EKSTRAKSI INFORMASI DAN PENYERAGAMAN DATA SERTIFIKAT PELATIHAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN COMPUTER VISION

Irfan Ricky Afandi (Komisi Pemilihan Umum Republik Indonesia)
Ratna Yuniarti (Komisi Pemilihan Umum Republik Indonesia)
Ilham Ilham (Ilmu Komunikasi, Universitas Esa Unggul Kampus Jakarta Barat)
Sewin Fathurrohman (Sistem Informasi, Universitas Gunadarma)
Firman Noor Hasan (Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka)
Isa Faqihuddin Hanif (Sistem dan Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka)

JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Vol. 10 No. 2 (2026): JATI Vol. 10 No. 2

Pengelolaan sertifikat pelatihan merupakan bagian penting dalam pengembangan kompetensi sumber daya manusia, khususnya di lingkungan instansi pemerintah. Namun, sertifikat pelatihan umumnya disimpan dalam format dokumen tidak terstruktur dengan variasi tata letak dan penulisan yang tinggi, sehingga menyulitkan proses konsolidasi dan analisis data secara sistematis. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan metode ekstraksi informasi dan penyeragaman data sertifikat pelatihan menggunakan pendekatan computer vision pada dokumen heterogen. Metode yang diusulkan berupa pipeline pemrosesan dokumen end-to-end yang mengintegrasikan identifikasi jenis dokumen, strategi ekstraksi teks adaptif, Optical Character Recognition, serta ekstraksi informasi berbasis template dan aturan, dilengkapi dengan mekanisme penilaian tingkat kepercayaan. Metode ini diuji pada 4.785 dokumen sertifikat pelatihan dari berbagai instansi pemerintah dengan 15 variasi format template. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sekitar 87% dokumen berhasil diproses secara otomatis dengan tingkat kegagalan OCR yang rendah pada dokumen hasil pemindaian, serta menghasilkan data sertifikat yang terstruktur dan seragam. Temuan ini membuktikan bahwa pendekatan yang diusulkan efektif dalam mendukung pengelolaan data pelatihan dan pengambilan keputusan pengembangan kompetensi sumber daya manusia di sektor publik.