ZULHIJAR, ANDI (2025) IMPLEMENTASI OPTICAL CHARACTER RECOGNITION (OCR) UNTUK OTOMASI PENGHITUNGAN TAGIHAN LISTRIK. Other thesis, Universitas Muhammadiyah Parepare.
SAMPUL_218280148_ANDIZULHIJAR_INFORMATIKA.pdf - Published Version
Download (47kB) | Preview
PENDAHULUAN_218280148_ANDIZULHIJAR_INFORMATIKA.pdf - Published Version
Download (388kB) | Preview
BAB(I-V)_218280148_ANDIZULHIJAR_INFORMATIKA.pdf - Published Version
Download (2MB) | Preview
LAMPIRAN_218280148_ANDIZULHIJAR_INFORMATIKA.pdf - Published Version
Download (150kB) | Preview
JURNAL_218280148_ANDIZULHIJAR_INFORMATIKA.pdf - Published Version
Download (1MB) | Preview
Abstract
Andi Zulhijar. Implementasi Optical Character Recognition (OCR) untuk Otomasi Penghitungan Tagihan Listrik. (Dibimbing oleh Muh. Basri dan Marlina). Penghitungan tagihan listrik secara manual seringkali memakan waktu dan rentan
terhadap kesalahan manusia, terutama dalam membaca angkapada tagihan listrik. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah aplikasi berbasis Optical Character Recognition (OCR) untuk mengotomatiskan proses
penghitungan tagihan listrik. Aplikasi ini memanfaatkan teknologi OCR, khususnya Tesseract, untuk membaca angka pemakaian KWh dari dokumen tagihan listrik dan menghitung total tagihan berdasarkan tarif listrik yang berlaku.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi mampu mengenaliteks pada dokumen tagihan listrik dengan tingkat akurasi yang baik pada gambar berkualitas
tinggi. Selain itu, aplikasi juga menyediakan fitur pendaftaran dan login akun yang aman, termasuk enkripsi kata sandi, serta memungkinkan pengguna untuk
memasukkan data awal penggunaan KWh untuk penghitungan tagihan berikutnya. Pengujian dilakukan dengan dua skenario, yaitu gambar dengan kualitas jelas dan
gambar blur, yang menunjukkan bahwa kualitas gambar sangat memengaruhi performa OCR. Pengujian tambahan menggunakan dua perangkat berbeda
menunjukkan variasi hasil dalam hal akurasi pengenalan teksdan durasi pengambilan gambar. Perangkat pertama dengan spesifikasikamera 16 megapiksel
menunjukkan rata-rata akurasi OCR sebesar 60% dengan rata-rata durasi pengambilan gambar 4,1 detik. Sedangkan perangkat kedua dengan spesifikasi
kamera 13 megapiksel menunjukkan rata-rata akurasi OCR sebesar 50% dengan rata-rata durasi pengambilan gambar 4,7 detik. Aplikasi ini berhasil mengotomatisasi penghitungan tagihan listrik. Namun, diperlukan pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan akurasi pada gambar berkualitas rendah dan menambah fitur-fitur baru seperti validasi data dan integrasi dengan sistem pembayaran.
Item Type: | Thesis (Other) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Optical Character Recognition (OCR), tagihan listrik,Tesseract, otomatisasi. |
Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
Divisions: | Fakultas Teknik > Teknik Informatika |
Depositing User: | Sitti Hawa Labaja |
Date Deposited: | 12 Mar 2025 02:50 |
Last Modified: | 12 Mar 2025 02:50 |
URI: | https://repository.umpar.ac.id/id/eprint/1614 |