KABARPHATAS.COM, SURABAYA – Kabar membanggakan kembali datang dari sivitas akademika Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS). Kali ini, tim Hasta dari Departemen Teknik Informatika ITS berhasil menyabet gelar Juara 2 kategori Universitas pada kompetisi IOC Forum & Hackathon AI/ML Hulu Migas 2026 yang diselenggarakan oleh SKK Migas di Jakarta, beberapa waktu lalu.
Pada gelaran tersebut, tim Hasta berhasil meraih juara melalui pengembangan sistem yang membantu penyusunan jadwal pemeliharaan besar di industri migas. Sistem bertajuk Turnaround AI Reinforcement Optimization Scheduler (TAROS) ini digagas oleh Moch Avin, I Gusti Ngurah Arya Sudewa, Hilmi Zharfan Rachmadi SKom, Tegar Ganang Satrio Priambodo SKom, dan Agus Budi Raharjo SKom MKom PhD sebagai dosen pembimbing.
Mengulik lebih jauh, Avin menjelaskan bahwa industri migas memiliki jadwal pemeliharaan rutin yang kerap menghentikan seluruh proses produksi untuk sementara waktu. Dalam menyusun jadwal tersebut, proses manual dapat memakan waktu 40 hingga 80 jam. Hal ini disebabkan oleh ribuan tugas yang saling bergantung dan mengikuti berbagai aturan operasional. “Akibatnya, pelanggaran aturan sering luput dari perencana,” ungkapnya.
Memandang celah tersebut, tim Hasta mengembangkan TAROS yang dapat menyusun jadwal secara otomatis dengan mematuhi kapasitas sumber daya dan urutan pekerjaan. Tim ini menggabungkan Deep Reinforcement Learning (DRL), Graph Neural Network (GNN), dan Serial Schedule Generation Scheme (SSGS). Avin membeberkan, metode tersebut awalnya digunakan untuk menjadwalkan pemeliharaan oleh sebuah perusahaan pupuk, kemudian disesuaikan timnya untuk industri migas.
Hasilnya, pengujian dengan data pemeliharaan asli sebanyak 5.000 tugas dan 39 jenis sumber daya memberikan hasil yang efektif. TAROS mampu memangkas waktu penyusunan jadwal menjadi sekitar lima jam serta menemukan pelanggaran yang luput dari perencanaan manual. Sistem ini juga mempercepat penyelesaian jadwal hingga satu hari pada kasus yang masih dapat dioptimalkan.
Lebih lanjut, tim Hasta juga melakukan simulasi untuk menggambarkan potensi yang dapat ditimbulkan. Mengacu pada data Lapangan Pinang East Pertamina Hulu Rokan (PHR) pada Desember 2024, tim mengasumsikan satu lapangan bisa memproduksi 2.350 barel minyak per hari. Penerapan TAROS di 80 lapangan aktif PHR diperkirakan dapat menghindari kerugian produksi hingga Rp 3,2 miliar per siklus pemeliharaan. “Angka tersebut murni simulasi dan belum diuji langsung di lapangan PHR,” jelas Ketua Tim Hasta tersebut.
Dengan demikian, otomatisasi berbasis AI yang berhasil menorehkan prestasi gemilang ini semakin memperkuat dukungan ITS terhadap capaian Sustainable Development Goals (SDGs). Antara lain mencakup poin ke-8 tentang Pekerjaan Layak dan Pertumbuhan Ekonomi, poin ke-9 tentang Industri, Inovasi, dan Infrastruktur, serta poin ke-12 tentang Konsumsi dan Produksi yang Bertanggung Jawab.
