The Development of a Model for Complaint Delivery on Aviation Industry in Indonesia Based on SMS Gateway to Promote Flight Safety

The variety of complaints appearing on Aviation Industry in Indonesia actually indicates the existence of problems on aviation system in Indonesia. The number of complaints may serve as an early detection in a system before the occurrence of an accident in a flight. Increasing numbers of flight service users in Indonesia had not been supported with an adequate complaint delivery, whether it is for internal complaints or external ones. One of available solutions is to detect whether all system components on Aviation Industry in Indonesia is good or not. In an effort to enhance system performance, a model for integrated complaint delivery is developed on Aviation Industry based on SMS Gateway in Indonesia. The model is expected to become a data bank on Aviation Industry to ease controlling, evaluating and improving condition performance on flight systems. This research used comparative and descriptive methods. It also results in applied product hence it is expected that the output can be used to complement the current product/program operated by Directorate General of Civil Aviation (DGCA). The development of a model for complaint delivery is conducted to make cellular phone numbers inputs for all stakeholders on aviation industry. This strategy activates all stakeholders to provide information regarding the current conditions for all subsystems in flight system in Indonesi

ANALISIS DATA FLOW DIAGRAM PENYAMPAIAN KELUHAN PADA INDUSTRI PENERBANGAN DI INDONESIA UNTUK PENINGKATAN KESELAMATAN PENERBANGAN

Keluhan  yang  sering  muncul  pada  Industri  Penerbangan  di  Indonesia  sebenarnya  menunjukkan  adanya permasalahan pada sistem penerbangan tersebut. Banyaknya keluhan berarti dapat dijadikan pendeteksi dini pada sistem sebelum muncul menjadi kecelakaan pada penerbangan. Peningkatan pemakai jasa penerbangan di    Indonesia belum  didukung  dengan  sistem  penyampaian  keluhan  yang  memadai,  baik  itu  keluhan  internal  maupun  eksternal. Kondisi seperti ini akan mempengaruhi orientasi keselamatan, keamanan dan kenyamanan di industri penerbangan. Salah satu solusi untuk mendeteksi apakah seluruh komponen sistem pada Industri Penerbangan di Indonesia sudah baik dan tidak dalam meningkatkan kinerja sistem adalah dengan mengadakan analisis data flow diagram pada pe-nyampaian keluhan pada Industri Penerbangan di Indonesia untuk meningkatkan kinerja keselamatan penerbangan. Analisis ini diharapkan dapat memudahkan dalam mengontrol, mengevaluasi dan perbaikan kondisi kinerja sistem penerbangan. Penelitian ini menggunakan metode perbandingan dan deskriptif serta bersifat produk terapan, sehingga diharapkan  output-nya  dapat  digunakan  untuk  menyempurnakan  pelayanan  keluhan  yang  saat  ini  dijalankan  oleh Dirjen Perhubungan Udara yang mempunyai tugas sebagai regulator dalam Industri Penerbangan di Indonesia. Tu-juan penelitian ini adalah mengembangkan program State Safety Program (SSP) yang merupakan program yang lebih proaktif sehingga penyampaian keluhan di industri penerbangan dapat digunakan untuk analisis awal adanya masalah pada pelayanan industri penerbangan. Analisis data flow diagram penyampaian keluhan pada industri yang dilakukan adalah menjadikan nomor seluler sebagai input seluruh stakeholder pada industri penerbangan, sehingga menjadi data yang penting untuk diaktifkan dalam SMS Broadcast dengan pengiriman sms ke banyak nomor tujuan sekaligus dengan pesan yang sama. Strategi ini mengaktifkan seluruh stakeholder untuk memberikan informasi yang kondisi terkini pada seluruh sub-sistem pada sistem penerbangan di Indonesia. Hasil dari analisis data flow diagram menunjukkan bahwa adanya aliran informasi yang belum terintegrasi secara keseluruhan pada industri penerbangan

Multi Agent System for Machine Learning Under Uncertainty in Cyber Physical Manufacturing System

Recent advancement in predictive machine learning has led to its application in various use cases in manufacturing. Most research focused on maximising predictive accuracy without addressing the uncertainty associated with it. While accuracy is important, focusing primarily on it poses an overfitting danger, exposing manufacturers to risk, ultimately hindering the adoption of these techniques. In this paper, we determine the sources of uncertainty in machine learning and establish the success criteria of a machine learning system to function well under uncertainty in a cyber-physical manufacturing system (CPMS) scenario. Then, we propose a multi-agent system architecture which leverages probabilistic machine learning as a means of achieving such criteria. We propose possible scenarios for which our architecture is useful and discuss future work. Experimentally, we implement Bayesian Neural Networks for multi-tasks classification on a public dataset for the real-time condition monitoring of a hydraulic system and demonstrate the usefulness of the system by evaluating the probability of a prediction being accurate given its uncertainty. We deploy these models using our proposed agent-based framework and integrate web visualisation to demonstrate its real-time feasibility