RANCANGAN SISTEM PELAPORAN KAPAL OTOMATIS BERBASIS MACHINE LEARNING DAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING APPLICATION OF MACHINE LEARNING AND NATURAL LANGUAGE PROCESSING FOR AUTOMATED SHIP REPORTING SYSTEM - Rizky Resi Julian; Agust Isa Martinus; Sugiyanto Sugiyanto (Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Cirebon, 2026)
Indonesia sebagai negara kepulauan memiliki kepadatan lalu lintas maritim yang tinggi. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik, volume angkutan laut mencapai 1,7 juta penumpang dan 29,3 juta ton barang [1]. Oleh karena itu, pengelolaan lalu lintas kapal melalui Vessel Traffic Service (VTS) sangat krusial untuk menjamin kelancaran dan keselamatan pelayaran. Salah satu masalah utama adalah tingginya potensi human error akibat pencatatan manual. Data Dewan Maritim Indonesia menunjukkan sekitar 72% kecelakaan kapal disebabkan oleh human error [2]. Penelitian ini mengembangkan sistem AI Petugas VTS berbasis suara yang dapat berkomunikasi dengan kapten kapal layaknya petugas VTS untuk mengotomatisasi pelaporan dan pencatatan data. Sistem memanfaatkan Automatic Speech Recognition (ASR) menggunakan Google Speech Recognition, klasifikasi intent dengan algoritma Naïve Bayes, dan Google Text-to-Speech untuk respons suara. Sistem juga diintegrasikan dengan web CRUD untuk monitoring, pengelolaan data lalu lintas kapal, serta pencetakan laporan harian, absensi, dan laporan darurat otomatis. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu melakukan komunikasi dua arah dengan tingkat kesalahan pengenalan kata (Word Error Rate) sebesar 12%. Sistem ini akurat dalam mengenali dan mencatat informasi penting ke database MySQL, mendeteksi kondisi darurat seperti kebakaran atau kebocoran, serta mempercepat pengambilan keputusan sambil mengurangi kesalahan pencatatan manual.