Aplikasi Pendeteksi Boikot Pada Kemasan Produk Konsumen Berbasis Optical Character Recognition

Abstrak

Kesadaran konsumen terhadap isu sosial dan politik semakin mendorong kebutuhan akan alat bantu yang mampu mengidentifikasi produk-produk yang termasuk dalam daftar boikot. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan aplikasi berbasis Optical Character Recognition (OCR) yang dapat mendeteksi produk boikot melalui pemindaian teks pada kemasan. Aplikasi ini diintegrasikan dengan database produk boikot yang dapat diperbarui secara dinamis. Metodologi yang digunakan adalah rekayasa perangkat lunak eksperimental dengan model pengembangan Waterfall, mencakup tahapan analisis, desain, implementasi, pengujian, dan evaluasi. Pengujian dilakukan terhadap 30 responden yang menggunakan aplikasi dalam berbagai kondisi pencahayaan dan jenis kemasan. Data evaluasi dikumpulkan melalui kuesioner dengan 15 indikator kepuasan pengguna. Hasil menunjukkan bahwa aplikasi mampu mendeteksi teks dengan akurasi tinggi dalam kondisi pencahayaan normal (91%) dan memberikan pengalaman penggunaan yang memuaskan, terutama dalam hal kecepatan, kemudahan akses, dan stabilitas. Namun, kelemahan teridentifikasi pada aspek kelengkapan daftar boikot dan informasi pendukung hasil deteksi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa aplikasi OCR dapat menjadi sarana efektif dalam mendukung keputusan konsumtif berbasis nilai. Aplikasi ini tidak hanya berfungsi secara teknis, tetapi juga berperan sebagai media advokasi digital. Rekomendasi diarahkan pada peningkatan integrasi data dan penyempurnaan informasi kontekstual untuk memperkuat kepercayaan pengguna terhadap hasil deteksi.

Identifier

• OpenAlex: https://openalex.org/W4417071594
• DOI: https://doi.org/10.59395/jitp.v5i2.136