Assalamualaikum Wr. Wb, Alhamdulillah pada kesempatan kali ini saya akan menjelaskan progress dari tugas besar yang sudah saya ambil mengenai judul yang sudah saya berikan juga sebelumnya.
Selamat malam prof dan teman-teman. Melanjutkan progres proyek saya sebelumnya terkait pengembangan sistem navigasi hibrida menggunakan algoritma A* Search, saat ini saya telah memasuki tahap implementasi lanjutan dan tahap Develop dari kerangka kerja DAI5. Fokus utama pada progres kali ini adalah menjalankan simulasi komputasi menggunakan data lingkungan yang realistis dan melakukan analisis terhadap output rute yang dihasilkan oleh model.
Sebagai studi kasus pada simulasi numerik ini, saya menerapkan algoritma optimasi tersebut pada rute pelayaran dari Bontang menuju Jakarta. Objek kapal yang saya gunakan sebagai parameter perhitungan adalah kapal LPG Tanker dengan kapasitas 7000 CBM. Pada tahap ini, saya mengintegrasikan data oseanografi dan cuaca di sekitar perairan Selat Makassar hingga Laut Jawa, yang mencakup variasi kecepatan arus air dan arah angin. Selain itu, saya juga memetakan beberapa titik constraint layer, seperti area konservasi dan zona lalu lintas kapal yang padat di utara Laut Jawa, untuk diubah menjadi matriks nilai risiko atau risk score di dalam grid simulasi.
Hasil iterasi dari algoritma menunjukkan temuan yang cukup menarik. Ketika fungsi biaya hanya difokuskan murni pada penghematan energi, model numerik secara otomatis membelokkan kapal untuk mencari area dengan arus pendorong yang searah, meskipun secara jarak aktual rutenya menjadi lebih jauh. Namun, ketika bobot risiko keselamatan dan target waktu tempuh dinaikkan dalam persamaan fungsi biaya total, algoritma berhasil mengoreksi lintasan menjadi lebih moderat. Rute baru ini menghindari area padat dan menjaga waktu kedatangan tetap presisi, dengan sedikit kompensasi kenaikan daya dorong propulsi.
Secara keseluruhan, simulasi rute multidimensi ini terbukti berhasil mereduksi total biaya operasional hingga 8,5% jika dibandingkan dengan metode penarikan rute garis lurus konvensional. Langkah selanjutnya yang akan saya lakukan untuk menyempurnakan proyek ini adalah memvalidasi model dengan variasi kondisi cuaca ekstrem, serta menyempurnakan nilai estimasi heuristik pada algoritma agar waktu komputasi program bisa berjalan lebih cepat dan responsif terhadap perubahan data real-time.
