rancang bangun sistem persuratan pada kelurahan …

RANCANG BANGUN SISTEM PERSURATAN PADA

KELURAHAN CIPINANG CEMPEDAK BERBASIS

WEBSITE DAN ANDORID

LAPORAN SKRIPSI

REZA FADLI HARRIS

4816040373

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER

DEPOK

2020

RANCANG BANGUN APLIKASI PENGAJUAN

SURAT KETERANGAN WARGA DENGAN OPTICAL

CHARACTER RECOGNITION BERBASIS ANDROID

MOBILE

LAPORAN SKRIPSI

REZA FADLI HARRIS

4816040373

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER

DEPOK

2020

vii

Rancang Bangun Aplikasi Pengajuan Surat Keterangan

Warga Dengan Optical Character Recognition Berbasis

Android Mobile

Abstrak

Kelurahan Cipinang Cempedak merupakan salah satu unsur pemerintah dan termasuk ke dalam perangkat daerah yang berperan sebagai penyedia layanan untuk masyarakat dilingkungannya. Salah satu jenis pelayanan yang ada pada kelurahan Cipinang Cempedak yaitu pembuatan surat keterangan. Surat keterangan merupakan salah satu jenis surat yang dikelurkan oleh kelurahan dan memiliki keterkaitan dengan surat pengantar RT dan RW sebagai persyaratan untuk pembuatannya. Dalam proses pembuatanya, masyarakat masih harus menempuh serangkaian proses manual yang mengakibatkan efisiensi waktu berkurang. Pada sisi RT/RW juga ditemukan beberapa kekurangan seperti pencatatan dan pendataan pembuatan surat pengantar yang masih dilakukan di buku tulis. Penerapan Aplikasi Pengajuan Surat Keterangan Masyarakat pada rangkaian proses pembuatan surat keterangan di kelurahan, tentu akan meningkatkan efisiensi waktu, biaya dan tenaga. Aplikasi ini dapat melakukan distribusi persetujuan surat secara otomatis di setiap rangkaian prosesnya. Pengajuan buat surat keterangan dan pengumpulan berkas persyaratannya dapat dilakukan secara online oleh masyarakat. Pihak RT, RW dan kelurahan dapat melakukan pemeriksaan dan proses persetujuan permohonan dari masyarakat secara online. Aplikasi ini mengimplementasikan Optical Character Recognition (OCR) berbasiskan Tesseract untuk mempersingkat proses pengisian biodata dan pelampiran berkas-berkas dari masyarakat yang dibutuhkan untuk pembuatan surat keterangan. Fitur ini memiliki tingkat keakuratan sekitar 77 – 98.5%. Semua fitur yang ada pada aplikasi ini dapat meningkatkan kualitas pelayanan kelurahan untuk masyarakatnya khusunya di bidang persuratan.

Kata Kunci: Optical Character Recognition (OCR),Tesseract, surat keterangan, kelurahan

vii

KATA PENGANTAR

Puji syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT, karena atas berkat dan rahmat-

Nya, penulis dapat menyelesaikan laporan akhir dengan judul Rancang Bangun

Aplikasi Pengajuan Surat Keterangan Warga Dengan Optical Character

Recognition Berbasis Android Mobile. Penulis menyadari bahwa, tanpa bantuan

dan bimbingan dari berbagai pihak sejak masa perkuliahan sampai pada

penyusunan laporan akhir, sulit bagi penulis untuk menyelesaikan laporan laporan

akhir ini. Oleh karena itu, penulis mengucapkan terima kasih kepada :

1. Anggi Mardiyono S. Kom. M. Kom. selaku dosen pembimbing yang telah

menyediakan waktu, tenaga, dan pikiran untuk mengarahkan penulis dalam

penyusunan laporan akhir.

2. Orang tua dan keluarga penulis yang telah memberikan bantuan dan dukungan

material dan moral.

3. Sahabat dan rekan kuliah yang telah banyak membantu penulis dalam

menyelesaikan laporan akhir ini.

4. Stackoverflow dan forum telegram yang telah memberikan banyak solusi dari setiap

pesan error yang timbul pada saat pengembangan aplikasi untuk laporan akhir ini.

Akhir kata, penulis berharap Allah SWT berkenan membalas segala kebaikan

semua pihak yang telah membantu. Semoga laporan akhir ini membawa manfaat

bagi pengembangan ilmu.

Depok, 08 Juli 2020

Penulis

viii

DAFTAR ISI

HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS .................................................. iii

LEMBAR PENGESAHAN................................... Error! Bookmark not defined.

HALAMAN PERNYATAAN PUBLIKASI ..........................................................v

Abstrak .................................................................................................................. vii

KATA PENGANTAR........................................................................................... vii

DAFTAR ISI ........................................................................................................ viii

DAFTAR GAMBAR .............................................................................................. x

DAFTAR TABEL ................................................................................................ xiv

DAFTAR LAMPIRAN ......................................................................................... xv

BAB I ...................................................................................................................... 1

PENDAHULUAN................................................................................................... 1

1.1. Latar Belakang.......................................................................................... 1

1.2. Perumusan Masalah .................................................................................. 2

1.3. Batasan Masalah ....................................................................................... 2

1.4. Tujuan ....................................................................................................... 2

1.5. Manfaat ..................................................................................................... 3

1.6. Metode Pelaksanaan Tugas Akhir ............................................................ 3

BAB II ..................................................................................................................... 6

TINJAUAN PUSTAKA.......................................................................................... 6

2.1 Sistem ...................................................................................................... 6

2.2 Metodologi Pengembangan Sistem ......................................................... 6

2.3 Rancang Bangun...................................................................................... 7

2.4 Web Service ............................................................................................. 7

2.5 REST (Representational State Transfer)................................................. 9

2.6 Android .................................................................................................... 9

2.7 Database ................................................................................................ 10

2.8 Activity Diagram ................................................................................... 11

2.9 Use Case ................................................................................................ 11

2.10 Website .................................................................................................. 12

2.11 MySql .................................................................................................... 12

2.12 Computer Vision .................................................................................... 13

2.13 Optical Character Recognition (OCR) ................................................. 13

2.14 Tesseract ................................................................................................ 13

ix

2.15 Object Oriented Programming (OOP) .................................................. 20

2.16 MVC (Model, View and Controller) ..................................................... 20

2.17 PHP (Hypertext Preprocessor) .............................................................. 21

2.18 Flutter .................................................................................................... 21

2.19 Symfony ................................................................................................ 21

2.20 Tabel Penelitian Sejenis ........................................................................ 22

BAB III.................................................................................................................. 24

PERANCANGAN DAN REALISASI.................................................................. 24

3.1 Deskripsi Program .................................................................................. 24

3.1.1 Proses Bisnis ................................................................................... 26

3.1.2 Use Case Diagram .......................................................................... 27

3.1.3 Activity Diagram ............................................................................. 28

3.1.4 ERD (Entity Relationship Diagram) ............................................... 42

3.1.5 Implementasi Optical Character Recognition ................................ 45

3.2 Realisasi Program Aplikasi .................................................................... 46

3.3 Iterasi prototyping .................................................................................. 70

.BAB IV ................................................................................................................ 72

PEMBAHASAN ................................................................................................... 72

4.1 Pengujian ................................................................................................ 72

4.2 Deskripsi Pengujian ................................................................................ 73

4.3 Prosedur Pengujian ................................................................................. 75

4.3.1 Pengujian Optical Character Recognition (OCR) .......................... 76

4.3.2 Blackbox Testing ............................................................................. 94

4.4 Data Hasil Pengujian .............................................................................. 97

4.5 Analisis Data / Evaluasi........................................................................ 105

BAB V ................................................................................................................. 107

PENUTUP ........................................................................................................... 107

5.1 Simpulan ............................................................................................... 107

5.2 Saran ..................................................................................................... 107

DAFTAR PUSTAKA ......................................................................................... 108

x

DAFTAR GAMBAR

Gambar 1. Alur Proses Metode Prototyping ........................................................... 3 Gambar 2. Arsitektur Web Service .......................................................................... 8

Gambar 3. Workflow Tesseract ............................................................................ 14

Gambar 4. Identifikasi Outline ............................................................................. 15

Gambar 5. Blocking Color Untuk Karakter Outline ............................................ 16

Gambar 6. Hasil Fitted Baseline .......................................................................... 17 Gambar 7. Fixed Pitch Detection Pada Tesseract ................................................ 17

Gambar 8. Kandidat Chop Points ........................................................................ 18

Gambar 9. Karakter-Karakter Yang Terpecah ..................................................... 18

Gambar 10. Beberapa Spasi Kata yang Sulit ...................................................... 19

Gambar 11. Tipe-Tipe Garis Pada Tipografi ...................................................... 19 Gambar 12. Rumus Euclidean ............................................................................. 20

Gambar 13. Proses Bisnis Aplikasi Pengajuan Surat Keterangan Warga ............ 26

Gambar 14. UseCase Aplikasi Pengajuan Surat Keterangan Warga ................... 27

Gambar 15. Activity Diagram Akses Masuk Warga ............................................ 28

Gambar 16. Activity Diagram Login RT dan RW ................................................ 29 Gambar 17. Activity Diagram Registrasi RT/RW ................................................ 30

Gambar 18. Activity Diagram Forget Password RT/RW .................................... 31

Gambar 19. Activity Diagram Menerima / Menolak Pengajuan .......................... 32

Gambar 20. Activity Diagram Periksa Kelengkapan Berkas Pada RT/RW ......... 33

Gambar 21. Activity Diagram Melihat Surat Telah Selesai ................................. 34 Gambar 22. Activity Diagram Cari Surat Selesai ................................................. 35

Gambar 23. Activity Diagram Pengajuan Surat Keterangan / Pengantar ............. 36

xi

Gambar 24. Activity Diagram Lihat TODO Surat ................................................ 37

Gambar 25. Activity Diagram Upload dan Perbaiki Dokumen ........................... 38 Gambar 26. Activity Diagram Scan KTP Dengan OCR ...................................... 39

Gambar 27. Activity Diagram Scan KK Dengan OCR ........................................ 40

Gambar 28. Activity Diagram Menerima Surat Keterangan ................................ 41

Gambar 29. ERD Sistem Persuratan .................................................................... 42

Gambar 30. Proses Bisnis OCR Secara Keseluruhan Pada Aplikasi ................... 45

Gambar 31. Prototype Home Page & Login RT/RW ........................................... 47

Gambar 32. Prototype Register & Lupa Password RT/RW ................................. 47

Gambar 33. Prototype List Surat & Sidebar RT/RW ........................................... 48

Gambar 34. Prototype Detail TODO & Selesai RT/RW ...................................... 49

Gambar 35. Prototype Masuk Warga.................................................................. 499

Gambar 36. Prototype List Surat & Sidebar Warga ............................................50

Gambar 37. Prototype Buat Surat & Detail Surat ................................................. 51

Gambar 38. Prototype Scan KTP & KK Dengan Kamera Perangkat Android .... 51

Gambar 39. Prototype Halaman Berkas Persyaratan ........................................... 52

Gambar 40. Arsitektur Pengembangan Pada Android Mobile dan API ............... 53 Gambar 41. Home Page & Halaman Login RT/RW ............................................ 54

Gambar 42. Halaman Registrasi ........................................................................... 55

Gambar 43. Halaman Lupa Password Untuk RT/RW ......................................... 56

Gambar 44. Halaman TODO dan Selesai RT/RW ............................................... 57

Gambar 45. Detail TODO dan Selesai RT/RW ................................................... 58 Gambar 46. Preview Surat Pengantar RT & RW ................................................. 59

Gambar 47. Halaman Masuk Warga .................................................................... 60

xii

Gambar 48. Halaman Utama Warga (Sidebar) .................................................... 61

Gambar 49. Halaman Persyaratan Berkas Pengajuan .......................................... 62 Gambar 50. Halaman Buat Pengajuan Surat ........................................................ 63

Gambar 51. Hasil Proses OCR Untuk Scan KTP & KK ...................................... 64

Gambar 52. Frame Penempatan Objek Pada Proses Capture Image OCR ......... 65

Gambar 53. Push Notifikasi Pada Aplikasi dan Halaman TODO Warga ............ 66

Gambar 54. Halaman Detail TODO Warga ......................................................... 67 Gambar 55. Halaman Detail Perbaikan Pengajuan Pada Warga ......................... 68

Gambar 56. Surat Keterangan Yang Telah Dikeluarkan Kelurahan Untuk

Pemohon ............................................................................................................... 69 Gambar 57. Prosedur Pengujian Fitur OCR ......................................................... 76

Gambar 58.Percobaan 1 Dengan Kondisi Pencahayaan Terang (P1) .................. 78

Gambar 59. Percobaan 2 Dengan Kondisi Pencahayaan Terang (P1) ................. 78

Gambar 60. Percobaan 1 Dengan Kondisi Pencahayaan Redup (P1) .................. 79

Gambar 61. Percobaan 2 Dengan Kondisi Pencahayaan Redup (P1) .................. 79 Gambar 62. Percobaan 1 Dengan Kondisi Pencahayaan Terang (P2) ................. 80

Gambar 63. Percobaan 2 Dengan Kondisi Pencahayaan Terang (P2) ................. 80



Gambar 66. Percobaan 1 Dengan Kondisi Pencahayaan Terang (P3) ................. 82 Gambar 67. Percobaan 2 Dengan Kondisi Pencahayaan Terang (P3) ................. 82

Gambar 68. Percobaan 1 Dengan Kondisi Pecahayaan Redup (P3) .................... 83


Gambar 70. Hasil Proses Pengenalan Citra Pada Pengujian 1 Dengan Pencahayaan Terang (P1) ..................................................................................... 84

xiii


Gambar 72. Hasil Proses Pengenalan Citra Pada Pengujian 1 Dengan Pencahayaan Redup (P1) ...................................................................................... 86

Gambar 73. Hasil Proses Pengenalan Citra Pada Pengujian 2 Dengan

Pencahayaan Redup (P1) ...................................................................................... 86 Gambar 74. Hasil Proses Pengenalan Citra Pada Pengujian 1 Dengan

Pencahayaan Terang (P2) ..................................................................................... 87




Gambar 78. Hasil Proses Pengenalan Citra Pada Pengujian 1 Dengan

Pencahayaan Terang (P3) ..................................................................................... 90 Gambar 79. Hasil Proses Pengenalan Citra Pada Pengujian 2 Dengan

Pencahayaan Terang (P3) ..................................................................................... 91

Gambar 80. Hasil Proses Pengenalan Citra Pada Pengujian 1 Dengan Pencahayaan Redup (P3)....................................................................................... 92

Gambar 81. Hasil Proses Pengenalan Citra Pada Pengujian 2 Dengan Pencahayaan Redup (P3) ..................................................................................... 92

Gambar 82. Rumus Menghitung Total Akurasi Dalam Satuan Persen ................ 93

xiv

DAFTAR TABEL

Tabel 1. ERD Symbol .......................................................................................... 10

Tabel 2. Activity Diagram Symbol ....................................................................... 11

Tabel 3. UseCase Symbol ..................................................................................... 12

Tabel 4. Penelitian Terkait ................................................................................... 22 Tabel 5. Keterangan Entitas ................................................................................. 43

Tabel 6. Iterasi Prototyping Pada Pengembangan Aplikasi .................................. 70

Tabel 7. Contoh Format Penilaian Untuk Pengujian Boundary/Limit Testing ..... 94 Tabel 8. Daftar Form Yang Akan Dilakukan Pengujian ...................................... 94

Tabel 9. Karakteristik Pengguna .......................................................................... 96

Tabel 10. Hasil Pengujian OCR Pada Perangkat 1 (48 MP) ................................ 97

Tabel 11. Hasil Pengujian OCR Pada Perangkat 2 (25 MP) ................................ 98

Tabel 12. Hasil Pengujian OCR Pada Perangkat 3 (13 MP) ................................ 99 Tabel 13. Hasil Pengujian Pada Form Register Untuk RT/RW ......................... 100

Tabel 14. Hasil Pengujian Pada Form Masuk Warga ........................................ 100

Tabel 15.Hasil Pengujian Pada Form Buat Surat Warga ................................... 101

Tabel 16. Hasil Pengujian Pada Form Detail TODO RT/RW ........................... 102

Tabel 17. Hasil Pengujian Pada Form Ganti Password RT/RW ....................... 102 Tabel 18. Hasil Pengujian Pada Form Lupa Password RT/RW ........................ 103

Tabel 19. Hasil Requirement Testing Untuk Role RT/RW ................................ 103

Tabel 20. Hasil Requierment Testing Untuk Role Warga / Penduduk ............... 104

xv

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran 1 Detail Hasil Pengujian OCR Pada Perangkat 1 (48 MP)..................112

Lampiran 2.Detail Hasil Pengujian OCR Pada Perangkat 2 (25 MP)..................113

Lampiran 3 Detail Hasil Pengujian OCR Pada Perangkat 3 (13 MP)..................114

Lampiran 4 Surat Keterangan Selesai Penelitian.................................................115

Lampiran 5 Foto Demonstrasi..............................................................................116

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Pelayanan publik merupakan suatu upaya organisasi baik langsung maupun tidak

langsung untuk memenuhi kebutuhan masyarakatnya dengan memberikan

pelayanan terbaik. Kelurahan merupakan salah satu unsur pemerintah yang

terhubung langsung dengan RW (Rukun Warga) dan RT (Rukun Tetangga).

Penggunaan surat untuk pelayanan publik pada penyedia layanan masyarakat di

tingkatan RT, RW dan Kelurahan merupakan suatu hal yang umum terjadi.

Kelurahan Cipinang Cempedak merupakan suatu instansi pemerintah sebagai

penyedia layanan masyarakat di bidang kependudukan untuk menunjang

kesejahteraan masyarakat di kawasannya, salah satu jenis layanannya yaitu

pembuatan surat keterangan. Surat keterangan merupakan salah satu surat yang

dikeluarkan oleh kelurahan untuk suatu kebutuhan masyarakat dan memiliki

keterkaitan dengan surat pengantar RT dan RW. Pada prosesnya, untuk setiap

pembuatan surat keterangan dibutuhkan sebuah surat pengantar dari RT dan RW

tempat masyarakat tersebut tinggal, serta berkas-berkas dokumen yang harus

dilampirkan sebagai sebuah persyaratan dalam pembuatanya, akan tetapi setiap

rangkaian proses tersebut masih dilakukan secara manual. Ada beberapa

kekurangan yang dimiliki proses tersebut antara lain, pada sisi RT/RW proses

pencatatan masih dilakukan dengan menggunakan buku, sedangkan pada sisi

masyarakat apabila terdapat berkas dokumen yang kurang/salah dalam proses

pemeriksan berkas, maka masyarakat harus memperbaikinya kemudian kembali

lagi untuk melanjutkan prosesnya dan kurangnya transparansi pada setiap

prosesnya juga menimbulkan beberapa masalah. Semua tingkatan dalam proses

pembutan surat keterangan tersebut akan sangat mempengaruhi durasi

penyelesaiannya. Permasalahan itulah yang sampai saat ini masih dihadapi pada

saat proses pembuatan surat keterangan di kelurahan Cipinang Cempedak.

Kejelasan informasi mengenai berkas persyaratan yang dibutuhkan dalam

pembuatan surat keterangan dan durasi yang dibutuhkan untuk proses verifikasi

juga merupakan beberapa hal terpenting. Fitur optical character recongition dapat

di implementasikan penggunaanya oleh masyarakat agar proses pengisian form -

2

Jurusan Teknik Informatika dan Komputer – Politeknik Negeri Jakarta

form biodata diri serta pengumpulan berkas KTP/KK dapat dilakukan dalam satu

proses yang sama, sehingga tidak diperlukan lagi proses manual seperti fotocopy

KTP/KK dan juga pengisian biodata diri pada sebuah form untuk pembuatan surat

keterangan/pengantar. Paperless-work system dibutuhkan untuk segala aktivitas

persuratan yang masih dilakukan dengan cara verifikasi manual dapat digantikan

dengan verifikasi elektronik (Hakim, 2011). Efisiensi waktu juga harus ditingkatkan

pada setiap rangkaian proses pembuatan surat pengantar dan surat keterangan di

lingkungan kelurahan Cipinang Cempedak.

1.2. Perumusan Masalah

a. Bagaimana proses distribusi secara otomatis pada setiap pengajuan surat

keterangan dengan aplikasi pengajuan surat keterangan warga?

b. Bagaimana transparansi proses persetujuan dalam pembuatan surat

keterangan dapat di tingkatkan?

c. Bagaimana fitur OCR diimplementasikan untuk setiap dokumen KTP yang

diunggah pada aplikasi pengajuan surat keterangan warga?

d. Berapa besar persentase keberhasilan fitur OCR dalam setiap pengenalan

citra text pada dokumen KTP yang diunggah pada aplikasi pengajuan surat

keterangan warga?

1.3. Batasan Masalah

Aplikasi pengajuan surat keterangan warga hanya dibuat untuk platform android

dan di peruntukan kepada kelurahan Cipinang Cempedak serta tingkatan RT dan

RW dikelurahan tersebut. Pengguna aplikasi ini ada 3 tipe RT, RW dan warga.

Aplikasi ini terkoneksi dengan sistem website persuratan kelurahan, dimana proses

pemeriksaan dilanjutkan dan pengisian body surat keterangan dilakukan. Prototype

aplikasi yang dibangun berbasiskan localhost. Aplikasi pengajuan surat keterangan

warga membutuhkan jaringan internet untuk dapat digunakan dan perangkat

android yang digunakan harus memiliki kamera belakang.

1.4. Tujuan

Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah aplikasi android mobile yang dapat

melakukan distribusi persetujuan surat secara otomatis pada setiap pengajuan surat

keterangan agar efisiensi waktu dapat di tingkatkan. Transparasi pada setiap proses

3


persetujuanya harus ditingkatkan dengan memberikan sebuah infromasi yang dapat

dilihat langsung oleh masyarakat perihal sejauh mana proses persetujuan dari

sebuah pengajuan surat telah terjadi. Fitur Optical Character Recognition akan

memanfaatkan tesseract engine untuk proses pengenalan citra dari berkas KTP/KK

dengan menambahkan sebuah proses diawal dan diakhir dari pengenalan citra oleh

tesseract. Presentase keberhasilan yang diharapkan dalam setiap pengenalan citra

yaitu minimal 70%.

1.5. Manfaat

Dengan adanya aplikasi ini akan meningkatkan efisiensi waktu pada setiap

rangkaian proses pengajuan surat keterangan di lingkungan kelurahan Cipinang

Cempedak.

1.6. Metode Pelaksanaan Tugas Akhir

Metode pengembangan yang akan digunakan dalam pembuatan aplikasi ini adalah

prototyping. Model prototyping merupakan suatu teknik untuk mengumpulkan

informasi tertentu mengenai kebutuhan-kebutuhan pengguna secara cepat.

Berfokus pada penyajian dari aspek-aspek perangkat lunak tersebut yang akan

nampak bagi pemakai. Prototipe tersebut akan dievaluasi oleh pemakai dan dipakai

untuk menyaring kebutuhan pengembangan perangkat lunak (Susanto, 2016).

Berikut merupakan tahap-tahap yang terjadi pada proses pengembangn dengan

menggunakan metode prototyping:

Gambar 1. Alur Proses Metode Prototyping

Sumber: Khosrow, 2005

4


a. Tahap requirement analysis and definition.

Tahap ini akan menghasilkan daftar kebutuhan dari sistem untuk mengatasi

permasalahan yang ada dengan cara melakukan analisis terhadap masalah yang

sedang terjadi pada objek penelitian. Analisis permasalahan dilakukan dengan studi

literatur dan wawancara dengan pihak kelurahan Cipinang Cempedak. Pada tahap

ini juga akan dilakukan analisis kebutuhan, analisis kebutuhan ini nantinya

dijadikan sebagai alat bantu yang digunakan dalam proses pembuatan prototype.

b. Tahap user interface prototyping

Informasi yang telah didapatkan pada tahap analsis akan dibuatkan suatu desain

interaktif dari aplikasi yang akan dibangun. Desain interaktif yang dibuat akan

diperlihatkan ke pengguna, hal ini bertujuan untuk mendapatkan evaluasi dari

pengguna sehingga kebutuhan infromasi untuk membangun aplikasi final semakin

lengkap. Setiap evaluasi yang diberikan akan langsung diterapkan ke desain

interaktif, hingga pengguna merasa cocok dengan desain yang dibangun. Tahap

selanjutnya dapat dilakukan apabila tahap ini telah selesai.

c. Tahap architecture & component design protoryping

Tahap ini akan menghasilkan arsitektur pengembangan yang akan diterapkan

selama pembuatan sistem serta komponen-komponen yang dibutuhkan untuk

mendukung kinerja dari aplikasi yang akan dibuat. Tahap ini akan menjadi acuan

dalam pembuatan aplikasi final.

Arsitektur yang akan digunakan pada struktur folder projek yaitu MVC (Model

View Controller .Pemilihan arsitektur MVC untuk pengembangan ini karena

pengembang dapat menerapkan metode penggunaan ulang pada setiap kode yang

dibuat (reusability) dan komponen-komponen kode yang membangun aplikasi akan

terpisahkan antara business logic, tampilan (UI) dan pengaturan data sehingga

proses perubahan / perawatan kode akan lebih efisien (Hidayat, 2012). MVC

memiliki struktur model, view dan controller yang akan mengelompokkan setiap

file code pada projek berdasarkan fungsinya, berikut penjelasannya.

5


(1) Model, semua file yang berada pada folder model merupakan sekumpulan

file yang mengandung data dan memiliki fungsi dengan pemrosesan data.

Pada pengembangan aplikasi ini, folder model akan berisi file API dan file

class yang menjadi blueprint untuk mengelola setiap data yang masuk.

(2) View, semua file yang merupakan implementasi dari presentasi, yaitu

halaman yang akan digunakan sebagai response untuk dikirimkan kepada

client. View akan menampilkan data bisnis yang telah diolah.

(3) Controller, sekumpulan file yang dapat menerima input dari pengguna dan

menginstruksikan model dan view untuk melakukan aksi berdasarkan

masukkan tersebut.

d. Tahap implementation

Informasi yang telah dikumpulkan pada tahap sebelumnya akan menjadi bahan

acuan untuk ditransformasikan ke dalam bentuk syntax code. Pegembang akan

banyak melakukan debug pada setiap komponen aplikasi yang telah dibangun di

tahap ini.

e. Tahap system testing

Aplikasi yang telah selesai dibangun akan dilakukan proses pengujian pada seluruh

komponen aplikasi untuk memastikan semua komponen aplikasi dapat bekerja

dengan baik tanpa adanya error. Apabila proses pengujian telah selesai, pihak

kelurahan Cipinang Cempedak akan mencoba dan mengevaluasi aplikasi yang telah

dibuat.

6

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

Bab ini akan membahas landasan teori yang berhubungan dengan penelitian ini

dimana akan diuraikan teori-teori yang memiliki keterkaitan dengan gagasan dan

judul penelitian ini.

1. Tinjauan Pustaka

2.1 Sistem

Sistem didefinisikan sebagai sekelompok komponen yang saling berhubungan,

dengan batasan yang jelas, bekerja bersama untuk mencapai tujuan bersama dengan

menerima input serta menghasilkan output dalam proses transformasi yang teratur

/ teroganisir (O`Brien, 2011).

Dari kutipan di atas dapat simpulkan bahwa sistem adalah sekelompok komponen

yang saling berhubungan dan bekerja secara teratur dan dinamis untuk mencapai

tujuan yang telah dtetapkan bersama. Sistem mempunyai tiga fungsi utama:

a. Input melibatkan penangkapan dan perakitan berbagai elemen yang

memasuki sistem.

b. Pemerosesan melibatkan proses transformasi yang mengubah input menjadi

output.

c. Output melibatkan perpindahan elemen yang telah dihasilkan oleh proses

transformasi ke tujuannya.

Pada penelitian ini akan dibangun suatu sistem berbasis website dan android mobile

dimana akan terdapat suatu input yang diberikan oleh pengguna yang kemudian

akan diproses oleh sistem melalui urutan-urutan yang telah dibangun dan kemudian

akan menghasilkan suatu output sesuai dengan kebutuhan pengguna.

2.2 Metodologi Pengembangan Sistem

Pada proses membangun dan mengembangkan sistem, pengembang sistem dapat

menggunakan System Development Life Cycle (SDLC). System Development Life

Cycle (SDLC) adalah pendekatan yang dilakukan secara bertahap dalam hal

7


melakukan analisa dan membangun rancangan sistem dengan menggunakan siklus-

siklus secara spesifik terhadap kegiatan penggunanya. (Kendall, K. E.,& Kendall J.

E. (2011). SDLC terdiri dari 5 (lima) langkah kunci yaitu, perencanaan, analisa,

desain, implementasi dan pemeliharaan (Valacich, 2016). Tujuan utama dari

ditentukannya suatu metodologi untuk diterapkan pada pembuatan sistem adalah

untuk memahami kebutuhan pengguna dari permasalahan yang dialami.

Model prototyping merupakan suatu teknik untuk mengumpulkan informasi

tertentu mengenai kebutuhan-kebutuhan informasi pengguna secara cepat.

Berfokus pada penyajian dari aspek-aspek perangkat lunak tersebut yang akan

nampak bagi pemakai. Prototype tersebut akan dievaluasi oleh pemakai dan dipakai

untuk menyaring kebutuhan pengembangan perangkat lunak (Susanto, 2016).

Prototyping cocok digunakan untuk pengembangan yang bersifat customize, yaitu

software yang diciptakan berdasarkan permintaan dan kebutuhan (situasi / kondisi)

tertentu untuk mengatasi suatu permasalahan (Susanto, 2016).

2.3 Rancang Bangun

Perancangan atau rancangan merupakan serangkaian prosedur untuk

menterjemahkan hasil analisa ke dalam bahasa pemrograman untuk

mendeskirpsikan dengan detail bagaimana komponen-komponen sistem di

implementasikan (Pressman, 2002).

Racang bangun adalah penggambaran, perencanaan, dan pembuatan sketsa atau

pengaturan dari beberapa elemen yang terpisah ke dalam suatu kesatuan yang utuh

dan berfungsi (Burch, 2005).

2.4 Web Service

Web Service merupakan sebuah perangkat lunak yang tidak terpengaruh oleh

platform, arsiterktur, maupun bahasa pemrograman, yang menyediakan layanan

atau method-method untuk pertukaran data yang dapat diakses oleh network

(Gustavo, 2004).

8


Web service adalah layanan yang tersedia di internet. Web service menggunakan

format standar XML untuk pengiriman pesannya. Web service juga tidak terikat

pada bahasa pemrograman atau sistem operasi tertentu (Cerami, 2002).

Web service adalah antar muka yang mendeskripsikan koleksi yang dapat diakses

oleh jaringan menggunakan format standar XML untuk pertukaran pesan. Web

service mengerjakan tugas spesifik. Web service dideskripsikan menggunakan

format standar notasi XML yang disebut services description (Gottschlak, 2002).

Gambar 2. Arsitektur Web Service

Sumber: Gorrschlak, 2002

Gambar 2 merupakan arsitektur dari web service yang terdiri dari 3 komponen,

yaitu:

a. Service provider, merupakan pemilik web service yang berfungsi

menyediakan kumpulan operasi dari web service.

b. Service requestor, merupakan aplikasi yang bertindak sebagai klien dari

web service yang mencari dan memulai interaksi terhadap layanan yang

disediakan.

c. Service registry, merupakan tempat dimana service provider

mempublikasikan layanannya. Pada arsitektur web service, service registry

bersifat optional. Teknologi web service memungkinkan untuk

menghubungkan berbagai jenis software yang memiliki platform dan sistem

operasi yang berbeda.

Penelitian ini akan menghasilkan suatu sistem berbasis web dan android mobile

dengan menggunakan web service sebagai perangkat lunak yang menyediakan

9


layanan atau metode untuk mel akukan pertukaran data yang dapat diakses oleh

jaringan dengan menggunakan format standar XML / JSON untuk pengiriman

pesannya.

2.5 REST (Representational State Transfer)

REST merupakan standar arsitektur komunikasi berbasis web yang selalu

digunakan terhadap pengembangan layanan berbasis web. Pada umumnya,

Hypertext Transfer Protocol (HTTP) berperan sebagai protokol untuk melakukan

komunikasi data (Richardson, 2007). Sistem yang menggunaan prinsip-prinsip dari

REST dapat disebut dengan “RESTful” (Chiang, 2012). Penetapan indentifikasi

terhadap resource dilakukan oleh Universal Resource Identifiers (URIs) atau global

ID. Resource diperkenalkan dengan format teks JSON atau XML (Alam, 2018).

REST menggunakan protokol HTTP yang bersifat stateless. Perintah HTTP yang

bisa digunakan adalah fungsi GET, POST, PUT atau DELETE. Hasil yang

dikirimkan dari merupakan format CML atau JSON, sehingga informasi yang

diterima lebih mudah dibaca dan melakukan parsing pada sisi client.

Web API (Application programming interface) adalah muka program dari sistem

yang dapat diakses melalui method dan header pada protokol HTTP yang standar.

Web API dapat diakses dari berbagai macam HTTP client seperti browser dan

perangkat mobile.

Untuk komunikasi ke database / resource pada aplikasi android mobile, akan

digunakan REST API agar dapat melakukan perubahan suatu data pada database /

penarikan data untuk ditampilkan di aplikasi.

2.6 Android

Android adalah sistem operasi yang dikembangkan untuk perangkat mobile

berbasis Linux. Setiap aplikasi pada android memiliki tingkat yang sama baik inti

maupun aplikasi pihak ketiga. API yang disediakan menawarkan akses ke

hardware, data-data ponsel atau data sistem (Oslan, 2013).

Android adalah sistem operasi untuk telepon seluler yang berbasis Linux, yang

mencakup sistem operasi, middleware dan aplikasi. Android menyediakan platform

10


terbuka bagi para pengembang untuk menciptakan aplikasinya sendiri hingga dapat

digunakan oleh berbagai peranti mobile. Android memiliki fitur utamanya antara

lain Wifi Hotspot, Multi-touch, Multitasking, GPS, mendukung banyak jaringan

dan kemampuan dasar telepon seluler pada umumnya (Sinsuw, 2013).

2.7 Database

Database adalah kumpulan data terkait, yang dapat disimpan dan memiliki makna

implisit. Teknologi database memiliki dampak besar pada meningkatnya

penggunaan komputer. Adil untuk mengatakan bahwa database memainkan peran

penting di hampir semua area dimana komputer digunakan termasuk bisnis,

perdagangan elektronik, teknik kedokteran, genetika, hukum, pendidikan, dan ilmu

perpustakaan (Elmasari & Navathe, 2010).

Entity-Relationship Model (ER), yang merupakan model data konseptual tingkat

tinggi yang populer. Model dan variasinya sering digunakan untuk perancangan

aplikasi database konseptual, dan banyak alat perancangan basis data

menggunakan konsepnya. Menggambarkan konsep penataan data dasar dan batasan

model ER dan mendiskusikan penggunaannya dalam perancangan skema

konseptual untuk aplikasi database. Juga merepresentasikan notasi diagram yang

terkait dengan model ER, yang dikenal sebagai diagram ER (Tabel 1) ( Elmasri &

Navathe, 2010 ). Simbol ERD :

Tabel 1. ERD Symbol

Simbol Nama

Entity Type.

Relationship Type.

Attribute.

11


Key Attribute.

Composite Attribute.

2.8 Activity Diagram

Diagram Aktivitas UML adalah diagram perilaku yang menggambarkan perilaku

internal operasi berbeda dari sebuah program dengan bantuan node dan sisi.

Diagram aktivitas UML telah digunakan untuk mewakili berbagai aspek sub-

kegiatan, transisi dan keputusan (Tabel 2) (Touseef , 2015).

Tabel 2. Activity Diagram Symbol

Simbol Nama

Start.

End.

Activity.

Decision.

Connector.

2.9 Use Case

Use case adalah cara menggunakan suatu sistem untuk mencapai tujuan tertentu

bagi pengguna tertentu. Secara garis besar, use case memberi cara untuk

menggunakan sebuah sistem dan menggambarkan nilai yang akan diberikannya.

12


Use case juga memperjelas apa yang dapat dan tidak dapat dilakukan oleh seorang

aktor (Tabel 3) (Jacobson, 2011).

Tabel 3. UseCase Symbol

Simbol Nama

Connector.

Use Case.

Actor.

2.10 Website

Website adalah jaringan komputer berbasis internet yang memungkinkan pengguna

satu komputer mengakses informasi yang tersimpan di tempat lain melalui jaringan

di seluruh dunia yang disebut internet. Implementasi web mengikuti model client-

server standard. Dalam model ini, pengguna bergantung pada sebuah program

(Client) untuk terhubung ke mesin remote (Server) dimana data disimpan (Bing

Liu, 2008).

2.11 MySql

MySQL adalah Sebuah program database server yang mampu menerima dan

mengirimkan data sangat cepat, multi user serta menggunakan peintah dasar SQL (

Structured Query Language ). Penggunaan MySQL sebagai basis data utama untuk

aplikasi web sering dipadukan dengan PHP sebagai bahasa skrip berorientasi obyek.

MySQL adalah salah satu komponen penting dari web service solution stack LAMP

(Linux, Apache, MySQL and PHP) yaitu platform pengembangan web sumber

terbuka dimana Linux sebagai sistem operasi, Apache sebagai Web Server, MySQL

sebagai basis data dan PHP sebagai bahasa skrip (Saputro, 2012).

13


2.12 Computer Vision

Computter vision adalah proses untuk memperoleh, menganalisis dan memahami

gambar. Umumnya gambar yang diproses adalah gambar dengan 2 dimensi di dunia

nyata, dengan tujuan untuk mendapatkan informasi dalam jumlah atau simbol

(Morris, 2004). Computer vision dapat menggantikan tugas manusia dan membuat

sistem lebih modern. Dalam studi ilmiah, computer vision merupakan teori sistem

buatan yang mengekstrak informasi dari gambar.

2.13 Optical Character Recognition (OCR)

Optical character recognizr (OCR) adalah cabang dari computer vision. OCR

merupakan pengenalan karakter huruf dan juga angka. Teknologi OCR banyak

digunakan untuk mengubah isi buku dan dokumen menjadi bentuk elektronik /

digital. OCR memiliki beberapa rangkaian proses utama dalam mengenai sebuah

citra dan menterjemahkannya menjadi sebuah teks string. Proses segmentasi

dilakukan dengan memisahkan wilayah objek dengan latar belakang, sehingga

gambar mudah dianalisis untuk pengenalan objek. Proses normalisasi untuk

mengubah ukuran gambar, dimana penskalaan adalah istilah yang cenderung untuk

memaksimalkan gambar yang kemudian dilakukan proses penghapusan pixle

foreground yang dipilih dari gambar biner. Proses ekstraksi fitur akan dilakukan

analisis gambar dalam mengidentifikasi sifat-sifat yang melekat dari setiap

karakter/fitur dari objek yang terkandung dalam gambar, Kemudian OCR

melakukan tahap pengenalan citra dan memberikan output (Herusutopo, 2012).

2.14 Tesseract

Tesseract merupakan mesin optical character recognition yang awalnya

dikembangkan oleh Hewlet Packard di Bristol, Inggris dan Greelye, Colorado pada

tahun 1985 hingga 1994. Banyak kode programnya yang ditulis dalam bahasa

pemrograman C dan kemudian ditulis lagi ke dalam C++, Setelah itu dirilis sebagai

proyek open source pada tahun 2005 oleh Hewlet Packard dan University of

Nevada, Las Vegas (UNLV). Tesseract dikembangkan dan disponsori oleh Google

sebagai proyek open source sejak tahun 2006 hingga saat ini (Herusutopo, 2012).

Pada saat ini tesseract dapat mengenali lbehi dari 80 bahasa yang ada di dunia

14


Komponen yang mendukung pembuatan aplikasi pengajuan surat keterangan warga

dengan Optical Character Recognition (OCR) berbasis android adalah Tesseract

v4.1.1 OCR engine. Tesseract sendiri merupakan mesin pengenal karakter optik

yang bersifat opensource. Output yang tesseract berikan untuk aplikasi adalah

serangkaian text/UTF8 Text yang dapat dikenali oleh sistem dengan alur kerja

sebagai berikut (Bhaskar, 2011) :

Gambar 3. Workflow Tesseract

Sumber: Bhaskar, 2011

a. Color Image

Color image atau citra warna merupakan citra digital yang menyimpan nilai warna

pada setiap piksel. Setiap piksel pada citra diisi oleh nilai bit yang merupakan

representasi dari nilai warna. Gambar yang ada pada proses ini masih memiliki citra

warna yang original.

b. Otsu Thresholding

Tahap ini akan melakukan proses convert dari color image menjadi binary image.

Otsu Thresholding merupakan pengembangan citra agar menjadi citra biner dengan

mengambil nilai ambang (threshold) dari analisis terhadap bagian lokal citra

sehingga masing-masing bagian dari citra dapat memiliki nilai ambang yang

berbeda. Nilai ambang batas/threshold merupakan jumlah kadar maksimum yang

diperkenankan. Metode otsu thresholding mengasumsikan bahwa gambar hanya

15


terdiri dari objek latar depan dan latar belakang. Otsu thresholding

mengelompokkan gambar menjadi dua wilayah yaitu terang dan gelap atau bisa di

gambarkan dengan varibale T0 dan T1. T0 merupakan seperangkat tingkat

intensitas dari 0 ke t, dimana t merupakan nilai threshold dan l merupakan nilai

tertinggi dari gray level. T0 dan T1 bisa ditugaskan untuk objek dan background

atau sebaliknnya dan Proses akan memasuki tahap segemntasi citra (Connected

Component Labeling, Line Finding Algorithm, dan Base line fitting).

c. Connected Component Labeling

Connected Component Labelling adalah proses untuk mendeteksi komponen-

komponen karakter yang saling terhubung. Pada proses ini Tesseract melakukan

pencarian sepanjang citra kemudian mengidentifikasi piksel latar depan, dan

menandai mereka sebagai blob atau karakter potensial.

Proses ini akan terus dilakukan sampai semua piksel terluar ditandai sebagai blob

atau karakter potensial Scannig dilakukan mulai dari kiri ke kanan (horizontall) dan

kemudian dari atas ke bawah (vertikal). Komponen citra yang saling terhubung

akan diberi labeling, dimana setelah itu komponen-komponen tersebut akan diubah

menjadi bentuk outline.

Gambar 4. Identifikasi Outline

Sumber: Wijayajati, 2015

Pada gambar 4 dapat dijelaskan bahwa karakter (a) mengalami proses pelabelan

berupa outline (b), setelah proses pelabelan, outline akan membentuk blob yang

mempunyai tipe data binary (c), yang pada akhirnya outline karakter berhasil di

identifikasi (d) (Smith, 2007).

16


d. Line Finding Algorithm

Algoritma pencarian garis dirancang untuk menemukan garis lurus dari sebuah text

dan juga untuk menidentifikasi baris text yang berbentuk kurva/miring agar proses

pengenalan citra dengan tesseract lebih optimal. Pada Tesseract, line finding

algorithm dirancang supaya halaman miring dapat dikenali tanpa harus di-skew

(proses untuk mengubah halaman yang miring menjadi tegak lurus) sehingga tidak

menurunkan kualitas gambar. Kunci bagian proses ini adalah blob filtering (Smith,

2007).

Gambar 5. Blocking Color Untuk Karakter Outline 1

Sumber: Smith. R, Antnova. D, Lee.DS, 2009

Karakter yang telah di-scanning akan ditandai dengan warnya yang berbeda-beda

(Gambar 5), untuk karakter horizontal akan ditandai dengan warna biru, vertikal

akan ditandai dengan warna kuning dan gambar akan ditandai dengan blok

berwarna merah.

17


e. Baseline Fitting

Setelah baris teks ditemukan, garis pangkal (baseline) dicocokan secara lebih tepat

menggunakan quadratic spline. Quadratic spline merupakan metode untuk

menghasilkan titik pada sebuah rentang data yang diketahui sebelumnya.(Smith,

2007). Gambar 6 merupkan contoh dari baris teks dengan ascender line, baseline,

meanline, dan descender line. (Smith, 2007).

Gambar 6. Hasil Fitted Baseline

Sumber: Smith R, 2007

f. Fixed Pitch Detection

Tahap ini akan mendeteksi karakter yang memiliki lebar tetap terlebih dahulu

(Smith, 2007). Contoh gambar karakter yang telah dipotong (Gambar 7). Apabila

lebar karakter tidak tetap maka karakter tersebut akan masuk ke dalam proses Non

Fixed Pitch Detechtion. Pada Fixed Pitch Detection ini klasifikasi statis memiliki

beberapa rangkaian prosesnya tersendiri dalam mengenali sebuah citra antara lain

chpping point, penghitungan nilai centroid dan asosiasi.

Gambar 7. Fixed Pitch Detection Pada Tesseract

Sumber: Smith, 2007

18


Gambar 8. Kandidat Chop Points

Sumber: Smith, 2007

Calon titik pemotongan akan ditandai berdasarkan simpul cekung yang ada pada

citra dengan menggunakan pendekatan polygonal. Tesseract membutuhkan

minimal 3 pasang titik potong untuk dapat mengklasifikasikan citra tersebut pada

sebuah karakter yang ada pada ASCII set.

Apabila potensial chops telah selesai, namun ada beberapa citra yang tidak begitu

bagus bentuknya dikarenakan noise. Maka citra tersebut akan menuju tahap

asosiasi. Proses Asosiasi akan melakukan kombinasi-kombinasi dari potongan-

potongan citra tersebut dengan menggunakan BFS (Best First Search) sehingga

dihasilkan sebuah karakter potensial.

Gambar 9. Karakter-Karakter Yang Terpecah

Sumber: Smith, 2007

Pendekatan untuk mengenali citra dengan proses asosiasi sebenarnya kurang efisien

karena pada proses ini bisa menghilangkan beberpa potongan citra yang penting

dan itu mungkin terjadi (Smith, 2007). Proses pengenalan citra dengan asosiasi

merupakan sebuah proses yang digunakan tesseract pada saat pertama kali

dikembangkan dalam mengenali/melakukan klasifikasi sebuah citra dengan

karakter dan hasilnya belum sepenuhnya optimal. Proses ini masih digunakan

hingga saat ini untuk sebuah citra yang tidak dapat dikenali setelah tahap chop

points.

Citra dengan choping point dan karakter potensial akan dilakukan perhitungan nilai

centorid dengan rumus euclidean bedasarkan posisi choping point / rasio karakter

dan kemudian akan dicari nilai centroid terdekatnya untuk menterjemahkan citra

tersebut menjadi sebuah karakter yang ada pada data training.

19


g. Non Fixed Pitch Detection

Tahap ini dilakukan untuk karakter terdeteksi namun tidak memiliki jarak yang

tetap maka tesseract akan melakukan Non Fixed Pitch Detection/Proportonal

Word Finding dengan cara mengukur batasan kesenjangan antara base line dengan

mean line (garis tengah) (Smith, 2007). Terlebih dahulu akan dicari ambang batas

jarak antar karakter untuk menentukan karakter-karakter yang terhubung dan

karkter yang terpisah.

Gambar 27 merupakan ilustrasi beberapa kesulitan spacing word. Gap antara

puluhan dan unit dari “11.9%” adalah ukuran yang mirip dengan ruang umum, dan

tentu lebih besar ruangnya antara ‘erated’ dan ‘junk’.

Gambar 10. Beberapa Spasi Kata yang Sulit

Gambar 11. Tipe-Tipe Garis Pada Tipografi

h. Adaptive Classifier

Proses ini hanya akan ekseskusi untuk citra-citra yang diidentifikasi sebagai non-

fixed pitch detection. Adaptive classifier memiliki proses klasifikasi yang hampir

sama dengan statis classifier. Perbedaan dari kedua proses klasifikasi tersebut ialah,

adaptive classifier menggunakan isotropik baseline sedangkan klasifikasi statis

20


menghitung nilai centroid berdasarkan posisi choping point / rasio karakter dalam

proses pengenalan citranya.

Isotropik baseline merupakan suatu font baseline dimana memiliki bentuk yang

sama / memiliki keseragaman. Proses normalisasi karakter dengan isotropik

baseline menjadikan pengenalan citra terhadap suatu karakter akan jauh lebih

mudah dan akan mengingkatkan kekebalan terhadap noise yang ada pada citra.

Proses normalisasi ini tidak memperdulikan aspek rasio dan lebar garis pada suatu

font.

Pada proses adaptive classifier dengan isotropik baseline setiap citra dan karakter

pada data training hanya akan diambil bagian baselinenya saja yang kemudian

baseline citra akan dilakukan penyesuaian dengan baseline data training, nilai

penyesuaiannya akan dihitung dengan rumus euclidean.

Gambar 12. Rumus Euclidean

Selanjutnya nilai centroid terdekat untuk sebuah gumpalan akan di terjemahkan

menjadi karakter data latih dengan nilai centroid terdekatnya. Output yang akan

diberikan dari proses ini adalah karakter-karakter string (UTF-8).

2.15 Object Oriented Programming (OOP)

Pemrograman berorientasi object adalah suatu cara pemrogramman yang

mempunyai 2 komponen utam yaitu klas dan objek (Wu, 2010). OOP mencoba

melihat permasalahan lewat pengematan dunia nyata, dimana setiap objek adalah

entitas tunggal yang memiliki kombinasi struktur dengan pemrogramman

terstruktur dimana struktur data dan fungsi didefinisikan secara terpisah dan tidak

berhubungan secara erat (Kasatria, 2014).

2.16 MVC (Model, View and Controller)

MVC (Model-View-Controller) adalah sebuah metode untuk membuat sebuah

aplikasi dengan meisahkan antara data (Model) dari tampilan (View) dan cara

bagaimanan memprosesnya (Controller) (Naista, 2017). Model merupakan struktur

21


data, view merupakan informasi yang akan disampaikan ke pengguna, dan

controller merupakan sebuah perantara anatar model dan view (Prabowo, 2015).

Penggunaan arsitektur MVC akan memudahkan dalam pengembangan dan

penggunaan kembali kode yang sudah dibuat (Istiono, 2016).

2.17 PHP (Hypertext Preprocessor)

PHP adalah (PHP Hypertext Preprocessor) adalah bahasa pemrograman web

berupa script yang dapat diintegrasikan dengan HTML”. PHP disebut bahasa

pemrograman server side, karena PHP diproses pada komputer server. Hal ini

berbeda dibandingkan dengan bahasa pemrograman client-side seperti JavaScript

yang diproses pada web browser (Anhar, 2010). Tujuan dari bahasa pemrograman

ini adalah untuk memungkinkan pengembang menghasilkan website yang dinamis

dengan cepat dan mudah karenakan bahasa pemrograman ini berjalan pada sisi

server.

2.18 Flutter

Flutter merupakan kerangka kerja UI (user interface) seluler Google untuk

membuat antarmuk asli berkualitas tinggi di iOS dan Android dalam waktu singkat

(Tech, 2019). Flutter sendiri memiliki keunggulan dibandingkan dengan framework

lainnya antara lain:proses eksekusi yang cepat, flutter dilengkapi dengan fitur hot

reload, dimana memungkinkan pengembang untuk dapat melihat hasil kode secara

real-time / langsung disaat terjadi perubahan pada code. Arsitektur berlapis milik

flutter memungkinkan kustomisasi penuh sehingga melakukan render secara cepat

serta menghasilkan desain yang ekspresif dan fleksibel (Saputra, 2020).

2.19 Symfony

Framework Symfony disebut juga dengan MVC Framework. MVC adalah

architectural layer yang mengklaster suatu aplikasi web menjadi 3 layer kerja, yaitu

layer model, view, dan controller (MVC). Layer model berperan untuk

merepresentasikan informasi/ data dari suatu aplikasi yang disimpan dalam

database atau XML. Layer view berperan untuk merepresentasikan elemen dari user

interface, seperti: teks, gambar, form input, dll. layer controller berperan untuk

menerima input data dan generate content ke dalam format html (Symfony, 2020).

22


2. Penelitian Sejenis

2.20 Tabel Penelitian Sejenis

Penelitian terdahulu yang dilakukan untuk rancang bangun persuratan elektronik

akan dirangkum pada satu tabel (Tabel 4).

Tabel 4. Penelitian Terkait

PENELITIAN TERKAIT

No. Tahun Artikel Data Metode Hasil

1. 2019 Penerapan

Metode

Ekstrasi

Image Ke Text

Dengan

Optical

Character

Recognition

Untuk

Otomatisasi

Data

Kependuduka

n

E-KTP dan

format form

biodata

penduduk.

Tesseract

dan

Imagemagic

merupakan

komponen

utama

dalam

proses OCR

pada

aplikasi ini.

Waterfall

&

Deskripti

f

Kualitati

f

Aplikasi berbasis

dekstop yang dapat

mengekstrak data

pada image KTP

menjadi sebuah teks

string dengan

memanfaatkan scan

printer.

2. 2016 Aplikasi

Penerjemah

Bahasa

Inggris-

Indonesia

dengan

Optical

Character

Recognition

Berbasis

Android

Library

Microsoft

Translator

dan Google

Translator.

Tesseract

merupakan

API yang

digunakan

untuk

proses OCR

pada

aplikasi ini.

Waterfall Aplikasi berbasis

android mobile yang

dapat mengekstraksi

sebuah citra teks

bahasa inggris ke

dalam bahasa

indonesia hanya

dengan melakukan

capture pada citra

tersebut. Aplikasi ini

memiliki Akurasi

kebenaran sebesar

97.5%.

3 2012 Recognition

Design Of

License Plate

And Car Type

Data

training plat

nomor

mobil dan

ANPR

(Automat

ic

License

Sistem yang dapat

mendeteksi plat

nomor dan bentuk

kendaraan dengan

23


Using

Tesseract

OCR and

Emgu CV

bentuk-

bentuk

mobil

Plate

Recognit

ion) dan

ANN

(Artificia

l Neural

Network)

tingkat akurasi

kebenaran sebesar

80.233% (Text) dan

75% (Bentuk Mobil)

Penelitian sejenis tersebut menjadi bahan acuan dalam penulisan landasan teori

pada penelitian dan juga untuk mendapatkan pengetahuaan lebih tentang bagaimana

tesseract bekerja. Penelitian yang dilakukan memiliki perbedaan tersendiri dengan

penelitian terdahulu antar lain, membangun aplikasi android mobile dengan fitur

optical character recognition dengan penambahan beberapa metode agar hasilnya

lebih optimal seperti pada proses segmentasi citra, filterisasi dan normalisasi data

hasil pengenalan. Aplikasi ini juga dibuat dengan bahasa pemrograman yang

berbeda dengan penelitian-penelitian sejenis sebelumnya.

24

BAB III

PERANCANGAN DAN REALISASI

3.1 Requirement Analysis & Definition

Surat keterangan adalah surat yang dibuat atau disusun untuk membuat sebuah

keterangan yang berkaitan dengan kesanggupan untuk dapat melakukan suatu

kegiatan atau pekerjaan. Surat keterangan juga dapat dibuat untuk memberitahu

maksud dan keperluan seseorang. Dalam penelitian ini, surat pengantar kelurahan

merupakan objek yang menjadi sebuah output utama dari penggunaan aplikasi ini.

Surat pengantar adalah surat yang berfungsi untuk memberitahu kepada pihak yang

dituju bahwa hal yang ingin dilakukan oleh pembuat surat/pemohon telah diketahui

dan atas izin seseorang yang bertanggung jawab seperti RT & RW.

Aplikasi pengajuan surat keterangan warga adalah aplikasi berbasis android yang

dapat digunakan warga cipinang cempedak untuk membuat suatu pengajuan surat

keterangan di kelurahan secara online. Aplikasi ini memiliki 8 jenis surat

keterangan yang dapat diajukan oleh warga antara lain SKTM (surat keterangan

tidak mampu), SKU (surat keterangan usaha), surat pengantar izin keramaian, surat

keterangan belum menikah, surat keterangan cerai hidup/mati, surat keterangan

domisili, surat keterangan kematian, surat keterangan pindah dan sebuah surat

pengantar RT/RW. Aplikasi ini akan menampilkan setiap berkas persyaratan yang

harus dilengkapi dari setiap jenis surat keterangan yang ingin diajukan. Aplikasi ini

memberikan akses pada RT/RW untuk dapat melakukan varifikasi elektronis dari

setiap pembuatan surat pengantar yang di ajukan oleh warganya. Proses distribusi

dari setiap pengajuan dilakukan secara otomatis oleh sistem dan tahap akhir

pengajuan ialah pemberian tanda tanda tangan elektronis oleh kepala kelurahan

untuk surat keterangan yang telah dibuat kemudian surat akan masuk ke daftar surat

selesai pada akun pengajuan warga. Berikut merupakan fitur yang terdapat pada

sistem ini:

a. Membuat pengajuan surat: warga dapat membuat suatu pengajuan surat

keterangan dari jenis-jenis surat yang disediakan dan harus melengkapi

setiap berkas yang di butuhkan

25


b. Optical Character Recocgnize (OCR): OCR pada aplikasi ini berbasiskan

Tesseract. Fitur ini diterapkan pada halaman pembuatan surat dan perbaikan

surat di akun warga. Fitur ini berfungsi untuk mendapatkan semua data pada

KTP/no KK yang akan digunkan sebagai data persyaratan dan file foto akan

dilampirkan sebagai berkas persyaratan dari setiap jenis pengajuan surat

keterangan.

c. Verifikasi elektronik: proses verifikasi pada aplikasi ini hanya dapat

dilakukan oleh akun RT dan RW. Proses verifikasi dilakukan pada tahap

pembuatan surat pengatar RT dan RW sebagai salah satu persyaratan dari

pembuatan surat keterangan.

d. Monitoing persetujuan surat: warga dapat melihat sejauh mana proses

persetujuan telah dilakukan dari setiap pengajuan yang dimiliknya.

e. Pengajuan kembali: warga dapat melakukan perbaikan berkas yang

dibutuhkan dan pengajuan kembali apabila pengajuannya ditolak pada tahap

tertentu.

f. Penomoran otomatis: Pihak RT dan RW memiliki penomoran suratnya

masing-masing berdasarkan total pembuatan sebelumnya. Penomoran surat

RT dan RW akan secara otomatis dengan menghitung jumlah surat pengatar

yang telah dibuat dari masing-masing akun.

g. Pembuatan akun RT/RW: Pembuatan akun RT/RW dapat dilakukan melalui

aplikasi ini secara langsung dan akan melalui tahap verifikasi di kelurahan.

Untuk dapat membuat suatu pengajuan surat keterangan dengan aplikasi ini,

warga harus memasukkan no telepon, dan kemudia sistem akan melakukaan

pemeriksaan ke database untuk no telepon yang dimasukkan warga. Jika no

telepon belum terdaftar maka warga akan diarahkan menuju halaman input kode

OTP (One Time Password) dengan sms gateway untuk memastikan no telepon

yang dimasukan aktif dan yang terakhir warga harus melakukan scanning KTP.

Sistem akan mendapatkan NIK warga dari proses scanning tersebut dan data

akan di simpan ke database. Data tersebut akan digunakan sistem untuk

memeriksa setiap pengajuan surat keterangan yang diajukan warga

menggunakan KTP pribadi dan tidak dapat diwakilkan oleh orang lain.

26


3.1.1 Proses Bisnis

Proses bisnis aplikasi pengajuan surat keterangan warga akan dimulai dari

pengajuan yang dibuat oleh warga dengan aplikasi android hingga berakhir pada

proses persetujuan oleh kepala kelurahan di sistem website. Berikut gambarannya.

Gambar 13. Proses Bisnis Aplikasi Pengajuan Surat Keterangan Warga

Gambar 13 merupakan proses bisnis dari keselurahan sistem yang terjadi apabila

terdapat sebuah pengajuan. Proses dimulai dari warga yang membuat sebuah

pengajuan surat pada aplikasi dengan mengisi RT dan RW tempat tinggal, dan

mengupload berkas-berkas yang dibutuhkan lalu pengajuan tersebut akan

dikirimkan. Pengajuan yang dibuat oleh warga akan masuk ke akun RT yang telah

dipilih, RT dapat melihat berkas-berkas, melakukan persetujuan dan penolakan.

Apablia pengajuan ditolak maka pengajuan akan dikembalikan ke warga untuk

diperbaiki sesuai dengan kesalahan yang telah di pesankan. Jika pengajuan di

setujui, maka proses persetujuan akan dilanjutkan ke RW. RT/RW memiliki akses

yang sama, perbedaanya hanya pada urutan prosesnya. Tahap terakhir dari proses

27


pembuatan surat pengantar sebagai salah satu persyaratan dalam pembuatan surat

keterangan adalah persetujuan yang dilakukan oleh RW. Secara otomatis surat

pengantar dan semua berkas pengajuan akan dilimpahkan menuju proses

persetujuan pihak kelurahan yang ada pada website, apabila kepala kelurahan telah

menyetujui draft surat keterangan, maka surat keterangan akan dikirimkan secara

otomatis ke akun warga / pemohon.

3.1.2 Use Case Diagram

Usecase diagram akan menggambarkan akses yang dimiliki setiap jenis pengguna

pada aplikasi pengajuan surat keterangan warga.

Gambar 14. UseCase Aplikasi Pengajuan Surat Keterangan Warga

Gambar 14 merupakan usecase dari aplikasi pengajuan surat keterangan warga

dimana hanya terdapat 3 role anatara lain masyarakat, RT dan RW. Akses yang

dimiliki role RT dan RW sama yaitu untuk kebutuhan verifikasi dari pembuatan

surat pengatar sebagai salah satu berkas persyaratan membuat surat keterangan.

Masyarakat memiliki akses untuk membuat pengajuan, melakukan perbaikan

berkas, scan KTP/KK dengan OCR, monitoring persetujuan dan menerima surat.

28


3.1.3 Activity Diagram

a. Akses Masuk Warga

Akses masuk warga merupakan salah satu proses yang harus dilalui warga ketika

ingin menggunakan aplikasi ini. Sistem membutuhkan beberapa infromasi dasar

dari setiap warga yang masuk / login untuk kebutuhan lebih lanjut.

Gambar 15. Activity Diagram Akses Masuk Warga

Gambar 15 merupakan activity diagram dari akses masuk warga yang dimulai dari

proses input no telepon warga, kemudian no telepon akan di periksa oleh sistem ke

database, apabila telah terdaftar maka halaman utama warga akan ditampilkan, Jika

belum terdaftar maka akan diarahkan menuju halaman OTP agar warga mengisi

kode yang dikirmkan, terakhir warga harus melakukan scan KTP dimana NIK akan

di daftarkan ke database sebagai salah satu kunci identitas diri.

29


b. Login RT/RW

Pengguna dengan tipe role RT dan RW memiliki akses masuk / login yang sama

dan dari proses ini sistem akan mendapatkan infromasi RT/RW yang login untuk

kebutuhan sistem lebih lanjut.

Gambar 16. Activity Diagram Login RT dan RW

Gambar 16 merupakan activity diagram dari proses login RT/RW pada aplikasi ini.

Proses dimulai dari input username dan password yang diberikan oleh pengguna,

lalu sistem akan melakukan pemeriksaan ke database, jika pengguna terdaftar

sebagai RT/RW maka halaman utama dari RT/RW akan ditampilkan. Jika pegguna

belum terdaftar maka popup peringatan akan ditampilkan oleh sistem dengan

sebuah pesan yang dibawanya.

30


c. Registrasi RT/RW

Proses registrasi dilakukan apabila seorang RT/RW belum terdaftar data pribadinya

oleh sistem dimana pengguna tersebut harus mengisi sebuah form registrasi dan

melampirkan beberapa berkas.

Gambar 17. Activity Diagram Registrasi RT/RW

Gambar 17 merupakan activity diagram dari proses registrasi RT/RW pada aplikasi

ini. Proses dimulai dari pengguna yang melakukan input nama lengkap, username,

password, email, no telepon dan alamat serta melampirkan / upload bukti surat

pengangkatan jabatan oleh kelurahan dan file TTD elektronik lalu melakukan

submit. Sistem akan melakukan validasi username dan email, kemudian semua data

serta berkas yang di input akan di simpan ke database dan data pengguna akan

dilakukan verifikasi oleh pihak kelurahan selama beberapa waktu. Pesan verifikasi

disetujui akan dikirimkan melalui email pengguna.

31


d. Forget password RT/RW

Fitur forget password / lupa password dapat digunakan oleh role RT dan RW untuk

mengembalikan password dari suatu akun RT/RW.

Gambar 18. Activity Diagram Forget Password RT/RW

Gambar 18 merupakan activity diagram dari forget password. Proses dimulai dari

input no telepon dan email oleh pengguna kemudian di-submit. Sistem akan

melakukan pemeriksaan apakah no telepon dan email yang diberikan terdaftar pada

database sebagai pengguna dengan role RT / RW. Jika terdaftar maka, sistem akan

generate random password dan kemudian password pengguna tersebut akan di

update. Password baru akan dikirimkan secara otomatis oleh sistem ke email

pengguna tersebut.

32


e. Menerima / Menolak Pengajuan

Proses verifikasi dibutuhkan untuk menghasilkan sebuah standarisasi yang baik dari

setiap pengajuan yang dilakukan oleh pemohon.

Gambar 19. Activity Diagram Menerima / Menolak Pengajuan

Gambar 19 merupakan activity diagram dari menerima / menolak pengajuan oleh

RT / RW. Akses ini dimiliki oleh RT dan RW untuk melakukan sebuah verifikasi

pembuatan surat pengantar sebagai salah satu berkas syarat pembuatan surat

keterangan. Proses dimulai dari pengguna memilih salah satu surat yang ingin di

verifikasi, lalu halaman detail surat akan di tampilkan. Pada halaman detail,

pengguna dapat melihat berkas-berkas yang dilampirkan oleh pemohon dan

memberikan sebuah komentar. Terdapat dua opsi pada halaman detail yaitu

menolak / menyetujui pengajuan. Apabila pengajuan ditolak maka, pengajuan akan

kembali ke pemohon untuk segera diperbaiki, jika di setujui maka proses pengajuan

akan berlanjut ke tahap berikutnya.

33


f. Periksa Kelengkapan Berkas

Pemeriksaan kelengkapan berkas dibutuhkan untuk memastikan bahwa setiap

berkas persyaratan yang dilampirkan pemohon telah sesuai.

Gambar 20. Activity Diagram Periksa Kelengkapan Berkas Pada RT/RW

Gambar 20 merupakan activity diagram dari proses pemeriksaan kelengkapan

berkas oleh RT/RW. Proses dimulai dari pemilihan salah satu pengajuan pada

halaman daftar pegajuan yang masuk. Halaman detail pengajuan akan ditampilkan

dan terdapat fitur melihat berkas pemohon. Setiap berkas yang terlampir dapat

dibuka oleh pengguna untuk memastikan berkas-berkas yang di lampirkan oleh

pengguna untuk pembuatan surat keterangan telah memenuhi standar persyaratan.

34


g. Melihat Surat Telah Selesai Umum

Setiap proses pengajuan yang telah selesai akan dihasilkan sebuah surat keterangan

yang dapat diakses oleh warga pada halaman surat selesai.

Gambar 21. Activity Diagram Melihat Surat Telah Selesai

Gambar 21. Merupakan activity diagram melihat surat telah selesai pada aplikasi

ini. Proses dimulai dari membuka halaman daftar surat telah selesai dan kemudian

sistem akan melakukan request API untuk mendapatkan seluruh surat telah selesai

dari pengguna. Data akan ditampilkan dalam bentuk list dengan beberapa

keterangan.

35


h. Cari Surat Selesai Umum

Pencarian merupakan fitur yang akan membantu pengguna dalam mendapatkan

sebuah data pengajuan surat yang telah selesai prosesnya.

Gambar 22. Activity Diagram Cari Surat Selesai

Gambar 22 merupakan activity daigram dari proses cari surat selesai. Proses

dimulai dari dibukanya halaman pencarian surat selesai, kemudian tentukan tipe

pencarian surat, terdapat beberapa tipe yang disediakan seperti pencarian

berdasarkan no pengajuan, tanggal pengajuan, dan tipe surat. Data yang di input

akan dilakukan pencarian oleh sistem ke database, jika data pengajuan terdaftar

maka, list pengajuan akan ditampilkan jika tidak maka akan dikirimkan pesan

kosong.

36


i. Pengajuan Surat Keterangan / Pengantar

Pengajuan surat keterangan / pengantar merupakan fitur yang ada pada aplikasi ini

dan memungkinkan warga untuk dapat membuat pengajuan suratnya sendiri secara

online.

Gambar 23. Activity Diagram Pengajuan Surat Keterangan / Pengantar

Gambar 23 merupakan activity diagram dari pengajuan surat penduduk / proses

pembuatan ajuan oleh warga. Proses dimulai dari dibukanya halaman buat

pengajuan dan penentuan jenis surat keterangan yang ingin diajukan oleh pengguna.

Pengguna harus memilih RT dan RW tempat tinggal, scan KTP, scan KK, dan

upload berkas-berkas persyaratan lain setelah itu lakukan submit. Sistem akan

melakukan validasi dari form-form yang harus di isi pengguna, jika telah sesuai

maka pengajuan akan di buatkan secara otomatis oleh sistem dan proses pengajuan

akan di jalankan ke tahap berikutnya.

37


j. Lihat TODO Surat Umum

Setiap pengajuan yang masih berada pada tahap verifikasi, pemeriksaan / butuh di

proses akan masuk ke daftar Todo surat.

Gambar 24. Activity Diagram Lihat TODO Surat

Gambar 24 merupakan activity diagram dari lihat Todo surat pada aplikasi ini.

Halaman Todo surat ada pada setiap role, baik RT,RW atau masyarakat. Halaman

ini pada role RT/RW dan masyarakat memiliki fungsi yang berbeda yaitu, pada role

RT/RW akan menampilkan semua pengajuan yang harus di proses oleh RT/RW

tersebut, sedangkan pada role masyarakat, halaman ini akan menampilkan daftar

surat yang diajukan oleh masyarakat dan masih dalam rangkaian proses verifikasi.

38


k. Upload dan Perbaiki Dokumen

Proses upload dan perbaikan dokumen dilakukan apabila terdapat suatu pengajuan

yang ditolak pada salah satu rangkaian dari proses verifikasi persetujuan.

Gambar 25. Activity Diagram Upload dan Perbaiki Dokumen

Gambar 25 merupakan activity diagram dari proses upload dan perbaiki dokumen

pada suatu pengajuan yang ditolak. Proses dimulai dari dipilih dan dibukanya suatu

pengajuan surat yang ditolak. Pada halaman ini, pengguna dapat membaca alasan

penolakan dan dapat melakukan perbaikan / upload kembali untuk suatu dokumen

yang kurang memenuhi persyaratan. Proses pengajuan dapat dilanjutkan kembali

oleh warga.

39


l. Scan KTP dengan OCR

Aplikasi ini memiliki fitur OCR (Optical Character Recognition) untuk

mempercepat proses pengisian biodata dan pengumpulan berkas KTP pemohon

dalam satu waktu yang sama.

Gambar 26. Activity Diagram Scan KTP Dengan OCR

Gambar 26 merupakan activity diagram dari proses scan KTP dengan fitur OCR

(Optical Character Recognition) yang ada pada aplikasi ini. Penggunaan OCR pada

setiap pengajuan surat keterangan di aplikasi ini yaitu untuk meningkatkan efisiensi

waktu dimana proses pelampiran dan pengisian data diri pada form biodata dapat

dilakukan dalam satu waktu yang sama. Output dari proses ini adalah di

dapatkannya data infromasi pengguna berdasarkan image KTP yang di capture dan

akan di set otomatis oleh sistem pada form biodata pengajuan.

40


m. Scan KK dengan OCR

Fitur ini memiliki fungsi yang sama dengan Scan KTP OCR, yang membedakan

hanya jenis data yang akan di dapatkan.

Gambar 27. Activity Diagram Scan KK Dengan OCR

Gambar 27 merupakan activity diagram dari proses scan KK dengan OCR. Proses

dari fitur ini memiliki kesamaan dengan scan KTP OCR, yang membedakan ialah,

fitur scan KK dengan OCR hanya bertugas untuk mendapatkan no KK yang di

capure lalu melampirkan foto kk sebagai berkas lampiran dan no KK akan di set

secara otomatis pada form data KK.

41


n. Menerima surat keterangan

Hasil akhir yang diperoleh warga dari penggunaan aplikasi ini adalah di

dapatkannya surat keterangan yang sesuai dengan pengajuan yang di berikan.

Proses pengajuan surat keterangan yang telah selesai akan menghasilkan sebuah file

surat keterangan dengan format pdf yang dapat diakses / di download oleh

pemohon.

Gambar 28.Activity Diagram Menerima Surat Keterangan

Gambar 28 merupakan activity diagram menerima surat keterangan. Untuk

mengaksnya pengguna harus menuju ke halaman selesai, lalu pilih surat yang ingin

di akses dan sistem akan menampilkan halaman detail. Pada halaman detail terdapat

sebuah akses download / preview surat keterangan oleh warga.

42


3.1.4 ERD (Entity Relationship Diagram)

Gambar 29. ERD Sistem Persuratan

43


Gambar 29 merupakan rancangan ERD dari sistem yang akan dibagun. Ada 15 tabel

yang berhubungan dengan proses penyimpanan dan pengelolaan data surat. Ada 3

tabel yang berfungsi untuk menampung data seluruh pengguna sistem.

Tabel 5. Keterangan Entitas

NO NAMA TABEL KETERANGAN

1. User Tabel yang menampung data pegawai yang

merupakan pengguna sistem ini.

2. Commond_JobPosition Master data dari posisi pekerjaan yang

berperan pada bisnis proses sistem ini.

3. Commond_Signature Tabel yang menampung kebutuhan-

kebutuhan file tanda tangan elektronik

seperti nama file dan ussername.

4. Nd_Surat Tabel yang menyimpan seluruh data

persuratan.

5. Surat_RT Tabel yang dikhususkan untuk menampung

seluruh data persuratan RT.

6. Surat_RW Tabel yang dikhusukan untuk menampung

seluruh data persuratan RW.

7. Surat_Kelurahan Tabel yang dikhusukan untuk menampung

seluruh data persuratan Kelurahan.

8. Penduduk Tabel yang menyimpan data biodata

masyarakat yang menggunakan aplikasi ini.

9. User_penduduk Tabel yang menyimpan data primary

seorang penduduk yang berisi nik, no

telepon dan token. Setiap data merupakan

sebuah primary key yang unique.

10. Nd_Reader Tabel yang menyimpan data pemeriksa

suatu surat dengan fungsi untuk menentukan

status terbacanya sebuah surat.

11. Nd_Approver Tabel yang menyimpan data pemeriksa

surat.

44


NO NAMA TABEL KETERANGAN

12. Nd_Penerima Tabel yang menyimpan data tujuan surat.

13. Nd_History Tabel yang menyimpan data komentar dan

tipe aksi yang diberikan dari setiap

pemeriksa suatu surat.

14. Nd_Attachment Tabel yang menyimpan direktori file-file

pendukung persuratan seperti file berkas

penduduk.

15. Kata_Dasar Tabel yang menampung data dari kata-kata

dasar untuk fitur deteksi kesalahan kata.

16 Nd_Tracking Tabel yang menampung data-data

pergerakan surat, seperti sisa step / sisa

pemeriksa dan pemeriksa surat pada saat ini.

17 Status_Surat Tabel yang merupakan master data dari tipe-

tipe status surat yang digunakan untuk

mengetahui status surat internal kelurahan.

18 Sifat_Surat Tabel yang merupakan master data dari

sifat-sifat surat internal kelurahan.

Semua tabel yang ada pada ERD (Gambar 19) sistem persuratan tidak digunakan

seluruhnya pada aplikasi pengajuan surat keterangan warga berbasis android, di

karenakan terdapat 3 jenis klasifikasi berdasarkan penggunaanya anatara lain tabel

yang hanya digunakan oleh sistem website, tabel yang hanya digunakan aplikasi

android dan tabel yang digunakan bersama.

45


3.1.5 Implementasi Optical Character Recognition

Penggunaan tesseract sebagai mesin optical character recognition pada aplikasi

ini akan diimplementasikan sebagai berikut

Gambar 30. Proses Bisnis OCR Secara Keseluruhan Pada Aplikasi

Aplikasi ini mengimplementasikan optical character recognition untuk mengenali

setiap citra text yang terdapat pada KTP/KK pengguna agar proses penyisipan

46


berkas dan pengisian biodata dapat dilakukan dalam satu waktu dan ini akan

meningkatkan efisiensi waktu pengguna.

Gambar 30 akan dikirimkan menuju backend untuk diproses lebih lanjut. Pertama

gambar akan masuk tahap pre-processing dengan urutan sebagai berikut, croping

dilakukan untuk membatasi pengenalan citra oleh tesseract agar tidak meluas,

gambar akan di rubah warnanya menjadi grayscale untuk

mengurangi/menghilangkan noisy lalu gambar akan di-convert kembali menjadi

Proses bisnis dari penerapan Optical Character Recognition pada aplikasi ini mulai

dari proses pengambilan gambar sampai menghasilkan output biodata berdasarkan

KTP pengguna. Proses dimulai ketika pengambilan gambar dengan kamera

smartphone, lalu file gambar akan diduplikasi terlebih dahulu oleh sistem agar

gambar asli dapat digunakan sebagai file persyaratan berkas.

Contrast serta diberikan efek gaussian agar citra text semakin timbul, yang terakhir

brightness gambar akan dinaikan 50% agar pengenalan citra berjalan dengan baik.

Gambar selanjutnya akan di simpan pada file temporary. Tessract akan menelusuri

path file yang diberikan lalu melakukan proses pengenalan citra dan memberikan

sebuah output UTF8 text. Hasil yang diberikan tesseract akan melalui proses

filterisasi dan normalisasi agar hanya data terpenting saja yang di dapatkan.

Terakhir, data akan di set pada setiap variable-variable yang telah ditentukan dan

kemudian serangkaian data yang telah tersusun akan ditampilkan.

3.2 User Interface Prototyping

Rancangan ini dibuat setelah seluruh kebutuhan untuk pengembangan sistem telah

dibuat berdasarkan hasil wawancara kepada pihak kelurahan, RW, RT dan warga

serta membaca literatur penelitian terdahulu yang serupa. Daftar kebutuhan yang

telah selesai di rancang maka tahap selanjutnya yaitu membangun sebuah user

interface prototyping yang interaktif, dimana design user interface tersebut di

tampilkan kepada pengguna akhir. Pihak pengguna melakukan evaluasi terhadap

user interface yang telah dibuat dikarenakan kunci utama dalam proses prototyping

adalah pada tahap ini agar aplikasi yang dibangun sesuai dengan kebutuhan

pengguna dan apabila aplikasi telah selesai dibangun, maka pengguna akhir tidak

akan merasa asing terhadap aplikasi tersebut.

47


a. Prototype Home Page & Login RT/RW

Gambar 31. Prototype Home Page & Login RT/RW

Gambar 31 merupakan prototype dari home page & halaman login pada aplikasi

ini. Pada home page terdapat 2 tombol yang dapat dipilih pengguna. Jika pengguna

RT/RW maka dapat memilih tombol “Akses RT/RW”, sedangkan untuk warga

dapat memilih tombol “Buat Pengajuan Surat” untuk bisa menggunakan aplikasi

ini

b. Prototype Register & Lupa Password RT/RW

Gambar 32. Prototype Register & Lupa Password RT/RW

48


Gambar 32 merupakan prototype dari halaman registrasi untuk pengguna RT/RW.

Untuk dapat melakukan registrasi dibutuhkan data pribadi pengguna anatara lain

seperti nama lengkap, username, password, email dan no telepon. Pengguna yang

ingin mendaftar sebagai RW dapat memilih tanda “-“ pada kolom dropdown pilihan

RT agar sistem mengenali pendaftaran yang dilakukan hanya RW. Beberapa berkas

dibutuhkan untuk di lampirkan/upload menentukan keaslian pengguna yang

melakukan pendaftaran antara lain scan kertas pengangkatan jabatan dan scan TTD

beserta tanda tangan pada sebuah kertas. Halaman lupa password yang ada pada

aplikasi ini dikhususkan untuk pengguna dengan role RT/RW dikarenakan proses

login/masuk akun RT/RW menggunakan username dan password

c. Prototype List Surat & Sidebar RT/RW

Gambar 33. Prototype List Surat & Sidebar RT/RW

Gambar 33 merupakan prototype dari halaman TODO dan selesai pada pengguna

RT/RW. Setiap surat yang masuk / terdapat sebuah pengajuan yang diajukan oleh

warga maka, pengajuan tersebut akan ditampilkan pada halaman TODO, sedangkan

apabila surat telah selesai diverifikasi oleh RT/RW, maka pengajuan akan masuk

ke halaman selesai. Pada sidebar RT/RW terdapat beberapa fitur seperti kembali

kehalaman utama, ubah password/akun, cari surat selesai, surat kelurahan dan

logout.

49


d. Prototype Detail TODO & Selesai RT/RW

Gambar 34. Prototype Detail TODO & Selesai RT/RW

Gambar 34 merupakan prototype dari halaman detail TODO dan selesai untuk

pengguna RT/RW. Halaman detail TODO dan Halaman selesai akan memberikan

akses RT/RW untuk bisa memeriksa berkas file yang di lampirkan oleh pemohon,

memberikan komentar/keterangan surat, dan melakukan persetujuan, download

berkas, melihat history pengajuan, download & preview surat pengantar.

e. Prototype Masuk Warga

Gambar 35. Prototype Masuk Warga

50


Gambar 35 merupakan prototype dari halaman masuk warga pada aplikasi ini.

Warga harus memasukkan no telepon yang aktif miliknya. Warga memiliki akses

masuk yang berbeda dengan RT/RW, yaitu dengan memilih tombol “Buat

Pengajuan Surat”.

f. Prototype List Surat & Sidebar Warga

Gambar 36. Prototype List Surat & Sidebar Warga

Gambar 36 merupakan prototype dari halaman list surat dan sidebar pada pengguna

warga/masyarakat. Setiap surat yang sedang dalam proses pemeriksaan maka surat

tersebut masuk ke halaman TODO, untuk surat yang ditolak dalam sebuah proses

persetujuan maka surat tersebut masuk ke halaman surat ditolak, sedangkan untuk

surat yang telah selesai persetujuannya maka akan masuk ke halaman selesai.

Sidebar pada pengguna warga memiliki fitur untuk membuat sebuah pengajuan

untuk surat keterangan dan surat pengantar RT/RW. Surat keterangan yang dapat

diajukan ada 8 tipe. Pada sidebar warga juga terdapat fitur untuk melakukan

pencarian terhadap sebuah surat keterangan yang telah selesai proses

persetujuannya. Infromasi NIK dan No telepon ditampilkan pada header dari

sidebar.

51


g. Prototype Buat Surat & Detail Surat

Gambar 37. Prototype Buat Surat & Detail Surat

Gambar 37 merupakan prototype buat surat & detail surat pada pengguna warga/

masyarakat. Halaman ini akan menampilkan kebutuhan upload berkas yang

berbeda-beda untuk setiap jenis pengajuan. Warga yang ingin membuat pengajuan

harus memilih RT dan RW tempat tinggalnya terlebih dahulu kemudian lakukan

scan KTP dan KK.

Gambar 38. Prototype Scan KTP & KK Dengan Kamera Perangkat Android 1

52


Pada halaman buat surat, optical character recognition di implementasikan

khusunya pada tombol scan KTP dan KK. Scanning dilakukan dengan bantuan fitur

kamera pada perangkat dengan menambahkan sebuah frame pada UI kamera.

Halaman detail surat pada tipe pengguna masyarakat/warga menampilkan beberapa

informasi mengenai surat yang sedang dilakukan proses persetujuan seperti

keterangan surat, no pengajuan, RT/RW, no surat RT, no surat RW dan pengguna

warga juga dapat melakukan monitoring persetujuan surat yang sedang dilakukan

pada tabel history.

h. Prototype Halaman Persyarata Berkas Pengajuan

Gambar 39. Prototype Halaman Berkas Persyarata 1

Gambar 39 merupakan prototype dari halaman berkas persyaratan sebelum

membuat pengajuan surat keterangan. Pada halaman ini akan di berikan daftar

berkas-berkas persyaratan yang harus dipenuhi untuk membuat sebuah surat

keterangan. Setiap surat keterangan tentunya memiliki berkas persyaratan yang

berbeda-beda. Halaman ini ditampilkan untuk memberikan informasi kepada

pemohon terkait berkas persyaratan yang benar agar tidak terjadi kesalahan berkas.

53


3.3 Architecture & Component Design

Arsitektur dan komponen-komponen yang digunakan telah ditentukan sebelum

pengembangan dimulai berikut merupakan gambaranya.

Gambar 40. Arsitektur Pengembangan Pada Android Mobile (Kiri) dan API (Kanan)

Gambar 40 (kiri) merupakan struktur MVC (model, view, and controller) yang

diterapkan untuk penataan kode-kode pada saat pengembangan aplikasi android

mobile. Pengembangan aplikasi android mobile menggunakan framework flutter

dimana framework ini memiliki struktur OOP(object oriented programming).

Struktur MVC pada pengembangan aplikasi android mobile tidak dibuat secara

otomatis oleh framework melainkan pengembang sendiri yang merancang setiap

folder untuk penempatan kode model, view dan controller-nya serta

keterhubunganya antara satu dengan yang lain.

Gambar 40 (kanan) merupakan struktur dari API (application programming

interface) yang nantinya akan diakses oleh aplikasi android mobile melalui sebuah

jaringan untuk dapat mengakses data-data yang ada pada database. API tersebut

memiliki akses ke repository dan entity yang ada pada sistem website.

54


3.4 Implementation

Aplikasi pengajuan surat keterangan warga dengan optical character recognition

berbasis android sudah dapat berjalan dan mengelola setiap aksi yang diberikan

pengguna dengan baik berikut tampilan dari aplikasi:

a. Home Page & Login

Gambar 41. Home Page & Halaman Login RT/RW

Gambar 41 merupakan tampilan dari home page & halaman login pada aplikasi

ini. Pada home page terdapat 2 tombol yang dapat dipilih pengguna. Jika

pengguna RT/RW maka dapat memilih tombol “Akses RT/RW”, sedangkan

untuk warga dapat memilih tombol “Buat Pengajuan Surat” untuk bisa

menggunakan aplikasi ini. Halaman login menyediakan beberapa fitur-fitur

yang dapat digunakan pengguna RT/RW seperti layanan lupa

password/recovery password dan registrasi RT/RW baru.

55


b. Halaman Registrasi RT/RW

Proses registrasi adalah proses awal yang harus dilakukan oleh seorang RT/RW

baru untuk dapat memiliki sebuah akun dan menggunakanya di aplikasi ini.

Gambar 42. Halaman Registrasi

Gambar 42 merupakan tampilan dari halaman registrasi untuk pengguna RT/RW.

Untuk dapat melakukan registrasi dibutuhkan data pribadi pengguna anatara lain

seperti nama lengkap, username, password, email dan no telepon. Pengguna yang

ingin mendaftar sebagai RW dapat memilih tanda “-“ pada kolom dropdown pilihan

RT agar sistem mengenali pendaftaran yang dilakukan hanya RW. Beberapa berkas

dibutuhkan untuk di lampirkan/upload menentukan keaslian pengguna yang

melakukan pendaftaran antara lain scan kertas pengangkatan jabatan dan scan TTD

beserta tanda tangan pada sebuah kertas. Data yang berhasil di submit oleh

pengguna maka akan memasuki masa pemeriksaan pada sistem web, dan akan

diberi akses bila admin telah memeriksa dan menerima pendaftaran yang akan di

infromasikan melalui email pengguna.

56


c. Lupa Password

Fitur recovery password / lupa password merupakan salah satu fitur yang harus

dimiliki sebuah aplikasi dengan penggunan autentikasi login.

Gambar 43. Halaman Lupa Password Untuk RT/RW

Gambar 43 merupakan tampilan dari halaman lupa password yang ada pada aplikasi

ini dan dikhususkan untuk pengguna dengan role RT/RW dikarenakan proses

login/masuk akun RT/RW menggunakan username dan password. Untuk dapat

menggunakan fitur ini pengguna harus memasukkan email dan no telepon yang

didaftarkan pada akun miliknya. Random password baru akan dikirimkan oleh

sistem melalui email dan password dapat diubah pada halaman preferensi akun

pengguna .

57


d. Halaman TODO dan Selesai RT/RW

Halaman TODO dan selesai merupakan sebuah halaman yang akan menampilkan

list / daftar surat yang harus diproses dan telah selesai diproses.

Gambar 44. Halaman TODO dan Selesai RT/RW

Gambar 44 merupakan tampilan dari halaman TODO dan selesai pada pengguna

RT/RW. Setiap surat yang masuk / terdapat sebuah pengajuan yang diajukan oleh

warga maka, pengajuan tersebut akan ditampilkan pada halaman TODO, sedangkan

apabila surat telah selesai diverifikasi oleh RT/RW, maka pengajuan akan masuk

ke halaman selesai. Infromasi yang ditampilkan pada setiap list TODO dan selesai

adalah jenis pengajuan, nama pemohon/warga dan tanggal peggajuan.

58


e. Halaman Detail TODO dan Selesai

Verifikasi merupakan suatu hal yang harus dilakukan RT/RW untuk memeriksa

kelengkapan berkas dari pemohon melalui halaman detail surat pada aplikasi ini.

Gambar 45. Detail TODO dan Selesai RT/RW

Gambar 45 merupakan tampilan dari halaman detail TODO dan selesai untuk

pengguna RT/RW. Halaman detail TODO akan memberikan akses RT/RW untuk

bisa memeriksa berkas file yang di lampirkan oleh pemohon, melihat riwayat

pengajuan, memberikan komentar/keterangan surat, dan melakukan persetujuan /

penolakan pengajuan. Halaman detail selesai RT/RW memberikan akses pengguna

untuk bisa download dan preview surat pengantar yang telah di setujuinya. Proses

penomoran surat RT/RW dilakukan secara otomatis oleh sistem dan masing-masing

RT/RW memiliki penomorannya sendiri.

59


f. Output Surat Pengantar RT&RW

Hasil akhir dari proses verifikasi yang dilakukan oleh RT dan RW adalah di buatnya

surat pengantar secara otomatis dengan maksud/keperluan yang sesuai dengan

diajukan oleh pemohon.

Gambar 46. Preview Surat Pengantar RT & RW

Format surat ini akan otomatis di buat oleh sistem apabila tahap verifikasi oleh RW

telah di setujui dan tanda tangan elektronik RT/RW yang memiliki peran akan

dipasangkan pada format surat.

60


g. Halaman Masuk Warga

Warga memiliki akses masuk yang berbeda dengan RT/RW, yaitu dengan memilih

tombol “Buat Pengajuan Surat”.

Gambar 47. Halaman Masuk Warga

Gambar 47 merupakan tampilan dari halaman masuk warga pada aplikasi ini.

Warga harus memasukkan no telepon yang aktif miliknya. Sistem akan melakukan

pemeriksaan ke database terhadap no telepon yang di inputkan warga apabila no

telepon terdaftar, maka aplikasi akan menampilkan halaman utama warga. Jika no

telepon belum terdaftar, maka sistem akan mengirimkan kode konfirmasi melalui

sms gateway dan aplikasi akan mengarahkan warga ke halaman One Time

Password untuk memastika no telepon yang di daftarkan masih aktif. Sistem akan

meminta sebuah input unique code yang dikirimkan ke no telepon pendaftar,

apabila kode yang dimasukkan benar maka aplikasi akan menuju ke halaman

pendaftaran NIK. NIK yang di daftarkan warga akan di verifikasi terlebih dahulu

oleh sistem apabila tidak memiliki duplikat di database, maka akses masuk warga

akan diberikan menuju halaman utama.

61


h. Halaman Utama Warga (Sidebar)

Halaman utama warga memberikan akses kepada setiap warga untuk bisa membuat

pengajuan, melihat pengajuan, dan melakukan perubahan password akun.

Gambar 48. Halaman Utama Warga (Sidebar)

Gambar 48 merupakan tampilan dari sidebar pada halaman utama warga di aplikasi

ini. Sidebar menampilkan beberapa infromasi pribadi warga seperti NIK dan no

telepon. Pembuatan pengajuan dapat diakses oleh warga melalui sidebar dimana

terdapat 9 jenis pengajuan yang dapat dibuat antar lain pembuatan surat keterangan

tidak mampu (SKTM), surat keterangan usaha, surat pengantar izin keramaian,

surat keterangan belum menikah, surat keterangan hidup/mati, surat keterangan

domisili, surat keterangan kematian, surat keterangan pindah dan surat pengantar

RT/RW.

62


i. Halaman Persyaratan Pengajuan

Kejelasan infromasi berkas persyaratan yang dibutuhkan untuk membuat suatu

pengajuan surat keterangan sangat dibutuhkan agar proses pengajuan tidak

terkendala karena terdapat berkas yang salah.

Gambar 49. Halaman Persyaratan Berkas Pengajuan

Gambar 49 merupakan tampilan dari halaman persyaratan berkas pengajuan dan

setiap tipe surat memiliki berkas persyaratan yang berbeda-beda. Berkas

persyaratan yang tertera pada halaman ini harus dipenuhi untuk proses pengajuan

lebih lanjut terutama pada halaman buat pengajuan

63


j. Halaman Buat Pengajuan Surat

Halaman pengajuan merupakan halaman yang dapat digunakan warga untuk

membuat pengajuan surat keterangannya sendiri dengan melakukan beberpa input

pada form yang telah disediakan.

Gambar 50. Halaman Buat Pengajuan Surat

Gambar 50 merupakan tampilan dari halaman buat pengajuan surat pada aplikasi

ini. Halaman ini akan menampilkan kebutuhan upload berkas yang berbeda-beda

untuk setiap jenis pengajuan. Warga yang ingin membuat pengajuan harus memilih

RT dan RW tempat tinggalnya terlebih dahulu kemudian lakukan scan KTP dan

KK dimana dalam prosesnya terdapat Optical Character Recognition untuk

mendapatkan semua data yang ada pada sebuah gambar yang memiliki citra text

dan data-data tersebut akan di set secara otomatis oleh sistem pada serangkaian

variable untuk menampung data KTP dan no KK. Upload berkas lainya seperti pada

foto rumah depan dan belakang serta berikan maksud/keperluan pembuatan surat.

64


k. Hasil OCR Pada KTP & KK

Gambar 51. Hasil Proses OCR Untuk Scan KTP & KK

Gambar 51 merupakan tampilan dari hasil proses OCR untuk KTP dan KK pada

aplikasi ini. Tombol “scan KTP” akan menampilkan sebuah kamera aktif dengan

beberapa dekorasi frame di dalamnya yang berfungsi untuk menempatkan KTP/KK

dan posisi NIK/no KK pada saat ingin capture image. Hasil gambar akan diproses

dengan OCR untuk mengenali setiap citra text yang ada pada gambar tersebut, lalu

output OCR akan di normalisasi dan setelah itu akan di set pada variable-variable

yang telah ditentukan. Proses OCR yang telah selesai hingga tahap akhir akan

melakukan trigger untuk menampilkan sebuah popup dengan komposisi biodata

pengguna/no kk dan tentunya pengguna dapat melakukan perbaikan data

dikarenakan hasil OCR tidak sepenuhnya benar. Apabila tombol “ok” di klik oleh

pengguna, maka data-data tersebut akan di simpan.

65


l. Frame kamera scan KTP dan KK

Frame berfungsi untuk memberikan infromasi kepada pengguna untuk bisa

memposisikan KTP (NIK) dan KK (No KK) pada suatu tempat untuk memberikan

hasil yang optimal pada proses pengenalan citra oleh Tesseract.

Gambar 52. Frame Penempatan Objek Pada Proses Capture Image OCR

Gambar 52 merupakan tampilan dari Frame kamera pada saat melakukan capture

image untuk mendapatkan sebuah gambar yang akan diproses dengan OCR. Frame

kamera KTP (sisi kiri) dan frame kamera KK (sisi kanan) memiliki tata letak yang

berbeda karena hal itu di sesuaikan pada objek yang akan di foto. Pengambilan foto

untuk scan KTP dan KK harus sesuai tata letaknya pada frame yang telah

ditentukan guna memberikan hasil yang optimal pada proses OCR karena terdapat

proses croping setelah pengambilan gambar dimana pemotongan gambarnya telah

di sesuaikan dengan frame.

66


m. Notifikasi dan Halaman TODO Warga

Notifikasi merupakan suatu fitur yang berfungsi untuk menginformasikan

pengguna aplikasi bahwa terdapat sebuah hal yang harus diproses / segera dibuka.

Gambar 53. Push Notifikasi Pada Aplikasi dan Halaman TODO Warga

Gambar 53 merupakan tampilan dari push notifikasi dan halaman TODO warga.

Push notifikasi (sisi kiri) akan muncul setiap kali pengguna yang bersangkutan

memiliki suatu hal yang harus diproses, surat ditolak dan surat selesai baik pada

pengguna dengan tipe warga atau RT dan RW. Halaman TODO warga akan

menampilkan daftar pengajuan yang dibuat oleh warga dan pengajuan masih dalam

proses pemeriksaan dan persetujuan dengan beberapa infromasi yang terdapat di

setiap list / daftar antara lain jenis pengajuan, no pengajuan dan tanggal pengajuan.

Halaman kembali dan selesai memiliki tampilan yang sama dengan TODO yang

membedakan ialah halaman kembali akan menampilkan daftar surat yang harus

diperbaiki warga/ditolak sedangkan halaman selesai menampilkan daftar surat

yang telah selesai proses pemeriksaan dan persetujuannya

67


n. Detail TODO Warga

Gambar 54. Halaman Detail TODO Warga

Gambar 54 merupakan tampilan dari halaman detail todo warga pada aplikasi ini.

Halaman ini akan menampilkan infromasi detail tentang pengajuan yang sedang

melalui proses verifikasi dan persetujuan. Warga dapat melakukan monitoring pada

setiap proses yang terjadi pada pengajuan miliknya yang di tampikan pada list

“history pengajuan” pada bagian bawah halaman dan mengetahui pesan/komentar

yang diberikan oleh setiap pemeriksa.

68


o. Detail Perbaikan Surat Warga

Halaman detail perbaikan memungkinkan pemohon / warga untuk dapat

memperbaiki berkas pengajuan yang dibuatnya karena terdapat penolakan pada

salah satu rangkaian proses persetujuan.

Gambar 55. Halaman Detail Perbaikan Pengajuan Pada Warga

Gambar 55 merupakan tampilan dari halaman detail perbaikan pengajuan pada

aplikasi ini. Halaman ini juga menampilkan infromasi detail tentang pengajuan

seperti keterangan, no pengajuan, tanggal pengajuan, no surat RT dan no surat RW.

Perbaikan berkas dapat dilakukan oleh warga apabila pengajuanya di tolak pada

salah satu proses persetujuan. Pertama warga harus membaca pesan perbaikan yang

diberikan oleh pemeriksa terlebih dahulu tentang kesalahanya pada kolom “history

pengajuan”, kemudian lakukan perbaikan / upload file kembali hanya untuk berkas

yang salah terakhir klik tombol “pengajuan kembali”. Sistem akan secara otomatis

mengirimkan pengajuan tersebut kepada pemeriksa yang bersangkutan.

69


p. Surat Keterangan

Proses terakhir adalah di buatnya format surat keterangan dari kelurahan untuk

warga yang membuat pengajuan dan kemudian warga dapat melakukan download

terhadap surat tersebut pada aplikasi untuk mendapatkannya.

Gambar 56. Surat Keterangan Yang Telah Dikeluarkan Kelurahan Untuk Pemohon

Gambar 56 merupakan tampilan pdf dari surat keterangan yang telah dibuat

kelurahan untuk pemohon yang mengajukannya. Format surat tersebut dapat di

download oleh pada halaman selesai warga apabila semua proses verifikasi telah di

lalui dan disetujui. Isi maksud / keterangan surat dibuat sesuai dengan keperluan

yang diajukan oleh pemohon/warga

70


3.5 Iterasi prototyping

Aplikasi ini dikembangkan dengan menggunakan metode prototyping. Metode ini

memungkinkan suatu perubahan terjadi pada saat pengembangan/setelah system

testing yang merupakan hasil dari proses evaluasi untuk aplikasi apabila masih

terdapat beberapa fitur yang diperlukan/diubah. Perubahan / penambahan tersebut

menjadikan produk akhir memiliki beberapa perbedaan dengan design awal yang

telah dibuat. Aplikasi ini tentunya harus disesuaikan dengan kebutuhan pengguna,

maka dari itulah perubahan / penambahan fitur dilakukan. Berikut merupakan

perubahan yang terjadi pada prototype aplikasi 1 dan prototype aplikasi 2 (akhir).

Tabel 6. Iterasi Prototyping Pada Pengembangan Aplikasi

Role Halaman Prototype-1 Prototype-2

RT/RW Registrasi RT/RW Masih

diisi dengan

menggunakan

Textbox.

RT/RW dapat dipilih

dengan

menggunakan

combobox. Data pada

combobox RT akan

bergantung pada

Data yang dipilih

pada Combobox

RW.

Detail Surat TODO Biodata pemohon

tidak ada.

Biodata pemohon

ditampilkan dan

terletak dibawah

label “no surat rw”

Detail Surat Selesai Pada bagian

header halaman

hanya terdapat

tombol kembali.

Penambahan tombol

“Preview &

Download”. Agar

RT/RW dapat

mengakses Surat

Pengantar.

71


Role Halaman Prototype-1 Prototype-2

RT/RW Sidebar (Pencarian

surat selesai)

Tidak ada fitur

pencarian surat

Terdapat fitur

pencarian surat

selesai dengan

beberapa tipe

pencarian.

Sidebar (Surat

Kelurahan)

Tidak dapat

menerima surat

pemberitahuan

untuk warga dari

kelurahan

RT/RW dapat

menerima surat

pemberitahuan untuk

warga yang

dikirimkan oleh

pihak kelurahan

Warga Sidebar (Cari Surat

Selesai)

Tidak ada fitur

pencarian surat

telah selesai

Fitur pencarian surat

telah selesai

ditambahkan dengan

beberapa tipe

pencarian

72

.BAB IV

PEMBAHASAN

4.1 Pengujian

Pengujian merupakan salah satu tahap terpenting apabila sebuah apilkasi telah

selesai dibuat dengan tujuan untuk memastikan aplikasi yang dibuat telah

memenuhi standar yang telah ditentukan dan mendapatkan beberapa informasi yang

dapat dianalisis dari hasil pengujian kinerja aplikasi terhadap fitur-fitur yang

dimiliki dengan memberikan sebuah input dan menganalisis output yang diberikan

agar pengembang dapat mengetahui dengan detail bagaimana fitur tersebut dapat

memberikan hasil yang maksimal sebelum pengguna sesungguhnya mengunakan

aplikasi tersebut. Dalam hal ini terdapat 2 tipe pengujian yang akan dilakukan untuk

mengukur kinerja dari aplikasi pengajuan surat keterangan warga yaitu pengujian

fitur Optical Character Recognition (OCR) dan pengujian Blcakbox untuk seleuruh

fitur yang ada pada aplikasi.

Pengujian Optical Character Recognition merupakan pengujian pertama yang akan

dilakukan pada aplikasi ini. Pengujian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat

akurasi dan durasi yang dibutuhkan fitur OCR pada aplikasi ini dalam mengenali

setiap citra text dari data pribadi/biodata pengguna pada sebuah KTP yang di

capture. Pengujian ini memiliki beberapa variable pengukur yang telah ditentukan

agar hasil dari setiap pengujian dapat dibandingkan dan dianalisis sehingga akan

menghasilkan sebuah informasi tentang bagaimana cara mendapatkan hasil yang

optimal ketika meggunakan fitur OCR pada aplikasi ini.

Pengujian Blackbox merupakan pengujian kedua yang akan dilakukan pada aplikasi

ini. Pengujian ini akan mengukur semua fitur-fitur/fungsi yang ada pada aplikasi

dengan beberapa standar ketentuan yang harus terpenuhi. Pengujian blackbox

dilakukan agar setiap response yang diberikan oleh sistem dapat sesuai dengan

standar yang telah ditentukan dan memperbaiki sistem apabila masih terdapat

response yang tidak sesuai. Pengujian ini juga dilakukan untuk mengetahui

response yang diberikan oleh sistem apabila terdapat diberikan sebuah input yang

tidak normal.

73


4.2 Deskripsi Pengujian

a. Pengujian Fitur Opctical Character Recognition (OCR)

Pengujian OCR dilakukan untuk mengetahui seberapa besar akurasi yang

dihasilkan dari setiap percobaan yang dilakukan dengan menggunakan beberapa

perangkat android mobile yang memiliki perbedaan pada jumlah pixle kameranya.

Pengujian ini juga akan menggunakan kondisi pencahayaan ruangan yang berbeda-

beda untuk mengetahui apakah tingkat pencahayaan akan berpengaruh besar

terhadap output yang diberikan sistem pada setiap perobaannya.

Ada 3 perangkat android mobile yang akan digunakan dalam pengujian dan masing-

masing memiliki tingkat resolusi kamera yang berbeda-beda yaitu 48 MP, 25 MP,

dan 13 MP. Terdapat beberapa variable pengukuran yang akan di gunakan sebagai

penilaian antara lain :

(1) Pixle

Total pixle pada setiap perangkat android mobile yang telah di ubah dari MegaPixle

menjadi satuan pixle digunakan sebagai variable pengukuran untuk mengetahui

sejauh mana pengaruh banyaknya pixle pada suatu kamera terhadap hasil yang

dapat dikenalinya.

(2) Durasi

Variable ini akan mencatat setiap durasi yang dibutuhka oleh sistem dalam

mengenali setiap citra yang di capture oleh perangkat-perangkat yang berbeda.

Variable ini dapat menjadi titik tolak ukur dari variable pengukuran yang lain

sehingga dapat menghasilkan kesimpulan yang beragam.

(3) Kondisi Pencahayaan

Kondisi pencahayaan tentu juga akan mempengaruhi setiap pengujian yang

menggunakan kamera sebagai fitur utamannya. Ada 2 kondisi pencahayaan yang

digunakan pada setiap pengujiannya yaitu cahaya terang/cukup dan cahaya redup

(low light).

74


Variable ini akan memberikan suatu infromasi sejauh mana kondisi pencahayaan

ruangan dalam mempengaruhi hasil yang diberikan.

(4) Detail Jumlah Citra Dikenali dan Gagal

Variable ini akan mencatat total citra yang berhasil dikenali dan gagal dikenali

dalam setiap percobaannya. Pengujian ini hanya mengukur seberapa akurat sistem

dalam mengenali citra pada KTP pengguna khusunya pada bagian isi biodata diri

seperti NIK, nama, TTL, jenis kelamin, alamat, RT/RW, KelDesa, Kecamatan,

Agama, Status Perkawinan dan Pekerjaan. Total huruf pada pagian isi biodata diri

di KTP akan dicatat telebih dahulu yang akan digunakan sebagai perbandingan.

(5) Akurasi

Akurasi meruapakan variable yang akan memberikan informasi kinerja OCR dalam

keberhasilannya mengenali setiap citra text yang diberikan. Akurasi akan dicatat

dalam satuan persen (%) yang dihasilakn dari perhitungan rumus untuk

mendapatkan persentase keakuratan citra.

b. Pengujian dengan metode Blackbox

Pengujian dengan meggunakan metode blackbox dilakukan untuk memastikan

semua fitur yang ada pada aplikasi ini dapat berjalan dengan baik dan mudah di

gunakan oleh pengguna akhir. Pemilihan metode blackbox testing dikarenakan

metode ini cukup efisien untuk segmen kode besar, akses kode juga tidak

diperlukan, dan terciptanya pemisahaan antara perspektif pengguna dan

pengembang aplikasi.

Blackbox testing yang dilakukan memiliki tujuan khusus yaitu untuk

mengidentifikasi hal-hal seperti fungsi yang berjalan tidak normal, kesalahan

antarmuka (Interface error), Kesalahan pada struktur kode , Kesalahan performansi

(performance error), dan Kesalahan inisialisasi atau terminasi. Blackbox testing

memiliki banyak teknik untuk dapat menilai sebuah aplikasi.

75


Pada pengujian ini akan menggukan 2 teknik yaitu pertama, boudary value

analysis/limit testing yang dilakukan dengan cara memberikan sebuah input yang

normal dan tidak normal pada setiap widet textfield yang ada pada aplikasi.

Teknik ini hanya menghasilkan 2 penilaian dalam setiap kondisi yang diberikan

yaitu benar atau salah. Pengujian akan dilakukan untuk form-form berikut pada

aplikasi:

(1) Form Register

(2) Form Halaman Warga

(3) Form Buat Surat Warga

(4) Form Todo RT/RW

(5) Form ganti password RT/RW

(6) Form lupa password RT/RW

Kedua, requirement testing dilakukan untuk memastikan aplikasi yang telah selesai

dibuat sudah memenuhi kebutuhan dari pengguna yang telah ditentukan pada awal

pengembangan dalam mengatasi sebuah permasalahan.

Pengujian ini akan menilai setiap modul pada aplikasi yang akan dicocokan pada

daftar penilaian dari kebutuhan pengguna. Modul yang akan dilakukan penilaian

anatara lain:

(1) Modul Authentication

(2) Modul RT/RW

(3) Modul Warga

4.3 Prosedur Pengujian

Proses yang harus dilakukan untuk memastikan semua fitur yang di buat pada

aplikasi ini telah memenuhi kebutuhan dari pengguna dan dapat bekerja dengan

baik adalah proses pengujian. Pengujian ini dilakukan agar didapatkan sebuah

infromasi-infromasi dari seluruh bagian aplikasi yang kemudian dapat dianalisis

dan menghasilkan sebuah kesimpulan untuk mendapatkan titik ukur bahwa aplikasi

ini sudah layak untuk digunakan atau harus dilakukan sebuah perbaikan dibeberapa

bagian aplikasi.

76


Proses ini merupakan tahap terakhir yang dilakukan pada pembuatan sebuah

aplikasi agar pengembang dapat memberikan hasil yang terbaik dari aplikasinya

kepada pengguna akhir. Pengguna akan mendapatkan sebuah pengalaman dari

pengguna aplikasi yang sesuai dengan kebutuhannya, dimana pengembang akan

mendapatkan nilai tolak ukur tersebut melalui 2 jenis pengujian yang dilakukan

pada aplikasi ini yaitu pengujian fitur optical character recognition (OCR) dan

blackbox testing.

4.3.1 Pengujian Optical Character Recognition (OCR)

Gambar 57. Prosedur Pengujian Fitur OCR

Gambar 57 merupakan prosedur yang di lakukan untuk pengujian fitur OCR pada

aplikasi ini. Berikut penjelasannya:

a. Pemilihan Device

Pengujian fitur OCR membutuhkan perangkat/device android dengan tingkatan

kamera yang berbeda-beda hal ini bertujuan untuk mendapatkan perspektif yang

beragam dari berbagai perangkat/device android dan hasilnya dapat

diperbandingkan untuk kebutuhan analisis.

Pengujian ini menggunakan 3 perangkat/device android yang memiliki tingkat

kamera yang berbeda-beda antara lain perangkat 1 (48 MP), perangkat 2 (25 MP)

dan perangkat 3 (13 MP). Tujuanya untuk mengetahui besaran pengaruh yang

diberikan terhadap kinerja OCR dalam mengenali citra

77


b. Convert Pixle Kamera

Resolusi gambar yang dapat dihasilkan setiap perangkat/device android harus di

convert terlebih dahulu kedalam satuan pixle dan akan dicatatat sebagai keterangan

untuk setiap pengujian yang dilakukan. 1 Megaspixle (MP) sama dengan 1.048.576

pixle kamera. Hasilnya convert pixle kamera untuk ketiga perangkat android yaitu:

(1) Perangkat 1 48 MP x 1.048.576 = 50.331.648 pixle

(2) Perangkat 2 25 MP x 1.048.576 = 26.214.400 pixle

(3) Perangkat 3 13 MP 1.048.576 = 13.631.488 pixle

Pixle merupakan kata yang berasal dari picture elements dimana masing-masing

pixle akan membawa informasi yang menentukan warna (hue), kekuatan warna

(saturation) dan tingkat keterangan dari warna tersebut (brightness).

c. Atur Kondisi Pencahayaan

Kondisi Pencahayaan digunakan sebagai salah satu variable pengukuran/pengujian

untuk mengetahui kondisi terbaik yang dapat digunakan oleh pengguna ketika akan

menggunakan fitur OCR pada aplikasi ini agar kinerjanya maksimal. Terdapat 2

kondisi pencahayaan yang digunakan pada setiap pengujian yaitu cahaya terang dan

cahaya redup.

d. Capture KTP (Kartu Tanda Penduduk)

Proses OCR membutuhkan sebuah KTP yang akan dijadikan sebagai objek

pengenalan citra tulisan/text khusunya pada bagian biodata diri seseorang. Mode

kamera akan di tampilkan pada aplikasi ketika pengguna menekan tombol “Scan

KTP”.

Posisi penempatan KTP telah di tentukan dengan adanya serangkaian frame yang

ada pada interface. KTP yang akan di scan harus diletakkan sesuai dengan bentuk

frame dimana sisi atas, bawah, kiri dan kanan KTP tidak boleh melewati batas

terluar frame KTP. Berikut merupakan foto KTP yang di-capture dengan

perangkat-perangkat yang berbeda dan telah melalui proses image pre-processing.

78


(1) Perangkat / Device 1 (48 MP)

Gambar 58.Percobaan 1 Dengan Kondisi Pencahayaan Terang (P1)

Gambar 59. Percobaan 2 Dengan Kondisi Pencahayaan Terang (P1)

Gambar 58 & 59 merupakan foto yang dihasilkan dengan menggunakan perangkat

1 dengan kondisi pencahayaan yang terang dan telah melalui tahap image pre-

proceessing. Kedua gambar sama-sama memiliki pencahayaan yang baik dan

meningkatkan kualitas dari gambar, sehingga setiap citra text pada gambar dapat

ditampilkan dengan jelas.

79


Gambar 60. Percobaan 1 Dengan Kondisi Pencahayaan Redup (P1)



1 dengan kondisi pencahayaa yang redup (low light) dan telah melalui tahap image

pre-proceessing. Pengambilan gambar pada saat kondisi pencahayaan redup

menghasilkan lensa kamera yang sulit untuk fokus pada objek. Hal itu terlihat dari

setiap gambar yang dihasilkan dimana kedua gambar diatas cenderung memiliki

beberapa bayangan pada citra text-nya dan memiliki warna dominan ke abu-abuan

pekat.

80


(2) Perangkat / Device 2 (25MP)





proceessing. Kedua gambar sama-sama memiliki pencahayaan yang baik hal itu

dikarenakan perangkat ini memiliki fitur auto up brightness untuk setiap gambar

yang ambil, sehingga setiap citra text pada gambar dapat ditampilkan dengan jelas

dan tingkatan pencahayaan tidak terlalu berpengaruh.

81







menghasilkan lensa kamera yang sulit untuk fokus pada objek. Kondisi

pencahayaan tidak terlalu berpengaruh untuk pengambilan gambar dengan

perangkat 2 dengan kondisi cahaya redup, dikarenakan perangkat ini memiliki fitur

bawaan auto up brigtness untuk setiap gambar yang diambil dengan kamera.

82


(3) Perangkat / Device 3 (13 MP)





proceessing. Kedua gambar yang dihasilkan memiliki tingkatan lebih rendah

dibandingkan perangkat 1 dan 2 hal ini dipengaruhi oleh pixle yang dimiliki

perangkat yaitu hanya 13.631.488 pixle. Kondisi pencahayan sangat membantu

dalam penginkatan kejernihan gambar yang dihasilkan perangkat ini.

83


Gambar 68. Percobaan 1 Dengan Kondisi Pecahayaan Redup (P3)





menghasilkan lensa kamera yang sulit untuk fokus pada objek serta rendahnya pixle

yang dimiliki perangakat. Hal itu terlihat dari setiap gambar yang dihasilkan

memiliki kualitas gambar dibawah percobaan cahaya redup pada peragkat 1 & 2

dimana kedua gambar diatas cenderung memiliki beberapa bayangan pada citra

text-nya, memiliki warna dominan ke abu-abuan pekat dan beberapa distorsi.

84


e. Pencatatan Durasi Proses

Durasi yang dibutuhkan untuk satu serangkaian proses OCR mulai dari selesainya

gambar di capture, image pre-processing, proses pengenalan citra hingga

munculnya popup dengan form biodata yang berisikan data KTP akan dicatat.

Waktu stopwatch akan di stop jika popup yang berisikan biodata diri pada KTP

telah tampil pada aplikasi dan hal itu dilakukan pada setiap percobaan di

perangakat-perangakat dan kondisi yang berbeda. Varibale pengujian ini akan

menghasilkan sebuah informasi seberapa besar pengaruh yang diberikan perangkat

dengan resolusi tinggi sampai rendah terhadap durasi pengenalan citra yang pada

KTP.

f. Perikas Hasil Proses Penganalan Citra

Pemeriksaan dilakukan untuk memastikan data biodata pada KTP berhasil dikenali

dan popup form biodata telah terisi dengan data yang ada pada KTP.

(1) Hasil Pengenalan Citra Pada Perangkat 1 (48 MP)

Gambar 70. Hasil Proses Pengenalan Citra Pada Pengujian 1 Dengan Pencahayaan Terang (P1)

85



Gambar 70 & 71 merupakan popup form biodata KTP yang ditampilkan ketika

proses pengenalan citra pada KTP telah selesai (lampiran 1). Data yang tertera pada

setiap widget merupakan data biodata KTP yang berhasil dikenali oleh sistem.

Pendidikan Terakhir merupakan textfield kosong yang harus diisi oleh pengguna itu

sendiri dikarenakan KTP tidak memiliki data pendidikan terakhir dari seseorang.

Pada kondisi pencahayaan yang terang dan dengan resolusi kamera yang cukup

tinggi (48 MP) hampir semua data pada KTP dapat dikenali dengan baik. Hal itu

dibuktikan dari data-data yang ditampilkan dan disesuaikan dengan data di KTP.

Dua pengujian tersebut menghasilkan data yang sama yaitu letak kesalahan terdapat

pada textfield / data alamat. Selain data alamat, semua citra biodata pada KTP dapat

dikenali dengan baik oleh sistem.

86


Gambar 72. Hasil Proses Pengenalan Citra Pada Pengujian 1 Dengan Pencahayaan Redup (P1)


87



proses pengenalan citra pada KTP telah selesai (lampiran 1). Pendidikan Terakhir

merupakan textfield kosong yang harus diisi oleh penggua itu sendiri dikarenakan

KTP tidak memiliki data pendidikan terakhir dari seseorang. Pada kondisi

pencahayaan yang redup dan dengan resolusi kamera yang cukup tinggi (48 MP)

beberapa data pada KTP gagal untuk dikenali baik. Hal itu dibuktikan dari data-

data yang ditampilkan pada form popup. Dua pengujian tersebut menghasilkan data

yang berbeda yaitu pada pengujian 1 letak kegagalan pengenalan ada pada field

alamat dan pekerjaan, sedangkan pada pengujian 2 hanya ada sedikit kegagalan

yaitu pada field alamat.

(2) Hasil Pengenalan Citra Pada Perngakat 2 (25 MP)


88






Pendidikan Terakhir merupakan textfield kosong yang harus diisi oleh penggua itu


Pada kondisi pencahayaan yang terang dan dengan resolusi kamera yang cukup

tinggi (25 MP) hampir semua data pada KTP dapat dikenali dengan baik. Hal itu

dibuktikan dari data-data yang ditampilkan dan disesuaikan dengan data di KTP.

Dua pengujian tersebut menghasilkan data yang sama yaitu letak kesalahan terdapat

pada textfield / data alamat.

89




90






pencahayaan yang redup dan dengan resolusi kamera 25 MP, Pada kedua pengujian

hampir semua data pada KTP dapat dikenali dengan baik. Hal itu dibuktikan dari

data-data yang ditampilkan pada form popup. Hanya terdapat sedikit kegagalan

pengenalan citra pada field alamat.

(3) Hasil Pengenalan Citra Perangkat 3 (13 MP)


91






Pendidikan Terakhir merupakan textfield kosong yang harus diisi oleh penggua itu


Pada kondisi pencahayaan yang terang dan dengan resolusi kamera 13 MP terdapat

beberapa data KTP yang gagal dikenali oleh sistem. Hal itu dibuktikan dari data-

data yang ditampilkan.Hasil pengujian 1 memiliki kegagalan untuk mengenali data

alamat sedangkan hasil pengujian 2 memiliki kegagalan untuk mengenali data

alamat dan tanda “/” pada data RT/RW.

92




93






pencahayaan yang redup dan dengan resolusi kamera 13 MP, ada beberapa data

yang gagal untuk dikenali oleh sistem dikarenakan pengaruh pixle dan

pencahayaan. Hal itu dibuktikan dari data-data yang ditampilkan pada form popup.

Pada pengujian 1 kegagalan pengenalan citra terdapat pada data alamat dan

pekerjaan. Pada pengujian 2 kegagalan pengenalan citra terdapat pada data alamat

dan status perkawinan.

g. Pencatatan Total Keberhasilan & Kegagalan Pengenalan Karakter

Total keberhasilan dan kegagalan proses OCR dalam mengenali setiap string /

karakter pada citra KTP yang di capture dengan aplikasi ini, datanya akan

dicatatkan serta ditampung pada sebuah tabel yang memiliki kolom total karakter,

karakter yang dapat dikenali dan gagal dikenali. Keberhasilan dan kegagalan

pengenalan citra pada setiap baris biodata di KTP yang dihasilkan pada setiap

percobaan akan ditotal yang kemudian akan digunakan untuk perhitungan akurasi.

h. Perhitungan dan Pencatatan Akurasi Dalam (%)

Proses terakhir yang harus dilakukan pada pengujian fitur OCR ialah penghitungan

akurasi pada setiap pengujian yang dilakukan terhadap prangkat yang digunakan.

Total keberhasilan dan kegagal citra yang telah dijumlahkan akan di hitung

akurasinya di setiap pengujian yang di lakukan dengan formula sebagai berikut:

Gambar 82. Rumus Menghitung Total Akurasi Dalam Satuan Persen

94


4.3.2 Blackbox Testing

Pengujian blackbox testing yang akan dilakukan adalah boudary value

analysis/limit testing dan requirement testing.

a. Boundary value analysis/limit testing

Pengujian ini dilakukan untuk menjaga agar satu variable berada pada nilai nominal

(normal) dan mengijinkan variable lain diisikan dengan nilai ekstrimnya. Pengujian

ini diujukan kepada setiap halaman yang memiliki form input dengan cara

memasukkan sebuah input data yang normal dan tidak normal kepada setiap field

pada form.

Pengujian memiliki nilai ekspektasi, yang artinya perkiraan pengguna atas response

yang diberikan oleh sistem ketika di berikan sebuah inputan yang normal/tidak

normal, nilai hasil dan nilai kesimpulan (success atau failed).

Tabel 7. Contoh Format Penilaian Untuk Pengujian Boundary Value Analysis/Limit Testing

No Sampel Data Widget Expected

value

Result Conclusion

1. 123459 Nama Lengkap F F Success

Test1234 F F Success

Jhon Doe T T Success

Berikut merupakan daftar form yang akan diuji pada aplikasi ini:

Tabel 8. Daftar Form Yang Akan Dilakukan Pengujian

NO Nama Form field

1. Register Nama Lengkap

Username

Password

Email

No Telepon

2. Halaman Masuk Warga No Telepon

Nik

95


NO Nama Form field

3. Buat Surat Warga NIK

Nama

Jenis Kelamin

Alamat

RT/RW

Kel/Desa

Agama

Status Perkawinan

Pekerjaan

Pendididkan Terakhir

No KK

Keterangan

4. Detail TODO RT/RW Keterangan Surat

Komentar

5. Ganti Password RT/RW Password lama

Password baru

Re-Input password baru

6. Lupa Password RT/RW Email

No Telepon

b. requirement testing

Pengujian ini dilakukan untuk memastika semua fitur telah memenuhi kebutuhan

dari pengguna akhir. Pengujian ini ditujukan untuk semua halaman dan fitur yang

telah dibuat pada aplikasi ini.Tabel pengilaian pada Pengujian ini memiliki kolom

kesimpulan yang memiliki 2 pilihan nilai yaitu “Berhasil” dan “Gagal”

Jika setelah Requirement testing masih terdapat kekurangan pada aplikasi, maka

pihak pengembang harus segera memperbaiki atau menyesuaikan dengan

kebutuhan pengguna. Berikut merupakan tabel karakteristik pengguna:

96


Tabel 9. Karakteristik Pengguna

No Kategori

Pengguna

Fungsi Hak Akses Ke Aplikasi

1. RT/RW • Melakukan Login

• Melakukan Registrasi

• Akses Lupa Password

• Hak untuk menyetujui

atau menolak pengajuan

• Melakukan pemeriksaan

terhadap kelengkapan

berkas pemohon

• Melihat surat yang telah

selesai di setujui

• Melakukan pencarian

surat yang telah selesai

disetujui

• Melakukan perubahan

password akun

• Download & preview

surat pengantar

• Melihat surat masuk dari

kelurahan

• Form Login

• Form Register

• Form Lupa Password

• Halaman daftar TODO

pengajuan RT/RW

• Halaman detail TODO

RT/RW

• Halaman daftar surat

selesai RT/RW

• Halaman detail surat

selesai

• Halaman cari surat

selesai

• Halaman Ganti password

• Halaman surat masuk

kelurahan

2. Warga /

Masyarakat

• Buat pengajuan surat

keterangan

• Masuk dengan

menggunakan No

telepon

• Daftar dengan No

telepon dan NIK

• Melihat permohonan

yang sedang di proses

• Halaman buat surat

keterangan warga

• Halaman masuk warga

• Halaman daftar warga

• Halaman daftar TODO

surat warga

• Halaman detail TODO

surat warga

97


No Kategori

Pengguna

Fungsi Hak Akses Ke Aplikasi


yang ditolak/diperbaiki


yang telah selesai

disetujui

• Melakukan pencarian

surat yang telah selesai

• Download & preview

surat keterangan


dikembalikan


dikembalikan warga


selesai waarga

• Halaman detail surat

warga

• Halaman cari surat

selesai

4.4 Data Hasil Pengujian

Pengujian optical character recognition (OCR) dan blackbox testing yang telah

selesai dilakukan menghasilkan data sebagai berikut:

a. Pengujian Fitur Optical Character Recognition (OCR)

(1) Hasil Pengujian Perangkat 1 (48 MP)

Tabel 10. Hasil Pengujian OCR Pada Perangkat 1 (48 MP)

Pixle Durasi Kondisi

Penerangan

Akurasi

Percobaan Ke-1 50.331.648 10.74 Cahaya Terang 98%


Percobaan Ke-3 50.331.648 10.49 Cahaya Redup 77%


Tabel 10 merupakan hasil pengujian fitur OCR pada perangkat 1 dengan tingkat

resolusi kamera sebesar 48 MP. Pada pengujian 1 dan 2 dengan kondisi

pencahayaan terang sama-sama menghasilkan akurasi sebesar 98% dengan total 3

kesalahan karakter yang tidak dapat dikenali. Durasi waktu yang dibutuhkan

sebesar 10 – 11 detik untuk setiap pengujian. Pencahayaan yang memadai

98


menjadikan autofocus pada kamera dapat melakukan penyesuaian terhadap objek

dengan cukup cepat dan menghasilkan gambar yang jernih.Pada pengujian 3 dan 4

dengan kondisi pencahayaan yang redup menghasilkan akurasi yang beragam. Pada

pengujian 3 menghasilkan akurasi sebesar 77% dengan waktu proses selama 10.49

detik. Pada pengujian 4 menghasilkan akurasi sebesar 98% dengan waktu proses

selama 12.81 detik. Besaran akurasi yang berbeda ini dipengaruhi oleh kualitas

gambar yang dihasilkan dan tidak terlepas dari penyesuaian yang dilakukan oleh

kamera dengan autofocus-nya ketika pencahayaan minim. Pada pengujian 4

autofocus bekerja dengan cukup baik sedangkan pada pengujian 3 autofocus

kamera menghasilkan gambar dengan beberapa blur.




Penerangan

Akurasi

Percobaan Ke-1 26.214.400 09.56 Cahaya Terang 98.5%

Percobaan Ke-2 26.214.400 10.39 Cahaya Terang 98.5%

Percobaan Ke-3 26.214.400 10.59 Cahaya Redup 98.5%

Percobaan Ke-4 26.214.400 11.56 Cahaya Redup 98.5%


resolusi kamera sebesar 25 MP. Pada pengujian 1 dan 2 dengan kondisi

pencahayaan terang sama-sama menghasilkan akurasi sebesar 98.5% dengan total

2 kesalahan karakter yang tidak dapat dikenali. Durasi waktu yang dibutuhkan

sebesar 09 – 10 detik untuk setiap pengujian. Pencahayaan yang memadai

menjadikan autofocus pada kamera dapat melakukan penyesuaian terhadap objek

dengan cukup cepat dan menghasilkan gambar yang jernih.

Pada pengujian 3 dan 4 dengan kondisi pencahayaan yang redup menghasilkan

akurasi yang beragam. Pada pengujian 3 menghasilkan akurasi sebesar 98,5%

dengan waktu proses selama 10.59 detik. Pada pengujian 4 menghasilkan akurasi

sebesar 98,5% dengan waktu proses selama 11.56 detik. Perangkat ini memiliki

hasil yang cukup konsisten dimana hanya terdapat 2 kesalahan di semua

pengujiannya. Hal ini dikarenakan kamera perangkat melakukan auto up brightness

disetiap gambar yang dihasilkannya.

99





Penerangan

Akurasi






resolusi kamera sebesar 13 MP. Pada pengujian 1 dan pengujian 2 dengan kondisi

pencahayaan terang sama-sama menghasilkan akurasi sebesar 87% dengan total 19

kesalahan karakter pada pengujian 1 dan 21 kesalahan karakter pada perangkat 2

yang gagal untuk dikenali. Durasi waktu yang dibutuhkan sebesar 12.59 – 11.32

detik untuk setiap pengujian. Pencahayaan yang memadai menjadikan autofocus

pada kamera dapat melakukan penyesuaian terhadap objek dengan cukup cepat dan

kondisi pencahayaan membantu memperbaiki kualitas gambar yang dihasilkan oleh

kamera.

Pada pengujian 3 dan 4 dengan kondisi pencahayaan yang redup menghasilkan

akurasi yang beragam. Pada pengujian 3 menghasilkan akurasi sebesar 86% dengan

waktu proses selama 12.53 detik dengan total 22 karakter yang gagal untuk

dikenali. Pada pengujian 4 menghasilkan akurasi sebesar 79% dengan waktu proses

selama 13.37 detik dengan total 31 karakter yang gagal untuk dikenali.

Kamera perangkat 3 dengan resolusi 13 MP yang hanya menghasilkan 13.631.488

pixle dalam setiap gambar yang di capture membutuhkan pencahayaan yang

memadai / ruangan yang cukup terang dalam memberikan hasil maksimal dan

konsisten pada saat menggunakan fitur OCR pada aplikasi ini.

100


b. Boundary value analysis/limit testing

Tabel 13. Hasil Pengujian Pada Form Register Untuk RT/RW

NO Sample Data Widget Expected

Value

Result Conclusion

1 /*\$_ Nama Lengkap F F Success

Test_32 F F Success


12932 F F Success

2 /*\$_ Username F F Success

Test_32 T T Success

JhonDoe12 T T Success

12932 F F Success

3 /*\$_ Password F F Success

Test_32 F F Success

jhon1234 T T Success

12932 T T Success

4 /*\$_ Email F F Success

Test_32 T T Success

[email protected] F F Success

12932 F F Success

5 /*\$_ No Telepon F F Success

Test_32 F F Success

1827388192 T T Success

12932 T T Success

Tabel 14. Hasil Pengujian Pada Form Masuk Warga


Value

Result Conclusion

1 /*\$_ No Telepon

F F Success

Test_32 F F Success

Jhon Doe F F Success

12932 T T Success

2 /*\$_ NIK

F F Success

Test_32 F F Success


12932 T T Success

mailto:[email protected]

101


Tabel 15. Hasil Pengujian Pada Form Buat Surat Warga


Value

Result Conclusion

1 /*\$_ NIK F F Success

Test_32 F F Success


31758273283928304 T T Success

2 /*\$_ Nama F F Success

Test_32 F F Success


12932 F F Success

3 /*\$_ Jenis Kelamin

F F Success

Test_32 F F Success

Laki Laki T T Success

12932 F F Success

4 /*\$_ Alamat F F Success

Test_32 F F Success

Jl. Biru Laut Selatan T T Success

12932 T T Success

5 ?*\$_ RT/RW F F Success

Test_32 F F Success

RT001/RW01 T T Success

12932 F F Success

6 /*\$_ Kel/Desa F F Success

Test_32 F F Success

Cipinang Cempedak T T Success

12932 F F Success

7 /*\$_ Agama F F Success

Test_32 F F Success

Islam T T Success

12932 F F Success

8 /*\$_ Status Perkawinan

F F Success

Test_32 F F Success

Belum Kawin T T Success

12932 F F Success

9 /*\$_ Pekerjaan F F Success

Test_32 F F Success

Mahasiswa/Pelajar T T Success

12932 T T Success

10 /*\$_ Pendidikan

Terakhir

F F Success

Test_32 F F Success

102



Value

Result Conclusion

S1 T T Success

F F Success

11 /*\$_ NO KK F F Success

Test_32 F F Success

3125362837273820000 T T Success

3125467823829392 T T Success

12 /*\$_

Keterangan

F F Success

Test_32 F F Success

Pembuatan SKTM... T T Success

12932 T T Success

Tabel 16. Hasil Pengujian Pada Form Detail TODO RT/RW


Value

Result Conclusion

1 /*\$_ Keterangan

Surat

F F Success

Test_32 F F Success

Pembuatan SKTM T T Success

123456789 F F Success

2 /*\$_ Komentar T T Success

Test_32 T T Success

Setuju T T Success


Tabel 17. Hasil Pengujian Pada Form Ganti Password RT/RW


Value

Result Conclusion

1 /*\$_ Password Lama

F F Success

Test_32 F F Success


Jhon1234 T T Success


2 /*\$_ Password

Baru

F F Success

Test_32 F F Success




103



Value

Result Conclusion

3 /*\$_ Re-Input Password

Baru

F F Success

Test_32 F F Success




Tabel 18. Hasil Pengujian Pada Form Lupa Password RT/RW


Value

Result Conclusion

1 /*\$_ Email F F Success

Test_32 F F Success


[email protected] T T Success


2 /*\$_ No Telepon F F Success

Test_32 F F Success


Jhon1234 F F Success


c. requirement testing

(1) Fitur dengan role RT/RW

Tabel 19. Hasil Requirement Testing Untuk Role RT/RW

Kategori

Pengguna

Akses Implementasi Penilaian

RT/RW User dapat melakukan

Login ke Aplikasi

Halaman Masuk RT/RW

(Form Login)

Berhasil

User dapat melakukan registrasi akun

Halaman Registrasi RT/RW (Form Regitrasi)

Berhasil

User dapat memulihkan akun yang lupa password

Halaman Lupa Password (Form Lupa Password)

Berhasil

User dapat melakukan

persetujuan atau penolakan permohonan yang masuk

Halaman Detail TODO

RT/RW (Tombol Setuju dan Kembalikan pada

Form detail TODO RT/RW)

Berhasil

mailto:[email protected]

104


Kategori

Pengguna Akses Implementasi Penilaian

RT/RW User dapat melakukan preview berkas dari pemohon untuk diperiksa

Halaman Detail TODO RT/RW (Tombol Lihat Berjas pada Form detail

TODO RT/RW)

Berhasil

User dapat melihat daftar surat yang telah selesai

disetujui

Halaman Selesai RT/RW

Berhasil

User dapat melihat dafyar surat yang harus diproses/disetujui

Halaman TODO RT/RW

Berhasil

User dapat melihat detail surat telah selesai

Halaman Detail Surat Selesai RT/RW

Berhasil

User dapat melakukan pencarian surat telah

selesai dengan beberapa tipe pencarian

Halaman cari surat selesai RT/RW

Berhasil


download & preview format surat pengatar yang telah disetujuinya

Halaman detail surat

selesai (Tombol download & preview)

Berhasil


perubahaan password akun

Halaman ganti

password

Berhasil

User dapat melihat surat masuk dari kelurahan

Halaman Surat Kelurahan

Berhasil

(2) Fitru dengan role warga /penduduk

Tabel 20. Hasil Requierment Testing Untuk Role Warga / Penduduk

Kategori

Pengguna

Akses Implementasi Penilaian

Warga /

Penduduk

User masuk dengan

menggunakan No telepon

Halaman Masuk Warga Berhasil

User melakukan pendaftaran dengan

No Telepon dan NIK

Halaman Scan NIK Berhasil

User dapat melakukan pegajuan untuk

membuat surat keterangan di

kelurahan

Halaman Buat Surat Berhasil

User dapat memilih tipe surat keterangan yang ingin dibuat

Sidebar Halaman Warga Berhasil

105


Kategori

Pengguna Akses Implementasi Penilaian

Warga / Penduduk

User dapat scan NIK dan KK dengan fitur OCR

Halaman Buat Surat (Tombol scan KTP dan scan KK)

Berhasil

User dapat melihat

daftar surat yang sedang dalam proses

persetujuan

Halaman TODO Warga Berhasil

User dapat melihat detail TODO untuk monitoring proses

persetujuan

Halaman detail TODO warga

Berhasil

User dapat melihat daftar surat

dikembalikan/harus diperbaiki

Halaman Dikembalikan Warga

Berhasil

User dapat melihat

detail surat dikembalikan dan melakukan perbaikan

berkas serta melakukan pengajuan

kembali

Halaman detail

dikembalikan (Pilih berkas yang akan diperbaiki dan Tombol

pengajuan kembali)

Berhasil

User dapat melihat daftar surat keterangan yang telah

selesai

Halaman selesai warga Berhasil

User dapat melakukan download dan preview

surat keterangan

Halaman detail surat selesai

Berhasil

User dapat melakukan pencarian

permohonan yang telah selesai dengan beberapa tipe

pencarian

Halaman cari surat selesai warga

Berhasil

4.5 Analisis Data / Evaluasi

a. Pengujian Optical Character Recognition (OCR)

Berdasarkan hasil pengujian OCR pada aplikasi ini dengan menggunakan 3

perangkat yang memiliki tingkat resolusi kamera 48 MP, 25 MP dan 13 MP yaitu

untuk semua pengujian di semua perangkat dengan kondisi pencahayaan yang

terang / memadai memiliki nilai akurasi tertinggi sebesar 98.5 % dan terkecil 86 %.

106


Semua pengujian dengan kondisi pecahayaan yang redup memiliki nilai akurasi

tertinggi sebesar 98% dan terendah 77%. Pengujian dengan kondisi pencahayaan

terang relatif memiliki durasi proses yang lebih cepat jika dibandingkan kondisi

pencahaan yang redup. Hal itu dikarenakan kondisi pencahayaan lebih berpengaruh

besar dibandingkan besarnya resolusi kamera pada suatu perangkat. Autofocus

kamera yang baik terhadap objek KTP juga menjadi salah satu kunci utama dalam

memaksimalkan pengenalan citra text dengan fitur OCR. Perangkat yang memiliki

auto up brightness untuk gambar yang di ambil dengan menggukan kameranya

seperti perangkat 2 , kondisi pencahayaan sama sekali tidak berpengaruh besar, hal

itu dikarenakan setiap gambar yang di capture akan dinaikan secara otomatis

tingkat kecerahannya sehingga kualitas gambar yang dihasilkan lebih konsisten.

Perangkat yang memiliki tingkat resolusi kamera besar atau rendah seperti

perangkat 1 dan perangkat 3 masih membutuhkan kondisi pencahayaan yang

terang/memadai untuk memberikan hasil proses OCR yang lebih konsisten.

b. Blackbox Testing

Boudary value analysis/limit testing dan requirement testing yang dilakukan

menghasilkan data pengujian dengan penilaian yang telah memenuhi untuk

kebutuhan dari pengguna akhir aplikasi. Boudary value analysis/limit testing

memiliki penilaian yang telah memenuhi kriteria pengujian dalam menangani

setiap jenis input yang diberikan oleh pengguna dan bagaimana aplikasi

memebrikan response.Data hasil requirement testing juga memberikan suatu

kesimpulan bahwa aplikasi telah sesuai dengan kebutuhan pengguna yang telah.

107

BAB V

PENUTUP

5.1 Simpulan

Dari penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa, Penggunaan

aplikasi ini untuk pembuatan surat keterangan dikelurahan oleh warga hanya

membutuhkan waktu sekitar 10-20 menit, hal itu dikarenakan proses distribusi surat

dari satu pihak ke pihak lain dapat dilakukan secara otomatis dengan memanfaatkan

kode-kode status yang telah dirancang untuk RT, RW dan Kelurahan. Informasi

persetujuan yang telah terjadi pada sebuah pengajuan surat disajikan dalam bentuk

tabel yang berisikan tingkat persetujuan, komentar dan status (disetujui atau

ditolak). Tabel tersebut berada pada halaman detail TODO warga, dimana

Informasi yang terkandung dapat dimanfaatkan oleh warga untuk monitoring

sebuah pengajuan surat keterangan. Fitur Optical Character Recognition di

implementasikan dengan memanfaatkan tesseract engine dengan menambahkan

tahap pre-processing (crop image dan convert color) sebelum pengenalan citra

serta tahap filtrasi dan normalisasi data dengan menggunakan data structure setelah

proses pengenalan citra dilakukan. Presentase akurasi yang dihasilkan fitur optical

character recognition dalam mengenali data KTP dengan kondisi pencahayaan

yang cukup berkisar 98.5% - 86%. Kondisi pencahayaan yang redup menghasilkan

akurasi sebesar 98.5% - 77%. Hal ini membuktikan bahwa tahap pre-processing,

filtrasi dan normalisasi berhasil dalam meningkatkan akurasi pengenalan citra.

Semua fitur-fitur yang ada pada aplikasi pengajuan surat keterangan warga tentu

akan memberikan kemudahan untuk warga, RT/RW dan kelurahan pada rangkaian

proses pembuatan surat keterangan.

5.2 Saran

Aplikasi pengajuan surat keterangan warga tentu belum sepenuhnya sempurna,

maka aplikasi ini masih bisa dikembangkan kembali dengan teknologi/metode

terbaru untuk melengkapi kelemahan yang ada pada sistem ini, diantaranya dengan:

1. Penggunaan metode lain untuk memaksimalkan hasil dan memberikan

performa yang stabil pada fitur OCR dalam melakukan pengenalan citra.

2. Proses filtrasi yang akurat dalam melakukan pemilihan, klasifikasi dan

penempatan data-data dari hasil pengenalan citra.

108

DAFTAR PUSTAKA

Anhar. 2010. PHP & MySql Secara Otodidak. Jakarta: PT TransMedia.

Alam Rahmatulloh, Sulastri. H dan Nugroho. R. 2018. Keamanan RESTful Web

Service Menggunakan JSON Web Token(JWT) HMAC SHA-512.JNTETI,

Vol. 7, No. 2.

Bahsakar. 2011. Implementing Optical Character Recognition on the Android

Operating System for Business Cards. USA : Stanford

Burch, Jhon G. 2005. Information Systems Theory and Practice 2nd Edition. New York: USA

Cerami, E. 2002. Web Service Essential. New York : O’Reilly & Associated, Inc.

Chiang. C. Y and Su. C. J. 2012. Enabling Successful Collaboration 2.0: A REST-

based Web Service and Web 2.0 Technology Oriented Information Platform

for Collaborative Product Development. Comput. Ind., Vol. 63, No. 9, hal.

948–959

Elmasri, R. & Navathe. S. B. 2011. Fundamentals of Database Systems (4th ed.).

New York: Addison Wesley.

Gottschalk, K. 2002, Introduction to Web Services Architecture. IBM System

Journal, Vol 41, No 2.

Gustavo. A, Casati. F, Kuno. H, dan Vijay. M. 2004. WEB SERVICES, New York:

USA, Springer-Verlag.

Hakim, Faddyahsari. P. 2011. Sistem Pengelolaan Distribusi Dan Monitoring Surat

Menyurat Di BRI Syariah Surabaya.Surabaya, Indonesia:

Pens.

Herusutopo A, Zuhrudin R, Wijaya W dan Musiko Y. 2012. Recognition Design Of

License Plate and Car Type Using Tesseract OCR and EmguCV.

International Journal of Communication & Information Technology

(CommIT): Vol. 6 No..

Hidayat, A dan Surarso, B. 2012. Penerapan Arsitektur Model View

Controller(MVC) Dalam Rancang Bangun Sitem Kuis Online Adaptif.

Semarang, Indonesia. Ejournal Universitas Atmajaya.

Istiono. W, Hijrah, & Sutarya. 2016. Pengembangan Sistem Aplikasi Penilaian

dengan Pendekatan MVC dan Menggunakan Bahasa PHP dengan

109


Framework Codeigniter dan Database MYSQL pada Pahoa College Indonesia.

Jurnal TICOM, 5(1), 53–59.

Jacobson. I, Spence. I and Bittner. K. 2011. USE-CASE 2.0: The Guide Succeeding

with Use Cases. Ivar Jacobson International.

Kendall. K. E., & Kendall, J. E. 2011. Systems analysis and design (8th ed.). Upper

Saddle River, New Jersey: Prentice Hall.

Liu, Bing. 2008. Web Data Mining: Ecploring Hyperlinks, Contents, and Usage

Data. Chicago,IL: Springer.

Morris T. 2004. Computer Vision and Image Processing. Palgrave Macmillan.

Naista dan David. 2017. Code Igniter vs Laravel Kasus Membuat Website Pencari

Kerja.Yogyakarta, Indonesia : Lokomedia.

O’Brien dan Marakas. 2011. Management Information System: Global Edition.

New York: McGraw Hill.

Oslan. Y, Kurniawan. Y.K, dan Kristanto. H. 2013. Implementasi Rest-API Untuk

Portal akademik UKDW Berbasis Android. Jurnal UKDW. Vol. 6, No.

2.Ksatria dan Jiwa R. (2014). Pengembangan Teknologi Informasi Mobile

Learning Fakultas Teknik Universitas Diponegoro Berbasis Android,

Indonesia : JTSiskom.

Otsu. N. 1979. A threshold selection methodfrom gray level histograms.IEEE

Trans.systems. Man. and Cybernetics, IEEE

Prabowo D. 2015. Website E-Commerce Menggunakan Model View Controller

(MVC) Dengan Framework CodeIgniter. Yogyakarta, Indonesia: Open

Journal System Universitas AMIKOM. Vol. 16, No.1.

Pressman, Roger S. 2002. Rekayasa Perangkat Lunak Pendekatan Praktisi.

Yogyakarta : Andi.

Richardson. L dan S. Ruby. 2007. RESTful Web Services, O'Reilly Media.

Saputra.I P dan Nudin. S.R. 2020. Rancang Bangn Aplikasi Siska (Sistem Informasi

Karier) Berbasis Android. Jurnal Mahasiswa Unesa. Vol. 10, No. 2.

Saputro, Haris. 2012. Modul Pembelajaran Praktek Basis Data (MySQL).

Smith, Ray. 2007. An Overview of the Tesseract OCR Engine. ICDAR

110


Smith R, Antonova D, dan Lee D.S. 2009. Adapting the Tesseract Open Source

OCR Engine for Multilingual OCR, 1600 Amphitheatre, Muntain View, CA

94043, USA: Google Inc.

Susanto, Rani dan Andriana AD. 2016. Perbandingan Model Waterfall Dan

Prototyping Untuk Pengembangan Sistem Informasi. Jurnal Unikom. Vol.

14, No. 1.

Symfony. 2019. http://symfony-project.com [04 Desember 2019].

Tech B. 2019. Memulai Cara Membuat Aplikasi Android dengan Flutter dengan

Android Studio. https://www.berga-tech.com/2019/06/memulai-cara-

membuat-aplikasi-android [1 Desember 2019].

Touseef. I.M, Butt. N.A, Hussain .A and Nadeem. N. 2015. Testing from UML

Design using Activity Diagram: A Comparison of Techniques. International

Journal of Computer Applications. Vol. 151, No. 5.

Valacich, J. S., George, J. F., & Hoffer, J. A. 2016. Modern Systems Analysis and

Design (8th ed.). USA: Pearson Education.

Wijayajati A.K. 2015. Aplikasi Android Penerjemah Bahasa Non-Latin Dengan

Pengenalan Citra Karakter. Bogor, Indonesia: Repository IPB

Wu, C. Thomas. 2010. An introduction to object-oriented programming with

Java. New York, USA

LAMPIRAN

Lampiran 1

Detail Hasil Pengujian OCR Pada Perangkat 1 (48 MP)

PERANGKAT ANDROID

PARAMETER TOTAL KARAKTER

PADA CITRA

Percobaan Ke-1 Percobaan Ke-2 Percobaan Ke-3 Percobaan Ke-4

Jumlah Dikenali Gagal Jumlah Dikenali Gagal Jumlah Dikenali Gagal Jumlah Dikenali Gagal

Perangkat-1 (48MP)

NIK 16 16 0 16 0 16 0 16 0

Nama 16 16 0 16 0 16 0 16 0

TTL 18 18 0 18 0 18 0 18 0

Jenis Kelamin 9 9 0 9 0 9 0 9 0

Alamat 21 18 3 18 3 0 21 18 3

RT/RW 7 7 0 7 0 7 0 7 0

KelDesa 16 16 0 16 0 16 0 16 0

Kecamatan 10 10 0 10 0 10 0 10 0

Agama 5 5 0 5 0 5 0 5 0

Status Perkawinan 10 10 0 10 0 10 0 10 0

Pekerjaan 17 17 0 17 0 5 12 17 0

TOTAL KESALAHAN 145 142 3 142 3 112 33 142 3

Lampiran 2

PERANGKAT ANDROID


PADA CITRA



Perangkat-2 (25MP)

NIK 16 16 0 16 0 16 0 16 1

Nama 16 16 0 16 0 16 0 16 0

TTL 18 18 0 18 0 18 0 18 0

Jenis kelamin 9 9 0 9 0 9 0 9 0

Alamat 21 19 2 19 2 19 2 19 2

RT/RW 7 7 0 7 0 7 0 7 0

KelDesa 16 16 0 16 0 16 0 16 0

Kecamatan 10 10 0 10 0 10 0 10 0

Agama 5 5 0 5 0 5 0 5 0


Pekerjaan 17 17 0 17 0 17 0 17 0

TOTAL KESALAHAN 145 143 2 143 2 143 2 143 3

Detail Hasil Pengujian Pada Perangkat 2 (25 MP)

Lampiran 3

PERANGKAT ANDROID


PADA CITRA



Perangkat-3 (13MP)

NIK 16 16 0 16 0 16 0 16 0

Nama 16 16 0 16 0 16 0 16 0

TTL 18 18 0 18 0 18 0 18 0

Jenis kelamin 9 9 0 9 0 9 0 9 0

Alamat 21 19 2 0 21 0 21 0 21

RT/RW 7 7 0 7 0 7 1 7 0

KelDesa 16 16 0 16 0 16 0 16 0

Kecamatan 10 10 0 10 0 10 0 10 0

Agama 5 5 0 5 0 5 0 5 0


Pekerjaan 17 0 17 17 0 17 0 17 0

TOTAL KESALAHAN 145 126 19 124 21 124 22 114 31

Detail Hasil Pengujian Pada Perangkat 3 (13 MP)

Lampiran 4

Lampiran 5

rancang bangun sistem persuratan pada kelurahan …

Documents