Please take a moment to complete this survey below
Library's collection Library's IT development CancelPermasalahan pada tulisan tangan adalah bagaimana sebuah teknik dapat mengenali
berbagai jenis tulisan dengan bentuk beragam. Berbeda dengan huruf komputer yang
konsisten, tulisan tangan setiap manusia memiliki keunikan dalam bentuk dan konsistensi
penulisan. Permasalahan tersebut dapat ditemukan pada dokumen ijazah. Pengisian data
ijazah masih menggunakan tulisan tangan.
Segmentasi lokasi data menggunakan run length smoothing algorithm dengan titik sebagai
fitur segmentasi. Teknik handwritten text recognition (HTR) membutuhkan data
disegmentasi menjadi gambar kata. Teknik handwritten character recognition (HCR)
membutuhkan data disegmentasi menjadi gambar karakter. HCR menggunakan model
LeNet5 dengan EMNIST dataset. HTR menggunakan tesseract dan convolutional recurrent
neural network dengan IAM database.
Pengujian pada 10 sample gambar scan ijazah, segmentasi memperoleh akurasi rata-rata
95.1%. Teknik HCR mengalami kegagalan di proses segmentasi huruf pada cursive
handwriting. Teknik terbaik adalah HTR dengan tesseract tool. tesseract berhasil
mendapatkan word accuracy diatas 69% di uji pada 5 sample gambar scan ijazah, 15 data
field keseluruhan.