OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 1, N O . 2, PP .089-096, M AY 2019 ISSN : 2622-8106 DOI: 10.20895/ INISTA . V 1 I 2
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications

## IDENTIFIKASI CITRA TANDA TANGAN BERDASARKAN GRID ENTROPY DAN PCA MENGGUNAKAN MULTI LAYER PERCEPTRON
Agung WisnuAnggoro #1 , Muhammad Zidny Naf’an #2 , Elisa Usada #3
FakultasTeknologiIndustri dan Informatika, InstitutTeknologi Telkom Purwokerto Jl. D. I. Panjaitan No. 128, Purwokerto Selatan, Purwokerto, Jawa Tengah 53147, Indonesia.
1 15102004@st3telkom.ac.id
2 elisa@ittelkom-pwt.ac.id
3 zidny@ittelkom-pwt.ac.id
Accepted on April 11, 20 19

## Abstrak
Tanda tangan merupakan suatu tanda yang menunjukkan keabsahan dari suatu dokumen legal yang sangat penting untuk dilakukan  verifikasi apakah  tanda  tangan  tersebut  milik  orang  yang  bersangkutan  atau  orang  lain.  Pada  penelitian  ini penulis melakukan identifikasi citra tanda  tangan berdasarkan  nilai  fitur Grid  Entropy dan ditambahkan  algoritma Principal Component Analysisuntuk melakukan reduksi dimensi pada matriks fitur. Model pembelajaran yang digunakan yaitu Multi Layer Perceptron danCross Validationdengan skenario pengujian menggunakan nilai parameter yang berbeda pada hidden layer dan jumlah node dalam Multi Layer Perceptron. Hasil pengujian terbaik didapatkan dari pembelajaran dataset  menggunakan  2 hidden  layer dengan node sebanyak  40  node  di  setiap hidden  layer,  dari skenario tersebut didapatkan akurasi sebesar 87,22%.
Keywords:  cross  validation,  grid  entropy,  hidden  layer,  multi  layer  perceptron,  principal  component  analysis,  tanda tangan.

## I. PENDAHULUAN
Tanda  tangan  merupakan  tanda  yang  bertujuan  sebagai  lambang  dari  nama  seseorang  yang  dituliskan menggunakan  tangan  orang  itu  sendiri  sebagai  penanda  pribadi [1].  Peran tanda  tangan  dalam  kehidupan sehari-hari  sangatlah  penting,  tanda  tangan  merupakan  sebuah  identitas  seseorang  yang  memiliki  ciri  khas tersendiri.  Contoh  tanda  tangan  saat  melakukan  absensi,  absensi  tidak  dapat  diwakilkan  dikarenakan  setiap orang  memiliki tanda tangan yang  berbeda. Perbedaan tanda  tangan dapat dilihat  secara jelas  menggunakan indra  penglihatan,  tapi  bagaimana  jika  ada  tanda  tangan  tiruan. Jika  terjadi  hal  tersebut  maka  perlu  adanya identifikasi untuk mengetahui tanda tangan yang asli.
Identifikasi bertujuan untuk mengenali sebuah tanda tangan dan  mengetahui ciri dari tanda tangan, dalam hal  ini  biometrika  dapat  dijadikan  sebagai  metode  dasar  dalam  mengidentifikasi  tanda  tangan.  Biometrika merupakan ilmu yang menerapkan statistika ke dalam biologi [1]. Biometrika sendiri terbagi menjadi 2 jenis, yaitu  biometrika  fisik  dan  biometrika  perilaku [2].  Biometrika  fisik  yaitu biometrika  yang  berkaitan  dengan aspek  fisik,  sebagai  contoh  yaitu  sidik  jari,  wajah,  dan  retina  mata.  Sedangkan  biometrika  perilaku  seperti
A GUNG W ISNU A NGGORO E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 89-96 Identifikasi Citra Tanda Tangan Berdasarkan Grid Entropy dan PCA Menggunakan Multi Layer Perceptron
90
kebiasaan sebuah yang dilakukan oleh seseorang sebagai contoh pola bicara, gerakan tubuh, tanda tangan ,dan lain-lain. Dalam hal ini tanda tangan termasuk bagian dari biometrika perilaku.
Pada umumnya identifikasi tanda tangan dapat dilakukan dengan menyaksikan secara langsung penulisan dari sebuah tanda tangan, namun dalam pengidentifikasian tanda tangan menggunakan komputer dibutuhkan suatu  tahapan  yaitu  pengenalan  pola  tanda  tangan,  pengenalan  pola  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  cara mengekstraksi  ciri  dari  suatu  tanda  tangan. Salah  satu  cara  mengekstraksi  ciri  tanda  tangan  yaitu menggunakan matriks citra. Berikut merupakan beberapa penelitian yang menggunakan matriks citra sebagai metode  ekstraksi  cirinya.  Penelitian  yang  hanya  menggunakan  1  metode  ekstraksi  ciri,  sebagai  contoh penelitian yang dilakukan oleh Naf’an dan Arifin [3] menggunakan  nilai entropy dari setiap grid image(grid entropy) serta menggunakan Cross Validation dan Multi Layer Perceptron (MLP) sebagai metode pengenalan tanda  tangan.  Kemudian  Wulanningrum,  dkk [4] menggunakan  Euclidean  Distance  untuk  proses  klasifikasi dan Principal Component Analysis (PCA) untuk proses ekstraksinya.
Adapun  penelitian  yang  menggunakan  lebih  dari  satu  metode  ekstraksi  ciri,  yaitu  penelitian  yang dilakukan oleh Pamungkas, dkk [5] menggunakan 2D-PCA dan 2D-LDA sebagai metode ekstraksi ciri tanda tangan dan  menggunakan  Euclidean  Distance  sebagai  metode  klasifikasinya. kemudian Adnan, dkk[6] yang menggunakan  metode  PCA  dan    LDA  sebagai  ekstraksi  ciri  dan  menggunakan  Euclidean  Distance  sebagai metode  pengenalannya.  Selain  itu,  Harahap,  dkk [7] menggunakan  PCA  dan  Kernel  pada  PCA  (KPCA) sebagai ekstraksi ciri kemudian menggunakan Kohonen SOM sebagai pengenalannya.
Berdasarkan penelitian sebelumnya, metode yang digunakan untuk mengekstraksi ciri menggunakan nilai matriks  citra memiliki  hasil  yang  sangat  beragam,  metode  tersebut  diantaranya grid  entropy,  2D-PCA,  2D- LDA, PCA, KPCA dan sebagainya. Sehingga penelitian ini akan menggunakan 2 metode ekstraksi ciri yaitu grid  entropy  dan  PCA,  karena  menurut  penelitian  yang  dilakukan  ol eh  Naf’an  dan  Arifin  [3]  faktor  yang mempengaruhi tingkat  akurasi  yaitu  banyaknya grid yang  terlintas  oleh  coretan  tanda tangan  sehingga  nilai entropy  dari  grid  tersebut  tidak  nol  (0)  dan  menurut  Wulanningrum,  dkk  [4]  PCA  merupakan  salah  satu metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengkonversi  dan  menormalisasi  suatu  citra.  Oleh  karena  itu penggunaan grid entropy dan PCA memungkinkan untuk memberikan hasil yang lebih baik.
Dari  uraian  latar  belakang  di  atas  maka  pada  tugas  akhir  ini  akan  dilakukan  penelitian  dengan  judul “Identifikasi  Citra  Tanda  Tangan  Berdasarkan  Grid  Entropy  Dan  PCA  Menggunakan  Multi  Layer Perceptron”.  Kemudian  untuk  proses  klasifikasi  akan  menggunakan  Multi  Layer  Perceptron,  menurut penelitian  yang  dilakukan  oleh  Odeh  dan Khalil [8] Multi Layer  Perceptron  sangat handal  ketika  dilatih menggunakan data dengan  jumlah yang  besar dan struktur dari artificialneural network ini tergantung pada multilayer feed forward, dimana node-node yang berada pada suatu lapisan memiliki koneksi ke node-node di lapisan  berikutnya  dan  seterusnya,  akan  tetapi  node-node  tersebut  tidak  memiliki  koneksi  dengan  lapisan sebelumnya.

## II. L ITERATURE R EVIEW
Penelitian  mengenai  pola  tanda  tangan  hingga  saat  ini  sudah  banyak  dilakukan  dan  metode  yang digunakan  juga  beragam.Naf’an  dan  Arifin[3]  melakukan  penelitian  identifikasi  tanda  tangan  berdasarkan grid  entropy dengan  menggunakan  metode Multi  Layer Perceptron.  Dalam  penelitian  tersebut  terdapat  3 tahapan  dalam  mengidentifikasi  tanda  tangan  yaitu preprocessing,  ektraksi  fitur/ciri  tanda  tangan,  training, dan  testing.  Pada  tahapan  preprocessing  terdapat  proses image  acquisition, cropping,  penentuan Region  Of Interest(ROI), dan merubah citra awal menjadi citra biner dan citra outline. Selanjutnya pada tahap ekstraksi fitur  data  citra  yang  sudah  diubah  dibagi  menjadi  beberapa  bagian  (grid  image),  kemudian  dilakukan perhitungan entropy pada setiap grid yang bertujuan untuk mendapatkan nilai ciri. Kemudian pada tahap akhir yaitu  melakukan  data training,  setelah  didapatkan  model  dari  proses  data training maka  dapat  dilakukan pengujian  pada  proses  data testing.  Dari  penelitian  tersebut  didapatkan  akurasi  tertinggi  sebesar  97,78%. Akurasi  tersebut  didapatkan  dengan  menggunakan grid  image sebesar  8x8  (64  grid)  dan  menggunakan representasi citra outline.
Wulanningrum,  dkk[4]  melakukan  penelitian  mengenai  tanda  tangan  dengan  menggunakan  metode Principal Component Analysis. Alur aplikasi pada penelitian ini dimulai dengan training data, diawali dengan memasukan nilai segmentasi data sampel kemudian memasukan nilai threshold. Setelah itu citra tanda tangan
A GUNG W ISNU A NGGORO E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 89-96 Identifikasi Citra Tanda Tangan Berdasarkan Grid Entropy dan PCA Menggunakan Multi Layer Perceptron
dilakukan  preprocessing,  pada  tahapan  dilakukan grayscalling dan  partisi  gambar.  Selanjutnya  memasukan nilai reduksi dimensi dan kemudian dilakukan ekstraksi ciri pada setiap partisi, hasil proses tersebut disimpan pada database. Proses  pengujian  (testing)  sama  dengan  pelatihan  (training),  hasil  dari testing data diklasifikasikan  menggunakan  metode  Euclidean  Distance.  Dari  proses  tersebut  didapatkan  nilai  akurasi sebesar 98%. Nilai tersebut didapatkan dari pengujian dengan menggunakan nilaithreshold dari rentang nilai 0-255 dan menggunakan reduksi dimensi sebesar 20.
Pamungkas, dkk[5] melakukan penelitian mengenai tanda tangan dengan cara mengkomparasi dua metode yaitu  2D-PCA  dan  2D-LDA.  Proses  training  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengubah  citra  tanda tangan  menjadi  matriks,  kemudian  hasilnya  di  ekstraksi  menggunakan  kedua  metode  dan  disimpan  sebagai hasil  dari  data  training.  Untuk  proses  data  trainingnya  dilakukan  dengan  cara  melakukan  proses  yang  sama seperti pada proses data training kemudian hasilnya diklasifikasikan menggunakan Euclidean Distance. Dari penelitian tersebut didapatkan nilai akurasi rata-rata sebesar 78.27% untuk metode 2D-PCA dan untuk metode 2D-LDA rata-rata 74.33%.
Adnan,  dkk[6]  melakukan  penelitian untuk  melihat  ubungan antara jumlah  dimensi  parameter  exstraksi terhadap keakurasian pengenalan tanda tangan secara offline. Alur pemrosesan tanda tangan pada penelitian ini yaitu preprocessing, ekstraksi fitur, dan training-testing data. Pada tahap preprocessing dilakukan proses image  resizing,  normalisasi  warna  dan reshape gambar  dengan cara  merubah  gambar  2  dimensi  menjadi vektor  1  dimensi.  Kemudian  pada  tahap  ekstraksi  fitur  dilakukan  dengan  metode  PCA  dan  LDA  dengan memperhatikan  ukuran  dimensinya  antara  10-60  dimensi,  hasil  ekstraksi  fitur  ini  adalah  sebuah  parameter yang  akan  digunakan  pada  proses testing data.  Pada  tahap  akhir  yaitu  mengklasifikasikan  hasil  data testing menggunakan  metode  Euclidean  Distance.  Dari  penelitian  tersebut  didapatkan  nilai  keakuratan  sebesar 83,09% dengan merubah dimensi dari 540 dimensi ke 40 dimensi.
Harahap,  dkk  [7]  melakukan  penelitian  mengenai  tanda  tangan  yaitu  mengidentifikasi  tanda  tangan menggunakan  Kohonen  SOM  dengan  menggunakan  metode  Principal  Component  Analysis.  Tahapan identifikasi pada penelitian dimulai dengan preprocessing gambar dengan melakukan cropping dan scalling, kemudian pada proses ekstraksi fitur dilakukan dengan metode PCA dan KPCA dan kemudian diklasifikasi dengan  metode  Kohonen  SOM,  selanjutnya  hasil  disimpan  pada  database  sebagai  hasil  training  data.  Pada tahapan  testing  dilakukan  preprocessing  dan  ekstraksi  fitur  sama  seperti  pada  proses  training,  kemudian hasilnya  dilakukan  pengujian  SOM.  Dari  proses  tersebut  didapatkan  nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  94,76% dari kombinasi KPCA dan Kohonen SOM.

## III. R ESEARCH M ETHOD

## A. Dataset Tanda Tangan
Dalam penelitian ini data yang digunakan merujuk pada penelitian sebelumnya yaitu pada penelitian yang dilakukan  oleh  Arifin  dan  Naf’an [3],  penelitian  tersebut  menggunakan  data  citra  dari  30  responden,  setiap responden  melakukan  tanda  tangan  sebanyak  30  kali  sehingga  didapatkan  data  sebanyak  900  citra  tanda tangan dengan format TIFF(Temporary Instruction File Format).

## Gambar 1. Contoh dataset tanda tangan

## B. Metode Pembelajaran Tanda Tangan
Metode Pembelajaran Tanda Tangan yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 3 tahap, yaitu` pra- pemrosesan, ekstraksi ciri, dan training-testing, sebagaimana yang ditunjukkan Gambar 2.
A GUNG W ISNU A NGGORO E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 89-96 Identifikasi Citra Tanda Tangan Berdasarkan Grid Entropy dan PCA Menggunakan Multi Layer Perceptron
92

## Gambar 2. Bagan metode penelitian
a) Pra-pemrosesan
Pada  tahapan  ini  hanya  dilakukan image resizing dikarenakan  data  tanda  tangan  atau  dataset  sudah melalui pra-pemrosesan sebelumnya, seperti  Gaussian filter, ROI (Region Of Interest) image, dan inverse image.  Pada  tahapan  ini  semua  gambar  akan  diresize  dari  ukuran  asli  menjadi  ukuran  1000x1000 pixel, tahapan ini dilakukan menggunakan tools MATLAB. Berikut merupakan contoh resizing image:
Gambar 3. Tanda Tangan Tahap Pra-Pemrosesan
b) Ekstraksi Ciri
Pada  tahapan ini  terdapat  2  proses  ekstraksi  ciri  yaitu Grid  Entropy dan  PCA,  tahapan  ini  dilakukan menggunakan  tools  yaitu  MATLAB.  Pada  ekstraksi  ciri  ini  penggunaan  Grid  Entropy  bertujuan  untuk mendapatkan  nilai  entropy  dari  setiap  grid  image  yang  ada  sedangkan  PCA  bertujuan  untuk  mengurangi dimensi dari grid image dan mendapatkan ciri yang sudah direduksi dimensinya. 1) Grid Entropy
Proses pertama kali pada tahapan ini yaitu membagi image kedalam beberapa grid, kemudian dari hasil pembagian  grid tersebut  akan  dicari  entropy  setiap  grid.  Rumus  yang  digunakan  mengacu  pada  penelitian [2], rumusnya adalah sebagai berikut:
A GUNG W ISNU A NGGORO E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 89-96 Identifikasi Citra Tanda Tangan Berdasarkan Grid Entropy dan PCA Menggunakan Multi Layer Perceptron
92

## Gambar 2. Bagan metode penelitian
a) Pra-pemrosesan
Pada  tahapan  ini  hanya  dilakukan image resizing dikarenakan  data  tanda  tangan  atau  dataset  sudah melalui pra-pemrosesan sebelumnya, seperti  Gaussian filter, ROI (Region Of Interest) image, dan inverse image.  Pada  tahapan  ini  semua  gambar  akan  diresize  dari  ukuran  asli  menjadi  ukuran  1000x1000 pixel, tahapan ini dilakukan menggunakan tools MATLAB. Berikut merupakan contoh resizing image:
Gambar 3. Tanda Tangan Tahap Pra-Pemrosesan
b) Ekstraksi Ciri
Pada  tahapan ini  terdapat  2  proses  ekstraksi  ciri  yaitu Grid  Entropy dan  PCA,  tahapan  ini  dilakukan menggunakan  tools  yaitu  MATLAB.  Pada  ekstraksi  ciri  ini  penggunaan  Grid  Entropy  bertujuan  untuk mendapatkan  nilai  entropy  dari  setiap  grid  image  yang  ada  sedangkan  PCA  bertujuan  untuk  mengurangi dimensi dari grid image dan mendapatkan ciri yang sudah direduksi dimensinya. 1) Grid Entropy
Proses pertama kali pada tahapan ini yaitu membagi image kedalam beberapa grid, kemudian dari hasil pembagian  grid tersebut  akan  dicari  entropy  setiap  grid.  Rumus  yang  digunakan  mengacu  pada  penelitian [2], rumusnya adalah sebagai berikut:
A GUNG W ISNU A NGGORO E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 89-96 Identifikasi Citra Tanda Tangan Berdasarkan Grid Entropy dan PCA Menggunakan Multi Layer Perceptron
92

## Gambar 2. Bagan metode penelitian
a) Pra-pemrosesan
Pada  tahapan  ini  hanya  dilakukan image resizing dikarenakan  data  tanda  tangan  atau  dataset  sudah melalui pra-pemrosesan sebelumnya, seperti  Gaussian filter, ROI (Region Of Interest) image, dan inverse image.  Pada  tahapan  ini  semua  gambar  akan  diresize  dari  ukuran  asli  menjadi  ukuran  1000x1000 pixel, tahapan ini dilakukan menggunakan tools MATLAB. Berikut merupakan contoh resizing image:
Gambar 3. Tanda Tangan Tahap Pra-Pemrosesan
b) Ekstraksi Ciri
Pada  tahapan ini  terdapat  2  proses  ekstraksi  ciri  yaitu Grid  Entropy dan  PCA,  tahapan  ini  dilakukan menggunakan  tools  yaitu  MATLAB.  Pada  ekstraksi  ciri  ini  penggunaan  Grid  Entropy  bertujuan  untuk mendapatkan  nilai  entropy  dari  setiap  grid  image  yang  ada  sedangkan  PCA  bertujuan  untuk  mengurangi dimensi dari grid image dan mendapatkan ciri yang sudah direduksi dimensinya. 1) Grid Entropy
Proses pertama kali pada tahapan ini yaitu membagi image kedalam beberapa grid, kemudian dari hasil pembagian  grid tersebut  akan  dicari  entropy  setiap  grid.  Rumus  yang  digunakan  mengacu  pada  penelitian [2], rumusnya adalah sebagai berikut:
A GUNG W ISNU A NGGORO E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 89-96 Identifikasi Citra Tanda Tangan Berdasarkan Grid Entropy dan PCA Menggunakan Multi Layer Perceptron
93
= − ∑ ( ) ( ) (1)
k  merupakan  nilai  dalam  sebuah  citra  dengan  jangkauan  dari  0  hingga  L – 1,  dengan  L  merupakan banyaknya nilai level keabuan citra, sedangkan ( ) menunjukkan nilai probabilitas kemunculan nilai k pada citra yang didapatkan dari rumus berikut:
( ) = (2)
Dengan adalah jumlah kemunculan nilai k pada seluruh piksel, M adalah jumlah baris citra, dan N adalah jumlah kolom citra [2]. Berikut gambaran pembagian grid pada image sebesar 40x40 grid (1600 grid) serta hasil perhitungan entropy pada grid image:
Gambar 4. Simulasi grid image
Gambar 5. Nilai grid entropy 2) PCA
Pada  ekstraksi  menggunakan  PCA  hasil  dari  grid  entropy  akan dirubah  menjadi  matrik  1  baris  untuk setiap  tanda  tangan  sehingga  dari  dimensi  40x40  berubah  menjadi  1x1600.  Dengan  jumlah  tanda  tangan sebanyak  900  maka  dimensi  dataset  adalah  900x1600.  Berikut  merupakan  gambaran  transformasi matriknya:
A GUNG W ISNU A NGGORO E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 89-96 Identifikasi Citra Tanda Tangan Berdasarkan Grid Entropy dan PCA Menggunakan Multi Layer Perceptron
Gambar 5. Hasil ekstraksi PCA
Kemudian  setelah  didapatkan  matrik  grid  entropy  dataset  dengan  dimensi  900x1600  selanjutnya  yaitu mencari nilai rata-rata kolom, setiap rumus yang digunakan mengacu pada buku[9]. Berikut persamaanya:
= ∑ ( ) , ∑ ( ) , ⋯ ∑ ( ) , = [ , , ⋯ , ] (3)
Dari  persamaan  (3)  maka  rata-rata  kolom  yang  dihasilkan  memiliki  dimensi  1x1600  kemudian  disalin sebanyak jumlah baris dataset, maka dimensi rata-rata kolom menjadi 900x1600.
Setelah didapatkan rata-rata kolom dengan dimensi 900x1600 kemudian mencari nilai zero mean  yaitu dengan mengurangi matrik dataset dengan rata-rata kolom, berikut persamaanya:
∅ = ( ) , −
(4)
Selanjutnya  yaitu  mencari  matrik  kovarian  dataset,  dengan  mengkalikan  matrik  zero  mean  dengan matrik zero mean  yang ditranspose, kemudian dibagi dengan total baris dikurang 1 maka akan didapatkan matrik kovarian dengan dimensi 900x900. Jika dibuat permamaan adalah sebagai berikut:
C =
∅ ∗ ∅
(5)
Dari persamaan (5) maka hasil yang didapat adalah matrik covarian dengan dimensi 900x900.
Selanjutnya mencari nilai eigen value dan eigen vector dari matrik kovarian. Untuk mendapatkan nilai eigen  vector  dan  eigen  value  yaitu  dilakukan  dengan  menggunakan  tools  MATLAB,  berikut  merupakan persamaan:
∗ = ∗
(6)
Selanjutnya  yaitu  mencari  nilai bobot  dataset  dengan  cara  mengalikan  matriks  entropy  dataset berdimensi  900x1600  dengan  matrik  proyeksi  dataset  yang  berdimensi  1600x900,  berikut  merupakan persamaanya:
= ( ) , ∗ , (7)
Dari persamaan (7) maka hasil yang didapat adalah matrik bobot dengan dimensi 900x900.
A GUNG W ISNU A NGGORO E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 89-96 Identifikasi Citra Tanda Tangan Berdasarkan Grid Entropy dan PCA Menggunakan Multi Layer Perceptron
95
c) Training dan Testing
Pada tahapan training dan testing dilakukan pada tools jupyter. Pada penggunaan cross validation dataset dibagi menjadi 10 fold dengan iterasi 10 kali, kemudian pembagian data tersebut akan dibagi menjadi data training  dan  data  testing  dengan  pembagian  yang  berbeda  pada  setiap  iterasi.  Untuk  pembagianya  setiap iterasi adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Simulasi pembagian data training dan testing pada K-Fold
Iterasi Fold 1 Fold 2 Fold 3 Fold 4 Fold 5 Fold 6 Fold 7 Fold 8 Fold 9 Fold 10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
= Data Training
= Data Testing
Dari  pembagian  data training  dan  data  testing  pada  setiap  iterasi  dilakukan  pembelajaran  dengan menggunakan MLP, maka hasil yang didapat ada nilai akurasi rata-rata dari 10 iterasi.
IV. R ESULTS A ND D ISCUSSION

## A. Skenario Pembelajaran
Proses pembelajaran ini dilakukan dengan menggunakan parameter yang berbeda dengan tujuan untuk mendapatkan nilai akurasi tertinggi.
Tabel 2. Skenario pembelajaran Skenario ke- Jumlah Hidden Layer Node setiap Hidden Layer 1 2 10 dan 10 2 2 20 dan 10 3 2 20 dan 20 4 2 30 dan 20 5 2 30 dan 30 6 2 40 dan 30 7 2 40 dan 40 8 3 10,10 dan 10 9 3 20,10 dan 10 10 3 20,20 dan 10 11 3 20,20 dan 20 12 3 30,20 dan 20 13 3 30,30 dan 20 14 3 30,30 dan 30 15 3 40,30 dan 30 16 3 40,40 dan 30 17 3 40,40 dan 40
A GUNG W ISNU A NGGORO E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 89-96 Identifikasi Citra Tanda Tangan Berdasarkan Grid Entropy dan PCA Menggunakan Multi Layer Perceptron
96

## B. Hasil Pembelajaran
Dari skenaria pada tabel 2 maka didapatkan nilai akurasi sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil akurasi Skenario ke- Akurasi 1 71,78% 2 76,00% 3 82,56% 4 83,44% 5 86,22% 6 86,78% 7 87,22% 8 64,11% 9 66,56% 10 74,00% 11 77,33% 12 79,11% 13 80,33% 14 82,44% 15 83,44% 16 84,78% 17 85,89%
Pada  tabel  3  dapat  dilihat  nilai  akurasi  tertinggi  didapatkan  dari  skenario  pembelajaran  ke-7  dengan menggunakan  2  hidden layer  yang  memiliki node sebanyak  40  pada  setiap  hidden layer.  Maka  kondisi  dari skenario  pembelajaran ke-7  dijadikan  sebagai  model  untuk  diterapkan  menggunakan Android,  yaitu menggunakan 2 hidden layer dengan node sebanyak 40 di setiap hidden layer.

## V. C ONCLUSION
Nilai  akurasi  tertinggi  didapatkan  pada  penggunaan  hidden  layer  sebanyak  2  layer  dengan  menggunakan node masing-masing layer sebanyak 40 node, dari hasil skenario pembelajaran pada tabel 3 dapat disimpulkan jika semakin banyak layer dan node yang gunakan belum tentu akan menghasilkan akurasi yang lebih tinggi.
Saran-saran  untuk  penelitian  lanjutan,  yaitu  menghindari  adanya bayangan saat  mengambil  foto  tanda tangan, mempersingkat proses identifikasi dengan menggunakan tools yang lebih efektif, serta menggunakan metode klasifikasi dan ekstraksi ciri yang lain untuk mendapatkan hasil akurasi yang lebih baik.

## R
EFERENCES
[1] Pusat Bahasa Departemen Pendidikan Nasional, Kamus Bahasa Indonesia, vol. 1. 2008.
[2] J. Arifin and M. Z. Naf ’an, “Verifikasi Tanda Tangan Asli Atau Palsu Berdasarkan Sifat Keacakan (Entropi),” J. Infotel, vol. 9, no. 1, pp. 130 – 135, 2017.
[3] M. Z. Naf’an and J. Arifin, “Identifikasi Tanda Tangan Berdasarkan Grid Entropy Menggunakan Multi Layer Perceptron,” J.
Infotel, vol. 9, no. 2, pp. 172 – 176, 2017.
[4] R. Wulanningrum, E. Utami, and A. Amborowati, “Implementasi Principal Component Analysis Untuk,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2014, vol. 1, no. 1, pp. 31 – 36, 2014.
[5] D. P. Pamungkas, E. Utami, and A. Amborowati, “Komparasi Pengenalan Citra Tanda Tangan dengan Metode 2D -PCA dan
2D- LDA,” Citec J., vol. 2, no. 4, pp. 341 – 354, 2015.
[6] F. Adnan, “Investigasi Hubungan antara Jumlah Dimensi Parameter Extraksi Terhadap Keaku rasian Pengenalan Tanda Tangan Secara Offline,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Komun. Terap. 2012, vol. 1, no. 1, pp. 370 – 376, 2012.
[7] H. Mawaddah, A. Mahmud Husein, and A. Dharma, “BERBASIS PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS,” Semin. Nas.
APTIKOM, vol. 1, no. 1, pp. 3 – 7, 2017.
[8] S. Odeh and M. Khalil, “Apply Multi -Layer Perceptrons Neural Network for Off- line signature verification and recognition,” Int. J. Comput. Sci. Issues, vol. 8, no. 6, pp. 261 – 266, 2011.
[9] A. Muntasa, PENGENALAN POLA; Aplikasi untuk Pengenalan Wajah, Analisis Tekstur Obyek, Pengenalan Plat Nomor
Kendaraan dan Segmentasi Pembuluh Darah. Yogyakarta: GRAHA ILMU, 2015.