Perpustakaan Digital ITB

Operasi hauling merupakan salah satu aktivitas utama dalam pertambangan yang berpengaruh langsung terhadap ketercapaian target produksi dan biaya operasional. Pada site ABC PT X, ketidaktercapaian target produksi sebesar 4,13 juta BCM pada tahun 2025 sebagian besar dipengaruhi oleh ketidaksinkronan cycle time dump truck yang memicu hanging excavator. Di sisi lain, aktivitas hauling menyumbang 87,7% konsumsi bahan bakar alat angkut, sementara perbedaan perilaku mengemudi menyebabkan disparitas konsumsi bahan bakar antar operator. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem rekomendasi kecepatan operasional dump truck untuk mendukung peningkatan efektivitas dan efisiensi operasi hauling. Penelitian terdiri atas dua subtopik. Subtopik pertama mengembangkan model Estimated Time of Arrival (ETA) menggunakan pendekatan base travel time yang dikombinasikan dengan akumulasi berbagai komponen delay untuk memprediksi waktu kedatangan secara real-time. Hasil ETA kemudian dimanfaatkan dalam model rekomendasi kecepatan berbasis pemrograman linear multiobjektif untuk menghasilkan rekomendasi kecepatan setiap segmen agar target waktu tempuh dapat tercapai. Subtopik kedua menganalisis pengaruh kondisi medan dan perilaku mengemudi terhadap konsumsi bahan bakar, membangun model prediksi menggunakan Gradient Boosting Decision Trees (GDBT), serta menentukan rekomendasi kecepatan dan posisi pedal gas menggunakan optimasi Dynamic Programming untuk meminimalkan konsumsi bahan bakar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ETA memiliki Mean Absolute Error sebesar 1,85 menit sehingga layak digunakan sebagai dasar evaluasi keterlambatan perjalanan. Model rekomendasi kecepatan berbasis ETA mendukung pencapaian target waktu tempuh dan berpotensi mengurangi potential loss akibat hanging sebesar 523.012 BCM per bulan atau setara Rp14,64 miliar per bulan. Sementara itu, model GBDT berhasil memprediksi konsumsi bahan bakar dengan tingkat akurasi yang baik, dan optimasi menggunakan Dynamic Programming mampu menghasilkan rekomendasi kecepatan yang menurunkan konsumsi bahan bakar hingga 20,07%, dengan potensi penghematan biaya bahan bakar sebesar Rp358,98-717,97 juta per bulan sesuai tingkat kepatuhan operator.