## KONVERSI CITRA KARTU NAMA KE TEKS MENGGUNAKAN TEKNIK OCR DAN JARO-WINKLER DISTANCE
Dewinta Zulhida Putri 1) , Diyah Puspitaningrum 2) , Yudi Setiawan 3)
1) , 2), 3) Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Bengkulu JL. WR. Supratman, Kandang Limun, Kota Bengkulu 38371A Email : dewintaputri23@gmail.com 1) , diyahpuspitaningrum@gmail.com 2) , ysetiawan@unib.ac.id 3)

## Abstrak
Kartu  nama  memiliki  data  yang  dapat  disimpan  ke dalam  database  kontak  smartphone,  seperti  nama, jabatan,  instansi,  nomor  ponsel,  nomor  telepon,  nomor fax,  alamat  pertama,  alamat  kedua  dan  e-mail. Penelitian ini bertujuan membangun aplikasi yang dapat memindahkan  data  kartu  nama  dari  foto  ke  database kontak smartphone dengan konversi citra kartu nama ke teks dengan melakukan ekstraksi teks dan pengelompokan  data.  Algoritma  yang  digunakan  untuk ekstraksi  teks  adalah  Optical  Character    Recognition (OCR).  Teks  yang  sudah  diekstraksi  kemudian  akan dikelompokan  menggunakan  algoritma  Jaro-Winkler Distance.  Pengujian  sistem  yang  dilakukan  dengan menggunakan  data  kartu  nama  yang  beralamat  di Provinsi  Bengkulu  sebanyak  50  buah  dengan  berbagai jenis  tulisan  dan  background.  Aplikasi  dirancang dengan Bahasa pemrograman Java dengan IDE Android Studio  dan  library  Tesseract.  Hasil  akhir  dari  sistem adalah  data  kontak  yang  tersimpan  di  database smartphone.  Hasil  uji  coba  sistem  yang  dilakukan didapatkan  nilai  akurasi  rata-rata  dari  lima  kali percobaan  adalah  76%  untuk  data  nama,  74%  untuk data  jabatan,  56%  untuk  data  instansi,  82%  untuk  data nomor  ponsel,  86%  untuk  data  nomor  telepon,  78% untuk data alamat, dan 88% untuk data e-mail.
Kata  Kunci :  Konversi  Citra,  Ekstraksi  Teks,  Kartu Nama,  Optical  Character    Recognition  (OCR),  Jaro- Winkler Distance

## 1. Pendahuluan

## Latar Belakang
Kartu  nama  merupakan  bagian  penting  yang  sulit dipisahkan  dari  kehidupan  seseorang,  terutama  orang- orang  yang  menggeluti  dunia  bisnis.  Kartu  nama berisikan  identitas  seseorang  agar  orang  lain  dapat menghubunginya  untuk  berkomunikasi  lebih  lanjut  di kemudian  hari.  Kartu  nama  biasanya  berisi  nama, nomor-nomor yang dapat dihubungi, alamat perusahaan. Kartu  nama  juga  dapat  berisikan  informasi  lainnya sesuai  dengan  identitas  yang  ingin  diberikan  oleh pemilik  kartu  nama.  Saat  menerima  kartu  nama  dari
orang  lain,  beberapa  penerima  akan  menyimpan  kartu nama  tersebut  di  dalam  saku,  dompet,  atau  tempat khusus  kartu  nama.  Lalu  kemudian  kartu  nama  tersebut akan  kembali  dicari  saat  akan  menghubungi  seseorang yang  bersangkutan.  Risiko  kehilangan  kartu  nama merupakan batasan dari cara tersebut, sehingga beberapa orang  akan  langsung  memindahkan  informasi  pribadi yang ada di kartu nama tersebut ke database handphone atau smartphone agar dapat lebih mudah dicari.
Aktivitas  pemindahan  data  ini  tentu  menyita  waktu dan  ketelitian  dari  penerima  kartu  nama.  Padahal kecanggihan  teknologi  dapat  dimanfaatkan  untuk mengatasi kekurangan ini sehingga membuat pemindahan data dari kartu nama ke database penerima kartu  nama  menjadi  lebih  mudah  dan  cepat.  Salah  satu teknologi  yang  dapat  dimanfaatkan  adalah  dengan melakukan  ekstraksi  teks  yang  akan  mengkonversi  citra kartu  nama  ke  teks.  Kartu  nama  yang  telah  difoto  oleh penerima  kartu  nama  dapat  diekstrak  langsung  menjadi teks  sehingga  data  langsung  dapat  disimpan  tanpa diketik  ulang.  Kartu  nama  yang  sebagian  besar  terdiri dari  teks  dapat  dikonversi  menjadi  teks  dengan menggunakan Optical Character Recognition (OCR).
OCR  merupakan  teknologi  yang  memungkinkan untuk  mengenali  karakter  melalui  mekanisme  optik secara  otomatis.  Diibaratkan  pada  manusia,  mata merupakan  mekanisme  optik.  OCR  adalah  teknologi yang  berfungsi  seperti  kemampuan  manusia  membaca. Meskipun  OCR  tidak  mampu  bersaing  dengan kemampuan  membaca  manusia.  OCR  dapat  mengenali teks baik tulisan tangan maupun hasil cetakan [1].
Setelah  diekstrak  maka  teks  tersebut  haruslah dikelompokkan  berdasarkan  nama,  alamat,  nomor telepon,  nomor  ponsel,  dan  data  lainnya  yang  ingin disimpan.  Data  dikelompokkan  berdasarkan  ciri-ciri yang telah ditentukan, misalnya alamat pasti mengandung data  jalan. Ini  berarti diperlukan  algoritma pencocokan string untuk  mengelompokan  data-data tersebut.  Salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan untuk mencocokan string adalah Jaro-Winkler Distance . Jaro-Winkler Distance sangat  cocok  dan  memberikan hasil  terbaik  pada  pencocokan  dua string singkat, misalnya nama orang [2].
Berdasarkan hal tersebut, maka penulis mengusulkan proposal  penelitian  untuk  menciptakan  aplikasi  yang dapat  melakukan  Konversi  Citra  Kartu  Nama  Ke  Teks Menggunakan  Teknik Optical  Character  Recognition
(OCR) Dan Jaro-Winkler Distance
dengan pengimplementasi ada smartphone .

## Tujuan
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  menghasilkan aplikasi  yang  akan  memudahkan  pemindahan    dan pengelompokan data dari kartu nama ke database kontak smartphone berdasarkan  nama,  alamat,  nomor  ponsel, nomor telepon, dan email.

## Metodologi Penelitian
Pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan beberapa metode, yaitu:
1. Studi Pustaka
Studi pustaka dilakukan dengan mengumpulkan data dan  informasi  yang  akan  digunakan  dalam  perancangan dan pengembangan aplikasi ekstraksi teks dari foto kartu nama.  Data  yang  digunakan  diperoleh  dari  buku-buku, jurnal-jurnal,  laporan  penelitian,  artikel  ilmiah,  skripsi, tesis, dan sumber tertulis lainnya yang berkaitan dengan kartu nama, Optical Character Recognition (OCR), Jaro- Winkler Distance , Data  Flow  Diagram (DFD), OpenCV, Android, dan basis data dengan SQLite.
2. Dokumentasi
Dokumentasi  merupakan  catatan  peristiwa  yang sudah  lalu.  Dokumentasi  dapat  berbentuk  dokumen gambar,  tulisan,  atau  karya-karya  monumental  dari seseorang. Penelitian ini menggunakan metode pengumpulan  data  dokumentasi  yang  menghasilkan dokumen foto-foto.

## Tinjauan Pustaka
1. Kartu Nama
Kartu  nama  merupakan  sebuah  kartu  yang  berisikan informasi seseorang berupa nama, nama perusahaan, dan nomor  telepon.,  terdapat  beberapa  tujuan  seseorang memiliki  dan  memberikan  kartu  nama  kepada  yang lainnya, seperti:
a. Kartu nama yang dirancang dengan baik menandakan bahwa pemberinya merupakan seseorang  yang  bertanggungjawab  dan  mudah dijangkau.
b. Saat seseorang memasarkan dirinya dalam mencari pekerjaan, maka kartu nama "harus menjadi bagian integral dari gudang pemasaran." [3]
c. Kartu nama adalah bagian penting untuk menyampaikan citra professional [4].
2. Konversi Citra ke Teks
Citra  juga  dapat  dikonversi  menjadi  bentuk  teks dengan memanfaatkan proses pengenalani teks dari citra. Pengenalan  teks  adalah  metode  yang  dikembangkan untuk membuat sistem yang mampu memberi pengertian atau  deskripsi  mengenai  objek  teks  pada  citra. Pengenalan  teks  merupakan  bagian  dari  teknik  analisa citra.  Elemen  dasar  citra  yang  dianalisa  pada  teknik pengolahan  teks  adalah  elemen  bentuk.  Proses pengenalan  teks  atau  pendeteksian  teks  pada  media gambar  berarti  sistem  dapat  mengenali/membaca  suatu objek teks pada media gambar dan menulisnya ke bentuk
string.  String  merupakan  defenisi  karakter  berdasarkan kode ASCII [5].
String  sering  kita  temui  pada  piranti  lunak  pengolah kata  atau  pada  program  penyunting  teks.  Teks  pada media  citra adalah  bukan  merupakan  string, karena teks tersebut  bukan  merupakan  perwakilan  dari  kode  –  kode ASCII,  tapi  merupakan  objek  yang  terbentuk  dari susunan  piksel.  Metode  dasar  yang  digunakan  untuk mengenali  objek  tersebut  sebagai  teks  adalah  dengan mencirikan  bentuk  dari  karakter  tersebut  masing  – masing [5].
3. Optical Character Recognition
Optical Character Recognition (OCR) adalah proses yang  dapat  mengkonversi  gambar  yang  berisikan  teks menjadi  karakter  ASCII  yang  dapat  dikenali  oleh komputer.  Berbagai  pendekatan  yang  dapat  digunakan pada Optical  Character  Recognition ,  yaitu  matrix matching,  fuzzy  logic,  ekstraksi  fitur,  analisa  struktural, dan jaringan syaraf [1].
4. Tesseract
Tesseract  adalah  mesin  OCR open-source yang dikembangkan  di  HP  (Hewlett-Packard)  antara  tahun 1984  dan  1994.  Tesseract  muncul  sebagai  projek penelitian  PhD  di  HP  Labs,  Bristol  yang  tersedia  di http://code.google.com/p/tesseract-ocr [6]. Tahapan proses Optical  Character  Recognition oleh  Tesseract adalah:
a. Page Layout Analysis
b. Blob Finding
c. Find Text Line and Words
d. Recognition Word Pass 1
e. Recognition Word Pass 2
f. Fuzzy Space and x-height Fix-up
5. Jaro-Winkler Distance
Jaro-Winkler distance adalah  Jaro distance dengan Winkler  modification.  Jaro distance digunakan  untuk komputasi  antara  dua  string  (A  dan  B)  dan  berdasarkan pencocokan  dan  transposisi  karakter  [7].  Tahapan algoritma ini adalah:
a. Menghitung panjang string,
b. Menemukan  jumlah  karakter  yang  sama  di dalam dua string
c. Menemukan jumlah transposisi
d. Menghitung jarak (dj) antara dua string yaitu s1 dan s2 dengan menggunakan rumus 2.1.
dj=  1/3  x (m/|s1| + m/|s2| +(m-t)/m)           (2.1) Keterangan:
m   = jumlah karakter yang sama persis |s1 | = panjang string 1
|s2 | = panjang String 2 t = jumlah transposisi
e. Jaro-Winkler distance (dw)  akan  didapatkan
dengan persamaan 2.2. dw = dj + (lp (1 – dj)) (2.2)
dimana : dj  = Jaro distance untuk strings s1 dan string s2
l   = panjang prefiks umum di awal  string  nilai maksimalnya 4 karakter (panjang karakter yang sama sebelum ditemukan ketidaksamaan max 4) p      =  konstanta  scaling  factor.  Nilai  standar untuk konstanta ini menurut Winkler adalah p = 0,1.

## 2. Pembahasan

## A. Aplikasi Pemindai Kartu Nama
Aplikasi  ini  terdiri  dari  tiga  halaman,  yaitu halaman utama, halaman proses, dan halaman simpan. Halaman  yang  akan  melakukan  segala  proses  utama dalam aplikasi tersebut, yaitu OCR dan pengelompokan  data.  Halaman  proses  dapat  dilihat pada  Gambar  1.  Di  dalam  halaman  proses  terdapat tiga  tombol,  yaitu  tambah,  proses  dan next .  Tombol tambah  dapat  dipilih  pengguna  untuk  menambahkan foto  yang  ingin  diproses  dan  diambil  datanya.  Saat memilih tombol tambah pengguna akan diminta untuk memilih  sumber  foto  yang  ingin  diproses,  yaitu melalui  kamera  atau galery  smartphone pengguna. Setelah memilih foto kartu nama yang ingin diproses, foto  tersebut  kemudian  akan  ditampilkan  di  bagian tengah  halaman.  Guna  memproses  foto  tersebut, pengguna  dapat  memilih  tombol  proses.  Pertama- tama  aplikasi  akan  melakukan  OCR  terhadap  foto tersebut  dan  mengambil  bagian  teksnya  saja.  Setelah teks  didapatkan,  lalu  hasil  OCR  tersebut  akan dibersihkan dengan membuang tanda baca yang tidak diinginkan.
Setelah teks hasil OCR dibersihkan, selanjutnya data  tersebut  akan  dikelompokan  menjadi  nama, alamat,  nomor  ponsel,  nomor  telepon  dan  email menggunakan  Jaro-Winkler Distance .  Hasil  dari pengelompokan  tersebut  akan  disimpan  di  dalam database .  Semua  proses  ini  akan  dilakukan  ketika pengguna  memilih  tombol  proses.  Di  bagian  bawah aplikasi  terdapat  tombol next yang  akan  membawa pengguna  ke  halaman  berikutnya,  yaitu  halaman simpan.

## Gambar 1. Halaman Proses Aplikasi
Metode  ini  berhasil  melakukan  pengecekan terhadap  fungsi  yang  tidak  benar  atau  hilangm kesalahan  antarmuka,  kesalahan  dalam  struktur  data atau  akses  database  eksternal,  dan  kesalahan  kinerja. Pada  pengujian  ini  telah  didapatkan  hasil  100% kebenaran sistem, mulai dari tidak ada kesalaham antar muka, sistem dan lain sebagainya.

## C. Pengujian Optical Character Recogition
Data  uji  coba  yang  digunakan  sebanyak  50  data. Pengujian  dilakukan  sebanyak  5  kali.  Hasil  dari pengujian  OCR  terhadap  kartu  nama  dapat  dilihat  pada Tabel 1 untuk kartu nama Gambar 2.

## Gambar 2. Contoh Data Kartu Nama
Hasil  ekstraksi  menunjukan library Tesseract  sudah dapat  mengekstraks  teks  dari  citra  kartu  nama.  Namun, hasil  menunjukan  terdapat  karakter-karakter  yang  tidak terdapat di kartu nama juga ikut terkestraksi. Banyaknya huruf-huruf  atau  karakter  yang  tidak  terdapat  di  kartu nama  tapi  juga  ikut  diekstraksi  disebabkan  oleh  adanya figure atau  grafik  di  dalam  kartu  nama  tersebut  yang dapat menghasilkan teks atau karater kacau pada bagian tersebut [8].
Terlihat  hasil  yang  dihasilkan  menjadi  satu  kolom dari kartu nama yang sebelumnya terdiri dari dua kolom. Hal  ini  karena library yang  digunakan,  yaitu  Tesseract tidak mempunyai analisis layout untuk kolom, sehingga tidak dapat mendeteksi gambar yang multikolom [8].
Pada  proses  ekstraksi  di  Tabel  1  masih  terdapat beberapa  karakter  yang  berbeda  antara  data  asli  dengan data hasil ekstraksi. Perbedaan ini dikarenakan Tesseract gagal mengenali karakter yang dimaksudkan. Kegagalan ini dapat disebabkan oleh banyaknya noise yang terdapat di  dalam  gambar,  sehingga  proses  analisis connected component memberikan  hasil  yang  salah.  Analisis connected  component merupakan  proses  awal  dari Tesseract Tess-Two sehingga  jika proses  ini  mengalami kegagalan,  maka  akan  mempengaruhi  proses  berikutnya [6].
Percobaan  yang  dilakukan  selama  lima  kali  terhadap masing-masing  kartu  nama  dapat  menghasilkan  data hasil  ekstraksi  yang  berbeda  setiap kali proses ekstraksi dilakukan.  Tapi,  hal  ini  tidak  menjamin  semakin  lama hasilnya  semakin  bagus  karena  hasil  terbaik  tidak  pada
percobaan  terakhir,  tapi  dapat  terjadi  pada  percobaan kedua  atau  ketiga.  Hal  ini  karena  Tesseract  dapat mengenali  teks  dengan  baik  pada  percobaan  kedua  atau ketiga. Setelah itu hasil dari proses Tesseract dapat sama dengan proses sebelumnya atau menjadi lebih buruk. Ini dikarenakan  analisis  tata  layout  Tesseract  yang  buruk [9].

## Tabel 1. Data Hasil Ekstraksi
No Data  Asli  Pada Kartu Nama Hasil Percobaan 1 Hasil Percobaan 2 1. HOTEL SANTIKA BENGKULU Hospitality  from the Heart Jl.  Raya  Jati  No. 45, Sawah Lebar,  Bengkulu 38228, INDONESIA Ph. (62-736) 25858,  Fax:  (62- 736) 25854 E-mail : bengkulu@santi ka.com www.santika.co m Hotel Santlka
B E N G K U L
U Hospitality from the Heart ]t. Raya Jan No. 45, Sawah Lebar. Bengkulu 38228, INDONESIA Ph. (62—736) 25858. Fax (62736) 25854 Email bengkulu@sann ka.com www.santika.co m Hotel Santlka B  E  N  G  K  U L U Hospitality from the Heart ]t.  Raya  jam No. 45, Sawah Lebar. Bengkulu 38228, INDONESIA Ph.  (62—736) 25858. Fax (62—736) 25854 Email bengkulu@san tlka.com www.santika.c om Hasil Percobaan 3 Hasil  Percobaan 4 Hasil  Percobaan 5 Hotel Santlka B E N G K U L U
Hospitality  from the Heart
]t.  Raya  Jan  No. 45,  Sawah  Lebar. Bengkulu  38228, INDONESIA Ph. (62—736) 25858. Fax (62736) 25854 Email bengkulu@sannka .com www.santika.com Hotel Santlka B E N G K U L U Hospitality  from the Heart ]f.  Raya  Jatl  No. 45,  Sawah  Lebar. Bengkulu  38228, INDONESIA Ph. (62736) 25858. Fax (62736) 25854 Emaii bengkulu@sannka .com www.santika.com Hotel Santlka B E N G K U L U
Hospitality  from the Heart
]f.  Raya  Jatl  No. 45,  Sawah  Lebar. Bengkulu  38228, INDONESIA Ph. (62736) 25858. Fax (62736) 25854 Emaii bengkulu@sannka .com www.santika.com

## D. Pengujian Jaro Winkler
Pengelompokan  dilakukan  dengan  menghitung nilai  Jaro-Winkler Distance setiap  baris  hasil  ekstraksi dengan  data  pembanding  yang  terdapat  di  dalam
database.  Contoh  perhitungannya  dapat  dilihat  pada Tabel 2.

## Tabel 2. Contoh perhitungan Jaro
Distance No s1 s2 m T dj 1 62736 = 5 +62736 = 6 5 0 0,9444444 44 2 62736 = 5 0736 = 4 3 0 0,7833333 33 3 62736
= 5 08 = 2
0 0 ~
4 62736 = 5 +628 = 4 2 0 0,6333333 33 5 62736 = 5 Kementeria n = 11 0 0 ~
Nilai  string  pertama  didapat  dari  data  hasil ekstraksi  kartu  nama.  String  pertama  ini  akan dibandingkan dengan nilai-nilai pembanding  yang akan menjadi string 2. Nilai pembanding  yang dibandingkan sebanyak  empat  nilai  pembanding  untuk  ponsel,  lima nilai  pembanding  untuk  alamat,  18  nilai  pembanding untuk perusahaan dan 28 nilai pembanding untuk nomor telepon berdasarkan ciri-ciri yang telah disebutkan pada bagian poin 4.A.
Tabel 3. Contoh perhitungan Jaro- Winkler Distance No Dj I p dw 1 0,944444444 0 0,1  0,944444444 2 0,783333333 0 0,1  0,783333333 3 ~ 0 0,1 ~ 4 0,633333333 0 0,1  0,633333333 5 ~ 0 0,1 ~
Dilihat dari contoh perhitungan pada Tabel 3 dapat dilihat  bahwa  nilai  Jaro-Winkler Distance terbesar adalah  nilai untuk string pembanding ‘+62736’ dengan nilai  0,944444444.  Jika  nilai  Jaro-Winkler Distance lebih  besar  dari  0.9  untuk  string  pembandin  tertentu, maka  data  yang  mengandung  string  pertama  akan masuk  ke  kelompok  data  string  pembanding  tersebut, karena  semakin  mendekati  nilai  1  maka  semakin  mirip kedua string tersebut [7]. Pada contoh perhitungan pada Tabel  2  dan  3  nilai  Jaro-Winkler Distance terbesar merupakan  milik  string  pembanding  ‘+62736’  yang masuk  ke  ciri-ciri  data  telepon,  sehingga  data  yang mengandung  string  pertama  ‘62736’  akan  masuk  ke data telepon.
Has il 5 - Hote l S anti ka - - be ngkulu@s annka .c om Has il 4 - Hote l
S anti ka - - be ngkulu@s annka .c om Has il 3 -
Hote l
S anti ka
- - be ngkulu@s antI ka .c om Has il 2 - Hote l
S anti ka - - be ngkulu@s annka .c om Has il 1 -
Hote l
S anti ka - - be ngkulu@s annka .c om Dat a As li Hote l
S anti ka Hote l S anti ka
- - be ngkulu@s anti ka .c om F ield Na ma Ins tans i Ja ba tan Nomor P ons el E -M ail No 1 2 3 4 5
Berdasarkan  data  hasil  pengelompokan  pada  tabel di  atas  Jaro-Winkler  sudah  dapat  mengelompokan  data kartu  nama  berupa  nama,  nomor  ponsel,  telepon  2/fax, email,  alamat  pertama,  alamat  kedua,  jabatan  dan instansi  yang  terdapat  di  dalam  kartu  nama.  Namun, kesalahan  masih  ditemui  pada  bagian  pengelompokan untuk  kategori  instansi  dan  jabatan.  Kesalahan pengelompokan  pada field instansi  karena  beberapa kartu  nama  menggunakan  logo  sebagai  tanda  yang menunjukan instansi, sedangkan aplikasi ini tidak dapat mengenali  logo  instansi  tersebut  jika  tidak  ada  tulisan secara  horizontal  mengenai  instansi  tersebut.  Hal  ini karena  Jaro-Winkler Distance merupakan  algoritma pencocokan  string  yang  hanya  akan  menganalisas  data jenis  string  [2].  Beberapa  kartu  nama  yang  memakai
logo instansi, seperti BNN (Badan Narkotika Nasional), BPS  (Badan  Pusat  Statistik),  Radio  Papeja,  Polda,  dan Radio B-One.
Berdasarkan  hasil  ujicoba  yang  dilakukan  selama lima  kali  proses  ekstraksi  dan  pengelompokan didapatkan nilai akurasi seperti pada Tabel 4.
Table 4. Data Akurasi No  Perco baan Nilai Akurasi (dalam %) N J I NP NT A E 1. 1 76   74 56 82 86 78 86 2. 2 76   74 56 82 86 78 90 3. 3 76   74 56 82 86 78 90 4. 4 76   74 56 82 86 78 88 5. 5 76   74 56 82 86 78 86 Rata  – rata 76   74 56 82 86 78 88 Keterangan : N = Nama J = Jabatan
I = Instansi NP = Nomor Ponsel
NT = Nomor Telepon A = Alamat E = E-mail
Nilai  akurasi  merupakan  persentase  data  yang  benar berbanding  dengan  keseluruhan  data  sehingga  rumus menghitung akurasi seperti pada rumus 5.1.
(5.1)

## 3. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah dijabarkan  sebelumnya,  maka  kesimpulan  yang  dapat diambil adalah sebagai berikut:
1. Aplikasi  konversi  teks  telah  dapat  melakukan konversi teks kartu nama dengan melakukan ekstraksi teks  dari  foto  kartu  nama  menggunakan Optical Character  Recognition (OCR)  dengan library Tesseract Tess-Two berbasis mobile android.
2. Aplikasi  ekstraksi  teks  telah  dapat  melakukan pengelompokan  data  hasil  ekstraksi  nama,  jabatan, instansi, nomor ponsel, alamat pertama, alamat kedua, nomor telepon pertama, nomor telepon kedua atau fax dan  e-mail  dengan  menggunakan  algoritma  Jaro- Winkler Distance dengan  menggunakan  library Apache  Commons  Lang  yang  keseluruhan  data  yang telah  dikelompokan  dapat  disimpan  di  dalam database smartphone .
3. Ujicoba  50  data  sebanyak  lima  kali  proses  ekstraksi dan  pengelompokan  menghasilkan  nilai  akurasi  rata- rata  untuk  data  nama  sebesar  76%,  data  jabatan sebesar  74%,  data  instansi  sebesar  56%,  data  nomor ponsel sebesar 82%, data nomor telepon sebesar 86%, data alamat sebesar 78%, dan data email sebesar 88%.
Berdasarkan analisa dan perancangan sistem, implementasi,  dan  pengujian  sistem,  maka  saran  yang dapat diberikan untuk pengembangan penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut:
1. Pada  penelitian  berikutnya  dapat  menggunakan library OCR  versi  yang  berbeda  agar  dapat mengidentifikasi teks berdasarkan kolomnya.
2. Pada  penelitian  ini database ciri-ciri  instansi  untuk mengenali  instansi  masih  terbatas  sehingga  masih terdapat beberapa  instansi  yang  belum dikenali, pada penelitian  berikutnya  peneliti  dapat  merancang antarmuka  pengguna  yang  dapat  memungkinkan pengguna untuk memasukan database untuk instansi.
3. Pada  penelitian  ini  beberapa  nama  jalan  yang  gagal dikenali  100%  saat  proses  ekstraksi  membuat  data alamat  seringkali  tidak  terbaca,  pada  penelitian berikutnya  peneliti  dapat  menambah  database  nama- nama jalan yang ada di kota Bengkulu.
4. Peneliti  dapat  menambah  data  training  dan  metode pengenalan logo-logo instansi pemerintah atau swasta agar  pengenalan  instansi  dapat  lebih  mudah  dikenali saat proses ekstraksi dan pengelompokan data.
5. Pada  penelitian  ini,  peneliti  tidak  membuat  proses preprocessing terhadap citra uji kartu nama dan hanya
menggunakan tools  tesseract yang  terdapat  di  dalam library Tesseract Tess-Two sehingga ketika dilakukan proses recognition untuk mengekstraksi teks, beberapa  teks  masih  tidak  dikenali,  terutama  bagi kartu  nama  yang  mengandung  banyak  gambar.  Pada penelitian  berikutnya  disarankan  dapat  dilakukan preprocessing terlebih  dahulu,  seperti thresholding , skewing , rotation ,  atau  proses  lainnya  untuk memperbaiki  kualitas  citra  uji  dengan  menggunakan tools  leptonica yang  juga  terdapat  di  dalam library Tesseract Tess-Two atau menggunakan tools lainnya.

## Daftar Pustaka
[1] R.  Mithe,  S.  Indalkar  and  N.  Divekar,  "Optical Character  Recognition," International  Journal  of Recent Technology and Engineering (IJRTE), pp. 72-
75, 2013.
[2]   A.  Kurniawati,  S.  Puspitodjati  and  S.  Rahman,
"Implementasi  Algoritma  Jaro-Winkler  Distance untuk Membandingkan Kesamaan Dokumen Berbahasa  Indonesia,"  Universitas  Gunadarma,
Depok, 2012.
[3]   D. Ratliff, "Using Business Cards to Market Yourself While  Job-Hunting,"  1999.  [Online].  Available: http://www.accuratewriting.com/businesscard.shtml.
[4]   H.-C.  Jeske,  W.  Lederer,  I.  Lorenz,  C.  Kolbitsch,  J. Margreiter,  J.  Kinzl  and  A.  Benzer,  "The  Impact  of Business  Cards  on  Physician  Recognition  After General  Anesthesia," ECONOMICS  AND  HEALTH SYSTEMS RESEARCH, pp. 1262-1264, 2001.
[5]   I.  D.  P.  Manurung,  A.  Hidayatno  and  B.  Setiyono, "Pengenalan  Teks  Cetak  Pada  Citra  Teks  Biner," Universitas Diponegoro, Semarang, 2011.
[6]   R.  Smith,  "An  Overview  of  the  Tesseract  OCR Engine," in Proc 9th Int.Conf.on Document Analysis and Recognition , 2007.
[7]   X.  D.  Coster,  C.  D.  Groote,  A.  Destine  and  P. Deville, "Mahalanobis distance, Jaro-Winkler distance  and  nDollar  in  UsiGesture,"  Université catholique de Louvain, Louvain-la-Neuve, 2011.
[8]   A.  Kay,  "Tesseract:  an  Open-Source  Optical Character Recognition Engine," Linux Journal, 2007.
[9]   M.  Heliński,  M.  Kmieciak  and  T.  Parkoła,  "Report on  the  Comparison  of  Tesseract  and  ABBYY FineReader  OCR  Engines,"  National  Library  of  the Netherlands, Den Haag, 2011.