Rancangan Aplikasi Ads-B Pada Uav Dan Drone Komersil Dengan Raspberry Pi 3b

Abdul Azzam Ajhari, Juliadi Satyo Pramudito, Jonatan Reky Tasyam

Abstract


Meningkatnya antusiasme masyarakat dalam menggunakan Unmanned Aerial Vehicles (UAV) atau drone untuk melakukan kegiatan dengan mudah dan cepat dapat membahayakan keselamatan dan keamanan penerbangan, terutama infrastruktur kritis yang ada di Indonesia. Kerentanan yang dapat membahayakankeselamatan dan keamanan adalah ketika UAV atau drone diterbangkan pada area Kawasan Keselamatan Operasi Penerbangan (KKOP) tanpa izin. Selain itu, UAV atau drone dapat melakukan pengintaian untuk mengumpulkan informasi dalam melakukan aksi berbahaya di kemudian hari ketika melewati batasan wilayah yang telah diatur pada Peraturan Pemerintah (PP) Nomor 4 Tahun 2018 tentang PengamananWilayah Udara Republik Indonesia. Diperlukan pengaplikasian Automatic Dependent Surveillance Broadcast (ADS-B) pada UAV dan drone komersil untuk menunjukkan lokasi dengan menggunakan navigasi Global Positioning System (GPS). Selain GPS, UAV dan drone melakukan pengiriman data mengenai keakuratan lokasi dan data penerbangan seperti ketinggian dan kecepatan, kepada peralatan pendukung yang melakukan pemantauan melalui frekuensi ADS-B. Perangkat ADS-B prototype yang dibuatmenggunakan komputer ringkas Raspberry PI 3B yang berbasis Linux dengan bahasa pemrograman Python dalam pengaplikasiannya. Dengan jaringan berbasis Internet Protocol (IP), ADS-B dapat melakukan pengiriman data informasi melalui frekuensi radio yang dapat diaplikasikan pada UAV dan drone dan mengelolanya pada server internal guna meningkatkan zero accident pada infratruktur kritis yang ada di Indonesia.

Full Text:

PDF

References


Alip, N., Fitri, I., & Nathasia, N. D. (2018).

Network Monitoring System Data Radar

Penerbangan berbasis PRTG dan ADSB.

JOINTECS (Journal of Information

Technology and Computer Science), Vol.

(No. 3), 267–272.

Costin, A., & Francillon, A. (2012). Ghost in the

Air(Traffic): On insecurity of ADS-B

protocol and practical attacks on ADS-B

devices. Black Hat USA, July 2012, 1–10.

Hanif, M. (2018). Analisis Sinyal Komunikasi UAV

Menggunakan SDR. Skripsi Jurusan Teknik

Elektro, Fakultas Teknik Universitas

Lampung.

Kurniawan, A. P., & D.W. Sumari, A. (2010).

Automatic Dependent SurveillanceBroadcast dan Prospek Pengaplikasiannya di

TNI-AU. AAU Journal of Defense Science

and Technology, Volume 1(Number 2), 61–

Leonardi, M., Piracci, E., & Galati, G. (2014). ADSB vulnerability to low cost jammers: Risk

assessment and possible solutions. 2014

Tyrrhenian International Workshop on

Digital Communications - Enhanced

Surveillance of Aircraft and Vehicles,

TIWDC/ESAV 2014, 41–46.

Ying, X., Mazer, J., Bernieri, G., Conti, M.,

Bushnell, L., & Poovendran, R. (2019).

Detecting ADS-B Spoofing Attacks Using

Deep Neural Networks. 2019 IEEE

Conference on Communications and Network

Security, CNS 2019, 187–195.




DOI: https://doi.org/10.30998/semnasristek.v5i1.4787

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


SEMNAS RISTEK  indexed by: