[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-126238-id":3,"doc-seo-126238-113":30,"detail-sidebar-cat-0-id-113":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":20,"language":22,"language_code":23,"site_id":24,"html_lang":23,"table_of_contents":25,"faqs":26,"seo_title":27,"seo_description":14,"update_tm":28,"read_time":29},126238,2336475104042,"Skyler","https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/22000c4c32af1715be0?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1786537525561427321",52,"Teknologi","Pengenalan Angka Tulisan Tangan Menggunakan Metode Machine Learning Random Forest","Perkembangan Artificial Intelligence dan Machine Learning mendorong otomatisasi pengenalan pola, termasuk pengenalan angka tulisan tangan untuk digitalisasi dokumen dan OCR. Tantangan utama berasal dari variasi bentuk antarindividu, distorsi, serta ketidakteraturan pada citra tulisan tangan. Penelitian ini mengimplementasikan Random Forest dengan dataset MNIST dalam format CSV, melatih 8.000 data dan menguji 2.000 data. Evaluasi menghasilkan akurasi 95,20% (1.904 prediksi benar) serta precision, recall, dan f1-score rata-rata sekitar 0,95 yang stabil.","Pengenalan Angka Tulisan Tangan Menggunakan Metode Machine Learning Random Forest  \nMila Rosyada1, Indriani Zabrina Putri2, Saskia Aila Virda3 , Diyas Aditya Adi Saputra4,  \nArif Setiawan5  \n2Sistem Informasi, Universitas Muria Kudus, Indonesia.  \n[milarosyada08@gmail.com](milarosyada08@gmail.com), [indriputri@gmail.com](indriputri@gmail.com), [ailavirda7@gmail.com](ailavirda7@gmail.com), [diyassaputraaa@gmail.com](diyassaputraaa@gmail.com),  \n[arif.setiawan@umk.ac.id](arif.setiawan@umk.ac.id)  \nArticle history:  \nReceived May 2, 2025 Accepted June 10, 2025 Published July 1, 2025  \nKata Kunci:  \nRandom Forest Pengenalan Angka Dataset MNIST Klasifikasi Akurasi  \nCorresponding Author:  \nPerkembangan teknologi Artificial Intelligence dan Machine Learning berperan penting dalam pengenalan tulisan tangan. Tantangan utamadalam pengenalan angka tulisan tangan adalah variasi bentuk antarindividu. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Random Forestuntuk mengklasifikasikan angka tulisan tangan secara otomatis, menggunakan dataset MNIST berformat CSV. Model dilatih pada 8.000 data dan diuji pada 2.000 data. Hasil evaluasi menunjukkan akurasisebesar 95,20%, dengan 1.904 prediksi benar. Nilai rata-rata precision, recall, dan f1-score masing-masing mencapai 0,95, menunjukkan kinerja yang stabil dan akurat. Efektivitas model tercermin dari kemampuannya mengenali sebagian besar angka secara konsisten, dengan f1-score tertinggi sebesar 0,98 . Efisiensi tercapai melalui waktu pelatihan yang cepat tanpa tuning parameter lanjutan. Dengan akurasi mencapai 95,20%, nilai f1-score rata-rata sebesar 0,95, serta waktu pelatihan yang cepat tanpa perlu tuning parameter, algoritma Random Forest menunjukkan kemampuan yang sangat baik dalam mengenali angkaangka dengan bentuk konsisten seperti angka 1, untuk menangani variasitulisan tangan dengan kesalahan klasifikasi yang dapat dijelaskan secara visual. Oleh karena itu, Random Forest merupakan metode yang potensial untuk sistem pengenalan karakter tulisan tangan, terutama padaaplikasi digitalisasi dokumen dan otomasi sistem ujian.  \nMila Rosyada,  \nDepartment of Information Systems, Universitas Muria Kudus,  \n Email:*[milarosyada08@gmail.com](milarosyada08@gmail.com)   \nArticle Info ABSTRAK  \n1. PENDAHULUAN  \nPerkembangan Perkembangan teknologi Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) dalam beberapa tahun terakhir mengalami kemajuan pesat. Inovasi ini memperluas kemampuan sistem komputer dalam mengenali pola dan mengambil keputusan secara otomatis di berbagai bidang, termasuk kesehatan, keuangan, hingga pengolahan citra digital (Zhang et al., 2022) . Salah satu bidang yang mendapatkan perhatian khusus adalah pengenalan angka tulisan tangan, yang berperan penting dalam proses digitalisasi dokumen dan sistem OCR (Optical Character Recognition) . Teknologi inimemungkinkan otomatisasi input data dari dokumen fisik ke bentuk digital dengan lebih efisien danakurat (Kim & Lee, 2023) . Namun, pengenalan angka tulisan tangan merupakan tantangan komplekskarena adanya variasi gaya menulis, distorsi bentuk, serta ketidakteraturan pada citra yang dihasilkan (Rohmah & Sunaryo, 2021) .  \nBerbagai algoritma telah digunakan untuk menangani klasifikasi angka tulisan tangan, antara lain Convolutional Neural Network (CNN), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Support Vector Machine (SVM) . CNN banyak digunakan karena unggul dalam mengekstraksi fitur visual dari citra, namun memerlukan sumber daya komputasi tinggi dan waktu pelatihan yang lebih lama (Rahmawan et al., 2023) . KNN memiliki keunggulan dalam implementasi yang sederhana, tetapi performanya sangat bergantung pada pemilihan nilai k dan rentan terhadap dimensi tinggi serta data yang bising (Indra et al., 2024) (Awaludin, Yasin, & Risyda, 2024) . Sementara itu, SVM efektif untuk pemisahan kelas pada data dengan margin besar, tetapi kurang efisien untuk dataset besar seperti MNIST (Lestari & Wibowo, 2022) (Awaludin & Gani, 2024) . Dari berbagai studi terkin","cbCaidVWg8O8AnDs","https://ap.wps.com/l/cbCaidVWg8O8AnDs","pdf",312168,7,1,"Indonesian","id",113,"# Pendahuluan\n# Metode\n# Hasil dan Pembahasan\n# Kesimpulan","[{\"question\":\"Apa masalah utama yang dibahas dalam penelitian ini?\",\"answer\":\"Penelitian membahas tantangan pengenalan angka tulisan tangan akibat variasi bentuk antarindividu, distorsi, dan ketidakteraturan citra.\"},{\"question\":\"Metode apa yang digunakan untuk mengklasifikasikan angka tulisan tangan?\",\"answer\":\"Algoritma Random Forest digunakan untuk mengklasifikasikan angka tulisan tangan secara otomatis.\"},{\"question\":\"Bagaimana performa model Random Forest pada dataset MNIST?\",\"answer\":\"Model mencapai akurasi 95,20% dengan 1.904 prediksi benar, serta f1-score rata-rata sekitar 0,95 dan waktu pelatihan yang cepat tanpa tuning parameter lanjutan.\"}]","Pengenalan Angka Tulisan Tangan Menggunakan Metode Machine Learning Random Forest | PDF",1785903995,11,{"code":4,"msg":31,"data":32},"ok",{"site_id":24,"language":23,"slug":33,"title":13,"keywords":34,"description":14,"schema_data":35,"social_meta":87,"head_meta":89,"extra_data":91,"updated_unix":28},"handwritten-digit-recognition-using-machine-learning-method-random-forest","",{"@graph":36,"@context":86},[37,54,69],{"@type":38,"itemListElement":39},"BreadcrumbList",[40,44,48,51],{"item":41,"name":42,"@type":43,"position":21},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",{"item":45,"name":46,"@type":43,"position":47},"https://docshare.wps.com/id/document/","Document",2,{"item":49,"name":12,"@type":43,"position":50},"https://docshare.wps.com/id/document/teknologi/",3,{"item":52,"name":13,"@type":43,"position":53},"https://docshare.wps.com/id/document/handwritten-digit-recognition-using-machine-learning-method-random-forest/126238/",4,{"url":52,"name":13,"@type":55,"author":56,"headline":13,"publisher":58,"fileFormat":61,"inLanguage":23,"description":14,"dateModified":62,"datePublished":63,"encodingFormat":61,"isAccessibleForFree":64,"interactionStatistic":65},"DigitalDocument",{"name":9,"@type":57},"Person",{"url":41,"name":59,"@type":60},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-08-17","2026-08-05",true,{"@type":66,"interactionType":67,"userInteractionCount":20},"InteractionCounter",{"@type":68},"ViewAction",{"@type":70,"mainEntity":71},"FAQPage",[72,78,82],{"name":73,"@type":74,"acceptedAnswer":75},"Apa masalah utama yang dibahas dalam penelitian ini?","Question",{"text":76,"@type":77},"Penelitian membahas tantangan pengenalan angka tulisan tangan akibat variasi bentuk antarindividu, distorsi, dan ketidakteraturan citra.","Answer",{"name":79,"@type":74,"acceptedAnswer":80},"Metode apa yang digunakan untuk mengklasifikasikan angka tulisan tangan?",{"text":81,"@type":77},"Algoritma Random Forest digunakan untuk mengklasifikasikan angka tulisan tangan secara otomatis.",{"name":83,"@type":74,"acceptedAnswer":84},"Bagaimana performa model Random Forest pada dataset MNIST?",{"text":85,"@type":77},"Model mencapai akurasi 95,20% dengan 1.904 prediksi benar, serta f1-score rata-rata sekitar 0,95 dan waktu pelatihan yang cepat tanpa tuning parameter lanjutan.","https://schema.org",{"og:url":52,"og:type":88,"og:title":13,"og:site_name":59,"og:description":14},"article",{"robots":90,"canonical":52},"index,follow",{"doc_id":7,"site_id":24},{"code":4,"msg":5,"data":93},[94,99,103,107,111,115,119,123,125,129,133],{"id":95,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":96,"show_sort_weight":97,"slug":98},55,"Agama & Spiritualitas",60,"religion-spirituality",{"id":100,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":101,"show_sort_weight":97,"slug":102},48,"Cerita & Novel","story-novel",{"id":104,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":105,"show_sort_weight":97,"slug":106},56,"Gaya Hidup","lifestyle",{"id":108,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":109,"show_sort_weight":97,"slug":110},51,"Komik","comic",{"id":112,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":113,"show_sort_weight":97,"slug":114},53,"Layanan Kesehatan","healthcare",{"id":116,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":117,"show_sort_weight":97,"slug":118},54,"Penelitian & Laporan","research-report",{"id":120,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":121,"show_sort_weight":97,"slug":122},49,"Sastra","literature",{"id":11,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":12,"show_sort_weight":97,"slug":124},"technology",{"id":126,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":127,"show_sort_weight":97,"slug":128},50,"Ujian","exam",{"id":130,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":131,"show_sort_weight":97,"slug":132},57,"Umum","general",{"id":134,"doc_module":4,"doc_module_name":46,"category_name":135,"show_sort_weight":4,"slug":136},181,"Formulir","formulir"]