Jasa Konsultansi Badan Usaha Sistem Pelaporan Mbg Memanfaatkan Iot Dan Ai

URAIAN   SINGKAT  PEKERJAAN                             
           PENGADAAN  JASA KONSULTANSI BADAN USAHA                      
        SISTEM PELAPORAN MBG  MEMANFAATKAN   IOT DAN AI                 
                                                                        
Program Makan Bergizi Gratis (MBG) merupakan inisiatif nasional yang tidak hanya bertujuan
meningkatkan status gizi masyarakat rentan seperti anak sekolah, santri, ibu hamil, dan balita—
                                                                        
tetapi juga mendorong sektor ekonomi, ketahanan pangan, serta partisipasi masyarakat luas.
Dalam mendukung efektivitas implementasinya, diperlukan sistem pencatatan dan pelaporan
yang mampu merekam aktivitas pelaksanaan di lapangan secara real-time, akurat, dan efisien.
                                                                        
Proyek ini merupakan pilot project yang akan dilaksanakan di dua wilayah utama: Jawa Barat,
Jawa Tengah, Bali, dan DKI Jakarta. Minimal lima dapur dan dua puluh sekolah menjadi lokasi
                                                                        
implementasi awal. Proyek ini dirancang untuk menguji pemanfaatan teknologi terkini, seperti
Internet of Things (IoT) dan Artificial Intelligence (AI), dalam meningkatkan kualitas
pelaporan dan pengawasan kegiatan MBG.                                  
                                                                        
Lingkup Pekerjaan                                                       
                                                                        
                                                                        
Lingkup pekerjaan pengembangan sistem ini meliputi lima komponen utama: 
                                                                        
1. Desain dan Pengembangan Aplikasi Mobile                              
                                                                        
Aplikasi mobile menjadi antarmuka utama untuk pelaporan langsung dari lapangan. Aplikasi
ini dibangun untuk platform Android/iOS dengan fitur utama:             
                                                                        
  ●  Unggah dokumentasi visual berupa foto makanan, dapur, dan kehadiran peserta.
                                                                        
  ●  Checklist kesiapan dapur, distribusi, dan catatan harian kegiatan. 
  ●  Autosync dan cache offline-first, untuk mendukung pengiriman data saat koneksi
     tidak stabil.                                                      
  ●  Metadata otomatis seperti waktu, lokasi GPS, identifikasi pengguna, dan perangka
  ●  Tahapan pekerjaan:                                                 
                                                                        
       ○  Perancangan UX/UI yang ramah pengguna dan role-based.         
       ○  Integrasi kamera, GPS, dan sistem authentication.             
       ○  Uji coba fungsi pelaporan, metadata, dan autosync.            
       ○  Deployment untuk uji lapangan.                                
                                                                        
2. Integrasi dan Pengujian IoT                                          
                                                                        
                                                                        
IoT akan digunakan untuk mengumpulkan data distribusi makanan secara otomatis dan pasif:
                                                                        
  ●  GPS (dari mobile) untuk pelacakan jalur distribusi dan waktu tempuh
  ●  Tahapan pekerjaan:                                                 
       ○  Pengujian pengambilan data dan konsistensi lokasi.            
       ○  Kalibrasi awal dan pengujian di dapur dan jalur pengiriman.   
3. Pemanfaatan Artificial Intelligence                                  
                                                                        
AI digunakan dalam dua bentuk utama:                                    
                                                                        
  ●  Computer Vision (CV): digunakan untuk memverifikasi dokumentasi visual. AI
     akan mendeteksi:                                                   
       ○  Kehadiran siswa.                                              
                                                                        
       ○  Jumlah dan jenis makanan.                                     
       ○  Kebersihan dapur atau sanitasi.                               
  ●  Generative AI: menyusun narasi otomatis dari data pelaporan, sehingga laporan
     capaian bulanan dapat terbentuk secara efisien dan komunikatif.    
  ●  Tahapan pekerjaan:                                                 
                                                                        
       ○  Pengumpulan dataset visual awal (foto makanan, siswa, dapur). 
       ○  Pelabelan dan pelatihan model CV menggunakan TensorFlow/OpenCV.
       ○  Evaluasi akurasi model dan skenario kegagalan klasifikasi.    
       ○  Pengembangan prompt untuk narasi generatif menggunakan LLM (GPT-4,
                                                                        
          LLaMA).                                                       
       ○  Integrasi modul AI ke backend.                                
                                                                        
4. Integrasi Sistem dan Backend                                         
                                                                        
Semua elemen (mobile, IoT, AI) harus terhubung ke sistem backend yang dapat diakses oleh
dashboard Monev MBG dan platform lain:                                  
                                                                        
  ●  Pengembangan REST API / GraphQL endpoint.                          
                                                                        
  ●  Sistem autentikasi pengguna dan logging.                           
  ●  Penyimpanan data menggunakan NoSQL + blob storage untuk media.     
  ●  Middleware untuk sinkronisasi data dan batch processing.           
  ●  Tahapan pekerjaan:                                                 
       ○  Rancang arsitektur microservice event-driven.                 
                                                                        
       ○  Deploy server backend (cloud/on-premise).                     
       ○  Buat dokumentasi API dan test endpoint integrasi.             
       ○  Implementasi protokol keamanan data.                          
                                                                        
5. Pelaksanaan Pilot, Evaluasi, dan Dokumentasi                         
                                                                        
  ●  Pilot dilakukan untuk menguji seluruh sistem secara utuh:          
                                                                        
  ●  Uji sistem mobile + IoT + AI di dapur dan sekolah.                 
  ●  Simulasi pelaporan harian dan bulanan.                             
  ●  Pengumpulan umpan balik pengguna.                                  
  ●  Dokumentasi proses, hasil, dan insight.                            
  ●  Tahapan pekerjaan:                                                 
                                                                        
       ○  Pelatihan operator dan fasilitator sekolah & dapur.           
       ○  Pendampingan pelaporan 1 minggu.                              
       ○  Evaluasi hasil: kecepatan pelaporan, akurasi AI, efektivitas pelatihan.
       ○  Penyusunan laporan evaluasi dan rekomendasi.