CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: 10.33050/cices.v10i2.3405 ISSN: 2356-5209 pp. 271~289 Online ISSN: 2655-3058

## Pengembangan Aplikasi Android Untuk Konversi Gambar ke Teks dengan Flutter dan OCR Menggunakan Metode

## Jaro-Winkler
Rifqi Aldy Al Hafizh Harahap *1 , Fauziah 2 , Ratih Titi Komala Sari 3 1,2,3 program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional
Email: * 1 rifqialdy80@gmail.com , 2 fauziah@civitas.unas.ac.id ,
3 ratih.titi@civitas.unas.ac.id

## ABSTRAK
Kebutuhan akan alat untuk konversi gambar ke teks yang efektif meningkat sebagai akibat dari ketergantungan  yang  meningkat  pada  aplikasi  seluler  untuk  aktivitas  sehari-hari  dan  kendala dalam  pengembangan  aplikasi  lintas  platform.  Mengatasi  permintaan  ini  dengan  membuat aplikasi Android  yang  menggunakan Flutter dan Teknologi Pengenalan Karakter Optik (OCR) adalah  fokus  penelitian  ini.  Khususnya,  metode Jaro  Winkler ,  yang  meningkatkan  akurasi ekstraksi  teks,  adalah  fokus  utama  penelitian  ini.  Metodologi  penelitian  menggunakan pendekatan sistematis, dimulai dengan tinjauan literatur untuk menciptakan fondasi teoretis dan menemukan  perbedaan  dalam  teknologi  saat  ini.  Pengembangan  menggunakan  kemampuan lintas platform Flutter dan  memasukkan  OCR  untuk  ekstraksi  teks.  Metode Jaro  Winkler digunakan  untuk  meningkatkan  akurasi  dengan  meningkatkan  ukuran  kesamaan  antara  teks yang diekstrak dan teks aktual, terutama untuk gambar yang tidak jelas. Meskipun ada masalah dengan  gambar  beresolusi  rendah,  aplikasi  memiliki  kemampuan  untuk  mengonversi  gambar menjadi  teks  dengan  akurat,  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  pengujian  dan  evaluasi  aplikasi. Kinerja  aplikasi  menunjukkan  kemungkinan  bahwa  kombinasi Flutter ,  OCR,  dan  metode Jaro Winkler dapat  membantu  membuat  alat  konversi  gambar  ke  teks  yang  efektif.  Tapi  penelitian juga  menemukan  beberapa  hal  yang  perlu  diperbaiki,  terutama  dalam  mengolah  gambar berkualitas  rendah  dan  penyempurnaan  algoritme  untuk  akurasi  yang  lebih  baik.  Implementasi Algoritma Jaro-Winkler digunakan  secara  akurat  dan  signifikan.  Ini  terbukti  dengan perbandingan  dua  kata  sampel,  "BRI"  dan  "BNI,"  yang  menghasilkan  hasil  0,7778,  atau  nilai persentase  77,3%  melalui  perhitungan  manual.  Berdasarkan  perbandingan  nilai  pada  aplikasi dan  perhitungan  menggunakan phyton dengan  representasi floating-point ,  terjadi  perbedaan kecil dalam hasil akhir, dengan perbedaan hanya 3%, yang menghasilkan hasil 80%.
Kata  kunci: Konversi Gambar, Flutter , Teknologi Pengenalan Karakter Optik (OCR), Metode Jaro Winkler

## ABSTRACT
The need for tools for effective image to text conversion is increasing as a result of increasing reliance on mobile applications for daily activities and constraints in cross-platform application development. Addressing this demand by creating an Android application that uses Flutter and Optical  Character  Recognition  (OCR)  technology  is  the  focus  of  this  research.  In  particular, Jaro Winkler's method, which improves the accuracy of text extraction, is the main focus of this research.  The  research  methodology  uses  a  systematic  approach,  starting  with  a  literature review  to  create  a  theoretical  foundation  and  discover  differences  in  current  technology.  The development  uses  Flutter's  cross-platform  capabilities  and  includes  OCR  for  text  extraction. The  Jaro  Winkler  method  is  used  to  improve  accuracy  by  increasing  the  similarity  measure
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: ISSN: 2356-5209 pp. 271~270 Online ISSN: 2655-3058
between  extracted  text  and  actual  text,  especially  for unclear  images.  Despite  issues  with  low- resolution images, the app has the ability to convert images to text accurately, as demonstrated by app testing and evaluation. The app's performance shows the possibility that a combination of  Flutter,  OCR,  and  Jaro  Winkler's  method  can  help  create  an  effective  image  to  text conversion tool. But the research also found some things that need improvement, especially in processing  low-quality  images  and  refining  algorithms  for  better  accuracy.  Implementation  of the Jaro-Winkler algorithm is used accurately and significantly. This is proven by a comparison of  two  sample  words,  "BRI"  and  "BNI,"  which  produces  a  result  of  0.7778,  or  a  percentage value  of  77.3%  through  manual  calculation.  Based  on  a  comparison  of  the  values  in  the application  and  calculations  using  Python  with  floating-point  representation,  there  is  a  small difference in the final results, with a difference of only 3%, which results in a result of 80%..
Keywords: Konversi  Gambar,  Flutter,  Teknologi  Pengenalan  Karakter  Optik  (OCR),  Metode Jaro Winkler

## 1. PENDAHULUAN
Gambar tidak hanya menjadi produk yang indah, tetapi juga dapat diproses oleh komputer di  era revolusi  industri  4.0. Salah  satu  jenis  pengolahan  gambar  adalah  ekstraksi  fitur  gambar, yang  merupakan  teknik  yang  digunakan  untuk  mengekstraksi  fitur  gambar  untuk  proses klasifikasi dan pengenalan gambar (Napitupulu dkk, 2023). Ekstraksi karakter teks dari gambar berarti mengekstraksi objek teks dari sekumpulan  gambar. Variasi ukuran, jenis, dan  jenis teks membuat tugas ini sulit di berbagai bidang, seperti pembacaan otomatis plat nomor (Napitupulu dkk, 2023), pembacaan otomatis kartu nama  (Retno dkk, 2019), pembacaan otomatis dokumen kwitansi  dan  faktur  (Salim  dkk,  2019;  Sanjaya,  2020),  dan  pengenalan  karakter captcha ( Soedewi  dkk,  2021).  Meskipun  tampaknya  mudah  bagi  manusia  untuk  mengekstrak  karakter teks,  komputer  menghadapi  masalah  yang  rumit.  Saat  ini,  ada  banyak  teknologi  OCR  yang dapat digunakan, seperti Tesseract, Google Vission, PhotoScan di Windows , dan lainnya.
Banyak  gambar  digital  yang  ada  di  sekitar  kita  saat  ini,  terutama  di  media  sosial.  Citra digital  dapat  berasal  dari  jepretan  kamera,  scan  dokumen  atau  gambar, atau  hasil  dari  aplikasi pengolah  gambar.  Namun,  Munir  mengatakan  bahwa  gambar  digital  adalah  gambar  yang dihasilkan  dari  proses  digitalisasi  gambar  dua  dimensi  (Julisawaty  dkk,  2020).  Sementara  itu, Putra  mengatakan  bahwa  gambar  digital  adalah  larik  yang  berisi  nilai-nilai  yang  diwakili  oleh deretan  bit  tertentu  (Al-Faruq  dkk,  2022).  Banyak  jenis  gambar  digital  yang  digunakan  dalam kegiatan sehari-hari saat ini.
Normalisasi  citra  bertujuan  untuk  mendapatkan  citra  masukan  yang  lebih  baik  sehingga proses  segmentasi  dapat  menghasilkan  akurasi  yang  optimal.  Ini  adalah  tahap  awal  proses normalisasi,  di  mana  kemampuan  metode  dan  teknik  OCR  sangat  penting  (Siregar,  2019; Phoenix, et al., 2021). Untuk mendapatkan hasil yang akurat, algoritma yang digunakan adalah Jaro-Winkler , yang merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk mengukur kesamaan antara dua buah string. Sangat penting untuk menggunakan algoritma ini untuk menambah fitur koreksi  kata  kunci  dan  memberikan  usulan  kata.  Algoritma  ini  biasanya  digunakan  untuk mendeteksi  duplikat.  Semakin  besar  nilai Jaro-Winkler untuk  dua  string,  semakin  besar presentase kemiripan string tersebut.
Istilah pengenalan karakter optik (OCR) mengacu pada proses pengenalan  karakter pada gambar atau gambar, seperti huruf, angka, atau simbol (Van Hoai et al., 2021). OCR adalah alat yang  dapat  digunakan  untuk  mengkonversi  gambar  yang  mengandung  teks  dari  hasil  cetakan mesin atau printer menjadi file dokumen  yang  memiliki teks yang dapat dibaca dan diedit oleh aplikasi komputer. Anda dapat melihat foto tanpa mengetik ulang. Namun, meskipun teknologi OCR  berkembang  pesat,  pengguna  dan  pemilik  dokumen  sering  mengalami  kesulitan mengidentifikasi  karakter  berupa  huruf,  angka,  atau  simbol  pada  gambar  atau  gambar.  Selain
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: ISSN: 2356-5209 pp. 271~270 Online ISSN: 2655-3058
itu, memproses ulang gambar yang berisi teks atau dicetak dengan mesin adalah tantangan. Data foto juga masih diambil secara manual dengan mengetik. Selain itu, kesalahan pengetikan yang sering  mungkin  memerlukan  pengeditan  tambahan  setelah  dokumen  diketik  ulang  dapat menyebabkan  masalah  saat  mengubah  gambar  yang  berisi  teks  atau  hasil  cetakan  mesin  dan printer  menjadi  file  dokumen  yang  dapat  dibaca  dan  diedit  oleh  aplikasi  komputer.  Hasilnya, sebuah  aplikasi  dikembangkan  yang  memiliki  kemampuan  untuk  mengompresi  foto  dan mengubahnya  menjadi  file  teks.  Aplikasi  yang  direncanakan  belum  mendukung  tulisan  tangan dengan berbagai gaya dan karakter, menurut Chairunnas (2017).
Penelitian  ini  dilatarbelakangi  oleh  suatu  permasalahan  dimana  suatu  sistem  yang membutuhkan  pengembangan  dalam  hal  teknologi  untuk  mendeteksi  karakter  pada  citra gambar,  salah  satu  contohnya  adalah  pendeteksian  teks  pada  citra  kutipan,  karena  sistem sebelumnya  masih  melakukan  input  teks  secara  manual. Optical  Character  Recognition telah banyak digunakan untuk  mengekstrak karakter yang terdapat pada media citra digital (Qashlim et al., 2022; Pino, et al., 2021; Nazaruddin, 2022).

## 1.1 Tinjauan Pustaka

## 1.1.1 Aplikasi Android
Aplikasi  berbasis  Android  telah  banyak  digunakan  untuk  melakukan  aktivitas  sehari- hari,  seperti  bermain  game,  berbelanja online ,  streaming  video,  dan  menonton  pertandingan olahraga. Aplikasi yang paling populer membantu pengguna memesan hotel, tiket pesawat, dan aktivitas wisata.
Akhir-akhir  ini,  orang  lebih  sering  menggunakan  media  digital  melalui  ponsel  dan aplikasi.  Terlihat  sulit  untuk  membuat  aplikasi  seluler.  Dalam  siklus  hidup  pengembangan aplikasi,  kita  akan  melihat  berbagai  jenis  aplikasi  yang  dapat  dikembangkan  serta  tingkat kompleksitas  aplikasi  yang  sedang  dikembangkan.  Kami  akan  membahas  tujuan  dan persyaratan aplikasi seluler yang harus ditentukan oleh pelanggan.

## 1.1.2 Flutter
Flutter , yang dipilih oleh Google sebagai kerangka kerja tingkat aplikasi untuk generasi berikutnya  sistem  operasi,  diluncurkan  untuk  umum  pada  tahun  2016  dan  tersedia  di Fuschia selain  di  Android  dan iOS . Flutter luar  biasa  karena  menggunakan widget OiEM  perangkat daripada tampilan  web. Setiap elemen tampilan Flutter dibuat  menggunakan  mesingan Setelah pemuatan  ulang  panas stateful ,  kode  sumber  yang  telah  diperbarui  dikirim  ke Dart Virtual Machine ( Dart VM )  yang  sedang  berjalan  tanpa  mengubah  struktur  bagian  aplikasi.  Dengan demikian, transisi dan operasi aplikasi akan terjaga dengan baik setelah pemuatan ulang panas.

## 1.1.3 Optical Character Recognition (OCR)
Proses  mengenali  karakter  dalam  gambar  atau  gambar,  seperti  huruf,  angka,  atau simbol, disebut  mengenali karakter optik (OCR). Ini dapat digunakan untuk  mengubah  gambar teks dari hasil cetakan mesin  atau printer menjadi file dokumen yang memiliki teks yang dapat dibaca dan diedit oleh aplikasi komputer (Van Hoai et al., 2021).
Pengenalan  karakter  optik  (OCR)  adalah  salah  satu  metode  untuk  mengubah  gambar yang  berisi  teks  menjadi  karakter  ASCII  yang  dapat  dibaca  komputer.  Diantara  metode  yang dapat  diterapkan  untuk  mengenali  karakter  optik  adalah  logika fuzzy ,  jaringan  syaraf  tiruan, pencocokan matriks, ekstraksi ciri, dan analisis struktur (Julisawaty dkk, 2020).

## 1.1.4 Google Cloud  Platform (GCP)
Setelah diluncurkan pada tahun 2011, Google Cloud Platform (GCP) telah bekerja sama dengan perusahaan besar seperti Airbus, Coca-Cola, Spotify, HTC, Equinix, Intel, dan Red Hat . GCP  juga  menawarkan  berbagai  opsi  penyimpanan,  seperti  penyimpanan,  penyimpanan, database,  jaringan,  big  data,  pembelajaran  mesin,  alat  manajemen,  alat  pengembang,  dan
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: ISSN: 2356-5209 pp. 271~270 Online ISSN: 2655-3058
identitas  dan  keamanan.  Database  MySQL, Cloud Datastore ,  dan Cloud Storage dikenakan biaya terpisah per bulan berdasarkan kapasitas GB.

## 1.1.5 Dart
Dart,  bahasa  pemrograman  yang  digunakan  secara  luas  oleh Google ,  digunakan  untuk membuat setiap aplikasi Flutter . Ini terbukti memiliki kemampuan untuk membuat aplikasi web yang  signifikan,  seperti AdWords .  Untuk  menggantikan JavaScript ,  Dart  memiliki  sebagian besar  fitur  penting  dari  standar JavaScript berikutnya.  Namun,  sintaks  Dart  mirip  dengan  Java menarik  pengembang  yang  tidak  terbiasa  dengan JavaScript .  Pohon  tampilan  aplikasi  Flutter diperbarui pada setiap frame baru, bahkan dalam kasus sistem lain yang menggunakan tampilan reaktif. Perilaku ini menghasilkan banyak objek yang dapat bertahan untuk satu frame. Dengan bantuan  "Pengumpulan  Sampah  Generasi", Dart dioptimalkan  untuk  menangani  situasi  ini  di tingkat memori.

## 1.1.6 Figma
Salah  satu  alat  desain  yang  paling  umum  adalah  Figma,  yang  dapat  digunakan  untuk membuat  tampilan  aplikasi mobile ,  desktop,  website,  dan  lainnya.  Dengan  menggunakan internet, Figma dapat  digunakan  di  sistem  operasi Windows , Linux ,  dan Mac .  Figma  memiliki keunggulan,  yaitu  lebih  dari  satu  orang  dapat  bekerja  sama  untuk  tugas  yang  sama  bahkan  di tempat  yang  berbeda.  Aplikasi  figma  memungkinkan  banyak  desainer  UI/UX  untuk  membuat prototype website atau aplikasi  dengan  cepat  dan  efektif,  yang  membuatnya  cocok  untuk  kerja kelompok.

## 1.1.7 Jaro - Winkler
JaroWinkler menyatakan  bahwa  algoritme Jaro-Winkler adalah  versi  metrik Jaro Distance yang  lebih  baik  untuk  string  pendek  dan  biasanya  digunakan  untuk  mencatat  bidang tautan  yang  mengandung  entri  duplikat.  Jika  skornya  0  dan  skor  satu  menunjukkan  kesamaan yang sama, maka tidak ada kesamaan sama sekali. Untuk string pendek, algoritma ini memiliki kompleksitas runtime  kuadrat yang baik. Namun, ini  mungkin berhasil untuk string  yang  lebih panjang.
Jaro -Winkler adalah variasi dari Jaro distance metrik, sebuah algoritma yang biasanya digunakan  untuk  mendeteksi  duplikat  dan  digunakan  untuk  mengukur  kesamaan  antara  dua string. String yang lebih mirip semakin jauh jarak antara dua string. Untuk perbandingan singkat seperti  nama  orang, Jaro-Winkler menemukan  jarak  ideal.  Skor  normal  0  menunjukkan ketidaksamaan, sedangkan skor 2 menunjukkan kesamaan.
Meskipun  memiliki  kompleksitas  waktu  proses  kuadrat  dan  kurang  efektif  pada string pendek,  algoritma  edit  jarak  dapat  berjalan  lebih  lambat  dibandingkan  algoritma  jarak Jaro- Winkler .  Panjang  string,  jumlah  karakter  yang  sama  dalam  dua string ,  dan  jumlah  transposisi adalah  tiga  komponen  utama  algoritma  ini.  Rumus  algoritma Jaro-Winkler untuk  menghitung jarak (dj) antara dua string, s1 dan s2, tersedia dalam persamaan (1) :
d_j=1/3 X(m/s1+m/s2+(m-t)/s)
Di  mana  m  adalah  jumlah  karakter  yang  sama  persis,  |s1|  adalah  panjang  string  1,  |s2| adalah panjang string 2, dan T adalah jumlah transposisi. Selain itu, dj adalah nilai jarak antara dua string yang dibandingkan.
Untuk  memberikan  tingkat  penilaian  yang  lebih  besar, Jaro-Winkler jarak menggunakan skala awalan (p) dan panjang awalan (l), yang merupakan panjang karakter yang sama dari string yang dibandingkan sampai ditemukan ketidaksamaan. Jaro-Winkler jarak (dw) adalah seperti dalam persamaan (2) jika string s1 dan s2 diperbandingkan : dw = dj + (lp(1 − dj))
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: ISSN: 2356-5209 pp. 271~270 Online ISSN: 2655-3058
Dengan  p=0,1,  l  adalah  panjang  awalan  umum  di  awal  string  untuk  nilai  maksimum empat karakter (panjang karakter yang sama sebelum ditemukan ketidaksamaan empat), dan dw adalah nilai jarak Jaro-Winkler

## 1.1.8 Struktur Navigasi
Struktur  navigasi  aplikasi  menggambarkan  isi  aplikasi  secara  keseluruhan;  dalam penelitian  ini,  struktur  navigasi  adalah  struktur  hirarki.  Karena  alur  aplikasi  menampilkan gambar  pada  layer  tertentu,  pilihan  bentuk  struktur  navigasi  ini  dibuat.  Tampilan  memiliki halaman percabangan pada menu halaman utama. Ini disebut halaman pendukung atau halaman pembantu. Anda akan dibawa ke halaman kedua dan seterusnya jika Anda memilihnya. Struktur navigasi  ini  bertujuan  untuk  menjelaskan  hubungan  dan  rantai  kerja  seluruh  komponen  yang digunakan dalam aplikasi.
Sistem  navigasi  dalam  arsitektur  informasi  harus  seimbang  dan  fleksibel  sesuai konteksnya.  Jika  sistem  navigasi  tidak  fleksibel,  terlalu  banyak  cabang,  atau terlalu  kompleks, seperti  banyak hyperlinks ,  pengguna  akan  tersesat  dan  kesulitan  menemukan  konten  yang mereka butuhkan. Akibatnya, sistem navigasi pada aplikasi ponsel menjadi tidak efisien.

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1 iterational detail
Metode  penelitian  ini  menggunakan  algoritma Jaro Winkler .  Ekstraksi  Teks menggunakan  OCR  Untuk  mengekstraksi  teks  dari  gambar  atau  dokumen  berbasis  gambar, gunakan perangkat lunak OCR seperti Tesseract atau Google Cloud Vision . Teks Preprocessing untuk  membersihkan  dan  normalisasi  teks  yang  baru  diekstrak.  Penghapusan  karakter  non- alfanumerik,  konversi  ke  huruf  kecil,  dan  tindakan  tambahan  untuk  meningkatkan  kecocokan mungkin termasuk dalam hal ini. Implementasi Algoritma Jaro-Winkler , gunakan algoritma ini pada  teks  yang  telah  diekstraksi  dan  ingin  dibandingkan.  Implementasi  algoritma  ini  tersedia dalam  beberapa  bahasa  pemrograman.  Pengambilan  Keputusan  untuk  menetapkan  ambang batas,  atau  threshold,  untuk  menentukan  seberapa  mirip  string-string  harus  untuk  dianggap cocok. Ambang batas yang dipilih bergantung pada kasus yang digunakan.

## 2.1 Fokus Penelitian
Fokus  penelitian  pengembangan  aplikasi  konversi  gambar  ke  teks  dapat  mencakup beberapa aspek penting. mengembangkan algoritma pengenalan gambar yang akurat dan efisien. Ini  membutuhkan  pemrosesan  gambar  untuk  menemukan  pola  dan  teks  dalam  gambar.  Untuk mendukung  pengenalan  teks  pada  berbagai  jenis  gambar  dengan  berbagai  kualitas,  perbaikan atau  peningkatan  teknologi  OCR  yang  sudah  ada.  Teknik  segmentasi  gambar,  yang  dapat memisahkan teks dari latar belakang atau objek lainnya, memungkinkan deteksi teks yang lebih
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: ISSN: 2356-5209 pp. 271~270 Online ISSN: 2655-3058
baik.  mengoptimalkan  kinerja aplikasi untuk  mengatasi  masalah kecepatan dan skala, terutama ketika digunakan dalam lingkungan waktu nyata atau dengan volume gambar yang besar.

## 2.2 Sumber Data
Penelitian  saat  ini  sedang  dilakukan,  dan  data  dikumpulkan  dari  karya  peneliti sebelumnya  yang  terkait  untuk  digunakan  sebagai  referensi.  Pada  akhirnya,  data  ini  akan digunakan untuk membantu membuat aplikasi.

## 2.3 Teknik Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulan  untuk  pengembangan  aplikasi  android  konversi  gambar  ke  teks ini diambil dari berbagai artikel artikel dan jurnal jurnal terdahulu untuk mendapatkan berbagai informasi yang ada.

## 2.4 Struktur Aplikasi
Pada gambar struktur navigasi dibawah terdapat tata cara sebagai berikut : Aplikasi  dimulai  dari Splash Screen sebagai  halaman  awal.  Setelah Splash Sicreen, user /pengguna secara default masuk ke halaman homie, yang memiliki fitur utama yaitu : a. Convert image to teks b. Hasil teks c. Select image d. Compare teks e. Hasil compare teks
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: ISSN: 2356-5209 pp. 271~270 Online ISSN: 2655-3058
Gambar 3 Flowchart App Feature Compare
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: ISSN: 2356-5209 pp. 271~270 Online ISSN: 2655-3058
Gambar 4 Flowchart App Feature Convert
Algoritma Flowchart  App Converter Image to Text:
1. Aplikasi dimulai pada halaman Splash Screen (Halaman awal)
2. Setelah  melalui Splash  Screen , user akan  langsung  menuju  pada  halaman Home .  Pada halaman home terdiri dari beberapa fitur, yaitu:
a) Text Field digunakan untuk mengisi teks yang akan di convert
b) Button Take a Picture digunakan untuk mengambil gambar  yang akan di convert
c) Camera digunakan untuk mengambil gambar yang akan di convert
d) About digunakan untuk memberikan informasi terkait aplikasi
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: ISSN: 2356-5209 pp. 271~270 Online ISSN: 2655-3058
3. User dapat memulai untuk convert dengan text to image atau i 4. Jika user memilih metode convert text to image , maka:
a) User dapat memasukkan teks pada fitur Text Field
b) Kemudian user melakukan aksi dengan mengklik button ( Take a Picture )
c) User akan menuju ke halaman Camera untuk mengambil gambar yang akan di convert
d) User masuk  ke  halaman Image  Preview untuk  melihat  hasil  dari  pengambilan  gambar. Jika gambar tidak sesuai, user akan masuk ke  halaman Cropper . Dan jika gambar sesuai maka user akan menuju halaman Image Preview .
e) Apabila  gambar  telah  sesuai,  user  akan  menuju  pada  halaman Preview ,  kemudian user melakukan aksi dengan klik button untuk convert
f) User akan  diarahkan  ke  halaman  Perbandingan  untuk  melihat  hasil  dari  keakuratan  dari text dan gambar.
5. Jika user memilih metode convert image to text , maka :
a) User mengklik fitur Camera
b) User akan menuju ke halaman Camera untuk mengambil gambar yang akan di convert
c) User masuk  ke  halaman Image  Preview untuk  melihat  hasil  dari  pengambilan  gambar.
Jika gambar tidak sesuai, user akan masuk ke halaman Cropper . Dan jika gambar sesuai maka user akan menuju halaman Image Preview .
d) Apabila gambar telah sesuai, user akan menuju pada halaman Preview ,
e) Kemudian user memasukan teks pada fitur Text Field di halaman Preview
f) Apabila  teks  dan  gambar  telah  sesuai,  maka user melakukan  aksi  dengan  klik button untuk convert
g) User akan  diarahkan  ke  halaman  Perbandingan  untuk  melihat  hasil  dari  keakuratan  dari gambar dan text.
6. Hasil dari convert text to image atau image to text akan muncul pada halaman perbandingan 7. Jika user ingin melihat informasi mengenai aplikasi, maka user dapat mengklik fitur about
8. Aplikasi selesai dan user dapat melakukan tindakan lain sesuai dengan kebutuhan.
Metode  penelitian  ini  menggunakan  algoritma Jaro  Winkler .  Ekstraksi  Teks menggunakan  OCR  Untuk  mengekstraksi  teks  dari  gambar  atau  dokumen  berbasis  gambar, gunakan perangkat lunak OCR seperti Tesseract atau Google Cloud Vision . Teks Preprocessing untuk  membersihkan  dan  normalisasi  teks  yang  baru  diekstrak.  Penghapusan  karakter  non- alfanumerik,  konversi  ke  huruf  kecil,  dan  tindakan  tambahan  untuk  meningkatkan  kecocokan mungkin termasuk dalam hal ini. Implementasi Algoritma Jaro-Winkler , gunakan algoritma ini pada  teks  yang  telah  diekstraksi  dan  ingin  dibandingkan.  Implementasi  algoritma  ini  tersedia dalam  beberapa  bahasa  pemrograman.  Pengambilan  Keputusan  untuk  menetapkan  ambang batas,  atau threshold ,  untuk  menentukan  seberapa  mirip  string-string  harus  untuk  dianggap cocok. Ambang batas yang dipilih bergantung pada kasus yang digunakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Penelitian
Penelitian ini menganalisis kinerja aplikasi Konversi Gambar ke Teks. Beberapa metrik yang  diukur termasuk  kecepatan,  akurasi,  dan  kemampuan aplikasi  untuk  menangani  Konversi Gambar ke Teks. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi ini dapat mengkonversi gambar ke  teks.  Meskipun  aplikasi  dapat  mengkonversi  gambar  ke  teks,  terdapat  beberapa  kesalahan saat  mengkonversi  gambar  yang  kurang  jelas.  Adanya  ketidaktepatan  dalam  mengkonersi gambar ke teks jika gambar yang ingin di konversi kurang jelas.
Evaluasi  ini  bertujuan  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  dan  kebehasilan  dalam mengkonversi  gambar  ke  teks.  Meskipun  ada  beberapa  masalah  aplikasi  konversi  gambar  ke teks, potensi aplikasi untuk  mengkonversi gambar ke teks tetap akurat dan signifikan. Masalah
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: ISSN: 2356-5209 pp. 271~270 Online ISSN: 2655-3058
yang  ada  tergantung  dari  resolusi  kamera  user,  semakin  bagus  dan  tinggi  resolusi  kamera  user semakin akurat dan signifikan dalam mengkonversi gambar ke teks.

## 3.2 Tahap Analisis
Analisis  fungsional  dan  nonfungsional  termasuk  dalam  tahap  analisis,  yang  mencakup pengumpulan data yang diperlukan untuk pembuatan aplikasi.
1) Analisis Fungsional
Analisis  fungsional  merupakan  analisis  terhadap  fungsi-fungsi  yang  diperlukan  pada aplikasi konversi gambar ke teks antara lain:
a. Aplikasi  dapat  mengaktifkan  flash  untuk  mengkonversi  gambar  ke  teks  dalam pencahayaan yang kurang memadai
b. Aplikasi dapat memotong atau cropper gambar yang ingin dikonversi menajadi teks
c. Aplikasi  dapat  mengkompare  atau  membandingkan  teks  dengan  gambar  yang  ingin dikonversi menggunakan algortima jaro winkler yang terdapat pada aplikasi
d. Aplikasi  dapat  melakukan  salin  dan  tempel,  user  dapat  menyalin  gambar  yang  sudah dikonversi menjadi teks.
2) Analisis Nonfungsional
Analisis untuk  konten program, perangkat keras, dan perangkat lunak  diperlukan selama pengembangan  aplikasi.  Analisis  konten  program  membahas  materi  yang  akan  disajikan, sementara analisis  perangkat  keras  membahas  spesifikasi  perangkat  keras  yang  dibutuhkan. Ini  mencakup  semua  perangkat  keras  yang  diperlukan  untuk  menjalankan  lingkungan pengembangan  seperti  Android  Studio  dan  Visual  Studio  Code.  Berikut  adalah  perangkat keras minimal yang diperlukan untuk Android Studio:
a. Microsoft Windows 7/8/10
b. 3 GB RAM
c. 2 GB hard disk space
Untuk Visual Studio Code, spesifikasi minimal adalah sebagai berikut:
a. Microsoft Windows 7
b. Intel Core i3 atau AMD Athlon 64
c. 2 GB RAM d) 2 GB hard disk space Untuk hardware yang dapat mengjalankan aplikasi Transform  Pixel ialah smartphone dengan  sistem  operasi  Android  versi  4.0.x  atau  lebih baru.

## 3.3 Desain Aplikasi
Pada  titik  ini,  desain  aplikasi  konversi  gambar  ke  tesk  dibuat  dengan  teliti.  Ini  juga mempermudah  user  yang  ingin  mengambil  teks  yang  ada  digmabar  tanpa  harus  melakukan penginputan manual atau pengetikaan.
1) Halaman Splash Screen
Splash  screen , atau  halaman  awal  aplikasi.  Aplikasi  ini  bernama  “ Transform  Pixel ”  yang berarti mengubah gambar menjadi kata atau teks. Berikut gambar halaman Splash Screen :
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: ISSN: 2356-5209 pp. 271~270 Online ISSN: 2655-3058

## Gambar 5 Halaman Splash Screen
2) Halaman Home
Halaman  home  adalah  halaman  yang  menyediakan  fitur  konversi  gambar  ke  teks, dihalaman home terdapat beberapa fitur yaitu :
a. Hasil dari konversi
b. Fitur salin
c. Kamera yang digunakan untuk mengambil gambar yang akan dikonversi ke tesk
d. Fitur about
e. Fitur compare

## Gambar 6 Halaman Home
3) Halaman Kamera
Halaman  Kamera  digunakan  untuk  mengambil  gambar  yang  ingin  dikonversi  menjadi teks, terdapat beberapa fitur yang ada dikamera yaitu:
a. Fitur Flash yang digunakan untuk memberi pencahayaan yang lebih terang dan jelas
b. Fitur menngambil gambar
c. Fitur silang (X) untuk kembali ke halaman home
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: ISSN: 2356-5209 pp. 271~270 Online ISSN: 2655-3058

## Gambar 7 Halaman Gambar
4) Halaman Image Preview
Halaman image preview adalah  halaman setelah  gambar yang sudah di ambil  dihalaman kamera  untuk  mengetahui  gambar  yang  di  ambil  sudah  jelas  dan  benar.  Ada  beberapa  fitur yang ada pada halaman image preview yaitu :
a. Fitur cropper
b. Fitur convert untuk  mengkonversi  gambar  yang  akan  dan  sudah  di  ambil  oleh user ke teks.

## Gambar 8 Halaman Image Preview
5) Halaman Cropper
Halaman Cropper adalah  halaman  yang  di  gunakan  untuk  memotong  atau  mengcropper gambar  yang  akan  dikonversi  ke  teks.  Ada  beberapa  fitur  yang  ada  di  halaman Cropper yaitu:
a. Fitur Crop untuk memotong gambar, terdapat juga ukuran yang dapat user gunakan untuk memotong  gambar  yang  akan  di  konversi  ke  tesk,  dan  dapat  mengatur  besar,  kecilnya gambar yang akan di potong atau di crop
b. Fitur Rotate untuk  merotate gambar yang akan di  konversi  ke teks, terdapat juga ukuran yang akan digunakan untuk gambar yang sudah diambil
c. Fitur Scale untuk  memperbesar  dan  memperkecil  gambar  yang  akan  dikonversi  ke  teks, terdapat juga berbagai skala yang akan digunakan user.
d. Fitur ceklis ( ✓ ) untuk gambar yang telah selesai di crop dan kembali ke halaman image preview untuk dikonversi menjadi teks
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: ISSN: 2356-5209 pp. 271~270 Online ISSN: 2655-3058
Gambar 9 Halaman Cropper
6) Halaman About Halaman About adalah  halaman  penjelasan  tentang  aplikasi  yang  dibuatnya  halaman  ini membahas tentang profil pembuat dan penjelasan singkat apa yang dibuatnya.
Gambar 10 Halaman About
7) Halaman Compare
Halaman Compare adalah  halaman  yang  digunakan  untuk  mengcompare  teks  yang didapat  dari  hasil  konversi  dengan  gambar  lain,  untuk  mengetahui  kemiripan  antara  teks yang didapat dari gambar yang sudah di konversi dengan teks yang ada digambar lain. Ada beberapa fitur yang terdapat pada halaman convert yaitu:
a. Fitur  kamera  untuk  mengambil  gambar  lain  yang  ingin  dikonver  dengan  teks  hasil konversi dari gambar sebelumnya
b. Fitur compare untuk  mengetahui seberapa persen  kemiripan teks  yang  didapat dari hasil konversi gambar sebelumnya dengan gambar lain.
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: ISSN: 2356-5209 pp. 271~270 Online ISSN: 2655-3058
Gambar 11 Halaman Compare

## 3.4 Tahap Implementasi
Proses  menerapkan  suatu  rencana  atau  kebijakan  disebut  sebagai  tahap  implementasi. Ini  adalah  langkah  penting  dalam  siklus  pengembangan  atau  perubahan  di  berbagai  situasi, termasuk  dalam  pengembangan  perangkat  lunak.  Pada  tahap  implementasi,  kode  yang  telah dirancang dan diuji akan diimplementasikan  dalam proses produksi atau dimasukkan ke  dalam produk  yang  sebenarnya.  Instalasi,  konfigurasi,  dan  pengujian  perangkat  lunak  adalah  bagian dari  proses  ini  untuk  memastikan  bahwa  itu  berfungsi  dengan  baik  dan  memenuhi  kebutuhan pengguna.

## 3.5 Implementasi Pemrograman
Jika  perintah  tidak  digunakan,  aplikasi  tidak  dapat  dijalankan.  perintah  yang dimaksudkan  untuk  memungkinkan  aplikasi  menjalankan  fungsinya.  Supaya  fungsi  dapat dijalankan,  bahasa  pemrograman  diperlukan.  Android  menggunakan Dart sebagai  bahasa pemrograman  default.  File  yang  digunakan  dalam  aplikasi  sinaubasa  dibagi  ke  dalam  empat paket: paket utilities , view , dan main.

## 3.6 Implementasi Algoritma Jaro-Winkler
Pada  Aplikasi Transform Pixel  menggunakan  algortima Jaro-Winkler yang  bertujuan untuk  mencompare  teks  yang  didapat  pada  hasil  konversi  gambar.  Algoritma Jaro-Winkler bertujuan  untuk  mencari  kesamaan  antara  teks  hasil  konversi  dengan  gambar  baru  yang  ingin dicompare.
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: ISSN: 2356-5209 pp. 271~270 Online ISSN: 2655-3058
Gambar 12 Sorce Code Algoritma Jaro Winkler
Algoritma Jaro-Winkler memiliki perhitungannya sendiri untuk  menentukan kemiripan atau kesamaan dari teks hasil konversi dengan teks yang ada pada gambar digital.

## 3.7 Uji Coba Aplikasi Transform Pixel
Uji  coba  aplikasi  adalah  proses  di  mana  sebuah  aplikasi  atau  perangkat  lunak  diuji untuk  menemukan  masalah,  memastikan  kinerja  yang  diharapkan,  dan  memvalidasi fungsionalitasnya  sebelum  dirilis  secara  resmi  kepada  pengguna  akhir.  Ini  dilakukan  untuk memastikan bahwa aplikasi tersebut berfungsi dengan baik dan memenuhi kebutuhan dan tujuan yang  ditetapkan.  Uji  coba  biasanya  terdiri  dari  sejumlah  pengujian  dasar  hingga  pengujian kinerja  dan  beban  yang  lebih  mendalam.  Pengujian  ini  dapat  membantu  pengembang menyelesaikan  masalah,  meningkatkan  kinerja,  dan  memastikan  bahwa  aplikasi  siap  untuk digunakan secara luas.

## 3.8 Uji Coba Konversi Gambar ke Teks
Berikut gambar uji coba konversi gambar ke teks :
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: ISSN: 2356-5209 pp. 271~270 Online ISSN: 2655-3058

## Gambar 13 Uji Coba Konversi Gambar Ke Teks

## 3.9 Uji Coba Algoritma Jaro-Winkler
Peneliti  melakukan  uji  coba  algoritma Jaro-Winkler dengan  melakukan  perhitungan manual dengan contoh kata “BRI” dan “BNI” sebagai berikut :
1) Menghitung Jaro Similarity :
a. Jumlah karakter yang sama (m) antara kedua string : 2 (yaitu B dan I).
b. Jumlah karakter yang berbeda (t) di kedua string : 1 (yaitu R dan N).
c. Jumlah  karakter  yang  cocok  pada  setengah  jarak  maksimum  (c):  0  (karena  tidak  ada karakter yang cocok pada setengah jarak maksimum).
d. Panjang string pertama (m1) = 3 (BRI)
e. Panjang string kedua (m2) = 3 (BNI)
Jaro Similarity (JS) dihitung menggunakan rumus berikut: JS = (m / m1 + m / m2 + (m - c) / m) / 3 JS = (2/3 + 2/3 + (2-0)/2) / 3 JS = (0.6667 + 0.6667 + 1) / 3 JS = 2.3334 / 3
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: ISSN: 2356-5209 pp. 271~270 Online ISSN: 2655-3058

## JS ≈ 0.7778
2) Menghitung Jaro-Winkler Similarity :
a. Jaro Similarity yang telah dihitung sebelumnya: JS ≈ 0.7778
b. Nilai p (p = 0.1) yang ditetapkan untuk menghitung Jaro-Winkler Similarity .
Jaro-Winkler Similarity (JWS) dihitung menggunakan rumus berikut:
JWS = JS + (l * p * (1 - JS))
Di mana l adalah panjang awal string yang cocok dalam string yang sama (dalam kasus ini, tidak ada karakter yang cocok pada posisi awal). JWS = 0.7778 + (0 * 0.1 * (1 - 0.7778)) JWS = 0.7778 + (0 * 0.1 * 0.2222) JWS = 0.7778 + 0 JWS ≈ 0.7778
Jadi, nilai Jaro-Winkler Similarity antara "BRI" dan "BNI" adalah sekitar 0.7778 Sekitar 77%. Semakin tinggi nilai Jaro-Winkler Similarity , semakin mirip kedua string tersebut. Dalam contoh ini, kedua string memiliki tingkat kesamaan yang cukup tinggi.
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: ISSN: 2356-5209 pp. 271~270 Online ISSN: 2655-3058
Gambar 14 Uji Coba Algoritma Jaro Winkler Pada Aplikasi

## 4. KESIMPULAN
Aplikasi Transform Pixel ini memiliki kemampuan yang baik untuk mengkonversi teks yang  ada  pada  gambar  digital  menjadi  teks  yang  bisa  di  salin  dan  bisa  mencompare  teks  hasil konversi dari gambar digital dengan gambar digital lainnya. Aplikasi ini juda dapat menganalisa tulis  tangan,  angka-angka,  simbol-simbol,  berbagai  tipe  huruf  pada  kata  dan  bisa  melakukan cropper atau memotong gambar maupun dapat melakukan zoom in dan zoom out pada gambar digital  yang  akan  dikonversi  dan  dicompare.  Implementasi  Algoritma Jaro-Winkler pada aplikasi  ini  akurat  dan  signifikan  karena  dalam  mengcompare  2  kata  sampel  yaitu  “BRI”  dan “BNI”  dengan  hasil  0,7778  atau  dalam  nilai  persentase  77%  melalui  perhitungan  manual. Berdasarkan  perbandingan  nilai  pada  aplikasi  dan  perhitungan  menggunakan phyton dengan representasi floating-point ,  menyebabkan  perbedaan  kecil  dalam  hasil  akhir  dengan  sesilih  3% yang hasilnya menjadi 80%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agustina  Julisawaty,  E.,  &  Munich  Heindari  Ekasari,  dan.  (2020).  Struktur  Navigasi. Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya, 4(1), 16424.
[2] Al-Faruq, M. N. M., Nur’aini, S., & Aufan, M. H. (2022). FIGMA. Walisongo Journal of Information Technology, 4(1), 43–52. https://doi.org/10.21580/wjit.2022.4.1.12079
[3] Napitupulu,  R.  I.,  Fikri  Mauludin,  M.,  Gianadevi,  F.,  &  Rumambi,  T.  (2023).  Rancang Bangun Aplikasi Konversi File Berformat Image Menjadi File Berformat Txt.
[4] Novie  Tri  Lestari,  I.,  Iskandar  Mulyana,  D.,  &  Cipta  Karya  Informatika,  S.  (2022). Implementation  Of  Ocr  (Optical  Character  Recognition)  Using  Tesseract  In  Detecting Character  In  Quotes  Text  Images.  In  Journal  of  Applied  Engineering  and  Technological Science (Vol. 4, Issue 1).
[5] Penerapan  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi,  J.,  Bryan  Prasetio,  F.,  &  Wellem,  T. (n.d.). ANDROID JURNAL.
[6] Prasetyo,  A.,  Baihaqi,  W.  M.,  &  Had,  I.  S.  (2018).  Algoritma  Jaro-Winkler  Distance:
CICES ( Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science )
DOI: ISSN: 2356-5209 pp. 271~270 Online ISSN: 2655-3058
Fitur  Autocorrect  dan  Spelling  Suggestion  pada  Penulisan  Naskah  Bahasa  Indonesia  di BMS  TV.  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer,  5(4),  435–444. https://doi.org/10.25126/jtiik.201854780
[7] Puspita  Sari,  R.,  Rahmayuda,  S.,  Sistem  Informasi,  J.,  Mipa,  F.,  Tanjungpura  Jalan ProfDrH Hadari Nawawi, U., & Telp, P. (2022). Coding : Jurnal Komputer dan Aplikasi Implementasi  Framework  Flutter  Pada  Sistem  Informasi  Perpustakaan  Masjid  (Studi Kasus: Masjid di Kota Pontianak).
[8] Retno,  A.,  Ririd,  T.  H.,  Saputra,  P.  Y.,  Sastri,  A.  M.,  Informatika,  T.,  Informasi,  T.,  & Malang, P. N. (2019). Sistem Koreksi Kesalahan Pengetikan Kata Kunci dalam Pencarian Artikel Menggunakan Algoritma Jaro-Winkler.
[9] Salim,  R.  A.,  Septian,  M.  R.  D.,  Suhartini,  S.,  Anggraini,  D.,  &  Qomariyah,  Q.  (2021). Aplikasi  Pendeteksi  Kesamaan  Dokumen  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Jarak  Jaro Winkler Dan Levenshtein. Sebatik, 25(1). https://doi.org/10.46984/sebatik.v25i1.1309
[10] Sanjaya, A. (2020). Optimasi Pencarian Data Menggunakan Text Filtering Dan Algoritma Jaro Winkler. In Jurnal Ilmiah NERO (Vol. 5, Issue 1).
[11] Soedewi,  S., Swasty,  W.,  Mustikawan,  A.,  &  Naufalina, F.  E.  (2021).  Struktur  Navigasi (2). Jurnal Bahasa Rupa, 5(1), 22–34. https://doi.org/10.31598/bahasarupa.v5i1.848
[12] Tashildar,  A.,  Shah,  N.,  Gala,  R.,  Giri,  T.,  &  Chavhan,  P.  (1262).  Application Development  Using  Flutter.  In  International  Research  Journal  of  Modernization  in Engineering Technology and Science @International Research Journal of Modernization in Engineering. www.irjmets.com
[13] Tinaliah,  T.,  &  Elizabeth,  T.  (2018). Perbandingan  Hasil  Deteksi  Plagiarisme  Dokumen dengan  Metode  Jaro-Winkler  Distance  dan  Metode  Latent  Semantic  Analysis.  Jurnal
Teknologi Dan Sistem Komputer, 6(1), 7–12. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.6.1.2018.7-12
[14] Wankhede, P., Talati, M., & Chinchamalatpure, R. (2020). GCP. In International Journal of Research in Engineering and Applied Sciences ISSN (Vol. 05).
[15] Wibawa, C., & Anggraeni, D. T. (2023). Comparison Of Image Segmentation Method In Image  Character  Extraction  Preprocessing  Using  Optical  Character  Recoginiton.  Jurnal Teknik Informatika (Jutif), 4(3), 583–589. https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.3.956
[16] Zulhida  Putri,  D.,  Setiawan,  Y.,  Supratman,  J.  W.,  Limun,  K.,  &  Bengkulu,  K.  (2018). Konversi  Citra  Kartu  Nama  Ke  Teks  Menggunakan  Teknik  OCR  Dan  Jaro-Winkler Distance. Jurnal TEKNOINFO, 12(1), 1–6. http://code.google.com/p/tesseract-ocr