PENERAPAN OCR UNTUK DIGITALISASI DAN PENGARSIPAN DATA DIGITAL - Justin Setiawan; Ariya Cahyono (Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI), 2025)
ABSTRAK Penelitian dalam bidang Optical Character Recognition (OCR) saat ini didorong oleh kemajuan pesat machine learning, ketersediaan dataset yang besar dan kebutuhan akan pemrosesan informasi yang efisien. Penelitian ini berhasil membangun sebuah sistem tertutup untuk mendigitalisasi dan mengarsipkan data dengan mengekstrak teks dari gambar dan file PDF yang terintegrasi dengan database. Sistem dirancang dengan koneksi lokal (LAN) dan dihosting pada localhost untuk menjaga keamanan data sensitif. Inti dari proses digitalisasi ini adalah teknologi OCR dengan mengimplementasikan library Tesseract. Untuk file PDF, proses ekstraksi dibantu oleh library PDF.js yang pertama-tama mengonversi PDF menjadi gambar. Pengujian akurasi sistem dilakukan pada dua jenis dokumen. Hasilnya menunjukkan performa yang sangat tinggi untuk dokumen yang diketik komputer dengan nilai Character Error Rate (CER) 0,16%, di mana kesalahan yang terjadi bersifat minor dan sporadis akibat ambiguitas visual font dan noise pada dokumen. Di sisi lain, kinerja pada dokumen mesin ketik menunjukkan hasil yang memadai namun belum maksimal dengan CER 6,41%. Tingginya error substitusi pada dokumen ini diduga kuat disebabkan oleh kualitas fisik dokumen yang memudar, hasil scan yang buram, karakteristik font mesin ketik yang khas, serta gangguan dari stempel atau tanda tangan. Secara keseluruhan, sistem ini terbukti sangat efektif untuk digitalisasi dokumen komputer dan cukup baik untuk dokumen mesin ketik, sehingga dapat sangat mempermudah proses pengarsipan data yang terorganisir dan aman.Kata Kunci: Data Digital, OCR, Pengarsipan Data ABSTRACT Research in the field of Optical Character Recognition (OCR) is currently driven by rapid advances in machine learning, the availability of large datasets, and the need for efficient information processing. This research has successfully developed a closed system for digitizing and archiving data by extracting text from images and PDF files integrated with a database. The system is designed with a local connection (LAN) and hosted on localhost to maintain the security of sensitive data. At the core of this digitization process is OCR technology, which implements the Tesseract library. For PDF files, the extraction process is aided by the PDF.js library, which first converts PDFs into images. Accuracy testing of the system was conducted on two types of documents. The results showed very high performance for computer-typed documents with a Character Error Rate (CER) of 0.16%, where the errors that occurred were minor and sporadic due to visual font ambiguity and noise in the documents. On the other hand, performance on typewritten documents showed adequate but not optimal results with a CER of 6.41%. The high substitution error rate in these documents is strongly suspected to be caused by the faded physical quality of the documents, blurred scan results, the distinctive characteristics of typewritten fonts, and interference from stamps or signatures. Overall, this system has proven to be very effective for digitizing computer documents and quite good for typewritten documents, thereby greatly facilitating the process of organized and secure data archiving.Keywords: Digital Data, OCR, Data Archiving