## PENGENALAN POLA TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE
Barry Ceasar Octariadi 1) , Yulrio Brianorman 2)
1 Teknik Informatika/Teknik,Universitas Muhammadiyah Pontianak
2 Teknik Informatika/Teknik,Universitas Muhammadiyah Pontianak
1 Jln Jend. A.Yani No.111, Pontianak
2 Jln. Jend. A.Yani No.111, Pontianak Email: 1 barry.ceasaro@unmuhpnk.ac.id, 2 y.brianorman@unmuhpnk.ac.id

## ABSTRAK
Pengenalan pola merupakan kemampuan manusia mengenali objek-objek berdasarkan ciri-ciri dan pengetahuan yang pernah diamatinya dari objek-objek tersebut . Object penelitian ini menyajikan pengenalan pola tanda tangan menggunakan    support  vector  machine  (SVM)    pada  100  contoh  tanda-tangan. Menggunakan  ekstraksi  ciri vertical splitting, horizontal splitting untuk mendapatkan nilai sudut dan nilai jarak sebagai ciri dari tanda tangan yang selanjutnya akan di proses pelatihan. Pelatihan pada penelitian ini menggunakan  klasifikasi SVM .Support Vector Machine  dengan metode pembelajaran satu lawan satu ( one against one) yang digunakan terdiri dari 100 input. Pada pengujian ada 2 proses yang dilakukan yaitu menguji dengan citra tanda tangan  asli  yang sudah dilakukan pelatihan disimpan didalam  data base . Serta citra  tanda tangan tidak ada dilakukan proses pelatihan. Pada pengujian tanda tangan asli  SVM  ini   memiliki akurasi dalam memverifikasi sebesar 94.5% . sedangkan tanda tangan yang tidak dilakukan pelatihan SVM  dapat mmgverifikasi tandatangan dengan tingkat  akurasi 48%.
Kata Kunci: Tanda-tangan, Support Vector Machine , one against one,  vertical spliting, horzontal splitting
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Pengenalan  Pola  merupakan  kemampuan  manusia mengenali  objek-objek  berdasarkan  ciri-ciri  dan pengetahuan  yang  pernah  diamatinya  dari  objek- objek  tersebut. Tanda  tangan    adalah  sebuah  tanda atau  symbol  yang  merupakan  versi  miniature  dari pemiliknya.  Tanda  tangan  bukanlah  sembarang tanda  atau  symbol,  tetapi  merupakan  symbol  yang secara  legal  dan  merupakan  gambaran  asli  dari pemiliknya.
Dengan  pengenalan  pola  ini  dapat  mengklasifikasi dan  mendeskripsikan  pola  ciri  dari  tanda  tangan untuk  mengetahui  ciri-ciri  dari  citra  tanda  tangan yang  akan  di  teliti  kemudian  diklasifikasikan  ke dalam  suatu  atau  lebih kategori  atau kelas  tertentu. pengenalan  pola  ( pattern  recognition )  mengalami banyak  kemajuan  dan  semakin  dipakai  untuk memecahkan  suatu  masalah.  Teknik  pengenalan pola  dipakai untuk  mengenali  tulisan  tangan,  tanda tangan, gambar dan sebagainya.
Penelitian  ini  menyajikan  pengenalan  pola  Tanda Tangan  dengan  menggunakan Support  Vector Machnine  (SVM). Dalam  konsep  machine  learning SVM  masuk  dalam  category supervised  learning . Prinsip dari teknik ini adala mencari fungsi pemisah ( classifier )  yang  optimal  untuk  memisahkan  suatu dataset dalam kelas yang berbeda..
Dengan support  vector  machine ini,    beberapa contoh tanda tangan akan diberikan untuk dilakukan proses pembelajaran atau pelatihan (trainning) agar
nantinya  SVM  ini  dapat  melakukan  proses pengenalan  ketika  menerima  input  tanda  tangan yang  akan diuji (testing).
1.2. Tinjuan Pustaka Menurut penelitian ini
dibuat 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%. (Aristanya,dkk :2018).
Menurut  penelitian  ini  menggunakan
Metode yang digunakan pada saat klasifikasi adalah Support  Vector  Machine  (SVM).  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa kombinasi antara metode DTW dan PFT menggunakan klasifikasi SVM memberikan hasil yang paling baik dalam mengenali keaslian tanda tangan dengan tingkat akurasi sebesar 93,23% . (Kharisma,dkk:2016). Menurut penelitian  ini menunjukkan bahwa:  (1)  semakin  besar  ukuran  zona  maka semakin tinggi keakuratan identifikasi; (2) semakin kecil  derajat  polinomial  maka  semakin  tinggi keakuratan  identifikasi;  (3)  performa  terbaik diperoleh  untuk  ukuran  zona  5x4  dan  derajat polinomial 2 dengan persentase keakuratan identifikasi sebesar 97,33 % (Putri,dkk:2015).
Menurut hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  algoritma  FCC  dan  SVM  dapat  bekerja dengan  baik  untuk  melakukan  pengenalan  tulisan
tangan  aksara  arab  arab  melayu  dengan  akurasi mencapai
78% dari
pengujian yang dilakukan.(Afrianto;2018).
Menurut  penelitian  ini  diujicobakan  variasi  fungsi kernel  pada  SVM  untuk  mendapatkan  tingkat keakuratan yang terbaik. Tingkat keakuratan terbaik dari  pengujian  21  data  diperoleh  sebesar  80.95%. (Leleury;2015)

## 1.3. Metodologi Penelitian
Pengenalan  tanda  tangan  dengan  metode

## Support Vector Machine

## Gambar 1. Rancangan Pengenalan Tanda Tangan
Pada  rancangan  sistem  pengenalan  tanda tangan  Gambar  1.  adalah  gambaran  umum  dari proses  yang  akan  dilakukan  oleh Support  Vector Machine . Yang dimulai dari
• Responden
Responden  terdiri  dari  100  orang  responden  yang memberikan  3  tanda  tangan  pada  setiap  orangnya. Setiap  contoh  tanda  tangan  dikoleksi  pada  kotak tepi dengan ukuran 7x4 cm, dengan menggunakan alat  tulis  dan  menggunakan  kertas  putih.  Setiap kertas  berisikan  tiga  buah  kotak  contoh  tanda tangan  yang  nantinya  akan  di  scan  dan  disimpan agar contoh tanda tangan tersebut dapat digunakan untuk referensi selanjutnya.
• Data
Setelah di-scan, dengan menggunakan tools. Image yang  terdapat  pada  kertas  diolah  terlebih  dahulu dengan  memotong  gambar-  gambar  tersebut sehingga  gambar  dengan  ukuran  300x100  pixel, kemudian  gambar  tersebut  diperbaiki  tingkat kontrasnya.  Gambar-gambar  tersebut  nantinya merupakan input data dan data uji yang berupa citra tanda tangan.
• Proses Pelatihan Setelah citra digital berupa citra tanda tangan telah siap  di  proses,citra  akan  dikenakan  proses  pra- pengolahan  yang  terdiri  dari  proses  konversi  rgb menjadi  grayscale,  lalu  dilakukan  penapisan menggunakan  Median  Filter  untuk  membuang derau salt&pepper yang timbul ketika proses scan paper .  Masih  dalam  tahap  pra-pengolahan,  proses dilanjutkan  dengan  segmentasi  menggunakan algoritma  Otsu  untuk  mendapatkan  bagian  objek ( foreground )  yakni  bagian  tanda  tangan,  kegiatan ini akan menghasilkan citra biner. Kemudian proses dilanjutkan  dengan  penipisan  ( thinning )  agar
didapat tanda tangan yang lebarnya 1 piksel. Proses berikutnya yang masih merupakan bagian dari pra- pengolahan  adalah centering ,  yakni  proses  yang menempatkan objek tepat di koordinat tengah dari citra.  Proses  ini  didasarkan  pada  nilai Center  of Gravity atau Pusat Titik Massa tanda tangan. Proses ini sangat penting untuk proses ekstraksi ciri karena merupakan koordinat referensi untuk mendapatkan ciri dari semua citra tanda tangan. Ukuran citra hasil pra-pengolahan  tidak  berubah  yakni  300  x  100 piksel.
Preprocessing  akan  menghasilkan  citra  yang  telah bersih dari noise sehingga citra sesuai dengan yang diinginkan  dan    dilakukan  proses  ekstraksi  ciri untuk  mendapatkan  fitur-fitur  yang  merupakan representasi  dari  setiap  citra  tanda  tangan.  Setiap citra  tanda  tangan  akan  memiliki  vektor  ciri berukuran  1  x  120.  Setelah  didapat  fitur  maka selanjutnya  adalah  proses  pelatihan  atau  training dengan SVM.
• Proses Pengujian
Setelah  didapat  hasil  dari  pelatihan  atau  training dengan  SVM  yang  berupa  representasi  dari  setiap kelas  ,akan  dilakukan  pengujian  dengan  data  uji. Sebelum  dilakukan  pengujian,  data  uji  terlebih dahulu  dipreprocessing  dan  selanjutnya  dilakukan pengujian  dengan  SVM  dengan  membandingkan hasil training dan data uji, diketahui data uji masuk di  kelas  yang  mana  dari  hasil  data  training  SVM sebelumnya.
• Hasil Setelah  dilakukan  proses  preprocessing,  ekstraksi ciri,pelatihan,pengujian  akan  didapat  sebuah  citra tanda  tangan  yang  sesuai  dengan  hasil  proses pelatihan dan proses pengujian pada SVM.

## 1.3.1 Rancangan Preprocessing
Proses  Prepocessing  adalah  pemrosesan  awal bertujuan untuk mengolah citra agar dapat diambil karakteristiknya.Tahap  dalam  pemrosesan  awal dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Proses Preprocessing
Pertama  yang  dilakukan  adalah  membaca  tanda tangan yang diambil dari bank Data Sampel Tanda Tangan.Yang  seterusnya  akan  dikonversi  menjadi gray scale.
Citra warna diubah menjadi citra gray scale format BMP berukuran 300x100 piksel. Tujuan pembuatan citra gray scale adalah menyederhanakan perhitungan  dengan  mengubah  representasi  nilai- nilai  komponen  RGB  pada  koordinat  piksel,sebuah citra  yang  hanya  mempunyai  nilai  derajat  keabuan yang  biasanya  disebut  citra grayscale .  Proses  ini
dilakukan  dengan  persamaan  (1)  dengan  matrik berdimensi MxNx3 menjadi MxNx1.(Thiang,2005)
Grayscale = 0,299R+0.587G+0,114B
(1)
Filter  dengan  Median  Filter  bertujuan  untuk menghilangkan noise atau derau pada citra misalnya jenis salt and pepper noise atau bisa disebut dengan derau impulse. Dimana Median Filter ini dikenakan kepada  piksel  citra  tanda  tangan  yang  sudah  di deteksi sebagai noise.
Segmentasi  dengan  menggunakan  Metode  Otsu Metode  Otsu  ini  didasarkan  pada  histogramnya. Histogram  menunjukkan  sebarang  nilai  intensitas dari  tiap  piksel  pada  citra  dalam  1  dimensi.  Jadi sumbu x biasanya menyatakan level intensitas yang berbeda  sedangkan  sumbu  y  menyatakan  jumlah piksel  yang  memiliki  nilai  intensitas  tersebut. Dengan menggunakan histogram kita bisa melakukan  pengelompokan  terhadap  piksel-piksel dalam  citra.  Pengelompokan  ini  didasarkan  pada nilai ambang batas atau threshold . Nilai threshold ini menjadi objektif atau tujuan dari metode Otsu. Dasar dari  metode  Otsu  adalah  perbedaan  intensitas  dari piksel-piksel  yang  dipisahkan  dalam  kelas-kelas tertentu. Sebuah threshold yang mampu memisahkan  kelas-kelas  sehingga  piksel-piksel antar  kelas  memiliki  nilai  intensitas  yang  berbeda maka threshold tersebut  dikatakan  sudah  optimal. Jadi tampak bahwa metode Otsu ini segmentasinya didasarkan  pada  nilai  intensitas  dari  piksel-piksel pada citra.
Penipisan citra ( Thinning ) yang dimaksudkan untuk mengubah citra menjadi hanya berukuran satu piksel saja.  Pada  proses  ini  data  citra  tetap  dipertahankan keutuhan kurva citra dan sekaligus tidak mengubah ukuran  citra  dengan  menghapuskan  piksel-piksel yang terdapat pada ujung-ujung citra. Setelah  dilakukan Thinning dilakukan  centering ketika  kita  menulis  sebuah  karakter  yang  akan digunakan  sebagai  inputan  data,  kadang  kita  lihat tulisan  cenderung  berada  pada  satu  sisi  tertentu. Untuk  itu  inputan  data  tersebut  harus  ditempatkan ditengah pada suatu form tertentu. Hal ini bertujuan untuk memfokuskan objek inputan data.
Setelah  dilakukan  proses grayscale,  median  filter, segmentasi dengan metode otsu, penipisan ( thinning ) dan terakhir dilakukan centering dihasilkan  sebuah  citra  tanda  tangan  2  dimensi dengan  ukuran 300x100  pixel  dengan  format  BMP dan  disimpan  ke  database  untuk  selanjutnya dilakukan proses ekstraksi ciri.
Setelah didapat hasil prepocessing pada setiap tanda tangan  dari  semua  proses  dari prepocessing disimpan di data base dengan folder ‘preproc_input’ dan ‘preproc_train’.
1.3.2    Rancangan  Proses  Ekstraksi  Ciri  Tanda Tangan
Gambar 3. Proses Ektrasi
Ciri(Chauhan,dkk:2007)
Pada Gambar 3 hasil dari Prepocessing sebelumnya yaitu  proses grayscale,  median  filter, segmentasi dengan  metode otsu , Thinning dan  terakhir dilakukan  centering  dihasilkan  sebuah  citra  tanda tangan  2  dimensi  dengan  ukuran  300x100  pixel dengan format BMP dan disimpan ke database untuk selanjutnya dilakukan proses ekstraksi ciri. Selanjutnya  dilakukan  proses  ekstrasi  ciri  dengan berdasarkan  2  feature Feature  points  based  on vertical  splitting  dan    horizontal  splitting,  Feature points  based  on  vertical  grid  and  horizontal  grid. Pertama dilakukan dengan me-load atau memanggil folder ‘preproc_input’ dan ‘preproc_train’, diproses ekstraksi  ciri.  Setekah  didapat  citra  yang  akan  di ekstraksi  ,  selanjutnya  ditemukan  center  of  gravity yang  mana  citra  ditempatkan  di  tengah  atau  center pada  window  yang  telah  ditentukan,  agar mempermudah proses dalam ekstraksi ciri.
Titik tengah dari citra merupakan koordinat referensi yang  akan  digunakan  untuk  mendapatkan  CoG ( Center  of  Gravity ) lanjutan  yang  akan  digunakan sebagai  bagian  dari  proses  pengambilan  ciri  citra. Pada  proses  menemukan  CoG  berdasarkan vertical splitting , langkah awal adalah dengan membagi citra menjadi 2 bagian kiri dan kanan menggunakan garis vertikal (tegak) terhadap koordinat dari titik tengah citra. Proses menemukan CoG selanjutnya dilakukan dengan langkah – langkah dengan persamaan (2) dan (3).
XCG =   Σ 𝑋 W/ΣW (2) YCG =   Σ 𝑌 W/ΣW (3)
1. Feature points based on vertical splitting. Pada  proses vertical  splitting ,  langkah  awal menemukan  CoG  berdasarkan vertical  splitting dengan  membagi  citra  menjadi  2  bagian  kiri  dan kanan menggunakan garis vertikal (tegak) terhadap koordinat  x  dari  titik  tengah  citra.  Ini  adalah prosedur untuk menghasilkan fitur poin berdasarkan pembelahan  secara  vertical,  dengan  menggunakan persamaan  (2)  dan  (3).  Pada  (V 0 )  ditandai  sebagai titik tengah atau CoG dari citra tanda tangan. Ini  adalah  prosedur  untuk  menghasilkan  fitur  poin berdasarkan pemisahan vertical.
Input : Citra  tanda tangan Output  : Fitur Vertikal poin: V 1 , V 2 , V 3 , V 4 , ........ V 29 , V 30 . Langkah-langkahnya adalah:
a) Membagi  gambar  dengan  garis  vertikal melewati  koordinat  x,CoG  (V0)  dengan
membagi  gambar  menjadi  dua  bagian  yaitu bagian kiri dan bagian kanan.
b) Cari  CoG  V 1 dan  V 2 untuk  kiri  dan  kanan secara bersamaan.
c) Membagi  bagian  kiri  dan  kanan  dengan  garis horizontal melewati koordinat y melalui V 1 dan V 2 untuk membagi dua bagian menjadi empat bagian:  Atas-kiri,  bawah-kiri  serta  atas-kanan dan bawah-kanan yang  mana memperoleh fitur poin V 3 , V 4 dan V 5 , V 6 .
d) Dilakukan kembali membagi setiap bagian dari citra  melalui  CoG  secara  vertical  melewati koordinat  x  untuk  memperoleh  fitur  poin  V 7 , V 8 , V 9 , V 10 , V 11 , V 12 , V 14 .
e) Lalu dilakukan kembali membagi setiap bagian sekali lagi secara horizontal melewati koordinat  y  untuk  mendapatkan  semua  fitur poin V 15 ,V 16 ,V 17 ,V 18 ,V 19 , V 20 , V 21 , V 21 , V 23 , V 24 ,  V 25 ,  V 26 ,  V 27 ,  V 28 ,  V 29 ,  V 30 .  Ditunjukan pada Gambar 4.
Gambar 4. Feature points based on vertical splitting(Raja,2012)
2. Feature points based on horizontal splitting
Mirip  dengan vertical  splitting, langkah  awal  dari horizontal  splitting adalah  dengan  membagi  citra menjadi  2  bagian  atas  dan  bawah  dengan menggunakan  garis  horisontal  (mendatar)  terhadap koordinat  titik  tengah.  Ini  adalah  prosedur  untuk menghasilkan  fitur  poin  berdasarkan  membelah secara horizontal. Dengan menggunakan persamaan (2)  dan  (3).  H0  ditandai  sebagai  titik  tengah  atau CoG dari citra tanda tangan. Proses  menemukan  CoG  selanjutnya dilakukan dengan langkah – langkah dengan persamaan (2) dan (3).Dijelaskan x dan y adalah jumlah koordinat dan w  adalah  jumlah  yang  hitam  pada  sebuah  citra tandatangan.  Proses  CoG  akan  digunakan  setiap menentukan  titip  pusat(CoG)  apakah  itu  secara vertical(yCG) maupun horizontal (xCG).
Ini  adalah  prosedur  untuk  menghasilkan  fitur  poin berdasarkan pemisahan horizontal.
Input : Gambar tanda tangan Output  : Fitur Horizontal poin: H 1 , H 2 , H 3 , H 4 , ........ H 29 , H 30 . Langkah-langkahnya adalah:
a) Membagi  citra  secara  horizontal  melewati koordinat  y  melalui  CoG  (H 0 )  yang  membagi citra menjadi dua bagian yaitu  bagian atas dan bagian bawah.
b) Cari CoG dari H 1 dan H 2 untuk bagian atas dan secara bersamaan.
c) Membagi bagian atas dan bawah dengan garis vertikal  melewati  koordinat  x  dengan  melalui
H 1 dan H 2 untuk membagi dua bagian menjadi empat  bagian:  kiri-atas,  kanan-atas  serta  kiri- bawah  dan  bagian  kanan-bawah  yang  mana memperoleh fitur poin H 3 , H 4 dan H 5 , H 6 .
d) Dilakukan kembali membagi setiap bagian dari citra  melalui  CoG  secara  horizontal  melewati koordinat  y  untuk  memperoleh  Fitur  poin  H 7 , H 8 , H 9 ,H 10 ,H 11 ,H 12 ,H 13 ,H 14 .
e) Lalu  dilakukan  kembali    membagi  setiap bagian  sekali  lagi  secara  vertical    melewati koordinat x untuk mendapatkan fitur poin H 15 , H 16 ,  H 17 ,  H 18 ,  H 19 ,  H 20 ,  H 21 ,  H 22 ,  H 23 ,  H 24 , H 25 ,H 26 ,  H 27 ,  H 28 ,  H 29 ,  H 30 .  Ditunjukan  pada Gambar 5.

## Gambar 5. Feature points based on horizontal
splitting(Raja,2012)
3. Hitung Jarak ( Euclidean distance ) Setelah  didapat  hasil  dari Feature  points  based  on vertical splitting dan   horizontal splitting sebanyak 60  vektor  lalu  dihitung  jarak  antar  titik  –  titik tersebut  terhadap  titik  tengah  citra  menggunakan perhitungan jarak Euclidean distance yang ditunjukkan  oleh  persamaan  (4).  Nilai  perhitungan jarak tersebut akan dijadikan ciri pertama dari tanda tangan. Dapat dilihat pada Gambar 6.
𝑑(𝑥, 𝑦) = √(𝑥 1 − 𝑥 2 ) 2 + (𝑦 1 − 𝑦 2 ) 2 (4)
Gambar 6. Feature points based on vertical grid and horizontal grid(Raja,2012)
4. Hitung Sudut Ciri  selanjutnya  didapat  dengan  menghitung  sudut yang terbentuk antara titik tengah dengan titik – titik CoG yang diperoleh melalui proses vertical splitting dan horizontal  splitting .  Ciri  ini  disebut  dengan vertical grid dan horisontal grid . Rumus menghitung  sudut  ditunjukkan  oleh  persamaan (5),(6),(7). Ditunjukan  pada Gambar 7.
𝜃 𝑖 = 𝑐𝑜𝑠 −1 ( AB 𝐴𝐶 ) (5)
𝐴𝐵 =   √(𝑥 1 − 𝑥 2 ) 2 + (𝑦 1 − 𝑦 2 ) 2 (6) 𝐴𝐶 = 𝑦 2 − 𝑦 1 (7) 𝐴𝐶 = 𝑥 2 − 𝑥 1 (8)

## Gambar 7. Feature points based on vertical grid
and horizontal grid(Raja,2012)
Langkah  dalam  mendapatkan  nilai  sudut,  hanya mengkalkulasi  jarak  AB  dan  AC.  Panjang  AB dihitung  dengan  jarak  Ecludiean.  Panjang  AC dihitung  dengan  mencari  titik  koordinat  C  terlebih dahulu.  Pencarian  titik  koordinat  C  berbasis  pada titik  koordinat  B.  Titik  koordinat  x  pada  titik  B diganti  dengan  0  sehingga  menjadi  (0,y)  pada vertical  splitting.  Kemudian,  pencarian  titik koordinat  C  juga  berbasis  pada  titik  koordinat  B untuk horizontal splitting. Koordinat y pada titik C diganti  dengan  0  sehingga  menjadi  (x,0).  Untuk mendapatkan jarak AC dirumuskan seperti persamaan (7) untuk vertical splitting dan Jarak AC untuk horizontal dirumuskan seperti persamaan (8). Langkah pencarian nilai sudut itu akan menghasilkan  ciri  kedua  dengan  dimensi  1  x  60. Dengan  demikian,  vektor  ciri  yang  dihasilkan berukuran 1 x 120. Selanjutnya vektor tersebut akan digunakan untuk klasifikasi dari ciri masing-masing setiap  citra  tanda  tangan.  Ciri  yang  didapat  akan disusun  ulang  sebelum  dimasukkan  ke  dalam database.  Bentuk  penyusunannya  adalah  dengan meletakkan  secara  selang-seling  60  nilai  pertama, yaitu hasil perhitungan jarak ecludiean berdasarkan vertical  splitting ditempatkan  pada  urutan  ganjil sedangkan hasil dari horizontal splitting pada urutan genap, ( 𝑉𝑒, 𝐻𝑒 ). Untuk 60 nilai kedua, ciri vertical grid (sudut  yang  diperoleh  antara  titik  tengah  dan titik-titik vertical  splitting )  diletakkan  pada  urutan ganjil  seperti  61,  63,  ...,  119.  Sedangkan  cirri horizontal  grid (sudut  yang  diperoleh  antara  titik tengah  dan  titik  –  titik horizontal  splitting ) diletakkan pada urutan genap seperti 62, 64, …, 120. Sehingga  urutan  untuk  ciri  kedua  ini  berbentuk ( 𝑉𝑔, 𝐻𝑔) ). Bentuk akhir dari semua ciri yang telah disusun ulang
adalah [𝑉𝑒 1 , 𝐻𝑒 1 , 𝑉𝑒 2 , 𝐻𝑒 2 , 𝑉𝑒 3, 𝐻𝑒 3 … … … 𝑉𝑒/𝐻𝑒 𝑛 ] dan [𝑉𝑔 1 , 𝐻𝑔 1 𝑉𝑔 2 , 𝑉𝑔 2 , 𝑉𝑔 3, 𝐻𝑔 3 … … … 𝑉𝑔/ℎ𝑔 𝑛 ] dengan  total  120  ciri.  Yang  selanjutnya  akan digunakan untuk klasifikasi dari ciri masing-masing setiap  citra  tanda  tangan.  Setelah  diproses  ekstrasi ciri  dari  setiap  tanda  tangan  akan  disimpan  dalam data base dengan nama ‘ciri_input’ dan ‘ciri_train’ dengan format .math.
1.3.3 Rancangan Proses Support Vector Machine Perancangan  perangkat  lunak  untuk  identifikasi tanda tangan dengan Support Vector Machine yang dibangun  terdiri  dari  dua  fungsi,  pembelajaran  dan ujicoba.  Didalamnya  ada  beberapa  proses  yang dilalui, seperti ditunjukan pada Gambar 8

## Gambar 8. Rancangan Proses Support Vector Machine
Pada  Gambar  8,  tahap  Pembelajaran  ini  bertujuan untuk  mengambil  ciri  dari  masing-  masing  citra tanda tangan yang akan digunakan untuk membentuk  model  kelas.  Pada  tahap  pembelajaran ini dimasukkan beberapa macam citra tanda tangan yang akan dilatih dari setiap sampelnya. Citra tanda tangan  yang  digunakan  untuk  pelatihan  adalah  1 citra dari setiap sampel tanda tangan, dimana jumlah sampel  tanda  tangan  adalah  100.  Sehingga  banyak data  yang  akan  dilatih  dalam Support  Vector Machine sebanyak 100 data untuk dikenali pola citra tanda tangan.
Pada  proses  pembelajaran  SVM  ini,  tahap pertama dilakukan adalah men-set path dimana data training berada, sehingga user tidak perlu men- Load data  secara  satu  persatu,  setelah  men_set  path  data training yang dilakukan selanjutnya oleh user adalah men-set data target sesuai dengan yang diinginkan.

## Gambar 9. Klasifikasi dengan metode One- Againts_one  (Hsu,2003)
Pada Gambar 9, 𝑥 𝑖 merupakan pola masukan dari  proses Prepocessing yang  berupa  element- element  vector  ciri  dari  citra  tanda  tangan  setiap sampelnya.  Dalam  penelitian  ini  vektor  ciri mempunyai  dimensi  1x120.  Dan  klasifikasi  SVM disini  menggunakan  SVM  multikelas  dengan metode one  against  one atau  satu  dibanding satu,yang  mana  disini  setiap  tanda  tangan  yang sudah  berupa  citra  biner  satu  baris  dibandingkan dengan tanda tangan yang lain dari 100 tanda tangan yang  di  latih.  Hingga  menjadi  99  kelas  yang mewakili setiap tanda tangan. Cara membandingkan tanda tangan tersebut yang mana tanda tangan ke-1 dibandingkan tanda tangan ke-2 ( f1.2(x )) hingga ke- 100  dan  menjadi  kelas  1,setelah  itu  sama  halnya tanda tangan ke-2 di bandingkan tanda tangan ke-3
Mulai Preprocessing Load Gambar Asli Pelatihan SVM Hasil Pelatihan (Data Base) Selesai Mulai Load Gambar Uji Preprocessing Pengujian SVM Start/Stop Proses Pembelajaran Proses UjiCoba Ekstraksi Ciri Ekstraksi Ciri struct13 struct14 struct23 struct24
struct34
struct12
Kelas ttd1
Kelas ttd2 Kelas ttd3
hingga ke-100 dan menjadi kelas 2, dan seterusnya hingga  menjadi  100  kelas  yang  mewakili  setiap tanda tangan yan dilatih.
Setelah  dilakukannya  pembelajaran  SVM dan  disimpan  hasil  pembelajaran  tersebut  hasil pembelajaran yang berupa kelas-kelas dan representasi fitur-fitur di dalamnya dan dibandingkan  dengan  data  yang  diuji.  Sebelum dilakukan  pengujian  data  uji  di  load  dan  di  proses preprocessing terlebih dahulu untuk didapat fiturnya hingga menghasilkan citra biner dengan 1 baris.
Setelah  didapat  hasil  preprocessing  maka citra data uji siap dilakukan proses pengujian.Pengujian  pada  SVM  halnya  seperti pembelajaran  yang  menerapkan  multikelas  SVM dengan metode One Against One atau satu banding satu, yang mana data uji dibandingkan dengan hasil traning  yang  berupa  fitur-fitur  tanda  tangan  pada setiap  kelasnya.  Disini  data  uji  dibandingkan  satu persatu  dengan  setiap  kelas-kelas  hasil  latih  SVM sebelumnya,dan  mencari  kemiripan  pada  setiap kelasnya.  Hingga  data  uji  di  ketahui  akan  masuk pada kelas-kelas yang mana.

## 2. PEMBAHASAN
Dalam  pembuatan  aplikasi  identifikasi  tanda tangan dibagi menjadi beberapa tahap, antara lain:
2.1 Tahap preprocessing
Pada  tahap  ini  citra  tanda  tangan  yang  telah disesuaikan  ukurannya  dalam  hal  ini  100x300 piksel  kemudian  citra  di  proses  konversi  rgb  to gray,Median  Filter,Metode  Otsu,Thinning  dan centerring  .Proses  preprocessing  ini  bertujuan untuk mendapatkan hasil citra yang lebih baik dari tanda tangan yang digunakan dalam proses estraksi ciri,  pelatihan  dan  pengujian,ditunjukan  proses prepocesing pada Table 1.
Tabel 1 Hasil Prepocessing Citra Tanda Tangan 2.2 Tahap ekstrasi ciri Pada tahap ini dilakukan setelah proses Preprocessing ,  ekstraksi  ciri  bertujuan  untuk mendapatkan informasi-informasi penting dari pola suatu citra. Proses ekstrasi ciri dengan berdasarkan 2 feature Feature points based on vertical splitting dan    horizontal  splitting,  Feature  points  based  on vertical  grid  and  horizontal  grid, ditunjukan  pada Tabel 2.

## Tabel 2 Hasil Ekstrasi Ciri

## 2.3 Tahap pelatihan dan pengujian
Pada  pelatihan  citra  tanda  tangan  ini  dilakukan dengan  data  pelatihan  menggunakan  100  data untuk  input  dan  100  data  untuk  pelatihan  yang mewakili  setiap  sampel  tanda  tangan.  Dan  hasil pelatihan  membentuk  kelas-kelas  pada Support Vector Machine .
Pada pengujian ini dilakukan dengan menggunakan 100  tanda  tangan  pada  setiap  citra  tanda  tangan yang dilatih. Proses pengujian ini dilakukan untuk melihat  pengenalan  pola  tanda  tangan  tersebut dengan  bermacam-macam  sample.  Hasil  dari pengujian adalah apakah citra tanda tangan dikenali sesuai  dengan  kelasnya  sebagai  kelas  lain  yang terdapat dalam Support Vector Machnie.

## Tabel 3. Hasil Pengujian SVM
Untuk  mendapatkan  tingkat    akurasi  pengenalan dalam  setiap  pengujian Support  Vector  Machine digunakan rumus pada persamaan(9):
Σ𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟
Σ𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑈𝑗𝑖 x 100% (9)
Dimana  jumlah  data  citra  yang  berhasil  dikenali dengan tepat di bagi dengan jumlah data citra tanda tangan yang diuji dikalikan 100% akan mendapatn kan hasil akurasi.
Berdasarkan Tabel 3. Pengujian SVM di uji setiap user 2 sampel tanda tangan dimana jumlah user nya 100 user yang memberikan tanda tangan, penerapan sedangkan  SVM  memiliki  rata-rata  dalam mengidentifikasi  mengidentifikasi  189  data yang berhasil dikenali  dari 200 sampel tanda tangan uji sehinga akurasinya sebesar 94.5% . Pada  Pengujian  ke-2(dua),  hasil  pengujian  tanda- tangan  untuk  sampel  yang  tidak  diketahui  atau tidak dilatihkan .
Tanda  tangan  yang  akan  dikenali  diperoleh  dari beberapa  jenis  tanda  tangan  dari  orang  yang berbeda, dan kemudian menguji kelas  maka tanda di buat beberapa variasi diantaranya dengan cara di trace1 (meniru  tanda  tangan  asli  dengan  tanda tangan  tiruan  atau  tidak  asli),tanda  tangan trace2 (meniru tanda tangan asli dan menambahkan pola  garis  pada  tanda  tangan  asli), trace3 (meniru tanda  tangan  asli  dan  menghilangkan  pola  garis pada tanda tangan asli). Seperti terlihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Sampel Tanda Tangan Tanpa Pelatihan
Dalam  proses  pembelajaran  baik  menggunakan metode SVM pada sistem identifikasi tanda-tangan dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Uji Coba Tanda Tangan SVM
Berdasarkan  Tabel  5  hasil  pengujian  tanda-tangan untuk  sampel  yang  tidak  diketahui  atau  tidak dilatihkan,  terlihat  bahwa  dengan  menggunakan metode Support Vector Machine tanda tangan baru tidak  bisa  diidentifikasi  dengan  baik  dengan  rata- dalam  mengidentifikasi  19  data  yang  berhasil dikenali    dari  39  sampel  tanda  tangan  uji  sehinga akurasinya sebesar 48%.

## 3. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian tentang pengenalan pola tanda tangan menggunakan Support Vector Machine
(SVM)  memiliki  rata-rata    dalam  mengidentifikasi akurasi 94.5% .Sedangkan  pada citra tanda tangan yang tidak dilakukan proses pelatihan menggunakan metode  SVM,  citra  tanda  tangan  masih  bisa diidentifikasi dengan baik dengan rata-rata akurasi 48 %.
Saran  dari  penelitian  ini  dengan  metode  yang digunakan pada penelitian ini diharapkan dikembangkan  dan  dicoba  untuk  sample  yang berbeda bukan dengan citra tanda tangan.

## PUSTAKA
Aristantya, R., Santoso, I., Zahra, A. A., Identifikasi Tanda Tangan Menggunakan Metode Zonning dan SVM ( support Vector Machine) , Jurnal  Transient,  Vol.  7,  No.1,  Maret  2018, ISSN:2302-9927,175. Karisma, I.D.E., Nugroho, H.A., Adji, T.B., Peranan Konstur  dan  Slope  Dalam  Pengenalan Keaslian  Tanda  Tangan  Menggunakan Dynamic  Time  Warping  dan  Polar  Fourier Transformation,  Jurnal  Informatika,  Vol.12, No.2, November 2016. Putri,  E.,  Puspitaningrum,  D.,  Mirfen,  A.,
Identifikasi Tanda
Tangan dengan Pendekatan Support  Vector  Machine, Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, Vol 12, No. 2, Juni 2015, ISSN 2407-0939.
Afrianto,  I.,  Riyanda,  R.,  Atin,  S.,  Implementasi Algoritma Freeman Chain Code dan Support Vector  Machine  (SVM)  pada  Identifikasi
Aksara  Arab  Melayu,  Seminar  Nasional Aplikasi  Teknologi  Informasi  (SNATi), 2018, Yogyakarta.
Leleury, Z.A., Tomasouw, B.P., Diagnosa Penyakit Saluran  Pernapasan  dengan  Menggunakan
Support Vector Machine (SVM), Jurnal Ilmu
Matematika  dan  Terapan,  Vol.  9,  No.  2,
Desember 2015 Thiang,  2005, “Pengenalan  Huruf  Braille  dengan Menggunakan Hamming Network” , Prosiding Seminar Nasional Soft Computing,Intelligent System and InformationTechnology , Surabaya, Universitas KristenPetra. Chauhan,  M.S.,  Nath,  D.,2007, Offline  Signature Verification Scheme using Feature
Extraction  Method, Computer  Science  and Engineering,2007.
Raja,  K.B.,Prashanth,  C.R., Offline  Signature
Verification  Based  on  Angular  Features , International Journal of Modeling
Optimization,Vol2,No.4, August 2012.
Kusumadewi,  S, Artificial  Intelligence  (Teknik  dan Aplikasinya) , Graha Ilmu,Yogyakarta, 2003.
Hsu,  Chih-Wei.,  Chih-Jen  Lin.,  2002. “A Comparison Methods for Multi-class Support Vector  Machines” .  IEEE  Transactions  on Neural Networks, Vol.13, No.2, 415-425.