Implementasi Optical Character Recognition Dalam Pengolahan Data Statistik Survei Penduduk Di Badan Pusat Statistik Kota Tebing Tinggi
DOI:
https://doi.org/10.180997/jrsikom.v1i4.94Keywords:
Optical Character Recognition, BPS, CamScannerAbstract
Implementasi teknologi Optical Character Recognition (OCR) di lingkungan Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Tebing Tinggi bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengolahan data survei penduduk. Teknologi ini memungkinkan konversi dokumen fisik menjadi data digital secara otomatis, sehingga mampu mengurangi beban kerja manual dan meminimalkan kesalahan input data. Penelitian ini menggunakan pendekatan studi kasus deskriptif kualitatif melalui observasi langsung dan wawancara dengan staf BPS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan aplikasi OCR seperti CamScanner mampu mempercepat proses input data dan mendukung transformasi digital di institusi pemerintah. Keberhasilan implementasi dipengaruhi oleh kesiapan infrastruktur, pemilihan perangkat yang sesuai, pelatihan operator, serta integrasi sistem OCR ke dalam sistem kerja yang ada.
Kata kunci: Optical Character Recognition, BPS, CamScanner
References
ALIF, A., 2013. Komputasi cerdas untuk pemula. Dewi, L. N., & Setiawan, A. (2021). Digitalisasi Arsip menggunakan OCR dalam Mendukung Smart Government. Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, 2(2), 45–51.
Handayani, R., & Syahrial, H. (2022). Efektivitas Penggunaan OCR dalam Pengolahan Data Survei Sosial Ekonomi di BPS Provinsi. Jurnal Ilmu Komputer dan Statistik, 6(1), 25–32.
Lestari, I. N. T., & Mulyana, D. I. “ Implementation of OCR (Optical Character Recognition) Using Tesseract in Detecting Character in Quotes Text Images”. Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS), Vol. 4, No. 1, Hal 58–63, 2022.
Li, M., Lv, T., Chen, J., Cui, L., Lu, Y., Florencio, D., Zhang, C., Li, Z., & Wei, F. “TrOCR: Transformer-Based Optical Character Recognition with Pre-Trained Models”. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, Vol. 37, No. 11, Hal 13094–13102, 2023.
Nurohman and Nurhayati, “Academic Information System User Satisfaction Model Using Technology Acceptance Model (TAM) With End-User Computing Satisfaction (EUCS) Modification,” International Journal of Multi Science, vol. 1, pp. 34–45, 2021.
Putra, R. H., & Santoso, D. (2020). Penerapan Optical Character Recognition (OCR) untuk Digitalisasi Dokumen Administratif di Instansi Pemerintah. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 7(3), 211–217.
Sholihah, R., & Indriyanti, A. D. ”Analisis Kepuasan Pengguna Aplikasi Camscanner Menggunakan Metode Technology Acceptance Model (TAM) dan End-User Computing Satisfaction (EUCS)”. Journal of Emerging Information, Vol. 3, No. 3 e-ISSN, 2774 – 3993, hal – 102, 2022.
Susanty, M., & Nugroho, H. (2020). Implementasi Optical Character Recognition (OCR) Menggunakan Tesseract untuk Ekstraksi Teks pada Gambar. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, Vol. 11, No. 2, Hal 123–130.
Reswan, Y., Raffles, R., Wijaya, A., & Apridiansyah, Y. “ Penerapan Algoritma OC untuk Ekstraksi Informasi dari Citra Kartu Tanda Mahasiswa (KTM)”. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), Vol. 8, No. 5, Hal 11004–11009. 2024.
Wahyuni, D., & Rahman, A. (2023). Analisis Kinerja OCR Mobile dalam Digitalisasi Dokumen Lapangan: Studi Kasus Penggunaan CamScanner di Instansi Pemerintah Daerah. Jurnal Riset Teknologi Informasi dan Komputer, 8(2), 88–94
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 (JRSIKOM) Jurnal Riset Sistem Informasi dan Aplikasi Komputer
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
