HASIL AWAL UJI VERIFIKASI INDEKS T REGIONAL MENGGUNAKAN JARINGAN STASIUN AUTOMATIC LINK ESTABLISHMENT (ALE)

Abstract

Verifikasi Indeks T regional Indonesia dapat dilakukan dengan menggunakan jaringan stasiun radio sistem Automatic Link Establishment (ALE). Berdasarkan kajian awal yang dilakukan, proses verifikasi dapat menunjukkan persentasi kesesuaian maupun ketidak-sesuaian antara data hasil prediksi frekuensi dengan modus data uji komunikasi radio. Dari perbandingan yang dilakukan dengan menggunakan 3 sirkuit komunikasi pada bulan Maret dan April 2012, diperoleh persentase kesesuaian antara data hasil prediksi dengan uji komunikasi yang berada pada rentang 76,1 – 92,6%. Sedangkan ketidak-sesuaian antara hasil prediksi dengan uji komunikasi yang diperoleh berada pada rentang 7,4 - 23,9%. Berdasarkan analisis dari besarnya persentase ketidak-sesuaian tersebut diketahui bahwa salah satu faktor penyebab tidak sesuainya data disebabkan oleh adanya lapisan E sporadis (Es) yang tidak termasuk dalam perhitungan prediksi yang dilakukan. Tidak tercakupnya kemunculan lapisan Es pada perhitungan prediksi frekuensi oleh software ASAPS dapat dicatat sebagai faktor yang perlu diperhitungkan dalam menentukan persentase dari ketidak-sesuaian data yang diperoleh. Dengan hasil kajian awal ini, verifikasi indeks T regional dengan data uji komunikasi radio dapat dinyatakan layak untuk dilakukan.
1 PENDAHULUAN
Indeks T merupakan salah satu parameter masukan yang mewakili kondisi ionosfer yang digunakan dalam perhitungan prediksi frekuensi komuni-kasi radio HF (3-30 MHz) menggunakan software Advance Stand Alone Prediction System (ASAPS) (Thompson, 2011). Dari hasil perhitungan prediksi frekuensi tersebut, dihasilkan informasi rentang frekuensi kerja yang dapat digunakan pada suatu sirkuit komunikasi radio setiap waktunya. Apabila nilai indeks T yang digunakan tidak sesuai, maka hasil perhitungan prediksi frekuensi juga tidak akan sesuai pada saat komunikasi dilakukan.
Model perhitungan indeks T regional Indonesia telah dihasilkan pada penelitian tahun 2011. Dari model tersebut dapat diperoleh nilai indeks T setiap bulannya yang kemudian diguna-kan dalam perhitungan prediksi frekuensi