OPTICAL CHARACTER RECOGNITION METERAN
MULTIFUNGSI OTOMATIS MENGGUNAKAN
XAMARIN PLATFORM
HALAMAN SAMPUL
SKRIPSI
Oleh:
M. Yarzuk Adami
170210072
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNIK DAN KOMPUTER
UNIVERSITAS PUTERA BATAM
TAHUN 2021
OPTICAL CHARACTER RECOGNITION METERAN
MULTIFUNGSI OTOMATIS MENGGUNAKAN
XAMARIN PLATFORM
HALAMAN JUDUL
SKRIPSI
Untuk memenuhi salah satu syarat
memperoleh gelar Sarjana
Oleh
M. Yarzuk Adami
170210072
PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS TEKNIK DAN KOMPUTER
UNIVERSITAS PUTERA BATAM
TAHUN 2021
iii
HALAMAN PERNYATAAN
iv
OPTICAL CHARACTER RECOGNITION METERAN
MULTIFUNGSI OTOMATIS MENGGUNAKAN
XAMARIN PLATFORM
HALAMAN PENGESAHAN
SKRIPSI
Untuk memenuhi salah satu syarat
memperoleh gelar Sarjana
Oleh
M. Yarzuk Adami
170210072
Telah disetujui oleh Pembimbing pada tanggal
seperti tertera di bawah ini
Batam, 28 Januari 2021
Rahmat Fauzi, S.Kom., M.Kom.
Pembimbing
v
ABSTRAK
Kegiatan pembacaan dan pencatatan pada meteran listrik dan air sering menjadi
keluhan pelanggan, karena seringnya angka pemakaian yang terpakai tidak sesuai
dengan pemakaian yang tertera pada meteran, khusunya meteran listrik. Dengan
dibangunnya sistem ini diharapkan dapat membantu petugas dalam melakukan
pembacaan dan pencatatan meteran lebih akurat, sehingga dapat mengurangi
keluhan pelanggan. Sistem ini merupakan aplikasi android yang menggunakan
teknik OCR (Optical Character Recognition), ketika smartphone mengambil
sebuah photo objek dan terdapat teks, aplikasi android ini dapat mengenali dan
membaca teks tersebut, kemudian menyaring agar hanya angka saja yang dibaca
oleh sistem, dan angka ini akan digunakan untuk pengurangan dengan angka yang
tertera pada meteran pelanggan bulan lalu sehingga didapatkan penggunaan
meteran dari pelanggan untuk periode tersebut. Penerapan Optical Character
Recognition ini dapat menghasilkan akurasi hingga mencapai rata-rata 96.66%
dengan syarat angka meteran yang tertera pada meteran terbaca dengan jelas oleh
sistem. Jika ada angka yang tidak terbaca maka akan menimbulkan error pada
aplikasi, dapat tidak terbaca atau terbaca dengan angka yang salah, contohnya
angka 0 dapat terbaca menjadi 8 atau angka lainnya dan juga sebaliknya. Untuk
meteran digital yang memiliki angka jelas akan dapat mencapai akurasi hingga
mencapai diatas 96.66%, sedangkan untuk meteran analog tidak dapat dipastikan
berapa akurasi yang dapat dihasilkan, tergantung dari kondisi meteran, apakah
berdebu, terang atau gelap, dan factor lainnya. Untuk mengatasi permasalahan
tersebut maka pada sistem tidak langsung menyimpan hasil scan ke database,
melainkan akan ditampilkan terlebih dahulu angka-angka tersebut pada box yang
disediakan agar dapat dilakukan pengecekan oleh petugas sebelum akhirnya
disimpan ke database.
Kata Kunci: Pembacaan dan Pencatatan; Optical Character Recognition; Meteran
Listrik dan Air; Database.
vi
ABSTRACT
Reading and recording activities on electricity and water meters often become
complaints from customers, because often the usage figures used do not match the
usage stated on the meter, especially the electricity meter. With the construction of
this system, it is hoped that it can assist officers in taking meter readings and
recording more accurately, so as to reduce customer complaints. This system is an
android application that uses the OCR (Optical Character Recognition) technique,
when the smartphone takes a photo of an object and there is text, this android
application can recognize and read the text, then filter it so that only numbers are
read by the system, and this number will be used for subtraction from the number
printed on the last month's customer meter so that the customer used the meter for
that period. The application of Optical Character Recognition can produce an
average accuracy of 96.66% provided that the meter number printed on the meter
is clearly read by the system. If there are numbers that are not readable, it will
cause an error in the application, it can be illegible or the wrong number is read,
for example, the number 0 can be read as 8 or other numbers and vice versa. For
digital meters that have clear numbers, they will be able to reach an accuracy of
up to 96.66%, while for analog meters it is not certain how much accuracy can be
produced, depending on the condition of the meter, whether dusty, light, or dark,
and other factors. To overcome this problem, the system does not directly save the
scan results to the database, but the numbers will be displayed first in the box
provided so that it can be checked by the officer before finally being saved to the
database.
Keywords: Reading and Recording; Optical Character Recognition; Electricity and
Water Meters; Database.
vii
KATA PENGANTAR
Puji syukur kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan segala rahmat dan
karuniaNya, sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan tugas akhir yang
merupakan salah satu persyaratan untuk menyelesaikan program studi strata satu
(S1) pada Program Studi Teknik Informatika Universitas Putera Batam.
Penulis menyadari bahwa skripsi ini masih jauh dari sempurna. Karena itu,
kritik dan saran akan senantiasa penulis terima dengan senang hati. Dengan segala
keterbatasan, penulis menyadari pula bahwa skripsi ini takkan terwujud tanpa
bantuan, bimbingan, dan dorongan dari berbagai pihak. Untuk itu, dengan segala
kerendahan hati, penulis menyampaikan ucapan terima kasih kepada:
1. Rektor Universitas Putera Batam;
2. Dekan Fakultas Teknik dan Komputer;
3. Ketua Program Studi Teknik Informatika;
4. Bapak Rahmat Fauzi, S.Kom., M.Kom. selaku pembimbing skripsi pada
Program Studi Teknik Informatika Universitas Putera Batam;
5. Dosen dan Staff Universitas Putera Batam;
6. Kedua orang tua dan keluarga yang selalu mendukung dan memberikan
do’a kepada penulis;
7. Bapak Algifanri Maulana, S.SI., M.MSI. selaku founder PT. Mitra
Kuadran Teknologi;
8. Seluruh teman-teman dan sahabat seperjuangan selama kuliah yang
namanya tidak bisa disebutkan satu-persatu, terima kasih telah
menjadikan masa kuliah selama ini terasa indah dan menyenangkan;
viii
9. Serta semua pihak yang baik secara langsung maupun tidak langsung
yang telah membantu penulis dalam penyusunan laporan ini.
Semoga Allah SWT membalas kebaikan dan selalu mencurahkan hidayah
serta taufik-Nya, Amin.
Batam, 25 Januari 2021
M. Yarzuk Adami
ix
DAFTAR ISI
Halaman
HALAMAN SAMPUL................................................................................................i
HALAMAN JUDUL ................................................................................................. ii
HALAMAN PERNYATAAN ................................................................................. iii
HALAMAN PENGESAHAN ................................................................................. iv
ABSTRAK ...................................................................................................................v
ABSTRACT ................................................................................................................ vi
KATA PENGANTAR ............................................................................................. vii
DAFTAR ISI ............................................................................................................. ix
DAFTAR GAMBAR ............................................................................................... xii
DAFTAR TABEL ................................................................................................... xiv
BAB I ............................................................................................................................1
PENDAHULUAN .......................................................................................................1
1.1. Latar Belakang ................................................................................................. 1
1.2. Identifikasi Masalah ......................................................................................... 3
1.3. Pembatasan Masalah ........................................................................................ 3
1.4. Rumusan Masalah ............................................................................................ 4
1.5. Tujuan Penelitian ............................................................................................. 4
1.6. Manfaat Penelitian ........................................................................................... 4
BAB II ..........................................................................................................................6
TINJAUAN PUSTAKA .............................................................................................6
2.1. Teori Dasar ....................................................................................................... 6
2.1.1. Digital Image Processing ........................................................................ 6
2.1.2. Optical Character Recognition (OCR) .................................................. 6
2.1.4. Bargainser ................................................................................................ 9
2.1.5. Meteran Air ............................................................................................ 12
2.2. Teori Khusus .................................................................................................. 12
2.2.1. Entity Relationship Diagram (ERD) .................................................... 12
2.2.2. UML (Unified Modelling Language) ................................................... 13
2.2.3. Android ................................................................................................... 18
x
2.2.4. Xamarin .................................................................................................. 27
2.2.5. Microsoft Visual Studio 2019................................................................ 28
2.2.6. Database Postgresql .............................................................................. 29
2.2.7. StarUML ................................................................................................. 30
2.2.8. Filezilla Server ....................................................................................... 30
2.2.9. Putty ........................................................................................................ 30
2.2.10. Navicat Premium 15.............................................................................. 31
2.2.11. Adobe XD .............................................................................................. 31
2.2.12. YED Graph Editor ................................................................................ 32
2.2.13. Metode Template Matching Correlation ............................................. 33
2.3. Penelitian Terdahulu ...................................................................................... 33
2.4. Kerangka Pemikiran....................................................................................... 39
BAB III .......................................................................................................................42
METODE PENELITIAN ........................................................................................42
3.1. Desain Peneltian ............................................................................................. 42
3.2. Alur atau Proses Perancangan Sistem ........................................................... 44
3.2.1. Unified Modelling Language (UML) ................................................... 45
3.2.2. Desain Database .................................................................................... 59
3.2.3. Desain Antarmuka (Interface) .............................................................. 61
3.3. Metode Pengujian Sistem .............................................................................. 77
3.4. Lokasi dan Jadwal Penelitian ........................................................................ 77
3.4.1. Lokasi Penelitian.................................................................................... 77
3.4.2. Jadwal Penelitian ................................................................................... 77
BAB IV .......................................................................................................................79
HASIL DAN PEMBAHASAN ...............................................................................79
4.1. Hasil Penelitian .............................................................................................. 79
4.2. Pembahasan .................................................................................................... 97
4.2.1. Metode Pengujian White-Box ................................................................. 97
4.2.2. Metode Pengujian Black-Box ............................................................... 104
BAB V...................................................................................................................... 108
KESIMPULAN DAN SARAN ............................................................................ 108
5.1. Kesimpulan ................................................................................................... 108
xi
5.2. Saran ........................................................................................................... 109
DAFTAR PUSTAKA ............................................................................................ 110
LAMPIRAN - LAMPIRAN ................................................................................. 112
xii
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Proses Optical Character Recognition .............................................. 7
Gambar 2.2 Bargainser Model Analog ................................................................ 11
Gambar 2.3 Bargainser Model Digital ................................................................. 11
Gambar 2.4 Meteran Air ATB .............................................................................. 12
Gambar 2.5 Icon Android ..................................................................................... 18
Gambar 2.6 Icon Android Lollipop Versi 5.0 ...................................................... 22
Gambar 2.7 Icon Android Marshmallow Versi 6.0 ............................................. 23
Gambar 2.8 Icon Android Nougat Versi 7 ........................................................... 24
Gambar 2.9 Icon Android Oreo Versi 8 ............................................................... 24
Gambar 2.10 Icon Android Pie Versi 9 .................................................................. 25
Gambar 2.11 Icon Android Versi 11 ...................................................................... 26
Gambar 2.12 Icon Xamarin ..................................................................................... 27
Gambar 2.13 Icon Microsoft Visual Studio ............................................................ 28
Gambar 2.14 Icon Postgresql.................................................................................. 29
Gambar 2.15 Logo StarUML .................................................................................. 30
Gambar 2.16 Icon Navicat Premium ...................................................................... 31
Gambar 2.17 Icon Adobe XD ................................................................................. 31
Gambar 2.18 Icon yED Graph Editor ..................................................................... 32
Gambar 2.19 Kerangka berfikir penelitan .............................................................. 40
Gambar 3.1 Desain Penelitian .............................................................................. 42
Gambar 3.2 Use Case Diagram Petugas.............................................................. 46
Gambar 3.3 Activity Diagram Login .................................................................... 48
Gambar 3.4 Activity Diagram Ganti Password ................................................... 49
Gambar 3.5 Activity Diagram Informasi Belum Dilakukan Scan ...................... 50
Gambar 3.6 Activity Diagram Riwayat Scan ....................................................... 51
Gambar 3.7 Activity Diagram Scan...................................................................... 52
Gambar 3.8 Activity Diagram Logout .................................................................. 53
Gambar 3.9 Sequence Diagram Login ................................................................. 55
Gambar 3.10 Sequence Diagram Scan ................................................................... 55
Gambar 3.11 Sequence Diagram Belum Dilakukan Scan .................................... 56
Gambar 3.12 Sequence Diagram Sudah Dilakukan Scan ..................................... 56
Gambar 3.13 Sequence Diagram Ganti Password ................................................ 57
Gambar 3.14 Sequence Diagram Logout ............................................................... 58
Gambar 3.15 Interface Page Login ........................................................................ 61
Gambar 3.16 Interface Page Ganti Password ....................................................... 62
Gambar 3.17 Interface Halaman Utama................................................................. 64
Gambar 3.18 Interface Page Pilih Input Nomor Pelanggan ................................. 65
Gambar 3.19 Interface Page Input Nomor Pelanggan Manual ............................ 66
Gambar 3.20 Interface Page Pilih Scan Jenis Meteran ......................................... 67
Gambar 3.21 Interface Page Scan Meteran ........................................................... 68
xiii
Gambar 3.22 Interface Page Konfirmasi Hasil Scan ............................................ 69
Gambar 3.23 Interface Page Cropping .................................................................. 70
Gambar 3.24 Interface Page Simpan ..................................................................... 71
Gambar 3.25 Interface Page Informasi Akun........................................................ 72
Gambar 3.26 Interface Page History...................................................................... 73
Gambar 3.27 Interface Page Data History ............................................................. 74
Gambar 3.28 Interface Page Belum Scan .............................................................. 75
Gambar 3.29 Interface Page Scan QR Code.......................................................... 76
Gambar 4.1 Halaman Login Pada Aplikasi Android........................................... 80
Gambar 4.2 Halaman Ganti Password Pada Aplikasi Android.......................... 81
Gambar 4.3 Halaman Utama Pada Aplikasi Android ......................................... 83
Gambar 4.4 Halaman Informasi Akun Pada Aplikasi Android .......................... 84
Gambar 4.5 Halaman Jenis Meteran Informasi Pelanggan yang Belum
Dilakukan Scan Pada Aplikasi Android .......................................... 85
Gambar 4.6 Halaman Pelanggan yang Belum Dilakukan Scan Pada Aplikasi
Android .............................................................................................. 86
Gambar 4.7 Halaman History Pada Aplikasi Android ........................................ 87
Gambar 4.8 Halaman Data History Pada Aplikasi Android ............................... 88
Gambar 4.9 Halaman Input Nomor Pelanggan Pada Aplikasi Android ............ 89
Gambar 4.10 Halaman Input Manual Nomor Pelanggan Secara Manual Pada
Aplikasi Android............................................................................... 90
Gambar 4.11 Halaman Scan QR Code Pada Aplikasi Android ............................ 91
Gambar 4.12 Halaman Jenis Meteran Untuk Scan ................................................ 92
Gambar 4.13 Halaman Scan Meteran Pada Aplikasi Android ............................. 93
Gambar 4.14 Halaman Konfirmasi Hasil Scan ...................................................... 94
Gambar 4.15 Halaman Cropping Pada Aplikasi Android .................................... 95
Gambar 4.16 Halaman Simpan Pada Aplikasi Android ........................................ 96
xiv
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1 Entity Relationship Diagram ................................................................ 13
Tabel 2.2 Use Case Diagram................................................................................. 14
Tabel 2.3 Activity Diagram .................................................................................... 15
Tabel 2.4 Sequence Diagram ................................................................................. 16
Tabel 2.5 Class Diagram ....................................................................................... 17
Tabel 3.1 Tabel Deskripsi Use Case Diagram ..................................................... 47
Tabel 3.2 Class Diagram Petugas Dengan Pelanggan ......................................... 58
Tabel 3.3 Desain Database Tabel Pengguna ........................................................ 59
Tabel 3.4 Desain Database Tabel Pelanggan ....................................................... 59
Tabel 3.5 Desain Database Tabel Electric Scan .................................................. 60
Tabel 3.6 Desain Database Tabel Water Scan ..................................................... 60
Tabel 3.7 Tabel Jadwal Kegiatan Penelitian ......................................................... 78
Tabel 4.1 Rancangan Tabel Uji White-Box Login ................................................ 97
Tabel 4.2 Rancangan Tabel Uji White-Box Halaman Utama .............................. 98
Tabel 4.3 Rancangan Tabel Uji White-Box Page Pilih Jenis Input Nomor
Pelanggan ............................................................................................... 99
Tabel 4.4 Rancangan Tabel Uji White-Box Page Input Nomor Pelanggan
Dengan QR Code ................................................................................. 100
Tabel 4.5 Rancangan Tabel Uji White-Box Page Input Nomor Pelanggan
Dengan Manual .................................................................................... 101
Tabel 4.6 Rancangan Tabel Uji White-Box Page Jenis Meteran ....................... 101
Tabel 4.7 Rancangan Tabel Uji White-Box Page Scan Meteran ....................... 102
Tabel 4.8 Rancangan Tabel Uji White-Box Page Konfirmasi Hasil Scan Meteran
............................................................................................................... 102
Tabel 4.9 Rancangan Tabel Uji White-Box Page Cropping Hasil Scan Meteran ...
............................................................................................................... 103
Tabel 4.10 Rancangan Tabel Uji White-Box Page Simpan ................................. 103
Tabel 4.11 Rancangan Tabel Uji White-Box Page Ganti Password ................... 104
Tabel 4.12 Hasil Percobaan Scan Meteran Listrik ............................................... 105
Tabel 4.13 Hasil Percobaan Scan Meteran Air ..................................................... 106
Tabel 4.14 Rancangan Tabel Uji Pada Pengujian Menggunakan Metode Black-
Box ........................................................................................................ 151
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Energi listrik dan air bersih merupakan kebutuhan manusia yang sangat
penting dalam kehidupan sehari-hari. Energi listrik merupakan sumber daya yang
digunakan oleh manusia untuk keperluan berbagai hal penting, dengan lampu yang
dialiri oleh energi listrik dapat berguna sebagai penerang yang sangat bermanfaat
bagi manusia ketika malam hari. Tidak hanya berfungsi sebagai penerang, energi
listrik juga dapat berfungsi sebagai sumber daya yang dapat digunakan untuk
menghidupkan berbagai macam alat elektronik, seperti kipas angin, mesin cuci,
kulkas dan alat elektronik lainnya. Energi listrik dibutuhkan dalam beberapa sektor,
yaitu sektor rumah tangga, industri, bisnis,sosial, gedung kantor pemerintah, dan
penerangan jalan umum (Hakimah, 2019).
Selain energi listrik, air bersih merupakan sumber daya alam yang sangat
dibutuhkan manusia dalam kehidupan sehari-hari. Ketersediaan air bersih, sehat
dan aman merupakan kebutuhan hajat hidup yang vital bagi manusia (Oktavianto
et al., 2014). Air bersih dapat digunakan untuk berbagai keperluan pribadi, seperti
mandi, mencuci, dan keperluan lainnya.
Dengan paparan diatas, sangat jelas bahwa manusia akan sangat kesulitan jika
tidak ada perusahaan penyedia energi listrik dan air bersih, terlebih lagi manusia
modern saat ini yang hampir seluruh aktifitas membutuhkan tenaga listrik, contoh
yang sangat nyata adalah manusia modern saat ini hampir tidak dapat dipisahkan
dari smartphone, ketika smartphone mati karena baterai smartphone sudah habis
2
maka perlu untuk dilakukan isi ulang pada baterai tersebut agar smartphone dapat
menyala kembali, untuk mengisi ulang baterai tersebut maka dibutuhkan energi
listrik.
Di Indonesia terdapat perusahaan BUMN yaitu PLN sebagai penyedia energi
listrik yang disalurkan ke rumah-rumah penduduk, mall, gedung, dan bangunan
lainnya yang membutuhkan energi listrik. Sedangkan untuk penyedia air bersih di
Indonesia terdapat perusahaan BUMD yaitu ATB yang terletak di Kota Batam,
yang menyalurkan air bersih ke rumah-rumah penduduk dan ke tempat lainnya yang
ada di Kota Batam yang membutuhkan air bersih.
Kegiatan pembacaan dan pencatatan pada meteran listrik selalu menjadi
keluhan pelanggan PLN karena seringnya angka pemakaian yang terpakai tidak
sesuai dengan pemakaian yang tertera di kWh meter. Hal ini disebabkan oleh proses
pembacaan dan pencatatan meteran listrik dilakukan dengan melihat secara manual
angka pemakaian pelanggan sehingga dapat terjadi kesalahan dalam pembacaan
maupun pencatatan meteran listrik (Gunawan et al., 2014).
Dengan terus berkembangnya teknologi yang semakin hari semakin maju,
sayangnya masih ada penyedia energi listrik dan air bersih yang pembacaan dan
pencatatan meteran masih dilakukan oleh petugas secara manual. Hal ini kurang
efektif dan efisien, bukan hanya dapat terjadi kesalahan saat melakukan pembacaan
dan pencatatan meteran, tetapi juga akan membutuhkan waktu yang lama ketika
proses tersebut berjalan hingga selesai, sedangkan pelanggan yang menggunakan
energi listrik dan air bersih tidak hanya berjumlah ratusan, melainkan ribuan atau
bahkan puluhan ribu.
3
Dengan permasalahan diatas, maka peneliti memutuskan untuk melakukan
sebuah penelitian dengan judul “OPTICAL CHARACTER RECOGNITION
METERAN MULTIFUNGSI OTOMATIS MENGGUNAKAN XAMARIN
PLATFORM”. Dengan dilakukannya penelitian ini, peneliti berharap dapat
mempercepat dan mempermudah petugas dalam melakukan pembacaan dan
pencatatan meteran listrik dan air.
1.2. Identifikasi Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah peneliti uraikan diatas, maka masalah
yang dapat teridentifikasi adalah sebagai berikut:
1. Pembacaan dan pencatatan meteran oleh petugas penyedia energi listrik
ataupun air bersih masih dilakukan secara manual.
2. Angka meteran pada petugas tidak sesuai dengan angka meteran yang
tertera pada meteran pelanggan.
3. Proses pembacaan dan pencatatan secara manual membutuhkan waktu
yang cukup lama dan merepotkan sehingga tidak efektif dan efisien.
1.3. Pembatasan Masalah
Pada penelitian ini pembahasan akan dibatasi pada:
1. Membuat sebuah aplikasi android yang akan digunakan oleh petugas
penyedia energi listrik dan atau air bersih untuk melakukan pembacaan
dan pencatatan meteran untuk kemudian dikirimkan ke database.
2. Aplikasi dapat berjalan pada android versi 7 sampai android versi terbaru.
3. Pembuatan aplikasi android menggunakan Microsoft Visual Studio 2019.
4. Server menggunakan Virtual Private Server (VPS).
4
5. Database menggunakan postgresql.
6. Aplikasi android berjalan dalam kondisi online.
1.4. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang yang telah peneliti paparkan diatas, maka dapat
dirumuskan permasalahan yang akan diselesaikan dalam penelitian ini adalah
sebagai berikut:
1. Bagaimana Optical Character Recognition dapat efektif dalam pembacaan
dan pencatatan meteran listrik dan atau air?
2. Bagaimana membuat aplikasi android ini dapat melakukan pembacaan dan
pencatatan meteran listrik dan air menjadi lebih efektif dan efisien?
1.5. Tujuan Penelitian
Tujuan yang ingin dicapai pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Untuk mengetahui efektifitas dan efisieniensi Optical Character
Recognition dalam melakukan pembacaan dan pencatatan meteran listrik
dan air.
2. Untuk membuat aplikasi android yang dapat digunakan untuk melakukan
pembacaan dan pencatatan meteran listrik dan air dengan Optical
Character Recognition dan dapat melakukan scan QR Code.
1.6. Manfaat Penelitian
Adapun manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Manfaat Teoritis
Secara teroitis, penelitian ini memiliki manfaat sebagai berikut:
5
1) Sebagai referensi tambahan yang dapat digunakan untuk melakukan
penelitian yang berkaitan dengan Optical Character Recognition.
2) Memberikan sumbangan pikiran untuk penggunaan Optical
Character Recognition dengan penggunaan berupa angka, huruf,
atau teks lain.
2. Manfaat Praktis
Secara praktis, penelitian ini memiliki manfaat sebagai berikut:
1) Mempermudah dan mempercepat pembacaan dan pencatatan
meteran listrik dan atau air.
2) Meminimalisir terjadinya kesalahan pembacaan dan pencatatan,
yaitu Angka meteran pada petugas tidak sesuai dengan angka
meteran yang tertera pada meteran pelanggan.
6
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Teori Dasar
Teori dasar merupakan teori yang mendukung penelitian yang dilakukan,
sebuah penelitian tentunya akan memaparkan teori-teori yang digunakan dalam
penelitian untuk mendukung penelitian tersebut, untuk mendukung teori-teori
tersebut maka dibutuhkan teori dasar dari beberapa sumber seperti e-book, jurnal
yang telah memiliki ISSN, atau sumber prosiding lainnya.
2.1.1. Digital Image Processing
Menurut (Pangaribuan, 2019) pengolahan citra digital (Digital Image
Processing) adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari tentang teknik-teknik
mengolah citra. Citra dapat berupa sebuah photo ataupun video. Sedangkan digital
adalah pengolahan citra yang dilakukan secara digital menggunakan komputer.
Semakin berkembangnya teknologi di bidang komputerisasi, image processing
telah banyak dipakai di berbagai bidang, seperti bidang kedokteran dan bidang
industri hiburan.
2.1.2. Optical Character Recognition (OCR)
Menurut (Pangestu, 2015) Optical Character Recognition (OCR) merupakan
teknik yang digunakan untuk mengenal sebuah karakter alfabet ataupun simbol dari
sebuah citra yang didapat. OCR saat ini banyak digunakan oleh para developer
dalam pembuatan aplikasi, seperti OCR untuk menerjemahkan teks dalam bahasa
innggris menjadi bahasa indonseia, OCR untuk mengenali plat nomor suatu
kendaraan, dan penerapan OCR di bidang lainnya. Ini membuktikan bahwa OCR
7
dapat membantu manusia dalam berbagai bidang, asalkan manusia itu sendiri dapat
memanfaatkan teknologi OCR tersebut.
Menurut (Budhi et al., 2018) proses OCR meliputi beberapa tahap, yaitu
penerimaan masukan, preprocessing, segmentasi, normalisasi, dan pengenalan.
Suatu gambar akan diproses pada tahap preprocessing untuk menyamakan kualitas
dan warna dari gambar tersebut. Gambar yang dibutuhkan adalah gambar
grayscale. Gambar tersebut kemudian akan dilakukan proses segmentasi untuk
mengenali area mana yang terdeteksi huruf ataupun kata. Selanjutnya karakter
tersebut akan dinormalisasi agar ketebalan garis dapat diseragamkan. Proses
selanjutnya adalah pengenalan karakter yang telah dibaca dengan karakter yang ada
pada database. Apabila terdapat kesamaan, hasil pencarian akan ditampilkan.
Sedangkan apabila karakter tersebut tidak ditampilkan maka karater tersebut tidak
ada di database.
Gambar 2.1 Proses Optical Character Recognition
Sumber: (Budhi et al., 2018)
1. Tahap pengambilan data adalah pengambilan gambar yang akan digunakan
untuk proses OCR.
2. Proses pendahuluan meliputi beberapa proses yaitu:
Greyscalling dan thresholding, yaitu pertama adalah proses greyscalling
yaitu perubahan gambar dengan warna asli yang memiliki RGB akan dirubah
8
menjadi warna keabuan, kedua adalah proses thresholding yaitu warna
kewabuan yang didapatkan dari proses greyscalling akan dirubah menjadi
warna biner (hitam dan putih). Hal ini dilakukan karena sistem hanya dapat
mengenali angka 0 dan 1, jadi perlu merubah warna RGB menjadi warna
biner yang diwakili oleh angka 0 dan 1.
Smoothing, digunakan untuk mengurangi derau (noise). Karena pada gambar
pasti akan memili derau (noise) walaupun sedikit, hal ini dilakukan agar
gambar yang diproses dapat terbaca dengan jelas.
Scaling, proses pengubahan ukuran gambar agar tidak terlalu membebani
proses. Hal ini dilakukan agar ukuran gambar tidak terlalu besar yang dapat
membebani proses, dengan ukuran gambar yang sesuai maka proses dapat
berjalan dengan lancer.
Stroke thinning, merupakan proses untuk menandai garis batas karakter. Hal
ini dilakukan untuk mengetahui karakter apa yang sedang dilakukan proses,
sehingga OCR dapat mengenali karakter tersebut.
3. Tahap Segmentasi, untuk membatasi area gambar yang akan diproses.
4. Tahap Normalisasi, untuk mengubah ketebalan karakter yang dideteksi.
5. Tahap Ekstraksi Fitur, merupakan proses pengubahan data menjadi kumpulan
fitur yang mendeskripsikan properti gambar yang dianalisa.
6. Tahap Pengenalan Karakter, merupakan perbandingan karakter yang telah
terdeteksi oleh OCR dengan karakter yang berada di database.
9
7. Proses Akhir, umumnya untuk koreksi ejaan dari kata yang terdeteksi.
Mengoreksi kembali hasil yang didapatkan dari OCR, apakah sudah sesuai
dengan gambar yang telah dilakukan proses OCR.
8. Hasil dari prosesi ini adalah output berupa karakter yang dilakukan proses OCR
dan karakter tersebut terdapat di database.
2.1.3. QR Code
QR Code adalah image berupa matriks dua dimensi yang memiliki
kemampuan untuk menyimpan data di dalamnya. Qr Code merupakan evolusi dari
kode batang (barcode) (Rubiati & Harahap, 2019).
Qiuck Response Code sering disebut QR Code atau Kode QR adalah
semacam simbol dua dimensi yang dikembangkan oleh Denso Wave yang
merupakan anak prusahaan dari Toyota sebuah perusahaan Jepang pada tahun 1994
(Sholeh & Muharom, 2016).
Menurut (Nugraha & Munir, 2011) QR Code adalah perkembangan dari
barcode atau kode batang yang hanya mampu menyimpan informasi lebih banyak,
baik secara horizontal maupun vertikal.
2.1.4. Bargainser
Menurut (Gunawan et al., 2014) bargainser merupakan alat yang berfungsi
sebagai pembatas daya listrik yang mengalir ke suatu bangunan, baik itu rumah,
ruko, villa, ataupun bangunan lainnya, sekaligus berfungsi sebagai pengukur
jumlah daya yang digunakan oleh bangunan tersebut dalam satuan kWh.
Pada bargainser terdapat 3 bagian utama, yaitu:
10
1. MCB atau miniature circuit breaker, berfungsi untuk memutuskan aliran daya
listrik secara otomatis jika daya yang disalurkan melebihi nilai batasannya.
2. Meter listrik atau kWh meter, berfungsi untuk mengukur besaran daya yang
digunakan oleh suatu bangunan dalam satuan kWh, meter listrik ada yang
berbentuk analog dan ada juga yang digital, angka pada kWh meter berubah
sesuai penggunaan listrik bangunan tersebut.
3. Spin control, berfungsi sebagai alat kontrol penggunaan daya dalam bangunan
dan akan selalu berputar saat ada daya listrik yang digunakan oleh bangunan
tersebut.
KWh meter pada bargainser berbentuk deretan angka yang berubah secara
otomatis susuai penggunaan listrik suatu bangunan, deretan angka inilah yang akan
dilakukan pencatatan oleh petugas sehingga dapat dilakukan perhitungan tagihan
yang harus dibayarkan pelanggan sesuai pemakaian listrik yang digunakan dan
daya yang terpasang.
Saat ini ada 2 macam model bargainser yang digunakan oleh perusahaan
perusahaan penyedia tenaga listrik, yaitu model analog dan model digital. Pada
pembacaan meteran digital biasanya lebih mudah dibaca daripada meteran analog,
dikarenakan deretan angka yang tertera pada meteran digital merupakan angka pasti
seperti angka 0-9 yang kita tahu. Sedangkan untuk meteran analog deretan yang
tertera tidak pasti, meteran ini melakukan rolling sehingga deretan angka yang
tertera pada meteran tidak dapat terbaca antara angka 0-9 secara pasti, tetapi dapat
terjadi ruang kosong pada deretan angka meteran tersebut.
11
Gambar 2.2 Bargainser Model Analog
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
Gambar 2.3 Bargainser Model Digital
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
12
2.1.5. Meteran Air
Perusahaan penyedia air bersih menggunakan meteran air untuk mengetahui
jumlah pemakaian air bersih pada tiap-tiap rumah pelanggan, namun dalam
pelaksanaannya ditemukan keluhan-keluhan masyarakat mengenai mahalnya biaya
saat melakukan pembayaran tagihan air bersih. Masyarakat sering merasakan
bahwa telah terjadi kesalahan dalam pencatatan penggunaan air bersih yang
berakibat pada pembayaran bulanan rekening air yang melonjak tinggi (Wijayanto
et al., 2016).
Gambar 2.4 Meteran Air ATB
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
2.2. Teori Khusus
2.2.1. Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity Relationship Diagram (ERD) adalah diagram yang digunakan untuk
mendeskripsikan data-data atau obejek-obejk yang memiliki hubungan antar entitas
satu dengan entitas lainnya dengan menggunakan notasi (Edi & Betshani, 2012).
13
Simbol-simbol yang digunakan dalam entity relationship diagram (ERD)
adalah sebagai berikut:
Tabel 2.1 Entity Relationship Diagram
Notasi Komponen Keterangan
Entitas
Individu yang mewakili suatu
objek.
Atribut
Properti yang dimiliki oleh
entitas, merupakan karakteristik
dari entitas tersebut.
Relasi Menunjukkan hubungan antar
entitas.
Relasi 1 : 1
Relasi yang menunjukkan
hubungan antara entitas
pertama dengan entitas kedua
paling banyak 1 relasi atau
sebaliknya.
Relasi 1 : N
Relasi yang menunjukkan
hubungan antara entitas
pertama dengan entitas kedua
adalah 1 banding banyak, atau
sebaliknya.
Relasi N : N
Relasi yang menunjukkan
hubungan antara entitas
pertama dengan entitas kedua
adalah banyak banding banyak,
atau sebaliknya.
Sumber: (Edi & Betshani, 2012)
2.2.2. UML (Unified Modelling Language)
Unified Modeling Language (UML) adalah sebuah bahasa yang berdasarkan
grafik atau gambar untuk memvisualisasi, menspesifikasikan, membangun, dan
pendokumentasian dari sebuah sistem pengembangan software berbasis OO
(Object-Oriented) (Suendri, 2018).
Yang termasuk dalam diagram unified modeling language (UML) adalah
sebagai berikut:
14
2.2.2.1. Use Case Diagram
Use case diagram merupakan diagram yang digunakan untuk mengetahui
kelakuan (behavior) dari sistem yang akan dibuat. Use case diagram digunakan
untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada di dalam sistem dan siapa saja yang
berhak menggunakan fungsi-fungsi tersebut (Hendini, 2016).
Simbol-simbol yang digunakan dalam use case diagram adalah sebagai
berikut:
Tabel 2.2 Use Case Diagram
Notasi Komponen Keterangan
Use Case
Menggambarkan unit-unit yang
bertukar pesan antara unit dengan
aktor, dinyatakan dengan kata
kerja.
Actor
Orang yang berperan dalam
sebuah sistem.
Asosiasi tanpa
panah
Asosiasi yang menyatakan
hubungan antara aktor dengan use
case tanpa mengindikasikan data,
tetapi mengindikasikan siapa atau
apa yang meminta interaksi secara
langsung.
Asosiasi dengan
panah
Asosiasi antara aktor dengan use
case yang mengindikasikan aktor
berinteraksi dengan sistem secara
pasif.
Include Menandakan pemanggilan sebuah
fungsi program oleh use case.
Extend Menandakan perluasan suatu use
case jika suatu syarat terpenuhi.
Sumber: (Hendini, 2016)
15
2.2.2.2. Activity Diagram
Activity diagram menggambarkan workflow (aliran kerja) atau aktivitas dari
sebuah sistem atau proses bisnis (Hendini, 2016).
Simbol-simbol yang digunakan dalam activity diagram adalah sebagai
berikut:
Tabel 2.3 Activity Diagram
Notasi Komponen Keterangan
Start Point Merupakan awal sebuah aktifitas
dalam suatu sistem, diletakkan di
pojok kiri atas.
End Point
Menandakan suatu akhir aktivitas
dalam sebuah sistem.
Proses
Menandakan suatu proses dalam
kegiatan suatu sistem.
Fork
Menunjukkan kegiatan dilakukan
secara paralel.
Join
Menunjukkan adanya suatu
penggabungan dari beberapa
kegiatan menjadi 1 kegitan.
Decision Point
Menunjukkan adanya pilihan
untuk pengambilan suatu
keputusan, pilihan berupa true atau
false.
16
Tabel 2.3 Lanjutan
Swimlane
Menunjukkan adanya pembagian
activity diagram, siapa melakukan
apa dalam sebuah sistem.
Sumber: (Hendini, 2016)
2.2.2.3. Sequence Diagram
Sequence diagram menggambarkan kelakuan objek pada use case dengan
mendeskripsikan waktu hidup objek dan pesan yang dikirimkan dan diterima antar
objek (Hendini, 2016).
Simbol-simbol yang digunakan dalam sequence diagram adalah sebagai
berikut:
Tabel 2.4 Sequence Diagram
Notasi Komponen Keterangan
Entity Class Kumpulan class berupa entitas-
entitas.
Boundary Class
Berisi kumpulan class yang
berinteraksi menjadi sebuah
interface, seperti tampilan form
entry.
Message Sebuah simbol yang menunjukkan
adanya pesan yang terkirim antar
class.
Recursive
Menggambarkan pengiriman
pesan untuk dirinya sendiri.
Activation
Menggambarkan sebuah eksekusi
objek sebuah operasi dari suatu
objek.
17
Tabel 2.4 Lanjutan
Lifeline
Garis yang terhubung dengan
suatu objek, sepanjang garis
terdapat sebuah activation.
Sumber: (Hendini, 2016)
2.2.2.4. Class Diagram
Class diagram merupakan hubungan antar kelas dan penjelasan detail tiap-
tiap kelas di dalam model desain dari suatu sistem, juga memperlihatkan aturan-
aturan dan tanggung jawab entitas yang menentukan perilaku sistem (Hendini,
2016).
Simbol-simbol yang digunakan dalam class diagram adalah sebagai berikut:
Tabel 2.5 Class Diagram
Notasi Komponen Keterangan
Class
Kelas pada struktur sebuah sistem.
Interface
Tampilan antarmuka yang ada
dalam sebuah sistem.
Association
Relasi antara class dengan makna
umum.
Directed
Association
Relasi antara class dengan makna
khusus.
Generalisasi
Relasi antara class dengan makna
umum-khusus.
18
Tabel 2.5 Lanjutan
Dependency
Relasi antara class dengan makna
ketergantungan antar class.
Aggregation
Relasi antara class dengan makna
semua-bagian (whole-part).
Sumber: (Hendini, 2016)
2.2.3. Android
Gambar 2.5 Icon Android
Sumber: https://support.google.com/android
Menurut (Murtiwiyati & Lauren, 2013) android adalah sebuah sistem operasi
untuk perangkat mobile berbasis linux yang mencakup sistem operasi, middleware
dan aplikasi. Dengan banyaknya para pengembang yang bermunculan, maka
Android membuka peluang dengan menyediakan sebuah platform berbasis open
source yang dapat dikembangkan oleh siapa saja yang ingin menciptakan aplikasi
mereka sendiri.
Android saat ini memiliki beberapa versi android yang sudah beredar di
dunia, berikut ini urutan perkembangan android menurut versi-nya:
2.2.3.1. Android Versi Alpha dan Beta
Versi pertama dari android adalah versi Alpha dan Beta. Versi ini sudah mulai
dikembangkan pada November 2007. Pada saat itu android menggunakan nama-
19
nama robot dalam fiksi ilmiah untuk penamaan versi android, yaitu Android
Astroboy sebagai versi Alpha dan Android Bender sebagai versi Beta.
2.2.3.2. Android Versi Cupcake 1.5
Generasi pertama Android setelah diluncurkan di pasar adalah Android
Cupcake. Ditinjau dari tingkatan API (Antarmuka Pemrograman Aplikasi) yang
dimiliki Android versi Cupcake ini, ia merupakan API ke-3. Fitur yang menjadi
unggulan Android Cupcake ini adalah adanya transisi layar animasi dan pilihan
untuk rotasi layar secara otomatis.
2.2.3.3. Android Versi Donut 1.6 (Doughnut)
Tak lama setelah Cupcake diluncurkan, Google kembali merilis Android
Doughnut atau Donut pada September 2009. Dengan peluncuran versi Android ini
yang terbilang cukup cepat dari awal peluncuran generasi pertama Android
membuat pengembangan OS pada Android Donut ini tidak begitu banyak. Hanya
terjadi peningkatan di beberapa fitur pada Android seperti kamera, pencarian, dan
dukungan untuk resolusi layar WVGA. Yang baru dari Android Donut ini adalah
Android dapat menggunakan pencarian via suara dan dukungan multi-lingual.
2.2.3.4. Android Versi Eclair 2.0
Hanya selisi 1 bulan setelah Google meluncurkan Android versi 1.6, Android
kembali meluncurkan android versi 2.0 yang diberi nama Android Éclair tepatnya
diluncurkan pada bulan Oktober 2009. Dengan selisi waktu yang sangat cepat ini
tidak mungkin Google membuat fitur yang lebih tinggi lagi dari Android
sebelumnya, jadi bisa dibilang Android Eclair ini dapat dikatakan sebagai
20
penyempurnaan dari Android Donut. Pada Android Eclair ini Google semakin
berfokus pada penghematan daya dan energi dari perangkat.
2.2.3.5. Android Versi Froyo 2.2
Pada bulan Mei 2010 Google kembali meluncurkan Android versi terbaru,
yaitu Android Froyo yang merupakan kependekan dari Frozen Yoghurt. Pada
android versi Froyo ini Android mengalami peningkatan signifikan. Mulai dari
penggunaan memori yang rendah, kecepatan, dan kinerja yang semakin bagus,
hingga fitur keamanan yang mendukung angka dan karakter unik. Yang paling
menyegarkan dari Android Froyo ini yaitu adanya fitur USB Tethering dan Hotspot
Wifi. Ini membuat pengguna Android Foryo semakin mudah untuk melakukan
koneksi ke internet.
2.2.3.6. Android Versi Gingerbread 2.3
Enam bulan setelah meluncurkan Android Froyo, Google kembali lagi
meluncurkan Android versi terbaru, yaitu Android Gingerbread. Android ini segera
menjadi favorit para penggunanya sejak rilis pada Desember 2010. Alasan utama
kenapa Android ini begitu menjadi favorit di kalangan para penggunanya adalah
karena kestabilan dan kecepatannya, serta penghematan daya yang semakin
mantap.
Jika dilihat dari segi fitur yang dimilikinya, Android Gingerbread tidak
mengalami peningkatan yang signifikan, hanya terjadi beberapa peningkatan pada
bagian kamera, keyboard virtual, tampilan layar, dan sistem audio. Tetapi android
21
Gingerbread ini memiliki fitur kamera yang sangat memanjakan penggunanya,
yaitu pengguna dapat melakukan photo depan (selfie).
2.2.3.7. Android Versi Honeycomb 3.0
Android Honeycomb merupakan generasi pertama Android yang
dioptimalkan secara khusus untuk perangkat tablet. Android Honeycomb ini
pertama kali diluncurkan ke pasar pada Februari 2011. Pada versi ini Android
menambahkan fitur kompatibilitas dengan keyboard eksternal dan joystick. Selain
dapat menambahkan keyboard eksternal dan joystick Android ini juga dapat
melakukan penggunaan multicore processor. Dengan multicore processor maka
Android akan mengalami peningkatan kinerja dan akselerasi yang semakin optimal
terhadap hardware miliknya.
2.2.3.8. Android Versi Ice Cream Sandwich 4.0
Pada Oktober 2011 Google secara resmi meluncurkan Android versi Ice
Cream Sandwich. Pada Android ini mengalami beberapa peningkatan utama, yaitu
tampilan yang menjadi sangat smooth dan sentuhan yang responsif. Pengguna
Android Ice Cream Sandwich ini dapat berpindah layar hanya dengan menggeser-
geser layar saja.
Selain tampilan yang menjadi sangat smooth, kamera dan warna layar juga
terlihat berubah menjadi lebih halus. Pada versi ini, Android juga mulai
menambahkan fitur pendeteksi wajah sebagai pembuka kunci layar.
22
2.2.3.9. Android Versi Jelly Bean 4.1
Android kembari merilis versi terbarunya yaitu Jelly Bean pada bulan Juni
2012, Android Jelly Bean ini tidak terlalu banyak perubahan pada tampilan, tetapi
lebih difokuskan untuk meningkatkan kinerja perangkat. Yang paling menjadi
pembicaraan para pengguna Android versi ini adalah Android kini sudah mengenali
emoji secara built-in. Sehingga dalam proses kirim mengirim pesan menjadi lebih
memukau.
2.2.3.10. Android Versi Kitkat 4.4
Seperti Android Honeycomb, Android Kitkat diluncurkan untuk
mengakomodasi tablet dan smartphone dengan ukuaran laya yang besar. Android
ini telah dilengkapi berbagai fitur, diantaranya dapat melakukan focus kamera
secara otomatis dan dapat merekam layar secara built-in. Tetapi sayangnya sudah 1
tahun semenjak rilis pada bulan Oktober 2013 Android Kitkat kurang begitu
memuaskan para penggunanya.
2.2.3.11. Android Versi Lollipop 5.0
Gambar 2.6 Icon Android Lollipop Versi 5.0
Sumber: https://www.android.com/intl/id_id/versions/lollipop-5-0/
23
Dengan pelunucuran berbagai versi Android sebelumnya menunjukkan
bahwa Android dapat digunakan di perangkat apapun dengan lebar dan resolusi
layar seperti apapun. Hingga akhirnya pada Juni 2014 Google meluncurkan
Android Lollipop dengan tampilan User Interface yang mengalami re-design secara
total dan responsivitas mengalami pengingkatan yang sangat signifikan. Dengan
dirilisnya Android Lollipop ini menandakan bahwa generasi-genarasi baru yang
akan datang akan terus mengalami peningkatan yang sangat baik.
2.2.3.12. Android Versi Marshmallow 6.0
Gambar 2.7 Icon Android Marshmallow Versi 6.0
Sumber: https://www.android.com/intl/id_id/versions/marshmallow-6-0/
Pada Oktober 2015 Google kembali meluncurkan Android versi terbaru, kini
yang diluncurkan Google adalah Android Marshmallow. Pada Android ini ada
banyak sekali peningkatan, mulai dari keamanan, kinerja, hingga kemampuan
konektivitasnya.
24
2.2.3.13. Android Versi Nougat 7
Gambar 2.8 Icon Android Nougat Versi 7
Sumber: https://developer.android.com/about/versions/nougat
Pada bulan Agustus 2016 Google meluncurkan Android versi terbaru yang
dinamakan Android Nougat, pada Android Nougat ini terjadi banyak sekali
peningkatan fitur. Hingga lebih dari 50 fitur ditambahkan terkait kinerja, kecepatan,
tampilan, keamanan, konektivitas, dan kompatibilitas.
2.2.3.14. Android Versi Oreo 8
Gambar 2.9 Icon Android Oreo Versi 8
Sumber: https://developer.android.com/about/versions/oreo
25
Dengan hadirnya Android Oreo pada Agustus 2017 menghadirkan babak
baru yang disebut Treble Project. Yaitu kemampuan perangkat Android untuk
mendapatkan update secara langsung melalui internet.
Selain fitur, peningkatan juga terjadi pada penghematan sumber daya dan
energy yang dikonsumsi oleh perangkat Android, sehingga tetap dapat digunakan
secara optimal pada perangkat dengan RAM dibawah 1 GB.
2.2.3.15. Android Versi Pie 9
Gambar 2.10 Icon Android Pie Versi 9
https://developer.android.com/about/versions/pie
Setahun setelah peluncuran Android Oreo, tepatnya pada bulan Oktober 2018
Android merilis Android versi ke-sembilannya, yaitu Android Pie. Secara
performa, peningkatan yang terjadi pada Android Pie ini tidak terlalu jauh berbeda
dengan versi sebelumnya. Peningkatan justru terjadi pada tampilan antarmuka serta
fitur-fitur yang berhubungan dengan jadwal dan aktivitas pengguna.
2.2.3.16. Android Versi 10
Pada Agustus 2019 Google pertama kalinya meluncurkan Android versi
terbaru tanpa nama makanan manis, awalnya Google akan menggunakan nama
Queen Cake atau Quince Tart, tetapi hal itu dibatalkan dan diberi nama Android Q
26
atau Android 10 saja. Pada Android 10 ini pengembangan fitur kinerja sepertinya
dianggap sudah sempurna sehingga masalah penghematan sumber daya tak lagi
menjadi fokus. Tetapi pada Android versi ini mulai diterapkan Project Mainline,
sehingga pengguna dapat mengupdate versi terbaru Android 2020 via Google
Playstore secara berkala.
2.2.3.17. Android Versi 11
Gambar 2.11 Icon Android Versi 11
Sumber: https://developer.android.com
Setelah meluncurkan Android 11 versi beta, akhirnya pada sepetember 2020
Google secara resmi meluncurkan android versi 11, versi ini memiliki fitur baru,
diantaranya:
Riwayat notifikasi.
Notifkasi yang dikumpulkan.
Screen recorder.
Rekomendasi Aplikasi.
Pengontrol smart home di tombol daya.
27
2.2.4. Xamarin
Gambar 2.12 Icon Xamarin
Sumber: https://dotnet.microsoft.com/apps/xamarin
Menurut junindar (2017) xamarin adalah salah satu tools untuk membuat
aplikasi mobile, bahasa pemograman yang digunakan adalah C#. Xamarin
merupakan perusahaan perangkat lunak yang berdiri pada bulan Mei tahun 2011
hingga 2016 sebelum akhirnya Microsoft mengakuisisi Xamarin. Xamarin
menggunakan Integrated development environment (IDE) yang bernama Xamarin
Studio. Tetapi para developer yang tidak familiari dengan IDE ini tidak perlu
khawatir, karena developer juga dapat menggunakan Visual Studio yang telah
diinstall Xamarin Extension untuk membuat aplikasi.
Xamarin merupakan Framework terbaru yang dikembangkan oleh Microsoft
Visual Studio untuk memudahkan para developer dalam pembuatan atau
pengembangan aplikasi, karena Xamarin merupakan platform yang memungkinkan
para developer merancang suatu aplikasi yang dapat bekerja pada banyak platform
(multiplatform) (Firdaus & Suyatno, 2018).
Arti dari multiplatform adalah implementasi dari aplikasi yang telah dibuat
akan dapat dijalankan di berbagai perangkat mobile dengan sistem operasi yang
berbeda-beda, seperti iOS, Android dan Windows Phone. Jadi developer tidak perlu
menghabiskan banyak waktu untuk membuat beberapa aplikasi, developer cukup
28
membuat 1 aplikasi dan aplikasi tersebut akan dapat bekerja di banyak platform
(multiplatform) dengan sedikit pengaturan tambahan yang perlu dilakukan. Dengan
demikian tujuan dari dikembangkannya Xamarin oleh Microsoft adalah agar
aplikasi dapat menjangkau seluruh kalangan pengguna mobile, baik itu Android,
iOS, ataupun Windows Phone (Afdhal et al., 2018).
2.2.5. Microsoft Visual Studio 2019
Gambar 2.13 Icon Microsoft Visual Studio
Sumber: https://visualstudio.microsoft.com/
Menurut (Putri & Azpar, 2016) Microsoft Visual Studio adalah sebuah
Integrated Development Environment (IDE) buatan Microsoft Coroporation.
Microsoft Visual Studio dapat digunakan untuk mengembangkan aplikasi dalam
native code (dalam bentuk bahasa mesin yang berjalan di atas Windows) ataupun
managed code (dalam bentuk Microsoft Intermediate Language di atas .NET
Framework). Selain itu, Visual Studio juga menyediakan beragam pilihan aplikasi
yang dapat dibuat, mulai dari aplikasi Web, Desktop, Android, ataupun iOS.
Dengan pilihan pembuatan aplikasi yang beragam membuat Visual Studio digemari
oleh para developer dalam pembuatan aplikasi.
29
2.2.6. Database Postgresql
Gambar 2.14 Icon Postgresql
Sumber: https://www.postgresql.org/
Menurut (Munawaroh, 2005) database PostgreSQL merupakan salah satu
alternatif solusi bagi pengguna database yang mendukung banyak platform dan
bebas lisensi. PostgreSQL termasuk sebagai database server yang handal dengan
berbagai macam fitur-fitur pendukungnya, sehingga menjadikan database ini
begitu ideal sebagai media penyimpanan dari aplikasi sistem informasi. Dengan
sifatnya yang open source menjadikan pula database ini dapat dikembangkan
sesuai dengan kebutuhan. Sebagai ORDBMS (Object Relational Database
Management System) yang ada saat ini, PostgreSQL memiliki berbagai macam
kemapuan yang dimiliki oleh database komersil umum lainnya, seperti dukungan
akan perintah-perintah SQL, yaitu dengan menggunakan perintah-perintah SQL
memungkinkan database administrator lebih mudah berinteraksi dengan database
PostgreSQL, baik dalam manipulasi data seperti : insert, update, ataupun delete.
30
2.2.7. StarUML
Gambar 2.15 Logo StarUML
Sumber: https://blog.staruml.io/
StarUML merupakan proyek open source untuk mengembangkan platform
Unified Modeling Language (UML) atau Model Driven Architecture (MDA) yang
cepat, fleksibel, dapat diperluas, memiliki banyak fitur, dan tidak dipungut biaya.
Tujuan dari proyek ini dalam untuk membangun sebuah perangkat lunak
pemodelan dan sekaligus platform yang dapat menggantikan perangkat UML
berbayar lain, seperti Rational Rose, Together, dan sebagainya (Iswari, 2015).
2.2.8. Filezilla Server
Filezilla server merupakan aplikasi yang dapat melakukukan “Auto Bot” yaitu
melakukan backup data dengan menggunakan protokol FTP, selain dapat
melakukan backup data dengan menggunakan protocol FTP filezilla server juga
dapat mentransfer file dengan aman menggunakan protocol SFTP (Ahmad et al.,
2015).
2.2.9. Putty
Putty merupakan aplikasi yang digunakan untuk menguji koneksi secara
keseluruhan dengan melakukan akses remote melalui koneksi SSH ke Server dan
31
kemudian dilanjutkan dengan melakukan akses remote dari Server ke aplikasi
android (Rompas et al., 2012).
2.2.10. Navicat Premium 15
Gambar 2.16 Icon Navicat Premium
Sumber: https://www.navicat.com/en/products
Navicat Premium adalah sebuah tool multi-koneksi untuk administrasi
database yang berfungsi untuk menghubungkan ke MYSQL, SQL Server, SQ Lite,
Oracle dan PostgreSQL database secara bersaman dalam satu aplikasi (Setyawan,
2017).
2.2.11. Adobe XD
Gambar 2.17 Icon Adobe XD
Sumber: https://www.adobe.com/products/catalog.html
32
Adobe XD merupakan software yang digunakan untuk membuat prototipe
awal sebelum memulai perancangan sistem, bentuk desain prototipe aplikasi berupa
tampilan dan alur yang bersifat semi jadi. Software ini dapat dijalankan di PC dan
diintegrasikan dengan smartphone jika ingin menjalankan dan merasakan
penggunaan protipe aplikasi melalui smartphone secara langsung (Muhamad,
2020).
2.2.12. YED Graph Editor
Gambar 2.18 Icon yED Graph Editor
Sumber: https://www.yworks.com/products/yed
YED Graph Editor merupakan aplikasi yang digunakan untuk membuat
diagram alir (flowchart) yang berguna untuk menggambarkan alur dari suatu
sistem. Bagan alir (flowchart) adalah bagan (chart) yang menunjukkan alir (flow)
didalam program atau prosedur system secara logika. Bagan alir digunakan
terutama untuk alat bantu komunikasi dan untuk dokumentasi. Ada lima macam
bagan alir Bagan alir system (systems flowchart), Bagan alir dokumen (document
flowchart), Bagan alir skematik (schematic flowchart), Bagan alir program
(program flowchart), Bagan alir proses (process flowchart) (Jogiyanto, 2005).
33
2.2.13. Metode Template Matching Correlation
Bahri dan Maliki (2012) menyebutkan bahwa template matching adalah
sebuah proses untuk membandingkan citra masukan yang mengandung template
tertentu dengan template pada basis data. Template ditempatkan pada pusat bagian
citra yang akan dibandingkan dan dihitung seberapa banyak titik yang paling sesuai
dengan template. Langkah ini diulangi terhadap keseluruhan citra masukan yang
akan dibandingkan. Nilai kesesuaian titik paling besar antara citra masukan dan
citra template menandakan bahwa template tersebut merupakan citra template yang
paling sesuai dengan citra masukan.
2.3. Penelitian Terdahulu
Dalam penelitian ini peneliti memaparkan 7 penelitian terdahulu yang relevan
dengan permasalahan yang akan diteliti tentang penerapan optical character
recognition pencatatan meteran listrik dan air otomatis menggunakan xamarin
platform.
1) Sugeng Widodo. ISSN: 2356-4407 (November 2014) dengan judul
“Optical Character Recognition for Indonesian Electronic Id-Card
Image”. The need for data from the e-ID card is important, especially
as a complement to other information on a computer application
system. To retrieve the data from Indonesian ID card to camera or a
scanner, because there is no tool that can be used to retrieve digital
data stored on the card. In this way, the image is stored, and can not be
used to perform further processing such as data search. OCR is used to
convert image data into text, and then the text will be mapped into the
34
database. Image pre-processing done by bileveling, RLSA, and then
perform image recognition using template matching.
2) Suryo Hartanto, Aris Sugiharto, dan Sukmawati Nur Endah. Volume 5,
Nomor 9, ISSN: 2086 – 4930 (April 2015) dengan judul “OPTICAL
CHARACTER RECOGNITION MENGGUNAKAN ALGORITMA
TEMPLATE MATCHING CORRELATION”. OCR (Optical Character
Recognition) adalah suatu solusi yang efektif untuk proses konversi
dokumen cetak ke dokumen digital. Permasalahan yang timbul dalam
proses pengenalan dokumen komputer adalah bagaimana teknik
pengenalan untuk mengidentifikasi berbagai jenis karakter dengan
berbagai ukuran dan bentuk. Metode pengenalan yang digunakan dalam
tugas akhir ini adalah metode Template Matching Correlation. Sebelum
proses pengenalan, citra masukan dengan format * bmp atau jpg *
diolah terlebih dahulu di proses preprocessing, yang meliputi binerisasi,
segmentasi, dan normalisasi gambar. Rata-rata tingkat keberhasilan
pengenalan yang dihasilkan oleh sistem ini adalah 92,90%. Hasil akhir
menunjukkan bahwa penggunaan metode Template Matching
Correlation cukup untuk membangun sebuah sistem OCR dengan
akurasi yang baik efektif.
3) Anisa Eka Utami, Oky Dwi Nurhayati, dan Kurniawan Teguh Martono.
Volume 4, Nomor 1, e-ISSN: 2338-0403 (Januari 2016) dengan judul
“Aplikasi Penerjemah Bahasa Inggris – Indonesia dengan Optical
Character Recognition Berbasis Android”. Perangkat lunak untuk
35
pengenalan karakter yang tedapat dalam ponsel pintar khususnya
berbasis android dikembangkan dengan penekanan pada mobilitas,
portabilitas, ruang penyimpanan, perangkat keras, dan keterbatasan
jangkauan dapat dipecahkan. Akan tetapi, kinerja sebuah ponsel pintar
berbasis android dan komputer berbeda maka kecepatan pengenalan
karakter juga akan berpengaruh. Masalah ini tampaknya akan
menunjukkan suatu solusi, yaitu dengan salah satu inovasi yang
diterapkan ke dalam perangkat android dengan teknologi OCR (Optical
Character Recognition). Perencanaan sistem menggunakan
pengembangan perangkat lunak berorientasi pemakaian ulang karena
menggunakan komponen yang dapat dipakai ulang dalam
pengembangannya. Sistem ini dibuat dengan memanfaatkan engine
tesseract OCR yang dikembangkan oleh Google bersifat open source.
Perangkat lunak yang digunakan untuk merancang layout dan
implementasi sistem, yaitu menggunakan lingkungan pengembang
Android Studio yang ditulis dengan pemrograman Java dan XML.
Pengujian aplikasi penerjemah dengan OCR ini menggunakan metode
white box dan menghitung akurasi pendeteksian karakter. Hasil
perhitungan presentase akurasi deteksi karakter yang diberikan aplikasi
terhadap keseluruhan sampel yang diuji mencapai 97,5%.
4) Kristina Apriyanti dan Triyogatama Wahyu Widodo. Volume 6, Nomor
1, ISSN: 2088 – 3714 (April 2016) dengan judul “IMPLEMENTASI
OPTICAL CHARACTER RECOGNITION BERBASIS
36
BACKPROPAGATION UNTUK TEXT TO SPEECH PERANGKAT
ANDROID”. Prosedur penggunaan aplikasi text to speech pada
perangkat mobile yang ada umumnya saat ini yakni pengguna aplikasi
ini harus menginput manual kata yang akan diaktualisasikan dengan
suara. Pada penelitian ini, dirancang sebuah sistem input kata pada
aplikasi text to speech dengan memanfaatkan pengolahan citra digital.
Pengguna cukup mengambil gambar (capture) kata yang akan
disuarakan tersebut tanpa harus mengetik manual pada area teks input.
Metode yang digunakan dalam sistem ini meliputi akuisisi citra, pra
pengolahan citra, segmentasi karakter, pengenalan karakter, dan
integrasi dengan engine text to speech pada perangkat Android.
Akuisisi citra dilakukan menggunakan kamera pada perangkat mobile
untuk mengambil gambar kata yang akan diinputkan. Pengenalan
karakter menggunakan jaringan saraf tiruan (JST) algoritma
perambatan balik (back propagation). Sistem pengolahan citra yang
berhasil dibuat kemudian dihubungkan dengan engine Google Text to
Speech. Sistem pengenalan karakter pada penelitian ini menggunakan
model jaringan syaraf tiruan (JST) dengan akurasi 97,58%. Sistem ini
mampu mengenali beberapa tipe font yakni Arial, Calibri, dan Verdana.
Rerata akurasi pengenalan pada sampel uji yang digunakan di dalam
penelitian ini sebesar 94,7% dengan kondisi jarak pengambilan gambar
pada rentang jarak 3 – 8 cm dan posisi kamera tegak lurus menghadap
kertas tulisan.
37
5) Hardian Oktavianto dan Henny Wahyu Sulistyo. Volume 3, Nomor 1,
p-ISSN: 2502-5724, e-ISSN: 2541-5735 (Februari 2018) dengan judul
“Optical Character Recognition Untuk Ekstraksi Teks Rambu Lalu
Lintas”. Papan penunjuk arah merupakan salah satu jenis dari rambu
lalu lintas yang ditempatkan di sepanjang jalan untuk memberi
informasi kepada para pengemudi tentang kondisi jalan dan keterangan
arah. Faktanya tulisan yang tertera pada papan penunjuk arah
cenderung susah dideteksi dan dibaca karena berbagai ukuran, kondisi,
nilai-nilai grayscale, dan latar belakang yang kompleks. Teknik
pengolahan citra digital yaitu Optical Character Recognition (OCR)
dapat digunakan untuk membantu mengatasi permasalahan ekstraksi
informasi atau pembacaan tulisan pada papan penunjuk arah. Pada
penelitian ini akan digunakan ekstraksi teks dengan metode OCR
dengan menggunakan salah satu library dari MATLAB. Library OCR
dapat digunakan untuk melakukan ekstraksi teks pada rambu lalu lintas
penunjuk informasi arah. Uji tingkat kesuksesan ekstraksi teks
mencapai 97%, dan uji kesesuaian hasil ekstraksi teks dengan
kecocokan informasi pada rambu penunjuk arah adalah sebesar 60%.
6) Hotma Pangaribuan. Volume 07, Nomor 01, ISSN (Print): 2337-8379,
ISSN (Online): 2615-1049 (Maret 2019) dengan judul “Optimalisasi
Kualitas Citra Digital Dengan Metode Ketetanggaan Piksel”. This study
aims to improve the image or image by eliminating noise in the color
image that is converted to gray images with a number of pixel
38
intensities of 0 to 255 using the pixel neighboring method. Pixel
neighbor types used in the test include boundary filters, uniform filters
and median filters. While noise added to the original image is salt noise
and pepper and gaussian with a value of p = 0.01. From the results of
this study, it can be seen how much interference can be corrected by
using a type of neighboring pixel filter, with the amount of improvement
including reducing noise, softening noise and eliminating noise. From
the results of the tests carried out with the help of the octave 3.4.3
program, it can be seen that the boundary filter aims to prevent pixels
whose intensity outside the intensity of neighboring pixels with white
spots on the image can be removed. However, if you pay close attention,
the operation also blurs the image, while in the equalization filter the
processing effect with the alignment filter. Compared to the limit filter,
the processing of the uniform filter does not eliminate white spots on
the image of the car, but only slightly disguises the image, while in
median filter The results show that noise can be removed, but the details
on the image are retained. However, this is of course obtained with the
added computational burden of "sorting".
7) Desiana Nur Kholifah, Hendri Mahmud Nawawi, dan Indra Jiwana
Thira. Volume 16, Nomor 1 (Maret 2020) dengan judul “IMAGE
BACKGROUND PROCESSING FOR COMPARING ACCURACY
VALUES OF OCR PERFORMANCE”. Optical Character Recognition
(OCR) is an application used to process digital text images into text.
39
Many documents that have a background in the form of images in the
visual context of the background image increase the security of
documents that state authenticity, but the background image causes
difficulties with OCR performance because it makes it difficult for OCR
to recognize characters overwritten by background images. By
removing background images can maximize OCR performance
compared to document images that are still background. Using the
thresholding method to eliminate background images and look for
recall values, precision, and character recognition rates to determine
the performance value of OCR that is used as the object of research.
From eliminating the background image with thresholding, an increase
in performance on the three types of OCR is used as the object research.
2.4. Kerangka Pemikiran
Dalam penulisan ini tentunya peneliti membutuhkan kerangka berfikir untuk
menggambarkan alur dari pembuatan sistem. Pada alur pembuatan sistem harus ada
3 tahap yang harus ada dalam kerangka berfikir, yaitu input, proses, dan output.
Kerangka berfikir tersebut akan digambarkan pada gambar 2.19 dibawah ini.
40
Gambar 2.19 Kerangka berfikir penelitan
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
Penjelasan kerangka berfikir:
1. Meteran Listrik atau Air
Input berupa citra teks pada sebuah meteran, baik itu meteran listrik atau
meteran air. Pada setiap meteran, terdapat angka yang mewakili berapa banyak
jumlah penggunaan dari suatu bangunan, baik itu rumah, sekolah, ataupun
bangunan lainnya. Angka pada meteran inilah yang akan digunakan sebagai input
pada penelitian ini.
2. Scan (Optical Character Recognition)
Input yang berupa citra teks pada sebuah meteran akan dilakukan scan
menggunakan aplikasi android dan di konversi oleh optical character recognition
menjadi sebuah citra dokumen digital, kemudian dilakukan sebuah filter agar sistem
pada aplikasi android hanya akan membaca angka saja pada sebuah meteran.
Sehingga petugas tetap dapat melakukan scan ke seluruh meteran, setelah selesai
Meteran (Listrik atau Air)
Scan (Optical Character
Recognition)
Tersimpan ke database
41
scan petugas akan dapat melakukan crop ke hasil scan yang dia lakukan, hal ini
bertujuan untuk mem-filter sistem agar hanya membaca angka saja.
3. Tersimpan ke Database
Setelah proses scan selesai maka citra akan dapat disimpan ke database
berupa apa yang tertera pada meteran yang telah dilakukan filter. Pada database
harus terdapat 2 angka meteran yang disimpan, 1 adalah angka meteran bulan lalu,
dan 2 adalah angka meteran bulan ini, sehingga dapat diketahui penggunaan bulan
ini dari perhitungan angka meteran bulan ini dikurangi angka meteran bulan lalu
yang sudah tersimpan di database.
42
BAB III
METODE PENELITIAN
3.1. Desain Peneltian
Penelitian ini menggunakan desain penelitian dengan beberapa tahap proses,
yaitu:
Gambar 3.1 Desain Penelitian
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
Identifikasi Masalah
Mengumpulkan Data
Menganalisis Data
Konversi Data ke Sistem
Pengujian Aplikasi
Kesimpulan
43
Berikut ini adalah penjelesan mengenai gambar desain penelitian diatas:
1. Identifikasi Masalah
Identifikasi Masalah pada penelitian ini adalah: Pembacaan dan pencatatan
meteran oleh petugas penyedia energi listrik ataupun air bersih masih dilakukan
secara manual. Angka pemakaian yang terpakai tidak sesuai dengan pemakaian
yang tertera di kWh meter. Masyarakat diharapkan untuk tidak banyak melakukan
aktifitas di luar rumah.
2. Mengumpulkan Data
Mengumpulkan data berupa permasalahan yang dialami oleh sebuah
perusahaan penyedia energi listrik dan air bersih di Kota Batam dalam melakukan
pembacaan dan pencatatan meteran kWh dan air. Selain itu peneliti juga melakukan
studi pustaka mengenai Optical Character Recognition sebagai pemecah masalah
dari permasalahan yang dialami oleh perusahaan penyedia energi listrik dan air
bersih setelah peneliti mengumpulkan data di PT. Mitra Kuadran Teknologi.
3. Menganalisis Data
Menganalisis data yang diperoleh dari PT. Mitra Kuadran Teknologi dengan
menambahkan fitur tambahan berupa Optical Character Recognition pembaca teks
untuk diterapkan pada aplikasi android untuk melakukan pembacaan dan
pencatatan meteran listrik dan air.
4. Konversi Data ke Sistem
Menambahkan fitur Optical Character Recognition pada aplikasi android
dilakukan dengan cara menginstall plugin tambahan yaitu OCR di IDE Microsoft
Visual Studio 2019 dan menggunakan bahasa pemrograman c# serta database
44
postgresql untuk membuat aplikasi androidnya. Sehingga tercipta sebuah aplikasi
android yang memiliki fitur Optical Character Recognition.
5. Pengujian Hasil Sistem
Aplikasi android dengan Optical Character Recognition yang telah dibuat
diuji dengan melakukan scan pada berbagai jenis meteran yang diketahui oleh
peneliti, selain dapat melakukan scan meteran aplikasi android ini juga dapat
melihat meteran pelanggan yang sudah dan belum dilakukan scan agar
mempermudah petugas dalam melakukan pembacaan dan pencatatan meteran milik
pelanggan.
6. Kesimpulan
Untuk mengatasi permasalahan dalam pembacaan dan pencatatan meteran
dapat dilakukan menggunakan aplikasi android untuk meminimalisir keasalahan
dan mempercepat proses pembacaan dan pencatatan meteran. Untuk menggunakan
fitur optical character recognition (OCR) pada aplikasi android dapat dilakukan
dengan melakukan install plugin OCR pada microsoft visual studio 2019.
Dari hasil pengujian sistem, tingkat akurasi yang dihasilkan OCR dapat
mencapai hingga 96.66% dengan syarat angka pada meteran yang dilakukan scan
terlihat dengan jelas.
3.2. Alur atau Proses Perancangan Sistem
Alur atau peroses perancangan sistem pada penelitian ini menggunakan
beberapa tipe pemodelan, yaitu pemodelan unified modelling language (UML) dan
pemodelan antarmuka (interface). Selain menggunakan tipe pemodelan, peneliti
45
juga menggunakan 2 metode pengujian, yaitu metode pengujian white-box dan
metode pengujian black-box.
3.2.1. Unified Modelling Language (UML)
Pada penelitian ini peneliti menggunakan diagram unified modelling
language (UML) untuk menggambarkan alur atau proses perancangan dari sistem
yang dibuat, yang dalam proses penggambarannya penulis menggunakan aplikasi
yEd Graph Editor 3.20.1 dan StarUML 4.0.0. Diagram UML yang digunakan dalam
penelitian ini adalah sebagai berikut:
3.2.1.1. Use Case Diagram
Use case diagram pada penelitian ini digunakan untuk mengetahui hubungan
antara aktor dengan sistem yang dibuat. Pada penelitian ini hanya ada 1 aktor yang
berinteraksi dengan sistem, yaitu pengguna (petugas) yang melakukan pembacaan
dan pencatatan meteran.
Use case diagram dari penelitian ini dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
46
Gambar 3.2 Use Case Diagram Petugas
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
47
Tabel 3.1 Tabel Deskripsi Use Case Diagram
No Petugas Deskripsi
1. Login Petugas melakukan login ke aplikasi
android menggunakan akun mereka
masing-masing.
2. Pilih Periode Petugas memilih periode bulan ketika dia
sedang bertugas.
3. Input Nomor Pelanggan Petugas melakukan input nomor pelanggan
yang akan dia scan, dalam hal ini dapat
dilakukan dengan cara manual ataupun
dengan scan QR Code.
4. Scan Meteran Petugas melakukan scan pada meteran
listrik atau air.
5. Crop Hasil Scan Hasil scan yang diperoleh dilakukan crop
oleh petugas sehingga mendapatkan teks
yang hanya dibutuhkan oleh petugas.
Ketika cropping pengguna juga dapat
melakukan rotasi cropping ke kanan atau ke
kiri, dan juga dapat menghapus hasil scan.
6. Dapat Edit Hasil Crop Petugas dapat melakukan edit secara
manual hasil crop yang didapat, hal ini
untuk menghindari ketidakcocokan angka
hasil scan dengan angka pada meteran.
7. Input Hasil Crop Setelah hasil crop sudah sesuai dengan yang
tertera pada meteran, maka petugas dapat
melakukan input hasil crop tersebut
(simpan ke database).
8. Melihat Riwayat Scan Petugas dapat melihat riwayat mereka telah
melakukan scan di periode yang mereka
inginkan berdasarkan akun mereka masing-
masing.
9. Melihat Riwayat Belum
Scan
Petugas dapat melihat riwayat pelanggan
yang belum dilakukan scan di suatu periode
yang mereka inginkan berdasarkan akun
mereka masing-masing.
10. Melihat Informasi Akun Petugas dapat melihat informasi akun yang
digunakannya untuk login, pada informasi
akun terdapat nama, no hp, dan email
miliknya yang sudah terdaftar dalam sistem.
Pada infromasi akun juga terdapat tombol
logout yang dapat digunakan untuk keluar
dari aplikasi.
11. Ganti Password Petugas dapat melakukan ganti password
berdasarkan email petugas yang telah
terdaftar di sistem.
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
48
3.2.1.2. Activity Diagram
Activity diagram pada penelitian ini digunakan untuk mengetahui proses
urutan aktifitas dari sistem yang dibuat berdasarkan aktifitas yang dilakukan.
Activity diagram dari penelitian ini dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
1. Activity Diagram Login
Gambar 3.3 Activity Diagram Login
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
Pengguna login menggunakan username dan password, kemudian sistem
akan melakukan terhadap username dan password tersebut, jika username dan
password yang dimasukkan salah (tidak ada dalam database) maka pengguna harus
melakukan login kembali, apabila username dan password yang dimasukkan benar
49
(ada dalam database) maka pengguna akan masuk (dialihkan) ke halaman utama
aplikasi.
2. Activity Diagram Ganti Password
Gambar 3.4 Activity Diagram Ganti Password
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
Pengguna memasukkan username, password lama, password baru, dan
konfirmasi password baru, kemudian username yang dimasukkan akan dilakukan
pengecekan oleh sistem, apabila username tersebut salah (tidak ada dalam
database) maka pengguna harus memasukkan username, password lama, password
baru, dan konfirmasi password baru kembali, apabila username benar (ada dalam
database) maka password lama milik username tersebut akan berubah menjadi
password baru yang telah dimasukkan.
50
3. Activity Diagram Informasi Pelanggan Belum Dilakukan Scan
Gambar 3.5 Activity Diagram Informasi Belum Dilakukan Scan
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
51
Ketika pengguna ingin melihat pelanggan yang belum dilakukan pembacaan
dan pencatatan meteran, pengguna perlu memilih periode bulan yang ingin dia lihat
terlebih dahulu, setelah itu pengguna dapat menekan tombol informasi yang
digambarkan oleh gambar lonceng pada pojok kanan atas aplikasi, kemudian
pengguna dapat memilih melihat jenis meteran listrik atau air milik pelanggan yang
belum dilakukan scan pada periode yang telah dipilih. Setelah semua tahap diatas
dilalui maka akan muncul informasi pelanggan yang belum dilakukan scan
berdasarkan jenis meteran yang telah dipilih.
4. Activity Diagram Riwayat Scan
Gambar 3.6 Activity Diagram Riwayat Scan
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
52
Untuk melihat riwayat scan, pengguna perlu beralih ke page riwayat
kemudian memilih jenis meteran listrik atau air, setelah itu akan muncul informasi
pelanggan yang telah dilakukan scan berdasarkan jenis meteran yang telah dipilih.
5. Activity Diagram Scan
Gambar 3.7 Activity Diagram Scan
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
53
Untuk melakukan scan, pengguna harus memilih periode bulan terlebih
dahulu kemudian dapat melakukan scan dengan menekan tombol plus yang ada di
halaman utama, setelah itu pengguna memilih untuk memasukkan nomor
pelanggan dengan cara scan qr code atau manual, setelah nomor pelanggan
terdeteksi oleh sistem maka pengguna memilih jenis meteran apa yang akan
dilakukan scan, setelah itu pengguna melakukan crop hasil scan, dan dapat
mengedit hasil crop tersebut atau dapat langsung menyimpannya ke database.
6. Activity Diagram Logout
Gambar 3.8 Activity Diagram Logout
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
54
Apabila pengguna ingin melakukan logout, pengguna dapat melakukannya
dengan 2 cara, pertama pengguna langsung menekan tombol back yang ada pada
perangkat Android, dan pengguna akan diberikan pilihan apakah akan melanjutkan
logout atau tidak, apabila pengguna memilih untuk melanjutkan maka pengguna
akan keluar dari aplikasi, apabila pengguna memilih tidak maka pengguna akan
kembali dialihkan ke halaman utama. Kedua pengguna dapat memilih menu
informasi akun kemudian menekan tombol keluar dan pengguna akan dialihkan ke
halaman login.
3.2.1.2. Sequence Diagram
Sequence diagram pada penelitian ini digunakan untuk mengetahui interaksi
antara aktor dengan objek dan antara objek dengan objek lainnya yang ada di sistem
yang dibangun.
Sequence diagram pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
1. Sequence Diagram Login
Berikut merupakan sequence diagram yang menggambarkan alur hidup
pengguna (petugas) saat melakukan login dalam aplikasi android ini:
55
Gambar 3.9 Sequence Diagram Login
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
2. Sequence Diagram Scan Meteran
Berikut merupakan sequence diagram yang menggambarkan alur hidup
pengguna (petugas) saat melakukan pembacaan dan pencatatan meteran dalam
aplikasi android ini:
Gambar 3.10 Sequence Diagram Scan
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
56
3. Sequence Diagram Pelanggan yang Belum Dilakukan Scan
Berikut merupakan sequence diagram yang menggambarkan alur hidup
pengguna (petugas) saat melihat informasi pelanggan yang belum dilakukan scan
(pembacaan dan pencatatan meteran) dalam aplikasi android ini:
Gambar 3.11 Sequence Diagram Belum Dilakukan Scan
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
4. Sequence Diagram Pelanggan yang Sudah Dilakukan Scan
Berikut merupakan sequence diagram yang menggambarkan alur hidup
pengguna (petugas) saat melihat informasi pelanggan yang sudah dilakukan scan
(pembacaan dan pencatatan meteran) dalam aplikasi android ini:
Gambar 3.12 Sequence Diagram Sudah Dilakukan Scan
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
57
5. Sequence Diagram Ganti Password
Berikut merupakan sequence diagram yang menggambarkan alur hidup
pengguna (petugas) saat melakukan ganti password berdasarkan username yang
dimilikinya dalam aplikasi android ini:
Gambar 3.13 Sequence Diagram Ganti Password
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
6. Sequence Diagram Logout
Berikut merupakan sequence diagram yang menggambarkan alur hidup
pengguna (petugas) saat melakukan ganti password berdasarkan username yang
dimilikinya dalam aplikasi android ini:
58
Gambar 3.14 Sequence Diagram Logout
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
3.2.1.4. Class Diagram
Berikut merupakan class diagram yang menggambarkan relasi antara data
pelanggan dengan petugas (pengguna).
Tabel 3.2 Class Diagram Petugas Dengan Pelanggan
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
59
3.2.2. Desain Database
Pada penelitian ini peneliti menggambarkan desain database yang akan
dirancang sebagai database untuk menyimpan data yang ada panada penelitian ini.
1. Tabel Pengguna
Tabel pengguna berfungsi untuk menyimpan data milik pengguna (petugas)
agar dapat login ke aplikasi android.
Adapun desain database tabel pengguna adalah sebagai berikut:
Tabel 3.3 Desain Database Tabel Pengguna
Field Tipe Panjang Kunci
Userid Varchar 50 PK
Empid Varchar 50
Empname Varchar 250
mailaddress Varchar 250
no_hp Number 15
Address Text
Username Varchar 250
Password Varchar 250
status_aktif Varchar 25
Dlt Boolean
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
2. Tabel Pelanggan
Tabel pelanggan berfungsi untuk menyimpan data milik pelanggan agar
meteran (listrik atau air, atau listrik dan air) dapat dilakukan scan oleh pengguna
(petugas).
Adapun desain database tabel pelanggan adalah sebagai berikut:
Tabel 3.4 Desain Database Tabel Pelanggan
Field Tipe Panjang Kunci
tenantid Varchar 50 PK
tenant_name Varchar 50
tenant_code Varchar 50
address Text
daya Number
60
Tabel 3.4 Lanjutan
phasa Number
faktor_kali Number
tenant_electric_groupid Varchar 50 FK
tenant_water_groupid Varchar 50 FK
dlt Boolean
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
3. Tabel Electric Scan
Tabel electric scan berfungsi untuk menyimpan data meteran listrik
pelanggan yang telah dilakukan scan oleh pengguna (petugas).
Adapun desain database tabel electric scan adalah sebagai berikut:
Tabel 3.5 Desain Database Tabel Electric Scan
Field Tipe Panjang Kunci
electric_scanid Varchar 50 PK
userid Varchar 50 FK
scandate Date
year_month Varchar 50
usage_last_month Number
current_kwh Number
prev_kwh Number
usage_kwh Number
image Bit
dlt Boolean
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
4. Tabel Water Scan
Tabel water scan berfungsi untuk menyimpan data meteran air pelanggan
yang telah dilakukan scan oleh pengguna (petugas).
Adapun desain database tabel water scan adalah sebagai berikut:
Tabel 3.6 Desain Database Tabel Water Scan
Field Tipe Panjang Kunci
water_scanid Varchar 50 PK
userid Varchar 50 FK
scandate Date
year_month Varchar 50
61
Tabel 3.6 Lanjutan
usage_last_month Number
current_kwh Number
prev_kwh Number
usage_kwh Number
image Bit
dlt Boolean
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
3.2.3. Desain Antarmuka (Interface)
Pada penelitian ini peneliti menggunakan aplikasi Adobe XD untuk
menggambarkan desain antarmuka (interface) pada sistem yang dibangun. Desain
antarmuka (interface) pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
1. Interface Page Login
Gambar 3.15 Interface Page Login
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
62
Page login merupakan tampilan yang penting dalam sebuah sistem, baik itu
pada sistem berbasis Web, Desktop, Android, ataupun iOS. Page login pada
penelitian ini terdapat sebuah logo aplikasi, label bertuliskan login, box untuk
memasukkan username dan password, label ganti password, dan tombol login.
Setelah pengguna memasukkan username dan password miliknya ke box
yang tersedia, selanjutnya pengguna menekan tombol login, apabila username dan
password yang dimasukkan ke box yang disediakan salah maka akan muncul pesan,
tetapi apabila username dan password yang dimasukkan benar maka pengguna
akan dialihkan ke halaman utama.
Label ganti password berfungsi untuk mengalihkan pengguna ke page ganti
password apabila pengguna ingin merubah password miliknya.
2. Interface Page Ganti Password
Gambar 3.16 Interface Page Ganti Password
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
63
Pada page ganti password terdapat label ganti password yang berguna untuk
memperjelas bahwa pengguna sedang berada di page ganti password, terdapat juga
box untuk memasukkan username yang akan diganti password-nya, box untuk
memasukkan password lama dari username yang akan diganti password- nya, box
untuk memasukkan password baru dari username yang telah dimasukkan ke box
username, box konfirmasi password baru untuk memasukkan kembali password
baru dari username yang akan diganti password-nya.
Selain terdapat label untuk memperjelas dan box untuk memasukkan
username dan password, terdapat juga button untuk melakukan aksi proses, button
cancel berfungsi untuk membatalkan proses ganti password yang sedang dilakukan
dan mengalihkan pengguna kembali ke halaman login, button simpan berfungsi
untuk menyimpan password baru ke database.
Jika username yang dimasukkan ke box username salah maka akan muncul
pesan yang menandakan bahwa username yang dimasukkan salah (tidak ada dalam
database), dan pengguna harus kembali memasukkan username yang benar (ada
dalam database), jika username yang dimasukkan sudah benar maka password dari
username tersebut akan berubah menjadi password baru yang telah dimasukkan.
64
3. Interface Halaman Utama
Gambar 3.17 Interface Halaman Utama
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
Halaman utama merupakan halaman yang penting, karena seluruh aktifitas
akan dimulai dari halaman ini. Pada halaman utama ini terdapat 2 page, yaitu page
home dan page riwayat, ketika halaman utama muncul di aplikasi android yang
akan ditampilkan sebagai default adalah page home. Untuk beralih ke page riwayat,
pengguna perlu menekan page riwayat yang tersedia pada halaman utama aplikasi.
Pada halaman utama ini pengguna dapat melihat informasi akun yang
digunakan untuk, pengguna juga dapat melihat informasi pelanggan yang belum
dilakukan scan dengan periode terlebih dahulu.
65
Selain hal diatas, pengguna juga dapat melihat riwayat dari akun yang
digunakan telah melakukan scan (pembacaan dan pencatatan meteran) pelanggan
mana saja, hal tersebut dapat dilihat di page riwayat.
Fitur utama aplikasi juga terdapat di halaman utama, yaitu pembacaan dan
pencatatan meteran listrik dan air. Untuk mulai melakukan pembacaan dan
pencatatan meteran listrik dan air pengguna perlu memilih periode untuk bulan apa
kemudian mulai scan.
4. Interface Page Pilih Input Nomor Pelanggan
Gambar 3.18 Interface Page Pilih Input Nomor Pelanggan
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
Pada page pilih input nomor pelanggan ini terdapat 3 buah button, yaitu
button QR Code, button input nomor pelanggan manual, dan button close yang
diwakili tanda X (silang).
66
Page ini berfungsi untuk pengguna yang ingin melakukan input nomor
pelanggan dengan cara yang dia inginkan, pada aplikasi ini terdapat dua cara yaitu
dengan scan QR Code atau secara manual.
Untuk mulai melakukan proses input nomor pelanggan, pengguna hanya
perlu mengklik button QR Code atau button input nomor, setelah itu pengguna akan
dialihkan ke halaman yang dia pilih.
5. Interface Page Input Manual Nomor Pelanggan
Gambar 3.19 Interface Page Input Nomor Pelanggan Manual
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
Pada Page input manual nomor pelanggan terdapat box nomor pelanggan
untuk memasukkan nomor pelanggan, button input untuk melakukan proses input,
dan button keluar untuk kembali ke page pilih input nomor pelanggan.
67
Jika pengguna mengklik button input setelah memasukkan nomor pelanggan
yang salah ke box nomor pelanggan maka akan muncul pesan, jika pengguna
mengklik button input setelah memasukkan nomor pelanggan yang benar ke box
nomor pelanggan maka pengguna akan dialihkan ke page selanjutnya.
6. Interface Page Pilih Scan Jenis Meteran
Gambar 3.20 Interface Page Pilih Scan Jenis Meteran
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
Page pilih scan jenis meteran menampilkan 2 pilihan jenis meteran yang akan
dilakukan scan, yaitu meteran listrik yang diwakili oleh button listrik dan meteran
air yang diwakili oleh button air.
68
7. Interface Page Scan Meteran
Gambar 3.21 Interface Page Scan Meteran
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
Pada page scan meteran terdapat sebuah box untuk menampilkan photo hasil
crop yang telah dilakukan, sedangkan untuk gambar kamera merupakan button
yang digunakan untuk melakukan scan (pembacaan dan pencatatan meteran).
69
8. Interface Page Konfirmasi Hasil Scan
Gambar 3.22 Interface Page Konfirmasi Hasil Scan
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
Pada page konfirmasi hasil scan terdapat box hasil photo yang berfungsi
untuk menampilkan photo dari hasil pembacaan dan pencatatan meteran yang telah
dilakukan oleh, apabilah photo tersebut tidak sesuai dengan yang diharapkan maka
pengguna dapat mengklik tombol “Coba Ulang” untuk melakukan pembacaan dan
pencatatan meteran lagi, apabila photo yang didapatkan sesuai dengan yang
diharapkan maka pengguna dapat mengklik tombol “OK”.
70
9. Interface Page Cropping
Gambar 3.23 Interface Page Cropping
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
Pada page cropping pengguna melakukan cropping dari photo yang telah
didapatkan di box “Melakukan Crop”, hal ini bertujuan untuk mendapatkan 1 baris
angka meteran saja. Setelah dilakukan crop pengguna dapat menyimpan hasil crop
dengan menekan button save, selain itu pengguna juga dapat melakukan discard
dengan cara menekan button discard dan kemudian pengguna akan dialihkan
kembali ke page scan.
71
10. Interface Page Simpan
Gambar 3.24 Interface Page Simpan
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
Pada page simpan ini yang merupakan fokus utama adalah box angka
meteran, pada box ini akan muncul sebuah deret angka yang didapatkan dari hasil
pembacaan dan pencatatan meteran yang telah dilakukan crop, angka pada box ini
dapat dirubah oleh pengguna apabila ada ketidaksamaan antara angka meteran yang
ada dengan yang muncul pada box ini.
Apabila angka yang muncul pada box angka meteran sudah sesuai dengan
yang terdapat pada meteran yang dilakukan pembacaan dan pencatatan meteran,
maka pengguna dapat menekan button simpan dan angka tersebut akan tersimpan
di database.
72
11. Interface Page Informasi Akun
Gambar 3.25 Interface Page Informasi Akun
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
Pada page informasi akun terdapat sebuah logo user dan sebuah tombol
keluar yang dapat digunakan oleh pengguna apabila ingin keluar dari aplikasi, tetapi
tombol keluar ini akan mengarahkan pengguna ke halaman login terlebih dahulu
baru kemudian pengguna dapat keluar dari halaman login dengan menekan tombol
back pada smartphone android.
73
12. Interface Page History Dan Data History
Gambar 3.26 Interface Page History
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
Pada page history terdapat 2 pilihan untuk pengguna apakah ingin melihat
informasi pelanggan yang sudah dilakukan scan pada meteran listrik atau meteran
air, setelah pengguna memilih untuk melihat informasi meteran listrik atau air yang
sudah dilakukan scan maka pengguna akan dialihkan ke halaman data history
berdasarkan meteran yang telah dipilih.
74
Gambar 3.27 Interface Page Data History
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
Pada page data history ini pengguna dapat melihat sudah melakukan scan
meteran pelanggan mana saja berdasarkan tanggal yang dipilih atau juga dapat
melakukan pencarian berdasarkan nama pelanggan. Pada page ini juga akan
ditampilkan tanggal berapa dilakukan scan dan informasi mengenai pelanggan,
seperti nomor pelanggan, nama pelanggan, alamat pelanggan, dan penggunaan
pelanggan tersebut pada suatu periode yang telah dilakukan scan.
75
13. Interface Page Belum Scan
Gambar 3.28 Interface Page Belum Scan
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
Pada page belum scan akan ditampilkan informasi pelanggan yang belum
dilakukan scan pada suatu periode yang telah dipilih. Adapun informasi pelanggan
yang ditampilkan pada page ini adalah nomor pelanggan, nama pelanggan, dan
alamat pelanggan. Pengguna juga dapat melakukan pencarian pelanggan yang
belum dilakukan scan berdasarkan alamat pelanggan.
76
14. Interface Page Scan QR Code
Gambar 3.29 Interface Page Scan QR Code
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
Pada page scan QR code ini pengguna melakukan scan QR Code milik
meteran pelanggan, ini sebagai alternatif untuk mempermudah dan mempercepat
petugas dalam melakukan input nomor meteran, karena jika melakukan input
nomor pelanggan secara manual akan menghabiskan waktu cukup lama dan
membuat petugas kerepotan dalam melakukan input nomor pelanggan, karena
petugas harus melihat kembali nomor pelanggan yang akan dilakukan scan.
77
3.3. Metode Pengujian Sistem
Pada penelitian ini peneliti menggunakan metode pengujian white-box dan
black-box. Metode pengujian white-box digunakan untuk mengecek apakah
aplikasi berjalan dengan baik dan benar sesuai dengan perintah code yang telah
dibuat, sedangkan metode pengujian black-box digunakan untuk mengecek apakah
aplikasi berjalan dengan baik dan benar berdasarkan tampilan aplikasi, fungsi-
fungsi button yang ada pada aplikasi, dan kesesuai alur dari aplikasi tersebut.
3.4. Lokasi dan Jadwal Penelitian
Lokasi penelitian merupakan tempat dilakukan penelitian, sedangkan jadwal
penelitian merupakan jadwal yang disusun untuk menentukan berapa lama
penelitian dilakukan.
3.4.1. Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan di PT. Mitra Kuadran Teknologi yang beralamat di
Komp. Orchid Business Center Blok A2 No 10, Batam Center, Batam.
Adapun alasan peneliti memilih PT. Mitra Kuadran Teknologi sebagai lokasi
penelitian:
1. Diterimanya Surat Izin Penelititan yang penulis ajukan.
2. Memiliki data tentang perusahaan penyedia listrik dan air bersih.
3.4.2. Jadwal Penelitian
Tujuan dilakukannya jadwal penelitian adalah untuk memastikan agar
penelitian yang dilakukan dapat diselesaikan sesuai dengan jadwal penelitian yang
telah dibuat.
78
Tabel 3.7 Tabel Jadwal Kegiatan Penelitian
No Kegiatan
Bulan
Sep
2020 Okt 2020
Nov
2020 Des 2020
Jan
2021
3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
1 Revisi Judul
2 Penyusunan
BAB I
3 Penyusunan
BAB II
4 Penyusunan
BAB III
5 Penyusunan
BAB IV
6
Penyusunan
BAB V,
Daftar
Pustaka,
dan
Lampiran
Sumber: (Data Penelitian, 2021)
Top Related