## DESAIN APLIKASI PENGENALAN POLA TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Gunawan 1 , Yuza Reswan 2
1 Prodi Sistem Informasi Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu Jl. Bali Kota Bengkulu Po.Box 118 Kode Pos 38119
2 Prodi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu Jl. Bali Kota Bengkulu Po.Box 118 Kode Pos 38119 e-mail: 1 gunawan@umb.ac.id 2 yuzareswan@umb.ac.id
(received: Oktober 2020, revised : Desember  2020,  accepied : Februari 2021)
Abstract:  The  use  of  signatures  is  currently  widely used  to  verify  the  validity  of  various  financial transactions.  Check  sheets,  credit  cards  and  various other  documents  use  signatures  as  an  identifier  of  a person's  validity.  Identification  technology  for  the introduction  of  signature  patterns  is  included  in biometrics  that  use  the  characteristics  of  human natural  behavior.  in  this  research  will  be  created  a signature pattern recognition application design using the  Support  Vector  Machine  method.  The  goal  is  to build a system that can detect signature forgery types based  on  the  Support  Vector  Machine  method.  The conclusion  of  this  study  provides  ease  in  introducing the  pattern  of the  person's  signature  so  that  it  can  be known  the  information  of  the  owner  of  the  signature and  get  data  about  the  signature  pattern.  The  design of  this  application  that  can  help  the  user  in  the  effort to make signature detection, this design is worth using so  that  it  can  provide  ease  in  introducing  the  pattern of  the  person's  signature  so  that  it  can  be  known  the information  of  the  owner  of  the  signature.  Matlab results  in  image  processing  and  artificial  neural networks  are  usually  stored  in  *.mat  extensions because  image  processing  variables  and  artificial neural networks are numbered.
Keywords : Application, Signature, SVM, Pattern
Abstrak: Penggunaan  tanda  tangan  saat  ini  banyak digunakan  untuk  memverifikasi  keabsahan  dari  berbagai transaksi keuangan. Lembar cek, credit card dan berbagai dokumen  lainnya  menggunakan  tanda  tangan  sebagai pengenal  keabsahan  seseorang.  Teknologi  identifikasi untuk  pengenalan  pola  tanda  tangan  termasuk  didalam biometrika  yang  menggunakan  karakteristik  perilaku alami  manusia.  pada  penelitian  ini  akan  dibuat  suatu perancangan  aplikasi  pengenalan  pola  tanda  tangan menggunakan  metode  Support  Vector  Machine.  Tujuan yang ingin dicapai adalah untuk membangun sistem yang dapat  mendeteksi  tipe  pemalsuan  tanda  tangan  berbasis metode  Support  Vector  Machine.  Kesimpulan  dari penelitian  ini  memberikan  kemudahan  dalam  melakukan pengenalan terhadap pola tanda tangan seseorang tersebut sehingga  dapat  diketahui  informasi  pemilik  tanda  tangan tersebut dan mendapatkan data tentang pola tanda tangan.
Rancangan  aplikasi  ini  yang  dapat  membantu  pengguna dalam  upaya  melakukan  deteksi  tanda  tangan,  rancangan ini    layak    digunakan    sehingga    dapat    memberikan kemudahan  dalam  melakukan  pengenalan  terhadap  pola tanda tangan seseorang tersebut sehingga dapat diketahui informasi  pemilik  tanda  tangan  tersebut.  Hasil  olah Matlab  pada  image  processing  dan  jaringan  syaraf  tiruan biasanya  disimpan  pada  ekstensi  *.mat  karena  variabel image  processing  dan  jaringan  syaraf  tiruan  bersifat angka.
Kata Kunci : Aplikasi, Tanda Tangan, SVM, Pola

## I. PENDAHULUAN
Teknologi computer vision untuk identifikasi identitas spesifik  seseorang  telah  banyak  berkembang,  baik identifikasi  melalui  sidik  jari,  retina,  suara,  bahkan  tanda tangan.  Tanda  tangan  merupakan  identitas  autentifikasi yang  umum  digunakan.  Dengan  perkembangan  teknologi digital,  diperlukan  metode  autentifikasi  tanda  tangan untuk  memastikan  keamanan,  keaslian,  dan  kesesuaian tanda  tangan[1].  Tanda  tangan  digital  menggabungkan dua algoritme kriptografi sekaligus dalam implementasinya[2].  Sedangkan  Pada  dunia  nyata,  tanda tangan  digunakan  untuk  mengidentifikasi  keabsahan seseorang  pada  dokumen  yang  ditandatanganinya.  Selain itu, tanda tangan juga dapat digunakan untuk membuktikan  bahwa  penandatangan  telah  mengetahui dan menyetujui isi dari dokumen yang ditandatanganinya tersebut[3].
Tanda  tangan  adalah  hasil  dari  proses  menulis seseorang  yang  bersifat  khusus  sebagai  substansi simbolik.  Tanda  tangan  merupakan  bentuk  yang  paling banyak  digunakan  untuk  identifikasi  seseorang.  Fungsi tanda  tangan  sendiri  adalah  untuk  pembuktikan.  Dalam kehidupan  sehari-hari,  tanda  tangan  digunakan  sebagai identifikasi  dari  pemilik  tanda  tangan.  Keberadaan  tanda tangan  dalam  sebuah  dokumen  menyatakan  bahwa  pihak yang  menandatangani,  mengetahui,  dan  menyetujui seluruh isi dari suatu dokumen[4].
Teknologi  identifikasi  untuk  pengenalan  pola  tanda tangan  termasuk  didalam  biometrika  yang  menggunakan karakteristik perilaku alami manusia. Secara umum, untuk mengidentifikasi  tanda  tangan  dapat  dilakukan  secara manual  yaitu  dengan  mencocokkan  tanda  tangan  pada waktu  transaksi  dengan  tanda  tangan  yang  sah.  Sistem
manual  memiliki  kelemahan  dimana  si  pemeriksa  tanda tangan  kurang  teliti  dalam  melakukan  pencocokan.  Oleh karena  itu,  diperlukan  sebuah  metode  yang  mampu menganalisis karakteristik tanda tangan sehingga mempermudah dalam mengenali tanda tangan seseorang.
Permasalahan  tersebut  dapat  diselesaikan  dengan menggunakan metode Support vector machine (SVM) atau yang  biasa  disingkat  SVM.  SVM  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Boser,  Guyon,  Vepnik,  yang dipresentasikan untuk pertama kalinya pada tahun 1992 di Annual  Workshop  on  Computational  Learning  Theory. konsep  dari  svm  merupakan  kombinasi  harmonis  dari konsep  komputasi  yang  sudah  ada  puluhan  tahun sebelumnya,  seprti  hyperplane  (Duda  dan  Hart,  1973, cover  1965,  Vapnik,1964).  Kernel  diperkenalkan  oleh Aronszajn,1950)  dan  demikian  dengan  konsepkonsep lainnya. Prinsipnya SVM bekerja secara linear, dan dikembangkan untuk dapat diterapkan pada masalah non- linear.  Dengan  menggunakan  metode  kernel  trick  yang mencari  hyperplane dengan cara  mentransformasi dataset ke  ruang  vektor  yang  berdimensi  lebih  tinggi  (feature space),  kemudian  proses  klasifikasi  dilakukan  pada feature  space  tersebut.  Penentuan  fungsi  kernel  yang digunakan  akan  sangat  berpengaruh  terhadap  hasil prediksi[5].
Support      Vector      Machine(SVM)      adalah      suatu teknik    untuk    melakukan prediksi,  baik  dalam  kasus klasifikasi    maupun    regresi.  SVM  memiliki    prinsip dasar  linier classifieryaitu  kasus  klasifikasi  yang  secara linier  dapat    dipisahkan,    namun    SVM    telah dikembangkan  agar  dapat  bekerja  pada problem   non- linier      dengan      memasukkan      konsep      kernelpada ruang   kerja berdimensi   tinggi [6].
SVM  adalah  sebuah  teknik  klasifikasi  di  dalam statistical  learning  teori  yang  telah  banyak  diaplikasikan dalam masalah pengenalan pola seperti pengenalan wajah dan suara.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Aplikasi
Aplikasi  berasal  dari  kata  application  yang  artinya penerapan,  lamaran,  penggunaan.  Secara  istilah  aplikasi adalah:  program  siap  pakai  yang  direka  untuk melaksanakan  suatu  fungsi  bagi  pengguna  atau  aplikasi yang  lain  dan  dapat  digunakan  oleh  sasaran  yang dituju[7].
B. Tanda Tangan
Tanda  tangan  adalah  hasil  proses  menulis  seseorang yang  bersifat  khusus  sebagai  substansi  simbolik.  Tanda tangan  merupakan  bentuk  yang  paling  banyak  digunakan untuk identifikasi seseorang. Contoh-contoh tanda tangan setiap orang umumnya identik namun tidak sama. Artinya tanda  tangan  seseorang  sering  berubah-ubah setiap waktu. Perubahan ini menyangkut posisi, ukuran maupun faktor  tekanan  tanda  tangan.  Pada  kenyataannya, perubahan-perubahan  tersebut  dipengaruhi  oleh  waktu, umur, kebiasaan dan keadaan mental tertentu[8].
Tanda  tangan  mempunyai  pola  tertentu  berdasarkan fitur yang ditinjau yang dapat mengungkapkan kepribadian,  namun  perlu  dibangun  sistem  identifikasi secara  otomatis.  Penelitianinimengidentifikasi  pola  tanda tangan  berdasarkan  sembilan  fitur.  Lima  fitur  yaitu  awal kurva,  coretan  akhir,  cangkang,  coretan  tengah  dan  garis bawah  menggunakan  multilayer  perceptron.  Sementara empat fitur  yaitu tepi ekstrim, struktur titik, tanda tangan terpisah,  dan  coretan  garis  terputus  menggunakan identifikasi struktur yang dibangunsecara parallel[9].

## C. Tandan Tangan Digital
Tanda-tangan  digital  adalah  suatu  nilai  kriptografis yang bergantung pada isi berkas digital dan kunci pemilik berkas digital. Tanda-tangan ini dapat ditaruh (embed) di dalam  berkas  digital  atau  disimpan  di  dalam  berkas terpisah.  Proses  verifikasi  dilakukan  untuk  membuktikan otentikasi tanda tangan digital tersebut. Jika tanda-tangan digital  otentik,  berarti  berkas  digital  masih  asli  dan  dan pemiliknya adalah orang yang sah[10].

## D. Support Vector Machine (SVM)
SVM  merupakan  salah  satu  metode  terbaik  yang  bisa dipakai  dalam  permasalahan  klasifikasi.  Konsep  SVM bermula  dari  masalah  klasifikasi  dua  kelas  sehingga membutuhkan  training  set  positif  dan  negatif.  SVM berusaha menemukan hyperplane (pemisah) terbaik untuk memisahkan  ke  dalam  dua  kelas  dan  memaksimalkan margin  antara  dua  kelas  tersebut.  Pada  beberapa  kasus, data  tidak  bisa  iklasifikasi  menggunakan  metode  linier SVM,  sehingga  dikembangkan  fungsi  kernel  untuk mengklasifikasikan data dalam bentuk  onlinier[11].
Support  Vector  Machine  adalah  suatu  sistem pembelajaran  yang  menggunakan  ruang  hipotesis  dari suatu  fungsi  linear  dalam  suatu  ruang  dimensi  berfitur tinggi  yang  dikembangkan  oleh  Boser,  Guyon,  Vapnik, dan  pertama  kali  dipresentasikan  pada  tahun  1992  di Annua  Workshop  on  Computational  Learning  Theory. SVM  bertujuan  menemukan  fungsi  pemisah  (classifier hyperplane)  terbaik  untuk  memisahkan  dua  buah  kelas pada  input  space.  Hyperplane  terbaik  antara  dua  kelas dapat  ditemukan  dengan  mengukur  margin  hyperplane yang  diperoleh  dari  mengukur  margin  yang  maksimal antara  ruang  input  non-linear  dengan  ruang  ciri menggunakan  kaidah  kernel.  Prinsip  kerja  SVM  ialah linear  classifier,  tetapi  dapat  bekerja  juga  pada  problem non-linear  dengan  memasukkan  konsep  kernel  trick  pada ruang berdimensi lebih tinggi[12].
Dalam  Penelitian  pengembangan  identifikasi  tanda tangan  ini  menggunakan  metode  pencirian  zoning  dan klasifikasi  Support  Vector  Machine  (SVM).  Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, pengujian data uji normal menghasilkan  akurasi  pengenalan  sebesar  95,31%.  Pada pengujian  data  uji  dengan  gangguan  diperoleh  akurasi sebesar 21,87%. Sedangkan pengujian tanda tangan tiruan dihasilkan  akurasi  sebesar  30%.  Selain  pola  citra  tanda tangan  yang  telah  terdaftar,  terdapat  juga  citra  tanda tangan yang tidak terdaftar pada basis data. Akurasi yang
didapat  pada    pengujian  ini  sebesar  0%[6].  Sedangkan Pada  penelitian  yang  lain  metode  yang  digunakan untuk  ektraksi  fitur  ialah  Shape  Feature  Extraction Techniques  (SFET),  dengan  menggunakan  dua parameter  yaitu  bounding  box  dan  center  of  gravity. Untuk  klasifikasi  digunakan  metode  Support  Vevtor Machine.  Dengan  menggunakan  3  kernel  diperoleh evaluasi  hasil  testing  terbaik  yaitu  pada  kernel  linear. Dari  hasil  evaluasi  ditunjukan  akurasi  sistem  sebesar 88.10%,  sensitivitas  sebesar  80.95%,  dan  spesifisitas sebesar  95.24%.  Oleh  karena  itu,  model  yang digunakan  dalam  identifikasi  keaslian  tanda  tangan ialah model SVM dengan kernel linear[13].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
A. Analisa dan Perancangan Sistem
1) Analisa Sistem Aktual ditangani secara manual. Manual dalam kontek hanya melihat  dan  mencocokkan  tanda  tangan  pattern dengan tanda tangan yang asli.
2) Perancangan Sistem
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  pola  tanda tangan  mahasiswa  yaitu  data  mahasiswa  program studi teknik informatika kelas e, dimana pengambilan pola  tanda  tangan  dilakukan  dengan  cara  sejumlah tanda  tangan  dicetak  pada  kertas  A4  dan  dijadikan sebagai  database  lengkap  dengan  biodata  diri  dari mahasiswa tersebut.
Gambar 1.  Flowchart Desain Aplikasi

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil Desain Aplikasi
Aplikasi  ini  dibangun  dengan  matlab  buat  tampilan GUI  ( Guide  User  Interface ),  adapun  langkah  dalam pembuatan support  vector  machine pada  matlab  adalah sebagai berikut :
1) Dalam  pengenalan  pola  tanda  tangan,  terlebih dahulu  membagi class SVM  pada  matlab, class dibagi menjadi 2 bagian yaitu train dan target.
2) Data train dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini, data  tersebut  disimpat  dengan  ekstensi  *.dat sehingga  dapat  dipanggil  pada command  windows pada matlab.

## Gambar 2. Data Train
3) Data  target  dapat  dilihat   pada  gambar 3 dibawah ini,    data  tersebut  disimpat  dengan  ekstensi  *.dat sehingga  dapat  dipanggil  pada command  windows pada matlab.

## Gambar 3. Data Target
Data  train  dan  data  taget  di  panggil  pada command windows matlab  supaya  persamaan support  vector machine berupa fungsi dengan nama svmtrain .

## Gambar 4. Persamaan Fungsi SVM
4) Hasil  fungsi  dapat  digambarkan  dalam  grafik, terlihat  jelas pemisahan class . Jika nilai 1 maka pola teridentifikasi,  sedangkan  jika    nilai    0    maka    pola tidak    teridentifikasi.    Adapun    hasil    grafik  dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Fungsi SVM Training dan Target Berdasarkan  gambar  diatas,  mencari hyperplane terbaik yang  berfungsi  sebagai  pemisah  dua  buah  class  pada input  space. Beberapa  pattern  yang  merupakan  anggota dari dua  buah class : +1  dan  –1. Pattern yang  tergabung  pada class –1 disimbolkan  dengan  bentuk  kotak,  sedangkan pattern pada class +1, disimbolkan dengan bentuk lingkaran.
5) Data  fungsi  SVM  kemudian  disimpan  dan  akan dipanggil  pada  tampilan  GUI  dengan  pengenalan gambar pola tanda tangan, adapun hasil penyimpanan fungsi dapat dilihat pada gambar 6.

## Gambar 6. Penyimpanan Fungsi
Berdasarkan gambar 6 diatas, File dengan ekstensi *.mat merupakan  file  hasil  olah  Matlab  sebelumnya  ( image processing ,  jaringan  syaraf  tiruan,  dan  lain-lain). Biasanya  hasil  oleh  ini  disimpan  dalam  file  dengan instruksi  save  <nama_file>  dan  diberikan  ekstensi  oleh matlan mat.
6) Setelah  data  tarining,  data  target,  dan  pemisahan class selesai  maka  melanjutkan  pada  GUI.  Adapun tampilan  GUI support  vector  machine untuk  pola tanda tangan dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Tampilan GUI Aplikasi
Gambar 8. Gambar Aplikasi Jika tidak ditemukan Pola
B. Pembahasan
Teknik  SVM  digunakan  untuk  menemukan  fungsi pemisah  (klasifier)  yang  optimal  yang  bisa  memisahkan dua  set  data  dari  dua  kelas  yang  berbeda.  Penggunaan teknik  machine  learning  tersebut,  karena  performansinya yang  meyakinkan  dalam  memprediksi  kelas  suatu  data baru.
Masalah klasifikasi ini bisa dirumuskan set parameter (w,  b)  sehingga  f(xi)  =<  w,  x  >  +b  =  yi  untuk  semua  i. Teknik  SVM  berusaha  menemukan  fungsi  pemisah (klasifier/hyperplane)  terbaik  diantara  fungsi  yang  tidak terbatas jumlahnya untuk memisahkan dua macam obyek. Hyperplane  terbaik  adalah  hyperplane  yang  terletak  di tengah-  tengah  antara  dua  set  obyek  dari  dua  kelas. Mencari hyperplane terbaik ekuivalen dengan memaksimalkan margin atau jarak antara dua  set  obyek dari    kelas    yang    berbeda.    Jika    adalah    hyperplane- pendukung  (supporting  hyperplane)  dari  kelas  dan hyperplane-  pendukung  dari  kelas,  margin  antara  dua kelas  dapat  dihitung  dengan  mencari  jarak  antara  kedua hyperplane-pendukung  dari  kedua  kelas.  Secara  spesifik, margin dihitung dengan cara sebagai berikut :

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dan saran yang dapat ditarik dari sistem Aplikasi deteksi tipe pemalsuan tanda tangan berbasis metode Support Vector Machine (SVM), adalah sebagai berikut :

## A. KESIMPULAN
1) Hasil  olah  Matlab  pada  image  processing  dan jaringan  syaraf  tiruan  biasanya  disimpan  pada ekstensi  *.mat  karena  variabel  image  processing dan jaringan syaraf tiruan bersifat angka.
2) Menghasilkan  aplikasi  yang  dapat  membantu pengguna  dalam  upaya  melakukan  deteksi  tanda tangan
3) Sistem    ini    layak    digunakan    sehingga    dapat memberikan kemudahan dalam melakukan pengenalan  terhadap  pola  tanda  tangan  seseorang tersebut  sehingga  dapat  diketahui  informasi pemilik  tanda  tangan  tersebut  dengan  efektif    dan efisien

## B. SARAN
1. Hendaknya  memberikan    informasi    biodata    diri mahasiswa      yang  secara    mudah,    secara  benar berdasarkan  pola  tanda tangan
2. Diharapkan  kepada  peneliti  kedepannya  dapat menjadi acuan kedepannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Utami,  E.,  &  Wulanningrum,  R.  (2016).  Penggunaan  Principal Component  Analysis  dan  Euclidean  Distance  untuk  Identifikasi Citra  Tanda  Tangan.  Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  dan  Teknologi Komunikasi, 16(1), 1-16.
[2] Kerry, C. F., & Gallagher, P. D. (2013). Digital signature standard (DSS). FIPS PUB, 186-4.
[3] Azdy, R. A. (2016). Tanda tangan digital menggunakan algoritme keccak  dan  RSA.  Jurnal  Nasional  Teknik  Elektro  dan  Teknologi Informasi (JNTETI), 5(3), 184-191.
[4] Ardiansyah, R. F. (2013). Pengenalan Pola Tanda Tangan dengan Menggunakan  Metode  Principal  Component  Analysis  (PCA). Skripsi tidak diterbitkan. Sema-rang: Universitas Dian Nuswantoro.
[5] Affandes,  M.  (2015).  PENERAPAN  METODE  SUPPORT VECTOR  MACHINE  (SVM)  MENGGUNAKAN  KERNEL RADIAL  BASIS  FAUNCTION  (RBF)  PADA  KLASIFIKASI TWEET. Jurnal Sains dan Teknologi Industri, 12(2), 189-197.
[6] Octaviani,  P.  A.,  Wilandari,  Y.,  &  Ispriyanti,  D.  (2014). Penerapan  Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine  (SVM) pada  Data  Akreditasi  Sekolah  Dasar  (SD)  di  Kabupaten Magelang. Jurnal Gaussian, 3(4), 811-820.
[7] Gunawan,  G.,  &  Kirman,  K.  (2019).  Implementasi  Algoritma
Turbo  Boyer  Moore  untuk  Pencarian  Data  pada  Transaksi Keuangan  Duta  Phonecell  Sawah  Lebar.  JURNAL  MEDIA INFOTAMA, 15(1).
[8] Jariah, A., Irawan, M. I., & Mukhlash, I. (2011). Pengenalan Pola
Tanda  Tangan  Menggunakan  Metode  Moment  Invariant  Dan Jaringan  Syaraf  Radial  Basis  Function  (RBF).  In  Prosiding Seminar  Nasional  Penelitian,  Pendidikan  dan  Penerapan  MIPA, Fakultas MIPA, Universitas Yogyakarta (Vol. 14).
[9] Djamal, E. C., & Ramdlan, S. N. (2013). Pengenalan Pola Tanda Tangan  Menggunakan  Multilayer  Perceptron  Dalam  Identifikasi
Kepribadian. SESINDO 2013, 2013.
[10] Pratama,  A.,  Wihandika,  R.  C.,  &  Ratnawati,  D.  E.  (2018). Implementasi  Algoritme  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk Prediksi  Ketepatan  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa.  Jurnal
Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-ISSN, 2548, 964X.
[11] Putri,  E.  (2015).  SISTEM  IDENTIFIKASI  TANDA  TANGAN DENGAN  PENDEKATAN  SUPPORT  VECTOR  MACHINE. Jurnal Sains dan Teknologi Industri, 12(2), 225-231.
[12] Aristantya, R. A., Santoso, I., & Zahra, A. A. (2018). Identifikasi Tanda Tangan Menggunakan Metode Zoning dan SVM (Support Vector  Machine). Transient:  Jurnal  Ilmiah  Teknik  Elektro , 7 (1),
174-178.
[13] Mukayaroh,  M.  (2019).  Identifikasi  keaslian  tanda  tangan menggunakan  metode  Shape  Feature  Extraction  Techniques (SFET)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM)  (Doctoral dissertation, UIN Sunan Ampel Surabaya).