Memahami Cara Kerja Machine Learning untuk OCR

Pernahkah Anda membayangkan jika komputer bisa “membaca” tulisan dari gambar atau dokumen cetak? Itulah keajaiban Optical Character Recognition (OCR), teknologi yang mengubah teks dalam gambar menjadi teks digital yang bisa diedit dan dicari.

Di balik kemampuan OCR yang semakin canggih, ada peran penting dari machine learning. Mari kita bahas apa itu machine learning dan bagaimana cara kerja machine learning dalam OCR.

Apa itu machine learning?

Machine learning, atau dalam bahasa Indonesia disebut pembelajaran mesin, adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada pengembangan algoritma dan model statistik.

Teknologi ini memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya pada tugas tertentu tanpa harus diprogram secara eksplisit.

Dengan kata lain, machine learning memungkinkan komputer untuk mengenali pola dalam data, membuat prediksi, atau mengambil keputusan berdasarkan pengalaman sebelumnya.

Semakin banyak data yang diberikan, semakin baik pula kemampuan komputer dalam melakukan tugas tersebut.

Bagaimana cara kerja machine learning dalam OCR?

Machine learning memungkinkan sistem OCR untuk “belajar” dari banyak contoh tulisan, sehingga bisa mengenali berbagai jenis tulisan dengan lebih akurat.

Berikut cara machine learning membantu OCR:

1. Mengenali bentuk huruf

Algoritma machine learning, terutama jaringan saraf tiruan, dilatih dengan banyak gambar huruf dan teks yang sesuai.

Dengan latihan ini, model machine learning belajar mengenali pola-pola visual yang membentuk huruf, bahkan dalam berbagai jenis huruf atau gaya tulisan tangan. Saat diberikan gambar baru, model ini bisa mengidentifikasi huruf dengan tingkat akurasi yang tinggi.

Baca Juga: Pengenalan Pola dalam OCR: Fungsi dan Contohnya

2. Memisahkan teks dari gambar

Sebelum mengenali huruf, sistem OCR perlu memisahkan teks dari elemen lain dalam gambar, seperti gambar ilustrasi atau tabel.

Machine learning bisa digunakan untuk melatih model yang secara otomatis mengidentifikasi area teks dalam gambar. Ini membuat OCR fokus pada bagian yang penting dan mempercepat prosesnya.

3. Memperbaiki hasil OCR

Setelah teks diekstrak, teknologi pemrosesan bahasa alami atau natural language processing (NLP) bisa digunakan untuk meningkatkan kualitas hasil OCR.

Model NLP bisa melakukan koreksi ejaan, tata bahasa, dan bahkan memahami konteks kalimat untuk memperbaiki kesalahan yang mungkin terjadi saat mengenali huruf.

Baca Juga: Apa Itu OCR (Pengenalan Karakter Optik) dan Cara Kerjanya

Manfaat machine learning untuk OCR

Dengan bantuan machine learning, OCR menjadi:

• Lebih Akurat: Model machine learning bisa mengenali tulisan dengan lebih akurat, terutama jika tulisan tangan berbeda-beda, jenis hurufnya beragam, atau kualitas gambarnya kurang bagus.
• Lebih Cepat: Dengan kemampuan memisahkan teks dari gambar dan memperbaiki hasil OCR, machine learning membuat proses OCR lebih cepat dan efisien.
• Lebih Fleksibel: Model machine learning bisa dilatih untuk mengenali berbagai jenis dokumen dan bahasa, sehingga bisa disesuaikan dengan kebutuhan pengguna.

Manfaat machine learning OCR untuk bisnis

Software OCR yang dilengkapi dukungan machine learning memiliki berbagai manfaat untuk bisnis.

Berikut beberapa manfaat nyata dari pemanfaatan OCR berbasis AI dalam otomatisasi proses bisnis (Melansir data dari Snapcall, Verihubs, dan Primerecognition):  

• ROI Investasi: Rata-rata perusahaan meraih 3,5× ROI atas investasi OCR. Bahkan, top performer mencapai hingga 8× ROI.
• Peningkatan Akurasi: Akurasi pengenalan teks pada OCR dengan machine learning mencapai 95–99%, mendekati kinerja manusia dan meminimalkan kesalahan entri data.
• Pengurangan Biaya Operasional: Implementasi OCR mengurangi biaya tenaga kerja administratif hingga 20–30% melalui otomatisasi end-to-end.
• Penghematan Waktu: Sekitar 46% waktu karyawan hilang pada tugas kertas; OCR memberikan efisiensi waktu signifikan dalam data entry.
• Pengurangan Kebutuhan FTE: Beberapa perusahaan melaporkan 65% penurunan kebutuhan full-time equivalent (FTE) untuk entri data manual.
• Kecepatan Proses Dokumen: Proses yang memakan berjam-jam kini dapat selesai dalam hitungan menit, mempercepat siklus operasional harian.

Kesimpulan

Machine learning telah meningkatkan kemampuan OCR secara signifikan, menjadikannya lebih akurat, cepat, dan fleksibel. Dengan perkembangan teknologi machine learning yang terus berlanjut, di masa depan, OCR akan semakin canggih.

Jika Anda tertarik untuk menggunakan software OCR, Mekari Stream hadir sebagai solusi yang memanfaatkan kecanggihan machine learning untuk memberikan akurasi dan efisiensi terbaik dalam mengubah dokumen Anda menjadi data yang bermanfaat.

Kini, Mekari Stream tersedia melalui Mekari Expense untuk mengelola invoice dan pengeluaran bisnis dengan lebih komprehensif.

Integrasi ini memungkinkan Anda menjadwalkan, mengelola, dan melakukan pembayaran secara otomatis setelah data dari invoice terekstrak dan terinput dalam aplikasi.

Mekari sendiri telah dipercaya oleh lebih dari 35.000 bisnis untuk mengembangkan inovasi digital mereka.

Hubungi kami sekarang untuk mendapatkan demo gratis dan konsultasi lebih lanjut tentang solusi OCR cerdas untuk bisnis Anda.

Referensi
IBM. “What is machine learning (ML)?”