PENGEMBANGAN APLIKASI WEB UNTUK PEMROSESAN GAMBAR DAN EKSTRAKSI TEXT MENGGUNAKAN TESSERACT OCR BERBASIS WEB

Firzy Prananta; Mochammad Zaimul Atqiya Mochammad Zaimul Atqiya; Muhammad Fayyih Zamhariry3 Muhammad Fayyih Zamhariry3

doi:10.53567/josiati.v2i1.39

Authors

Firzy Prananta Institut Teknologi dan Bisnis Yadika Pasuruan
Mochammad Zaimul Atqiya Mochammad Zaimul Atqiya Sistem dan Teknologi Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis Yadika Pasuruan, Indonesia
Muhammad Fayyih Zamhariry3 Muhammad Fayyih Zamhariry3 Sistem dan Teknologi Informasi, Institut Teknologi dan Bisnis Yadika Pasuruan, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.53567/josiati.v2i1.39

Keywords:

pengolahan citra, Tesseract OCR, ekstraksi teks, aplikasi web, preprocessing gambar

Abstract

Perkembangan teknologi pengolahan citra digital telah membuka peluang baru dalam pemrosesan dan ekstraksi informasi dari gambar. Penelitian ini berfokus pada pengembangan aplikasi web untuk pemrosesan gambar dan ekstraksi teks menggunakan Tesseract OCR. Tujuan penelitian adalah merancang dan mengimplementasikan sistem yang dapat mengekstrak teks dari gambar secara efisien melalui antarmuka web. Data yang digunakan terdiri dari 8 sampel citra digital dengan berbagai karakteristik teks. Metode penelitian meliputi tiga tahapan utama: preprocessing citra (konversi grayscale dan resize), segmentasi karakter, dan pengenalan teks menggunakan modul Tesseract. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi sistem mencapai 96% dalam mengidentifikasi dan mengekstrak teks dari gambar, meskipun terdapat beberapa keterbatasan dalam pengenalan karakter tertentu yang memerlukan pengembangan lebih lanjut

References

I. F. H. Muhamad Rizki Pratama, “IMPLEMENTASI METODE CANNY DALAM DETEKSI TEPI PADA APLIKASI OMR (OPTICAL MARK RECOGNITION) MENGGUNAKAN PENGEMBANGAN SISTEM WATERFALL,” Jurnal Edunity: Kajian Ilmu Sosial dan Pendidikan, vol. 2, 2023.

T. M. Fahrudin, I. Sa’diyah, L. Latipah, I. Z. A. Illah, C. C. B. Lirna, and B. S. Acarya, “APLIKASI PENDETEKSI KESALAHAN EJAAN BAHASA INDONESIA PADA KARYA ILMIAH BIDANG ILMU KOMPUTER MENGGUNAKAN KEBI 1.0 CHECKER,” Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara, vol. 2, pp. 64–72, Nov. 2021, doi: 10.33005/SANTIKA.V2I0.104.

Mukrodin and Sugiamto, “Implementasi Metode Waterfall Dalam Membangun Tracer Study Dan Penerimaan Peserta Didik Baru,” Jurnal DINAMIK E-ISSN : 2623-1786 | P-ISSN : 0854-9524, vol. 25, no. 1, pp. 39–50, 2020.

H. Maharani and M. Ulfa, “Sistem Informasi Desa dalam Meningkatkan Pelayanan Publik Berbasis Web,” Jurnal Informasi dan Teknologi, pp. 136–141, Aug. 2022, doi: 10.37034/JIDT.V4I3.212.

T. Rizaldi and H. A. Putranto, “Perbandingan Metode Web Scraping Menggunakan CSS Selector dan Xpath Selector,” Teknika, vol. 6, no. 1, pp. 43–46, 2017, doi: 10.34148/teknika.v6i1.56.

R. K. Dewi and R. V. H. Ginardi, “Identifikasi Penyakit pada Daun Tebu dengan Gray Level Co-Occurrence Matrix dan Color Moments,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 1, no. 2, p. 70, 2014, doi: 10.25126/jtiik.201412114.

Alimin and S. Riyadi, “Sistem engembangan deteksi kanker prostat berbasis image processing dengan metode convolutional neural network,” Jurnal Explore IT, vol. 14, no. 2, pp. 52–63, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.35891/explorit

R. L. Hasanah and M. Hasan, “Deteksi Lesi Acne Vulgaris pada Citra Jerawat Wajah Menggunakan Metode K-Means Clustering,” Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE), vol. 8, no. 1, pp. 46–51, 2022, doi: 10.31294/ijse.v8i1.12966.

M. Effendi, F. Fitriyah, and U. Effendi, “Identifikasi Jenis dan Mutu Teh Menggunakan Pengolahan Citra Digital dengan Metode Jaringan Syaraf Tiruan,” Jurnal Teknotan, vol. 11, no. 2, p. 67, 2017, doi: 10.24198/jt.vol11n2.7.

M. E. Prasetyo, M. R. Faza, R. Pratama, S. N. H. Alhabsy, H. Purwanti, and A. P. A. Masa, “Klasifikasi Ragam Kendaraan Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (Cnn),” Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI), vol. 2, no. 2, pp. 142–148, 2023, doi: 10.30872/atasi.v2i2.1156.

A. Fawzi, J. Fat, and M. Wulandari, “Perancangan Alat Presensi Berdasarkan Pengenalan Wajah,” TESLA: Jurnal Teknik Elektro, vol. 25, no. 1, pp. 13–24, Apr. 2023, doi: 10.24912/tesla.v25i1.22527.

P. Utomo, “Penerapan optical character recognition (ocr) dengan text-to-speech (tts) dalam konversi gambar ke suara,” Voteteknika (Vocational Teknik Elektronika Dan Informatika), 2023.

P. Skrabanek and S. Y. Yayilgan, “WECIA Graph: Visualization of Classification Performance Dependency on Grayscale Conversion Setting,” MENDEL, vol. 24, no. 2, Dec. 2018, doi: 10.13164/mendel.2018.2.041.

AH. H. BASHORI, Y. D. Rosita, and R. M. Akbar, “PENERAPAN METODE OCR DAN COLOUR FEATURE EXTRACTION UNTUK IDENTIFIKASI PELAT NOMOR KENDARAAN,” SEMINAR NASIONAL FAKULTAS TEKNIK, vol. 2, no. 1, pp. 43–48, Sep. 2023, doi: 10.36815/semastek.v2i1.122.

R. Setya Nugraha and A. Hermawan, “OPTIMASI AKURASI METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS BUAH APEL HIJAU,” Jurnal Mnemonic, vol. 6, no. 2, pp. 149–156, Oct. 2023, doi: 10.36040/mnemonic.v6i2.6730.

C. Foster, “Implementing Confidence Assessment in Low-Stakes, Formative Mathematics Assessments,” International Journal of Science and Mathematics Education, vol. 20, no. 7, pp. 1411–1429, Oct. 2021, doi: 10.1007/s10763-021-10207-9.