INTEGRASI OCR TESSERACT DAN GEMINI UNTUK BUKU TAMU DIGITAL BERBASIS WEB
Abstrak
Abstrak—Sistem buku tamu digital memerlukan ekstraksi data yang efisien dari dokumen identitas. Optical Character Recognition (OCR) yang dikombinasikan dengan Artificial Intelligence memungkinkan ekstraksi teks otomatis dan klasifikasi entitas. Penelitian ini mengembangkan dan mengevaluasi sistem buku tamu digital berbasis web yang mengintegrasikan Tesseract OCR dengan Google Gemini AI menggunakan framework Django. Sistem memproses berbagai jenis kartu identitas (KTP, SIM, kartu pegawai) dengan 21 sampel gambar. Teknik pra-pemrosesan gambar multi-varian (konversi grayscale, CLAHE, binarisasi, deskewing, sharpening) diterapkan secara paralel untuk meningkatkan akurasi OCR. Tesseract OCR dengan konfigurasi bahasa Indonesia+Inggris (psm=6, oem=1) mengekstrak teks, diikuti analisis Gemini AI untuk klasifikasi entitas (nama vs. instansi). Mekanisme fallback berbasis rule memastikan robustness ketika AI tidak tersedia. Hasil eksperimen menunjukkan keandalan mekanisme fallback dengan akurasi 100% untuk deteksi nama dan 47,6% untuk deteksi instansi menggunakan metode rule-based tradisional ketika kuota API tercapai. Pengujian multi-varian pra-pemrosesan mencapai confidence OCR rata-rata 70,48%, dengan varian terbaik (enhanced CLAHE, binarisasi, original) menghasilkan rentang confidence 51,12% hingga 94,11%. Sistem berhasil memproses 21 jenis kartu identitas berbeda dengan tingkat keberhasilan OCR 100%. Sistem yang dikembangkan menunjukkan efektivitas untuk akuisisi data tamu otomatis dan dapat diadopsi oleh institusi yang memerlukan proses registrasi digital yang cepat dan akurat.
##plugins.generic.usageStats.downloads##
##submission.copyrightStatement##
##submission.license.cc.by-sa4.footer##Copyright Notice
The author who published the article on Journal of Informatics and Engineering (Jointer) (e-issn : 2723-7958) agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors should sign a Copyright Transfer Agreement when they have approved the final proofs sent by JOINTERprior to the publication.





