Febrian, Ahmad Fausi
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Deteksi pola huruf hijaiyah menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) Berbasis Aplikasi Mobile Febrian, Ahmad Fausi; Azim, Muh.; Mal, Rahma Nangsah; Arrasyid, Muhammad Hafizh
Progressive Information, Security, Computer, and Embedded System Vol. 3, No. 1 Maret (2025)
Publisher : Sakura Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pengenalan pola huruf hijaiyah telah menjadi bidang penelitian yang penting dalam pengembangan teknologi. Dalam beberapa tahun terakhir penggunaan Convolutional Neural Network (CNN) telah meningkatkan kemampuan deteksi huruf hijaiyah. Penelitian ini membahas pengenalan pola huruf hijaiyah menggunakan CNN berbasis aplikasi mobile. Dataset yang digunakan mencakup berbagai gaya tulisan tangan yang diproses dengan citra dan dilatih menggunakan model CNN untuk meningkatkan akurasi pengenalan. Aplikasi ini dirancang untuk memberikan umpan balik langsung dan interaktif sehingga membuat proses belajar menjadi lebih menarik dan efektif terutama bagi anak-anak yang sedang belajar membaca Al-Qur'an. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan CNN dapat meningkatkan akurasi pengenalan huruf hijaiyah secara signifikan. Aplikasi ini tidak hanya mendukung proses belajar mandiri tetapi juga memudahkan orang tua dan guru dalam memberikan bimbingan. Penelitian ini memberikan kontribusi positif terhadap pengembangan teknologi pengenalan pola huruf hijaiyah dan membuka peluang untuk inovasi lebih lanjut di bidang pendidikan berbasis teknologi. Potensi integrasi teknologi modern ini diharapkan dapat memberikan dampak yang luas dalam meningkatkan kualitas pendidikan agama.