Ekstraksi Informasi/Data e-KTP Menggunakan Optical Character Recognition Convolutional Neural Network

Jurnal Teknologi Rekayasa

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title Ekstraksi Informasi/Data e-KTP Menggunakan Optical Character Recognition Convolutional Neural Network
 
Creator Sugiarta, Gunawan
Andini, Dianthika Puteri
Hidayatullah, Syarief
 
Subject OCR; CNN; eKTP
 
Description Informasi atau data yang terkandung pada Kartu Tanda Penduduk elektronik (e-KTP) disimpan dalam bentuk chip dimana di dalamnya berupa data biometrik yang lengkap dari pemiliknya. Namun ada juga informasi yang ditampilkan di tampilan depan kartu dalam bentuk citra yang berisi informasi seperti Nomor Induk Kependudukan (NIK), alamat, serta identitas pemilik. Informasi yang terkandung pada e-KTP ini sekarang sudah mulai banyak digunakan dalam berbagai aplikasi sebagai bahan verifikasi data identitas seseorang dalam bertransaksi. Pendekatan yang dilakukan dalam mendapatkan informasi yang terbuka dari e-KTP adalah dengan mengektraksi citra menjadi teks yang dapat digunakan berbagai aplikasi tersebut. Pada penelitian ini citra e-KTP akan diekstraksi informasinya menggunakan pengolahan citra digital dengan metoda Optical Character Recognition Convolutional Neural Network (OCR CNN). Layer yang digunakan untuk CNN dalam training dan pengenalan ini memiliki empat layer, yaitu 64 layer pertama, 64 layer kedua, 128 layer ketiga, dan 128 convolutional filter di layer keempat dengan ukuran kernel 3 x 3 dan strides nya adalah 1 menggunakan activation relu. Kemudian ke tahap selanjutnya  yaitu  maxpooling yang  digunakan  di  layer pertama dan layer ketiga dengan ukuran kernel sebesar 2 x 2. Hasil percobaan yang dilakukan untuk 35 e-KTP uji adalah kecepatan rata-rata pengenalan dengan tingkat kesalahan  sekitar 5% dalam waktu 30 detik.
 
Publisher Politeknik Sukabumi
 
Contributor Politeknik Negeri Bandung
 
Date 2021-06-21
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Peer-reviewed Article
 
Format application/pdf
 
Identifier https://jtera.polteksmi.ac.id/index.php/jtera/article/view/420
10.31544/jtera.v6.i1.2021.1-6
 
Source JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa); Vol 6, No 1: June 2021; 1-6
JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa); Vol 6, No 1: June 2021; 1-6
2548-8678
2548-737X
 
Language eng
 
Relation https://jtera.polteksmi.ac.id/index.php/jtera/article/view/420/208
 
Rights Copyright (c) 2021 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library