Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Mendeteksi Anomali Pada Satelit LAPAN-TUBSAT (Artificial Neural Network For Anomaly Detection Of LAPAN-TUBSAT Satellite)

Agus Herawan and Suhata (2017) Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Mendeteksi Anomali Pada Satelit LAPAN-TUBSAT (Artificial Neural Network For Anomaly Detection Of LAPAN-TUBSAT Satellite). Prosiding SIPTEKGAN XXI-2017 Seminar Nasional Iptek Penerbangan & Antariksa XXI Tahun 2017. pp. 289-296. ISSN 978-602-71833-3-9

[img]
Preview
Text
Prosiding_Agus_Pusteksat_2017.pdf

Download (409kB) | Preview

Abstract

Tujuan pada penelitian ini adalah mengembangkan model deteksi anomali satelit LAPANTUBSAT, untuk mendapatkan parameter dan arsitektur jaringan JST terbaik dalam mendeteksi anomali pada satelit LAPAN-TUBSAT. Masalah yang diangkat dalam penelitian ini adalah bagaimana mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan back propagation sebagai sistem prediksi lacthup. Pada penelitian ini, model deteksi anomali satelit dibangun berdasarkan 4 faktor yakni arus pada main power bus, suhu pcdh, suhu middleplate dan suhu power control unit. Hasil dari penelitian ini menghasilkan model deteksi kondisi satelit dengan model terbaik pada arsitektur 4-20-1 dengan parameter epoch 5000, laju pembelajaran 0,1. Nilai akurasi tertinggi diperoleh pada percobaan ini yaitu sebesar 96,46% dan nilai rmse sebesar 0,183

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: LAPAN-TUBSAT, akurasi, rmse, epoch
Subjects: Teknologi Penerbangan > Penguasaan, Pengembangan dan Perekayasaan > Teknologi Satelit
Divisions: Deputi Teknologi Penerbangan Dan Antariksa > Pusat Teknologi Penerbangan
Depositing User: Een Rohaeni
Date Deposited: 22 Feb 2021 23:53
Last Modified: 22 Feb 2021 23:53
URI: http://repositori.lapan.go.id/id/eprint/283

Actions (login required)

View Item View Item