Pesawat amfibi adalah jenis pesawat yang dapat beroperasi di darat maupun di air, memberikan fleksibilitas luar biasa dalam berbagai misi. Dari transportasi penumpang dan kargo hingga penyelamatan medis dan pengawasan maritim, pesawat amfibi memainkan peran vital, terutama di negara kepulauan seperti Indonesia yang memiliki banyak wilayah terpencil.
Namun, salah satu tantangan utama dalam pengoperasian pesawat amfibi adalah navigasi yang presisi. Sistem navigasi harus mampu mengarahkan pesawat dengan akurasi tinggi agar tetap pada jalur yang telah ditentukan, menghindari rintangan, dan memastikan pendaratan serta lepas landas yang aman. Untuk mencapai tingkat akurasi ini, diperlukan algoritma canggih dalam estimasi trajektori pesawat.
Penelitian ini membahas dua metode utama untuk estimasi trajektori pesawat amfibi: Particle Filter dan Square Root Ensemble Kalman Filter (EnKF-SR). Dengan membandingkan kedua metode ini, penelitian bertujuan untuk menemukan algoritma yang paling akurat dan efisien untuk digunakan dalam navigasi pesawat amfibi.
Metodologi Penelitian
Model Pesawat Amfibi
Pesawat amfibi yang digunakan dalam penelitian ini dirancang untuk beroperasi di perairan dangkal. Beberapa gaya utama yang bekerja pada pesawat termasuk:
- Gaya aerodinamis“ gaya yang dihasilkan oleh aliran udara di sekitar pesawat.
- Gaya hidrodinamis“ gaya akibat interaksi pesawat dengan air selama pendaratan dan lepas landas.
- Daya dorong mesin“ gaya yang dihasilkan oleh mesin untuk mendorong pesawat maju.
- Gaya gravitasi“ gaya tarik bumi yang bekerja pada pesawat.
Persamaan matematis digunakan untuk menggambarkan dinamika gerak pesawat amfibi dalam berbagai sistem koordinat, termasuk koordinat bumi dan koordinat badan pesawat. Model ini menjadi dasar bagi pengembangan algoritma navigasi yang lebih akurat.
Metode Particle Filter dan Square Root Ensemble Kalman Filter
Dalam penelitian ini, dua algoritma utama digunakan untuk estimasi posisi dan trajektori pesawat amfibi:
1. Particle Filter
Metode Particle Filter bekerja dengan menghasilkan sekumpulan partikel yang merepresentasikan kemungkinan posisi pesawat berdasarkan data sensor. Setiap partikel diberikan bobot berdasarkan kesesuaiannya dengan pengamatan aktual, kemudian dilakukan resampling untuk mempertajam estimasi. Metode ini sangat efektif dalam menangani ketidakpastian tinggi dan non-linearitas sistem navigasi.
2. Square Root Ensemble Kalman Filter (EnKF-SR)
Metode EnKF-SR merupakan pengembangan dari Ensemble Kalman Filter (EnKF) yang sering digunakan dalam estimasi gerakan dan posisi di bidang robotika dan sistem navigasi. Metode ini bekerja dengan memperkirakan distribusi probabilistik posisi pesawat menggunakan teknik ensemble. Keunggulan utama EnKF-SR adalah kemampuannya dalam menghasilkan estimasi yang lebih stabil dan mengurangi bias dibandingkan dengan metode klasik.
Hasil dan Pembahasan
Simulasi dan Hasil
Penelitian ini melakukan simulasi untuk membandingkan kedua metode estimasi trajektori dalam berbagai kondisi penerbangan. Dua skenario utama digunakan, yaitu:
- Simulasi dengan 300 ensemble
- Simulasi dengan 500 ensemble
Hasil simulasi menunjukkan bahwa metode EnKF-SR memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan Particle Filter, tetapi memerlukan waktu komputasi yang lebih lama. Dengan menggunakan 500 ensemble, metode EnKF-SR mencapai akurasi estimasi sebesar 99,3%, sedangkan metode Particle Filter mencapai 98,2%.
Tabel berikut merangkum hasil perbandingan kedua metode:
| Metode | RMSE Gerak XY | Error Gerak XY | Waktu Simulasi |
| EnKF-SR (300 ensemble) | 8.3604 | 0,522% | 3,125 s |
| Particle Filter (300 ensemble) | 8.3742 | 0,523% | 2,546 s |
| EnKF-SR (500 ensemble) | 3.0422 | 0,253% | 7,046 s |
| Particle Filter (500 ensemble) | 3.0575 | 0,254% | 5,187 s |
Dari tabel di atas, dapat dilihat bahwa metode EnKF-SR dengan 500 ensemble memberikan hasil estimasi yang paling akurat, tetapi dengan konsekuensi waktu komputasi yang lebih panjang dibandingkan metode Particle Filter.
Kesimpulan
Berdasarkan hasil simulasi yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa metode EnKF-SR dengan 500 ensemble adalah metode yang paling akurat untuk estimasi trajektori pesawat amfibi. Namun, metode ini memiliki kelemahan dalam hal waktu komputasi yang lebih panjang dibandingkan dengan metode Particle Filter.
Secara keseluruhan, kedua metode ini memberikan akurasi yang sangat tinggi (di atas 98%), sehingga dapat diterapkan secara efektif dalam navigasi pesawat amfibi.
Di masa depan, pengembangan lebih lanjut dalam integrasi sensor dan optimasi algoritma estimasi dapat meningkatkan efisiensi sistem navigasi. Implementasi teknologi ini di dunia nyata akan membantu meningkatkan keandalan operasi pesawat amfibi, terutama dalam kondisi medan yang menantang seperti perairan dangkal atau wilayah terpencil.
PENULIS: Rachman Sinatriya Marjianto
Informasi detail dari riset ini dapat dilihat pada tulisan kami di:
https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85218850983&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&sid=b58bcf7f74dc3b8e3aa02a526d331ff4&sot=br&sdt=a&s=SOURCE-ID%2811500153304%29+AND+PUBYEAR+IS+2025+AND+NOT+DOCTYPE%28ip%29&sl=62&sessionSearchId=b58bcf7f74dc3b8e3aa02a526d331ff4&relpos=9 Top of Form
Bottom of Form
Herlambang T., Syamsuar S., Marjianto R.S., Gutami N.I., Arof H., Puriningsih F.S., Roschyntawati A., Hendrato H., Muhammad M., Ansori I., Kusuma Y.F., Oktafianto K.: Estimation of Amphibious Aircraft Trajectory Using Particle Filter and Square Root Ensemble Kalman Filter. Nonlinear Dynamics and Systems Theory, Volume 25, Issue 1, Pages 59-67, 2025
ISSN: 15628353Top of FormBottom of Form
