USMUSM
Jurnal TransformatikaJurnal TransformatikaPenelitian tentang teknologi anti-drone dan sistem pertahanan udara modern semakin berkembang seiring dengan meningkatnya penggunaan drone dalam konteks militer dan sipil. Tren utama dalam pengembangan meliputi penggunaan radar, sensor optik, teknologi microwave, dan integrasi kecerdasan buatan (AI) untuk meningkatkan kecepatan dan akurasi deteksi. Studi terbaru menunjukkan bahwa menggabungkan beberapa teknologi dapat meningkatkan kinerja sistem pertahanan udara. Metode penelitian yang digunakan beragam, seperti simulasi komputer, pengujian lapangan, dan analisis biaya-manfaat. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa masih terdapat tantangan, termasuk kesalahan deteksi, respons yang lambat, dan jangkauan yang terbatas. Selain itu, aspek etika dan hukum juga merupakan pertimbangan penting. Secara keseluruhan, tinjauan ini memberikan gambaran komprehensif tentang perkembangan dan tantangan terbaru dalam implementasi teknologi anti-drone.
Penelitian ini menunjukkan bahwa drone telah menjadi elemen strategis dalam pertahanan, keamanan, dan pengembangan sipil.Integrasi teknologi AI, SIG, dan HAPS semakin meningkatkan otonomi dan kemampuan adaptasi drone terhadap berbagai fungsi.Ancaman yang ditimbulkan oleh drone otonom menyoroti urgensi kebijakan anti-drone dan kerja sama lintas instansi.Regulasi dan pendidikan operator masih menjadi kelemahan signifikan dalam pengelolaan wilayah udara.Ke depan, Indonesia perlu memperkuat ekosistem drone nasional, mencakup inovasi, penelitian, sertifikasi, dan kolaborasi sipil-militer.
Berdasarkan temuan penelitian, beberapa saran penelitian lanjutan dapat diajukan. Pertama, perlu dilakukan studi mendalam mengenai efektivitas berbagai teknologi anti-drone dalam kondisi lingkungan yang berbeda, seperti cuaca buruk atau area perkotaan padat, untuk mengidentifikasi kelemahan dan potensi peningkatan. Kedua, penelitian tentang integrasi sistem anti-drone dengan sistem pertahanan udara konvensional, termasuk radar dan sistem rudal, perlu dilakukan untuk menciptakan pertahanan berlapis yang lebih efektif. Ketiga, pengembangan algoritma AI yang lebih canggih untuk identifikasi dan klasifikasi drone secara otomatis, termasuk kemampuan untuk membedakan antara drone militer dan sipil, sangat penting untuk mengurangi risiko kesalahan dan meningkatkan respons yang tepat. Integrasi ketiga saran ini akan menghasilkan sistem pertahanan udara yang lebih adaptif, responsif, dan mampu menghadapi berbagai ancaman drone di masa depan, sekaligus memastikan keamanan dan keselamatan masyarakat.
| File size | 441.78 KB |
| Pages | 9 |
| DMCA | Report |
Related /
UMIUMI Sistem mampu mengklasifikasikan daging ayam ke dalam tiga kategori. segar, kurang segar, dan busuk, dengan akurasi total 90% dari 30 pengujian. PerformaSistem mampu mengklasifikasikan daging ayam ke dalam tiga kategori. segar, kurang segar, dan busuk, dengan akurasi total 90% dari 30 pengujian. Performa
UMSUMS Implementasi skema Koordinasi Manfaat (COB) saat ini belum optimal dalam memperkuat pemenuhan hak atas kesehatan warga negara. Kebijakan yang memprioritaskanImplementasi skema Koordinasi Manfaat (COB) saat ini belum optimal dalam memperkuat pemenuhan hak atas kesehatan warga negara. Kebijakan yang memprioritaskan
USMUSM Proliferasi model AI generatif menimbulkan tantangan signifikan terhadap integritas akademik dan autentisitas konten. Penelitian ini mengembangkan sistemProliferasi model AI generatif menimbulkan tantangan signifikan terhadap integritas akademik dan autentisitas konten. Penelitian ini mengembangkan sistem
USMUSM 1 ms. Sistem ini berkontribusi dalam menyediakan solusi pemantauan penyakit yang layak untuk aplikasi real-time, di mana integrasi K-Means terbukti efektif1 ms. Sistem ini berkontribusi dalam menyediakan solusi pemantauan penyakit yang layak untuk aplikasi real-time, di mana integrasi K-Means terbukti efektif
UMPPUMPP Hasil pengujian menunjukkan efektivitas tinggi dengan pengurangan kesalahan deteksi hingga 72% dibandingkan metode konvensional, serta efisiensi biayaHasil pengujian menunjukkan efektivitas tinggi dengan pengurangan kesalahan deteksi hingga 72% dibandingkan metode konvensional, serta efisiensi biaya
UNAMAUNAMA Random Forest juga menunjukkan performa yang lebih stabil pada semua lipatan validasi silang. Berdasarkan temuan ini, Random Forest dinilai lebih efektifRandom Forest juga menunjukkan performa yang lebih stabil pada semua lipatan validasi silang. Berdasarkan temuan ini, Random Forest dinilai lebih efektif
SUBSETSUBSET Pengumpulan data dilakukan melalui wawancara, studi literatur, dan kuesioner HOT-FIT pada 420 pengguna (sampel ditentukan dengan rumus Slovin). Analisis—dijalankanPengumpulan data dilakukan melalui wawancara, studi literatur, dan kuesioner HOT-FIT pada 420 pengguna (sampel ditentukan dengan rumus Slovin). Analisis—dijalankan
IAESCOREIAESCORE Hasil penelitian ini akan membantu dalam mengembangkan detektor ECG yang lebih kuat dan membuat sistem interpretasi ECG menjadi lebih efektif. AnalisisHasil penelitian ini akan membantu dalam mengembangkan detektor ECG yang lebih kuat dan membuat sistem interpretasi ECG menjadi lebih efektif. Analisis
Useful /
USMUSM Server berbasis Linux secara ekstensif dimanfaatkan sebagai infrastruktur inti untuk layanan jaringan, khususnya sebagai Server Pesan IoT berdasarkan protokolServer berbasis Linux secara ekstensif dimanfaatkan sebagai infrastruktur inti untuk layanan jaringan, khususnya sebagai Server Pesan IoT berdasarkan protokol
USMUSM Lebih lanjut, hasil penelitian ini memiliki potensi besar untuk dikembangkan menjadi sistem pendukung keputusan berbasis web atau platform lainnya, khususnyaLebih lanjut, hasil penelitian ini memiliki potensi besar untuk dikembangkan menjadi sistem pendukung keputusan berbasis web atau platform lainnya, khususnya
SUBSETSUBSET Proses dimulai dari pengumpulan data melalui teknik scraping, dilanjutkan dengan tahap pre-processing yang komprehensif seperti cleaning, case folding,Proses dimulai dari pengumpulan data melalui teknik scraping, dilanjutkan dengan tahap pre-processing yang komprehensif seperti cleaning, case folding,
SUBSETSUBSET Hasil menunjukkan bahwa akurasi model meningkat dari 74% menjadi 75%, dengan perbaikan pada precision dan recall, khususnya untuk kelas pasien yang terdiagnosisHasil menunjukkan bahwa akurasi model meningkat dari 74% menjadi 75%, dengan perbaikan pada precision dan recall, khususnya untuk kelas pasien yang terdiagnosis