EVALUASI KINERJA TESSERACT-OCR DALAM PENGENALAN TEKS TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN DATASET KUSTOM - Rahmdani, Oktavia (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 2025)
Pengenalan teks tulisan tangan (OHTR) masih menjadi tren penelitian hingga saat ini karena masih banyaknya hal yang dapat dieksplorasi. Penelitian ini mengevaluasi kinerja Tesseract-OCR dalam mengenali teks tulisan tangan dengan mengumpulkan dan memproses 500 kata dalam bahasa Indonesia secara acak. Pengujian dilakukan dengan menghitung Character Error Rate (CER) antara teks asli dan teks hasil Optical Character Recognition (OCR) menggunakan Tesseract. Hasil menunjukkan bahwa rata-rata CER sebesar 35,08%, yang mengindikasikan tingkat akurasi pengenalan teks tulisan tangan sebesar 64,92%. Faktor-faktor seperti kualitas input data dan kompleksitas tulisan tangan mempengaruhi kinerja Tesseract-OCR. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pemahaman kemampuan Tesseract-OCR dalam mengenali teks tulisan tangan serta menyoroti pentingnya pengembangan teknologi Optical Character Recognition (OCR) untuk aplikasi masa depan.