LAMINTANGLAMINTANG
International Journal of Artificial IntelligenceInternational Journal of Artificial IntelligencePersonal financial literacy is a vital skill for university students, yet many struggle to track their daily expenses due to time constraints and low awareness. This study aims to design and develop a web-based Student Expense Tracking System using Optical Character Recognition (OCR) technology to address this issue. The system allows users to automatically extract and record spending information from receipt images, reducing manual input and improving financial awareness. The development followed the Web Development Life Cycle (WDLC) using the Waterfall model, comprising planning, design, development, and testing phases. Visual Studio Code, Python 3, and Tesseract OCR were employed in system implementation. Wireframes and mockups guided the interface design, while backend development focused on data storage and OCR integration. Functionality testing showed a 100% pass rate across ten scenarios, validating the systems performance in image processing, budget management, and spending visualization. Usability testing using the Post-Study System Usability Questionnaire (PSSUQ) with 30 participants yielded a mean score of 4.45 out of 5, indicating a high level of user satisfaction. The system scored highest on ease of use (4.6), visual design (4.7), and recommendation likelihood (4.8), confirming its intuitive interface and appeal. Slightly lower scores in user confidence (4.1) and data organization (4.2) point to opportunities for interface refinement and improved user guidance. This research concludes that OCR can effectively support financial tracking for students. Future enhancements with NLP and machine learning are recommended to automate expense categorization and improve analytical capabilities.
The development of the Student Expense Tracking System using OCR has successfully met its three main objectives.First, the system was effectively designed with clear visual mockups and wireframes that guided its development.Second, the integration of Optical Character Recognition (OCR) allowed users to extract and convert printed receipt data into digital expense entries, automating what is typically a manual process.Finally, thorough functional testing was conducted using 10 test scenarios, all of which passed successfully, confirming that core functionalities—such as login, image upload, OCR processing, expense input, budget setup, and visualization—worked as intended.The system addresses key challenges in student financial management, such as the lack of routine expense tracking and difficulties in budgeting.By automating data input through OCR and visualizing spending patterns, students can better understand their financial habits.Future development should focus on integrating Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML) to enhance system intelligence and provide more meaningful insights into financial habits.
Berdasarkan latar belakang, metode, hasil, keterbatasan, dan saran penelitian lanjutan yang ada, beberapa saran penelitian lanjutan yang potensial dapat dikembangkan. Pertama, penelitian dapat difokuskan pada pengembangan algoritma machine learning untuk secara otomatis mengkategorikan pengeluaran berdasarkan deskripsi teks yang diekstrak dari gambar resi. Hal ini akan mengurangi kebutuhan pengguna untuk secara manual mengkategorikan setiap transaksi, sehingga meningkatkan efisiensi dan akurasi sistem. Kedua, penelitian dapat mengeksplorasi integrasi dengan sumber data keuangan eksternal, seperti rekening bank dan kartu kredit, untuk memberikan gambaran yang lebih komprehensif tentang kondisi keuangan mahasiswa. Integrasi ini dapat dilakukan melalui API atau metode lainnya, dan memerlukan pertimbangan keamanan dan privasi data yang ketat. Ketiga, penelitian dapat menguji efektivitas sistem dalam meningkatkan literasi keuangan dan perilaku pengeluaran mahasiswa melalui studi longitudinal. Studi ini dapat melibatkan kelompok kontrol dan eksperimen, serta pengukuran perubahan dalam pengetahuan, sikap, dan perilaku keuangan mahasiswa dari waktu ke waktu. Dengan menggabungkan ketiga saran ini, penelitian dapat memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan sistem pelacakan pengeluaran mahasiswa yang lebih cerdas, komprehensif, dan efektif dalam meningkatkan literasi keuangan.
| File size | 801.12 KB |
| Pages | 10 |
| DMCA | Report |
Related /
UMIUMI Pengembangan ke depan diharapkan sistem dapat terintegrasi dengan aplikasi internet dan platform android untuk memudahkan pekerja lapangan dalam melakukanPengembangan ke depan diharapkan sistem dapat terintegrasi dengan aplikasi internet dan platform android untuk memudahkan pekerja lapangan dalam melakukan
JOURNALSJOURNALS Peningkatan kemampuan pengajar dalam menulis huruf Arab melalui pelatihan diharapkan bukan hanya bermanfaat bagi mereka namun juga yang tidak kalah pentingPeningkatan kemampuan pengajar dalam menulis huruf Arab melalui pelatihan diharapkan bukan hanya bermanfaat bagi mereka namun juga yang tidak kalah penting
IRPIIRPI Berdasarkan hasil survei, pengguna umumnya merasa puas dengan aplikasi mobile banking, dimana tujuh variabel—konten, akurasi, kemudahan penggunaan, ketepatanBerdasarkan hasil survei, pengguna umumnya merasa puas dengan aplikasi mobile banking, dimana tujuh variabel—konten, akurasi, kemudahan penggunaan, ketepatan
AL MATANIAL MATANI In Perhentian Marpoyan Village, the employee attendance system used is still manual, which can lead to loss or damage of existing data, lack of efficiencyIn Perhentian Marpoyan Village, the employee attendance system used is still manual, which can lead to loss or damage of existing data, lack of efficiency
PRINPRIN Proses penelitian ini melibatkan pre-processing data, splitting data, training data, parameter tuning dengan Random Search, testing data, serta evaluasiProses penelitian ini melibatkan pre-processing data, splitting data, training data, parameter tuning dengan Random Search, testing data, serta evaluasi
ITSKHATULISTIWAITSKHATULISTIWA Namun, fenomena penipuan menjadi ancaman serius terhadap pilar hukum dan tata kelola yang berpotensi menghambat pencapaian tujuan. Studi meta-analisisNamun, fenomena penipuan menjadi ancaman serius terhadap pilar hukum dan tata kelola yang berpotensi menghambat pencapaian tujuan. Studi meta-analisis
PRIMAKARAPRIMAKARA Sedangkan studi kepustakaan dilakukan dengan melakukan penelitian pada hasil pustaka yang berhubungan dengan masalah tersebut, data yang diperoleh kemudianSedangkan studi kepustakaan dilakukan dengan melakukan penelitian pada hasil pustaka yang berhubungan dengan masalah tersebut, data yang diperoleh kemudian
STIE MUTTAQIENSTIE MUTTAQIEN Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh faktor komunikasi dan komitmen organisasi (satuan kerja) terhadap pencairan dana APBN dengan penggunaanPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh faktor komunikasi dan komitmen organisasi (satuan kerja) terhadap pencairan dana APBN dengan penggunaan
Useful /
UMIUMI Pendaftaran siswa baru menggunakan Microsoft Excel sehingga masih terjadi kesalahan dalam akurasi data. Untuk pembayaran sumbangan pembinaan pendidikanPendaftaran siswa baru menggunakan Microsoft Excel sehingga masih terjadi kesalahan dalam akurasi data. Untuk pembayaran sumbangan pembinaan pendidikan
IRPIIRPI Data dikumpulkan menggunakan teknik scrapping pada Google Play Store, dan mendapatkan 3000 baris data. Data tersebut kemudian diberi label oleh seorangData dikumpulkan menggunakan teknik scrapping pada Google Play Store, dan mendapatkan 3000 baris data. Data tersebut kemudian diberi label oleh seorang
IRPIIRPI Beberapa kesimpulan diambil dari penelitian ini, termasuk: Kepuasan pelanggan dipengaruhi langsung oleh kualitas layanan elektronik. Kepuasan pelangganBeberapa kesimpulan diambil dari penelitian ini, termasuk: Kepuasan pelanggan dipengaruhi langsung oleh kualitas layanan elektronik. Kepuasan pelanggan
IRPIIRPI Dengan adanya aplikasi translate dengan 29 bahasa yang disediakan dan 44.207 kosakata yang telah dikumpulkan kedalam database memungkinkan untuk melestarikanDengan adanya aplikasi translate dengan 29 bahasa yang disediakan dan 44.207 kosakata yang telah dikumpulkan kedalam database memungkinkan untuk melestarikan