AKMICIREBONAKMICIREBON
Jurnal Sains Teknologi Transportasi MaritimJurnal Sains Teknologi Transportasi MaritimPengiriman kontainer ke dalam darat merupakan komponen penting dalam rantai logistik maritim global, berfungsi sebagai fase akhir menuju tujuan akhir di dalam darat. Prediksi yang akurat terhadap waktu pengiriman kontainer ke dalam darat sangat penting untuk meningkatkan efisiensi operasional, meminimalkan biaya demurage dan penahanan, serta meningkatkan kepuasan pelanggan dalam rantai pasok global. Penelitian ini memanfaatkan data pergerakan kontainer historis dari pelabuhan internasional utama untuk mengembangkan model pembelajaran mesin yang kuat dalam memprediksi jadwal pengiriman kontainer ke dalam darat. Metode yang digunakan adalah Random Forest Regressor, yang dilatih untuk memperkirakan total waktu pengiriman ke dalam darat berdasarkan fitur-fitur seperti ukuran kontainer, tipe, jalur pelayaran, hari pengiriman, dan pola temporal. Evaluasi model menunjukkan Mean Absolute Error sebesar 4,59 hari, Root Mean Squared Error sebesar 10,55 hari, dan koefisien determinasi (R²) sebesar 0,68, yang menunjukkan akurasi prediksi moderat. Visualisasi pendukung seperti kurva belajar, kurva gain, diagram pentingnya fitur, distribusi residual, dan pita prediksi memperlihatkan keunggulan model serta area yang perlu penyempurnaan lebih lanjut. Penelitian ini memberikan kontribusi pada bidang logistik cerdas dan informatika maritim dengan menyediakan kerangka kerja berbasis data untuk meningkatkan kemampuan prediksi pengiriman ke dalam darat.
Model Random Forest yang diuji berhasil memperkirakan waktu pengiriman kontainer ke dalam darat dengan MAE 4,59 hari, RMSE 10,55 hari, dan R² 0,68, namun menunjukkan bias dan overfitting akibat heteroskedastisitas serta perkiraan yang kurang pada pengiriman lama.Keterbatasan utama terletak pada data yang terbatas dan fitur yang belum mencakup kondisi real-time seperti lalu lintas, cuaca, dan tingkat kepadatan pelabuhan, sehingga mengakibatkan kesenjangan generalisasi.Penelitian selanjutnya disarankan untuk menambahkan data real-time, menyeimbangkan dataset, serta mengeksplorasi metode ensemble atau pembelajaran mendalam guna meningkatkan akurasi dan ketahanan model pada kasus ekstrem.
Penelitian selanjutnya dapat mengkaji bagaimana integrasi data lalu lintas real‑time dan kondisi cuaca dapat meningkatkan akurasi prediksi waktu pengiriman kontainer ke dalam darat, dengan membandingkan performa model yang menggunakan data statis versus data dinamis. Selanjutnya, dapat dikembangkan model ensemble hibrida yang menggabungkan Random Forest, Gradient Boosting, dan jaringan saraf dalam upaya mengurangi overfitting serta memperbaiki kemampuan generalisasi pada dataset maritim yang terbatas. Terakhir, penting untuk meneliti pengaruh indeks kepadatan pelabuhan yang bersifat dinamis serta karakteristik transportasi multimodal terhadap perkiraan keterlambatan pada kasus pengiriman dengan distribusi panjang (long‑tail), sehingga model dapat lebih efektif dalam mengidentifikasi dan mengantisipasi risiko keterlambatan signifikan.
| File size | 873.23 KB |
| Pages | 12 |
| DMCA | Report |
Related /
UNISMUH PALUUNISMUH PALU Penelitian ini berkontribusi pada pemahaman tentang kesetaraan kesehatan dengan menunjukkan efektivitas kerangka kerja kolaboratif yang terlokalisasi dalamPenelitian ini berkontribusi pada pemahaman tentang kesetaraan kesehatan dengan menunjukkan efektivitas kerangka kerja kolaboratif yang terlokalisasi dalam
UNISMUH PALUUNISMUH PALU Data konsumsi Povidone Iodine (PVI) dan berbagai desinfektan dari 20 departemen selama lima tahun (2015–2019) diperoleh dari apotek dan departemen terkaitData konsumsi Povidone Iodine (PVI) dan berbagai desinfektan dari 20 departemen selama lima tahun (2015–2019) diperoleh dari apotek dan departemen terkait
UNISMUH PALUUNISMUH PALU Dibandingkan dengan konsentrasi bayi yang dibagi menjadi dua kategori: normal 70% dan alert 30%. Karakterisasi risiko menemukan bahwa sekitar sembilanDibandingkan dengan konsentrasi bayi yang dibagi menjadi dua kategori: normal 70% dan alert 30%. Karakterisasi risiko menemukan bahwa sekitar sembilan
JURNALEDUKASIAJURNALEDUKASIA Penelitian lebih lanjut direkomendasikan untuk mengembangkan integrasi Kecerdasan Buatan (AI) dan Analitik Pembelajaran dalam sistem digital agar pemantauanPenelitian lebih lanjut direkomendasikan untuk mengembangkan integrasi Kecerdasan Buatan (AI) dan Analitik Pembelajaran dalam sistem digital agar pemantauan
UNHASYUNHASY Hasil sistem menunjukkan bahwa metode Rating Scale dapat memberikan rekomendasi yang objektif ditunjukkan melalui simulasi penilaian terhadap beberapaHasil sistem menunjukkan bahwa metode Rating Scale dapat memberikan rekomendasi yang objektif ditunjukkan melalui simulasi penilaian terhadap beberapa
OPENGLOBALSCIOPENGLOBALSCI Toko Alni Accessories menghadapi tantangan terkait informasi produk yang terbatas dan layanan pelanggan yang lambat, yang berdampak negatif terhadap kepuasanToko Alni Accessories menghadapi tantangan terkait informasi produk yang terbatas dan layanan pelanggan yang lambat, yang berdampak negatif terhadap kepuasan
UBHINUSUBHINUS Kriteria dapat diubah sesuai kasus yang diinginkan. Namun, didalam sistem terdapat riwayat yang jika di load akan menampilkan hasil penelitian menggunakanKriteria dapat diubah sesuai kasus yang diinginkan. Namun, didalam sistem terdapat riwayat yang jika di load akan menampilkan hasil penelitian menggunakan
TRI GUNA DHARMATRI GUNA DHARMA Hasil dari program ini adalah untuk mempermudah menganalisa sejumlah data besar berdasarkan kriteria-kriteria yang diinputkan atas alternative sebagaiHasil dari program ini adalah untuk mempermudah menganalisa sejumlah data besar berdasarkan kriteria-kriteria yang diinputkan atas alternative sebagai
Useful /
UNISMUH PALUUNISMUH PALU Temuan ini menekankan kebutuhan akan strategi intervensi yang disesuaikan secara geografis, termasuk layanan TB mobile, pendidikan berbasis komunitas,Temuan ini menekankan kebutuhan akan strategi intervensi yang disesuaikan secara geografis, termasuk layanan TB mobile, pendidikan berbasis komunitas,
GLOBALHEALTHSCIENCEGROUPGLOBALHEALTHSCIENCEGROUP Kegiatan ini menitikberatkan pada pemberian edukasi terkait COVID19 terutama dalam upaya pencegahan penyebaran COVID19 di Desa Bukian, Kecamatan Payangan,Kegiatan ini menitikberatkan pada pemberian edukasi terkait COVID19 terutama dalam upaya pencegahan penyebaran COVID19 di Desa Bukian, Kecamatan Payangan,
PENERBITPENERBIT Hal ini membuktikan hasil revitalisasi video pembelajaran satua Bali dapat diterima dengan baik oleh siswa Sekolah Dasar di Bali. Selain itu, nilai-nilaiHal ini membuktikan hasil revitalisasi video pembelajaran satua Bali dapat diterima dengan baik oleh siswa Sekolah Dasar di Bali. Selain itu, nilai-nilai
UBHINUSUBHINUS Dampak positif terlihat dalam peningkatan aksesibilitas, produktivitas, dan konektivitas sosial komunitas. Tantangan seperti keterbatasan jangkauan sinyalDampak positif terlihat dalam peningkatan aksesibilitas, produktivitas, dan konektivitas sosial komunitas. Tantangan seperti keterbatasan jangkauan sinyal