Mengkaji Sistem TI KPU

Ada hal baru yang diterapkan dalam sistem TI KPU pada PEMILU Tahun 2009 ini, yaitu penerapan teknologi ICR (Intelligent Character Recognition).

Apa sih ICR itu, yuk mari kita bahas sama-sama.

1. Apakah ICR itu ?

ICR adalah singkatan Intelligent Character Recognition, yaitu sistem ”cerdas” yang mampu mengenali tulisan tangan dan menterjemahkannya kedalam kode atau simbol digital yang ”dimengerti” (diedit, disimpan) oleh komputer. Sebuah piranti lunak ICR pada prinsipnya terdiri dari 4 bagian: preprocessing, character segmentation, character recognition dan post processing, sebagaimana ditampilkan pada Gambar 1 [1].

Gambar 1 Alur proses dalam sebuah sistem ICR

1. Preprocessing
Bagian pertama mengimplementasikan berbagai teknik dalam pengolahan citra untuk meningkatkan kualitas gambar agar mudah diolah oleh tahap berikutnya. Proses itu antara lain thresholding, konversi gray-scale ke binary black-white, noise removal, dsb.

2. Character segmentation
Bagian ini bertugas menganalisa sebuah citra text hasil scanning, menemukan lokasi text dan mengekstrak huruf per huruf untuk diolah pada tahap character recognition.

3. Character recognition
Bagian ini terdiri dari feature extraction dan classification. Feature extraction bertugas menemukan informasi signifikan dari citra sebuah huruf dan merepresentasikannya dalam vektor fitur (feature vector). Vektor ini kemudian diolah oleh classifier untuk menentukan kategori (jenis huruf). Berbagai metode classifier telah dikembangkan dalam bidang pengenalan pola (pattern recognition) sejak puluhan tahun yang lalu. Antara lain artificial neural network (jaringan saraf tiruan), support vector machine (SVM), maupun metode statistika yang lain.

4. Post processing
Bagian terakhir melakukan evaluasi terakhir untuk melakukan koreksi otomatis sekiranya terjadi kesalahan dalam pengenalan huruf yang dilakukan pada tahap 3.

Dari sisi teknologi, sebenarnya ICR bukanlah hal yang baru. Riset mengenai character recognition telah berpuluh tahun digali di dunia komputasi, khususnya pattern recognition (pengenalan pola) dan image processing (pengolahan citra). Bagi peneliti pattern recognition, masalah character recognition seolah menjadi masalah klasik untuk mencoba berbagai metode feature extraction maupun classifier yang mereka kembangkan. Teknologi ini dapat dikatakan telah mencapai maturity, dimana umumnya penelitian telah dapat menekan rasio error hingga kurang dari 1% (akurasi 99%). Di sisi industri, teknologi ICR telah diimplementasikan dalam berbagai produk komersial. Misalnya untuk membaca alamat pos yang diimplementasikan di United States Postal Service (USPS). Bank check recognition, dan facsimile produksi Sanyo yang mampu membaca tulisan tangan nomer facsimile, dan langsung men-dial secara otomatis ke tujuan. Dapat dikatakan bahwa teknologi ini telah matang dan potensi aplikasinya sangat tinggi.

2. Kelebihan dan Kelemahan ICR

Tiap teknologi memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Kelebihan ICR terhadap berbagai metode lain dalam data entry seperti OMR (Optical Mark Recognition) misalnya, terletak pada kemampuannya

  • mempermudah pekerjaan operator
  • efisiensi biaya kertas yang diperlukan

Mempermudah di sini dimaksudkan lebih mudah bagi seseorang untuk menuliskan sebuah angka dengan baik, dibandingkan mengisi form OMR dengan mencontreng atau menghitamkan sebuah pilihan dari berbagai pilihan yang tersedia, sebagaimana saat ujian nasional, UMPTN, dsb. Apalagi dengan mempertimbangkan stamina dan kondisi petugas lapangan yang mungkin dalam kondisi lelah saat mengisi formulir. Dari sisi efisiensi, biaya pengadaan kertas dapat ditekan jauh menjadi lebih murah. Pada pemilu kali ini, formulir C1-IT terdiri dari 8 lembar yang memuat isian untuk seluruh parpol. Apabila memakai formulir khusus OMR, banyaknya halaman akan sesuai dengan jumlah parpol, karena data 1 parpol memerlukan 1 halaman OMR. Misalnya jumlah parpol 38, maka diperlukan 38 halaman [8]. Namun demikian, bukan berarti ICR bebas resiko. Apabila akurasi ICR terlalu rendah, preprocessing dan segmentasinya tidak akurat, mengakibatkan beban operator untuk melakukan verifikasi menjadi berat, sehingga tidak efektif. Dapat disimpulkan bahwa dari sisi akurasi, OMR lebih menjanjikan daripada ICR, tetapi ICR lebih unggul dari sisi biaya pengadaan kertas maupun resiko error yang timbul karena kondisi psikis di lapangan.

Toh pada kenyataannya, sempat diberitakan pada 15 April lalu terjadi masalah pada sistem TI KPU. Terjadi lonjakan suara yang luar biasa  salah seorang caleg Partai Demokrat dari Dapil II Sulawesi Selatan yang mencapai 111.226.214 juta suara, padahal total suara sah yang resmi masuk ke dapil Sulsel II baru mencapai 9.345 suara.

Hal yang aneh memang, mengapa bisa terjadi hal seperti itu. Akan tetapi hal ini sudah dijawab oleh tim TI PEMILU 2009. Silahkan baca artikel http://tipemilu2009.wordpress.com/2009/04/15/penjelasan-masalah-icr/

Mudah-mudahan hal ini tidak terjadi lagi, mengingat pertaruhan teknologi TI yang digunakan pada Pemilu 2009, oleh karena biaya yang digunakan untuk pengadaan TI Pemilu 2009 tidaklah kecil.

Mudah-mudahan perhitungan suara benar-benar dapat diselesaikan tepat pada waktunya, yaitu tanggal 26 April – 9 Mei 2009. Sekedar informasi saja, hari ini  15-04-2009 Pukul 10.12 data yang baru masuk dalam perhitungan TI Pemilu 2009 baru mencapai  sebanyak 7.841.356 dari sekitar 170 juta suara. Hal ini membuktikan bahwa proses perhitungan model TI berjalan lamban…


Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s