verimat

Automated document verification system for pharmaceutical raw material receiving

Comment

VeriMat

Stop Bahan Baku Salah Sebelum Masuk Gudang.

Live Demo Azure License

Tentang VeriMat

VeriMat adalah sistem verifikasi otomatis dokumen penerimaan bahan baku farmasi berbasis AI. Dibangun untuk menjawab tantangan nyata di industri farmasi Indonesia: proses verifikasi dokumen yang masih manual, memakan 15-20 menit per pengiriman, dan sepenuhnya bergantung pada ketelitian manusia.

"Bagus dan sangat mempercepat proses verifikasi kedatangan bahan baku."

  • Apt. Anera Raihana Romli, S.Farm., PT Ikapharmindo Putramas Tbk

Staf warehouse cukup upload dokumen. VeriMat mengekstrak field kunci, membandingkan dengan data Purchase Order internal, dan menghasilkan keputusan PASS, MISMATCH, atau INCOMPLETE dalam kurang dari 30 detik, lengkap dengan penjelasan dalam bahasa Indonesia dan audit trail digital otomatis.

Fitur Utama

Fitur Deskripsi
Ekstraksi Dokumen Otomatis Azure AI Document Intelligence membaca Surat Jalan, CoA, Faktur, dan dokumen halal secara terstruktur
Validation Engine Deterministik Rules engine berbasis domain farmasi, bukan AI, hasilnya transparan dan dapat diaudit
Multi-Document Upload Upload hingga 4 jenis dokumen dalam satu sesi verifikasi
Audit Trail Otomatis Setiap verifikasi tersimpan dengan timestamp dan identitas verifikator untuk kepatuhan CPOB
Camera Capture Foto dokumen langsung dari browser tanpa perlu scan terpisah
Dashboard Monitoring Statistik verifikasi real-time untuk supervisor QC

Demo

URL: https://verimat.vercel.app

Credentials: admin / admin

Alur Penggunaan

Login → Isi Informasi Pengiriman → Upload Dokumen → Lihat Hasil Verifikasi → Audit Trail

Contoh Output Sistem

STATUS: MISMATCH Field yang tidak sesuai:

Nomor Batch: Surat Jalan (BTX-2024-091) ≠ CoA (BTX-2024-092)

Rekomendasi: Harap konfirmasi ke supplier sebelum barang diterima. Log deviasi telah tersimpan otomatis.

Tech Stack

Microsoft Azure Services

Service Fungsi
Azure AI Document Intelligence Ekstraksi field terstruktur dari dokumen farmasi
Azure OpenAI GPT-4o Generate penjelasan mismatch dalam bahasa Indonesia
Azure App Service Hosting cloud backend
Azure SQL Database Penyimpanan audit trail (roadmap)

Application Stack

Layer Teknologi
Frontend React + TypeScript + Vite + Tailwind CSS
Backend Python Flask
Database SQLite (development)
Deployment Vercel (frontend) + PythonAnywhere (backend)

Alur Data:

  1. Staf upload dokumen melalui antarmuka web React
  2. File dikirim ke Flask backend via HTTP POST
  3. Backend meneruskan file ke Azure AI Document Intelligence
  4. Field diekstrak dan divalidasi oleh rules engine deterministik
  5. Azure OpenAI generate penjelasan mismatch dalam bahasa Indonesia
  6. Hasil + audit trail disimpan ke database dan ditampilkan ke pengguna

Validation Rules Engine (backend/utils/validation_engine.py):

# Contoh rule yang diimplementasi:
- Nomor batch Surat Jalan HARUS identik dengan nomor batch CoA
- Tanggal kedaluwarsa (ED) HARUS minimal 30 hari dari tanggal verifikasi
- Kuantitas HARUS sesuai dengan data PO internal (toleransi ±0)
- Nomor referensi PO HARUS ditemukan di database internal
- Validitas sertifikat halal HARUS masih berlaku

Validasi Domain

Konsep dan workflow VeriMat divalidasi oleh dua praktisi industri farmasi Indonesia:

Apt. Anera Raihana Romli, S.Farm. PT Ikapharmindo Putramas Tbk, Pulogadung, Jakarta Timur

Mengkonfirmasi proses verifikasi saat ini masih manual 15-20 menit/pengiriman. Setelah melihat prototype: "Bagus dan sangat mempercepat proses verifikasi kedatangan bahan baku."

Iza Amelia Institut Sains dan Teknologi Nasional

Mengkonfirmasi bahwa kesalahan paling sering mencakup nomor batch tidak sesuai, jumlah barang keliru, dan dokumen belum lengkap. Menekankan pentingnya pencatatan Expired Date untuk sistem FEFO/FIFO sesuai standar CPOB.

Referensi Regulasi: PerBPOM No. 7 Tahun 2024 tentang Standar CPOB sebagaimana diubah PerBPOM No. 7 Tahun 2025.

Cara Menjalankan Lokal

Prerequisites

  • Python 3.10+
  • Node.js 18+
  • Git

Backend (Flask)

cd backend
python -m venv venv

# Windows
venv\Scripts\activate

# macOS/Linux
source venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt
python app.py

Backend berjalan di http://localhost:5000

Frontend (React)

# Di root project
npm install
npm run dev

Frontend berjalan di http://localhost:5173

Environment Variables

Buat file .env di root project:

VITE_API_URL=http://localhost:5000

Untuk integrasi Azure (opsional untuk development):

AZURE_DOC_INTELLIGENCE_ENDPOINT=https://your-endpoint.cognitiveservices.azure.com
AZURE_DOC_INTELLIGENCE_KEY=your-key-here

Tanpa Azure credentials, sistem akan menggunakan mock extractor untuk development.

Tim

Nama Peran Kontribusi
Aldi Syarif Alhakim Frontend Developer UI/UX, React, Landing Page, User Experience
Fadhlurrahman Alfarisi Product & Research Domain Research Farmasi, Proposal, QA
Muhammad Regno Schefendi Lead Developer Backend Flask, Azure Integration, Validation Engine

Roadmap

  • [x] Multi-step verification form
  • [x] Azure AI Document Intelligence integration
  • [x] Deterministic rules engine
  • [x] Audit trail digital otomatis
  • [x] Camera capture dari browser
  • [x] Multi-document upload (Surat Jalan, CoA, Faktur, Halal)
  • [ ] Kode bahan baku dengan auto-fill referensi
  • [ ] Dropdown vendor dari database transaksi
  • [ ] Expired Date tracking untuk FEFO/FIFO
  • [ ] Integrasi ERP via API
  • [ ] Multi-user dengan role QA/Warehouse/Admin
  • [ ] Notifikasi supervisor saat MISMATCH
  • [ ] Export laporan untuk audit CPOB
  • [ ] Azure SQL Database untuk production

AI Impact Challenge - Microsoft Elevate Training Center 2026

  • Tema: Proses Verifikasi Material - Pharma/Health

Built With

Share this project:

Updates