SIREUBOH: KLASIFIKASI DATA LOKASI BARANG MENGGUNAKAN REGION OF INTEREST (ROI) DAN ALGORITMA RANSAC
Syafrial Fachri Pane 1 , Rolly Maulana Awangga 2 , Maulyanda 3 1,2,3 Program Studi D4 Teknik Informatika, Politeknik Pos Indonesia
1 syafrial.fachri@poltekpos.ac.id
2 awangga@poltekpos.ac.id
3 maulyanda@if.poltekpos.ac.id
Abstrak - Perusahaan yang bergerak pada bidang logistik membutuhkan inovasi untuk meningkatkan daya saing dalam memberikan layanan terbaik mereka kepada konsumen, salah satunya pada Warehouse Management System (WMS) karena sistem tersebut masih kesulitan dalam mencocokkan data lokasi dengan sistem Logistics Execution System (LES) yang dipakai konsumen. sehingga pada bagian operation system management masih kesulitan dalam proses  penempatan  barang.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  RANSAC  untuk  mengukur  keakuratan  data lokasi  barang  pada  proses  penempatan  barang  yang  sesuai, Region  Of  Interest (ROI)  untuk  memperkecil  ruang lingkup data lokasi barang. Hasil analisis yang telah dilakukan dengan melakukan pencocokan data WMS dan LES didapatkan nilai persentase sebesar 87% untuk tingkat keakuratan data lokasi barang dengan mengolah 100 sample data lokasi  barang  yang  dimiliki  perusahaan.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  sangat  bermanfaat  karena  dapat melakukan pencocokan data berdasarkan lokasi barang.
Kata kunci : WMS, LES, Algoritma RANSAC, ROI.
Abstract - Companies that are engaged in logistics need innovation to improve competitiveness in providing their best services to consumers, one of which is the Warehouse Management System (WMS) because the system is still having difficulty matching location data with the Logistics Execution System (LES) system used by consumers. so that in the  operation system  management section there  are  still difficulties in the  process  of placing goods. This study  uses  the  RANSAC  algorithm  to  measure  the  accuracy  of  item  location  data  in  the  process  of  placing  the appropriate goods, Region of Interest (ROI) to reduce the scope of the location data of goods. The results of the analysis that have been done by matching WMS and LES data obtained a percentage value of 87% for the level of accuracy of the location data of goods by processing 100 samples of location data of goods owned by the company. The results of this study indicate that it is very useful because it can do data matching based on the location of the item.
Keywords : WMS, LES, RANSAC Algorithm, ROI.

## 1. PENDAHULUAN
Pemerintah Republik Indonesia  saat ini sedang fokus membangun  infrastruktur  logistik  agar  memperlancar distribusi  logistik  ke  seluruh  daerah-daerah  di Indonesia.  Deﬁnisi  dari  Logistik  adalah  orientasi perencanaan  dan  kerangka  kerja  yang  berusaha menciptakan  satu  rencana  untuk  aliran  produk  dan informasi  melalui  bisnis  (Christopher;2016).  Logistik di Indonesia saat ini menyumbang sebagian besar dari total biaya produksi, oleh karena itu besar biaya yang dikeluarkan untuk logistik menjadi faktor yang harus diperhatikan  dalam  meningkatkan  daya  saing perusahaan (mahendrawathi;2015).
Indeks  Kinerja  Logistik  (LPI)  adalah  lembaga  untuk menilai kinerja logistik di suatu negara (wbank;2017). Pada  tahun  2018,  Jerman  telah  menunjuk  negara dengan  kinerja  terbaik  (Arvis;2018).  Sementara  skor Indonesia  pada  2018  naik  0,17  poin  (5,7%)  menjadi 3,15 dari 2,98  (tahun  2016). Satu  peningkatan  dalam skor  yang  didukung oleh  peningkatan dalam  dimensi Pengiriman  Internasional  (meningkat  sebesar  0,33 poin atau 11,4%), Infrastruktur (0,25 poin; 9,4%), dan Ketepatan  Waktu  (0,21  poin;  6,1%).  Selain  itu, dimensi  lain  yang  berkontribusi  positif  adalah
Pelacakan  &  Penelusuran  (0,11  poin;  3,4%)  dan Kompetensi Logistik (0,10 poin; 3,3%). Sementara itu, dimensi  Bea  Cukai  menurun  0,02  poin  atau  0,7% (wbank;2018).
Pada  perkembangan  data  di  atas,  Pelaku  sektor logistik membutuhkan inovasi yang dapat meningkatkan daya saing dalam layanan (pane;2018). Warehouse  Management  Sytem (WMS)  banyak digunakan  dalam  industri  untuk  meningkatkan efisiensi  logistik  (Adiono;2017).  WMS  juga merupakan  bagian  penting  dari  rantai  pasok  dan bertujuan  untuk  mengendalikan  pergerakan  dan penyimpanan  material  di  dalam  gudang.  Sebuah gudang harus dilihat sebagai penyangga dalam rantai pasok  dan  sebagai  tempat  sementara  untuk menyimpan persediaan (Richards;2017).
Masalah  dalam  logistik  selalu  dimulai  dengan ketidakpastian  dan  risiko  karena  sifatnya  yang  tidak pasti  (gooran;2018).  Di  Indonesia,  pengembangan sistem  berbasis  logistik  yang  efisien  merupakan tantangan bagi beberapa perusahaan (daryanto;2017).
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menganalisis  data lokasi  barang  pada  sistem  WMS  dan  sistem  LES menggunakan  algoritma  RANSAC  untuk  mengukur
keakuratan  data  lokasi  barang  pada  proses penempatan  barang  yang  sesuai, Region  Of  Interest (ROI)  untuk  memperkecil  ruang  lingkup  data  lokasi barang.  Di  Indonesia,  platform  informasi  logistik merupakan  bagian  yang  sangat  penting  dalam manajemen  dan  kontrol  operasi  informasi  logistik Platform dapat  secara efektif  meningkatkan fleksibilitas  perusahaan  yang  baik  (Yang;2017). Dalam  penelitian  ini  menggunakan Random  Sample Consensus  Algorithm (RANSAC)  yang  merupakan bagian  dari  data  dengan  ukuran  minimum  yang dibutuhkan.  Data  diambil  secara  acak  untuk pengambilan sampel (Tong;2015). Pengujian kelayakan  metode  ini  dengan  memproses  100  item lokasi  data,  untuk  mengukur  keakuratan  data  dari lokasi  barang  saat  ini.  Penelitian  ini  dimaksudkan untuk  membantu  proses  penempatan  barang  dengan data lokasi yang tidak akurat di perusahaan logistik.

## 2. KAJIAN PUSTAKA DAN PERUMUSAN HIPOTESIS
Gudang  digunakan  sebagai  tempat  untuk  fasilitas khusus  dalam  proses  mendistribusikan  barang  dari pemasok  ( supplier )  barang  dan  barang  yang diproduksi kepada pengguna ( end user ) (Tong;2015). Pergudangan  dirancang  untuk  mengontrol  kegiatan pergudangan  (pane;2019).  Dalam  beberapa  tahun terakhir,  pengecer online besar  seperti  Amon  telah menggunakan batching dan zonasi dengan penyimpanan  rak  yang  tinggi  (Boysen;2018). Inventaris telah secara eksplisit memproses pengawasan  pasokan,  penyimpanan,  dan  aksesibilitas barang  untuk  memastikan  investasi  yang  memadai. Menyediakan  tanpa  kelebihan  pasokan  berlebih (singh;2018).  Dorongan  pada  sistem  persediaan mensyaratkan prediksi sejumlah item yang dibutuhkan untuk  memenuhi  permintaan  pengguna  ( end  user ) (nagle;2018). Warehouse Management System (WMS) merupakan elemen terpenting dari setiap rantai pasok. Proses  pergudangan  perlu  untuk  dikelola  secara eﬁsien  untuk  mencapai  waktu throughput pesanan pendek,  produk  tinggi  ketersediaan  dan  pengiriman cepat,  yang  merupakan  dimensi  penting  dari  layanan pelanggan  (calzavara;2018). Warehouse  Management System (WMS)  adalah  pendekatan  yang  diperlukan untuk  setiap  gudang.  Sistem  pergudangan  secara otomatis  memberikan  hasil  yang  andal  dibandingkan dengan  sistem  manual,  WMS  dirancang  untuk membantu  mengurangi  biaya  melalui  proses  gudang yang efektif (atieh;2016), dengan WMS aplikasi yang benar akan meningkatkan kondisi gudang (Fomina;2017).  Operasi  pergudangan  umumnya dibantu  oleh  manajemen  gudang  sistem  (WMS) (baruffaldi;2018).  Dengan  ini,  semakin  banyak penyedia 3PL berinvestasi dalam WMS (vouzas;2018). Penyedia  Pihak  Ketiga  (3PL)  adalah  subjek  penting lainnya,  yang  dapat  meningkatkan  kualitas  produk secara  langsung,  dan  yang  dapat  memiliki  dampak nyata pada harga biaya produk (Govindan;2015), dan sebagai  pusat  logistik  (Mindur;2018).  Algoritma RANSAC  digunakan  untuk  mengurangi  noise  dan
mendapatkan  estimasi  data  yang  dapat  diandalkan (olofsson;2018). Algoritma RANSAC dalam algoritma koreksi gambar adalah algoritma yang lebih klasik, yang ditandai  dengan stabilitas tinggi,  akurasi yang  baik,  dan  kemampuan  penyaringan  yang  baik untuk  titik  pencocokan  kesalahan  (cheng;2018). Algoritma RANSAC juga bekerja secara iteratif, yang mengarah  ke  masalah  efisiensi  rendah.  Karena  titik fitur  awal  dalam  proses  iteratif  RANSAC  dipilih secara  acak,  model  transformasi  yang  dihasilkan mungkin  tidak  stabil  (li;2017).  Algoritma  RANSAC adalah metode klasik untuk menghilangkan ketidakcocokan,  yang  memiliki  keunggulan  akurasi tinggi, keandalan tinggi, ketangguhan dan sebagainya. Sekarang  banyak  digunakan  untuk  memecahkan masalah  visual  seperti  estimasi  geometri  epipolar, estimasi gerakan, dan struktur gerakan (alkowatly;2015)  (wang;2016).  Algoritma  RANSAC juga  dapat  digunakan  untuk  memperkirakan  suatu model dari suatu kumpulan data, di mana model yang diperkirakan  dipenuhi  oleh  sebagian  besar  titik pencocokan (liu;2017). Namun, perhitungan seringkali tidak layak untuk dicoba (Yangpeng;2016).
Permasalahan  yang  diangkat  dalam  penelitian  ini selalu  dimulai  dengan  ketidakpastian  lokasi  barang dari 2 sistem, yaitu WMS dan LES. Untuk menjawab permasalahan  ini  memanfaatkan  Region  Of  Interest (ROI)  untuk  memperkecil  ruang  lingkup  data  lokasi barang  dan  algoritma  RANSAC  untuk  mengukur keakuratan  data  lokasi  barang  untuk  proses penempatan  barang  yang  sesuai  dengan  kebutuhan perusahaan. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis  dan  mengidentifikasi  keakuratan  lokasi barang  dengan  data  lokasi  barang  pada  WMS  dan LES.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  algoritma RANSAC  dalam  proses  penghitungan  akurasi  data barang. Region  of  Interest (ROI)  memperkecil  ruang lingkup  data  lokasi  barang  di  perusahaan  logistik. Untuk  menyelesaikan  masalah  tersebut  perlu  untuk menerapkan  metodologi  penelitian,  yang  ditunjukkan pada Gambar 1.

## Pengumpulan Data
Pada  tahap  penelitian  ini,  mengumpulkan  data  dari data primer, data sekunder, wawancara, observasi dan studi  pustaka  sebagai  data  yang  diperlukan  untuk mendukung penelitian penulis.

## Identifikasi Masalah
Pada  tahap  penelitian  ini,  akan  mengidentifikasikan permasalahan yang terjadi di gudang, melihat masalah dalam  penempatan  barang,  dan  mereka  yang membutuhkan data lokasi yang akurat.

## Analisa Masalah
Pada  tahap  penelitian  ini,  akan menganalisis apa  saja yang terjadi pada sistem manajemen pergudangan dan merumuskan  langkah-langkah  untuk  masalah  yang telah  dilakukan  dengan  melakukan  analisis  seperti mengidentifikasi, memahami dan menganalisis.

## Penentuan Tujuan dan Penelitian
Tujuan  dan  manfaat  untuk  memproses  informasi menggunakan  algoritma  RANSAC,  dengan  itu  dapat merampingkan  tugas  dari staff gudang  dalam  proses menempatkan barang dengan akurasi. Dengan adanya penelitian  ini,  diharapkan  mampu  mengatasi permasalahan pada gudang.
Definisi Region Of Interest Pada  tahap  ini, Region  of  Interest (ROI)  digunakan untuk memperkecil ruang lingkup data lokasi barang. Data tersebut digunakan untuk menghitung keakuratan akurasi data lokasi barang.

## Evaluasi Data
Berdasarkan analisis hasil uji sistem maka dibuat nya kesimpulan  dari  hasil  penelitian  ini.  Penyelesaian yang  diperoleh  dari  studi  validitas  dan  reliabilitas hasil  tes  diharapkan  dapat  memberikan  jawaban  dari tujuan  penelitian  ini.  Kemudian  penulis  akan menawarkan  saran  yang  dapat  dipertimbangkan  oleh perusahaan  logistik  jika  analisis  sistem  ini  akan dikembangkan lagi.
𝑘 = log⁡(1 − 𝑝) log(1 − ⁡ 𝑤 𝑛 )

## Kesimpulan
Hasil  penelitian  yang  diperoleh  dari  analisis  data menggunakan algoritma RANSAC, di mana hasil dari evaluasi  data  barang  pada  wms  dengan  les  dengan dengan  menunjukkan  tingkat  akurasi.  Dengan  hasil keakuratan  data  tersebut  dapat  membantu  proses penempatan  barang  dengan  data  lokasi  yang  akurat. Maka  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  digunakan  oleh perusahaan logistik.

## 4. ANALISIS DAN PERANCANGAN
Dalam proses ini,  meninjau data yang dihasilkan dari hasil  data  yang  telah  dilakukan  untuk  mendukung analisis.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma RANSAC, sehingga dapat memberikan manfaat untuk manajemen sistem operasi.
Proses Bisnis Receiving Barang Proses  bisnis receiving barang  yang  akan  dianalisis berdasarkan  proses  bisnis  yang  berjalan  saat  ini, dengan  tujuan  menentukan  proses  baru  dalam melakukan  aktivitas  penempatan  barang,  sehingga mempermudah  peneliti  dalam  melakukan  proses algoritma  RANSAC  untuk  menentukan  akurasi keakuratan data penempatan barang.

## Analisa Masalah
Pada  tahap  ini  akan  menganalisa  permasalahan dengan  merumuskan  langkah  analisis  masalah  untuk memahami  masalah  yang  telah  ditentukan,  adapun Teknik analisis yang digunakan sebagai berikut:
1. Identify :  Permasalahan  pada  penelitian  ini bagaimana  mencocokkan  data  lokasi  barang pada  wms  dan  les  dengan  menggunakan algoritma
RANSAC untuk melakukan perhitungan dan Region Of Interest (ROI) untuk memperkecil ruang lingkup data lokasi barang.
2. Understand :  Data  yang  digunakan  pada penelitian  ini  di  dapatkan  pada  perusahaan logistik yang bergerak pada bidang manufaktur.
3. Analyze :  Pada  bagian operation  system management masih  kesulitan  dalam  proses penempatan  barang,  dikarenakan  data  lokasi barang  yang  tidak  akurat.  Penelitian  ini menggunakan algoritma  ransac  untuk mengukur keakuratan  data  lokasi  barang  untuk  proses penempatan barang

## Data Primer
Data primer diperoleh dan dikumpulkan langsung dari sumbernya. Sumber data primer didapatkan dari hasil observasi lapangan. Data primer yang digunakan pada penelitian  ini  merupakan  sebagian  atribut  dari keseluruhan  data  barang  pada  perusahaan  logistik. Atribut  yang  digunakan  adalah  Part  Used,  Dloc,  dan LES.

## Region Of Interest
Pada  tahap  ini,  ROI  memproses  100  data  lokasi barang dari data primer yang dimana pada data primer terdapat  banyak  kategori,  dan  peneliti  membentuk data  yang  akan  di  proses  berdasarkan  data  lokasi barang  yang  digunakan  sebagai  data sample ,  untuk menentukan  akurasi  keakuratan  data  pada  wms  dan les  dengan  menggunakan  algoritma  RANSAC.  Hasil pencocokan  data  terdapat  87  data  sesuai  hasilnya adalah TRUE dan 13 data tidak sesuai hasilnya adalah FALSE.

## Evaluasi Data
Pada  tahap  ini  kelanjutan  dari Region  Of  Interest , yang  memanfaatkan  data  yang  telah  dibuat,  untuk memproses  perhitungan  nilai  akurasi  data  lokasi barang  yang  dalam  perhitungan  ini  menggunakan rumus  algoritma  RANSAC. Flowchart algoritma Gambar  2,  yang  digunakan  menggambarkan  proses pengolahan data dari penelitian ini menjadi hasil yang sesuai dengan tujuan penelitian ini.
Gambar 2. Flowchart Algoritma
Perhitungan nilai untuk menentukan akurasi data dari rumus  algoritma  RANSAC  adalah  sebagai  berikut Tabel 1.
Tabel 1. Perhitungan Akurasi Aktual Akurasi Data DLOC LES DLOC TD (TRUE DLOC) FD (FALSE DLOC) LES FL (FALSE LES) TL (TRUE LES)
Aktual  adalah  kepemilikan  lokasi  barang  yang bersumber  dari  data  primer.  Jika  hasil  pencocokan lokasi  dloc  dan  les  sama  maka  hasilnya  adalah true , jika  hasil  pencocokan  terhadap  dloc  dan  les  tidak sama maka hasilnya false . Jumlah true dan false dapat dilihat  pada  Tabel  2.  Berikut  ini  adalah  hasil perhitungan keakuratan data penempatan barang:
Tabel 2. Hasil Perhitungan Aktual Akurasi Data DLOC LES DLOC 87 13 LES 13 87 Akurasi = 87+87 87+87+13+13 = 174 200⁡ = 0.87 = 87%
Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  Tabel  2,  maka didapatkan  hasil  akurasi  data  lokasi  barang  sebesar 87%,  dalam  data  lokasi  penempatan  barang  yang berjalan  saat  ini.  Yang  dimana  keakuratan  lokasi barang  pada  wms  dengan  les  dengan  menggunakan algoritma  RANSAC  ini  bisa  digunakan  untuk pencocokan  data  lokasi  pada  wms  dan  les  yang dimana  sering  terjadi  kesalahan  dalam  proses penempatan  barang,  dikarenakan  data  lokasi  barang yang tidak akurat.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Setelah  melakukan  analisis  dengan  algoritma  ransac untuk  menentukan  akurasi  data  lokasi  barang,  maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Terdapat  banyak  kekurangan  terhadap  kecocokan data  lokasi  DLOC  WMS  dengan  LES  ( Logistics Execution  System )  yang  dimana  data  lokasi  yang cocok terdapat 87 data sedangkan data yang tidak cocok  terdapat  13  data  dari  100  data sample dengan  memanfaatkan Region  of  Interest (ROI) untuk  memperkecil  jumlah  data  yang  di  proses, untuk melihat kecocokan data barang.
2. Hasil penelitian menggunakan Algoritma RANSAC  untuk  menentukan  akurasi  data  lokasi barang dari 100 data sample , didapatkan hasil dari evaluasi  data  lokasi  barang  pada  wms  dan  les, dengan  tingkat  akurasi  keakuratan  data  lokasi barang sebesar 87%.

## Saran
Saran  yang  ingin  disampaikan  untuk  pengembangan analisis pada penelitian ini sebagai berikut:
1. Penelitian dengan menggunakan algoritma RANSAC  ini  merupakan  untuk  menentukan akurasi lokasi data barang.
2. Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dengan menggunakan  metode atau algoritma lainnya.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
A.  Daryanto  et  al.  (2017).  Logistics  systems  in  the supply  chain  of  agricultural  products  in indonesia.  Agriculture  and  Development Notes, 8, 1 – 2.
A. Gooran, H. Racifi & M. Rabani. (2018). Modeling risk  and  uncertainty  in  designing  reverse logistics  problem.  Decision  Science  Letters, 7, no. 1, 13 – 2. A. M. Atieh, H. Kaylani, Y. Al-abdallat, A. Qaderi, L. Ghoul,  L.  Jaradat,  &  I.  Hdairis.  (2016). Performance  improvement  of  inventory management  system  processes  by  an automated  warehouse  management  system. Procedia CIRP, 41, 568 – 572.
A.  Nagle,  S.  Fisher,  S.  Frazier,  &  S.  McComb. (2018).  Streamlining  a  simulation  center’s inventory  management.  Clinical  Simulation in Nursing, 18, 1 – 5.
C.Liu, Q. Shen, H. Pan, & M. Li.  (2017). Modelling and  simulation:  an  improved  ransac algorithm  based  on  the  relative  angle information of samples. International Journal of Modelling, Identiﬁcation and Control, 28, no. 2, 144 – 152.
D. Cheng & Y. Pang. (2018). Research on sift image recognition algorithm combined with ransac. International  Journal  of  Advanced  Research in Computer Science, 9, no.1.
D. Singh & A. Verma. (2018). Inventory management in supply chain. Materials
Today:
Proceedings, 5, no.2, 3867 – 3872.
E.  Mahendrawath,  T.Wasusri,  H.M.Astuti  &
A.Herdiyanti. (2015). The Service Quality of Indonesia’s  Logistics  Service  Provider  in Preparation for ASEAN Economic Community. Industrial Engineering, Management Science and Applications, 647 –
656.
F.  Vouzas  &  T.  Katsogianni.  (2018).  Tqm implementation  in  3pl  organisations  vs organisations with in-house logistics department:  A  literature  review.  The  TQM Journal, 30, no. 6, 749 – 763.
G.  Baruffaldi,  R.  Accorsi,  &  R.  Manzini.  (2018).
Warehouse management system customization and information availability in 3pl  companies:  a  decision-support  tool. Industrial Management & Data Systems. G.  Richards.  (2017).  Warehouse  management:  a complete  guide  to  improving  eﬃciency  and minimizing  costs  in  the  modern  warehouse. Kogan Page Publishers.
I. G. Fomina & V. V. Samoylov. (2017). Applying of innovative methods in warehouse management.  in  2017  IEEE  Conference  of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic  Engineering  (EIConRus),  Feb, 1337-1340.
J.  -F.  Arvis,  L.  Ojala,  C.  Wiederer,  B.  Shepherd,  A. Raj,  K.  Dairabayeva  &  T.  Kiiski.  (2018). Connecting  to  Compete  2018:  Trade Logistics  in  the  Global  Economy.  World Bank.
K.  Govindan,  H.  Soleimani  &  D.  Kannan.  (2015). Reverse  logistics  and  closed-loop  supply chain:  A  comprehensive  review  to  explore the  future.  European  Journal  of  Operational Research, 240, no.3, 603-626.
K. Olofson & H. Olsson. (2018). Estimating tree stem density  and  diameter  distribution  in  single- scan  terrestrial  laser  measurements  of  ﬁeld plots:  a  simulation  study.  Scandinavian Journal  of  Forest  Research,  33,  no.4,  365- 377.
L. Yangpeng, J. Ding, F. Wang, X. Long & Z. Jiang. (2016).  The  fast  recognition  method  for circle  group  based  on  regional  data acquisition and sub-pixel technology.
International Journal of Modelling, Identiﬁcation and Control, 26, 152.
M.  Calzavara,  C.  H.  Glock,  E.  H.  Grosse  &  F. Sgarbossa.  (2018).  An  integrated  storage assignment method for manual order picking warehouses  considering  cost,  workload  and posture.  International  Journal  of  Production Research, 1 – 17.
M.  Christopher.  (2016).  Logistics  &  supply  chain management. New Jersey : FT Press.
M.  Mindur,  K.  Turon  &  G.  Sierpinski.  (2018).  The diversity  of  logistics  centre  concepts  in europe. Logistics and Transport, 39, 53 – 58. M.  T.  Alkowatly,  V.  Becerra  &  W.  Holderbaum. (2015).
Body-centric modelling,
identiﬁcation,  and  acceleration  tracking control  of  a  quadrotor  uav.  International journal  of  modelling,  identiﬁcation  and control, 24, no. 1, 29 – 41.
M.  Yang,  M.  Mahmood,  X.  Zhou,  S.  Shafaq,  &  L.
Zahid. (2017). Design and implementation of cloud platform for intelligent logistics in the trend of intellectualization.
China
Communications,  14,  no.  10,  180 – 191,  Oct 2017.
N.  Boysen,  R.  de  Koster  &  F.  Weidinger.  (2018). Warehousing  in  the  e-commerce  era:  A survey.  European  Journal  of  Operational Research.
P. Liu, G. Yao, H. Cai & Z. Yang. (2015). Design and implementation  of  warehouse  management system  based  on  b/s  mode.  in  2015 International  Conference  on  Computer Science  and  Applications  (CSA),  Nov  2015, 146 – 150. S.  F.  Pane,  R. M. Awangga  & B. R.  Azhari.  (2018).
Qualitative evaluation of rﬁd implementation on warehouse management system.
Telkomnika, 16, no. 3.
S.  F.  Pane,  R.  M.  Awangga,  B.  R.  Azhari  &  G.  R.
Tartila.  (2018). Rﬁd -based conveyor belt for improve warehouse operations. TELKOMNIKA (Telecommunication
Computing Electronics and Control), 17, no.
2.
T.  Adiono,  H.  Ega,  H.  Kasan  &  C.  S.  Harimurti. (2017).  Fast  warehouse  management  system (wms) using rﬁd based goods locator system. in  2017  IEEE  6th  Global  Conference  on Consumer Electronics (GCCE), Oct 2017, 1 – 2.
T. W. Bank. (2017). The logistics performance index. World Bank Group.
W.  Bank.  (2018).  Global  ranking  the  logistics performance index. World Bank Group.
X. Tong, Z. Ye, Y. Xu, S. Liu, L. Li, H. Xie & T. Li. (2015).  A  novel  subpixel  phase  correlation method  using  singular  value  decomposition and uniﬁed random sample consensus. IEEE Transactions  on  Geoscience  and  Remote Sensing, 53, no. 8, 4143 – 4156, Aug 2015. X.  Wang,  S.  Li,  Y.  Yu,  L.  Man  &  J.  Wang.  (2016). Active  contour-based  colour  image  selective segmentation.  International  Journal  of Modelling, Identiﬁcation and Control, 25, no. 1, 48 – 55. Y.  Li,  F.  Li,  K.  Yang,  C.  Price  &  Q.  Shen.  (2017). Remote  sensing  image  registration  based  on gaussian-hermite  moments  and  the  pseudo- ransac algorithm. Remote Sensing Letters, 8, no. 12, 1162 – 1171.