Di era transformasi digital yang serba cepat, dunia usaha perlu memiliki keunggulan kompetitif yakni kemampuan mengekstraksi data dan informasi dari dokumen fisik. Teknologi Optical Character Recognition (OCR) muncul sebagai kunci untuk membuka potensi data tidak terstruktur tersebut, namun tantangan terkait privasi dan biaya infrastruktur seringkali menghambat adopsinya.
Seminar daring terbaru yang digelar Sivali Cloud Technology pada tanggal 27 September 2025 lalu memaparkan pendekatan inovatif untuk membangun infrastruktur OCR yang efisien dan aman di atas sistem operasi Ubuntu. Inisiatif ini menawarkan solusi AI on-premise dari Sivali yang memberikan banyak keuntungan.
Keuntungan tersebut termasuk menjamin kedaulatan data, sebuah faktor vital bagi sektor sensitif seperti perbankan dan kesehatan yang terikat regulasi ketat seperti PP Nomor 71 Tahun 2019.
“Pemrosesan data secara lokal tidak hanya memastikan kepatuhan regulasi tetapi juga memangkas latensi secara signifikan” ujar Safira Zahira yang juga Product Manager di Sivali Cloud Technology.
Dengan menghilangkan kebutuhan untuk mengirim data ke cloud publik, perusahaan dapat menikmati respons sistem yang hampir instan serta kendali penuh atas kustomisasi model AI mereka.
Pendekatan Mesin Hibrida
Terobosan teknis utama yang diperkenalkan terletak pada penggunaan model OCR hibrida yang menggabungkan kekuatan dua mesin open-source terkemuka: Tesseract dan Paddle OCR. Andre Daegal, AI Engineer Sivali Cloud Technology, menjelaskan bahwa strategi ini dirancang untuk menutupi kelemahan masing-masing mesin tunggal.
Dalam arsitektur ini, Paddle OCR bertugas sebagai detektor teks yang tangguh, sementara Tesseract berperan sebagai mesin pengenal karakter utama. Sistem cerdas ini menerapkan ambang batas (threshold) skor kepercayaan; jika hasil Tesseract berada di bawah 85%, sistem secara otomatis beralih ke mekanisme cadangan atau pemrosesan ulang untuk memastikan akurasi maksimal.
Inovasi ini juga didukung oleh integrasi Large Language Model (LLM) seperti Gemini 2.5 Flash untuk tahap pasca-pemrosesan. Langkah ini terbukti efektif dalam menangani kasus-kasus kompleks seperti pembacaan tulisan tangan dokter atau struk belanja yang sering kali gagal diterjemahkan oleh mesin OCR konvensional.
Keunggulan lain dari solusi ini adalah efisiensi sumber daya perangkat keras. Demonstrasi teknis menunjukkan bahwa sistem OCR canggih ini dapat beroperasi lancar pada mesin virtual berbasis CPU dengan spesifikasi moderat, tanpa ketergantungan mutlak pada GPU mahal. Hal ini mendemokratisasi akses teknologi AI, memungkinkan perusahaan skala menengah untuk mengadopsi otomatisasi dokumen tanpa beban investasi infrastruktur yang masif.***
