PENGEMBANGAN PROTOTIPE MODUL SISTEM PERENCANAAN STOWAGE BERDASARKAN KASUS UNTUK PENATAAN SEMI-OTOMATIS PETI KEMAS PADA KAPAL
Nama Mahasiswa NRP Jurusan Dosen Pembimbing
: : : :
Nurdin Akbar Harwanto 1206 100 004 Matematika FMIPA-ITS 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
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 semiotomatis 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.
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
1
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)
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.
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
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)
2
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.
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 2.3 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.
Gambar 2.5 Bay Sebagai Sebuah Benda Pejal
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.
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).
2.4.2.
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
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
3
adalah memiliki kode dasar fungsional dari metode yang diimplementasikan didalamnya (casestow).
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:
f a = 10 % fb = 5 % fc = 5 % f d = 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.
Gambar 2.6 Perhitungan nilai kesamaan longitudinal 2.6
Teori Himpunan Fuzzy Suatu himpunan fuzzy A dalam X diekspresikan sebagai sehimpunan pasangan berurutan :
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.
A = {( x, μ A ( x )) | x ∈ X }
dimana : A = Himpunan Fuzzy μ A (x ) = Fungsi Keanggotaan (Membership Function) X = Semesta atau Semesta Pembicaraan Dalam perhitungan nilai kesamaan numerik, digunakan aturan trapezoidal fungsi keanggotaan fuzzy. ⎧ (x - a)/(b - a) ⎪ 1 ⎪ simattribute ( query , casebase ) = ⎨ ⎪(d - x)/(d - c) ⎪⎩ 0
jika a ≤ x ≤ b jika b < x ≤ c jika c < x ≤ d untuk yang lain
4
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.
3.2.1.2. 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.
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.
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. 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.
3.2.1.3. 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 • Bay 05 dengan bay 07 • Bay 09 dengan bay 11 • Bay 13 dengan bay 15 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.
3.2.1. 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.
3.2.2.
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
5
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 3.5 Form Bayplan 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.
Gambar 3.3 Form 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.
3.3.1.1. Implementasi Tahap Retrieve Proses retrieve dijalankan dengan menekan tombol “Hitung Casestow” yang terdapat pada form input data dan perhitungan.
Form Hasil Perhitungan Pada form ini, user dapat melihat hasil perhitungan nilai kesamaan. Lihat Gambar 3.4.
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.
Gambar 3.4 Form Hasil Perhitungan Form Bayplan Form ini berfungsi sebagai modifikasi rencana stowage sampai dihasilkan suatu rencana yang diinginkan. Lihat Gambar 3.5.
6
rencana stowage yang diambil user sebagai referensi ditunjukkan Gambar 4.3.
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.
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).
Tabel 4.1 Data CLL
Gambar 4.1 Data KKSPB Gambar 4.4 Implementasi Rencana Stowage yang Ditunjuk
Query tersebut kemudian diolah dengan proses retrieve dan perhitungan nilai kesamaan. Hasil proses retrieve dan perhitungan, lihat Gambar 4.2.
Apabila user sudah pasti akan menggunakan rencana hasil implementasi tersebut maka proses dilanjutkan dengan proses autorisasi seperti ditunjukkan oleh Gambar 4.5.
Gambar 4.2 Hasil Proses Retrieve Kemudian dari list data tersebut, user menunjuk satu solusi kasus rencana stowage untuk menjadikannya sebagai referensi. Tampilan
Gambar 4.5 Proses Autorisasi
7
Gambar 4.5 tersebut akan digunakan untuk proses revise sehingga menghasilkan rencana stowage baru seperti Gambar 4.6.
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.
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.
8
