Di era digital yang terus berkembang, kebutuhan untuk mengubah dokumen fisik menjadi bentuk digital semakin meningkat. Proses ini tidak hanya melibatkan pemindaian gambar, tetapi juga ekstraksi informasi yang bermakna dari dokumen tersebut. Dua teknologi yang sering dibahas dalam konteks ini adalah Optical Character Recognition atau OCR dan Document AI. 

Meskipun keduanya memiliki fungsi yang serupa dalam mengonversi dokumen fisik menjadi data digital, keduanya sangat berbeda dari segi kemampuan, teknologi yang digunakan, dan hasil akhir yang ditawarkan.

Dalam artikel ini, kita akan membahas secara mendalam mengenai perbedaan antara OCR dan Document AI. Mulai dari pengertian dasar, cara kerja, manfaat, hingga perbandingan fitur dan kegunaannya di berbagai industri.

Apa Itu OCR?

OCR adalah singkatan dari Optical Character Recognition, yaitu teknologi yang memungkinkan komputer untuk mengenali teks dalam gambar yang berasal dari dokumen yang dipindai, foto, atau file PDF. Teknologi ini bekerja dengan menganalisis bentuk huruf pada gambar dan mengubahnya menjadi karakter digital yang bisa disunting, dicari, dan dianalisis.

Contoh sederhana penggunaan OCR adalah saat kita memindai halaman buku dan ingin menyalin teks dari hasil scan tersebut ke dokumen Word.

OCR bekerja dalam beberapa tahapan:

1. Preprocessing Gambar
   Gambar dibersihkan dari noise, kontras ditingkatkan, dan dilakukan konversi ke warna hitam-putih agar sistem lebih mudah mengenali teks.

2. Deteksi Teks
   Sistem mengidentifikasi area dalam gambar yang kemungkinan berisi teks.

3. Segmentasi Karakter
   Teks dipisahkan menjadi huruf-huruf individu untuk diproses lebih lanjut.

4. Pengenalan Karakter
   Mesin membandingkan bentuk karakter dengan database font yang dikenali atau menggunakan algoritma machine learning untuk mengenali huruf.

5. Post-processing
   Teks yang dikenali disesuaikan dengan konteks atau pengecekan ejaan untuk meningkatkan akurasi.
   

Kelebihan:

• Cepat dan ringan.
• Cocok untuk dokumen dengan struktur sederhana.
• Banyak tersedia dalam bentuk open-source (seperti Tesseract).

Kekurangan:

• Tidak memahami konteks teks.
• Kesulitan membaca dokumen dengan layout kompleks (formulir, tabel, dll).
• Akurasi menurun pada dokumen dengan kualitas rendah.

Apa Itu Document AI?

Document AI adalah pengembangan lanjutan dari OCR yang menggabungkan teknologi kecerdasan buatan, khususnya NLP (Natural Language Processing) dan ML (Machine Learning), untuk tidak hanya mengenali teks, tetapi juga memahami makna dan struktur dokumen.

Document AI bertujuan untuk mengekstraksi informasi kontekstual dari dokumen, seperti nama pelanggan, nomor faktur, tanggal transaksi, dan sebagainya—bahkan jika format dokumennya tidak seragam.

Berikut adalah alur kerja umum Document AI:

1. Pengenalan Struktur Dokumen
   Teknologi ini dapat mendeteksi dan memahami elemen seperti header, footer, tabel, kolom, dan label.

2. Pengenalan Entitas
   Sistem menandai informasi penting berdasarkan konteks seperti nama, alamat, nomor rekening, jumlah uang, dll.

3. Ekstraksi Data Terstruktur
   Informasi penting diubah menjadi format terstruktur seperti JSON atau database, siap untuk dianalisis lebih lanjut.

4. Integrasi dan Otomatisasi
   Hasil ekstraksi dapat langsung terintegrasi dengan sistem lain seperti CRM, ERP, atau database internal.

Kelebihan:

• Memahami konteks dan struktur dokumen.
• Akurat pada berbagai jenis dokumen kompleks (invoice, formulir, kontrak).
• Dapat belajar dan berkembang dengan data baru (machine learning).
• Mendukung analisis teks lanjutan seperti klasifikasi dan sentimen.

Kekurangan:

• Lebih mahal dan kompleks daripada OCR biasa.
• Membutuhkan pelatihan model untuk hasil optimal.
• Konsumsi sumber daya komputasi lebih tinggi.

Perbandingan OCR dan Document AI

Meskipun OCR dan Document AI sering dianggap serupa karena keduanya berhubungan dengan pembacaan teks dari dokumen, kenyataannya mereka berbeda secara fundamental.

• OCR adalah teknologi dasar yang mengonversi gambar teks menjadi teks digital.
• Document AI adalah evolusi dari OCR yang mampu memahami konteks dan struktur, serta mengekstrak informasi yang relevan.

Aspek	OCR	Document AI
Tujuan	Mengenali karakter/teks dalam gambar	Memahami dan mengekstrak informasi dari dokumen
Teknologi	Pengenalan pola atau karakter	AI, NLP, dan Machine Learning
Kemampuan Struktur	Terbatas, kesulitan dengan layout kompleks	Mampu memahami struktur dokumen
Keluaran	Teks mentah	Data terstruktur dan terklasifikasi
Kecerdasan Kontekstual	Tidak ada	Ada – bisa mengenali entitas dan hubungan antar data
Contoh Penggunaan	Scan buku, digitalisasi dokumen	Proses invoice, analisis kontrak hukum
Tingkat Akurasi	Sedang hingga tinggi tergantung kualitas dokumen	Tinggi bahkan pada dokumen rumit
Biaya dan Implementasi	Rendah	Tinggi, tetapi sebanding dengan manfaat

 

• Tujuan: OCR fokus pada mengubah teks gambar menjadi teks biasa tanpa pemahaman konteks. Document AI, sebaliknya, tidak hanya mengenali teks, tapi juga menganalisis arti dari teks tersebut, misalnya mengenali bahwa “Rp10.000.000” adalah nilai total dari sebuah invoice.

• Teknologi: OCR umumnya menggunakan metode pengenalan pola (pattern recognition) atau metode klasik berbasis pixel. Sedangkan Document AI menggabungkan beberapa teknologi mutakhir seperti pembelajaran mesin (machine learning), deep learning, dan Natural Language Processing untuk memahami isi dokumen secara cerdas.

• Kemampuan Struktur: OCR akan kesulitan menafsirkan tabel atau formulir karena ia hanya memproses baris demi baris teks. Document AI mampu mengidentifikasi elemen-elemen seperti header, tabel, dan label formulir, serta mengetahui bagaimana elemen-elemen ini saling terhubung.

• Keluaran: Jika OCR hanya menghasilkan teks polos, maka Document AI mampu langsung mengekstrak data spesifik seperti “Nama Klien: Budi”, “Tanggal: 21 Maret 2024”, dan menyusunnya dalam bentuk JSON atau spreadsheet siap pakai.

• Kecerdasan Kontekstual: OCR tidak bisa membedakan apakah sebuah angka adalah nomor invoice atau jumlah total pembayaran. Document AI bisa, karena ia dilatih untuk mengenali konteks dan jenis entitas.

• Akurasi: OCR bisa memiliki tingkat kesalahan tinggi jika dokumen rusak, miring, atau memiliki format tidak standar. Document AI, karena menggunakan AI adaptif, bisa berlatih dari kesalahan sebelumnya dan memperbaiki akurasinya seiring waktu.

• Biaya dan Implementasi: OCR bisa digunakan dengan cepat tanpa banyak integrasi atau pelatihan. Sebaliknya, Document AI seringkali memerlukan pengaturan awal yang kompleks, tapi sangat bermanfaat untuk bisnis skala besar yang membutuhkan otomatisasi dokumen secara menyeluruh.

Studi Kasus Penggunaan OCR dan Document AI

Pemilihan antara OCR dan Document AI tergantung pada kompleksitas dokumen dan kebutuhan bisnis. Jika yang dibutuhkan hanya perlu menyalin teks dari hasil scan, OCR mungkin sudah cukup. Namun, jika ingin sistem yang bisa membaca, memahami, dan mengambil keputusan berdasarkan dokumen, maka Document AI adalah jawabannya.

Di masa depan, kombinasi OCR dan Document AI akan semakin menjadi bagian dari transformasi digital perusahaan di berbagai sektor, mulai dari keuangan, kesehatan, hingga pemerintahan. Dengan memahami perbedaan dan kemampuan masing-masing teknologi, kita dapat memilih solusi terbaik yang sesuai dengan kebutuhan.

OCR di Dunia Nyata

 

Perusahaan logistik sering menggunakan OCR untuk membaca label pengiriman dari paket. Teknologi ini cukup untuk mengenali nomor resi, alamat, dan nama pengirim. OCR membantu mempercepat proses penyortiran paket secara otomatis.

Document AI di Dunia Nyata

Perusahaan asuransi menggunakan Document AI untuk memproses klaim. Dokumen klaim biasanya mencakup berbagai format dan informasi: formulir, laporan medis, foto kerusakan, dan lain-lain. Dengan Document AI, sistem dapat mengenali jenis klaim, menganalisis isi dokumen, dan bahkan mengambil keputusan awal secara otomatis.

Tren Masa Depan OCR dan Document AI

Dengan semakin banyaknya data tak terstruktur di dunia bisnis, tren penggunaan Document AI diperkirakan akan meningkat tajam. Organisasi tidak lagi hanya membutuhkan digitalisasi dokumen, tetapi juga pemahaman atas dokumen tersebut.

Bahkan, perusahaan besar seperti Google, Amazon, dan Microsoft telah meluncurkan platform Document AI mereka sendiri, yang terintegrasi dengan cloud dan API, memudahkan perusahaan mengimplementasikannya dalam skala besar.

Sementara itu, OCR tetap memiliki tempat tersendiri, terutama untuk kebutuhan yang ringan dan spesifik. Perpustakaan digital, sistem pengarsipan, dan aplikasi mobile scan tetap akan mengandalkan OCR karena kesederhanaan dan kecepatannya.

Mengoptimasi Kerja dengan Document Recognition

Jadikan pekerjaan kamu lebih teroptimasi terutama untuk pengurusan dokumen-dokumen pekerjaan yang butuh dioptimasi dengan Document Recognition dari Aptikma!

Aptikma menggabungkan Optical Character Recognition (OCR) dengan kecerdasan buatan (AI) dan machine learning untuk mengotomatisasi pemrosesan data dari dokumen. Sistem ini memungkinkan pemrosesan dokumen secara lebih efisien, meminimalkan kesalahan manusia, dan meningkatkan produktivitas operasional.

Segera hubungi kami melalui Email atau WhatsApp dan temukan kemudahan dalam bekerja dengan Documen Recognition dari Aptikma!