Handwritten character recognition merujuk kepada masalah transformasi tulisan tangan manusia ke dalam bentuk teks dengan format yang dimengerti oleh mesin. Dalam riset ini, transformasi dilakukan dengan implementasi Hierarchical Graph Matching. Citra tulisan tangan manusia direpresentasikan sebagai graph sesuai dengan struktur tulisan. Edge dari graph yang terbentuk dikategorisasi ke dalam shape type, dan vertex dari graph dide finisikan di setiap edges dengan menggunakan algoritma line simpli fication. Prosedur graph matching dilakukan dengan pendekatan hirarki dan mengikuti prinsip sub-graph isomorphism. Evaluasi dilakukan menggunakan database CEDAR dengan dua komposisi yang berbeda. Evaluasi pertama dilakukan dengan database CEDAR yang telah divalidasi. Pada skenario ini, sistem meraih recognition rate sebesar 93.40%. Evaluasi kedua dilakukan dengan komposisi asli database CEDAR, dan menghasilkan recognition rate 88.61%.