Penelitian ini mengatasi dua tantangan utama di PT. Kartika Agung Fersindo, yaitu beban kerja berlebih di divisi warehouse karena keterbatasan jumlah karyawan dan kekurangan keamanan yang mengakibatkan kehilangan barang serta kesalahan laporan. Untuk mengatasinya, penelitian ini mengimplementasikan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) pada aplikasi layanan mandiri untuk pengambilan sparepart dengan pengenalan wajah, menggunakan metode penelitian kualitatif dengan model waterfall untuk pengembangan sistem. Hasil utama menunjukkan bahwa implementasi CNN dalam aplikasi tersebut berhasil meningkatkan signifikan keamanan dan efisiensi di divisi warehouse. Aplikasi ini telah diuji coba secara menyeluruh melalui black box testing dan berhasil memenuhi kebutuhan sistem yang ditetapkan. Penelitian ini memberikan kontribusi positif yang signifikan dengan mengurangi beban kerja karyawan, meningkatkan akurasi pencatatan barang, serta meminimalisir resiko kesalahan dalam pengambilan barang. Selain itu, hasil penelitian ini dapat menjadi inspirasi bagi perusahaan lain yang menghadapi tantangan serupa dalam pengelolaan proses pengambilan barang dan data.

S10244

INF 0155 2024

Bekasi

Tersedia