Abstrak— Artikel  ini  membahas  kerangka  kerja  baru  untuk mengidentifikasi kepemilikan tulisan tangan  yang  sah berdasarkan  Pengenalan  Pola  Biomimetik  (PPB).  Cara  kerja PPB  menggunakan  Prinsip  Keberlanjutan  Homogen  (PKH), yaitu perbedaan antara dua sampel dari kelas yang sama harus berubah  secara  bertahap. Serta menggunakan syaraf dua bobot untuk  membentuk  ruang  ciri  yang  dinamakan  Hyper  Sausage Neuron  (HSN).  HSN  diterapkan  sebagai  pelingkup  ruang karakteristik  wilayah  distribusi  dari  titik-titik  sampling  di  kelas yang  sama.  Pengujian  kerangka  kerja  yang  dikembangkan menggunakan  data  sederhana  untuk  mengidentifikasi  pembuat tulisan  tangan  diperoleh  hasil  yang  memuaskan  dengan persentase rata-rata sebesar 94,8%.
Kata Kunci—Pengenalan pola biomimetik, prinsip keberlanjutan homogen, ruang ciri, tulisan tangan.

## I. P ENDAHULUAN
dentifikasi  pembuat  tulisan  tangan  merupakan  topik  riset yang  penting  dalam bidang pengenalan  pola. Identifikasi pembuat  tulisan  tangan  berdasarkan  pada  tulisan  tangan memiliki  aplikasi  nyata,  seperti:  pendugaan  terhadap kejahatan, identifikasi pada ilmu forensik, dalam pengadilan untuk  memutuskan  keabsahan  dokumen  yang  dimiliki  oleh seseorang,  penentuan  pemilik  manuskrip  sejarah,  dan  lain sebagainya.
Banyak  peneliti  menggunakan  metode  atau  pendekatan pada  bidang  ini  untuk  menemukan  solusi  terbaik  dalam mengidentifikasi  pembuat  tulisan  tangan  berdasarkan klasifikasi  atau  pencocokan,  seperti  metode  k-nearest neighbor  [1]  dan  [2],  pencocokan  pola  [3],  algoritma densitas  Gauss  tergeneralisasi  berdasarkan  wavelet  [4],  dan lain-lain.  Pendekatan  ini  dinamakan  Pengenalan  Pola Tradisional (PPT) atau Pengenalan Pola Statistik (PPS).
Semenjak tahun 2002, Prof. Wang Shoujue memperkenal pengenalan  pola  baru  yang  dinamakan  Pengenalan  Pola Biomimetik  [5].  Dalam  konsep  ini,  pengenalan  pola berdasarkan  pada  “pengetahuan”  atau  “kognisi”  bukan berdasarkan  pada    “pemisahan”.  Kata  “biomimetik” menekankan  bahwa  titik  awal  dari  pengenalan  pola  pada fungsi dan model matematika merupakan konsep “pengetahuan”  seperti  cara    manusia  dalam  melakukan pengenalan tehadap sesuatu.
Berdasarkan  jurnal  dan  konferensi  internasional,  konsep PPB  telah  banyak  digunakan  dalam  penelitian  untuk pengenalan  objek,  pengenalan  wajah,  pengenalan  teks,
* Samsuryadi  adalah  staf  pengajar  dan  peneliti  di  Jurusan  Teknik Informatika,  Fakultas  Ilmu  Komputer,  Universitas  Sriwijaya,  Inderalaya, Ogan Ilir, Sumatera Selatan. (e-mail: syamsuryadi@unsri.ac.id).
pengenalan  penyakit  kanker,  pengenalan  iris  mata,  dan sebagainya.
Penelitian  ini  menggunakan  konsep  Pengenalan  Pola Biomimetik  (PPB)  untuk  mengidentifikasi  pembuat  tulisan tangan.  Konsep  yang  diadopsi  adalah  prinsip  keberlanjutan antara  sampel  yang  sama  dalam  ruang  ciri  yang  dinamakan Prinsip  Keberlanjutan  Homogen  (PKH)  dan  jaringan  syaraf hyper  sausage  untuk  pelingkup  ruang  karakteristik  wilayah distribusi dari titik-titik sampling pada kelas yang sama [6].
Penelitian  ini  membahas  kerangka  kerja  alternatif  untuk mengidentifikasi  pembuat  tulisan  tangan.  Tujuan  penelitian ini  adalah  untuk  menentukan  kepemilikan  tulisan  tangan yang sah berdasarkan proses pencocokan citra tulisan tangan baru  dengan  citra  tulisan  tangan  yang  terdapat  dalam  suatu basisdata (tulisan tangan yang telah dilatih). Hasil panelitian awal  ini  memperlihatkan  bahwa  kerangka  kerja  yang dikembangkan  dapat  dipakai  untuk  pengidentifikasian terhadap  pembuat  suatu  tulisan  tangan  dengan  hasil mencapai 94,8 persen.
II. M
ODEL , A NALISIS , D ESAIN , DAN I MPLEMENTASI

## A. Pembentukan Jaringan Saraf
Secara  umum  model  jaringan  syaraf  multi  bobot dirumuskan oleh Wang et. al. [7] seperti Persamaan (1).
Y = f [ φ (w 1 ,w 2 ,...,w m , X) - θ ]           (1)
Dengan  w i ,  i  =  1,2,...,m  merupakan  vektor  bobot;  X adalah vektor masukkan; φ adalah fungsi komputasi syaraf; f adalah  fungsi aktivasi syaraf. Bila m sama dengan 2, maka Persamaan  (1)  menjadi  suatu  syaraf  dengan  dua  bobot berikut ini.
Y = f [ φ (w 1 ,w 2 , X) - θ ]                          (2)
Dengan φ (w 1 ,w 2 ,  X)  merupakan  jarak  dari  X  ke  segmen garis  w 1 w 2 .  Dalam  Persamaan  (2),  f  adalah  suatu  fungsi aktivasi yang didefinisikan sebagai berikut.
Y = 1, untuk φ (w 1 ,w 2 , X) - θ ≤ 0 atau Y = 0
Prof.  Wang  Shoujue  membangun  jaringan  syaraf  dua bobot  ini  untuk  pelingkupan  ruang  ciri  dari  suatu  distribusi daerah  dari  titik-titik  sampel  pada  kelas  yang  sama.  Fungsi yang  dibangun  tersebut  dinamakan  hyper  sausage  neuron (HSN) seperti Persamaan (3) berikut ini [6].

## Pengidentifikasian Pembuat Tulisan Tangan Dengan Pengenalan Pola Biomimetik
Samsuryadi * , Fakultas Ilmu Komputer,Universitas Sriwijaya
I
          − = 5 . 0 2 sgn ) ( 2 2 1 2 ) , ( r x x x d HSN x f (3)
Dengan  r  adalah  jari-jari  hyper-sphere  dan  jarak  antara x dan segmen garis 2 1 x x dinyatakan berikut ini:
) , ( 2 1 2 x x x d =
      − − − > − < − lainnya x x x q x x x x x x x q x x x x x q x x ), , , ( ) , , ( , 0 ) , , ( , 2 1 2 2 1 2 1 2 1 2 2 2 1 2 1 (4) 2 1 2 1 1 2 1 ) ( ). ( ) , , ( x x x x x x x x x q − − − = (5)
dengan x adalah  vektor  ciri  dari  sampel  uji, 1 x dan 2 x adalah  vektor  ciri  dari  dua  sampel  pelatihan  pada penentuan  suatu  segmen  garis.  Fungs  ini  merupakan  suatu fungsi diskriminan untuk pengenalan pola.

## B. Kerangka Kerja Identifikasi Pembuat Tulisan Tangan
Terdapat  tiga  langkah  umum  untuk  mengidentifikasi pembuat  tulisan  tangan,  yaitu  proses  awal  (pre-processing), ekstrasi  ciri  dan  klasifikasi  (pencocokan)  [3].  Penelitian  ini akan  menggunakan  ekstrasi  ciri  dan  klasifikasi  dengan mengeliminir  proses  awal.  Pada  tahap klasifikasi digunakan konsep  pengenalan  pola  biomimetik.  Perbandingkan  kedua kerangka  kerja  dalam  pengidentifikasian  pembuat  tulisan tangan  dapat  dilihat  pada  Gambar  1  dan  Gambar  2  berikut ini.

## Gambar 1. Kerangka Kerja PPT

## Gambar 2. Kerangka Kerja PPB

## C. Analisis
Kinerja  pengenalan  pola  sangat  tergantung  pada  ekstrasi ciri  dan  klasifikasi  [8],[9].  Pemilihan  teknik  ekstrasi  ciri memegang peranan penting dalam menentukan keberhasilan suatu  pengklasifikasian  atau  pencocokan.  Metode  ekstrasi ciri yang dipakai dalam penelitian ini adalah united moment invariant  (UMI).  Pada  metode  ini  dapat  membangkitkan delapan ciri dari setiap citra dalam bentuk numerik.
Berdasarkan bentuk numerik inilah yang digunakan untuk mengklasifikasikan  suatu  citra  yang  belum  diketahui pemiliknya dengan cara mencocokan data lama dengan data baru.  Hasil  yang  didapat  didasarkan  pada  nilai  kemiripan yang tertinggi.

## D. Desain Algoritma
Algoritma atau prosedur yang dilakukan dalam menentukan  proses  kerja  untuk  mendapatkan  hasil identifikasi sebagai berikut:
1) Mengekstrasi citra dari setiap citra tulisan tangan;
2) Menentukan  pelatihan  vektor  ciri  dalam  ruang berdimensi tinggi;
3) Menentukan  hubungan  antar  bobot  vektor  ciri  pada ruang berdimensi tinggi;
4) Melakukan pelatihan HSN berdasarkan vektor ciri yang terpilih;
5) Mengulangi  langkah  2  sampai  langkah  4  untuk mendapatkan hasil yang stabil;
6) Menghitung  jarak  antara  X  dan  setiap  daerah penglingkupan  jaringan  syaraf  untuk  memastikan sampel X yang diuji termasuk kelas ini atau tidak.

## E. Implementasi
Proses  penentuan  identifikasi  pembuat  tulisan  tangan dikembangkan  menggunakan  bahasa Java under DOS. Pada penelitian  ini  data  tulisan  tangan  yang  telah  diubah  ke bentuk  numerik  dilatih  dan  data  tulisan  tangan  uji  dipakai secara  langsung  pada  program.  Pemakai  program  cukup mengetikkan  nama  berkas  berekstensi  Java  di  command prompt  saja,  maka  hasil  pengidentifikasian  pembuat  tulisan tangan dapat ditampilkan.

## III. S KENARIO U JI C OBA
Berdasarkan  kerangka  kerja,  desain  algoritma  dan implementasi  program  yang  dikembangkan  akan  dilakukan tahapan  uji  coba  untuk  pengidentifikasian  pembuat  tulisan tangan sebagai berikut:
1) Melakukan  pemilihan  data  tulisan  tangan  yang  diambil dari basisdata IAM; jumlah pembuat tulisan tangan yang dipilih sebanyak 10 orang dengan masing-masing 5 kata dan setiap kata diulang sebanyak 4 kali (200 data).
2) Melakukan  ekstrasi  ciri  terhadap  data  tulisan  tangan; mengubah  data  citra  tulisan  tangan  ke  data  dalam bentuk numerik menggunakan metode UMI.
3) Melakukan  pelatihan  terhadap  data  numerik  dari  setiap orang;  data  setiap  orang  dilakukan  pelatihan  dengan cara yang sama.
4) Mengambil  kata  baru  secara  independen;  untuk melakukan  pengklasifikasian  terhadap  kata  baru  yang terpilih  secara  independen  dari  salah  seorang  yang dipilih  (kata  yang  pilih  adalah  kata  yang  belum dilatihkan pada program).
5) Banyaknya  iterasi  pencocokan  atau  pengklasifikasian ditentukan  dengan  langkah  0,01  dari  rentangan  nilai α
∈ [0,1].
IV. H ASIL U JI C OBA
Sebelum melakukan pengidentifikasian terhadap pembuatan tulisan tangan langkah awal yang harus dilakukan adalah  mengekstrai  ciri  dari  citra  tulisan  tangan.  Gambar  3 menunjukan citra tulisan tangan kata “end” dari seseorang.

## 1                2

## 3               4
Gambar 3. Empat Citra Tulisan Tangan Kata “and” yang dibuat oleh seseorang.
Selanjutnya,  empat  kata  “and”  diekstraksi  dengan menggunakan  united  moment  invariant  (UMI)  diperoleh hasil secara beruntun seperti berikut ini.
0.217716    0.239067    0.0124306    1.80882    1.63732    2.27842  1.56976
1.82758
0.173405  0.393429  0.0860745  0.215586  0.434354  1.00409  0.177843
0.450729
0.110278  0.112213  0.0779446  0.156184  0.203729  0.673668  0.0439717 0.40657 0.0700697 0.615274 0.332751 0.740819 1.88145 2.289 0.125545 1.09028
Pengujian  kata  “is”  untuk  orang  pertama  dengan  vektor ciri  berikut ini [0.895329,  1.36922,  0.0388502,  0.0775672,  0.576708, 1.26597,  1.44679,  0.269149] .  Berdasarkan  vektor  ciri  yang diperoleh,  selanjutnya  melakukan  proses  pengklasifikasian kata  uji  terhadap  basisdata  kata  tulisan  tangan  yang dilatihkan  untuk  menentukan  kepemilikan  kata  yang  sah secara lengkap hasil identifikasi ditampilkan pada Tabel 1.
Berdasarkan  Tabel  1  terlihat  bahwa  kata  4  tidak  cocok atau  salah  dalam  pengidentifikasiannya,  target  pembuat tulisan  tangan  pertama  tetapi  hasil  pembuat  tulisan  tangan kelima.  Sedangkan  empat  kata  lainnya  sesuai  target,  namun pada  kata  1  cocok  juga  dengan  orang  keempat  dan  kata  3 cocok  juga  dengan  orang  ketiga.  Hasil  rata-rata  identifikasi dari orang pertama secara keseluruhan adalah sebesar 94,8% sedangkan  rata-rata  berdasarkan  kata  yang  tepat  dikenali sebanyak 4 kata atau 80%.

## T ABEL 1. P ERSENTASE K ECOCOKAN H ASIL I DENTIFIKASI P EMBUAT T ULISAN T ANGAN DENGAN K ATA YANG
D ILATIHKAN . Pembuat Tulisan Tangan Kata 1 Kata 2 Kata 3 Kata 4 Kata 5 1 99 97 99 80 99 2 0 0
0
68 95 3 0 26 99 0 67 4 99 72 0 65 97 5 93 0 94 99 65 6 0 0 0 78 80 7 77 0 0 0 45 8 0 0 0 0 0 9 0 0 0 97 0
10 0 0 57 0 71 Target 1 1 1 1 1 Hasil 1 1 1 5 1

## V. K ESIMPULAN
Kerangka kerja untuk mengidentifikasi pembuatan tulisan tangan  yang  dikembangkan  menggunakan  Pengenalan  Pola Biomimetik  (PPB)  pada  proses  akhir  (post-processing) menggunakan 200 data menunjukkan hasil yang memuaskan dengan hasil rata-rata dari 5 kata yang menjadi target adalah 94,8%.  Penelitian  ini  akan  dikembangkan  lebih  lanjut dengan  menggunakan  data  yang  lebih  banyak  dan  beberapa fungsi momen.

## R EFERENCES
[1] Said,  H.E.S,  Tan,  T.N.,  Baker,  K.D.,  2000.  “Writer  Identification Based on Handwriting”. Pattern Recognition 25, 1:125-138.
[2] Shen, C., Ruan, X.-G., Mao, T.-L., 2002. “Writer Identification Using Gabor  Wavelet”.  Proceedings  of  the  4th  World  Congress  on Intelligent Control and Automation, vol. 3:   2061-2064.
[3] Bensefia,  A.,  Nosary,  A.,  Paquet,  T.,  Heutte,  L.,  2002.  “Writer Identification by Writer's invariants”. Proceeding of 8th International of Handwriting Recognition.
[4] Zhenyu,  H.,  Yuan,  Y.T.,  Bin,  F.,  Jianwei,  D.,  Xinge,  Y.,  2005.  “A Novel Method for Off-line Handwriting-based Writer Identification”. Proceeding  of  8th  International  Conference  on  Document  Analysis and Recognition. ICDAR 2005.
[5] Shoujue,  W.  2002.  “Biomimetic  Pattern  Recognition”.  Acta Electronica Sinica 30, 10:1417-1420.
[6] Shoujue,  W.,  Xingtao,  Z.,  2004.  “Biomimetic  Pattern  Recognition Theory  and  Its  Applications”.  Chinese  Journal  of  Electronics  13, 3:373-377.
[7] Wang,  S.J.,  Xu,  J.,  Wang,  X.B.,  and  Qin,  H.,  2003.  “Multi-camera Human-face  Personal  Identification  System  Based  on  The Biomimetic Pattern Recognition”. Acta Electronica Sinica, 31:1-3.
[8] Liu, C.-L., Nakashima, K., Sako, H., and Fujisawa, H., 2003. “Handwritten Digit Recognition: Benchmarking of State-of-The-Art Techniques”. Pattern Recognition 36, 10:2271-2285.
[9] Liu,    C.-L.,    Nakashima,   K.,  Sako,  H.,  and Fujisawa,     H., 2004.     “Handwritten    Digit Recognition:   Investigation   of Normalization  and       Feature       Extraction       Techniques”. Pattern Recognition 37, 2:265-279.