Jurnal Teknik Informatika Unika St. Thomas (JTIUST), Volume 05 Nomor 02, Desember 2020, pISSN : 2548-1916, eISSN : 2657-1501 137 Penerapan Convolutional Neural Network untuk Handwriting Recognition pada Aplikasi Belajar Aritmatika Dasar Berbasis Web Jayaku Briliantio 1 , Nico Santosa 2 , Garvin Ardian 3 , Lukman Hakim 4 1,2,3,4 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Bunda Mulia, Jakarta e-mail: 1 jayakubriliantio@gmail.com, 2 nico.santosa1@gmail.com, 3 garvinardian132@gmail.com, 4 lhakim2710@gmail.com Abstrak Aritmatika merupakan cabang ilmu matematika yang berhubungan dengan angka, pengukuran, dan komputasi numerik seperti penjumlahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian. Mengajar aritmatika memiliki tantangan tersendiri bagi pengajar. Pada umumnya pengajaran aritmatika bersifat satu arah, sehingga bersifat monoton dan kemampuan dalam mengingat materi menjadi rendah. Salah satu cara untuk meningkatkan daya ingat dan penyerapan materi yang disampaikan adalah dengan menulis. Pada penelitian ini dirancang suatu aplikasi berbasis web belajar aritmatika dengan menulis. Untuk mengenali tulisan digital berupa angka dan operator aritmatika dibutuhkan handwriting recognition system. Convolutional Neural Network (CNN) dapat melakukan pengenalan tulisan tangan dengan tepat, baik yang bersifat off-line maupun online. Dataset diperlukan dalam training model CNN untuk mampu mengenal tulisan. Bobot yang diperoleh dari hasil training model CNN akan diintegrasikan dengan aplikasi. Melalui penelitian ini, dapat diketahui bahwa CNN memiliki tingkat akurasi yang baik dalam mengenali dan mengklasifikasikan tulisan tangan. Tingkat akurasi dari CNN dalam mengenal tulisan tangan yang diperoleh dari hasil pengujian adalah 95.36%. Kata kunci— pengenalan tulisan tangan, convolutional neural network, jaringan saraf tiruan Abstract Arithmetic is a branch of mathematics that related with number, measurement, and numerical computations such as addition, substraction, multiplication, and division. Teaching arithmetic is also a challenge for teachers. In general, arithmetic is taught by the academics in one-way teaching, so it is monotonous and the ability to memorize the given material is decresed. There is one way to incresed the memory or retention ability and theory understanding is by writing. In this research, a web-based application to learn arithmetic by writing was designed. To recognize digital writing in the form of numbers and arithmetic operators, a handwriting recognition system is needed. Convolutional Neural Network(CNN) can carry out precise handwriting recognition for both off-line and online handwriting. The dataset is needed to train CNN Model to be able to recognize the handwriting. The weight from CNN model training will be integrated with the application. Through this research, it can be seen that CNN has a good level of accuracy in classifying the handwriting. The accuracy rate of CNN in recognizing handwriting obtained from the test result is 95.63%. Keywords— handwriting recognition, convolutional neural network, neural network 1. PENDAHULUAN Aritmatika merupakan salah satu cabang ilmu matematika. Menurut C.C. MacDuffee, aritmatika merupakan cabang ilmu matematika yang berhubungan dengan angka, relasi antar angka, dan observasi pada angka yang dipelajari dan digunakan untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Aritmatika merujuk kepada aspek mendasar dari teori angka, pengukuran, dan komputasi numerik seperti penjumlahan, pengurangan, perkalian, pembagian [1]. Pendidikan di bidang aritmatika sudah dikenalkan sejak dini ketika memasuki dunia pendidikan formal [2]. Pemahaman mendasar terhadap aritmatika menjadi sangat penting karena aritmatika digunakan dalam kehidupan sehari-hari. Selain itu, dengan memiliki pemahaman aritmatika yang baik dapat meningkatkan pemahamanan konsep matematika yang lebih rumit seperti aljabar [3], [4]. Dibalik