BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tanda tangan dengan sifat uniknya merupakan salah satu dari sekian banyak atribut personal yang diterima secara luas untuk verifikasi indentitas seseorang, alat pembuktian kepemilikan berbagai transaksi atau dokumen di dalam masyarakat. Sampai saat ini, untuk keperluan legalitas, hampir semua dokumen seperti cek bank, paspor perjalanan dan sertifikat akademik perlu diotorisasi dengan menggunakan tanda tangan. Karena begitu pentingnya arti tanda tangan, secara hukum dinyatakan pula bahwa fungsi tanda tangan adalah untuk memberikan ciri atau mengindividualisir suatu akta (Wibowo, 2001). Terdapat hubungan yang erat antara pengenalan dan verifikasi tanda tangan. Pengenalan merupakan proses untuk menemukan siapa pemilik tanda tangan. Sedangkan verifikasi adalah tahap pengambilan keputusan apakah klaim pemilik tanda tangan sama dengan hasil pengenalan (Satyarthi & Gupta, 2013). Jika sama maka hasil verifikasi dinyatakan diterima atau tanda tangan adalah asli, namun jika sebaliknya maka hasil verifikasi dinyatakan ditolak atau tanda tangan adalah tiruan (Ozgunduz et al., 2005). Dalam bidang pengenalan pola proses pengenalan umumnya menggunakan metoda pengklasifikasi yang bekerja berdasarkan prinsip pengukuran kesamaan ciri obyek yang ingin dikenali dengan kelas-kelas obyek yang sudah ada. Oleh karena itu sistem verifikasi yang dimaksud dalam penelitian ini mengacu prinsip verifikasi yang serupa yaitu verifikasi selalu diawali dengan proses pengenalan dan dilanjutkan dengan tahap pengambil keputusan apakah hasil pengenalan tanda tangan sesuai dengan klaim pemiliknya atau tidak. Berdasarkan prosesnya sistem verifikasi tanda tangan otomatis dapat dikategorikan menjadi 2 jenis yaitu on-line dan off-line. Sistem verifikasi on-line mengacu pada suatu proses yang mana penandatangan menggunakan pena khusus atau stylus untuk membuat tanda tangannya. Sedangkan sistem verifikasi off-line 1
2 hanya bekerja dengan pemrosesan citra tanda tangan yang dapat diperoleh dari suatu mesin pemindai atau kamera digital. Verifikasi secara off-line memiliki beberapa keuntungan dibandingkan verifikasi secara on-line (Nguyen et al., 2010). Pertama, verifikasi jenis ini telah diterima secara luas di dalam masyarakat. Kedua, prosesnya relatif lebih sederhana karena tidak memerlukan peralatan khusus. Ketiga, masih terdapatnya sejumlah besar formulir check perbankan, formulir kepemilikian kartu kredit, atau dokumen-dokumen resmi yang masih ditanda tangani secara manual setiap harinya. Atas dasar ketiga alasan tersebut verifikasi secara off-line dipertimbangkan memiliki potensi untuk diteliti dan dikembangkan. Beberapa upaya peningkatan akurasi dan kecepatan verifikasi tanda tangan secara off-line telah dilakukan dalam banyak penelitian (Ismail et al., 2008), (Kiani et al., 2009), (Pourshahabi et al., 2009), (Nguyen et al., 2010), (Nguyen & Blumenstein, 2011), (Parodi et al., 2011), (Vargas & Ferrer, 2011), (Sigari et al., 2011). Dari sudut pandang pemrosesan citra berbasis ciri, ciri pada citra tanda tangan dapat dikatakan serupa dengan ciri karakter tulisan tangan. Keduanya tersusun atas beragam garis dan lengkungan (curve) yang memiliki arah atau orientasi (Cheriet et al., 2007). Orientasi atau arah goresan memainkan peran penting dalam membedakan antara berbagai karakter atau tanda tangan seorang dengan orang yang lain. Oleh karena itu dalam penelitian ini ciri orientasi dan lengkungan (curve) menjadi ciri yang akan diekstraksi dari citra tanda tangan dan digunakan dalam verifikasi tanda tangan. Ciri Histogram of Oriented Gradient (HoG) atau histogram lokal adalah salah satu deskriptor ciri yang berbasis pada arah dan digunakan pada pengolahan citra dan computer vision. Ciri HoG dideskripsikan pertama kali oleh Dalal dan Triggs (2005) pada paper mereka bulan Juni 2005. Dalam paper tersebut algoritma HOG difokuskan pada permasalahan deteksi pejalan kaki dalam citra statis. Ekstraksi ciri HOG dilakukan dengan menghitung orientasi gradien di suatu daerah yang dilokalisasi pada citra. Curvature atau kelengkungan merupakan ciri tingkat rendah yang umum digunakan dalam pengenalan pola. Secara intuitif, curvature merupakan laju
3 perubahan arah tepi (Nixon & Aguado, 2002). Laju perubahan arah tepi ini dapat mengkarakterisasi titik-titik dalam kurva; titik-titik dimana arah tepi berubah secara cepat disebut sudut atau corner, sedangkan titik-titik di mana terdapat sedikit perubahan dalam arah tepian merupakan garis lurus. Titik-titik ekstrem tersebut sangat berguna untuk deskripsi dan pencocokan bentuk, karena curvature mampu mewakili informasi yang signifikan. Sebagai deskriptor ciri obyek, curvature telah berhasil digunakan dalam beberapa penelitian tentang pengenalan pola. Salah satunya adalah pengenalan karakter angka tulisan tangan (Fujisawa et al., 2000). Dalam penelitian ini digunakan salah metoda ekstraksi ciri curvature, yaitu Bi-Quadratic Interpolation. Metoda ini dikenakan pada citra greyscale tulisan tangan angka yang berukuran 120x80 piksel. Penerapan metoda tersebut menghasilkan akurasi pengenalan sebesar 99,37% dengan waktu cpu sebesar 0,078 detik tiap karakternya. Berdasarkan uraian fakta yang ada maka dalam penelitian ini dilakukan kombinasi ciri orientasi gradien dan curvature dalam verifikasi tanda tangan secara off-line. Selanjutnya, kedua ciri ini direpresentasikan sebagai Histogram of Oriented Gradient (HOG) dan Histogram of Curvature (HoC). Algoritma yang direpresentasikan oleh Dalal dan Triggs dalam paper mereka tentang pendeteksian pejalan kaki pada citra statis akan digunakan sebagai metoda representasi ciri ke dalam bentuk HOG. Kombinasi kedua representasi ciri ini diharapkan mampu digunakan sebagai salah satu metoda dalam proses verifikasi tanda tangan secara off-line. 1.2 Perumusan Masalah Berdasarkan beberapa uraian yang ada dalam bagian latar belakang, dapat dirumuskan permasalahan yang akan diselesaikan dalam penelitian ini, antara lain: 1. Bagaimana memanfaatkan ciri Histogram of Orientation Gradient (HOG) dan Histogram of Curvature (HoC) dari citra tanda tangan yang berbentuk digital dalam sistem verifikasi tanda tangan off-line. 2. Bagaimana menguji akurasi proses sistem verifikasi yang dihasilkan.
4 1.3 Batasan Masalah Ruang lingkup penelitian adalah sebagai berikut: 1. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang umum digunakan dalam penelitian verifikasi tanda tangan secara offline yaitu data set GPDS960Signature Corpus dan FUM-PHSDB. Untuk dataset pertama bisa didapatkan melalui permintaan tertulis pada Universidad de Las Palmas de Grand Canaria Spanyol. Sedangkan dataset yang kedua dapat diunduh melalui internet. Harapan dari penggunaan kedua data set ini adalah bahwa hasil yang ada bisa dibandingkan dengan penelitian-penelitian yang telah ada. 2. Warna tanda tangan tidak dijadikan ciri dan bahan pertimbangan dalam sistem verifikasi, oleh karena itu citra yang didapatkan dari hasil pemindaian form isian cukup disimpan dalam bentuk citra greyscale. 1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian Penelitian ini bertujuan melakukan eksplorasi metoda ektraksi ciri HOG dan HoC dengan berbagai variasinya sehingga dapat digunakan dalam sistem verifikasi tanda tangan secara offline. Hasil dari penelitian ini secara khusus diharapkan mampu menyediakan perangkat lunak sistem verifikasi tanda tangan yang dapat digunakan sebagai sub sistem dalam pengembangan sistem informasi lainnya. 1.5 Keaslian Penelitian Berbagai penelitian tentang verifikasi tanda tangan telah dilakukan dengan berbagai macam metoda (Ismail et al., 2008), (Kiani et al., 2009), (Pourshahabi et al., 2009), (Nguyen et al., 2010), (Nguyen & Blumenstein, 2011), (Parodi et al., 2011), (Vargas & Ferrer, 2011), (Sigari et al., 2011). Namun metoda yang digunakan dalam beberapa penelitian tersebut tidak menggunakan ciri HOG dan HoC. Oleh karena itu, peneliti berusaha melakukan eksplorasi metoda verifikasi tanda tangan offline dengan menggunakan ciri HOG dan HoC. Dalam penelitian juga dilakukan penggabungan ciri yang dilakukan pada 2 tingkat ukuran sel yang
5 berbeda. Adapun penelitian-penelitian lain yang berkaitan dengan topik ini dapat dilihat pada halaman tinjauan pustaka. 1.6 Metodologi Penelitian Metode penelitian yang digunakan di dalam penelitian ini adalah: 1. Studi kepustakaan Penelitian ini diawali dengan melakukan kajian bahan pustaka tentang teori maupun aplikasi dari pre-processing, ekstraksi ciri citra tanda tangan, metoda histogram of Oriented Gradient, Histogram of Curvature, dan klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM). Bahan pustaka dapat berupa buku teks, jurnal, hasil-hasil penelitian lainnya baik dari dalam negeri maupun luar negeri maupun sumber-sumber informasi yang masih terkait dengan topik penelitian ini. 2. Analisis sistem Melakukan analisa terhadap kebutuhan fungsional maupun non-fungsional yang dibutuhkan dalam pengembangan sistem. 3. Perancangan sistem Perancangan sistem yang dilakukan dengan mendahulukan perancangan alur, baik alur bagian pembentukan data pembelajaran yang disebut alur development maupun alur bagian verifikasi yang disebut alur application. Tahap perancangan selanjutnya adalah basisdata, perancangan arsitektur aplikasi, perancangan antarmuka dan yang terakhir adalah perancangan pengujian. 4. Implementasi Tahap implementasi pada penelitian ini dilakukan dengan proses pembentukan basis data, penulisan kode program untuk bagian development maupun bagian application, dan kompilasi aplikasi. 5. Pengujian sistem Pengujian sistem dalam penelitian ini dilakukan dalam 2 tahap. Tahap pertama adalah dilakukan penguujian terhadap prosedur-prosedur program yang telah diimplementasikan. Dan tahap kedua adalah pengujian keakuratan hasil proses verifikasi citra tanda tangan secara offline.
6 1.7 Penulisan Laporan Sesuai dengan kaidah bentuk penulisan laporan penelitian yang dikeluarkan oleh FMIPA UGM maka tiap tahapan penelitian ini yang telah dilakukan disusun dalam bentuk laporan tesis dengan urutan sebagai berikut: Bab I Pendahuluan Bab ini menjelaskan tentang latar belakang, rumusan masalah, batasan masalah, keaslian penelitian, tujuan dan manfaat penelitian, metodologi penelitian, dan penulisan laporan. Bab II Tinjauan Pustaka Bab ini menjelaskan tentang referensi mengenai penelitian terdahulu yang mendukung serta mendasari semua yang berkaitan dengan permasalahan yang dipilih. Bab III Landasan Teori Bab ini berisi tentang teori yang akan digunakan dalam penelitian. Bab IV Analisis dan Rancangan Sistem Bab ini membahas tentang penjelasan mengenai rancangan bagian development yang termasuk didalamnya terdapat pre-prosesing, ekstraksi ciri, penyimpanan ciri ke dalam basis data dan pembelajaran SVM. Bahasan berikutnya adalah rancangan bagian application yang memiliki kesamaan dengan bagian development namun berbeda pada tahap akhirnya yaitu verifikasi citra tanda tangan. BAB V Implementasi Sistem Bab ini akan membahas mengenai implementasi dari hasil rancangan. Bab VI Hasil dan Pembahasan Bab ini menampilkan keluaran sistem yang telah dibangun, hasil pengujian dari beberapa skenario pengujian dan pada bagian akhir dipaparkan analisis hasil pengujian. Bab VII Kesimpulan dan Saran Bab ini membahas tentang kesimpulan dan saran dari proses penyelesaian permasalahan yang telah dilakukan dalam penelitian.