OCR : Masa Depan Pengenalan Karakter Optik dan Dampaknya pada Kehidupan

## Modern
Kuncoro Banu 1 ,Dhio Andreas 2 ,Wisnu Anggoro 3 ,Aji Setiawan 4
Universitas Darma Persada Kuncorobanu2@gmail.com, dhioandreas50@gmail.com, wgoro75@gmail.com, aji_setiawan@ft.unsada.ac.id

## Abstrak
Artikel ini membahas penggunaan Convolutional  Recurrent  Neural  Network  (CRNN)  dalam  Pengenalan Karakter  Optik  (OCR)  untuk  industri  pos.  Ini  memberikan  gambaran  tentang  OCR,  aplikasinya  dalam industri pos, dan penggunaan jaringan saraf serta dataset dalam OCR. Artikel ini juga membahas arsitektur Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dan  menyajikan  karya  penelitian  yang  ada  tentang  CNN. Kesimpulannya menyoroti potensi untuk mencapai akurasi yang lebih tinggi dalam pengenalan karakter tulisan tangan menggunakan CNN. Penelitian ini menyimpulkan bahwa CRNN memiliki akurasi yang lebih tinggi dan mengurangi waktu pelatihan dibandingkan dengan model lain. Ini menyarankan analisis lebih lanjut  dan  aplikasi  CRNN  dalam  mendeteksi  bahaya  awal  HST  dan  memecahkan  pengenalan  pola komponen  kunci  dalam  operasi  HST.  Artikel  ini  juga  menyediakan  daftar  referensi  untuk  bacaan  lebih lanjut. Tabel dalam artikel ini memberikan ringkasan karya penelitian yang ada tentang RNN, termasuk kerangka  teoritis/konseptual  yang  digunakan  dan  kesimpulan  yang  diambil  oleh  para  penulis.  Ini  juga mencakup implikasi untuk penelitian masa depan. Penelitian ini mencakup berbagai  aplikasi, termasuk pemrosesan  bahasa  alami,  industri  medis,  prediksi  cuaca,  deteksi  redundansi,  pengenalan  plat  nomor kendaraan, klasifikasi ECG, ramalan lalu lintas, dan diagnosis kesalahan dalam kereta cepat. Kesimpulannya secara  umum  mendukung  efektivitas  arsitektur  CRNN  dalam  berbagai  tugas,  dengan  saran  untuk perbaikan dan aplikasi di masa depan.
Kata Kunci: OCR, CRNN, CNN, Optik
Convolutional  Recurrent  Neural  Network,  Optical  Character  Recognition,  industri  pos,  Convolutional Neural  Network,  pengenalan  karakter  tulisan  tangan,  analisis  bahaya  awal  HST,  pengenalan  pola komponen  kunci, pemrosesan  bahasa alami,  prediksi  cuaca,  klasifikasi  ECG,  diagnosis  kesalahan  kereta cepat.

## Abstract
This  article  discusses  the  use  of  Convolutional  Recurrent  Neural  Network  (CRNN)  in  Optical  Character Recognition (OCR) for  the postal industry. It  provides an overview of OCR, its applications in the postal industry, and the use of neural networks and datasets in OCR. The article also delves into the architecture of Convolutional Neural Network (CNN) and presents existing research on CNN. The conclusion highlights the potential for achieving higher accuracy in handwritten character recognition using CNN. The research concludes that CRNN has higher accuracy and reduces training time compared to other models. It suggests further analysis and applications of CRNN in early hazard detection for High-Speed Trains (HST) and solving key  component  pattern  recognition  in  HST  operations.  The  article  also  provides  a  list  of  references  for further reading. Tables in the article summarize existing research on Recurrent Neural Networks (RNN), including the theoretical/conceptual frameworks used and conclusions drawn by the authors. It also covers implications  for  future  research.  The  research  encompasses  various  applications,  including  natural language  processing,  the  medical  industry,  weather  prediction,  redundancy  detection,  license  plate recognition, ECG classification, traffic forecasting, and  fast  train fault diagnosis. Overall, the conclusion generally  supports  the  effectiveness  of  CRNN  architecture  in  various  tasks,  with  suggestions  for improvements and future applications.

## Keyword : OCR, CRNN, CNN, Optik
Convolutional Recurrent Neural Network,  Optical  Character  Recognition,  postal  industry,  Convolutional Neural  Network,  handwritten  character  recognition,  early  hazard  analysis  for  High-Speed  Trains  (HST), recognition  of  key  component  patterns,  natural  language  processing,  weather  prediction,  ECG classification, fast train fault diagnosis

## PENDAHULUAN
Beberapa teknologi memiliki potensi besar bagi ilmu  sosial  dan  humaniora  seperti  pengenalan karakter optik (OCR). Ekstraksi teks otomatis dari gambar  digital  dapat  membuka  akses  pada sejumlah  besar  dokumen  sejarah  yang  kurang dipelajari untuk analisis komputasional, berpotensi  menghasilkan  wawasan  baru  yang mendalam  tentang masa lalu  manusia.  Namun, OCR  merupakan  teknologi  yang  masih  terus berkembang, dan perangkat lunak yang tersedia memberikan  tingkat akurasi yang bervariasi.[1]. OCR  adalah  proses  untuk  mengubah  gambar atau  teks  yang  diperoleh  dari  pemindaian dokumen menjadi format yang dapat dimodifikasi atau diedit oleh mesin.[2]
Perangkat  lunak  OCR  adalah  alternatif  yang efisien secara biaya dari entri teks manual tanpa masalah keamanan terkait. Teknik ini menawarkan  tingkat pengenalan yang baik  dan telah menjadi salah satu cara yang paling populer dan efektif untuk mengonversi teks cetak.[3]

## METODE
Dalam  jurnal  ini,  kami  mendemonstrasikan serangkaian  metode  yang  dapat  diterapkan untuk meningkatkan akurasi pengenalan karakter  dalam  OCR.  OCR  masih  merupakan teknologi yang terus berkembang, dan perangkat lunak yang tersedia memberikan tingkat akurasi yang bervariasi. Hasil terbaik biasanya diperoleh dengan  solusi  yang  disesuaikan  dengan  pra- pemrosesan  khusus  korpus,  pelatihan  model, atau pascapemrosesan, tetapi prosedur- prosedur  tersebut  dapat  memakan  waktu  dan tenaga.[1]
Tabel 1. Noisy OCR Dataset
tersebut  adalah  Materi  uji  yang  telah  di pertahankan dalam “Noisy OCR Dataset”
Untuk  memudahkan  para  peneliti  selanjutnya dalam proses pengembangan selanjutnya.
Pengenalan  karakter  optik  (OCR)  merupakan tugas untuk mengonversi gambar yang dipindai dari  teks  tulisan  tangan  (angka,  huruf,  dan simbol)  atau  teks  yang  tercetak  oleh  mesin menjadi  format  yang  dapat  dibaca  oleh  mesin, yaitu urutan karakter.[2]
Gambar 1. Structure of OCR system[2]
Bagian di bawah ini menjelaskan setiap langkah secara detail yang ditunjukkan dalam Figur 1.
a.  Akuisisi  Gambar.  Untuk  mengambil  gambar dari  sumber  eksternal  seperti  kamera  atau pemindai.
b. Pra-Pemrosesan. Setelah pengambilan gambar, langkah-langkah pra-pemrosesan
seperti  penghilangan  noise  menggunakan thresholding dapat dilakukan untuk meningkatkan kualitas gambar [3].
c.  Ekstraksi  Fitur.  Langkah  ini  membantu  dalam mengekstraksi fitur-fitur geometris seperti loop, kontur, sudut, titik.
d. Segmentasi Karakter. Pada proses ini, karakter- karakter  dalam  gambar  dipisahkan  menjadi karakter-karakter penyusunnya.
e.  Klasifikasi  Karakter.  Langkah  ini  mengaitkan fitur-fitur  dari  gambar  yang  tersegmentasi  ke berbagai  kategori  atau  kelas-kelas  yang berbeda.[2]
Adapaun  Optical  Character  Recognition  (OCR)
Digunakan untuk pengenalan tulisan tangan.Penelitian  ini  menggunakan  pencarian dengan metode otomatis untuk mengidentifikasi artiker  penelitian  yang  rekevan  dan  juga  dari
beberapa  sumber.Dari  sini  menunjukan  bahwa mayoritas  studi  yang  digunakan  dalam    jurnal penelitian,  yang  menunjukkan  minat  aktif  para peneliti  dalam  bidang  ini.  Selain  itu,  jurnal  ini juga  membahas  distribusi  studi  berdasarkan sumber  publikasi  dan  jumlah  kutipan  yang diterima oleh setiap studi, serta tren penelitian terkini  dalam  domain  Pengenalan  Karakter Optik[4]    Buku-buku  lama  memiliki  jenis  huruf yang berbeda, proses pemindaian menyebabkan kabur, karakter dan  kata-kata di pinggiran  buku sering  kali  distorsi,  dan  ada  banyak  sumber noiseClick  or  tap  here  to  enter  text.Ini merupakan  alasan  utama  untuk  melakukan tinjauan sistematis. Tinjauan sistematis mensintesis karya-karya yang sudah ada dengan cara yang adil dan terlihat adil[6]Sistem otomatis dapat  membantu  mengidentifikasi  bukti  yang hilang,  mendukung  proses  kreatif,  serta mendukung proses kreatif dalam mengidentifikasi  pertanyaan-pertanyaan  yang berhubungan  dengan  minat  dan  keahlian pribadi[7]

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  beberapa  jurnal  yang  saya  temukan  dan saya  pakai  dalam  pembuatan  penelitian  ini Menurut isi jurnal Handwritten Optical Character Recognition (OCR): A Comprehensive Systematic Literature Review (SLR) seperti jurnal penelitian, artikel  konferensi,  prosiding  lokakarya,  dan simposium.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa mayoritas  studi  yang  disertakan  diterbitkan dalam  jurnal  penelitian,  yang  menunjukkan minat aktif para peneliti dalam bidang ini.
Paragraf  yang  diberikan  berbicara  tentang  hasil penelitian yang dilakukan terhadap tiga prosesor OCR  (Optical  Character  Recognition)  yang berbeda  pada  dokumen  berbahasa  Inggris  dan Arab.  Penelitian  tersebut  membandingkan kinerja  prosesor-prosesor  ini  dalam  mengenali teks  pada  dokumen  yang  mengalami  gangguan atau  noise  seperti  blur,  tinta,  gambar,  dan lainnya.  Berikut  adalah  inti  dari  paragraf tersebut:
1.  Pengaruh  Noise  pada  Pengenalan  Teks  : Penelitian  menunjukkan  bahwa  noise  pada dokumen  berpengaruh  pada  tingkat  kesalahan yang  dihasilkan  oleh  prosesor  OCR.  Jenis  noise seperti  blur  dan  salt  &  pepper  memengaruhi prosesor  Tesseract  lebih  banyak  daripada Document AI dan Textract.
2. Perbedaan Kinerja antara Bahasa dan Noise : Perbedaan signifikan terlihat antara pengenalan teks bahasa Inggris dan Arab. Document AI dan Tesseract  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih rendah  untuk  teks  berbahasa  Arab  meskipun sumber  teksnya  lebih  homogen  dibanding  teks berbahasa  Inggris  yang  berasal  dari  berbagai sumber.
3.  Pentingnya  Akurasi  OCR  :  Penelitian  ini menunjukkan  bahwa  akurasi  OCR  berperan penting tergantung pada penggunaan teks yang dihasilkan. Untuk penggunaan yang memerlukan detil-detail  penting  seperti  formulir  bisnis, akurasi  karakter  dianggap  lebih  relevan, sementara  untuk  teks  yang  lebih  panjang  yang akan digunakan untuk pencarian atau penambangan  teks,  akurasi  kata  lebih  umum digunakan sebagai metrik utama.
4.  Pentingnya  Pemilihan  Alat  OCR  :  Pemilihan prosesor OCR yang tepat sangat tergantung pada situasi  tertentu  seperti  kondisi  corpus,  fungsi utilitas peneliti, dan penggunaan yang dimaksudkan.  Situasi  ekonomi  peneliti  juga memainkan  peran  dalam  pemilihan  alat  OCR yang tepat.
5.  Dampak  Kesalahan  OCR  terhadap  Analisis  : Berbagai  analisis  dilakukan  untuk  mengukur dampak kesalahan OCR pada tugas-tugas analisis tertentu  seperti  analisis  sentimen,  klasifikasi teks,  pemodelan  topik,  dan  pengenalan  entitas bernama.  Ditemukan  bahwa  tingkat  kesalahan OCR dapat memengaruhi hasil analisis, terutama pada pengenalan entitas bernama (NER).
Intinya,  paragraf  ini  membahas  hasil  penelitian yang  menyoroti  pentingnya  akurasi  OCR  dalam pengenalan teks, dampak noise pada kesalahan pengenalan,  perbedaan  kinerja  prosesor  antar
bahasa,  serta  dampak  kesalahan  OCR  pada berbagai tugas analisis teks. [8]
Pembahasan  dalam  jurnal  tersebut  membahas tentang  pentingnya  pengenalan  teks  dalam adegan  alam dan  video, khususnya dalam  skrip Arab.  Hal  ini  disebabkan  oleh  meningkatnya minat penelitian dalam pengembangan perangkat  wearable  dan  mobile  seperti  ponsel pintar,  kacamata  pintar,  dan  mobil  otonom,  di mana  teks  adegan  menjadi  modul  kunci  untuk berbagai  aplikasi  praktis  dan  berguna.  Metode pengenalan  teks  dalam  dokumen  cetak umumnya  tidak  generalisasi  dengan  baik  ke pengaturan  adegan  alam  di  mana  faktor-faktor seperti  kondisi  pencahayaan  yang  tidak konsisten,  font  yang  bervariasi,  orientasi, kebisingan  latar  belakang,  dan  distorsi  gambar menambah  kompleksitas  masalah.  Meskipun bahasa  Arab  merupakan  bahasa  keempat  yang paling banyak digunakan di dunia setelah bahasa Tionghoa,  Inggris,  dan  Spanyol,  belum  ada penelitian dalam bidang pengenalan teks adegan pada  tingkat  kata,  sehingga  membuat  area penelitian ini siap untuk dieksplorasi.
Selain itu, pembahasan juga mencakup tentang model  pengenalan  teks  Arab  pada  video  dan gambar  adegan  alam.  Sebelumnya,  fokus penelitian  pengenalan  teks  dalam  bahasa  Arab lebih  pada  dokumen  cetak  dan  tulisan  tangan. Namun,  dalam  beberapa  tahun  terakhir,  telah terjadi  pergeseran  ke  model  pengenalan  teks tanpa  segmentasi,  terutama  berbasis  Hidden Markov  Models  (HMM)  atau  Recurrent  Neural Networks  (RNN).  Metode  ini  mengikuti pendekatan  urutan  ke  urutan  di  mana  gambar baris/kata  masukan  langsung  ditranskripsi  ke urutan  label.  Selain  itu,  pembahasan  juga menyebutkan  bahwa  belum  ada  penelitian sebelumnya  tentang  pengenalan  teks  adegan pada tingkat kata dalam bahasa Arab.
Pembahasan juga membahas tentang pendekatan  yang  telah  dilakukan  dalam pengenalan teks dalam  adegan  alam  dan  video untuk skrip bahasa Inggris[9]
Dokumen ini menyajikan panduan umum untuk melakukan  tinjauan  sistematis.  Tujuan  dari dokumen  ini  adalah  untuk  memperkenalkan metodologi untuk melakukan tinjauan yang ketat terhadap bukti empiris saat ini kepada komunitas rekayasa perangkat lunak. Dokumen ini ditujukan terutama  kepada  peneliti  rekayasa  perangkat lunak  termasuk  mahasiswa  PhD.  Dokumen  ini tidak  mencakup  detail  meta-analisis  (prosedur statistik  untuk  mensintesis  hasil  kuantitatif  dari studi  yang  berbeda),  dan  juga  tidak  membahas implikasi  pertanyaan  tinjauan  sistematis  yang berbeda terhadap prosedur penelitian.
Dorongan  awal  untuk  menggunakan  praktik tinjauan  literatur  sistematis  adalah  untuk mendukung  kedokteran  berbasis  bukti,  dan banyak pedoman mencerminkan pandangan ini. Dokumen  ini  berusaha  untuk  menyusun pedoman  untuk  melakukan  tinjauan  literatur sistematis  yang  sesuai  dengan  kebutuhan peneliti rekayasa perangkat lunak. Dokumen ini membahas sejumlah masalah di mana penelitian rekayasa  perangkat  lunak  berbeda  dari penelitian  medis.  Secara  khusus,  penelitian rekayasa  perangkat  lunak  memiliki  penelitian empiris yang relatif sedikit dibandingkan dengan domain  medis;  metode  penelitian  yang digunakan  oleh  insinyur  perangkat  lunak  tidak seketat  yang  digunakan  oleh  peneliti  medis secara umum; dan sebagian besar data  empiris dalam  rekayasa  perangkat  lunak  bersifat properti.
Dokumen  ini  didasarkan  pada  tinjauan  tiga pedoman  yang  ada  untuk  tinjauan  sistematis, pengalaman dari proyek Evidence-based Software  Engineering  di  Keele  University  dan University of Durham, pertemuan dengan pakar domain  dalam  berbagai  disiplin  yang  tertarik pada praktik berbasis bukti, dan buku-buku teks yang  menggambarkan  prinsip-prinsip  tinjauan sistematis:
-  Panduan  Reviewer  Cochrane  Handbook 163H[7] dan Glossary 164H[8].
-  Pedoman  yang  disiapkan  oleh  Australian National  Health  and  Medical  Research  Council 165H[1] dan 166H[2].
- Panduan Centre for Reviews and Dissemination (CRD)  untuk  mereka  yang  melakukan  atau mengkomisikan tinjauan 167H[19].
- Tinjauan sistematis dalam Ilmu Sosial: Panduan Praktis,  Mark  Petticrew  dan  Helen  Roberts 168H[25]
-  Melakukan  Tinjauan  Literatur  Penelitian.  Dari Internet ke Kertas, Edisi 2, Arlene Fink 169H[11].
- Berbagai artikel dan teks yang menggambarkan prosedur  tinjauan  literatur  dalam  kedokteran dan  ilmu  sosial  (170H[20],  171H[13],  dan 172H[24]).
- Pertemuan dengan berbagai pakar domain dan pusat termasuk, Evidence for Policy and Practice Information  and  Coordinating  Centre  (EPPI Centre http://eppi.ioe.ac.uk/cms/) Social Science  Research  Unit  Institute  of  Education, University of London; CRD York University, Mark Petticrew,  Glasgow  University;  Andrew  Booth, Sheffield University
-  Pengalaman  dari  Proyek  Evidence  Based Software  Engineering  di  Keele  University  dan Durham University.
Secara khusus, dokumen ini banyak terinspirasi oleh  Pedoman  CRD.  Proses  konstruksi  yang digunakan untuk pedoman ini adalah:
-  Pedoman  awalnya  dibuat  oleh  satu  orang (Kitchenham).
- Kemudian diperbarui oleh dua orang (Charters dan Kitchenham).
- Direview oleh anggota proyek Evidence-based Software Engineering (Brereton, Budgen,
Linkman, dan Turner).
- Setelah koreksi, pedoman kemudian disebarkan kepada ahli eksternal untuk tinjauan independen.
-  Pedoman  tersebut  kemudian  diubah  setelah tinjauan oleh para ahli eksternal.
Struktur pedoman ini adalah sebagai berikut:
-  Bagian  2  memberikan  pengantar  tentang tinjauan sistematis.
- Bagian 3 menjelaskan mengapa metodologi SLR ilmu  sosial  sesuai  dalam  konteks  penelitian rekayasa perangkat lunak.
- Bagian 4 menentukan tahapan dalam tinjauan sistematis.
- Bagian 5 membahas tahapan perencanaan dari tinjauan sistematis.
-  Bagian  6  membahas  tahapan  yang  terlibat dalam melakukan tinjauan sistematis.
-  Bagian  7  membahas  pelaporan  dari  tinjauan sistematis.
- Bagian 8 membahas studi pemetaan sistematis.
Pedoman ini ditujukan kepada peneliti rekayasa perangkat  lunak,  mahasiswa  PhD,  dan  praktisi yang  baru  dalam  konsep  melakukan  tinjauan literatur  sistematis.  Pembaca  yang  tidak  yakin tentang  apa  itu  tinjauan  literatur  sistematis sebaiknya memulai dengan membaca Bagian 2.
Pembaca  yang  memahami  prinsip  tinjauan literatur sistematis dapat melompat ke Bagian 4 untuk  mendapatkan  gambaran  tentang  proses tinjauan  literatur  sistematis.  Mereka  kemudian sebaiknya  fokus  pada  Bagian  5,  6,  dan  7,  yang menjelaskan secara detail bagaimana melakukan setiap fase tinjauan. Bagian 3 dan 8 memberikan informasi tambahan yang dapat diabaikan pada pembacaan pertama.
Pembaca yang memiliki lebih banyak pengalaman dalam melakukan tinjauan sistematis mungkin menemukan daftar tugas di Bagian 4, checklist kualitas dalam Tabel 5 dan 6, dan  struktur  pelaporan  yang  disajikan  dalam Tabel  7  sudah  mencukupi  untuk  kebutuhan mereka.
Sebuah  tinjauan  literatur  sistematis  (sering disebut sebagai tinjauan sistematis) adalah cara untuk  mengidentifikasi,  mengevaluasi,  dan menafsirkan  semua  riset  yang  tersedia  yang
relevan  dengan  pertanyaan  penelitian  tertentu, area topik, atau fenomena  yang diminati.  Studi individu  yang  berkontribusi  pada  tinjauan sistematis disebut sebagai studi primer; tinjauan sistematis adalah bentuk studi sekunder.[10]
Dokumen  ini  membahas  tugas  post-prosesing OCR  (Optical  Character  Recognition)  yang bertujuan  untuk  menemukan  urutan  kata  yang sebenarnya  dari  teks  yang  telah  di-OCR. Pendekatan yang digunakan terbagi menjadi tiga kategori  utama:  manual,  semi-otomatis,  dan otomatis.
Manual Approach :
Pendekatan  manual  menggunakan  upaya kolektif dari publik untuk meningkatkan kualitas teks digital. Beberapa contoh termasuk:
1. Trove :  Sistem  web yang dikembangkan  oleh National Library of Australia untuk memperbaiki surat  kabar  sejarah  Australia.  Sukarelawan diberikan  akses  ke  artikel  penuh  untuk memperbaiki teks baris per baris.
2.  Kokos  :  Platform  koreksi  sukarelawan  untuk mengurangi  tingkat  kesalahan  pada  buku tahunan  Swiss  Alpine  Club  yang  di-OCR  oleh Abby FineReader 7. Pengguna dapat
memperbaiki kesalahan kata demi kata.
3.  Digitalkoot  :  Sistem  yang  memecah  artikel menjadi kata-kata tunggal dan menempatkannya dalam  permainan  sederhana  untuk  menarik sukarelawan  dalam  memperbaiki  token  yang salah.  Namun,  sistem  ini  hanya  memungkinkan interaksi  dengan  kata  tunggal  dan  tidak mempertimbangkan konteks sekitarnya.
4.  reCAPTCHA  :  Sistem  CAPTCHA  yang memanfaatkan kontribusi kolektif dari pengguna untuk  mendigitalkan  materi  cetak  lama.  Ini menyembunyikan upaya koreksi pasca-penulisan di balik sistem otentikasi manusia ke situs web.
Pendekatan  manual  membuktikan  manfaatnya dengan akurasi yang relatif tinggi dan biaya yang efektif. Namun, bergantung pada kerja sukarelawan  dan  memerlukan  motivasi  dari pengguna.
Semi-Automatic & Automatic Approaches : Pendekatan semi-otomatis dan otomatis menggunakan metode berbasis fitur dan konteks kata yang di-OCR:
1. Isolated-word
Approaches : Hanya
mempertimbangkan fitur token OCR itu sendiri, seperti  kehadiran  dalam  kamus,  kemiripan dengan entri leksikon, frekuensi, skor kepercayaan  pengenalan  yang  diberikan  oleh perangkat lunak OCR, dan sebagainya. Biasanya, mendeteksi  dan  memperbaiki  kesalahan  kata bukan kata.
2.  Context-dependent  Approaches  :  Selain mempertimbangkan  fitur  token  OCR,  juga memperhitungkan konteks sekitarnya, misalnya, model  bahasa  ngram  kata,  bagian-bagian ucapan, dan lain-lain. Dengan mempertimbangkan  konteks  kata,  pendekatan ini mampu menangani baik kesalahan kata bukan kata maupun kata yang sebenarnya.
Kategori tersebut kemudian dibagi menjadi sub- kategori  yang  lebih  spesifik  seperti  pendekatan leksikal,  model-model  bahasa,  pendekatan berbasis  fitur  mesin  pembelajaran,  dan  model sequence-to-sequence.
Semua  pendekatan  ini  memiliki  karakteristik, kelebihan,  dan  kekurangan  masing-masing dalam  memproses  teks  hasil  OCR  untuk mendapatkan urutan kata yang benar.[11]
Pembahasan  dari  jurnal  tersebut  mencakup tinjauan  komprehensif  tentang  penggunaan arsitektur CNN-RNN dalam berbagai aplikasi dan menyoroti  kesenjangan  dalam  penggunaannya dalam industri pos. Penelitian ini juga mencakup analisis mendalam tentang karya penelitian yang ada  terkait  dengan  CNN  dan  RNN.  Selain  itu, paper  ini  juga  memberikan  wawasan  tentang penerapan OCR dalam industri pos, menekankan pentingnya  pengenalan  karakter  optik  dalam mengubah  gambar  yang  discan  dari  tulisan tangan  menjadi  format  yang  dapat  dibaca  oleh mesin.
Pada bagian kontribusi penulis, Verma merancang studi, mengumpulkan informasi dan data  yang  relevan,  serta  berpartisipasi  dalam penyusunan dan penulisan paper. Sementara itu, Foomani  G.M  membimbing  dan  meninjau presentasi karya tersebut.
Selain itu, paper ini juga membahas kesimpulan dari  berbagai  karya  penelitian  terkait  RNN. Sebagai  contoh,  Yin,  Kann,  dan  Schutze  (2017) mengeksplorasi  penggunaan  CNN  dan  RNN dalam  menangani  tugas  Pemrosesan  Bahasa Alami  (NLP)  dan  menyimpulkan  bahwa  RNN tampil baik dan kuat dalam berbagai tugas.
Selain itu, paper ini juga memberikan wawasan tentang aplikasi dari arsitektur CNN-RNN dalam peramalan  lalu  lintas,  klasifikasi  ECG,  dan pengenalan  plat  nomor  kendaraan.  Sebagai contoh, Li, Yu, Shahabi, dan Liu (2018) mengatasi tantangan peramalan lalu lintas dan mengusulkan  jaringan  saraf  konvolusional rekuren difusi untuk menangani ketergantungan spasial dan temporal dalam aliran lalu lintas.
Dalam  keseluruhan,  paper  ini  memberikan tinjauan yang komprehensif tentang penggunaan arsitektur CNN-RNN dalam berbagai aplikasi  dan  menyoroti  kebutuhan  untuk penelitian  lebih  lanjut  dalam  menerapkan algoritma CRNN dalam industri pos.
International Journal of Machine[12]
Dokumen tersebut membahas bagaimana proses desain dari sebuah tinjauan sistematis (systematic  review)  memiliki  aspek  kreatif  dan teknis.  Protokol  tinjauan  sistematis  memiliki perbedaan  alami  dalam  tugasnya:  tugas-tugas kreatif dilakukan selama pengembangan pertanyaan dan protokol, sementara tugas-tugas teknis  dapat  dilakukan  secara  otomatis  sesuai dengan  protokol.  Pengembangan  pertanyaan tinjauan  adalah  tempat  di  mana  kreativitas, pengalaman,  dan  penilaian  harus  digunakan. Seringkali,  protokol  ini  di-review  oleh  rekan sejawat  untuk  memastikan  objektivitasnya  dan pemenuhan terhadap pertanyaan tinjauan [10]. Melakukan tinjauan kemudian menjadi masalah
mengikuti  protokol  tinjauan  seakurat  dan seobjektif mungkin.
Dalam konteks ini, protokol tinjauan dikembangkan  mirip  dengan  resep  yang kemudian  dapat  dieksekusi  oleh  mesin  [5]. Tugas-tugas  diatur  ulang  sehingga  tugas-tugas yang  seharusnya  manual  bergeser  ke  awal tinjauan,  dan  tugas-tugas  otomatis  mengikuti. Sebagai  contoh,  pertimbangan  risiko  bias  yang terkadang  memerlukan  penilaian  tergantung pada  ukuran  hasil,  intervensi,  dan  pertanyaan penelitian.  Selama  persiapan  protokol  tinjauan, seorang  pemeriksa  akan  melatih  sistem  untuk membuat  heuristik  penilaian  spesifik  yang diperlukan  untuk  tinjauan  sistematis  tersebut. Mesin klasifikasi akan menggunakan penilaian ini kemudian  dalam  tinjauan  untuk  menilai makalah.
Automasi beberapa tugas mungkin terlihat tidak mungkin  dan  fantastis.  Namun,  alat-alat  yang didedikasikan  untuk  otomatisasi  tugas  sintesis bukti  menjadi  bukti  bahwa  apa  yang  tampak fantastis  hanya  beberapa  dekade  yang  lalu sekarang  menjadi  kenyataan.  Pengembangan alat-alat  semacam  ini  adalah  secara  bertahap dan  tidak  dapat  dihindari,  keterbatasan  adalah bagian dari prosesnya.
Setiap  tugas  dalam  tinjauan  sistematis,  mulai dari  merumuskan  pertanyaan  tinjauan  hingga interpretasi hasil meta-analisis, dijelaskan dalam detail  di  dalam  dokumen  tersebut.  Potensi otomatisasi  dan  sistem-sistem  terkini  yang mendukung  tugas  tersebut  diuraikan,  serta tahapan  penelitian  berikutnya  yang  perlu diperhatikan.
Dokumen  tersebut  juga  menyatakan  bahwa tujuan  akhirnya adalah  sistem  tinjauan sistematis  yang  sepenuhnya  otonom.  Banyak penelitian yang diperlukan dalam mengembangkan  sistem  otomatis  ini,  namun sudah  ada  berbagai  sistem  yang  digunakan, dalam  pengembangan,  atau  sedang  dalam penelitian saat ini.
Penutupnya  adalah  tentang  bagaimana  sinergi antara  informasi  kesehatan  dan  teknologi informasi dapat mempercepat dan memperbaiki proses  sintesis  bukti  di  bidang  medis, memberikan jawaban yang lebih tepat berdasarkan  bukti  untuk  praktisi  medis,  dan mengoptimalkan penggunaan sumber daya yang terbatas.[13]
Pembahasan dari jurnal tersebut adalah tentang pengembangan skema penyesuaian teks rekursif yang cepat (RETAS) untuk mengevaluasi akurasi sistem  pengenalan  karakter  optik  (OCR)  pada buku  yang  dipindai  secara  nyata.  Pendekatan RETAS  melibatkan  penyesuaian  kata-kata  unik dalam  kosakata  buku  dengan  kata-kata  unik dalam output OCR. Proses ini diterapkan secara rekursif pada setiap segmen teks di antara kata- kata  unik  yang  cocok  sampai  segmen  teks menjadi sangat kecil. Pada tahap akhir, algoritma penyesuaian berbasis jarak edit digunakan untuk menyesuaikan  potongan  teks  pendek  ini  untuk menghasilkan penyesuaian akhir.
Penulis menekankan perlunya estimasi kesalahan  sebenarnya  dalam  buku,  terutama
untuk  proyek  pemindaian  buku  besar,  karena berbagai  kesalahan  yang  diperkenalkan  selama proses pemindaian. Mereka berpendapat bahwa pendekatan  tradisional  untuk  mendapatkan kebenaran  sejati  untuk  evaluasi  OCR,  seperti penataan  manual  dan  pemindaian,  tidak memberikan  perkiraan  tingkat  kesalahan  yang baik untuk proyek pemindaian buku besar. Oleh karena itu, pendekatan RETAS diusulkan sebagai metode  yang  efektif  dan  cepat  untuk mengevaluasi  akurasi  OCR  untuk  buku  dalam berbagai  bahasa,  termasuk  bahasa  Inggris, Perancis, Jerman, dan Spanyol.
Papernya juga menyoroti signifikansi metodologi yang  diusulkan  dalam  memperkirakan  akurasi OCR.  Penulis  mencatat  bahwa  estimasi  akurasi menggunakan  RETAS  hampir  tumpang  tindih dengan  nilai  kebenaran  sejati,  menunjukkan keberhasilan  metodologi  yang  diusulkan  dalam memperkirakan  akurasi  OCR.  Selain  itu,  penulis menyebutkan bahwa pendekatan yang diusulkan sangat  cepat  dan  dapat  digunakan  untuk menyesuaikan  buku  tipikal  dengan  kebenaran sejati dalam waktu sekitar 1 detik menggunakan komputer desktop[14]

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T.  Hegghammer,  “OCR  with  Tesseract, Amazon  Textract, and Google Document AI:  a  benchmarking  experiment,” J Comput Soc Sci , vol. 5, no. 1, pp. 861–882, May  2022,  doi:  10.1007/s42001-021- 00149-1. [2] P.  Verma  and  G.  M.  Foomani, “Improvement  in  OCR  Technologies  in Postal Industry Using CNN-RNN Architecture:  Literature  Review,” Int  J Mach Learn Comput , vol. 12, no. 5, Sep. 2022, doi:
10.18178/ijmlc.2022.12.5.1095.
[3] T.  T.  H.  Nguyen,  A.  Jatowt,  M.  Coustaty, and  A.  Doucet,  “Survey  of  Post-OCR Processing Approaches,” ACM Computing Surveys ,  vol.  54,  no.  6.  Association  for Computing Machinery, Jul. 01, 2021. doi: 10.1145/3453476.
[4] M.  Jain,  M.  Mathew,  and  C.  V.  Jawahar, “Unconstrained  Scene  Text  and  Video
Text  Recognition  for  Arabic  Script,”  Nov. 2017, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1711.02396
[5] I.  Z.  Yalniz  and  R.  Manmatha,  “A  fast alignment  scheme  for  automatic  OCR evaluation  of  books,”  in Proceedings  of the International Conference on
Document  Analysis  and  Recognition,
ICDAR , 2011, pp. 754–758. doi: 10.1109/ICDAR.2011.157. [6] B. Kitchenham, “Guidelines for performing Systematic Literature Reviews in Software Engineering,” 2007. [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publicatio n/302924724 [7] G.  Tsafnat, P.  Glasziou, M.  K.  Choong,  A. Dunn,  F.  Galgani,  and  E.  Coiera, “Systematic review
automation technologies,” Systematic Reviews , vol. 3, no. 1. BioMed Central Ltd., Apr. 12, 2014. doi: 10.1186/2046-4053-3-74.
[8] T.  Hegghammer,  “OCR  with  Tesseract, Amazon  Textract, and Google Document AI:  a  benchmarking  experiment,” J
Comput Soc Sci , vol. 5, no. 1, pp. 861–882, May  2022,  doi:  10.1007/s42001-021- 00149-1.
[9] M.  Jain,  M.  Mathew,  and  C.  V.  Jawahar,
“Unconstrained  Scene  Text  and  Video Text  Recognition  for  Arabic  Script,”  Nov.
2017, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1711.02396 [10] B. Kitchenham, “Guidelines for performing Systematic Literature Reviews in Software Engineering,” 2007. [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publicatio n/302924724
[11] T.  T.  H.  Nguyen,  A.  Jatowt,  M.  Coustaty, and  A.  Doucet,  “Survey  of  Post-OCR Processing Approaches,” ACM Computing Surveys ,  vol.  54,  no.  6.  Association  for Computing Machinery, Jul. 01, 2021. doi: 10.1145/3453476.
[12] “Improvement  in  OCR  Technologies  in Postal Industry Using CNN-RNN Architecture:  Literature  Review,” Int  J Mach Learn Comput , vol. 12, no. 5, Sep.
2022, doi: 10.18178/ijmlc.2022.12.5.1095. [13] G.  Tsafnat,  P.  Glasziou,  M.  K.  Choong,  A. Dunn,  F.  Galgani,  and  E.  Coiera, “Systematic review automation technologies,” Systematic Reviews , vol. 3, no. 1. BioMed Central Ltd., Apr. 12, 2014. doi: 10.1186/2046-4053-3-74.
[14] I.  Z.  Yalniz  and  R.  Manmatha,  “A  fast alignment  scheme  for  automatic  OCR evaluation  of  books,”  in Proceedings  of the International Conference on
Document  Analysis  and  Recognition,
ICDAR , 2011, pp. 754–758. doi:
10.1109/ICDAR.2011.157.