SIMULASI PENENTUAN BASIS OPERASI PADA SISTEM PEMANTAUAN MARITIM BERBASIS WAHANA TERBANG TAK BERAWAK (SIMULATION TO DETERMINE THE OPERATION BASE ON MARITIME SURVEILLANCE SYSTEM BASED ON UNMANNED AIR VEHICLE)
Prasetyo Ardi Probo Suseno, Adi Wirawan Pusat Teknologi Penerbangan Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) Jl. Raya LAPAN Rumpin Bogor Jawa Barat
1 e-mail: prasetyo.ardi@lapan.go.id
Diterima: 25 Oktober 2018; Direvisi: 1 Februari 2019; Disetujui: 7 Februari 2019

## ABSTRACT
This  paper  discuss  about  a  method  to  determine  the  operation  base  on  martime  surveillance system based on Unmanned Aerial Vehicle. The process to determining the operation base is created using data recorded by radarsat 2 satellite. In this research, Natuna Sea is chosen as main discussion as the Natuna Sea, currently is one of the most vulnerable region in Indonesia for illegall fishing activity. The simulation is done using software MATLAB. The result show that the operation base can be placed in  such  a  way  so  that  with  a  minimum  number  of  operations,  all  areas  with  potential  illegal  fishing activities can still be included in the area of operation.
Keywords: UAV, Surveillance, Maritime, Operation Base, Cluster, Natuna.

## ABSTRAK
Paper  ini  mendiskusikan  metode  untuk  menentukan  basis  operasi  pada  pemantauan  maritim yang  menggunakan  pesawat  terbang  tak  berawak  sebagai  komponen  utamanya.  Penentuan  basis operasi disusun berdasarkan data-data yang telah direkam oleh satelit radarsat 2. Dalam penelitian ini dipilih laut Natuna sebagai fokus wilayah karena laut Natuna merupakan salah satu laut di Indonesia yang paling rawan mengalami kegiatan  penangkapan  ikan  illegal.  Simulasi  dilakukan  menggunakan software  MATLAB.  Hasil  simulasi  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa  basis  operasi  dapat ditempatkan  sedemikian  rupa,  sehingga  dengan  jumlah  operasi  yang  minimal,  seluruh  daerah  yang berpotensi kegiatan penangkapan ikan illegal masih dapat tercakup dalam wilayah operasi tersebut.
Kata kunci : UAV, Pemantauan, Maritim, Basis operasi, Gugus, Natuna.
1

## PENDAHULUAN
Pemantauan
maritim adalah komponen  vital  dalam  negara  maritim. Kegiatan  penangkapan  illegal,  tidak dilaporkan,  dan  tidak  diatur  (Illegal, Unreported  and  Unregulated  Fishing /IUUF) telah menjadi masalah utama di Kementrian  Kelautan  dan  Perikanan Indonesia  (KKP)  (Pudjiastuti,  2016). Aktifitas  tersebut  telah  menyebabkan Indonesia  mengalami  kerugian  sekitar Rp 300 Triliun per tahun (Jaelani 2014).
Hingga sampai saat ini, pemantauan  maritim  telah  dilakukan mengggunakan  kapal  patroli,  namun permasalahannya  adalah  biaya  untuk mengoperasikan  kapal  patroli  sangatlah mahal.  Satu  unit  kapal  perang  sekelas frigate dengan panjang sekitar 100 meter akan membutuhkan bahan bakar diesel hingga  900  juta  rupiah  untuk  berlayar sehari  penuh  (Widodo,  2014).  Untuk mengurangi  biaya  operasi  pemantauan maritim, metode alternatif perlu dibangun, salah satunya adalah pemantauan  maritim  dengan  berbasis pesawat terbang tak berawak (UAV).
Penggunaan UAV dalam
pemantauan maritim tidak dapat dilakukan  dengan  gegabah  karena  UAV memiliki  jangkauan  dan  daya  tahan terbang yang terbatas. Kegagalan untuk memenuhi keterbatasan ini dapat mengakibatkan UAV jatuh di tengah laut dan  tidak  dapat  ditemukan  lagi.  Di  sisi lain operasi minimalis dengan waktu misi yang  singkat  dan  area  cakupan  yang sempit  akan  membuat  pemantauan maritim  menjadi  tidak  efisien  sehingga metode untuk menentukan basis operasi pemantauan perlu untuk dikembangkan.
Paper  ini  membahas  tentang metode untuk menentukan basis operasi pada pemantauan maritim yang menggunakan  pesawat  terbang  tak berawak.  Tujuan  dari  penentuan  basis operasi  ini  adalah  untuk  mengetahui berapa banyak jumlah operasi minimum
yang  diperlukan  untuk  radius  area operasi  tertentu  pada  wilayah  maritim tertentu.
Paper ini menggunakan laut Natuna  sebagai  fokus  wilayah  operasi. Laut  Natuna  dipilih  karena  merupakan salah satu laut di Indonesia yang paling rawan  mengalami  kegiatan  perikanan illegal.  Batasan  yang  diberikan  oleh kondisi  geografis  ditunjukkan  pada persamaan  (2-1)  &  (2-2).  Paper  ini memanfaatkan database satelit radarsat- 2  dengan  waktu  pengambilan  sampel yaitu selama periode bulan Maret tahun 2016.  Posisi  kapal  yang  terekam  dalam radarsat-2 ditunjukkan pada Gambar 1.

## 2 METODOLOGI
Laut  Natuna  sangatlah  luas, namun  tidak  semua  area  digunakan untuk  aktifitas  perikanan,  sehingga diperlukan pembagian area operasi. Area operasi adalah area dalam batas wilayah operasi  yang  berpotensi  terjadi  kegiatan perikanan illegal berdasarkan data posisi kapal yang tertangkap oleh radarsat-2.
Satelit radarsat-2 merupakan satelit  observasi  bumi  untuk  semua cuaca  dengan  kemampuan  pencitraan polarimetrik penuh (Moon, 2010). Satelit ini  merupakan  misi  lanjutan  dari radarsat-1 yang dirancang untuk menjamin  kelangsungan  pasokan  data radar  seperti  pemetaan  es  di  laut  dan pemantauan wilayah kelautan (Singhroy, 2014).  Radarsat-2  mengorbit  pada ketinggian  798  km  dan  mengorbit  bumi 14 kali dalam sehari dengan pengulangan siklus 24 hari (Livingstone, 2005).  Adapun  data  yang  dimanfaatkan dari  citra  radarsat-2  ini  antara  lain adalah data posisi dan ukuran kapal.
Langkah-langkah dalam pembuatan area operasi meliputi filtrasi dan klustering. 2.1  Filtrasi
Laut
Natuna tidak hanya
digunakan untuk kegiatan illegall fishing
namun juga merupakan
jalur perdagangan  strategis  di  semenanjung Melayu  sehingga  kapal  yang  tertangkap oleh  radarsat-2  dapat  tercampur  antara kapal  penangkap  ikan  dengan  kapal lainnya  seperti  kapal  transport  atau kapal  tanker.  Data  ini  perlu  untuk disaring  sebelum  digunakan  untuk membuat area operasi.
Menurut  Kepala  Seksi  Operasi Pusat Pengendalian I Ditjen Pengawasan SDKP, Adi Wicaksono, kapal illegal yang beroperasi di Indonesa umumnya berukuran  antara  15  m  sampai  50  m. Kapal  yang  lebih  besar  biasanya  adalah kapal  tanker  atau  kapal  transportasi sehingga  dapat  disusun  batasan  kapal seperti yang ditunjukkan pada persamaan (2-3).
Data yang telah terfiltrasi
ditunjukkan pada Gambar 2-2.
3 o LU < Y < 7 o LU (2-1)
105 o BT < X < 110 o BT (2-2)
15 m < L < 50 m (2-3)
Pada  formula  diatas Y adalah derajat  posisi  lintang  kapal,  X  adalah derajat  posisi  bujur  kapal  dan  L  adalah panjang kapal dalam meter.
Pada  Gambar  2-1  dan  2-2  di  atas perbedaan
warna menunjukkan perbedaan  waktu  pengambilan  data sedangkan ukuran lingkaran melambangkan ukuran kapal.

## Gambar 2-2: Data kapal dari radarsat-2 setelah filtrasi
2.2 Klustering Klustering adalah proses
pengelompokan  suatu  kelompok  set objek  sedemikian  sehingga  objek  dalam kelompok yang sama cenderung memiliki identitas  atau  parameter  yang  serupa daripada objek dari kelompok yang lain. Di paper ini, metode klustering digunakan untuk mengelompokkan suatu set kapal dengan jarak yang relatif dekat satu sama lain untuk membentuk suatu  area  operasi.  Area  operasi berbentuk  lingkaran  dan  didefinisikan dengan radius dan lokasi titik tengahnya yang disebut dengan basis operasi. Basis operasi adalah posisi yang direkomendasikan sebagai tempat kapal pembawa bersiaga.
Teknik  klustering  yang  digunakan di  paper  ini  berdasar  pada  teknik  K- means klustering, namun teknik tersebut  dimodifikasi  sehingga  jumlah kluster  yang  dihasilkan  tidak  tetap. Sebagai  gantinya  digunakan  parameter
radius untuk membatasi ukuran kluster. Setiap member yang berada diluar radius yang  ditentukan  akan  dikeluarkan  dari kelompok  kluster  dan  dipaksa  untuk membentuk  kluster  baru.  Hal  ini  akan menyebabkan  setiap  kluster  memiliki radius yang sama.

## 2.2.1  K-means klustering
K-means klustering adalah metode  klustering  berbasis  centroid. Metode  ini  sangat  populer  karena kemudahan
dan kesederhanaan
implementasi,  skalabilitas,  kecepatan konvergensi dan
kemampuan beradaptasi terhadap data yang tersebar (Oyelade, 2010).
Pada  metode  ini  setiap  kluster direpresentasikan  oleh  sebuah  vektor pusat,  yang  belum  tentu  termasuk sebagai anggota set data. Sebagian besar tipe  algoritma  K-means  membutuhkan jumlah kluster – k – untuk dispesifikasi terlebih dahulu. Hal ini dianggap sebagai
salah  satu  kekurangan  terbesar  dari algoritma  ini.  Sifat  lain  dari  metode klustering  ini  adalah  algortima  yang digunakan  cenderung  untuk  membuat kluster  memiliki  ukuran  yang  sama dikarenakan  setiap  objek  ditarik  oleh centroid  terdekat.  Dengan  kata  lain algoritma  yang  dipakai  mengoptimalkan pusat  kluster,  bukan  batas  kluster, sehingga  perpotongan  batas  kluster menjadi pertimbangan sekunder.
Beberapa  algoritma  klustering  telah diajukan  dalam  literatur:  ISODATA (Memarsadeghi,  2007),  CLARA  (Saket, 2016) dan ECLARANS (Vijayarani, 2011).
Apabila diberikan set data sejumlah n titik  data x 1 , x 1 ,  …, x n sedemikian sehingga  setiap  titik  data  masuk  dalam R d ,
permasalahan menemukan klustering  dengan  varian  minimum  dari set  data  kedalam  cluster k adalah menemukan  titik k {m j }  (j=1,2,  …, k ) dalam R d sedemikian sehingga:
1 𝑛 [𝑚𝑖𝑛 & 𝑑 ) 𝑥 + , 𝑚 & ] . +/0 (2-4)
diminimalkan, dimana d(x i , m j ) menyatakan  jarak  Euclidean  antara x i dan m j . Titik { m j } ( j= 1,2, …, k ) adalah titik centroid kluster. Secara umum algoritma K-means  klustering  adalah  sebagai berikut
1. Spesifikasi  jumlah  kluster  K  yang diinginkan
2. Distribusikan  tiap  titik  data  ke kluster secara random
3. Hitung centroid tiap kluster
4. Distribusi  ulang  tiap  titik  pada kluster dengan centroid terdekat
5. Hitung ulang centroid tiap kluster
6. Ulangi  langkah  4  and  5  sampai perbaikan tidak lagi dimungkinkan.
Ketika sudah tidak ada pergantian titik  data  antara  dua  kluster  atau  dua perulangan berurutan, ini akan
menandai  penghentian  algoritma  jika tidak disebutkan secara eksplisit.

## 2.2.2 Modifikasi K-Means Klustering
K-Means klustering tidak memperhatikan
ukuran kluster,
sedangkan  di  paper  ini  area  operasi dibatasi oleh radius. Munculnya batas ini adalah  sebagai  konsekuensi  akibat kemampuan UAV yang terbatas, terutama  dari  segi  telemetri  dan  daya tahan terbang.
Jumlah  kluster  dalam  metode  K- means biasanya telah ditetapkan sebagai parameter  awal,  sedangkan  di  paper  ini jumlah  kluster  akan  menjadi  output sehingga tidak dapat ditetapkan. Idenya adalah agar kluster yang berukuran lebih besar  dari  parameter  yang  telah diberikan  untuk  membuang  set  objek yang berjarak melebihi batas parameter. Objek tersebut kemudian diseleksi untuk membuat kluster baru. Apabila ini tidak dilakukan  maka  objek  yang  telah dikeluarkan akan masuk ke kluster yang telah ditempati sebelumnya dan mengalami  perulangan  tak  berujung. Algoritma  kemudian  diulang  sehingga semua  objek  berada  di  dalam  radius kluster yang diikuti. Modifikasi algoritma untuk  K-means  klustering  diberikan sebagai berikut:
1. Cari kandidat kluster
2. Jika  kandidat  kluster  ditemukan, pilih  kandidat  dengan  anggota terbanyak sebagai kluster baru
3. Hitung centroid tiap kluster
4. Distribusi  ulang  tiap  titik  pada kluster dengan centroid terdekat
5. Hitung ulang centroid tiap kluster
6. Ulangi  langkah  1  and  5  sampai perbaikan tidak lagi dimungkinkan.

## 3 HASIL PEMBAHASAN
Untuk  menguji  model  yang  telah dibuat, dilakukan simulasi. Pada simulasi awal ditunjukkan perbandingan
hasil  dari  metode  k-means  klustering yang  belum  dimodifikasi  dan  setelah dilakukan modifikasi.
Input  simulasi  adalah  posisi  kapal dalam  lintang  dan  bujur.  Hasilnya ditunjukkan  pada  Gambar  3-1a  dan  3- 1b.
Simulasi  kemudian  dilanjutkan dengan  memvariasikan  radius  operasi. Hal  ini  dilakukan  untuk  menentukan
jumlah  area  operasi  yang  diperlukan untuk  radius  area  operasi  tertentu. Hasilnya  ditunjukkan  pada  Gambar  3-2 ,3-3 dan 3-4.
Dari simulasi yang telah dilakukan dapat  dibuat  grafik  hubungan  antara radius  area  operasi  dengan  jumlah  area operasi yang diperlukan. Ini ditunjukkan pada Gambar 3-5.
Gambar 3-1a: Area Operasi dengan metode k-means clustering untuk radius operasi 100 km
A2 Satellite Data
MARCH 2016
105 ° E 106 ° E 107 ° E 108 ° E 109 ° E 110 ° E
3 ° N 4 ° N 5 ° N 6 ° N 7 ° N
Gambar 3-1b:   Area  Operasi  dengan  metode  k-means  clustering  termodifikasi  untuk  radius  operasi 100 km
Gambar 3-2: Area Operasi untuk radius operasi 75 km
A2 Satellite Data MAR 2016 105 ° E 106 ° E 107 ° E 108 ° E 109 ° E 110 ° E 3 ° N 4 ° N 5 ° N 6 ° N 7 ° N A2 Satellite Data MARCH 2016 105 ° E 106 ° E
107 ° E
108 ° E 109 ° E 110 ° E 3 ° N
4 ° N 5 ° N 6 ° N 7 ° N
Gambar 3-3: Area Operasi untuk radius operasi 50 km
Gambar 3-4: Area Operasi untuk radius operasi 25 km
A2 Satellite Data MARCH 2016 105 ° E 106 ° E 107 ° E 108 ° E 109 ° E 110 ° E 3 ° N 4 ° N 5 ° N 6 ° N 7 ° N A2 Satellite Data MARCH 2016 105 ° E 106 ° E
107 ° E
108 ° E 109 ° E 110 ° E 3 ° N
4 ° N 5 ° N 6 ° N 7 ° N

## Gambar 3-5: Hubungan antara radius operasi dengan jumlah basis operasi
Pada Gambar 3-1 dapat kita bandingkan  hasil  metode  k-means clustering  yang  belum  dimodifikasi (Gambar  3-1a)  dengan  hasil  metode  k- means  clustering  setelah  dimodifikasi (Gambar (3-1b). Nampak pada Gambar 3- 1a  bahwa  terdapat  objek  yang  tidak masuk dalam area operasi. Hal ini terjadi karena metode k-means clustering tidak memiliki  batas  radius  sehingga  muncul kemungkinan  adanya  objek  diluar  area operasi. Pada metode k-means clustering termodifikasi (Gambar (3-1b) hal ini tidak terjadi  sama  sekali  karena  objek  diluar batas  operasi  akan  secara  otomatis membentuk  kluster  baru.  Pada  Gambar 3-1a  dapat  kita  lihat  pula  bahwa  area operasi  memiliki  daerah  irisan  yang relatif lebih besar daripada pada Gambar 3-1b, ini menunjukkan bahwa metode k- means  klustering  yang  dimodifikasi menempatkan  area  operasi  secara  lebih efisien.
Pada  Gambar  3-1  sampai  3-4  dapat dilihat  bahwa  semakin  besar  radius operasi maka jumlah basis operasi akan berkurang,  namun  pada  radius  operasi 75  km  dan  100  km  ternyata  memiliki jumlah  basis  operasi  yang  sama.  Pada grafik  Gambar  3-5  dapat  dilihat  bahwa penambahan  radius  menjadi  tidak signifikan  untuk  radius  di  atas  80  km. Adapun  penambahan  radius  operasi
akan  menambah  beban  operasi  (bahan bakar,  kemampuan  telemetri,  dll), sehingga  di  atas  80  km  penambahan radius operasi tidak direkomendasikan.

## 4 KESIMPULAN
Metode  untuk  menentukan  basis operasi  pada  pemantauan  maritim berbasis  wahana  terbang  tak  berawak telah berhasil dirancang.
Basis  operasi  dapat  ditempatkan sedemikian  rupa,  sehingga  dengan jumlah  operasi  yang  minimal,  seluruh daerah yang berpotensi kegiatan penangkapan  ikan  illegal  masih  dapat tercakup dalam wilayah operasi tersebut.
Berdasarkan studi yang telah dilakukan,  radius  operasi  optimal  yang disarankan  untuk  wilayah  laut  Natuna adalah  tidak  lebih  dari  80  km.  Untuk radius operasi diatas 80km menjadi tidak efektif karena jumlah basis operasi yang dibutuhkan  tidak  berkurang  secara signifikan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada Gunawan  S.P.  yang  telah  membantu penyediaan data dan kepada Tim Redaksi Jurnal Teknologi Dirgantara.
Riset  ini  didanai  oleh  Kementerian Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan  Tinggi Republik  Indonesia  melalui  program
Insentif  Riset  Sistem  Inovasi  Nasional (Insinas)

## DAFTAR RUJUKAN
Abdul  Qodir  Jaelani  &  Udiyo  Basuki.
(2014). Illegal Unreported and Unregulated  (IUU)  Fishing:  Upaya
Mencegah  dan  Memberantas  Illegal Fishing  dalam  Membangun  Poros Maritim Indonesia . Jurnal Supremasi Hukum Vol.3, No.1, Yogyakarta: UIN Sunan Kalijaga Livingstone, C.E., I. Sikaneta, C. Gierull,
S. Chiu, P. Beaulne, (2005). RADARSAT-2  System  and  Mode
Description, Meeting Proceedings
RTO-MP-SCI-150, Paper 15.
Memarsadeghi,  nargess.  ( 2007). a  Fast Implementation  of  the  ISODATA Clustering  Algorithm. International Journal of Computational Geometry & Applications.
Moon, Wooil M., Gordon Staples, Duk-jin Kim,  Sang-Eun  Park,  and  Kyung-Ae Park,  (2010). RADARSAT-2  and Coastal  Applications:  Surface  Wind, Waterline, and Intertidal Flat
Roughness, Proceedings  of  the  IEEE, Vol.  98,  No.  5,  May  2010,  DOI: 10.1109/JPROC.2010.2043331
Oyelade,  O.J.,  O.O.  Oladipupo,  I.C. Obagbuwa,  (2010). Application  of  k-
Means
Clustering algorithm for prediction  of  Students’  Academic
Performance, International Journal of Computer  Science  and  Information Security (IJCSIS), Vol. 7, No. 1.
Saket,  Swarndeep,  Dr.  Sharnil  Pandya.
(2016). An  Overview  of  Partitioning Algorithms  in  Clustering  Techniques .
International  Journal  of  Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET) Vol. 5, Issue 6.
ISSN: 2278 – 1232.
Singhroy, Vern and Francois J. Charbonneau.  (2014). RADARSAT:
Science and Applications. La Physique Au Canada/Vol. 70, No. 4.
Susi Pudjiastuti. (2016). Laporan Kinerja Kementrian  Kelautan  dan  Perikanan Tahun  2015 .  Kementrian  Kelautan dan Perikanan. Jakarta
Widodo  &  Moeldoko  dalam  Tempo.co.
Berapa Biaya Patroli Kapal TNI AL per Hari? . (2014). https://nasional.tempo.co/read/630 262/berapa-biaya-patroli-kapal-tni- al-per-hari/full&view=ok. Diakses: 12 September 2018 Vijayarani,  S.,  S.  Nithya.  ( 2011). An Efficient  Clustering  Algorithm  for
Outlier
Detection . International
Journal  of  Computer  Applications (0975 – 8887), Vol 32 – No 7.