IMPLEMENTASI OCR DAN CNN UNTUK KLASIFIKASI PENEMPATAN OBAT BERDASARKAN KELAS TERAPI DI APOTEK - Ii Munadhif; Widya Primaswari Putri1; M. Khoirul Hasin; Noorman Rinanto; Ryan Yudha Adhitya (Program Studi Teknik Elektronika Politeknik Negeri Malang, 2024)
Teknologi pengenalan teks optik (OCR) dan jaringan syaraf konvolusional (CNN) memiliki peran penting dalam berbagai bidang, termasuk di industri farmasi. Sistem kegiatan sediaan farmasi yang masih manual sangat tidak efisien karena memakan banyak waktu. Penelitian ini menggunakan metode OCR dan CNN untuk mengenali teks pada kotak obat dan mengkalsifikasikan berdasarkan jenis kelas terapinya, dengan tujuan untuk mempermudah mencari letak penempatan obat di apotek. Penelitian ini diharapkan dapat memudahkan seorang apoteker dalam mencari obat yang diinginkannya serta memudahkan dalam melakukan penyediaan obat sesuai dengan klasifikasinya menggunakan kamera dengan metode OCR yang dapat mengidentifikasi letak dan jenis obat dengan cara pemindaian pada nama atau merk obat dalam kotak kemasan. Hasil dari penelitian ini total rata-rata nilai keberhasilan pembacaan OCR sebesar 83,78%. Hal tersebut dipengaruhi oleh pencahayaan yang bervariasi, fokus kamera yang minimal karena terlalu cepat mengambil gambar.