## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 168 − 176 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2371

## Penerapan Optical Character Recognition  Proses Registrasi Pasien Tes Covid-19 Berbasis Web
I Putu Gede Abdi Sudiatmika * , Ni Komang Hari Santhi Dewi, I Komang Okky Suardhana, Nyoman Pradipta Dewantara
Informatika dan Komputer, Sistem Komputer, Institut Teknologi dan Bisnis Stikom Bali, Denpasar Jl. Raya Puputan No.86, Dangin Puri Klod, Kec. Denpasar Tim., Kota Denpasar, Bali, Indonesia Email: 1,* gede_abdi@stikom-bali.ac.id, 2 santhi.dewi@stikom-bali.ac.id, 3 mangokky@gmail.com,
4 nyomanpradipta120@gmail.com Email Penulis Korespondensi: gede_abdi@stikom-bali.ac.id Submitted: 14/10/2022 ; Accepted: 30/10/2022 ; Published: 31/10/2022
Abstrak −Kasus  Covid-19  di  Bali  pada  periode  Oktober  hingga  November  2020  mengalami  peningkatan  yang  dapat menyebabkan rumah sakit mengalami peningkatan permintaan akan pelayanan kesehatan. Rumah sakit merupakan salah satu departemen  terpenting  selama  pandemi  Covid-19.  Sebagai  lembaga  pelayanan  kesehatan,  rumah  sakit  harus  memberikan pelayanan  yang berkualitas  kepada seluruh  lapisan  masyarakat  yang berkunjung.  Dalam  mewujudkan pelayanan  kesehatan masyarakat yang optimal, rumah sakit membutuhkan sistem yang mendukung pelayanan kepada masyarakat. Dalam melakukan tes  Covid-19,  pasien  melakukan  registrasi  pada  saat  penerimaan,  Nakes  (Tenaga  Kesehatan)  memasukkan  identitas  pasien secara  manual  menggunakan  aplikasi  Microsoft  Excel.  Dalam  proses  pendaftaran,  sering  terjadi  perbedaan  nama  pasien, tanggal lahir, alamat dan nomor telepon serta identitas lainnya karena kesalahan input. Banyaknya pasien yang mendaftar untuk melakukan tes Covid-19 membuat Nakes (Tenaga Kesehatan) membutuhkan waktu yang lama, waktu yang dibutuhkan untuk mengumpulkan data adalah 10 menit dan mengakibatkan penumpukan antrian. Untuk mengatasi hal tersebut, penerapan Optical Character  Recognition  (OCR)  dapat  memudahkan  Nakes  (Tenaga  Kesehatan)  untuk  melakukan  registrasi  dan  input  data KTP/KIS secara otomatis, sehingga mengurangi kesalahan pendataan pasien. Melihat permasalahan tersebut, dari penelitian ini  dibangun  sebuah  website  dengan  menerapkan  Optical  Character  Recognition  (OCR)  dan  metode  pengembangan  yang digunakan adalah metode Waterfall dan kesesuaian sistem yang dibangun diuji menggunakan metode pengujian black box. Sistem ini mendapatkan persentase sebesar 79,4% yang berarti baik dari responden admin maupun dokter, dan mendapatkan persentase sebesar 92,8% yang berarti sangat baik dari responden pengguna (pasien).
Kata Kunci: Covid-19; OCR; Website; KTP; Registrasi
Abstract −Covid-19 cases in Bali in the period October to November 2020 experienced an increase which could cause hospitals to experience an increase in demand for health services. Hospitals are one of the most important departments during the Covid- 19 pandemic. As a health service agency, the hospital must provide quality services to all levels of society who visit. In realizing optimal public health services, hospitals need a system that supports services to the community. In carrying out the Covid-19 test,  the  patient  registers  at  the  admission,  the  Nakes  (Health  Personnel)  enters  the  patient's  identity  manually  using  the Microsoft Excel application. In the registration process, there are often discrepancies in the patient's name, date of birth, address and telephone number as well as other identities due to input errors. The large number of patients who register to do the Covid- 19 test makes the Nakes (Health Personnel) take a long time, the time required to collect the data is 10 minutes and results in a queue  buildup.  To  overcome  this,  applying  Optical  Character  Recognition  (OCR)  can  make  it  easier  for  Nakes  (Health Personnel)  to  register  and  input  KTP  / KIS  data  automatically,  thereby  reducing patient  data  collection  errors.  Seeing  this problem,  from  this  research,  a  website  was  built  by  applying  Optical  Character  Recognition  (OCR)  and  the  development method used was the Waterfall method and the suitability of the system built was tested using the black box testing meth od. This system gets a percentage of 79.4% which means both from admin and doctor respondents, and gets a percentage of 92.8% which means very good from user respondents (patients).
Keywords : Covid-19; OCR; Website; KTP; Registration

## 1. PENDAHULUAN
Kasus  Covid-19  di  Bali  pada  periode  Oktober  sampai  November  2020  mengalami  peningkatan[1]  yang  dapat menyebabkan rumah sakit mengalami kenaikan permintaan layanan Kesehatan[2]. Rumah sakit merupakan salah satu departemen terpenting di masa pandemi Covid-19[3]. Sebagai instansi pelayanan kesehatan, rumah sakit harus memberikan  pelayanan  yang  berkualitas  kepada  seluruh  lapisan  masyarakat  yang  berkunjung[4].  Dalam mewujudkan pelayanan Kesehatan masyarakat yang optimal, rumah sakit membutuhkan sistem yang mendukung pelayanan kepada masyarakat[5].
Dalam melakukan Tes Covid-19, pasien melakukan pendaftaran di admision, Nakes (Tenaga Kesehatan) memasukkan  identitas  pasien  secara  manual  menggunakan  aplikasi  [6]microsoft  excel  kemudian  dilakukan pelayanan Tes Covid-19 yang diperlukan setelah itu Nakes (Tenaga Kesehatan) menginput  hasil Tes Covid-19 [7]ke  dalam  aplikasi  microsoft  excel  lalu  pasien  diarahkan  melakukan  pembayaran  di  kasir,  setelah  ada  bukti pembayaran[8],  Nakes  (Tenaga  Kesehatan)  memberikan  hasil  Tes  Covid-19  kepada  pasien[9].  Pada  proses pendaftaran pernah terjadi ketidaksesuaian nama pasien, tanggal lahir, alamat dan nomor telepon maupun identitas lain karena terjadi kesalahan penginputan. Selain itu proses pembuatan hasil tes pasien dalam bentuk pdf masih menggunakan aplikasi microsoft word hal ini kurang efisien[6].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 168 − 176 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2371
Banyaknya pasien yang mendaftar untuk melakukan Tes Covid-19 membuat  Nakes (Tenaga Kesehatan) membutuhkan waktu yang lama[10], waktu yang dibutuhkan dalam melakukan pendataan tersebut yaitu selama 10 menit  dan mengakibatkan terjadinya penumpukan antrian. Pada hasil tes pasien juga diperlukan adanya QR Code yang digunakan sebagai bukti yang menyatakan bahwa hasil Tes Covid-19 tersebut valid[11].
Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  dengan  menerapkan  Optical  Character  Recognition  (OCR)  dapat memudahkan Nakes (Tenaga Kesehatan) dalam melakukan pendaftaran dan data KTP / KIS dinput secara otomatis sehingga mengurangi kesalahan pendataan pasien[12]. Optical Character Recognition (OCR) atau sering disebut dengan Pengenalan Pola karakter yang merupakan salah satu cabang dari pengenalan pola[13]. Salah satu metode pengenalan  pola  angka  atau  huruf  banyak  digunakan  algoritma  Neural  Network  Backpropagation, yang  sistem kerjanya seperti otak manusia yang dapat mengenali pola setelah mendapatkan pelatihan atau pengecekan terhadap beberapa contoh terlebih dahulu[14].
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  diuraikan  diatas  dan  merujuk  pada  penelitian  dahulu,  untuk memudahkan tenaga kesehatan dalam melakukan pelayanan Tes Covid-19, dengan itu penulis membuatkan sistem yang  dapat  melakukan  registrasi  untuk  pengecekan  Covid-19  hanya  dengan  melakukan  pengambilan  gambar maupun mengunggah gambar KTP (Kartu Tanda Penduduk) atau KIS (Kartu Indonesia Sehat) dengan menerapkan teknologi  Optical  Character  Recognitio  (OCR)[15]  untuk  mendapatkan  data  seperti  nik,  nama,  jenis  kelamin, alamat, tempat dan tanggal lahir secara otomatis[16]. Metode yang digunakan dalam pembuatan aplikasi ini adalah dengan metode waterfall [17]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Adapun Adapun metode yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode model waterfall yang terbagi menjadi beberapa tahapan, yaitu:
Gambar 1. Metode Waterfall

## 2.1 Analisa Sistem
Proses analisa sistem diintensifkan dan difokuskan pada software. Untuk mengetahui sifat dari program yang akan dibuat,  maka  para  penulis  harus  mengerti  tentang  domain  informasi  dari  software,  misalnya  fungsi  yang dibutuhkan,  user  interface,  dsb.  Dari  2  aktivitas  tersebut  (pencarian  kebutuhan  sistem  dan  software)  harus didokumentasikan  dan  ditunjukkan  kepada  user.  Berdasarkan  hasil  observasi  langsung,  penulis  menganalisis kebutuhan fungsi software untuk memenuhi kendala yang dialami oleh user. Sehingga didapatkan sebuah dokumen analisis yang digunakan sebagai bahan untuk ditunjukkan kepada user.

## 2.2 Desain Sistem
Proses  ini  digunakan  untuk mengubah  kebutuhan  -  kebutuhan  pada  analisa  sistem  menjadi representasi ke dalam  bentuk  “blueprint”  software  sebelum  pengkodean  dimulai.  Desain  harus  dapat  mengimplementasikan kebutuhan  yang  telah  disebut  pada  tahap  sebelumnya.  Maka  proses  ini  juga  harus  didokumentasikan  sebagai konfigurasi  dari  software.  Proses  perancangan  sistem  ini  difokuskan  pada  beberapa  atribut,  yaitu  Use  Case Diagram, Class Diagram dan Entity Relationship Diagram.
a. Use Case Diagram
Gambaran umum sistem yang dituangkan dalam bentuk Use Case Diagram diagram  yang memiliki  3 aktor yaitu admin, dokter, dan user dapat dilihat pada gambar berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 168 − 176 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2371
Gambar 2. Use Case Diagram
b. Class Diagram
Gambar 3. Class Diagram
c. ERD

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 168 − 176 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2371
d. OCR
Optical  character recognition (OCR) adalah sebuah sistem komputer yang dapat  membaca huruf, baik  yang berasal dari sebuah pencetak (printer atau mesin ketik) maupun yang berasal dari tulisan tangan. OCR adalah aplikasi  yang  menerjemahkan  gambar  karakter  (image  character)  menjadi  bentuk  teks  dengan  cara menyesuaikan pola karakter per baris dengan pola yang telah tersimpan dalam database aplikasi. Hasil dari proses OCR adalah berupa teks sesuai dengan gambar output scanner dimana tingkat keakuratan penerjemahan karakter tergantung dari tingkat kejelasan gambar dan metode yang digunakan . OCR dibagi menjadi beberapa tahap yaitu, data capture, preprocessing, segmentasi, normalisasi, pengenalan, dan post processing.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Gambaran Umum Sistem
Sistem  yang  dibangun  menggunakan libarary  opencv yang  dikembangkan  dengan  mengunakan  Bahasa pemrograman phython . Sistem ini menggunakan FastAPi[18]  sebagai framework untuk  menghubungkan antara web dengan APi[19]. Cara Kerja Sistem dapat digambarkan sebagai berikut.
Gambar 5. Cara Kerja OCR Pada Sistem [5]
Berikut langkah – langkah kerja OCR pada sistem.
a. Untuk melakukan pendaftaran user bisa memilih mengupload KTP / KIS.
b. Setelah user memilih mengupload KTP / KIS, user dapat melakukan pengambilan foto secara langsung atau dengan mengunggah foto KTP / KIS.
c. Foto yang telah diupload akan diproses oleh OCR yang dimana OCR akan melakukan pendeteksian karakter yang ada pada foto, OCR mengidentifikasi karakter satu persatu.
d. Melakukan pengecekan karakter dengan mencocokan data nik, nama, jenis kelamin, alamat, tempat & tanggal lahir. Karakter yang didapat akan di simpan ke dalam array untuk disusun.
e. Setelah itu OCR menghasilkan output berupa teks yang dicari berupa nik, nama, tempat & tanggal lahir, alamat.
f. User melihat hasil akhir berupa teks dari pengambilan data KTP / KIS tersebut.
3.2 User Interface
Saat pertama kali user mengakses website ada beberapa pilihan menu yang bisa di pilih seperti covid test, klinik, petugas dan antrian. Seperti pada gambar.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 168 − 176 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2371
Saat user memilih covid Test, user akan diarahkan pada tampilan untuk persiapan pendaftaran seperti pada gambar.  Pada  tahap  ini  ada  beberapa  ketentuan  yang  harus  dilakukan  oleh  user  agar  mempermudah  dalam melakukan pembacaan KTP.
Gambar 7. Halaman Pendaftaran Pasien
Setelah persiapan selesai user akan diminta untuk mengupload gambar KTP atau KIS seperti pada gambar.
Gambar 8. Halaman Upload KTP Pasien
Setelah user melakukan upload photo user juga bisa merapikan photo yang diunggah. Merapikan di sini bertujuan untuk memperjelas tampilan KTP seperti melakukan zoom in dan zoom out melakukan rotation seperti terlihat pada gambar.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 168 − 176 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2371
Gambar 9. Tampilan KTP
Setelah KTP di upload user akan diminta untuk melakukan pengecekan data yang dimasukkan ke dalam sistem apakah sudah sesuai dengan KTP yang di upload seperti pada gambar
Gambar 10. Menu Pengecekan Data Pasien

## 3.3 System Testing
System  Testing  /  Tahap  Pengujian  sistem  merupakan  bagian  yang  terpenting  dalam  pembuatan  suatu  sistem informasi[20].  Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  menjamin  kualitas,  mengetahui  kelemahan  dari  sistem  yang dibuat,  dan  apakah  sistem  yang  dibuat  sudah  sesuai  dengan  fungsi  yang  diharapkan.  Pengujian  pada  tampilan Sistem Pendaftaran Tes Covid-19 Pada Bhakti Rahayu Berbasis Web dilakukan dengan Teknik pengujian black box testing [21]pada fungsionalitas program tanpa mengetahui kode program, seperti: tampilan, fungsi-fungsi dan kesesuaian alur program. Pengujian yang dilakukan meliputi input dan output dengan utama untuk memastikan bahwa hasil input dan output yang dilakukan sudah sesuai dengan fungsionalitas sistem yang telah direncanakan sebelumnya. Berikut adalah hasil pengujian halaman pengujian pasien yang tertuang pada tabel 1,2,3,4,dan table 5.

## Tabel 1. Pengujian Halaman Pendahuluan

## NO  DATA MASUKAN  HASIL YANG DIHARAPKAN  PENGAMATAN  KESIMPULAN
1 Pengguna memilih sebagai pasien Setelah mengklik tombol berikutnya akan muncul pilih jenis dokumen Pengguna diarahkan ke halaman dokumen SESUAI

## Tabel 2. Pengujian Halaman Dokumen
NO  DATA MASUKAN  HASIL YANG DIHARAPKAN  PENGAMATAN  KESIMPULAN
1 Pengguna memilih dokumen KTP / KIS Setelah mengklik tombol berikutnya akan muncul halaman persiapan Pengguna diarahkan ke halaman persiapan SESUAI
2 Pengguna Mengklik Tombol Sebelumnya Setelah mengklik Tombol sebelumnya Akan menampilkan Kembali halaman Pendahuluan Pengguna Diarahkan ke Halaman Pendahuluan Sesuai
Tabel 3. Pengujian Halaman Persiapan
No  Data masukan  Hasil Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan 1 Pengguna melihat syarat pengambilan gambar KTP / KIS Setelah mengklik tombol berikutnya akan muncul halaman upload foto KTP / KIS Pengguna diarahkan ke halaman upload foto KTP / KIS Sesuai

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 168 − 176 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2371
No  Data masukan  Hasil Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan 2 Pengguna mengklik tombol sebelumnya Setelah mengklik tombol sebelumnya akan menampilkan kembali halaman persiapan Pengguna diarahkan ke halaman persiapan
Sesuai Tabel 4. Pengujian Halaman Foto/Kis No  Data masukan Hasil Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan 1 Pengguna melakukan mengunggah gambar atau melakukan pengambilan gambar KTP / KIS Setelah melakukan pengambilan gambar maupun mengunggah gambar, pengguna akan merapikan gambarnya Pengguna diarahkan untuk merapikan gambarnya Sesuai 2 Pengguna mengklik tombol selesai Setelah mengklik tombol selesai akan menampilkan kembali halaman upload foto KTP /KIS Pengguna diarahkan ke halaman Upload foto KTP/KIS Sesuai 3 Pengguna mengklik tombol berikutnya Setelah mengklik tombol berikutnya akan menampilkan halaman registrasi Pengguna akan diarahkan ke halaman registrasi Sesuai 4 Pengguna mengklik tombol sebelumnya Setelah mengklik tombol sebelumnya akan menampilkan kembali halaman upload foto KTP / KIS Pengguna diarahkan ke halaman upload foto KTP / KIS
Sesuai Tabel 5. Pengujian Halaman Registrasi No Data masukan Hasil Yang diharapkan Pengamatan Kesimpulan 1 Pengguna mengecek data  KTP  / KIS yang telah diambil secara otomatis Data yang diambil sistem sesuai dengan foto KTP / KIS yang di upload Pengguna mengecek kesesuaian data yang telah di upload. Sesuai 2 Pengguna mengklik tombol daftar sekarang Setelah mengklik tombol daftar sekarang akan muncul notifikasi sukses terdaftar Pengguna mengklik tombol daftar sekarang dan mendapatkan notifikasi Sesuai 3 Pengguna mengklik tombol sebelumnya Setelah mengklik tombol sebelumnya akan menampilkan kembali halaman upload foto KTP / KIS Pengguna  diarahkan  ke  halaman  upload  foto KTP/KIS Sesuai

## 3.4 Kuisoner
Metode pengujian sistem kuesioner dilakukan dengan cara membagikan google form kuesioner yang berisikan 8 pertanyaan  kepada  beberapa  responden  dari  beberapa  tenaga  kesehatan.  Pengujian  kuesioner  ini  terdiri  dari  8 pertanyaan  yang  melibatkan  22  orang  responden  diantaranya  2  orang  sebagai  admin,  20  orang  sebagai  pasien dengan usia  yang berbeda - beda. Berikut adalah hasil dari penyebaran kuesioner.Testing / Tahap Pengujian sistem merupakan bagian yang terpenting

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 168 − 176 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2371
Tabel 6. Pernyataan dan Hasil
N o Pertanyaan dan Hasil 1 Apakah Tampilan Antarmuka Pada Website Sudah Baik ? Sangat Baik Baik Cukup Kurang Sangat Kurang 4 14 3 1 0 2 Tampilan Yang Nyaman Bagi Pengguna Sesuai Dengan Sistem Yang Ada ? Sangat Baik Baik Cukup Kurang Sangat Kurang 5 11 5 1 0 3 Pemilihan Font Dan Warna Pada Sistem Sudah Terlihat Sesuai ? Sangat Baik Baik Cukup Kurang Sangat Kurang 9 11 2 0 0 4 Apakah Menu Pada Website Mudah Digunakan ? Sangat Baik Baik Cukup Kurang Sangat Kurang 10 8 2 2 0 5 Apakah Menu Pada Website Sudah Berfungsi Dengan Baik ? Sangat Baik Baik Cukup Kurang Sangat Kurang 8 8 3 3 0 6 Apakah Kecepatan Respon Aplikasi Sudah Cukup Berjalan Sesuai Harapan ? Sangat Baik Baik Cukup Kurang Sangat Kurang 5 6 7 4 0 7 Apakah Website Ini Membantu Mempercepat Dan Mempermudah Proses Pendaftaran Pasien ? Sangat Baik Baik Cukup Kurang Sangat Kurang 10 5 3 4 0 8 Apakah Website Ini Membantu Mempermudah Mengelola Data Pasien? Sangat Baik Baik Cukup Kurang Sangat Kurang 6 11 2 3 0 9 Ketepatan Fungsi Filter Dan Export Pada Menu Clients (Pasien) Berjalan Dengan Baik Sesuai Dengan Sebagaiman Mestinya? Sangat Baik Baik Cukup Kurang Sangat Kurang 6 11 2 3 0 10 Apakah QR Code Pada Pdf Berfungsi Sesuai Dengan Yang Diharapkan ? Sangat Baik Baik Cukup Kurang Sangat Kurang 6 11 2 3 0
Berdasarkan hasil dari perhitungan kuesioner, diperoleh total rata-rata 3,97 dengan persentase 79,4%. Hasil rangkuman perhitungan kuesioner tersebut dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Rata-Rata
NO  Responden  1  2  3 4  5  6  7  8  9  10  Total  Rata-rata 1 RSP_01 4  5 5 5  5  3  2  4  4 5 42 4.2 2 RSP_02 4  4 4 4  2  2  2  3  4 4 33 3.3 3 RSP_03 3  3 3 4  4  3  3  4  3 5 35 3.5 4 RSP_04 4  4 4 4  4  4  5  5  4 5 43 4.3 5 RSP_05 5  4 5 5  5  5  5  5  5 5 49 4.9 6 RSP_06 2  2 3 2  2  2  2  2  3 3 23 2.3 7 RSP_07 5  5 5 5  5  5  5  5  5 5 50 5.0 8 RSP_08 4  4 4 3  3  4  3  2  3 2 32 3.2 9 RSP_09 4  5 5 5  5  4  5  5  4 5 47 4.7 10 RSP_10 4  4 5 5  5  4  5  5  5 5 47 4.7 11 RSP_11 5  5 5 5  5  5  5  4  4 4 47 4.7 12 RSP_12 4  4 5 5  4  3  4  4  5 5 43 4.3 13 RSP_13 4  4 5 4  4  5  5  4  4 2 41 4.1 14 RSP_14 4  4 4 4  3  3  4  4  4 3 37 3.7 15 RSP_15 4  4 4 5  4  4  5  4  5 4 43 4.3 16 RSP_16 3  3 4 2  2  2  3  4  4 4 31 3.1 17 RSP_17 4  4 4 5  4  3  4  3  4 4 39 3.9 18 RSP_18 4  4 4 4  5  4  5  4  4 4 42 4.2 19 RSP_19 4  3 4 4  4  3  4  4  4 4 38 3.8 20 RSP_20 3  3 4 3  3  2  2  2  2 3 27 2.7 21 RSP_21 4  3 4 4  4  3  4  4  3 1 34 3.4

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 1, Oktober 2022, pp 168 − 176 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i1.2371
NO  Responden  1  2  3 4  5  6  7  8  9  10  Total  Rata-rata 22 RSP_22 5  5 5 5  5  5  5  5  5 5 50 5.0 Total Nilai Rata-Rata 3,97 Persentase = 3,97 x 100 79.4%
5 Keterangan : Baik

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  perancangan  dan  pembangunan  pada  penelitian  Penerapan  Optical  Character  Recognition  (OCR) Untuk Mempercepat Proses Registrasi Pasien Tes Covid-19 Berbasis Web maka dapat disimpulkan bahwa Sistem telah berhasil dibuat dan membantu Nakes (Tenaga Kesehatan) dalam proses pendaftaran pasien, mengelola data pasien  hingga  pembuatan  hasil  pemeriksaan  secara  otomatis  dalam  bentuk  pdf  dan  terdapat  QR  Code.  Hasil penerapan  dari  Optical  Character  Recognition  (OCR)  yang  telah  dirancang  dan  diaplikasikan  pada  sistem pendaftaran Tes Covid-19 berbasis web menghasilkan sistem yang dapat melakukan proses pengambilan data dan dengan mudah mendeteksi teks dari foto KTP / KIS. Telah dihasilkan sistem pendaftaran Tes Covid-19 berbasis web yang dirancang menggunakan metode waterfall, serta dibangun menggunakan bahasa pemrograman Python dan  JavaScript  dengan  framework  FastAPI  untuk  Python  sedangkan  untuk  JavaScript  menggunakan  Next.js. Database yang digunakan dalam penyimpanan dan pengolahan data menggunakan Redis, PostgreSQL dan Docker sebagai server, nginx sebagai reverse proxy. Menggunakan Tesseract OCR dan OpenCV untuk mengolah gambar yang  diberikan  serta  NumPy  sebagai  pengolah  data  yang  didapatkan.  Sistem  yang  dibangun  telah  diuji menggunakan  metode  black  box  testing  dengan  hasil  bahwa  sistem  berfungsi  dengan  baik  atau  sesuai  dengan perancangan.

## REFERENCES
[1] S. J. Daniel, “Education and the COVID-19 pandemic,” Prospects , vol. 49, no. 1–2, 2020, doi:  10.1007/s11125-020- 09464-3.
[2] Kemenkes Rl, “Situasi Terkini Perkembangan Coronavirus Disease (COVID-19),” Kemenkes , 2021.
[3] Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, “Situasi Terkini Perkembangan (COVID-19),” Kemenkes , no. Oktober, 2021.
[4] M. Schwarz, A. Scherrer, C. Hohmann, J. Heiberg, A. Brugger, dan A. Nuñez-Jimenez, “COVID-19 and the academy: It is time for going digital,” Energy Res. Soc. Sci. , vol. 68, no. June, hal. 0–2, 2020, doi: 10.1016/j.erss.2020.101684.
[5] S. Setiati dan M. K. Azwar, “COVID-19 and Indonesia,” Acta Med. Indones. , vol. 52, no. 1, 2020.
[6] R. T. Langkai, F. R. R. Maramis, dan R. Wowor, “Gambaran Pelayanan Kesehatan Pada Masa Pandemi COVID-19 di Puskesmas Poopo Kabupaten Minahasa Selatan,” KESMAS , vol. 10, no. 7, 2021.
[7] W. Widiatry, “PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK PENDAFTARAN DAN PENJADWALAN UJIAN SKRIPSI PADA FAKULTAS KEDOKTERAN UNIVERSITAS PALANGKA RAYA BERBASIS WEBSITE,” J. Teknol. Inf. J. Keilmuan dan Apl. Bid. Tek. Inform. , 2020, doi: 10.47111/jti.v14i2.1159.
[8] F. H. Fajar, “Tinjauan Hukum Pemberlakuan Harga Rapid Test Antigen Dan Swab Test PCR,” Literasi Huk. , vol. 5, no. 1, 2021.
[9] Rita  dan  R.  Kasitai,  “Persepsi  Masyarakat  Mengenai  Kesadaran  Mematuhi  Protokol  Kesehatan,” J.  Keperawatan Florence Nightingale , vol. 4, no. 1, 2021, doi: 10.52774/jkfn.v4i1.65.
[10]  M.  I.  PRATIWI,  “DAMPAK  COVID-19  TERHADAP  PERLAMBATAN  EKONOMI  SEKTOR  UMKM,” J.  Ners , 2020, doi: 10.31004/jn.v4i2.1023.
[11]  “TINGKAT KECEMASAN PETUGAS KESEHATAN MENJALANI RAPID TEST MENDETEKSI DINI COVID 19,” J. Endur. , vol. 6, no. 1, 2022, doi: 10.22216/jen.v6i1.144.
[12]  A. Harun, “Hubungan Dukungan Tenaga Kesehatan terhadap Kunjungan Antenatal Care pada Ibu Hamil Masa Pandemi Covid-19 di Puskesmas Pattingalloang Makassar,” J. Kesehat. Delima Pelamonia , vol. 5, no. 1, 2021.
[13]  S. Perala, A. Roy, dan S. Ranjan, “Optical Character Recognition for Test Automation Using LabVIEW,” in Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies , vol. 93, 2022. doi: 10.1007/978-981-16-6605-6_36.
[14]  T. Hegghammer, “OCR with Tesseract, Amazon Textract, and Google Document AI: a benchmarking experiment,” J. Comput. Soc. Sci. , vol. 5, no. 1, 2022, doi: 10.1007/s42001-021-00149-1.
[15]  A.  Chaudhuri,  K.  Mandaviya,  P.  Badelia,  dan  S.  K.  Ghosh,  “Optical  character  recognition  systems,”  in Studies  in Fuzziness and Soft Computing , vol. 352, 2017. doi: 10.1007/978-3-319-50252-6_2.
[16]  N. Sarika dan N. R. Sirisala, “Deep Learning Techniques for Optical Character Recognition,” in Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies , vol. 55, 2021. doi: 10.1007/978-981-15-8677-4_28.
[17]  M. Bolung dan H. R. K. Tampangela, “Analisa Penggunaan Metodologi Pengembangan Perangkat Lunak,” J. ELTIKOM , 2017, doi: 10.31961/eltikom.v1i1.1.
[18]  I.  P.  G.  A.  Sudiatmika,  “E-LEARNING  BERBASIS  TELEGRAM  BOT,” KERNEL  J.  Ris.  Inov.  Bid.  Inform.  dan Pendidik. Inform. , vol. 1, no. 2, 2021, doi: 10.31284/j.kernel.2020.v1i2.1469.
[19]  P. Divya et al. , “Web based optical character recognition application using flask and tesseract,” Mater. Today Proc. , 2021, doi: 10.1016/j.matpr.2020.10.850.
[20]  I.  P.  G.  A.  Sudiatmika,  “Segmentation  of  crack  area  on  road  image  using  Lacunarity  method,”  2017.  doi: 10.1109/CITSM.2017.8089316.
[21]  I.  P.  G.  A.  Sudiatmika,  K.  H.  S.  Dewi,  dan  A.  A.  R.  Jayaningsih,  “Garage  Geographic  Information  System  Using Haversine Method Based on Android,” 2021. doi: 10.1109/ICORIS52787.2021.9649580.