Identifikasi Text Meteran Air Menggunakan Metode Run-Length Smearing Algorithm (Rlsa) - Erwin Dwika Putra; Marissa Utami; Muhammad Husni Rifqo; Marissa Utami (JUKOMIKA (Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika), 2021)
Proses pencataan yang dilakukan oleh petugas perusahaan air minum masih manual yaitu menggunakan pencatatan dengn menggunakan sebuah buku, sehingga mengakibatkan proses pencatatan meter membutuhkan waktu yang lama. Sistem pembacaan manual masih diterapkan dalam proses pembacaan pemakaian air pelanggan. Hal ini menyebabkan proses yang terjadi memakan banyak waktu. Keluhan-keluhan konsumen pun meningkat dengan ditemukannya beberapa petu-gas pencatat yang melakukan kesalahan dalam proses pencatatan. Solusi yang dapat dilakukan untuk dapat mengatasi masalah pencatatan angka pemakaian pelanggan adalah dengan membuat aplikasi untuk membaca angka pemakaian pelanggan pada meteran air. Salah satu cara yang dapat dilakukan un-tuk mengenali karakter adalah dengan Optical Character Recognition (OCR). Identifikasi Angka Meter Air Dengan Metode Run-Length Smearing Algorithm ber-hasil penulis bangun dan Metode RLSA dapat mengenali pola karakter angka pada citra Angka Meter Air, dan berdasarkan tingkat pengukuran dari hasil penenlitian yang dilakukan yaitu menunjukkan tingkat keberhasilan identifikasi Anka meteran air yaitu 83%.