Classification of Calligraphy Writing Types Using Convolutional Neural Network Method (CNN)

Kaligrafi adalah ilmu seni menulis Arab dengan indah dimana serangkaian huruf dibentuk dalam proporsi yang sesuai, menjaga jarak dan akurasi yang berisi ayat-ayat dari Al-Qur’an atau Hadits. Ada tantangan untuk mengenali jenis kaligrafi menggunakan machine learning. Penelitian ini bertujuan untuk menklasifikasi jenis tulisan kaligrafi bagi orang awam yang belum mengerti perbedaan setiap jenis dari tulisan kaligrafi. Penelitian ini membangun sebuah model menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN). Citra yang digunakan akan melalui proses pembersihan noise, resizing, dan cropping. Metode ini untuk melakukan proses klasifikasi jenis tulisan kaligrafi menggunakan dataset yang terdiri dari 230 dari 2 jenis kaligrafi yang berbeda, yaitu jenis Naskhi dan Riq’ah. 80% digunakan sebagai data latih dan 20% untuk data tesnya. Dalam proses pemodelan terdapat dua convolutional layers dan dua MaxPooling layers yang diikuti dengan Fully connected layer. Hasil pemodelan CNN yang digunakan untuk menguji data yang dibangun memiliki hasil persentase rata-rata accuracy 89% dari data latih yang digunakan. Untuk penelitian selanjutnya bisa dikembangkan dengan jenis kaligrafi yang lain.