1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah dibuat diatas, rumusan masalah yang dapat diambil adalah :

Transkripsi

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tanda tangan adalah sebuah bentuk khusus dari tulisan tangan yang mengandung karakter khusus dan bentuk-bentuk tambahan yang sering digunakan sebagai bukti vertifikasi identitaas seseorang. Sebagian tanda tangan dapat dibaca, namun banyak pula tanda tangan yang tidak dapat dibaca (unreadable). Kendati demikian, sebuah tanda tangan dapat ditangani sebagai sebuah citra sehingga dapat dikenali dengan menggunakan aplikasi pengenalan pola pada pengolahan citra (OZ, 2003). Jaringan syaraf tiruan merupakan salah satu cabang dari A.I yang dapat digunakan untuk pengenalan pola tanda tangan. Karena tanda tangan merupakan mekanisme primer untuk authentication dan authorization dalam transaksi legal, kebutuhan akan penelitian padapengembangan aplikasi pengenalan dan verifikasi tanda tangan yang otomatis dan efisien meningkat pada tahun-tahun terakhir ini (Özgündüz, 2005). Tanda tangan merupakan salah satu bukti untuk membenarkan atau mengesahkan suatu dokumen, dikarenakan keaslian yang memiliki tanda tangan yang menjadi aset yang sangat berharga bagi dari suatu organisasi, perusahaan, pemerintah, maupun pribadi. Hal ini menyebabkan keaslian (autentifikasi) tanda tangan menjadi sangat penting untuk dilindungi dari orang-orang yang tidak bertanggung jawab yang akan memanipulasi tanda tangan untuk kepentingannya yang dapat merugikan orang lain. Pada penelitian ini, digunakan pendekatan metode Learning Vector Quantization(LVQ) dengan pengolahan citra tanda tangan Edge Detection Method menggunakan metode sobel untuk menandai bagian yang menjadi detil citra tanda tangan (input untuk LVQ). 1

2 2 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang yang telah dibuat diatas, rumusan masalah yang dapat diambil adalah : 1. Bagaimana mengimplementasikan Aplikasi pengenalan pola tanda tangan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan LVQ dengan operator Sobel untuk deteksi tepi? 2. Menentukan berapa nilai optimasi dan bobot Jaringan Syaraf Tiruan LVQ terhadap nilai Learning Rate pada pengenalan pola tanda tangan? 1.3 Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitianpengenalan pola tanda tangan menggunakan jaringan syaraf tiruan LVQ ini adalah mendapatkan suatu aplikasi pengenalan pola tanda tangan menggunakan jaringan syaraf tiruan LVQ dan mencari titik optimal dengan menggunakan metode sobel untuk deteksi tepi sehingga bisa menghasilkan pendeteksian tanda tangan yang lebih akurat. 1.4 Batasan Masalah Berkaitan dengan luasnya permasalahan yang ada, maka ruang lingkup pembahasan masalah dalam laporan pengenalan pola tanda tangan menggunakan jaringan syaraf tiruan LVQ ini dibatasi sebagai berikut : a. Data input adalah berupa image tanda tangan manual bertipe bitmap (.bmp) dan prosesnya berupa image (offline recognition). b. Data input format ukuran file image dari tanda tangan diambil 340x272 pixel c. Citra tanda tangan yang dilakukan dalam penelitian ini diambil 20 responden dengan masing-masing orang memberikan 3 contoh tanda tangan sebagai data latih, jadi data keseluruhan sebanyak 60 tanda tangan

3 3 1.5 Manfaat Penelitian Manfaat dari penelitian pengenalan pola tanda tangan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan LVQ dengan metode Sobel ini adalah untuk mengetahui keaslian (autentifikasi) tanda tangan pada dokumen teks dengan mengembangkan aplikasi untuk mengidentifikasi pola tanda tangan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan LVQ 1.6 Metodologi Penelitian Obyek Penelitian Pada penelitian ini, obyek yang akan di identifikasi adalah tanda tangan yang sudah di capture menggunakan scanner. Dimana tanda tangan tersebut kemudian dirubah menjadi citra biner yang akan dihitung jumlah nilai piksel hitamnya Variabel Penelitian Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah : 1. Maksimal epoch 2. Nilai learning rate 3. Target error Metode Pengumpulan Data Metode yang dilakukan pada penelitian ini adalah metode observasi dan studi pustaka. 1. Metode Observasi Dalam metode observasi ini akan dilakukan pengumpulan data dengan cara mengamati, meneliti dan mengambil data yang di dapatkan dari foto atau data yang telah di dapatkan. Dimana data yang dikumpulan adalah foto-foto bahasa isyarat yang kemudian akan diproses dengan cara merubah menjadi citra grayscale, kemudian proses ekstraksi fitur agar mendapatkan keypoint yang diperlukan. 2. Metode Studi Pustaka

4 4 Dalam metode studi pustaka ini telah dilakukan pengumpulan jurnal, membaca buku, hasil penelitian dan skripsi atau tesis yang sudah pernah dilakukan sebelumnya dan di pelajari untuk menunjang sistem yang akan di buat pada penelitian ini Pengujian Sistem Pada tahapan ini akan dilakukan pencarian arsitektur jaringan saraf tiruan yang optimal dalam proses pelatihan dan pengenalan. Arsitektur jaringan saraf tiruan yang dimaksudkan adalah nilai learning rate dan target error Pengujian ini dilakukan dengan cara mencoba jumlah unit pada learning rate antara 0,01 sampai 0,09. nilai max epoch adalah 100 dan 1000 untuk mendapatkan hasil yang maksimal maka epoch dapat diperbesar hingga epoch. Hasil dari uji coba disajikan pada tabel berikut : Tabel 1.1 Rancangan Tabel Tanda Tangan Manual LVQ LearningRate Max Epoch Target Error Waktu Training Hasil Training Konvergen Hasil Metode Penelitian Metode Penelitian yang digunakan dalam aplikasi ini adalah sebagai berikut: 1. Pengumpulan data-data yang diperlukan Beberapa metode yang akan dipakai dalam pengumpulan data: a. Studi Literatur Pada metode ini penulis akan melakukan pencarian, pembelajaran dari berbagai macam literatur dan dokumen yang menunjang pengerjaan skripsi ini khususnya yang berkaitan dengan autentifikasi pengenalan pola tanda tangan manual menggunakan jaringan saraf tiruan LVQ

5 5 b. Browsing Melakukan pengamatan ke berbagai macam website di internet yang menyedikan informasi yang mendukung dan relevan dengan permasalahan dalam pembuatan sistem ini. 2. Analisa data yang telah dikumpulkan Membuat analisa terhadap data yang sudah diperoleh dari hasil studi literatur dan browsing yaitu menggabungkan dengan laporan dan kebijakan pemakai menjadi spesifikasi yang terstruktur dengan menggunakan pemodelan. 3. Perancangan dan Desain Sistem Memahami rancangan aplikasi sesuai data yang ada dan mengimplementasikan model yang diinginkan oleh pengguna. Pemodelan sistem ini berupa Context Diagram, Data Flow Diagram, ER-Diagram dan Flowchart, guna mempermudah dalam proses-proses selanjutnya. 4. Pembuatan Aplikasi Tahap ini merupakan tahap pembuatan dan pengembangan aplikasi sesuai dengan desain sistem yang ditetapkan pada tahap sebelumnya. Aplikasi autentifikasi pengenalan pola tanda tangan manual menggunakan jaringan saraf LVQ dibangundengan bahasa pemograman Delphi.