PENGENALAN POLA TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE MODIFIED DIRECTION FEATURE (MDF) DAN ALGORITMA VOTING FEATURE INTERVAL 5 (VFI-5)

Widyatama Repository

PENGENALAN POLA TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE MODIFIED DIRECTION FEATURE (MDF) DAN ALGORITMA VOTING FEATURE INTERVAL 5 (VFI-5)

Show full item record

Title: PENGENALAN POLA TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE MODIFIED DIRECTION FEATURE (MDF) DAN ALGORITMA VOTING FEATURE INTERVAL 5 (VFI-5)
Author: Ramdani, Nanda Dwi
Abstract: Tanda tangan adalah salah satu keunikan yang dimiliki oleh setiap orang sebagai pembuktian sehingga seringkali dipakai dalam menentukan keabsahan dari suatu dokumen ataupun transaksi yang dilakukan secara offline dan manual yaitu dengan mencocokkan tanda tangan pada waktu transaksi dengan tanda tangan yang sah. Namun dengan cara manual sangat beresiko terjadinya kesalahan untuk transaksi yang banyak dan berulang. Beberapa tugas akhir atau paper terdahulu yang membahas pengenalan pola yaitu pengenalan tanda tangan menggunakan algoritma VFI5 melalui praproses wavelet dan diperoleh hasil akurasi sebesar 97,5% setelah dilakukan dekomposisi wavelet level 1. Pengenalan tanda tangan dengan menggunakan metode modified direction feature (MDF) Dan euclidean distance dan diperoleh hasil akurasi tertinggi sebesar 72%. Dampak reduksi sampel menggunakan principal component analysis (PCA) pada pelatihan jaringan saraf tiruan terawasi yang dibagi menjadi dua tahap proses. Proses pertama, ekstraksi fitur menggunakan metode Principal Component Analysis PCA dan menghasilkan akurasi sebesar 86,75% dan proses kedua ekstraksi fitur menggunakan teknik zoning dan menghasilkan akurasi sebesar 81%. Metode Modified Direction Feature (MDF) merupakan teknik hasil pengembangan metode Direction Feature (DF). Teknik ini menggabungkan antara teknik Direction Feature (DF) dan Transition Feature (TF). Modified Direction Feature (MDF) akan menghasilkan vektor ciri dengan pedoman arah horizontal dan vertikal, kemudian melakukan penggabungan untuk menghasilkan vector ciri yang spesifik, selanjutnya dilakukan perhitungan klasifikasi dengan menggunakan metode algoritma Voting Feature Intervals 5 (VFI5) untuk mengenali tanda tangan. Pada penelitian ini dilakukan beberapa skenario uji coba terhadap citra tanda tangan. Skenario uji coba pertama dilakukan dengan data training sebanyak 40% dan 60% data uji coba citra dari seluruh citra dan jumlah transisi 3. Skenario uji coba kedua dilakukan dengan data training sebanyak 60% dan 40% data uji coba citra dari seluruh citra dan jumlah transisi 3. Skenario uji coba ketiga dilakukan dengan data training sebanyak 80% dan 20% data uji coba citra dari seluruh citra dan jumlah transisi 3. Skenario uji coba keempat dilakukan dengan data training sebanyak 40% dan 60% data uji coba citra dari seluruh citra dan jumlah transisi 4. Skenario uji coba kelima dilakukan dengan data training sebanyak 60% dan 40% data uji coba citra dari seluruh citra dan jumlah transisi 4. Skenario uji coba keenam dilakukan dengan data training sebanyak 80% dan 20% data uji coba citra dari seluruh citra dan jumlah transisi 4. Dari beberapa skenario uji coba yang dilakukan, hasil terbaik yang diperoleh pada pengenalan citra tanda tangan yaitu dengan jumlah data pelatihan sebanyak 80% citra dan data uji sebanyak 20% citra serta dengan menggunakan jumlah transisi 4 dalam proses ekstraksi ciri MDF. Hasil tingkat akurasi sistem yang didapatkan tertinggi sebesar 93.3%.
URI: http://repository.widyatama.ac.id/xmlui/handle/123456789/7171
Date: 2016


Files in this item

Files Size Format View
Cover.pdf 50.39Kb PDF View/Open
Lembar Pengesahan.pdf 677.8Kb PDF View/Open
Abstrak.pdf 34.49Kb PDF View/Open
Kata Pengantar.pdf 69.49Kb PDF View/Open
Daftar Isi.pdf 120.6Kb PDF View/Open
Daftar Gambar.pdf 109.3Kb PDF View/Open
Daftar Tabel.pdf 112.1Kb PDF View/Open
Daftar Simbol.pdf 29.28Kb PDF View/Open
Daftar Singkatan.pdf 34.75Kb PDF View/Open
Daftar Lampiran.pdf 100.5Kb PDF View/Open
Bab 1.pdf 93.89Kb PDF View/Open
Bab 2.pdf 1.111Mb PDF View/Open
Bab 3.pdf 798.4Kb PDF View/Open
Bab 4.pdf 821.3Kb PDF View/Open
Bab 5.pdf 581.0Kb PDF View/Open
Bab 6.pdf 32.05Kb PDF View/Open
Daftar Pustaka.pdf 34.54Kb PDF View/Open

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record