DETEKSI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN PREWITT UNTUK IDENTIFIKASI CITRA TANDA TANGAN
SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom.) Pada Program Studi Teknik Informatika
OLEH: INDAH PERMATASARI NPM: 12.1.03.02.0254
FAKULTAS TEKNIK (FT) UNIVERSITAS NUSANTARA PERSATUAN KEGURUAN REPUBLIK INDONESIA UN PGRI KEDIRI 2016
Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri
Indah Permatasari | 12.1.03.02.0254 Fakultas Teknik - Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 2||
Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri
Indah Permatasari | 12.1.03.02.0254 Fakultas Teknik - Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 3||
Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri
DETEKSI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN PREWITT UNTUK IDENTIFIKASI CITRA TANDA TANGAN Indah Permatasari 12.1.03.02.0254 Fak ultas Teknik – Teknik Informatika
[email protected] Fatkur Rhohman,M.Pd dan Resty Wulanningrum,M.Kom. UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI
ABSTRAK Penelitian ini dilatar belakangi hasil pengamatan dan pengalaman peneliti bahwa Tanda tangan mempunyai ciri satu sama lain. Artinya tanda tangan tiap manusia berbeda bahkan ketika 1 manusia tersebut melakukan lebih dari sekali tanda tangan. Hal ini yang mendasari Metode Euclidean Distance digunakan. Untuk mengenali tanda tangan seseorang bahkan jika manusia tersebut membuat lebih dari sekali tanda tangan. Metode Euclidean Distance sangat cocok dengan penelitian ini karena metode ini tidak terlalu rumit dan hasil akurasinya yang tinggi. Rumusan masalah pada penelitian ini adalah (1) Bagaimana cara mengenali dan mengidentifikasi manusia yang sesuai dengan tanda tangan yang sesuai dengan database yang ada? (2) Bagaimana metode Euclidean Distance yang digunakan dapat membaca dan mengenali citra yang berbeda? Tujuan dari penelitian ini adalah (1) Mengimplementasikan sistem identifikasi menggunakan citra tanda tangan. (2) Menganalisa performansi sistem menggunakan metode Euclidean Distance. Pada proses training citra tanda tangan ada di deteksi tepi dengan metode Prewitt, dan di-croping, di partisi menjadi empat bagian. Setelah di partisi, aplikasi akan men-sorting citra dan mencari piksel yang berwarna hitam. Hasil proses ini akan disimpan di database. Pada proses testing, proses akan sama seperti training tetapi pada pencarian piksel, jika sudah selesai akan ada proses oleh Euclidean Distance untuk mencari jarak citra training dengan citra testing. Jarak selisih citra training dan testing yang paling sedikit itulah yang menjadi hasil dari proses ini. Kesimpulan dan hasil penelitian ini adalah (1) Sistem yang dibangun menggunakan metode Euclidean Distance dapat melakukan identifikasi dengan alurasi sebesar 92,86 %. (2) Besar kecilnya presentase keakuratan data tergantung dari jumlah citra pada database. Berdasarkan simpulan hasil penelitian ini, direkomendasikan kepada peneliti selanjutnya untuk: (1) Mengembangkan aplikasi ini pada pengenalan tanda tangan dengan metode yang lebih baik dan interface yang lebih berkreasi. (2) Mengembangkan aplikasi ini menjadi aplikasi yang semakin user friendly.
Kata Kunci : tandatangan, prewitt, deteksitandatangan, Euclidean Distance.
Indah Permatasari | 12.1.03.02.0254 Fakultas Teknik - Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 4||
Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri
penelitian
I. Latar Belakang
ini
adalah
(1)
Teknik yang dikembangkan sejak
Mengimplementasikan sistem identifikasi
20 tahun terakhir adalah Teknik Biometrik.
menggunakan citra tanda tangan. (2)
Sistem pengenalan biometrika (biometrics
Menganalisa
recognition system), secara teoritis dapat
menggunakan metode Euclidean Distance.
lebih
efektif
pribadi
untuk
seseorang
mengukur
mengindentifikasi karena
karakteristik
performansi
Dengan
adanya
biometriks
diharapkan
dapat
masing-masing
pengenalan
identitas
aplikasi
membantu
proses
seseorang
Tidak seperti dengan metode indentifikasi
memasukan sistem berupa citra bentuk
konvensional yang menggunakan sesuatu
tanda tangan manusia sesuai dengan
yang anda miliki, misalnya kartu indentitas
ketentuan
untuk akses masuk ke suatu bangunan,
digunakan sebagai dasar untuk membuat
atau suatu yang anda ketahui, seperti
aplikasi
password untuk login ke system komputer
aplikasi lain dengan metode yang sama
dan lain-lain. Ketika digunakan untuk
namun dengan performa yang lebih baik.
indentifikasi pribadi, teknologi biometriks
Memberikan informasi kepada pengguna
mengukur dan menganalisa karakteristik
tentang identitas pemilik tanda tangan
tingkah laku dan fisiologis manusia.
tersebut.
Mengindentifikasi karakteristik fisiologis
II. Metode Penelitian
yang
didasarkan
lain
berlaku.
dalam
ada
sesuai
dengan
yang
yang
ini
pribadi untuk membedakan setiap orang.
seseorang
database
sistem
dengan
Dapat
juga
mengembangkan
pada
Pada penelitian ini gambar yang
pengukuran langsung bagian dari body–
akan diambil dari individu yang berbeda
fingertips, hand geometry, facial geometry
harus
dan eye
berdasarkan
pengumpulan data yang dilakukan penulis
suatu ciri biometrika dengan mencocokkan
adalah dengan melakukan pengambilan
ciri – ciri tersebut dengan ciri biometrik
citra
yang telah disimpan pada database.
dijadikan sampel yang sesuai di tempat
retinas serta irises
memiliki
tanda
format
tangan
bmp.
seseorang
Teknik
untuk
Rumusan masalah dalam penelitian
penelitian yang sudah diatur. Penelitian ini
ini adalah (1) Bagaimana cara mengenali
menggunakan metode Euclidean Distance.
dan mengidentifikasi manusia yang sesuai
Euclidean
dengan tanda tangan di database. (2)
metode yang digunakan untuk menghitung
Bagaimana metode Euclidean Distance
jarak antara dua data, metode ini yang
yang digunakan dapat membaca dan
digunakan untuk menghitung jarak antara
mengenali citra tanda tangan. Tujuan dari
data uji dengan jarak data latih, dimana
Indah Permatasari | 12.1.03.02.0254 Fakultas Teknik - Teknik Informatika
Distance
merupakan
suatu
simki.unpkediri.ac.id || 5||
Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri
jarak terkecil merupakan anggota kelas
gambar
tersebut,
rumus
sedangkan 7 gambar dijadikan testing,
proses
begitupun R 3 citra tanda tangan R
pengenalan citra uji dengan citra latih.[2]
dijadikan training dan sisanya dijadikan
Jika dihitumg dengan Euclidean Distance
testing. Citra yang terdapat pada testing
maka ada nilai jarak antara dua elemen
akan diuji apakah tiap tanda tangan yang F
matriks tersebut yang dapat dihitung
dan R lakukan akan tetap terdeteksi
dengan
meskipun mereka berkali kali menuliskan
persamaan
Euclidean
1
Distance
adalah dalam
menggunakan
persamaan:
F
akan
dijadikan
training
dAB
tanda tangan mereka. Dan hasilnya ada 1
III. HASIL DAN KESIMPULAN
citra tanda tangan pada F yang dikenali
1. Hasil
dengan tanda tangan orang lain. Sehingga
Berikut adalah tabel skenario uji coba citra
prosentase keberhasilan program ini adalah
wajah
92,86 %.
Nama F
R
Tr F F2
R R1 R2
Jumlah 5 Prosen tase
Ts F3 F4 F5 F6 F7 F8 F9 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 14
Dikena li V V V V V
IMPLEMENTASI Tidak
V V V V V V V V V 13 1 13/14* 1/14*1 100=92 00=7, ,86 14
Dari tabel skenario uji coba di atas
Tampilan training
Pada proses ini kita hanya butuh mengetuk tombol training maka data akan otomatis memproses semua metode yang digunakan yang hasil perolehan semua proses akan ditampilkan di stringgrid dan memo. Tampilan testing
dilakukan 19 gambar yang akan digunakan untuk uji coba. 2 orang yang dijadikan uji coba harus menuliskan 9, 10 kali tanda tangan mereka untuk dijadikan uji coba. Pada 19 gambar tanda tangan F dan R, 2 Indah Permatasari | 12.1.03.02.0254 Fakultas Teknik - Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 6||
Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri
Pada proses ini kita memilih data yang
2.
Amien Syafei, Wahyul., Ari Bowo,
akan diuji yang terdapat pada folder data
Subchan Ajie. 2011. Studi Komparasi
testing. Saat user mengetuk tombol testing,
Ukuran
maka data citra tanda tangan yang akan
Menggunakan
diuji
akan
di
menghasilkan
File
Hasil
Deteksi
Operator
Tepi Sobel,
proses
sehingga
Roberts, dan Prewitt. Jurnal Sistem
identintas
dengan
Informasi Bisnis 01 ISSN: 2088-3587
keterangan jarak tiap partisi kepada jarak
SINBIS.
dalam database. Jarak yang paling kecil
http://portalgaruda.org, diunduh pada
itulah yang akan dipilih.
26 November 2015.
2.
3.
KESIMPULAN
(Online).
Tersedia:
:
Damayanti, Fitri., Setiawan, Wahyudi.
Cara mengenali tanda tangan manusia
2013.
dengan memprosesnya dengan metode
dengan Metode Modified Direction
Euclidean
Feature
Distance.
Dengan
metode
Pengenalan
(MDF)
Tanda
dan
Tangan
Euclidean
Euclidean Distance data training dan
Distance. Bali: Prosiding Conference
testing akan dicari selisih jaraknya, dan
on
hasil selisih jarak terkecil akan dijadikan
Electrical and Information System.
hasil proses. Metode Euclidean Distance
ISSN: 978-602-7776-72-2 (Online),
dapat
Tersedia: http://ojs.unud.ac.id
melakukan
identifikasi
dengan
akurasi sebesar 92,86 %. Besar kecilnya
4.
Smart-Greem
Technology
in
Taufiqurrohman, Hidayatno, Achmad.,
presentase keakuratan data tergantung dari
Ajulian
jumlah gambar database dan gambar query
Pengenalan Plat Nomor Sepeda Motor
yang
Euclidean
dengan Menggunakan Metode Jarak
Distance dapat melakukan identifikasi
Euclidean. Semarang: Jurnal Ilmu
dengan akurasi sebesar 92,86 %. Besar
Pendidikkan
kecilnya
http://www.elektro.undip.ac.id
di
proses.
Metode
presentase
keakuratan
data
Zahra,
Ajub.
(Online).
2013.
Tersedia:
tergantung dari jumlah gambar database dan gambar query yang di proses. IV. DAFTAR PUSTAKA 1.
Adiwilaga, Pengukuran
Anugrah.2014. Jarak
Teori (Online),
tersedia:http://blogs.itb.ac.id/, diunduh pada 16 Juli 2016.
Indah Permatasari | 12.1.03.02.0254 Fakultas Teknik - Teknik Informatika
simki.unpkediri.ac.id || 7||