Pengembangan Aplikasi Pengenalan Tulisan Tangan Abjad dan Angka Berbasis Convolutional Neural Network

Authors

  • Edelbert Strago Giamiko Universitas Kalbis
  • Edwin Tjiong Kalbis Institute

DOI:

https://doi.org/10.53008/kalbiscientia.v11i02.3626

Keywords:

Computer vision;, Neural network;, Handwriting recognition;, Machine learning;

Abstract

This research aims to make an application that recognizes and predicts handwritings of alphabets and numbers using Convolutional Neural Network (CNN). This application uses an incremental model with 2 steps for its development. The data used is EMNIST dataset, images of handwritten letters consists of Roman capital letters, Roman small letters, and Arabic numerals (0-9) that are split into 47 different classes. The model and application successfully predicted handwritings of alphabets and numbers with an average precision percentage of 76,24%.

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2024-10-21

Issue

Vol. 11 No. 02 (2024): Jurnal Sains dan Teknologi

Section

Articles

License

Hak cipta jurnal ini ditugaskan untuk KALBISCIENTIA sebagai penerbit jurnal berdasarkan pengetahuan penulis, sedangkan hak moral publikasi merupakan milik penulis. Setiap publikasi cetak dan elektronik dapat diakses secara terbuka untuk tujuan pendidikan, penelitian, dan perpustakaan. Dewan editorial tidak bertanggung jawab atas pelanggaran hak cipta kepada pihak lain selain dari yang telah disebutkan sebelumnya. Reproduksi bagian mana pun dari jurnal ini (dicetak atau online) hanya akan diizinkan dengan izin tertulis dari KALBISCIENTIA: Jurnal Sains dan Teknologi.