Analisis Perbandingan Optical Character Recognition Google Vision dengan Microsoft Computer Vision pada Pembacaan KTP-el
Jonathan Valentino 1 , Yeremia Alfa Susetyo 2*
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana,  Kota Salatiga, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia.
2* Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 16 March 2023 Received in revised form 16 May 2023 Accepted 20 August 2023 Available online October 2023 DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i4.1046

## Keywords:
OCR; Identity Card; Google Vision API; Microsoft Computer Vision.

## Kata Kunci:
OCR; Kartu Tanda Penduduk Elektronik; Google Vision API; Microsoft Computer Vision.

## a b s t r a c t
In this era, the need of digital data is rapidly increasing. Electronic Residental Identity Card or KTP-el is the official identity card for resident of Indonesia. One fast way to extract  information  on  an  image  is  by  using  OCR/Optical  Character  Recognition. Competition between Google Vision API and Microsoft Computer Vision in providing OCR service encourage companies to choose the right provider. Method conducted in this research including literature review on both OCR service provider, identification and KTP-el sample image retrieval, data grouping, code implementation and accuracy testing, result analysis and discussion, and conclusion. The result of this research show that Microsoft Computer Vision have better accuracy in reading characters in KTP-el with an accuracy percentage of 0,81% to 15,8% difference to Google Vision. Google Vision has competitive accuracy, but suffers from deficiencies when reading KTP-el with blur and noise.

## a b s t r a k
Pada  era  ini,  kebutuhan  akan  data  digital  sangat  meningkat.  Kartu  Tanda  Penduduk Elektronik atau KTP-el adalah kartu identitas resmi penduduk Indonesia. Salah satu cara mendapatkan informasi secara cepat pada sebuah gambar adalah menggunakan OCR / Optical  Character  Recognition.  Kompetisi  antara  Google  Vision  API  dan  Microsoft Computer Vision pada layanan OCR mendorong perusahaan untuk memilih penyedia layanan yang tepat. Tahapan penelitian yang dilakukan pada penelitian ini adalah studi pustaka terhadap dua penyedia layanan OCR, identifikasi dan pengambilan data gambar KTP-el  sebagai  sampel,  pengelompokkan  data,  implementasi  kode  dan  pengujian akurasi,  analisis  hasil  dan  pembahasan,  dan  kesimpulan.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan bahwa Microsoft Computer Vision lebih unggul dalam membaca karakter dalam KTP-el dengan selisih persentase akurasi 0,81% hingga 15,8% lebih tinggi dari Google  Vision.  Google  Vision  memiliki  akurasi  yang  bersaing,  namun  memiliki kekurangan saat membaca KTP-el dengan blur dan noise.
*Corresponding Author. Email: yeremiaalfasusetyo@uksw.edu 2* . © E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Pada  era  digital,  teknologi  adalah  bagian  penting dalam kehidupan manusia. Teknologi telah menjadi solusi  dalam  membantu  manusia  menjalankan aktivitas dan pekerjaannya. Perkembangan teknologi semakin mendorong pelaku bisnis untuk mendigitalisasikan  proses  bisnis  mereka.  Dalam tahap  transformasi  tersebut,  digitalisasi  data  fisik seperti gambar, dokumen, dan buku adalah hal yang esensial  untuk  dilakukan.  Dokumen  digital  dapat digunakan oleh perusahaan untuk menyederhanakan proses  dan  meningkatkan  kualitas  layanan  dari perusahaan  [1].  Pada  banyak  perusahaan,  berbagai proses  bisnis  membutuhkan  kartu  identitas  sebagai alat verifikasi [2].
Pemerintah Indonesia telah memperkenalkan Kartu Tanda Penduduk Elektronik (KTP-el) sebagai kartu identitas resmi penduduk Indonesia. Pertukaran data diri untuk keperluan administrasi di Indonesia masih banyak  dilakukan  secara  manual,  salah  satu penyebabnya  adalah  kurangnya  sosialisasi  akan metode  ekstraksi  KTP-el  [3].  Salah  satu  metode untuk  melakukan  ekstraksi  pada  sebuah  gambar adalah Optical Character Recognition (OCR).
Computer Vision digunakan sebagai alat pemrosesan dokumen  digital,  khususnya  dalam  melakukan ekstraksi  data  pada  teks  digital. Optical  Character Recognition (OCR)  adalah  teknik  yang  dipakai  untuk mengekstrak  karakter  dalam  dokumen  digital. Dewasa  ini  semakin  banyak  pilihan  alat  OCR, berbayar  maupun  gratis  dan  mendukung  banyak bahasa.  Sehubungan  dengan  itu,  semakin  banyak penyedia  layanan  OCR  yang  bersaing  dalam mengembangkan  API  dengan  kualitas  pemindaian yang baik seperti Google Vision API, Tesseract [4], hingga Microsoft Computer Vision.
Setiap  penyedia  layanan  memiliki  tawaran  biaya, limitasi,  dukungan  bahasa  pemrograman,  dan  fitur yang  berbeda  di  dalamnya.  Layanan  yang  paling menguntungkan  dan  sejalan  dengan  proses  bisnis perusahaan  menjadi  nilai  penting  bagi  perusahaan dalam memilih penyedia layanan yang tepat. Untuk dapat mengetahui layanan terbaik yang menyediakan OCR, perusahaan membutuhkan perbandingan akan dasar fitur, pembiayaan, integrasi teknologi, dan hasil dari deteksi OCR pada pembacaan KTP-el.
Google  Cloud  Vision  adalah  layanan  untuk mengekstraksi  informasi  yang  melekat  pada  sebuah citra  melalui  REST  API.  Google  Cloud  Vision digunakan  pada  bidang  komputer  vision  seperti pemindaian  teks  ( text recognition )  [6].  Google  Cloud Vision  API  menggunakan  model  pembelajaran  pra- terlatih untuk mendeteksi object, teks, dan metadata pada gambar.
Microsoft Cognitive Service adalah seperangkat API yang memungkinkan pengembang untuk menambahkan  fitur  cerdas  seperti  deteksi  video, pengenalan  wajah,  bicara,  penglihatan  dan  teks  ke dalam  aplikasi.  Terdapat  enam  kategori  API  dalam Azure  Cognitive  Service  diantaranya,  Computer Vision,  Speech,  Language,  Knowledge,  Search  and Labs [7].
Kompetisi antar layanan yang menyediakan alat OCR mendorong  banyak  perusahaan  untuk  memilih layanan  yang  tepat  dan  sesuai  harapan  perusahaan. Adanya  teknologi  Google  Cloud  Vision  dan Microsoft  Azure  Computer  Vision  memberikan pilihan solusi untuk melakukan ekstraksi data dalam gambar khususnya KTP el. Penting bagi perusahaan untuk mengetahui hasil komparasi dari kedua layanan tersebut.
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  analisis perbandingan OCR Google Vision dengan Microsoft Computer Vision dengan memperhatikan perbedaan fitur, dan hasil akurasi pada pembacaan KTP-el pada berbagai  kondisi.  Dilakukan  pengujian  terhadap sampel  KTP-el  pada  berbagai  resolusi,  dengan peningkatan  kualitas  citra,  penurunan  kualitas  citra, dan  orientasi  citra.  Tahapan  metode  yang  dilakukan penulis  meliputi  studi  literatur,  pengumpulan  data sampel  KTP-el,  pengelompokkan  sampel  KTP-el, pengambilan  data  pengujian  OCR,  analisis  hasil pengujian dan pembahasan, dan kesimpulan.
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  maka  rumusan masalah  dari  penelitian  ini  adalah  bagaimana  hasil analisis  perbandingan  antara  Google  Vision  dan Microsoft  Computer  Vision  dalam  mendeteksi karakter  dalam  KTP-el,  dan  bagaimana  perbedaan fitur  dari  layanan  OCR  model  pra  terlatih  yang ditawarkan Google Vision dan Microsoft Computer Vision. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis perbandingan  antara  layanan  Google  Vision  dengan
561
Microsoft Computer Vision dalam melakukan OCR pemindaian  gambar  pada  citra  KTP-el.  Kontribusi dari artikel penelitian ini mencakup: 1) memberikan acuan dasar pertimbangan yang objektif pada kedua layanan  bagi  perusahaan  dan  pembaca,  dan  2) memberikan  informasi  layanan  OCR  yang  lebih unggul  dari  kedua  platform  kepada  pembaca.  iii) penelitian  ini  menampilkan  kemampuan  OCR dengan model pra-terlatih menggunakan API dalam mendeteksi kartu identitas kepada pembaca.
Pada penelitian yang berjudul “Ekstraksi
Informasi/Data  e-KTP  Menggunakan Optical Character Recognition Convolutional Neural Network” yang  dilakukan  oleh  Gunawan  Sugiarta,  Dianthika
Puteri
Andini, dan Syarief Hidayatullah menyimpulkan bahwa penggunaan metode OCR dan empat layer CNN (Convolutional Neural Network) berhasil  mengekstraksi  data  yang  terdapat  pada  35 sampel  e-KTP  dengan  rata-rata  kecepatan  30  detik dan error rate 5%.  Disimpulkan  juga  bahwa  citra  e- KTP berpengaruh terhadap hasil ekstraksi. Penelitian tersebut  membahas  tentang  ekstraksi  informasi  / data  dengan  metode  OCR  Convolutional  Neural Network.  Metode  tersebut  diimplementasikan  ke dalam  bentuk  aplikasi  untuk  secara  otomatis menginputkan  data  e-KTP  yang  sudah  dibaca  oleh OCR [7].
Pada peneliti an yang berjudul “Comparative analysis of  Tesseract  and  Google  Cloud  Vision  for  Thai vehicle  registration  certificate”  oleh  Karanrat
Thammarak,
Prateep Kongkla, Yaowarat Sirisathitkul,  dan  Sarun  Intakosum  menyimpulkan bahwa  Google  Cloud  Vision  lebih  akurat  dengan tingkat  akurasi  84.43%  daripada  Tesseract  dengan tingkat  akurasi  47.02%.  Penelitian  tersebut menganalisis  perbandingan  antara  Google  Cloud Vision  dan  Tesseract  untuk  mendeteksi  sertifikat tanda nomor kendaraan negara Thailand. Dilakukan tinjauan pustaka yang lengkap meliputi perbandingan fitur dasar pada kedua alat OCR, serta tabel artikel yang  mengimplementasikan  OCR  pada  bahasa Thailand.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian tersebut adalah studi literatur terhadap alat dan teknik untuk  meningkatkan  kualitas  proses  pemindaian, serta pengujian terhadap 84 sampel sertifikat nomor kendaraan  dengan  berbagai  kondisi.  Hasil eksperimen  dari  penelitian  tersebut  sangat  lengkap, meliputi akurasi pada ukuran gambar berbeda, pada
gambar  yang  mengalami  kecacatan,  gambar  yang  di tingkatkan,  dan  aksara  Thailand  yang  salah diinterpretasikan oleh OCR [4].
Pada  penelitian  berjudul “Examining Robustness of Google  Vision  API  Based  on  the  Performance  on Noisy  Image,”  oleh  Akshat  Pathak,  Aviral  Ruhela, Anshul K. Saroha, dan Anant Bhardwaj menghasilkan kesimpulan bahwa Google Cloud Vision tidak robust terhadap gambar dengan noise . Dengan ditambahkannya  gaussian  noise  dan  impulsive  noise pada  gambar  yang  dideteksi,  Google  Cloud  Vision gagal melakukan fungsi deteksi teks dan deteksi label secara maksimal, hingga ke titik dimana teknologi ini tidak  dapat  mendeteksi  teks  secara  efektif  lagi. Penelitian  tersebut  melakukan  robustness  testing terhadap  Google  Cloud  Vision  dalam  mendeteksi gambar  yang  memiliki noise .  Pengujian  dilakukan dalam  5  kategori  gambar,  dengan  total  75  sampel gambar.  Penelitian  ini  menghasilkan  kesimpulan bahwa  Google  Cloud  Vision  tidak  robust  terhadap gambar ber-noise [8].
Google  Vision  API  adalah  layanan  berbasis  cloud yang  memiliki  salah  satu  fungsi  utama  yaitu  OCR ( Optical  Character  Recognition ).  OCR  berfungsi  untuk mengekstraksi teks dalam sebuah citra. Google Vision API  menyediakan  alat  analisis  berupa  deteksi  label, landmark  detection , web  detection,  face  detection,  content moderation , ML  kit  integration,  handwriting  detection, integrated REST API,  dan  OCR.  Pada  OCR,  Google menyediakan  fitur  ekstraksi  teks  yang  dibedakan menjadi  dua  yaitu Text  Detection dan Document  Text Detection .  Perbedaan  dari  kedua  fitur  OCR  tersebut adalah Document  Text  Detection memiliki response yang lebih optimal untuk mendeteksi dense text, halaman, blok,  paragraf,  kata,  dan  jeda  yang  dikembalikan sebagai  output.  Kedua  fitur  diatas  akan  mendeteksi teks dalam sebuah gambar, dan menghasilkan output dalam  bentuk  JSON  berisi  hasil  ekstraksi  teks  baik dalam  bentuk  kalimat  lengkap,  hingga  kata-kata individual didalamnya [9].
Microsoft Cognitive Service adalah seperangkat APIs, SDKs,  dan  layanan  lainnya  yang  tersedia  untuk membantu  developer  membangun  aplikasi  cerdas tanpa  membutuhkan  pengetahuan  mendalam mengenai  AI  (Artificial  Intelligence)  dan  ML (Machine  Learning).  Tujuan  dari  Azure  Cognitive Service  adalah  meningkatkan  komputasi  dan
produktivitas  dengan  bantuan  sistem  cerdas  yang ditawarkan  [10].  Microsoft  Computer  Vision menawarkan  layanan image  classification,  content moderation ,  OCR, celebrity  recognition,  dan  landmark recognition .  Layanan  OCR  API  pada  Microsoft Computer Vision dapat membaca teks dalam gambar dan mengembalikan karakter dalam gambar kepada pengguna,  serta  dapat  digunakan  untuk  tulisan tangan [11]. Penelitian ini memanfaatkan layanan text extraction (OCR)  yang  merupakan  salah  satu  fungsi utama  dari  kelompok  Computer  Vision  pada Microsoft Cognitive Service.
Kartu Tanda Penduduk Elektronik (KTP-el) adalah dokumen  kependudukan  berdasarkan  basis  data nasional  yang  memuat  sistem  keamanan  dan pengendalian  dari  sisi  administrasi  dan  teknologi informasi.  Struktur  KTP-el  terdiri  dari  sembilan lapisan  yang  membedakannya  dengan  KTP konvensional.  Pada  KTP-el  terdapat  informasi penting diantaranya NIK
(Nomor Induk Kependudukan),  nama  lengkap,  tempat/tanggal lahir,  jenis  kelamin,  agama,  status  perkawinan, golongan  darah,  alamat  lengkap,  pekerjaan, kewarganegaraan,  pas  foto,  tempat  dan  tanggal dikeluarkannya  KTP,  dan  tanda  tangan  pemegang KTP [12].

## 2. Metode Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  adalah  sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahap  pertama  pada  penelitian  ini  adalah  studi pustaka, data yang membantu penelitian diambil dari studi  kepustakaan  meliputi  referensi  jurnal  nasional, jurnal  internasional,  artikel,  dan  situs  internet  yang berhubungan dengan permasalahan penelitian. Tahap studi  pustaka  meliputi  membaca,  mencatat,  dan mengolah  data  yang  dibutuhkan  untuk  menyajikan perbedaan  fitur  dari  Google  Vision  API  dan Microsoft Computer Vision.
Tahap  kedua  adalah  identifikasi  dan  pengumpulan data. Identifikasi berkaitan dengan penentuan lingkup pembahasan  yang  akan  dikaji  pada  penelitian  ini. Lingkup  pembahasan  difokuskan  pada  analisis perbandingan  fitur  dan  akurasi  dari  kedua  layanan. Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  mendapatkan sampel gambar KTP-el sebanyak 10, yang kemudian dilakukan image processing pada  tiap  sampel  hingga didapatkan 120 sampel yang dibagi menjadi beberapa kategori pada tahap selanjutnya.
Tahap  ketiga  adalah  pengelompokkan  data  sampel KTP-el.  Pada  penelitian  ini  digunakan  120  sampel gambar  KTP-el  yang  dikategorisasikan  berdasarkan Tabel  1.  Pada  penelitian  ini  sampel  gambar  KTP-el dibagi  menjadi  4  kategori,  yaitu:  (i)  resolusi,  (ii) peningkatan  kualitas  citra,  (iii)  penurunan  kualitas citra,  dan  (iv)  orientasi  citra.  Pada  masing-masing kategori  terdapat  sub-kategori  yang  disajikan  dalam tabel 1.
Tabel 1. Kategori pengujian sampel KTP-el Kategori Sub-kategori Jumlah sampel Resolusi Resolusi Tinggi (1080 x 720) 300 dpi 10 Resolusi Sedang (720 x 480) 150 dpi 10 Resolusi Rendah (360 x 240) 72 dpi 10 Peningkatan Kualitas Citra Peningkatan Kecerahan (+50 brightness) 10 Peningkatan Kontras(+50 contrast) 10 Penajaman (+100 sharpness) 10 Grayscale 10
Penurunan Kualitas Citra Blur (Gaussian 3 radius) 10 Pengurangan Kecerahan (-50 brightness) 10 Noise (Gaussian 100 intensity) 10 Orientasi Citra Citra dirotasi 10 Citra dengan perspektif tidak persegi 10
Tahap  keempat adalah implementasi dan pengujian terhadap sampel KTP-el. Dari hasil pengujian OCR menggunakan sampel KTP-el, dihitung nilai akurasi dari  masing – masing  sampel  pada  setiap  sub- kategori.  Untuk  menghitung  jumlah  karakter  sesuai dari setiap sampel, digunakan persamaan 1. Setelah mendapatkan  jumlah  karakter  sesuai,  persamaan  1 digunakan  untuk  mendapatkan  persentase  akurasi pada persamaan 2.
𝐾𝑎𝑟𝑎𝑘𝑡𝑒𝑟 𝑆𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 = ∑ 𝐾𝑎𝑟𝑎𝑘𝑡𝑒𝑟 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑢𝑗𝑖 −   ∑ 𝐾𝑎𝑟𝑎𝑘𝑡𝑒𝑟 𝑆𝑎𝑙𝑎ℎ
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝐾𝑎𝑟𝑎𝑘𝑡𝑒𝑟 𝑆𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 ∑ 𝐾𝑎𝑟𝑎𝑘𝑡𝑒𝑟 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑢𝑗𝑖 × 100%
Tahap kelima adalah analisis hasil dan pembahasan. Hasil uji akurasi pada tahapan sebelumnya digunakan sebagai bahan analisis guna menemukan kelemahan dan  keunggulan  dari  masing-masing  layanan.  Selain menyajikan data akurasi setiap sub-kategori, dari hasil studi  literatur  juga  dijabarkan  mengenai  perbedaan fitur  dan  kapabilitas  yang  berisi:  perbedaan  fitur deteksi  teks  /  OCR  dan  perbedaan  batasan  input gambar  dari  OCR.  Tahap  terakhir  setelah  analisis hasil  dan  pembahasan  adalah  menyimpulkan penelitian  yang  telah  dilakukan,  berdasarkan  hasil analisis  perbandingan  Google  Vision  API  dan Microsoft Computer Vision.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil dari penelitian ini adalah perbandingan antara Google Vision API dan Microsoft Computer Vision. Dari segi fitur, perbandingan antara kedua penyedia layanan OCR disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2 Komparasi fitur deteksi teks
Fitur Google Vision API Microsoft Computer Vision Dukungan bahasa ( OCR Printed text ) 133 dukungan bahasa (teks cetak yang dipetakan) 164 dukungan bahasa (teks cetak) Bentuk tulisan Teks cetak, tulisan tangan Teks cetak, tulisan tangan Mendukung SDK Ya Ya Biaya Gratis berbatas (1000/bulan), sesuai pemakaian Gratis berbatas (5000/bulan), sesuai pemakaian Integrasi dengan teknologi cloud Ya Ya Dukungan bahasa pemrograman
REST, Go, Java, Node.js,
Python, C#, PHP, Ruby, Javascript,
.NET
REST API, Java, Node.js, Python, C#, Ruby, Javascript, .NET Tipe tagihan Pembayaran sesuai pemakaian Pembayaran sesuai pemakaian dan transaksi tetap per bulan
Dari  segi  fitur,  Microsoft  Computer  Vision  unggul dalam  dukungan  bahasa,  pemakaian  layanan  gratis berbatas,  dan  variasi  tipe  tagihan  yang  dapat  dipilih pengguna. Untuk pemakaian layanan gratis berbatas, kuantitas yang ditawarkan oleh Microsoft Azure lebih besar yaitu 5000 transactions , namun terdapat limitasi transaction  yang  hanya  20 transaction / minute .  Google Vision  dengan  kuantitas  yang  hanya  1000 request , menawarkan  limitasi  kuota  yang  tetap  yaitu  1800 request/minute . Microsoft juga memberikan variasi tipe tagihan yang tetap, disebut sebagai Commitment Tiers . Limitasi ukuran gambar yang ditentukan oleh Google adalah  20  MB  berdasarkan  studi  literatur,  namun setelah dilakukan pengujian terhadap gambar dengan ukuran  93  MB,  fungsi  OCR  yang  dijalankan
(1)
(2)
memberikan  keluaran  ukuran  gambar  tidak  dapat melebihi  41,943,040  Bytes  atau  40  MB.  Sedangkan berdasarkan  studi  pustaka,  Microsoft  Computer Vision  memiliki  batasan  ukuran  gambar  maksimal 500 MB dan dalam penelitian ini berhasil dilakukan pengujian terhadap gambar dengan ukuran 95,5 MB.
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  dimensi gambar maksimal dari Google Vision API adalah 75 megapixels atau 75.000.000 pixels, sedangkan untuk Microsoft Computer Vision batasan dimensi gambar adalah  100  megapixels  atau  setara  dengan  gambar berdimensi  10,000  pixels  x  10,000  pixels.  Limitasi format  gambar  yang  didukung  dari  kedua  layanan hampir sama, dibedakan dengan Google Vision API yang dapat melakukan OCR dengan format animated gif.
Kode Program 1. Kode Program Google Vision
client = vision.ImageAnnotatorClient() image = vision.Image(content=content) response
= client.text_detection(image=image) texts  = response.text_annotations
Kode Program 1 adalah kode yang digunakan untuk mengirim  request  dan  mendapatkan  response pembacaan teks kepada Google Vision. Request yang dikirim berbentuk JSON. Pada baris 1, variabel client diisi  dengan  melakukan  instantiasi  /  pembuatan object  ImageAnnotatorClient  dari  library  vision. Baris 2 adalah inisialisasi variabel image yang berisi pemanggilan  method  dari  library  vision,  dengan parameter content yang berisi gambar yang disimpan dalam memori. Variabel response adalah balikan dari method  text_detection  yang  dimiliki  oleh  object client  pada  baris  1,  dengan  parameter  image  yang diinisialisasi pada baris 2. Response yang didapatkan berbentuk JSON, yang memiliki key text_annotations dengan value hasil pembacaan oleh Google Vision.
Kode  Program  2.  Kode  Program  Microsoft Computer Vision
computervision_client = ComputerVisionClient(endpoint, CognitiveServicesCredentials(key)) read_response
=
computervision_client.read_in_stream(read_image, raw=True) read_operation_location = read_response.headers["Operation-
Location"]
operation_id = read_operation_location.split("/")[-1]
read_result
=
computervision_client.get_read_result(operation_id) text_result = read_result.analyze_result.read_results
Kode Program 2 adalah kode yang digunakan untuk mengirim  request  dan  mendapatkan  response  dari layanan Microsoft Computer Vision. Baris kode 1 dan 2  adalah  inisialisasi  library  ComputerVisionClient dengan parameter endpoint dan kunci kredensial (url cognitive  service  dan  kunci  langganan  yang  telah dibuat dalam website). Baris kode 4 dan 5 digunakan untuk mendapatkan operation id yang terdapat pada url  operation  location.  Baris  kode  6  menjalankan method  pada  client  untuk  mendapatkan  response keseluruhan.  Selanjutnya  diambil  hanya  hasil pembacaan  teks,  pada  variabel  text_result  di  baris kode ke 7.
Kode Program 1 dan 2 digunakan untuk melakukan pembacaan pada 120 sampel KTP-el. Sampel gambar KTP-el  ditampilkan  pada  gambar  2  dan  3  dalam kategori penurunan kualitas gambar, sub-kategori blur dan noise .
(a) Sampel KTP-el Blur (b) Sampel KTP-el Noise
Gambar 2. Sampel KTP-el Blur dan Noise
Penggunaan  kode  program  1  dan  2  pada  sampel gambar  KTP-el  menghasilkan  kumpulan  teks  hasil pembacaan  OCR.  Baris-baris  teks  hasil  pembacaan kemudian  dibandingkan  dengan  karakter  yang  diuji untuk  menentukan  jumlah  karakter  yang  tidak sesuai/salah.  Jumlah  karakter  yang  salah  selanjutnya digunakan  pada  persamaan  1  untuk  mendapatkan jumlah karakter sesuai.
Gambar 3. Jumlah karakter sesuai setiap kategori Gambar 3 adalah hasil perhitungan jumlah karakter sesuai  menggunakan  persamaan  1  pada  Google Vision/Microsoft  Computer  Vision.  Angka  yang dicetak  tebal  menunjukkan  jumlah  karakter  sesuai yang lebih unggul dalam membaca KTP-el. Jumlah karakter  sesuai  selanjutnya  digunakan  dalam persamaan 2 untuk mendapatkan persentase akurasi masing-masing sampel KTP-el. Jumlah karakter yang diuji pada setiap KTP-el ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Jumlah karakter yang diuji
No  Sampel KTP- el Jumlah karakter yang diuji 1. KTP-el 1 371 2. KTP-el 2 406 3. KTP-el 3 388 4. KTP-el 4 341 5. KTP-el 5 362 6. KTP-el 6 361 7. KTP-el 7 394 8. KTP-el 8 397 9. KTP-el 9 378 10.  KTP-el 10 384
Setelah  didapatkan  persentase  akurasi  dari  setiap sampel  KTP-el,  dihitung  rata-rata  kategori  dengan membagi total persentase akurasi dari setiap kategori. Rata – rata persentase akurasi tersebut disajikan dalam diagram 1.
Diagram 1. Tingkat Persentase Akurasi OCR Hasil  pengujian  120  sampel  KTP-el,  yang  dibagi menjadi  empat  kategori  yaitu  resolusi,  peningkatan kualitas  gambar,  penurunan  kualitas  gambar,  dan orientasi  gambar,  menunjukkan  bahwa  Microsoft Computer  Vision  memiliki  akurasi  yang  lebih  baik daripada Google Vision API. Pada kategori resolusi, Google  Vision  API  memiliki  rata-rata  akurasi  yang lebih  rendah  dua  persen  daripada  Microsoft Computer  Vision.  Hasil  uji  akurasi  menunjukkan bahwa  KTP-el  dengan  resolusi  rendah  atau berdimensi 360 pixel x 240 pixel masih menunjukkan tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi,  mengalami penurunan akurasi satu persen dari resolusi tinggi dan sedang.
Dalam  proses  perhitungan  akurasi,  pada  resolusi rendah  ditemukan  kesalahan  pembacaan  karakter seperti  karakter  Tgl  yang  berubah  menjadi  Tol, karakter  RT  salah  dikenali  menjadi  FIT,  karakter  e salah  dikenali  menjadi  a,  dan  karakter  U  yang  salah dikenali menjadi LI. Pada setiap kategori resolusi juga ditemukan  pembacaan  karakter  titik  dua  dan  spasi yang tidak konsisten, terutama pada penyedia layanan OCR Google Vision API.
Pada  penelitan  yang  dilakukan  oleh  Angga  Maulana Purba,  Agus  Harjoko,  dan  Moh  Edi  Wibowo, dilakukan  deteksi  teks  pada  KTP-el  menggunakan algoritma MSER (Maximally Stable External Regions) dengan  kombinasi  horizontal  RLSA.  Penelitian tersebut  menghasilkan  kesimpulan  akurasi  terbaik
Kategori
Jumlah karakter sesuai Google Vision/Microsoft Computer Vision KTP 1 KTP 2 KTP 3 KTP 4 KTP 5 KTP 6 KTP 7 KTP 8 KTP 9 KTP 10
Resolusi tinggi 356/ 368 401/ 406 364/ 373 329/ 335 342/ 357 342/ 352 366/ 377 366/ 369 359/
365 366/ 372 Resolusi sedang 351/ 361 398/ 405 370/ 376 376 / 375 349/ 359 345/ 353 370/ 374 366/ 378 358/
362 370/
376
Resolusi rendah 347/ 349 396/ 405 360/ 375 320/ 333 348/ 350 339/ 351 366/ 372 363/ 372 354/ 360 363/
377
Peningkatan kecerahan 351/ 359 401/ 406 376/ 379 325/ 328 354/ 360 350/ 354 376 / 364 372/ 373 358/ 364 368/ 374 Peningkatan kontras 356/ 368 387/ 406 371 / 366 320/ 327 354/ 359 346/ 354 377 / 366 365/ 374 357/ 358 369/ 374
Penajaman 350/ 362 392/ 404 356 / 345 337 / 337 334/ 337 333/ 338 369 / 368 365/ 366 366 / 353 365/ 372 Grayscale 350/
363 401/ 405 371/ 374 327/ 338 347/ 359 345/ 356 368/ 381 367/ 373 356/ 366 366/
374 Blur 338 / 336 379/ 398 363 / 363 303 / 302 343/ 345 324/ 331 212/ 310 283/ 326 301/
336 305/
341
Pengurangan kecerahan 342/ 359 399 / 398 357/ 371 301/ 336 337/ 355 336/ 348 360/ 368 361/ 368 344/ 362 324/ 341
Noise 344 / 341 142/ 370 350/ 356 292/ 307 336/ 344 334/ 339 81/ 260 330/ 339 195/ 333 302/
339 Citra dirotasi 348/ 360 401/ 403 372 / 372 268/ 335 350/ 358 350 / 349 372/ 377 285/ 371 361/
363 369/ 375 Perspektif buruk 356/ 364 402/ 406 374/ 375 325/ 340 350/ 360 347 / 355 370/ 379 379 / 369 361/ 363 371/ 380 95,09 95,39 94,02 96,02 95,24 93,87 95,13 91,48 83,54 72,37 91,84 96,16 97,19 97,13 96,35 96,83 96,31 94,73 97,57 95,4 89,61 88,17 96,85 97,7 0 20 40 60 80 100 120 Ak u ras i (%) Tingkat Persentase Akurasi OCR Google Vision Microsoft Computer Vision
dengan  metode  tersebut  sebesar  84,49  persen  [13], 10,6 persen dan 12,7 persen lebih rendah dari hasil uji akurasi  Google  Vision  dan  Microsoft  Computer Vision pada gambar dengan resolusi tinggi.
Penelitian lain yang dilakukan oleh Dewinta Zulhida Putri,  Diyah  Puspitaningrum,  dan  Yudi  Setiawan menggunakan  Tesseract  Tess-two  dan  jaro-winkler spring  pada  kartu  nama  memberikan  pernyataan tentang  karakter-karakter  yang  tidak  terdapat  pada kartu nama yang ikut terekstraksi dengan OCR [14]. Hal  ini  sejalan  dengan  tantangan  dalam mengekstraksi  data  pada  KTP-el.  KTP-el  memiliki watermark  yang  berupa  teks  yang  seringkali  salah diinterpretasikan  oleh  OCR  sebagai  informasi  yang akan  diekstraksi.  Kesalahan  pembacaan  watermark dapat  diminimalisir  dengan  melakukan  peningkatan kualitas gambar.
Hasil uji akurasi pada kategori peningkatan kualitas gambar menunjukkan bahwa penambahan kecerahan mempengaruhi kenaikan tingkat akurasi pada Google Vision.  Selain  penambahan  kecerahan,  konversi gambar ke dalam bentuk grayscale atau abu-abu juga menaikkan  tingkat  akurasi  pada  kedua  penyedia layanan.  Namun  untuk  penajaman  gambar  gagal untuk  menaikkan  tingkat  akurasi  kedua  penyedia layanan.  Hal  ini  terjadi  karena  penajaman  gambar dapat  membuat  karakter  dalam  gambar  menjadi menyatu.  Penyatuan  karakter  ini  disebabkan  oleh teknik penajaman yang membuat tepi objek menjadi lebih  tebal.  Sehingga  pada  sampel  KTP-el  yang berbayang,  teknik  ini  membuat  beberapa  karakter pada  gambar  dengan  jarak  yang  sempit  menjadi menyatu.
Kategori  penurunan  kualitas  gambar  berhasil menurunkan  performa  pengenalan  teks  OCR. Gambar  KTP-el  dengan  kecerahan  yang  dikurangi sebanyak  50,  menurunkan  tingkat  akurasi  dari Google  Vision  API  sebanyak  3,91  persen  dari persentase  akurasi  maksimal.  Pada  Microsoft Computer  Vision  tingkat  akurasi  berkurang  1,79 persen.  Sub  kategori  blur  dan  noise  berhasil membuat  tingkat  akurasi  turun  hingga  dibawah  90 persen. Dua penurunan kualitas gambar ini berhasil membuat beberapa sampel KTP-el tidak dikenali.

## PROVINSILAMPUNG KOTA BANDAR LAMPUNG
# ############ BRARIANALIGLOK GENOGEK PELLIARAMAHASSISWA

## AIR HIP KOTA BANDAR
Karakter di atas adalah hasil uji sampel KTP-el yang diberikan  Gaussian  Noise.  Dari  394  karakter  pada KTP-el, Google Vision API hanya berhasil mengenali 81 karakter saja. Dengan ditambahkannya noise atau blur  pada  KTP-el,  banyak  karakter  yang  salah diinterpretasikan,  hingga  hilangnya  beberapa  blok- blok karakter yang seharusnya dikenali. Pada kategori ini, Microsoft Computer Vision unggul di ketiga sub kategori, dengan selisih persentase akurasi 3,92 persen untuk sub kategori low brightness, 6,07 persen untuk sub kategori blur, dan 15,8 persen untuk sub kategori noise.
Pada  pengujian  OCR  kategori  orientasi  gambar, gambar  yang  dirotasi  mempengaruhi  akurasi  OCR dari  Google  Vision  API  sebanyak  3,55  persen  dan Microsoft  Computer  Vision  0,34  persen.  Hal  ini menandakan  OCR  engine  yang  dimiliki  oleh  kedua penyedia  layanan  dapat  membaca  gambar  yang dirotasi. Pada hasil OCR pada gambar yang dirotasi 45°, 135°, dan 330°, Google Vision API memberikan urutan hasil pemindaian yang tidak konsisten dimana data hasil pemindaian dimulai dari blok pekerjaan atau berlaku hingga.
Karakteristik urutan pemindaian yang tidak konsisten pada berbagai sampel KTP-el menggunakan Google Vision  API  memiliki  kesamaan  dengan  pernyataan pada  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Meredita Susanty, dan Herminarto Nugroho saat mengimplementasikan OCR berbasis Tesseract pada sertifikat UTBK (Ujian Tertulis Berbasis Komputer). Tesseract  OCR  dapat  mendeteksi  gambar  terbalik maupun  gambar  yang  dirotasi  180°.  Namun  rotasi gambar  dan  dimensi  gambar  dapat  menyebabkan perbedaan  urutan  kata  hasil  pemindaian  [15]. Sebaliknya, Microsoft Computer Vision memberikan hasil  pemindaian  dengan urutan  yang  konsisten  dan dengan akurasi yang optimal. Sub kategori perspektif buruk tidak menurunkan tingkat akurasi pada layanan OCR kedua platform.
561
Hasil  uji  dari  Google  Vision  API  dan  Microsoft Computer  Vision  pada  120  sampel  KTP-el  dari  4 kategori  menunjukkan  bahwa  Microsoft  Computer Vision unggul dalam perbandingan uji akurasi dengan Google Vision API. Kekurangan Google Vision API pada pengujian ini terdapat pada ketahanannya dalam mendeteksi gambar dengan blur dan noise.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, diambil beberapa  kesimpulan.  Dari  segi  fitur,  Microsoft Computer  Vision  unggul  dalam  dukungan  bahasa, penggunaan  gratis  terbatas,  dan  tipe  tagihan commitment  tiers .  Google  Vision  API  memiliki keunggulan  pada  variasi  dukungan  bahasa pemrograman.  Pada  limitasi  Microsoft  Computer Vision juga relatif unggul kecuali pada bagian request quota,  dimana  Google  Vision  API  memiliki  kuota 1800 request/minute.
Untuk  tingkat  akurasi  pada  pengenalan  KTP-el, Microsoft Computer Vision memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada Google Vision API dengan selisih 1 – 2 persen, dengan tambahan catatan bahwa degradasi  kualitas  gambar  akan  mengurangi  tingkat akurasi  secara  signifikan.  Tingkat  selisih  persentase akurasi  3,92  persen  untuk  sub  kategori  low brightness, 6,07 persen untuk sub kategori blur, dan 15,8  persen  untuk  sub  kategori  noise.  Kedua penyedia  layanan  memiliki  kemampuan  yang mumpuni  untuk  melakukan  OCR,  terutama  pada pengenalan citra KTP-el.
Masing – masing  memiliki  keunggulan  dan kelemahan yang telah dijabarkan dan dapat menjadi pertimbangan bagi pengguna untuk memilih layanan yang  tepat  sesuai  kebutuhan.  Pada  penelitian  lebih lanjut dapat menggunakan hasil penelitian ini sebagai referensi  dan  bahan  perbandingan  untuk  teknologi OCR  lainnya  dan  dapat  menambahkan  kategori pengujian, variabel yang dibandingkan, dan jenis font yang lebih beragam.

## 5. Daftar Pustaka
[1]  Thammarak,  K.,  Sirisathitkul,  Y.,  Kongkla,  P. and  Intakosum,  S.,  2022.  Automated  Data Digitization  System  for  Vehicle  Registration Certificates  Using  Google  Cloud  Vision API. Civil  Engineering  Journal , 8 (7),  pp.1447- 1458.  DOI:  https://doi.org/10.28991/CEJ- 2022-08-07-09.
[2]  Guntara, R.G., 2022. Aplikasi Pengenalan Citra Wajah  di  KTP  Menggunakan  Google  Cloud Vision  API  dan  Kairos  API  Berbasis Android. ILKOMNIKA:  Journal  of  Computer Science  and  Applied  Informatics , 4 (2),  pp.198-207. DOI: https://doi.org/10.28926/ilkomnika.v4i2.504.
[3]  Toha,  M.R.  and  Triayudi,  A.,  2022. PENERAPAN  MEMBACA  TULISAN  DI DALAM  GAMBAR  MENGGUNAKAN METODE  OCR  BERBASIS  WEBSITE (STUDI KASUS: e-KTP). JST (Jurnal Sains dan Teknologi) , 11 (1), pp.175-183. DOI: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v11i1.42
279.
[4]  Thammarak,  K.,  Kongkla,  P.,  Sirisathitkul,  Y. and Intakosum, S., 2022. Comparative analysis of Tesseract and Google Cloud Vision for Thai vehicle  registration  certificate. International Journal of Electrical and Computer Engineering , 12 (2), pp.1849-1858.
[5]  ElHanafi, A.M., Nurmadi, R., Tommy, T. and Siregar,  R.,  2020.  Pemaparan  Teknologi Biometrika Dan Google Cloud Vision Api Di SMK  Dwi  Tunggal  2  Tanjung. Jurnal TUNAS , 1 (2), pp.62-65. DOI: http://dx.doi.org/10.30645/jtunas.v1i2.15.
[6]  Takapente,  C.B.,  Sompie,  S.R.  and  Poekoel, V.C.,  2018.  Implementasi  Azure  Cognitive Service  Untuk  Aplikasi  Pengkategorian Foto. Jurnal  Teknik  Informatika , 13 (4),  pp.  1-8. DOI: https://doi.org/10.35793/jti.13.4.2018.28093.
[7]  G. Sugiarta, D. P. Andini, and S. Hidayatullah, 2021.  Ekstraksi  Informasi/Data  e-KTP Menggunakan Optical  Character  Recognition Convolutional  Neural  Network. JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa) , 6(1), pp. 1-6.
[8]  Pathak,  A.,  Ruhela,  A.,  Saroha,  A.K.  and Bhardwaj, A., 2019. Examining Robustness of Google Vision API Based on the Performance on  Noisy  Images.  International  Journal  of Computer  Science  and  Engineering  (JCSE), 7(3), pp. 89-93, 2019.
[9]  Mangundap, J.J., Tasripan, T. and Kusuma, H., 2022. Sistem Pengenalan Text Pada Kemasan Obat untuk Membantu Penyandang Tunanetra dengan Keluaran Suara. Jurnal Teknik
ITS , 11 (2), pp.A128-A133.
DOI: http://dx.doi.org/10.12962/j23373539.v11i2.
90393.
[10]  Ruspandi,  R.B.,  Sompie,  S.R.  and  Kambey,
F.D.,  2018.  Implementasi  Azure  Cognitive Service untuk Aplikasi Speech Recognition. Jurnal  Teknik  Informatika , 13 (4), pp. 1-10. DOI: https://doi.org/10.35793/jti.13.4.2018.28091. [11]  El  Maghraby,  A.,  2021.  Improving  Custom Vision  cognitive  services  model. Journal  of  the ACS , 11 . 12 (1), pp. 36-63.
[12]  Muhammad,  F.D.,  2021.  Penggunaan  e-KTP untuk  Registrasi  Otomatis  Memanfaatkan Sistem  OCR  Dengan  Metode  Template Matching Correlation. Media Jurnal Informatika , 12 (2), pp.57-60.
[13]  Purba,  A.M.,  Harjoko, A.  and Wibowo,  M.E., 2019.  Text  Detection  In  Indonesian  Identity Card  Based  On  Maximally  Stable  Extremal Regions. IJCCS  (Indonesian  Journal  of  Computing and Cybernetics Systems) , 13 (2), pp.177-188. DOI: https://doi.org/10.22146/ijccs.41259.
[14]  Putri, D.Z., Puspitaningrum, D. and Setiawan, Y., 2018. Konversi Citra Kartu Nama ke Teks Menggunakan  Teknik  OCR  dan  Jaro-Winkler Distance. Jurnal  Teknoinfo , 12 (1),  pp.1-6.  DOI: https://doi.org/10.33365/jti.v12i1.35.
[15]  Susanty,  M.  and  Nugroho,  H.,  2020.  Optical Character  Recognition  Implementation  for Admission System in Universitas Pertamina. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan  Ilmu  Komputer , 11 (1),  pp.165-170.  DOI: https://doi.org/10.24176/simet.v11i1.3838.