Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Perkembangan teknologi drone menyimpan beragam potensi bahaya bagi keamanan suatu wilayah. Dengan berkembangnya teknologi drone, sekelompok pihak dapat memantau secara ilegal atau bahkan melakukan penyerangan jarak jauh dengan mengendalikan drone menggunakan remote control maupun memprogram strategi pergerakan drone yang digunakan. Potensi bahaya teknologi drone menjadi semakin mengancam ketika drone yang digunakan untuk menyerang adalah bertipe drone berkelompok, yang memungkinkan terdapat sekelompok drone yang terkoordinasi secara sistematis untuk melakukan penyerangan terhadap suatu area.Meskipun saat ini telah berkembang beberapa teknologi penangkal drone, teknologi yang ada cenderung difokuskan untuk menangkal satu drone tunggal. Belum terdapat publikasi mendalam yang membahas kerangka kerja penangkal serangan drone berkelompok. Pada penelitian ini, dikembangkan suatu strategi pertahanan penangkal drone berkelompok (drone swarm) menggunakan pasukan autonomous-drone penjaga keamanan wilayah. Konsep usulan yang diajukan adalah dengan cara mengembangkan algoritma koordinasi yang memungkinkan suatu pasukan autonomous-drone penjaga keamanan wilayah untuk melakukan penangkapan atau penghentian secara terorganisir terhadap kelompok drone penyerang.Adapun dasar algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah Social Spider Optimization (SSO). Aspek utama kontribusi di dalam penelitian ini terdapat pada modifikasi algoritma SSO untuk mengatasi persoalan pencarian multi-target-bergerak berupa penangkapan atau penghentian serangan drone berkelompok. Penelitian ini telah diuji dalam simulator 3 dimensi, dengan konfigurasi pergerakan kelompok drone penyerang yang diujikan berbasis pendekatan penyerangan sekali jalan. Uji kinerja dilakukan dengan membandingkan kinerja usulan algoritma dengan 3 alternatif algoritma pergerakan kawanan drone pertahanan. Ketika dihadapkan dengan kelompok drone penyerang yang berkerumun, dibandingkan 3 alternatif algoritma pertahanan yang lain, usulan algoritma mampu mengurangi kerusakan hingga rasio 44% (terbaik), 67% (rata-rata), dan 97% (terburuk).

---

Nowadays, drone technology development brings many dangerous possibilities for the security of an area. Because of the advanced development, many villains can conduct illegal surveillance or even long-distance attack on an area by remote controlling a drone or programming the drone movement strategy. Meanwhile, the dangerous impact of drone technology usage becomes higher when the technology used to attack an area is the type of drone swarm technology. In this kind of technology, every drone can coordinate and communicate while striking an area.

Although there have been many anti-drone technologies developed at the moment, they tend to focus on targeting one single drone only. So far, no publication comprehensively proposes a framework to overcome the multi-drone attack. This research presents an anti-drone-swarm defense strategy to protect area safety by using the autonomous-drone unit. The proposed method concept is manifested by developing a coordination algorithm for an autonomous-drone army to communicate with each other while catching or stopping the invader drone swarm.

The foundation of this research algorithm is Social Spider Optimization (SSO). This research's main contribution lies in modifying the SSO algorithm to handle the moving multiple-target searching problem, in this case, by catching or stopping the drone-swarm attack. This research has been tested in a 3D simulation environment where invader drone-swarm movement is developed based on a one-way-ticket approach. Performance evaluation is conducted by comparing the proposed method result with 3 other multiple defender drone movement algorithms. When facing an invader drone swarm with crowded formation, compared to the other 3 algorithms, the proposed method produces damage ratios up to 44% (best), 67% (average), and 97% (worst)."

"Perkembangan teknologi drone menyimpan beragam potensi bahaya bagi keamanan suatu wilayah. Dengan berkembangnya teknologi drone, sekelompok pihak dapat memantau secara ilegal atau bahkan melakukan penyerangan jarak jauh dengan mengendalikan drone menggunakan remote control maupun memprogram strategi pergerakan drone yang digunakan. Potensi bahaya teknologi drone menjadi semakin mengancam ketika drone yang digunakan untuk menyerang adalah bertipe drone berkelompok, yang memungkinkan terdapat sekelompok drone yang terkoordinasi secara sistematis untuk melakukan penyerangan terhadap suatu area.Meskipun saat ini telah berkembang beberapa teknologi penangkal drone, teknologi yang ada cenderung difokuskan untuk menangkal satu drone tunggal. Belum terdapat publikasi mendalam yang membahas kerangka kerja penangkal serangan drone berkelompok. Pada penelitian ini, dikembangkan suatu strategi pertahanan penangkal drone berkelompok (drone swarm) menggunakan pasukan autonomous-drone penjaga keamanan wilayah. Konsep usulan yang diajukan adalah dengan cara mengembangkan algoritma koordinasi yang memungkinkan suatu pasukan autonomous-drone penjaga keamanan wilayah untuk melakukan penangkapan atau penghentian secara terorganisir terhadap kelompok drone penyerang.Adapun dasar algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah Social Spider Optimization (SSO). Aspek utama kontribusi di dalam penelitian ini terdapat pada modifikasi algoritma SSO untuk mengatasi persoalan pencarian multi-target-bergerak berupa penangkapan atau penghentian serangan drone berkelompok. Penelitian ini telah diuji dalam simulator 3 dimensi, dengan konfigurasi pergerakan kelompok drone penyerang yang diujikan berbasis pendekatan penyerangan sekali jalan. Uji kinerja dilakukan dengan membandingkan kinerja usulan algoritma dengan 3 alternatif algoritma pergerakan kawanan drone pertahanan. Ketika dihadapkan dengan kelompok drone penyerang yang berkerumun, dibandingkan 3 alternatif algoritma pertahanan yang lain, usulan algoritma mampu mengurangi kerusakan hingga rasio 44% (terbaik), 67% (rata-rata), dan 97% (terburuk).

---

Nowadays, drone technology development brings many dangerous possibilities for the security of an area. Because of the advanced development, many villains can conduct illegal surveillance or even long-distance attack on an area by remote controlling a drone or programming the drone movement strategy. Meanwhile, the dangerous impact of drone technology usage becomes higher when the technology used to attack an area is the type of drone swarm technology. In this kind of technology, every drone can coordinate and communicate while striking an area.

Although there have been many anti-drone technologies developed at the moment, they tend to focus on targeting one single drone only. So far, no publication comprehensively proposes a framework to overcome the multi-drone attack. This research presents an anti-drone-swarm defense strategy to protect area safety by using the autonomous-drone unit. The proposed method concept is manifested by developing a coordination algorithm for an autonomous-drone army to communicate with each other while catching or stopping the invader drone swarm.

The foundation of this research algorithm is Social Spider Optimization (SSO). This research's main contribution lies in modifying the SSO algorithm to handle the moving multiple-target searching problem, in this case, by catching or stopping the drone-swarm attack. This research has been tested in a 3D simulation environment where invader drone-swarm movement is developed based on a one-way-ticket approach. Performance evaluation is conducted by comparing the proposed method result with 3 other multiple defender drone movement algorithms. When facing an invader drone swarm with crowded formation, compared to the other 3 algorithms, the proposed method produces damage ratios up to 44% (best), 67% (average), and 97% (worst)."

"Multiple Depot Multi Traveling Salesman Problem (MMTSP) merupakan bentuk umum dari masalah Traveling Salesman Problem (TSP), yaitu menentukan rute minimum dari perjalanan m salesman dengan n depot untuk menempuh semua kota dan kembali ke depot awalnya. Pada skripsi ini, dilakukan clustering pada kota-kota yang dilalui, sehingga pada setiap klaster masalah MMTSP dapat disederhanakan menjadi masalah MTSP Multiple Traveling Salesman Problem atau TSP. Algoritma clustering yang digunakan adalah Agglomerative Clustering dan K-Means Clustering. Selanjutnya dilakukan metode Ant Colony Optimization untuk mencari rute terpendek dari setiap klaster. Jumlah dari hasil rute terpendek dari setiap klaster merupakan solusi dari masalah MMTSP. Implementasi dilakukan dengan menggunakan sampel data TSPLIB, dan hasil yang didapat juga akan dibandingkan dengan penelitian yang telah dilakukan sebelumnya. Dari hasil simulasi, hasil algoritma Agglomerative Clustering ACO memberikan hasil yang terbaik dibandingkan algoritma K-Means Clustering ACO dan algoritma ACO saja.

---

Multiple Depot Multiple Traveling Salesman Problem MMTSP is a generalization of the common Traveling Salesman Problem TSP , whole purpose is to generate a minimum route of m traveling salesmen from n depots to explore all cities and back to their origins. In this skripsi, the cities will be clustered, so for every cluster, MMTSP will be simplified as MTSP Multiple Traveling Salesman Problem or TSP. The clustering algorithms that will be used are Agglomerative Clustering and K Means Clustering. Furthermore, for every cluster, the Ant Colony Optimization will be implemented to determine the shortest path. The distance of shortest path in every cluster will be summed as the solution of MMTSP. Implementation of the algorithm will be simulated by using the TSPLIB, and the solutions will be compared to previous research. The simulation results show that the Agglomerative clustering ACO is the best solution compared to the K Means ACO rsquo s and the only ACO algorithm."

"Beberapa penelitian terdahulu telah menemukan contoh kasus pemanfaatan drone dalam terorisme sebagai alat intelligence, surveillance, reconnaisance sampai bentuk serangan drone yang dapat dimodifikasi dengan tambahan bom. Konsep asimetric warfare merupakan salah satu alasan teroris menggunakan drone sebagai jawaban atas konflik yang tidak seimbang dengan menargetkan VVIP atau Objek Vital Nasional. Perubahan paradigma penggunaan drone dari militer ke ranah sipil, kemajuan teknologi yang semakin maju, canggih dan mudah didapat menjadi ancaman yang tidak bisa dinafikan dari pemanfaatan drone dalam terorisme di masa depan yang dapat terjadi di Indonesia. Pendekatan kualitatif dengan metode intrinsic case study dipilih sebagai jenis dan tipe penelitian dengan sumber primer dari Kementerian/Lembaga terkait mengenai peran dalam pencegahan aksi teror yang memanfaatkan drone. Sedangkan data sekunder didapatkan dari strategi studi pustaka. Teori CPTED dan Kebijakan publik digunakan sebagai analisis peran masing-masing Kementerian/lembaga terkait dikuatkan dengan enam konsep seperti mitigasi, drone, kontra terorisme, terorisme, perang asimetris, dan 16 langkah penurunan kejahatan. Hasil penelitian menemukan bahwa peran Paspampres dan Kohanudnas sebagai fasilitator dan eksekutor dalam pencegahan pemanfaatan drone dalam terorisme pada target VVIP, BNPT dan Ditpamobvit Polri sebagai evaluator desain keamanan Objek Vital Nasional, dan peran Kementerian Perhubungan, Kementerian Pertahanan, Kementerian Komunikasi dan Informatika, dan Kementerian Perdagangan sebagai regulator dalam peraturan kontra drone. Namun masih ditemukan kelemahan dan kekurangan dalam peran masing-masing Kementerian/lembaga terkait setelah dilakukan analisis dengan konsep dan teori yang digunakan dalam penelitian ini. Seperti misalnya secara mitigasi non struktural perlu penguatan peraturan pengoperasian dan perizinan drone secara komprehensif yang tidak hanya melibatkan Kementerian/Lembaga tertentu, anggaran yang terbatas kepada BNPT untuk melakukan evaluasi desain keamanan Objek Vital Nasional, pembuatan MoU antara pengelola objek kepada Ditpamobvit Polri yang masih sedikit jumlahnya, Densus 88 yang belum memiliki SOP pencegahan kontra drone dan desain keamanan yang masih perlu ditingkatkan sesuai dengan konsep mitigasi struktural, teknik pengurangan kejahatan dan teori CPTED seperti pada elemen target hardening. Maka dalam penelitian ini memberikan saran dan rekomendasi berupa tambahan langkah mitigasi struktural, non struktural dan penelitian selanjutnya sebagai bentuk batasan dan kekurangan dari penelitian ini.

---

Several previous studies have found examples of cases of using drones in terrorism as intelligence, surveillance, reconnaissance to the form of drone attacks that can be modified with additional bombs. The concept of asymmetric warfare is one of the reasons terrorists use drones as an answer to unequal conflicts by targeting VVIP or Nasional Vital Objects. The paradigm shift in the use of drones from the military to the civilian realm and technological advances that are increasingly advanced, sophisticated and easily available are threats that cannot be denied from the use of drones in future terrorism that can occur in Indonesia. A qualitative approach with the method was intrinsic case study chosen as the type of research with primary sources from the relevant Ministries/Institutions regarding the role in preventing terror acts using drones. While the secondary data obtained from the literature study strategy. CPTED theory and public policy are used as an analysis of the role of each related ministry/institution strengthened by six concepts such as mitigation, drones, counter terrorism, terrorism, asymmetric warfare, and 16 steps to reduce crime. The results of the study found that the role of Paspampres and Kohanudnas as facilitators and executors in preventing the use of drones in terrorism on VVIP targets, BNPT and Ditpamobvit Polri as evaluators of National Vital Object security designs, and the role of the Ministry of Transportation, Ministry of Defence, Ministry of Communication and Information, and Ministry of Trade as a regulator in counter drone regulations. However, there are still weaknesses and shortcomings in the role of each related ministry/institution after analysing the concepts and theories used in this study. For example, in non-structural mitigation, it is necessary to comprehensively strengthen operating regulations and drone licensing that does not only involve certain Ministries/Institutions, a limited budget for BNPT to evaluate the security design of National Vital Objects, the making of MoUs between object managers and the Ditpamobvit Polri which is still limit, Densus 88 which does not yet have a counter-prevention procedures and security design that still needs to be improved according to the concept of structural mitigation, crime reduction techniques and CPTED theory as in the element target hardening. So in this study, it provides suggestions and recommendations in the form of additional structural, non-structural mitigation measures and further research as a form of limitations and shortcomings of this research."

"Perluasan dari Traveling Salesman Problem (TSP) adalah Multiple Traveling Salesman Problem (MTSP), yaitu menentukan kumpulan rute oleh 𝑚 salesman yang berawal dan kembali ke kota asal (depot). Jika terdapat lebih dari satu depot dan salesman yang berawal dan kembali ke depot yang sama, maka permasalahan tersebut dinamakan Fixed Destination Multi-depot Multiple Traveling Salesman Problem (MMTSP). Pada makalah ini, MMTSP akan diselesaikan menggunakan algoritma Ant Colony Optimization (ACO). ACO adalah algoritma optimisasi metaheuristic yang terinspirasi oleh perilaku semut dalam mencari jalur terpendek dari sarang menuju sumber makanan.Dalam penyelesaian MMTSP, akan diamati dengan memerhatikan pemilihan kota yang berbeda sebagai depot dan tiga parameter MMTSP non-random, banyaknya salesman (𝑚), minimum banyaknya kota yang harus dikunjungi salesman (𝐾), dan maksimum banyaknya kota yang dapat dikunjungi salesman (𝐿). Implementasi dilakukan dengan mengambil empat data dari TSPLIB. Hasil implementasi menunjukkan bahwa pemilihan kota yang berbeda sebagai depot dan tiga parameter MMTSP, di mana 𝑚 adalah parameter yang paling esensial, mempengaruhi solusi.

---

An extension of Traveling Salesman Problem (TSP) is the Multiple Traveling Salesman Problem (MTSP) in which, determining set of routes by 𝑚 salesmen who all start from and return to a single home city (depot). If there is more than one depot and salesmen start from and return to the same depot, then the problem is called Fixed Destination Multi-depot Multiple Traveling Salesman Problem (MMTSP). In this paper, MMTSP will be solved using the Ant Colony Optimization (ACO) algorithm. ACO is a metaheuristic optimization algorithm which inspired by the behavior of ants in finding the shortest path from the nest to the food source.

In solving the MMTSP, the algorithm is observed with respect to different chosen cities as depots and non-randomly three parameters of MMTSP, the number of salesmen (𝑚), the minimum number of cities a salesman must visit (𝐾), and the maximum number of cities that a salesman can visit (𝐿). The implementation is observed with four dataset from TSPLIB. The results show that both the different chosen cities as depots and the three parameters of MMTSP, in which 𝑚 is the most essential parameter, affect the solution."

"Multiple Traveling salesman problem MTSP merupakan perluasan dari TSP. MTSP adalah masalah optimasi dimana akan ditentukan total jarak minimum untuk m salesmen dalam melakukan perjalanan ke sejumlah kota tepat satu kali yang dimulai dari kota awal yang disebut depot kemudian kembali lagi ke depot setelah perjalanan selesai. Dalam tugas akhir ini, K-Means dan Crossover Ant Colony Optimization ACO akan digunakan untuk menyelesaikan MTSP. Implementasi dilakukan pada 3 data dari TSPLIB dengan menggunakan salesman berjumlah 2, 3, 4, dan 8. Analisa hasil dengan menggunakan K-Means dan Crossover ACO akan dibandingkan. Pengaruh terhadap pemilihan kota yang menjadi depot pada total jarak perjalanan yang dihasilkan, juga akan dianalisa.

---

Multiple Traveling Salesman Problem MTSP is a generalization of the Traveling Salesman Problem TSP . MTSP is an optimization problem to find the minimum total distance of m salesmen tours to visit several cities in which each city is only visited exactly by one salesman, starting from origin city called depot and return to depot after the tour is completed. In this skripsi, K Means and Crossover Ant Colony Optimization ACO are used to solve MTSP. The implementation is observed on three datasets from TSPLIB with 2, 3, 4, and 8 salesmen. Analysis of results using K Means and Crossover ACO will be compared. The effect of selecting a city as depot on the total travel distance of tour will also be analyzed."

"ABSTRAKIndonesia sebagai negara kepulauan dengan garis pantai yang panjang dan wilayah laut yang luas sangat rentan mengalami tindak kejahatan illegal fishing. Badan Keamanan Laut Bakamla dibantu dengan TNI Angkatan Laut dan Polisi Air memiliki tugas yang sangat berat dalam mengamankan wilayah kelautan Republik Indonesia. Dalam usaha pengamanan laut Republik Indonesia lembaga-lembaga tersebut di atas masih memiliki kendala, yaitu mengalami kekurangan fasilitas penunjang dalam proses penegakan hukum wilayah laut. Dengan jumlah armada kapal patroli yang sangat sedikit itu tentu keberadaannya sangat tidak seimbang dengan jumlah wilayah yang harus diamankan. Pada artikel ini penulis berusaha melihat serta memberi pilihan alternatif dalam bidang pengawasan dan pengamanan wilayah kelautan Republik Indonesia berbentuk drone yang dikendalikan tanpa awak. Selain itu penulis juga menggunakan Routine Activity Theory dalam melihat fenomena illegal fishing dan berusaha menemukan kerentanan yang nantinya akan dicoba digantikan oleh drone sebagai guardian.

---

ABSTRACTIndonesia as an archipelagic country with long coastline and wide sea area is very susceptible to illegal fishing. Marine Security Agency Bakamla assisted by the Navy and Water Police has a very heavy duty in securing the maritime territory of the Republic of Indonesia. In the efforts of marine security of the Republic of Indonesia the institutions mentioned above still have constraints, that is experiencing lack of supporting facilities in law enforcement process of sea area. With a very small number of fleets of patrol boats it is certainly very unbalanced with the number of areas to be secured. In this article the author seeks to see and provide alternative options in the field of surveillance and security of the Republic of Indonesia marine region with umanned drone. In addition, the author also uses Routine Activity Theory in looking at the phenomenon of illegal fishing and trying to find a vulnerability that will be attempted replaced by the drone as guardian."

"ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk melakukan simulasi interferensi dari 2 drone keFixed Service (FS) dengan memperhitungkan faktor redaman hujan, dimana UASyang di teliti adalah sistem pesawat tanpa awak dengan kendali satelit dan FSadalah sistem komunikasi terrestrial di permukaan bumi. Evaluasi kompatibilitasdisini adalah pada penggunaan frekuensi yang sama pada kedua sistem tersebutyang dimodelkan dengan interferensi antara dua sistem. Dan berdasarkan WRC-15 (World Radiocommunication, 2015), bahwa salah satu spektrum alokasifrekuensi untuk Fixed Satellite Service (FSS) di wilayah 3 (Asia dan Oceania)adalah di frekuensi 12,5-12,75 GHz dimana pita frekuensi ini berbagi denganfrekuensi FS. Skenario interferensi antara kedua sistem ini diamati pada saat 2-drone terbang di atas wilayah FS, dan simulasi dilakukan untuk menyelidikigangguan dari emisi 2 drone ke penerima FS. Dimana hasil simulasi menunjukkanbahwa interferensi dari 2 drone tidak melewati batas yang telah ditentukan,sehingga masih aman bagi drone dan FS.

---

ABSTRACTThis study aims to evaluate the compatibility of spectrum Unmanned AircraftSystem (UAS) with the number of 2 drone and Fixed Service (FS) with rainattenuation, which the UAS in the study is the system of unmanned aircraft withsatellite control and FS is a terrestrial communication system on the earthsurface. Evaluation of compatibility here is the use of the same frequency in bothsystems, are modeled by interference between the two systems. And by WRC-15(World Radiocommunication, 2015), that one of the frequency spectrum allocatedfor the Fixed Satellite Service (FSS) in region 3 (Asia and Oceania) is in the 12.5to 12.75 GHz frequency band, which is shared with the frequency FS. Interferencescenario between the two systems is observed during several drones flying overthe area FS, and simulations were carried out to investigate the disturbance of theemissions of 2 drone to the FS receiver. Wherein the simulation results show thatthe interference of drones did not cross the line that has been determined, so it isstill safe for the drones and FS"

"Dalam proses penyimpanan maupun pengiriman data digital, mengamankan dan menjaga kerahasiaan informasi digital telah menjadi masalah yang krusial dan mendesak yang hingga saat ini terus dikembangkan solusinya. Salah satu bentuk data digital yang membutuhkan teknik pengamanan khusus ialah citra digital, dengan salah satu teknik yang dapat digunakan ialah kriptografi dengan salah satu algoitma yang dapat digunakan ialah algoritma kriptografi berbasis operasi barisan DNA dan kombinasi dari fungsi chaos satu dimensi yaitu logistic-tent map, logistic-sine map, dan tent-sine map. Penggunaan operasi barisan DNA serta logistic-tent map, logistic-sine map, dan tent-sine map dalam algoritma yang dibahas dalam skripsi ini bertujuan untuk menghasilkan tingkat keamanan yang tinggi namun tetap memperhatikan waktu proses enkripsi dan dekripsinya. Berdasarkan hasil percobaan dan analisis, dapat ditunjukkan bahwa algoritma ini menghasilkan hasil enkripsi yang baik ditunjukkan dengan nilai-nilai pixel-nya yang berdistribusi uniform serta korelasi antar pixel dekat dengan 0, hasil dekripsi yang identik dengan citra aslinya ditunjukkan dengan nilai PSNR yang tinggi, ruang kunci sebesar dengan tingkat sensitivitas kunci dan barisan chaos yang terbukti acak berdasarkan pengujian NIST frequency monobit test dan frequency test within a block.

---

Protecting a digital information when saving or sending the data over various network has become an urgent and significant topic that many research is still conducted to find a better solution. Among various digital data form, digital image is one that needs a special security technique. One of the techniques is cryptography. Using cryptography, one could use an algorithm using DNA sequences operation and multiple combinations of 1D chaotic maps logistic tent map, logistic sine map and tent sine map which is introduced in this thesis with the purpose to produce a robust, high in security, and fast image cryptography algorithm.

The experimental analysis and results shows that the algorithm has a cipher image whose pixel values near 0 and has uniform distribution and the decrypted image is identical with the corresponding real image shown by the high PSNR value. The algorithm also has key space with the sensitivity of each key is. Also in this thesis, it is proved by NIST test frequency monobit test and frequency test within a block that the chaos sequences are random."

"

Drone saat ini telah menjadi bagian penting dari kehidupan manusia. Makalah ini menyajikan cara untuk meningkatkan kinerja mereka dengan mengubah desain propeller  dengan mengambil prinsip dari rotary wing dan blower blade yang nantinya akan dibalut dengan sebuah duct. Secara teoritis ducted propeller akan menghasilkan daya dorong yang lebih besar dengan ukuran baling-baling yang lebih kecil dan RPM yang lebih rendah. Proses ini dimulai dengan menentukan gaya dorong atau thrust yang diperlukan untuk menerbangkan drone. Dari proses itu, torsi, RPM, tipe airfoil, Thrust Coefficient, dan twist angle  dapat ditentukan. Setelah itu, evaluasi dilakukan dengan aplikasi CFD untuk memprediksi gaya yang bekerja pada propeller.

 

---

Drones today have become an important part of human life. This paper presents a way to improve their performance by changing the propeller design by taking the principles of the rotary wing and blower blade which will be wrapped with a duct. Theoretically, ducted propeller will produce a greater thrust with a smaller propeller size and lower RPM. This process begins by determining the thrust or thrust required to fly a drone. From that process, torque, RPM, airfoil type, Thrust Coefficient, and twist angle can be determined. After that, the evaluation was carried out with the application of CFD to predict the forces acting on the propeller.

 

"