Klasifikasi Angka Tulisan Tangan Menggunakan Dataset Mnist Dengan Algoritma Support Vector Machine Dan K-Nearest Neighbor - Oktaviani, Risma; Pratama, Ade Chandra; Sulistiani, Heni (Prosiding Seminar Nasional Teknik Elektro UIN Sunan Gunung Djati Bandung, 2025)
Penelitian ini menelaah klasifikasi angka tulisan tangan menggunakan himpunan data benchmark digit tulisan tangan. Tujuan penelitian ini adalah membandingkan kinerja dua metode pembelajaran mesin, yaitu Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor, dalam mengenali citra angka berdimensi delapan kali delapan piksel skala keabuan. Prosedur penelitian mencakup normalisasi data, pemisahan data menjadi latih dan uji, pelatihan model untuk masing-masing metode, serta pengujian menggunakan metrik akurasi dan analisis matriks kebingungan. Pelaksanaan eksperimen dilakukan pada citra yang telah dipratangani sehingga setiap sampel dapat direpresentasikan sebagai vektor fitur intensitas piksel. Parameter pada Support Vector Machine dipilih melalui pengaturan fungsi dasar radial dan penalti kesalahan, sedangkan tetangga terdekat pada K-Nearest Neighbor ditetapkan secara tetap.Hasil menunjukkan bahwa K-Nearest Neighbor mencapai akurasi 99,26 persen, sedangkan Support Vector Machine mencapai 99,07 persen. Temuan ini mengindikasikan bahwa K-Nearest Neighbor memiliki keunggulan tipis pada tugas klasifikasi angka tulisan tangan berdimensi rendah, sementara kedua pendekatan tetap layak digunakan untuk pengenalan pola berbasis citra. Implikasi praktisnya adalah pemilihan metode dapat mempertimbangkan keseimbangan antara ketelitian, kompleksitas komputasi, dan kemudahan penyetelan parameter.