BAB II TINJAUAN PUSTAKA. teori yang sesuai dengan penelitian printer forensik

dokumen-dokumen yang mirip
BAB I PENDAHULUAN. keberadaannya mempunyai peran penting sebagai support untuk menjalankan

PRINTER FORENSIK UNTUK IDENTIFIKASI DOKUMEN CETAK

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

PENGEMBANGAN PRINTER FORENSIK UNTUK IDENTIFIKASI DATA DOKUMEN CETAK

BAB 1 PENDAHULUAN. memindahkan data secara manual ke dalam komputer untuk dapat diolah lebih

BAB I PENDAHULUAN. Sistem penglihatan manusia memiliki akurasi yang besar dalam mengenali

BAB I PENDAHULUAN. warisan budaya yang ada di Bali yang perlu mendapatkan perhatian karena mulai

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM. Dalam pengerjaan tugas akhir ini memiliki tujuan untuk mengektraksi

Mempelajari dasar-dasar teori dan mengumpulkan referensi yang berhubungan dengan batubara, jenis batubara, metode ekstraksi ciri Discrete Wavelet

BAB I PENDAHULUAN. bahkan di Dunia. Penyakit jantung dapat dideteksi dengan alat elektrokardiograf

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. 1 U n i v e r s i t a s T e l k o m

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

PENENTUAN JENIS FRAKTUR BATANG (DIAFISIS) PADA TULANG PIPA BERBASIS PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DAN SUPPORT VECTOR MACHINE

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Perancangan Konversi Braille Ke Teks Berbasis Android

IDENTIFIKASI TANDA TANGAN DENGAN DETEKSI TEPI DAN KOEFISIEN KORELASI

BAB 1 PENDAHULUAN. Perkembangan pengetahuan dibidang kecerdasan buatan sedemikian

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

PERBANDINGAN KINERJA EKSTRAKSI FITUR TINGKAT RENDAH MENGGUNAKAN METODE

geofisika yang cukup popular. Metode ini merupakan metode Nondestructive Test yang banyak digunakan untuk pengamatan dekat

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

STEGANALISIS CITRA DIGITAL BERBASIS DISCRETE COSINE TRANSFORM DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Least Square Support Vector Machines yang dilakukan oleh (Anindya Ghosh et

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. tanaman tembakau yang termasuk dalam genus Nicotiana. Secara umum

Verifikasi Tanda Tangan Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Ekstraksi Ciri Harris Corner

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

IDENTIFIKASI PENULIS MELALUI POLA TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

DAFTAR ISI. BAB II... Error! Bookmark not defined.

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

SISTEM REKOGNISI KARAKTER NUMERIK MENGGUNAKAN ALGORITMA PERCEPTRON

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Informatika. Skripsi Sarjana Komputer. Semester Ganjil tahun 2007/2008 OTOMATISASI SEGMENTASI DOKUMEN

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. kulit rentan mengalami penyakit, salah satu penyakit yang paling berbahaya adalah kanker kulit.

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Indonesia

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

APLIKASI PENGKLASIFIKASIAN MOTIF BATIK TULIS LASEM MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL CO-OCCURRENCE MATRICES (GLCM) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang !! "(!

Techno.COM, Vol. 16, No. 3, Agustus 2017 : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro 2

BAB I PENDAHULUAN. memberikan dampak yang luas dalam bagaimana manusia menjalani hidupnya.

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

PEMBUATAN WEB SERVICE SEBAGAI LAYANAN PENDETEKSI KONTEN PORNOGRAFI PADA CITRA DIGITAL DENGAN METODE IMAGE ZONING

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN

UKDW BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

Identifikasi Tanda Tangan Dengan Ciri Fraktal dan Perhitungan Jarak Euclidean pada Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur

BAB 1 PENDAHULUAN. 1 Universitas Telkom

BAB I PENDAHULUAN. Pada zaman sekarang ini bagi sebagian masyarakat kendaraan bermotor

BAB 3 METODOLOGI. melakukan pengamatan dan analisis dari gambar yang didapat. Untuk bisa mendapatkan

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

ANALISIS PERFORMANSI SISTEM DETEKSI CITRA TULISAN TANGAN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI CURVELET DAN K-NEAREST NEIGHBOR

UKDW BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

APLIKASI DETEKSI MIKROKALSIFIKASI DAN KLASIFIKASI CITRA MAMMOGRAM BERBASIS TEKSTUR SEBAGAI PENDUKUNG DIAGNOSIS KANKER PAYUDARA

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB III LANDASAN TEORI. 3.1 Metode GLCM ( Gray Level Co-Occurrence Matrix)

1 BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

1. Pendahuluan. 1.1 Latar belakang

BAB III METODOLOGI. Support Vector Machines (SVM) merupakan salah satu metode machine

KLASIFIKASI JENIS DAGING BERDASARKAN TEKSTUR MENGGUNAKAN METODE GRAY LEVEL COOCURENT MATRIX

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. beberapa dekade ini. Kanker paru merupakan pertumbuhan sel-sel abnormal yang

BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

ISSN : e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.2 Agustus 2017 Page 1980

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

1 BAB I PENDAHULUAN. Pengajaran yang diperoleh dari sekolah adalah pengenalan dan pemahaman akan

BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG. Tekstur adalah salah satu elemen dasar citra. Elemen dasar ini berupa ciriciri

BAB I PENDAHULUAN 1.2. Latar Belakang Permasalahan

Ekstraksi Fitur Warna, Tekstur dan Bentuk untuk Clustered- Based Retrieval of Images (CLUE)

ADLN - PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA BAB I PENDAHULUAN

PENDAHULUAN. Latar Belakang

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Alat yang digunakan dalam penelitian ini adalah: b. Memori : 8192 MB. c. Sistem Model : Lenovo G40-45

Pengenalan Jenis Pempek Menggunakan Metode Canny & K-Nearest Neighbor (KNN) Berdasarkan Bentuknya

BAB 1 PENDAHULUAN UKDW

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah

UKDW 1. BAB I PENDAHULUAN. 1.1.Latar Belakang Masalah

PENDETEKSIAN MANIPULASI CITRA BERBASIS COPY-MOVE FORGERY MENGGUNAKAN EUCLIDIAN DISTANCE DENGAN SINGLE VALUE DECOMPOSITION

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

(Adaptive Neuro- akurasi 58,33% untuk 9 kelas output

BAB III METODE PENELITIAN

ANALISIS FITUR TEKSTUR DAUN MANGGA DENGAN FISHER S DISCRIMINANT RATIO UNTUK PENCAPAIAN FITUR YANG INFORMATIF

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan

Transkripsi:

BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bagian ini akan menguraikan tentang tinjauan pustaka dan landasan teori yang sesuai dengan penelitian printer forensik 2.1 Tinjauan Pustaka Penelitian printer forensik untuk identifikasi dokumen cetak menggunakan GLCM telah banyak dilakukan. Tetapi yang secara spesifik melakukan identifikasi dokumen cetak pada jenis dan tipe printer yang sama belum dilakukan. Oleh karena itu tinjauan literatur yang akan dipaparkan akan mengacu pada penelitian sudah dilakukan Pada penelitian yang dilakukan oleh Tsai dan Liu (2013) dengan judul Digital Forensics for Printed Source Identification, disampaikan bahwa konten digital dapat menjadi peran penting pada proses identifikasi suatu data untuk pembuktian di pengadilan. Dalam hal ini konten digital tersebut merupakan dokumen cetak yang telah diubah ke bentuk digital melalui proses cetak. Tahapan identifikasi yang ditawarkan oleh Tsai dan Liu (2013) yaitu (1) mengumpulkan dokumen cetak yang berasal dari printer yang berbeda (2) Melakukan proses scan dengan resolusi 300 dpi menggunakan mode grayscale. (3) Mengumpulkan ciri menggunakan GLCM sebanyak 22 dan menggunakan wavelet sebanyak 12 (4) Dari 34 ciri tersebut dilakukan seleksi untuk mendapatkan lamda tertinggi (5) Menggunakan SVM untuk dilakukan proses pelatihan ke sistem (6) Proses identifikasi gambar dan melakukan pencocokan. Pengujian dilakukan menggunakan 12 jenis printer yang berbeda. Secara spesifik karakter yang di

10 analisis merupakan karakter cina. Hasil pencocokan terhadap ciri dengan melalui proses pelatihan didapatkan akurasi mencapai 98,64 %. Untuk penelitian yang dilakukan oleh Gebhardt, dkk. (2013), dengan judul Document Authentication Using Printing Technique Features and Unsupervised Anomaly Detection, dinyatakan bahwa untuk melakukan identifikasi pada suatu dokumen cetak dapat dilakukan berdasarkan adanya anomali pada bagian tepi suatu karakter hasil print. Jenis data pengujian yang digunakan berupa (1) Dokumen kontrak, jenis dokumen ini hanya berisi teks dengan berbagai font yang berbeda (2) Dokumen Fatur, dokumen ini berisi teks, terdapat logo dan garis (3) Karya ilmiah, dokumen ini berisi teks, garis, gambar, diagram, formula. Dokumen-dokumen tersebut dipindai menggunakan scan dengan resolusi 400 dpi. Sedangkan untuk proses identifikasi yang ditawarkan disampaikan oleh Gebhardt, dkk. (2013) terbagi menjadi dua proses yaitu ekstraksi ciri dan deteksi anomali. Untuk proses ektraksi ciri, akan diambil ciri intrinsik yang sesuai yang merupakan ciri pada dokumen. Untuk langkah kedua adalah membandingkan ciri dokumen tersebut dengan dokumen lainnya, berdasarkan pengujian yang dilakukan dinyatakan oleh Gebhardt, dkk. (2013) bahwa hasil pengujian tersebut berhasil dengan baik. Mengacu pada penelitian yang dilakukan oleh Elkasrawi & Shafait (2014) yang berjudul Identification using Supervised Learning for Document Forgery Detection, identifikasi yang dilakukan untuk mengetahui pemalsuan pada dokumen cetak. Selain itu Elkasrawi & Shafait (2014) juga berpendapat bahwa hasil proses identifikasi dipengaruhui oleh penggunakan resolusi pada

11 proses scan. Selain itu Elkasrawi & Shafait (2014) juga melakukan klasifikasi dpi untuk proses scan dan disampaikan bahwa untuk kualitas rendah berkisar 100 sampai dengan 200 dpi, untuk kualitas sedang mempunyai nilai pada kisaran 300 sampai dengan 400 dpi sedangkan untuk kualitas yang baik mempunyai nilai diatas 400 dpi. Adapun proses identifikasi dilakukan dengan menggunakan tahapan sebagai berikut (1) melakukan pemeriksaan terhadap baris teks dari dokumen yang telah dicetak (2) melakukan proses filtering untuk mendapatkan citra yang bersih terhadap noise (3) melakukan proses ekstraksi untuk mendapatkan ciri yang terdapat pada garis, dari hasil pengujian didapatkan akurasi sebesar 76,75%. Selain itu beberapa penelitian yang sejenis tentang identifikasi pada dokumen cetak seperti yang disampaikan oleh Wu, dkk. (2009), yang menyatakan bahwa salah satu data digital yang digunakan untuk proses identifikasi adalah data dari dokumen cetak. Menurut Devi, dkk. (2009) dokumen cetak merupakan hasil cetak yang mengandung tulisan ataupun isian lainnya yang berisi suatu informasi. Pada perkembangannya proses forensik berperan untuk mengidentifikasi keaslian suatu dokumen ataupun melakukan penelusuran terhadap sumber dokumen yang digunakan untuk proses mencetak. Untuk melakukan identifikasi pada dokumen cetak perlu mengetahui ataupun mendapat ciri seperti pendapat yang disampaikan oleh Wu, dkk. (2009). Proses ekstraksi ciri menurut Wu, dkk. (2009) di dapat dari kualitas cetak, lebar baris, raggedness kesalahan penyemprotan, bulatan titik, dan jumlah tetes pada pembentukan tulisan ataupun gambar. Selain itu untuk identifikasi ciri dapat dilakukan dengan mengektraksi suatu huruf contohnya

12 adalah huruf e. Serta penelitian sejenis yang dilakukan oleh Cohen (2010) disampaikan bahwa proses identifikasi dilakukan dengan membandingkan berbagai macam jenis huruf dan karakter yang tercetak. Identifikasi dokumen cetak bertujuan untuk melakukan penelusuran tentang, keaslian dokumen dan mengatahui asal dokumen tersebut dicetak, Untuk keaslian dokumen dilakukan dengan membandingkan ciri dan karakteristik dari dokumen asli menurut Losavio dan Keeling (2013), sedangkan untuk identifikasi sumber dokumen cetak menurut Segovia, dkk. (2009) dilakukan dengan membandingkan ciri pada dokumen dari sumber yang telah diketahui dengan dokumen bukti yang belum diketahui sumbernya, jika ciri pada kedua dokumen tersebut adalah sama dan identik maka dapat dipastikan bahwa dokumen tersebut berasal dari printer atau peralatan cetak yang sama. Dari hasil review yang telah dilakukan berikut ditunjukkan pada Tabel 2.1 berikut ini; Tabel 2. 1 Pembanding (Research Positioning) No 1 Judul Metode Ektraksi Ciri Digital forensics for printed source identification Tsai dan Liu (2013) Gray-Level Co- Occurrence Matrix (GLCM) dan Discrete Wavelet Transform Document Authentication Using Printing Technique Features and Unsupervised Anomaly Detection Gebhardt, dkk. (2013) Identification using Supervised Learning for Document Forgery Detection Elkasrawi & Shafait (2014) Pengembangan Identifikasi Forensik Untuk Dokumen Cetak (Diusulkan sebagai Tesis) Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) dan

13 2 3 4 5 6 Metode Klasifikasi Jenis Dokumen Cetak Resolusi Scan Hasil Penelitian (DWT) Support Vector Machines (SVM) Merk sama jenis berbeda K-NN (K- Nearest Neighbor) Jenis Berbeda Gambar Teks Teks Support Vector Machines (SVM) Merk dan Jenis Berbeda Fuzzy C Mean 300 dpi 400 dpi 400 dpi 600 dpi 98,64%. - 75,76% - Merk dan jenis printer Sama Teks dan Gambar