Pengenalan dan Klasifikasi Tulisan pada Nota Pembelian Material (Studi Kasus Proyek Konstruksi)

Abstract

CV Bangun Karya Sejahtera merupakan perusahaan yang aktif bergerak di bidang properti dan memiliki banyak arus kas masuk maupun keluar. Perusahaan telah memiliki sistem informasi untuk membantu memantau aliran dana. Namun, karyawan harus memasukkan data tersebut secara manual ke dalam sistem. Proses input ini seringkali memakan banyak waktu mereka. Oleh karena itu, tugas akhir ini bermaksud untuk menambahkan fitur pada sistem informasi yang ada untuk membantu karyawan dalam menginput data secara otomatis ke dalam sistem informasi perusahaan yang ada. Fitur ini memanfaatkan teknologi Optical Character Recognition (OCR). Ini dikembangkan menggunakan kerangka Flask berdasarkan bahasa pemrograman Python. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan Support Vector Machine. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur tambahan dapat melakukan pengenalan dan klasifikasi teks dengan SGDClassifier rata-rata 8,89 detik. Adanya fitur OCR pada sistem informasi ini diharapkan dapat membantu karyawan perusahaan dalam menginput data ke dalam sistem informasi CV Bangun Karya Sejahtera.

CC Licencing

Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).