IMPLEMENTASI WEB APLIKASI DETEKSI DAN KLASIFIKASI HURUF HIJAIYAH DENGAN KOMPARASI BERBAGAI MODEL

Penelitian ini membandingkan implementasi tiga model deep learning— Custom Model, LeNet, dan AlexNet—untuk klasifikasi huruf hijaiyah dan pengembangan aplikasi web pembelajaran berbasis model-model tersebut. Tujuan utama adalah mengidentifikasi model paling efektif dan mengimplementasikannya dalam konteks pembelajaran praktis. Metodologi melibatkan pelatihan dan evaluasi menggunakan dataset huruf hijaiyah, dengan metrik utama berupa akurasi dan loss. Hasil menunjukkan bahwa Custom Model memiliki performa terbaik dengan akurasi pelatihan 0,99 dan validasi 0,97. LeNet dan AlexNet mencapai akurasi validasi masing-masing 0,93 dan 0,94. Aplikasi web yang dikembangkan berhasil mengintegrasikan ketiga model dengan fitur utama berfungsi baik, termasuk deteksi tulisan, quiz, dan manajemen profil pengguna. Uji performa dalam aplikasi web menunjukkan hasil konsisten dengan evaluasi offline, dengan Custom Model memberikan prediksi huruf hijaiyah yang lebih akurat. Penelitian ini menunjukkan keefektifan deep learning dalam klasifikasi huruf hijaiyah dan penerapannya dalam pembelajaran praktis, dengan potensi pengembangan lebih lanjut untuk LeNet dan AlexNet.