## VERIFIKASI DOKUMEN TRANSKRIP NILAI SEMESTER MENGGUNAKAN METODA OPTICAL CHARACTER RECOGNITION
Zulkarnaen Hatala 1 , Ahmad Thariq 2 , Muhammad Hudzaly 3 , Muhammad Ikhwan Burhan 4
1,2 Teknik Informatika Politeknik Negeri Ambon;
3 Fakultas Teknik Industri Universitas Diponegoro Semarang
4 Institut Bisnis dan Keuangan Nitro Makassar
Riwayat artikel: Received: 7 Juli 2023 Accepted: 30 Juli 2023 Published: 1 Agustus 2023

## Keywords:
Verifikasi dokumen gambar; Optical character recognition; Information retrieval; Validasi dokumen otomatis.
Corespondent Email: dzulqarnaenhatala@gmail.com
© 2023 JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan). This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
Abstrak. Pada Politeknik Negeri Ambon pembuatan transkrip nilai semester mahasiswa masih diketik secara manual. Hal ini menyebabkan sering terjadi kesalahan ketik yang bisa berakibat tidak validnya dokumen tersebut apalagi kesalahan  nilai,  nomor  induk  mahasiswa.  Di  sini  telah  diimplementasikan suatu  aplikasi  berbahasa  java  untuk  mendeteksi  kesalahan-kesalahan  ini. Aplikasi ini diperuntukan terutama untuk pejabat Ketua Prodi, Ketua Jurusan sebelum menandatangani dan mengesahkan dokumen transkrip nilai tersebut. Pejabat  yang  melegalisir  akan  sangat  terbantukan  karena  pekerjaan  validasi yang  membosankan  bisa  digantikan  oleh  komputer.  Proses  validasi dilakukan  dengan  cara  memanfaatkan  teknik  optical  character  recognition yang  diimplementasikan  sebagai open  source  library Tesseract-OCR.  Dari hasil  percobaan  proses  verifikasi  bisa  ditingkatkan  dengan  menggunakan OCR  pada  wilayah  tertentu  ( region  of  interest )  menggunakan  metoda template  matching dari  OpenCV.  Pertimbangan  levehnstein  distance  dalam proses  komparasi  label  nilai  dengan  basis  data  acuan  juga  memperbaiki algoritma verifikasi tersebut. Pada basis data yang digunakan telah diujicoba sebanyak  sekitar  800  lembar  dokumen  transkrip  dengan  dokumen  yang berhasil diverifikasi di atas 90%.
Abstract. At the Ambon State Polytechnic, students' semester grade reports are still manually typed. This causes frequent typo errors which can result in the  invalidity  of  the  document,  let  alone  incorrect  grades,  student identification numbers and many other label values. Here a java application has  been  implemented  to  detect  these  errors.  This  application  is  primarily intended for officials of the Head of Study Program, Head of the Department before  signing  and  validating  the  report.  Officials  who  legalize  it  will  be greatly  assisted  because  tedious  validation  work  can  be  replaced  by computers.  The  validation  process  is  carried  out  by  utilizing  the  optical character  recognition  technique  from  the  open  source  library  Tesseract- OCR.  From  the  experimental  results  the  verification  process  can  be improved by using OCR  specific on specific regions of interest (ROI) after using  template  matching  method  from  OpenCV.  The  consideration  of  the Levehnstein distance in the comparison of label values against the reference database also improves the success rate of the algorithm. The database used has  been  tested  for  about  800  grade  report  documents,  with  successful verification result above 90%.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  negara  dunia  ke-3  atau  negara berkembang,  sebagian  besar  organisasi  belum
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
memiliki  sistem  informasi  terkomputerisasi yang  memadai  [1].  Di  Indonesia,  organisasi kependidikan masih banyak yang menggunakan  sistem  manual  baik  sebagian maupun  keseluruhan  dalam  melakukan  proses bisnisnya.  Sebagai  contoh  kita  lihat  di universitas dan politeknik pada proses pembuatan transkrip nilai akademik mahasiswa.  Baik  itu  transkrip  tahapan  per semester  maupun  transkrip  akhir  secara keseluruhan. Transkrip nilai akademik mahasiswa  adalah  daftar  nilai  yang  dicapai oleh  seorang  mahasiswa  dalam  periode  atau tahapan  semester  sering  disebut  kartu  hasil studi  (KHS)  atau  juga  daftar  nilai  sementara (DNS) atau transkrip semester. KHS atau DNS berisikan  nilai  untuk  sekelompok  mata  kuliah dalam  suatu  semester.  Persoalan  yang  kita amati  adalah  transkrip  akademik  ini  ternyata masih  diketik  secara  manual  menggunakan aplikasi  pengolah  kata  atau  spreadsheet kemudian  mencetaknya  di  kertas.  Hal  ini adalah  kelemahan  sistem  informasi  lembaga tersebut, di mana dns atau khs sebenarnya bisa dibuat  secara  otomatis.  Di  sini  bisa  terjadi salah  pengetikan  sehingga  dokumen  itu menjadi tidak valid lagi.
Isian transkrip memuat identitas mahasiswa,  daftar  mata  kuliah,  dan  nilai  yang diterima  untuk  setiap  mata  kuliah  tersebut. Nilai-nilai  ini  serta  informasi  lain  pada  kertas yang  tercetak  mungkin  mengalami  kesalahan pengetikan. Kesalahan terjadi ketika juru ketik salah memasukkan data, di mana data tersebut bertentangan  dengan  nilai  sebenarnya  jika dibandingkan  hasil  proses  evaluasi  akademik sebelumnya  seperti  hasil  ujian  tengah  dan akhir  semester,  hasil  rapat  evaluasi  semester dan  lain-lain.  Pada  sisi  lain,  dokumen  yang tercetak  tersebut  akan  legalkan    dengan tandatangan pejabat berwenang jika dan hanya jika dokumen tersebut terbebas dari kesalahan. Biasanya  penanda  tangan  yang  berwenang memeriksa  transkrip  ini  secara  manual sebelum menandatangani kertas. Tetapi sebagai  juru  ketik,  penandatangan  juga manusia yang dapat melakukan kesalahan yang sama karena faktor kesalahan manusia (human error).  Kesalahan  manusia  ini  bisa  terjadi  jika melakukan  suatu  pekerjaan  secara  berulang- ulang  misalnya  dalam  hal  pengetikan  ratusan transkrip secara manual.  Cara manual ini bisa menimbulkan kelelahan dan kebosanan apalagi
jika  dilakukan  secara  terburu-buru  dan diinginkan  semua  dokumen  selesai  di  cetak dalam waktu yang sangat singkat[2]. Pada saat dokumen  akan  ditandatangani  proses  validasi terhadap ratusan dokumen juga akan menyebabkan  efek  yang  sama  bagi  pejabat penandatangan  dokumen.  Dalam  hal  ini Koordinator Program Studi dan Ketua Jurusan bisa  saja  melakukan human  error ketika menverifikasi ratusan dokumen secara manual. Dalam  makalah  ini  kami  mengusulkan sebuah  aplikasi  komputer  yang  mendeteksi kesalahan pada dokumen tercetak. Aplikasi ini khusus  diperuntukkan  kepada  penandatangan ( signer )  transkrip  akademik  nilai  mahasiswa.
Penandatangan  akan  dikonfirmasi  apakah dokumen  sudah  bebas  dari  kesalahan,  apakah informasi yang dicetak valid ataukah terkontaminasi  dengan  data  yang  salah. Jantung dari perangkat lunak ini menggunakan pemindai  dokumen  (scanner).  Dokumen  akan dipindai  menjadi  gambar  atau  informasi digital. Gambar ini kemudian  diproses menggunakan teknik optical character recognition (ocr)  [3]–[5]untuk  mendapatkan informasi  yang  dicetak  di  atas  kertas. Berdasarkan  informasi  ini,  aplikasi  akan menginformasikan  otoritas  tentang  validitas informasi di atas kertas.
Aplikasi  ini  ditujukan  untuk  mendeteksi faktor kesalahan manusia (human error factor) yang  mengakibatkan  salah  cetak  dokumen transkrip  nilai  mahasiswa  dan  mencegah ditandatanganinya dokumen yang salah tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian terkontrol ( controlled experiments )  [6]  dilakukan  dengan  memilih template yang  cocok  dengan  bitmap  hasil scanning .  Tempat  atau  lokasi  pengambilan data  di  Program  Studi  Teknik  Informatika Politeknik  Negeri  Ambon.  Dokumen  yang digunakan  sebagai  data  adalah  transkrip  nilai semester  mahasiswa  sebanyak  kurang  lebih 800  lembar.  Contoh  dokumen  transkrip  nilai yang  dipindai  sebagaimana  tertera  dalam gambar  4.  Dalam  penelitian  ini  dibuatkan software menggunakan  bahasa  pemograman Java  [7]dengan  tambahan  pustaka  ( library ) Tesseract[8] dan OpenCV[9].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
2.1. Algoritma verifikasi
Secara  umum  cara  kerja software adalah sebagaimana  pada flow  chart di  gambar  3. Semua dokumen yang akan divalidasi dilakukan  proses  pemindaian  menggunakan flatbed  scanner agar  diperoleh  resolusi  yang optimal  yaitu  320 dot  per  inch (DPI).  Hasil scanning ini  adalah  berupa  file  gambar  dalam format Joint  Picture  Expert  Group (JPEG).
Setelah  gambar  dipindai  maka  dilakukan beberapa proses terhadap data digital tersebut( preprocessing) .  Pada  awalnya  setelah di- scan bitmap akan dikonversi ke mode hitam dan  putih  kemudian  dilakukan  perataan ( deskewing ).  Proses  deskewing  berguna  jika pada  saat melakukan  pemindaian  posisi  kertas tidak rata terhadap scanner .

## 2.1.1. Fullpage OCR
Optical  character  recognition  (ocr)    adalah teknik  untuk  mendeteksi  urutan  karakter  pada gambar  dan  mempunyai  aplikasi  yang  sangat banyak  sekali[3]–[5].  Setelah preprocess ing kini  dilakukan  konversi  dari  gambar  ( image ) atau  bitmap  ke  teks  dengan  metoda optical character  recognition menggunakan open source  library Tesseract-OCR[3].  OCR  bisa dilakukan  secara  penuh  pada  halaman  penuh ( fullpage) atau  bisa  juga  dilakukan  pada  area yang  diinginkan region  of  interest  ( ROI ) dari dokumen transkrip.

## 2.1.2. Pencarian  label  (kata  kunci)  dan nilainya
Keluaran dari prosess OCR yang dilakukan terhadap  satu  halaman  penuh  dokumen  adalah berupa  aliran  teks  ( text  stream ).  Pada text sream ini dicari  nilai-nilai  yang  ingin diverifikasi dalam bentuk pasangan label (kata kunci)  dan  nilai  ( label  value  pair) .  Dalam verifikasi  transkrip  nilai  di  sini  cuma digunakan  3 label yang  ingin  diverifikasi sebagaimana  terlihat  pada  tabel  1.  Aplikasi akan mencoba  mencari 3 nilai tersebut dalam aliran teks dengan cara menemukan kata kunci NIM,  NAMA  dan  IP  kemudian  mencari  nilai dari ketiga kata kunci tersebut.
Aplikasi  akan  menverifikasi  apakah  3  nilai ini sudah konsisten dengan basis data referensi yang ada. Pada kali referensi data adalah pada baris  dan  kolom  yang  bersesuaian  di  file Microsoft  Excel.  Jika  3  nilai  untuk  ke  3  label ini  konsisten  antara  keluaran ocr dan  data
referensi  di  MS-Excel,  maka  dokumen dinyatakan valid dalam artian bisa ditandatangani.

## 2.1.3. Region  of  Interest  (ROI)  OCR  dan template matching
Setelah  melakukan fullpage  OCR, ada kemungkinan  tidak  ditemukan  kata  kunci (keyword/label)  yang  dinginkan  pada text stream yang  ada.  Dalam  kasus  ini  maka algoritma  akan  dilanjutkan  lagi  dengan  proses OCR  pada  daerah  (region)  khusus  saja. Sebagai  contoh  daerah  khusus  ( Region  of Intererest ROI)  untuk  mendapatkan  label “Indeks Prestasi” adalah pada gambar 1.
Tentunya ROI ini harus ditemukan terlebih dahulu menggunakan teknik template matching .  Setelah  ditemukan  maka ocr hanya dilakukan terhadap ROI tersebut.

## 2.1.4. Perbaikan  hasil  pencarian  dengan  edit distance
Dalam penemuan label atau nilai seringkali kegagalan  terjadi  karena  kesalahan  relative kecil  dibandingkan  nilai  referensi.  Manusia akan sangat mudah sekali mendeteksi kegagalan palsu ( false alaram ) ini. Contohnya “Indek    restasi”  Cuma  kehilangan  1 huruf  ‘P’ saja  untuk  dikenali  sebagai  kata  kunci  ke  3 “Indek  Prestasi”.  Dalam  aplikasi  ini  akan menggunakan perhitungan levehnstein distance [10] untuk mencegah false alarm ini terjadi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  suatu aplikasi open-source berbahasa  Java  yang sudah  diletakkan  online  di public  repository Github[11]  dan  bersifat open  source dalam artian bisa diakses secara bebas.

## 3.1.1. Kekurangan Fullpage OCR
Sebagaimana  telah  disinggung  sebelumnya bahwa  hasil  scan  penuh  per  halaman  doumen Setelah  dilakukan  OCR  untuk  keseluruhan halaman  oleh  Tesseract-OCR,  ternyata  tidak semua file JPEG bisa terkonversi secara akurat dengan  tingkat  kesalahan  huruf  nihi  0%. Apabila  kesalahan  terjadi  pada  label  atau  kata kunci maka fullpage ocr akan gagal menverifikasi  dokumen  semester  dalam  artian
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
tidak  bisa  memberikan  kesimpulan  soal validitas dokumen.

## 3.1.2. Kesalahan-kesalahan manusia (human factor error)
Selama  melakukan  verifikasi  terhadap kurang  lebih  800  lembar  dokumen  transkrip nilai  ditemukan  banyak  sekali  kesalahan. Beberapa  contoh  kesalahan  pengetikan  yang sering dilakukan oleh juru ketik ( typist ):
a. Kesalahan kekurangan dan kelebihan  angka  (deletion  error) pada NIM dengan angka mengulang maupun tidak berulang. b. Kesalahan keterbalikan urutan huruf  dan  karakter  ( switching error )
c. Kesalahan pengetikan Indeks Prestasi

## 3.1.3. Kesalahan-kesalahan manusia (human factor error)
Hasil  penelitian  yang  berupa  aplikasi verifikasi  transkrip  nilai  semester  telah diletakkan  di  situs  online.  Salah  satu screenshot dari  aplikasi  tersebut  sebagaimana pada  gambar  3.  Pada  gambar  tersebut  aplikasi mendeteksi  bahwa  “Indeks  Prestasi”  pada dokumen yang dicetak adalah 3.18 tidak sama dengan  di  basis  data  referensi  (file  Microsoft Excel).

## 4. KESIMPULAN
Dengan paparan di atas maka kita temukan bahwa  verifikasi  otomatis  terhadap  dokumen yang  akan  ditandatangani  bisa  dilaksanakan menggunakan optical  character  recognition . Penerapan  ROI  OCR  dan edit  distance bisa meningkatkan  akurasi  algoritma  yang  berarti semakin banyak dokumen yang bisa diverifikasi. Disimpulkan juga bahwa software ini  bisa  membantu signer untuk  melakukan verifikasi  dokumen  yang  akan  ditandatangani sekaligus  bertujuan  mengurangi  tingkat  faktor kesalahan manusia ( human error ).
Kelemahan  dari  aplikasi  pada  saat  ini adalah  menerima output dari OCR (Tesseract) apa  adanya.  Belum  memperbaiki  melakukan pelatihan  ( training )  terhadap tesseract engine untuk  mengatasi  permasalahan  konversi  teks
yang  timbul.  Diharapkan  dengan  melakukan training maka  tingkat  kesuksesan  verifikasi akan  semakin  bertambah  mendekati  angka 100%.

## REFERENSI
[1] M.  A.  Sipe-Haesemeyer,  “Bringing  the World  Wide  Web  into  Third  World  Countries: Integrating  Technology  Across  the  Globe,” Glob. Media J. , vol. 4, no. 7, 2005.
[2] J.  A.  Yeow,  P.  K.  Ng,  K.  S.  Tan,  T.  S. Chin, and W. Y. Lim, “Effects of stress, repetition, fatigue  and  work  environment  on  human  error  in manufacturing industries,” J. Appl. Sci. , vol. 14, no. 24, pp. 3464–3471, 2014.
[3] Y. Fataicha, M. Cheriet, J. Y. Nie, and C. Y.  Suen,  “Information  Retrieval  Based  on  OCR Errors in Scanned Documents,” in 2003 Conference on  Computer  Vision  and  Pattern  Recognition Workshop ,  Madison,  Wisconsin,  USA:  IEEE,  Jun. 2003, pp. 25–25. doi: 10.1109/CVPRW.2003.10020.
[4] Y. Lee, J. Song, and Y. Won, “Improving personal  information  detection  using  OCR  feature recognition  rate,” J.  Supercomput. ,  vol.  75,  no.  4, pp.  1941–1952,  Apr.  2019,  doi:  10.1007/s11227- 018-2444-0.
[5] D. Yamakawa and N. Yoshiura, “Applying
Tesseract-OCR to detection of image spam mails,” in 2012 14th Asia-Pacific Network Operations and Management  Symposium  (APNOMS) ,  IEEE,  2012, pp. 1–4.
[6] S.  Easterbrook,  J.  Singer,  M.-A.  Storey, and  D.  Damian,  “Selecting  empirical  methods  for software engineering research,” Guide Adv. Empir. Softw. Eng. , pp. 285–311, 2008.
[7] J.  Farrell, Java  programming .  Cengage
Learning, 2022.
[8] R.  Smith,  “An  Overview  of  the  Tesseract OCR  Engine,”  in Ninth  International  Conference on  Document  Analysis  and  Recognition  (ICDAR 2007) , Sep. 2007, pp. 629–633. doi:
10.1109/ICDAR.2007.4376991.
[9] S. Gollapudi, Learn computer vision using OpenCV . Springer, 2019.
[10] S.  Srigiri  and  S.  K.  Saha,  “Spelling Correction  of  OCR-Generated  Hindi  Text  Using Word  Embedding  and  Levenshtein  Distance,”  in Nanoelectronics,  Circuits  and  Communication Systems:  Proceeding  of  NCCS  2018 ,  Springer, 2020, pp. 415–424.
[11] Z.  Hatala,  “Verifikator  Transkrip  Nilai Semester  Otomatis.”  Jun.  27,  2023.  [Online]. Available: https://github.com/dzhatala/scanned- document-verificator
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062

## LAMPIRAN. TABEL DAN GAMBAR
Gambar 1. Template keyword “Index Prestasi”
Gambar 2. Screenshot aplikasi verifikasi transkrip nilai
Tabel 1. daftar pasangan label (kata kunci) dan nilainya
Label (kata kunci) Contoh nilai Keterangan NIM 13170840001 Nomor induk mahasiswa NAMA Zulkarnaen Hatala Nama Mahasiswa Index Prestasi 3.98 Indeks prestasi mahasiswa
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
Gambar 3: flowchart algoritma validasi dokumen transkrip nilai semester
Preprocessing Dengan OpenCV Full page OCR dengan tesseract Input nama file transkrip nilai Pencarian kata kunci dan nilai ROI OCR untuk label value yang belum ditemukan Bandingkan nilai field dengan di Excel belum sudah Tampilkan status validitas dokumen Tampilkan pesan gagal verifikasi dokumenIn put nama file transkrip nilai sudah belum Mulai
Selesai Semua kata kunci telah bernilai? Semua kata kunci telah bernilai?
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
Gambar 4. Format dokumen transkrip nilai semester