Text Extraction dengan Teknologi OCR, Sudahkah Anda Menggunakannya?
Seperti yang mungkin Anda semua pahami, bahwa optimasi teknologi OCR telah dilakukan di berbagai bidang industri dan kehidupan. Text extraction menjadi semakin relevan menyusul digitalisasi setiap hal yang ada di dunia, untuk menunjang berbagai kebutuhan manusia dan proses modern.
Baca Juga: Inilah 3 Manfaat AI dalam Bisnis dan Rekomendasi Produknya
Mengenal Ekstraksi Teks Lebih Jauh
Dalam monkeylearn.com, text extraction didefinisikan sebagai penggunaan machine learning untuk secara otomatis memindai teks dan mengekstrak kata yang relevan hingga frasa dari data yang tidak terstruktur, seperti berita, artikel, survey, atau tiket dari customer service.
Dalam konteks lebih sempit, konsep ini dapat dipahami sebagai proses ekstraksi data teks dari citra yang dimasukkan ke dalam sistem, guna mendapatkan data yang diperlukan oleh sistem untuk memenuhi proses yang tengah dilakukan saat ini.
Secara praktis, ekstraksi teks ini dapat ditujukan untuk banyak hal. Mulai dari ekstraksi data dengan kategori spesifik, ekstraksi kata kunci, summarize sebuah dokumen, hingga memperoleh clean data dari berkas yang dipindai oleh sistem tersebut.
Perkembangan Text Extraction dengan Teknologi OCR
Jika dilihat dari masa awal perkembangannya, konsep awal text extraction sendiri sudah ada sejak lebih dari seabad yang lalu, tepatnya pada tahun 1914, saat Emanuel Goldberg, fisikawan asal Jerman, mengembangkan mesin pembaca karakter dan mengubahnya menjadi kode telegraf.
Pengembangan kemudian terus dilakukan, hingga pada era modern sekarang ini dimana ekstraksi teks dengan teknologi OCR bisa digunakan dalam perangkat yang ada pada genggaman user. Cukup dengan memindainya saja, user dapat melakukan input data dan sistem dapat dengan mudah mengenali data tersebut untuk memenuhi kebutuhan proses.
Salah satu pengembangan text extraction menggunakan teknologi OCR disampaikan dalam sebuah tulisan oleh Suryo Hartanto, Aris Sugiharto, dan Sukmawati Nur Endah berjudul Optical Character Recognition Menggunakan Algoritma Template Machine Correlation, yang diterbitkan dalam researchgate.net pada 2015 lalu.
Dalam tulisan tersebut, OCR memiliki proses kerja sebagai berikut:
1. File input, berupa file citra digital dengan format tertentu (.bmp atau .jpg)
2. Preprocessing, adalah proses untuk menghilangkan bagian-bagian yang tidak diperlukan pada gambar input untuk proses selanjutnya.
3. Segmentasi, merupakan proses pemisahan area pengamatan pada setiap karakter yang dideteksi.
4. Normalisasi, adalah proses mengubah dimensi region tiap karakter dan ketebalan karakter.
5. Ekstraksi ciri, adalah proses untuk mengambil ciri-ciri tertentu dari karakter yang diamati.
6. Recognition, adalah proses mengenali karakter yang diamati dengan cara membandingkan ciri-ciri karakter yang diperoleh dengan ciri-ciri karakter yang ada pada database.
Dengan enam proses sederhana ini, ekstraksi teks dapat dilakukan dengan cepat. Yang perlu dilakukan adalah bahwa sejak awal harus ditentukan teks apa yang perlu diekstrak, dengan menentukan kategori dan karakteristik teks yang akan diekstrak oleh sistem.
Seiring berjalannya waktu, pengembangan teknologi ekstraksi teks terus dilakukan hingga saat sekarang, ketika teknologi ini didukung oleh OCR dan berukuran semakin praktis. Pengaplikasiannya dapat dilakukan pada perangkat smartphone yang dimiliki user untuk memudahkan berbagai proses administrasi menggunakan sistem yang Anda sediakan.
Dalam Konteks Industri, Berikut Peran yang Dimiliki Text Extraction
Text extraction seperti telah disinggung sekilas di bagian awal tadi, telah mengambil peran besar dalam berjalannya industri saat ini. Salah satu optimasi paling masif adalah dengan penerapannya di bidang pelayanan pelanggan, terkait tiket dan keluhan yang diajukan.
Dengan penerapan teknologi ini, sistem kemudian dapat dengan cepat mengenali kata kunci yang menjadi keluhan dari pelanggan setelah sebelumnya diatur untuk dapat mengenali beberapa kata kunci utama.
Respon yang diberikan oleh chatbot kemudian bisa disesuaikan dengan identifikasi dan pengenalan kata kunci oleh sistem tersebut, sehingga keluhan pelanggan dapat dengan cepat diatasi oleh sistem.
Ketika keluhan berlanjut dan tidak dapat diselesaikan dengan jawaban yang sudah diatur sebelumnya, maka keluhan akan diberikan kode sebagai tiket yang dilanjutkan oleh penanganan langsung oleh staf CS yang berkompetensi di bidang keluhan tersebut.
Baca Juga: Bisnis Butuh OCR, Pastikan Anda Pilih Penyedia OCR Terbaik!
Tentu jika berbicara secara lebih luas terkait pengaplikasian teknologi ini, Anda juga dapat menemukannya pada ekstraksi data user pada saat memasukkan foto selfie dengan menggunakan KTP. Sistem dapat mengenali teks yang berupa nama user, kemudian format tanggal lahir, nama kota, dan berbagai teks lain yang tersemat di dalam kartu identitas tersebut.
Hasilnya, proses input data dan verifikasi akan berjalan jauh lebih cepat dari proses input manual yang sebelumnya awam digunakan. User menjadi lebih puas, dan sistem tetap dapat memiliki data yang diperlukan untuk melanjutkan administrasi dan proses yang diajukan oleh user.
Gunakan Perangkat OCR Handal untuk Kebutuhan Bisnis Anda
Untuk menunjang kebutuhan bisnis yang Anda miliki terkait text extraction, Anda wajib menggunakan produk OCR yang handal, seperti yang ditawarkan oleh Verihubs. Produk OCR for ID Card yang disediakan Verihubs memiliki akurasi tinggi dan efisiensi proses yang baik, sehingga mempercepat proses yang berjalan. Didukung dengan teknologi AI yang berkualitas, seluruh proses ekstraksi data yang Anda perlukan akan berjalan dalam hitungan detik saja. Segera hubungi layanan pelanggan kami, dan dapatkan informasi lengkap mengenai produk Verihubs sekarang juga!
