Otomatisasi Perekapan Laporan Kerja Berbasis Optical Character Recognition pada PT. Kreasi Inovasi Indonesia

Syeila Ayu Rizkita; Fitriyani Fitriyani; Wildan Wiguna

Authors

Syeila Ayu Rizkita Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya Author
Fitriyani Fitriyani Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya Author
Wildan Wiguna Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya Author

Keywords:

Administrasi, EasyO CR, Ekstraksi Teks, OCR, Otomatisasi Data

Abstract

Penelitian ini mengembangkan sistem otomatisasi perekapan laporan kerja menggunakan teknologi Optical Character Recognition (OCR) untuk meningkatkan efisiensi administrasi di PT. Kreasi Inovasi Indonesia. Masalah utama yang diatasi adalah proses input data secara manual yang memerlukan waktu lama dan rentan kesalahan. Sistem dibangun menggunakan EasyOCR dan Google Colab, dengan tahapan pra-pemrosesan citra berupa pemotongan gambar, konversi ke grayscale, dan threshold adaptif. Pengujian dilakukan terhadap sepuluh gambar laporan kerja. Hasil menunjukkan bahwa sistem mampu mengekstraksi data utama seperti lokasi, aktivitas, perusahaan, nomor polisi, dan nomor referensi dengan rata-rata akurasi mencapai 90%. Sistem juga berhasil memangkas waktu input dari beberapa menit menjadi sekitar satu menit per dokumen. Simpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan OCR efektif dalam mempercepat proses perekapan dan mengurangi kesalahan input, meskipun validasi manual tetap dibutuhkan pada gambar berkualitas rendah.

References

[1] R. Tahir, Sepriano M.Kom, and B. Harto, Transformasi Bisnisdi Era Digital(Teknologi Informasi dalam Mendukung Transformasi Bisnisdi Era Digital). 2023. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/373161091

[2] E. Astriyani and S. Kurniawati, “Implementasi Sistem Informasi Pada Penyaluran Jasa Security Pada PT. Mitra Garda Mandiri,” Feb. 2021. Accessed: Apr. 17, 2025. [Online]. Available: https://ejournal.raharja.ac.id/index.php/icit/article/view/1447

[3] Latifa Khoirani, Rino Ariansyah, and Supiyandi Supiyandi, “Implementasi Algoritma OCR (Optical Character Recognition) untuk Ekstraksi Informasi dari Citra Struk Transaksi Keuangan,” Mars : Jurnal Teknik Mesin, Industri, Elektro Dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 6, pp. 151–160, Dec. 2024, doi: 10.61132/mars.v2i6.537.

[4] A. M. Syahputri, B. Harijanto, and C. Rahmad, “Implementasi Optical Character Recognition (OCR) untuk Meningkatkan Akurasi dan Kecepatan Input Data di Posyandu,” JIP (Jurnal Informatika Polinema), Nov. 2024.

[5] F. Purwa Nugraha, H. Ritchi, Z. Adrianto, J. P. Akuntansi, and D. Keuangan, “Interaksi Big data, Kualitas Data, dan Kinerja Keputusan: Studi Kasus BPJS Kesehatan,” JPAK: Jurnal Pendidikan Akuntansi dan Keuangan, vol. 11, no. 2, pp. 224–238, 2023, doi: 10.17509/jpak.v11i2.60659.

[6] K. Nisha, “Pemerikasaan KTP Menggunakan Ocr Dan Pengenalan Background Serta Komponen KTP,” 2024. Accessed: May 15, 2025. [Online]. Available: https://digilibadmin.unismuh.ac.id/upload/42229-Full_Text.pdf

[7] M. R. Ridwan, S. Sumaryo, and A. Zamhuri, “Implementasi Teknologi OCR Untuk Mendeteksi Nomor Plat Mobil,” eProceedings of Engineering, 2024.

[8] V. Krishna Vijaya et al., “Invoice Data Extraction Using Ocr Technique,” International Journal of Scientific Research in Engineering and Management, 2024, doi: 10.55041/IJSREM29981.

[9] M. Rifky Reyvansyah, E. Setiawan, R. Indarti, I. Munadhif Program Studi Teknik Otomasi, and J. Teknik Kelistrikan Kapal Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya, “Penerapan Metode Optical Character Recognition (OCR) Untuk Mengambil Data Arsip,” Edy Setiawan, 2022. [Online]. Available: https://journal.trunojoyo.ac.id/triac

[10] F. Adila and F. Fitriyani, “Pengembangan Sistem Informasi Kasir Berbasis Website Pada Biya Salon Muslimah,” JIKA (Jurnal Informatika), vol. 8, no. 2, p. 171, Apr. 2024, doi: 10.31000/jika.v8i2.9990.