Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Telkatika: Jurnal Telekomunikasi Elektro Komputasi & Informatika
Satriotomo, Syihab Agung
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
SIMULASI PREDIKSI SINTILASI IONOSFER MENGGUNAKAN APLIKASI MATLAB DENGAN METODE NEURAL NETWORK Satriotomo, Syihab Agung; Umar , Umar Ali Ahmad; Abadi, Prayitno Abadi
Telkatika: Jurnal Telekomunikasi Elektro Komputasi & Informatika Vol. 2 No. 1 (2022): Desember 2022
Publisher : Perpustakaan Universitas Telkom

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

     Untuk tercapainya sebuah kestabilan pertukaran informasi diperlukan satelit untuk transmisi sebuah sinyal, namun secanggih apapun teknologi yang manusia ciptakan pasti ada suatu hal yang mengganggu dalam aktivitas tersebut. Salah satu gangguan yang biasanya dialami oleh satelit adalah fenomena alam yaitu Sintilasi Ionosfer, karena fenomena tersebut dapat mengganggu frekuensi gelombang radio yang ditransmisikan oleh satelit Global Navigation Satellite System (GNSS). GNSS berperan untuk penentuan posisi GPS. Fenomena sintilasi ionosfer merupakan salah satu yang dapat mengganggu sinyal dari satelit, GPS akan mengalami fluktuasi yang cepat pada amplitudo dan fasa sinyalnya saat diterima di receiver akibat ketidakaturan kerapatan elektron, sehingga receiver GPS tidak dapat menerima informasi secara akurat. Faktor faktor terjadinya sintilasi ionosfer yaitu dipengaruhi oleh kecepatan lapisan ionosfer pada sore hari (v), aktivitas matahari (F10.7), dan aktivitas geomagnetikik (Kp). Faktor parameter v merupakan komponen yang paling dominan untuk yang menyebabkan terjadinya sintilasi ionosfer, semakin besar v semakin besar peluang terjadinya sintilasi ionosfer. Penelitian ini dibutuhkan sebuah pemodelan sederhana namun akurat dalam memprediksi terjadinya fenomena sintilasi ionosfer yang sering terjadi pasca terbenamnya matahari. Penelitian ini menggunakan metode neural network (NN) untuk membangun pemodelan kejadian sintilasi ionosfer. Kata kunci: aktivitas geomagnetik, F10.7, kecepatan sintilasi, neural network, prediksi, sintilasi ionosfer
Co-Authors Abadi, Prayitno Abadi Umar , Umar Ali Ahmad