Sistem pengenalan karakter pada E-KTP berdasarkan NIK menggunakan OCR berbasis android
B erdasarkan UU No. 23 Tahun 2006 tentang Administrasi Kependudukan, Warga Negara Indonesia diwajibkan memperbaharui KTP menjadi E-KTP. Tidak sedikit oknum yang tetap membuat E-KTP palsu untuk melakukan berbagai macam kecurangan yang merugikan. Verifikasi resmi dengan datang langsung ke kantor Dukcapil merupakan cara yang kurang praktis.Deteksi dini terhadap identitas palsu dapat dilakukan dengan mencocokan kode yang terkandung pada NIK terhadap informasi yang terdapat pada E-KTP. Pencocokan ini melibatkan informasi provinsi, kota/kabupaten, kecamatan, jenis kelamin, tanggal lahir dan bakcground foto. Pada penelitian ini diimplementasikan pengenalan NIK pada E-KTP menggunakan kamera smart phone dan Optical Character Recognition dari Mobile Vision Text API.Dari hasil pengujian yang dilakukan terhadap 50 E-KTP asli yang terlah diuji coba dengan aplikasi, 82% dianggap asli dan 18% dianggap palsu. Dilihat dari tahap validasi yang di uji, dalam memvalidasi provinsi, kota/kabupaten, dan kecamatan memiliki kesalahan identifikasi sebanyak 4 dari 50 E-KTP yang diuji, sehingga terdapat kemungkinan aplikasi salah ketika menganggap E-KTP palsu. Pada tahap validasi jenis kelamin, tanggal lahir dan background foto tidak ada kesalahan yang berarti jika pada tahap ini ada yang salah 100% E-KTP tersebut adalah palsu. Kecepatan OCR dalam merespon NIK ialah 78% cepat, 20% lambat dan 2% tidak dapat dikenali. Hal ini terjadi dikarenakan font yang menuliskan NIK tidak seperti font tulisan pada umumnya di beberapa karakter.
B ased on Law no. 23 of 2006 concerning Population Administration, Indonesian citizens are required to renew their KTP to E-KTP. Not a few people still make fake E-KTPs to commit various kinds of harmful fraud. Official verification by coming directly to the Dukcapil office is a less practical method.Early detection of false identities can be done by matching the code contained in the NIK with the information contained in the E-KTP. This matching involves information on province, city/district, sub-district, gender, date of birth, and photo background. In this study, the introduction of NIK on E-KTP was implemented using a smartphone camera and Optical Character Recognition from the Mobile Vision Text API.From the results of tests conducted on 50 original E-KTPs that were tested with the application, 82% were considered genuine and 18% were considered fake. Judging from the validation phase tested, invalidating provinces, cities/regencies, and districts, 4 of the 50 E-KTPs were tested, so there is a possibility that the application is wrong when thinking that the E-KTP is fake. At the stage of gender validation, date of birth, and photo background, there are no significant errors if at this stage something is wrong 100% the E-KTP is fake. The speed of OCR in responding to NIK was 78% fast, 20% slow and 2% unrecognizable. This happens because the font that writes the NIK is not like the usual writing font in several characters.