Pengenalan Tanda Tangan Menggunakan Histogram Of Oriented Gradient Dan Smooth Support Vector Machine Dalam Identifikasi Kepribadian

Ghazali, Ridwan Achmad (2021) Pengenalan Tanda Tangan Menggunakan Histogram Of Oriented Gradient Dan Smooth Support Vector Machine Dalam Identifikasi Kepribadian. Other thesis, Univeristas Komputer Indonesia.

Preview	Text UNIKOM_RidwanAchmadGhazali_Cover.pdf - Published Version Download (35kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_RidwanAchmadGhazali_Lembar Pengesahan.pdf - Published Version Download (199kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_RidwanAchmadGhazali_Surat Keterangan Persetujuan Publikasi.pdf - Published Version Download (157kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_RidwanAchmadGhazali_Surat Pernyataan Orsinalitas.pdf - Published Version Download (163kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_RidwanAchmadGhazali_Kata Pengantar.pdf - Published Version Download (852kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_RidwanAchmadGhazali_Daftar Isi.pdf - Published Version Download (839kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_RidwanAchmadGhazali_BAB I.pdf - Published Version Download (883kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_RidwanAchmadGhazali_BAB II.pdf - Published Version Download (555kB) | Preview
	Text UNIKOM_RidwanAchmadGhazali_BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
Preview	Text UNIKOM_RidwanAchmadGhazali_BAB V.pdf - Published Version Download (781kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_RidwanAchmadGhazali_Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (772kB) | Preview
Preview	Text UNIKOM_RidwanAchmadGhazali_Kontak Penulis dan Kontributor.pdf - Published Version Download (29kB) | Preview

Abstract

Tanda Tangan merupakan tulisan tangan yang unik, dimana setiap orang bisa teridentifikasi kepribadiannya berdasarkan tanda tangan. Ilmu yang mempelajari kepribadian lewat tanda tangan ialah grafologi. Pada umumnya, grafologi sendiri memprediksi karakter dan kepribadian seseorang dari tulisan tangannya berdasarkan tipe tulisan tangan. Tipe tulisan tangan tersebut dapat dipelajari oleh komputer dengan melakukan proses pengolahan citra digital. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui nilai akurasi pada setiap bagian tanda tangan dengan menggunakan metode HOG dan SSVM. Permasalahannya yaitu apakah dengan metode HOG sebagai ekstraksi fitur dan SSVM sebagai klasifikasinya dapat menghasilkan akurasi fitur tanda tangan dalam kepribadian yang lebih tinggi. Hipotesa awal, dengan metode HOG sebagai ekstraksi fitur dan SSVM sebagai klasifikasinya dapat menghasilkan akurasi fitur tanda tangan dalam kepribadian yang lebih tinggi. Metode pada sistem ini terbagi menjadi dua, yaitu preprocessing dengan melalui tahapan kerat, persebar, dan segmentasi. Processing dengan melalui tahapan HOG sebagai ekstraksi fitur dan SSVM untuk klasifikasinya. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, metode HOG dan SSVM kurang tepat untuk kasus pengenalan tanda tangan dalam identifikasi kepribadian. Dikarenakan ada keterbatasan dalam metode SSVM, sehingga klasifikasi kurang maksilmal. Hal tersebut terbukti dari hasil pengujian pada 4 bagian tanda tangan, yaitu awal kurva dengan hasil akurasi sebesar 55%, coretan akhir sebesar 36%, garis tengah sebesar 43%, dan garis bawah sebesar 68%. Maka hasil rata-rata dari 4 bagian tanda tangan tersebut sebesar 50,5%.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	metode, HOG, SSVM , preprocessing
Subjects:	000_COMPUTER SCIENCE, INFORMATION & GENERAL WORKS. > 004_Data Processing & Computer Science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	S1_SKRIPSI > FTIK_Teknik Informatika (01)
Depositing User:	Mia Hayati Kosasih
Date Deposited:	23 Jun 2022 07:11
Last Modified:	23 Jun 2022 07:11
URI:	http://elibrary.unikom.ac.id/id/eprint/5687

Actions (login required)

View Item