Pesawat amphibi memiliki peran vital dalam menghubungkan wilayah-wilayah terpencil di Indonesia yang sulit dijangkau dengan transportasi darat atau udara konvensional. Dengan kemampuan untuk lepas landas dan mendarat di atas air, pesawat ini menjadi solusi efektif di negara kepulauan. Salah satu komponen kunci pesawat amphibi adalah pelampung (float), yang berfungsi sebagai penopang saat pesawat berinteraksi dengan air. Desain pelampung sangat kompleks dan memerlukan pengujian yang lama serta biaya besar, sehingga dibutuhkan inovasi untuk mempercepat proses ini.
Di sinilah peran sains informasi menjadi sangat penting. Dalam era big data, pengumpulan, pengelolaan, dan analisis data menjadi kunci untuk menghasilkan model prediktif yang andal. Peneliti dari Universitas Airlangga dan Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) menggunakan teknologi deep learning yang didukung oleh prinsip-prinsip sains informasi untuk menganalisis data eksperimental dari pengujian pelampung. Melalui analisis informasi yang tepat, mereka mampu memprediksi kinerja pelampung dengan lebih akurat.
Teknologi deep learning yang mereka gunakan memungkinkan perhitungan prediktif mengenai rasio angkat terhadap hambatan (CL/CD), faktor penting dalam desain pelampung. Penggunaan sains informasi memungkinkan pengelolaan dataset yang besar dan kompleks, serta menyusun algoritma untuk menghasilkan model deep learning dengan akurasi tinggi. Algoritma genetika diterapkan untuk optimasi hyper-parameter, yang menghasilkan konfigurasi terbaik dalam memprediksi kinerja float. Hasilnya, model ini mampu mencapai akurasi prediksi 93,29 persen, sebuah pencapaian yang signifikan dalam dunia desain pesawat amphibi.
Selain efisiensi dalam pengembangan desain, sains informasi juga memungkinkan para insinyur untuk menyimpan dan memanfaatkan data dari berbagai pengujian sebelumnya. Dengan memanfaatkan teknologi ini, pengujian fisik yang memakan waktu dan biaya besar dapat dikurangi, sementara proses desain pelampung pesawat menjadi lebih cepat dan lebih murah.
Lebih jauh lagi, integrasi antara sains informasi dan deep learning ini dapat diterapkan dalam berbagai sektor lain, termasuk desain kapal dan kendaraan maritim. Pengelolaan data yang efektif dan penggunaan model AI yang cerdas memungkinkan peningkatan performa dan efisiensi alat transportasi air lainnya. Hal ini sangat relevan bagi Indonesia, negara kepulauan yang memiliki tantangan geografis unik dan membutuhkan solusi transportasi inovatif.
Dengan kemajuan ini, industri penerbangan Indonesia, khususnya yang berfokus pada pesawat amphibi dan wilayah terpencil, akan semakin maju dan efisien. Selain itu, sains informasi akan terus memainkan peran penting dalam membantu para insinyur dan ilmuwan dalam memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan untuk mencapai solusi inovatif di berbagai bidang teknik.
Penulis: Faisal Fahmi, S.Pd., M.Sc., Ph.D.
