Model Rantai Markov untuk Pencarian Pesawat MH370

Upaya terbaru menggabungkan data satelit dengan model matematika rantai Markov untuk mencari pesawat MH370, dapat memberikan kemajuan dalam upaya mencari kecelakaan pesawat.

Hilangnya Malaysia Airlines Penerbangan MH370 pada tahun 2014 tetap menjadi misteri terbesar dalam penerbangan.

Lebih dari $150 juta telah dihabiskan sejauh ini untuk mengidentifikasi di mana pesawat yang membawa 239 penumpang tersebut jatuh di Samudera Hindia, namun tak kunjung berhasil.

Baca juga : Bahaya Drone Terhadap Penerbangan

rantai markov pesawat mh370

Sebuah tim peneliti internasional telah mengembangkan pendekatan matematika baru untuk menganalisis bagaimana puing-puing bergerak di sekitar lautan yang diyakini mampu mengidentifikasi potensi lokasi kecelakaan.

Menggunakan apa yang dikenal sebagai model rantai Markov, mereka telah mempersempit lokasi kecelakaan potensial secara substansial di utara wilayah tempat sebagian besar upaya pencarian terkonsentrasi.

Model rantai Markov memprediksi perilaku sistem yang rumit dengan menentukan probabilitas setiap hasil dari keadaan aktual dari apa yang sedang dipelajari.

Model ini juga telah digunakan dalam algoritma pencarian Google dan memodelkan pasar keuangan.

Hasil penelitian tersebut dilaporkan dalam jurnal Chaos, dari AIP Publishing.

Kelompok peneliti tersebut menggunakan data dari Program Global Drifters.

Global Drifters Program adalah set data yang tersedia untuk umum yang menggunakan satelit untuk melacak pelampung bola saat arus laut, gelombang dan angin mendorong mereka sepanjang jalur seiring waktu.

Dalam model rantai Markov yang benar, gerakan selanjutnya dari setiap pelampung yang terombang-ambing adalah peristiwa independen dari setiap gerakan lain yang telah dilakukan sebelumnya.

Pelampung itu kemudian ditempatkan pada lebih dari 3.000 kotak virtual untuk mensimulasikan di mana puing-puing pesawat akan mengapung.

Salah satu masalah adalah bahwa sangat sedikit puing-puing telah ditemukan sejauh ini.

“Anehnya, setelah lebih dari tiga tahun, hanya ada beberapa puing dikonfirmasi yang merupakan bagian dari pesawat,” ujar Philippe Miron dari University of Miami, yang merupakan penulis utama paper ini.

“Hal ini meningkatkan kesalahan model.”

Variasi musim di Samudera Hindia juga mengharuskan tim untuk mengembangkan tiga model secara terpisah.

Hal ini bertujuan untuk memprediksi pergerakan puing secara akurat selama upaya pencarian yang berlarut-larut tersebut.

“Musim hujan di Samudera Hindia memiliki efek penting pada sirkulasi kawasan,” ungkap Miron.

Setelah analisis, perkiraan area pencarian tim adalah 33 – 17 derajat Lintang Selatan di sepanjang busur satelit terakhir ketika menghubungi pesawat yang jatuh, yang ujung utaranya sebagian besar belum diteliti.

rantai markov
Samudera Hindia tertutupi oleh kotak-kotak yang membentuk model rantai Markov yang dibangun menggunakan pelampung drifter yang dilacak oleh satelit untuk menggambarkan gerakan puing-puing laut yang dihasilkan oleh kecelakaan pesawat Malaysia Airlines Penerbangan MH370. Kredit: Philippe Miron

Miron berharap pendekatan kelompoknya itu dapat mendorong upaya masa depan untuk menggunakan lebih banyak perangkat yang dapat dilacak di lautan untuk menyediakan lebih banyak data dalam memecahkan masalah yang serupa.

Baca juga : Ilmuwan Indonesia Berhasil Pecahkan Rumus Matematika Tersulit

Dia menggunakan model matematika untuk lebih memahami bagaimana benda-benda melayang bergerak di laut, termasuk aliran hidrokarbon berikut tumpahan minyak bawah laut.

Journal Reference:

  1. P. Miron, F. J. Beron-Vera, M. J. Olascoaga, P. Koltai. Markov-chain-inspired search for MH370Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 2019; 29 (4): 041105 DOI: 10.1063/1.5092132

You may also like...

Leave a Reply

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.