Library Automation and Digital Archive
LONTAR
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Indonesia

Pencarian Sederhana

Find Similar Add to Favorite

Call Number SK-2059 (Softcopy SK-1541), Source Code SK-777
Collection Type Skripsi
Title Pengembangan API Ekstraksi Data dari Foto KTP
Author Irfan Maulana Nasution Kyosena Haridza;
Publisher Depok:Fasilkom UI,2022
Subject
Location FASILKOM-UI;
Lokasi : Perpustakaan Fakultas Ilmu Komputer
Nomor Panggil ID Koleksi Status
SK-2059 (Softcopy SK-1541), Source Code SK-777 TERSEDIA
Tidak ada review pada koleksi ini: 51146
Penggunaan Kartu Tanda Penduduk (KTP) sebagai kartu identitas aplikasi sudah umum diimplementasikan, terutama pada sektor teknologi finansial (fintech) yang sudah banyak diadopsi masyarakat. Meskipun begitu, modul ekstraksi data dari KTP yang bersifat terbuka (open source) dan siap guna belum tersedia. Penelitian ini memiliki tujuan membuat modul tersebut, untuk penggunaan penelitian dan/atau membantu bisnis startup dengan memberikan opsi gratis perihal ekstrak data KTP pelanggan mereka. Penelitian ini juga dibuat dengan harapan dapat menggunakan penelitian sebelumnya sebagai pembelajaran dan referensi, dan memperbaiki kekurangan penelitian tersebut. Modul ini memiliki bentuk akhir docker image yang dapat digunakan langsung dengan utilisasi docker engine, dengan harapan proses containerisasi tersebut dapat mempermudah layanan - layanan yang menggunakan container orchestration seperti kubernetes, yang sangat umum digunakan e-commerce, untuk mengadopsi modul ini. Data dari gambar KTP akan melalui tahap preprocessing, pengenalan karakter, pengelompokan data, dan pembersihan data. Hasil eksperimen menggunakan 30 sampel KTP asli menunjukkan bahwa penggunaan masukan yang sudah tercrop lebih baik karena tingkat keberhasilan otomasi cropping hanya 43,3%. Selain itu, dari hasil bacaan pada sampel 75% berhasil terbaca dan dikelompokkan dengan tepat. Dari data yang sudah berhasil dibaca dan dikelompokan, 17% value dari data mengandung kesalahan. Dari kesalahan yang terjadi, 52.94% kesalahan berhasil dikoreksi oleh algoritma pembersihan data. Secara keseluruhan sistem berhasil membaca dengan tingkat keberhasilan 74,6% Kata Kunci : KTP, OCR, ekstraksi data, perangkat lunak