Analisa Hasil Perbandingan Poly Kernel Dan Normalisasi Poly Kernel Pada Support Vector Machine Sebagai Metode Klasifikasi Citra Tanda Tangan

Chyntia Raras Ajeng Widiawati, Suliswaningsih Suliswaningsih

Abstract


Tanda tangan merupakan salah satu karakteristik penting yang bisa dimanfaatkan dalam verifikasi beberapa dokumen, salah satunya adalah dokumen akademik. Verifikasi tanda tangan di lingkungan akademik merupakan hal yang penting terutama dalam memastikan keaslian tanda tangan dosen atau tenaga pengajar. Tidak sedikit mahasiswa yang memilih untuk melakukan pemalsuan tanda tangan dosen atau tenaga pengajar demi mempermudah proses akademik mereka, hal tersebut menjadi masalah yang cukup penting terlebih jika mahasiswa tersebut sebenarnya belum layak dan belum memenuhi kriteria untuk mendapat tanda tangan atau pengesahan dari dosen yang bersangkutan. Diperlukan sebuah teknik maupun metode yang bisa membantu proses verifikasi tanda tangan dosen dan tenaga pengajar di lingkungan akademik. Salah satu teknik yang mungkin digunakan adalah dengan menggunakan teknik pengolahan citra. Pada penelitian ini akan dilakukan klasifikasi antara citra tanda tangan asli dan palsu sebagai proses verifikasi dari keaslian tanda tangan dosen yang diperoleh mahasiswa. Data yang digunakan merupakan citra tanda tangan dari dosen Universitas Amikom Purwokerto yang menjadi penguji pada Seminar Tugas Praktik. Metode yang diusulkan pada proses klasifikasi dengan menggunakan algoritme Support Vector Machine (SVM) dengan dua kernel yang berbeda. Kedua kernel tersebut terdiri dari poly kernel dan normalisasi poly kernel, pemilihan kedua kernel tersebut digunakan untuk membandingkan hasil mana yang lebih optimal. Hasil dari penelitian ini adalah SVM dengan menggunakan normalisasi poly kernel mampu memberikan hasil yang lebih baik jika dibandingkan dengan menggunakan poly kernel saja. Hasil yang diperoleh dengan menggunakan normalisasi poly kernel yaitu tingkat akurasi sebesar 79,43% dan tingkat spesifisitas sebesar 100%.


Keywords


klasifikasi tanda tangan, support vector machine, pengolahan citra

References


Alalshekmubarak, A., Hussain, A., & Wang, Q. (2012). Off-Line Handwritten Arabic Word Recognition Using SVMs with Normalized Poly Kernel. 85–91.

Bertolini, D., Oliveira, L. S., Justino, E., & Sabourin, R. (2010). Reducing forgeries in writer-independent off-line signature verification through ensemble of classifiers. Pattern Recognition, 43(1), 387–396. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2009.05.009

Bhavsar, Y. B., & Waghmare, K. C. (2013). Intrusion Detection System Using Data Mining Technique : Support Vector Machine. 3(3).

Budiarni, R. (2019). Analisis dan Perancangan Sistem Aplikasi Collaborative Augmented Reality untuk Perancangan Tata Letak Fasilitas Pabrik. Jurnal SIMETRIS, 10(1), 203–210.

Fatourechi, M., Ward, R. K., Mason, S. G., Huggins, J., Schlögl, A., & Birch, G. E. (2008). Comparison of evaluation metrics in classification applications with imbalanced datasets. International Conference on Machine Learning and Applications, 7, 777–782. https://doi.org/10.1109/ICMLA.2008.34

Jaiswal, S., Bhadauria, D. S. S., & Jadon, D. R. S. (2011). Biometric: Case Study. Journal of Global Research in Computer Science, 2(10), 19–48.

Prathiba, M. K., & Basavaraj, L. (2017). Signature Verification System Based on Wavelets. 2017 International Conference on Recent Advances in Electronics and Communication Technology (ICRAECT), 149–153. https://doi.org/10.1109/ICRAECT.2017.42

Serdouk, Y., Nemmour, H., & Chibani, Y. (2017a). Handwritten Signature Verification using the. Image and Vision Computing. https://doi.org/10.1016/j.imavis.2017.08.004

Serdouk, Y., Nemmour, H., & Chibani, Y. (2017b). Handwritten signature verification using the quad-tree histogram of templates and a Support Vector-based artificial immune classification. Image and Vision Computing, 66, 26–35. https://doi.org/10.1016/j.imavis.2017.08.004

Sokolova, M., & Lapalme, G. (2009). A systematic analysis of performance measures for classification tasks. Information Processing and Management, 45(4), 427–437. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2009.03.002




DOI: https://doi.org/10.31294/inf.v9i1.11288

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Index by:

 
  
   
      
Published by Department of Research and Public Service (LPPM) Universitas Bina Sarana Informatika with supported Relawan Jurnal Indonesia

Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License