Natalia Anggreani Br.Sormin, Mahasiswa Teknik Informatika Universitas Pamulang
Natalia Anggreani Br.Sormin, mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Pamulang (Unpam), berhasil mengembangkan sebuah sistem berbasis website bernama “Jago Tukang” sebagai bagian dari penelitian skripsinya. Sistem ini dirancang khusus untuk membantu PT. Raja Dwiguna Semesta, perusahaan penyedia jasa konstruksi dan perbaikan rumah, dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan jenis kerusakan rumah secara otomatis menggunakan teknologi kecerdasan buatan, yaitu metode Convolutional Neural Network (CNN).
Selama ini, PT. Raja Dwiguna Semesta masih mengandalkan proses identifikasi kerusakan secara manual oleh teknisi di lapangan. Metode konvensional ini menimbulkan berbagai permasalahan, mulai dari keterlambatan dalam penanganan permintaan layanan, ketidakakuratan dalam menentukan jenis kerusakan, hingga ketidaksesuaian antara keahlian tukang yang ditugaskan dengan jenis pekerjaan yang dibutuhkan. Kondisi inilah yang mendorong Natalia untuk menghadirkan solusi berbasis teknologi AI yang dapat menjawab tantangan tersebut secara efektif.
Mempresentasikan Hasil Website Jago Tukang Kepada Pihak PT. Raja Dwiguna Semesta
Melalui platform Jago Tukang, pelanggan dapat mengunggah foto kerusakan rumah secara daring. Sistem kemudian memproses citra tersebut secara otomatis menggunakan model Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur MobileNetV2 dan mengklasifikasikannya ke dalam tiga kategori utama: kerusakan dinding, kerusakan keramik, dan kerusakan cat. Berdasarkan hasil klasifikasi itu, sistem langsung merekomendasikan jenis tukang yang paling sesuai, sehingga proses penugasan dapat dilakukan tanpa perlu survei manual terlebih dahulu. Seluruh proses ini dapat dipantau secara real-time oleh admin maupun tukang melalui dashboard website.
Pengembangan sistem ini dilakukan melalui beberapa tahapan yang terstruktur, mulai dari pengumpulan dataset citra kerusakan rumah, preprocessing gambar, pelatihan model CNN menggunakan platform Google Colab, evaluasi performa model, hingga implementasi sistem website menggunakan bahasa pemrograman Python, PHP, dan MySQL dengan dukungan framework TensorFlow dan Keras. Seluruh proses penelitian dilaksanakan secara langsung di PT. Raja Dwiguna Semesta sebagai mitra penelitian.
Hasil penelitian menunjukkan capaian yang sangat memuaskan. Model MobileNetV2 dengan teknik fine-tuning berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 82,82% dalam mengklasifikasikan jenis kerusakan rumah. Pengujian fungsionalitas sistem melalui Black Box Testing pada 15 skenario uji juga menunjukkan bahwa seluruh fitur sistem berjalan dengan valid dan sesuai yang diharapkan. Dengan demikian, sistem Jago Tukang terbukti mampu mempercepat dan menyederhanakan proses layanan dari identifikasi kerusakan hingga penugasan tukang.
Dokumentasi Observasi dan Diskusi Bersama Tim PT. Raja Dwiguna Semesta
Keberhasilan penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi nyata bagi PT. Raja Dwiguna Semesta dalam meningkatkan efektivitas dan kualitas pelayanannya kepada pelanggan. Lebih dari itu, sistem ini menjadi bukti nyata bahwa mahasiswa Universitas Pamulang mampu menghadirkan solusi teknologi yang aplikatif dan berdampak langsung bagi dunia industri. Kolaborasi antara Universitas Pamulang dan PT. Raja Dwiguna Semesta ini juga menjadi contoh nyata sinergi positif antara perguruan tinggi dan sektor swasta dalam mendukung transformasi digital di bidang jasa konstruksi.
Natalia Anggreani Br.Sormin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada A.Nurul Anwar, S.Kom.,M.Kom. selaku dosen pembimbing saya yang telah memberikan arahan, bimbingan, dan motivasi selama proses penelitian berlangsung. Terima kasih juga disampaikan kepada seluruh jajaran pimpinan dan tim PT. Raja Dwiguna Semesta atas kesempatan, kepercayaan, dan kerjasamanya yang sangat luar biasa dalam mendukung implementasi sistem. Tidak lupa, terima kasih kepada orang tua tercinta, rekan-rekan mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Pamulang, serta seluruh civitas akademika Universitas Pamulang atas dukungan moral dan semangat yang tiada henti diberikan. Semoga hasil penelitian ini bermanfaat bagi ilmu pengetahuan dan masyarakat luas.