Efektivitas Penerapan Face Recognition pada Stasiun Yogyakarta dan Stasiun Solo Balapan

Kebutuhan akan kenyamanan dan kemudahan dalam kehidupan sehari-hari semakin meningkat seiring dengan perkembangan zaman. Di sektor transportasi, khususnya perkeretaapian, teknologi pengenalan wajah (face recognition) telah membawa perubahan signifikan. Teknologi ini menjadi semakin populer di Indonesia karena potensinya dalam meningkatkan keselamatan, efisiensi, dan kenyamanan. PT Kereta Api Indonesia (PT KAI) telah menerapkan sistem boarding pass berbasis face recognition di 11 stasiun, yaitu, Stasiun Bandung, Stasiun Surabaya Gubeng, Stasiun Malang, Stasiun Gambir, Stasiun Cirebon, Stasiun Surabaya Pasar Turi, Stasiun Semarang Tawang, Stasiun Purwokerto, Stasiun Madiun, termasuk Stasiun Yogyakarta dan Stasiun Solo Balapan untuk wilayah daerah operasi 6. Dengan penerapan teknologi ini, PT KAI berupaya memberikan pelayanan yang lebih baik kepada penumpang dan memenuhi kebutuhan teknologi yang semakin maju untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses boarding di stasiun kereta api. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas dan efisiensi dari penerapan face recognition boarding pass pada Stasiun Yogyakarta dan Stasiun Solo Balapan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis efektivitas oleh Ndraha dan analisis efisiensi dengan Data Envelopment Analysis (DEA). Pengolahan data dilakukan dengan bantuan software excel dengan add-ins DEA-Frontier Solver. Data yang digunakan dalam analisis data merupakan data primer hasil penyebaran kuesioner kepada penumpang secara langsung di stasiun terutama kepada penumpang yang menggunakan face recognition. Sampel yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 400 responden dengan metode pengambilan sampel sampling incidental dan sampling purposive dari 2 (dua) stasiun yaitu Stasiun Yogyakarta dan Stasiun Solo Balapan. Hasil Penelitian untuk efektivitas menjelaskan Stasiun Yogyakarta dan Stasiun Solo Balapan dapat dinyatakan sangat efektif. Hal ini dibuktikan oleh hasil perhitungan jawaban responden dari keenam indikator hasil rata rata sebesar 86,34% untuk Stasiun Yogyakarta dan 86,37% untuk Stasiun Solo Balapan. Hasil penelitian untuk efisiensi menjelaskan Stasiun Yogyakarta dinyatakan efisien dengan angka/skor 100% dan Stasiun Solo Balapan belum efisien dengan angka/skor 80%. Hasil ini menunjukkan Stasiun Yogyakarta sudah efektif dan efisien, sedangkan untuk Stasiun Solo Balapan sudah efektif tetapi belum efisien.

Kata Kunci: Efektivitas, Efisiensi, Face Recognition, Data Envelopment Analysis, DEA Frontier Solver