Dokumen masih menjadi bagian penting dari banyak proses bisnis. Invoice, formulir, kartu identitas, laporan, hingga berbagai dokumen administrasi sering kali masih diterima dalam bentuk gambar, hasil scan, atau file yang tidak dapat langsung diproses oleh sistem.
Di sinilah OCR berperan.
OCR adalah teknologi yang memungkinkan komputer mengenali teks dari gambar atau dokumen dan mengubahnya menjadi data digital yang dapat dibaca, dicari, dan diproses lebih lanjut.
Teknologi ini membantu perusahaan mengurangi proses input data secara manual dan membuka peluang otomatisasi pada berbagai pekerjaan berbasis dokumen.
Apa Itu OCR?
OCR adalah singkatan dari Optical Character Recognition.
Secara sederhana, teknologi OCR memungkinkan komputer “membaca” tulisan yang terdapat pada gambar, foto, atau dokumen hasil scan.
Misalnya, sebuah perusahaan menerima ratusan invoice dalam format PDF hasil scan.
Tanpa OCR, informasi seperti nomor invoice, nama perusahaan, tanggal, dan nilai transaksi mungkin perlu dimasukkan secara manual ke sistem.
Dengan OCR, teks pada dokumen dapat dikenali dan diubah menjadi data digital sehingga lebih mudah diproses oleh aplikasi atau workflow berikutnya.
Karena itu, OCR bukan hanya digunakan untuk mengubah gambar menjadi teks. Dalam implementasi bisnis, OCR dapat menjadi bagian awal dari proses document processing dan otomatisasi.
Bagaimana Cara Kerja OCR?
Proses OCR dapat berbeda tergantung pada teknologi dan jenis dokumen yang digunakan. Namun, secara umum terdapat beberapa tahap utama.
1. Membaca Gambar atau Dokumen
Proses dimulai ketika sistem menerima dokumen dalam bentuk gambar, foto, PDF hasil scan, atau format visual lainnya.
Kualitas gambar menjadi salah satu faktor penting. Dokumen yang buram, terlalu gelap, miring, atau memiliki resolusi rendah dapat membuat proses pengenalan teks menjadi lebih sulit.
2. Mengenali Area yang Mengandung Teks
Sistem kemudian mengidentifikasi bagian gambar yang mengandung teks.
Teknologi yang lebih modern tidak hanya mengenali karakter, tetapi juga dapat memahami posisi teks, struktur dokumen, dan hubungan antara informasi yang terdapat di dalamnya.
3. Mengubah Gambar Menjadi Karakter Digital
OCR menganalisis bentuk huruf, angka, dan simbol kemudian mengubahnya menjadi karakter digital.
Sebagai contoh, informasi yang sebelumnya hanya terlihat sebagai gambar:
“Total: Rp5.000.000”
dapat diubah menjadi teks yang dapat dibaca dan diproses oleh sistem.
4. Mengekstrak Informasi yang Dibutuhkan
Dalam penggunaan bisnis, proses biasanya tidak berhenti setelah teks berhasil dikenali.
Sistem dapat dirancang untuk mengambil informasi tertentu, seperti nama, nomor identitas, tanggal lahir, nomor invoice, nilai transaksi, atau informasi lain sesuai kebutuhan.
Data tersebut kemudian dapat dikirim ke database, aplikasi, atau proses bisnis berikutnya.
Apa Perbedaan OCR dan Scanner?
Scanner dan OCR memiliki fungsi yang berbeda.
Scanner mengubah dokumen fisik menjadi file digital seperti gambar atau PDF.
Namun, teks di dalam hasil scan tersebut belum tentu dapat dibaca oleh komputer sebagai data.
OCR mengambil proses tersebut satu langkah lebih jauh dengan mengenali karakter pada dokumen dan mengubahnya menjadi teks digital.
Artinya, scanner membuat salinan digital dokumen, sedangkan OCR membantu mengubah isi dokumen menjadi data yang dapat diproses.
Keduanya dapat digunakan bersama dalam proses digitalisasi dokumen.
Apa Manfaat OCR untuk Bisnis?
OCR dapat memberikan manfaat terutama bagi perusahaan yang menangani dokumen dalam jumlah besar.
Mengurangi Input Data Manual
Memasukkan informasi dari dokumen satu per satu membutuhkan waktu dan berpotensi menimbulkan kesalahan.
OCR dapat membantu mengekstrak informasi secara otomatis sehingga kebutuhan input manual dapat dikurangi.
Mempercepat Pemrosesan Dokumen
Dokumen yang sebelumnya harus dibaca dan diperiksa satu per satu dapat diproses lebih cepat.
Hal ini relevan untuk proses seperti administrasi, onboarding pelanggan, verifikasi dokumen, finance, hingga pengarsipan.
Membuat Informasi Lebih Mudah Dicari
Dokumen dalam bentuk gambar sulit dicari berdasarkan isi teksnya.
Setelah diproses menggunakan OCR, informasi dapat menjadi lebih mudah ditemukan menggunakan sistem pencarian atau knowledge management.
Mendukung Otomatisasi Workflow
OCR dapat menjadi pintu masuk untuk proses otomatisasi yang lebih luas.
Setelah informasi berhasil diekstrak, data dapat digunakan untuk validasi, klasifikasi, analisis, atau diteruskan ke aplikasi lain tanpa harus dimasukkan kembali secara manual.
Membantu Digitalisasi Dokumen
Perusahaan yang memiliki banyak arsip fisik dapat menggunakan OCR untuk membantu mengubah informasi lama menjadi format digital yang lebih mudah dikelola.
Contoh Penggunaan OCR di Perusahaan
OCR dapat digunakan di berbagai industri dan proses bisnis.
OCR untuk Invoice
Sistem dapat membaca informasi seperti nomor invoice, tanggal, nama vendor, dan nilai transaksi.
Data tersebut kemudian dapat digunakan untuk membantu proses finance dan administrasi.
OCR untuk KTP dan Dokumen Identitas
OCR dapat membantu mengekstrak informasi dari dokumen identitas seperti nama, nomor identitas, tanggal lahir, atau alamat.
Penggunaannya dapat mendukung proses onboarding dan verifikasi identitas.
OCR untuk Formulir
Informasi dari formulir yang sebelumnya harus diketik ulang dapat diubah menjadi data digital secara otomatis.
Hal ini dapat membantu perusahaan yang masih menerima banyak formulir fisik maupun hasil scan.
OCR untuk Dokumen Pajak
OCR juga dapat digunakan untuk membaca informasi tertentu pada dokumen seperti NPWP atau dokumen administrasi perpajakan lainnya.
OCR untuk Arsip dan Dokumen Perusahaan
Dokumen lama seperti kontrak, laporan, surat, atau arsip dapat diproses agar isi teksnya lebih mudah dicari dan digunakan kembali.
Apakah OCR Menggunakan Artificial Intelligence?
OCR sudah digunakan jauh sebelum perkembangan AI modern.
Namun, teknologi Artificial Intelligence dan machine learning membuat kemampuan OCR berkembang lebih jauh.
OCR tradisional biasanya bekerja lebih baik pada dokumen dengan format dan karakter yang relatif konsisten.
Sementara sistem berbasis AI dapat membantu menangani variasi layout, kualitas gambar, jenis dokumen, dan struktur informasi yang lebih beragam.
Dalam implementasi modern, OCR juga sering digabungkan dengan teknologi lain seperti computer vision, Natural Language Processing, document classification, dan data extraction.
Karena itu, OCR saat ini tidak selalu berdiri sebagai teknologi tunggal. OCR dapat menjadi salah satu bagian dari sistem intelligent document processing yang lebih luas.
Apa yang Memengaruhi Akurasi OCR?
Hasil OCR tidak selalu memiliki tingkat akurasi yang sama.
Beberapa faktor dapat memengaruhi hasilnya.
Kualitas gambar menjadi salah satu faktor utama. Foto yang blur, pencahayaan buruk, atau dokumen yang rusak dapat membuat karakter lebih sulit dikenali.
Jenis font, ukuran teks, bahasa, struktur dokumen, dan kompleksitas layout juga dapat memengaruhi hasil.
Selain itu, dokumen tulisan tangan biasanya memiliki tantangan yang berbeda dibandingkan teks cetak.
Karena itu, implementasi OCR untuk bisnis perlu disesuaikan dengan jenis dokumen dan tingkat akurasi yang dibutuhkan.
Untuk proses yang sensitif, hasil OCR juga dapat dikombinasikan dengan validasi sistem atau pemeriksaan manusia.
OCR dalam Telkom AI Center of Excellence
Pemanfaatan OCR menunjukkan bagaimana AI dapat digunakan untuk menjawab masalah bisnis yang sangat spesifik: mengubah informasi yang sebelumnya terkunci dalam dokumen menjadi data yang dapat diproses.
Pendekatan tersebut menjadi bagian dari Telkom AI Center of Excellence, program strategis Telkom untuk mengoordinasikan dan mempercepat pemanfaatan AI agar memberikan dampak bagi bisnis dan ekosistem.
Telkom AI Center of Excellence dijalankan melalui lima pilar utama.
AI Campus menghubungkan akademisi dan industri dalam pengembangan talenta, riset, dan inovasi AI.
AI Connect menjadi ruang kolaborasi yang mempertemukan talenta, bisnis, dan berbagai mitra untuk mendorong adopsi AI.
AI Playground menyediakan lingkungan untuk mengeksplorasi, membangun, dan menguji teknologi serta use case AI.
AI Hub membawa ide dan eksperimen AI menuju solusi yang dapat digunakan untuk menjawab kebutuhan bisnis dan industri.
Sementara AI Native mendorong pemanfaatan AI menjadi bagian dari cara kerja organisasi sehari-hari.
Dalam konteks OCR, AI Hub memiliki hubungan paling langsung karena teknologi tersebut dapat dikembangkan menjadi solusi untuk berbagai kebutuhan document processing dan verifikasi.
OCR sebagai Bagian dari AI Hub
AI Hub berfokus mengembangkan dan mengimplementasikan solusi AI berdasarkan masalah serta kebutuhan bisnis.
Dalam ekosistem Telkom AI Center of Excellence, capability Document Verification & Optical Character Recognition mencakup berbagai kemampuan seperti OCR Match, Image to Text, ID Extraction, NPWP Extraction, verifikasi fotokopi KTP, hingga verifikasi Dukcapil.
Kemampuan tersebut menunjukkan bahwa penggunaan OCR tidak berhenti pada aktivitas membaca teks.
OCR dapat menjadi bagian dari proses yang lebih luas, mulai dari ekstraksi informasi hingga membantu proses verifikasi dokumen.
Dalam implementasi bisnis, capability tersebut dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan workflow yang dimiliki setiap organisasi.
Bagaimana Perusahaan Memulai Implementasi OCR?
Perusahaan dapat memulai dengan mengidentifikasi proses yang masih bergantung pada input dokumen secara manual.
Pertanyaan sederhananya adalah:
Dokumen apa yang paling sering dibaca dan diketik ulang oleh karyawan?
Setelah itu, perusahaan dapat melihat jenis informasi yang perlu diekstrak, jumlah dokumen yang diproses, tingkat akurasi yang dibutuhkan, dan sistem apa yang akan menggunakan data tersebut.
Use case dengan proses repetitif dan volume dokumen yang tinggi biasanya menjadi kandidat yang menarik untuk diuji terlebih dahulu.
Perusahaan kemudian dapat membandingkan waktu proses sebelum dan setelah penggunaan OCR untuk melihat dampak yang dihasilkan.
Dengan demikian, implementasi OCR tidak dimulai dari teknologinya, tetapi dari masalah operasional yang ingin diselesaikan.
OCR Bukan Sekadar Mengubah Gambar Menjadi Teks
OCR sering dipahami sebagai teknologi sederhana untuk membaca teks dari gambar.
Dalam praktik bisnis, potensinya jauh lebih luas.
Ketika dihubungkan dengan AI, data, dan sistem perusahaan, OCR dapat membantu mengurangi pekerjaan manual, mempercepat pemrosesan dokumen, mendukung verifikasi, serta menjadi bagian dari otomatisasi workflow.
Bagi perusahaan, nilai terbesar OCR bukan sekadar seberapa banyak teks yang dapat dikenali.
Nilainya muncul ketika informasi dari dokumen tersebut dapat digunakan untuk membuat proses bisnis menjadi lebih cepat, lebih terstruktur, dan lebih mudah dikelola.
Pertanyaan Umum tentang OCR
Apa kepanjangan OCR?
OCR adalah singkatan dari Optical Character Recognition, yaitu teknologi untuk mengenali teks pada gambar atau dokumen dan mengubahnya menjadi data digital.
Apa perbedaan OCR dan scanner?
Scanner mengubah dokumen fisik menjadi gambar atau file digital. OCR mengenali teks di dalam file tersebut sehingga informasinya dapat dibaca dan diproses oleh komputer.
Apa contoh penggunaan OCR?
OCR dapat digunakan untuk membaca invoice, KTP, formulir, NPWP, arsip, kontrak, dan berbagai dokumen lain yang mengandung informasi teks.
Apakah OCR termasuk AI?
OCR tidak selalu menggunakan AI. Namun, OCR modern banyak menggunakan AI dan machine learning untuk meningkatkan kemampuan mengenali dokumen dengan format, layout, dan kualitas yang lebih beragam.