## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, Januari 2024, hal. 511~516 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Aplikasi Pemantauan Lalu Lintas Kapal di Perairan Laut dengan Menggunakan Metode Haversine Formula
Nur Ani 1 , Suga Catra Pratama 2 , Faisal Aziz 3 , Dwiki Fardiansyah 4 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Indonesia
1 nur.ani@mercubuana.ac.id, 2 141817110155@student.mercubuana.ac.id, 3 241817110016@student.mercubuana.ac.id,
4 341817110191@student.mercubuana.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-11-08 Revised, 2023-11-20 Accepted, 2023-11-29 Dengan  memanfaatkan  data  spasial,  pendekatan  baru  untuk  penilaian  risiko keselamatan  lalu  lintas  kapal  dapat  dikembangkan,  memungkinkan pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  lintasan  kapal  dan  meningkatkan keselamatan  maritim  secara  keseluruhan  di  lingkungan  perairan  yang  padat dan  berbahaya.  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  rancangan  aplikasi pemantauan lalu lintas pergerakan kapal yang berada pada area perairan laut dengan menerapkan algoritma haversine formula. Metode ini digunakan untuk perhitungan jarak antara pelabuhan terdekat dari posisi kapal, hal ini bertujuan untuk memudahkan pengambilan keputusan jika terjadi hal-hal darurat. Dari hasil eksperimen, perbandingan nilai dengan Google Maps mendapatkan rata rata  sebesar  10,3  dengan  selisih  terkecil  2  dan  terbesar  34,  hal  ini  masih menandakan  bahwa  perhitungan  estimasi  jarak  kapal  dengan  pelabuhan terdekat menggunakan haversine formula dalam sistem dashboard monitoring traffic  kapal  mempunyai  akurasi  sedikit  lebih  baik  dengan  dibandingkan menggunakan aplikasi Google Maps. Rancang bangun prototype sistem telah berhasil  dilakukan berdasarkan  perancangan  dari  diagram  use  case,  diagram activity,  dan  diagram  class  serta  perancangan  dari  tampilan  antar  muka memiliki modul diantaranya; modul traffic, modul ship, modul voyage, modul history, modul port.
Kata Kunci: Harversine Ship Traffic Spatial Data
Pelabuhan Aplikasi

## ABSTRACT
Keywords: Harversine Ship Traffic Spatial Data Port Application By  leveraging  spatial  data,  new  approaches  to  vessel  traffic  safety  risk assessment  can  be  developed,  enabling  a  better  understanding  of  vessel trajectories and improving overall maritime safety in congested and hazardous aquatic environments. This study aims to design an application for monitoring ship  movement  traffic in marine  waters by  applying the  Haversine  Formula algorithm. This method is used for calculating the distance between the nearest ports from the position of the ship, this aims to facilitate decision making in case of emergencies. From the experimental results, the comparison of values with  Google  Maps  gets an  average  of  10.3  with  the  smallest  difference  of  2 and  the  largest  34,  this  still  indicates  that  the  calculation  of  the  estimated distance of the ship to the nearest port using the haversine formula in the ship traffic monitoring dashboard system has slightly better accuracy than using the Google  Maps  application.  The  design  of  the  system  prototype  has  been successfully  carried  out  based  on  the  design  of  use  case  diagrams,  activity diagrams, and class diagrams as well as the design of the interface display, has modules  including;  traffic  module,  ship  module,  voyage  module,  history module, port module.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Nur Ani Fakultas Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana, Indonesia Email: nur.ani@mercubuana.ac.id

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, Januari 2024, hal. 511~516 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 1. PENDAHULUAN
Pemantauan lalu lintas kapal di perairan sangat penting untuk meningkatkan keselamatan maritim dan mengurangi  risiko  tabrakan.  Teknologi  analisis  data  geografis  real-time  memainkan  peran  penting  dalam meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi  sistem  pemantauan  lalu  lintas  perairan  laut.  Selain  itu,  pengembangan sistem manajemen lalu lintas kapal berguna untuk menilai risiko tabrakan, mendeteksi hotspot lalu lintas, dan merencanakan jalur kapal penghindaran tabrakan [1]–[10].
Selain itu, metodologi inovatif, seperti partisi lalu lintas berdasarkan data spasial, berkontribusi pada partisi lalu lintas maritim yang optimal di perairan yang kompleks, mendukung manajemen risiko anti-tabrakan dan meningkatkan kesadaran situasional maritim. Dengan memanfaatkan data spasial, pendekatan baru untuk penilaian risiko  keselamatan  lalu  lintas  kapal dapat  dikembangkan, memungkinkan pemahaman  yang lebih baik tentang lintasan kapal dan meningkatkan keselamatan maritim secara keseluruhan di lingkungan perairan yang padat dan berbahaya [11]–[15].
Dengan predikat negara maritim, menjadikan wilayah perairan indonesia sebagai rute pelayaran efisien oleh  kapal-kapal  baik  lokal  maupun  asing  untuk  melintas.  Sebagaimana  hal  yang  sudah  disebutkan,  perlu adanya pengawasan terkait lalu lintas kapal dan posisi kapal secara realtime guna meningkatkan pelayanan dan keselamatan transportasi laut. Sistem yang dapat digunakan untuk memenuhi kebutuhan terkait permasalahan ini dapat digunakan untuk melakukan pengawasan terkait lalu lintas kapal yang bersifat komersial dan dapat diakses  secara  umum.  Tetapi  saat  ini  masih  diperlukan  sebuah  sistem  yang  sumber  data  yang  berasal  dari organisasi untuk kepentingan organisasi itu sendiri [16]–[22].
Maka  dari  itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  rancangan  aplikasi  pemantauan  lalu  lintas pergerakan kapal yang berada pada area perairan laut dengan menerapkan algoritma haversine formula. Metode ini  digunakan  untuk  perhitungan  jarak  antara  pelabuhan  terdekat  dari  posisi  kapal,  hal  ini  bertujuan  untuk memudahkan pengambilan keputusan jika terjadi hal-hal darurat.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  pada  penulisan  ini  menggunakan  metode prototyping karena  pada  metode  ini  sistem dikembangkan  lebih  cepat  daripada  metode  tradisional  dan  jika  terjadi  perubahan  hanya  perlu  merubah prototype sesuai kebutuhan yang diinginkan. Hal ini sejalan dengan pengertian model prototyping yaitu teknik untuk mengumpulkan informasi dengan cepat tentang kebutuhan informasi pengguna.
Haversine Formula merupakan rumus perhitungan garis lintang ( longitude ) dan garis bujur ( latitude ) untuk  mencari  jarak  terpendek  dari  2  titik  pada  bidang  yang  memiliki  derajat  kelengkungan.  Formula Haversine dapat digunakan untuk mencari jarak terdekat dengan cara mencari hasil yang paling kecil nilainya sebagai lokasi dengan jarak terdekat. Pada proses awal penelitian ini adalah melakukan pengambilan data AIS dan VTS dalam  format JSON yang  bersumber  dari website Kemenhubla.  Format  data JSON yang  diambil adalah:  Data  Kapal,  Data  Referensi  Kapal,  Data  Detail  Kapal.  Proses  pengambilan  data  ini  menggunakan metode ETL ( Extract, Transform, Loading ) seperti pada Gambar 1 .
Gambar 1 Tahapan Pengolahan Data ETL ( Extract, Transform, Load )

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Pada  tahap  pertama  akan  dilakukan  Integration,  yang  mana  termasuk  kedalam  tahap  ekstraksi data.   Integration  yang  dimaksud  melakukan  proses  penarikan  data  melalui  open  services  yang  disediakan Kementerian Perhubungan Laut guna menarik data kapal kapal yang diterima dari sistem AIS kemduian data tersebut  akan  disimpan  ke  database  penampungan  sementara,  data  yang  diterima adalah JSON dikarenakan sistem  ini  masih menggunakan  platform  database  MySQL yang mana  tidak  mendukung  penyimpanan  data JSON, maka data JSON tersebut diurai dulu sesuai relasi yang berlaku.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, Januari 2024, hal. 511~516 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Setelah  data  telah  disimpan,  maka  akan  ada  engine  yang  melakukan  proses  transformasi  data, transformasi data dibagi beberapa proses yang pertama adalah data segmentation yang mana menganalisis data mana  saja  yang  dapat  bernilai  dan  dijadikan  sumber  informasi  untuk kepentingan  dashboard tersebut. Lalu dilakukan  data  cleansing  yang  mana  mengeliminasi  data  yang  tidak  lengkap  membawa  informasi  yang dilakukan, lalu akan dilakukan proses perhitungan dan pencarian pelabuhan terdekat berdasarkan posisi kapal tersebut. Setelah proses transformasi dan perhitungan, maka data data tersebut akan disimpan ke dalam tabel transaksi yang akan siap digunakan untuk visualisasi data dashboard. Data yang telah diolah dan disimpan di tabel  transaksi  akan  dilakukan  penarikan  data,  data  tersebut  akan  diolah  dan  dibentuk  proses  query  untuk kebutuhan visualisasi data dan menu yang dibutuhkan. Data siap ditampilkan berupa dashboard atau laporan, data yang ditampilkan berupa entitas kapal dan kondisi terakhir posisi kapal tersebut.
Haversine formula yang diterapkan pada SIG monitoring traffic kapal sebagai penghitung jarak antara Pelabuhan dan kapal terdekat dari Pelabuhan yang ditentukan oleh user. Penentuan jarak kapal terdekat dari Pelabuhan dilakukan dengan perhitungan jarak dari titik koordinat Pelabuhan ke area sekitar Pelabuhan dalam radius  10  km.  Kemudian  setelah  diketahui  jarak  dari  kapal  kapal  yang  berada  dalam  radius,  hasil  tersebut disortir untuk mencari nilai yang paling kecil. Maka akan diperoleh data kapal yang masuk dalam radius 10 Km  dari  yang  terdekat  sampai  yang  paling  terjauh  dari  pelabuhan. Hasil  penentuan  jarak  terdekat  dengan menggunakan perhitungan Formula Haversine dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1 Hasil Perhitungan Metode Haversine Formula Nama Pelabuhan Latitude Longitude Jarak Perhitungan Haversine Formula (dalam km) Pelabuhan Tanjung Priok -6.10169 106.888184 303.8640889 Pelabuhan Banten -6.01727 105.95459 326.9962859 Pelabuhan Panjang -5.46606 105.319397 317.7879522 Pelabuhan Teluk Bayur -0.99719 100.371216 814.8806956 Pelabuhan Pontianak -0.01807 109.335022 438.82416 Pelabuhan Palembang -2.9917 104.760803 285.543044 Pelabuhan Bengkulu -3.9079 102.305786 557.0786978 Pelabuhan Jambi -1.53632 103.661141 454.2606779 Pelabuhan Cirebon -6.71332 108.571228 394.4126418 Pelabuhan Balam -2.09827 106.129822 194.534312 Pelabuhan Sunda Kelapa -6.11731 106.808838 307.0177697 Pelabuhan Tanjung Pandan -2.7439 107.632996 81.79111423
Setiap data yang masuk akan diproses perhitungan Haversine formula . Perhitungan ini membutuhkan nilai longitude dan latitude Ditunjukkan pada tabel I studi kasus perhitungan kapal Tanto Kawan yang berposisi pada latitude -3.4 dan longitude 107.3 kepada 12 pelabuhan. Nilai jarak yang paling dekat dengan kapal yaitu Pelabuhan  Tanjung  Pandan  dengan  81,7  km  dan  paling  jauh  Pelabuhan  Teluk  Bayur  dengan  814,8  km. Perbandingan  hasil  perhitungan terhadap  aplikasi Google Maps. Perbandingan hasil  perhitungan Haversine formula dilakukan terhadap hasil pengukuran jarak pada aplikasi Google Maps . Google Maps memiliki fitur untuk melakukan  pengukuran jarak  garis  lurus antara  dua  titik  yang  ditandai pada  peta.  Perbandingan hasil antara Haversine formula dan aplikasi Google Maps , dapat dilihat pada Tabel 2 .
Tabel 2 . Perbandingan Hasil Haversine Formula Dengan Aplikasi Google Maps
Nama Pelabuhan Latitude Longitude Jarak Perhitungan Haversine Formula (dalam km) Hasil Pengukuran Google Maps (dalam km) Selisih (dalam meter) Pelabuhan Tanjung Priok -6.10169 106.888184 303.8640889 303.83 34 Pelabuhan Banten -6.01727 105.95459 326.9962859 326.99 6 Pelabuhan Panjang -5.46606 105.319397 317.7879522 317.78 7 Pelabuhan Teluk Bayur -0.99719 100.371216 814.8806956 814.87 10 Pelabuhan Pontianak -0.01807 109.335022 438.82416 438.82 4 Pelabuhan Palembang -2.9917 104.760803 285.543044 285.54 3 Pelabuhan Bengkulu -3.9079 102.305786 557.0786978 557.07 8 Pelabuhan Jambi -1.53632 103.661141 454.2606779 454.24 2 Pelabuhan Cirebon -6.71332 108.571228 394.4126418 394.42 7 Pelabuhan Balam -2.09827 106.129822 194.534312 194.54 5 Pelabuhan Sunda Kelapa -6.11731 106.808838 307.0177697 307.01 7 Pelabuhan Tanjung Pandan -2.7439 107.632996 81.79111423 81.76 31
Rancang bangun aplikasi ini dilakukan dengan diawali tahapan pembuatan diagram use case , activity , dan class serta  selanjutnya  kepada pembuatan  tampilan antar  muka  atau user  interface. Diagram use case digunakan  untuk menggambarkan  hubungan antara aktor  dan system . Use  case diagram  berguna dalam  hal mengidentifikasi  siapa  saja aktor  yang  berinteraksi  dengan sistem,  selanjutnya  langkah  apa  saja  yang  harus dilakukan oleh sebuah sistem seperti yang terlihat pada Gambar 2 .

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, Januari 2024, hal. 511~516 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 2 Diagram Use Case
Kebutuhan user terhadap sistem dalam pelaksanaan user interface , agar user dapat kemudahan dalam pemahaman dan penggunaan SIG monitoring traffic kapal. Ada 2 modul yang memuat data persebaran kapal, yaitu Traffic dan Port yang dimana untuk mengakses nya dibutuhkan login username dan password yang sudah terdaftar di sistem aplikasi terlebih dahulu. Dapat dilihat pada gambar 8 ditunjukkan, tampilan pada aplikasi ini memiliki navigasi yang berada di sebelah kiri dan ada nya ikon profil dari user yang saat ini sedang login . Terdapat sebuah input teks untuk mencari data dari suatu kapal, dengan menggunakan nomor MMSI (Maritime Mobile  Identify  System) lalu  menekan  tombol  cari  yang  berwarna  kuning.  Jika  ikan  mengosongkan  kolom input, user dapat menggunakan tombol reset berwarna merah yang posisi tombol nya tepat berada  di sebelah tombol cari. Peta interaktif yang berada dibawah tombol reset dan cari dapat dijelajahi dengan melakukan zoom in dan zoom out pada peta, sehingga dapat dilihat lebih detail. Terdapat ikon yang berbentuk seperti segitiga berwarna  hijau  yang  memenuhi  area  Pelabuhan  Tanjung  Priok,  ikon  tersebut  merupakan  data  kapal  yang sebelum nya hanya berbentuk JSON lalu diproses dan dilakukan visualisasi seperti pada Gambar 3 .

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, Januari 2024, hal. 511~516 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Berbeda dengan modul port yang ditunjukkan pada gambar 9, pada kolom masukan port merupakan daftar pilihan Pelabuhan yang nanti nya dipilih oleh user sesuai dengan yang dibutuhkan. Pilihannya Pelabuhan yaitu  Pelabuhan  Tanjung  Priok,  Pelabuhan Banten,  Pelabuhan  Panjang,  Pelabuhan  Teluk  Bayur,  Pelabuhan Pontianak,  Pelabuhan  Palembang,  Pelabuhan  Bengkulu,  Pelabuhan  Jambi,  Pelabuhan  Cirebon,  Pelabuhan Balam,  Pelabuhan  Sunda  Kelapa,  dan  Pelabuhan  Tanjung  Pandan.  Formula Haversine digunakan  untuk memperhitungkan  jarak  yang  hasil  perhitungannya  akan  disortir  lalu  didapatkan  data  kapal  terdekat  dari Pelabuhan yang dipilih dalam radius 10 Km. Tampilan dari modul ini sama dengan modul yang ditunjukkan pada gambar 8, hanya berbeda di kolom masukan tadi dan tidak ada tombol untuk reset . Secara  keseluruhan  d ashboard  monitoring  traffic kapal  menghasilkan  beberapa  modul  keluaran diantaranya, modul traffic yang berfungsi sebagai pemantauan pergerakan lalu lintas kapal, modul ship yang berfungsi melakukan filter klasifikasi jenis kapal, modul voyage yang berfungsi melakukan filter klasifikasi kapal berdasarkan tujuan kapal, modul history yang berfungsi menampilkan data tracking posisi kapal yang nantinya akan berbentuk line/garis pada SIG sesuai dengan titik posisi kapal yang sudah dilewati serta modul port yang berfungsi melakukan filter kapal yang berjarak 10 Km dari area Pelabuhan.
Sistem  terbagi  menjadi  3  bagian,  bagian  pertama  yaitu  yang  bertugas  untuk  pengambilan  data, pengambilan data menggunakan scheduler pada platform Node JS dengan rentan waktu tiap 1 menit, setelah data didapatkan akan dimasukkan kedalam database MySQL , untuk platform database bisa menggunakan yang lain tapi kita memilih MySQL dikarenakan kemudahan dalam instalasi dan deployment database tersebut, lalu data tersebut diberikan flag atau tanda untuk dilanjutkan oleh sistem scheduler berikutnya. Bagian kedua adalah scheduler pengolahan data, proses pengolahan data ialah mengambil data yang telah ditandai untuk siap diolah menjadi bentuk data  yang baru, pada proses ini dilakukan pula perhitungan haversine dan cleansing data yang mana akan digunakan untuk penyaringan data berupa jarak kapal terdekat dari  pelabuhan  yang  berada  pada  area  perairan  laut.  Data  tersebut  akan  dihitung  menggunakan  formula haversine, setelah  didapatkan  hasilnya  maka  akan  dilakukan  proses cleansing atau  eliminasi  terhadap  data tersebut, apabila pada proses cleansing data tidak ditemukan data kapal pada database . maka akan membentuk data referensi kapal yang baru, jika ditemukan data yang lama akan disimpan terlebih dahulu ke tabel history sebagai  rekam  jejak  perjalanan  kapal,  selanjutnya  data  yang  baru  dan  telah  diolah  lalu  di update ke  tabel transaksi untuk diproses menjadi sebuah informasi yang digunakan pada tampilan dashboard . Pada bagian terakhir adalah sistem pelaporan dan penyajian data, data yang telah melalui tahap kedua akan menampilkan semua olahan data yang dibentuk menjadi sistematis dan informatif, sehingga user dapat memahami pergerakan data dan mengetahui hasil dari olahan data yang sebelumnya dilakukan, lalu didalam sistem penampilan data ini, ada sebuah modul report yang digunakan untuk mengambil data yang telah diolah, selanjutnya  data  tersebut  akan  diproses  menjadi File  PDF sebagai  bentuk  pelaporan.  Dengan  adanya dashboard monitoring traffic kapal dapat menjawab kebutuhan akan pengawasan lalu lintas pergerakan kapal.

## 4. KESIMPULAN
Penerapan haversine formula dapat digunakan untuk perhitungan jarak dari titik kapal ke tiap area pelabuhan dan  dengan mengeliminasi  hasil perhitungan  sampai  mendapatkan  jarak  terdekat.  Namun masih  didapatkan selisih perhitungan, jika dibandingkan dengan aplikasi Google Maps . Perbandingan nilai dengan Google Maps mendapatkan rata rata sebesar 10,3 dengan selisih terkecil 2 dan terbesar 34, hal ini masih menandakan bahwa perhitungan estimasi jarak  kapal  dengan  pelabuhan terdekat  menggunakan haversin e formula dalam  sistem dashboard monitoring traffic kapal mempunyai akurasi sedikit lebih baik dengan dibandingkan menggunakan aplikasi Google Maps . Rancang bangun prototype sistem telah berhasil dilakukan berdasarkan perancangan dari diagram use case , diagram activity , dan diagram class serta perancangan dari tampilan antar muka, yang menghasilkan  sistem dashboard  monitoring traffic kapal untuk dipergunakan dalam  pemantauan  lalu  lintas pergerakan kapal yang berada pada perairan laut dimana sistem ini memiliki modul diantaranya; Modul Traffic , Modul Ship , Modul Voyage , Modul History , Modul Port .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  Biro  Penelitian,  Pengabdian  Masyarakat  &  Publikasi,  Universitas  Mercu  Buana  yang telah mendukung pelaksaan penelitian ini.

## REFERENSI
[1] D. I. Sensuse et al. , “The System Feature Identification for Accelerating Government Human Capital Knowledge Improvement,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 12, no. 6, pp. 2370–2377, 2022.
[2] H.  Yu,  Q.  Meng,  Z.  Fang,  J.  Liu,  and  L.  Xu,  “A  review  of  ship  collision  risk  assessment,  hotspot detection and path planning for maritime traffic control in restricted waters,” J. Navig. , vol. 75, no. 6,

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 3, Januari 2024, hal. 511~516 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
pp. 1337–1363, 2022.
[3] K. Liu, Z. Yuan, X. Xin, J. Zhang, and W. Wang, “Conflict detection method based on dynamic ship domain model for visualization of collision risk Hot-Spots,” Ocean Eng. , vol. 242, p. 110143, 2021.
[4] X. Xin, K. Liu, Z. Yang, J. Zhang, and X. Wu, “A probabilistic risk approach for the collision detection of multi-ships under spatiotemporal movement uncertainty,” Reliab. Eng. Syst. Saf. , vol. 215, p. 107772, 2021.
[5] H. Noprisson, “Current Research Trend on Agile Software Development,” Int. J. Sci. Res. Comput. Sci. Eng. Inf. Technol. , pp. 99–105, Sep. 2019.
[6] E. Hidayat, Lukman, H. Noprisson, D. I. Sensuse, Y. G. Sucahyo, and E. D. Putra, “Development of mobile application for documenting traditional knowledge in Indonesia: A Case Study of Traditional Knowledge in Using Medicinal Plant,” in Proceedings - 14th IEEE Student Conference on Research and Development: Advancing Technology for Humanity, SCOReD 2016 , 2017.
[7] H.  Noprisson,  “Challenges  and  Benefits  of  Knowledge  Management  Practices  in  Electronic Government,” Int. J. Sci. Res. Comput. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol. 5, no. 4, 2019.
[8] U. Salamah, V. K. Aditya, Y. Jumaryadi, V. Ayumi, and H. Noprisson, “Sistem Penjadwalan Pelayanan Perbaikan Komputer Menggunakan Algoritma Round Robin,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 122–131, 2023.
[9] S. D. Asri, D. Ramayanti, A. D. Putra, and Y. T. Utami, “Deteksi Roda Kendaraan Dengan Circle Hough Transform (CHT) dan Support Vector Machine (SVM),” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 2, pp. 427–434, 2022.
[10] D. Ramayanti, S. D. Asri, and L. Lionie, “Implementasi Model Arsitektur VGG16 dan MobileNetV2 Untuk Klasifikasi Citra Kupu-Kupu,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 5, no. 3, pp. 182–187, 2022.
[11] H. Yu et al. , “Ship path optimization that accounts for geographical traffic characteristics to increase maritime port safety,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. , vol. 23, no. 6, pp. 5765–5776, 2021.
[12] X. Xin, K. Liu, S. Loughney, J. Wang, and Z. Yang, “Maritime traffic clustering to capture high-risk multi-ship encounters in complex waters,” Reliab. Eng. Syst. Saf. , vol. 230, p. 108936, 2023.
[13] H. Rong, A. P. Teixeira, and C. G. Soares, “Spatial correlation analysis of near ship collision hotspots with local maritime traffic characteristics,” Reliab. Eng. Syst. Saf. , vol. 209, p. 107463, 2021.
[14] Q. Lin, B. Yin, X. Zhang, M. Grifoll, and H. Feng, “Evaluation of ship collision risk in ships’ routeing waters: A Gini coefficient approach using AIS data,” Phys. A Stat. Mech. its Appl. , vol. 624, p. 128936, 2023.
[15] J.  Xiong,  “Application  of  multi-source  data  hybrid  technology  in  navigation  and  communication technology,” Int. J. Online Biomed. Eng. , vol. 15, no. 1, pp. 156–170, 2019.
[16] X. Xin, K. Liu, S. Loughney, J. Wang, H. Li, and Z. Yang, “Graph-based ship traffic partitioning for intelligent maritime surveillance in complex port waters,” Expert Syst. Appl. , vol. 231, p. 120825, 2023.
[17] H. Noprisson, N. Husin, M. Utami, Puji Rahayu, Y. G. Sucahyo, and D. I. Sensuse, “The Use of a Mixed Method Approach to Evaluate m-Government Implementation,” in 2016 International Conference on Information Technology Systems and Innovation (ICITSI) , 2016.
[18] M. Purba, “Implementation of System Usability Scale Method on Whatsapp as online learning media,” in International Conference On Technical And Vocational Education And Training , 2020, pp. 1–6.
[19] M.  Purba  and  Y.  Yadi,  “Implementation  Opinion  Mining  for  Extraction  Of  Opinion  Learning  in University,” Sink. J. dan Penelit. Tek. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 694–699, 2023.
[20] E. Cahyaningsih, D. I. Sensuse, A. M. Arymurthy, and H. Noprisson, Nusantara: Model Manajemen Pengetahuan Untuk Mendukung Peningkatan Kinerja Sumber Daya Manusia di Instansi Pemerintah . Yogyakarta: LeutikaPrio, 2020.
[21] H. Noprisson and Budiyarti, “Aplikasi Manajemen Pemeliharan Produk Perangkat Lunak,” J. Sci. Appl. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 41–45, 2018.
[22] I. Nurhaida et al. , “Implementation of Deep Learning Predictor (LSTM) Algorithm for Human Mobility Prediction,” Int. J. Interact. Mob. Technol. , vol. 14, no. 18, p. 132, Nov. 2020.