Perancangan Website Text Scanner Untuk Konversi Handwritten ke Teks Digital Dengan Menggunakan Optical Character Recognition
Abstract
Pesatnya perkembangan teknologi saat ini menuntut kita untuk mengembangkan cara yang lebih efisien dan efektif
dalam mengkonversi tulisan tangan maupun teks dokumen dalam bentuk hardfile menjadi teks digital. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah platfrom yang menggunakan teknologi Optical Character Recognition (OCR) untuk melakukan scan
tulisan tangan maupun teks dokumen dalam bentuk hardfile dan mengubahnya menjadi teks digital yang dapat diedit dan disimpan Dengan demikian, dibuatkannya website yang dapat melakukan scan tulisan tangan dan mengubahnya menjadi teks
digital. Website ini dirancang untuk memudahkan pengguna
dalam mengkonversi tulisan tangan ke dalam format digital tanpa perlu melakukan proses manual. Pengguna hanya perlu mengunggah gambar yang terdapat tulisan tangan tersebut ke dalam website. OCR akan melakukan pemindaian pada gambar
dan mengubahnya menjadi teks digital. Dalam perancangan
website ini, diperhatikannya faktor-faktor penting seperti kecepatan dan akurasi pengenalan karakter oleh OCR. Website ini juga dilengkapi dengan fitur pengeditan teks sehingga pengguna dapat mengoreksi kesalahan pengenalan karakter
oleh OCR. Perancangan ini melibatkan pengujian text recognition oleh tesseract.js sebanyak 10 kali untuk gambar tulisan tangan dan 10 kali untuk dokumen hardfile dan
pengujian performa website. Hasil pengujian menunjukkan bahwa tingkat akurasi rata-rata pengujian OCR untuk dokumen hardfile adalah 99,69% dan 91,27% untuk gambar tulisan tangan.
Kata kunci— website, OCR, optical character recognition, teks digital, tesseract.js
References
F. O. Rahmalisty,
Translator Image To Text Menggunakan Metode
Optical Character Recognition Berbasis
Pengolahan Citra Language Translator Image To
Text Design Using Optical Character Tecognition
Method Based On Image Processing.=2023
H. Nindya Murwato, S. Aulia, and A. Novianti,
TEXT DENGAN MENGGUNAKAN METODE
OPTICAL CHARACTER RECOGNITION
BERBASIS MATLAB IMAGE TO TEXT
TRANSLATOR DESIGN USING MATLAB
BASED OPTICAL CHARACTER RECOGNITION
METHOD.= 2020
H. D. Aldi ,
Character Recognition pada Pembacaan KartuTanda Penduduk Artikel Ilmiah,= 2019.
J. Memon, M. Sami, R. A. Khan, and M. Uddin,
Electrical and Electronics Engineers Inc., pp.
-142668, 2020. doi: 10.1109/ACCESS.2020.3012542.
Setiawan A,
Recognition (OCR) pada Mesin Penerjemah BahasaIndonesia ke Bahasa Inggris,= Jurnal Sistem dan
Teknologi Informasi (JUSTIN), vol. 5, pp. 135-141,2017.
A. N. Rahmawati, S. A. Wibowo, and U. Sunarya,
