Pattern Recognition Tulisan Tangan Huruf Hijaiyah Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) - mufassiril abror; Nopiyanto Nopiyanto (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi, 2021)
Sistem pendeteksi objek merupakan aspek penting dalam bidang computer vision yang mendukung terhadap perkembangan teknologi yang serba canggih seperti sekarang ini. Misalnya adalah pendeteksi huruf, Pada penelitian ini akan mencoba menggunakan objek yaitu huruf hijaiyah. Penggunaan huruf hijaiyah sebagai objek deteksi karena huruf hijaiyah memiliki keunikan dan keberagaman dalam hal bentuk dan pengucapannya. Dalam pengembangannya, sistem pendeteksi huruf hijaiyah masih memiliki permasalahan dalam faktor pengambilan gambar,ukuran gambar, serta bentuk huruf dari gambar yang di deteksi. Sehingga, dalam penelitian ini penulis menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk mencoba mengatasi masalah tersebut. CNN merupakan bagian dari deep learning yang digunakan untuk melakukan proses pembelajaran pada komputer untuk mencari reprentasi terbaik. CNN terdiri dari 3 tahapan, yaitu Input data, Feature Learning, dan Classification. Setiap data masukan akan melalui ketiga tahapan tersebut dengan proses filtering. Pengimplementasian CNN pada penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman python. Percobaan menggunakan 30 huruf hijaiyah dengan masing-masing huruf terdapat 10 pengujian citra, sehingga total dataset adalah 300 citra. Hasil yang diperoleh dalam proses pemeriksaan yaitu 75%, dengan sebaran 68 citra tidak terdeteksi dengan benar dan 202 citra terdeteksi benar.