INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 3 Tahun 2023 Page 9880-9888 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Deteksi Akurasi Tanda Tangan Menggunakan Metode Support Vector Machine Dan Zernike Moment: Studi Kasus Di SMA Harapan Bangsa
Simon Simarmata Universitas Pamulang, Indonesia Email: dosen02300@unpam.ac.id

## Abstrak
Kemajuan teknologi yang sangat cepat membuat setiap orang ingin secara instan mendapatkan tanda tangan dalam melengkapi dokumen. Penulis melakukan penelitian tanda tangan beberapa siswa dan guru  SMA  Harapan  Bangsa  guna  mencocokkan  konsistensi  tanda  tangan  dan  tingkat  akurasi menggunakan metode Support Vector Machine dan Zernike Moment untuk proses verifikasi keaslian dokumen penting dalam sebuah sistem. Penelitian ini bertujuan mengkombinasikan kedua metode untuk  meningkatkan  akurasi  tanda  tangan  sehingga  pemilik  sebenarnya  dapat  dikenali  dengan melakukan  beberapa  tahap.  Praproses  dengan  grayscaling,  filter  dan  binerisasi.  Proses  cropping terhadap citra dengan  fokus  area  pada  objek,  Proses  klasifikasi guna mengenali  keaslian  sekaligus menghitung akurasi terhadap metode Support Vector Machine dan Zernike Moment dengan memilih fitur yang memiliki nilai akurasi paling tinggi sehingga hasil penelitian menggunakan kombinasi kedua metode memberikan hasil yang paling baik sehingga keaslian serta tingkat akurasi dapat diperoleh hingga lebih dari 90%. Dalam eksperimen ini diketahui bahwa image akan mempengaruhi hasil akurasi citra tanda tangan. Hasil penelitian ini diharapkan pemalsuan tanda tangan akan terhindari.
Kata  kunci  : Pattern  recognition,  support  vector  machine,  Zernike  moment  Signature  Digitaled  by Kernel Algorithm

## Abstract
The  fast  improvement  from  technology  makes  everyone  instantly  gets  signature  in  completing document. The writer made a research about signatures from students and teachers of SMA Harapan Bangsa to match the consistency of the signature and the accuracy with using Support Vector Machine and Zernike Moment method to process the originality verification of an important document in the system. This research aims is to combine both methods to increase the accuracy of signature so that the  real  owner  can  be  recognize  with  doing  a  few  steps.  Preprocess  with  grayscaling,  filter  and Gaussian. The cropping process to the image is with focusing the area at the object, The clarification is  use  to  recognize  the  originality  in  the  same  time  counting  the  accuracy  to  the  Support  Vector Machine and Zernike Moment method with choosing the feature that has the highest accuracy so that the result of the research using both methods could give the best result so that the originality and accuracy will be 93%. In this experiment it is known that the image is the one that affect the accuracy of the signature image. The result of this research is hoped to prevent forgery signature.
Keyword : Detecting the accuracy of signature, support vector machine, Zernike moment Signature Digitaled by Kernel Algorithm

## PENDAHULUAN
Tanda tangan adalah representasi dari proses menulis seseorang yang bersifat khusus sebagai substansi yang banyak digunakan sebagai bentuk kepemilikan seseorang melalui sebuah goresan di atas kertas sehingga menjadi sebuah identitas dari orang tersebut. Hal ini dilatarbelakangi seseorang seringkali ingin mendapatkan sesuatu yang bukan miliknya dengan  cara  memalsukan  tanda  tangan  yang  berakibat  merugikan  sipemilik  dan  akan memberikan keuntungan pada sipemalsu sehingga segala urusan yang dia inginkan dengan mudah ia dapatkan. Dalam berbagai hal keperluan seperti transaksi maupun yang berkaitan dengan  sebuah  izin,  pembuatan  sebuah  identitas,  urusan  bisnis,  pendidikan  maupun kepemilikan dapat dinyatakan sah jika dalam kolom formulir telah dibubuhi tanda tangan. Seperti  halnya  dalam  sebuah  sebuah  sertifikat  elektronik  yang  memuat  tanda  tangan elektronik dan identitas yang menunjukkan status subjek hukum para pihak dalam transaksi Elektronik yang dikeluarkan oleh penyelenggara sertifikat elektrnonik. Dalam hal ini tanda tangan  elektronik  adalah  tanda  tangan  yang  terdiri  atas  informasi  elektronik  yang dilekatkan,  terasosiasi  atau  terkait  dengan  informasi  elektronik  lainnya  yang  digunakan sebagai alat verifikasi. Penanda tangan adalah subjek hukum yang terasosiasikan atau terkait dengan tanda tangan elektronik. Data pembuatan tanda tangan elektronik merupakan kode biometrik, kode kriptografi, dan atau kode yang dihasilkan dari pengubahan tanda tangan manual  menjadi  tanda  tangan  elektronik,  termasuk  kode  lain  yang  dihasilkan  dari perkembangan teknologi informasi.
Kegunaan tanda tangan Segala transaksi yang dilakukan yang berkaitan langsung dengan surat menyurat keabsahannya baru bisa dikatakan resmi jika di dalamnya sudah dibubuhkan tanda  tangan  ke  dua  belah  pihak  baik  sipenjual  maupun  sipembeli  yang  dapat meminimalisir  terjadinya  masalah  dikemudian  hari  yang  bila  memungkinkan  dapat diselesaikan dengan cara kekeluargaan selama tidak menyimpang dari perjanjian dimata hukum.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan di Sekolah Harapan Bangsa Jln Hartono Raya No. 10 Modernland Tangerang  Propinsi  Banten.  Dalam  penelitian  dengan  menggunakan  jenis  metode penelitian eksperimen, dengan tahapan penelitian sebagai berikut:

## Metode Pengumpulan Data
Tahap ini dilakukan sebagai langkah awal dari suatu penelitian. Data pada tahap ini diperoleh  dengan  meminta  bantuan  guru  dan  siswa-siswi  Sekolah  Harapan  Bangsa sebanyak 78 responden untuk membubuhkan tanda tangannya pada lembar kertas yang disediakan pada table berukuran 3 x 2 cm dengan menggunakan jenis bolpoint jenis dan warna yang sama dimana pembubuhan tanda tangan dilakukan pada hari dan waktu yang berbeda yang selanjutnya tanda tangan discan dan setiap tanda tangan dipisahkan dengan cara  capture  menggunakan  Adobe  photoshop  yang  disimpan  dalam  bentuk  Gif,  jpeg maupun  Png  untuk  dapat  dilakukan  uji  testing  dan  uji  training.  Metode  ini  membagi kegiatannya dalam tahap :
1. Studi Literatur
Pengumpulan data dengan cara mengumpulkan literatur,  jurnal, paper dan bacaan – bacaan yang berkaitan dengan judul penelitian
2. Observasi
Teknik  pengumpulan  tanda  tangan  dengan  pengamatan  langsung  terhadap  obyek penelitian, dimana proses observasi dilakukan pengamatan secara langsung terhadap pengamanan data yang telah ada.
3. Wawancara
Merupakan  teknik  pengumpulan  data  dengan  cara  berkomunikasi  langsung  dengan berbagai  pihak  di  SMA  Harapan  Bangsa  khususnya  yang  berhubungan  dengan dokumentasi tanda tangan yang akan dideteksi dan diteliti akurasinya
4. Analisa dokumen
Mengumpulkan dokumen-dokumen seperti form tanda tangan, contoh tanda tangan dan data daripada pemilik tanda tangan serta identitas pemilik tanda tangan.

## Metode pemilihan sampel
Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  data  berupa  citra  tanda  tangan  yang  akan diimplementasikan  dengan  menggunakan  metode  Support  Vector  Machine  dan  Zernike moment. Dataset citra yang digunakan diambil dari tanda tangan 40 orang dengan total 240  tanda  tangan  asli.,  masing-masing  individu  diambil  1  tanda  tangan  asli,  kemudian sebagai data testing diambil 6 tandatangan sehingga jumlah data testing 200 tanda tangan. Sedangkan sebagai data training masing individu melakukan tanda tangan sebanyak 300 tanda tangan sehingga total tanda tangan untuk data training adalah 12.000 tandatangan. Kemudian  tanda  tangan  di-scan  menjadi  gambar  biner  dengan  200  dpi  resolusi  dan disimpan dalam format *.jpeg dengan menggunakan scanner Canon lide100.

## Instrumentasi
Dalam  penelitian  ini  instrumen  dataset  citra  tanda  tangan  diujikan  untuk mendukung proses penelitian, menggunakan dua bagian yaitu :
a. Perangkat keras
• Processor 1.7 GHz Intel(R) Core(TM) i3-4005U
• RAM 6 GB
• Hard disk 500 Gb
b. Perangkat lunak
• Windows 7
• MATHLAB R2015a
Metode Analisa kebutuhan sistem dan Perancangan Aplikasi
Analisa  kebutuhan  sistem  merupakan  proses  identifikasi  dan  evaluasi  permasalahan – permasalahan  yang  ada  sehingga  sistem  yang  dibagun  sesuai  dengan  kriteria  yang diharapkan. Metode support vector machine dan Zernike moment akan diimplementasikan untuk pengenalan terhadap pola tanda tangan. Oleh karena itu aplikasi harus memenuhi kriteria sebagai berikut :
1. Aplikasi harus menyediakan fitur penggambaran tanda tangan oleh user.
2. Aplikasi dapat menerima input berupa scan tanda tangan dengan format bmp,jpeg atau gif dalam proses pengembangan (thresholding) untuk mengubah gambar menjadi biner
3. Aplikasi  harus  mampu  menambah  pengetahuan  pola  tanda  tangan  dan  identitas pemiliknya di dalam database melalui prose pelatihan.
4. Aplikasi  harus  mampu  melakukan  proses  pengenalan  terhadap  pola  tanda  tangan dengan metode Support Vector Machine dan Zernike Moment.
5. Output dari aplikasi adalah merupakan punya atau milik daripada sipenandatangan
6. Perancangan yaitu membuat desain aliran kerja manajemen dan desain pemograman yang diperlukan untuk pengembangan sistem. Pada tahap ini  dilakukan perancangan interface  yang  digunakan  pada  software,  serta  perancangan  alur  proses  yang  akan digunakan  pada  sistem  sehingga  semua  50  langkah  yang  ada  dalam  aplikasi  dapat dijalankan  sesuai  kebutuhan.  Perancangan  dilakukan  dengan  membuat  workflow terhadap sistem yang  diperlukan  dalam penelitian  ini. Proses desain menterjemahkan syarat  atau  kebutuhan  kedalam  sebuah  representasi  aplikasi  yang  sudah  dianalisa sebelumnya.
7.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Persiapan data set
Dataset citra yang digunakan diambil dari tanda tangan 78 orang dengan total 702 tanda tangan  asli.  Sedangkan  sebagai  data  training  masing  individu  melakukan  tanda  tangan sebanyak 300 tanda tangan sehingga total tanda tangan untuk data training adalah 23400 tandatangan.  Kemudian  tanda  tangan  di-scan  menjadi  gambar  biner  dengan  200  dpi resolusi dan disimpan dalam format *.jpeg. dengan menggunakan scanner Canon lide100.

## Pengenalan tanda tangan
Tanda  tangan  merupakan  represenpretasi  goresan  pena  dari  seseorang  yang  tertuang dalam  sehelai  kertas  yang  mempunyai  ciri  khas  tersendiri  dimana  orang  lain  tidak  akan dapat  menirunya  karena  dibuat  dengan  memiliki  ketebalan  garis,  fitur  yang  menjadikan bahwa pemilik tanda tangan adalah orang yang berkompeten. Dalam memverifikasi tanda tangan penulis menggunakan Algoritma Kernel dengan mengambil sampel dari siswa guru dan staff yang bernaung di SMA Harapan Bangsa Kota Tangerang

## Preprocessing
Pada citra data training tiap user terdiri 9 citra dimana tiap 1 citra terdiri dari 9 tanda tangan dengan  total  81  citra  tandatangan.  Citra  tandatangan  ini  akan  diambil  dengan menggunakan  pemotongan  otomatis  dengan  menggunakan  koding  matlab  yang didasarkan pada koordinat x,y dan tinggi border dari tiap tandatangan. Semua data yang sudah di potong (cropp) ini akan diubah dimensinya menjadi 350 x 350 pixel dan disimpan pada folder data training. Pada citra data testing tiap user terdiri 1 citra yang didalamnya terdapat  6  tandatangan.  Citra  tandatangan  ini  akan  diambil  dengan  menggunakan pemotongan  otomatis  dengan  menggunakan  koding  matlab  yang  didasarkan  pada
koordinat x,y dan tinggi border dari tiap tandatangan. Semua data yang sudah di potong (cropp) ini akan diubah dimensinya menjadi 350 x 350 pixel dan disimpan pada folder data testing

## Gambar 3.1 Tampilan GUI pengenalan tanda tangan
Dataset yang sudah di scan di inputkan melalui interface GUI yang sudah di buat untuk dilakukan proses pemotongan secara otomatis. Untuk langkahnya pilih menu Cut image &  Ekstraksi  fitur  kemudian  pilih  sub  menu  penentuan  koordinat  seperti  tampak  pada gambar.  Peneliti  melakukan  evaluasi  terhadap  semua  tahapan-tahapan  yang  telah dilakukan dan membuat laporan tentang hasil yang diperoleh dari penelitian ini.
a. Penentuan masalah
Penelitian mengambil topik deteksi akurasi tanda tangan dengan metode random Support Vector Machine dan Zernike Moment.
b. Pendekatan untuk pemecahan masalah
Pendekatan komputasi yang dilakukan oleh peneliti adalah membuat suatu aplikasi dengan menggunakan Mathlab.
c. Analisa dan perancangan
Pada tahap ini peneliti melakukan analisis kebutuhan sistem, pembuatan sketsa dan mendesain sistem.
d. Implementasi
Pada tahap ini peneliti mengimplementasikan steganografi dengan metode Support
Vector Machine dan Zernike Moment untuk menghindari pemalsuan tanda tangan berupa citra tanda tangan.
e. Pengujian dan analisis hasil
Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap sistem dengan melihat hasil dokumen. Setelah pada proses pelatihan didapat nilai variabel w,x, dan b untuk masing- masing kelas. Nilai Variabel w, x dan b untuk didefinisikan sebagai vektor w, x dan b. Untuk data  yang  akan  diklasifikasikan  adalah  matrik  ciri D  yang  dihasilkan  pada  proses ekstraksi ciri pengujian. Matrik ciri Dtersebut ditransformasikan dulu kedalam bentuk vektor menjadi 1 x (l1 xl2) diberi nama T. Langkah-langkah sebagai berikut:
1. Input: vektor T (data pengujian), vektor w, x, dan k (jumlah kelas).
2. Hitung kernel Gaussian
3. Hitung
4. Ulangi langkah 2 an 3 untuk i=2 sampai k
5. Tentukan nilai fi yang paling maksimal
6. Kelas i dengan fi terbesar adalah kelas dari vektor T.
Nilai T adalah transformasi matrik ciri D ke dalam bentuk Vektor. Langkah selanjutnya adalah dengan menghitung kernel Gaussian K(T,xi), dengan T adalah data input dan xiadalahsupport vektor yang dihasilkan pada proses  pelatihan
SVM .

## Jadwal Penelitian
Berikut adalah jadwal  penelitian  berdasarkan  kegiatan  yang  akan dilakukan dan sesuai dengan waktu yang telah ditentukan :
No  Kegiatan Sept 2016 Okt 2016 Nov 2016 Des 2016 Jan 2017 1 Pencarian dan pemilihan objek penelitian
2 Perumusan masalah penelitian
3 Pengumpuan data
4 Pembuatan program simulasi

## 5 Implementasi dan

## pengujian
6 Penarikan kesimpulan dan saran
Tabel 3.2 : Jadwal Penelitian

## SIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini adalah:
1. Citra  tanda  tangan  di  dapatkan  dari  78  responden  untuk  membubuhkan  tanda tangannya pada lembar kertas berukuran 3x2 cm dengan menggunakan jenis ballpoint yang sama.
2. Hasil keakurasian dari tingkat pengenalan tandatangan dipengaruhi oleh Image dan Rbf Sigma Value.
3. Pada  penelitian  ini  terlihat  koefisien  dengan  fitur  ekstraksi  mempunyai  akurasi  dan pengenalan  yang  paling  baik  dibandingkan  dengan  koefisien  lainnya  yang  dijadikan koefisien uji dengan nilai keakuratan 97.93% dengan selisih 2.07%.
4. Pengenalan  tanda  tangan  dengan  menggunakan  Zernike  Momen  dan Support Vector Machine mempunyai tingkat akurasi lebih tinggi karena telah lebih dahulu diadakan ekstraksi fitur, binerisasi sehingga menghasilkan tingkat pengenalan tanda tangan lebih sempurna.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Shoshan, “Handwritten Signature  Verification  Using  Image  Invariants  and Dynamic Features,” in International  Conference  on  Computer  Graphics,  Imaging  and Visualisation (CGIV’06) , 2006
E. Özgündüz, T. Şentürk, and  M.  E. Karslıgil, “OFF -LINE  SIGNATURE  VERIFICATION  AND

## RECOGNITION BY SUPPORT VECTOR MACHINE,”
Rahmadya  Trias  Handayanto,  Herlawati, Pemrograman  Basis  Data  di  Matlab dengan MYSQL dan Microsoft Acces, 2016.
Abdul Kadir, Adhi Susanto, Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra (Ed.1, Yogyakarta Andi, 2013). Saptadi Nugroho, Karakteristik Moment Zernike yang tercampur Sinyal Derau, Universitas Kristen Satya Wacana, 2009
E. J. R. Justino, F. Bortolozzi, and R. Sabourin, “Off -line signature verification using HMM for random, simple and skilled forgeries,” Proceedings of Sixth International Conference on Document Analysis and Recognition, no. c, pp. 1031 – 1034.
M. Matsumoto and T. Nishimura, “Mersenne twister: a 623- Dimensionally Equidistributed Uniform Pseudo-Random Number Generator,” ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation, vol. 8,30,  Jan. 1998.
A. Bansal, B. Gupta, G. Khandelwal, and S. Chakraverty, “Offline Signature Verification Using Critical Region Matching,” pp . 57 – 70, 2009.
M. Fakhlai and H. Pourreza, “Off line Signature Recognition Based on Wavelet , Curvelet and Contourlet Transforms,” pp. 119– 124, 2008
Rinaldi Munir, Pengolahan Citra Digital, Informatika, 2014.
Sri Hartati Monalisa, Steganografi Pada Fil Citra Untuk Pengamanan Data Menggunakan Metode Spread Spectrum, Pelita Informatika, Vol VII, 3 Agustus 2014.
Samir, K.B, at al., A Tutorial Review on Steganography, Heritage Institute of Technology Yeni  Setiani, Pembuatan  Aplikasi  Stenografi  Menggunakan  MATLAB  7.0,  Universitas Gunadarma, 2007.
Annisa  Hayatunnufus,  Andrizal,  Dodon  Yendri,  Pendeteksian  dan  Verifikasi  tanda tangan menggunakan metode Image Domain Spasial,  Universitas Andalas Padang, 2010
Y. Mingqiang, K. Kidiyo, and R. Joseph, “A survey of shape feature extraction techniques,” vol. 2008, 2008..