Rabu, 13 April 2011

Network Scanner : Menjalankan Alih Media yang aman

Tahun 2009-2011 organisasi mendapat berbagai permintaan untuk menjalankan alihmedia atau lebih spesifiknya scanning, yang tentunya cukup menggembirakan bahwa beberapa organisasi mulai menyadari pentingnya keberadaan arsip digital saat ini. Salah satu pengguna sangat berbahagia karena sekarang cukup menenteng laptopnya, ia dapat menunjukkan peta-peta berukuran A0 dalam presentasinya, sebelumnya ia harus menenteng kertas-kertas berukuran A0 dalam setiap rapat yang diadakan di luar kota. Seorang konsultan keuangan menenteng laptop dan scanner sehingga ia tidak perlu menenteng-nenteng map kertas atau binder tebal untuk dibawa pulang.

Tahun 2010-2011 kita dikejutkan dengan adanya wikileaks, dimana informasi yang cukup sensitif dapat dengan mudah disebarkan ke dunia maya.Yang menimbulkan pertanyaan berikutnya : apakah semua dokumen yang sudah di digitalisasi itu aman? Bagaimana kalau data nasabah melayang dari organisasi melalui email? Bagaimana kalau hasil riset yang dilakukan bertahun-tahun dicopy ke dalam flashdisk dan terbang ke kantor pesaing kita?

Untuk mengamankan dokumen digital kita perlu lebih dahulu mendefinisikan siapa yang berhak melihat dokumen kita dan siapa yang tidak, ini disebut sebagai pengaturan hak akses. Setelah itu kita perlu mendefinisikan pengamanan proses alih media yang kita lakukan dan terakhir kita akan menentukan metode akses dan distribusi serta metode penyimpanani dari dokumen digital tersebut. Pada tulisan ini saya hanya membatasi ruanglingkup pada pengamanan proses alihmedia dokumen.

Desktop Scanner

Untuk mengamankan hasil alihmedia keluaran scanner, secara tradisional kita mesti menyakinkan bahwa komputer yang dilakukan untuk scanning atau terhubung dengan scanner aman. Aman artinya hanya user yang berhak yang dapat membuka folder dan file dan biasanya hanya user yang berhak yang dapat melakukan scan dengan komputer tersebut.

Praktek yang terjadi biasanya adalah scanner dihubungkan ke komputer yang "umum" kemudian pengguna mengcopy hasil tersebut ke USB atau ke foldernya lewat jaringan dengan tetap meninggalkan file asli di komputer "umum" tersebut, belum lagi aplikasi scanner menyimpan temporary files dari dokumen yang dihasilkan scanner.

Dengan kondisi demikian, rasanya kita berada di kantor yang dokumennya berceceran dimana2 penuh dengan salinan disana sini. Kejadian tersebut sering terjadi apabila kita menggunakan Desktop scanner.



Modern Network Scanner

Sekitar tahun 2008 Kodak meluncurkan Modern Network Scanner,kemudian diikuti oleh Fujitsu dan kemudian Canon. Penulis menyebut tipe ini "modern" karena dilengkapi oleh layar LCD dan keyboard sehingga pengguna dapat langsung melihat hasil scan dan melanjutkan proses menyimpan setelah melihat hasil scannya cukup baik. Tahun-tahun sebelumnya network scanner biasanya merupakan ekstensi fitur scan dari mesin multifunction dimana kita melakukan scanning ke suatu folder namun hasil scan baru ketahuan setelah kita membuka file yang dihasilkan.

Modern network scanner ini memiliki fitur antara lain : hak akses setiap pengguna serta proses scan dan distribusinya dapat diatur oleh administrator, file yang dihasilkan langsung disimpan dalam mesin scanner kemudian distribusikan ke folder orang yang berhak sehingga tidak ada komputer lain yang menyimpan hasil scan (image yang disimpan dalam scanner tidak dapat diakses), satu scanner dapat dipergunakan banyak orang dengan aman karena setiap orang memiliki hak akses berbeda.

Pengaturan pengguna Modern Network Scanner ini dilakukan oleh administrator, adapun metode pengaturan setiap merk modern Network scanner yang beredar berbeda-beda, Kodak menggunakan kunci berupa USB disertai login dan password untuk mengatur hak akses dan alur proses pada scanner, Fujitsu mewajibkan Microsoft LDAP untuk mendaftarkan pengguna scanner sehingga pengguna memiliki single-sign-on yaitu login password yang sama dengan saat login di komputer dalam lingkungan windows server (memudahkan disatu sisi namun menutup peluang bagi organisasi yang tidak menggunakan windows server), Canon muncul dengan pilihan yang lebih fleksibel yaitu pengaturan independent maupun LDAP. Sayangnya ketiga merk tersebut memiliki kelemahan utama yaitu hanya menyediakan metode automatic document feeder atau ADF sehingga tidak memungkinkan untuk organisasi yang memiliki dokumen berbentuk buku atau bendel.

Terlepas dari kelemahan dari modern network scanner tersebut, fungsi utama yaitu "pengamanan hasil awal alihmedia" dapat terpenuhi oleh penggunaan scanner ini (kecuali admin scanner dengan baik hatinya memberikan login passwordnya ke semua user) dimana hasil dari scan langsung diarahkan ke folder pengguna dan log atau catatan penggunaan scanner dapat dilihat oleh administrator dan tidak ada lagi "berkas" di PC lokal karena scanner ini beroperasi secara independen tanpa menggunakan komputer (namun terhubung dengan jaringan komputer menggunakan kabel LAN).

*Penulis menjalankan test pada produk Network scanner dari Kodak, Fujitsu dan Canon dari kurun waktu 2009-2011 belum menggunakan produk selain 3 merk diatas.

Kamis, 03 Juni 2010

Myth about Duty Cycle on document scanner productivity

I don’t know if it is problem with you, but this was my problem back in 2004, when I got a project to scan 2 million pages of OMR forms in ten days. I was looking for scanner that has higher duty cycle per day to do the job. I was calculate the productivity just based on duty cycle per day, which is very wrong in calculating productivity of a scanner based on duty cycle for a project, but the method is right thing to do when you are planning to scan document on daily basis throughout the years.


In 2006 I was trained in Singapore and asked about the duty cycle calculation with Fujitsu people. The calculation is basis on MTBF (Mean Time Before Failure) of scanner in 5 years, so I figure duty cycle is a suggestion of how much you can scan in a day on daily basis so the scanner can survive in 5 years. So when I got project only for 10 days, I don’t have to follow this rule. 
After I understand the concept of duty cycle , I began to try some of document scanners for project scanning (1-30 days scanning) and this is the maximum productivity I got for the scanner :
Fujitsu Fi 4120, Fi 5120, Fi 6130 can be use more than 6000 pages per day in extreme cases is 12,000 pages (continuous scanning non-stop for every 4 hours in 24 hours) .Fi 5530 C/C2 can scan more than 10,000 pages per day. Fi 5650 C/Fi 6670 can scan more than 20,000 pages per day ( 10 hours a day). Fi 5900 C can scan more than 100,000 pages per day (10 hours per day). (yes, I got most types of Fujitsu scanner in my office).
Scansnap S500, S510 extreme cases in my customers premise was 100,000 pages in one week to process OMR forms using Digital Mark Reader scanner. We were able to create TWAIN interface for Scansnap S500 and S510 back in 2006-2007. The original scansnap series doesnot have any TWAIN drivers.
Avision AV 121 and AV 122 can processed more than 4000-5000 pages per day but it you must stop every 4 hours and let the machine cooling down for 15 minutes. This is the same with Kodak I 1120 and I found out the product is very identical with Avision.
Miru scanners from Korea MDS 2500 CV can process 150,000 pages per day. (yes the scanner speed is 120 ppm for A4, 200 dpi, BW).
Canon DR 5010 is my favorite Canon scanner, it can process more than 20,000 per day without any complaints.

The titan is Bowe Bell and Howell Spectrum Series Scanner that can process 120,000 pages in a day without any rest. The performance was stable.

For the other scanners I have not try yet. But in my opinion you should also look the reputation of scanner or the look of the scanner before you try. Sometimes the specs also help with your decision say a scanner that has speed 80 ppm but duty cycle only 1000 per day that will be unreasonable to be tried ( the scanner will be failure in : 360 days x 1000 x 5 years = 1,8 million pages and you scan daily = 80 ppm x 60 minutes x 8 hours = 38,400 pages/day, and scanner will be last in 46 days  )


But however if you plan to do crazy things I have done you must consider following issues:
1. Please let your scanner rest every 4 hours at least for 15-20 minutes by shutting down the power.
2. Clean up your scanner after use. Especially the sensor and lens (easy so you do not create scratch on the lens)
3. Prepare scanner consumables (pick roller, brake roller, pad assy).
4. Remember that the operator still a human who need rest.
5. Learn your scanners utility (reset the roller counter or cleaning counter)- so if the scanners suddenly stop and create message like “please clean the scanner” or “please change roller”, you will need to reset the settings and if required, change the consumables.

Selasa, 01 Juni 2010

Avision AV50F – scanner praktis serba guna


                                                    Gambar 1. Demo Unit AV 50 F di kantor

Scanner Avision AV50F adalah scanner Automatic Document Feeder dengan kecepatan 20 lembar/menit. Scanner ini mampu melakukan scanning satu muka (simplex) maupun dua muka (duplex) dengan mode black and white , grayscale maupun color. Keunikan dari scanner ini adalah main unit dapat dipisahkan dengan tray unitnya (dock), konsepnya adalah apabila mobilitas tinggi kita cukup membawa main unitnya untuk melakukan scanning dengan hanya membawa 2 konektor USB sebagai sumberdaya, namun perlu diingat bahwa main unit ini adalah sheetfed scanner yang hanya mampu memproses scanning dokumen selembar demi selembar.


Gambar 2

Gambar 1 : scanner Avision AV50F , unit dapat dilepas menjadi sheetfed scanner

Scanner Avision AV50F memiliki 2 input tray yaitu di ADF docknya dan di Main Unit Sheetfednya. ADF dock mampu menampung 20 lembar dokumen A4/Folio dan akan diproses dengan kecepatan 20 lembar per menit. Sheetfed input tray hanya dapat menampung satu per satu dokumen , namun scanner ini mampu memproses dokumen dengan ketebalan hingga 1.2 mm, dengan kemampuan ini maka sheetfed unit ini mampu memproses scanning buku tabungan, BPKB, KTP, SIM, Kartunama sebagai alternatif penggunaan scanner jenis flatbed.
Pengolahan image dokumen yang discan atau dipindai,dapat dilakukan secara customized dengan kombinasi hasil yang diinginkan secara bebas (misal : halaman 1 BW, halaman 2 warna atau halaman 1 autocolor detection dan halaman 2 hitam putih, atau kedua halaman autocolor detection).


Gambar 2.

Bebas menentukan mode scanning yang diinginkan pada halaman muka atau/dan belakang

Untuk menangani dokumen khusus seperti formulir lamaran kerja atau curriculum vitae (seragam bentuknya) kemudian seluruh halaman akan didigitalisasi dengan mode hitam putih kemudian foto pelamar dicrop dalam bentuk warna maka Avision 50F menyediakan fasilitas scanning yang disebut sebagai Relative To Document.


Gambar 3.

Contoh fitur Relative Document mampu menghasilkan dokumen utuh dalam bentuk hitam putih dan hasil cropnya dalam bentuk warna dalam satu kali scan

Kesimpulan : Scanner ini bisa membantu kegiatan scanning untuk dokumen biasa, dokumen berupa buku tabungan, buku BPKB (dengan melalui feeder bawah).

Spesifikasi : 15 ppm/30 ipm utk kertas A4 simplex/duplex, max resolution 600 dpi, USB 2.0, Twain /ISIS 


Kamis, 23 April 2009

Scanning Kertas A3 dengan menggunakan Scanner ADF duplex ukuran A4

Bukan rahasia lagi kalau scanner A3 harga mahal hingga puluhan juta. Sementara untuk membeli scanner A3, dokumen A3 yang harus diproses jumlahnya cuma sedikit. Untuk mengatasi hal ini penulis menyarankan penggunaan scanner yang memiliki kemampuan memproses dengan Carrier Sheet atau Folio Scanning.

Carrier Sheet adalah suatu map plastik khusus yang didesain untuk memproses lembar A3 dengan scanner A4. Bagaimana cara bekerjanya ? Pertama kita harus melipat kertas A3 sehingga berbentuk A4 kemudian dimasukkan ke dalam carrier sheet. Kemudian kita mengatur setting scanner duplex (melakukan scanning dua sisi sekaligus) dan option mode : carrier sheet. Maka kemudian lembar dalam plastik carrier sheet diproses oleh scanner dan menghasilkan image berukuran A3 (A4 x 2 muka digabungkan otomatis). Scanner yang dilengkapi kemampuan memproses carrier sheet adalah Fujitsu Scansnap S510 dan Fujitsu Fi 6010 N.

Folio Scanning adalah fitur scanner untuk memproses lembar A3 dengan scanner A4 cukup dengan melipat kertas A3 menjadi A4 serta melakukan pemindaian dan langsung menghasilkan image berukuran A3, tanpa menggunakan carrier sheet. Cara melakukan scanning dengan fitur ini mudah sekali, tinggal melakukan setting folio scanning dan meletakkan kertas A3 yang telah dilipat ke dalam tray ADF dan hasilnya adalah image berukuran A3. Folio scanning adalah fitur yang miliki scanner Canon, salah satunya DR 3080 CII. 

Kelemahan sistem ini adalah kualitas image sering terdistorsi apabila kita tidak melipat lembar A3 tersebut dengan benar. Namun untuk kualitas yang acceptable solusi ini memang akan banyak menghemat investasi.

Automatic Page Detection pada Scanner ADF (Automatic Document Feeder)

Fitur penting untuk memproses lembar dokumen berbagai ukuran secara otomatis

Dalam melakukan scanning dokumen, seringkali kita bertemu dengan berbagai ukuran kertas yang harus kita pindai sebagai satu bundel file atau satu folder file. Teori idealnya adalah kita harus melakukan pemindaian pada satu jenis ukuran dokumen dengan suatu setting, kemudian dokumen lain dengan setting yang berbeda lagi.

Namun kenyataannya suatu dokumen biasanya harus mengikuti urutan tertentu meskipun ukuran dari setiap dokumennya berbeda-beda. Misalnya pada aplikasi lamaran pekerjaan yang mensyaratkan urutan surat lamaran pekerjaan, CV, surat keterangan sehat dari dokter, fotocopy KTP , Ijazah dan lain sebagainya yang kisaran ukurannya mulai A6 hingga legal bahkan A3. Bagaimana jika kita mendapatkan pekerjaan untuk melakukan scanning 2 juta lembar dokumen pegawai misalnya, apakah setiap ukuran kertas kita melakukan setting sebelum pemindaian?

Jangan terlalu kuatir. Di dalam scanner Automatic Document Feeder (ADF) kebanyakan telah dilengkapi oleh fitur Automatic Page Detection dengan berbagai nama alias antara lain Autopage Detection, Scanners Maximum, dan Autosize Documents. Dengan fitur ini kita cukup melakukan setting kertas terbesar saja, kemudian hidupkan opsi automatic page detection dan scanner otomatis melakukan pemindaian image sesuai dengan ukuran masing-masing kertas. Dengan bantuan ini maka pekerjaan pemindaian dapat menjadi lebih cepat karena hanya dengan satu setting saja, satu bundel dokumen berbagai ukuran dapat dipindai dengan cepat dan mudah.

Bagaimanakah batas dari Automatic Page Detection ini ? Hal ini sangat tergantung dari spesifikasi scannernya. Untuk scanner Fujitsu dan Avision misalnya untuk scanner A4 akan dibatasi hingga panjang 35 cm atau 14 inch, untuk melakukan scanning lebih panjang dari itu, setting scanner harus didefinisikan sebagai long page scanning (hingga sekitar 3 meter kalau tidak dipaksakan, penulis pernah memaksakan hingga 6 meter) yang harus benar-benar sesuai dengan ukuran dokumen (perlu diukur pakai penggaris). Untuk scanner Kodak memang luar biasa mudah, kita tidak perlu mendefinisikan apa-apa setelah memilih Automatic Page Detection, scanner ini dapat memproses document sepanjang maksimum 3 meter.

Keterbatasan kualitas cropping dari sebuah scanner akan ditentukan oleh kualitas dokumennya. Apabila kita melakukan scanning dokumen yang terlipat maka ujung lipatan akan berwarna hitam legam kecuali kita melakukan setting white background pada scanner.

Anda menjalani pekerjaan scanning dengan berbagai ukuran dokumen ? Carilah scanner ADF yang memiliki fitur Automatic Page Detection.

Debat OMR VS ICR pada Data Entry Tabulasi Pemilu 2009

Sebenarnya lebih baik ICR atau OMR ? Sepertinya topik ini mengemuka setelah pasca pemilu sistem tabulasi nasional tidak mencapai target yang diinginkan. Berikut adalah beberapa kutipan dari http://indonesiafile.com/content/view/1096/62/ :

Saking alotnya perdebatan itu, tim teknologi informasi KPU terbelah menjadi dua kubu. Aziz lebih memilih menggunakan ICR karena cocok dengan kondisi di lapangan. ICR lebih unggul dalam hal kecepatan perhitungan suara dan mudah dilakukan petugas. Hanya saja, Aziz berterus terang, memang ada yang meragukan kemampuan ICR untuk mendeteksi karakter angka tertentu. Angka seperti 1 dan 7, 3 dan 8, 6 dan 0 dalam tulisan tangan kadang-kadang memang hampir mirip. Tapi Aziz yakin, masalah itu telah teratasi. ''Sampai sejelek apa pun tulisan, karakternya masih bisa diidentifikasi,'' ujar Aziz.

Di sisi berlawanan, ada kelompok lain yang lebih memilih menggunakan teknologi optical mark recognition (OMR). Prinsipnya, OMR juga menjalankan fungsi pemindaian. Hanya saja, tak seperti ICR yang berusaha memindai tulisan tangan, OMR memindai data yang telah diberi tanda pada karakter abjad atau angka tertentu. ''Dengan cara ini, tingkat validitas dan akurasi data jelas lebih terjamin,'' kata Bambang Edi Leksono, pendukung metode OMR.


Penulis memandang bahwa dua teknologi tersebut sama-sama dapat berpeluang untuk sukses dijalankan pada tabulasi nasional Pemilu 2009,.Penulis melihat kedua pendapat di atas “benar” kecuali pada kata-kata “Sampai sejelek apa pun tulisan, karakternya masih bisa teridentifikasi” karena sampai sekarang ICR tercanggih pun belum pernah diimplementasikan untuk membaca resep obat dari seorang dokter disebuah apotik . (Itupun penulis masih ragu apakah kata-kata itu salah kutip atau memang demikian adanya, penulis tidak ingin berpolemik pada masalah tersebut).

Dari pengalaman penulis menjalankan ICR maupun OMR, mutlak diperlukan persiapan pelaksanaan yang cermat dan pendekatan yang berbeda pada masing-masing teknologi. Ibarat penulis berada di Klaten (kota kelahiran penulis yang terletak di antara Yogyakarta dan Solo/Surakarta) hendak terbang ke Jakarta, maka penulis harus memilih bandara Yogya Adi Sucipto atau Solo Adi Sumarmo. Untuk ke Yogya penulis harus menempuh jalan ke Gondang-Prambanan-Kalasan -Yogya sedangkan ke Solo penulis harus menempuh jalan ke Delanggu-Kartasura-Solo. Demikian pula pada kedua teknologi ini , keduanya membutuhkan pendekatan berbeda dalam mencapai tujuannya.

Optical Mark Recognition

OMR mengandalkan persentasi warna hitam (dari isian pensil/pena/spidol) pada suatu area tertentu yang akan dibaca sebagai data tertentu. Jadi seperti yang kita lihat pada lembar ujian UAN / UASBN / Rekrutmen berbentuk multiple choice, apabila kita mengarsir atau memberi tanda silang pada pilihan jawaban “A” maka aplikasi OMR akan membacanya sebagai “A”.


Gambar 1. Proses Lembar OMR dapat dilakukan dengan tanda silang dengan pena, pensil dan spidol yang penting image yang dihasilkan cukup hitam.

Perkembangan aplikasi Mark Recognition buatan bangsa Indonesia sangat berkembang dengan berbagai keunggulan: bisa menggunakan tanda silang, dapat diisi dengan pena/pensil/spidol, data dapat langsung diekspor ke aplikasi office. Penulis berpendapat untuk teknologi OMR berbagai merk nasional seperti Digital Mark Reader, Smart Mark Reader, OMR Pro, dan beberapa merk lainnya tidak akan kalah bersaing dengan produk luar negeri. 

Mengapa penulis katanya produk OMR luar negeri tidak akan menang melawan produk OMR dalam negeri di Indonesia ? Karena persiapan pelaksanaan OMR di Indonesia biasanya memang lain daripada yang lain: Salah cetak formulir baik : salah ukuran, salah warna, salah potong hampir selalu terjadi di Indonesia, sehingga produsen OMR di dalam negeri pada awalnya bersusah payah melakukan re-engineering mengatasi hal ini. Belum lagi masalah salah pengisian nomor peserta, anulir nilai soal, isian pensil tipis-tipis, sosialisasi pengisian yang biasanya kurang baik atau mungkin ada satu-dua orang yang benar-benar tidak mengerti cara mengisinya biarpun disosialisasi berkali-kali.Apabila lembar ujian habis ? Mereka akan melakukan fotocopy lembar jawaban sebagai pengganti. Sederhana sekali. 

Pada persiapan lembar ujian di luar negeri, penulis mengacu pada negeri tetangga Singapura, mereka mencetak dengan mesin cetak continuous form dengan presisi tinggi, menggunakan color drop out ink, yang mahalnya ampun-ampunan.Tidak menggunakan fotocopy. Aplikasi luar negeri di desain pada kondisi ideal seperti ini, makanya beberapa merk software OMR luar negeri berguguran di negeri ini karena tidak sanggup mengatasi lingkungan yang kurang terantisipasi oleh mereka. Berbanggalah saudara-saudara bahwa OMR buatan dalam negeri jauh lebih bandel…. karena memang lingkungan kita benar-benar bandel. (Ini diakui oleh seorang direktur ICR dari mancanegara dan rekan-rekan distributor scanner se Asia sewaktu penulis memperagakan salah satu software OMR dari Indonesia dengan segala kendala yang terjadi. Saat ini software ini digunakan di 3 negara Malaysia, Korea Selatan, dan Arab Saudi).

Bagaimana agar OMR sukses dalam implementasinya ?

1. Desain formulir OMR yang minim resiko. (maksudnya resiko salah warna, salah cetak, bulatan jawaban cukup jaraknya antara satu pilihan dengan pilhan lain, dan bulatan pilihan cukup besar agar tidak menyebrang ke pilihan tetangga ketika mengisi, gunakan mode dua warna cetak antara anchor (hitam) dan objek yang diisi (merah, biru, hijau – scanner mampu mendropout warna ini).
2. Sosialisasikan cara mengisi Lembar OMR dengan baik, berupa petunjuk pengisian maupun diperagakan cara pengisiannya sebagai contoh.
3. Lembar jangan sampai kotor, robek atau terlipat pada saat pengumpulan dan jangan sekali-kali distaples.
4. Kecepatan scanner sangat mempengaruhi proses OMR karena aplikasinya cenderung membaca lebih cepat daripada kecepatan scanner.


Bagaimana Kelemahan dari OMR ?

1. Keengganan Responden mengisi pada isian yang cukup banyak pada satu form.
Untuk mengisi nama lengkap, alamat, nama kota, nama propinsi dan deskripsi panjang memang tidak cocok menggunakan OMR, karena dapat membuat respondennya frustasi. Pada ujian sangat cocok untuk menggunakan OMR.
Mengisi lembar OMR pun membutuhkan waktu yang lebih lama.

2. Data yang dapat diperoleh dari suatu formulir OMR terbatas jumlahnya. Sehingga untuk data yang banyak diperlukan lembar yang banyak pula. Sehingga untuk keperluan ini scannernya perlu lebih banyak atau kapasitasnya lebih besar.

Bagaimana Keunggulan dari OMR?

1. Waktu Proses yang cepat dan akurasi yang sangat tinggi

Karena logika aplikasi yang hanya mengecek “hitam” atau “putih” pada area tertentu, maka prosesnya cenderung cepat dan akurat. Akurat disini artinya bahwa isian yang diisi oleh responden akan diterjemahkan secara benar. (artinya kalau respondennya salah isi, bukan dalam lingkup hitungan akurasi)

2. Operator scanner lebih nyaman dan lebih cepat dalam bekerja karena sangat minim verifikasi

Pengalaman penulis untuk memproses 115,000 peserta ujian psikotes hanya membutuhkan waktu 4 jam dengan scanner kecepatan 100 ppm sebanyak 2 unit dengan 2 operator dan 2 pembantu operator yang mengurus kertasnya (masih ditambah dua orang lagi yang sibuk membelikan makanan dan membuatkan kopi dan teh).

3. Target penyelesaian pekerjaan dapat terukur dengan baik 

Pada proyek OMR, penulis dapat menentukan kapan pekerjaan diselesaikan dengan perkiraan yang tidak rumit. Bila ingin selesai 4 jam maka scanner yang dibutuhkan pada kecepatan sekian adalah sekian banyak ditambah beberapa operator.

Bagaimana Risiko yang membuat OMR gagal atau terganggu (berdasarkan jumlah keluhan pada organisasi penulis)

1. Lembar yang tidak didesain dari awal dan mutu percetakan Lembar OMR yang keterlaluan asal-asalannya (35% dari masalah yang ada)
2. Listrik Mati (3,5% dari masalah yang ada)
3. Scanner macet atau tidak berfungsi atau gagal install (malah tidak install driver) (28% dari masalah yang ada)
4. Operator yang tidak terampil, gampang ngambek , dan tidak datang tepat waktu atau malah bolos ( 1 % dari masalah yang ada)
5. Virus komputer (2,8 % dari masalah yang ada)
6. Salah memilih template pembacaan OMR (28% dari masalah yang ada)
7. Lupa atau kehilangan dongle lisensi OMR sehingga tidak bisa berjalan aplikasinya.(0,5 % dari masalah yang ada)

Inti dari Optical Mark Recognition adalah susah diawal (mengisi formulir nya) tetapi tidak repot di akhir (operator yang memproses).Optical Mark Recognition juga memiliki risiko kegagalan yang rendah apabila cara pengisiannya tersosialisasikan dengan baik.

Intelligent Character Recognition (ICR)

Intelligent Character Recognition adalah teknologi mengenali tulisan tangan manusia yang serupa mungkin dengan huruf cetak (hand printing) dari sebuah image dan diterjemahkan menjadi data. Ini adalah definisi bagi penulis secara sederhana. 

Secara awam , aplikasi ini menerjemahkan suatu image , setelah melalui pemisahan huruf demi huruf (separasi), menjadi suatu teks dalam format digital. Image ini dihasilkan dari lembar ICR yang discan menjadi image atau citra digital.

Kebetulan penulis pernah melakukan implementasi ICR dengan salah satu software ICR Internasional pada riset dan proses aplikasi kartu kredit berbasis alphanumeric ICR pada organisasi di Indonesia. Berbeda dengan OMR yang langsung didapatkan data dengan akurasi tinggi, ICR membutuhkan verifikasi dan validasi dari operator pada hasil-hasil yang meragukan.



Gambar 2. Implementasi Teknologi ICR di sebuah lembar biodata pada satu organisasi pemerintah


Bagaimana agar ICR sukses dalam implementasinya ?

1. Desain Formulir ICR yang rendah risiko (Membuat kotak huruf isian cukup besar, kotak huruf isian dapat dihilangkan pada saat scanning sehingga tidak mengganggu pembacaan ICR, Cetakan yang stabil, dan petunjuk pengisian yang jelas).
2. Kualitas cetakan formulir yang bermutu tinggi.
3. Kualitas image yang sangat jelas menjadi tolak ukur penting bagi proses ICR, teknologi ini menganalisa pattern atau bentuk citra mana yang sesuai dengan huruf atau angka mana, berbeda dengan OMR yang hanya mengukur hitam atau putih. Kualitas image didapatkan dari kualitas image scanner dan setting yang tepat sewaktu scanning.
4. Sosialisasi pengisian formulir ICR. Perlu diingatkan pada responden bahwa ICR memiliki keterbatasan dalam membaca tulisan mereka, sehingga kepatuhan mereka pada petunjuk pengisian akan menjadi kunci sukses implementasi.
5. Kecakapan operator ICR mulai dari ketrampilan mengoperasikan scanner pada kondisi kertas yang berbeda , mengoperasikan ICR , melakukan verifikasi dan validasi data.
6. Jumlah verifikator untuk implementasi harus banyak untuk mencapai target penyelesaian yang cepat, sehingga disini jumlah orang yang melakukan verifikasi menjadi kunci utama kecepatan ICR. Jadi kalau OMR perlu scanner cepat, ICR perlu komputer untuk verifikasi yang banyak, pada pengolahan skala besar. Pengalaman penulis untuk mencapai hasil 2000 lembar aplikasi kartu kredit (35-80 field) per hari dibutuhkan 1 operator scanner dan 8 orang verifikator dengan akurasi mendekati 98%.
7. Mekanisme verifikasi menjadi penting untuk mempercepat proses bagi aplikasi ICR, sehingga perlu dibuatkan interface yang memudahkan melakukan verifikasi.
8. Perlu kontrol kualitas akhir pada hasil untuk mencapai 100% Acccuracy.
9. Target waktu penyelesaian sukar diukur terutama pada awal proses, namun mulai biasanya mulai dapat diukur setelah 2-3 hari implementasi tergantung kerumitan formulir dan kemampuan operator.

Bagaimana Kelemahan dari ICR ?

1. Faktor akurasi awal tergantung dari berbagai variabel antara lain bentuk tulisan, pemilihan bentuk formulir, image yang dihasilkan oleh scanner yang harus menunjang ketajaman dan keutuhan bentuk pattern dari huruf atau angka. Faktor akurasi berikutnya sangat tergantung dari sikap mental operator yang teliti dan telaten dalam menjalankan proses ICR. Disini prosesnya tidak bisa terlalu dipaksakan untuk cepat untuk mencapai akurasi tinggi.
2. Operator yang berfungsi sebagai verifikator dan validator (apalagi yang biasa mengoperasikan OMR) akan cepat stress dan malas apabila hasil yang harus diverifikasi sangat banyak. Pelatihan intensif yang mencakup pengendalian image hasil scanner, pengoperasian ICR dan Verifikasi harus dilakukan dengan praktek yang cukup.
3. Perlu banyak orang untuk mengoperasikan komputer yang membantu proses verifikasi pada ICR. 
4. Kadang diperlukan re-tune in data pada saat implementasi. Mengapa demikian? Berbeda dengan proses OMR pada field kode kota dalam 3 angka misalnya responden dipaksa mengarsir pada angka 0-9, sedangkan pada ICR disediakan kotak kosong sebanyak 3 buah yang diisi angka 0-9, namun pada banyak kasus sering diisi dengan kata “JKT”. Pada kasus ini template ICR harus dimodifikasi untuk memenuhi dua kriteria yang ada, mengapa begitu ? Karena yang salah dapat mencapai 30-40% dari responden, mengapa begitu ? Kembali ke topik awal tadi bahwa : “sosialisasi pengisian yang biasanya kurang baik atau mungkin ada satu-dua orang yang benar-benar tidak mengerti cara mengisinya biarpun disosialisasi berkali-kali”.

Keunggulan ICR

1. Mengisi formulir ICR itu mudah dibanding formulir OMR
2. Jumlah data yang termuat dalam satu lembar formulir ICR lebih banyak daripada jumlah data yang termuat pada formulir OMR sehingga investasi scanner lebih kecil karena jumlah lembarnya tidak banyak (Namun ingat perlu dibarengi dengan penambahan sejumlah komputer dan operatornya untuk membantu verifikasi).
3. Jumlah image yang dihasilkan kecil sehingga jumlah kebutuhan storage lebih kecil (ini sebenarnya tergantung resolusi image, pada OMR image 100 dpi sudah cukup untuk diproses).

Risiko yang membuat ICR gagal atau terganggu (berdasarkan jumlah keluhan pada organisasi penulis)

1. Lembar yang tidak didesain dari awal dan mutu percetakan Lembar ICR yang terdistorsi bisa menjadikan gagal total (27%)
2. Listrik Mati (0% dari masalah yang ada)  diterjemahkan sebagai belum terjadi
3. Scanner macet atau tidak berfungsi atau gagal install (malah tidak install driver) (25,8% dari masalah yang ada)
4. Operator yang tidak terampil (27,7%)
5. Virus komputer (0 % dari masalah yang ada) diterjemahkan sebagai belum ada
6. Template pembacaan ICR gagal membaca (8% dari masalah yang ada)
7. Responden salah isi atau tulisan tidak terbaca dengan baik akibat bentuk tidak wajar (10,4%)*

*Kondisi ini pada saat sudah dilakukan sosialisasi pengisian formulir.

Konsekuensi Memilih ICR

Tentunya sekarang apabila diputuskan penggunaan ICR konsekuensinya adalah : mendesain formulir dan mencetaknya membutuhkan kontrol kualitas tinggi dari sisi presisi, operator harus menguasai scanner untuk mendapatkan image yang optimal, operator menguasai ICR dan verifikasinya dilakukan beberapa komputer dan operator agar lebih cepat, perlu tenaga tune in template bila diperlukan, perlu sosialisasi pengisian formulir agar tulisannya bagus dan tertib serta pada tempatnya.

Konsekuensi memilih OMR

Kontrol kualitas cetak dari sisi warna, presisi. Sosialisasi pengisian lembar OMR. Penyediaan scanner yang memiliki kapasitas dan kemampuan besar per harinya, penanganan dokumen fisik yang teratur karena jumlah yang besar, penambahan storage apabila image hendak disimpan, dan pelatihan operator.

Pertimbangan memilih teknologi ini bagi organisasi berbeda-beda menurut tujuannya. Pada perbankan misalnya tidak mungkin nasabahnya diberi formulir OMR untuk menulis nama lengkap, alamat, nama ibu kandung, dsb sehingga malah membuat calon nasabah mundur takut direpotin. Pada Ujian multiple choice misalnya tidak bijaksana menggunakan teknologi ICR dimana para verificator memverifikasi jawaban A, B, C, D, E dari ribuan siswa, OMR jauh lebih cocok.

Wacana OMR untuk Tabulasi Nasional

Bagaimana bila wacana OMR digunakan untuk tabulasi 2009 ? Pertama perlu dipikirkan dulu azas legalitas dari form OMR itu apabila ini hanya digunakan untuk data entry dan tidak akan digunakan sebagai dasar perhitungan maka form C1-OMR akan diisi petugas TPS (Buku petunjuk pengisian dan Sosialisasi sangat penting) disertai form C1 DPR yang discan bersamaan, dimana form OMR sebagai alat input dan Form C1 bukti atau lampirannya. Kemudian jelas bahwa lembarannya mungkin meningkat 2-3 kali lipat banyaknya dari lembar ICR yang sekarang. Apabila ini dianggap sebagai dokumen legal maka disetiap lembar formulir OMR di TPS apakah harus ditanda tangan ? atau Cuma rangkumannya saja halaman depan?

Kemudian dengan volume peningkatan kertas 2-3 kali lipat apakah scanner yang tersedia masih sanggup dijalankan tanpa kehabisan suku cadang habis pakai atau consumables? Berarti perlu dibudgetkan adanya consumables cadangan. Kemudian apakah image di save dan dikirim ke pusat semuanya? Kalau iya berarti perlu scaling storage lebih besar.

Kemungkinan pekerjaan scanner akan mudah kalau pelatihan operatornya minimal 2-3 hari dengan praktek seperti yang dahulu pernah dilakukan penulis pada kegiatan training 400-an kabupaten untuk scanning lembar ujian UASBN. 

Kemungkinan suksesnya memang lebih besar kalau semuanya well-planned. Namun kalau waktunya Cuma 2 pekan seperti kata tim IT KPU BPPT maka rasa-rasanya penulis juga pesimis harus menyiapkan cetakan dan kontrol kualitasnya, sosialisasi cara mengisi, dan sosialisasi penggunaan teknologi.


ICR pada Tabulasi Nasional

Untuk ICR form sebenarnya bukan sekedar ketebalan yang menjadi masalah namun bentuk mark type nya (kotak-kotak tempat angka ditulis) dapat menjadi bumerang pada kondisi miss-capturing lebih aman menggunakan raster atau warna (namun balik lagi, adalah dana tersedia untuk itu) yang dapat dihilangkan pada proses scanning.

Kemudian perlu sosialisasi mengenai cara mengisi formulir dan waktu pelatihan yang lebih lama dari satu hari. Kenapa lebih dari satu hari ? karena materi untuk mendapatkan image yang baik dari sebuah scanner membutuhkan waktu lama dan sangat tergantung fitur-fitur dari scanner.

Beban Psikologi dan Error

Bagaimana perhitungan beban psikologis anggota TPS yang mengisi lembar OMR? Kalau untuk masalah itu penulis memberikan tanggapan beban psikologis mau ditaruh disebelah mana ? Apakah di pundak anggota TPS atau operator ? Beban psikologis ditaruh di anggota TPS yang harus mengisi 10-20 lembar OMR Form setelah lelah merangkum hasil atau beban psikologis pada operator yang harus memvalidasi semua hasil C1-IT ? Keduanya ada beban psikologis, pada form OMR susahnya kita berikan pada yang mengisi, pada form ICR susahnya kita berikan pada yang memproses. Dan kalau bicara error yang terjadi, bisa saja si anggota TPS salah mengisi formulir OMR, atau bisa juga si operator lupa memvalidasi atau salah memvalidasi. Jadi bicara error yang terjadi atau beban psikologis rasa-rasanya keduanya berpeluang besar terjadi. Untuk error mungkin kita bisa berhitung, namun beban psikologi rasanya perlu di tes lebih lanjut dengan berbagai alat tes psikolog didampingi psikolog , mana yang scalingnya lebih stress . (mungkin alat tes MMPI-2 bisa digunakan : http://en.wikipedia.org/wiki/Minnesota_Multiphasic_Personality_Inventory).

Bagaimana dengan data entry manual, apakah lebih efektif dari ICR ? Penulis harus melihat kasusnya terlebih dahulu, apabila segalanya tidak terencana dengan baik, maka ICR akan memberikan akurasi yang rendah sehingga validasi menjadi sama beratnya dengan mengentry. Pada suatu implementasi di pengolahan aplikasi kartu kredit sebuah bank : mengentry secara manual 35-80 field pada aplikasi kartu kredit membutuhkan 40 operator yang terdiri dari tim entry dan tim validasi dengan optimal throughput 1,500 lembar per hari. Apabila digunakan ICR diperoleh angka 2,000 secara kolaboratif dengan 1 operator scanner dan 8 orang validator dengan akurasi yang kurang lebih sama. (Perlu diingat segalanya sudah dipersiapkan dengan ketat termasuk pengisian oleh sales kartu kredit – satu field = isian nama, alamat, kota dsb)

Namun penulis sepenuhnya sadar bahwa waktu 2 pekan tidaklah cukup untuk melakukan semua-semua yang ideal dan membuat penulis berpikir “Kenapa harus dua pekan ya?”. Anyaway at given condition, penulis merasa sangat kagum dengan semangat juang operator ICR di lapangan yang rela kurang tidur untuk membuat sistem ini berjalan. Di Jakarta Pusat dan Utara misalnya kegiatan scanning dimulai jam 2-3 malam setelah lembar C1 – IT terkumpul. Di malam (atau pagi ya) ini pulalah mereka mulai belajar praktek dan mencoba mengatasi hal-hal yang terjadi seperti kertas tipis, beda ukuran dan lain sebagainya dan tetap bersemangat. 

Pihak yang memberikan usulan kepada KPU untuk menjalankan ICR (kabarnya bukan Tim TI lama dan bukan Tim IT BPPT) semestinya memberikan pula langkah persiapan yang memadai dari sisi desain formulir dan percetakannya, penambahan jumlah PC untuk operator validasi, dan estimasi waktu yang wajar untuk penyelesaian pekerjaan sehingga sistem ini tidak memberikan over expectation dan over confidence pada KPU. Pengurangan jumlah formulir dapat menjadikan cost benefit bagi KPU tetapi jangan lupa ada cost tambahan berupa tambahan investasi komputer dan operator disetiap daerah untuk melakukan validasi. Beban psikologis anggota TPS dikurangi namun jangan lupa ada beban psikologis pada operator ICR. 

Penulis sadar bahwa Tim IT KPU BPPT telah mencoba yang terbaik dari segala keterbatasan yang terjadi, ibarat disuruh lomba lari dengan kaki terikat ditambah masih dihujat para penonton dari luar, sungguh membuat beban psikologis berpindah ke Tim IT KPU – BPPT. (Mungkin perlu ada topik penelitian aliran beban psikologis pada implementasi IT).


Jadi memilih OMR, ICR, atau Entry Manual merupakan pilihan yang harus dihitung konsekuensi dan persiapannya, mana yang tepat sangat tergantung pada tujuan yang ingin dicapai karena semuanya memiliki nilai plus dan minus. Namun perlu diingat jikalau memang sudah memutuskan teknologi mana yang dipilih tentunya segala konsekuensi dan kebutuhan untuk mencapai keberhasilannya perlu dipenuhi terlebih dahulu.

Demikian adalah tulisan penulis berdasarkan praktek yang terjadi pada beberapa proyek di Indonesia, segala masukan atas tulisan ini akan diterima dengan senang hati agar dapat memperkaya wawasan penulis. Marilah mensukseskan TI pemilu 2009 untuk legislatif maupun pilpres, apa pun teknologinya.Semoga pendapat penulis ini berguna untuk implementasi teknologi berikutnya di Indonesia. 

Selasa, 21 April 2009

Pemilihan Teknologi Data Entry

Pada saat dihadapkan pada kegiatan entry data sebanyak ribuan atau bahkan jutaan lembar dalam waktu tertentu, organisasi harus memilih cara entry data yang cocok dengan target organisasi. Pada dasarnya proses entry data dibedakan menjadi dua kategori besar yaitu people input atau sering disebut sebagai manual input atau automatic input yang sering juga disebut sebagai form processing. People input dapat menggunakan berbagai device seperti komputer , telpon genggam dengan sms, dan alat lain dengan aplikasi input data dan jaringan yang mendukung. Kemudian form processing sendiri memiliki berbagai teknologi yang mendukung antara lain : Optical Character Recognition (OCR), Barcode Recognition (IBR), Intelligent Character Recognition (ICR), dan Optical Mark Recognition (OMR). 

Faktor yang perlu diperhitungkan dalam memilih teknologi 

Dalam memilih organisasi perlu mendefinisikan target pencapaian data entry. Beberapa faktor yang dapat dipertimbangkan dalam menyelaraskan tujuan data entry dengan pilihan metodenya antara lain:

1. Integritas Data dan Akurasi Data

Apabila suatu data dikumpulkan untuk memberikan gambaran besar suatu populasi tanpa membutuhkan akurasi yang tinggi, maka organisasi dapat mempertimbangkan teknologi yang memberikan akurasi standar dengan pengirim data yang tidak perlu terlalu dipertanyakan integritasnya, misalnya pada riset-riset ringan seperti pemilihan idol pada televisi, pengiriman riset mengenai pendapat pada suatu masalah, keluhan dari customer dan lain sebagainya. Untuk kepentingan ini biasanya dipilih teknologi sms , web polling, dan beberapa cara lainnya. Disini responden dapat diajak berpartisipasi mengentry data langsung ke system.  

Untuk suatu data yang memang direncanakan diambil dengan integritas data yang dapat dipertanggungjawabkan maka harus dipilih metode pengumpulan data dimana sang pengirim data atau responden harus diketahui identitasnya dengan pasti. Misalnya survey yang dilakukan petugas pengumpul data, pencatatan meteran listrik dan air, pengumpulan data calon nasabah kartu kredit oleh surveyor, formulir permintaan paspor, ujian massal dan sebagainya. Ada metode ini dapat dilakukan metode pengumpulan data yang tertutup menggunakan form processing atau input data manual dengan keamanan tertentu. Apabila kita menggunakan web atau sms untuk menangani data ini, biasanya perlu verifikasi identitas pembuat data atau respondennya.

2. Kecepatan proses data

Apabila dibutuhkan kecepatan proses data yang tinggi maka pilihan data entry ada pada dua metode yaitu manual entry oleh responden langsung ke dalam sistem dan juga automatic form processing. Untuk mencatat transaksi perbankan misalnya sang nasabah mengentry data kedalam sistem perbankan yang dinamakan online banking, dengan sistem ini satu bank dapat melayani ratusan hingga jutaan nasabah yang hendak melakukan transaksi. Untuk ujian ratusan hingga ribuan bahkan jutaan peserta tes, organisasi dapat menggunakan optical mark recognition (OMR) sehingga hasilnya dapat diketahui dalam beberapa jam. Untuk mengentry data calon nasabah kartu kredit , organisasi dapat menggunakan teknologi Intelligent Character Recognition (ICR) yang kemudian diverifikasi oleh verifier.

3. Bentuk Data

Apabila data yang harus dientry jumlahnya banyak dan satu field datanya memuat informasi yang banyak dalam satu formulir, maka penggunaan device sms menjadi tidak efektif dilakukan. Demikian pula pada teknologi OMR, menulis data panjang seperti alamat , nama kota lahir, dalam jumlah besar biasanya membutuhkan lembar yang banyak, pada suatu situasi, penggunaan OMR menjadi tidak efisien. Misalnya apabila teknologi OMR digunakan untuk menampung data calon nasabah kartu kredit, maka hal ini tidak tepat mengingat cara mengisi data yang lama dan penggunaan lembar yang banyak. Sebaliknya OMR efektif menangani data yang terbatas pilihannya , seperti ujian atau kuesioner dengan jawaban multiple choice, atau data yang menampung angka saja atau huruf terbatas.

4. Ketersediaan Infrastruktur dan piranti pendukung

Untuk polling menggunakan sms dan internet misalnya, perlu diyakinkan ketersediaan device dan juga jaringannya. Untuk penggunaan OMR, ICR, IBR dengan scanner, perlu diyakinkan kesiapan scanner, komputer dan formulir yang sebelumnya telah dirancang untuk teknologi tersebut dengan risiko minimal dan pencetakan formulir yang benar.

5. Petunjuk yang jelas kepada responden dan/atau pengumpul data

Bagaimana SMS harus dikirimkan ? Bagaimana Mengisi data dalam webform? Bagaimana mengisi lembar jawaban OMR ? Bagaimana mengisi formulir ICR ? Hal ini harus disosialisasikan terlebih dahulu, agar data yang sudah dikirimkan atau dibuat tidak mubazir karena tidak dapat diolah menjadi informasi yang diharapkan.

Untuk teknologi manual entry lebih tolerant terhadap kesalahan pengisian, karena ada manusia yang melakukan entry terhadap formulir yang diisi. Teknologi automated processing , akan menimbulkan masalah bila diisi asal-asalan tanpa batasan.

7. Kemampuan Operator Teknologi

Penggunaan teknologi scanner untuk para operator yang belum pernah mendapatkan pelatihan intensif akan menimbulkan kesulitan luar biasa dalam pengumpulan data. Karena biasanya yang terjadi dilapangan adalah distorsi dari kondisi ideal yang direncanakan di awal, misalnya kertas lembar OMR/ICR tidak sama dengan yang didesain dari awal baik dari sisi ukuran, bentuk maupun kondisinya. Penggunaan webform untuk operator yang kurang fasih menggunakan aplikasi webbased atau komputer juga akan menimbulkan kesulitan tersendiri dalam pengumpulan data.

STUDI KASUS

Berikut adalah contoh implementasi teknologi terkait yang pernah diimplementasikan oleh penulis dan pernah ditemui oleh penulis.


Koreksi Ujian Massal dalam waktu singkat

Sebuah organisasi meminta penulis mengkoreksi ujian sebanyak 116 ribu pelamar yang nilai nya harus diumumkan dalam waktu 1 hari setelah ujian. Penulis memilih teknologi Mark Reader dengan pertimbangan ujian tersebut menggunakan metode multiple choice atau pilihan ganda dan pertimbangan bahwa OMR membutuhkan verifikasi yang minimal dalam pelaksanaannya.

 

Penulis kemudian melakukan desain formulir yang pencetakannya diawasi secara ketat dari kualitas warna, ketebalan kertas, ukuran kertas dan teknik pemotongan kertas yang dicetak. Panitia ujian berkomitmen untuk melakukan sosialisasi cara mengisi lembar jawaban dengan tanda silang pada lembar OMR sebelum ujian dilakukan. Output laporannya pun disetujui di awal pelaksanaan sehingga sewaktu operasional tidak perlu lagi memikirkan bentuk data output.

Pada waktu pelaksanaan semua lembarjawab dikumpulkan kembali dan diatur rapi menurut warna masing – masing lembar jawaban oleh panitia, karena telah disepakati bahwa lembar berbeda memiliki kunci jawaban yang berbeda dan output setiap populasinya dipisahkan dengan populasi lainnya untuk mendapatkan statistik yang tepat untuk soal yang dibagaikan. 

Tim dari penulis menggunakan 2 buah scanner, masing-masing kecepatan 100 lembar per menit dan 60 lembar per menit dengan software Mark Reader berkecepatan pembacaan 2500/menit dengan tim operasi 6 orang, 2 operator scanner dan 4 bertanggung jawab pada arus kertas.

Pekerjaan diselesaikan dalam waktu 6 jam dari pukul 10.00 malam hingga pukul 04.00 pagi dini hari dan diumumkan oleh panitia setelah melalui tahap cek ricek pada pukul 15.00.

Kunci pada implementasi OMR adalah perencanaan yang baik pada formulir, kemampuan operator, kapasitas scanner dan perencanaan output.

Teknologi Input Data dengan Flexible Layout OCR/ICR

Salah satu organisasi hendak menangkap data pada Invoice-Invoice yang dikirimkan oleh customer mereka dan kemudian diinput pada sistem yang online dengan bea cukai untuk pelaporan ekspor impor. Waktu untuk menginput data secara manual untuk satu invoice dengan jumlah 300 lembar dengan 3000 items adalah 4 hari kerja oleh 1 (satu) operator. 

Penulis menyarankan implementasi Flexible Layout OCR dengan scanner ADF untuk mengotomatisasi data entry. Flexible Layout OCR adalah suatu aplikasi yang mampu menangkap data pada semi structured document yaitu dokumen yang mengandung informasi yang sama namun layout nya berbeda antara satu dokumen dengan dokumen lainnya. Keunggulan Flexible Layout OCR adalah perintah yang mudah kepada aplikasi untuk mencari data-data tertentu dengan tepat pada semi structured documents.

Penulis kemudian meminta sample beberapa jenis invoice dari customer yang berbeda (supaya aplikasi dapat menangkap lebar variasi dari letak data pada setiap invoice) , dari sampel tersebut dibuat suatu template untuk menangkap data pada dokumen-dokumen tersebut.

Pelaksanaan pada awalnya kurang lancar, dikarena dokumen yang diproses lebih bervariasi dari sampel yang diberikan sehingga diperlukan usaha tune-in template hingga tiga minggu untuk mencapai hasil yang maksimal. (maksimal = minimal verifikasi). Saat ini untuk memproses data invoice sebanyak 300 lembar dibutuhkan waktu selama 5 menit dengan akurasi tinggi.

Kunci pada implementasi Flexilayout OCR adalah sampel yang cukup mewakili pada saat mendesign template, kualitas image yang dihasilkan scanner, kemampuan operator mensetting scanner, kapasitas scanner, sosialisasi pengisian dan perencanaan output.

Data Entry dengan menggunakan ICR

Penulis membantu suatu organisasi untuk memproses aplikasi kartu kredit dengan tulisan tangan. Pada awalnya tim dari penulis menolak memproses aplikasi tersebut karena risiko yang besar akibat formulir tersebut sebenarnya tidak well designed untuk proses ICR sehingga penulis kuatir akan terlalu banyak verifikasi yang dilakukan. Namun setelah ada klarifikasi bahwa formulir baru akan dibuat berdasarkan usulan dari tim penulis maka implementasi ICR dapat disetujui.

Banyak kesalahpahaman bahwa teknologi ICR dapat membaca tulisan tangan orang dengan akurasi yang tinggi seberapa jeleknya pun tulisan orang tersebut. Perlu klarifikasi bahwa ICR tidak diciptakan untuk membaca tulisan tangan manusia yang jelek, ICR diciptakan untuk membaca tulisan tangan orang dalam range kualitas tertentu dimana satu huruf dapat dibedakan huruf lain dengan jelas, satu huruf terpisah dengan huruf lain dengan jelas dan satu huruf memiliki bentuk standar dengan penyimpangan yang minimal dari suatu standar. Itulah mengapa di aplikasi ICR dalam petunjuk pengisiannya ditulis : ditulis dengan huruf cetak. Jadi tidak tepat menggunakan ICR untuk membaca resep obat dokter misalnya.
 

Dalam implementasi ICR yang perlu diperhatikan adalah formulir harus memenuhi kaidah pembacaan ICR dengan risiko paling minimal, ketajaman hasil scanner, kemampuan operator, perlunya verifikasi intensif , validasi data dan pengumpulan output. 

Saat ini sistem ICR di organisasi tersebut berjalan dengan produktivitas mencapai 3000 lembar/hari dengan 5 operator. (1 formulir ICR nya mencapai lebih dari 35 field). 

Kunci dari implementasi ICR adalah persiapan lembar ICR yang rendah risiko, cetakan ICR berkualitas tinggi, kapasitas dan kualitas image scanner yang memadai, kecakapan operator ICR, sosialisasi pengisian dan perencanaan output yang baik.

Data Entry dengan menggunakan Barcode

Cara ini umum digunakan di pusat perbelanjaan, tracking logistik dan absensi karyawan. Yang menarik adalah penggunaan barcode untuk menyimpan 255 karakter seperti QR Code di Jepang dan beberapa implementasi di Indonesia. 

Misalnya di pusat perbelanjaan buah-buahan, dimana timbangan/neraca disertai keyboard numeric , penimbang mengisi kode produk dan muncul stiker barcode dari printer kecil disebelah timbangan. Barcode tersebut mencatat nomor kode produk dan beratnya, sehingga ketika di scanning di mesin kasir, kode produk dan beratnya otomatis muncul dilayar. 

Kunci dari implementasi Barcode adalah persiapan data base barcode, cetak barcode berkualitas dan aplikasi pengenal barcode yang mampu mendeteksi pada kondisi terdistorsi.