Claim Missing Document
Check
Articles

Found 32 Documents
Search

Handwritten text segmentation using deep learning method Zulkarnaen Hatala; Ahmad Thariq; Josseano Parera; Muhammad Hatala
Jurnal Mandiri IT Vol. 14 No. 4 (2026): April: Computer Science and Field.
Publisher : Institute of Computer Science (IOCS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35335/mandiri.v14i4.509

Abstract

The rapid development of artificial intelligence and deep learning technologies has increased the risk of digital task fabrication in academic environments, encouraging educators to reintroduce handwritten assignments as an authentic evaluation method. In handwritten document analysis systems, background segmentation is a critical preprocessing step that separates text from complex document backgrounds. This study proposes the use of the U-Net deep learning architecture for background segmentation of handwritten document images. Two datasets were employed: the public cBAD dataset and a custom dataset consisting of Indonesian handwritten student assignments. Both datasets were processed using an identical pipeline and evaluated using 5-fold cross-validation. Model performance was measured using the Dice Similarity Coefficient and Intersection over Union (IoU). Experimental results show that the proposed U-Net model achieved an average Dice coefficient (F1-Score) of 0.74 on the cBAD dataset and 0.83 on the student assignment dataset. These results indicate that the model performs consistently and demonstrates stable generalization across cross-validation folds. Therefore, the proposed approach is suitable as an initial segmentation stage in handwritten document recognition systems.
MODEL RANCANG BANGUN APLIKASI MEDIA PEMBELAJARAN PENGENALAN BAJU ADAT MALUKU MENGGUNAKAN AUGMENTED REALITY Thariq, Ahmad; Hatala, Zulkarnaen; Salamena, Allgreat Meidelia Clarista
IJIS - Indonesian Journal On Information System Vol 11, No 2 (2026): SEPTEMBER
Publisher : POLITEKNIK SAINS DAN TEKNOLOGI WIRATAMA MALUKU UTARA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36549/ijis.v11i2.513

Abstract

Provinsi Maluku memiliki beragam busana tradisional yang sarat nilai budaya dan makna filosofis sebagai representasi identitas serta kearifan lokal masyarakat. Namun, perubahan kurikulum menyebabkan materi pakaian adat semakin terbatas dalam pembelajaran formal, sehingga pengetahuan generasi muda terhadap keberagaman busana tradisional Maluku berpotensi menurun. Penelitian terdahulu telah memanfaatkan Augmented Reality (AR) untuk memperkenalkan budaya dan pakaian tradisional, tetapi masih terbatas pada penyajian objek tiga dimensi dan belum mengintegrasikan narasi audio, animasi, serta evaluasi pembelajaran dalam satu aplikasi yang mencakup beberapa wilayah Maluku. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi pembelajaran mobile berbasis AR untuk memperkenalkan pakaian adat Maluku secara interaktif. Pengembangan menggunakan metode Multimedia Development Life Cycle (MDLC) yang terdiri atas enam tahapan. Kebaruan penelitian terletak pada integrasi delapan objek 3D pakaian adat, terdiri atas empat pakaian pria dan empat wanita dari Maluku Tengah, Kepulauan Kei, Kepulauan Tanimbar, dan Kepulauan Kisar, yang dilengkapi narasi audio, animasi rotasi 360°, animasi duduk, dan kuis interaktif 10 pertanyaan acak berdurasi 180 detik. Hasil pengujian Black Box menunjukkan seluruh fungsi aplikasi berjalan sesuai rancangan. Kuesioner guru dan siswa juga menunjukkan respons positif terhadap fungsi, kelayakan, dan tampilan aplikasi. Aplikasi ini dapat menjadi media pembelajaran interaktif sekaligus mendukung pelestarian budaya Maluku di era digital.Kata Kunci: Augmented Reality, Pakaian Adat Maluku, Media Pembelajaran, Pelestarian Budaya, MDLC