Identifikasi Material Jatuh Melalui Perangkat Mobile - Bagaseto Yudistira Fiandra Putra; Muhammad Afif Hendrawan; Vipkas Al Hadid Firdaus (Politeknik Negeri Malang, 2025)
Identifikasi material jatuh di gudang secara manual memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan, dengan beberapa langkah seperti mengambil material secara fisik, mengidentifikasi material secara manual, memasukkan kode material ke sistem komputer, dan memverifikasi kecocokan. Untuk mengatasi ketidakefisienan ini, kami mengusulkan sebuah aplikasi Android yang menggunakan klasifikasi gambar berbasis TensorFlow untuk mengidentifikasi material jatuh secara real-time melalui kamera perangkat. Sistem ini mengintegrasikan program web berbasis Laravel untuk menambahkan data ke model, program Python untuk pelatihan model dan transfer learning, serta aplikasi Android untuk identifikasi real-time. Hasil uji coba menunjukkan bahwa model dengan minimal 50 gambar per material dapat mencapai akurasi lebih dari 90%. Solusi ini secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional dan keselamatan di lingkungan gudang dengan mengotomatisasi proses identifikasi material. Penelitian selanjutnya akan mengeksplorasi peningkatan akurasi di berbagai kondisi lingkungan dan memperluas jenis material yang dapat diidentifikasi.