Pengenalan Tulisan Tangan Menggunakan Algoritma Diagonal Feature Extraction Dan K-nn

Abstract

Pada sebuah ban ketika pelanggan mengisi form dan diterima oleh teller, teller akan menginput kembali kedalam komputer. Proses akan lebih cepat jika ada sistem automasi. Dibangun sistem yang dapat mensimulasikan situasi diatas. Dibuat sistem untuk mengenali karakter tulisan tangan dengan menggunakan Diagonal Based Feature Extraction dan metode klasifikasi K-Nearest Neighbour. Dari hasil pengujian diperoleh akurasi terbaik 90% dengan metode Diagonal Feature Extraction dari kanan dan KNN dengan k=2.

Kata kunci: Diagonal Feature Extraction, Pengenalan Tulisan Tangan, Handwritten Recognition, k-Nearest Neighbour, k-NN