Tumpukan dokumen fisik membuat pencarian, penyimpanan, dan pengolahan informasi menjadi lebih rumit. Salah satu solusinya adalah mengubah dokumen fisik menjadi data digital agar isi dokumen dapat disimpan, dicari, dan digunakan kembali melalui sistem perusahaan.
Table of Contents
ToggleProsesnya bisa dilakukan dengan beberapa cara yang mampu membaca isi dokumen secara otomatis. Pilihan metode sebaiknya disesuaikan dengan jenis dokumen, jumlah data, dan kebutuhan perusahaan. Langsung saja mari simak informasinya bersama di artikel ini.
Baca juga: Arsip Elektronik: Manfaat dan Langkah Penyimpanannya
Ini Cara Mengubah Dokumen Fisik Menjadi Data Digital
Digitalisasi dokumen bukan sekadar memindahkan kertas menjadi file gambar. Jika datanya akan digunakan kembali, perusahaan perlu memastikan informasi di dalam dokumen dapat dibaca dan diproses dengan mudah. Berikut caranya:
1. Pilah Dokumen yang Akan Didigitalisasi
Mulailah dengan menentukan dokumen mana yang perlu diubah ke format digital. Pisahkan berdasarkan jenis, misalnya dokumen identitas, kontrak, formulir, bukti transaksi, atau arsip operasional.
Pengelompokan sejak awal membuat proses pemindaian dan penyimpanan lebih teratur. Perusahaan juga dapat menentukan dokumen mana yang perlu diprioritaskan terlebih dahulu.
2. Pindai Dokumen Menggunakan Scanner
Scanner dapat digunakan untuk mengubah dokumen fisik menjadi file digital seperti PDF atau gambar. Pastikan posisi dokumen rata dan hasil pemindaian cukup jelas agar tulisan tetap mudah dibaca.
Cara ini cocok jika kebutuhan utama hanya menyimpan salinan digital. Namun, teks dalam hasil scan umumnya belum bisa langsung diproses seperti data yang diketik di sistem.
3. Gunakan OCR untuk Membaca Isi Dokumen
Optical Character Recognition atau OCR dapat membaca huruf, angka, dan karakter dari hasil scan maupun foto, kemudian mengubahnya menjadi teks digital. Data tersebut selanjutnya dapat dicari, disalin, diedit, atau diteruskan ke sistem lain. OCR menjadi lebih praktis ketika perusahaan menangani banyak dokumen yang isinya perlu dimasukkan kembali ke dalam formulir atau database.
4. Periksa Hasil Digitalisasi
Hasil scan maupun ekstraksi OCR tetap perlu diperiksa, terutama untuk informasi penting seperti nomor identitas, angka transaksi, atau data kendaraan. Kualitas gambar, posisi dokumen, dan kondisi cetakan dapat memengaruhi hasil pembacaan.
5. Simpan Data dengan Struktur yang Konsisten
Setelah selesai, simpan file dan data menggunakan aturan penamaan serta kategori yang seragam. Misalnya berdasarkan jenis dokumen, nomor aplikasi, tanggal, atau unit kerja. Struktur penyimpanan yang konsisten membuat dokumen lebih mudah ditemukan kembali dan mengurangi risiko file tersimpan di lokasi yang berbeda-beda.
Baca juga: 9 Contoh Dokumen Digital beserta Manfaatnya
Apakah Ada Aplikasi untuk Mengubah Dokumen Fisik ke Digital?
Ada. Salah satu teknologi yang digunakan untuk kebutuhan tersebut adalah OCR atau Optical Character Recognition.
Berbeda dengan scanner biasa yang umumnya menghasilkan file JPG atau PDF, OCR membaca karakter pada dokumen dan mengubahnya menjadi teks digital yang dapat diproses komputer. Sumber dokumennya pun dapat berupa kertas hasil scan, PDF, maupun foto dari kamera.
Teknologi ini relevan ketika perusahaan bukan hanya ingin memiliki salinan digital, tetapi juga membutuhkan data di dalam dokumen untuk dipindahkan ke formulir, database, atau proses administrasi lainnya.
Keuntungan Menggunakan Aplikasi OCR dalam Kinerja Perusahaan
Penggunaan OCR paling terasa manfaatnya pada pekerjaan yang melibatkan banyak dokumen dan pengambilan data secara berulang. Berikut keuntungan yang bisa Anda rasakan:
1. Mempercepat Pengambilan Data
Staf tidak perlu membaca dokumen lalu mengetik setiap informasi satu per satu. OCR dapat mengekstrak teks dari gambar atau hasil pemindaian sehingga data lebih cepat tersedia untuk diproses.
2. Mengurangi Pekerjaan Data Entry
Nama, nomor identitas, alamat, atau informasi lain dalam dokumen dapat dibaca oleh sistem. Porsi pekerjaan mengetik ulang pun berkurang dan staf cukup memeriksa hasil yang telah diekstrak.
3. Menekan Risiko Salah Ketik
Input manual dalam jumlah besar meningkatkan kemungkinan angka tertukar, karakter salah, atau kolom terlewat. OCR membantu membatasi tahap pengetikan manual sehingga risiko tersebut dapat dikurangi.
4. Mempermudah Penggunaan Data pada Sistem Lain
Data hasil OCR tidak berhenti sebagai gambar. Teks yang telah dikenali dapat diteruskan ke formulir atau sistem yang digunakan perusahaan, tergantung pada integrasi yang diterapkan. Hal ini membuat proses digitalisasi lebih berguna karena informasi dalam dokumen dapat langsung masuk ke alur kerja berikutnya.
5. Mendukung Pemrosesan Dokumen dalam Volume Besar
Semakin banyak dokumen yang masuk, semakin berat jika semuanya harus diproses secara manual. OCR membantu perusahaan menangani volume tersebut tanpa membuat kebutuhan data entry bertambah sebanding dengan jumlah dokumen.
Baca juga: 5 Aplikasi Arsip Digital Terbaik untuk Digitalisasi Bisnis Anda
Ubah Dokumen Menjadi Data yang Lebih Mudah Digunakan
Cara mengubah dokumen fisik menjadi data digital sebaiknya dipilih berdasarkan kebutuhan akhirnya. Scanner sudah cukup jika perusahaan hanya membutuhkan arsip digital, tetapi OCR lebih relevan ketika informasi di dalam dokumen perlu dibaca, dipindahkan, dan digunakan kembali oleh sistem.
Untuk kebutuhan tersebut, Aplikasi OCR dari AdIns mampu mengenali dan memproses data dari dokumen resmi seperti KTP, NPWP, Kartu Keluarga, STNK, dan BPKB. Sistem Intelligent Data Capture AdIns menggunakan AI dan machine learning untuk mengisi formulir secara otomatis.

Implementasi OCR dapat dilakukan dalam sekitar 2–3 hari setelah kebutuhan perusahaan melalui proses assessment. Dengan pengalaman bertahun-tahun memberikan solusi software untuk berbagai kebutuhan bisnis multifinance, AdIns berkomitmen untuk terus melakukan pengembangan berbagai sistem untuk pengelolaan dokumen, aplikasi mobile, core system, hingga pemrosesan data.
Konsultasikan kebutuhan perusahaan Anda agar pilihan teknologi yang digunakan sesuai dengan kebutuhan operasional dan skala pemrosesan data perusahaan.