Implementasi Telegram Bot berbasis OCR (Optical Character Recognition) dan NLP (Natural Language Processing) untuk Pencatatan Penjualan pada UMKM

Abstract

Pencatatan transaksi penjualan secara manual masih menjadi kendala bagi UMKM karena dapat menyebabkan kesalahan pencatatan, keterlambatan informasi, dan kesulitan dalam memantau kondisi usaha. Digitalisasi pencatatan diperlukan untuk mendukung pengelolaan transaksi yang lebih terstruktur dan membantu pengambilan keputusan berbasis data. Penelitian ini bertujuan merancang dan membangun sistem pencatatan penjualan berbasis cloud menggunakan Telegram Bot yang mengintegrasikan Optical Character Recognition (OCR), Natural Language Processing (NLP), fuzzy matching, Regular Expression (Regex), database, dan dashboard website pada UMKM A&W Production. Mistral OCR digunakan untuk mengekstraksi teks dari gambar catatan transaksi, sedangkan NLP berbasis fuzzy matching dan Regex digunakan untuk mengidentifikasi intent serta mengekstraksi informasi transaksi menjadi data terstruktur. Data hasil pemrosesan selanjutnya disimpan pada database Supabase dan ditampilkan melalui dashboard website untuk mendukung pemantauan penjualan. Pengujian dilakukan menggunakan Character Error Rate (CER), Word Error Rate (WER), Confusion Matrix, dan Black Box Testing. Hasil pengujian OCR menghasilkan rata-rata CER sebesar 2,65% dan WER sebesar 7,44%, sedangkan pengujian NLP memperoleh accuracy, precision, recall, dan F1-score sebesar 1,00 pada 20 data uji. Sistem juga berhasil menjalankan seluruh fungsi yang diuji sesuai kebutuhan. Integrasi teknologi tersebut mendukung digitalisasi pengelolaan UMKM dan berkontribusi pada SDG 8, SDG 9, dan SDG 12 melalui peningkatan efisiensi pencatatan, pemanfaatan teknologi, dan pengelolaan transaksi yang lebih terstruktur.