## APLIKASI PENCARI DATA IJAZAH SISWA BERBASIS IMAGE DENGAN METODE OCR STUDI KASUS PADA SMP PASUNDAN 1 BANDUNG
Oscar Hadikaryana 1 , Yudiana 2
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu komputer dan Sistem Informasi, Universitas Kebangsaan Republik Indonesia, Bandung
Email: oscarhadikaryana@ukri.ac.id dan  iduybmv@gmail.com

## ABSTRAK
Kata kunci: OCR,  Optical  Character Recognition, Template Matching Correlation, preprocessing OCR (Optical Character Recognition) merupakan solusi efektif untuk mengubah dokumen  cetak  menjadi  dokumen  digital.  Permasalahan  yang  muncul  dalam proses  pengenalan  dokumen  komputer  adalah  bagaimana  teknik  pengenalan untuk  mengidentifikasi  berbagai  jenis  karakter  dengan  berbagai  ukuran  dan bentuk. Metode pengenalan yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah metode Template  Matching  Correlation.  Sebelum  dilakukan  proses  pengenalan,  citra masukan  dengan  format  *bmp  atau  jpg*  diproses  terlebih  dahulu  pada  proses preprocessing yang meliputi binerisasi, segmentasi, dan normalisasi citra. Rata- rata  tingkat  keberhasilan  pengenalan  yang  dihasilkan  oleh  sistem  ini  adalah 92,40%.  Hasil  akhir  menunjukkan  bahwa  penggunaan  metode  Template Matching  Correlation  sudah  cukup  untuk  membangun  sistem  OCR  dengan akurasi yang baik secara efektif.

## ABSTRACT
Keywords: OCR,  Optical  Character Recognition, Template Matching Correlation, preprocessing OCR  (Optical  Character  Recognition)  is  an  effective  solution  for  converting printed documents to digital documents. The problem that arises in the process of recognizing computer documents is how the recognition technique is to identify various  types  of  characters  with  various  sizes  and  shapes.  The  introduction method used in this final project is the Template Matching Correlation method. Before the recognition process, the input image with the format * bmp or jpg * is processed  first  in  the  preprocessing  process,  which  includes  binaryization, segmentation,  and  image  normalization.  The  average  recognition  success  rate generated  by  this  system  is  92.40%.  The  final  results  show  that  the  use  of  the Template Matching Correlation method is sufficient to build an OCR system with good accuracy effectively.

## PENDAHULUAN
Seiring perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi serta teknik informatika saat ini yang menampilkan kemajuan di berbagai bidang, terlihat dari adanya komputerisasi di berbagai bidang diantaranya di bidang Pendidikan (Calista, 2019). Tidak hanya peralihan proses kerja manual ke komputer,  dunia  pendidikan  pun  telah  memanfaatkan  fasilitas  internet.  Dari  mulai  perguruan tinggi,  sekolah  menengah  atas,  sekolah  menengah  pertama,  sampai  ke  sekolah  dasar.  Di  SMP Pasundan  1  Bandung,  tempat  Penulis  melakukan  penelitian,  komputerisasi  belum  sepenuhnya terlaksana,  masih  banyak  data  yang  pengelolaannya  dilakukan  secara  manual  diantaranya
pengelolaan data kearsipan siswa. Pengelolaan data arsip siswa masih di simpan dalam bentuk foto copy arsip seperti ijazah yang diterbitkan oleh Dinas Pendidikan. Arsip ijazah tersebut memuat keterangan bukti akhir kelulusan seorang siswa atau alumni. Foto copy arsip ijazah tersebut masih rentan terhadap kerusakan dan dinilai tidak aman.
Berdasarkan paparan tersebut diatas Penulis bermaksud merancang sebuah program aplikasi komputer untuk pemrosesan arsip data siswa berbasis image dengan metode ocr di SMP Pasundan 1 Bandung. Penulis berharap dengan adanya software (perangkat lunak) tersebut pengelolaan arsip ijazah siswa di SMP Pasundan 1 Bandung dapat lebih efektif dan efisien (Al Ma’shum & Soemitra, 2022) .
(Optical  Character  Recognition)  OCR  adalah  sebuah  aplikasi  komputer  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi citra huruf maupun angka untuk dikonversi ke dalam bentuk file tulisan. Sistem pengenal  huruf  ini  dapat  meningkatkan  fleksibilitas  atau  kemampuan  dan  kecerdasan  sistem komputer. Sistem pengenal huruf yang cerdas sangat membantu usaha besar-besaran yang saat ini dilakukan  banyak  pihak  yakni  usaha  digitalisasi  informasi  dan  pengetahuan,  misalnya  dalam pembuatan koleksi pustaka digital, koleksi sastra kuno digital, dan lain-lain. Secara umum proses OCR dapat dilihat pada gambar 1, dengan penjelasan sebagai berikut:
a. File Input
File input berupa file citra digital dengan format *.bmp atau *.jpg.
b. Preprocessing
Preprocessing  merupakan  suatu  proses  untuk  menghilangkan  bagian-bagian  yang  tidak diperlukan pada gambar input untuk proses selanjutnya.
c. Segmentasi
Segmentasi  adalah  proses  memisahkan  area  pengamatan  (region)  pada  tiap  karakter  yang dideteksi.
d. Normalisasi
Normalisasi adalah proses merubah dimensi region tiap karakter dan ketebalan karakter. e. Ekstraksi ciri
Ekstraksi ciri adalah proses untuk mengambil ciri-ciri tertentu dari karakter yang diamati. f. Recognition
Recognition  merupakan  proses  untuk  mengenali  karakter  yang  diamati  dengan  cara membandingkan ciri-ciri karakter yang diperoleh dengan ciri-ciri karakter yang ada pada basis data.
Gambar 1 Proses OCR secara umum .

## METODE
Pengumpulan  data,  analisis  dan  perancangan  merupakan  suatu  aktivitas  yang  harus dilakukan dengan sistematis dan teratur. Oleh karena itu diperlukan cara-cara khusus atau metode tertentu untuk memudahkan pelaksanaannya di lapangan sehingga diperoleh hasil yang optimal.
Metode  penelitian  yang  Penulis  gunakan  dalam  penyusunan  laporan  ini  adalah  metode kualitatif  deskriptif  (Gunawan,  2022).  Penelitian  kualitatif  adalah  penelitian  dimana  data  yang diolah berbentuk data kualitatif seperti kata, kalimat atau gambar-gambar. Sedangkan penelitian deskriptif adalah penelitian untuk mengetahui nilai variabel mandiri baik satu atau lebih variabel tanpa membuat perbandingan atau hubungan dengan variabel lainnya.
Metode penelitian ini menggunakan data primer dan data sekunder yang diperoleh dengan melakukan penelitian lapangan. Untuk mendukung metode di  atas Penulis melakukan beberapa langkah  yaitu  pengumpulan  informasi  melalui  teknik  kepustakaan  (library  technique),  teknik observasi  (field  technique)  dan  teknik  wawancara  (interview)  sebagai  bahan  analisis  untuk memperoleh gambaran yang jelas  terhadap objek penelitian. Kemudian melakukan reduksi dari data yang dikumpulkan dan disajikan dalam bentuk tabel, ataupun uraian penjelasan sehingga bisa diperoleh suatu kesimpulan dari objek yang diteliti.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data hasil pengenalan aplikasi OCR pada pengujian pertama (menggunakan huruf ukuran 20pt) dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1.  Persentase hasil pengenalan pada pengujian
Citra masukan Jumlah karakter  yang dikenali Total  karakter pada citra Persentase keberhasilan Citra_Uji_Arial.jpg 249 263 94,68% Citra_Uji_Times.jpg 223 263 84,79% Citra_Uji_Calibri.jpg 257 263 97,72% Rata-rata persentase keberhasilan 92,40%
Dari  tabel.  1  dapat  diketahui  bahwa  rata-rata  persentase  keberhasilan  pengenalan  pada pengujian  sebesar  92,40%.  Tingkat  keberhasilan  pengenalan  yang  dihasilkan  cukup  tinggi meskipun jenis huruf yang digunakan sebagai masukan berbeda dengan template.

## KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dalam pembuatan tugas akhir ini adalah, pertama, dihasilkan sebuah  aplikasi  Optical  Character  Recognition  menggunakan  algoritma  Template  Matching Correlation.  Kedua,  algoritma  Template  Matching  Correlation  cukup  efektif  untuk  pengenalan karakter huruf cetak. Rata-rata tingkat keberhasilan pengenalan yang dihasilkan sebesar 92,40%.

## Saran
Demikian jurnal ilmiah ini disusun dengan segala kekurangan dan butuh penyempunaan lagi dikemudian  hari,  sehingga  sistem  yang  dikembangan  mampu  menujukan  kondisi  yang sesungguhnya  diberbagai  tempat  atau  wilayah.  Untuk  itu  dalam  kesempatan  ini  disampaikan ucapan  terima  kasih  kepada  pihak-pihak  yang  telah  membantu  kelancaran  penyusunan  jurnal ilmiah  ini,  diantaranya:  Fakultas  Ilmu  Komputer  dan  Sistem  Infomasi,  Program  Studi  Teknik Informatika  UKRI  dan  Keluarga  besar  SMP  Pasundan  1  Bandung  yang  telah  memberikan dukungan moril dalam penyelesaian jurnal ilmiah ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Al  Ma’shum,  N.  H.  H.,  &  Soemitra,  A.  (2022).  Analisis  Peranan  Badan  Perencanaan Pembangunan  Daerah  Sumatera  Utara  (Bappeda  Su)  Terhadap  Pembangunan  Daerah  Di Wilayah Sumatera Utara. JIKEM: Jurnal Ilmu Komputer, Ekonomi Dan Manajemen , 2 (2), 3396–3400.
Brunelli Roberto, 2009, “Template Matching Techniques In Computer Vision”, John Willey & Sons. Inc.
Calista,  A.  (2019).  Kemampuan  dan  Kedisiplinan  Kerja  terhadap  Kepuasan  Kerja  Serta Dampaknya  pada  Kinerja  Pegawai  Dinas  Perhubungan,  Komunikasi  dan  Informatika Kabupaten Musi Banyuasin. Jurnal Ilmiah Ekonomi Global Masa Kini , 9 (2), 145–150. Cheriet M., Kharma N., Liu C., Suen C.Y.,2006, “Character Recognition System A Guide
for Student and Practioners”, John Willey & Sons. Inc.
Eikvil Line, 1993, “Optical Character Recognition”, Nork Regnesentral.
Gonzales Rafael C. dan Woods Richard E.,2001, “Digital Image Processing”, Prentice Hall.
Gunawan, I. (2022). Metode Penelitian Kualitatif: teori dan praktik . Bumi Aksara. Hendry J., 2011, “Deteksi Kkarakter Pada Citra Digital (OCR) dengan Teknik Korelasi (Template  Matching)”,  \http://www.scribd.com/doc/68866773/Project-Deteksi-Karakter-Pada-
Citra-DigitalOcr-Dengan-Teknik-Korelasi-TemplateMatching.
Keys, Robert G., 1981, "Cubic Convolution Interpolation for Digital Image Processing", IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Vol. ASSP-29. MathWorks, ____, “Convert RGB image or colormap to grayscale”, diakses dari http://www.mathworks.com/help/images/ref/rgb2gray.html
Moler, 2004, “MATLAB About”, diakses dari http://www.mathworks.com . Munir, Rinaldi, 2004, “Pengolahan Citra Digital dengan Pendekatan Algoritmik”, Informatika, Bandung.
Nurwanto T. B., 2007, “Pengenalan Huruf Tulisan Tangan Menggunakan Logika Fuzzy Dengan Pendekatan Neural Networks Back Propagation”, STT Telkom, Bandung. Parno, ____ , “DFD”, diakses dari
http://parno.staff.gunadarma.ac.idDownloadsfiles4395SI_03_DFD.pdf .
Purnomo, Seno, 2009, “Interpolasi”, diakses dari
http://senosuke.wordpress.com/2009/12/22/interpolasi/
Putra, Darma, 2010, “Pengolahan Citra Digital”, Penerbit Andi, Yogyakarta.
Sdarsono, ____ , “Flowchart”, diakses dari sdarsono.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/16512/Flowchart.pdf. Sofani, Rachmah, 2009 , “Sistem OCR”,
http://digilib.ittelkom.ac.id/index.php?option=com_content&view=article&id=413:sistem- ocr&catid=15:pemrosesansinyal&Itemid=14 . Sugiharto, Aris, 2006, “Pemrograman GUI dengan MATLAB”, Penerbit Andi, Yogyakarta.
Wardhana A. W., Prayudi Y., 2008, “Penggunaan Metode Templete Matching Untuk Identifikasi Kecacatan Pada PCB”, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta. Wirayuda T. A. B., Vaulin S., dan Novi D.R. 2009,“Pengenalan Huruf Komputer Menggunakan Algortima Berbasis Chain Code dan Algoritma Sequence Alignment”, IT Telkom,
Bandung.