Segmentasi Citra Dengan Metode Region Based Pada Kartu Tanda Penduduk Elektronik

Kartu Tanda Penduduk Elektronik (KTP-el) merupakan salah satu kartu identifikasi yang penting dalam kehidupan bermasyarakat, di dalam Kartu Tanda Penduduk Elektronik terdapat data-data penting yang bersangkutan dengan pemilik kartu tersebut seperti Nomor Induk Kependudukan (NIK), nama, alamat, dan lain-lain. Data-data ini apabila diolah secara benar melalui sistem komputer maka akan dapat memberi keuntungan pada berbagai macam aspek pengaplikasian dalam kehidupan nyata, dan dengan suatu sistem yang dapat mengambil data yang ada pada citra KTP-el lalu dimasukkan kedalam sistem komputer maka data tersebut dapat dimanfaatkan secara benar, oleh karena itu dilakukannya penelitian terhadap pengambilan data dari citra KTP-el dengan menggunakan metode Region Based sebagai metode segmentasi latar belakang dengan tujuan untuk dapat mengetahui data-data yang berada dalam citra KTP-el dan data tersebut dapat disimpan kedalam sistem komputer secara baik. Dalam penelitian ini digunakan salah satu dari metode Region Based yaitu Christian Wolf Thresholding yang berfungsi sebagai pensegmentasi antara latar belakang dan kalimat-kalimat yang berada pada citra KTP-el. Penelitian ini menghasilkan akurasi terbesar pada pengenalan karakter sebesar 87% pada bagian label Provinsi & Kota dan akurasi terkecil sebesar 41% pada label RT/RW menggunakan metode segmentasi Chrisitan Wolf Thresholding dengan metode klasifikasi karakter K-Nearest Neighbors.