Implementasi Perangkat Peremajaan dan Perawatan Alat Berat Container Crane

Wahibullah Wahibullah, Derry Pramono Adi, Achmad Teguh Wibowo, MY Teguh Sulistyono, Agustinus Bimo Gumelar

Abstract


Proses perbaikan dan perencanaan perawatan pada container crane yang di pelabuhan sering dianggap kurang efektif karena kurangnya perencanaan dalam pengelolaan yang berpengaruh dalam penentuan jadwal perawatan. Terminal Nilam PELINDO III Surabaya merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang jasa bongkar muat container crane. Proses bongkar muat ditentukan oleh beberapa faktor, seperti banyaknya container dan berat muatan yang dikelola, maupun kualitas dan kuantitas alat yang digunakan. Proses secara terus-menerus tersebut mempengaruhi usia container crane. Kurang tepatnya penentuan perawatan bisa berdampak pada performa container crane. Untuk menjawab permasalahan ini, dibutuhkan perencanaan sehingga mampu menentukan waktu perawatan yang tepat dalam kurun waktu tertentu. Pada penelitian ini, kami mengimplementasikan perencanaan perawatan dengan implementasi aplikasi berbasis web menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MariaDB. Kami menggunakan data operasional pada PT. BIMA PELINDO III Surabaya yang meliputi produksi terjadwal, penjagaan terjadwal, aktivitas pemeliharaan dan perkiraan terjadwal. Kami menentukan variabel input berdasarkan data operasional, yang dilanjutkan dengan permodelan metode perencanaan. Berdasarkan variabel input tersebut, akan diperoleh variabel output berupa kluster ringan dan berat, dengan setiap class diberi pembobotan prediksi perencanaan perawatan container crane yang ditampilkan ke aplikasi. Hasil dari aplikasi perencanaan perawatan ini diharapkan dapat menentukan perkiraan aktivitas pemeliharaan, perawatan terjadwal agar berjalan dengan baik, pemakaian bahan bakar dan sumber daya operasional container crane yang lain menjadi lebih efisien.

Keywords


Container Crane; Aplikasi Perawatan; PHP; MariaDB

Full Text:

PDF

References


M. Awaludin, “PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA K-HARMONIC MEANS UNTUK SCHEDULE PREVENTIVE MAINTENANCE SERVICE,” J. Sist. Inf. Univ. SURYADARMA, vol. 6, no. 1, 2019.

D. Liu and H. Yang, “Effects of hyperbaric oxygen on serum inflammatory factors, oxidative stress, endothelin and intracranial pressure in patients with severe head injury,” J Hainan Med Univ, vol. 23, pp. 83–86, 2017.

T. Drugman, M. Gurban, and J.-P. Thiran, “Relevant feature selection for audio-visual speech recognition,” in 2007 IEEE 9th Workshop on Multimedia Signal Processing, 2007, pp. 179–182.

M. Hasanzadeh-Mofrad and A. Rezvanian, “Learning automata clustering,” J. Comput. Sci., vol. 24, pp. 379–388, 2018.

J. Rong, G. Li, and Y.-P. P. Chen, “Acoustic feature selection for automatic emotion recognition from speech,” Inf. Process. Manag., vol. 45, no. 3, pp. 315–328, 2009.

N. Azizah and N. A. Widiastuti, “Teknologi Geolocation Berbasis Android dengan Metode K-Means untuk Pemetaan UMKM di Kabupaten Jepara,” JSINBIS (Jurnal Sist. Inf. Bisnis), vol. 8, no. 2, pp. 218–224.

S. G. Hassan, S. Iqbal, H. Garg, M. Hassan, L. Shuangyin, and T. T. Kieuvan, “Designing Intuitionistic Fuzzy Forecasting Model Combined With Information Granules and Weighted Association Reasoning,” IEEE Access, vol. 8, pp. 141090–141103, 2020.

A. Pakrashi and B. B. Chaudhuri, “A Kalman filtering induced heuristic optimization based partitional data clustering,” Inf. Sci. (Ny)., vol. 369, pp. 704–717, 2016.

J. Chen, X. Qi, L. Chen, F. Chen, and G. Cheng, “Quantum-inspired ant lion optimized hybrid k-means for cluster analysis and intrusion detection,” Knowledge-Based Syst., vol. 203, p. 106167, 2020.

S. Shahrivari and S. Jalili, “Single-pass and linear-time k-means clustering based on MapReduce,” Inf. Syst., vol. 60, pp. 1–12, 2016.

J. Han, M. Kamber, and J. Pei, “Data mining concepts and techniques third edition,” Morgan Kaufmann Ser. Data Manag. Syst., vol. 5, no. 4, pp. 83–124, 2011.

S. El Khediri, W. Fakhet, T. Moulahi, R. Khan, A. Thaljaoui, and A. Kachouri, “Improved node localization using K-means clustering for Wireless Sensor Networks,” Comput. Sci. Rev., vol. 37, p. 100284, 2020.




DOI: https://doi.org/10.18860/mat.v13i1.11597

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Copyright (c) 2021 Wahibullah Wahibullah, Derry Pramono Adi, Agustinus Bimo Gumelar

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

The journal is indexed by :

Dimensions Sinta CrossRef GoogleScholar
Index Copernicus Moraref Portal Garuda

 

_______________________________________________________________________________________________________________

Editorial Office:
Informatics Engineering Department
Faculty of Science and Technology
Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
Jalan Gajayana 50 Malang, Jawa Timur, Indonesia 65144
Email: matics@uin-malang.ac.id
_______________________________________________________________________________________________________________

Creative Commons License
This work is licensed under a CC-BY-NC-SA 4.0.
© All rights reserved 2015. MATICS , ISSN : 1978-161X | e-ISSN :  2477-2550