Pengembangan yang intensif pada teknologi optical character recognition atau OCR terus dilakukan, guna memudahkan berbagai aktivitas masyarakat. User case OCR sendiri dengan mudah bisa ditemukan pada berbagai sektor, mulai dari logistik, sektor publik, hingga sektor keuangan.
Namun sebenarnya bagaimana perkembangan teknologi ini dari awal kemunculannya hingga masa sekarang?
Lengkap dengan pembahasan use case OCR, berikut sekilas penjelasan mengenai perkembangan teknologi tersebut dari dulu hingga kini.
Baca Juga: Memahami Apa Itu OCR dan Bagaimana Cara Kerjanya
Perkembangan Teknologi OCR
Sejatinya perkembangan teknologi OCR tidak terjadi hanya dalam beberapa tahun terakhir saja, namun telah terjadi lebih dari seabad silam. Awal kemunculan teknologi ini adalah pada tahun 1914, berkat inovasi yang dilakukan oleh Emanuel Goldberg, seorang fisikawan asal Jerman. Ia mengembangkan mesin pembaca karakter dan mengubahnya menjadi kode telegraf. Mesin ini kemudian jadi awal mula kemunculan teknologi OCR.
- Dalam bentuk teks ke suara, teknologinya bahkan muncul pada tahun 1913 berkat Edmund Fournier d’Albe, yang merupakan fisikawan asal Irlandia. Ia menciptakan optophone, yang dapat mendeteksi huruf yang dicetak dan mengubahkan ke bentuk output suara.
- Tahun 1917 kemudian Mary Jameson mendemonstrasikan optophone, dan berhasil membaca setiap huruf dengan kecepatan satu kata per menit.
- Melompat ke tahun 1951, David Shepard kemudian menciptakan mesin yang sanggup mengenali 26 huruf alfabet. Ia menyebutnya dengan nama Gismo, dan populer dengan nama Farrington Machine.
- 1974 menjadi tahun dimana Kurzweil Technologies meluncurkan mesin dengan nama CCD Flatbed Scanner. Mesin ini adalah teknologi pertama yang menggunakan teknologi omni-front OCR, yang memiliki kemampuan canggih mengenali segala jenis font. Teknologi ini kemudian digunakan untuk membantu kaum tuna netra. Lebih lanjut, mereka merilis program komputer OCR, dan menjadi langkah awal optimasinya di dunia pengarsipan.
- Di tahun 1992, muncul Newton MessagePad. Alat baru ini memiliki teknologi dalam mengenali tulisan tangan. Meski gagal berkembang di pasar, namun ide yang diusung dinilai sangat potensial.
- Revolusi dapat dikatakan terjadi saat Google mengakuisisi Tesseract di tahun 2006 lalu. Tesseract berkembang semakin canggih dan dipadukan dengan teknologi neural networks, sehingga mampu mengenali pola secara otomatis.
Di era sekarang, teknologi OCR seperti sudah menjadi hal yang wajar digunakan. Dengan perangkat dan sistem yang semakin canggih, kini OCR dapat mengenali hampir semua font dan memprosesnya dengan cepat menjadi data yang diperlukan, dan masuk ke formulir yang telah dibuat.
Use Case OCR dalam Berbagai Industri Kekinian
Praktek penggunaan OCR sendiri awam ditemui di berbagai sektor kehidupan masyarakat kekinian. Misalnya saja diambil contoh pada tiga sektor besar, logistik, sektor publik, dan keuangan, ketiganya dapat Anda simak pada poin singkat berikut ini.
1. Industri Logistik
Pada industri logistik atau pengiriman, use case OCR bisa dengan mudah terlihat pada proses pemindaian muatan atau pengecekan produk yang akan dikirim. Pengirim dan pihak distributor memiliki kewajiban memasukkan datanya ke dalam sistem, sehingga proses pengiriman dapat tercatat dengan akurat.
Jelas dengan mengisikannya secara manual, waktu yang diperlukan akan lebih banyak. Namun ketika semua proses dilakukan secara otomatis menggunakan teknologi ini, maka waktu yang diperlukan guna melakukan pendataan ini akan menjadi jauh lebih singkat.
Pengisian data juga akan semakin akurat sebab sistem yang akan membaca data, dan memasukkannya secara langsung ke formulir atau laman yang diperlukan.
2. Sektor Layanan Publik
Di sektor layanan publik sendiri, OCR juga mulai banyak dimanfaatkan untuk membantu proses input data identitas diri dari masyarakat, untuk layanan yang digunakannya. Misalnya saja, pada proses masukan data program bantuan sosial, masyarakat diminta untuk melakukan foto selfie dengan menggunakan KTP yang menghadap depan.
Cara ini diambil untuk memudahkan input data yang diperlukan sistem dalam melakukan pendataan. Teknologi OCR mampu memindai data yang ada di foto tersebut, dan memasukkannya ke formulir sesuai dengan apa yang dibutuhkan.
Dalam waktu singkat data akan terisi, sehingga masyarakat tinggal melakukan pengecekan pada data yang telah dimasukkan oleh sistem tadi. Jika terjadi kesalahan, mereka dapat melakukan koreksi menggunakan cara input manual.
3. Pada Sektor Keuangan
Untuk sektor keuangan sendiri, data yang dimasukkan menggunakan OCR digunakan untuk memastikan bahwa user layanan atau pelanggan merupakan orang yang sah dan riil, pemilik dari data identitas diri yang dimasukkan.
Hal ini masuk dalam salah satu metode verifikasi yang digunakan, sehingga tidak ada kesalahan input data yang dilakukan oleh pelanggan. Di waktu yang sama, foto selfie bersama dengan KTP atau kartu identitas lain bisa menjadi bukti otentik bahwa user yang mendaftar adalah user yang sebenarnya pemilik identitas tersebut.
Baca Juga: 4 Tips Memilih OCR Software yang Andal dan Berkualitas
Pada dasarnya user case teknologi ini bisa dilihat pada praktek luas industri saat ini. Dengan canggihnya teknologi, penerapan OCR menjadi semakin dibutuhkan karena dapat menghemat banyak waktu yang diperlukan oleh user dan sistem perusahaan guna melakukan input data atau proses verifikasi.
Jelas, penggunaan produk OCR yang tepat juga wajib dipastikan untuk setiap perusahaan di setiap sektor industri. Seperti produk yang disediakan oleh Verihubs misalnya, yang dapat mengakomodir kebutuhan sistem OCR yang solid dan handal. Beberapa user case OCR di atas bisa langsung dipraktekkan dengan menggunakan layanan OCR for ID Card. Hubungi layanan pelanggan kami sekarang, dan dapatkan informasi lebih lengkapnya sekarang juga!
