Fitur Statistik Ekstrasi Data untuk Intelligent System Prediksi Kerusakan pada Mesin Kapal - Gunawan Budi Santoso; Ario Hendartono (Jurnal Maritim Polimarin, 2016)
Dunia maritim pada era sekarang ini sudah sangat pesat. Termasuk di dalamnya industri bisnis transportasi laut yang menggunakan moda transportasi kapal. Untuk hal ini maka dukungan sistem komputerisasi diperlukan untuk menunjang keberhasilan dalam melakukan proses bisnis. Salah satu komponen yang dilakukan dengan bantuan komputer adalah pemantauan penggunaan mesin pada kapal. Pemantauan terhadap sistem bisnis menggunakan sebuah sistem cerdas (Intelligent System) yang akan melakukan prediksi kerusakan terhadap komponen yang terdapat di mesin kapal, yaitu bantalan gelinding. Prediksi merupakan prediksi terhadap kerusakan pada sebuah mesin pada waktu tertentu. Sehingga kerusakan fatal di dalam sebuah mesin dapat terhindarkan. Intelligent system melalui prediksi terhadap kerusakan bantalan gelinding digunakan untuk melakukan pemantauan di dalam mesin kapal. Sistem ini menggunakan 5 fitur statistik ekstrasi data, yaitu kurtosis, beta kurtosis, mean, RMS, skewness. Fitur ekstraksi ini selanjutnya dilakukan dengan proses komputasi prediksi. Komputasi prediksi menggunakan data Motor Data Original (MDO). Perusahaan kapal memerlukan pemantauan terhadap kinerja mesin kapal untuk mengetahui kondisi performa mesin tersebut. Karena jika mesin kapal tiba-tiba terhenti, maka proses bisnis dalam perusahaan akan terhenti sehingga kerugian akan terjadi. Pemantauan terhadap mesin kapal ini mempunyai manfaat agar perusahaan pelayaran dapat mengetahui sisa umur fungsi dari bagian mesin kapal, sehingga alat yang akan rusak dapat diganti sebelum mengalami kerusakan yang fatal. Dengan demikian melalui hasil penelitian ini maka proses bisnis pada perushaan pelayaran dapat berjalan dengan lancar.