Proof of Delivery (POD) adalah dokumen bukti fisik atau digital yang sah, yang
mengonfirmasikan bahwa barang telah berhasil dikirim dan diterima. Namun, dalam
praktik operasional, kualitas foto POD sering kali bermasalah, seperti foto yang buram,
paket tidak terlihat pada foto, atau lokasi pengambilan foto yang tidak jelas. Oleh karena
itu, diperlukan pendekatan otomatis yang mampu membantu proses verifikasi POD
secara konsisten dan relevan terhadap kondisi operasional nyata.
Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi anomali Proof of Delivery berbasis pendekatan
multi-modal yang mengintegrasikan informasi visual dan spasial. Informasi visual
dianalisis melalui penilaian kualitas citra untuk mendeteksi foto buram serta deteksi
keberadaan paket menggunakan metode object detection YOLO. dianalisis dengan
menghitung jarak antara lokasi pengambilan foto dan lokasi tujuan, yang selanjutnya
dievaluasi menggunakan metode unsupervised anomaly detection Isolation Forest. Skor
anomali dari masing-masing modul kemudian digabungkan menggunakan pendekatan
decision-level multi-modal fusion untuk menghasilkan skor anomali akhir. Hasil ablation
study menunjukkan bahwa pendekatan multi-modal memberikan performa yang lebih
stabil dibandingkan pendekatan single-modal, yang ditunjukkan oleh F1-score 0,696,
AUC 0,786, serta recall 0,983.
Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi citra dan lokasi mampu mengurangi
keterbatasan masing-masing modalitas ketika digunakan secara terpisah. Sistem yang
diusulkan berpotensi digunakan sebagai alat bantu verifikasi Proof of Delivery secara
lebih efisien dan konsisten.