## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 11 Number 1, Tahun 2022, pp. 175-183 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://dx.doi.org/10.23887/jst-undiksha.v11i1

## Penerapan Membaca Tulisan di dalam Gambar Menggunakan Metode OCR Berbasis Website pada e-KTP
Muhammad Rizal Toha 1 , Agung Triayudi 2*
1,2 Sistem Informasi, Universitas Nasional DKI Jakarta, Indonesia

## A B S T R A K
Penanganan  yang  membutuhkan  data  pribadi  masih  banyak  dilakukan  secara manual. Tidak jarang masyarakat memfotokopi e-KTP untuk memenuhi berbagai persyaratan  administrasi.  Dilihat  dari  tujuan  pembuatan  e-KTP,  penggunaan  e- KTP saat ini tentu kurang tepat. Optical Character Recognition (OCR) adalah proses yang memungkinkan sistem tanpa campur tangan manusia mengidentifikasi skrip atau abjad yang tertulis dalam komunikasi verbal pengguna. Identifikasi karakter optik  telah  berkembang  pada  individu  dari  aplikasi  pengetahuan  yang berkembang pesat di bidang deteksi pola dan kecerdasan buatan. Maka dari itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  perangkat  lunak  pembacaan  e-KTP dengan metode optical character recognition (OCR) berbasis web. Jenis penelitian merupakan  jenis  kuantitatif  dengan  pendekatan  yang  digunakan  pengambilan data  langsung  ke  relawan  penelitian.  Sistem  yang  akan  dibuat  untuk  membaca tulisan dalam gambar menggunakan metode Optical Character Recognition. data yang dibahas dalam penelitian ini yaitu jumlah kartu sebanyak 20 e-KTP, jumlah attribute sebanyak 14 attribute, dan jumlah data sebanyat 280 data. Teknik yang digunakan  dalam  menganalisis  data  yaitu  analisis  deskriptif  kualitatif  dan kuantitatif. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan dalam pendeteksian atribut pada  e-KTP  menghasilkan  akurasi  sebesar  100  persen,  hasil  pengujian  1  dari beberapa  atribut  yang  ditemukan  tidak  nihil  sebesar  98,09  persen  dan  hasil pengujian 2 yang mendeteksi kategori e-KTP yang masih bagus dan yang kurang bagus sebesar 67,61 persen.

## A B S T R A C T
Handling that requires personal data is still mostly done manually. It is not uncommon for people to photocopy their e-KTP to  fulfill  various  administrative  requirements.  Judging  from  the  purpose  of  making  e-KTP,  the  current  use  of  e-KTP  is certainly  not  appropriate.  Optical  Character  Recognition  (OCR)  is  a  process  that  allows  the  system,  without  human intervention, to identify scripts or alphabets written in the user's verbal communication. Optical character identification has evolved in individuals from rapidly developing knowledge applications in pattern detection and artificial intelligence. Therefore, this study aims to design e-KTP reading software with web-based optical character recognition (OCR) methods. This type of research is a quantitative type, with the approach used to collect data directly from research volunteers. The system that will be made to read the text in the image uses the Optical Character Recognition method. The data discussed in this study are the number of cards, as many as 20 e-KTP, the number of attributes, as many as 14 attributes, and the amount of data, as much as 280 data. The technique used in analyzing the data is descriptive qualitative, and quantitative analysis. From the results of research that have been carried out in detecting attributes, one-KTP produces an accuracy of 100 percent, the results of testing 1 of several attributes found are not nil at 98.09 percent, and the results of testing two which detect categories of e-KTP that are still good and those that are not. Good at 67.61 percent.

## 1. Introduction
Perkembangan teknologi saat ini telah banyak memberi pengaruh terhadap perkembangan ilmu pengetahuan,  salah  satunya  adalah  dalam  hal  pengenalan  karakter.  Pengenalan  karakter  adalah  teknik untuk mendeteksi segmentasi dan mengidentifikasi karakter dalam gambar. Lebih tepatnya, pengenalan karakter adalah  proses mendeteksi dan mengenali karakter dalam gambar input  dan di konversikan ke kode standar AS untuk pertukaran informasi atau setara yang dapat diedit mesin lainnya (Sharma et al., 2012). Di Indonesia, pengelolaan yang membutuhkan data pribadi sebagian besar masih manual. Seringkali orang menyalin e-KTP untuk memenuhi berbagai kebutuhan manajemen. Bergantung pada tujuan e-KTP, penggunaan e-KTP saat ini tentu tidak praktis (Abdullah & Muhammad, 2021; Mursari & Wibowo, 2021; Sulstiyo &  Saian,  2019). Pemerintah Republik Indonesia telah  memperkenalkan Kartu  Tanda  Penduduk Elektronik  Indonesia  (e-KTP)  sebagai  kartu  identitas  bagi  penduduk  Indonesia.  Dalam  e-KTP  tersebut terdapat 5 informasi penting antara lain NIK, biodata, foto, tanda tangan, dan sidik jari (Afifah et al., 2020;

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received December 16, 2021 Revised December 20, 2021 Accepted March 14, 2022 Available online April 25, 2022
Kata Kunci: OCR, Website, e-KTP
Keywords: OCR, Web Based, e-KTP
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2022  by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.
Basiroh & Lestari, 2020; Soeseno & Liliana, 2017). e-KTP diharapkan dapat mempermudah pertukaran data bagi masyarakat karena chip dipasang pada kartu. Chip adalah kartu pintar berbasis mikroprosesor dengan memori 8KB untuk menyimpan data biometrik, tanda tangan, foto, dan sidik jari dengan kualitas perekaman tertinggi (Sulstiyo & Saian, 2019; Widya Sari et al., 2014).
Namun,  pertukaran  data  diri  untuk  keperluan  administrasi  di  Indonesia  masih  banyak  yang dilakukan dengan cara manual, yaitu dengan mengisi formulir kertas ataupun fotokopi e-KTP. Penggunaan e-KTP seperti ini tentu tidak sesuai dengan tujuan diciptakannya e-KTP itu sendiri yang diharapkan dapat memudahkan pertukaran data dengan embedded chip yang terpasang pada kartu. Chip ini berisi data diri pemegang e-KTP, lengkap dengan data biometric dan foto wajah (Abdullah & Muhammad, 2021; Purba et al., 2019) . e-KTP memiliki chip berkapasitas 4-8 KB yang memuat data NIK, nama, tempat dan tanggal lahir, jenis kelamin, agama, status perkawinan, golongan darah, alamat, pekerjaan, kewarganegaraan, foto, masa berlaku,  tempat  dan  tanggal  dikeluarkan,  tanda  tangan,  serta  nama  dan  nomor  induk  pegawai  yang menandatanganinya.  Salah  satu  penyebab  pertukaran  data  manual  ini  masih  terjadi  adalah  karena kurangnya sosialisasi terkait metode ekstraksi data pada e-KTP. Masih banyak masyarakat yang tidak tahu bahwa data pada e-KTP bisa dibaca oleh alat khusus (e-KTPreader) (Hudaya et al., 2021). Penyebab lainnya yang juga turut menghalangi penerapan otomatisasi pertukaran data e-KTP adalah mahalnya harga e-KTP reader  yang  beredar  di  pasaran  terlepas  dari  fungsinya  yang  sederhana.  Ini  menyebabkan  beberapa organisasi  kecil  nonpemerintah  (seperti  UMKM  atau  koperasi  kecil)  memutuskan  untuk  tidak menggunakan  alat  pembaca  e-KTP  karena  pengadaan  alat  ini  sering  kali  tidak  bisa  dijustifikasi  dengan kebutuhan  organisasi  dan  anggaran  yang  tersedia.  Pertimbangan  harga  dan  kegunaan  yang  mungkin terlihat tidak signifikan bagi organisasi kecil non-pemerintahan membuat mereka tidak menggunakan alat ini. Padahal penggunaan alat ini akan membantu integrasi data kependudukan di Indonesia.
Teknologi  optical  character  recognition  (OCR)  memiliki  banyak  aplikasi  dalam  pemrosesan dokumen.  Banyak  dokumen  memiliki  gambar  latar  belakang  dan  gambar  latar  belakang  meningkatkan keamanan atau dampak visual dokumen (Basiroh & Lestari, 2020; K Ibnutama & Suryanata, 2020; Mursari & Wibowo, 2021). Proses ekstraksi karakter tersebut dapat dilakukan dengan metode Optical Character Recognition menggunakan  pustaka  Tesseract (Effendi  et  al.,  2019;  Hudaya  et  al.,  2021;  K  Ibnutama  & Suryanata,  2020) .  Perangkat  lunak  pembaca  e-KTP  dengan  metode  optical  character  recognition  (OCR) berbasis web. Dengan metode ini, e-KTP akan di ekstraksi dengan mengenali pola huruf pada gambar. Teks dalam  foto  e-KTP  akan  diekstrak  dan  kemudian  disusun.  Metode  Optical  Character  Recognition  (OCR) digunakan karena relatif lebih mudah dan hasil ekstaksi akan dapat lebih akurat (Khairi Ibnutama et al., 2019) . Optical Character Recognition  merupakan sebuah  sistem pada komputer yang mampu membaca karakter (huruf, angka maupun simbol tertentu) yang terdapat pada citra atau foto (Patel et al., 2012; Purba et  al.,  2019). Foto  dapat  berupa  tulisan  cetak  maupuntulisan  tangan.  hasil  ekstraksi  foto  tersebut menghasilkan teks dengan  menyesuaikan pola karakter per baris dengan pola yang terdapat pada  database OCR. Tingkat akurasi pada OCR sangat bergantung pada kualitas citra dan metode yang digunakan pada pengolahan  citra.  Kelebihan  dari  sistem  OCR  yaitu  pengguna  dapat  memasukkan  data  tanpa  harus menggunakan  papan  ketik,  melainkan  dapat  menggunakan  pena  elektronik  untuk  menulis  layaknya menulis  di  sebuah  kertas.  Perangkat  lunak  yang  dibangun  menggunakan  metode Optical  Character Recognition (OCR) berbasis web, dengan ruang lingkup ekstraksi teks dari foto e-KTP dan pengujian dengan mengukur presentase keakuratan dengan mengenali teks dari kondisi e-KTP yang berbeda-beda (baik atau rusak  karena  pudar  atau  pun  plastik  yang  terkelupas).  Tujuan  penelitian  ini  adalah  merancang  dan membangun sistem informasi pembaca teks dari gambar foto e-KTP dengan metode OCR dan melakukan pengujian  dan  analisis  pada  hasil  sistem  informasi  yang  dibangun.  Dengan  adanya  sistem  informasi  ini dapat memudahkan pihak yang berkepentingan untuk memindahkan data jika menggunakan e-KTP.

## 2. Method
Jenis  penelitian  merupakan  jenis  kuantitatif,  dengan  pendekatan  yang  digunakan  pengambilan data  langsung  ke  relawan  penelitian.  Sistem  yang  akan  dibuat  untuk  membaca  tulisan  dalam  gambar menggunakan metode Optical Character Recognition. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah 20 e-KTP. Setiap e-KTP memiliki 14 atribut yang tersimpan dalam sistem yang dihasilkan dengan data ATRT1= NIK, ATRT2= Nama, ATRT3 = Tempat, Tanggal Lahir, ATRT4 = Jenis Kelamin, ATRT5 = Golongan Darah, ATRT6= Alamat,  ATRT7= RT,  ATRT8 = RW,  ATRT9=  Kelurahan/Desa,  ATRT10 =  Kecamatan,  ATRT11 = Agama, ATRT12 = Status Perkawinan, ATRT13 = Pekerjaan, ATRT14 = Kewarganegaraan. Sesuai dengan data  yang  akan  dibahas  dalam  penelitian  ini  yaitu  jumlah  kartu  sebanyak  20  e-KTP,  jumlah  attribute sebanyak  14  attribute,  dan  jumlah  data  sebanyat  280  data.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Optical Character Recognition (OCR).
Saat menggunakan OCR, proses awal mengubah gambar dengan hanya satu nilai saluran per piksel menjadi skala abu-abu. Artinya, bagian MERAH = HIJAU = BIRU. Setelah berhasil mengonversi gambar ke skala  abu-abu,  ubah  menjadi  gambar  biner.  Langkah  ini  merupakan  langkah  awal  untuk  pengenalan karakter. Dengan melakukan ambang batas (Afifah et al., 2020; Aprillian et al., 2019) . Tujuannya adalah untuk menemukan area yang berisi subjek dan latar belakang. Prosesnya adalah mengubah skala keabuan citra  menjadi  citra  biner.  Pertama  kita  mendefinisikan  nilai  sebagai  nilai  pembatas  agar  sesuai  dengan setiap piksel. Metode ini digunakan untuk mengisolasi objek dari latar belakang yang ada (Bezerra & de Oliveira, 2013; Memon et al., 2020) . Menentukan lokasi area di mana baris meteran penggunaan daya akan ditampilkan setelah gambar biner. Langkah ini menggunakan teknik blur untuk mengekstrak posisi teks pada  gambar.  Sebelum  pelumasan,  batas  bawah  dan  atas  ditentukan  terlebih  dahulu.  Perhitungan berurutan kemudian dilakukan pada piksel hitam garis. Jika jumlah  piksel hitam berurutan kurang  dari batas  ini,  semua  piksel  hitam  berurutan  dikonversi  menjadi  putih.  Langkah  ini  diikuti  dengan  langkah segmentasi. Langkah ini bertujuan untuk mendapatkan setiap nomor. Setiap piksel dari suatu objek diberi label yang sama, dan piksel latar belakang tidak diberi label. (Sandhika & Erik, 2014). Langkah selanjutnya adalah mendekati pemilihan template. Ini adalah saat proses ini membandingkan gambar input yang berisi template tertentu dengan template database. Nilai kesesuaian tertinggi menunjuk ke gambar template yang paling cocok dengan gambar input. Tesseract adalah mesin OCR open source. Dikembangkan oleh Hewlett- Packard antara tahun 1984 dan 1994 (Mursari & Wibowo, 2021). Hal ini sangat portabel, lebih berfokus pada  pengurangan  bias  daripada  akurasi.  Saat  ini,  tesseract  versi  3.01  dan  tersedia  berbagai  bahasa (Mursari  &  Wibowo,  2021;  Patel  et  al.,  2012) .  OCR  adalah  metode  mendigitalkan  tulisan  tangan  atau mengekstraksi teks ke dalam format digital yang dapat dimainkan. Metode  OCR  melibatkan tiga proses utama pre-processing,  pengenalan  (recognition) dan post-procesing (Ibnutama  &  Suryanata,  2020). Pengolahan citra adalah suatu teknik yang digunakan untuk mengolah atau memanipulasi suatu citra dalam bentuk  pengolahan  citra  dua  dimensi (Effendi  et  al.,  2019;  Sulstiyo  &  Saian,  2019). Greyscale  image merupakan ukuran dari derajat keabuan tiap piksel (Aisyah et al., 2015; Firmanto et al., 2019).

## 3. Result and Discussion

## Resuls
Lingkungan  implementasi  adalah  spesifikasi  perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk mengimplementasikan sistem. Karakteristik teknis dari peralatan yaitu Processor; Intel Core i5 dual-core 1.6 GHz ( Macbook Air 2018) , Random Access Memory; 8 GB, Storage; SSD 128 GB. Adapun spesifikasi teknis perangkat lunak yang digunakan untuk menguji sistem ini yaitu sistem Operasi: MacOS, Web Server : XAMPP, Database Server : MySQL, Library Tesseract OCR (PHP), Text Editor : Sublime Text, dan Web Browser : Google Chrome.  Pengujian  sistem  pertama  akurasi  deteksi  e-KTP  menggunakan  20  data  e-KTP  menunjukkan jumlah e-KTP yang dapat dibaca dalam teks. Tes kedua adalah untuk memverifikasi bahwa properti e-KTP dibaca dengan benar. Berdasarkan 16 atribut yang ada, e-KTP memiliki banyak atribut nihil. Tes terakhir adalah untuk kesalahan baca e-KTP, Anda dapat melihat bahwa ada banyak kesalahan baca untuk setiap e- KTP dari 14 properti yang ada. Pengujian sistem dimulai dengan pendeteksian e-KTP. Jika e-KTP berhasil, itu akan menampilkan beberapa baris/array dan menyimpannya di database yang ada. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, akurasi dan pendeteksian e-KTP pada sistem dihitung dengan rumus (2).Semua tabel dan gambar harus jelas/tidak kabur/buram. Ukuran huruf pada tabel dan gambar harus dapat dibaca oleh mata normal dengan mudah. Posisi tabel atau gambar disuatu halaman, sebaiknya terletak dibagian atas atau bawah halaman pada tiap kolom. Meletakkan tabel atau gambar ditengah halaman atau paragraf supaya dihindari. Tabel dan gambar diletakkan pada posisi tengah setiap kolom ( center alignmen t). Akurasi e-KTP diperoleh sebesar 75 %. Pengujian pertama, nilai yang dicari dalam pengujian ini adalah keakuratan sistem pendeteksian kata dalam e-KTP beberapa atribut yang ditemukan tidak terbaca. Berdasarkan data yang dimasukkan, hasil pengujian I untuk menguji keakuratan sistem dalam mendeteksi diperoleh sebesar 98,09 %. Hasil pengujan pertama terhadap sistem disajikan pada Tabel 1 .

## Tabel 1. Pengujian I terhadap Sistem
No Citra KTP Hasil Output Keterangan Presentase 1 ATRT1 3204110207830009 Seluruh karakter dapat  dikenali oleh sistem. 100% ATRT2 Wahyu Andhiko Nuswantoro ATRT3 Madiun, 02-07-1983 ATRT4 Laki-Laki ATRT5 AB ATRT6 Gading Junti Asri Blok H4 No1 ATRT7 009
No Citra KTP Hasil Output Keterangan Presentase ATRT8 005 ATRT9 Sangkanhurip ATRT10 Katapang ATRT11 Katholik ATRT12 Belum Kawin ATRT13 Karyawan Swasta ATRT14 WNI 2 ATRT1 3312050610960004 Seluruh karakter dapat  dikenali oleh sistem. 100% ATRT2 Abdurrahim Budiman Wicaksono ATRT3 Wonogiri, 06-10-1996 ATRT4 Laki-Laki ATRT5 - ATRT6 Dusun Tegalombo ATRT7 002 ATRT8 004 ATRT9 Banyakprodo ATRT10 Tirtomoyo ATRT11 Islam ATRT12 Kawin ATRT13 Karyawan Swasta ATRT14 WNI 7 ATRT1 3172024512871002
Seluruh karakter dapat  dikenali oleh sistem. 100% ATRT2 Fitrivah ATRT3 Banyumas, 05-12-1998 ATRT4 Perempuan ATRT5 - ATRT6 Jl. Budi Mulia No.20 ATRT7 009 ATRT8 008 ATRT9 Pademangan Barat ATRT10 Pademangan ATRT11 Islam ATRT12 Belum Kawin ATRT13 Pelajar/Mahasiswa
ATRT14 WNI 9 ATRT1 7404271108790001 Seluruh karakter dapat  dikenali oleh sistem.
100% ATRT2 Abdul Wahid ATRT3 Kanawa, 11-08-1979 ATRT4 Laki-Laki ATRT5 - ATRT6 Dusun Sampuabalo ATRT7 000 ATRT8 000 ATRT9 Sampuabalo ATRT10 Siotapina ATRT11 Islam ATRT12 Kawin ATRT13 Petani/pekebun ATRT14 WNI 13 ATRT1 2104010701630001 Seluruh karakter dapat  dikenali oleh sistem. 100% ATRT2 Alias Wello ATRT3 Dabo Singkep, 07-01-1963 ATRT4 Laki-Laki ATRT5 B ATRT6 Jl. Imam Bonjol Kampung Mentigi Laut ATRT7
No Citra KTP Hasil Output Keterangan Presentase ATRT8 001 ATRT9 Tanjung Uban Kota ATRT10 Bintan Utara ATRT11 Islam ATRT12 Kawin ATRT13 Wiraswasta ATRT14 WNI 14 ATRT1 9215061403960006
Terdapat 1 variabel  yang terbaca  oleh sistem  namun tidak tepat sesuai  dengan citra KTP. 92,85% ATRT2 Samsudin ATRT3 Karawang, 14-7-1996 ATRT4 Laki-Laki ATRT5 - ATRT6 Dusun Jatimulya ATRT7 016 ATRT8 004 ATRT9 Karyamulya ATRT10 Batujaya ATRT11 1slam ATRT12 Belum Kawin ATRT13 Pelajar/Mahasiswa ATRT14 WNI
15
ATRT1 34750411106020005
Terdapat 1 variabel  yang terbaca  oleh sistem  namun tidak tepat sesuai  dengan citra KTP. 92,85% ATRT2 Yufka Yudha Pratama ATRT3 Jakarta, 11-10-2002 ATRT4 Laki-Laki ATRT5 - ATRT6 Cililitan Besar ATRT7 008 ATRT8 009 ATRT9 Cililitan ATRT10 Kramatjati ATRT11 Islam ATRT12 Belum Kawin ATRT13 Pelajar/Mahasiswa ATRT14 WNI Average Pembacaan Citra KTP 98,09%
Pengujian  kedua,  berdasarkan  hasil  pendeteksian  properti  e-KTP  yang  masih  baik/bagus  pada pengujian 1. Sistem mendeteksi mana yang e-KTP masih bagus/ baik dan mana yang e-KTP sudah mulai rusak/tidak baik. Berdasarkan pengujian kedua yang dilakukan, diperoleh hasil 51, 42 %. Hasil pengujian disajikan pada Tabel 2 .
Tabel 2. Pengujian II
No Citra KTP Hasil Output Keterangan Presentase 1
ATRT1
6302190403730002 Terdapat 11 variabel  yang tidak  terbaca oleh  sistem,  1 diantaranya terbaca  namun tidak sama dengan citra KTP.
21,42%
ATRT2 Sulok
ATRT3 Nganjuk, 04-03-1973 ATRT4 Laki-Laki ATRT5 Tidak Terbaca Sistem ATRT6 Tidak Terbaca Sistem ATRT7 Tidak Terbaca Sistem ATRT8 Tidak Terbaca Sistem ATRT9 Tidak Terbaca Sistem ATRT10 Tidak Terbaca Sistem ATRT11 Tidak Terbaca Sistem ATRT12 Tidak Terbaca Sistem ATRT13 Tidak Terbaca Sistem
No Citra KTP Hasil Output Keterangan Presentase ATRT14 Tidak Terbaca Sistem
2
ATRT1 3307159706906003 Terdapat 2 variabel  yang terbaca oleh sistem  namun tidak sama dengan citra KTP.
85,71%
ATRT2 1b4j Hajar ATRT3 Wonosobo, 07-06- 1990 ATRT4 Laki-Laki ATRT5 - ATRT6 Dukuh Sembir ATRT7 007 ATRT8 006 ATRT9 Dempel ATRT10 Kalibawang ATRT11 Islam ATRT12 Kawin ATRT13 Wiraswasta ATRT14 WNI 3 ATRT1 Tidak Terbaca Sistem Terdapat 13 variabel  yang tidak  terbaca oleh  sistem,  1 diantaranya terbaca  namun tidak sama dengan citra KTP. 7,14% ATRT2 Imade Astika Parwata ATRT3 Pasas. 16-04-1974 ATRT4 Tidak Terbaca Sistem ATRT5 Tidak Terbaca Sistem ATRT6 Tidak Terbaca Sistem ATRT7 Tidak Terbaca Sistem ATRT8 Tidak Terbaca Sistem ATRT9 Tidak Terbaca Sistem ATRT10 Tidak Terbaca Sistem ATRT11 Tidak Terbaca Sistem ATRT12 Tidak Terbaca Sistem ATRT13 Tidak Terbaca Sistem ATRT14 Tidak Terbaca Sistem Average Pembacaan Citra KTP 51,42%
Hasil pengujian sistem secara keseluruhan pengenalan kata e-ktp menggunakan metode optical character recognition disajikan pada Tabel 3 .

## Tabel 3. Pengujian
No Detail Jumlah Valid Jumlah Nihil Presentase 1 Deteksi e-KTP 15 5 75% 2 Pengujian 1 206 210 98,09% 3 Pengujian 2 36 70 51,42% 4 Keseluruhan 206 210 98,09%
Hasil pengujian yang diperoleh dievaluasi sesuai dengan metode matriks konfusi. Hasil evaluasi uji validasi e-KTP ditunjukkan pada Tabel 5, 6, 7, dan 8 .
Tabel 4. Hasil Evaluasi dengan Confusion Matrix Pengjuian Deteksi e-KTP
Prediksi
Aktual Valid Nihil Valid Benar Positif (TP=15) Salah Negatif (FN=0) Nihil Salah Positif (FP=5) Benar Negatif (TN=0)
Tabel 5. Hasil Evaluasi dengan Confusion Matrix Pengujian I
Prediksi
Aktual Valid Nihil Valid Benar Positifs (TP=206) Salah Negatif (FN=0) Nihil Salah Positif (FP=4) Benar Negatif (TN=0)
Tabel 6. Hasil Evaluasi dengan Confusion Matrix Pengujian II
Prediksi Aktual Valid Nihil Valid Benar Positif (TP=36) Salah Negatif (FN=30) Nihil Salah Positif (FP=4) Benar Negatif (TN=0)
Tabel 7. Hasil Evaluasi dengan Confusion Matrix Keseluruhan Pengujian Prediksi Aktual Valid Nihil Valid Benar Positif (TP=206) Salah Negatif (FN=0) Nihil Salah Positif (FP=4) Benar Negatif (TN=0)
Nilai  akurasi,  memori,  akurasi,  dan  perhitungan  FScore  dapat  diperoleh  dari  tabel  survey sebelumnya pada Tabel 8 .
Tabel 8. Hasil Akurasi, Recall, Presicision, dan F-Score N o Detail Presentase Recall Presisi F-Score 1 Deteksi e-KTP 75% 100% 100% 100% 2 Pengujian 1 98,09% 100% 98,09% 98,72% 3 Pengujian 2 51,42% 100% 51,42% 67,61% 4 Keseluruhan 98,09% 100% 98,09% 98,72%
Deteksi e-KTP dengan tingkat akurasi sebesar 75%, recall sebesar 100%, precision dan f-score sebesar 75%. Pengujian 1  dengan tingkat akurasi sebesar 98%, recall sebesar 100%, precision sebesar 98,09% dan f-score sebesar 98,72%. Pengujian 2  dengan tingkat akurasi sebesar 51%, recall sebesar 100%, precision sebesar 51,42% dan f-score sebesar 67,61%.

## Discussion
Pemerintah  Republik  Indonesia  telah  memperkenalkan  Kartu  Tanda  Penduduk  Elektronik Indonesia (e-KTP) sebagai kartu identitas bagi penduduk (Suriadi & Hasibuan, 2013; Wahyono & Zakiyah, 2020; Yani et al., 2017) . Informasi yang disajikan pada e-KTP mencakup lima jenis yaitu NIK, biodata, foto, sidik jari dan tanda tanga (Amrizal et al.,  2016;  Apandi & Sugianto, 2019) . E-KTP  dapat mempermudah pertukaran data karena chip yang dipasangka pada kartu. Perangkat lunak pembaca e-KTP dengan metode Optical Character Recognition (OCR)  berbasis  web. Dengan  metode ini, e-KTP akan di ekstraksi dengan mengenali pola huruf pada gambar. Teknologi OCR memiliki banyak aplikasi dalam pemrosesan dokumen. Proses  ekstraksi  karakter  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  metode Optical  Character  Recognition menggunakan pustaka Tesseract (Effendi et al., 2019; Hudaya et al., 2021; K Ibnutama & Suryanata, 2020) . Perangkat lunak yang dirancang berhasil mengekstrak semua data diri yang ada pada e-KTP. Teks dalam foto e-KTP akan diekstrak dan kemudian disusun. Metode OCR digunakan karena relatif lebih mudah dan hasil  ekstaksi  akan  dapat  lebih  akurat (Khairi  Ibnutama  et  al.,  2019) .  Optical    Character    Recognition merupakan  sebuah  sistem  pada  komputer  yang  mampu membaca karakter (huruf, angka maupun simbol tertentu)  yang  terdapat  pada  citra  atau  foto (Patel  et  al.,  2012;  Purba  et  al.,  2019). Hasil  ekstraksi  foto tersebut menghasilkan teks dengan  menyesuaikan  pola  karakter  per  baris  dengan  pola  yang  terdapat pada    database    OCR.  Kelebihan  dari  sistem  OCR  yaitu  pengguna  dapat  memasukkan  data  tanpa  harus menggunakan  papan  ketik,  melainkan  dapat  menggunakan  pena  elektronik  untuk  menulis  layaknya menulis di sebuah kertas.

## 4. Conclusions and Suggestions
Perangkat lunak yang dirancang berhasil mengekstrak semua data diri yang ada pada e-KTP. Meski nilai akurasi OCR yang dicapai pada penelitian ini dianggap belum mencerminkan kondisi nyata mengingat data  yang  digunakan  sangat  minim.  Dengan  adanya  penelitian  ini  dapat  memudahkan  pihak  yang memerlukan data menggunakan e-KTP tanpa harus men input data kembali dan hanya tinggal upload di website dan data telah siap untuk digunakan. Maka, saran kepada peneliti yang akan datang diharapkan mampu mengoptimalisasi proses pendeteksian OCR lebih baik lagi.  Data penelitian yang akan datang dapat
terhubung  dengan  data  pusat  pemerintah  agar  dapat  terintegrasi  dan  data  tersebut  menjadi  akurat,  di samping itu, diharapkan juga pada penelitian yang akan datang  dapat mengembangkan aplikasi berbasis website yang lebih luas lagi.

## 5. References
Abdullah, S. S., & Muhammad, F. D. (2021). Penggunaan e-KTP untuk Registrasi Otomatis Memanfaatkan Sistem OCR Dengan Metode Template Matching Correlation. Media Jurnal Informatika , 12 (2), 57. https://doi.org/10.35194/mji.v12i2.1224.
Afifah, Y., Sujono, A., & Apribowo, C. H. B. (2020). The Line Segmentation Algorithm of Indonesian Alectronic Identity  Card  (e-KTP)  for  Data  Digitization. AIP  Conference  Proceedings , 2217 (April). https://doi.org/10.1063/5.0000670.
Aisyah, E. S. N., Hayat, A. W., Widanti, P., Prasetya, S. Y., & Iskandar, H. (2015). Analisis Kemiripan Pola Citra Digital Menggunakan Metode Euclidean. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia , 6 –
8.
Amrizal, Tukino, & Latif, A. (2016). Rekayasa Perangkat Lunak Sistem e-KTP Terintegrasi Birokrasi Umum di Kota Batam. Jurnal Teknologi Dan Sistem
Informasi , 2 (2). https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v2i2.2016.97-108.
Apandi,  T.  H.,  &  Sugianto,  C.  A.  (2019).  Algoritma  Naive  Bayes  untuk  Prediksi  Kepuasan  Pelayanan Perekaman e-KTP. Jurnal Informatika , 7 (2). https://doi.org/10.30595/juita.v7i2.3608.
Aprillian,  H.  D.,  Dwi  Purnomo,  H.,  &  Purwanto,  H.  (2019).  Utilization  of  Optical  Character  Recognition Technology in Reading Identity Cards. Journal of Information Technology and Business , 2 (1), 38 – 46. Basiroh, B., & Lestari, W. (2020). Analysis of Plant Fragaria Xananassa Disease Diagnoses Using Production Rules Base on Expert System. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 16 (1), 25 – 32. https://doi.org/10.33480/pilar.v16i1.1174.
Bezerra, M. E. R., & de Oliveira, A. L. I. (2013). Optical Character Recognition. Digital Document Analysis and Processing , 1 (1), 207 – 230. https://doi.org/10.3810/pgm.1998.03.410.
Effendi, M. M., Permana, A. Y., & Nawangsih, I. (2019). Penerapan Ekstraksi Image ke TXT dengan Optical Character Recognation untuk Otomatis Data Kependudukan. Simposium Nasional Ilmiah Simponi , November , 496 – 502. https://doi.org/10.30998/simponi.v0i0.484. Firmanto,  B.,  Rikasanti,  E.,  Bramanto,  A.,  &  Putra,  W.  (2019). Optimasi  Hasil  Akuisisi  Obyek  Wajah Menggunakan . 2 , 826 – 840.
Hudaya, M. M., Siti Saadah, & Hendy Irawan. (2021). Implementation of Verification and Matching E-KTP with Faster R-CNN and ORB. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 5 (4), 783 – 793. https://doi.org/10.29207/resti.v5i4.3175.
Ibnutama,  K,  &  Suryanata,  M.  G.  (2020).  Ekstraksi  Karakter  Citra  Menggunakan  Optical  Character Recognition Untuk Pencetakan Nomor Kendaraan Pada Struk Parkir. Jurnal Media … , 4 , 1119 – 1125. https://doi.org/10.30865/mib.v4i4.2432.
Ibnutama, Khairi, Panjaitan, Z., & Ginting, E. F. (2019). Modifikasi Metode Template Matching pada OCR Untuk  Meningkatkan  Akurasi  Deteksi  Plat  Nomor  Kendaraan. Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi Dan Sistem Komputer TGD , 2 (2), 21 – 29.
Memon, J., Sami, M., Khan, R. A., & Uddin, M. (2020). Handwritten Optical Character Recognition (OCR): A Comprehensive  Systematic  Literature  Review  (SLR). IEEE  Access , 8 ,  142642 – 142668. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3012542. Mursari,  L.  R.,  &  Wibowo,  A.  (2021).  The  Effectiveness  of  Image  Preprocessing  on  Digital  Handwritten Scripts  Recognition  with  The  Implementation  of  OCR  Tesseract. Computer  Engineering  and Application , 10 (3), 177 – 186. https://doi.org/10.18495/comengapp.v10i3.386.
Patel, C., Patel, A., & Patel, D. (2012). Optical Character Recognition by Open source OCR Tool Tesseract: A Case Study. International Journal of Computer Applications , 55 (10), 50 – 56. https://doi.org/10.5120/8794-2784.
Purba, A. M., Harjoko, A., & 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), 177. https://doi.org/10.22146/ijccs.41259.
R. Sandhika Galih A., Erik, M. L. H. (2014). Penerapan Teknik Ocr ( Optical Character Recognition )  pada Aplikasi  Terjemahan  Kitab  Fiqih  Safinah  an-Naja  Menggunakan  Readiris. Seminar  Nasional Informatika , 2014 (semnasIF), 60 – 69.
Sharma, O. P., Ghose, M. K., & Shah, K. B. (2012). An Improved Zone Based Hybrid Feature Extraction Model for  Handwritten  Alphabets  Recognition  Using  Euler  Number. International  Journal  of  Soft Computing and Engineering (IJSCE) , 2 (2), 504 – 508.
Soeseno, J. H., & Liliana. (2017). Segmentasi Area KTP dari Image untuk Otomatisasi Pembacaan Data. Jurnal Infra Petra , 5 (1), 1 – 5. Sulstiyo, A., & Saian, P. O. N. (2019). Perancangan Sistem Text Extraction Menggunakan Library Tesseract OCR untuk Mengambil Nomor Induk Kependudukan pada Foto Kart u Tanda Penduduk ( Studi Kasus : PT . Bank ABC , Tbk ) . April .
Suriadi,  S.,  &  Hasibuan,  M.  A.  (2013).  Teknis  Perekaman  Data  dan  Penyaluran  Elektronik  Kartu  Tanda Penduduk di Lubuk Pakam. JPPUMA: Jurnal Ilmu Pemerintahan Dan Sosial Politik UMA (Journal of Governance and Political Social UMA) , 1 (2). https://doi.org/10.31289/jppuma.v1i2.560.
Wahyono,  W.,  &  Zakiyah,  N.  (2020).  Model  Exploration  for  Community  Satisfaction  with  E-KTP  Service Quality as Mediation. Dinamika Pendidikan , 15 (1). https://doi.org/10.15294/dp.v15i1.24892. Widya Sari, E., Rianto, A., & Diatinari Andarawasih, S. (2014). Itechs 201 4. The 1st International Conference on Information Technology and Security , 1 (1), 111 – 117.
Yani,  A.  A.,  Yunus,  A.  Y.,  &  Latief,  M.  I.  (2017).  Participation  Dynamics  of  Voters  Using  ID  Card  in  Local Elections: A Case Study of the 2015 Local Election in South Sulawesi. JSP: Jurnal Ilmu Sosial Dan Ilmu Politik , 21 (1). https://doi.org/10.22146/jsp.28700.