1
ANALISIS
OUTLIER
UNTUK REDUKSI EFEK
MULTIPATH
DALAM
OBSERVASI SINTILASI IONOSFER MENGGUNAKAN GPS
RECEIVER
(OUTLIER ANALYSIS FOR REDUCING MULTIPATH EFFECTS IN
IONSOPHERIC SCINTILLATION OBSERVATION USING GPS
RECEIVER)
Prayitno Abadi Pusat Sains Antariksa
Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN) Jl. Dr. Djudjunan 133 Bandung 40173
e-mail: [email protected]
ABSTRACT
In this study, statistical analysis, called outlier analysis for reducing multipath effects in ionospheric scintillation observation had been done. Outlier analysis is used to remove multipath effects because the assumption is scintillation data affected by multipath effects locate in outlier area. In this study, definition of outlier area is an area higher than mean value + 1.5 × inter quartile of data distribution. Comparison of result for outlier analysis filter with elevation mask of 30° filter also shown in this study. The results showed that outlier analysis filter is not better to remove multipath effects than elevation mask filter. However, outlier analysis filter can provide more information of scintillation occurrence. This filter still keeps much more scintillation occurrence information. This filter can be a promised technique for comprehensive ionospheric observation as well as large area of ionospheric scintillation observation. It is because this filter can detect much more ionospheric scintillation occurrence and weak scintillation, such as post-midnight ionospheric scintillation.
Keywords: Outlier analysis, Ionospheric scintillation, Ionospheric scintillation observation ABSTRAK
Pada penelitian ini, telah dilakukan analisis statistik yaitu analisis outlier, untuk mereduksi atau melakukan filter sinyal multipath dalam observasi sintilasi ionosfer. Analisis outlier yang diterapkan adalah membuang data sintilasi yang berada di daerah outlier dari distribusi data. Daerah outlier yang diterapkan adalah daerah yang lebih tinggi dari nilai rata-rata + 1.5 × interkuartil dari distrbusi data. Asumsinya adalah data sintilasi yang berada di daerah outlier tersebut merupakan sinyal non-ionosfer, seperti sinyal yang dipengaruhi multipath. Pembandingan antara filter analisis outlier dan filter pembatasan elevasi terendah 30° juga dilakukan. Hasil yang diperoleh adalah filter analisis outlier tidak lebih baik dalam membuang sinyal multipath dibanding filter elevasi. Namun, filter analisis outlier ternyata memberikan informasi kemunculan sintilasi ionosfer lebih banyak dibanding filter elevasi. Teknik filter analisis outlier tampak menguntungkan dalam observasi sintilasi ionosfer karena filter ini mampu menjangkau area yang luas dan mampu mendeteksi sintilasi ionosfer yang intensitasnya rendah atau lemah, seperti kemunculan sintilasi ionosfer setelah tengah malam.
Kata kunci: Analisis outlier, Sintilasi ionosfer, Observasi sintilasi ionosfer 1 PENDAHULUAN
Dalam penelitian ionosfer, Global
Positioning System (GPS) receiver
merupakan instrumen yang mumpuni
untuk pengamatan iregularitas (fluktuasi kerapatan) ionosfer, seperti pengamatan plasma bubble atau spread
2
magnet (Kintner dan Ledvina, 2005). Instrumen ini dapat mengukur kekuatan iregularitas ionosfer yang sebanding dengan sintilasi sinyal dari satelit GPS yang melewati daerah iregularitas tersebut. Sintilasi atau fluktuasi sinyal GPS akibat iregularitas ionosfer ini sering disebut juga sintilasi ionosfer. Kelebihan instrumen ini dalam pengamatan sintilasi ionosfer adalah tidak terpengaruh kondisi cuaca di atmosfer karena menggunakan gelombang radio yaitu sinyal L band. Selain itu, area observasi yang luas juga merupakan keuntungan karena dalam satu menit terdapat sinyal dari 10-12 satelit GPS yang tersebar di angkasa yang ditangkap oleh receiver (Kintner dan Ledvina, 2005). Namun, penggunaan GPS receiver untuk pengamatan sintilasi ionosfer juga memiliki kelemahan, salah satunya adalah efek multipath. Efek
multipath berarti sinyal GPS yang
ditangkap oleh receiver telah terlebih dahulu mengalami pemantulan dari obyek-obyek di sekitar receiver. Hasil dari efek multipath ini juga terlihat sama seperti sinyal yang melalui iregularitas ionosfer, yaitu sinyal berfluktuasi.
Cara sederhana untuk mengurangi atau membuang efek multipath adalah membatasi sudut elevasi dalam penangkapan sinyal-sinyal dari satelit-satelit GPS, misalnya pembatasan sudut elevasi dari 10° (Demyanov et al., 2012), 30° (Moraes et al., 2013), atau bahkan lebih (Valladares et al., 2004). Hal ini menunjukkan bahwa pembatasan sudut untuk mereduksi efek multipath sangat bergantung pada lingkungan receiver, karena lingkungan setiap receiver
memiliki karakteristik yang berbeda-beda. Penelitian yang dilakukan oleh Abadi et al. (2014) terkait karakterisasi sinyal non-sintilasi ionosfer dari receiver Bandung dengan periode data 2011 menunjukkan bahwa sinyal dengan efek
multipath berada di daerah dengan
elevasi lebih rendah atau kurang dari
30°. Kenyataan lain adalah pembatasan sudut elevasi berarti mengurangi cakupan area observasi dan mengurangi jumlah data.
Tujuan penelitian adalah menerap-kan analisis statistik yakni analisis outlier untuk mengurangi efek multipath dalam observasi sintilasi ionosfer menggunakan GPS receiver tanpa harus menggunakan pembatasan sudut elevasi. Namun, juga dibahas perbandingan pengurangan efek
multipath pada pengamatan sintilasi
ionosfer antara cara pembatasan sudut dan analisis outlier. Data yang digunakan adalah data hasil pengamatan sintilasi ionosfer dari GPS receiver GSV4004B yang diinstal di Bandung (6.9 °LS, 107.6 °BT; 16.7 °LS lintang magnetik) selama periode 2011. Analisis statistik yang dilakukan adalah dengan membuang sinyal yang berada di daerah outlier. Daerah outlier (pencil) didefinisikan sebagai daerah yang berada pada nilai rata-rata suatu distribusi data ditambah 1,5 × interkuartil distribusi data tersebut. Selanjutnya, penyebutan analisis outlier merujuk pada penerapan analisis statistik untuk pengurangan efek multipath.
2 DATA DAN METODE
Receiver GSV4004B menghasilkan
keluaran indeks S4 yang mengindikasikan ukuran atau intensitas fluktuasi sinyal L1 (1.57542 GHz) dari setiap satelit GPS. Indeks ini didefinisikan sebagai deviasi standar dari kuat sinyal L1 satelit GPS yang ditangkap oleh receiver selama rentang waktu tertentu dibagi dengan nilai rata-rata kuat sinyal dalam rentang waktu tersebut. Indeks S4 mempunyai nilai antara 0–1 dan tidak mempunyai unit atau satuan. GSV4004B meng-hasilkan keluaran indeks S4 setiap satelit GPS per satu menit. Terdapat dua jenis indeks S4 hasil keluaran GSV4004B, yaitu S4 Total (S4tot atau
S4T) dan S4 Correction (S4corr). Indeks S4
3
sintilasi ionosfer (S4ion) diformulasikan
sebagai berikut.
(2-1) Penggunaan persamaan (2-1) bertujuan mengurangi derau atau noise yang diakibatkan perangkat receiver dalam kalkulasi indeks S4ion (Dubey et al.
2006). Dengan kata lain, persamaan (2-1) menunjukkan perhitungan indeks S4 untuk sintilasi ionosfer dengan memini-malkan derau instrumen.
Selain indeks S4, parameter keluaran GSV4004B yang digunakan dalam studi ini adalah deviasi standar dari code carrier divergence yang selanjut-nya disebut sigma-CCD (satuan meter). Parameter sigma-CCD dapat membedakan antara sinyal yang terpengaruh oleh iregularitas ionosfer dan yang terpengaruh efek multipath. Sinyal dengan efek iregularitas ionosfer akan mempunyai nilai sigma-CCD yang rendah dengan indeks S4 yang tinggi. Sinyal dengan efek multipath akan mempunyai nilai sigma-CCD yang tinggi dengan indeks S4 yang rendah (Van Dierendonck dan Hua, 2001; Abadi et al., 2014). Parameter lainnya keluaran GSV4004B yang digunakan dalam penelitian ini adalah waktu (satuan menit), azimut (satuan derajat), dan elevasi (satuan derajat).
Data yang termasuk dalam daerah
outlier merupakan data tak biasa yang
keluar dari suatu kumpulan data atau data yang tak konsisten dari anggota data lainnya (Barnett dan Lewis, 1995). Dalam pengamatan parameter fisis, data yang berada di daerah outlier bisa terpengaruh oleh derau atau noise lingkungan. Secara statistik, Barnett dan Lewis (1995) mengemukakan bahwa sebagian besar sebaran data berada pada rentang kuartil (interkuartil).
Sedangkan data outlier berada pada di daerah lebih dari 1,5 × interkuartil.
Penerapan analisis outlier
menurut Barnett dan Lewis (1995) dapat digunakan untuk mengurangi efek
multipath pada observasi sintilasi
ionosfer menggunakan receiver GPS. Sigma-CCD dari sinyal dengan efek ionosfer memiliki nilai yang rendah dibanding sigma-CCD dari sinyal dengan efek multipath. Dengan demikian, suatu asumsi dapat diterapkan bahwa sigma-CCD sinyal dengan efek ionosfer akan terkumpul atau tersebar pada rentang tertentu. Sedangkan sigma-CCD sinyal dengan efek multipath merupakan pencilan dari distribusi sigma-CCD sinyal dengan efek ionosfer. Semakin tinggi nilai sigma-CCD, semakin tinggi pengaruh efek non-ionosfer (Van Dierendock dan Hua, 2001).
Dalam statistik, daerah yang berada pada nilai rata-rata minus 1,5 × interkuartil juga merupakan daerah
outlier atau yang disebut outlier bawah.
Pertanyaannya adalah apakah daerah
outlier bawah juga dapat membuang efek multipath dalam penelitian ionosfer yang
menggunakan receiver GPS. Parameter sigma-CCD merupakan indikator efek non-ionosfer pada sinyal GPS. Lingkungan yang terbebas dari efek non-ionosfer akan menghasilkan distribusi nilai sigma-CCD yang terkonsentrasi di daerah bernilai rendah. Dengan demikian, penerapan outlier bawah dalam distribusi nilai sigma-CCD tidak digunakan untuk mereduksi efek non-ionosfer.
Spogli et al. (2014) menggunakan analisis outlier tersebut untuk mereduksi efek multipath pada observasi sintilasi ionosfer menggunakan receiver GPS. Spogli et al. (2014) membuat distribusi deviasi standar dari sigma-CCD selama 2012 yang sudah dikelompokkan dalam grid elevasi versus azimut. Dari distribusi tersebut, Spogli et al. (2014) mengasumsi-kan bahwa daerah distribusi sigma-CCD sinyal efek ionosfer berada pada daerah interkuartil. Sedangkan daerah outlier berada pada nilai rata-rata plus 1,5 ×
4
interkuartil atau outlier atas. Grid elevasi versus azimut yang memiliki nilai deviasi standar sigma-CCD di daerah outlier akan dibuang karena diasumsikan terpengaruh efek multipath.
Penelitian ini mengikuti cara Spogli et al.(2014) untuk mereduksi efek
multipath pada hasil pengamatan
sintilasi ionosfer GPS receiver yang diinstal di Bandung. Langkah pertama adalah menghitung deviasi standar dari sigma-CCD yang terkelompokan dalam bentuk grid 5° elevasi × 5° azimut selama satu tahun. Gambar 2-1 menunjukkan hasil kalkulasi nilai deviasi standar dari sejumlah sigma-CCD di setiap kelompok dalam plot elevasi versus azimut. Skala warna dimulai biru tua (0 meter) hingga merah tua (>1 meter).
Langkah kedua adalah mengurut-kan nilai-nilai deviasi standar sigma-CCD dari hasil langkah pertama tersebut untuk mendapatkan nilai kuartil bawah (Q1) dan kuartil atas (Q3). Dari deret data tersebut (1201 data) diperoleh nilai rata-rata (mean), kuartil bawah (Q1),
dan kuartil atas (Q3) masing-masing adalah 0,39 meter, 0,02 meter dan 0,15 meter. Hal yang perlu diketahui adalah nilai deviasi standar sigma-CCD terkumpul secara signifikan di nilai-nilai rendah, misalnya di rentang 0 - 0,2 m, sedangkan nilai minimum = 0 dan maksimum ~16 m. Distribusi seperti demikian membuat nilai Q3 lebih kecil dari nilai rata-rata. Gambar 2-2 memperlihatkan sebagian distribusi data dengan nilai deviasi standar sigma-CCD antara 0 dan 1 m, sedangkan antara 1 sampai 16 m tidak ditampilkan dalam Gambar 2-2.
Selanjutnya nilai batas outlier dihitung berdasarkan nilai mean + 1,5 × interkuartil (Q3 - Q1), yaitu 0,59 meter. Nilai deviasi standar ≥0.59 meter merupakan outlier (sinyal yang terpengaruh efek multipath). Karena pengelompokkan berdasarkan nilai elevasi dan azimut, sehingga kelompok dengan deviasi standar ≥0,59 meter juga mengindikasikan sumber arah datangnya sinyal dengan efek multipath.
Gambar 2-1: Nilai deviasi standar dari sejumlah sigma-CCD di setiap kelompok yang diplot dalam azimut versus elevasi
5
Gambar 2-3 adalah gambar yang sama dengan Gambar 2-1, namun grid yang mempunyai deviasi standar ≥ 0.59 meter telah dihilangkan atau dibuang. Gambar 2-3 merupakan hasil dari analisis outiler untuk mereduksi efek
multipath, yaitu menemukan sumber
arah (rentang elevasi dan azimut) untuk sinyal-sinyal yang terbebas dari efek
multipath. Untuk keperluan penelitian
sintilasi ionosfer, kita cukup mengambil sinyal atau data sintilasi yang berasal dari arah elevasi dan azimut yang terbebas dari efek multipath.
Gambar 2-2: Distribusi nilai deviasi standar dari sigma-CCD selama satu tahun
Gambar 2-3: Gambar yang sama dengan Gambar 2-1, namun grid dengan nilai deviasi standar sigma-CCD ≥0.59 m dihilangkan dari plot
6
3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini tidak dibahas secara detail fisis kemunculan sintilasi dengan berbagai teknik filter. Namun, hanya dibahas perbandingan hasil teknik filter elevasi dan analisis outlier dalam membuang sintilasi dengan efek
multipath. Perbandingan dilakukan secara
visual dari hasil plot kemunculan sintilasi dengan indeks S4.
Gambar 3-1 merupakan perbandingan hasil plot kemunculan sintilasi ionosfer di atas Bandung selama 2011 tanpa filter apapun, menggunakan filter dengan pembatasan elevasi terendah 30°, dan menggunakan filter dengan analisis outlier. Terlihat pada Gambar 3-1, kemunculan sintilasi dideskripsikan dengan plot antara day
number (bilangan hari) pada sumbu y
dan waktu atau time dalam UT pada
sumbu x. Sedangkan warna menunjuk-kan level atau kekuatan sintilasi ionosfer dalam indeks S4. Kemunculan sintilasi diindikasikan dari munculnya fitur-fitur warna intensitas indeks S4 secara horizontal. Sedangkan fitur-fitur warna intensitas indeks S4 secara diagonal menunjukkan sintilasi karena efek
multipath. Terlihat pada Gambar 3-1,
kemunculan sintilasi ionosfer terdeteksi di malam hari dan tidak memiliki pengulangan setiap harinya. Berbeda dengan sintilasi karena efek multipath, sintilasi ini akan terulang setiap harinya. Ditambah dengan efek pengulangan penangkapan sinyal satelit yang sama dengan selisih 4 menit lebih awal setiap harinya. Sintilasi karena efek multipath akan memiliki pola diagonal dalam plot
day number vs time.
Gambar 3-1: Plot kemunculan sintilasi dalam waktu dan bilangan hari untuk (a) tanpa filter apapun, (b) filter elevasi terendah 30°, dan (c) filter analisis outlier
7
Secara visual, terlihat perbandingan hasil filter pembuangan efek multipath dengan pembatasan elevasi dan analisis
outlier dari Gambar 3-1. Gambar 3-1(a)
menunjukkan bahwa tanpa filter apapun
plot kemunculan sintilasi ionosfer sangat
banyak memiliki derau multipath.
Dengan membandingkan Gambar 3-1(b) dan (c), filter elevasi 30° ternyata mampu membuang efek multipath lebih baik dibanding analisis outlier. Gambar 3-1(b) memperlihatkan pola-pola diagonal efek
multipath lebih banyak berkurang
dibanding pada Gambar 3-1(c). Namun, filter analisis outlier masih mampu mempertahankan kemunculan sintilasi ionosfer. Gambar 3-1(c) memperlihatkan fitur horizontal indeks S4 lebih banyak dibanding pada Gambar 3-1(b). Inilah keunggulan analisis outlier. Bahkan, Gambar 3-1(c) memperlihatkan kemun-culan sintilasi ionosfer setelah tengah malam (17-20 UT/00-03 LT) di day
number antara 150-250 (Mei-Juli).
Kemunculan sintilasi tersebut juga terlihat pada Gambar 3-1(a), meskipun sangat terganggu dengan pola-pola diagonal multipath. Berbeda dengan Gambar 3-1(b), dimana informasi kemun-culan sintilasi-sintilasi ini hilang. Hal ini menujukkan penggunaan filter elevasi bisa jadi menghilangkan lebih banyak informasi kemunculan sintilasi ionosfer, salah satunya adalah kemunculan sintilasi ionosfer setelah malam hari.
Dalam penelitian ini, rentang nilai distribusi deviasi standar dari sigma-CCD berada antara 0 dan 16 m. Sedangkan sebagian besar nilai deviasi standar sigma-CCD terkonsentrasi di rentang 0 - 0.2. Inilah yang menjadikan filter analisis outlier tidak efektif membuang sinyal multipath karena sebenarnya nilai rata-rata (0.39 m) tidak berada di antara Q1 (0.02 m) dan Q3 (0.15 m). Secara statistik, data normal,
dalam hal ini data dengan efek ionosfer, berada dalam rentang Q1 dan Q3. Dalam kasus ini, nilai rata-rata berada di luar rentang Q1 dan Q3, sehingga nilai rata-rata yang diperoleh bukan merupakan data normal atau data non-ionosfer. Dengan demikian, nilai deviasi standar sigma-CCD yang berada di antara Q3 dan nilai rata-ratanya kemungkinan besar masih mengandung efek multipath.
Untuk mengoptimalkan teknik reduksi multipath, maka yang dilakukan adalah membuang indeks S4 yang rendah. Gambar 3-2 menunjukkan perbandingan hasil optimasi filter elevasi dan analisis outlier dalam membuang sinyal dengan efek multipath. Optimasi dilakukan dengan membuang sintilasi dengan indeks S4 kurang dari 0,25. Penerapan batas bawah indeks S4 tersebut dikarenakan sintilasi non-ionosfer (seperti interferensi elektromagnet dan derau latar belakang) biasanya memiliki indeks S4 yang rendah. Gambar 3-2(a) menunjukkan sebagian besar pola-pola diagonal terbuang (hampir bersih dari efek multipath). Gambar 3-2(b) memperlihatkan bahwa optimasi filter dengan analisis outlier menghasilkan pembuangan efek
multipath yang juga signifikan. Dengan
membandingkan Gambar 1(c) dan 3-2(b), optimasi filter dengan analisis
outlier dapat membuang efek multipath
secara siginfikan (pola-pola diagonal tereduksi). Jika membandingkan Gambar 3-2(a) dan (b), optimasi filter elevasi tetaplah sangat bagus dalam membuang sinyal non-ionosfer. Namun, seperti penjelasan sebelumnya, optimasi filter dengan analisis oultier lebih mampu mempertahankan informasi kemunculan sintilasi ionosfer lebih banyak.
8
Gambar 3-2: Kemunculan sintilasi dalam plot waktu dan bilangan hari untuk (a) filter elevasi terendah 30° dan (b) analisis outlier yang keduanya sudah dihilangkan nilai S4 ≤0.25
Hasil-hasil di atas menunjukkan keunggulan dan kelemahan filter elevasi dan analisis outlier dalam membuang efek multipath. Ternyata, filter elevasi lebih baik dalam membuang sinyal
multipath, namun kelemahannya adalah
informasi beberapa kemunculan sintilasi ionosfer ikut tereduksi. Teknik filter elevasi memang jauh lebih baik karena hanya menangkap sinyal-sinyal berelevasi tinggi sehingga terhindar dari efek
multipath yang biasanya berada di
elevasi rendah. Namun, jangkauan observasi dengan filter elevasi tidak menjangkau area yang luas sehingga teknik filter ini berguna untuk meneliti iregularitas ionosfer secara lokal. Jika pembatasan elevasi dinaikkan, misalnya lebih dari 30°, efek multipath akan sangat signifikan tereduksi dan sangat cocok menganalisis iregularitas ionosfer secara lokal.
Untuk filter dengan analisis
outlier, filter ini tidak lebih baik dalam
membuang efek multipath dibanding filter elevasi. Namun, observasi sintilasi ionosfer dengan filter ini mampu menangkap kemunculan sintilasi ionosfer lebih banyak dibanding filter elevasi. Hal ini dikarenakan jangkauan observasi sintilasi dengan filter analisis
outlier lebih luas, sehingga mampu
menangkap sintilasi ionosfer di daerah yang tak terjangkau oleh filter elevasi.
Bahkan, filter ini mampu memper-tahankan informasi kemunculan sintilasi ionosfer setelah tengah malam. Penelitian sebelumnya menyatakan iregularitas ionosfer setelah tengah malam tidak mampu menyebabkan sintilasi pada sinyal GPS (Otsuka et al., 2009). Namun, dengan filter analisis
outlier, teknik ini dapat memberi
informasi tambahan atau klarifikasi bahwa kemunculan sintilasi sinyal GPS karena iregularitas ionosfer setelah tengah malam sangat mungkin berkaitan. Dengan kata lain, iregularitas ionosfer setelah tengah malam mungkin saja dapat menyebabkan sintilasi pada sinyal GPS jika kita menerapkan teknik filter yang benar dalam pengamatan. Pemfilteran dengan analisis outlier akan lebih optimal dengan membuang sinyal-sinyal dengan indeks S4 yang rendah (≤0,25).
Dari pembahasan di atas, penerapan filter untuk mereduksi efek
multipath bergantung pada tujuan
penelitian iregularitas ionosfer. Jika ingin meneliti mekanisme iregularitas ionosfer lebih komprehensif, teknik atau filter analisis outlier bisa digunakan karena filter ini tidak banyak membuang atau bahkan cenderung memper-tahankan informasi kemunculan sintilasi ionosfer. Area observasi dengan filter analisis outlier lebih luas karena tidak
9
membatasi sudut elevasi. Untuk penelitian ionosfer secara lokal atau terisolasi, filter elevasi lebih cocok digunakan. Selain itu, filter ini mampu membuang efek multipath jauh lebih baik dibanding filter analisis outlier.
4 KESIMPULAN
Perbandingan filter elevasi dan analisis outlier untuk membuang efek
multipath dalam pengamatan sintilasi
ionosfer menggunakan GPS receiver telah dilakukan. Filter elevasi adalah membatasi sudut elevasi terendah hingga 30°. Filter analisis outlier adalah membuang nilai sintilasi yang bersumber dari arah-arah tertentu dengan nilai sigma-CCD dari arah-arah tersebut berada di daerah outlier.
Reduksi efek multipath
menggunakan filter elevasi lebih baik dibanding filter analisis outlier. Namun, filter elevasi juga membuang informasi sintilasi ionosfer dikarenakan daerah jangkauan observasi menggunakan filter ini lebih sempit. Berbeda dengan filter analisis outlier, dengan tidak membatasi sudut elevasi, filter ini mampu mendeteksi atau menginformasikan lebih banyak kemunculan sintilasi ionosfer. Bahkan, keuntungan penggunaan filter analisis outlier adalah teknik filter ini tidak menghilangkan informasi kemunculan sintilasi ionosfer setelah malam hari. Hal yang jarang ditemukan pada observasi sintilasi ionosfer pada penelitian sebelumnya. Filter analisis outlier menyediakan tambahan informasi untuk kemunculan iregularitas ionosfer setelah tengah malam. Salah satu cara mengoptimalkan filter analisis outlier untuk mereduksi efek multipath adalah membuang sinyal dengan indeks S4 yang rendah.
UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada peneliti-peneliti bidang ionosfer dan telekomunikasi, Pusat
Sains Antariksa-LAPAN yang telah mengoperasikan receiver GSV4004B di Bandung sejak tahun 2008. Penulis juga mengucapkan terima kasih kepada tiga penelaah (reviewer) dari MSTD yang telah memberikan saran untuk perbaikan dalam penulisan makalah.
DAFTAR RUJUKAN
Abadi, P., S. Saito, W. Srigutomo, 2014. Low-Latitude Ionospheric Scintillation Occurrences Around the Equatorial Anomaly Crest over Indonesia, Annales Geophysicae, 32, 7-17, doi: 105.5194/ angeo-32-7-2014.
Barnett, V. and T. Lewis, 1995. Outliers in Statistical Data, Wiley, 3rd edition. Demyanov, V.V., Y. V. Yasyukevich, A.B. Ishin
dan E. I. Astafyeva, 2012. Ionospheric Super-Bubble Effects on the GPS Positioning Relative to the Orientation of Signal Path and Geomagnetic Field Direction, GPS Solution, 16,181-189, doi:10.1007/210291-011-0217-9. Dubey, S., R. Wahi, A. K. Gwal, 2006.
Ionospheric Effects on GPS Positioning, Advances in Space Research, 38, 2478- 2484.
Kintner, P. M., B. M. Ledvina, 2005. The Ionosphere, Radio Navigation, and Global Navigation Satellite Systems, Advances in Space Research, 35, 788-811.
Moraes, A. de Oliveira, E. R. de Paula, W. J. Perrella dan F. de Silveira Rodrigues, 2013. On the Distribution of GPS Signal Amplitudes During Low-Latitude Ionospheric Scintillation, GPS Solution, 17, 499-510, doi:10.1007/s10291-012-0295-3.
Otsuka, Y., T. Ogawa dan Effendy, 2009. VHF Radar Observations of Nighttime F-Region Field-Aligned Irregularities over Kototabang, Indonesia, Earth, Planets and Space, 61, 431-437.
Spogli, L., V. Romano, G. De Franceschi, L. Alfonsi, E. Plakidis, C. Cesaroni, M. Aquino, A. Dodson, J.F.G. Monico dan B. Vani, 2014. A Filtering Method
10
Developed to Improve GNSS Receiver Data Quality in the CALIBRA Project, Mitigation of Ionospheric Threats to GNSS: an Appraisal of the Scientific and Technological Outputs of the TRANSMITS Project, Ch. 9, doi: 105.5772/58778. Valladares, C. E., J. Villalobos, R. Sheehan dan
M.P. Hagan, 2004. Latitudinal Extension of Low-Latitude Scintillations Measured
with a Network of GPS Receivers, Annales Geophysicae, 22, 3155-3175. Van Dierendonck, A.J dan Q. Hua, 2011.
Measuring Ionospheric Scintillation Effects from GPS Signals, ION 57th Annual meeating/CIGTF 20th Biennial Guidance Test Symposium, 11-13 June 2011, Albuquerque, NM.
