LAPAN-A3 periode November 2017-Oktober 2018
Adapun contoh penggunaan koreksi dapat dilihat dalam Gambar 3-3, dimana  terdapat  pergeseran  trajektori pergerakan disekitar daerah utara Pulau Papua.
0 5 10 15 20 25 30 Nov De s Ja n Fe b Ma ret Ap ril Mei Ju ni Ju li Ag us Se pt Ok t Data 0 5 10 15 20 25 Nov De s Ja n Fe b Ma ret Ap ril Mei Ju ni Ju li Ag us Se pt Ok t Data
Gambar 3-4 : Contoh hasil koreksi data trajektori Kapal
Berdasarkan data AIS yang
diterima  maka  dapat  diketahui  Kapal tersebut  bernama  Cape  Vanya  milik negara
Cyprus. Spesifikasi
Kapal ditunjukan dalam Gambar 3-4.
Gambar 3-5 : Cave Vanya (Marine Traffic,2018)

## 4 KESIMPULAN
Data AIS yang diterima oleh Satelit LAPAN-A2 rata-rata perhari pada periode November 2017 sampai dengan Oktober 2018  adalah  sejumlah  1.730.868  data. Sedangkan  data  Satelit  LAPAN-A3  rata- rata 1.009.477 data . Kerusakan data yang terjadi  sebesar  59,5%  untuk  Satelit LAPAN-A2 dan 56,1% Satelit LAPAN-A3.
Koreksi data yang berhasil divalidasi
menggunakan metode interpolasi  dan  ekstrapolasi  mencapai 22,6%  untuk  Satelit  LAPAN-A2  dan 20,8% untuk Satelit LAPAN-A3.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih penulis tujukan kepada  Kementrian  Riset  &  Teknologi dan  Pendidikan  Tinggi  melalui  program Insentif Riset Sistem Inovasi Nasional Serta  kepada  pihak-pihak  yang membantu penulis baik penyediaan data, pengerjaan  data,  serta  Tim  Redaksi Jurnal Teknologi Dirgantara.

## DAFTAR RUJUKAN
Goenaryo., (2017). Kebutuhan dan Pemanfaatan Data  AIS  dalam  Pengawasan  SDKP presented  at  Focus  Group  Discussion Pemanfaatan  Hasil  Litbang  dan  Fasilitas Teknologi Satelit 2017.
International Telecommunications Union (ITU).,
(2012).  Interim  Solutions  for  Improved Efficiency  in  the  Use  of  the  Band  156–174 Mhz  by  Stations  in  the  Maritime  Mobile Service;  International  Telecommunications
Union: Budapest, Hungary.
Isbandi  Andrianto.,  (2017). Kebutuhan  Satelit Untuk  Monitoring  Keamanan  Laut  Di Perairan  Indonesia presented  at  Focus Group  Discussion  Pemanfaatan  Hasil Litbang dan Fasilitas Teknologi Satelit 2017. Jessica H.Ford., David Peel., David Kroodsma.,
Britta  Denise  Hardesty.,    Uwe  Rosebrock.
,ChrisWilcox.,  (2018), Detecting  suspicious activities  at  sea  based  on  Anomalies  in Automatic Identification Systems transmissions ,  Journal  Public  Library  os Science (PLOS). Marine Traffic, Cave Vanya .
https://www.marinetraffic.com/en/ais/deta ils/ships/shipid:371722/mmsi:209256000/ imo:9182710/vessel:CAPE_VANYA diunduh: 30 Oktober 2018.
Qing  Hu.,  Yi  Jiang.,  Jingbo  Zhang.,  Xiaowen
Sun.,  Shufang Zhang., (2015), Development of  an  Automatic  Identification  System Autonomous  Positioning  System ,  Journal Sensors.
R.  Bosnjak.,  (2012), Automatic  Identification System in  maritime  Traffic  in  error  analysis.
Journal of Transactions on Maritime Science
(ToMS) Vol.1 No.2, 77-84.
S.C.Chapra.,  R.  P.Canale.,  (2015). Numerical Methods  for  Engineers,  Seventh  Edition. Publication of McGraw-Hill Education, ISBN : 978-0-07-339792-4.
Shangbo  Mao.,  Enmei  Tu.,  Guanghao  Zhang., Lily Rachmawati., Eshan Rajabally., (2016). An  Automatic  Identification  System  (AIS)
Database  for  Maritime  Trajectory  Prediction and  Data  Mining, Proceedings  of  Extreme

## Sebelum
Sesudah
Learning  Machines-2016,  Desember  2016,
ISBN 978-3-319-57420-2. T.  Stupak.,  (2014). Influence  of  Automatic
Identification System on Safety of Navigation
at  Sea ,  Journal  of Marine  Navigation and Safety  of  Sea  Transportation  Vol.  8  No.  3,
337-341.