Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2242 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1191-1196 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## INTRODUCTION NATIONAL IDENTIFICATION NUMBER AND NAME ON ID CARD USING OCR (OPTICAL CHARACTER RECOGNITION) METHOD
Holila *1 , Adi Rizky Pratama 2 , Santi Arum Puspita Lestari 3 , Jamaludin Indra 4
1,2,3,4 Information Engineering, Faculty of Computer Science, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Indonesia Email: 1 if20.holila@mhs.ubpakarawang.ac.id , 2 adi.rizky@ubpkarawang.ac.id , 3 santi.arum@ubpkarawang.ac.id , 4 jamaludin.indra@ubpkarawang.ac.id
(Article received: June 07, 2024; Revision: June 24, 2024; published: July 29, 2024)

## Abstract
This study examines the use of Optical Character Recognition (OCR) methods for the automatic recognition and extraction of text from images of Identity Cards (KTP). The aim is to provide an effective solution to the problems of document forgery and duplication, particularly in the use of KTP as an identity verification tool. Utilizing the Tesseract  library,  this  research  involves  preprocessing  steps  such  as  conversion  to  grayscale,  perspective transformation,  and  noise  reduction  to  enhance  OCR  accuracy.  Testing  was  conducted  with  50  different  KTP images  using  Python  programming,  achieving  an  Optical  Character  Recognition  accuracy  rate  of  91%. Additionally, tests conducted with a dataset of 50 KTP images containing NIK and name variables showed that all images were successfully detected with an accuracy rate of 90%. This study confirms that the OCR method is effective  in  reading  text  from  KTP  images  in  real-time,  thus  it  can  be  implemented  for  automatic  identity verification.
Keywords : Identity Card, National Identification Number, Optical Character Recognition.

## PENGENALAN NOMOR INDUK KEPENDUDUKAN DAN NAMA PADA KTP MENGGUNAKAN METODE OCR ( OPTICAL CHARACTER RECOGNITION )

## Abstrak
Penelitian ini mengkaji penggunaan metode Optical Character Recognition (OCR) untuk pengenalan dan ekstraksi teks  dari  gambar  Kartu  Tanda  Penduduk  (KTP)  secara  otomatis.  Tujuannya  adalah  untuk  memberikan  solusi efektif terhadap permasalahan pemalsuan dan duplikasi dokumen, khususnya dalam penggunaan KTP sebagai alat verifikasi  identitas.  Dengan  menggunakan  pustaka  Tesseract,  penelitian  ini  melibatkan  proses preprocessing seperti konversi ke grayscale , transformasi perspektif, dan pengurangan noise untuk meningkatkan akurasi OCR. Pengujian  dilakukan  dengan  50  gambar  KTP  yang  berbeda  menggunakan  pemrograman Python telah  berhasil dengan Optical Character Recognition mencapai tingkat akurasi 91%¸ sedangkan hasil uji coba dengan 50 dataset citra  KTP  yang  memiliki variabel NIK  dan  nama  menunjukkan  bahwa  semua  citra  berhasil  dideteksi  dengan akurasi  sebesar  90%. Penelitian  ini  menegaskan  bahwa  metode  OCR  efektif  dalam  membaca  teks  dari  gambar KTP secara real-time , sehingga dapat diimplementasikan untuk verifikasi identitas secara otomatis.
Kata kunci : Kartu Tanda Penduduk, Nomor Induk Kependudukan, Optical Character Recognition.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  digital,  teknologi  merupakan  bagian esensial dari kehidupan manusia. Selain itu, teknologi telah menjadi solusi yang membantu manusia dalam melaksanakan  aktivitas  dan  pekerjaan  sehari-hari, termasuk dalam hal pnegenalan karakter. Pengenalan karakter  ialah  teknik  untuk  mendeteksi  segmentasi, mengidentifikasi  karakter  dan  juga  mengenali karakter  dalam  sebuah  gambar[1].  Pemerintah Indonesia telah meluncurkan Kartu Tanda Kependudukan  (KTP)  sebagai  dokumen  identitas resmi  bagi  warga  negara  Indonesia.  KTP  berfungsi
sebagai    bukti  sah  kependudukan  yang  diakui  oleh negara,  dan  mencantumkan  informasi  seperti  NIK, nama, tempat dan tanggal lahir, alamat, agama, status perkawinan, pekerjaan, kewarganegaraan, serta tanda tangan[2].
Teknologi Optical  Character  Recognition (OCR) memiliki berbagai aplikasi dalam pemprosesan  dokumen.  Banyak  dokumen  yang mengandung  gambar  latar  belakang  serta  detail lainnya.  Proses  ekstraksi  karakter  dari  dokumen- dokumen  ini  dapat  dilakukan  menggunakan  metode OCR dengan pustaka Tesseract [3]. OCR merupakan

## 1192
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1191-1196
teknologi  komputer  yang  memiliki  kemampuan untuk  mengidentifikasi  dan  menafsirkan  karakter baik  huruf,  angka,  maupun  simbol  yang  terdapat dalam gambar atau foto[4]. Untuk memperoleh hasil yang optimal, diperlukan beberapa tahap preprocessing seperti  konversi  ke grayscale , transformasi  perspektif,  dan  pengurangan noise . Tingkat akurasi OCR sangat bergantung pada kualitas gambar  dan  metode  pengolahan  yang  digunakan. Salah  satu  keunggulan  dari  sistem  OCR  adalah pengguna dapat memasukkan data tanpa menggunakan  papan  ketik,  melainkan  dengan  pena elektronik untuk menulis seperti di atas kertas[5].
Selain itu, sistem OCR dengan metode Template Matching  Correlation memungkinkan  pengambilan data  secara  otomatis  dengan  teknologi  OCR. Diperoleh Tingkat keberhasilan memindai identifikasi  dalam  e-KTP  yaitu  85%[6].  Berikutnya mengenai  sistem  pengenalan  plat  nomor  kendaraan menggunakan  metode  mask  RCNN  dan  CNN  yang dilakukan  oleh  membahas  pengembangan  sistem pengenalan plat nomor kendaraan. Diperoleh Tingkat keberhasilan memindai pengenalan plat nomor yaitu 74,2% untuk modul akurat, dan 73,8% untuk modul cepat[7]. Selanjutnya ada penelitian yang membahas deteksi  objek  dan  pengenalan  karakter  plat  nomor kendaraan. Penelitain ini mengeksplorasi penggunaan Convolutional  Nueral  Network (CNN) untuk mengenali karakter pada plat nomor kendaraan di  Indonesia.  Sistem  ini  dirancang  untuk  secara otomatis mengenali karakter plat nomor, mengurangi kebutuhan  pencatatan  manual  oleh  petugas,  dan diharapkan  dapat  dikembangkan  menjadi smart parking sytem di masa, hasil akurasi yang didapatkan dari metode klasifikasi  menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) adalah sebesar 34%[8]. Penelitian  ini  bertujuan  menggunakan  metode OCR  untuk  mengenali  dan  mengekstrak  teks  dari gambar KTP secara otomatis.
Penelitian  ini  menciptakan  keunggulan  dengan kemampuan  membaca  teks  dalam  gambar  secara berbagai bentuk, berbeda dengan penelitian sebelumnya.  Melalui  pendekatan  ini,  diharapkan dapat memberikan solusi efektif terhadap permasalahan  pemalsuan  dan  duplikat  dokumen, khususnya  dalam  penggunaan  KTP  sebagai  alat verifikasi identitas.

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk hasil yang maksimal, diperlukan tahapan- tahapan  yang  harus  disusun  secara  runtut.  Oleh karena itu, penelitian menyusunnya menjadi beberapa langkah. Adapun langkah-langkah dalam peneliti ini digambarkan dalam bentuk prosedur penelitian . Dalam penelitian ini untuk pengujian pengenalan  NIK  KTP  menggunakan  metode  OCR untuk  pengujian  ini  menggunakan  50  Gambar  KTP yang  berbeda.  Data-data  tersebut  diperoleh  secara studi literatur. Selanjutnya, melakukan preprocessing terhadap  kumpulan  data,  kemudian  menggunakan
Optical  Character  Recognition (OCR)[9]  untuk menghasilkan  informasi  dari  gambar  tersebut. Prosedur  penelitian  dapat  dijelaskan  secara  rinci sebagai berikut:
Gambar 1. Prosedur Penelitian

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  ini  dilakukan  dalam  dua tahap, yaitu melalui observasi dan stiudi literatur:
1. Observasi dilakukan dengan  memilih beberapa KTP  yang  berbeda  daerah  dan  berbeda  NIK (Nomor Induk Kependudukan).
2. Studi  Literatur  peneliti  mendapatkan  sampel citra  untuk  melakukan  uji  olah  menggunakan algoritma  OCR  dalam  pengenalan  NIK  dan Nama pada KTP.
B. Preprocessing
Pada  tahap preprocessing penelitian  ini menggunakan  beberapa  tahapan  yang  pertama  yaitu deteksi  tepi  dengan Countours  Detection .  Selain  itu dilakukan  juga  proses  konversi  dari  RGB  to Grayscale [10] .
Gambar 2. Konversi RGB to Grayscale
Proses  konversi  ke grayscale bertujuan  untuk menyederhanakan  gambar  dengan  mengurangi informasi  warna  yang  berlebih,  sehingga  hanya menyisakan intensistas cahaya. Ini dilakukan dengan menghitung nilai rata-rata atau menggunakan metode pembobotan tertentu untuk setiap piksel.
Selanjutnya  dilakukan  proses edge  detection dan dilakukan penghapusan pada tepian tersebut[11]. Hal ini dilakukan untuk memperjelas objek KTP yang ada pada Gambar 3.
Gambar 3. Edge Detection
Dengan  menghilangkan  tepi  pada  gambar, hasilnya adalahh objek KTP yang lebih terfokus dan mudah  terlihat  dengan  jelas.  Proses  ini  membantu meningkatkan kualitas visual dari gambar KTP.

## C. Ekstraksi Fitur
Ekstraksi  fitur  merupakan  langkah  penting untuk  memperjelas  teks  pada  gambar  dalam  proses OCR[12].  Pada  penelitian  ini,  salah  satu  teknik ekstraksi  fitur  yang  digunakan  adalah thresholding . Teknik thresholding berfungsi untuk menghilangkan latar belakang gambar, menyisakan hanya teks yang relevan.
Gambar 4. Ekstraksi Fitur Thresholding
Dalam penerapannya pada Gambar 4, thresholding berhasil menghilangkan elemen- elemen,  latar  belakang  yang  tidak  diinginkan, sehingga  teks  menjadi  lebih    nyata  dan  kontras[13]. Proses  ini  meningkatkan  kejelasan  dan  keterbacaan teks, memungkinkan perangkat OCR untuk mengenali dan mengekstrak teks dengan lebih akurat.
D. Implementasi OCR
Optical  Character  Recognition (OCR)  adalah metode untuk mengenali dan mengekstraksi teks dari sumber asli seperti dokumen, gambar, atau file audio, kemudian  menyajikannya  dalam  format  yang  dapat dibaca[14].  Pada  penelitian  ini  gambar  KTP dilakukan  ekstraksi  teks  menggunakan  OCR  dan penggunaan bounding box. Bounding box adalah area persegi  panjang  yang  digunakan  untuk  menandai lokasi teks tertentu pada gambar.
Bounding  box pada  KTP  (Kartu  Tanda Penduduk)  dalam  metode  OCR  ( Optical  Character Recognition )  adalah  teknik  untuk  mendeteksi  dan mengenali teks pada KTP dengan menandai area yang berisi teks. Proses ini dimulai dengan mengenali area teks  dalam  gambar  KTP,  yang  kemudian  dikelilingi oleh  kotak  persegi  panjang  ( bounding  box ).  Kotak- kotak ini bertujuan untuk membatasi dan mengisolasi teks  dari  elemen  lain  dalam  gambar,  sehingga mempermudah  proses  ekstraksi  dan  pengenalan karakter.  Setelah bounding  box dibuat,  OCR  akan menganalisis dan mengubah teks dalam setiap kotak menjadi  data  digital  yang  dapat  dibaca  oleh  mesin. Hasil  akhir  dari  proses  ini  adalah  data  teks  yang terstruktur, seperti nama, alamat, nomor identitas, dan informasi  lainnya  yang  terdapat  pada  KTP,  yang dapat digunakan untuk berbagai keperluan administratif  atau  analitis[15],  seperti  Gambar  5 merupakan hasil dari bounding box.
Gambar 6. Hasil Extracted Text
Pada Gambar 6 memperlihatkan hasil ekstraksi teks  menggunakan  metode  OCR  dari  gambar  Kartu Tanda Penduduk (KTP). Teks yang berhasil diekstrak meliputi  informasi  tentang  provinsi  ("Provinsi  Jawa Barat"), kabupaten ("Kabupaten Karawang"), Nomor Induk Kependudukan (NIK), dan Nama.

## E. Pengujian
Tahap pengujian merupakan fase dimana model citra dilatih dan diuji untuk menilai kinerjanya secara objektif[16]. Tahap ini mencakup pengukuran metrik evaluasi seperti akurasi NIK dan akurasi nama, yang bertujuan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  dalam mengklasifikasikan citra KTP.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑥 100 (1)

## F. Validasi
Validasi  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat akurasi  citra  serta  hasil  pengenalan  gambar[17]. Langkah  ini  dilakukan  untuk  mengevaluasi  sejauh mana  keberhasilan  citra  dalam  mengenali  NIK  dan Nama  pada  KTP.  Tahap  ini  penting  untuk menentukan  apakah  citra  yang  dihasilkan  sudah sesuai  dan  dapat  mengidentifikasi  ketidaksesuain antara hasil citra dengan yang diharapkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian ini merupakan langkah penting sebelum melakukan  evaluasi  lebih  lanjut  terhadap  sistem. Tahap  ini  sangat  krusial  untuk  mengukur  akurasi sistem  dalam  mendeteksi  dan  mengenali  informasi pada  KTP.  Pengujian  pertama  bertujuan  untuk mengevaluasi kemampuan sistem dalam mengidentifikasi dan memproses teks dari 50 sampel KTP  yang  beragam.  Hasil  dari  pengujian  ini  akan memberikan indikasi tentang seberapa efektif sistem dalam mengekstrak informasi dari KTP.
Pengujian  kedua  difokuskan  pada  verifikasi keakuratan  informasi  yang  telah  diekstrak.  Proses pengujian  dimulai  dengan  mendeteksi  KTP  dalam sebuah  gambar,  menggunakan  contoh  gambar  KTP yang  ditunjukkan  pada  Gambar  7  sebagai  referensi. Dengan demikian, evaluasi sistem dapat memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  performa dan  reliabilitas  sistem  dalam  mengenali  dan memproses data pada KTP.

## Gambar 7. Sampel KTP

## 3.1. Hasil Ekstraksi Teks
Tabel  1  menyajikan  hasil  ekstraksi  teks  yang mengungkap  informasi  krusial  seperti  nomor identitas  kependudukan  (NIK)  dan  nama.  Proses ekstraksi  teks  ini  merupakan  langkah  kunci  dalam menganalisis  data,  di  mana  data  penting  diekstraksi dari  gambar  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Dengan memanfaatkan teknik ekstraksi teks, informasi  yang relevan  dapat  d1asiambil  dan  diproses  secara otomatis  dari  gambar  tanpa  memerlukan  input manual.  Hasil  ekstraksi  teks  dari  gambar  yang mencakup NIK dan nama disajikan di bawah ini.
Tabel 1. Hasil Ekstraksi Teks NO. KTP HASIL 1.
2. 3. 4. 5.

## 3.2. Pengujian Prediksi Model OCR
Tahap  ini  merupakan  evaluasi  terhadap  studi yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti,  mulai  dari  tahap preprocessing dan  ekstraksi  fitur  hingga  prediksi aktual.  Bagian  ini  menggambarkan  hasil  dan pengujian  dari  penelitian  tersebut,  serta  membahas relavansi  dari  hasil  pengujian.  Model  prediksi  yang menggunakan metode Optical Character Recognition berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 91%.
Tabel 2. Hasil Report precision recall f1-score support 0 0.97 0.92 0.95 146 1 0.99 0.85 0.91 85 2 0.89 0.93 0.91 55 3 0.93 0.93 0.93 54 4 0.77 0.96 0.85 24 5 0.90 0.93 0.91 28 6 0.81 0.96 0.88 26 7 0.92 0.97 0.95 36 8 1.00 0.76 0.87 17 9 0.71 0.95 0.82 21 accuracy 0.91 492 macro avg 0.89 0.92 0.90 492 weighted avg 0.92 0.91 0.92 492
Berdasarkan Tabel 2, Precision adalah proporsi prediksi  positif  yang  tepat  (0,1,2,3,4,5,6,7,8,9)  dari semua  prediksi  positif  yang  dibuat  oleh  model. Dengan tingkat keakuratan 0.97 untuk "0", 0.99 untuk "1", 0.89 untuk "2", 0.93 untuk "3", 0.77 untuk "4", 0.90 untuk "5", 0.81 untuk "6", 0.92 untuk "7", 1.00 untuk  "8",  dan  0.71  untuk  "9",  model  ini  dapat diandalkan dalam memprediksi pengenalan berdasarkan  kategori  yang  telah  ditentukan  dalam gambar.
Recall adalah  pengukuran  yang  menghitung seberapa  baik  model  mengenali  proporsi  positif aktual (0,1,2,3,4,5,6,7,8,9). Akurasi Recall
menunjukkan bahwa model ini memiliki keterampilan yang baik dalam mengingat pengenalan kategori tertentu, seperti yang terlihat dalam Tabel 1, dengan  nilai  0.92  untuk  "0",  0.85  untuk  "1",  0.93 untuk "2", 0.93 untuk "3", 0.96 untuk "4", 0.93 untuk "5", 0.96 untuk "6", 0.97 untuk "7", 0.76 untuk "8", dan 0.95 untuk "9".
F1-Score adalah sebuah metrik yang menggabungkan presisi ( precision ) dan recall dalam sebuah rata-rata harmonik, terutama efektif saat class yang  dianggap  positif  memiliki  frekuensi  yang rendah  dalam  data.  Hasil F1-Score yang  tinggi, seperti  0.95  untuk class "0",  0.91  untuk  "1",  0.91 untuk "2", 0.93 untuk "3", 0.85 untuk "4", 0.91 untuk "5", 0.88 untuk "6", 0.95 untuk "7", 0.87 untuk "8", dan  0.82  untuk  "9",  menunjukkan  bahwa  model memiliki kemampuan yang baik dalam mengidentifikasi  berbagai  kategori  dengan  akurasi yang memuaskan.
Gambar 8. Confusion Matrix
Pada Gambar 8 menampilkan sebuah confusion matrix yang  menggambarkan  hasil  evaluasi  kinerja model  dalam  mengklasifikasikan  data  ke  dalam  10 class (mulai  dari  0  hingga  9)  berdasarkan  nomor induk kependudukan (NIK). Model tersebut menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  pada sebagian  besar class ,  terutama  pada class 0  dengan
135 prediksi yang benar, class 1 dengan 72 prediksi yang  benar, class 2  dengan  51  prediksi  yang  benar, dan class 3 dengan 50 prediksi yang benar.
Terdapat  beberapa  kesalahan  prediksi  yang terjadi, seperti class 0 yang salah diprediksi sebagai class 3,  6,  dan  9,  serta class 1  yang  terdistribusi  ke beberapa class lainnya. Secara keseluruhan, model ini menunjukkan kinerja yang baik dalam mengidentifikasi  berbagai class dengan  sedikit kesalahan prediksi yang terjadi.

## 3.3. Pengujian akurasi OCR
Dalam tahap pengujian, akurasi OCR dievaluasi menggunakan  sampel data  yang terdiri dari 50 KTP untuk  menilai  kinerja  model  OCR  dalam  mengenali Nomor Induk Kependudukan (NIK) dan nama. Dari 50 KTP yang diuji, OCR berhasil mengenali 46 NIK dan 44 nama dengan benar.
Tabel 3. Hasil Pengujian
Catatan √   = Sesuai
X
= Tidak Sesuai
Akurasi dihitung dengan membandingkan hasil teks  yang  dihasilkan  oleh  OCR  dengan  teks  yang sebenarnya ( ground truth ) untuk setiap data NIK dan nama. Berikut adalah hasil perhitungan menggunakan persamaan (1):
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 46 + 44
100 𝑥 100 = 90%
Berdasarkan  perhitungan  manual  mendapatkan hasil 90%. Hasil pengujian ini mengidentifikasi area spesifik di mana model OCR perlu diperbaiki untuk mencapai  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  dalam pengenalan teks.

## 4. DISKUSI
Pada  penelitian  ini  didapatkan  sebuah  model yang  dapat  pengenalan  nomor  induk  kependudukan (NIK)  dan  nama  pada  KTP.  Dimana  model  yang dilatih  terdiri  dari  Provinsi,  NIK,  dan  Nama menggunakan  metode  OCR.  Selanjutnya  dilakukan pengujian mengenali sebuah teks dalam bentuk kartu sebanyak 50x pengujian dengan kartu yang berbeda.
Penelitian  sebelumnya  tentang  “Implementasi OCR dengan Metode Autoencoder untuk Verifikasi”. Dengan hasil akurasi memverifikasi sebesar 94.59% [18].  Namun  dengan  menggunakan  satu  algoritma dapat  menghasilkan  beberapa  variabel  atau  karakter citra KTP itu sendiri. Hal ini menjadi kelemahan dari penelitian  yang  telah  dilakasanakan  menggunakan metode “ Optical Character Recognition” itu sendiri.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  langkah-langkah  penelitian  dalam mengenali  NIK  dan  nama  dalam  gambar  KTP menggunakan  metode  OCR,  dapat  disimpulkan bahwa  pengenalan  NIK  dan  nama  pada  KTP menggunakan  pemrograman Python telah  berhasil dengan Optical  Character  Recognition mencapai tingkat akurasi 91%. Hasil uji coba dengan 50 dataset citra  KTP  yang  memiliki  variabel  NIK  dan  nama menunjukkan  bahwa  semua  citra  berhasil  dideteksi dengan akurasi sebesar 90%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  diucapkan  kepada  Bapak  Adi Rizky  Pratama  dan  Ibu  Santi  Arum  Puspita  Sari Lestari sebagai pembimbing, dan juga kepada teman- teman  yang  telah  membantu  dalam  menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  A.  Setyawan,  A.  R.  Hanif,  and  E. Nasrullah,  “Deteksi  Karakter  Plat  Nomor Kendaraan  dengan  Menggunakan  Metode Optical  Character  Recognition  (OCR),” Jurnal  Informatika  dan  Teknik  Elektro Terapan , vol. 11, no. 1, pp. 1–17, Jan. 2023.
[2] S.  Nanda, “Kedudukan  Akta  Notaris Dalam Hal Terjadinya Penyalahgunaan KTP-el Oleh Penghadap,” JURNAL  NOTARIUS ,  vol.  1, no. 2, pp. 1–11, Jul. 2022.
[3] F.  C.  Hayatina,  S.  H.  Wijaya,  M.  Kusuma, and M. K. D. H. Hardhienata, “Pengelompokan Publikasi Ilmiah Berdasarkan Bidang Kepakaran Menggunakan  Latent  Dirichlet  Allocation dan Normalized PSO-K-means Clustering of Scientific  Publications  Based  on  Field  of Expertise  Using  Latent  Dirichlet  Allocation and  Normalized  PSO-K-means,” JURNAL ILMU  KOMPUTER  AGRI-INFORMATIKA , vol.  10,  no.  2,  pp.  1–12,  2019,  [Online]. Available:
http://journal.ipb.ac.id/index.php/jika
[4]
M. Rizal Toha and A. Triayudi, “Penerapan
Membaca Tulisan di dalam Gambar Menggunakan Metode OCR Berbasis Website  pada  e-KTP,” Jurnal  Sains  dan Teknologi ,  vol.  11,  pp.  175–183,  2022,  doi:
10.23887/jst-undiksha.v11i1.
No. KTP Hasil
NIK
Nam a 1. √ √ 2. √ √ 3. √ √ 4. √ √ . .
. . . . . . . . . . 47. X √ 48. √ √ 49. X √ 50. X √
1196 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1191-1196
[5] Supriadi,  “Aplikasi  Kalkulator  Tulisan Tangan  Sederhana  Menggunakan  Optical Character  Recognition  (OCR),” Applied Technology and Computing Science Journal , vol. 3, no. 2, pp. 1–14, Dec. 2020.
[6] S.  S.  Abdullah  and  F.  D.  Muhammad, “Penggunaan  e-KTP  untuk  Registrasi
Otomatis Memanfaatkan Sistem OCR Dengan Metode Template Matching Correlation,” Media Jurnal Informatika , vol. 12,
no. 2, p.
2020,
doi:
10.35194/mji.v12i2.1224.g1147.
[7] A. Mesakh, “Sistem Pengenalan Plat Nomor Kendaraan  Menggunakan  Mask  RCNN  dan CNN,” Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Sistem Informasi , pp. 1–3, 2021, doi: 10.1109/cvpr.2004.1315206.
[8] N.  H.  Harani,  P.  Cahyo,  and  M.  Hasanah, “Deteksi  Objek  Dan  Pengenalan  Karakter
Plat Nomor Kendaraan Indonesia Menggunakan Metode Convolutional Neural Network  (CNN)  Berbasis  Python,” Jurnal
Teknik  Informatika ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  1–7,
2019.
[9] R. I. Indrakusuma, A. S. Ahmadiyah, and N. F.  Ariyani,  “Pengenalan  dan  Klasifikasi Tulisan Pada Nota Pembelian Material (Studi Kasus  Proyek  Konstruksi),” Jurnal  Teknik
ITS , vol. 10, pp. 1–6, 2021.
[10] K.  A.  Baihaqi  and  C.  Zonyfar,  “Deteksi Lahan  Pertanian  Yang  Terdampak  Hama Tikus  Menggunakan  Yolo  v5,” Syntax: Jurnal Informatika , vol. 11, no. 02, 2022.
[11] K.  N.  Susanto,  K.  Gunadi,  and  E.  Setyati, “Pengenalan  Karakter  pada  Plat  Nomor Indonesia dengan Tilt Correction dan Metode Faster R-CNN,” Jurnal INFRA , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[12] A.  R.  Hanif,  E.  Nasrullah,  and  F.  X.  A. Setyawan,  “Deteksi  Karakter  Plat  Nomor
Kendaraan Dengan Metode Optical Character Recognition(OCR),”
Jurnal
Informatika dan Teknik Elektro Terapan , vol.
11,  no.  1,  pp.  1–9,  Jan.  2023,  doi: 10.23960/jitet.v11i1.2897.
[13] R. Rismanto, A. Prasetyo, and D. A. Irawati, “Optimalisasi  Image  Thresholding  pada Optical  Character  Recognition  Pada  Sistem Digitalisasi  dan  Pencarian  Dokumen,”
PETIR , vol. 13, no. 1, pp. 1–11, Mar. 2020, doi: 10.33322/petir.v13i1.659.
[14] H.  D.  Aprillian,  H.  Dwi  Purnomo,  and  H. Purwanto,  “Utilization  of  Optical  Character
Recognition Technology in Reading Identity
Cards,” 2019. [Online].
Available:
http://ejournal.uksw.edu/ijiteb
[15] G. Septian, D. Wahiddin, H. Y. Novita, H. H. Handayani,  A.  R.  Juwita,  and  A.  F.  N.
Masruriyah,  “The  Implementation  of  Real- ESRGAN as An Anticipation to Reduce CER Value  in  Plate  Number  Extraction  Results Employing  EasyOCR,” IEEE ,  Jan.  2022,
Accessed: Jun. 05, 2024. [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document /10006900/authors#authors
[16] I.  Maulana,  N.  Khairunisa,  and  R.  Mufidah, “Deteksi  Bentuk  Wajah  Menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN),” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika , vol. 7, no. 6, pp. 1–8, Dec. 2023.
[17] O.  E.  Karlina  and  D.  Indarti,  “Pengenalan Objek  Makanan  Cepat  Saji  Pada  Video  dan
Realtime Webcam Menggunakan  You  Look Only Once((YOLO),” Jurnal Ilmiah Informatika  Komputer ,  vol.  24,  no.  3,  pp. 199–208, 2019, doi: 10.35760/ik.2019.v24i3.2362.
[18] M.  A.  Rizaldi  and  E.  R.  Kaburuan,  “Jurnal Politeknik  Caltex  Riau  Implementasi  OCR dengan Metode Autoencoder untuk verifikasi data  KTP,”  2022.  [Online].  Available: https://jurnal.pcr.ac.id/index.php/jkt/.