Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal DEVICE Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi)
Meschac Timothee Silalahi
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Engineering Mechanical Engineering

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS PENGARUH SUDUT MASUK HALUAN TERHADAP HAMBATAN KAPAL MENGGUNAKAN SOFTWARE MAXSURF Perkasa, Veryawan Nanda; Ita Wijayanti; Hanifah Widiastuti; Meschac Timothee Silalahi
Device Vol. 15 No. 2 (2025): Bulan November
Publisher : Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer (FASTIKOM) UNSIQ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/6f2scr33

Abstract

Optimasi geometri lambung kapal merupakan strategi krusial untuk meningkatkan efisiensi hidrodinamis dan mengurangi konsumsi bahan bakar dalam industri maritim modern. Penelitian ini menginvestigasi pengaruh variasi sudut masuk haluan (entrance angle) terhadap karakteristik hambatan kapal displacement melalui simulasi numerik sistematis menggunakan Maxsurf Resistance dengan metode slenderbody. Empat model kapal dengan sudut masuk 15°, 20°, 25°, dan 30° dianalisis secara komprehensif pada rentang kecepatan operasional 15-25 knot (bilangan Froude 0,45-0,75), mencakup 44 kondisi simulasi. Model kapal memiliki panjang keseluruhan 30 meter, lebar 8 meter, sarat 2,5 meter, displacement 319 ton, dan koefisien blok 0,52, merepresentasikan kapal patroli dan kapal penyeberangan cepat yang beroperasi di perairan Indonesia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sudut masuk haluan memiliki pengaruh sangat signifikan terhadap total hambatan, dengan magnitude pengaruh yang meningkat pada kecepatan tinggi. Model dengan sudut masuk 15° menghasilkan hambatan terendah secara konsisten di seluruh rentang kecepatan yang diuji. Pada kecepatan 20 knot, model 15° menghasilkan hambatan 193,7 kN dibandingkan 285,0 kN untuk model 30°, menunjukkan perbedaan substansial sebesar 47,1% atau 91,3 kN. Analisis mekanisme fisika mengungkapkan bahwa sudut masuk yang lebih tajam menghasilkan karakteristik pembentukan gelombang yang lebih efisien dengan amplitudo bow wave lebih rendah, sistem gelombang yang lebih terorganisir, dan interferensi gelombang yang menguntungkan. Sensitivitas hambatan terhadap sudut masuk meningkat pada kecepatan tinggi (Fn > 0,60) dimana hambatan gelombang menjadi komponen dominan. Untuk kapal cepat dengan kecepatan operasional 20-25 knot, sudut masuk 15-20° direkomendasikan untuk minimisasi hambatan dan optimisasi efisiensi bahan bakar, dengan potensi penghematan operasional jutaan dollar selama lifecycle kapal
Predictive Maintenance pada Kapal Tanker Mid-Range Menggunakan Machine Learning (XGBoost Algorithm) Meschac Timothee Silalahi; Veryawan Nanda Perkasa; Ita Wijayanti; Hanifah Widiastuti
Prosiding SISFOTEK Vol 9 No 1 (2025): SISFOTEK IX 2025
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

This study develops a machine learning-based predictive maintenance model for chemical tankers with capacities of 11,000–25,000 DWT using synthetic log-book data representing manual engine-room records without additional sensors. The XGBoost model predicts potential system failures within 14 days, achieving an Area Under Curve (AUC) of 0.9, recall of 0.82, and precision of 0.87. SHAP interpretability analysis identifies exhaust gas temperature differentials between cylinders, scavenge air pressure, and iron content in lubricating oil as the most influential predictors of failure. Implementation of the predictive system improves Mean Time Between Failure (MTBF) by 25.5% and system availability from 94.6% to 97.8%. Economic evaluation yields a Net Present Value (NPV) of USD 2.45 million per vessel with a Payback Period of 11 months. The findings confirm the reliability of machine learning-based predictive maintenance using operational data without expensive sensor infrastructure, supporting both efficiency gains and digital transformation within the maritime industry.
Co-Authors Hanifah Widiastuti Ita Wijayanti Perkasa, Veryawan Nanda Veryawan Nanda Perkasa