Model Optimasi Untuk Penyelesaian Permasalahan Collision Avoidance Pada Lalu Lintas Udara Berdasarkan Perubahan Pergerakan Pesawat Dan Kondisi Awan Dinamis

Sistem Air Traffic Controller (ATC) bertujuan untuk mengatur lalu lintas penerbangan untuk mencegah terjadinya tabrakan pada pesawat yang biasa disebut Collision Avoidance (CA). Studi tentang CA, yang disebut Conflict Detection and Resolution (CDR), menjadi lebih penting karena lalu lintas udara meningkat secara signifikan setiap tahun. Studi sebelumnya menggunakan algoritma pengoptimalan untuk CDR dan tidak melibatkan keberadaan awan Cumulonimbus (CB). Awan CB banyak ditemukan di daerah tropis seperti di Indonesia. Oleh karena itu, pelibatan awan CB dalam algoritma pengoptimalan CDR akan menjadi signifikan di Indone�sia. Pemodelan CA yang dikembangkan berbasis CDR yang melibatkan awan CB dengan mempertimbangkan tiga manuver pesawat, yaitu Velocity, Angle Turn, dan Altitude level Change (VTAC). Algoritma pengoptimalan yang dikembangkan ber�dasarkan solver Mixed-Integer Programming (MIP) karena efisiensinya. Algoritma yang diusulkan ini membutuhkan dua data masukan, yaitu masukan status pesawat dan awan awal serta parameter penerbangan berupa tingkat kecepatan, sudut dan ketinggian. Keluaran dari algoritma pengoptimalan VTAC adalah kecepatan, ketinggian, dan sudut putar optimal pesawat yang ditentukan berdasarkan variabel yang dihitung saat ini. Eksperimen ekstensif telah dilakukan untuk memvalidasi pendekatan yang diusulkan dan hasil eksperimen menunjukkan bahwa tabrakan antara pesawat dan awan dapat dihindari dengan perubahan minimum pada kecepatan pesawat, sudut dan tingkat ketinggian. Algoritma VTAC menghasilkan jarak yang lebih jauh untuk menghindari tabrakan antar pesawat setidaknya 1 Nautical Mile (NM) dibanding�kan dengan algoritma VAC. Penambahan sudut dalam algoritma VTAC telah meningkatkan hasil secara signifikan. ====================================================================================================== An Air Traffic Controller (ATC) system aims to manage airline traffic to prevent collision of the airplane, called the Collision Avoidance (CA). The study on CA, called Conflict Detection and Resolution (CDR), becomes more critical as the airline traffic has grown each year significantly. Previous studies used optimization algorithms for CDR and did not involve the presence of cumulonimbus clouds. Many such clouds can be found in tropical regions like in Indonesia. Therefore, involving such clouds in the CDR optimization algorithms will be significant in Indonesia. We developed a CDR-based CA modelling that involves the Cumulonimbus (CB) clouds by considering three airplane maneuvers, i.e., Velocity, angle Turn and Altitude level Change (VTAC). Our optimization algorithm is developed based on a Mixed-Integer Programming (MIP) solver due to its efficiency. This proposed algorithm requires two input data, namely the initial airplane and cloud states input and the flight parameter such as velocity, angle and altitude levels. The outputs of our VTAC optimization algorithm are the optimum speed, altitude and angle turn of an airplane that is determined based on the currently calculated variables. Extensive experiments have been conducted to validate the proposed approach and the experiment results show that collisions between airplanes and clouds can be avoided with minimum change of the initial airplane velocity, angle and altitude levels. The VTAC algorithm produced longer distance to avoid collision between airplanes by at least 1 Nautical Mile (NM) compared to the VAC algorithm. The addition of angle in the VTAC algorithm has improved the result significantly