Sistem Pengenalan Karakter Dokumen Secara Otomatis Menggunakan Metode Optical Character Recognition

Merebaknya pandemi covid-19 memberikan dampak ke segala bidang kehidupan, termasuk kegiatan ekspor impor, khususnya impor barang yang berkaitan dengan alat kesehatan. Peningkatan impor yang signifikan menyebabkan aktifitas pemeriksaan dokumen terkait dengan customs clearance semakin meningkat tajam. Kondisi ini mempengaruhi kinerja petugas dalam hal ketelitian dan kekuatan jasmani, yang saat ini masih dilakukan secara manual yaitu pembacaan naskah secara langsung. Dengan demikian sangat rentan terhadap terjadinya kesalahan baca dan entry data saat pemeriksaan. Akibatnya harus dilakukan pemeriksaan ulang dan banyaknya complain dari penerima barang. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Optical Character Recognition (OCR) untuk mengenali karakter dokumen ijin distribusi alat kesehatan. Berbagai tahap penelitian yang digunakan antara lain: preprocessing yang terdiri dari proses grayscaling, binerisasi, cropping kemudian dilanjutkan dengan proses  segmentasi, ekstraksi fitur dan untuk proses terakhir adalah proses  metode template matching yang merupakan suatu metode yang banyak digunakan untuk mengenali  suatu karakter. Hasil uji coba 5 citra dokumen menunjukkan tingkat akurasi pengenalan karakter sebesar 98.78% dan waktu proses rata-rata 1.29 detik Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa metode OCR dapat di terapkan untuk mengenali suatu karakater pada dokumen izin distribusi alat kesehatan.