Pengembangan Fitur Text Detection Dengan Algoritma YOLO Pada Aplikasi OCR Di PT XYZ

Abstract

Optical Character Recognition (OCR) merupakan teknologi yang mengubah teks dalam citra atau gambar menjadi data digital yang dapat dikenali oleh mesin. Dengan kemajuan kecerdasan buatan, algoritma YOLO (You Only Look Once) semakin banyak digunakan dalam sistem OCR karena kemampuannya mendeteksi objek kecil secara real-time dengan akurasi tinggi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model deteksi teks otomatis berbasis YOLO yang dapat diimplementasikan untuk mendukung proses quality control di PT XYZ, sebuah perusahaan manufaktur di bidang elektrifikasi dan otomasi industri. Model dilatih menggunakan dataset gambar produk industri dan dirancang untuk mendeteksi serta menandai posisi teks secara otomatis. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu membaca citra dari folder secara otomatis, mendeteksi teks dengan tingkat akurasi yang baik, dan menghasilkan keluaran berupa gambar beranotasi serta file koordinat dalam format txt. Evaluasi dilakukan menggunakan pendekatan functional testing dan menunjukkan performa sistem berjalan sesuai harapan. Namun, nilai Box Loss yang cukup tinggi mengindikasikan bahwa presisi posisi bounding box masih perlu ditingkatkan, terutama melalui penambahan jumlah dan keragaman data pelatihan. Pengembangan ini menunjukkan efektivitas YOLO dalam mendeteksi teks, serta potensial diterapkan dalam proses inspeksi otomatis di sektor industri manufaktur.