## Implementasi Metode Deteksi Tepi Laplacian dan Jarak Euclidean untuk Identifikasi Tanda Tangan
Mas Aly Afandi * , Sevia Indah Purnama dan Risa Farid Crisianti Fakultas Teknik Telekomunikasi dan Elektro, Institut Teknologi Telkom Purwokerto,
Banyumas, Jawa Tengah, Indonesia
* Corresponding author, e-mail: aly@ittelkom-pwt.ac.id
Abstrak —  Tanda  tangan  adalah  salah  satu  biometrik  yang  banyak  digunakan  untuk  autentikasi  dan verifikasi dokumen penting. Keberadaan tanda tangan sebagai bentuk pengesahan dan persetujuan dalam dokumen-dokumen  penting  adalah  hal  yang  wajib.  Seiring  perkembangan  teknologi  saat  ini,  proses penandatanganan  dapat  dilakukan  dalam  media  digital  seperti  handphone  maupun  media  lainnya. Kemampuan  sistem  untuk  mengidentifikasi  tanda  tangan  seseorang  menjadi  penting  karena  banyak pemalsuan yang terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode deteksi tepi Laplacian dan jarak Euclidean untuk mengidentifikasi tanda tangan seseorang. Total citra yang digunakan yaitu 20 tanda tangan dari 10 orang yang berbeda dimana 15 tanda tangan sebagai data citra latih dan 5 tanda tangan sebagai  data  citra  uji.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  deteksi  tepi  Laplacian  dan  jarak Euclidean memiliki akurasi sebesar 94% dengan 1 ketetanggaan, dengan 2 ketetanggaan memiliki akurasi sebesar 60%, dan memiliki akurasi sebesar 74% dengan 3 ketetanggaan.

## Kata Kunci : tanda tangan, deteksi tepi Laplacian dan jarak Euclidean
Abstract — Signature is one of the biometrics that are widely used for important document authentication and verification. The existence of a signature as a form of validation and approval in important documents is mandatory. Along in current sophisticated technological developments, signing can be done using digital media such as cellphones or other media. The ability of the system that can be identify a person signature is important. This research aims to implement the Laplacian edge detection method and Euclidean distance to identify a person signature. The total image that used is 20 signatures from 5 different people while 15 signatures as data training image and 5 signatures as a data test image. The result of this research indicate that Laplacian edge detection method and Euclidean distance have an accuracy of 94% with 1 neighbor, with 2 neighbor has an accuracy of 60% and has an accuracy of 74% with 3 neighbor.
Keywords : signature, Laplacian edge detection and Euclidean distance

## Pendahuluan
Biometrik adalah penetapan identitas seseorang berdasarkan sifat atau perilaku yang melekat pada orang  tersebut.  Pengenalan  biometrik  dapat didefinisikan  sebagai  ilmu  yang  membangun  atau memetakan identitas seseorang berdasarkan karakter  dan  perilakunya  [1].  Sifat  dari  biometrik yaitu  melekat  pada  individu  itu  sendiri  sehingga sangat  sulit  untuk  memanipulasi  atau  melupakan sifat-sifat yang melekat pada diri individu tersebut [2].  Sifat  tersebut  membuat  pengenalan  biometrik merupakan  solusi  yang  dapat  di  andalkan  untuk mengidentifikasi  pengakuan  atau  persetujuan  dari seorang individu [3].
Berdasarkan  sifatnya,  sistem  biometrik  dibagi menjadi  dua  yaitu  pengukuran  biometrik  yang
bersifat fisik dan bersifat perilaku. Sidik jari, garis tangan, wajah, iris dan retina adalah biometrik yang bersifat  fisik  sedangkan  tanda  tangan,  tulisan tangan,  dan  cara  berjalan  adalah  biometrik  yang bersifat perilaku [4]. Sistem biometrik yang bersifat perilaku  terutama  tanda  tangan  adalah  sistem biometrik yang banyak digunakan di Indonesia.
Tanda  tangan  memiliki peranan  penting  dalam pengesahan  dan  persetujuan  di  berbagai  dokumen penting.  Sebuah  dokumen  dianggap  sah  apabila terdapat  tanda  tangan  dari  seseorang  yang berwenang untuk mengesahkannya. Proses penandataganan  dokumen  penting  itu  sendiri dilakukan  menggunakan  pensil  maupun  pena. Perkembangan  teknologi  saat  ini  memungkinkan penandatanganan  dokumen  penting  dalam  bentuk
digital.  Proses  penanda  tanganan  dapat  dilakukan dari sebuah handphone maupun pen tab [5].
Penggunaan tanda tangan digital sebagai bentuk persetujuan tanda terima maupun persetujuan surat berharga  sudah  mulai  diterapkan  [6].  Berbagai masalah terjadi dari penerapan teknologi ini, salah satunya  adalah  pemalsuan  tanda  tangan  [7][8][9] [10].  Masalah  pemalsuan  tanda  tangan  dapat merugikan  banyak  pihak.  Hal  ini  terjadi  karena pada teknologi tanda tangan digital belum memiliki sistem pengenalan tanda tangan sehingga pemalsuan  tanda  tangan  dapat  terjadi.  Berbagai masalah  tersebut  mendorong  penelitian  tentang pengenalan  tanda  tangan  menjadi  topik  yang penting untuk dikembangkan [11][12][13].
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah  metode  pengenalan  tanda  tangan.  Metode yang  di  usulkan  memiliki  keunggulan  di  sisi prosess  yang  cukup  cepat  sehingga  dapat digunakan  pada  komputer  dengan  spesifikasi rendah. Hasil dari penelitian ini diharapkan mampu menjadi dasar bagi terciptanya sistem tanda tangan digital yang lebih baik.

## Metode

## 2.1 Citra digital
Citra  digital  adalah  representasi  dari  sinyal  2 dimensi.  Citra  digital  didefinisikan  sebagai fungsi f(x,y) dimana  x  dan  y  adalah  koordinat  di  ruang spatial  yang  berisikan  nilai  warna  dengan  ukuran resolusi  M  baris  dan  N  kolom.  Mengolah  citra digital  dapat  diartikan  mengolah  sinyal  dalam  2 dimensi  pada  baris  dan  kolomnya  dengan  tujuan untuk  mempermudah  interpretasi  oleh  manusia maupun mesin. Pengolahan citra dilakukan dengan memanipulasi nilai pixel maupun transformasi citra sehingga  dapat  di  ubah  menjadi  ke  ruang  yang berbeda.
Picture  element , image  element ,  atau  piksel adalah bagian terkecil dari suatu citra. Citra dengan spektrum  warna  8  bit  akan  memiliki rentang  nilai piksel  dari  0  hingga  255  dengan  0  adalah  warna hitam  dan  255  adalah  putih.    Citra  juga  memiliki kanal  warna  dasar  yang  membentuknya,  secara umum kanal warna dasar dari suatu citra terdiri dari merah, hijau dan biru sehingga dikenal dengan citra RGB.  Pengolahan  citra  memungkinkan  untuk memproses  sebuah  citra  digital  dengan  3  kanal menjadi hanya 1 kanal saja. Proses mengubah citra yang memiliki  3 kanal menjadi  1 kanal dilakukan degan  mendapatkan  derajat  keabuan  atau  disebut dengan nilai grayscale . Pengolahan citra dari RGB
menjadi  citra  abu-abu  dilakukan  dengan  tujuan mengurangi banyaknya piksel yang akan diproses, sehingga mempermudah proses perhitungan maupun  transformasi  yang  dilakukan  dalam mendapatkan hasil yang di inginkan.
( , ) = 0,2989 ∗ + 0,5870 ∗ + 0,1140 ∗ (1)
Mengubah  citra  RGB  menjadi  citra  grayscale dapat dilakukan dengan penerapkan persamaan (1) dimana  nilai  piksel  dari  kanal  merah  dikalikan dengan  0,2989  sedangkan  nilai  piksel  dari  kanal hijau dikalikan dengan 0,5870 dan nilai piksel dari kanal biru dikalikan dengan 0,1140.
Citra  biner  adalah  jenis  citra  digital  yang memiliki  kemungkinan  piksel  0  dan  1.  Citra  ini disebut juga citra hitam putih.
( , ) =  1 , ( , ) > ℎ
(2) ( , ) =  0 , ( , ) < ℎ
Citra  biner  dibentuk dengan  menentukan  batas ambang  untuk  nilai  piksel  dari  citra  grayscale. Berdasarkan  persamaan  (2)  didapatkan  bahwa ketika nilai piksel dari citra grayscale melebihi dari nilai  batas  ambang,  maka  nilai  piksel  untuk  citra biner di koordinat x dan y yang sama adalah 1. Nilai piksel  citra  biner  akan  bernilai  0  jika  nilai  piksel dari citra grayscale kurang dari nilai batas ambang yang telah ditentukan [14].

## 2.2 Deteksi tepi Laplacian
Deteksi  tepi  adalah  salah  satu  metode  untuk mendapatkan bentuk dari suatu objek. Penelitian ini menerapkan metode deteksi tepi Laplacian. Metode Laplacian  memanfaatkan  operator  derivatif  kedua dimana  operator  ini  digunakan  untuk  mendeteksi kondisi dari nilai intensitas cahaya yang menyentuh titik nol saat fungsi berpindah dari nilai positif ke negatif  ( zero  crossing ).  Desain  dari  deteksi  tepi Laplacian  dilakukan  dengan  merepresentasikan citra input sebagai citra 1 kanal dengan fungsi step.
( ) = ( ) (3)
Fungsi  step  merupakan  fungsi  yang  bernilai  1 saat  nilai  n  lebih  besar  atau  sama  dengan  0,  dan akan bernilai 0 saat nilai n kurang dari 0.
Citra  yang  telah  direpresentasikan  menjadi fungsi  step  ditambahkan  dengan  derau  putih Gaussian dengan nilai rata-rata 0 dan variance , dengan tidak memperhitungkan spesifikasi lain low pass  filter  akan  memiliki  response  impulse  yang terbatas ( ) , −   ≤   ≤ .
( ) = 1
Filter  tepi  yang  digunakan  untuk  mendeteksi kondisi zero crossing akan menghasilkan perbedaan  yang  maksimum  pada  output  dengan posisi n = -1 dan n = 0. Filter ini memiliki nilai (0) yang sangat besar.
= ( )
Desain  ini  memiliki  derau  pada  variansnya. Filter yang ideal memiliki derau output yang sangat kecil.  Derau  dari  varians  dapat  diperkecil  dengan mendefinisikan  ῠ  sebagai  sebuah  peningkatan sinyal  terhadap  derau  dari  input  menuju  output dengan lokasi nilai n = 0.
ῠ = ℎ(0)
∑ ℎ ( )
Dengan  mengikuti  persamaan  3  hingga persamaan 6 didapatkan 2 operator Laplacian.
−1 −1 −1 −1 8 −1
−1 −1 −1 0 −1 0 −1 4 −1 0 −1 0
(7)
Kedua operator tersebut dapat digunakan untuk mendapatkan tepi dari citra tanda tangan [15].

## 2.3 Jarak Euclidean
Metode Jarak adalah salah satu dari banyak cara untuk  permasalahan  klasifikasi.  Euclidean  adalah salah  satu  dari  banyak  metode  jarak  yang  dapat digunakan untuk mengukur tingkat kemiripan dari citra.  Metode  jarak  Euclidean  didapatkan  dengan merepresentasikan suatu citra sebagi sebuah vektor titik  di  dimensi  banyak  ( hyperspace )  sehingga dimungkinakn  untuk  mengukur  jarak  kemiripan dari 2 citra yang berbeda. Meteode jarak Euclidean dapat dipahami secara bertahap dengan menggambarkan vektor 2 dimensi yang merepresentasikan  2  citra  yang  berbeda.  Kedua vektor  ini  direpresentasikan  dalam  diagram kartesian  x  dan  y.  Masing-masing  dari  vektor tersebut memiliki pada nilai pada bidang x dan y.
Gambar 1. Penggambaran metode jarak Euclidean
Gambar  1  memperlihatkan  bahwaa  jarak  dari kedua  vektor  tersebut  didapatkan  dengan  menarik garis diagonal yang lurus dari 1 titik ke titik yang lainnya.  Penggambaran  ini  mirip  dengan  mencari resultan  dari  dua  buah  vektor.  Metode  ini direpresentasikan secara matematis menjadi
= , − ,
Jarak dari citra A dan citra B didapatkan dengan mengurangi nilai pixel dari citra A dan citra B pada koordinat x dan y yang sama. Metode ini digunakan karena  nilai  dari  jarak  yang  didapat  adalah  jarak yang terdekat  yang dapat  ditempuh oleh dua titik. Perhitungan  dengan  jarak Euclidean  sangat  cocok untuk aplikasi pengolahan citra.

## 2.4 Ketetanggaan
Ketetanggaan  adalah  metode  untuk  mengukur validasi  dari  benar  tidaknya  suatu  citra  uji merupakan  citra  yang  mirip  dengan  citra  latih. Konsep ketetanggaan digunakan setelah mendapat nilai  jarak  dari  masing-masing  citra  uji  terhadap citra  latih.  Nilai  dari  k  untuk  ketetanggaan  dapat bervariasi  tergatung  dari  berapa  banyak  macam citra latih yang digunakan.
Penelitian ini menggunakan nilai dari ketetanggaan yang berbeda-beda dimana, k = 1, 2, dan 3. Apabila menggunakan nilai k = 1 maka citra uji  dengan  jarak  terkecil  pada  citra  latih  akan didefinisikan sebagai citra yang mirip. Nilai k = 2 akan mencari jarak terdekat dari citra uji terhadap 2 citra  latih,  sehingga  didapatkan  bahwa  citra  uji mirip dengan citra latih apabila terdapat 2 citra latih yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan  citra  uji. Sedangkan untuk  k = 3 akan mencari 3 citra latih yang memiliki karak terdekat dengan citra uji.
A (x 1 , y 1 ) B (x 2 , y 2 ) (4)
(5) (6) (8)
2.5 Pengolahan awal
Citra  yang  digunakan  memiliki  format  RGB dengan  ukuran  resolusi  yang  berbeda-beda. Penelitian ini memerlukan pengolahan awal untuk mendapatkan basis data citra yang sesuai.
Gambar  2.  Diagram  alir  pemrosesan  tahap  awal pada citra latih
Pengolahan awal dilakukan pada persiapan citra latih  maupun  citra  uji  dimana  pengolahan  tahap awal terdiri dari 5 tahapan. Langkah pertama yaitu membaca  seluruh  basis  data  yang  dikumpulkan. Total  basis  data  yang  digunakan  adalah  200  data yang terdiri dari 10 orang yang berbeda, sehingga masing-masing  orang  diambil  database  sebanyak 20  tanda  tangan.  Dari  20  tanda  tangan,  diambil masing-masing  5  tanda  tangan  yang  digunakan sebagai  citra  uji  dan  sisanya  digunakan  sebagai citra  latih,  sehingga  hasil  akhir  konfigurasi  yang digunakan adalah 50 tanda tangan sebagai citra uji dan 150 tanda tangan sebagai citra latih.  Basis data citra latih terdari dari masing-masing 15 citra tanda tangan  dari  10  orang  yang  berbeda  sehingga  total citra  latih  adalah  150  citra,  sedangkan  basis  data citra  uji  terdiri  dari  5  tanda  tangan  dari  10  orang yang berbeda.
Langkah  kedua  adalah  menyamakan  ukuran citra  pada  basis  data  menjadi  100x100.  Proses  ini
dilakukan karena setiap citra memiliki ukuran dan resolusi  yang  berbeda,  menyamakan  ukuran dilakukan  agar  proses  selanjutnya  dapat  berjalan lebih mudah dan ukuran 100x100 dipilih agar citra menjadi  persegi  dengan  ukuran  yang  tidak  terlalu besar dan tidak terlalu kecil.
Gambar 3. Konversi  citra  dengan  resolusi  919 x 1280 menjadi 100x 100
Langkah  ketiga  adalah  mengubah  citra  basis data  menjadi  1  kanal.  Tujuan  proses  ini  adalah mengurangi  banyaknya  data  pada  citra  RGB  agar waktu yang dibutuhkan untuk melakukan pengenalan  tanda  tangan  menjadi  lebih  cepat. Proses  ini  dilakukan  dengan  menggunakan persamaan (1).
Gambar 4. Proses   citra  3  kanal  (RGB)  menjadi citra 1 kanal ( grayscale )
Langkah  keempat  adalah  mengubah  citra grayscale menjadi  citra  biner,  hal  ini  dapat dilakukan  dengan  menerapkan  persamaan  (2) dengan  nilai  th  128.  Proses  ini  dilakukan  agar deteksi  tepi  menggunakna  metode  Laplacian mendapatkan hasil yang lebih baik.
Gambar 5. Proses    citra    1    kanal   ( grayscale ) menjadi citra biner
Langkah  kelima  adalah  melakukan  proses deteksi tepi dengan metode Laplacian. Langkah ini dilakukan  dengan  melakukan  operasi  konvolusi dari citra biner dengan kedua operator Laplacian.
ℎ( , ) =   ( , ) ∗  ℓ
Gambar 6. Citra tepi dengan metode Laplacian
Langkah terakhir adalah meynimpan citra yang telah dideteksi tepi menggunakan metode Laplacian dengan nama data latih untuk citra pada basis data latih dan data uji untuk citra pada basis data uji.

## 2.6 Pengelompokan tanda tangan
Tahap  pengelompokan  tanda  tangan  dilakukan dengan mengukur jarak tiap-tiap citra uji terhadap citra latih dengan ketetanggaan yang berbeda-beda yaitu 1, 2, dan 3.
Gambar 7. Blok diagram proses klasifikasi
Proses  pengelompokan  dilakukan  dengan mengukur tingkat kemiripan antara citr uji dan citra latih  menggunakan  jarak  Euclidean.  Citra  latih dikatakan  mirip  dengan  citra  uji  jika  jarak  antara citra uji dan citra latih dekat. Setelah  di  ukur  dengan  jarak  Euclidean, dilakukan proses pembobotan terhadap tetangganya. Proses ketetanggaan dilakukan dengan  memilih  jarak  terdekat  citra  uji  terhadap citra latih dengan 1 citra latih untuk 1 ketetanggaan, 2  citra  latih  terdekat  untuk  2  ketetangaan,  dan  3 citra latih terdekat untuk 3 ketetangaan.
Hasil  dari  proses  klasifikasi  adalah  informasi bahwa  tiap-tiap  citra  uji  merupakan  tanda  tangan dari orang pertama, kedua, ketiga, keempat,  kelima, dan seterusnya. Masing-masing ketetanggaan akan memiliki  perbedaan  tingkat  kebenaran  dalam mengelompokkan.  Hasil  dari  proses  klasifikasi merupakan  akurasi  ketepatan  dari  tiap-tiap ketetanggaan.
Prosess  pengelompokan  dilakukan  dengan meninjau nilai jarak terdekat dari citra uji terhadap citra  latih  dan  posisinya.  Posisi  adalah  peletakan atau  label  citra  latih  dalam  sebuah  ruang  vektor sehingga  menunjukkan  citra  latih  untuk  tiap-tiap orang. Citra latih untuk orang pertama terletak pada ruang vektor 1 – 15. Sebuah citra uji yang memiliki nilai jarak terdekat terhadap citra latih pada ruang vektor citra latih dengan posisi antara 1 – 15 akan dikelompokkan  sebagai  tanda  tangan  orang pertama.    Citra  latih  untuk  orang  kedua  terletak pada  ruang  vektor  16  –  30.  Sebuah  citra  uji  yang memiliki  nilai  jarak  terdekat  terhadap  citra  latih pada  ruang  vektor  citra  latih  dengan  posisi  antara 16 – 30 akan dikelompokkan sebagai tanda tangan orang kedua. Citra latih untuk orang ketiga terletak pada  ruang  vektor  31  –  45.  Sebuah  citra  uji  yang memiliki  nilai  jarak  terdekat  terhadap  citra  latih pada  ruang  vektor  citra  latih  dengan  posisi  antara 31 – 45 akan dikelompokkan sebagai tanda tangan orang  ketiga.  Citra  latih  untuk  orang  keempat terletak pada ruang vektor 46 – 60. Sebuah citra uji yang  memiliki  nilai  jarak  terdekat  terhadap  citra latih  pada  ruang  vektor  citra  latih  dengan  posisi antara 46 – 60 akan dikelompokkan sebagai tanda tangan  orang  keempat.  Citra  latih  untuk  orang kelima terletak pada ruang vektor 61 – 75. Sebuah
(9)
citra uji yang memiliki nilai jarak terdekat terhadap citra  latih  pada  ruang  vektor  citra  latih  dengan posisi antara 61 – 75 akan dikelompokkan sebagai tanda tangan orang kelima. Citra latih untuk orang keenam terletak pada ruang vektor 76 – 90. Sebuah citra uji yang memiliki nilai jarak terdekat terhadap citra  latih  pada  ruang  vektor  citra  latih  dengan posisi antara 76 – 90 akan dikelompokkan sebagai tanda tangan orang keenam. Citra latih untuk orang ketujuh terletak pada ruang vektor 91 – 105. Sebuah citra uji yang memiliki nilai jarak terdekat terhadap citra  latih  pada  ruang  vektor  citra  latih  dengan posisi antara 91 – 105 akan dikelompokkan sebagai tanda tangan orang ketujuh. Citra latih untuk orang kedelapan  terletak  pada  ruang  vektor  106  –  120. Sebuah citra uji yang memiliki nilai jarak terdekat terhadap  citra  latih  pada  ruang  vektor  citra  latih dengan posisi antara 106 – 120 akan dikelompokkan  sebagai  tanda  tangan  orang kedelapan.  Citra  latih  untuk  orang  kesembilan terletak pada ruang vektor 121 – 135. Sebuah citra uji yang memiliki nilai jarak terdekat terhadap citra latih  pada  ruang  vektor  citra  latih  dengan  posisi antara  121  –  135  akan  dikelompokkan  sebagai tanda  tangan  orang  kesembilan.  Citra  latih  untuk orang kesepuluh terletak pada ruang vektor  136 – 150.  Sebuah  citra  uji  yang  memiliki  nilai  jarak terdekat terhadap citra latih pada ruang vektor citra latih  dengan  posisi  antara  136  –  150  akan dikelompokkan  sebagai  tanda  tangan  orang kesepuluh.  Posisi  menunjukkan  sebagai  label kedekatan citra uji terhadap citra latih dalam ruang vektor,  sedangkan  nilai  adalah  nilai  jarak  citra  uji terhadap citra latih merdasarkan pengukuran jarak.

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian identifikasi tanda tangan menggunakan deteksi tepi Laplacian menunjukkan hasil  yang  memuaskan.  Penerapan  metode Laplacian  yang  dikombinasikan  dengan  metode klasifikasi  menggunakan  jarak  Euclidean  dan konsep ketetanggaan dalam mengidentifikasi tanda tangan  memiliki  akurasi  yang  tinggi  di  tiap-tiap kelompok. Akurasi ketepatan di tiap-tiap kelompok memiliki  hasil  yang  berbeda-beda  untuk  tiap-tiap ketetangaan  yang  digunakan.  Hasil  percobaan  di tiap-tiap kelompok akan dipaparkan.
Tabel 1. Hasil percobaan citra uji orang pertama
Citra uji tanda tangan orang pertama C1 C2 C3 C4 C5 Posisi 7 7 7 12 10 Nilai 2.094  1.952  2.037  1.914 2.162 Posisi 61 8 8 30 59 Nilai 2.111  2.132  2.093  2.122 2.201 Posisi 70 6 70 11 70 Nilai 2.143  2.211  2.149  2.157 2.232
Hasil  dari  pengelompokan  tanda  tangan  orang pertama  dapat  diamati  pada  Tabel  1.  Terdapat  5 citra uji yang di identifikasikan berdasarkan posisi di ruang vektor dan nilai jarak terdekat. Terdapat 15 citra  latih  untuk  masing-masing  orang.  Posisi menunjukkan label bahwa citra uji memiliki jarak terdekat dengan citra latih pada ruang vektor berapa. Apabila citra latih 1 berada pada posisi 1 – 15 dari 150 citra latih, dapat dikatakan bahwa C1 atau citra uji  kelompok  1  memiliki  kedekatan  dengan  citra latih  ke  –  7  dengan  nilai jaraknya  2.094  sehingga citra uji 1 dikelompokkan dengan citra tanda tangan orang pertama berdasarkan labelnya. C1 merupakan citra uji untuk orang pertama, sehingga apabila  keluaran  sistem  berdasarkan  label  posisi menunjukkan  angka  1  –  15  maka  sistem  benar dalam  mengenali  tanda  tangan.  Data  lain menunjukkan  bahwa  C1  memiliki  kedekatan dengan citra latih pada posisi 61 dengan nilai 2.111 sedangkan posisi 61 adalah citra latih untuk orang kelima sehingga C1 dikelompokkan dengan tanda tangan orang kelima dimana seharusnya C1 adalah tanda  tangan  orang  pertama  sehingga  data  kedua bernilai  salah.  Data  ketiga  menunjukkan  bahwa citra uji C1 memiliki kedekatan terhadap citra latih pada posisi ruang vektor 70. Ruang vektor 60 – 75 merupakan  ruang  vektor  orang  kelima  sehingga berdasarkan percobaan ketiga, citra uji C1 dikenali sebagai  citra  tanda  tangan  orang  kelima.  Hal  ini merupakan  kesalahan  karena  citra  latih  C1 merupakan tanda tangan orang pertama.
Setelah  di  uji  sebanyak  3  kali  dilakukan pembobotan terhadap ketetanggaan. Ketetanggaan 1  menunjukkan  bahwa  citra  uji  dikelompokkan berdasarkan  1  citra  latih.  Ketetanggaan  2 menunjukkan  bahwa  citra  uji  dikelompokkan berdasarkan  2  citra  latih.  Apabila  terdapat  2 tetangga  dengan  hasil  yang  berbeda,  maka  sistem akan  mengeluarkan  nilai  salah.  Ketetanggaan  3 akan  dikelompokkan  berdasarkan  3  citra  latih terdekat, apabila terdapat 2 tetangga dengan posisi
yang  benar  maka  sistem  akanmenghasilkan  nilai benar berdasarkan posisinya, namun bila 2 tetangga salah maka sistem akan salah dalam mengelompokkan.  Berdasarkan  Tabel  1  dapat diamati  bahwa  ketetanggaan  1  memiliki  tingkat ketepatan sebesar 100%,  ketetanggaan 2 memiliki akurasi 40% dan ketetanggan 3 memiliki akurasi 60% berdasarkan letak posisi dan nilai kedekatan citra.
Tabel 2. Hasil percobaan citra uji orang kedua
Citra uji tanda tangan orang kedua C6 C7 C8 C9 C10 Posisi 30 30 30 30 24 Nilai 1.992  1.990  1.805  1.843 1.915 Posisi 18 21 26 38 16 Nilai 2.175  2.041  1.883  2.004 1.921 Posisi 24 18 38 27 17 Nilai 2.182  2.148  1.934  2.088 1.981
Hasil  dari  pengelompokan  tanda  tangan  orang kedua dapat diamati pada Tabel 2. Posisi untuk citra latih orang kedua terdapat pada ruang vektor 16 – 30 sehingga hasil dari identifikasi dengan posisi di antara  16  –  30  adalah  benar  dan  posisi  selain  itu adalah salah. Tabel 2 menunjukkan bahwa akurasi untuk  ketetanggaan  1  pada  kelompok  percobaan orang  kedua  adalah  100%,  ketetanggaan  2  adalah 80% dan ketetanggaan 3 adalah 100%.
Tabel 3. Hasil percobaan citra uji orang ketiga
Citra uji tanda tangan orang ketiga C11 C12 C13 C14 C15 Posisi 42 43 44 39 40 Nilai 2.227  2.468  2.635  2.173 2.077 Posisi 30 45 16 30 33 Nilai 2.236  2.569  2.669  2.177 2.109 Posisi 26 70 28 40 39 Nilai 2.307  2.593  2.680  2.203 2.117
Hasil  dari  pengelompokan  tanda  tangan  orang ketiga  dapat  diamati  pada  Tabel  3.  Posisi  untuk citra latih orang ketiga terdapat pada ruang vektor 31  –  45  sehingga  hasil  dari  identifikasi  dengan posisi  di  antara  31  –  45  adalah  benar  dan  posisi selain  itu  adalah  salah.  Tabel  3  menunjukkan bahwa  akurasi  untuk  ketetanggaan  1  pada kelompok  percobaan  orang  ketiga  adalah  100%, ketetanggaan  2  adalah  40%  dan  ketetanggaan  3 adalah 60%.
Tabel 4. Hasil percobaan citra uji orang keempat
Citra uji tanda tangan orang keempat C16 C17 C18 C19 C20 Posisi 50 50 50 57 52 Nilai 1.941  2.192  2.197  2.137 2.168 Posisi 55 33 57 30 50 Nilai 1.943  2.225  22.14  2.199 2.212 Posisi 57 30 30 49 54 Nilai 2.064  2.249  2.238  2.201 2.218
Tabel  4  merupakan  hasil  dari  pengelompokan tanda tangan orang keempat. Posisi untuk citra latih orang keempat terdapat pada ruang vektor 46 – 60. Hasil dari identifikasi dengan posisi di antara 46 – 60 adalah benar dan posisi selain itu adalah salah. Tabel  4  menunjukkan  bahwa  akurasi  untuk ketetanggaan  1  pada  kelompok  percobaan  orang keempat adalah 100%, ketetanggaan 2 adalah 60% dan ketetanggaan 3 adalah 80%.
Tabel 5. Hasil percobaan citra uji orang kelima
Citra uji tanda tangan orang kelima C21 C22 C23 C24 C25 Posisi 72 66 69 27 66 Nilai 2.167  2.083  2.332  2.256 2.106 Posisi 69 57 72 57 74 Nilai 2.229  2.211  2.365  2.259 2.343 Posisi 63 69 71 69 72 Nilai 2.246  2.230  2.398  2.268 2.347
Hasil  dari  pengelompokan  tanda  tangan  orang kelima  dapat  diamati  pada  Tabel  5.  Posisi  untuk citra latih orang kelima terdapat pada ruang vektor 61  –  75  sehingga  hasil  dari  identifikasi  dengan posisi  di  antara  61  –  75  adalah  benar  dan  posisi selain  itu  adalah  salah.  Tabel  5  menunjukkan bahwa akurasi untuk orang kelima ketetanggaan 1 adalah  96%,  ketetanggaan  2  adalah  60%  dan ketetanggaan 3 adalah 60%.
Tabel 6. Hasil percobaan citra uji orang keenam
Citra uji tanda tangan orang keenam C26 C27 C28 C29 C30 Posisi 81 81 83 88 81 Nilai 1.900  1.633  1.920  1.701 1.941 Posisi 88 88 88 79 79 Nilai 1.955  1.883  1.953  1.759 2.061 Posisi 89 90 79 91 88 Nilai 2.037  1.946  1.971  1.906 2.080
Hasil  dari  pengelompokan  tanda  tangan  orang keenam  dapat  diamati  pada  Tabel  6.  Posisi  untuk citra latih orang keenam terdapat pada ruang vektor 76  –  90  sehingga  hasil  dari  identifikasi  dengan posisi  di  antara  76  –  90  adalah  benar  dan  posisi selain  itu  adalah  salah.  Tabel  6  menunjukkan bahwa akurasi untuk orang keenam ketetanggaan 1 adalah  100%,  ketetanggaan  2  adalah  100%  dan ketetanggaan 3 adalah 100%.
Tabel 7. Hasil percobaan citra uji orang ketujuh
Citra uji tanda tangan orang ketujuh C31 C32 C33 C34 C35 Posisi 91 94 91 95 91 Nilai 1.737  1.505  1.561  1.458 1.404 Posisi 94 92 92 91 92 Nilai 1.739  1.563  1.580  1.478 1.461 Posisi 92 91 89 102 94 Nilai 1.750  1.615  1.598  1.495 1.509
Hasil  dari  pengelompokan  tanda  tangan  orang ketujuh  dapat  diamati  pada  Tabel  7.  Posisi  untuk citra latih orang ketujuh terdapat pada ruang vektor 91  –  105  sehingga  hasil  dari  identifikasi  dengan posisi  di  antara  91  –  105  adalah  benar  dan  posisi selain  itu  adalah  salah.  Tabel  7  menunjukkan bahwa akurasi untuk orang ketujuh ketetanggaan 1 adalah  100%,  ketetanggaan  2  adalah  100%  dan ketetanggaan 3 adalah 100%.
Tabel 8. Hasil percobaan citra uji orang kedelapan
Citra uji tanda tangan orang kedelapan C36 C37 C38 C39 C40 Posisi 107 120 111 107 120 Nilai 1.664  1.475  1.098  1.617 1.713 Posisi 117 109 110 100 117 Nilai 1.696  1.581  1.589  1.732 1.736 Posisi 119 115 109 116 107 Nilai 1.722  1.607  1.589  1.753 1.772
Hasil  dari  pengelompokan  tanda  tangan  orang kedelapan dapat diamati pada Tabel 8. Posisi untuk citra  latih  orang  kedelapan  terdapat  pada  ruang vektor  106  –  120  sehingga  hasil  dari  identifikasi dengan posisi di antara 106 – 120 adalah benar dan posisi selain itu adalah salah. Tabel 8 menunjukkan bahwa akurasi untuk orang kedelapan ketetanggaan 1  adalah  100%,  ketetanggaan  2  adalah  80%  dan ketetanggaan 3 adalah 100%.
Tabel 9. Hasil percobaan citra uji orang
kesembilan Citra uji tanda tangan orang kesembilan C41 C42 C43 C44 C45 Posisi 123 124 123 123 95 Nilai 1.870  1.801  1.905  1.885 2.043 Posisi 122 121 95 95 122 Nilai 1.985  1.830  2.051  1.977 2.054 Posisi 95 92 92 122 91 Nilai 2.004  1.841  2.061  1.978 2.067
Hasil  dari  pengelompokan  tanda  tangan  orang kesembilan  dapat  diamati  pada  Tabel  9.  Posisi untuk  citra  latih  orang  kesembilan  terdapat  pada ruang  vektor  121  –  135  sehingga  hasil  dari identifikasi  dengan  posisi  di  antara  121  –  135 adalah  benar  dan  posisi  selain  itu  adalah  salah. Tabel  9  menunjukkan  bahwa  akurasi  untuk  orang kesembilan  dengan  ketetanggaan  1  adalah  90%, ketetanggaan  2  adalah  40%  dan  ketetanggaan  3 adalah 60%.
Tabel 10. Hasil percobaan citra uji orang kesepuluh Citra uji tanda tangan orang kesepuluh C46 C47 C48 C49 C50 Posisi 107 148 148 148 148 Nilai 2.370  2.341  2.208  2.010 1.940 Posisi 96 97 98 98 96 Nilai 2.403  2.413  2.495  2.390 2.302 Posisi 97 98 97 107 107 Nilai 2.438  2.471  2.496  2.404 2.311
Hasil  dari  pengelompokan  tanda  tangan  orang kesepuluh  dapat  diamati  pada  Tabel  10.  Posisi untuk  citra  latih  orang  kesepuluh  terdapat  pada ruang  vektor  136  –  150  sehingga  hasil  dari identifikasi  dengan  posisi  di  antara  136  –  150 adalah  benar  dan  posisi  selain  itu  adalah  salah. Tabel 10 menunjukkan bahwa akurasi untuk orang kesepuluh  dengan  ketetanggaan  1  adalah  90%, ketetanggaan  2  adalah  0%  dan  ketetanggaan  3 adalah 0%.
Total dari hasil akurasi untuk ketetanggaan 1, 2 dan  3  di  tiap-tiap  percobaan  di  hitung  kembali untuk  mendapatkan  akurasi  total  untuk  tiap-tiap ketetanggaan dengan menggunakan matriks konfusi.  Matriks  konfusi  akan  memperlihatkan kinerja  sistem  pada  kebenaran  pembacaan  dan kesalahan  pembacaan  sehingga  dapat  digunakan
untuk mengukur akurasi total.
Gambar 8. Matriks konfusi untuk ketetanggan 1
Matriks  konfusi  untuk  ketetanggaan  1  dapat diamati pada Gambar 8. Hasil dari matriks konfusi adalah  elemen true  positive bernilai  47, false positive bernilai  1, false  negative bernilai  0,  dan true  negative bernilai  0.  Dari  hasil  tersebut didapatkan  hasil  bahwa  nilai  akurasi  untuk ketetanggaan 1 adalah 94%.
Gambar 9. Matriks konfusi untuk ketetanggan 2
Matriks  konfusi  untuk  ketetanggaan  2  dapat diamati pada Gambar 9. Hasil dari matriks konfusi adalah  elemen true  positive bernilai  30, false positive bernilai  20, false  negative bernilai  0,  dan true  negative bernilai  0.  Dari  hasil  tersebut didapatkan  hasil  bahwa  nilai  akurasi  untuk ketetanggaan 1 adalah 60%.
Gambar 10. Matriks konfusi untuk ketetanggan 3
Matriks  konfusi  untuk  ketetanggaan  3  dapat diamati pada Gambar 10. Hasil dari matriks konfusi adalah  elemen true  positive bernilai  37, false positive bernilai  13, false  negative bernilai  0,  dan true  negative bernilai  0.  Dari  hasil  tersebut didapatkan  hasil  bahwa  nilai  akurasi  untuk ketetanggaan 1 adalah 74%.

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa implementasi metode deteksi tepi Laplacian dan jarak Euclidean untuk identifikasi tanda tangan mendapatkan hasil yang  memuaskan.  Akurasi  untuk  1  ketetanggaan adalah  94%,  akurasi  2  ketetanggaan  adalah  60%, dan akurasi untuk 3 ketetanggaan adalah 74%. Dari hasil  tersebut,  identifikasi  tanda  tangan  paling akurat menggunakan 1 ketetangaan.

## Daftar Pustaka
[1] A. K. Jain, A. A. Ross, and K. Nandakumar, Introduction to Biometrics . Springer.
[2] I. V. Anikin and E. S. Anisimova, “Handwritten signature recognition method based on fuzzy logic,” Dyn. Syst. Mech. Mach. , pp. 1–5, 2016.
[3] V. Smejkal and J. Kodl, “Dynamic Biometric Signature - an Effective Alternative for Electronic Authentication,”
Adv. Technol. Innov. , vol. 3, pp. 166–178,
2017.
[4] P. Porwik and T. Para, “Some Handwritten Signature Parameters in Biometric Recognition Process,” Int. Confrence Inf.
Technol. Interfaces , pp. 185–190, 2007.
[5] V. A. Bharadi and H. B. Kekre, “Off-Line Signature Recognition Systems,” Int. J.
Comput. Appl. , vol. 1, no. 27, pp. 48–56, 2010.
[6] J. V. Tahapary, “Keabsahan Tanda Tangan Elektronik Sebagai Alat Bukti yang Sah
Ditinjau dalam Hukum Acara Perdata,” 2011.
[7] H. H. Soepraptomo, “Kejahatan Komputer dan Siber Serta Antisipasi Pengaturan Pencegahannya di Indonesia,” 2001. [8] N. Iriyanti, “Tinjauan Kekuatan
Pembuktian Digital Signature dalam Sengketa Perdata Ditinjau dari UU No 11 Tahun 2008 Tentang Informasi dan
Transaksi Elektronik,” 2009.
[9] M. Farid, “Alat Bukti Elektronik dalam Proses Pembuktian Perkara Perdata di Pengadilan,” 2015.
[10] A. Edi, “Implikasi Adanya Pemalsuan Tanda Tangan dalam Akta Jual Beli Tanah yang Dilakukan oleh PPAT,” 2017.
[11] H. Santoso, “Identifikasi tanda tangan dengan deteksi tepi dan koefisien korelasi,”
TP = 37 FP = 13
FN = 0 TN = 0 TP = 47 FP = 3 FN = 0 TN = 0 TP = 30 FP = 20 FN = 0 TN = 0
PROXIES , vol. 1, no. 2, pp. 68–74, 2017.
[12] A. Karouni, B. Daya, and S. Bahlak, “Offline signature recognition using neural
networks approach,” Procedia Comput.
Sci. , vol. 3, pp. 155–161, 2011.
[13] E. R. Kuswandi and N. Fadillah, “Perbandingan Metode Robert dan Metode
Prewitt Untuk Deteksi Tepi pada Citra
Tanda Tangan,” J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 3, no. 2, pp. 155–158,
2019.
[14] M. S. Nixon and A. S. Aguado, Feature Extraction & Image Processing for
Computer Vision . Elsevier, 2012.
[15] X. Wang, “Laplacian Operator-Based Edge Detectors,” IEEE Trans. Pattern Anal.
Mach. Intell. , vol. 29, no. 5, pp. 886–890, 2007.

## Biodata Penulis
Mas Aly Afandi , menyelesaikan D4 di Politeknik Elektronika  Negeri  Surabaya  (PENS),  jurusan teknik  elektro  dan  lulus  pada  tahun  2015. Pendidikan  S2  di  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember  (ITS),  jurusan  teknik  elektro  dan  lulus pada  tahun  2018.    Minat  penelitian  pada  ruang lingkup  pengolahan  citra,  kontrol,  robotika, kecerdasan buatan, dan sistem cerdas.
Sevia  Indah  Purnama ,  menyelesaikan  D4  di Politeknik Negeri Malang (POLINEMA),
mengambil  jurusan  teknik  elektro  dan  lulus  pada tahun  2014.  Pendidikan  S2  di  Institut  Teknologi Sepuluh  Nopember  (ITS),  jurusan  teknik  elektro dan  lulus  pada  tahun  2019.  Minat  penelitian  pada ruang  lingkup  signal  processing,  robotika,  sistem tertanam, kecerdasan buatan dan sistem cerdas.
Risa  Farrid  Cristianti ,  meyelesaikan  S1  di Universitas  Katolik  Soegijapranata,  mengambil jurusan  teknik  elektro  dan lulus  pada  tahun  2001. Pendidikan S2 di Universitas Gajah Mada (UGM), mengambil  jurusan  teknik  instrumentasi  industri dan  lulus  pada  tahun  2007.  Minat  penelitian  pada ruang lingkup sistem cerdas, sistem sensor cerdas, instrumentasi elektronika dan robotika.