Pengenalan Angka Tulisan Tangan (MNIST) Menggunakan SVM vs Convolutional Neural Network

Alfatih, Aby
Nurmala, Mega
Marius, Zukhruf Gharrick
Alfaris, Muhammad Rifqi
Rosyani, Perani

JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi
Vol 3 No 8 (2026): JRIIN : Jurnal Riset Informatika dan Inovasi (INPRESS)

Pengenalan angka tulisan tangan merupakan tantangan dalam pengolahan citra karena variasi gaya tulis antar individu. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja Support Vector Machine (SVM) dan Convolutional Neural Network (CNN) pada dataset MNIST. SVM merupakan metode machine learning tradisional yang efektif untuk pemisahan kelas pada data berdimensi tinggi, sementara CNN mampu mengekstraksi fitur secara otomatis melalui arsitektur berlapis untuk pola visual yang kompleks. Eksperimen dilakukan melalui tahapan preprocessing, pelatihan model, dan evaluasi akurasi. Hasil menunjukkan bahwa CNN mencapai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan SVM dalam mengenali angka tulisan tangan, menunjukkan efektivitas pendekatan deep learning untuk tugas ini.