ABSTRAKSI: Penerapan teknologi penerjemah data dengan cepat dari hasil scan gambar menjadi data dalam bentuk format digital sangat bermanfaat untuk keperluan konversi data. Walau di era globalisasi ini sudah banyak bermunculan teknologi canggih yang dapat digunakan untuk membuat suatu tulisan, tapi tidak sedikit orang masih menggunakan cara manual untuk mengkonversikan data tulisan tangan menjadi tulisan bentuk digital dengan cara menyalin ulang. Untuk itu perlu ada suatu teknologi ataupun sistem yang mampu membaca tulisan tangan seseorang kemudian mengkonversikan ke bentuk tulisan digital.
Penerapan teknologi penerjemah data dengan cepat dari hasil scan gambar menjadi data dalam bentuk format digital sangat bermanfaat untuk keperluan konversi data. Walau di era globalisasi ini sudah banyak bermunculan teknologi canggih yang dapat digunakan untuk membuat suatu tulisan, tapi tidak sedikit orang masih menggunakan cara manual untuk mengkonversikan data tulisan tangan menjadi tulisan bentuk digital dengan cara menyalin ulang. Untuk itu perlu ada suatu teknologi ataupun sistem yang mampu membaca tulisan tangan seseorang kemudian mengkonversikan ke bentuk tulisan digital.
Dari penelitian ini sistem dapat membaca tulisan tangan seseorang dengan tingkat akurasi rata-rata 70,06% yang telah dibuat dengan metode Representasi Struktural dengan menggunakan database struktur dengan tingkat ketebalan yang besar.
Kata Kunci : tulisan tangan, huruf kapital, template matching, OCR (Optical Character Recognition), Representasi Struktural.ABSTRACT: Translation of data from the application by technology scanning image into digital format is very useful functions to convert data quickly. Although in this modern era has been a lot of technology that can be used to make a post, but many people still concern in the handwriting. It is necessary to have a technology that can read and convert the human’s handwriting to digital writing.
In this research conducted how to read handwriting through its constituent structures using Structural Representation. The process of reading the data input is done by the working methods of OCR (Optical Character Recognition). Input image which will be input in the form of images must be in .jpg or .bmp. Handwriting input image is one that consists of pieces of sentences that contain a capital letter which will then be separated based on the structure of the constituent. Structural separation is done by template matching method and then identified as output reading through the method of Structural Representation.
The result by the system is ability to recognize handwriting with average acuration 70.06%Keyword: handwriting, capital letters, template matching, OCR (Optical Character Recogniton), Structural Representation.