JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 03, Nomor 01, Juni 2018 : 76 - 83

## PERANCANGAN APLIKASI ANDROID IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN MULTI LAYER PERCEPTRON
Gagas Novandra 1) , Muhammad Zidny Naf’an 2) , Tri Ginanjar Laksana 3)
1, 2,3) Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jl.D.I. Panjaitan No.128, Purwokerto Kidul, Purwokerto Sel., Purwokerto, Jawa Tengah 53147 e-mail: novandragagas@gmail.com 1) , zidny@ittelkom-pwt.ac.id 2) , anjarlaksana@ittelkom-pwt.ac.id 3)

## ABSTRAK
Sering terjadinya suatu kasus pemalsuan tanda tangan disebabkan karena metode yang digunakan untuk mengidentifikasi tanda tangan masih kurang baik dan tidak akurat. Hal ini dikarenakan identifikasi tanda tangan kebanyakan masih dilaku- kan dengan cara melihat langsung tanda tangan, beserta nama pemilik tanda tangan yang tercantum di bagian bawah tanda tangan pada sebuah dokumen. Mengidentifikasi tanda tangan dengan cara manual tentu memiliki banyak kelemahan seperti ketelitian  dan  ketepatan  saat  identifikasi  yang  kurang  absah,  sehingga  pemalsuan  tanda  tangan  sangat  mungkin  terjadi. Penelitian ini menggunakan metode Artificial Neural Network yang akan diterapkan pada aplikasi identifikasi tanda tangan. Neural Network merupakan metode yang dapat mendeteksi pola rumit dan tidak mengikuti seragkaian instruksi yang diberi- kan peneliti. Namun metode ini mampu belajar dengan sendirinya saat menghadapi permasalahan. Metode ini memiliki ke- lebihan  yaitu  kemampuan  untuk  memodelkan  fungsi  linear,  komputasi  paralel,  dan  mempunyai  sifat  mentolerir  kesalahan (fault tolerance). Penelitian ini diharapkan dapat membantu suatu lembaga, baik itu lembaga pemerintahan maupun lemba- ga swasta dalam mengidentifikasi pemilik dari suatu tanda tangan yang ada pada dokumen-dokumen penting seperti doku- men pencairan dana dan dokumen surat-menyurat. Sehingga kasus pemalsuan tanda tangan dapat diminimalisir. Selain hal tersebut dalam penelitian ini juga diharapkan agar nantinya sistem identifikasi tanda tangan dapat diterapkan pada suatu lembaga atau instansi.
Kata Kunci : Tanda Tangan, Artificial Neural Network, Identifikasi.

## ABSTRACT
Often the occurrence of a signature forgery case is caused because the method used to identify the signature is still poor and inaccurate. This is because most signature identification is still done by looking directly at the signature, along with the name of the signature owner listed at the bottom of the signature on a document. Identifying signatures manually certainly has many weaknesses like precision and accuracy when identification is less valid, so signature falsification is possible. This research uses Artificial Neural Network method that will be applied to signature identification application. Neural Network is a method that can detect complicated patterns and does not follow the instructions given by the researchers. However, this method can learn by itself when faced with problems. This method has advantages such as the ability to model linear func- tions, parallel  computing, and have a fault tolerance.This research is expected to  help  an institution,  whether government agency  or  private  institution  in  identifying  the  owner  of  a  signature  contained  in  important  documents  such  as  fund fluid documents  and  correspondence  documents.  So  the  case  of  signature  forgery  can  be  minimized.  In  addition  to  those  men- tioned in this study, it is also expected that the signature identification system can be applied to an institution or agency.
Keywords : Signature, Artificial Neural Network, Identification.

## I. P ENDAHULUAN
anda tangan merupakan coretan tangan dari setiap orang yang memiliki pola tertentu dan dijadikan sebagai salah satu alat identifikasi biometrik.  Identifikasi biometrik bermanfaat untuk berbagai keperluan, seperti sistem  keamanan  pada  perangkat  digital  dan  pelacakan  identitas  seseorang  [1].  Tanda  tangan  banyak digunakan  pada  berbagai  macam  dokumen  kegiatan  yang  memerlukan  tanda  tangan  sebagai  identifikasi  dan kebenaran  dari  dokumen.  Salah  satu  contoh  kegiatan  yang  paling  sering  membutuhkan  tanda  tangan  pada dokumen adalah kegiatan administrasi.
Sistem pengenalan biometrik biasanya dikembangkan untuk dua tujuan utama, yaitu identifikasi dan verifikasi. Sistem biometrik dapat dimodelkan berdasarkan sifat fisik dan sifat perilaku. Sifat fisik seperti wajah, sidik jari, dan iris sangat unik untuk setiap individu. Sementara sifat perilaku seperti suara, gaya berjalan dan tanda tangan [2]. Identifikasi pola tanda tangan sangatlah penting dilakukakan untuk mengidentifikasi pemilik sebenarnya dari suatu tanda tangan. Berdasarkan hasil studi literatur, didapatkan kasus – kasus pemalsuan tanda tangan:
T
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 03, Nomor 01, Juni 2018 : 76 - 83
Tabel 1.1 Kasus Pemalsuan Tanda Tangan Sumber Tahun Kasus Merdeka.com 2013 Pemalsuan  tanda  tangan  dilakukan  oleh  dua orang  dengan  memalsukan  tanda  tangan  seorang Gubernur  Maluku  Utara.  Pemalsuan  dilakukan guna  mengambil  alih  suatu  lahan  pertambangan milik  sebuah  perusahaan  perkebunan  di  Maluku Utara. NEWS Republika.co.id 2014 Seorang  suami  memalsukan  tanda  tangan istrinya  sendiri  pada  surat  persetujuan  dan  kuasa tanah.  Surat  tersebut  digunakan  untuk  menjual tanah karena sang suami memiliki hutang di suatu bank. Detiknews 2015 Kasus  pemalsuan  tanda  tangan  dialami  oleh salah satu artis Indonesia. Seseorang memalsukan tanda  tanga artis  tersebut pada dokumen proposal program siaran ke salah satu stasiun TV nasional. Kantor Berita Politik RMOL.co 2016 Mantan  sekretaris  kabinet  suatu  lembaga swadaya masyarakat (LSM) di Indonesia memalsukan  tanda  tangan  presiden  dari  LSM tersebut untuk mengubah akte notaris milik LSM. Timlo.net 2016 Pemalsuan tanda tangan dilakukan oleh mantan manager  suatu  club  sepakbola  Indonesia,  dengan memalsukan  tanda  tangan  temannya  untuk penarikan uang di salah satu Bank Kota Solo. Kompas.com 2017 Seorang istri memalsukan tanda tangan suaminya  pada  surat  kuasa  yang  seolah-olah diberikan kepadanya untuk mengambil surat tanda registrasi di suatu Kantor Pos Surabaya. Detiknews 2017 Kasus  tentang  pemalsuan  tanda  tangan  yang belum  lama  ini  terjadi  dilakukan  oleh  seorang mahasiswa  dari  salah  satu  universitas  ternama. Mahasiswa  tersebut  memalsukan  tanda  tangan dengan tujuan untuk mendapatkan beasiswa S2 di universitas ternama lain.
Berdasarkan  Tabel  1.1  diatas  dapat  dikemukakan  bahwa  kasus  pemalsuan  tanda  tangan  dapat  terjadi,  antara lain disebabkan oleh identifikasi yang kurang baik. Identifikasi tanda tangan kebanyakan dilakukan dengan cara manual,  yaitu  dengan  membandingkan  secara  langsung  tanda  tangan  beserta  nama  pemilik  tanda  tangan  yang biasanya tercantum di bagian bawah tanda tangan pada sebuah dokumen. Mengidentifikasi tanda tangan dengan cara  manual  tentu  memiliki  banyak  kelemahan.  Sehingga  ketelitian  dan  ketepatan  hasil  yang  diinginkan seringkali kurang memuaskan [3].
Penelitian  ini  akan  berfokus  pada  pendekatan offline ,  karena  kasus  pemalsuan  tanda  tangan  seringnya  terjadi pada  dokumen-dokumen  yang  memerlukan  tanda  tangan  secara  manual  pada  kertas.  Beberapa  penelitian  yang dilakukan dengan berdasarkan pendekatan secara offline , yaitu oleh Bansal, dkk [4]  yang  menggunakan metode Graph  Matching pada  sistem  verifikasi  citra  tanda  tangan  dan  menggunakan  metode Hungarian untuk menemukan kesamaan geometri, menunjukkan tingkat akurasi sistem lebih dari 89%.
Penelitian  lain  pada  sistem  verifikasi  tanda  tangan  dilakukan  olehBhatia  [5]yang  munggunakan  metode ArtificialNeural  Network dengan  model Feed  Forward  Backpropagation  Neural  Network untuk  klasifikasi  tanda tangannya  dan Levenberg-Marquardt (LM)  sebagai  algoritma  training  datanya.Dari  hasil  penelitian,  tingkat akurasi dari aplikasi secara umum mencapai 98,66%.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 03, Nomor 01, Juni 2018 : 76 - 83

## II. M ETODE

## A. Artificial Neural Network
Artificial  Neural  Network atau  jaringan  syaraf  tiruanmerupakan  sistem  pemroses  informasi  yang  mempunyai karakteristik  kinerja  khusus  yang  sama seperti jaringan syaraf biologis. Jaringan syaraf tiruan telah dikembang- kan secara umum sebagai model matematika dari sifat kognitif manusia atau syaraf biologi, dengan asumsi bah- wa [6]:
1. Pemrosesan informasi terjadi pada banyak elemen sedehana yang disebut neuron .
2. Sinyal lewat diantara banyak neuron melalui koneksi.
3. Setiap  koneksi  mempunyai  bobot  yang  bersesuaian,  yang  mana  dalam  kebanyakan  jaringan  syaraf  ba- nyak sinyal yang ditransmisikan.
4. Setiap neuron menerapkan fungsi aktivasi (biasanya non linear) ke jaringan inputnya (jumlah dari bobot sinyal input) untuk menentukan sinyal output.
Sebuah jaringan syaraf dikelompokkan berdasarkan:
1.  Pola dari koneksi antara banyak neuron (arsitektur).
2.  Metode untuk menentukan bobot pada koneksi (algoritma pelatihan atau pembelajaran pola).
3.  Fungsi aktivasi.
Dalam ArtificialNeuralNetwork ,  kerangka neuron disusun  dalam layer - layer yang  membentuk  suatu  pola  ko- neksi. Kerangka ini disebut netarchitecture (arsitektur jaringan).
B. Multilayer Perceptron
Multilayer  Perceptron (MLP)  merupakan  model  jaringan perceptron yang  menggunakan  kerangka  jaringan multilayer pada arsitekturnya. Perceptron merupakan salah satu model dari jaringan syaraf tiruan. Pada multilayer network , memiliki satu atau lebih layer tambahan yang menghubungkan antara unit input dan unit output . Layer ini disebut hidden units (unit tersembunyi). Secara umum, terdapat layer bobot antara tiap layer unit yang berde- katan ( input , hidden atau output ).

## Gambar 1. Multilayer Network
MLP adalah classifier linier yang menggunakan teknik supervisedlearning , untuk mengubah himpunan input menjadi himpunan output . Klasifikasi ini didasarkan pada fungsi prediktor linier, yang menggabungkan satu set bobot dengan vektor masukan. Berikut formula dari MLP [7]:
Y = F(x) = 𝜑(  𝑊 𝑗 𝑋 𝑗 + b) = 𝜑(𝑊 𝑇 X + b)
𝑛
𝑗 =1
Keterangan: Y = F ( x ) = output yang dihasilkan

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 03, Nomor 01, Juni 2018 : 76 - 83
W = bobot vektor
X = input vektor b = bias 𝜑 = fungsi aktivasi

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan-tahapan penelitian yang akan dilakukan diantaranya:
A. Pemisahan Dataset menjadi Data Training dan Data Testing
Dataset akan dipisahkan menjadi data training dan data testing dengan menggunakan algoritma K- foldcross validation . Data training dibagi menjadi k buah subset (sub-himpunan), dimana k adalah nilai dari fold . Misal jika nilai dari k yaitu 5 dengan jumlah dataset yang digunakan 900 tanda tangan asli, maka skema pembagian dataset menjadi data training dan testing sebagai berikut:
Tabel 3.1 Skema Algoritma K- Fold Cross Validation 180 Dataset
(126 Data Training , 54 Data Testing ) 180 Dataset (126 Data Training , 54 Data Testing ) 180 Dataset (126 Data Training , 54 Data Testing ) 180 Dataset (126 Data Training , 54 Data Testing ) 180 Dataset (126 Data Training , 54
Data Testing )
Rasio perbandingan data training dan data testing yang akan digunakan yaitu 70:30. Hal ini dikarenakan data tanda  tangan  yang  digunakan  cukup  banyak,  sehingga  dibutuhkan  proses  training  yang  lebih  lama  agar  tingkat akurasi yang dihasilkan besar.
B. Pra-Pemrosesan
Pada tahap ini, citra RGB pada data training dan data testing dikonversi menjadi citra grayscale . Setelah men- jadi citra grayscale , dilakukan proses segmentasi untuk memisahkan objek citra dari background citra. Citra hasil segmentasi ini merupakan citra biner. Segmentasi citra dilakukan dengan menggunakan metode pengambangan. Setelah citra biner didapatkan, resize citra dilakukan untuk membuat resolusi dan ukuran pada setiap citra sama.
C. Ekstraksi Fitur
Setelah citra biner didapatkan, langkah selanjutnya yaitu dilakukan ekstraksi fitur pada data training dan data testing dengan menggunakan metode Discrete Cosine Transform (DCT).DCT mengubah sinyal masukan domain spasial di masing-masing sel citra tanda tangan menjadi domain frekuensi dalam bentuk koefisien DCT[8]. Hasil dari  ekstraksi  fitur  berupa  ciri  atau  nilai  dari  setiap  citra  tanda  tangan  berdasarkan  parameter  yang  diguna- kan.Berikut merupakan formula yang digunakan untuk mendapatkan koefisien DCT dari sel citra (f (x, y)):
𝐺 𝑢, 𝑣  = 𝛼 𝑢 𝛼 𝑣      𝑓 𝑥, 𝑦 𝑁−1 𝑦=0 𝑀−1 𝑥=0 . 𝑐𝑜𝑠 2𝑥 + 1 𝑢𝜋
2𝑀 . 𝑐𝑜𝑠 2𝑦 + 1 𝑣𝜋 2𝑁
Untuk
𝛼 𝑢  = 1/ 𝑀,
2/𝑀, 𝑢 = 0 1 ≤ 𝑢 ≤ 𝑀 − 1
𝛼 𝑣  = 1/ 𝑁, 2/𝑁, 𝑣 = 0 1 ≤ 𝑣 ≤ 𝑁 − 1
Keterangan: f ( x , y )  = x , y merupakan elemen citra yang direpresentasikan oleh matriks f M , N = ukuran blok citra yang sudah dilakukan DCT u , v = persamaan menghitung satu entri gambar yang berubah  dari nilai nilai piksel matriks citra asli D. Training
Pada  tahap  ini,  setiap  data training dilatih  untuk  mendapatkan  nilai  bobot  dari  setiap  tanda  tangan.  Proses training ini  dapat  dilakukan  secara  berulang,  hingga  didapatkan  nilai  bobot  yang  optimal.  Nilai  bobot  optimal inilah yang akan digunakan dalam aplikasi android sebagai identitas dari setiap tanda tangan.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 03, Nomor 01, Juni 2018 : 76 - 83

## E. Perancangan Aplikasi Identifikasi Tanda Tangan
Aplikasi  identifikasi tanda tangan akan dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Java pada aplikasi Android Studio. Pada aplikasi, pengguna dibedakan menjadi 2 yaitu user dan dan admin .
Gambar 2. Tampilan Awal Aplikasi
User hanya berperan sebagai pemakai saja. Ketika pengguna aplikasi masuk sebagai user , aplikasi akan melan- jutkan pada proses pengambilan citra tanda tangan. Proses pengambilan citra dapat diawali dengan menggunakan kamera sebelum memilih citra yang sudah tersimpan di dalam gallery .

## Gambar 3. Tampilan Ambil Citra
Ketika citra sudah dipilih dari gallery , sistem akan mengalihkan ke proses identifikasi. Dalam proses ini, terda- pat dua tombol cek hasil dan gallery . Tombol cek hasil digunakan untuk mengidentifikasi citra tanda tangan yang sudah  dipilih  sebelumnya.  Pada  kolom  pemilik  dan  parameter  akan  muncul  ketika  proses  identifikasi  selesai. Tombol gallery digunakan jika ingin mengganti citra tanda tangan yang ingin diidentifikasi.
Gambar 4. Tampilan Identifikasi Kepemilikan
Selain user , pengguna dalam aplikasi ini yaitu admin . Admin berperan sebagai pengelola database citra tanda tangan.  Sebelum  pengguna  masuk  sebagai  seorang admin ,  proses  verifikasi  harus  dilakukan  terlebih  dahulu. Pengguna harus mengisikan username dan password milik admin .

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 03, Nomor 01, Juni 2018 : 76 - 83
Gambar 5. Tampilan LoginAdmin
Setelah proses verifikasi selesai, sistem akan mengalihkan admin ke database . Dalam database , informasi dari setiap citra berupa pemilik tanda tangan, nilai bobot tanda tangan, dan citra tanda tangan.
Gambar 6. Tampilan Database
Dalam setiap kolom inforamsi citra, terdapat dua tombol fungsi yaitu edit dan hapus. Edit digunakan untuk me- rubah  informasi  dari  citra.  Sedangkan  hapus  digunakan  untuk  informasi  suatu  citra  dari database .  Dalam data- base , terdapat juga fungsi lain yaitu tambah data, cari data dan logout . Fungsi ini ada dalam tombol actionbar .
Gambar 7. Tampilan ActionBar
Fungsi tambah digunakan untuk menambah data berupa citra tanda tangan beserta informasi yang dibutuhkan. Dalam menu tambah data, terdapat dua tombol fungsi yaitu simpan dan batal. Tombol simpan untuk menyimpan informasi  citra  ke  dalam database .  Tombol  batal  digunakan  jika  proses  tambah  data  tidak  jadi  dilakukan.  Se- dangkan fungsi logout untuk mengeluarkan pengguna sebagai admin .
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 03, Nomor 01, Juni 2018 : 76 - 83

## Gambar 8. Tampilan Tambah Data
Fungsi cari digunakan untuk mencari suatu citra dalam database . Fungsi ini berguna jika data dalam database banyak dan membutuhkan waktu lama jika dicari dengan men- scroll kebawah. Proses pencarian dapat dilakukan dengan menuliskan nama pemilik tanda tangan pada kolom pencarian.
Gambar 9. Tampilan Pencarian Data
Untuk lebih menjelaskan alur sistem dalam melakukan proses identifikasi tanda tangan, berikut merupakan ar- sitektur dari sistem yang akan dibuat:
Gambar 10. Arsitektur Sistem

## F. Pengenalan
Proses pengenalan dilakukan dengan menggunakan aplikasi identifikasi tanda tangan berbasis Android . Algo- ritma  pengenalan  menggunakan  model Artificial  Neural  Network : Multi  Layer  Perceptron .  Berikut  merupakan alur proses pengenalannya:
Gambar 11. Tahapan Pengenalan
Untuk skenario pengujian akurasi dari algoritma Multi Layer Perceptron , dapat dilihat seperti tabel berikut:

## E-ISSN : 2540 - 8984
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 03, Nomor 01, Juni 2018 : 76 - 83

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan maka didapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Dengan  menggunakan  rasio  perbandingan  70:30  pada  data training dan  data testing dapat  meningkatkan tingkat akurasi metode Multilayer Perceptron dalam proses identifikasi tanda tangan. 2. Aplikasi  dapat  mengetahui  pemilik  dari  setiap  citra  tanda  tangan,  sehingga  mengurangi  kemungkinan pemalsuan tanda tangan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] T. Handhayani, A. R. Yohannis, and L. Hiryanto, “Pengembangan Aplikasi Identifikasi Biometrik Bebrbasis Perangkat Mobile untuk Alternatif Sistem Keamanan Digital,” 2016.
[2] V. Iranmanesh et al. , “Online handwritten signature verification using neural network classifier based on principal component analysis.,”
ScientificWorldJournal. , vol. 2014, p. 381469, 2014.
[3] A. A. K. O. Sudana, “Sistem verifikasi citra tandatangan dengan metode pola busur terlokalisasi,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 5, no. 2, 2006.
[4] A. Bansal, B. Gupta, G. Khandelwal, and S. Chakraverty, “Offline Signature Verification Using Critical Region Matching,” Int. J. Signal Process. Image Process. Pattern , vol. 2, no. 1, pp. 57–70, 2009.
[5] M. Bhatia, “Off-Line Hand Written Signature Verification,” Int. J. Appl. or Innov. Eng. Manag. , vol. 2, no. 5, pp. 108–116, 2013.
[6] L. Fausett, Fundamentals of Neural Networks , no. 1. Prentice-Hall, 1994.
[7] A. S. Shah, M. Shah, M. Fayaz, and F. Wahid, “Forensic Analysis of Offline Signatures Using Multilayer Perceptron and Random Forest,” Int. J. Database Theory Appl. , vol. 10, no. 1, pp. 139–148, 2017.
[8] K. S. Khabiya, S. S. Sonawane, L. V Sonawane, and T. S. Sali, “Online Signature Verification System using DRT , DCT and K-NN Classifier,” IJIRST -International J. Innov. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 22–27, 2016.