Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 489-498 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Optimasi Penerapan Metode Text Recognition Dalam Fitur Catatan Otomatis Berbasis Mobile
Dadang Iskandar Mulyana 1 , Mesra Betty Yel 2 , Muhammad Dzaky Rahmanto 3 1,2,3 Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika (STIKOMCKI) Jakarta, Indonesia Email: mahvin2012@gmail.com 1 , optime.mby@gmail.com 2 , dzakyrahmanto@gmail.com 3

## Abstract
This study discusses the optimization of Machine Learning Kit Text Recognition in creating an automatic  note  feature  based  on  mobile  devices.  Machine  Learning  Kit  Text  Recognition  is  used  to recognize text captured from photos taken by users. In this study, a mobile application was developed to  allow  users  to  create  automatic  notes  by  taking  pictures  of  documents  or  texts,  which  are  then recognized and transformed into editable digital text. This feature can help users to create notes more quickly and easily, as well as avoid errors in manually typing the text. In addition, the test results show that Machine Learning Kit Text Recognition is capable of recognizing text with fairly high accuracy, effectively recognizing text from various texts and fonts, supporting uncommon languages, preserving user  privacy,  and  being  able  to  perform  text  recognition  processes  offline  or  with  more  efficient resources.  Therefore,  the  automatic  note  feature  can  run  well  on  mobile  applications  built  using Machine Learning Kit Text Recognition technology.
Keywords :  Machine  Learning,  Text  Recognition  Optimization,  Notes  Automation,  Android Application.

## Abstrak
Penelitian  ini  membahas  tentang  optimasi  Machine  Learning  Kit  Text  Recognition  dalam menciptakan  fitur  catatan  otomatis  berbasis  mobile.  Machine  Learning  Kit  Text  Recognition digunakan  untuk  mengenali  teks  yang  diambil  dari  foto  yang  diambil  oleh  pengguna.  Dalam penelitian  ini,  aplikasi  mobile  dikembangkan  untuk  memungkinkan  pengguna  membuat  catatan otomatis dengan cara memotret dokumen atau teks, yang kemudian dikenali dan diubah menjadi teks digital yang dapat diedit. Fitur ini dapat membantu pengguna dalam membuat catatan dengan lebih cepat dan mudah, serta menghindari kesalahan dalam mengetik teks secara manual. Selain itu, hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  Machine  Learning  Kit  Text  Recognition  mampu  mengenali  teks dengan akurasi yang cukup tinggi, efektif dalam mengenali teks dari berbagai macam teks dan font, mendukung  bahasa  yang  kurang  umum,  menjaga  privasi  pengguna,  serta  dapat  melakukan  proses pengenalan teks secara offline atau menggunakan sumber daya yang lebih efisien. Dengan demikian, fitur catatan otomatis dapat berjalan dengan baik pada aplikasi mobile yang dibangun menggunakan teknologi Machine Learning Kit Text Recognition.
Kata  kunci :  Machine  Learning,  Optimasi  Text  Recognition,  Pencatatan  Otomatis,  Aplikasi Android.

## 1. PENDAHULUAN
Semakin  berkembangnya  teknologi  mobile  yang  semakin  memudahkan pengguna untuk melakukan pekerjaan sehari-hari dengan lebih efektif dan efisien [1]. Salah satu pekerjaan yang sering dilakukan pengguna mobile adalah membuat catatan  atau  memo  sebagai  reminder  atau  sebagai  media  untuk  mencatat informasi  penting  [2].  Namun,  pembuatan  catatan  secara  manual  pada  mobile dapat  menjadi  tugas  yang  memakan  waktu  dan  merepotkan  [3].  Oleh  karena  itu, dibutuhkan  solusi  yang  lebih  efektif  dan  efisien  untuk  memudahkan  pembuatan catatan  pada  mobile  [4].  Di  era  kemajuan  teknologi  sekarang  ini,  kita  dapat
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 489-498 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
memanfaatkan  salah  satu  dukungan  teknologi  yaitu Text  Recognition yang  dapat digunakan untuk mengenali kata berdasarkan citra yang dideteksi [5].
Machine  Learning  Kit  Text  Recognition adalah  salah  satu  layanan  atau  API yang  disediakan  oleh  Google  untuk  pengembang  aplikasi  mobile  yang  ingin menggunakan  teknologi  machine  learning  untuk  mengenali  teks  dalam  gambar atau  video  secara  otomatis  [6].  Dengan  mengintegrasikan Machine  Learning  Kit Text  Recognition ke  dalam  aplikasi mobile, pengguna  dapat  dengan  mudah membuat catatan otomatis hanya dengan mengambil foto atau memindai teks yang sudah  ada  [7].  Peneliti  akan  mengimplementasikan Machine  Learning  Kit  Text Recognition untuk menciptakan fitur catatan otomatis berbasis mobile yang akan memudahkan  pengguna  untuk  membuat  catatan  secara  otomatis  dan  efisien  [8]. Merujuk  pada  fitur  smartphone  Android  yang  berbasis  kamera  serta berkapabilitas  pemrosesan  yang  tinggi,  memungkinkan  bagi  smartphone melaksanakan  proses  pengolahan  citra  digital  yang  identik  dengan  kebutuhan proses komputasi yang tinggi [9].
Fitur  ini  akan  memungkinkan  pengguna  untuk  mengambil  foto  atau memindai teks yang sudah ada, kemudian mengenali teks tersebut secara otomatis menggunakan Machine Learning Kit Text Recognition dan menyimpannya sebagai catatan  dalam  aplikasi  mobile  [10].  Kemudian  dengan  adanya  fitur  catatan otomatis  berbasis  mobile  yang  menggunakan Machine  Learning  Kit  Text Recognition, diharapkan  dapat  membantu  pengguna  dalam  melakukan  pekerjaan sehari-hari  dengan  lebih  efektif  dan  efisien  [11].  Selain  itu,  skripsi  ini  juga diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan teknologi mobile yang semakin berkembang [12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Penerapan Metodologi
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Machine  Learning  Kit Text  Recognition dari  Google  [13]. Machine  Learning  Kit  Text  Recognition adalah sebuah library  machine  learning yang  dirancang  khusus  untuk  melakukan pengenalan  teks  pada  gambar  secara  real-time  pada  perangkat  mobile  [14]. Metode  ini  memanfaatkan  teknologi computer  vision dan machine  learning untuk mengenali teks yang terdapat dalam gambar [15].
Dengan menggunakan Machine Learning Kit Text Recognition , peneliti dapat mengimplementasikan  model  pengenalan  teks  yang  telah  dilatih  sebelumnya  ke dalam perangkat mobile [16]. Hal ini memungkinkan aplikasi mobile untuk secara efisien menganalisis dan mengenali teks pada gambar yang diambil menggunakan kamera perangkat tersebut.
Metode  ini  memiliki  keuntungan  karena  dapat  bekerja  secara  real-time, sehingga  pengguna  dapat  melihat  hasil  pengenalan  teks  secara  langsung  saat menggunakan  aplikasi.  Selain  itu, Machine  Learning  Kit  Text  Recognition juga mampu  mengenali  teks  dalam  berbagai  bahasa  dan  gaya  tulisan,  memberikan fleksibilitas yang luas dalam penggunaan dataset yang memiliki variasi bahasa dan tulisan [17].
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 489-498 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Namun, dalam implementasinya, perlu diperhatikan pra-pemrosesan dataset dan  pengaturan  parameter  yang  sesuai  dengan  karakteristik  dataset  yang digunakan. Hal ini akan memastikan bahwa pengenalan teks yang dihasilkan oleh metode  ini  akurat  dan  konsisten,  meskipun  dataset  yang  digunakan  memiliki variasi  kualitas  gambar,  ukuran  dan  resolusi  yang  tidak  konsisten,  serta  variasi tulisan  dan  bahasa  yang  tidak  terdokumentasi  dengan  baik[18].  Dengan pemrosesan  yang  tepat,  metode Machine  Learning  Kit  Text  Recognition dapat menghasilkan  hasil  pengenalan  teks  yang  memadai  dalam  penelitian  ini. Penerapan pada dataset dilakukan melalui beberapa tahap, antara lain:
a) Pengumpulan  dataset  gambar  tulisan  tangan  atau  tulisan  yang  di  print  dan berbentuk fisik dari kamera pada perangkat mobile.
b) Pra-pemrosesan dataset, dimana gambar-gambar diubah formatnya ke dalam format yang sesuai dengan kebutuhan Machine Learning Kit Text Recognition , seperti JPG atau PNG.
c) Penerapan Machine  Learning  Kit  Text  Recognition pada  dataset,  dimana gambar-gambar  diproses  untuk  mengenali  teks  yang  ada  di  dalamnya menggunakan teknologi machine learning.
d) Pengujian dan evaluasi model Machine Learning Kit Text Recognition , dimana hasil  pengenalan  teks  pada  gambar  dibandingkan  dengan  teks  asli  pada gambar tersebut.
e) Integrasi Machine  Learning  Kit  Text  Recognition pada  fitur  catatan  otomatis berbasis mobile.
2.2. Rancangan Pengujian
Pada  penelitian  ini,  tujuan  utama  adalah  mengimplementasikan Machine Learning  Kit  Text  Recognition pada  aplikasi  mobile  dengan  tujuan  menciptakan fitur  catatan  otomatis  berbasis  mobile  [19].  Fitur  ini  akan  memungkinkan pengguna  untuk  dengan  mudah  mengambil  gambar  tulisan  tangan  atau  tulisan yang  di-print,  dan  kemudian  aplikasi  akan  secara  otomatis  mengenali  teks  yang terdapat  dalam  gambar  tersebut.  Berikut  adalah  rancangan  pengujian  yang  akan dilakukan untuk mencapai tujuan tersebut:
a) Persiapan dataset
b) Pengujian kemampuan Machine Learning Kit Text Recognition
c) Pengujian fitur catatan otomatis berbasis mobile
d) Evaluasi fitur catatan otomatis berbasis mobile
e) Pengambilan Kesimpulan Berikut adalah Flow Chart Machine Learning Kit Text Recognition dari proses pengujian pengambilan gambar hingga menampilkan hasil:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 489-498 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 1. Flow Text Recognition

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  dan  pembuatan  program  aplikasi  ini,  diperlukan  beberapa perangkat  keras  yang  menjadi  bagian  penting  dalam  proses  pengembangan. Beberapa  perangkat  keras  tersebut  meliputi  komputer atau  laptop  sebagai  pusat pengembangan  aplikasi,  dengan  spesifikasi  yang  memadai  untuk  menjalankan perangkat lunak dan lingkungan pengembangan yang diperlukan. Selain itu, untuk pengujian  aplikasi,  perangkat  keras  tambahan  seperti  smartphone  atau  tablet dengan berbagai sistem operasi yang berbeda dapat digunakan.

## 3.1. Alat Penelitian
Berikut  beberapa  perangkat  keras  yang  digunakan  dalam  penelitian  dan pembuatan program aplikasi:
Tabel 1. Perangkat Keras No Perangkat Keras Spesifikasi Keterangan 1 Macbook Macbook Pro 14-inch M1 Pro 2021, 16GB  Memory,  1TB  Storage,  macOS Ventura 13.4 Sebagai  perangkat  penelitian  dan pembuatan program aplikasi. 2 Android Samsung  A50,  8GB  Memory,  128GB Storage, Android 13 (Tiramisu) Sebagai perangkat untuk menjalankan  program  aplikasi yang  sudah  di  buat  dan  sebagai alat menguji coba text recognition.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 489-498 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Dalam  penelitian  dan  pembuatan  program  aplikasi  ini,  terdapat  beberapa perangkat lunak yang sangat diperlukan. Salah satu perangkat lunak yang penting adalah  lingkungan  pengembangan  terintegrasi (Integrated  Development Environment/IDE) yang menyediakan berbagai fitur untuk mempermudah proses penulisan  dan  pengujian  kode  program.  IDE  seperti  Android  Studio  sangat membantu dalam mengorganisir proyek, menyediakan fitur pemecahan kesalahan, dan mempercepat proses pengembangan. Berikut beberapa perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian dan pembuatan program aplikasi:
Tabel 2. Perangkat Lunak No Perangkat Lunak Keterangan 1 Android Studio Flamingo 2022.2.1 Patch 2 Sebagai  Integrated  Development  Environment  (IDE)  untuk pengembangan aplikasi android. 2 Kotlin Sebagai bahasa pemrograman yang digunakanan untuk membuat business logic dan UI pada pengembangan aplikasi android. 3 Jetpack Compose Sebagai  library  pengembangan  UI  modern  dengan  bahasa pemrogaraman kotlin pada aplikasi android. 4 ML Kit Text Recognition  Sebagai  library  untuk  mendeteksi  dan  membaca  teks  pada gambar. 5 Firebase Firestore Sebagai penyimpanan dan sinkronisasi data secara realtime antara aplikasi  dengan  backend  server  untuk  menyimpan  dan menyinkronisasi data catatan. 6 Firebase Authentication  Sebagai  authentikasi  user  dengan  menggunakan  akun  email google. 7 Git Sebagai sistem kontrol versi pada pengembangan aplikasi.

## 3.2. Implementasi dan Pengujian
Pertama,  dalam  penerapan  metodologi,  peneliti  akan  menjelaskan  langkah- langkah  yang  dilakukan  dalam  pengumpulan  dataset  gambar.  Proses  ini melibatkan  pemilihan  gambar-gambar  yang  mencakup  berbagai  variasi  teks, seperti  font,  ukuran,  dan  latar belakang  yang  berbeda.  Selanjutnya,  peneliti  akan menjelaskan tahap pra-pemrosesan dataset. Pada tahap ini, gambar-gambar dalam dataset  akan  diproses  untuk  normalisasi,  penghapusan  noise,  dan  pemotongan teks agar siap digunakan dalam pelatihan model Text Recognition . Kemudian, peneliti akan menjelaskan proses penerapan Machine Learning Kit Text  Recognition pada  dataset  yang  telah  diproses.  Metode  ini  melibatkan pelatihan  model  menggunakan  algoritma  machine  learning  untuk  mengenali  dan mengekstraksi teks dari gambar. Penulis akan menjelaskan langkah-langkah yang dilakukan  dalam  melatih  model  tersebut.  Selanjutnya,  peneliti  akan  membahas pengujian dan evaluasi model yang telah dilatih. peneliti akan menjelaskan metode pengujian  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  dan  akurasi  model Text Recognition. Evaluasi ini akan memberikan wawasan tentang sejauh mana model dapat mengenali dan mengekstraksi teks dengan baik.
Dalam rancangan pengujian, peneliti akan menjelaskan langkah-langkah yang dilakukan. Pertama, penulis akan menjelaskan persiapan dataset untuk pengujian. Kemudian, peneliti akan menjelaskan pengujian kemampuan Machine Learning Kit
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 489-498 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Text Recognition untuk mengenali dan mengekstraksi teks dari gambar-gambar uji. Selanjutnya, peneliti akan menjelaskan pengujian fitur Catatan Otomatis berbasis mobile  yang  telah  diintegrasikan  dengan  model Text  Recognition .  Penulis  akan menjelaskan  langkah-langkah  pengujian  untuk  memastikan  fitur  tersebut berfungsi dengan baik dan mampu mengenali dan mengekstraksi teks dari gambar yang diambil oleh pengguna.
Setelah itu, peneliti akan membahas evaluasi fitur Catatan Otomatis berbasis mobile berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan. Evaluasi ini akan melibatkan analisis  performa  dan  keandalan  fitur,  serta  mengidentifikasi  potensi  perbaikan atau peningkatan yang dapat dilakukan.
Terakhir,  peneliti  akan  mengambil  kesimpulan  dari  implementasi  dan  pengujian yang telah dilakukan. Peneliti akan mengevaluasi keberhasilan penerapan metode Text Recognition dalam fitur Catatan Otomatis berbasis mobile, serta memberikan rekomendasi untuk pengembangan dan peningkatan fitur tersebut.

## 3.2.1. Penerapan Metodologi
Berikut  adalah  penjelasan  yang  lebih  detail  mengenai  proses  pengolahan data dan penerapan setiap tahapan dari metode yang diterapkan dalam penerapan metode Machine Learning Kit Text Recognition :
a) Pengumpulan Dataset Gambar
Pada  tahap  ini,  peneliti  mengumpulkan  dataset  gambar  yang  berisi  tulisan tangan atau tulisan yang di-print dalam bentuk fisik. Gambar-gambar ini akan digunakan sebagai input pada Machine Learning Kit Text Recognition
b) Pra-pemrosesan Dataset
Pra-pemrosesan  dataset  melibatkan  beberapa  langkah  yaitu  konversi  format dan pengaturan resolusi. Pada konversi format, gambar-gambar dalam dataset perlu  dikonversi  ke  format  yang  sesuai  dengan  kebutuhan Machine  Learning Kit Text Recognition , seperti JPG atau PNG.
c) Penerapan Machine Learning Kit Text Recognition pada Dataset Pada  tahap  ini,  dataset  gambar  diproses  menggunakan Machine  Learning  Kit Text Recognition untuk mengenali teks yang terdapat dalam gambar.
d) Pengujian dan Evaluasi Model Setelah  proses  pengenalan  teks  pada  gambar  selesai,  langkah  selanjutnya adalah  melakukan  pengujian  dan  evaluasi  terhadap  model Machine  Learning Kit Text Recognition yang telah diterapkan.
e) Integrasi ke dalam Fitur Catatan Otomatis
Hasil  pengenalan  teks  pada  gambar  yang  diperoleh  dari  tahap  sebelumnya dapat diintegrasikan ke dalam fitur catatan otomatis berbasis mobile. Fitur ini memungkinkan  pengguna  untuk  mengambil  gambar  dengan  menggunakan kamera  perangkat  mobile  dan  secara  otomatis  mengenali  teks  yang  terdapat dalam gambar tersebut.

## 3.2.2. Rancangan Pengujian
Pada  penelitian  ini  akan  ada  rancangan  pengujian,  dimana  rancangan pengujian tersebut terdiri dari beberapa tahapan yang akan membantu mencapai
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 489-498 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
tujuan  utama  yaitu  mengimplementasikan Machine  Learning Kit  Text  Recognition dalam  fitur  catatan  otomatis  berbasis  mobile.  Berikut  adalah  penjelasan  lebih detail mengenai setiap tahapan:
1) Persiapan Dataset Tahap  ini  melibatkan pengumpulan  dataset  yang berisi  gambar  tulisan  tangan atau tulisan yang di-print dalam bentuk fisik.
Gambar 2. Contoh Dataset

## 2) Pengujian Kemampuan Machine Learning Kit Text Recognition
Dataset  yang  telah  dipersiapkan  dimuat  ke  dalam Machine  Learning  Kit  Text Recognition untuk  diuji  kemampuannya  dalam  mengenali  dan  mengubah  teks tulisan tangan atau tulisan yang di-print menjadi bentuk digital. Hasil konversi teks akan disimpan dalam database.
3) Pengujian Fitur Catatan Otomatis Berbasis Mobile Tahap  ini  melibatkan  implementasi  fitur  catatan  otomatis  yang  menggunakan Machine  Learning  Kit  Text  Recognition .  Pengguna  akan  mengambil  gambar setiap halaman tulisan menggunakan kamera ponsel. Gambar-gambar tersebut kemudian  diproses  menggunakan Machine  Learning  Kit  Text  Recognition, dan hasil konversi teks akan ditampilkan dalam aplikasi catatan otomatis.
Gambar 3. Sequence Diagram

## 4) Evaluasi Fitur Catatan Otomatis Berbasis Mobile
Berdasarkan  evaluasi  yang  telah  dilakukan,  fitur  catatan  otomatis  berbasis mobile  memiliki  hasil  keakuratan  sebesar  97.436%.  Hal  ini  menunjukkan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 489-498 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
bahwa  fitur  tersebut  mampu  mengenali  dan  mentranskripsikan  teks  dengan tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Pengguna  dapat  mengandalkan  fitur  ini  untuk menghasilkan  catatan  yang  akurat  dan  mengurangi  kesalahan  manual  dalam penulisan.
5) Pengambilan Kesimpulan
Berdasarkan  evaluasi  yang  dilakukan,  fitur  catatan  otomatis  berbasis  mobile memiliki  tingkat  keakuratan  sebesar  97.436%.  Fitur  ini  dapat  mengenali  dan mentranskripsikan  teks  dengan  akurasi  tinggi,  mengurangi  kesalahan  dalam penulisan catatan. Kecepatan konversi teks bervariasi tergantung pada panjang teks yang diinputkan.

## 3.3. Hasil Akhir Pengujian
Fitur  catatan  otomatis  yang  menggunakan  Machine  Learning  Kit  Text Recognition  terbukti  efektif  dalam  mengenali  teks  pada  gambar-gambar  tulisan yang  diambil  menggunakan  kamera  ponsel.  Pengguna  dapat  dengan  mudah mengambil  gambar  tulisan  dan  aplikasi  secara  otomatis  mengenali  teks  dalam gambar tersebut. Hasil konversi teks ditampilkan dalam aplikasi catatan otomatis dengan  tingkat  akurasi  yang  memadai,  memungkinkan  pengguna  untuk  memiliki catatan yang lengkap dan terstruktur.
Meskipun  demikian,  analisis  hasil  pengujian  juga  mengungkapkan  bahwa masih  terdapat  beberapa  area  yang  perlu  diperbaiki  atau  dioptimalkan  dalam implementasi fitur catatan otomatis ini. Beberapa faktor yang perlu  diperhatikan adalah peningkatan akurasi pengenalan teks pada gambar dengan variasi kualitas gambar yang lebih rendah, ukuran dan resolusi yang tidak konsisten, serta bahasa dan  gaya  tulisan  yang  tidak  terdokumentasi  dengan  baik.  Selain  itu,  kecepatan konversi  teks  juga  dapat  menjadi  faktor  yang  perlu  dioptimalkan  untuk memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik.

## 4.  SIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  mengimplementasikan  metode Machine  Learning  Kit Text  Recognition pada  aplikasi  mobile  untuk  menciptakan  fitur  catatan  otomatis berbasis  mobile.  Melalui  pengujian  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa Machine  Learning  Kit  Text  Recognition mampu  mengenali  dan  mengubah  teks tulisan  tangan  atau  tulisan  yang  di-print  menjadi  bentuk  digital  dengan  tingkat akurasi  yang  memadai.  Fitur  catatan  otomatis  tersebut  efektif  dalam  mengenali teks pada gambar-gambar tulisan, dan hasil konversi teks memiliki tingkat akurasi yang memadai.
Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan aplikasi mobile yang  dapat  mempermudah  pengguna  dalam  mencatat  informasi  dari  gambar- gambar  tulisan.  Namun,  terdapat  potensi  untuk  meningkatkan  kualitas  dan efisiensi  fitur  ini  dengan  melakukan  peningkatan  pada  pengenalan  teks  pada gambar-gambar  dengan  variasi  kualitas  yang  lebih  rendah,  ukuran  dan  resolusi yang  tidak  konsisten,  serta  bahasa  dan  gaya  tulisan  yang  tidak  terdokumentasi dengan baik.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 489-498 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan  dasar  yang  kuat  untuk pengembangan  lebih  lanjut  dalam  domain  pengenalan  teks  pada  gambar  dan aplikasi  catatan  otomatis  berbasis  mobile.  Keberhasilan  implementasi Machine Learning  Kit  Text  Recognition dan  hasil  pengujian  yang  memuaskan  menjadi landasan untuk mengoptimalkan fitur ini dan menyediakan solusi yang lebih baik dalam mengelola dan mengorganisir informasi dari gambar tulisan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  V.  Roberta,  “Pengenal  Ucapan  Untuk  Belajar  Bahasa  Menggunakan  Perangkat Mobile,” Pros. KOMMIT , 2012.
[2] R.  Prayudi,  “Pemanfaatan  Teknologi  Ocr  (Optical  Character  Recognition)  Dalam Pembuatan Aplikasi Kalkulator Tulisan Tangan Sederhana”.
[3] M. F. Armandani, “QR Code Digitalisasi Manajemen Sistem Dokumen Menggunakan Qr Code Generator Dan Digital Signature,” Techno Xplore J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 2, pp. 68–74, 2021.
[4] Y.  Mansyur,  “Optical  Character  Recognition  Untuk  Deteksi  Pelat  Mobil  Dan  Motor Kendaraan Pada Kampus Teknik Gowa,” Skripsi. Univ. Hasanuddin , 2018.
[5] D.  Jollyta,  D.  Oktarina,  and  J.  Johan,  “Tinjauan  Kasus  Model  Speech  Recognition: Hidden Markov Model,” JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 202–209, 2020.
[6] I.  B.  Santoso  and  S.  Supriyono,  “Optimalisasi  dimensi  image  untuk  meningkatkan akurasi Naïve Bayes Classifier dengan menggunakan interpolasi,” 2017.
[7] A.  Andreas  Lie  and  N.  Dimas  Setiawan,  “ALAT  PENGHITUNG  KERTAS  OTOMATIS BERBASIS IOT.” Politeknik Manufaktur Negeri Bangka Belitung, 2023.
[8] R. Ashshiddiq and B. Rahmadya, “Rancang Alat Pengukur Tekanan Darah Otomatis Berbasis Internet Of Things,” CHIPSET , vol. 4, no. 01, pp. 23–35, 2023.
[9] P.  S.  Pranto,  “Rancangan  Bangun  Smart  Home  Untuk  Deteksi  Dini  Kebakaran Mengunakan Mikrokontroler Berbasis Android,” J. Inf. Syst. Artif. Intell. , vol. 3, no. 1, pp. 50–59, 2022.
[10]  M.  R.  Firmansyah,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Persewaan  Peralatan  Camping Berbasis Android Studi kasus Toko Malang Camp,” 2022.
[11]  A.  Pangestu,  U.  Latifa,  and  L.  Nurpulaela,  “PERANCANGAN  SISTEM  MONITORING JARAK  JAUH  PADA  SMART  AGRICULTURE  SYSTEM,” Aisyah  J.  Informatics  Electr. Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 1–11, 2023.
[12]  R. R. Putra, S. Kom, and M. Kom, “Nadya Andhika Putri, S. Kom., M. Kom”.
[13]  R. S. Hadikusuma and N. W. Azhar, “Utilization of the 915 MHz LoRa Communication Module as a Navigational Tool in Rural Areas”.
[14]  T.  I.  Rais,  “Analisis  sentimen  terhadap  komentar  video  youtube  Raiden  Shogun- Judgment of Euthymia menggunakan metode majority voting.” Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah ….
[15]  N. W. Azhar, “Analisis Sistem Transmisi Data Soul Tracking Mobile Junction (STMJ) Berbasis Wireless,” Electr. J. Rekayasa dan Teknol. Elektro , vol. 16,  no. 3, pp. 317– 331, 2022.
[16]  D. R. Wijaya, E. Hernawati, and A. Widayanti, “AdaBoost Algorithm for Marketplace Product Similarity Detection,” in 2022 International Conference on Data Science and Its Applications (ICoDSA) , 2022, pp. 98–102.
[17]  K.  Apriyanti  and  T.  W.  Widodo,  “Implementasi  Optical  Character  Recognition Berbasis Backpropagation untuk Text to Speech Perangkat Android,” Ijeis , vol. 6, no. 1, pp. 13–24, 2016.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 489-498 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[18]  F. Fajri and M. Rizkia, “Prototype Sistem Kontrol Dan Monitoring Pergerakan Wiper, Starter, Dan Kaca Jendela Pada Mobil Listrik Menggunakan Perintah Suara Dengan Sensor  Bluetooth  Dan  Wifi  Berbasis  IOT.”  Politeknik  Manufaktur  Negeri  Bangka Belitung, 2022.
[19]  A.  Gunaepi,  R.  Bianda,  and  M.  M.  Munir,  “Mobile  Bank  from  an  Islamic  Economic Perspective,” J. World Sci. , vol. 2, no. 3, pp. 477–486, 2023.