ANALISA BATAS SUDUT KEMIRINGAN HASIL PEMINDAIAN DOKUMEN MENGGUNAKAN TEMPLATE MATCHING CORRELATION
Abstract
Pemindaian dokumen cetak ke dalam bentuk dokumen digital dapat digunakan untuk konversi karakter optik ke dalam bentuk teks, yang selanjutnya dapat digunakan untuk proses kerja lainnya seperti proses edit, pencarian dan manajemen pemberkasan hasil pemindaian dokumen. Untuk menghasilkan hasil konversi dengan sempurna sering mendapatkan kendalayang diakibatkan oleh berbagai hal, antara lain ukuran huruf, ketebalan, ketajaman cetakan, jenis huruf yang tidak sesuai dengan template, dan posisi hasil pemindaian dokumen yang miring. Penelitian ini menguji kehandalan dari5 (lima) tipe font yang sering digunakan di Politeknik LP3I Jakarta yaitu arial, times new roman, calibri, tahoma dan book antiquadengan ukuran 12pt, 16pt dan 20pt. Posisi karakter diuji dalam sudut kemiringan dari -10o s/d 10o. Metode yang digunakan dalam proses pengenalan karakter optik ini adalah dengan menggunakan template matching correlation, yaitu teknik untuk mendapatkan nilaiperbandingan karakter pada citra input dan karakter pada citra template. Terdapat kelebihan dan kekurangan pada karakteristik masing-masing tipe font, maka yang dapat dianggap sebagai font yang paling optimal untuk OCR dalam kondisi miring adalah tipe font Arial dan Calibri yang tergabung sebagai kelompok huruf tidak bersirip (sans serif).Sebagai solusi untuk memperbaiki kesalahan pembacaan karakter yang diakibatkan oleh kemiringan dokumen pada sudut tertentu maka dapat dibuat sebuah tool untuk mendeteksi derajat kemiringan citra input, kemudian angka derajat tersebut digunakan untuk memperbaiki posisi citra sehingga dapat memperbaiki hasil OCR.
Kata kunci : Optical Character Recognition, Template Matching Correlation, Pemindaian Dokumen
References
Adhvaryu, R. V. (2013). Optical Character Recognition Using Template Matching (Alphabet & Numbers). International Journal of Computer Science Engineering and Information Technology Research (IJCSEITR) , 3 (4), 227-232.
Away, G. A. (2010). The Shortcut of Matlab Programming. Bandung: Informatika.
Bahri, R. S., & Maliki, I. (2012). Perbandingan Algoritma Template Matching dan Feature Extraction pada Optical Character Recognition. Jurnal Komputer dan Informatika (KOMPUTA) , 29-35.
Chandarana, J., & Kapadia, M. (2014). Optical Character Recognition. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering , 4 (5), 219-223.
Cheriet, M., Kharma, N., Liu, C.-L., & Suen, C. (2007). Character Recognition Systems: a guide for students and practitioner. Montreal: Wiley Interscience.
CORREL function - Office Support. (2015). Diambil kembali dari Office Support: https://support.office.com/en-us/article/CORREL-function-995dcef7-0c0a-4bed-a3fb-239d7b68ca92
Fitriawan, H., Pucu, O., & Baptisa, Y. (2012). Identifikasi Plat Nomor Kendaraan Secara Off-Line Berbasis Pengolahan Citra dan Jaringan Syaraf Tiruan. Electrician: jurnal rekayasa dan teknologi elektro , 6 (2), 123-126.
Hartanto, S., Sugiharto, A., & Endah, S. N. (2012). Optical Character Recognition Menggunakan Algoritma Template Matching Correlation. Journal of Informatics and Technology , 1 (1), 11-20.
Kadir, A., & Susanto, A. (2013). Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta: Andi Offset.
Kusrianto, A. (2004). Tipografi Komputer Untuk Desainer Grafis. Yogyakarta: Andi.
MathWorks. (2015). Diambil kembali dari Matworks - MATLAB and Simulink for Technical Computing: http://www.mathworks.com
Mohammad, F., Anarase, J., Shingote, M., & Ghanwat, P. (2014). Optical Character Recognition Implementation Using Pattern Matching. International Journal of Computer Science and Information Technologies , 5 (2), 2088-2090.
Nataliana, D., Anwari, S., & Hermawan, A. (2011). Pengenalan Plat Nomor Kendaraan Dalam Sebuah Citra Menggunakan Saraf Tiruan. Jurnal Informatika , 2 (3), 48.
Patil, J. M., & Mane, A. P. (2013). Multi Font And Size Optical Character Recognition Using Template Matching. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering , 3 (1), 504-506.
Rathore, M., & Kumari, S. (2014). Tracking Number Plate From Vechicle Using Matlab. International Journal in Foundation of Computer Science & Technology (IJFCST) , 4 (3), 43-53.
Riva, D. A. (2013). Perancangan Aplikasi Konversi File Image Hasil Scan Menjadi Text Dengan Metode Feature Extraction. Pelita Informatika Budi Darma , V (3), 127-132.
Sianipar, R. (2013). Pemrograman Matlab dalam contoh dan penerapan. Bandung: Informatika.
Supriyono, R. (2010). Desain Komunikasi Visual: teori dan aplikasi. Yogyakarta: Andi.
Webopedia Terms. (2015). Diambil kembali dari Webopedia: Online Tech Dictionary for IT Professional: http://www.webopedia.com
