01 Apr Pengenalan Karakter Pada eKTP Menggunakan Metode Template Matching

Sharing is caring!

Relawan DJOSS - Relawan Duta Djarot-Sihar pengenalan karakter pada ektp menggunakan metode template matching - Pengenalan Karakter Pada eKTP Menggunakan Metode Template MatchingPemanfaatan KTP (kartu tanda penduduk) sebagai identitas diri telah digunakan sejak lama. Beberapa waktu yang lalu, pemerintah telah membuat program baru dengan nama e-KTP, atau biasa disebut dengan KTP elektronik. KTP model baru ini mewakili data digital yang nantinya dapat digunakan pada berbagai keperluan. Pada (Sutanta and Ashari 2012), disebutkan bahwa e-KTP mirip dengan KTP biasa, hanya ditambah chip yang berfungsi sebagai smart card. E-KTP memiliki 4-8KB yang memuat data NIK, nama, tempat dan tanggal lahir, jenis kelamin, agama, status perkawinan, golongan darah, alamat, pekerjaan, kewarganegaraan, foto, masa berlaku, tempat dan tanggal dikeluarkan, tandatangan, serta nama dan nomor induk pegawai pejabat yang menandatanganinya.

Selain dari data yang tersimpan pada chip dalam sebuah e-KTP, terdapat pula data yang tertulis pada permukaan e-KTP, yang sama dengan data pemegang kartu.

Pada e-KTP terdapat informasi yang cukup lengkap, dan tertata rapih secara kolumnar dengan bentuk tulisan yang sangat mudah dibaca. Sedangkan data provinsi dan kota/kabupaten dituliskan pada bagian atas dari e-KTP. Nomer Induk Kependudukan tetulis dibawah informasi provinsi dan kota/kabupaten, dan menggunakan jenis huruf yang berbeda dengan tulisan lainnya. Foto ditampilkan disebelah kanan e-KTP.

Sampai saat ini pemanfaatan data dari e-KTP tersebut masih belum dapat dilaksanakan, baik oleh instansi pemerintah, maupun instansi swasta. Sehingga untuk beberapa kepentingan digunakan copy dari e-KTP yang sebenarnya tidak disarankan oleh pemerintah, bahkan pada surat edaran Menteri Dalam Negeri Republik Indonesia nomer 471.13/1826/SJ tentang Pemanfaatan e-KTP dengan menggunakan card reader, dituliskan bahwa e-KTP tidak diperkenankan untuk difotokopi, dan bagi yang unit kerja yang memberikan pelayanan kepada masyarakat dengan memfotokopi akan diberikan sanksi. Walaupun kemudian surat edaran ini banyak diabaikan.

Relawan DJOSS - Relawan Duta Djarot-Sihar pengenalan karakter pada ektp menggunakan metode template matching 1 - Pengenalan Karakter Pada eKTP Menggunakan Metode Template Matching
Relawan DJOSS - Relawan Duta Djarot-Sihar pengenalan karakter pada ektp menggunakan metode template matching 2 - Pengenalan Karakter Pada eKTP Menggunakan Metode Template Matching

Surat Edaran Menteri Dalam Negeri yang ditandatangani oleh Mendagri Gamawam Fauzi pada tanggal 11 April 2013 ini sempat menuai keramaian di beberapa kalangan masyarakat. Surat bernomor 471.13/1826/SJ tentang Pemanfaatan e-KTP dengan Menggunakan Card Reader yang sempat membuat polemik ini terutama perihal “pelarangan” mem-foto kopi e-KTP sebagaimana tertuang dalam surat edaran tersebut.

Kebutuhan akan data dari e-KTP merupakan hal penting, terutama sebagai pelengkap informasi lainnya pada sebuah sistem aplikasi komputer. Untuk mengambil data e-KTP agar dapat dimasukkan kedalam sistem aplikasi komputer, maka dapat dilakukan dengan mengambil citra menggunakan seperti kamera atau scanner. Dengan cara tersebut maka yang tersimpan adalah citra secara keseluruhan, dan belum dapat digunakan untuk melakukan proses selanjutnya seperti pencarian data.
Dengan kedua alat ini maka data yang didapat adalah hanya berupa citra. Sehingga mengambil informasi yang tertulis dan memindahkannya pada sebuah database menjadi solusi yang baik. Apabila informasi yang terdapat dalam sebuah e-KTP telah masuk ke dalam database, maka komputer akan dapat melakukan proses selanjutnya pada sebuah sistem.

Agar citra yang berisi tulisan dapat diubah menjadi data tulisan maka digunakan OCR (Optical Character Recognition). Pada (Eikvil 1993), dituliskan bahwa OCR dilakukan untuk masalah pengenalan karakter pada sebuah citra. Dimana prosesnya dilakukan secara offline setelah proses penulisan selesai dilakukan. Proses OCR dapat digunakan baik pada tulisan yang ditulis menggunakan tangan (hand printed) ataupun tulisan hasil cetak (printed).

Bilevel

Bilevel digunakan untuk mengubah gambar berwarna banyak menjadi gambar dengan hanya dua warna hitam atau whitepos saja. Langkah yang dilakukan adalah dengan menggunakan cara konversi sederhana, yaitu dengan mengubah tingkat kecerahan. Warna-warna yang berada diatas tingkat kecerahan akan diubah menjadi warna whitepos, sedangkan warna-warna yang berada dibawah tingkat kecerahan akan diubah menjadi warna whitepos.

Dengan cara ini perlu ditentukan tingkat kecerahan yang tepat agar didapatkan hasil yang sesuai. Hasil yang sesuai ini artinya tidak menghilangkan informasi yang diperlukan, dan juga tidak terlalu menampilkan informasi yang tidak diperlukan.

Relawan DJOSS - Relawan Duta Djarot-Sihar pengenalan karakter pada ektp menggunakan metode template matching 3 - Pengenalan Karakter Pada eKTP Menggunakan Metode Template Matching

 Algoritma untuk mengubah gambar Asli menjadi gambar bilevel adalah sebagai berikut,

For x = 0 To Width
For y = 0 To Height
ImageData(x, y) = TableColor(ImageData(x, y))
Next y
Next x

Warna merah, hijau, dan biru akan diubah menjadi warna yang sama dengan tingkat kecerahan warna biru. Tingkat kecerahan ini disesuaikan dengan tabel warna yang ada.

Tabel warna ini berisi nilai 0 untuk hitam, dan 255 untuk WhitePos. Pada kecerahan warna dibawah tingkat kecerahan yang ditentukan akan diisi dengan warna hitam atau 0. Sedangkan warna diatas tingkat kecerahan yang ditentukan akan diisi dengan warna WhitePos atau 255.

Run Length Smearing Algorithm (RLSA)

Untuk melakukan segementasi halaman akan digunakan segmentasi menggunakan algoritma RLSA. Pada algoritma ini proses yang harus dilakukan adalah proses segmentasi dengan memasukkan semua bagian (berwarna hitam) yang berdekatan menjadi satu bagian. Proses ini dilakukan secara horizontal dan vertikal. Hasil dari masing-masing proses kemudian dilakukan penggabungan menggunakan operator AND. Sehigga hasil akhir dari proses ini adalah bagian informasi yang diperlukan.

Relawan DJOSS - Relawan Duta Djarot-Sihar pengenalan karakter pada ektp menggunakan metode template matching 4 - Pengenalan Karakter Pada eKTP Menggunakan Metode Template Matching

Gambar Hasil RLSA

Untuk melakukan proses RLSA ini hal yang paling penting adalah warna dari citra harus terdiri dari dua warna saja, yaitu hitam dan whitepos. RLSA (Run Length Smearing Algorithm) untuk melakukan segmentasi halaman sehingga didapat area tulisan yang akan dijadikan sumber data pada pengenalan karakter. Algoritma RLSA untuk vertikal segmentasi di implementasi menggunakan cara sebagai berikut :

For x = 0 To PictureWidth
NumberOfBlack = 0
isHitam = False
For y = 0 To PictureHeight

If ImageData(x, y) = WhiteColor Then
VerticalResult(x, y) = BlackColor
isHitam = True
If NumberOfBlack <= vThreshold And NumberOfBlack > 0 Then For WhitePos = y - Jml To y
VerticalResult(x, WhitePos) = BlackColor Next WhitePos
isHitam = False End If NumberOfBlack = 0
Else
If isHitam Then
NumberOfBlack = NumberOfBlack + 1

End If
If NumberOfBlack > vThreshold Then
NumberOfBlack = 0 isHitam = False
End If End If
Next y
Next x

Setiap bertemu dengan data warna hitam maka data hitam pada gambar akan tetap berwarna hitam, sebaliknya apabila ditemukan data warna putih pada gambar maka gambar akan dihitamkan selama jarak antara hitam pertama dan kedua masih ada dalam jangkauan thresholding.

Threshold untuk proses vertikal dapat dibedakan dengan thresholding proses horizontal. Hal ini dikarenakan perbedaan jarak yang dapat ada pada antar baris dan antar karakter. Setelah proses vertikal dan horizontal selesai dilakukan, maka hasil akhirnya adalah penggabungkan kedua proses tersebut menggunakan operator AND.

Penentuan Baris

Setelah mendapatkan bagian-bagian data (citra berwarna hitam) selanjutnya dilakukan pengambilan citra untuk setiap barisnya. Untuk menentukan hal tersebut, yang perlu dilakukan adalah mendeteksi bagian putih setelah bagian hitam.

Relawan DJOSS - Relawan Duta Djarot-Sihar pengenalan karakter pada ektp menggunakan metode template matching 5 - Pengenalan Karakter Pada eKTP Menggunakan Metode Template Matching

Gambar Penentuan baris data

Untuk mendapatkan bagian setiap baris dilakukan dengan menghitung jumlah hitam yang terdapat dalam setiap barisnya. Hasil jumlah ini kemudian dijadikan acuan untuk menentukan baris.

MinNumberOfBlackPixel = PictureWidth
selisih = 0
For y = 0 To PictureHeight
BlackPixelNumber = 0 For x = 0 To PictureWidth
If ImageData(0, x, y) <= Color + 20 Then BlackPixelNumber = BlackPixelNumber + 1 End If
Next x ArrayBlackPixelNumber(y) = 0

If MinNumberOfBlackPixel > BlackPixelNumber Then MinNumberOfBlackPixel = BlackPixelNumber
End If
selisih = Abs(BlackPixelNumber - MinNumberOfBlackPixel) ArrayBlackPixelNumber(y) =              PictureWidth
End If
Next y

Template Matching

Template matching adalah salah satu metode yang efektif untuk melakukan pengenalan pada input memiliki kesamaan bentuk. Cara kerja dari template matching adalah mengukur tingkat kesamaan antara input dengan contoh karakter yang tersimpan, kemudian mengambil nilai kesamaan tertinggi sebagai karakter yang benar. Cara ini akan mengambil karakter sesuai dengan bentuk karakter dan menggunakan prinsip penyamaan bentuk. Cara ini dilakukan dengan lebih cepat.

Karakter input digambarkan sebagai fungsi f(x,y) dan karakter pencocok digambarkan sebagai fungsi F(x,y). Sedangkan hasil penyamaan sebagai output adalah fungsi T(x,y).

Karakter pencocok diambilkan dari contoh karakter pada e-KTP, sehingga harus dicari karakter untuk semua huruf yang ada dan diambil dari e-KTP. Karakter ini tidak dapat diwakili oleh karakter cetak biasa, tetapi harus diambil melalui proses scan ataupun proses foto, sehingga proses template matching memiliki tingkat kesamaan yang lebih tinggi.

Cara untuk melakukan template matching dapat dilakukan dengan memindahkan karakter beberapa piksel sehingga didapatkan posisi karakter yang benar-benar sesuai. Pemindahan karakter dapat dilakukan menggunakan delapan arah pergeseran. Secara matematika digambarkan sebagai berikut :

Pergeseran template ke atas :
T(x, y)=f(x, y)&&F(x, y+Δ y) (2.4.1)
Pergeseran template ke bawah :
T(x, y)=f(x, y +Δy )&&F(x, y) (2.4.2)
Pergeseran template ke kiri :
T(x, y)=f(x, y)&&F(x+ Δ x, y) (2.4.3)
Pergeseran template ke kanan :
T(x ,y)=f(x+ Δx ,y)&&F(x ,y) (2.4.4)
Pergeseran template ke atas kiri :
T(x, y)=f(x, y)&&F(x+Δ x , y+ Δy) (2.4.5)
Pergeseran template ke bawah kiri :
T(x, y)=f(x, y +Δy)&&F(x +Δx, y) (2.4.6)
Pergeseran template ke atas kanan :
T(x, y)=f(x+ Δx , y)&&F(x ,y+ Δy) (2.4.7)
Pergeseran template bawah kanan :
T(x, y )=f(x+ Δx , y+Δ y)&&F(x ,y) (2.4.8)

Relawan DJOSS - Relawan Duta Djarot-Sihar pengenalan karakter pada ektp menggunakan metode template matching 6 - Pengenalan Karakter Pada eKTP Menggunakan Metode Template Matching

A

Relawan DJOSS - Relawan Duta Djarot-Sihar pengenalan karakter pada ektp menggunakan metode template matching 7 - Pengenalan Karakter Pada eKTP Menggunakan Metode Template Matching

B

Pada gambar (A) di atas menunjukkan gambar target dan gambar (B) adalah gambar karakter pencocok. Angka 1 menunjukkan piksel dari tulisan, dan angka 0 menunjukkan piksel latar. Bagian yang berada didalam garis merah adalah bagian yang akan dicocokkan dengan karakter pencocok. Pada gambar tersebut terlihat bahwa karakter pencocok akan digeser sebanyak empat karakater untuk disesuaikan dengan karakter target.

Dengan cara penggeseran ini maka piksel pengganggu akan dapat diabaikan atau dihilangkan. Setiap kali pergeseran dilakukan maka selanjutnya dihitung nilai-nilai C, M, dan N. Jadi setiap baris pada e-KTP mewakili satu informasi, sehingga setiap baris akan dapat diletakkan pada tabel sesuai field. Informasi yang didapat dari hasil pengambilan informasi dapat dibagi sebagai berikut,

Baris Field
3 NIK
4 Nama
 5 Tempat Lahir
 5 Tanggal Lahir
 6 Jenis Kelamin
 6 Golongan Darah
 7 Alamat
 8 RT/RW
 9 Kelurahan atau Desa
10 Kecamatan
11 Agama
12 Status Perkawinan
13 Pekerjaan
14 Kewarganegaraan
2 Kota/Kabupaten
13 Masa Berlaku

Lantas bagaimana membuktikan eKTP anda asli atau palsu?

Cek Website Dinas Terkait

Cara ini dilakukan dengan mengunjungi website resmi pemerintah yang terkait untuk tingkat kabupaten atau kota. Contohnya adalah website resmi direktorat jendral kependudukan dan pencatatan sipil (Dirjen Capil).

Menggunakan Card-Reader eKTP

Hal ini bisa dilakukan dengan bantuan laptop atau komputer. Chip yang tertanam dalam eKTP akan dibaca oleh card reader tersebut. Tetapi card reader ini konon cuma dimiliki oleh dinas-dinas tertentu saja.

Melihat Nomor Induk Kependudukan

Cara berikutnya adalah dengan melihat nomor induk kependudukan yang ada pada eKTP. Mungkin inilah cara yang bisa dilakukan sendiri. Sebelumnya inLiners harus tahu arti NIK pada KTP ini agar mudah mengetahui apakah KTP inLiners asli atau tidak.

Nomor Induk Kependudukan adalah nomor identitas unik yang dimiliki seseorang. Hanya 1 orang yang memiliki satu nomor tersebut. inLiners bisa melihat nomor tersebut di bagian utama KTP inLiners. Nomor tersebut terdiri dari 16 digit angka.

Sekarang untuk mengetahui eKTP inLiners asli atau tidak, inLiners cukup mengetahui arti nomor tersebut. Berikut arti nomor eKTP inLiners, silahkan di cocokkan.

NIK atau nomor Induk Kependudukan terdiri dari 16 digit angka. Kita misalkan nomor eKTP inLiners:

keberadaan chip pada eKTP anda? Caranya cukup mudah,

1. Dekatkan e-KTP ke Handphone yang memiliki fitur NFC, maka handphone akan meresponnya biasanya akan getar dan berbunyi (tergantung settingannya)

2. Gunakan lampu atau flash pada handphone anda dan dekatkan ke e_KTP anda, maka cahaya akan terblok pada posisi chip. Biasanya lokasi chip ada di bawah tanda tangan atau di bawah pas foto di sekitar jidat.

Original Source: https://www.djoss.id/pengenalan-karakter-pada-ektp-menggunakan-metode-template-matching/

Sharing is caring!

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *