2023
Rini Indarti, Adianto, Ii Munadhif
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac                                                     hal. 44-50

## Penerapan Metode Optical Character Recognition (OCR) Untuk Mengambil Data Arsip
Mochammad Rifky Reyvansyah, Edy Setiawan, Rini Indarti, Adianto, Ii Munadhif Program Studi Teknik Otomasi, Jurusan Teknik Ke list rikan Kapal Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya Jalan Teknik Kimia, Kampus ITS Sukolilo, Surabaya 60111 E-mail: mrifky@student.ppns.ac.id, edy_setiawan@ppns.ac.id, riniindarti@ppns.ac.id, adianto@ppns.ac.id,  iimunadhif@ppns.ac.id
Abstract—  Dalam  proses  penyimpanan  arsip,  pendataan adalah tahap sebelum arsip disimpan agar lebih mudah ketika mencarinya.  Permintaan  dan  pengelolaan  arsip  menuntut ketelitian  dan  keakuratan,  oleh  sebab  itu  banyak  perusahaan atau instansi yang penyimpanan arsipnya sulit untuk ditelusuri. Umumnya  saat  proses  pendataan,  arsip  akan  diklasifikasikan berdasarkan jenisnya. Hanya 3 jenis arsip yang digunakan pada penelitian  ini  yaitu;  arsip  piutang,  hutang  dan  perizinan. Sedangkan  untuk  mengklasifikasikannya  digunakan  OCR (Optical  Character  Recognition).  OCR  adalah  proses dalam mengubah  gambar  huruf  menjadi  karakter  ASCII (American  Standard  Code  for  Information  Interchange)  yang dapat dikenali oleh komputer. Metode tersebut dipilih karena dapat  mempermudah  serta  mempersingkat  proses  pendataan arsip,  yang  awalnya  mengetik  menjadi  scan  atau  memindai arsip saja. Pendata arsip melalui tiga proses yaitu mengambil citra  arsip  dengan  kamera,  mengklasifikasikan  jenisnya menggunakan OCR dan memasukan data arsip ke dalam excel. Dari  hasil  penelitian,  didapatkan  total  rata-rata  nilai keberhasilan  pembacaan OCR  sebesar 99.47%  dari 3 kriteria sampel pengujian yaitu. Sampel citra sempurna sebesar 100%, citra  minim  fokus  sebesar  98.66%  dan  citra  minim  cahaya sebesar  99.75%,  Sedangkan  tingkat  keberhasilan  dalam mencari  arsip  sebesar  95.33%.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  metode  ini  memiliki  nilai  yang  baik  dalam  pendataan arsip.
Kata  Kunci—  Optical  Character  Recognition,  Pendataan Arsip, Penelusur Arsip

## I. P ENDAHULUAN
Di  sebuah  perusahaan  pasti  ada  bagian  kearsipan mulai  dari  perusahaan  yang  bergerak  disektor  makanan hingga perusahaan yang bergerak di sektor pengiklanan [1]. Sebuah  perusahaan  atau  instansi  akan  terlihat  buruk reputasinya  akibat  kearsipan  yang  tidak  memadai  [2]. Kebutuhan  dalam  penyediaan  arsip  secara  cepat  dan  tepat sangat  diperlukan  karena  segalanya  memerlukan  arsip  dan arsip adalah segalanya bagi perusahaan.
Pendataan  arsip  adalah  proses  mengklasifikasikan arsip  berdasarkan  jenis  dan  isi  arsip  sebelum  disimpan  [3]. Selain  itu,  juga  direncanakan  penyimpanan  dan  peletakan arsip  [4].  Proses  ini  umumnya  memakan  waktu  yang  lama dan memerlukan ketelitian tinggi karena perlu mengetik satu- persatu  keterangan  didaftar  arsip  berupa  excel  ataupun software lain  yang  fungsinya  sama  [5].  Oleh  karena  itu, metode  OCR  atau  proses  mengubah  gambar  huruf  menjadi karakter  ASCII  ( American  Standard  Code  for  Information Interchange) [6],[7]  dapat  mengurangi  waktu  pengetikan. Setidaknya ada 5 macam jenis dalam menyimpan arsip yaitu sistem  abjad  ( alphabetical) ,  nomor  ( numerical) ,  tanggal
( chronological), wilayah  ( geological), subjek  ( subjectical) [8] setiap macamnya memiliki kelebihan serta kekuranganya masing-masing  berkaitan  dengan  proses  pencarian  kembali atau pengambilan arsip yang telah disimpan. Pada penelitian kali  ini  dipilih  sistem  tanggal  untuk  kelebihan  dan kekuranganya dapat dilihat pada tabel berikut.

## Tabel 1. Macam Penyimpanan Arsip
Penyimpanan Sistem Tanggal atau Chronological
Kelebihan Kekurangan • Cocok untuk pengolah yang kegiatannya berkaitan dengan tanggal jatuh tempo.
• Sederhana dan mudah diterapkan karena tanpa klasifikasi.
• Akan terjadi kesulitan dalam penemuan kembali arsip apabila peminjam menyebutkan perihal arsip.
• Orang sering lupa dengan tanggal surat terutama tanggal penyimpanan.
• Tidak semua unit pengolahan dalam organisasi itu cocok menetapkan sistem ini.
• Agar mudah mengatur letak arsip dalam folder maka pembuatan kode tidak dapat murni 100% tetapi harus ditambahkan dengan kode abjad.
Sumber  : [9]
Sesuai  tabel  1.  penyimpanan  tersebut  akan disempurnakan  lagi  dengan  menggunakan  OCR  sebagai metode untuk menggantikan pengetikan ke dalam excel [10]. Selain  itu,  juga  memberikan  keterangan  nama  dan  perihal dari  arsip  sehingga  pencarian  menjadi  lebih  mudah  serta efisien [11].

## II. B AHAN DAN M ETODE
Teknik  mendapatkan  karakter  huruf  ASCII  dari sebuah  gambar  atau  citra  dimulai  dari image  processing OCR. dalam prosesnya bisa dilihat pada flowchart berikut.
Penjelasan dari tahap flowchart gambar 1,  sebagai berikut.
A. Pencarian Baris dan Kata
Dari hasil citra yang diambil akan dicari baris dan kata  didalamnya.  Pencarian  baris  dilakukan  dengan penyaringan  gumpalan  dan  konstruksi  garis[12].  Dengan asumsi bahwa analisis tata letak halaman sudah menyediakan wilayah teks dengan ukuran teks yang seragam.
2023 Rini Indarti, Adianto, Ii Munadhif
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
Gambar 1. Proses OCR

## Gambar 2. Penandaan Baris Dan Kata

## B. Deteksi Kata dan Pemotongan
Untuk  mencari  penataan  baku  dari  kata  akan dilakukan  pemotong  kata  menjadi  karakter  menggunakan pitch , dan menonaktifkan chopper dan associator pada saat ini  kata  untuk  langkah  kepengenalan  kata  [13].  Gambar  3. menunjukkan sebuah contoh khas dari kata fixed-pitch . Maka jika ada huruf dengan bentuk atau ukuran yang berbeda akan terfilter.
Gambar 3. Pencarian Penataan Baku Dari Sebuah Kata

## C. Pemotongan Dan Penyambungan Karakter
Memotong  gumpalan  citra  karakter  dengan kemungkinan terbaik dari pengklasifikasi karakter. Kandidat memotong  poin  ditemukan  dari  cekungan  pendekatan polygonal dari garis besar, dan mungkin memiliki cekungan lain seperti simpul berlawanan, atau segmen garis [14]. Hal ini  bisa  memerlukan  hingga  3  pasang chop point untuk berhasil memisahkan gabungan karakter.
Gambar 4. Pemotongan Dari Gumpalan Citra Karakter
Gambar 5. Penyambungan Karakter Sebelum Diklasifikasian
D. Template Matching
Template Matching adalah tahap untuk mencocokan karakter  sesuai  dengan  referensi  citra  karakter  yang  telah dipotong  sebelumnya  menggunakan  metode  NCC ( Normalize  Cross  Corelation )  [15].  Dengan  metode  NCC, persentase  kecocokan  dengan  nilai  yang paling  tinggi  akan menentukan jenis atau model karakter tersebut[16].
Gambar 6. Bentukan Karakter Yang Akan Dicocokan
Selain template  matching ,  metode  ini  dapat digunakan  untuk  menentukan  kecocokan  antara  dua  sinyal atau  lebih  dalam  suatu  interval  waktu  [17].  Untuk menentukan  nilai  NCC  dapat  digunakan  persamaan  (1) berikut ini.
NC = 𝛴𝑖𝛴𝑗𝑊𝑖𝑗𝑊΄𝑖𝑗
𝛴𝑖𝛴𝑗[𝑊΄𝑖𝑗]²
(1)
NC : Normalized Cross Corelation
𝑊𝑖𝑗 : Piksel citra referensi
𝑊΄𝑖𝑗 : Piksel citra capture
i,j : Elemen citra
E. Arsip Sampel Uji OCR
Terdapat 3 jenis asip yang digunakan yaitu piutang, hutang, perizinan. Bagian yang nantinya akan diproses OCR dalah  kop  surat  oleh  karena  itu  bagian  tersebut  harus memiliki layout tata letak yang sama agar lebih mudah saat scanning [18].  Berikut  adalah  salah  satu  sampel  kop  surat yang digunakan sebagai sampel.
Pemotongan dan penyambungan jenis karakter Template matching Selesai Mulai Mencari baris dan kata Deteksi  kata  dan pemotongan
2023 Rini Indarti, Adianto, Ii Munadhif
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
Gambar 7. Bagian yang di- scan Kamera
Bagian  yang  ditandai  kotak  merah  adalah  bagian yang diambil oleh kamera.

## F. Data Arsip
Data  arsip  merupakan  keterangan  arsip  yang tercantum pada kop surat [19], sesuai dengan yang ditunjukan pada  gambar  7.  Data  ini  berupa  nama,  alamat  perusahaan, jenis dan nomor arsip. Oleh karena itu, pemilihan layout kop surat  harus  rapi  dan  presisi  agar  tidak  mempersulit  proses pembacaan  OCR.  Dengan  mempertimbangkan  hal  tersebut maka dipilih layout sebagai berikut:
Tabel 2. Layout Kop-surat Perusahaan Alamat
Jenis Arsip Nomor Arsip
Penataan  penulisan  atau layout tersebut  sangat sering dijumpai karena sudah umum digunakan  perusahaan dengan  berbagai  bidang  [20].  Selanjutnya  merupakan  cara mengekstrak  karakter  ASCII  setiap  bagian  dari  gambar melalui serangkaian proses untuk penjabarannya dapat dilihat pada gambar 8, yaitu proses mendapatkan data arsip.
Gambar 8. Proses Mendapatkan Data Arsip
Gambar  8  merupakan  tahapan  proses  OCR  untuk mendapatkan  data  arsip.  Proses  1-2  merupakan adjustment dari brightness , contrast dan intensity ,  tahap  3  yaitu pencarian  baris  dan  kata,  tahap  4-5  deteksi  kata  dan pemotongan,  tahap  6-7  pemotongan  dan  penyambungan karakter  terakhir  tahap  8-9  pencocokan  menggunakan template matching .
G. Penyaringan Data Arsip
Penyaringan  ini  adalah  proses  substitusi,  eliminasi serta  pemisahan  karakter  ASCII  masing  masing  data  arsip dari  hasil  OCR  yang  hanya  sebuah  paragraf  panjang  tanpa ada  keterangan  data  seperti  jenis,  nama  perusahaan  dan nomor dari arsip itu sendiri. Agar lebih jelasnya dapatdilihat tabel berikut ini.
Tabel 3. Penyaringan Data Arsip Bentuk Awal Perubahan hasil Perusahaan Alamat Jenis Arsip Subtitusi (Enter) Menjadi (,) Perusahaan,,Alamat,,Je nis Arsip,Nomor Arsip,
Rini Indarti, Adianto, Ii Munadhif
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
Nomor Arsip Perusahaan,, Alamat,,Jeni s Arsip,Nomo r Arsip, Subtitusi  (,,) menjadi (,) Perusahaan,Alamat,Jen is Arsip,Nomor Arsip, Perusahaan, Alamat,Jenis Arsip,Nomo r Arsip, Eliminasi  (,) terakhir  dan pemisahan (Perusahaan),(Alamat), (Jenis  Arsip),(Nomor Arsip)
Dari  tabel  3.  proses  penyaringan  data  arsip dilakukan dari paragraf hingga menjadi potongan keterangan yang  akan  dicantumkan  sebagai  identitas  arsip  pada list pendataan arsip yang berupa excel .
H. GUI (Graphical User Interface)
Setelah melalui penyaringan, data arsip berupa nama alamat jenis dan nomor arsip akan dicatat kedalam tabel list file excel sebagai pendataan arsip. Namun agar lebih mudah mengoprasikan  sistem  maka  digunakan  GUI Tkinter yang merupakan framework interface di- Python [21].
Gambar 9. GUI Sistem
Tampilan  kamera  pada  pojok  kiri  atas  lalu berikutnya ada list arsip untuk melihat apakah sudah dicatat pada excel ,  kolom  pencarian  terletak  dikanan  tengah,  hasil OCR ada di kanan atas dan sisanya sebagai berikut.
Capture = mengambil gambar dari kamera Switch Cam = mengganti kamera Good = menyimpan kamera Try again = mengambil ulang foto OCR = memperoleh data arsip memasukan data kedalam excel Cari = mencari jenis arsip dalam database III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Terdapat  dua  pengujian  yang  dilakukan  yaitu pengujian  pembacaan  OCR  dan  pengujian  pencarian  arsip dalam list pendataan arsip.
A. Hasil Pengujian OCR
Pengujian  ini  memiliki  3  macam  kriteria  uji  yaitu pengambilan  sampel  gambar  sempurna,  sampel  gambar
minim fokus dan minim cahaya. Pertama hasil sampel dengan gambar sempurna dapat dilihat pada tabel 4. Hasil OCR akan berurutan sesuai karakter pada sampel yang sedang diuji.
Tabel 4. Hasil Sampel Gambar Sempurna
NO Sebenarnya Hasil OCR Error 1 0% 2 0% 3 0% 4 0% 5 0%
Uraian hasil uji  sampel sempurna ada pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Sampel Gambar Sempurna No Sebenarnya Hasil OCR Error 1 PT. Bintang Utara PT. Bintang Utara 0% Jl. Dulu Kujemput Nanti Jl. Dulu Kujemput Nanti 0% INVOICE INVOICE 0% 0485/C75/KE/2023 0485/C75/KE/2023 0% Rata-rata error 0% 2 PT. Faster Send PT. Faster Send 0% JI. Kelampis Raya Jl. Kelampis Raya 0% INVOICE INVOICE 0% 0375/B.A6/TP/2023 0375/B.A6/TP/2023 0% Rata-rata error 0% 3 PT. Bintang Utara PT. Bintang Utara 0% Jl. Dulu Kujemput Nanti Jl. Dulu Kujemput Nanti 0% PERIZINAN PERIZINAN 0% 0143/M.A2/01/2023 0143/M.A2/01/2023 0% Rata-rata error 0 % 4 PT. Bintang Utara PT. Bintang Utara 0% Jl. Dulu Kujemput Nanti JI. Dulu Kujemput Nanti 0% PENAWARAN PENAWARAN 0% 0112/P3/04/2023 0112/P3/04/2023 0% Rata-rata error 0% 5 PT. Bintang Utara PT. Bintang Utara 0% Jl. Dulu Kujemput Nanti Jl. Dulu Kujemput Nanti 0% PAJAK PAJAK 0% LAHAN INTENS NO.1 LAHAN INTENS NO.1 0% Rata-rata error 0%
Dapat disimpulkan dari tabel 4 dan 5 bahwa metode OCR  telah  berhasil  diterapkan  dan  memiliki  100%  tingkat keberhasilan  namun  dengan  catatan  bahwa  sampel  diambil dengan  memaksimalkan  kinerja  kamera  mulai  dari penyesuaian  tingkat  fokus,  pencahayaan  sampai  dengan posisi  kertas  yang  sesuai  agar  mendapatkan  hasil  yang terbaik.
Rini Indarti, Adianto, Ii Munadhif
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
Tabel 6. Hasil Sampel Minim Fokus NO Sebenarnya Hasil OCR Error 1 (fokus kamera rendah) 1.25% 2 (fokus kamera rendah) 1.65% 3 (terlalu cepat mengambil foto) 1.25% 4 (terlalu cepat mengambil foto) 1.25% 5 (fokus kamera rendah) 1.25%
Setelah melakukan pengujian sampel gambar minim fokus,  ditemukan  kesalahan  pembacaan  oleh  karenanya dengan  menggunakan  rumus  menghitung error sebagai berikut;
Error % = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐼𝑛𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟 X 100% (1)
Maka  perhitungan  tingkat  kegagalan  dapat  diuraikan  pada tabel 7.
Tabel 7. Uraian Hasil Pengujian Minim Fokus
No Sebenarnya Hasil OCR Error 1 PT. Bintang Utara PT. Bintang Utara 0% Jl. Dulu Kujemput Nanti J ) . Dulu Kujemput Nanti 5% INVOICE INVOICE 0% 0485/C75/KE/2023 0485/C75/KE/2023 0% Rata-rata error
1.25%
2 PT. Faster Send PT. Faster Send 0%
JI. Kelampis Raya J i . Kelampis Raya 6.66% INVOICE INVOICE 0% 0375/B.A6/TP/2023 0375/B.A6/TP/2023 0% Rata-rata error 1.65% 3 PT. Bintang Utara PT. Bintang Utara
0%
Jl. Dulu Kujemput Nanti J \ . Dulu Kujemput Nanti 5% PERIZINAN PERIZINAN 0% 0143/M.A2/01/2023 0143/M.A2/01/2023 0% Rata-rata error 1.25% 4 PT. Bintang Utara PT. Bintang Utara
0%
Jl. Dulu Kujemput Nanti JI , Dulu Kujemput Nanti 5% PENAWARAN PENAWARAN 0% 0112/P3/04/2023 0112/P3/04/2023 0% Rata-rata error 1.25%
No Sebenarnya Hasil OCR Error 5 PT. Bintang Utara PT. Bintang Utara 0% Jl. Dulu Kujemput Nanti J i . Dulu Kujemput Nanti 5% PAJAK PAJAK 0% LAHAN INTENS NO.1 LAHAN INTENS NO.1 0% Rata-rata error 1.25%
Seperti  yang  dibuktikan  pada  tabel  7,  yang merupakan  penjelasan  dari  tabel  6,  menghasilkan  tingkat keberhasilan mencapai 98.66%. Hasil tersebut diperoleh dari total  rata-rata  pengujian.  Selain setting an  fokus  dari  lensa kamera  yang  diturunkan,  faktor  lain  yang  mempengaruhi adalah  terlalu  cepat  mengambil  foto  saat  sampel  baru  saja diletakan sehingga hasil foto dalam keadaan kurang fokus.
Berikut  ini  merupakan  sampel  untuk  pengujian minim Cahaya, yang diambil dalam rentang 120 lux sampai dengan 1lux.
Gambar 10. Citra Arsip Pada 120 lux
Gambar 11. Citra Arsip Pada 1 lux
Tabel 8. Hasil Sampel Minim Cahaya
No cahaya (lux) Sebenarnya Hasil OCR Error 1 120 PT. Bintang Utara PT. Bintang Utara 0% Jl. Dulu Kujemput Nanti Jl. Dulu Kujemput Nanti 0% INVOICE INVOICE 0% 0485/C75/KE/2023  0485/C75/KE/2023 0% Rata-Rata 0% 2 32 PT. Bintang Utara PT. Bintang Utara 0% Jl. Dulu Kujemput Nanti Jl. Dulu Kujemput Nanti 0% INVOICE INVOICE 0% 0485/C75/KE/2023  0485/C75/KE/2023 0% Rata-Rata 0% 3 24 PT. Bintang Utara PT. Bintang Utara 0% Jl. Dulu Kujemput Nanti Jl. Dulu Kujemput Nanti 0% INVOICE INVOICE 0% 0485/C75/KE/2023  0485/C75/KE/2023 0% Rata-Rata 0% 4 3 PT. Bintang Utara PT. Bintang Utara 0% Jl. Dulu Kujemput Nanti Jl. Dulu Kujemput Nanti 0% INVOICE INVOICE 0%
2023 Rini Indarti, Adianto, Ii Munadhif https://journal.trunojoyo.ac.id/triac 0485/C75/KE/2023  0485/C75/KE/2023 0% Rata-Rata 0% 5 1 PT. Bintang Utara PT. Bintang Utara 0% Jl. Dulu Kujemput Nanti J i . Dulu Kujemput Nanti 5% INVOICE INVOICE 0% 0485/C75/KE/2023  0485/C75/KE/2023 0% Rata-Rata 1.25%
Dari tabel 8 dapat dipahami ketika lux sebesar 120 lux, pembacaan OCR menjadi maksimal hingga 3 lux, yaitu keadaan  pengambilan  citra  redup  memiliki  tingkat keberhasilan  pembacaan  100%.  Ketika  flux  cahaya  1  lux pendeteksian  OCR  berkurang.  Sayangnya  lux  meter  yang digunakan  tidak  dapat  mengukur  nilai  flux  cahaya  kurang dari 1 lux (<1 lux).
Setelah melakukan tiga pengujian dapat diambil rata rata tingkat keberhasilan dari hasil sampel sempurna, minim fokus dan minim pencahayaan, untuk lebih jelasnya ada pada tabel 9 berikut ini :
Tabel 9. Tingkat Keberhasilan Pengujian OCR
Sesi Uji Tipe Uji OCR Success % Pengujian 1 Citra Sempurna 100 Pengujian 2 Minim Fokus 98.66 Pengujian 3 Minim Pencahayan  99.75 Total Rata- Rata Keberhasilan 99.47
Pada  tabel  9  dibuktikan  bahwa  pengujian  OCR memiliki tingkat keberhasilan sebesar 99.47%.
B. Hasil List dalam Bentuk Excel
List ini  langsung  ditulis  secara  otomatis  sesuai dengan  aturan  penyimpanan  arsip  bersistem  tanggal  atau chronological ,  Dicatat  sesudah  melakukan  scanning  dan memasukan nama orang yang bersangkutan serta perihal dari arsip  pada  GUI.  Namun  bila arsip  berjenis penawaran  atau pajak  yang  teridentifikasi  OCR  maka  kedua  jenis  arsip tersebut  tidak  akan  dimasukan  kedalam list karena list ini tidak kerkatian dengan arsip tersebut. Dalam tabel excel telah memiliki header perkolomnya untuk membedakan data arsip untuk lebih jelasnya bisa dilihat pada gambar 3.3
Gambar 12. List Data Arsip Pada Excel
Terdapat  15  variasi  tanggal  dan  terdapat  10  arsip disetiap tanggalnya sebagai data uji. Selanjutnya merupakan pengujian saat pencarian arsip berdasarkan sistem tanggal.
Tabel 10. Hasil Pencarian Arsip
No Tanggal Jumlah Arsip (%) Sebenarnya  Ditemukan 1 03-05-2023 10 10 100 2 04-05-2023 10 10 100 3 06-05-2023 10 10 100 4 07-05-2023 10 8 80 5 16-05-2023 10 10 100 6 23-05-2023 10 9 90 7 28-05-2023 10 10 100 8 01-06-2023 10 9 90 9 05-06-2023 10 8 80 10 09-06-2023 10 10 100 11 11-06-2023 10 10 100 12 13-06-2023 10 10 100 13 18-06-2023 10 9 90 14 19-06-2023 10 10 100 15 20-06-2023 10 10 100 Total rata-rata 95.33
Gambar 13. Tampilan GUI Saat Mencari Arsip
Gambar 14. Warning MassageBox
Hasil tabel 10 membuktikan bahwa pencarian arsip memiliki  tingkat  keberhasilan  mencapai  95.33%.  Terdapat arsip  yang  tidak  dapat  ditemukan  karena  data  arsip  yang tercatat tidak lengkap atau dapat juga dikatakan bahwa data tersebut  hilang.  Untuk  itu  GUI  akan  memberikan warning massage  box seperti  pada  gambar  14,  dengan  sistem memberitahu user apabila terdapat data yang hilang.
Rini Indarti, Adianto, Ii Munadhif
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac

## IV. K ESIMPULAN
Setelah  pengujian  OCR  didapatkan  nilai  tingkat keberhasilan  dengan  sampel  sempurna  100%,  minim  fokus sebesar 98.66%, minim pencahayaan 99.75%, Total rata-rata keberhasilan  mencapai  99.47%  dengan  acuan  bahwa orientasi  penataan  sesuai  dengan  layout  dan  jarak  kamera terhadap kertas sampel tidak berubah di setiap pengambilan gambar juga peletakan kertas sampel tidak miring terhadap kamera  sehingga  pembacaan  OCR  menjadi  lebih  akurat. Keakuratan  tersebut  juga  mempengaruhi  penyaringan  data dan  klasifikasi  jenis  arsip.    Tingkat  fokus  lebih mempengaruhi tingkat keberhasilan dibandingkan pencahayaan maka hasil gambar yang tajam akan membuat pembacaan OCR menjadi lebih akurat.
Penelitian  ini  dapat  menjadi rujukan atau referensi penelitian  selanjutnya  namun  terdapat  beberapa  hal  yang harus dipertimbangkan kembali seperti saat pengujian minim pencahayaan. Dari penelitian ditemukan bahwa alat ukur lux meter tidak dapat mengukur nilai lux kurang dari 1 lux hal ini membuat pengujian menjadi kurang lengkap. Nilai error baru ditemukan  pada  kondisi  1  lux.  Penambahan  sampel  juga menjadi  acuan  dalam  penelitian  selanjutnya  karena  pada penelitian ini hanya menggunakan  3 sampel dengan variasi isi  arsip.  Sudut  peletakan  kertas  terhadap  kamera  dapat menjadi tipe uji selanjutnya, karena kemiringan tulisan pada gambar kemungkinan besar mempengaruhi pembacaan OCR.

## D AFTAR P USTAKA
[1] R. Laili dkk. , “Analisis Prosedur Peyimpanan Arsip Dalam  Menunjang  Efektivitas  Kerja  Pegawai  Di Kantor  Badan  Pengawas  Pemilihan  Umum (Bawaslu)  Kota  Palembang,” Jurnal  Ilmiah  dan Administrasi Sosial JIADS , vol. 18, no. 1, hlm. 1–10, 2023.
[2] L. Adhrianti, “Management Public Relations Melalui Proses  Koorientasi  Bagi  Kepentingan  Pengelolaan Arsip  Bisnis  Jasa  Perhotelan  (Studi  Kasus  Upaya Promosi dan Peningkatan Citra Positif Marina Hotel Bengkulu),” JURNAL  KAGANGA ,  vol.  6,  no.  1, 2022.
[3] M. D. Trisetiyo dan J. S. Wibowo, “Klasifikasi Surat Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Pada  Sistem Informasi  Manajemen  Surat  (Studi  Kasus:  Bagian Humas  Setda  Kabupaten  Batang),” Proceeding SENDI_U , hlm. 285–292, Jul 2019.
[4] A.  Anisah,  D.  Wahyuningsih,  E.  Helmud,  T. Suwanda,  P.  Romadiana,  dan  D.  Irawan,  “Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Arsip Digital,” Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan  Komputer) , vol.  10,  no.  3,  hlm.  419–425,  Des  2021,  doi: 10.32736/sisfokom.v10i3.1300.
[5] M.  Hamidah  dan  K.  Rukun,  “Implementasi Framework  YII2  Pada  Sistem  Electronic  Arsip  (E- Arsip)  Kependudukan  Nagari  Balah  Hilia,” VOTEKNIKA ,  vol.  07,  no.  03,  2019,  [Daring].
Tersedia pada: http://ejournal.unp.ac.id/index.php/voteknika/index [6] F.  Mohammad,  J.  Anarase,  M.  Shingote,  dan  P. Ghanwat, “Optical character
recognition implementation using pattern
matching,”
International  Journal  of  Computer  Science  and
Information Technologies , vol. 5, no. 2, hlm. 2088–
2090, 2014. [7] A.  L.  Firdaus,  M.  S.  Kurnia, T.  Shafera, dan  W.  I.
Firdaus, “Implementasi Optical Character
Recognition (OCR) Pada Masa Pandemi Covid-19,” JUPITER  (Jurnal  Penelitian  Ilmu  dan  Teknik Komputer) , vol. 13, no. 2, hlm. 188–194, 2021.
[8] M. R. Basya dan D. Puspasari, “Analisis Pengelolaan Arsip  di  Kantor  Kecamatan  Bungah  Kabupaten Gresik,” Jurnal Pendidikan Administrasi Perkantoran  (JPAP) ,  vol.  9,  no.  2,  hlm.  439–453, 2021.
[9] Kurniawan,  “Pengertian  Arsip  dan  5  Sistem Penyimpanan Arsip Beserta Contohnya,” Sep 2017, Diakses:  17  Juni  2023.  [Daring].  Tersedia  pada: https://www.academia.edu/38451857/Contoh_Penge rtian_Arsip_dan_5_Sistem_Penyimpanan_Arsip_Be serta_Contohnya
[10] F.  Dwima,  D.  Rahmawati,  dan  K.  Aji,  “Rancang Bangun Sistem Keamanan Parkir Berbasis Random Password  dan  Image Processing  Menggunakan Optical  Character  Recognition  (OCR),” Jurnal Teknik Elektro dan Komputer (TRIAC) , vol. 04, no. 07, 2017, Diakses: 22 Juni 2023. [Daring]. Tersedia pada: https://journal.trunojoyo.ac.id/triac/article/view/325 9/2431
[11] D.  Haumahu,  A.  Soetiksno,  dan  W.  O.  Kowey, “Pengaruh Pengelolaan Kearsipan Terhadap
Efisiensi  Kerja  Pegawai  Kantor  Kecamatan Nusaniwe,” Jurnal Administrasi Terapan , vol. 2, no. 1, hlm. 104–115, Mar 2023.
[12] W. Bian, T. Wakahara, T. Wu, H. Tang, dan J. Lin, “Binarization  of  Color  Character  Strings  in  Scene Images  Using  Deep  Neural  Network,” IEEE  2018 Digital Image Computing , 2018, doi:
doi:10.1109/dicta.2018.8615837.
[13] R.  Smith,  “An  overview  of  the  Tesseract  OCR engine,”  dalam Ninth  international  conference  on document  analysis  and  recognition  (ICDAR  2007) , IEEE, 2007, hlm. 629–633.
[14] D.  Ega  Saputra,  D.  Rahmawati,  dan  A.  Fiqhi Ibadillah,  “Pengolahan  Citra  Digital  Dalam Penentuan  Panen  Jamur  Tiram,” Jurnal  Teknik Elektro  dan  Komputer  TRIAC ,  vol.  6,  no.  1,  hlm. 2615–7764, 2019, doi: https://doi.org/10.21107/triac.v6i1.4356. [15] S.  Muharom,  “Pengenalan  Nomor  Ruangan Menggunakan Kamera Berbasis OCR Dan Template Matching,” Jurnal Inform , vol. 4, no. 1, 2019.
[16] R. Alfita, A. F. Ibadilah, dan A. Prianto, “Identifikasi Nilai  Nominal  Uang  Kertas  Berdasarkan  Warna Berbasis  Image  Processing  Menggunakan  Metode Template  Matching,” Jurnal  Teknik  Elektro  dan Komputer TRIAC , vol. 9, no. 1, hlm. 2615–7764, Mei 2022, doi: https://doi.org/10.21107/triac.v9i1.12487.
[17] H.  Setiawan,  “Implementasi  Metode  Normalized Cross  Correlation  Pada  Template  Matching  Untuk Aplikasi  Pendeteksi  Objek  Pada  Citra  Digital.” November  2014.  Diakses:  9  Maret  2023.  [Daring]. Tersedia
pada:
2023 Rini Indarti, Adianto, Ii Munadhif
https://journal.trunojoyo.ac.id/triac
https://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op= read&id=jbptunikompp-gdl-herisetiaw-35242
[18] S.  S.  Nurhaliza  dan  L.  ETP,  “Sistem  Pengenalan Karakter  Dokumen  Secara  Otomatis  Menggunakan Metode Optical Character Recognition,” PETIR , vol. 15,  no.  1,  hlm.  166–175,  Feb  2022,  doi: 10.33322/petir.v15i1.1610.
[19] Y.  Zawarnis,  “Kesalahan  Berbahasa  Dalam  Surat Dinas Instansi Pemerintahan Di Kabupaten Lampung Selatan,” Kelasa , vol. 18, no. 1, hlm. 81–96, 2020.
[20] E.  Alhadi,  F.  Maretha,  H.  Setiawan,  J.  Bustan,  J. Administrasi  Bisnis,  dan  P.  Negeri  Sriwijaya, “Perancangan  Surat  Bisnis  Secara  Elektronik  Pada Kerupuk-Kemplang  dan  Pempek  Hj.  Eva  Yunus,”
Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  untuk Masyarakat SNAPTEKMAS , vol. 1, no. 2, 2019.
[21] K. Yuvaraj, G. M. Oorappan, K. K. Megavarthini, M. C. Pravin, R. Adharsh, dan M. A. Kumaran, “Design and  development  of  an  application  for  database maintenance in inventory management system using tkinter and sqlite platform,” dalam IOP Conference Series:  Materials  Science  and  Engineering ,  IOP Publishing, 2020, hlm. 012012.