## Rancang Bangun Aplikasi AIS Backend Untuk Pemantauan Lalu Lintas Kapal di Selat Melaka
Depandi Enda 1 , Agustiawan 2 , Muhamad Milchan 3 , Emmy Pratiwi 4 1,2 Politeknik Negeri Bengkalis, Jl. Bathin Alam, Sei. Alam, Bengkalis, Riau, Indonesia
3 Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Jl. Raya ITS - Kampus PENS Sukolilo, Surabaya, Indonesia
4 Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya, Indonesia E-mail: depandienda@polbeng.ac.id 1 , agustiawan@polbeng.ac.id 2 , milchan@pens.ac.id 3 , emmy.p@its.ac.id 4
Abstract - The Malacca Strait is the second busiest strait in the world, where about 80,000 ships pass each year. As an Indonesian territory which is directly adjacent to the southern side of the Malacca Strait, Bengkalis district has an important role in monitoring and surveillance activities in the waters of the Melaka Straits. To achieve this, a monitoring system is needed that can monitor ship traffic passing through the waters of the Malacca Strait. As a system that can capture the signals of ships crossing the Melacca Strait, Automatic Identification System (AIS) is one solution that can be used to carry out ship traffic monitoring activities. This research focuses on the design of a backend application for realtime monitoring of ship traffic in the waters of the Malacca Strait based on AIS. The built backend application functions  as  a  data  processing  service  provider  and  RESTful  API.  The  performance  of  the  built application is measured based on the efficiency aspect of data storage using the data filtering algorithm that has been  designed. Where by applying the data filtering algorithm, the efficiency of using data storage in the database is 18.45%.
Keywords - AIS, Ship Traffic, Monitoring, Malacca Strait.
I ntisari - Selat Melaka merupakan selat tersibuk kedua di dunia, dimana terdapat sekitar 80.000 kapal yang berlalu lalang tiap tahunnya. Sebagai wilayah Indonesia yang berbatasan langsung disisi selatan Selat  Melaka,  kabupaten  Bengkalis  memiliki  peran  penting  dalam  aktivitas  pemantauan  dan pengawasan di perairan Selat Melaka. Untuk mewujudkan hal tersebut, maka diperlukan sebuah sistem monitoring yang dapat memantau lalu lintas kapal yang melewati perairan Selat Melaka. Sebagai sebuah sistem yang dapat menangkap sinyal-sinyal kapal yang melintasi selat melaka, Automatic Identification System (AIS) merupakan salah satu solusi yang dapat digunakan untuk melakukan aktivitas monitoring lalu lintas kapal. Penelitian ini berfokus pada rancang bangun aplikasi backend realtime monitoring lalu lintas kapal di perairan Selat Melaka berbasis AIS. Aplikasi backend yang dibangun berfungsi sebagai penyedia  layanan  pemrosesan  data  dan  RESTful  API.  Performa  aplikasi  yang  dibangun  diukur berdasarkan  aspek  efesiensi  penyimpanan  data menggunakan  algoritma  penyaringan  data  yang  telah dirancang.  Dimana  dengan  menerapkan  algoritma  penyaringan  data  diperoleh  efesiensi  penggunaan penyimpanan data pada database sebesar 18.45%.
Kata Kunci - AIS, Lalu Lintas Kapal, Pemantauan, Selat Melaka.

## I. P ENDAHULUAN
Selat  Melaka  adalah  salah  satu  selat  internasional  terpenting  di  dunia  yang  digunakan sebagai jalur pelayaran lalu lintas kapal. Selain itu, selat ini juga merupakan selat tersibuk kedua di dunia setelah Selat Hormuz, kenyataan ini tak lepas dari letaknya yang strategis dan sejarah penggunaan selat yang sangat panjang. Kekuasaan dalam mengatur penggunaan Selat Malaka menjadi tanggung jawab ketiga negara pantai yang berbatasan langsung dengan Selat Melaka, yaitu Indonesia, Malaysia dan Singapura. Ketiga negara tersebut adalah negara pantai ( coastal state ) yang memiliki tanggung jawab dalam menjaga keselamatan dan memberi kebebasan bagi
pelintas secara aman ( innocent passage ) untuk melintasi Selat Malaka sesuai dengan aturan di dalam UNCLOS [1].
Sebagai jalur yang sangat strategis dalam perdagangan dunia, Selat Malaka menghadapi berbagai macam masalah seperti masalah keamanan, pengelolaan lalu lintas, kebijakan dalam penggunaan Selat yang menjadi masalah yang cukup menyita perhatian dan melibatkan banyak instrumen hukum [2]. Ancaman lain menurut pandangan Nazery Khaled adalah penangkapan ikan  yang  bersifat  merusak  dan  penangkapan  ikan  ilegal,  penambangan  pasir  secara  ilegal, reklamasi pantai, degradasi zona kehidupan di sekitar pantai, seperti rusaknya hutan mangrove, hancurnya  karang,  erosi  pantai  akibat  aktivitas  manusia  dan  faktor  alamiah,  perselisihan masalah batas teritorial, kecelakaan kapal dan kapal karam, bencana alam seperti tsunami dan manuver  angkatan  laut  secara  agresif  [3].  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  sebuah  sistem pemantauan realtime yang dapat memantau lalu lintas kapal di sekitar perairan Selat Melaka. Sebagai  salah  satu  negara  maritim  terbesar  di  dunia,  Indonesia  khususnya  di  wilayah sekitar  Selat  Melaka  seperti  kabupaten  Bengkalis  provinsi  Riau  harus  turut  andil  untuk memantau  aktivitas  perairan  di  Selat  Melaka.  Hal  ini  tentunya  dapat  diwujudkan  dengan keberadaan sistem atau teknologi pemantau aktivitas perairan seperti Automatic Identification System (AIS) yang dapat digunakan untuk memantau dan mengidentifikasi lalu lintas kapal di sekitar pemantauan dengan radius pemantauan hingga 180 nautika mil.
Beberapa  penelitian  terkait  yang  membahas  tentang  penggunaan  teknologi  AIS  sebagai sistem monitoring , pelacakan, keamanan dan keselamatan dijabarkan pada penjelasan berikut. Penelitian dengan judul Localized Monitoring Mobile Application for Automatic Identification System  (AIS)  for  Sea  Vessels ,  dikembangkan  bertujuan  untuk  mempermudah  petugas  laut memantau  lalu  lintas  laut  dan  memberikan  informasi  untuk  menghindari  tabrakan  dan meminimalisir  kecelakaan  laut.  Selain  itu,  sistem  yang  dikembangkan  juga dikonseptualisasikan untuk mempertimbangkan pemantauan kapal yang tak dikenal (penyusup) dalam  wilayah  lokal  yang  mungkin  dapat  berfungsi  sebagai  ancaman  terhadap  keamanan nasional  [4].  Kajian  tentang  pemanfaatan  AIS  untuk  mendeteksi  pelanggaran  wilayah perbatasan  maritim  oleh  kapal  nelayan  penangkap  ikan  juga  telah  dilakukan.  Sistem  akan memberikan  peringatan  terhadap  penjaga  pantai  jika  terjadi  pelanggaran  Garis  Perbatasan Maritim Internasional [5].
Studi  penggabungan  sistem  AIS  dan  radar  dalam  layanan  lalu  lintas  kapal  juga  telah dibahas,  dimana  data  AIS  dan  radar  digabungkan  menggunakan  teknik  penggabungan  data dengan metode fuzzy . Data input yang digunakan pada sistem fuzzy yaitu data posisi ( latitude dan longitude ), course dan speed pada  sistem  AIS  dan  radar. Output sistem  setelah  melalui proses defuzification yaitu  apakah  target  data  tersebut  sama  atau  berbeda  [6].  Penelitian berikutnya membahas tentang klasifikasi jenis kapal berdasarkan data DWT, width dan length menggunakan metode K-Nearest Neeighbour (KNN). Sebagai perbandingan, proses klasifikasi data  juga  diuji  menggunakan  metode Neighbour  Component  Analysis KNN  (NCA-KNN), dimana hasilnya metode NCA-KNN memiliki akurasi yang lebih baik dibandingkan metode KNN asli [7].
Data AIS juga dapat dimanfaatkan untuk misi pencarian, pendeteksian dan penyelamatan (SAR) di laut. Dimana data AIS memberikan informasi yang sangat berharga seperti data posisi, jalur,  dan  kecepatan  kapal  yang  terdekat  dari  lokasi  penyelamatan.  Sehingga  akan  sangat membantu misi operasi penyelamatan [8]. Kajian penggunaan peralatan AIS transponder kelas B untuk pelayaran kecil yang aman telah dilakukan. Transponder AIS kelas B ditujukan untuk kapal kecil yang belum memiliki peralatan AIS yang memadai ( transponder AIS kelas A) yang biaya peralatannya relatif mahal. Penelitian tersebut membuat rancangan sistem navigasi kapal sederhana yang dilengkapi dengan tampilan informasi AIS pada layar navigasi [9]. Penelitian lainnya yaitu membahas tentang optimalisasi area cakupan penempatan peralatan AIS Remote Base Station (RBS) menggunakan Algoritma Genetika. Hasil penelitian menunjukkan bahwa
algoritma genetika berhasil mendapatkan total wilayah cakupan ( coverage area ) yang dapat mencapai  hingga  86%  pulau  pesisir  bagian  utara  Jawa  mulai  dari  pelabuhan  Tanjung  Perak Surabaya, Jawa Timur ke pesisir Cilegon, Jawa Barat [10].
Dari beberapa penelitian yang telah dibahas sebelumnya, masih sedikit kajian penelitian yang  membahas  tentang  efesiensi  penyimpanan  data  AIS.  Sehingga  kajian  efesiensi penyimpanan  data  AIS  menarik  untuk  dilakukan  dengan  tujuan  dapat  menghemat  media penyimpanan server. Adapun tujuan penelitian ini ialah merancang dan membangun aplikasi realtime  monitoring berbasis  AIS  dan  mengetahui  tingkat  performa  sistem monitoring yang dibangun,  khususnya  pada  efesiensi  penyimpanan  data-data  kapal  yang  direkam  kedalam database . Manfaat penelitian ini antara lain dapat mempermudah pemangku kepentingan untuk memantau lalu lintas kapal di sekitar perairan Selat Melaka dan menyediakan akses informasi lalu lintas kapal yang tersimpan dan terkelola kedalam database relasional agar dapat dengan mudah diakses secara online , diolah dan diproses selanjutnya secara realtime oleh pihak yang membutuhkan. Serta meningkatkan pengawasan terhadap lalu lintas kapal di sekitar perairan selat Melaka.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Sistem Pemantauan
Sistem  pemantauan  memegang  peranan  penting  dalam  segala  sektor,  baik  industri, transportasi, pertanian, perkebunan, irigasi persawahan, perikanan maupun sektor lainnya [11]. Sistem  pemantauan  ini  antara  lain  berguna  untuk  meningkatkan  produktivitas  pada  sektor industri,  meningkatkan  hasil  dibidang  pertanian,  perkebunan  dan  perikanan,  meningkatkan efektifitas dalam melakukan kegiatan irigasi persawahan dan memudahkan pemantauan trafik lalu lintas di bidang transportasi.

## B. Automatic Identification System (AIS)
Sistem Identifikasi Otomatis adalah layanan lalu lintas kapal ( Vessel Traffic Service ) yang digunakan untuk pelacakan dan pemantauan lalu lintas laut, fungsinya hampir sama dengan kontrol lalu lintas udara ( Air Traffic Control ) untuk pesawat. Fungsi utama AIS yaitu untuk meningkatkan  keamanan,  keselamatan  dan  navigasi  lalu  lintas  laut  dengan  mengidentifikasi arah, posisi dan kecepatan antar kapal yang memiliki sistem AIS yang ditampilkan pada layar atau  Tampilan  Grafik  Elektronik  dan  Sistem  Informasi  atau  ECDIS.  Data  AIS  pada  sebuah kapal  ditransmisikan  melalui  standar  frekuensi  radio Very  High  Frecuency (VHF)  yang memungkinkan setiap kapal yang memiliki system AIS untuk dapat melihat data mereka satu sama lain dan bekerja sama dengan peta slot AIS [12]. Selain untuk pemantauan, AIS juga dapat dimanfaatkan  sebagai  sistem  identifikasi  dan  peringatan  dini  untuk  menghindari  kecelakaan kapal seperti tabrakan kapal dan gangguan infrastruktur bawah laut.

## C. Aplikasi Web Backend
Infrastruktur  layanan  web  biasanya  terdiri  dari:  server  web front-end yang  menerima permintaan  dan  memprosesnya  dan  server backend yang  mengelola  data  dan  layanan. Web server saat ini menggunakan berbagai kumpulan API untuk mengakses layanan backend [13]. Sehingga  pengembangan  aplikasi front  end dapat  berfokus  pada  pemberian  antarmuka  dan pengalaman yang terbaik pada pengguna.
Adapun inti dari layanan backend adalah berhati-hati terhadap pemeliharaan lingkungan lain-lain, termasuk lingkungan runtime backend , database dan semua jenis layanan backend , untuk  menyediakan  pengiriman  sumber  daya  yang  nyaman  dan  andal.  Dengan  demikian, pengembang  aplikasi  dapat  meletakkan  beban  pemeliharaan backend dan  fokus  pada pengembangan aplikasi [14].

## D. Prosedur Penelitian
Prosedur penelitian ini dimulai dari studi literatur, pengumpulan kebutuhan, perancangan dan pembuatan aplikasi, integrasi dan implementasi aplikasi, pengujian dan evaluasi. Prosedur penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Prosedur Penelitian
Prosedur penelitian ini diawali dengan mengumpulkan data dan referensi yang dibutuhkan untuk melakukan penelitian, dalam hal ini ialah mencari dan memahami karakteristik data apa saja  yang  dibutuhkan  untuk  membuat  rancangan  aplikasi realtime  monitoring .  Melakukan analisa  terhadap  kebutuhan  fungsional  dan  non-fungsional  aplikasi  yang  dilanjutkan  dengan membuat  rancangan  aplikasi.  Setelah  membuat  rancangan  aplikasi  langkah  berikutnya  ialah tahap  pembuatan  aplikasi,  kemudian  melakukan  integrasi  dan  implementasi  aplikasi  dengan peralatan  AIS  yang  telah  dipasang  dan  dikonfigurasi.  Langkah  terakhir  yaitu  menguji  dan mengevaluasi hasil rancang bangun aplikasi realtime monitoring yang telah dibangun untuk mendapatkan tingkat peforma aplikasi. Penjelasan rinci dari tiap tahapan penelitian yang ada pada prosedur penelitian dapat dilihat dari sub pembahasan berikut.

## 1. Studi Literatur
Langkah  awal  dalam  melakukan  penelitian  ini  adalah  mengumpulkan  data  yang dibutuhkan  untuk  melakukan  penelitian.  Data  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini berupa  data  pesan  dengan  format  AIS  NMEA.  Format  data  pesan  ini  digunakan  untuk melakukan konversi format raw data AIS ( encoding ) ke data yang telah di decode ( plain data ). Data pesan dengan format AIS NMEA ini terdiri dari dua jenis yaitu:
a. !AIVDM : data yang diterima dari kapal lain b. !AIVDO : informasi yang berasal dari kapal sendiri
Pada  penelitian  ini  berfokus  pada  data  yang  diterima  dari  kapal  lain,  karena  sejatinya seluruh  data  yang  diterima  berasal  dari  kapal  lain  yang  ditangkap  oleh  perangkat  RBS  AIS Polbeng. Secara umum format data AIS yang dikirim dari kapal-kapal yang dilengkapi sistem AIS adalah bertipe NMEA 0183 [15]. Adapun contoh dari format data NMEA 0183 ini adalah seperti berikut [16]:
!AIVDM,1,1,,A,14eG;o@034o8sd<L9i:a;WF>062D,0*7D Penjelasannya adalah sebagai berikut:
!AIVDM  :  Jenis pesan NMEA 1
:  Jumlah kalimat (beberapa pesan membutuhkan lebih dari satu)
1 :  Nomor kalimat (1 kecuali pesan multi-kalimat)
Studi Literatur Perancangan dan Pembuatan Aplikasi Pengujian dan Evaluasi Integrasi dan Implementasi Aplikasi Pengumpulan Kebutuhan
:  Bagian yang kosong adalah ID Pesan Berurutan (untuk pesan multi- kalimat) A :  Saluran AIS (A atau B) 14eG;... :  Data AIS yang dikodekan menggunakan AIS-ASCII6 0* :  Akhir data 7D :  NMEA Checksum
Setiap data pada sebuah pesan di encode sesuai format dan menggunakan tanda koma sebagai pemisahnya. Sedangkan setiap pesan yang telah di decode akan termasuk kedalam salah satu tipe dari 27 tipe pesan AIS yang tersedia.

## 2. Pengumpulan Kebutuhan
Analisa kebutuhan dilakukan guna untuk mendapatkan kebutuhan sistem yang dirancang, mendeskripsikan kebutuhan fungsional dan non fungsional sistem dan membuat sebuah daftar kebutuhan  fungsional  yang  diurut  berdasarkan  tingkat  prioritasnya  (tinggi,  menengah  dan rendah).  Dari  analisis  yang  telah  dilakukan  diperoleh  daftar  kebutuhan  fungsional  sebagai berikut:
T ABEL I

## D AFTAR K EBUTUHAN F UNGSIONAL
No Kode Kebutuhan Fungsional Prioritas 1 FR-01 Sistem dapat menerima raw data dari perangkat AIS Tinggi 2 FR-02 Sistem dapat mengkonversi AIS Message menjadi plain data AIS Tinggi 3 FR-03 Sistem dapat menyimpan plain data AIS ke dalam database Tinggi 4 FR-04 Sistem dapat menampilkan plain data AIS Menengah 5 FR-05 Sistem dapat menghapus plain data AIS Menengah 6 FR-06 Pengguna aplikasi dapat mengelola akun Menengah
Adapun kebutuhan non-fungsional aplikasi adalah sebagai berikut:

## T ABEL II D AFTAR K EBUTUHAN N ON F UNGSIONAL
No Kode Kebutuhan Non Fungsional Prioritas 1 NFR-01 Sistem membatasi akses aplikasi hanya untuk pengguna yang terautentikasi Tinggi 2 NFR-02 Sistem menyediakan keamanan akun pengguna dengan password yang terenkripsi Tinggi 3 NFR-03 Sistem dapat mengabaikan data AIS yang tidak sesuai format atau rusak Tinggi 4 NFR-04 Sistem dapat menyaring data AIS dengan tipe 1, 2, 3, 5, 18, 19, 24 dan 27 Tinggi 5 NFR-05 Sistem dapat menyimpan data AIS dengan tipe 1, 2, 3, 5, 18, 19, 24 dan 27 Tinggi 6 NFR-06 Pengguna aplikasi dapat melakukan query data AIS berdasarkan daftar layanan web API terlampir (Tabel 3) Menengah
Setelah mendapatkan beberapa kebutuhan sistem yang dipersyaratkan, langkah berikutnya adalah  perancangan  aplikasi.  Perancangan  aplikasi  meliputi  perancangan  arsitektur  aplikasi, flowchart decode data AIS, algoritma penyaringan data AIS, skema data pada database dan layanan web API aplikasi backend .

## 3. Perancangan dan Pembuatan Aplikasi
Aplikasi backend bertanggung jawab untuk melakukan transformasi ( decode ) data dari ais raw message ke bentuk ais plain data yang dikirimkan melalui jalur atau protokol streaming UDP dari RBS AIS Polbeng ke server . Data yang telah di- decode selanjutnya disimpan kedalam database server PostgreSQL. Adapun teknologi bahasa pemrograman yang digunakan untuk mengembangkan aplikasi backend adalah Python berbasis framework Flask , dimana aplikasi backend ini  berjalan  di  sisi server dengan  sistem  operasi  berbasis linux dan database PostgreSQL.
Berikut  merupakan  arsitektur  aplikasi backend AIS  Polbeng  yang  telah  dikembangkan dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur Aplikasi Backend
Data ais raw message dari RBS Polbeng dikirim melalui streaming data dengan protokol UDP.  Aplikasi backend melakukan  proses decode ais  raw  message menjadi plain  ais  data terlebih dahulu. Plain AIS data yang telah di decode terdiri dari 2 jenis data, yaitu data statis dan  data  dinamis  (posisi).  Data  statis  antara  lain mmsi,  imo,  callsign,  shipname,  shiptype, destination dan data dinamis antara lain mmsi, status, turn, speed, accuracy, lon, lat, course dan heading . Adapun flowchart untuk melakukan decode data adalah seperti Gambar 3 berikut.
Gambar 3. Flowchart Decode AIS Raw Message
Internet Connection AIS Polbeng Server PostgreSQL Database Backend Application AIS Remote Base Station Indoor Hardware Setup AIS Receiver Single Board Computer Omni Antenna UDP Stream Start Raw AIS Message Read AIS Message Available? Decoded Raw AIS Message Decoded Data Output Message Valid? Finish Save Decoded Data Into Database Yes Yes No No Filter Decoded Data
Aplikasi backend membuka  port  10033  dengan  teknik tunneling untuk  melayani penerimaan data dari RBS AIS Polbeng menggunakan streaming UDP. Jika terdapat AIS Raw Message,  maka  sistem  akan  melakukan  proses decode data  untuk  mengubah  data  tersebut menjadi plain data. Apabila hasil proses decode data valid maka menampilkan hasil plain data yang telah di decode dan selanjutnya melakukan proses penyaringan data. Sebaliknya, jika data yang telah di decode tidak valid maka data tersebut akan diabaikan. Berikut adalah pseudocode program untuk melakukan penyaringan data AIS.
# Pseudocode Filtering Decoded Data: static_data = (5, 24) dynamic_data = (1, 2, 3, 18, 19, 27)
foreach message in UDPStream(host, port) do decoded_data = message.decode() if decoded_data != null then content_data = decoded_data.content() if content_data['type'] in static_data then #add or update ship static data into database else if content_data['type'] in position_data then
#add position data into database else #pass else print('decode data error!') end if end for
Penyaringan data AIS ini berguna untuk memilah data ke dalam dua jenis yaitu data statis dan data dinamis. Jenis data ini ditentukan melalui jenis atau tipe pesan AIS yang diterima. Jika tipe pesan AIS yang diterima adalah 5 dan 24 maka data yang diterima termasuk kedalam data statis, sedangkan apabila tipe pesan AIS yang diterima adalah 1, 2, 3, 18, 19, dan 27 maka data tersebut termasuk kedalam data dinamis, selain itu abaikan data AIS tersebut. Hasil penyaringan data  AIS  yang  termasuk  kedalam  data  statis  dan  dinamis  selanjutnya  disimpan  kedalam database PostgreSQL. Data yang tersimpan ini lebih mudah diakses melalui layanan API jika diperlukan  oleh  aplikasi frontend .  Skema database yang  telah  dirancang  dapat  dilihat  pada Gambar 4 berikut.
Pada Gambar 4 terdapat 2 tabel pada skema database yang dirancang yaitu tb_ship dan tb_position.  Tabel  tb_ship  digunakan  untuk  menyimpan  data  statis  yang  terdiri  dari mmsi , callsign,  shipname,  shiptype,  imo,  to_bow,  to_stern,  to_port,  to_starboard,  draught, destination,  partno,  vendor_id,  model,  serial,  mothership_mmsi,  created_at dan update_at . Sedangkan tabel tb_position digunakan untuk menyimpan data dinamis yang terdiri dari mmsi , lat, lon, heading, speed, turn, maneuver, course, status dan accuracy .
Adapun data yang tersimpan ke dalam database dapat di query menggunakan layanan web API yang telah dibangun. Berikut adalah layanan permintaan web API yang dapat dimanfaatkan untuk mengakses data-data kapal.
T ABEL III
D AFTAR L AYANAN P ERMINTAAN W EB API Request Name Method Description getShipData GET Get all ship data getShipData/<mmsi> GET Get selected ship information searchSip/<mmsi> GET Search ship with particular mmsi addShip POST Add ship data deleteShip/<mmsi> DELETE Remove ship data with particular mmsi updateShip PUT Update ship data with particular mmsi shipPositionHistory GET Get all ship position history shipPositionHistory/<mmsi> GET Get selected ship position history shipPositionBetweenTimestamp GET Get all ship position history based on between two timestamp shipPositionTimestamp/<mmsi> GET Get ship position history based on timestamp addPosition POST Add ship position data
Terdapat beberapa request yang dapat dimanfaatkan seperti menyeleksi semua data kapal ( getShipData ),  mencari  data  kapal  tertentu  ( getShipData/<mmsi> ),  menambah  ( addShip ), menghapus (deleteShip /<mmsi> ) dan mengubah data kapal ( updateShip ), menyeleksi semua data  posisi  kapal  ( shipPositionHistory ),  mencari  posisi  dari  kapal  tertentu ( shipPositionHistory/<mmsi> ),  mencari  data  posisi  diantara  rentang  waktu  tertentu ( shipPositionBetweenTimestamp ),  mencari  data    posisi  kapal  tertentu  dengan  rentang  waktu tertentu ( shipPositionTimestamp/<mmsi> ) dan menambahkan data posisi kapal ( addPosition ).

## 4. Integrasi dan Implementasi
Integrasi  dan  implementasi  aplikasi  dilakukan  pada  perangkat  RBS  Polbeng.  Tahapan integrasi  dan  implementasi  meliputi  instalasi  aplikasi  ke  peralatan  AIS,  memantau  dan memastikan  aplikasi  dapat  berjalan  di  perangkat  AIS,  serta  melakukan  pemeliharaan  yang diperlukan selama aplikasi diimplementasikan.

## 5. Pengujian dan Evaluasi
Analisa hasil rancang bangun aplikasi realtime monitoring dilakukan untuk memperoleh penilaian terhadap hasil rancangan, apakah aplikasi realtime monitoring yang dibangun sudah layak  untuk  diimplementasikan,  menjelaskan  kelebihan  dan  kekurangan  aplikasi  yang dirancang  dan  memberikan  analisis  awal  bagaimana  aplikasi realtime  monitoring ini  dapat dikembangkan lagi untuk kedepannya. Hasil rancang bangun aplikasi realtime monitoring yang dibuat  diuji  coba  untuk  mendapatkan  tingkat  peforma  sistem  yang  dibangun.  Pengujian dilakukan dengan durasi 66 detik, dimana aspek yang diamati yaitu total data, jumlah paket dan rata-rata delay pengiriman data yang dikirim dari RBS AIS Polbeng ke server, serta presentase efesiensi yang diperoleh dari penerapan algoritma penyaringan data.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Adapun aplikasi backend yang dihasilkan berupa layanan web berbasis framework Flask. Untuk  melihat  log  aktivitas  data  yang  diterima  dan  yang  telah  di- decode oleh  aplikasi  bisa menggunakan command  line  interface bawaan  sistem  operasi  seperti windows  command
prompt ( cmd )  dan linux  bash  command .  Hasil  log  aktivitas  aplikasi backend di command prompt adalah seperti berikut:
(a) (b)
Gambar 5. (a) Decode Data Dinamis (b) Decode Data Statis
Pada  Gambar  5a  dan  5b  merupakan  hasil  proses decode data  (dinamis  dan  statis)  dan menyimpan data tersebut kedalam database .
Hasil pengujian pengiriman data yang telah dilakukan selama 66 detik, dengan total paket data yang dikirim sebanyak 271, jumlah kapal yang terdeteksi sebanyak 93 kapal dan maksimal cakupan sinyal AIS sebesar 62.50 nm dapat dilihat pada Tabel 4 berikut.
T ABEL IV T OTAL P AKET D ATA Iteration Data Sending (DS) Total Packages (TP) DS / TP 1 998 22 45,36 2 1024 22 46,55 3 1004 20 50,20 4 1031 22 46,86 5 987 21 47,00 6 998 20 49,90 7 682 14 48,71 8 732 16 45,75 9 983 20 49,15 10 1299 28 46,39 11 998 22 45,36 12 1001 22 45,50 13 1009 22 45,86 Total Data 12746 Mean 43,76
Pada Tabel 4 diperoleh total raw data yang dikirimkan pada 13 kali iterasi sebesar 12746 bytes dengan rata-rata setiap paket yang diterima yaitu sebesar 43,76 bytes . Jenis paket yang diterima yaitu paket kelas A sebanyak 128 dan paket kelas B sebanyak 143. Rata-rata delay penerimaan tiap paket data dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Rata-rata Delay Penerimaan Data
0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 0 2 4 6 8 10 12 14 del ay (sec) iteration (times) Data Transfer Delay
Pada  Gambar  6  diperoleh  rata-rata delay penerimaan  paket  pada  13  kali  iterasi  adalah sebesar 5.06 detik. Selanjutnya paket raw data akan di decode ke dalam bentuk plain data , dimana  pada  pengujian  yang  dilakukan  semua raw  data berhasil  di decode oleh  sistem. Kemudian plain  data akan  disimpan  ke database  server melalui  penyaringan  data  terlebih dahulu.  Adapun  hasil  perbandingan  data  yang  disimpan  ke database dengan  menerapkan penyaringan data dan tidak adalah seperti berikut:

## Gambar 7. Penyimpanan Data ke Database
Pada Gambar 7 diperoleh total data yang tersimpan ke database menggunakan algoritma penyaringan data ialah sebesar 10608 bytes , sedangkan jika tidak melalui proses penyaringan data sebesar 13008 bytes . Sehingga diperoleh efesiensi penyimpanan data kedalam database melalui proses penyaringan data sebesar 18.45%.

## IV. K ESIMPULAN
Uji coba hasil rancangan dilakukan pada aplikasi backend yang berjalan pada sisi server dengan  durasi  66  detik,  jumlah  iterasi  pengiriman  paket  data  sebanyak  13  kali  dengan  total paket data yang dikirim sebanyak 271. Dari hasil uji coba diperoleh total raw data yang diterima sebanyak 12746 bytes dengan rata-rata penerimaan data tiap paket sebanyak 43,76 bytes dan rata-rata delay 5.06  detik.  Adapun  total  data  yang  tersimpan  ke database melalui  proses penyaringan data yaitu sebesar 10608 bytes , sedangkan tanpa melalui proses penyaringan data sebesar 13008 bytes , maka diperoleh efesiensi penyimpanan data sebesar 18.45%. Sehingga algoritma  penyaringan  data  yang  dirancang  pada  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk menghemat media penyimpanan data AIS.

## R EFERENSI
[1] M. Saeri, “Karakteristik dan Permasalahan Selat Malaka,” J. Transnasional , vol. 4, no. 2, pp. 809–822, 2013.
[2] M. Cleary and G. K. Chuan, Environment and development in the Straits of Malacca . London: Routledge, 2000.
[3] N. Khalid, “Signifikasi Keselamatan Selat Melaka Terhadap Kepentingan Ekonomi Dan Strategik Malaysia,” Marit. Inst. Malaysia , vol. 16, no. 5, 2005.
[4] J. M. M. Alba, G. C. Dy, N. I. M. Virina, M. J. C. Samonte, and F. R. G. Cruz, “Localized Monitoring  Mobile  Application  for  Automatic  Identification  System  (AIS)  for  Sea Vessels,”  in 2020  IEEE  7th  International  Conference  on  Industrial  Engineering  and Applications, ICIEA 2020 , 2020, pp. 790–794, doi: 10.1109/ICIEA49774.2020.9102087.
[5] K. Saravanan, S. Aswini, R. Kumar, and L. H. Son, “How to prevent maritime border collision for fisheries?-A design of Real-Time Automatic Identification System,” Earth Sci. Informatics , vol. 12, no. 2, pp. 241–252, 2019, doi: 10.1007/s12145-018-0371-5.
[6] C.  Liu  and  X.  Shi,  “Study  of  data  fusion  of  AIS  and  radar,”  in SoCPaR  2009  -  Soft Computing and Pattern Recognition , 2009, pp. 674–677,
doi: 10.1109/SoCPaR.2009.133.
0 500 1000 1500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 dat a st or age (byt es) iteration (times) Data Storage to Database Non Filter Use Filter
[7] N.  Damastuti,  A.  Siti  Aisjah,  and  A.  A.  Masroeri,  “Classification  of  Ship-Based Automatic Identification Systems Using K-Nearest Neighbors,” in Proceedings - 2019 International  Seminar  on  Application  for  Technology  of  Information  and Communication: Industry 4.0: Retrospect, Prospect, and Challenges, iSemantic 2019 , 2019, pp. 331–335, doi: 10.1109/ISEMANTIC.2019.8884328.
[8] I. Varlamis, K. Tserpes, and C. Sardianos, “Detecting search and rescue missions from AIS data,” in Proceedings - IEEE 34th International Conference on Data Engineering Workshops, ICDEW 2018 , 2018, no. June, pp. 60–65, doi: 10.1109/ICDEW.2018.00017.
[9] M.  Fujii,  K.  Yamashita,  M.  Urakami,  and  N.  Wakabayashi,  “The  study  of  simple navigation system for small craft using Class B AIS,” Ocean. 2014 - Taipei , 2014, doi: 10.1109/OCEANS-TAIPEI.2014.6964411.
[10]  I.  V.  Kartika,  N.  A.  Siswandari,  O.  Puspitorini,  H.  Mahmudah,  and  A.  Wijayanti, “Application  of  Genetic  Algorithm  for  Placement  of  AIS  (Automatic  Identification System)  Base  Station,”  in 2018  Electrical  Power,  Electronics,  Communications, Controls  and  Informatics  Seminar,  EECCIS  2018 ,  2018,  pp.  310–314,  doi: 10.1109/EECCIS.2018.8692969.
[11]  T. Mujawar and L. Deshmukh, “Smart Environment Monitoring System Using Wired and Wireless Network: A Comparative Study,” IntechOpen , vol. i, no. Atmospheric Air Pollution and Monitoring, p. 13, 2019, doi: http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.86316.
[12]  S. K. Chaturvedi, “Study of synthetic aperture radar and automatic identification system for ship target detection,” in Journal of Ocean Engineering and Science , 2019, vol. 4, no. 2, pp. 173–182, doi: 10.1016/j.joes.2019.04.002.
[13]  H. Chen and P. Mohapatra, “Using service brokers for accessing backend servers for web applications,” Proc. - 23rd Int. Conf. Distrib. Comput. Syst. Work. ICDCSW 2003 , pp. 928–933, 2003, doi: 10.1109/ICDCSW.2003.1203670.
[14]  J.  H.  Kuo,  H.  M.  Ruan,  C.  Y.  Chan,  and  C.  L.  Lei,  “Investigation  of  mobile  App behaviors, from the aspect of real world mobile backend system,” 2017 IEEE Jordan Conf. Appl. Electr. Eng. Comput. Technol. AEECT 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 1–6, 2017, doi: 10.1109/AEECT.2017.8257762.
[15]  NMEA0183,  “NMEA,”  2021.  https://en.wikipedia.org/wiki/NMEA_0183  (accessed Feb. 05, 2021). [16]  AIS, “Automatic Identification System,” 2021.
https://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_identification_system  (accessed  Feb.  05, 2021).

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian ini dibiayai dan didukung oleh Pusat Penelitian dan Pengembangan Politeknik Negeri Bengkalis dan PUI-KEKAL ITS.