PENGEMBANGAN PROTOTIPE MODUL SISTEM PERENCANAAN STOWAGE BERDASARKAN KASUS UNTUK PENATAAN SEMI-OTOMATIS PETI KEMAS PADA KAPAL

(1)

PENGEMBANGAN PROTOTIPE MODUL SISTEM PERENCANAAN STOWAGE BERDASARKAN KASUS UNTUK PENATAAN SEMI-OTOMATIS PETI KEMAS

PADA KAPAL

Nama Mahasiswa : Nurdin Akbar Harwanto

NRP : 1206 100 004

Jurusan : Matematika FMIPA-ITS Dosen Pembimbing : Prof. Dr. M. Isa Irawan, MT.

Dr.-Ing. Setyo Nugroho

Abstrak

Komputerisasi dalam perencanaan stowage peti kemas pada kapal terbatas pada visualisasi dari proses perencanaan dan perhitungan stabilitas kapal. Inti dari proses perencanaan masih dilakukan secara manual oleh operator perencana stowage. Pekerjaan operator akan lebih berat dan lebih beresiko manakala terjadi pertumbuhan ukuran dari kapal peti kemas dan ketatnya jadwal pengiriman. Prototipe modul dikembangkan untuk mendapatkan kode dasar fungsional dari metode yang diimplementasikan di dalamnya. Metode Sistem Perencanaan Stowage Berdasarkan Kasus (Casestow) adalah implementasi

Case-Based Reasoning (CBR) dalam kasus perencanaan stowage. Pengembangan prototipe modul dari metode casestow ditujukan untuk menciptakan suatu piranti agar pekerjaan operator perencana menjadi lebih ringan dan dapat mengurangi aspek human error. Prototipe modul ini akan diintegrasikan dengan piranti lunak iStow dalam pengoperasiannya. Hasil dari prototipe modul casestow menunjukkan bahwa prototipe modul ini dapat diimplementasikan secara nyata dalam menyelesaikan kasus rencana stowage. Selain itu, prototipe modul casestow dapat membuat sebuah rencana stowage dengan cepat dan realistis sesuai dengan proses bisnis pada industri pelayaran.

Kata kunci : Rencana Stowage, iStow, Casestow, Prototipe Modul

1. PENDAHULUAN

Komputerisasi dalam perencanaan stowage

peti kemas pada kapal terbatas pada visualisasi dari proses perencanaan dan perhitungan stabilitas kapal. Inti dari proses perencanaan masih dilakukan secara manual oleh operator perencana

stowage. Hal ini akan beresiko apabila operator perencana membuat rencana stowage untuk ukuran kapal peti kemas yang besar dan dengan waktu pembuatan rencana yang sempit.

Metode Sistem Perencanaan Stowage

Berdasarkan Kasus (Casestow) diperkenalkan Setyo Nugroho pada tahun 2004. Metode ini mengimplementasikan Case-Based Reasoning

(CBR) dalam kasus perencanaan stowage [1]. Prototipe modul dikembangkan untuk mendapatkan kode dasar fungsional dari metode yang diimplementasikan di dalamnya. Pengembangan prototipe modul dari metode

casestow ditujukan untuk mengetahui lebih lanjut bagaimana metode casestow dapat menyelesaikan

kasus perencanaan stowage secara nyata. Selain itu, prototipe ini diharapkan agar pekerjaan operator perencana menjadi lebih ringan dan dapat mengurangi aspek human error. Prototipe modul ini dalam pengoperasiannya akan diintegrasikan dengan piranti lunak iStow.

Dalam tugas akhir ini permasalahan yang akan dibahas adalah bagaimana membuat prototipe modul casestow untuk penataan semi-otomatis peti kemas pada kapal.

Tujuan dari tugas akhir ini adalah membangun prototipe modul casestow yang mampu berintegrasi dengan iStow. Sehingga setelah diselesaikannya tugas akhir ini dapat meringankan tugas operator perencana dalam membuat rencana stowage.

Dalam upaya mendapatkan suatu hasil yang efektif, batasan permasalahan diberikan:

1. Prototipe modul casestow yang dibuat adalah untuk kapal peti kemas Sinar Jambi.

(2)

2. Prototipe modul casestow yang dibuat pada nantinya akan mampu berintegrasi dengan

iStow.

3. Desain variabel pada prototipe modul

casestow dikelompokkan menjadi dua

yaitu:

a. CLL (daftar peti kemas yang akan dimuat) meliputi : konfigurasi muatan (ukuran, berat).

b. KKSPB (kondisi kapal setelah proses bongkar)

2. DASAR TEORI 2.1 iStow

iStow adalah piranti lunak perencanaan stowage kapal peti kemas untuk mendukung kegiatan operasional lapangan. Pada piranti lunak

iStow terdapat beberapa modul penunjang, yaitu:

• Modul Stabilitas Kapal

• Modul Trim • Modul Draught

2.2 Case-Based Reasoning (CBR)

CBR adalah suatu cabang dari ilmu Kecerdasan Buatan (AI). Akar (dasar) CBR ditemukan dalam karya Roger Schank pada awal tahun 1980. Model Schank tentang memori dinamis [7] adalah dasar bagi sistem CBR awal. Komponen utama dalam CBR [5], yaitu:

1. Casebase

• Database kasus-kasus sebelumnya 2. Retrieval (pengambilan) kasus yang relevan

• mengindeks kasus yang ada di casebase • pencocokan kasus yang paling mirip

• mengambil solusi dari kasus 3. Adaptasi solusi

• Mengubah solusi yang diambil untuk mencerminkan perbedaan antara kasus baru dan kasus diambil

Proses dalam CBR terdiri dari 4 tahap [4]: 1. Retrieve (mendapatkan kembali)

Proses ini melakukan interaksi langsung dengan casebase untuk mendapatkan data dari casebase.

2. Reuse (menggunakan kembali)

Proses ini mendapatkan input dari proses sebelumnya (retrieve). Kasus yang diambil itulah yang akan dijadikan referensi untuk proses selanjutnya.

3. Revise (merevisi)

Proses ini berfungsi melakukan revisi (modifikasi) solusi untuk mendapatkan solusi baru untuk kasus aktual. Proses ini bersifat

kondisional (proses akan berjalan bila revisi dibutuhkan)

4. Retain (menyimpan)

Berfungsi melakukan penyimpanan solusi baru sebagai bagian dari sebuah kasus baru. Kasus baru tersebut akan disimpan bersama dengan kasus yang terdahulu, yaitu ke dalam

casebase.

Gambar 2.1 Diagram alur CBR 2.3 Rencana Stowage Peti Kemas

Stowage peti kemas adalah penempatan peti kemas di atas kapal. Rencana stowage peti kemas dibuat untuk membantu mempermudah proses pemuatan peti kemas di atas kapal. Proses

stowage peti kemas menggunakan konsep sistem

bay-row-tier.

2.3.1. Sistem Bay-Row-Tier

Sistem bay-row-tier mengikuti sistem koordinat numerik yang berkaitan dengan panjang, lebar dan tinggi kapal.

Menurut prinsip ini, bay adalah blok peti kemas pada arah melintang, row adalah baris memanjang dan tier adalah lapisan vertikal (tumpukan).

2.4 Sistem Perencanaan Stowage Berdasarkan Kasus (Casestow)

Casestow merupakan implementasi CBR pada perencanaan stowage, sehingga proses perencanaan stowage menjadi semi-otomatis [2].

Input casestow terdiri dari dua elemen, yaitu kondisi kapal setelah proses bongkar (KKSPB)

(3)

dan daftar peti kemas yang akan dimuat (CLL). Permasalahan perencanaan stowage dapat diuraikan sebagai berikut [3]:

Masalah : KKSPB, CLL

Solusi : Rencana stowage baru (aktual) Penjelasan : Kualitas rencana stowage

Algoritma casestow tampak pada Gambar 2.3.

Gambar 2.3 Algoritma Casestow

Metode casestow telah dipatenkan oleh Dr.-Ing Setyo Nugroho di kantor Paten dan Merk Jerman (Deutches Patent- und Markenamt) pada 2004, dan telah diakui Eropa (the European Patent Office) pada 2005.

2.4.1. Perhitungan Nilai Kesamaan Numerik Perhitungan nilai kesamaan numerik dilakukan terhadap data CLL. Data CLL query

dengan casebase dihitung nilai kesamaannya menggunakan aturan trapezoidal fuzzy.

2.4.2. Perhitungan Nilai Kesamaan Bay Perhitungan nilai kesamaan bay

dilakukan terhadap setiap bay dalam rencana

stowage. Peti kemas yang tertata di dalam tiap

bay (data query KKSPB) diubah kemungkinan tata letaknya untuk kemudian dibandingkan dengan tiap bay pada rencana stowage yang ada pada casebase. Kemungkinan perubahan tata letak yang dilakukan adalah perubahan yang bisa

dianggap sama dalam pengaruhnya terhadap stabilitas kapal. Kemungkinan perubahan tata letak tampak seperti pada Gambar 2.4.

Gambar 2.4 Perhitungan nilai kesamaan bay

2.4.3. Perhitungan Nilai Kesamaan Longitudinal

Konsep perhitungan nilai kesamaan longitudinal hampir sama dengan perhitungan nilai kesamaan bay, yaitu dengan menggunakan

bay sebagai bahan perbandingannya. Tetapi yang dijadikan bahan perbandingannya adalah bay

dianggap sebagai sebuah benda pejal.

Gambar 2.5Bay Sebagai Sebuah Benda Pejal

Pada perhitungan ini dilakukan pengecekan terlebih dahulu tentang berapa bay

yang bisa dipertimbangkan sama. Selanjutnya, untuk setiap pasangan bay dari data KKSPB

query tersebut diubah kemungkinan letaknya

sesuai dengan perubahan yang bisa dianggap sama dalam pengaruhnya terhadap stabilitas kapal (Gambar 2.6).

2.5 Prototipe Modul

Prototipe modul merupakan komponen dari suatu sistem yang dibuat khusus untuk pengembangan sebelum dibuat dalam bentuk akhir (final) [6]. Fokus utama prototipe modul ini

(4)

adalah memiliki kode dasar fungsional dari metode yang diimplementasikan didalamnya (casestow).

Gambar 2.6 Perhitungan nilai kesamaan longitudinal

2.6 Teori Himpunan Fuzzy

Suatu himpunan fuzzy A dalam X diekspresikan sebagai sehimpunan pasangan berurutan :

( )

(

)

{

x x x X

}

A= ,

μ

_A | ∈ dimana : A = Himpunan Fuzzy

( )

x A

μ

= Fungsi Keanggotaan (Membership Function)

X = Semesta atau Semesta Pembicaraan Dalam perhitungan nilai kesamaan numerik, digunakan aturan trapezoidal fungsi keanggotaan fuzzy. lain yang untuk d x c jika c x b jika b x a jika 0 c) -x)/(d -(d 1 a) -a)/(b -(x ) , ( ≤ < ≤ < ≤ ≤ ⎪ ⎪ ⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎧ = casebase query simattribute

Gambar 2.7 Aturan Trapezoidal Fungsi Keanggotaan Fuzzy

Penentuan titik-titik dari trapesium adalah dengan menentukan titik tengah dari trapesium terlebih dahulu kemudian nilai persekitarannya. Nilai persekitaran ini digunakan untuk menentukan nilai titik-titik lain dalam trapesium. Dalam Tugas Akhir ini, nilai persekitaran dari titik tengah dilambangkan dengan f_a, f_b, f_c, dan f_d. Dengan nilai sebagai berikut:

a f = 10 % b f = 5 % c f = 5 % d f = 15 %

Formulasi tersebut diambil dari penelitian secara langsung oleh penemu metode casestow.

Setelah formulasi dari trapezoidal didapatkan, barulah perhitungan nilai kesamaan antara dua objek bisa dikerjakan.

3. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI 3.1. Analisis Sistem

3.3.1 Analisis Kebutuhan Rencana Stowage Perkembangan teknologi mengakibatkan ukuran kapal peti kemas menjadi semakin besar. Kapal yang besar berarti semakin banyak peti kemas yang dimuat. Hal inilah yang menuntut operator perencana stowage untuk bekerja ekstra. Meskipun operator tersebut sudah kaya pengalaman, tetapi jika dihadapkan dengan permasalahan di atas pasti akan menjumpai sejumlah kendala, seperti: faktor human error

(operator), dan waktu pengerjaan rencana stowage

menjadi lebih lama.

Di lain pihak, kebutuhan rencana stowage

tidak mempunyai waktu tunggu yang lama karena pihak terminal peti kemas menuntut efisiensi untuk waktu labuh suatu kapal. Kalau hal ini terus menerus dibiarkan, bisa dipastikan pelayaran dari kapal peti kemas akan terhambat.

(5)

3.3.2 Analisis Metode Casestow

Metode casestow merupakan metode dasar yang menguraikan tentang cara pembuatan rancana stowage secara semi-otomatis. Metode ini menjadi landasan utama dalam penelitian Tugas Akhir ini. Dengan pijakan metode ini, prototipe modul casestow diharapkan mampu menvisualisasikan apa yang ada dalam metode ini. Sehingga, metode ini bisa bertambah nilainya. 3.3.3 Analisis iStow

iStow yang digunakan dalam penelitian ini adalah iStow ver. 1.28. Pada iStow versi ini, operator bisa mensimulasikan proses perencanan

stowage terlebih dahulu sebelum

mengaplikasikannnya secara langsung di lapangan. Sebagai visualisasi integrasinya dengan prototipe modul casestow, maka pada piranti lunak iStow nantinya akan ditambahkan sebuah tampilan menu yang tersambung dengan prototipe modul casestow.

3.2. Perancangan Prototipe Modul

Prototipe modul casestow ini mengimplementasikan metode casestow di dalamnya. Dengan metode casestow di dalamnya, prototipe modul casestow ini akan sangat membantu proses pembuatan rencana stowage

oleh operator perencana.

3.2.1. Perancangan Skema Perhitungan 3.2.1.1. Skema Perhitungan Nilai Kesamaan

Numerik

Untuk memudahkan perhitungan, data CLL diklasifikasikan menjadi seperti tabel 3.1. Tabel 3.1 Klasifikasi Peti Kemas

No. Klasifikasi Keterangan

1 20ft - ringan Jumlah peti kemas dengan panjang 20ft dan berat antara 0 – 8 ton.

2 20ft - sedang Jumlah peti kemas dengan panjang 20ft dan berat antara 9 – 20 ton.

3 20ft - berat Jumlah peti kemas dengan panjang 20ft dan berat lebih dari 21 ton.

4 40ft - ringan Jumlah peti kemas dengan panjang 40ft dan berat antara 0 – 8 ton.

5 40ft - sedang Jumlah peti kemas dengan panjang 40ft dan berat antara 9 – 20 ton.

6 40ft - berat Jumlah peti kemas dengan panjang 40ft dan berat lebih dari 21 ton.

3.2.1.2. Skema Perhitungan Nilai Kesamaan Bay

Perhitungan ini diawali dengan membagi tiap bay menjadi enam partbay, seperti pada Gambar 3.1. Kemudian partbay tersebut diubah tata letaknya sesuai dengan perubahan yang bisa dianggap sama dalam pengaruhnya terhadap stabilitas kapal.

Gambar 3.1 Pembagian tiap Bay

Selanjutnya, untuk setiap peti kemas dalam partbay diklasifikasikan menjadi enam bagian seperti tabel 3.1. Kemudian, data tersebut dihitung nilai kesamaannya antara data KKSPB

query dengan casebase. Proses perhitungan ini menggunakan metode max-min.

3.2.1.3. Skema Perhitungan Nilai Kesamaan Longitudinal

Dalam penelitian Tugas Akhir ini, terdapat empat pasang bay yang bisa dianggap sama karena setiap pasangan tersebut terletak pada palka (ruang muat) yang sama, yaitu:

• Bay 01 dengan bay 03

Tiap bay pada posisinya dalam kapal mempunyai titik berat longitudinal (LCG) dan titik berat vertikal (VCG). Gaya berat yang mempengaruhi bay, menyebabkan bay tersebut mempunyai momen (momen horisontal dan momen vertikal). Momen disini merupakan perkalian titik berat dengan beratnya.

Momen inilah yang akan dihitung nilai kesamaannya dengan menggunakan aturan trapezoidal fungsi keanggotaan fuzzy dan metode max-min.

3.2.2. Perancangan Antarmuka

Salah satu aspek penting dalam visualisasi prototipe modul adalah dengan perancangan antarmuka, karena perancangan antarmuka yang baik berbanding lurus dengan tingkat kemudahan terhadap pemahaman sistem yang ada pada sebuah prototipe modul. Artinya prototipe

(6)

dirancang dengan sedemikian rupa agar user

dapat dapat dengan mudah berinteraksi dengan system yang ada dalam prototipe tersebut.

Form Input Data dan Perhitungan

Form ini (Gambar 3.3) merupakan antarmuka interaksi antara user dengan program yang pertama. Form ini berfungsi untuk:

• Memasukkan data query (CLL dan KKSPB).

• Menyimpan data query.

• Melakukan proses perhitungan nilai kesamaan.

Gambar 3.3Form Input Data dan Perhitungan

Form Konfigurasi Nilai Pembobotan

Form ini berfungsi untuk melakukan perubahan nilai pembobotan peti kemas, serta melakukan perubahan terhadap nilai pembobotan fuzzy.

Form Hasil Perhitungan

Pada form ini, user dapat melihat hasil perhitungan nilai kesamaan. Lihat Gambar 3.4.

Gambar 3.4Form Hasil Perhitungan

Form Bayplan

Form ini berfungsi sebagai modifikasi rencana stowage sampai dihasilkan suatu rencana yang diinginkan. Lihat Gambar 3.5.

Gambar 3.5FormBayplan

Form Laporan

Form ini berfungsi untuk menampilkan data laporan dari rencana stowage yang sudah selesai dibuat. Laporan yang bisa ditampilkan meliputi: laporan bayplan, laporan stabilitas kapal, dan laporan manifest.

3.3. Implementasi Prototipe Modul 3.3.1 Implementasi Casestow

1. Simple Trip

Data query hanya CLL. Sedangkan data KKSPB bernilai 0, karena pada saat kapal datang belum ada muatannya sama sekali (masih kosong).

2. Multi Port

Data query berupa CLL dan KKSPB.

3.3.1.1. Implementasi Tahap Retrieve

Proses retrieve dijalankan dengan menekan tombol “Hitung Casestow” yang terdapat pada forminput data dan perhitungan.

3.3.1.2. Implementasi Tahap Reuse

• Memilih rencana stowage yang lalu untuk referensi atau memilih secara otomatis (rencana dengan nilai kesamaan tertinggi yang terpilih) dengan menekan tombol ”Pilih Otomatis” yang ada pada form

hasil perhitungan.

• Menampilkan rencana yang dipilih dengan menekan tombol “Tampilkan” yang terdapat pada form hasil perhitungan.

• Menekan tombol “Implementasikan” yang terdapat pada form bayplan untuk merefleksikan konsep rencana yang dipilih dengan data query.

(7)

3.3.1.3. Implementasi Tahap Revise

Pada proses revise, pembuatan rencana dijalankan secara manual oleh user.

3.3.1.4. Implementasi Tahap Retain

Pada tahap ini, rencana stowage tersebut akan disimpan ke dalam casebase disertai dengan korespondensi nilai (penjelasan). Pada tahap inilah casebase memperoleh pengetahuan baru tentang rencana stowage.

4. UJI COBA PROTOTIPE MODUL 4.1. Uji Coba Proses Casestow

Proses casestow mendapatkan input query

berupa data CLL dan KKSPB. Kemudian data tersebut ditampilkan. Data CLL ditapilkan dalam bentuk tabel dan data KKSPB divisualisasikan dalam bentuk text browser.

Tabel 4.1 Data CLL

Gambar 4.1 Data KKSPB

Query tersebut kemudian diolah dengan proses retrieve dan perhitungan nilai kesamaan. Hasil proses retrieve dan perhitungan, lihat Gambar 4.2.

Gambar 4.2 Hasil Proses Retrieve

Kemudian dari list data tersebut, user

menunjuk satu solusi kasus rencana stowage

untuk menjadikannya sebagai referensi. Tampilan

rencana stowage yang diambil user sebagai referensi ditunjukkan Gambar 4.3.

Gambar 4.3 Rencana Stowage yang Ditunjuk

Dilanjutkan dengan proses implementasi rencana baru pada rencana referensi dengan menggunakan konsep rencana referensi tersebut sebagai dasar penyusunan rencana baru (Gambar 4.4).

Gambar 4.4 Implementasi Rencana Stowage

yang Ditunjuk

Apabila user sudah pasti akan menggunakan rencana hasil implementasi tersebut maka proses dilanjutkan dengan proses autorisasi seperti ditunjukkan oleh Gambar 4.5.

(8)

Gambar 4.5 tersebut akan digunakan untuk proses revise sehingga menghasilkan rencana stowage baru seperti Gambar 4.6.

Gambar 4.6 Hasil Proses Revise

Tahap terakhir adalah proses retain. Dalam proses ini, kasus rencana stowage aktual akan disimpan ke dalam casebase. Kasus aktual tersebut terbagi menjadi empat komponen, yaitu:

• Data CLL

• Data KKSPB

• Rencana Stowage

• Korespondensi Nilai (Penjelasan)

Dari hasil uji coba yang dilakukan dapat dilihat, bahwa prototipe modul casestow dapat menyelesaikan kasus rencana stowage sesuai dengan metode yang diimplementasikan didalamnya (casestow). Dalam hal ini, user

(operator perencana stowage) sangat terbantu dalam membuat rencana stowage.

5. PENUTUP 5.1. Kesimpulan

Dari hasil uji coba yang telah dilakukan terhadap prototipe modul casestow, maka dapat diambil kesimpulan bahwa:

1. Metode casestow dapat diimplementasikan secara nyata melalui prototipe modul.

2. Prototipe modul casestow mampu berintegrasi dengan iStow.

3. Prototipe modul casestow dapat membuat rencana stowage baru (aktual) lebih cepat dan lebih realistis sesuai dengan proses bisnis pada industri pelayaran.

5.2. Saran

1. Perlu adanya pengembangan lebih lanjut dari prototipe modul casestow, agar menjadi sebuah modul casestow yang handal.

2. Perlu adanya penelitian lebih lanjut mengenai source code pada prototipe modul

casestow, sehingga bisa lebih menghemat

running time.

3. Perlu adanya penelitian lebih lanjut mengenai rancangan database pada prototipe modul casestow, sehingga bisa relevan untuk iStow versi selanjutnya.

UCAPAN TERIMA KASIH

Penulis mengucapkan terima kasih kepada tim Laboratorium Telematika Transportasi Laut (Teknik Perkapalan ITS).

DAFTAR PUSTAKA

[1] Nugroho, S. (2004). Case-Based Stowage Planning for Container Ships. In International Logistics Congress 2004, pages 609-618. Dokuz Eylul University, Izmir, Turkey, Dokuz Eylul Publications. [2] Nugroho, S. (2005). Case-Based Stowage

Planning System. In Olivella, J., Trebbia C., and Macet, R., editors, Maritime Engineering and Ports III, volume 80 of WIT Transactions on Built Environment. Wessex Institute of Technology, WIT Press Southampton, PORTS 2005, Barcelona, ISSN 1743-3509.

[3] Nugroho, S. (2005). CASESTOW: Recycling of past stowage plans. In 1st International Conference on Operations and Supply Chain Management, Bali, Indonesia.

[4] Leake, D.B. (1996). Case-Based Reasoning: Experiences, Lessons & Future Directions. AAAI Press/MIT Press.

[5] Riesbeck, C.K. and Schank, R.C. (1989). Inside Case-Based Reasoning. Lawrence Erlbaum Associates, Inc.

[6] Nielsen, Jakob. (1993). Usability Engineering. Academic Press, Boston. ISBN 0-12-518405-0

[7] Schank, R. (1982). Dynamic Memory: A Theory of Learning in Computers and People. New York: Cambridge University Press.