## Pengembangan sistem pemantau proses produksi dengan

## intelligent character recognition sebagai pemindai objek
Rafi Rasyad 1 , Yatna Yuwana Martawirya 1
1 Fakultas Teknik Mesin dan Dirgantara, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha No. 10 Bandung 40132 Email: raasyadrafi@gmail.com

## Abstrak
Perkembangan digitalisasi menuntut industri terus memperbaiki organisasinya untuk bersaing di pasar global. Digitalisasi  mengubah  penanganan  data  dan  informasi  dengan  menawarkan  peluang  baru  untuk  mengolah informasi.  Hal  ini  memungkinkan  peningkatan  efektivitas  dan  efisiensi  pada  perusahaan.  Industri  EPC (Engineering, Procurement and Construction) menjadi salah satu industri yang belum dapat menerapkan konsep ini. Diperlukan sebuah metode untuk menerapkan konsep digitalisasi dengan menyesuaikan kondisi lingkungan dan operasional pada industri EPC. Konsep pemantauan proses produksi dengan identifikasi pada material atau komponen pada workshop fabrikasi telah diusulkan sebagai implementasi konsep digitalisasi yang lebih sesuai tanpa  menambahkan  alat  dan  hanya  memakai  perangkat  ponsel  pintar.  Sistem  identifikasi  objek  industri dikembangkan untuk menghubungkan produk fisik dengan sistem. Proses perancangan sistem ini dibagi menjadi dua  bagian  yaitu  (1)  perancangan  sistem  identifikasi  dan  (2)  perancangan  sistem  aplikasi.  Sistem  dibangun dengan menggunakan Application Programming Interface (API)  dari Firebase sebagai  realtime database dan Machine  Learning  (ML)  Kit  dari  Google  sebagai  sistem  identifikasi  menggunakan  prinsip  ICR  (Intelligent Character  Recognition).  Pengujian  dilakukan  langsung  di  workshop  fabrikasi  industri  EPC.  Hasil  pengujian menunjukkan bahwa sistem ini berjalan dengan baik. Komponen produksi dapat terintegrasi terhadap sistem dan menghasilkan data serta informasi yang dapat ditampilkan pada perangkat ponsel pintar berbasis Android.
Kata kunci : digitalisasi, sistem pemantauan, identifikasi, machine learning, ICR.

## Abstract
The development of digitalization demands that the industry continues to improve its organization to compete in the global market. Digitization is changing the handling of data and information by offering new opportunities to  process  information.  This  allows  for  increased  effectiveness  and  efficiency  in  the  company.  The  EPC (Engineering, Procurement, and Construction) industry is one of the industries that has not been able to apply this concept. A method is needed to apply the concept of digitization by adjusting the environmental and operational conditions in the EPC industry.  The concept of  monitoring the production  process  by identifying materials or components in a fabrication workshop has been proposed as a more suitable implementation of the digitalization concept without adding tools and using only smartphones. An industrial object identification system was developed to  link  physical  products  to  the  system.  The  system  design  process  is  divided  into  two  parts,  namely  (1) identification  system  design  and  (2)  application  system  design.  The  system  is  built  using  the  Application Programming Interface (API) from Firebase as a real-time database and Machine Learning (ML) Kit from Google as an  identification system using the ICR (Intelligent Character Recognition) principle. Testing is carried out directly  at  the  EPC  industrial  fabrication  workshop.  The  test  results  show  that  this  system  is  running  well. Production components can be integrated into the system and produce data and information that can be displayed on Android-based smartphone devices.
Keywords: digitalization, monitoring system, identification, machine learning, ICR.

## 1. Pendahuluan
Industri  4.0  bertujuan  untuk  meningkatkan konektivitas  antar  komponen  dalam  industri,  agar dapat  membangun  industri  yang  inklusif  dan berkelanjutan  pengembangan  [1].  Salah  satu teknologi  yang  mendukung  era  Industri  4.0  adalah digitalisasi industri yang saat ini menjadi kebutuhan penting bagi sebagian besar perusahaan manufaktur, karena dapat membantu meningkatkan efektivitas dan efisiensi  proses  produksi  di  perusahaan  [2]. Digitalisasi  mengubah  cara  penanganan  data  dan informasi  dengan  menawarkan  peluang  baru  untuk
mengumpulkan,  mengirimkan,  mengevaluasi  dan mengolah informasi [3].
Penerapan  teknologi  informasi  yang  banyak digunakan pada industri adalah monitoring [4]. Untuk dapat mendukung penerapan teknologi informasi ini, dibutuhkan  pelabelan  suatu  produk  yang  dapat membuat  hubungan  antara  aliran  fisik  material  dan aliran  informasi  terkait.  Untuk  pengidentifikasian komponen,  diperlukan  suatu  kode  unik  yang digunakan  untuk  memberikan  identitas  pada komponen dengan metode yang ditentukan [5].
Industri  EPC  ( Engineering,  Procurement  dan Construction )  merupakan  salah  satu  industri  yang mengikuti self-assessment INDI  4.0  ( Indonesia Industry 4.0 Readiness Index ) [6]. Banyak perusahaan EPC  yang  masih  menggunakan  cara  konvensional dalam proses produksinya. Seperti proses identifikasi produk  yang  dilakukan  secara  manual  sehingga pelaporan  atau  pencatatan  produk  tidak  terintegrasi dan  terstruktur.  Permasalahan  tersebut  dapat menghambat  pimpinan  untuk  mengetahui  data produksi dan perkembangan proyek, sehingga sering kali  terjadi  keterlambatan  jadwal  proyek  dan berdampak pada pembengkakan biaya.
Pada  kajian  ini  dirancang  suatu  konsep  sistem pemantauan  produksi  pada workshop fabrikasi industri  EPC,  yang  didasarkan  pada  identifikasi produk  secara  digital  yang  dapat  menyelesaikan permasalahan  pengelolaan  informasi  pada  proses produksi.

## 2. Metode
Bagian  pengerjaan  kajian  ini  diawali  dengan  studi literatur  pencarian  informasi  mengenai  objek penelitian  dan  objek  studi  kasus  melalui  literatur- literatur dari internet dan cetak. Informasi yang dicari merupakan  konsep  OCR (Optical  Character Recognition) sebagai metode identifikasi objek pada industri  untuk  dapat  menghubungkan  material  atau komponen  dengan  sistem.  Diagram  alir  metodologi dapat dilihat pada Gambar 1.
Mulai Studi Pendahuluan Analisis Kebutuhan Perancangan Sistem A
Pembuatan Program Aplikasi Pengujian Program Apakah sistem bekerja? Selesai Ya Tidak A
Gambar 1. Diagram alir.

## Konsep Identifikasi
Optical Character Recognition (OCR) adalah proses klasifikasi  pola  optik  yang  terdapat  pada  gambar digital.  Pengenalan  karakter  dilakukan  melalui segmentasi, ekstraksi ciri dan klasifikasi [7]. Seperti pada Gambar 2, OCR telah dipelajari secara ekstensif dan  telah  berkembang  ke  tingkat  yang  cukup  untuk menghasilkan aplikasi berbasis teknologi [8].
Gambar 2. Konsep OCR [9].
OCR adalah contoh aplikasi teknik machine learning , yang  digunakan  oleh  sistem machine  vision untuk mengubah  gambar  teks  yang  dipindai  menjadi  teks elektronik,  sehingga  data  digital  dapat  dicari, diindeks,  dan  diambil  [10].  Ketika  sistem  OCR diperluas  ke  pengenalan  data  tulisan  tangan  dalam huruf balok, Intelligent Character Recognition (ICR)
secara  teknis  adalah  OCR.  Teknologi  baru  ini didasarkan  pada  kecerdasan  buatan  seperti  pada Gambar  3.  Pada  kajian  ini  sistem  ICR  digunakan sebagai  metode  pemindai  objek  pada workshop fabrikasi industri EPC.
Gambar 3. Konsep ICR.

## Perancangan Sistem Identifikasi
Untuk  memenuhi  analisis  kebutuhan  pemberian identitas dan melakukan identifikasi pada komponen, diperlukan  suatu  konsep  identifikasi  yang  dapat diterapkan  pada  kondisi  lingkungan workshop PT. Sarana  Remaja  Mandiri  (SRM).  Metode  pelabelan yang ada sekarang tidak dapat mendukung penerapan pada workshop, dikarenakan adanya  proses blasting dan painting yang  akan  merusak  pelabelan  dari material atau komponen. Metode pelabelan yang akan digunakan  pada  konsep  ini  adalah  pemberian  kode dengan  lima  deret  angka  acak  dengan marker yang diberikan kepada material atau komponen pada awal proses  fabrikasi  seperti  pada  Gambar  4.  Metode  ini dipilih  karena  prosedurnya  yang  mudah  dan  cepat serta  memiliki  ketahanan  terhadap  gesekan  material pada proses perpindahan ataupun penyimpanan. Jika kode  komponen  hilang  karena  operasi blasting atau painting kode  dapat  diberikan  ulang  kepada komponen.
Gambar 4. Metode pelabelan.
Perancangan  sistem  identifikasi  komponen  untuk mendukung metode pelabelan ini adalah sistem ICR yang  dapat  mengidentifikasi  tulisan  tangan.  Pada kajian  ini  digunakan  sistem machine  learning dari Google melalui ML Kit yang dibuat untuk perangkat ponsel  pintar. Text  recognition dari  ML  Kit  dapat mengenali  teks  dalam  set  karakter  berbahasa  latin. Konsep  cara  kerja  sistem  ICR  pada  aplikasi  dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Cara kerja sistem ICR pada aplikasi.
Pada  Gambar  5, database akan  menyimpan  data komponen yang di- generate secara otomatis pada saat penyimpanan data komponen. Kamera dari perangkat ponsel  pintar  yang  diberikan  kemampuan machine learning dari  Google  akan  digunakan  sebagai pemindai kode komponen, di mana kode komponen yang terbaca pada pemindai akan langsung terhubung kepada  informasi  komponen  yang  tersimpan  pada database untuk diolah, disimpan dan dievaluasi .

## Pengujian Sistem Identifikasi
Pengujian  sistem  ICR  dilakukan  untuk  memastikan tingkat  keakuratan  dan  keandalan  pembacaan sebelum  dimasukkan  ke  dalam  sistem.  Pertama, pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  kertas putih dan marker hitam seperti pada Gambar 6 untuk menguji API dari  ML Kit. Pada tahap ini pengujian memberikan  hasil  pembacaan  yang  akurat. Kemampuan machine  learning dari  Google  dapat dikatakan  memiliki data  training dan  pembacaan yang baik.
Gambar 6. Pengujian sistem ICR pada kertas.
Pengujian  selanjutnya  dilakukan  langsung  pada komponen yang akan diproses di workshop . Material baja  akan  diberikan  kode  komponen  menggunakan marker berwarna putih agar perbedaan warna antara kode  dengan  material  atau  komponen  terlihat  lebih jelas. Pengujian ini dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Pengujian sistem ICR pada komponen.
Pada  tahap  ini,  dapat  dipastikan  sistem  ICR  dapat bekerja. Machine learning dari Google memiliki data training yang  baik,  sehingga  dapat  membaca  kode yang  dituliskan  ke  komponen  dengan  cepat  dan akurat.  Sistem  identifikasi  ini  dapat  digunakan  ke dalam aplikasi sistem pemantauan proses produksi.

## Perancangan Sistem Aplikasi
Dari  analisis  kebutuhan,  dirancang  sistem  aplikasi untuk  memenuhi  kebutuhan yang  dapat dilihat pada Gambar 8. User pada sistem akan dibagi menjadi tiga yaitu; Engineering ,  Fabrikasi  dan Quality  Control .
Sistem  akan  dibuat  menggunakan  Android  Studio yang  akan  menghasilkan  aplikasi  untuk  perangkat ponsel  pintar  berbasis  Android.  Aplikasi  akan dikembangkan  dengan  menggunakan  Firebase sebagai Back-End  Database .  Kemampuan machine learning dari  Google  digunakan  untuk  proses identifikasi  komponen  menggunakan  prinsip  ICR. Firebase authentication digunakan  sebagai  sistem autentikasi pada aplikasi. Rancangan sistem ini akan dibuat  untuk  menghasilkan  aplikasi Material  Flow Information  System (MaFIS)  untuk  memberikan sistem  pemantauan  proses  produksi  pada workshop fabrikasi industri EPC.
Gambar 8. Perancangan sistem aplikasi.
Perancangan  berikutnya  adalah  mendesain  model konseptual  secara  grafis  menggunakan use-case diagram , business  process  modeling  notation (BPMN),  dan data-flow  diagram untuk  mengetahui perilaku  dari  sistem  kerja  pada workshop industri EPC.  Desain  konseptual  secara  grafis  ini  akan mempermudah  visualisasi  perancangan  sistem  pada workshop.
Gambar 9. Use-case diagram aplikasi.
Pada  Gambar  9,  aplikasi  memiliki  beberapa  fitur umum  yang  dapat  digunakan  semua user ,  seperti login , logout ,  melihat  data  proyek,  melihat  data komponen  dan  mengidentifikasi  komponen. User juga memiliki fitur khusus yang hanya dimiliki sendiri seperti register  user ,  input  data  proyek,  input  data komponen, input penjadwalan dan melihat informasi proyek pada user engineering . Input laporan fabrikasi pada user fabrikasi. Input laporan quality control pada user quality control . Seluruh fungsi ini dibuat untuk memetakan fungsi aplikasi pada tiap user.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Pada kajian ini dilakukan pengujian fungsional sistem pemantauan  proses  produksi  di workshop fabrikasi industri  EPC  untuk  mengetahui  hasil  sistem. Pengujian dilakukan terhadap fitur aplikasi tiap user .

## Pengujian Sistem Aplikasi
Pengujian sistem aplikasi dilakukan secara berurutan karena sistem dapat bekerja bila ada input data yang dilakukan oleh user engineering, diteruskan oleh user fabrikasi,  terakhir  kepada user quality  control berdasarkan  fitur.  Fitur  pertama  yang  akan  diuji adalah register  user dan login yang  merupakan interface pertama yang terlihat pada saat pembukaan aplikasi. Tampilan fitur dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Sistem autentikasi pada aplikasi.
Fitur register user dan login memakai basis dari API Firebase authentication . Pengecekan data yang telah diinput dapat dilihat pada Gambar 11 melalui console dari Firebase yang menunjukkan data telah tersimpan pada basis data sesuai dengan jenis user yang dipilih.
Gambar 11. Basis data user .
User akan masuk ke  halaman menu utama dari tiap tampilan  antar  muka user .  Pada  Gambar  12  adalah tampilan menu utama pada tiap user .
Gambar 12. Tampilan menu utama tiap user .

## User Engineering
Pada  menu  utama user engineering terdapat button untuk menuju ke fitur input proyek, jika data proyek sudah dimasukkan maka fitur input komponen dapat diakses dan selanjutnya dapat dilakukan penjadwalan seperti pada Gambar 13.
Gambar 13. Fitur user engineering .
Pengecekan  data  yang  telah  diinput  dari  fitur  dapat dilihat  pada  Gambar  14,  di  mana  terlihat  data  telah tersimpan ke dalam basis data.
Gambar 14. Basis data proyek.
Data  komponen  yang  dimasukkan  akan  membuat sistem secara otomatis menghasilkan kode unik untuk tiap  komponen  seperti  pada  Gambar  15.  Pemberian kode  digunakan  untuk  menghubungkan  komponen atau material fisik di workshop dengan aplikasi sistem pemantauan.
Gambar 15. List kode komponen.

## User Fabrikasi
Pada  menu  utama user fabrikasi, button informasi proyek  untuk  menuju  ke  fitur  melihat  daftar  proyek
dan melihat data komponen, sedangkan pada button fabrikasi user dapat melihat penjadwalan. Data yang ditampilkan berasal dari input user engineering yang tersimpan  di database lalu  dipanggil  ke  antar  muka tiap fitur pada user fabrikasi seperti pada Gambar 16. Kode komponen digunakan agar user fabrikasi dapat melihat data kode dan memberikan kode unik kepada tiap komponen atau material yang dikerjakan.
Gambar 16. Fitur user fabrikasi.
Pengujian  berikutnya  adalah  fitur  mengidentifikasi komponen  dan input laporan  fabrikasi.  Gambar  17 adalah pengujian identifikasi komponen dengan kode komponen  26971  milik  komponen  ANNULAR. Gambar  menunjukkan  setelah  komponen  di- scan melalui kamera perangkat ponsel pintar, aplikasi akan menuju  ke  fitur  laporan  harian  untuk  dapat memberikan  laporan  terkait  operasi  yang  telah dilakukan.  Data  komponen  didapatkan  dari  kode komponen yang dipindai membuat aplikasi membaca database dengan  kode  unik  yang  sesuai  dan menampilkan  data  operasi  yang  telah  dan  harus dilakukan.
Gambar 17. Proses identifikasi komponen dan input laporan fabrikasi.

## User Quality Control
Pengujian fitur melihat data proyek dan melihat data komponen  dapat  dilihat  pada  Gambar  18.  Data diambil dari basis data yang ditampilkan ke tampilan antar muka dari user quality control .
Gambar 18. Fitur user quality control .
Pengujian  berikutnya  adalah  fitur  mengidentifikasi komponen  dan input laporan QC.  Pada  Gambar  19, dapat dilihat pengujian identifikasi komponen dengan kode  komponen  04873  milik  komponen  BOTTOM POST 2 pada basis data dan fitur input laporan quality control . Pada laporan quality control dapat diketahui komponen tersebut berada pada tahap operasi cutting . User  quality  control dapat  memberikan  persetujuan terhadap hasil komponen. Hasil persetujuan tersebut akan berpengaruh terhadap keterselesaian komponen.
Gambar 19. Proses identifikasi komponen dan input laporan quality control .

## Pengujian Sistem Pemantau
Dari uji fungsional yang telah dilakukan dikumpulkan data  dari  tiap user yang  akan  membentuk  sistem pemantauan proses produksi pada workshop fabrikasi industri  EPC.  Sistem  pemantauan  ini  dapat  diakses melalui fitur informasi proyek dari user engineering yang disatukan seperti pada Gambar 20 dan Gambar 21.
Gambar 20. Informasi umum proyek dan persentase jumlah seluruh komponen proyek.
Gambar 21. Persentase perkembangan dari tiap jenis komponen.
Data operasi terdiri dari jumlah total operasi, operasi terjadwal,  operasi  dikerjakan  sesuai  jadwal,  operasi dikerjakan  tidak  sesuai  jadwal,  operasi  belum dikerjakan dan operasi yang belum terjadwal. Dapat dilihat  pada  Gambar  19  dan  Gambar  20,  data  yang tesimpan pada basis data Firebase dapat ditampilkan sebagai  informasi  yang  dapat  dilihat  atau  dipantau sebagai fungsi pengawasan maupun perkembangan.

## Pengujian pada Workshop
Pengujian sistem pemantauan menggunakan aplikasi, menggantikan  sistem  konvensional  telah  dilakukan.
Didapatkan  penggunaan  kertas  ataupun  laporan secara  langsung  kurang  efektif  dalam  melakukan pemantauan proses produksi, dikarenakan kemungkinan hilang nya kertas ataupun penyimpanan arsip yang tidak baik. Aplikasi sebagai sistem laporan yang terintegrasi dan pemantau secara realtime dapat menggantikan  peran  tersebut  dengan  menyimpan semua  bentuk  laporan  ke  dalam  basis  data  dan memungkinkan  pihak  perusahaan  untuk  melihat ataupun mengevaluasi secara langsung.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  yang  dilakukan  dari perancangan  dan  pengujian,  dapat  disimpulkan rancangan  sistem  pemantau  proses  produksi  pada workshop fabrikasi industri EPC telah berhasil dibuat. Sistem  dapat  memberikan  identitas  pada  komponen dan  menghubungkan  komponen  ke  dalam  sistem untuk  mendapatkan  fungsi  pemantauan  berupa  data proyek,  proses  produksi  dan  pencapaian  produksi secara realtime dengan  menggunakan  perangkat ponsel pintar berbasis Android.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada PT. Sarana Remaja Mandiri (SRM) yang mendukung dan memfasilitasi penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1] Hidayatno, A., Destyanto, A. R., & A., C. (2019). Industry 4.0 Technology Implementation Impact to Industrial Sustainable Energy in Indonesia: A Model Conceptualization, Energy Procedia. 156,
227-233.
[2] Kristiana,  T.  (2016).  Analisis  Tata  Kelola Teknologi  Informasi  Menggunakan  Metode Cobit  4.1.  Studi  Kasus:  Pusdiklat  Aparatur Kemenkes  RI.  TECHNO  Nusa  Mandiri,  XIII,
157-164.
[3] Frost,  M.,  Jeske,  T.,  &  Ottersböck,  N.  (2020). Leadership  and  Corporate  Culture  as  Key Factors  for  Thriving  Digital  Change.  In  N.  I, Advances  in  Human  Factors  and  Systems Interaction. AHFE 2020. Advances in Intelligent
Systems and Computing. Springer.
[4] Arifin, N., & Jaja. (2018). . Perancangan sistem informasi  monitoring  proses produksi pada  PT. Charoen Pokphand Indonesia.
[5] Zsifkovits,  H.,  Kapeller,  J.,  Reiter,  H., Weichbold,  C.,  &  Woschank,  M.  (2020). Consistent  Identification  and  Traceability  of Objects as an Enabler for Automation in the Steel Processing Industry. In M. V. Matt D., Industry
4.0 for SMEs. Palgrave Macmillan.
[6] KEMENPERIN.  (2019).  INDI  4.0  Ukur Kesiapan  Sektor  Manufaktur  Bertransformasi
Menuju Industri 4.0. Retrieved from kementerian  Perindustrian  Republik  Indonesia: https://kemenperin.go.id/artikel/20578/INDI-
4.0-Ukur-Kesiapan-Sektor-Manufaktur- Bertransformasi-Menuju-Industri-4.0.
[7] Chaudhuri,  A.,  Mandaviya,  K.,  Badelia,  P.,  & Ghosh,  S.  (2017).  In:  Optical  Character Recognition  Systems  for  Different  Languages with  Soft  Computing  in  Fuzziness  and  Soft Computing.  In  Optical  Character  Rwcognition Systems (Vol. 352). Springer, Cham. Retrieved from  Optical  Character  Recognition  Systems:  . https://doi.org/10.1007/978-3-319-50252-6_2
[8] Arica,  N.,  &  Yarman-Vural,  F.  (2001).  "An overview  of  character  recognition  focused  on off-line  handwriting,"  in  IEEE  Transactions  on Systems,  Man,  and  Cybernetics,  Part  C (Applications and Reviews) (Vol. 31).
[9] Mathur, G., & Rikhari, S. (2017). A Review on Recognition  of  Indian  Handwritten  Numerals. International Journal of Advance Research, Ideas and Innovations in Technology, 3(3).
[10] Torres, P. (2018). Text Recognition for Objects Identification  in  the  Industry.  In  G.  Gheorghe, Proceedings  of  the  International  Conference  of Mechatronics  and  Cyber-MixMechatronics.
Springer International Publishing.