ANALISIS KINERJA OPTICAL CHARACTER RECOGNITION UNTUK MEMBACA DOKUMEN SECARA OTOMATIS

Susan Siti, Nurhaliza and Muhammad, Subali and Lussiana, ETP2 and Rozi, Rozi (2022) ANALISIS KINERJA OPTICAL CHARACTER RECOGNITION UNTUK MEMBACA DOKUMEN SECARA OTOMATIS. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K (SeNTIK).

[thumbnail of view] Text
view - Published Version

Download (70kB)

Abstract

Optical character recognition ( OCR) merupakan teknologi untuk mengenali karakter pada suatu citra, termasuk text atau dokumen. Salah satu menfaat implementasi metode OCR adalah untuk pengenalan dokumen pada bagian customs clearance. Berdasarkan fakta penggunaan huruf suatu dokumen sangat beragam, tidak hanya jenis huruf Calibri. Berdasarkan hal tersebut tujuan penelitian ini adalah melakukan pengkajian kinerja OCR dalam mengenali karakter dokumen dengan menggunakan jenis huruf Arial, Bahnschrift Condensed, Georgia, Lucida Sans Unicode, Roman, Segoe UI Semibold, dan Times New Roman. Adapun tahapan-tahapan penelitian antara lain adalah preprocessing yang terdiri dari proses grayscaling, binerisasi, cropping selanjutnya adalah tahap segmentasi, ekstraksi fitur dan untuk proses terakhir adalah proses metode pencocokkan karakter berdasarkan pada template matching. Berdasarkan hasil pengujian metode OCR mampu mengenali dengan akurasi 100% untuk karakter jenis huruf Georgia, Lucida Sans Unicode, Roman dan Segoe UI Semibold sedangkan akurasi terendah 71.21% pada karakter jenis huruf Bahnschrift Condensed. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa metode OCR secara umum mampu mengenali karakter, namun demikian masih terbuka untuk melakukan pengembangan penelitian untuk meningkatkan akurasi jenis huruf lain. Ditinjau dari waktu proses metode OCR relatif singkat, yaitu rata-rata 1.33 detik.

Item Type: Article
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions: Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User: Dr. Mohammad Subali
Date Deposited: 21 Apr 2026 07:05
Last Modified: 21 Apr 2026 07:05
URI: http://repository.uca.ac.id/id/eprint/35

Actions (login required)

View Item
View Item