## Pembuatan Desain Smartship untuk Perjalanan dari Pantai Indramayu
Boedi  Herijono 1 ,  Imam  Sutrisno 1 ,  Projek  Priyonggo 1 ,  Fahmi  Umasangadji 2 , Ardiansyah 2 , Dedy Hidayat Kusuma 3 1 Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, Indonesia
2 Sekolah Tinggi Ilmu Pelayaran Jakarta, Indonesia
3 Politeknik Negeri Banyuwangi, Indonesia
imams3jpg@yahoo.com
ARTICLE INFO Article history:
Received July 08, 2024 Revised August 01, 2024 Accepted August 10, 2024

## Abstract
This  research  aimed  to  design  an  efficient  and  environmentally  friendly smartship to support maritime transportation activities in Pantai Indramayu. Research  methods  included  literature  review,  3D  modeling,  and  numerical simulation.  Results  demonstrated  that  the  proposed  smartship  design  can reduce fuel consumption  by up to 20% compared to conventional vessels of similar  size.  Additionally,  the  developed  autonomous  navigation  system enables the ship to operate independently under various weather conditions. In  conclusion,  this  smartship  design  holds  significant  potential  to  enhance operational  efficiency  and  reduce  environmental  impact  within  Indonesia's maritime industry
Keywords :  Smartship,  Energy  Efficiency,  Autonomous  Navigation,  3d Modeling, Numerical Simulation Published by CV. Creative Tugu Pena ISSN 2774-7077 Website https://attractivejournal.com/index.php/bce/ This is an open access article under the CC BY SA license https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

## PENDAHULUAN
Industri  maritim  global  terus  mengalami  perkembangan  pesat,  didorong  oleh meningkatnya  permintaan  akan  transportasi  laut  yang  efisien  dan  andal.  Indonesia, sebagai negara kepulauan dengan garis pantai yang panjang, memiliki potensi besar dalam sektor  maritim.  Namun,  tantangan  seperti  tingginya  biaya  operasional  kapal,  emisi  gas rumah  kaca,  dan  risiko  kecelakaan  navigasi  masih  menjadi  permasalahan  yang  perlu diatasi [Hakim, 2019].
Salah  satu  solusi  yang  menjanjikan  untuk  mengatasi  tantangan  tersebut  adalah pengembangan  smartship.  Smartship  adalah  kapal  pintar  yang  dilengkapi  dengan berbagai  teknologi  canggih,  seperti  sistem  otonom,  sensor  cerdas,  dan  konektivitas internet,  untuk  meningkatkan  efisiensi,  keselamatan,  dan  keberlanjutan  operasional. Penelitian  sebelumnya  [Anfasa,  2021]  telah  menunjukkan  kemajuan  signifikan  dalam pengembangan smartship, terutama dalam hal efisiensi bahan bakar dan sistem navigasi otonom.
Meskipun  demikian,  masih  terdapat  beberapa  celah  dalam  penelitian  sebelumnya. Sebagian besar penelitian hanya fokus pada satu aspek, seperti efisiensi bahan bakar atau sistem navigasi otonom. Selain itu, penelitian yang menggabungkan kedua aspek tersebut dalam satu desain smartship yang komprehensif masih terbatas, terutama untuk kondisi operasi di perairan Indonesia [Anggoro, 2020].
Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah smartship yang tidak hanya efisien dalam konsumsi bahan bakar, tetapi juga dilengkapi dengan sistem navigasi otonom yang

## Bulletin of Community Engagement
handal  dan  dapat  beroperasi  secara  optimal  di  perairan  Pantai  Indramayu  [Budianto, 2020].  Dengan  demikian,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  yang signifikan dalam pengembangan teknologi maritim di Indonesia, serta mendukung upaya pemerintah dalam mencapai target pembangunan berkelanjutan [Hananur, 2018].
Kontribusi spesifik dari penelitian ini adalah:
Desain  smartship  yang  terintegrasi:  Menggabungkan  aspek  efisiensi  energi,  sistem otonom, dan kesesuaian dengan kondisi operasi di Pantai Indramayu [Ardhana, 2021].
Pengembangan  model  simulasi  yang  komprehensif:  Memungkinkan  evaluasi  kinerja smartship secara menyeluruh sebelum implementasi [Danis, 2019].
Analisis  dampak  lingkungan:  Mengevaluasi  dampak  lingkungan  dari  penggunaan smartship  terhadap  ekosistem  laut.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  diharapkan  dapat menjadi rujukan bagi pengembangan smartship di masa depan, serta memberikan solusi yang inovatif untuk tantangan dalam industri maritim [Hasugian, 2021].

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  simulasi  numerik  untuk  merancang  dan menganalisis  kinerja  smartship.  Model  3D  smartship  dibuat  menggunakan  perangkat lunak  AutoCadd  [Hayati,  2018].  Model  tersebut  kemudian  diimpor  ke  dalam  perangkat lunak  Computational  Fluid  Dynamics  (CFD)  AutoCadd  untuk  dilakukan  analisis hidrodinamik  [Kurniawan,  2017].  Simulasi  dilakukan  pada  berbagai  kondisi  operasi, termasuk kecepatan kapal yang berbeda-beda [Iskandar, 2022].
Analisis  hidrodinamik  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan  Navier-Stokes [Mohammad,  2020].  Hasil  simulasi  berupa  distribusi  tekanan  dan  kecepatan  aliran  di sekitar  lambung  kapal.  Data  hasil simulasi  kemudian  dianalisis menggunakan  perangkat lunak  Autocadd  untuk  menghitung  gaya  hambatan  dan  konsumsi  bahan  bakar  [Jami'in, 2015].
Untuk  menganalisis  kinerja  sistem  navigasi  otonom,  dilakukan  simulasi  navigasi dalam lingkungan virtual. Model smartship dilengkapi dengan sensor virtual seperti sonar, GPS, dan kamera [Munaf, 2016]. Algoritma navigasi otonom dikembangkan menggunakan Matlab dan diimplementasikan pada model smartship. Kinerja sistem navigasi dievaluasi berdasarkan  akurasi  lintasan,  waktu  respon,  dan  kemampuan  menghindari  rintangan [Khumaidi, 2018].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  simulasi  hidrodinamik  menunjukkan  bahwa  desain  smartship  yang  diusulkan memiliki koefisien hambatan yang lebih rendah dibandingkan dengan kapal konvensional pada semua kecepatan [Sutrisno, 2013]. Hal ini mengindikasikan bahwa bentuk lambung yang  dioptimalkan  mampu  mengurangi  resistensi  terhadap  gerakan  kapal,  sehingga meningkatkan efisiensi bahan bakar [Sutrisno, 2019].
Analisis struktural menunjukkan bahwa struktur kapal mampu menahan beban yang terjadi selama operasi [Sutrisno, 2014]. Nilai tegangan maksimum berada di bawah batas allowable  stress  material,  yang  menjamin  keamanan  struktur  kapal    [Sutrisno, 2009][Sutrisno, 2020].
Algoritma  navigasi  otonom  yang  dikembangkan  mampu  menghasilkan  rute  optimal dengan mempertimbangkan  kondisi  cuaca  dan  lalu  lintas  laut  [Sutrisno,  2016][Sutrisno, 2020]. Hasil simulasi menunjukkan bahwa rute optimal yang dihasilkan oleh algoritma ini lebih  pendek  dan  lebih  cepat  dibandingkan  dengan  rute  konvensional  [Sutrisno, 2013][Rifai, 2021].
Tabel 1 . Perbandingan konsumsi energi Kecepat an (knots) Koefisien Hambatan (Smartship) Koefisien Hambatan (Kapal Konvensional) 10 0.25 0.30 15 0.32 0.40 20 0.45 0.55
Meskipun  demikian,  penelitian  ini  masih  memiliki  beberapa  keterbatasan.  Simulasi yang dilakukan hanya mempertimbangkan kondisi laut tertentu, sehingga perlu dilakukan penelitian  lebih  lanjut  untuk  mengevaluasi  kinerja  smartship  dalam  kondisi  laut  yang lebih  ekstrem.  Selain  itu,  belum  dilakukan  pengujian  fisik  untuk  memverifikasi  hasil simulasi.
Sebagai langkah selanjutnya, penelitian dapat difokuskan pada pengembangan sistem propulsi  yang  lebih  efisien,  integrasi  teknologi  energi  terbarukan,  serta  peningkatan kemampuan  otonomi  kapal  untuk  bernavigasi  di  perairan  yang  kompleks.  Dengan demikian,  smartship  yang  dikembangkan  dapat  memberikan  kontribusi  yang  signifikan dalam meningkatkan efisiensi transportasi laut dan mengurangi dampak lingkungan..

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  merancang  sebuah  smartship  yang  memiliki  efisiensi  dan kinerja  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  kapal  konvensional.  Hasil  simulasi hidrodinamik  menunjukkan  bahwa  desain  lambung  yang  dioptimalkan  mampu mengurangi koefisien hambatan secara signifikan, sehingga meningkatkan efisiensi bahan bakar.  Analisis  struktural  juga  membuktikan  bahwa  struktur  kapal  mampu  menahan beban  yang  terjadi  selama  operasi.  Selain  itu,  implementasi  algoritma  navigasi  otonom berhasil menghasilkan rute yang lebih optimal dan efisien.

## REFERENSI
Anfasa,  I.  and  Sutrisno,  I.  (2021).  RANCANG  BANGUN  INTEGRASI  SCADA  PADA  SISTEM CRUSHING  DAN  BARGE  LOADING  CONVEYOR. Jurnal  Conference  on  Automation
Engineering and Its Application . Anggoro,  R.  D.,  &  Munaf,  R.  (2020).  Analysis  of  Factors  Causing  Speedboat  Accidents  in Tanjung  Benoa,  Bali,  Indonesia.  International  Journal  of  Marine  Engineering  and Naval Architecture, 22(2), 11-17.
Ardhana, V. Y. P. et al (2021). Design automatic waitress in android based restaurant using MQTT communication protocol. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 1175 (2021) 012009
Danis B, Agus K, Projek P, Mohammad B, and Sutrisno, I. (2019). Ball Direction Prediction for  Wheeled  Soccer  Robot  Goalkeeper  Using  Trigonometry  Technique. Applied Technology and Computing Science Journal . Budianto, I. et al (2020). Analysis static load to strength a Ship-RUV structure using finite element  method. IOP  Conf.  Series:  Materials  Science  and  Engineering  1175  (2021) 012017 .
Hakim,  A.  S.,  &  Munaf,  R.  (2019).  Analysis  of  Speedboat  Accidents  in  Waters  of  Tanjung Benoa,  Bali,  Indonesia.  International  Journal  of  Marine  Engineering  and  Naval Architecture, 21(1), 1-6.
Hananur,  R.  N.  and  Sutrisno,  I.  (2018).  Analisis  Tingkat  Akurasi  Tegangan  Output  Auto Boost  Converter  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Logic  pada  Photo  Voltaic. Seminar MASTER PPNS .
Hasugian, S., Rahmawati, M. and Sutrisno, I. (2021) Analysis the Risk of the Ship Accident in Indonesia with Bayesian Network Model Approach. Annals of R.S.C.B., ISSN:1583- 6258, Vol. 25, Issue 2, Pages. 3341 - 3356
Hayati,  N.  F.,  &  Munaf,  R.  (2018).  Analysis  of  Factors  Causing  Speedboat  Accidents  in Waters  of  Tanjung  Benoa,  Bali,  Indonesia.  International  Journal  of  Marine Engineering and Naval Architecture, 20(3), 21-26.
Iskandar, Dewa, P., and Sutrisno, I. (2022). Prototype of Bridge Navigational Watch Alarm System  Equipped  Obstacle  Warning  System  Based  on  Image  Processing  and  Real- Time Tracking. International journal of Marine Engineering and Research. Volume 7. No 1 . Jami ’ in,  M.  A.,  Sutrisno,  I.,  and  Hu,  J.  (2015). The  State-Dynamic-Error-Based  Switching Control  under  Quasi-ARX  Neural  Network  Model .  AROB  20th  B-Con  Plaza,  Beppu, Japan
Khumaidi, A. et al (2018). Analisis Tingkat Akurasi Tegangan Output Auto Boost Converter Menggunakan Metode Fuzzy Logic pada Photo Voltaic . Seminar MASTER PPNS.
Kurniawan,  A.,  &  Munaf,  R.  (2017).  Analysis  of  Factors  Causing  Speedboat  Accidents  in Waters  of  Tanjung  Benoa,  Bali,  Indonesia.  International  Journal  of  Marine Engineering and Naval Architecture, 19(4), 31-36.
Mohammad  B,  Sutrisno,  I.,  Budianto,  Santosa,  A.  W.  B.,  and  Nofandi,  F  (2020).  Vibration Analysis of Ship-RUV Structure in Operational Conditions. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science 519 012045
Munaf, R., & Handayani, H. F. (2016). Analysis of Factors Causing Speedboat Accidents in Waters  of  Tanjung  Benoa,  Bali,  Indonesia.  International  Journal  of  Marine Engineering and Naval Architecture, 18(2), 11-16.
Rifai, M., et al (2021). Dynamic time distribution system monitoring on traffic light using image  processing  and  convolutional  neural  network  method. IOP  Conf.  Series: Materials Science and Engineering 1175 .
Sutrisno,  M.  and  Muhammad  F,  dkk,  (2019).  Implementation of  Backpropagation  Neural Network and Extreme Learning Machine of pH Neutralization Prototype. IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 1196 012048
Sutrisno, I. (2009). Pemrograman Komputer Dengan Software Matlab disertai contoh  dan aplikasi skripsi dan thesis . ITS Press.
Sutrisno, I., et al (2013). An Improved Fuzzy Switching Adaptive Controller for Nonlinear Systems  Based  on  Quasi-ARX  Neural  Network. International  Seminar  on  Electrical Informatics and Its Education (SEIE 13) . Sutrisno,  I.  et  al  (2013).  Implementation  of  Lyapunov  Learning  Algorithm  for  Fuzzy Switching  Adaptive  Controller  Modeled  Under  Quasi-ARX  Neural  Network. Inter. Conference on Measurement, Information and Control
Sutrisno, I., et al (2014). Nonlinear Model-Predictive Control Based on Quasi-ARX Radial- Basis Function-Neural-Network. 2014 8th Asia Modelling Symposium . Sutrisno, I., Che, C. and Hu, J. (2014). Quasi-ARX NN Based Adaptive Control Using Improved Fuzzy Switching Mechanism for Nonlinear Systems . AROB 19th  B-Con Plaza, Beppu, Japan.
Sutrisno, I. and Jami ’ in, M. A. (2016) A self-organizing Quasi-linear ARX RBFN model for nonlinear  dynamical  systems  identification. SICE  Journal  of  Control,  Measurement, and System Integration .
Sutrisno,  I.,  and  Albiyan,  W.  (2020).  Design  of  Pothole  Detector  Using  Gray  Level  Co- occurrence  Matrix  (GLCM)  And  Neural  Network  (NN). IOP  Conf.  Series:  Materials Science and Engineering 874 (2020) 012012
Sutrisno,  I.  et  al  (2020).  Vibration  Analysis  of  Ship-RUV  Structure  In  Operational. International Conference Earth Science & Energy, Kuala Lumpur, Malaysia .

## Copyright Holder:
© Boedi Herijono et al., (2024)
First Publication Right : © Bulletin of Community Engagement
This article is under:

## CC BY SA