Mahasiswi KKN Kerja Sama PT. Semen Tonasa Terbitkan Buku Saku "Penggunaan OCR untuk Otomatisasi Input Label Arsip"

Biring Ere, Agustus 2025 -- Sebanyak 92 mahasiswa dari Universitas Hasanuddin melaksanakan program Kuliah Kerja Nyata (KKN)  ke-114 yang bekerja sama dengan PT. Semen Tonasa, KKN Assamaturu. Program Assamaturu yang pertama kali diinisiasi oleh perusahaan itu terdiri dari 11 program kerja, salah satunya adalah Digitalisasi Arsip. 

Solusi Digitalisasi Arsip

Seperti umumnya pelaksanaan KKN di periode-periode sebelumnya, mahasiswa diwajibkan untuk mengadakan program individu yang bertema tidak jauh dari program kerja utama. Tujuan dari adanya program kerja individu tersebut adalah untuk memastikan adanya keberlanjutan dari program kerja yang diusung semasa KKN. 

Program kerja Digitalisasi Arsip mengharuskan ke-9 anggotanya untuk menyusun grand design dalam mewujudkan pengarsipan perusahaan yang berbasis digital. Dimulai dari penginputan data, pembersihan data, dan kategorisasi data, kelompok kerja Digitalisasi Arsip mengakhiri program kerja ini dengan sebuah laporan berisi hasil observasi dan rekomendasi, proposal pengajuan dana dan desain website, serta database berisi 7.000+ data arsip perusahaan.

Rapat kelompok Program Kerja Digitalisasi Arsip di Lokasi KKN (Sumber: Dokumentasi penulis)

Otomatisasi Input Label 

Akan tetapi, seluruh proses pengarsipan di PT Semen Tonasa masih dilakukan secara manual. Proses tersebut, menurut kelompok kerja Digitalisasi Arsip, dinilai memakan waktu, berisiko menimbulkan kesalahan pengetikan, serta kurang efisien ketika jumlah dokumen semakin bertambah. 

Contoh Arsip di Gedung Arsip B PT. Semen Tonasa (Sumber: Dokumentasi penulis) 

Melihat permasalahan tersebut, Fathinah Nur Jannah, selaku salah satu mahasiswi di kelompok kerja tersebut, mengajukan solusi berbasis teknologi Optical Character Recognition (OCR) sebagai langkah awal digitalisasi arsip. 

"Saya pernah belajar mengenai OCR di salah satu mata kuliah, makanya familiar dan akhirnya kepikiran untuk mencoba menerapkannya di KKN ini." Ujar mahasiswi semester 7 itu. 

"OCR mampu mengenali teks dari gambar atau dokumen hasil pemindaian, lalu mengubahnya menjadi data digital yang lebih mudah diolah dan disimpan. Dengan cara ini, efisiensi waktu, akurasi, dan efektivitas kerja dapat meningkat," jelas Fathinah dalam pengantarnya

Mahasiswi itu kemudian menuangkan inovasi ini ke dalam buku saku, yang di dalamnya tidak hanya menjelaskan OCR secara umum, namun juga menjelaskan baris per baris kode yang digunakan, serta menekankan pentingnya kualitas dokumen, pencahayaan, dan pemrosesan gambar (grayscale dan thresholding) agar hasil pembacaan OCR lebih akurat.