Identifikasi keaslian tanda tangan menggunakan metode Shape Feature Extraction Techniques (SFET) dan Support Vector Machine (SVM)

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Mukayaroh, Mukayaroh (2019) Identifikasi keaslian tanda tangan menggunakan metode Shape Feature Extraction Techniques (SFET) dan Support Vector Machine (SVM). Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

Text
Mukayaroh_H72215031.pdf
Download (2MB)

Abstract

Tanda tangan yang digunakan sebagai tanda keabsahan suatu dokumen, merupakan sebuah tulisan tangan yang memiliki karekter atau ciri khusus. Dimana tanda tangan satu orang dengan orang lainnya pasti berbeda, hal ini membuat tanda tangan sebagai identitas dari pemilik tanda tangan itu sendiri. Namun pemalsuan tanda tangan mudah saja terjadi di masyarakat. Untuk mencegah adanya pemalsuan tanda tangan yang dapat merugikan sebalah pihak, perlu dilakukan pembuatan sistem yang dapat mengidentifikasi keaslian tanda tangan. Pada penelitian ini dilakukan beberapa proses untuk mengidentifikasi keaslian tanda tangan. Untuk memperbaiki kualitas citra tanda tangan dan supaya informasi yang ada pada citra tanda tangan lebih terfokus pada objek, maka perlu adanya pre-processing sebelum dilakukannyaa proses ektraksi fitur. Beberapa proses yang dilakukan pada tahap pre-processing diantaranya yaitu mengubah citra RGB ke grayscale, median filter, binerisasi, dan thinning. Pada penelitian ini, metode yang digunakan untuk ektraksi fitur ialah Shape Feature Extraction Techniques (SFET), dengan menggunakan dua parameter yaitu bounding box dan center of gravity. Untuk klasifikasi digunakan metode Support Vevtor Machine. Dengan menggunakan 3 kernel diperoleh evaluasi hasil testing terbaik yaitu pada kernel linear. Dari hasil evaluasi ditunjukan akurasi sistem sebesar 88.10%, sensitivitas sebesar 80.95%, dan spesifisitas sebesar 95.24%. Oleh karena itu, model yang digunakan dalam identifikasi keaslian tanda tangan ialah model SVM dengan kernel linear.