Perancangan Sistem Arsip Surat Digital dengan Deteksi Duplikasi Berbasis Nomor Surat Menggunakan Regular Expression dan Exact Matching

Authors

  • Dian Sari Amalia UIN Raden Fatah Palembang

DOI:

https://doi.org/10.31004/riggs.v5i2.10667

Keywords:

Arsip Surat, Deteksi Duplikasi, Regular Expression, Exact Matching, Sistem Arsip Digital, Smartchive

Abstract

Kemajuan teknologi informasi telah mendorong lembaga pemerintah untuk melakukan transformasi digital dalam berbagai aspek administrasi, termasuk pengelolaan arsip dokumen. Arsip dokumen merupakan sumber informasi yang sangat penting dan memainkan peran krusial dalam mendukung proses administrasi, pengambilan keputusan, serta menyediakan bukti kegiatan organisasi. Namun, proses pengelolaan arsip yang masih bergantung pada dokumen fisik dan pencatatan manual seringkali menimbulkan berbagai masalah, seperti kesulitan dalam menemukan dokumen, ketidakkonsistenan data, dan duplikasi catatan akibat entri data yang berulang. Masalah-masalah ini berpotensi mengganggu kualitas data dan menghambat efektivitas pengelolaan arsip di lembaga pemerintah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Smartchive, sebuah sistem pengarsipan dokumen digital yang mampu mendeteksi dokumen duplikat secara otomatis berdasarkan nomor dokumen. Sistem ini dikembangkan untuk memenuhi kebutuhan pengelolaan dokumen Badan Pengelola Keuangan dan Aset Daerah (BPKAD) Provinsi Sumatera Selatan. Proses deteksi duplikasi dilakukan dengan mengekstrak nomor dokumen dari dokumen yang diarsipkan menggunakan metode Regular Expression (Regex), dilanjutkan dengan perbandingan menggunakan metode Exact Matching untuk mengidentifikasi catatan dengan nomor dokumen yang identik. Sistem ini juga dirancang untuk membaca data arsip dari berkas Microsoft Excel, mengekstrak metadata arsip, menyimpan data dalam repositori arsip digital, serta menyediakan fasilitas pencarian data terpusat. Hasil implementasi menunjukkan bahwa Smartchive mampu secara otomatis mengekstrak nomor dokumen, mendeteksi data arsip yang duplikat, dan menyajikan informasi arsip dalam format yang lebih terstruktur. Sistem ini membantu mengurangi risiko redundansi data, meningkatkan kualitas pengelolaan arsip, dan mempercepat proses pencarian informasi. Dengan demikian, Smartchive dapat berfungsi sebagai solusi sederhana yang mendukung digitalisasi pengelolaan dokumen di lingkungan pemerintahan.

Downloads

Download data is not yet available.

References

1. H. P. N. Soulthoni and M. Itasari, “The Implementation of Electronic-Based Archiving to Accelerate Government Digitalization in Indonesia,” no. 1, pp. 49–57, 2025, doi: 10.47540/ijias.v5i1.1735.

https://doi.org/10.47540/ijias.v5i1.1735

2. K. Kurniadi, S. Ibrahim, and B. Badruzzaman, “Evaluation of the efficiency of electronic filing systems in handling records : a case study of SRIKANDI applications in government institutions,” Cogent Educ., vol. 12, no. 1, p., 2025, doi: 10.1080/2331186X.2025.2562347.

https://doi.org/10.1080/2331186X.2025.2562347

3. D. R. Shabila, J. Pratikno, A. Wahid, and T. Hidayati, “THE INFLUENCE OF AI IMPLEMENTATION IN LOCAL GOVERNMENT INFORMATION SYSTEMS ON THE EFFECTIVENESS OF PUBLIC SERVICE DELIVERY IN INDONESIA,” vol. 1, no. 1, pp. 44–55, 2025.

https://doi.org/10.54443/ijerlas.v4i3.1719

4. C. Queen, R. Oktavia, and J. D. Pribadi, “Digital Archives Management System for Archives Security at the Balai Pemberdayaan Industri Persepatuan Indonesia ( BPIPI ),” vol. 4, no. 3, pp. 505–509, 2025.

https://doi.org/10.58258/bisnis.v4i3.9277

5. N. S. Sahlimar and E. Dimisyqiyani, “Smart archive management : The interplay of organizational culture and knowledge governance,” vol. 11, no. 2, 2025, doi: 10.20473/rlj.V11-I2.2025.424-440.

https://doi.org/10.20473/rlj.V11-I2.2025.424-440

6. P. Data, M. Body, and O. F. Knowledge, “MODEL MANAJEMEN DATA PADA PENGELOLAAN ARSIP ELEKTRONIK : PENERAPAN DATA MANAGEMENT BODY OF KNOWLEDGE DATA MANAGEMENT MODEL IN ELECTRONIC ARCHIVES MANAGEMENT :,” pp. 55–76.

https://doi.org/10.52362/jmijayakarta.v2i1.685

7. O. Azeroual, G. Saake, and M. Abuosba, “Data Quality Measures and Data Cleansing for Research Information Sys- tems,” vol. 16, no. 1, 2018.

http://hdl.handle.net/11366/632

8. A. Fatima, N. Nazir, and M. G. Khan, “Data Cleaning In Data Warehouse : A Survey of Data Pre-processing Techniques and Tools,” no. March, pp. 50–61, 2017, doi: 10.5815/ijitcs.2017.03.06.

9. https://doi.org/10.5815/ijitcs.2017.03.06

10. A. K. Elmagarmid and S. Member, “Duplicate Record Detection : A Survey,” vol. 19, no. 1, pp. 1–16, 2007.

https://doi.org/10.1109/TKDE.2007.250581

11. S. Aleshin-guendel, M. Sadinle, and M. E. Oct, “Multifile Partitioning for Record Linkage and Duplicate Detection,” vol. 98195, pp. 1–63, 2021.

https://doi.org/10.1080/01621459.2021.1987251

12. P. Christen, Data Matching: Concepts and Techniques for Record Linkage, Entity Resolution, and Duplicate Detection. Berlin, Germany: Springer, 2012, doi: 10.1007/978-3-642-31164-2.

13. https://doi.org/10.1007/978-3-642-31164-2

14. S. Sindhu and R. Suganya, “Decision Tree Formation and Fuzzy Similarity Matching for Duplicates Detection,” International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), vol. 2, no. 9, pp. 1187–1199, Sep. 2013, doi: 10.17577/IJERTV2IS90467.

https://doi.org/10.17577/IJERTV2IS90467

15. R. Liu, L. Gao, D. An, Z. Jiang, and Z. Tang, “Automatic Document Metadata Extraction Based on Deep Networks,” in Natural Language Processing and Chinese Computing (NLPCC 2017), Lecture Notes in Computer Science (LNCS 10619), X. Huang et al., Eds. Cham, Switzerland: Springer, 2018, pp. 305–317, doi: 10.1007/978-3-319-73618-1_26.

https://doi.org/10.1007/978-3-319-73618-1_26

Downloads

Published

29-06-2026

How to Cite

[1]
D. S. Amalia, “Perancangan Sistem Arsip Surat Digital dengan Deteksi Duplikasi Berbasis Nomor Surat Menggunakan Regular Expression dan Exact Matching”, RIGGS, vol. 5, no. 2, pp. 11298–11305, Jun. 2026.

Issue

Section

Articles