Kapal telah memainkan peran yang sangat penting dalam kehidupan manusia selama berabad-abad. Kapal digunakan untuk berbagai tujuan, seperti transportasi barang, transportasi penumpang, dan kegiatan ekspedisi. Keberadaan kapal juga memungkinkan manusia untuk menjelajahi lautan dan menemukan berbagai keajaiban di dunia bawah laut. Oleh karena itu, kapal memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kehidupan manusia, memfasilitasi kegiatan ekonomi, pertahanan, penjelajahan, penelitian, dan banyak kegiatan lainnya. 

Mengacu pada Undang-undang nomor 17 tahun 2008 tentang Pelayaran, Kapal merupakan kendaraan air dengan bentuk dan jenis tertentu, yang digerakkan dengan tenaga angin, tenaga mekanik, energi lainnya, ditarik atau ditunda, termasuk kendaraan yang berdaya dukung dinamis, kendaraan di bawah permukaan air serta alat apung dan bangunan terapung yang tidak berpindah-pindah. 

Lebih Lanjut, dikarenakan nilai ekonomisnya yang tinggi kapal juga menjadi bagian penting dari Barang Milik Negara (BMN) dimana wajib dilakukan pengaturan dan pengelolaan supaya dapat memberikan dampak yang optimal. Diantara pengelolaan tersebut adalah kegiatan penilaian baik untuk tujuan pemindahtanganan maupun pemanfaatan atau tujuan lainnya. Berpedoman pada Peraturan Direktur Jenderal Kekayaan Negara nomor PER-7/KN/2013 tentang Petunjuk Teknis Penilaian Kapal, Penilaian Kapal dilakukan menggunakan pendekatan data pasar, pendekatan biaya, dan/atau pendekatan pendapatan. Pada praktiknya, seringkali penilai pemerintah menggunakan pendekatan data pasar maupun pendekatan biaya dibandingkan pendekatan pendapatan. Hal ini dilakukan karena selain objek penilaian biasanya bukanlah kapal yang menghasilkan pendapatan, juga karena kondisinya telah rusak, tidak lengkap, usang, melewati umur ekonomis. 

Dalam melakukan penilaian kapal ini terdapat beberapa kesulitan yang biasanya ditemui antara lain adalah tidak lengkapnya data objek seperti spesifikasi teknis, log book, dan data pendukung lainnya apalagi jika kapal tersebut merupakan BMN yang berasal dari barang rampasan negara. Walaupun data-data seperti panjang seluruhnya (LOA), panjang garis tegak (LBP), Lebar (B) dapat diperoleh ketika melakukan survei lapangan dengan peninjauan langsung, namun ketidaklengkapan data pendukung lainnya menjadi hambatan utama bagi penilai dalam menghasilkan nilai yang akurat. 

Seolah ingin menjawab tantangan tersebut, terdapat penelitian yang dilakukan untuk mengembangkan model prediksi harga kapal bekas di Korea Selatan menggunakan teknik deep learning. Penelitian ini memanfaatkan data harga kapal bekas yang diperoleh dari Korea Shipbrokers Association (KOSBA) dan Korea Exchange Bank (KEB) selama periode 2013 hingga 2020 (Changro & Keyho, 2022). Dengan menggunakan Multi-Layer Perceptron (MLP) merupakan algoritma deep learning yang paling efektif dalam memprediksi harga kapal bekas di pasar Korea Selatan. Dalam era digital dan big data seperti sekarang ini, teknik machine learning dan analisis data dapat memberikan hasil yang lebih akurat dan cepat. 

           Bagaimana dengan yang kita lakukan di Indonesia? Berkaca dari penelitian tersebut, menurut hemat kami pengumpulan data menjadi hal yang sangat krusial dalam melaksanakan teknik ini. Dengan semakin banyak data yang dikumpulkan, bukan tidak mungkin jika akan mampu menghasilkan model yang sesuai bagi penilaian khususnya untuk kapal. Walaupun sepengetahuan kami belum pernah dilakukan penilaian di Indonesia yang menggunakan machine learning, namun perkembangan ke arah tersebut semakin nyata, diantaranya dengan kegiatan pengumpulan database penilaian.