Pengembangan aplikasi mobile OCR untuk pembacaan meteran air pada PAMDes Pandanrejo menggunakan segmentasi digit dan MobileNetV2

INDONESIA:

PAMDes Pandanrejo menerapkan proses pencatatan meteran air pelanggan secara manual dengan menggunakan formulir kertas. Metode tersebut berpotensi menimbulkan kesalahan pencatatan, ketidaksesuaian data, serta membutuhkan waktu yang relatif lama dalam proses rekapitulasi dan pengolahan informasi. Kondisi ini menjadi tantangan di era digitalisasi yang menuntut pengelolaan data secara cepat, akurat, dan terintegrasi. Oleh karena itu, diperlukan penerapan sistem informasi berbasis digital untuk meningkatkan efisiensi proses pencatatan meteran air, pengelolaan data pelanggan, dan perhitungan tagihan. Penelitian ini mengembangkan aplikasi mobile OCR untuk membantu proses pembacaan digit meteran air dan pencatatan hasil pembacaan pada PAMDes Pandanrejo serta menganalisis pengaruh penggunaan optimizer dan variasi learning rate pada fase fine-tuning terhadap performa model MobileNetV2. Pelatihan model menggunakan kombinasi dataset DIGITS dan data lapangan, dengan performa terbaik diperoleh menggunakan optimizer Adam dan learning rate 1e-5 pada fase fine-tuning, menghasilkan nilai accuracy 96,51%, precision 96,63%, recall 96,51%, dan f1-score 96,52%. Pengujian fungsionalitas aplikasi menggunakan blackbox testing menunjukkan 19 skenario memperoleh status valid dengan tingkat keberhasilan 100%. Evaluasi akurasi OCR pada digit meteran air pelanggan PAMDes Pandanrejo menghasilkan nilai sebesar 87,74%.

ENGLISH:

PAMDes Pandanrejo currently uses a manual process to record customer water meter readings using paper forms. This method is prone to recording errors and data discrepancies, and it requires a relatively long time for data compilation and processing. This situation poses a challenge in the era of digitalization, which demands fast, accurate, and integrated data management. Therefore, the implementation of a digital-based information system is necessary to improve the efficiency of the water meter reading process, customer data management, and billing calculations. This study developed an OCR mobile application to assist in reading water meter digits and recording the readings at PAMDes Pandanrejo, as well as to analyze the impact of using different optimizers and varying learning rates during the fine-tuning phase on the performance of the MobileNetV2 model. Model training utilized a combination of the DIGITS dataset and field data, with the best performance achieved using the Adam optimizer and a learning rate of 1e-5 during the fine-tuning phase, yielding an accuracy of 96.51%, precision of 96.63%, recall of 96.51%, and an F1-score of 96.52%. Functional testing of the application using black-box testing showed that 19 scenarios were validated with a 100% success rate. The OCR accuracy evaluation of the water meter digits for PAMDes Pandanrejo customers yielded a value of 87.74%.

ARAB:

تطبق مؤسسة المياه القروية (PAMDes) في باندانريجو عملية تسجيل قراءات عدادات المياه للعملاء يدويًّا باستخدام نماذج ورقية. وقد تؤدي هذه الطريقة إلى حدوث أخطاء في التسجيل وتباين في البيانات، كما أنها تستغرق وقتًا طويلاً نسبيًّا في عملية تجميع المعلومات ومعالجتها. ويشكل هذا الوضع تحديًّا في عصر الرقمنة الذي يتطلب إدارة البيانات بسرعة ودقة وبشكل متكامل. لذلك، من الضروري تطبيق نظام معلومات رقمي لتحسين كفاءة عملية قراءة عدادات المياه، وإدارة بيانات العملاء، وحساب الفواتير. يهدف هذا البحث إلى تطوير تطبيق جوال يعمل بتقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) للمساعدة في عملية قراءة أرقام عدادات المياه وتسجيل نتائج القراءة في شركة PAMDes Pandanrejo، بالإضافة إلى تحليل تأثير استخدام مُحسِّن (optimizer) وتباين معدل التعلم (learning rate) في مرحلة الضبط الدقيق (fine-tuning) على أداء نموذج MobileNetV2. تم تدريب النموذج باستخدام مزيج من مجموعة بيانات DIGITS والبيانات الميدانية، حيث تم الحصول على أفضل أداء باستخدام مُحسِّن Adam ومعدل التعلم 1e-5 في مرحلة الضبط الدقيق، مما أدى إلى تحقيق دقة بنسبة 96,51%، ودقة تحديد بنسبة 96,63%، ومعدل استرجاع بنسبة 96,51%، ودرجة F1 بنسبة 96,52%. وأظهر اختبار وظائف التطبيق باستخدام اختبار الصندوق الأسود أن 19 سيناريو حصلت على حالة «صالح» بنسبة نجاح بلغت 100%. وأسفر تقييم دقة التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لأرقام عدادات مياه عملاء PAMDes Pandanrejo عن قيمة بلغت 87,74%.