## PERANCANGAN SISTEM WAREHOUSE BERBASIS TEKNOLOGI OCR UNTUK MENINGKATKAN EFEKTIVITAS DAN EFISIENSI
Dean Alexander 1) , I Nyoman Pujawan 2)*
Sekolah Interdisiplin Manajemen dan Teknologi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya e-mail: 1) 6032221004@mhs.its.ac.id, 2)* pujawan@ie.its.ac.id

## ABSTRAK
Perkembangan  yang  pesat  akan  teknologi  informasi  secara  masif  mendunia,  berlomba menciptakan  solusi  sebagai  bentuk  gerakan  digital  supply  chain,  penggunaan  teknologi informasi secara masif juga dilakukan pada dunia bisnis logistik yang merupakan dari bagian aktifitas supply chain, membutuhkan informasi yang akurat dan cepat menjadi area yang sangat penting  untuk  menjamin  pengiriman  barang  yang  tepat  waktu  dan  tepat  sasaran.  Salah  satu aspek  penting  dari  proses  logistik  adalah  pengelolaan  warehouse  yang  efektif.  Salah  satu tantangan utama dalam pengelolaan warehouse yang efektif yaitu proses penerimaan barang di warehouse  yang  masih  menyebabkan  kesalahan  seperti  dengan  kesalahan  penulisan, ketidakakuratan  pencatatan  jumlah  dan  jenis  maupun  nama  dari  barang  yang  diterima  dan dikeluarkan dari warehouse dengan membutuhkan waktu yang cukup lama untuk memproses. Telah banyak penelitian yang dilakukan dalam kegiatan data capturing dengan penerapan OCR tetapi tidak banyak ditemukan yang berfokus pada pengelolaan dokumen fisik bertulisan cetak maupun  tangan  di  area  warehouse,  dan  persiapan  data  base  dalam  website  yang  terhubung dengan teknologi OCR yang tersistematis, serta tidak adanya analisa investasi teknologi OCR mengenai  cost  efficiency.  Oleh  karena  itu  dalam  membantu  mengatasi  masalah  tersebut, penelitian ini melakukan perancangan dan penerapan system warehose berbasis teknologi OCR (Optical  Character  Recognition)  dengan  nama  WareOCR  dan  dianalisa  dari  segi  investasi dengan metode ROI. Dari hasil penelitian yang didapat dengan model pembuatan OCR dalam metode  CNN  bahwa  akurasi  sistem  WareOCR  terhadap  data  testadalah  93%,  Return  on Investment mendapatkan perhitungan sebesar 60.38%, dalam perhitungan NPV di tahun ke 3 dihasilkan angka Rp 112,911,033 dimana NPV > 0 proyek penerapan WareOCR dapat diterima, bahwa investasi tersebut memberikan nilai tambah sebesar 493% dari biaya total proyek. Pada penelitian  ini  pun  mempunyai  batasan  penelitian  berupa  format  invoice  yang  perlu diseragamkan untuk dapat  dibaca dengan alat  WareOCR  serta  kelebihan  pada  penelitian  ini dapat  mempersingkat  waktu  kerja  data  entry  warehouse  dalam  melakukan  input  informasi kedalam database.
Kata kunci: Warehouse, Optical Character Recognition; Digital Supply Chain; Convolutional Neural Network (CNN)

## ABSTRACT
The  rapid  development  of  information  technology  is  massive  worldwide,  racing  to  create solutions as a form of digital supply chain movement, massive use of information technology is also being carried out in the logistics business world which is part of supply chain activities, requiring accurate and fast information is a very important area to guarantee delivery of goods on  time  and  on  target.  One  important  aspect  of  the  logistics  process  is  effective  warehouse management. One of the main challenges in effective warehouse management is the process of receiving goods in the warehouse which still causes errors such  as writing errors, inaccurate recording of the quantity, type and name of goods received and removed from the warehouse which takes quite a long time to process. There has been a lot of research carried out on data capturing activities with the application of OCR but not much has been found that focuses on managing printed and handwritten physical documents in the warehouse area, and preparation of data bases on websites connected to systematic OCR technology, and there is no analysis of technology  investment.  OCR  regarding  cost  efficiency.  Therefore,  to  help  overcome  this problem, this research carried out the design and implementation of a warehouse system based on OCR (Optical Character Recognition) technology with the name WareOCR and analyzed it from an investment perspective using the ROI method. From the research results obtained using the OCR creation model using the CNN method, the accuracy of the WareOCR system on test data is 93%, Return on Investment is calculated at 60.38%, in the NPV calculation in year 3 the figure  is  IDR  112,911,033  where  NPV  >  0  for  the  project  implementing  WareOCR  it  is acceptable  that  this  investment  provides  added  value  of  493%  of  the  total  project  cost.  This research  also  has   research   limitations  in  the  form of  invoice  formats  which  need  to  be
standardized so they can be read with the WareOCR tool and the advantages of this research are that they can shorten the working time of the data entry warehouse in inputting information into the database.
Keywords:  Warehouse,  Optical  Character  Recognition;  Digital  Supply  Chain;  Convolutional Neural Network (CNN)

## PENDAHULUAN
Perkembangan yang pesat akan teknologi informasi secara masif mendunia, berlomba menciptakan  solusi  sebagai  bentuk  gerakan  digital supply  chain ,  dalam  laporan  A.T. Kearneys  [1]  yang  merupakan  salah  satu  perusahaan  konsultan  dunia  pada  tahun  2015, mengenai laporan dalam peran digitalisasi terhadap manajamen rantai pasok di masa yang akan  datang,  hasil  temuan  dikemukakan  bahwa  banyak  pimpinan supply  chain dari perusahaan-perusahaaan terkemuka di Eropa memperkirakan pendorong digitalisasi dalam 3 tahun ke depan lebih  berfokus  pada topik topik dibidang integrasi  IT,  penggunaan data secara  lebih  komprehensif  dan  proses  proses  paperless  dalam  dukungan  gerakan green supply  chain .  Dari  laman  A.T.  Kearneys  menilai  banyak  perusahaan  berinvestasi  untuk digitalisasi  berharap  dapat  meningkatkan  pengambilan  keputusan  dan  meningkatkan fleksibilitas, menurunkan biaya dan risiko seminimal mungkin [1].
Dalam  dunia  bisnis  logistik  yang  merupakan  dari  bagian  aktifitas supply  chain , membutuhkan  informasi  yang  akurat  dan  cepat  menjadi  area  yang  sangat  penting  untuk menjamin  pengiriman  barang  yang  tepat  waktu  dan  tepat  sasaran  [2].  Salah  satu  aspek penting dari proses logistik adalah pengelolaan gudang yang efektif [3]. Gudang yang efektif dan  efisien  membutuhkan  proses  penerimaan  barang  yang  cepat  dan  akurat.  Salah  satu tantangan utama dalam proses penerimaan barang di gudang adalah aktivitas penginputan informasi akan data dari suatu barang yang masih menyebabkan kesalahan seperti dengan kesalahan penulisan, ketidakakuratan pencatatan jumlah dan jenis maupun nama dari barang yang diterima dan dikeluarkan dari gudang, penerimaan barang yang masih manual dengan membutuhkan waktu yang cukup lama untuk memproses, penerimaan barang yang masih manual  dengan  membutuhkan  tenaga  kerja  manusia  yang  lebih  banyak,  yang  dapat meningkatkan biaya operasional dan risiko [4]. Dikaitkan dengan konsep green supply chain yang menitik beratkan pengurangan dampak negatif pada lingkungan, termasuk penggunaan kertas yang berlebih, perlu dilakukan penerapan teknologi dalam proses penerimaan barang, proses  pencatatan  data  dapat  dilakukan  secara  elektronik,  sehingga  dapat  mengurangi penggunaan kertas.
Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  solusi  yang  tepat  sasaran  dalam  membantu  mengatasi masalah  tersebut.  Di  dalam  era  digitalisasi  saat  ini  sudah  masuk  ke  dalam  level  revolusi industri  4.0  yang  dimana  revolusi  digital  tempat  perpaduan  teknologi  yang  mengaburkan bidang fisik, digital, dan biologis yang digunakan untuk information data capturing dengan penggunaan seperti barcode, RFID, IoT, GPS, tetapi kekurangan dari ke empat hal tersebut adalah  biaya  invenstasi  yang  tinggi  dimana  penggunaan  RFID  dengan  pengadaan  biaya pembelian label tags serta biaya instalasi software yang tinggi [3,5], adapun penelitian dalam penerapan barcode pun  terkendala  pada  biaya  investasi  pengadaan  mesin  scanner gun barcode dan mesin barcode printer yang dinilai akan memakan banyak penggunaan kertas berlebih [6]. Dan juga untuk penerapan IOT dan GPS pada sistem warehouse dimana tidak berlaku pada kegiatan data entry di area warehouse , sehingga dalam menjawab tantangan ini adalah dengan pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence – AI), AI sendiri  memiliki  banyak  variasi,  namun  secara  umum  dapat  dikatakan  sebagai  sistem komputer yang ditujukan untuk meniru pilihan dan perilaku manusia, yang terus belajar dan menalar seperti manusia [2]. AI sendiri terdiri beberapa bagian salah satunya yaitu machine learning yang mempunyai bagiannya lagi yaitu deep  learning itu sendiri. Machine learning
mempunyai  2  jenis  yaitu supervised  learning dan unsupervised  learning .  Perbedaannya yaitu supervised learning merupakan pembelajaran terarah dimana operasi mesin diajarkan secara terarah, sedangkan unsupervised learning sendiri bagaimana mesin mengelompokkan suatu data-data dengan karakteristik masing-masing data yang dilihat [7,8]. Deep learning yang menjadi  bagian dari machine learning secara singkat  memiliki sebuah teknik dalam bidang  kecerdasan  buatan  ( artificial  intelligence )  yang  menggunakan  arsitektur  jaringan saraf tiruan yang lebih dalam ( deep neural networks ) untuk mempelajari representasi yang semakin  kompleks  dari  data  yang  diberikan.  Teknik  ini  memungkinkan  mesin  untuk melakukan  tugas-tugas  seperti  pengenalan  wajah,  pemrosesan  bahasa  alami,  pengenalan suara,  dan  pemrosesan  gambar  dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Dalam  aktivitas pemrosesan  gambar  ini  yang  dikenal  dengan  CNN  ( Convolutional  Neural  Network ), bagaimana  mesin  bekerja  dalam  pengenalan  gambar  masing  masing,  hal  ini  juga berhubungan erat dengan Optical Character Recognition (OCR) bagaimana OCR menjadi salah satu teknologi yang semakin berkembang dan digunakan di berbagai sektor, termasuk di dalam industri supply chain . OCR merupakan teknologi yang memungkinkan mesin untuk membaca dan mengenali karakter pada dokumen fisik atau digital, sehingga dapat mengubah dokumen tersebut menjadi data yang dapat diolah oleh sistem komputer [6].
Sebagai  contoh  penerapan penelitian OCR yang  berada di  Indonesia yaitu di  dalam Kantor  Pelayanan  Perbendaharaan  Negara  (KPPN)  Palembang,  OCR  digunakan  untuk memproses data dari dokumen yang bersifat arsip dan administrasi biaya anggaran, dan lain sebagainya [9], serta momen mudik lebaran 2023 di Indonesia dimana perhitungan dominasi jenis  kendaraan  masih  dihitung  secara  manual  dan  dapat  dilihat  pada  laman  media  sosial yang dimana dapat diselesaikan dengan penerapan sejenis OCR yaitu Car Recognition pada jenis kendaraan yang didominasi melewati rute jalan tersebut, penerapan Car Recognition pada jenis kendaraan dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Penerapan Car Recognition pada Jenis Kendaraan
Beberapa penelitian mengenai OCR telah dilakukan di beberapa negara khususnya di negara  Montenegro,  dalam  penerapan  OCR  namun  tidak  ditemukan  yang  berfokus  pada penerapan di bidang supply chain di area aktivitas warehouse sebagai bentuk dukungan pada gerakan green supply chain [10]. Dan untuk Indonesia sendiri sebagian besar penelitian OCR berfokus  pada  tingkat  keakurasian  dalam  membaca  tulisan  tangan  sehingga  perlu  diteliti dengan  menerapkan  OCR  pada  bidang supply  chain khususnya  di  area warehouse .  Salah satu yang bertujuan untuk mengukur dampak digitalisasi dalam supply chain yang dilakukan oleh Cakic et al . [10] dengan tujuan studi ini adalah untuk meneliti pendekatan implementasi mobile app dengan sistem OCR dengan cara scanning nomor seri sebuah wine yang dicetak oleh manufaktur terkait, dan hasil yang diolah dikeluarkan output sebuah informasi nama produk,  waktu  pembuatan wine ,  asal  negara wine dibuat,  hingga  penjelasan  singkat mengenai  produk wine terkait.  Ditemukan  bahwa  implementasi  OCR  berpengaruh  positif terhadap  lingkungan  dan  keuangan  perusahaan  karena  adanya  penghematan  biaya operasional  khususnya pada  penjelasan produk yang tidak perlu memanfaatkan kertas atau
design  dari  produk  terkait.  Namun,  penelitian  tersebut  terbatas  pada  studi  kasus  sebuah perusahaan wine [10].
Sehingga, kembali lagi ke permasalahan umum dalam kegiatan warehouse yaitu input data  yang  tidak  akurat,  tidak  tepat  waktu  dapat  mempengaruhi  efisiensi  dan  efektivitas proses penerimaan barang di warehouse , serta dapat mempengaruhi kinerja operasi supply chain secara  keseluruhan,  penggunaan  kertas  berlebih  perlu  adanya  solusi  yang  dapat membantu persoalan ini. Oleh karena itu, penerapan teknologi OCR yang lebih baik dalam proses penerimaan barang di warehouse sangat dibutuhkan untuk mengatasi permasalahan tersebut  [4].  Maka  dalam  menjawab  tantangan  ini  akan  dilakukan  perancangan  sistem dengan  nama  wareOCR  dengan  memanfaatkan  teknologi  OCR  dan  melihat  dampak  dari implementasinya. Gambar 2 merupakan flow terjadinya bottleneck secara umum terjadi pada proses kerja di area warehouse .
Gambar 2. Bottleneck pada Warehouse [11]

## METODE PENELITIAN
Gambar 3. Diagram Alir Perancangan Sistem WareOCR
Pengumpulan data primer digunakan sebagai wadah untuk melatih ( training program ) machine learning yang akan dibangun, sebelum pengumpulan data pada program training dijalankan perlu dibuatkan suatu lingkungan maya ( virtual environment ) untuk Tensor Flow , Open CV, dan Numpy . Kegunaan adanya virtual environment untuk menghindari penginstalan
berulang  pada  pustaka/ library pada python yang  dimaksud  adalah Base ( non-virtual environment ) yang dapat mengakibatkan kerusakan sistem pada proyek di pekerjaan. Setelah  pembuatan virtual  environment sudah  dijalankan  serta library yang dibutuhkan sudah terunduh dengan baik maka program training dapat dijalankan.
Data set yang digunakan untuk melatih machine learning berupa gambar tulisan tangan bertipe JPG, PNG yang berisi abjad huruf dan angka yang dapat diunduh dari situs website Kaggle.
Adapun  juga  dilakukan  sesi  wawancara  pada stakeholder dalam warehouse ,  yaitu untuk mengetahui informasi penting apa saja yang perlu diambil dari dokumen fisik PO dan atau invoice untuk diinput pada database . Dan, mengetahui jumlah jam kerja di warehouse , waktu yang dibutuhkan untuk proses input informasi pada database .
Setelah mendapat dan mengumpulkan data primer berupa tulisan tangan maka dapat memulai  melakukan  rancangan  model deep  learning OCR,  maka  langkah-langkah  yang digunakan dalam menyusun deep learning [12].
1. Dimulainya exploratory data yang perlu melihat ukuran gambar dari data set yang ada dengan ukuran pixel apakah gambar memiliki ukuran yang seragam atau tidak, jika tidak maka perlu dilakukan penyeragaman skala gambar dalam ukuran pixel pada tahapan data preprocessing, setelah itumelakukan pengecekan pada proporsi kelas pada data set agar mengetahui  jumlah  proporsi  seimbang  atau  tidak,  jika  tidak  maka  perlu  dilakukan upsampling / downsampling pada data set, hal ini perlu dilakukan agar machine learning dapat  mempelajari data  set dengan  baik,  jika  tidak  maka machine  learning kesulitan mengenali kelas yang minoritas dan berdampak pada hasil prediksi [13].
2. Selanjutnya  dimulainya  data preprocessing dimana  membagi  hasil  dari  pengumpulan data yang didapat menjadi data set train dan test , guna untuk melatih machine learning nantinya mempelajari data dan menguji kemampuan machine learning dengan data test , pada penelitian ini dilakukan proposi data dengan umumnya data train dengan data test yaitu 80% :  20%  [8], perubahan data  set yang di punya melakukan pemisahan antara label class dengan feature/predictor yang dimaksud agar melakukan perubahan tipe data set untuk predictor menjadi dalam bentuk array sekaligus penyeragaman ukuran gambar data set dalam pixel sedangkan untuk label class menjadi representasi biner. Tujuan dari ini adalah untuk  membantu  model machine learning  memahami dan memproses label class yang ada. Setelah label class menjadi representasi biner perlu diubah dalam bentuk array , agar sesuai dengan persyaratan dalam CNN.
3. Pembuatan model CNN ada beberapa layer yang perlu dibuat, dimulai dari [14]:
a. Pembuatan convolutional  layer , convolutional  layer juga  terdiri  dari  neuron  yang tersusun  sedemikian  rupa  sehingga  membentuk  sebuah  filter  dengan  panjang  dan tinggi ( pixels ). Langkah awal dalam membuat convolutional layer dengan memecah gambar menjadi gambar yang lebih kecil yang tumpang tindih.
b. Setelah pembuatan convolutional layer , memasukkan setiap gambar yang lebih kecil hasil dari convolutional layer ke small neural network . Hasil gambar dengan ukuran kecil  tersebut  dijadikan  suatu input untuk  menghasilkan  representasi  fitur.  Hal  ini menyebabkan CNN dapat mengenali suatu objek, dimanapun posisi objek tersebut pada gambar. Untuk setiap gambar kecilnya, proses ini dilakukan dengan menggunakan filter  yang  sama.  Dengan  kata  lain,  setiap  bagian  gambar  akan  memiliki  faktor pengali  yang  sama  juga  dikenal  sebagai  pembagian  berat/ weight  sharing dalam neural network . Jika ada sesuatu yang tampak menarik di setiap gambarnya, bagian tersebut akan ditandai sebagai “ object of interest ”.
c. Setelah dilakukannya pembagian berat dalam neural network , langkah selanjutnya adalah menyimpan hasil dari masing-masing gambar kecil ke dalam array baru.
d. Pada kasus umumnya, karena hasil array masih terlalu besar, maka untuk mengecilkan ukuran array -nya digunakan down-sampling yang penggunaannya dinamakan max pooling atau mengambil nilai pixel terbesar di setiap pooling kernel . Dengan begitu, jika parameter pada hasil array baru berkurang maka informasi terpenting tetap terjaga.
e. Langkah  terakhir  adalah  membuat  prediksi  yang  disebut fully  connected  network , secara singkat array yang merupakan sekelompok angka, diubah menggunakan array kecil bisa inputkan ke dalam jaringan saraf lain. Jaringan saraf yang paling terakhir akan memutuskan apakah gambarnya cocok atau tidak.
Secara garis besar cara kerja model convolutional layer dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Cara Kerja CNN [15]

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pelatihan data train digunakan untuk melatih model CNN dengan mengenali sejumlah abjad  dan  huruf  dalam  tulisan  cetak  dan  tulisan  tangan.  Setelah  model  sudah  dilatih, dilakukan  prediksi  gambar  dan  perlu  dievaluasikan  model  yang  dibuat  dengan  metode confusion matrix untuk dicek pada hasil prediksi, jika hasil akurasi di bawah 90% maka perlu dilakukan pelatihan ulang pada model CNN hingga akurasi data train melebihi 90%.

## Gambar 5. Pelatihan Model Machine Learning
Tujuan  akhir  pada  penelitian  ini  membuat  sistem  perancangan warehouse berbasis teknologi  OCR  dimana  akan  diimplementasikan  penerapan  hasil  tugas  akhir  yang  telah dibuat untuk mengelola sistem penerimaan surat PR dari vendor yang diterima data entry warehouse untuk area inbound warehouse , simulasi penerapan dapat dilihat pada Gambar 6.

## Dampak Penggunaan Sebelum dan Sesudah Implementasi WareOCR
Penelitian  ini  melakukan  pengukuran  sebelum  dan  sesudah  penggunaan  sistem WareOCR,  dimana  dilakukan  pengujian  dari  segi  waktu  jumlah  jam  kerja  karyawan  dan upah,  pengukuran  jumlah  kesalahan  input  informasi  barang,  pengukuran  waktu  input informasi barang.
Perhitungan pada pengukuran jumlah jam kerja karyawan dan upah biaya tenaga kerja per jam dan per bulan pada PT.  X menjadi  bahan tolak ukur dalam sebelum dan sesudah penggunaan sistemWare OCR, dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengukuran Jumlah Jam Kerja Karyawan dan Upah pada PT. X Sebelum dan Sesudah Implementasi WareOCR
No Kegiatan Penerimaan dan Pengambilan Barang Situasi saat ini WareOCR 1 Jumlah jam kerja di gudang per bulan 312 (24 hari kerja) 192 (24 hari kerja) 2 Biaya Tenaga Kerja per jam Rp15,700 Rp15,700 3 Biaya Tenaga Kerja per bulan Rp 4,898,400.00 Rp 3,014,400.00 Keuntungan biaya tenaga kerja per bulan Rp 1,884,000 (62,5% Profit)
Dapat  dilihat  perhitungan  dampak  sebelum  dan  sesudah  implementasi  WareOCR membawa profit sebesar 62,50%, dengan penggunaan WareOCR membuktikan keuntungan dari sisi waktu kerja yang dapat menekan jumlah jam lembur yang dilakukan para data entry , sehingga  dapat  menghemat  budget  pada  PT.  X  Pada  jumlah  jam  kerja  di  Gudang  per bulannya, PT. X perlu membutuhkan waktu 216 Jam kerja dalam 24 hari kerja atau dapat dikatakan  9  Jam  kerja  per  hari  dengan  total  1  shift,  yaitu  shift  pagi  dari  jam  08:00  WIB hingga 17:00 WIB (waktu normal), tetapi pada kenyataan dilapangan para pekerja di area warehouse dalam penerimaan barang menghabiskan 13 jam atau dapat dikatakan hingga jam 21:00  WIB  untuk  menyelesaikan  tugas  penerimaan  barang  untuk  dimasukan  kedalam database  dengan  manual,  sehingga  terdapat  upah  lembur  yang  perlu  dibayar  oleh  PT.  X terhadap  karyawan-karyawannya.  Dimana  dengan  total  bayaran  tenaga  kerja  per  jam  Rp 15,700 dikalikan 13 jam kerja perhari didapat Rp 204,100 dan jika dikalkulasikan ke dalam hitungan upah per bulan didapat Rp 4,898,400 per orang.
Penerapan  sistem WareOCR diujicobakan dengan hasil menekan angka  jam lembur dari 13 jam menjadi 8 jam kerja, dimana hasilnya dapat menghemat Rp 1,884,000 atau dapat dikatakan 62,5% dalam pembayaran upah karyawan dan menghindari jam kerja lembur yang perlu dibayar PT. X. Sehingga dalam pengukuran ini dapat disimpulkan penggunaan sistem WareOCR dapat memnbantu penghematan pembayaran upah lembur karyawan.
Dilakukan  juga  perhitungan  dampak  pada  pengukuran  jumlah  kesalahan  input informasi barang pada database PT. X dengan tabel di bawah ini dimana dilakukan sampling pada 1 hari yaitu pada tanggal 4 November 2023.
Tabel 2. Pengukuran Jumlah Kesalahan Input Informasi Barang pada Database PT. X
No Jumlah Kesalahan Input Informasi pada Tipe Barang Total Barang yang di Input Jumlah Kesalahan Manual Jumlah Kesalahan WareOCR 1 MRO 50 8 9 2 Consumable 50 6 5 3 Electrical 50 5 5
Tabel 2 menunjukkan hasil pengukuran jumlah kesalahan input informasi barang pada database PT. X pada tanggal 4 November 2023 pukul 13.00, dengan total 50 barang yang diinput, dibagi menjadi tiga tipe barang, yaitu MRO, Consumable, dan Electrical. Parameter evaluasi yang dicatat adalah nomor PR dan nama barang. Hasil pengukuran menunjukkan tingkat kesalahan pada penginputan manual untuk tipe barang MRO sebesar 16%, sedangkan WareOCR mencapai 18%. Untuk tipe barang Consumable, tingkat kesalahan pada kegiatan manual mencapai 25%, sementara WareOCR sebesar 16%. Pada tipe Electrical sebesar 10% kesalahan untuk kegiatan manual dan WareOCR.
Meskipun  ditemukan  beberapa  kesalahan,  terutama  pada  tipe  barang  MRO, Consumable  dan  Electrical,  keunggulan  WareOCR  terletak  pada  kemampuannya  untuk mencatat jam masuk barang secara real-time saat kamera menangkap surat PR. Kelebihan ini  memberikan  keunggulan  kepada  tim  gudang  dalam  melakukan  tracing  barang  dengan lebih efisien, terutama saat melaksanakan proses stock opname.
Dari  hasil  uji  coba  yang  dilakukan,  memang  WareOCR  tidak  sepenuhnya  dapat membaca  tulisan  secara  baik.  Pada  Tabel  3  menampilkan  hasil  persentase  keberhasilan penggunaan  WareOCR  pada  uji  coba  ini.  Meskipun  WareOCR  belum  sepenuhnya  dapat membaca  tulisan  dengan  baik,  pelatihan  model  pada  sistem  WareOCR  menjadi  suatu langkah yang diperlukan untuk meningkatkan akurasi dalam membaca nomor maupun huruf pada nama barang.

## Tabel 3. Hasil Persentase Keberhasilan Penggunaan WareOCR
Total PR  Total Berhasil  Total Gagal  % Keberhasilan MRO 50 39 9 77% Chemical 50 45 5 90% Electrical 50 45 5 90%
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengukuran  waktu  input  sebelum  dan  sesudah penggunaan  sistem  WareOCR  dimana  proses  input  informasi  pada  nomor  PR  dan  nama barang yang dilakukan pihak data entry perlu membutuhkan waktu 5 Menit per nomor PR dan  Nama  untuk  dimasukan  kedalam  database  PT.  X  saat  sebelum  menggunakan  sistem WareOCR, dan dapat dilihat hasil ujicoba WareOCR pada Tabel 4.
Tabel 4. Pengukuran Waktu Input Informasi Barang pada Database PT. X
Total PR Jumlah Waktu dalam Jam (Manual)  Jumlah Waktu dalam Menit (WareOCR) 150 12.5 5
Hasil yang didapat  pada penggunaan WareOCR  dapat  menekan jumlah  waktu  yang lebih cepat dari yang dilakukan secara manual yaitu 12.5 jam (1 PR membutuhkan 5 Menit dalam melakukan proses input ke dalam database dengan aktivitas manual sehingga waktu yang  dibutuhkan  adalah  750  menit  dengan  total  150  PR),  saat  menggunakan  sistem WareOCR menjadi 5 menit dalam proses input keseluruhan 150 PR turun dalam 99.33%, sehingga sistem WareOCR dapat  dikatakan lebih cepat  dalam  melakukan input informasi PR dan nama barang kedalam sistem database PT. X.
Dalam perhitungan perhitungan Return on Investment (ROI) pada penggunaan sistem WareOCR,  ROI  dapat  diartikan  sebagai  laba  atas  investasi.  ROI  merupakan  ukuran  atau indeks yang menunjukkan sebarapa besar laba atau keuntungan yang di dapat atas investasi yang telah ditanam  pada perusahaan. ROI menggambarkan seberapa besar investasi  yang telah  ditanam  dapat  dikembalikan  menjadi  keuntungan  atau  laba.  Dari  hasil  perhitungan implementasi WareOCR dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan ROI pada Sistem WareOCR PT. X
Proyeksi dalam 3 Tahun Return On Investment Tahun 1 Tahun 2 Tahun 3 Upah Lembur Rp  36,172,800.00 Rp  39,790,080.00 Rp  43,769,088.00 Cost Tahun 1 Tahun 2 Tahun 3 WareOCR Rp       15,000,000 - - Biaya Instalasi Rp    5,500,000.00 - - Maintenance Software Rp    1,500,000.00 Rp    1,650,000.00 Rp    1,815,000.00 Kamera Logitech Rp       900,000.00 Rp       720,000.00 Rp       576,000.00 Total Rp       22,900,000 Rp         2,370,000 Rp         2,391,000 Pendapatan Tahun 1 Tahun 2 Tahun 3 Total Keuntungan Bersih Rp  50,000,000.00 Rp  51,500,000.00 Rp  53,045,000.00 ROI Tahun 1 Tahun 2 Tahun 3 60.38% 494.09% 387.95%
Dari  hasil  perhitungan  yang  didapat  dengan  penggunaan  WareOCR  dengan  total investasi di angka Rp 22,900,000 yang dimana terdapat biaya instalasi, perawatan, kamera Logitech serta biaya software dengan sekali pembelian dapat di proyeksikan dengan biaya upah  lembur  dalam  2  tahun  yaitu  Rp  72,345,600  mendapatkan  perhitungan  ROI  60.38% dengan arti investasi telah menghasilkan keuntungan bersih yang lebih besar daripada biaya total investasi awal. Dan juga upah lembur yang didapat dari hasil perhitungan biaya tenaga kerja per bulan ketika penerapan sistem wareOCR yang didapat pada Tabel 6 dikalikan 12 bulan  (1  Tahun)  sehingga  didapat  biaya  upah  lembur  sebesar  Rp  36,172,800.  Dan  untuk proyeksi tahun ke 2 dan ke 3 diasumsikan kenaikan biaya tenaga kerja 10% ditiap tahunnya, serta depresiasi alat kamera Logitech , dan kenaikan pendapatan perusahaan di tiap tahunnya 3%, hasil ROI pada tahun ke-2 adalah 494.09% dan tahun ke-3 adalah 387.95%, dari hasil penggunakan WareOCR efektif dalam pengecilan biaya pengurangan upah lembur terhadap investasi  WareOCR.  Pada  penelitian  ini,  analisis  sensitivitas  yang  dilakukan  merupakan analisis sensitivitas deterministik, di mana hanya satu variabel yang diubah pada satu waktu, sementara variabel lainnya dianggap tetap. Variabel yang menjadi fokus perubahan dalam penelitian  ini  mencakup  variabel  eksternal  dan  internal  yang  berpengaruh  terhadap perhitungan Return on Investment (ROI) pada investasi alat yang disebut WareOCR.
Perubahan variabel eksternal yang digunakan dalam penelitian ini adalah biaya lembur yang dibayarkan yang akan diperhitungkan dalam analisis ini. Analisis akan melihat pada apakah Net Present Value (NPV) dari investasi menggunakan WareOCR menjadi negative atau tidak, kita dapat mengidentifikasi tingkat risiko atau ketidakpastian yang terkait dengan faktor-faktor  eksternal  ini.  Kriteria  proyek  investasi  dapat  diterima  jika  NPV  lebih  dari  0 (NPV> 0) dan proyek akan ditolak jika NPV kurang dari 0 (NPV <0) (Ross, Westerfield and Jaffe, 2013).
Hasil  dari  analisis  ini  akan  memberikan  informasi  bagi  pengambil  keputusan, memungkinkan  mereka  untuk  mengidentifikasi  variabel-variabel  yang  paling  kritis  atau sensitif terhadap kinerja investasi WareOCR. Dengan pemahaman ini, strategi pengelolaan risiko  dapat  dikembangkan  untuk  menghadapi  ketidakpastian  dalam  lingkungan  eksternal dan internal, serta untuk mengoptimalkan ROI dari investasi ini.
Perubahan variabel eksternal untuk nilai biaya lembur yang dibayarkan diasumsikan naik  10%  tiap  tahun  sama  sepanjang  masa  investasi.  Pengaruh  kenaikan  variabel  biaya investasi terhadap NPV ditampilkan dalam Tabel 6.
Tabel 6. Pengaruh Kenaikan Variabel Biaya Investasi terhadap NPV
Proyeksi dalam 3 Tahun Return On Investment Tahun 1 Tahun 2 Tahun 3 Upah Lembur Rp 36,172,800.00 Rp 39,790,080.00 Rp 43,769,088.00 Cost Tahun 1 Tahun 2 Tahun 3 WareOCR Rp      15,000,000 - - Biaya Instalasi Rp   5,500,000.00 - - Maintenance Software Rp   1,500,000.00 Rp   1,650,000.00 Rp   1,815,000.00 Kamera Logitech Rp      900,000.00 Rp      720,000.00 Rp      576,000.00 Total Rp      22,900,000 Rp        2,370,000 Rp        2,391,000 Pendapatan Tahun 1 Tahun 2 Tahun 3 Total Keuntungan Bersih Rp 50,000,000.00 Rp 51,500,000.00 Rp 53,045,000.00 ROI Tahun 1 Tahun 2 Tahun 3 60.38% 494.09% 387.95% NPV Rp 112,911,033
Dari hasil perhitungan yang didapat, dengan penerapan penggunaan sistem WareOCR dengan  diasumsikan  harga  upah  lembur  yang  naik  10%  di  tiap  tahun  serta  pendapatan perusahaan yang naik 3% di tiap tahun dapat diartikan proyek investasi dapat diterima. Hasil pada NPV yang didapat adalah Rp 112,911,033 terhadap total investasi yaitu Rp 22,900,000, efisiensi proyek investasi WareOCR adalah sekitar 493%. Ini menunjukkan bahwa investasi tersebut memberikan nilai tambah sebesar 493% dari biaya total proyek.
Alat penggunaan WareOCR bila diimpelementasikan lebih lanjut dapat menurunkan cost berlebih pada biaya lembur tenaga kerja yang dinilai kurang efektif serta mempercepat alur input data penerimaan barang dimana dapat dijadikan nilai kelebihan pada penelitian ini,  tetapi  terdapat  juga  keterbatasan  penelitian  ini  dengan  penggunaan  alat  wareOCR, invoice  yang  masuk  perlu  diseragamkan  serta  tidak  sepenuhnya  sempurna  alat  wareOCR dapat  membaca  huruf  pada  tulisan  tangan  maupun  abjad,  perlu  dilakukan  training  model lebih lanjut [3].

## KESIMPULAN
Program  sistem  WareOCR  memberikan  dampak  yang  cukup  signifikan  dalam mempersingkat  alur  administrasi  input  nomor  PR  dengan  nama  item  yang  memangkas aktifitas rekap data secara manual dan memakan waktu 5 menit per PR untuk masuk kedalam database. Fungsi WareOCR yang digunakan pada program sangat membantu program dalam mencapai  tujuan  utama  yaitu  mempersingkat  waktu  pengerjaan  dan  memangkas  uang lembur yang dinilai kurang produktif.
Akurasi  sistem  WareOCR  terhadap  data  testadalah  93%,  dimana  model  tidak dikatakan  overfit  sehingga  dapat  membaca  hasil  tulisan  cetak  dan  tangan,  tetapi  dalam penelitian  ini  dalam  uji  coba  terhadap  3  jenis  item  yaitu  MRO,  chemical  dan  electrical mempunyai  tingkat  kesuksesannya  masing  masing,  dimana  sesi  uji  coba  pada  item  jenis MRO  dengan  tingkat  kesuksesan  77%,  chemical  dengan  tingkat  kesuksesan  88%,  dan electrical dengan tingkat keberhasilan 88%.
Pada  analisa  dalam  Return  of  Investment,  dimana  ROI  mendapatkan  perhitungan sebesar 60.38% dengan arti investasi telah menghasilkan keuntungan bersih yang lebih besar daripada biaya total investasi awal, dan dilakukan proyeksi tahun ke 2 dan tahun ke 3 dengan hasil  ROI  pada  tahun  ke-2  adalah  494.09%  dan  tahun  ke-3  adalah  387.95%,  dari  hasil penggunakan WareOCR efektif dalam pengecilan biaya pengurangan upah lembur terhadap investasi  WareOCR.  Dalam  perhitungan  NPV  di  tahun  ke  3  dihasilkan  angka  Rp 112,911,033 dimana NPV > 0 proyek penerapan WareOCR dapat diterima, Hasil pada NPV yang didapat adalah Rp 112,911,033 terhadap total investasi yaitu Rp 22,900,000, efisiensi proyek investasi WareOCR adalah sekitar 493%. Ini menunjukkan bahwa investasi tersebut memberikan nilai tambah sebesar 493% dari biaya total proyek.
Dari  hasil  kesimpulan  di  atas  maka  alat  penggunaan  WareOCR  bila  diimpelementasikan lebih  lanjut  dapat  menurunkan  cost  berlebih  pada  biaya  lembur  tenaga  kerja  yang  dinilai kurang efektif serta mempercepat alur input data penerimaan barang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   H. Ben-Shabat, P. Nilforoushan, M. Moriarty, and C. Yuen, “The 2015 Global Retail E-Commerce  Index:  Global  Retail  E-Commerce  Keeps  on  Clicking,”  A.T.Kearney, Inc., 2015.
[2]    I.N. Pujawan, and E. Mahendrawathi, Supply Chain Management (Edisi 3) , Yogyakarta: Andi, 2017.
[3]   H.W.W. Pitoy, A.B.H. Jan, and J.S.B. Sumarauw, “Analisis Mananjemen Pergudangan pada Gudang Paris Superstore Kotamobagu,” Jurnal EMBA , 8(3), 252-260, 2020.
[4]   S.A. Berg, S.-Y. Seo, and R.H.Y. So, “Application of optical character recognition with Tesseract  in  logistics  management,” International  Journal  of  Information  and Management
Sciences , 30(3), 285-304, 2019.
https://doi.org/10.1504/IJIMS.2019.100986.
[5]    A. Kurniawan, and M. Rahardjo, “Analisa Pengaruh Kebutuhan Sistem Informasi RFID (Radio  Frequency  Identification)  pada  Perusahaan  Retail  untuk  Meningkatkan Produktivitas  dan  Mengurangi  Recurring  Cost,”  Jurnal  Manajemen  Bisnis  Dan Kewirausahaan, 6(4), 415–420, 2022. https://doi.org/10.24912/jmbk.v6i4.19341.
[6]   D.C.G.M. Simanjuntak, and A. Bakhtiar, “Analisis Perancangan Sistem Barcode dalam Menangani  Aliran  Raw  Material  Kayu  pada  Departemen  Lumberyard  di  PT  Ebako Nusantara Semarang,” Industrial Engineering  Online  Journal , 4(4), 2015. Retrieved from https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/ieoj/article/view/9866.
[7]    R. Zhang, Z. Bahrami, T. Wang, and  Z. Liu, “ An Adaptive Deep Learning Framework for Shipping Container Code Localization and  Recognition,” IEEE  Transactions  on Instrumentation
and Measurement , 70, 1-13, 2021.
https://doi.org/10.1109/TIM.2020.3016108.
[8]    J.W.G. Putra, Pengenalan Konsep Pembelajaran Mesin dan Deep Learning , Edisi 1.4 (17 Agustus 2020), 2020.
[9]   A.  Firdaus,  M.S.  Kurnia,  T.  Shafera,  and  W.I.  Firdaus,  “Implementasi  Optical Character Recognition (OCR) pada Masa Pandemi Covid-19,” Jurnal Jupiter , vol. 13, no. 2, 188–194, 2021.
[10]  S. Cakic, A. Ismailisufi, T. Popovic, S. Krco, N. Gligoric, S. Kupresanin, and V. Maras, “Digital  Transformation  and  Transparency  in  Wine  Supply  Chain  Using  OCR  and DLT,” International Conference on Information Technology , 2021.
[11]  https://www.innovapptive.com/
[12]  I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep Learning , London, MIT Press. 2016.
[13] D. Dablain, K.N. Jacobson, C. Bellinger, M. Roberts, and N.V. Chawla, “Understanding CNN Fragility when Learning with Imbalanced Data,” Machine Learning , 2023.
[14]  T. Li, B. Huang, C. Li, and M. Huang, “Application of Convolution Neural Network Object Detection Algorithm in Logistics Warehouse,” the Journal of Engineering , 23, 9053-9058, 2019. https://doi.org/10.1049/joe.2018.9180.
[15]  S.  Barrios,  D.  Buldain,  M.P.  Comech,  I.  Gilbert,  and  I.  Orue,  “Partial  Discharge Classification Using Deep Learning Methods—Survey of Recent Progress,” Energies , 12(13), 2485, 2019. https://doi.org/10.3390/en12132485.