Sistem Digitalisasi Data Pasien Klinik Bhakti Medika Dengan Image Processing Ocr (Optical Character Recognition) Menggunakan Tesseract

Authors

  • Siti Maesaroh Universitas Mercu Buana
  • Iqbal Alannurrochman Universitas Mercu Buana

DOI:

https://doi.org/10.5555/a8pg8a43

Keywords:

Digitization, Medical Records, CodeIgniter, MySQL, OCR, Tesseract

Abstract

Patient data digitization has become a crucial need to improve the efficiency and accuracy of information management in healthcare facilities. The aim of this study was to design and implement a patient data digitization system at the Bhakti Medika Clinic using the CodeIgniter web framework, MySQL database, and Tesseract-based OCR technology. This system is designed to allow users to upload medical document images through a web interface, extract text automatically using Tesseract, and store the results in a structured database. The methods used in this study include observation, interviews, documentation, and system testing using a black box approach. The results show that the system successfully improves data processing efficiency, accelerates information access, and reduces manual input errors. The use of Tesseract OCR has proven effective in extracting information from high-quality images, with validation conducted using a Confusion Matrix to measure the accuracy of the extraction results.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Arus Jurnal Sains dan Teknologi. (2024). Pemeriksaan KTP Menggunakan Optical Character Recognition (OCR) dan Pengenalan Background serta Komponen KTP. Arus Jurnal Sains dan Teknologi, Vol. 4(2).

Aviat, M. (2023). Implementasi Rekam Medis Elektronik: Tantangan dan Solusi Menghadapi PMK No. 24 Tahun 2022. Jakarta: Penerbit Medis Indonesia.

Elmizan, N., Sari, W. P., & Rahman, A. (2021). Optical Character Recognition (OCR) menggunakan Tesseract dan Penerapannya pada Industri Digital di Indonesia. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 8(2), 125-138.

Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. (2022). Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 24 Tahun 2022 tentang Rekam Medis. Jakarta: Kemenkes RI.

Netmarks Technology Solutions. (2023). Penerapan OCR di Rumah Sakit: Meningkatkan Efisiensi dan Kepuasan Pasien. Jakarta: Netmarks Publishing.

Penelitian Implementasi SIKUMIS. (2024). Sistem Analisis Kuantitatif Rekam Medis (SIKUMIS) pada Formulir Resume Medis di RSU PKU Muhammadiyah Gubug, Grobogan. Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan, 15(3), 89-102.

Rumah Sakit Digital Indonesia. (2024). Gambaran Implementasi Rekam Medis Elektronik di Rumah Sakit: Studi Multi-situs. Jurnal Sistem Informasi Kesehatan, 12(1), 45-62.

Softscients Development Team. (2021). Optical Character Recognition dengan Tesseract: Panduan Implementasi dan Optimalisasi. Tech Journal Indonesia, 7(4), 201-215.

Solusi Aplikasi Technology. (2025). Tesseract OCR, Open-Source untuk Otomasi Entry Form: Implementasi dalam Transformasi Digital Bisnis. Digital Business Review, 11(1), 33-47.

Sukarna, R. (2025). Studi Komparatif Model OCR Berbasis AI untuk Dokumen Cetak dan Tulisan Tangan: Analisis Performa dan Akurasi. Jurnal Kecerdasan Buatan dan Pengolahan Citra, 9(2), 78-94.

Widya Security Research. (2023). Solusi Mengamankan Data Pasien di Era Digitalisasi: Strategi Keamanan Cyber untuk Fasilitas Kesehatan. Cybersecurity Health Journal, 5(2), 156-171.

Cybercrime Health Study Group. (2023). Digitalisasi di Instansi Kesehatan: Ketika Data Pasien Jadi Target Cybercrime. Indonesian Healthcare Security Review, 8(3), 112-128.

Format Alternatif (APA Style)

Arus Jurnal Sains dan Teknologi. (2024). Pemeriksaan KTP menggunakan optical character recognition (OCR) dan pengenalan background serta komponen KTP. Arus Jurnal Sains dan Teknologi, 4(2).

Aviat, M. (2023). Implementasi rekam medis elektronik: Tantangan dan solusi menghadapi PMK No. 24 tahun 2022. Penerbit Medis Indonesia.

Cybercrime Health Study Group. (2023). Digitalisasi di instansi kesehatan: Ketika data pasien jadi target cybercrime. Indonesian Healthcare Security Review, 8(3), 112-128.

Elmizan, N., Sari, W. P., & Rahman, A. (2021). Optical character recognition (OCR) menggunakan tesseract dan penerapannya pada industri digital di Indonesia. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 8(2), 125-138.

Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. (2022). Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 24 tahun 2022 tentang rekam medis. Kemenkes RI.

Netmarks Technology Solutions. (2023). Penerapan OCR di rumah sakit: Meningkatkan efisiensi dan kepuasan pasien. Netmarks Publishing.

Penelitian Implementasi SIKUMIS. (2024). Sistem analisis kuantitatif rekam medis (SIKUMIS) pada formulir resume medis di RSU PKU Muhammadiyah Gubug, Grobogan. Jurnal Manajemen Informasi Kesehatan, 15(3), 89-102.

Rumah Sakit Digital Indonesia. (2024). Gambaran implementasi rekam medis elektronik di rumah sakit: Studi multi-situs. Jurnal Sistem Informasi Kesehatan, 12(1), 45-62.

Softscients Development Team. (2021). Optical character recognition dengan tesseract: Panduan implementasi dan optimalisasi. Tech Journal Indonesia, 7(4), 201-215.

Solusi Aplikasi Technology. (2025). Tesseract OCR, open-source untuk otomasi entry form: Implementasi dalam transformasi digital bisnis. Digital Business Review, 11(1), 33-47.

Sukarna, R. (2025). Studi komparatif model OCR berbasis AI untuk dokumen cetak dan tulisan tangan: Analisis performa dan akurasi. Jurnal Kecerdasan Buatan dan Pengolahan Citra, 9(2), 78-94.

Widya Security Research. (2023). Solusi mengamankan data pasien di era digitalisasi: Strategi keamanan cyber untuk fasilitas kesehatan. Cybersecurity Health Journal, 5(2), 156-171.

Downloads

Published

2025-09-02

How to Cite

Sistem Digitalisasi Data Pasien Klinik Bhakti Medika Dengan Image Processing Ocr (Optical Character Recognition) Menggunakan Tesseract. (2025). Jurnal Ilmiah Sains Dan Teknologi, 9(2), 316-329. https://doi.org/10.5555/a8pg8a43