Prediksi Kepribadian Berdasarkan Tulisan Tangan Dengan Metode Convolutional Neural Network

Pada penelitian ini dibangun sebuah sistem untuk melakukan prediksi kepribadian berdasarkan tulisan tangan seseorang yang berbentuk paragraf atau biasa disebut dengan ilmu grafologi. Selama pembangunan sistem dari penelitian ini telah dilakukan beberapa macam pengumpulan data mulai dari artikel terkait hingga validasi data kepada grafologis. Adapun pada sistem ini digunakan metode deep learning yaitu metode Convolutional Neural Network (CNN) sebagai salah satu metode klasifikasinya. Sebelum memasuki tahapan klasifikasi data yang berupa tulisan tangan tersebut dilakukan pemindaian sehingga data akan yang digunakan akan berbentuk citra, citra tersebut kemudian diolah dengan beberapa metode seperti grayscaling, thresholding, segmentasi objek, kemudian resizing. Tahapan itu digunakan untuk memfokuskan citra terhadap tulisan dan menyamaratakan ukuran citra. Adapun pengujian-pengujian yang telah dilakukan pada penelitian ini berupa pengujian akurasi yang didapatkan pada metode CNN, akurasi yang semula hanya sebesar 56.67%, berhasil meningkat hingga didapatkan akurasi sebesar 90% dengan perubahan arsitektur. Hal itu disebabkan karena arsitektur baru yang digunakan jauh lebih optimal pada kasus ini.