## OPTICAL CHARACTER RECOGNITION MENGGUNAKAN ALGORITMA

## TEMPLATE MATCHING CORRELATION
Suryo Hartanto 1 , Aris Sugiharto 2 , dan Sukmawati Nur Endah 3
Jurusan Ilmu Komputer / Informatika,  FSM Universitas Diponegoro
suryo.hartanto@gmail.com

## Abstract
OCR (Optical Character Recognition) adalah suatu solusi yang efektif untuk proses konversi dokumen cetak  ke  dokumen  digital.  Permasalahan  yang  timbul  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  proses  pengenalan,  citra  masukan  dengan  format  *  bmp  atau  jpg  * diolah terlebih dahulu di proses preprocessing, yang meliputi binerisasi, segmentasi, dan normalisasi gambar.  Rata-rata  tingkat  keberhasilan  pengenalan  yang  dihasilkan  oleh  sistem  ini  adalah  92,90%. Hasil  akhir  menunjukkan  bahwa  penggunaan  metode Template Matching Correlation cukup  untuk membangun sebuah sistem OCR dengan akurasi yang baik efektif.
Keywords : OCR, Optical Character Recognition, Template Matching Correlation, preprocessing

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  saat  ini  telah banyak memberi
pengaruh terhadap
perkembangan  ilmu  pengetahuan,  salah  satunya adalah  dalam  hal  pengenalan  pola  ( pattern recognition ).  Pengenalan  pola  merupakan  suatu ilmu untuk mengklasifikasikan atau menggambarkan sesuatu berdasarkan
pengukuran  kuantitatif  fitur  (ciri)  atau  sifat utama dari suatu objek. OCR ( Optical Character Recognition )  merupakan  salah  satu  area  studi dalam  bidang  pengenalan  pola  yang  menarik untuk dieksplorasi.
Sistem  pengenalan  huruf  atau  sering  disebut OCR  merupakan  solusi  yang  efektif  untuk proses  konversi  dari  dokumen  cetak  ke  dalam bentuk  dokumen  digital.  Permasalahan  yang muncul  dalam  melakukan  proses  pengenalan huruf komputer adalah bagaimana sebuah teknik pengenalan dapat mengenali berbagai jenis huruf dengan  ukuran,  ketebalan,  dan  bentuk  yang berbeda.  Secara  umum  terdapat  dua  hal  utama yang  mempengaruhi  proses  OCR  yaitu: mekanisme  ekstraksi  ciri  dan  mekanisme pengenalan.
Mekanisme  ekstraksi  ciri  dilakukan  untuk mendapatkan  ciri  atau  identitas  dari  suatu karakter  atau  huruf.  Proses  pengenalan dilakukan  setelah  mekanisme  ekstraksi  ciri.
Proses pengenalan
bertujuan untuk mencocokkan  pola  huruf  yang  berasal  dari inputan  dengan  pola  yang  ada  dalam  basis pengetahuan.  Beberapa  algoritma  yang  dapat digunakan  untuk  proses  pengenalan  antara  lain, jaringan  syaraf  tiruan,  logika fuzzy , k-Nearest Neighbor  Algorithm , sequence  alignment , template  matching dan  lain-lain.  Dari  beberapa algoritma  tersebut,  algoritma template matching merupakan  salah  satu  algoritma  yang  efektif untuk  diterapkan  dalam  sistem  OCR.  Algoritma pengenalan  ini  cukup  sederhana  dan  dapat diterapkan  tanpa  harus  melakukan  proses ekstraksi ciri terlebih dahulu, namun mempunyai hasil pengenalan yang tinggi.
Pada  tugas  akhir  ini  diteliti  bagaimana pengimplementasian algoritma template matching correlation pada proses OCR.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Tinjauan  Pustaka  berisi  kumpulan  studi pustaka  yang  berhubungan  dengan  topik  tugas akhir.  Dasar teori ini meliputi Pengertian Sistem Informasi,  Konsep  Rekayasa  Perangkat  Lunak, Metode  Pengembangan  Sistem,  Konsep  Client- Server,  Sekilas  Mengenai  Internet,  dan  Bahasa Pemrograman dan Perangkat Lunak Pembangun Sistem.

## Citra Digital
Secara  harfiah, image atau  citra  merupakan gambar  pada  bidang  dwimatra  (dua  dimensi). Sedangkan dilihat dari sudut pandang matematis, citra  merupakan  fungsi  kontinu  atau  menerus dari  intensitas  cahaya  pada  bidang  dwimatra [11].  Citra  terdiri  dari  dua  macam  jenis,  yaitu citra  kontinu  dan  citra  diskrit.  Citra  kontinu berasal  dari  sistem  optik  yang  menerima  sinyal analog.  Sedangkan  citra  diskrit  berasal  dari proses  digitalisasi  terhadap  citra  kontinu. Representasi  citra  dari  fungsi  kontinu  menjadi nilai-nilai  diskrit  disebut  sebagai  digitalisasi. Citra yang dihasilkan inilah disebut citra digital.
Secara  matematis  fungsi  intensitas  cahaya pada  bidang  dwimatra  disimbolkan  dengan f ( x, y ), yang dalam hal ini:
( x, y )  :  koordinat pada bidang dwimatra.
f ( x, y ) :  intensitas cahaya ( brightness )  pada titik ( x, y )

## OCR
( Optical Character Recognition ) OCR adalah sebuah aplikasi komputer yang digunakan untuk mengidentifikasi  citra  huruf  maupun  angka untuk  dikonversi  ke  dalam  bentuk file tulisan [3].  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  [16],  dengan  penjelasan  sebagai berikut:
a. File Inpu t 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.
Preprocessing Citra Digital
Preprocessing adalah  tahap  pertama  yang harus  dilakukan  pada  proses  OCR.  Tahap  ini sangat  penting  untuk  menentukan  keberhasilan suatu  proses  pengenalan  pola.  Beberapa  proses yang  dapat  dilakukan  pada  tahap preprocessing antara  lain,  proses  binerisasi,  segmentasi,  dan normalisasi.
a. Binerisasi
Pada tahap proses binerisasi, file citra digital dikonversi  menjadi  citra  biner.  Citra  biner ( binary image ) adalah citra yang hanya memiliki dua nilai derajat keabuan, yaitu hitam dan putih.
Pixel-pixel objek  bernilai  1  dan pixel-pixel latar belakang  bernilai  0.  Pada  waktu  menampilkan gambar, 0 adalah putih dan 1 adalah hitam. Jadi, pada  citra  biner,  latar  belakang  berwarna  putih sedangkan objek berwarna hitam [10].
Konversi dari citra hitam-putih ke citra biner dilakukan dengan menggunakan operasi pengambangan ( thresholding ).
Operasi pengambangan  mengelompokkan  nilai  derajat keabuan  setiap pixel ke  dalam  2  kelas,  yaitu hitam dan putih.
b. Pengambangan global
Pengambangan  global  memetakan  setiap pixel di dalam citra ke dalam dua nilai, 1 atau 0 dengan  fungsi  pengembangan  di  persamaan  2.3 [10].
𝑓 ! 𝑖 , 𝑗 = 1 , 𝑓 ! ( 𝑖 , 𝑗 ) ≤ 𝑇
0 , 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 ................ (2.1)
Keterangan : 𝑓 ! ( 𝑖 , 𝑗 ) adalah citra hitam-putih.
𝑓 ! ( 𝑖 , 𝑗 ) adalah citra biner.
𝑇 adalah nilai ambang yang dispesifikasikan.
c. Pengambangan Lokal Adaptif
Pengambangan  secara  global  tidak  selalu tepat  untuk  seluruh  macam  gambar.  Beberapa informasi  penting  di  dalam  gambar  mungkin hilang karena pengambangan global.
Pengambangan  secara  lokal  dilakukan terhadap  daerah-daerah  di  dalam  citra.  Citra dipecah  menjadi  bagian-bagian  kecil,  kemudian proses  pengambangan  dilakukan  secara  lokal [10].  Dengan  pengambangan  lokal  secara adaptif,  secara  subjektif  citra  biner  yang dihasilkan  terlihat  lebih  menyenangkan  dan sedikit informasi yang hilang [10].
d. Pengambangan metode Otsu ( Otsu Thresholding )
Pengambangan  Otsu  adalah  sebuah  teknik pengambangan yang diperkenalkan oleh Nobuyuki  Otsu,  yang  secara  otomatis  mencari batas ambang terbaik untuk citra yang diolah [1]. Metode Otsu menghitung nilai ambang T secara otomatis berdasarkan citra masukan. Pendekatan
yang digunakan oleh metode Otsu adalah dengan melakukan analisis diskriminan yaitu
menentukan suatu variabel yang dapat membedakan  antara  dua  atau  lebih  kelompok yang muncul secara alami. Analisis Diskriminan berfungsi  memaksimumkan  variabel  tersebut agar  dapat  memisahkan  objek  dengan  latar belakang [14].
Nilai  ambang  yang  dicari  dari  suatu  citra hitam-putih  dinyatakan  dengan k .  Nilai k berkisar  antara  1  sampai  dengan L ,  dengan  nilai L = 255. Probabilitas setiap pixel pada level ke i dapat dinyatakan dalam persamaan 2.5 [14].
𝑝 ! = ! ! ! .............................................. (2.2)
keterangan : 𝑛 ! menyatakan jumlah pixel pada level ke i 𝑁 menyatakan total jumlah pixel pada citra.
Nilai  momen  kumulatif  ke  nol 𝜔 𝑘 dapat dinyatakan  dalam  persamaan  2.3,  momen kumulatif  ke  satu 𝜇 𝑘 dapat  dinyatakan  dalam persamaan  2.4,  dan  nilai  rata-rata 𝜇 ! dapat dinyatakan dalam persamaan 2.5 [14].
𝜔 𝑘 = 𝑝 ! ! ! ! ! ................................ (2.3)
𝜇 𝑘 = 𝑖 ∙ 𝑝 ! ! ! ! ! ............................. (2.4)
𝜇 ! = 𝑖 ∙ 𝑝 ! ! ! ! ! ................................ (2.5)
Nilai  ambang k dapat  ditentukan  dengan memaksimumkan persamaan 2.7.
𝜎 ! ! 𝑘 ∗ = max ! ! ! ! ! 𝜎 ! ! 𝑘 .............. (2.6)
Dimana nilai 𝜎 ! ! 𝑘 dapat dihitung menggunakan persamaan
𝜎 ! ! 𝑘 = ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ................... (2.7)

## e. Penapis Luas
Citra  biner  yang  dihasilkan  pada  proses pengambangan  ( thresholding )  kadang  masih mengandung  beberapa  daerah  yang  dianggap sebagai  gangguan.  Daerah  gangguan  itu
biasanya  berukuran  kecil.  Penapis  luas  dapat digunakan untuk menghilangkan daerah gangguan tersebut [10].

## Segmentasi Citra Biner
Segmentasi  citra  biner  bertujuan  untuk mengelompokkan pixel-pixel objek  menjadi wilayah  yang  merepresentasikan  suatu  objek [10].  Batas  antara  objek  dengan  latar  belakang terlihat jelas pada citra biner terlihat sangat jelas. Pixel objek  berwarna  hitam  sedangkan pixel latar belakang berwarna putih. Pertemuan antara pixel hitam  dengan pixel putih  dimodelkan sebagai segmen garis. Penelusuran batas wilayah dianggap sebagai pembuatan rangkaian keputusan untuk bergerak lurus, belok kiri, atau belok kanan.

## Normalisasi
Normalisasi  merupakan  salah  satu  tahap dalam preprocessing citra  yang  dilakukan sebelum masuk ke proses pengenalan. Proses ini dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menyesuaikan data  citra  masukan  dengan  data  citra  pada  basis data.  Proses  normalisasi  disesuaikan  dengan kebutuhan  pada  proses  pengenalan  yang digunakan  [3].  Salah  satu  proses  normalisasi yang  paling  sederhana  dalam  pengenalan  pola adalah normalisasi ukuran citra. Sebagai contoh, pada  proses  pengenalan  pola  menggunakan algoritma template matching , ukuran  citra  input harus disesuaikan dengan ukuran citra yang ada di basis data.

## Bicubic Interpolation
Bicubic  interpolation merupakan  suatu metode  interpolasi  yang  menggunakan  4  x  4 pixel tetangga  sebagai  informasi  untuk menentukan  nilai pixel yang  baru  [13].
Interpolasi  adalah  sebuah  metode  pencitraan untuk  meningkatkan  atau  mengurangi  jumlah pixel dalam  citra  digital.  Interpolasi  citra mencoba  untuk  mencapai  pendekatan  yang terbaik  dari  sebuah pixel berdasarkan  nilai-nilai di sekitar pixel .

## Template Matching Correlation
Template  matching adalah  salah  satu  teknik dalam  pengolahan  citra  digital  yang  berfungsi untuk  mencocokkan  tiap-tiap  bagian  dari  suatu
citra dengan citra yang menjadi template (acuan) [14].  Citra  masukan  dibandingkan  dengan  citra template yang ada di dalam basis data, kemudian dicari  kesamaannya  dengan  menggunakan  suatu aturan  tertentu  [2].  Pencocokkan  citra  yang menghasilkan  tingkat  kemiripan  /  kesamaan yang  tinggi  menentukan  suatu  citra  tersebut dikenali sebagai salah satu dari citra template .
Template  matching memiliki  kelebihan  dan kekurangan.  Kelebihannya  adalah  algoritma  ini mudah  untuk  dituliskan  ke  dalam  bahasa program  dan  mudah  untuk  mempersiapkan  data referensinya.  Komputasi  tidak  terlalu  besar karena  data  yang  digunakan  berupa  matriks. Namun,  dibalik  kelebihannya  itu  algoritma  ini secara umum memiliki kekurangan.
Kekurangannya  adalah  membutuhkan  data referensi  atau  basis  data  yang  banyak  untuk mendapatkan hasil yang optimal. Basis data bisa berupa  citra  ataupun  citra  yang  telah  dijadikan matriks. Semakin banyak jenis huruf yang ingin kita deteksi, maka semakin banyak data referensi yang harus disimpan.
Kesamaan antar dua buah matriks citra dapat dihitung  nilainya  dengan  menghitung  nilai korelasinya  ( correlation ).  Nilai  korelasi  dua buah matriks dapat dihitung dengan menggunakan rumus 2.8.
𝑟 = ! !" ! ! ! ∙ ! !" ! ! ! ! ! ! ! ! !" ! ! ! ! . ! !" ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! .... (2.8)
Dimana 𝑥 ! dirumuskan dengan persamaan 2.9 dan 𝑥 ! dirumuskan dengan persamaan 2.10.
𝑥 ! = ! ! 𝑥 !" ! ! ! ! ................................ (2.9)
𝑥 ! = ! ! 𝑥 !" !
! ! ! ................................. (2.10)
Keterangan: 𝑟 adalah nilai korelasi antara dua buah matriks (nilainya antara -1 dan +1).
𝑥 !" adalah nilai pixel ke- 𝑘 dalam matriks 𝑖 . 𝑥 !" adalah nilai pixel ke- 𝑘 dalam matriks 𝑗 . 𝑥 ! adalah rata-rata nilai pixel matriks 𝑖 . 𝑥 ! adalah rata-rata nilai pixel matriks 𝑗 .
𝑛 menyatakan  jumlah pixel dalam  suatu matriks.

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## SISTEM
Pada  Analisis  dan  Perancangan  Sistem  akan dijelaskan  kebutuhan  untuk  membangun  sistem, yang  meliputi  analisis  kebutuhan,    DFD, perancangan    proses  OCR,  dan  perancangan antarmuka aplikasi.

## Analisis Kebutuhan
Perangkat lunak Optical Character Recognition menggunakan  algoritma template matching
correlation digunakan
untuk
mengkonversi  citra  digital  menjadi file teks (*.txt).  Dalam  membangun  aplikasi  OCR  ini, diperlukan analisis kebutuhan yang jelas sebagai tujuan  utamanya  agar  tidak  keluar  dari  rencana yang  telah  ditetapkan.  Beberapa  kemampuan sistem  OCR  ini  dapat  didefinisikan  sebagai berikut:
a. Memiliki  kemampuan  untuk  memasukkan file citra  digital RGB maupun grayscale (*.bmp atau *.jpg) sebagai citra masukan.
b. Memiliki  kemampuan  untuk  menampilkan informasi  citra  masukan,  yaitu  meliputi nama, ukuran, lebar, tinggi, dan kedalaman file citra.
c. Memiliki  kemampuan  untuk  melakukan proses preprocessing citra  digital  yang meliputi  proses  binerisasi,  segmentasi,  dan normalisasi.
d. Memiliki  kemampuan  untuk  melakukan proses  pengenalan  pola  karakter  dengan menggunakan  algoritma template matching correlation .
e. Memiliki  kemampuan  untuk  menghitung dan  menampilkan  lama  waktu  proses pengenalan karakter.
f. Memiliki  kemampuan  untuk  menulis  dan menyimpan  pola  karakter  yang  sudah dikenali  dalam  bentuk file teks  (*.txt) sebagai hasil akhir.
g. Memiliki  kemampuan  untuk  menampilkan hasil  dari  proses  pengenalan  melalui  layar tampilan utama.

## DFD
Data Flow Diagram level  0    berguna  untuk menggambarkan  secara  umum  perangkat  lunak tersebut berjalan. Pendefinisian dengan menggunakan  DFD  level  0  memberikan gambaran  data  yang  mengalir  antara  sistem dengan  lingkungan  yang  digambarkan  secara global.  DFD  level  0  aplikasi  OCR  dapat  dilihat pada gambar 3.1.
teks_hasil_pengenalan waktu_proses_pengenalan_karakter info_kedalaman_citra info_tinggi_citra info_lebar_citra info_ukuran_citra info_nama_citra citra_masukan 1 Aplikasi OCR + User

## Gambar 3.1 DFD level 0 aplikasi OCR
Dari Data  Flow  Diagram level  0  pada gambar  3.1,  maka  dapat  dibuat  sebuah Data Flow Diagram yang lebih rinci lagi, seperti pada gambar 3.2.
Gambar 3.2 DFD level 1 aplikasi OCR
Pada  DFD  level  1,  dipecah  menjadi  tiga  proses yang lebih rinci lagi yaitu :
a. Pengambilan informasi citra
b. Preprocessing citra
c. Template Matching Correlation
Gambaran  mengenai  Proses  Preprocessing  Citra dapat dilihat pada Gambar 3.3.

## Gambar 3.3 DFD Level 2, Proses
Preprocessing Citra
Pada proses 1.2 DFD level 1 dipecah menjadi proses yang lebih spesifik yaitu:
a. Binerisasi
b. Segmentasi
c. Normalisasi

## Perancangan Proses OCR
Terdapat  tiga  proses  utama  yang  ada  dalam proses OCR, yaitu:
a. Proses pengambilan informasi citra   digital, dapat dilihat pada gambar 3.4.
b. Proses preprocessing citra  digital,  dapat dilihat pada gambar 3.5.
c. Proses template  matching  correlation ,  dapat dilihat pada gambar 3.6.
d. Sedangkan flowchart secara  global  dari aplikasi OCR dapat dilihat pada gambar 3.4.
Gambar 3.4. Global flowchart proses OCR.
Gambar 3.5. Flowchart proses pengambilan informasi citra digital.
Gambar 3.6. Flowchart proses preprocessing citra digital.
Gambar 3.7. Flowchart proses template
matching correlation .

## Perancangan Antarmuka Aplikasi
Rancangan  antarmuka  dibuat  sesederhana mungkin agar mempermudah dalam penggunaannya.  Ada  3  jenis  rancangan antarmuka  yaitu  rancangan form pembuka, rancangan form utama  dan  rancangan  menu bantuan.
Rancangan Form Pembuka
Rancangan form pembuka  meliputi  judul  tugas akhir,  logo  universitas,  nama  pembuat,  nama program  studi  dan  sebuah  tombol  ( pushbutton ).
Gambar  rancangan  form  pembuka  yang  dibuat seperti pada gambar 3.8.
Gambar 3.8 Rancangan Form Pembuka.
Rancangan Form Utama Rancangan form utama meliputi logo
universitas,  judul  tugas  akhir,  sumbu  citra masukan, informasi citra masukan, tombol buka citra,  waktu  proses  pengenlaan  citra,  tombol proses,  tombol  keluar,  hasil  pengenalan,  nama pembuat,  nomor  induk  mahasiswa  dan  menu bantuan.  Gambar  rancangan form utama  yang dibuat seperti pada gambar 3.9.
Gambar 3.9 Rancangan Form Utama

## Rancangan Menu Bantuan
Rancangan  menu  bantuan  meliputi  cara menjalankan program dan sebuah tombol masuk.
Gambar  rancangan  menu  bantuan  yang  dibuat seperti pada gambar 3.10.
Gambar 3.10 Rancangan Menu Bantuan.

## IV. PENGUJIAN, DAN ANALISIS HASIL

## Pengujian
Pengujian  adalah  tahap  yang  penting  dalam mengerjakan  aplikasi  perangkat  lunak.  Hasil yang  diperoleh  dapat  dijadikan  sebagai parameter yang penting dalam proses
pengembangan selanjutnya
jika masih dibutuhkan suatu penyempurnaan. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui hasil dari perangkat lunak yang telah dibuat.

## Lingkungan Pengujian
Lingkungan  pengujian  tebagi  dua  macam  yaitu perangkat  keras  dan  perangkat  lunak.  Berikut spesifikasi masing-masing lingkungan pengujian.

## Perangkat Keras
Komputer  PC  dengan  spesifikasi  sebagai berikut :
a. Processor : Intel Core 2 Duo 1,86 GHz
b. RAM : 4 GB DDR2
c. VGA : ATI Radeon HD5670 512 MB DDR5

## Perangkat Lunak
Aplikasi  ini  diujikan  dalam  lingkungan perangkat lunak sebagai berikut :
a. Sistem  operasi  menggunakan Microsoft Windows 7 Professional .
b. Software MATLAB 7.12 (R2011a)

## Pelaksanaan Pengujian
Selama  proses  pelaksanaan  pengujian  perangkat lunak  ini,  terdapat  serangkaian  langkah-langkah
yang  harus  ditempuh.  Proses  pengujian dilakukan  sebanyak  tiga  kali.  Tiap  pengujian menggunakan  ukuran  huruf  yang  berbeda,  yaitu 12pt, 20pt, dan 36pt.
Adapun langkah-langkah yang harus ditempuh adalah sebagai berikut:
a. Menyiapkan  citra  uji  untuk  pengujian pertama dengan ketentuan sebagai berikut:
b. Citra  uji  terdiri  dari  5  buah  citra  dengan jenis huruf yang berbeda, yaitu Arial , Times New Roman , Comic Sans MS , Cambria , dan Courier  New .  Untuk  lebih  jelasnya  bisa dilihat pada gambar 4.10 sampai 4.15.
c. Citra uji berisi sebuah paragraf yang terdiri dari  263  karakter  (tidak  termasuk  tanda baca dan spasi).
d. Ukuran  huruf  yang  digunakan  adalah  12pt dan style huruf  yang  digunakan  adalah normal.

## Hasil Pengujian
Data  hasil  pengenalan  aplikasi  OCR  pada pengujian  pertama  (menggunakan  huruf  ukuran 12pt) dapat dilihat pada tabel 4.1.
Tabel 4.1. Persentase hasil pengenalan pada pengujian pertama (huruf 12pt)
Citra masukan Jumlah karakter yang dikenali Total karakter pada citra Persentase keberhasil an Citra_Uji_Arial_ 12pt.jpg 249 263 94,68% Citra_Uji_Times _12pt.jpg 223 263 84,79% Citra_Uji_Comic _12pt.jpg 257 263 97,72% Citra_Uji_Camb ria_12pt.jpg 221 263 84,03% Citra_Uji_Couri er_12pt.jpg 263 263 100% Rata-rata persentase keberhasilan 92,24%
Data  hasil  pengenalan  aplikasi  OCR  pada pengujian  kedua  (menggunakan  huruf  ukuran 20pt) dapat dilihat pada tabel 4.2.
Tabel 4.2. Persentase hasil pengenalan pada pengujian kedua (huruf 20pt) Citra masukan Jumlah karakter yang dikenali Total karakt er pada citra Persentase Keberhasil an Citra_Uji_Aria l_20pt.jpg 252 263 95,82% Citra_Uji_Tim es_20pt.jpg 232 263 88,21% Citra_Uji_Com ic_20pt.jpg 260 263 98,86% Citra_Uji_Cam bria_20pt.jpg 232 263 88,21% Citra_Uji_Cou rier_20pt.jpg 254 263 96,58% Rata-rata persentase keberhasilan 93,54%
Data  hasil  pengenalan  aplikasi  OCR  pada pengujian krtiga (menggunakan huruf ukuran 36pt) dapat dilihat pada tabel 4.3.
Tabel 4.3. Persentase hasil pengenalan pada
pengujian ketiga (huruf 36pt) Citra masukan Jumlah karakter yang dikenali Total karakte r pada citra Persentase Keberhasilan Citra_Uji_Arial _36pt.jpg 251 263 95,44% Citra_Uji_Time s_36pt.jpg 232 263 88,21% Citra_Uji_Comi c_36pt.jpg 257 263 97,72% Citra_Uji_Camb ria_36pt.jpg 222 263 84,41% Citra_Uji_Cour ier_36pt.jpg 260 263 98,86% Rata-rata persentase keberhasilan 92.93%
Berdasarkan  data  hasil  pengujian  pada  tabel  4.1 sampai  dengan  tabel  4.3,  dapat  disusun  suatu tabel  rata-rata  persentase  hasil  pengenalan seperti pada tabel 4.4.
Tabel 4.4. Rata-rata persentase keberhasilan aplikasi OCR Pengujian Rata-rata Persentase Keberhasilan Pertama (Ukuran huruf 12pt) 92,24% Kedua (Ukuran huruf 20pt) 93,54% Ketiga (Ukuran huruf 36pt) 92.93% Total rata-rata persentase keberhasilan 92,90%

## Analisis Hasil
Dari  tabel  4.4  dapat  diketahui  bahwa  rata-rata persentase keberhasilan pengenalan pada pengujian  pertama  sebesar  92,24%,  pada pengujian  kedua  sebesar  93,54%,  dan  pada pengujian  ketiga  sebesar  92,93%.  Sedangkan total rata-rata persentase keberhasilan pengenalan  secara  menyeluruh  dari  pengujian pertama sampai dengan pengujian ketiga sebesar 92,90%.
Tingkat keberhasilan pengenalan yang
dihasilkan  cukup  tinggi  meskipun  jenis  dan ukuran  huruf  yang  digunakan  sebagai  masukan berbeda dengan template .

## V. PENUTUP

## Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dalam pembuatan tugas akhir ini adalah:
1. Dihasilkan sebuah aplikasi Optical Character Recognition menggunakan algoritma Template Matching Correlation .
2. Algoritma Template  Matching  Correlation cukup  efektif  untuk  pengenalan  karakter huruf  cetak.  Rata-rata  tingkat  keberhasilan pengenalan yang dihasilkan sebesar 92,90%.

## Saran
Penelitian  ini  masih  dapat  dikembangkan  lebih lanjut.  Beberapa  saran  untuk  mengembangkan penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Menambahkan  proses  ekstraksi  ciri  yang sesuai  sebelum  proses template matching correlation ,  mungkin  akan  menghasilkan pengenalan yang lebih akurat.
2. Citra  huruf template dapat  dikembangkan dengan penggunaan huruf tulisan tangan, jadi tidak hanya terbatas pada huruf cetak saja.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1] Balza, Achmad, ____ , “ Otsu Thresholding ”, diakses dari http://balzach.staff.ugm.ac.id/vis/index.ph p/image-processing/segmentation/1-otsu- thresholding ,  pada  tanggal  20  Juli  2012, pukul 16.17 WIB.
[2] Brunelli  Roberto,  2009,  “ Template
Matching  Techniques  In  Computer
Vision ”, John Willey & Sons. Inc.
[3] Cheriet M., Kharma N., Liu C., Suen C.Y., 2006,  “ Character  Recognition  System A Guide for Student and Practioners ”,  John Willey & Sons. Inc.
[4] Eikvil  Line,  1993,  “ Optical  Character Recognition ”, Nork Regnesentral.
[5] Gonzales Rafael C. dan Woods Richard E.,
2001, “ Digital  Image  Processing ”,
Prentice Hall.
[6] Hendry J., 2011, “ Deteksi Kkarakter Pada Citra  Digital  (OCR)  dengan  Teknik Korelasi (Template Matching) ”, http://www.scribd.com/doc/68866773/Pro ject-Deteksi-Karakter-Pada-Citra-Digital- Ocr-Dengan-Teknik-Korelasi-Template- Matching ,  pada  tanggal  30  Juli  2012, pukul 08.20 WIB.
[7] Keys, Robert G., 1981, "Cubic Convolution  Interpolation  for  Digital Image Processing" , IEEE Transactions on
Acoustics, Speech, and Signal Processing,
Vol. ASSP-29.
[8] MathWorks,  ____,  “ Convert  RGB  image or  colormap  to  grayscale ”,  diakses  dari http://www.mathworks.com/help/images/r ef/rgb2gray.html , pada tanggal 19 September 2012, pukul 11.45 WIB. [9] Moler,  2004,  “ MATLAB  About ”,  diakses dari http://www.mathworks.com ,  pada tanggal 30 Juli 2012, pukul 14.50 WIB.
[10] Munir,  Rinaldi,  2004,  “ Pengolahan Citra Digital  dengan  Pendekatan  Algoritmik ”, Informatika, Bandung.
[11] Nurwanto  T.  B.,  2007,  “ Pengenalan Huruf  Tulisan  Tangan  Menggunakan
Logika Fuzzy Dengan Pendekatan Neural
Networks  Back  Propagation ”,  STT Telkom, Bandung.
[12] Parno,  ____  ,  “ DFD ”,    diakses  dari http://parno.staff.gunadarma.ac.idDownlo adsfiles4395SI_03_DFD.pdf , pada tanggal 11 Juli 2012, pukul 12.17 WIB.
[13] Purnomo,  Seno,  2009, “Interpolasi” , diakses dari http://senosuke.wordpress.com/2009/12/2 2/interpolasi/ ,  pada  tanggal  21  September
2012, pukul 10.12 WIB.
[14] Putra,  Darma,  2010,  “ Pengolahan  Citra Digital ”, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[15] Sdarsono,  ____  ,  “ Flowchart ”,    diakses
dari
sdarsono.staff.gunadarma.ac.id/Downloa ds/files/16512/Flowchart.pdf , pada
tanggal 11 Juli 2012, pukul 12.17 WIB.
[16] Sofani,  Rachmah,  2009  ,  “ Sistem  OCR ”, http://digilib.ittelkom.ac.id/index.php?opti on=com_content&view=article&id=413:s istem-ocr&catid=15:pemrosesan- sinyal&Itemid=14 ,  pada tanggal 30 Maret 2012, jam 08.10 wib.
[17] Sugiharto,  Aris,  2006,  “ Pemrograman GUI  dengan  MATLAB ”,  Penerbit  Andi, Yogyakarta.
[18] Wardhana  A.  W.,  Prayudi  Y.,  2008, “ Penggunaan  Metode  Templete  Matching
Untuk Identifikasi Kecacatan Pada PCB ”,
Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta.
[19] 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.