Pendidikan memerlukan evaluasi untuk memastikan pencapaian tujuan dan efektivitas proses. Penelitian ini menangani masalah pengecekan jawaban pilihan ganda pada lembar jawaban yang tidak berbasis komputer. Metode pengolahan citra, seperti grayscaling, filtering, thresholding, deteksi kontur, warp perspective, dan pengurutan kontur, digunakan untuk mendeteksi dan mengevaluasi secara otomatis lembar jawaban yang telah didigitalisasi. Metode ini menawarkan kecepatan, keandalan, dan efisiensi biaya untuk pengenalan jawaban pilihan ganda. Sistem ini, diimplementasikan menggunakan perpustakaan OpenCV di Python, mencapai akurasi sebesar 93,85% dengan jarak kamera ke lembar jawaban sekitar 17 cm. Pengujian SUS menunjukkan hasil kegunaan sebesar 85%, menjadikan perangkat lunak ini sebagai alat berharga untuk menilai jawaban pilihan ganda dengan efisien dan akurat dari berbagai lembar jawaban
Copyrights © 2025