HANIF RIDAL WARITS Primary Author mixed material bibliography BANDUNG TEKNIK INFORMATIKA UNLA 2025 monographic id INDONESIA

Text

Optical Character Recognition (OCR) adalah teknologi yang digunakan untuk mengubah teks dari gambar menjadi data digital, yang sangat berguna dalam berbagai bidang seperti administrasi digital, pengarsipan dokumen, dan alat bantu bagi penyandang disabilitas. Terdapat berbagai metode OCR, termasuk metode berbasis aturan seperti Tesseract OCR dan metode berbasis deep learning seperti EasyOCR, Keras-OCR, dan PaddleOCR. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa empat metode gratis atau open-source dalam mengekstrak teks dari gambar dengan mempertimbangkan akurasi, kecepatan, dan efisiensi sumber daya. Proses evaluasi dilakukan dengan menguji masing-masing model pada dataset internal menggunakan metrik Word Error Rate, waktu eksekusi, serta konsumsi memori dan prosesor. Hasil studi menunjukkan bahwa PaddleOCR unggul dalam menangani teks kompleks dan gambar berkualitas rendah, EasyOCR memiliki kelebihan keseimbangan, keras-OCR memerlukan kostumisasi, sementara Tesseract OCR lebih cepat dalam memproses teks sederhana. Evaluasi ini diharapkan dapat membantu pengembang dan peneliti dalam memilih teknologi OCR yang paling sesuai untuk berbagai kebutuhan. OCR, Tesseract OCR, EasyOCR, Keras-OCR, PaddleOCR, NONE Repository Universitas Langlangbuana Sistem Repository Elektronik Skripsi, Tesis, Desertasi dan Penelitian Dosen Universitas Langlangbuana TF 210060 My Library cover Lembar Pengesahan DAFTAR ISI BAB I BAB II BAB V DAFTAR PUSTAKA Cover_HANIF_RIDAL_WARITS.jpg.jpg 3868 2025-09-17 13:39:16 2025-09-17 13:39:50 machine generated