## Identifikasi Citra Tulisan Tangan untuk Menentukan Karakter Kepribadian Introvert atau Extrovert dengan Metode LS Classifier

## Identification Image Handwriting to Determine Introvert or Extrovert Character Personality Using LS Classifier Methode
Rusbianto 1 , Indah Susilawati 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta 55753, Indonesia Email: rusby.maktech@gmail.com 1 , indah@mercubuana-yogya.ac.id 2

## ABSTRAK
Tulisan  tangan  datang  dari  karakter  (pembawaan)  dan  otak  sehingga  tulisan  tangan  seseorang mempunyai  ciri  khas.  Semua  teks  pada  dasarnya  sama,  berawal  dari  gerakan-gerakan psikomotorik yang  dilakukan  seseorang.  Apapun  bentuk  teks  tulisannya,  grafologi  memiliki  peranan  untuk menganalisis  dari  beberapa  bentuk  yang  bisa  dilihat.  Grafologi  secara  garis  besar  dapat  dilihat  dari besar  kecilnya  tulisan,  gaya  tulisan,  kemiringan  tulisan,  jarak  antar  kata  atau  antar  huruf,  ukuran tulisan,  dan  tekanan  tulisan.  Penelitian  ini  membahas  tentang  bagaimana  sebuah  perangkat  lunak mengenali  sebuah  pola  citra  digital  berupa  pengenalan  tulisan  tangan  yang  menggunakan  metode Least Square Classifier untuk  menentukan  karakter kepribadian introvert atau extrovert . Citra tulisan tangan  dilakukan  segmentasi  untuk  mendapakan feature  vector rerata  tekanan  tulisan.  Sementara centroid dan bounding  box memberikan  ciri  jarak  antar  huruf  dan  jarak  spasi.  Pengujian  dilakukan terhadap 20 sample tulisan tangan dengan image inputan berformat *.bmp. Feature vector pengujian kemudian  dilakukan  klasifikasi  dalam  dua  kelas  yaitu:  jika  masuk  kelas  -1  disimpulkan  sebagai extrovert dan  jika  masuk  kelas  1  disimpulkan  sebagai introvert .  Kinerja  identifikasi  karakter kepribadian dengan metode Least Square Classifier dalam penelitian ini mencapai 80%.
Kata kunci: bounding_box ; extrovert;  feature_vector; introvert; least_square_classifier.

## ABSTRACT
Handwriting  comes  from  character (carriage)  and  brain  so  that  someone's  handwriting  has  its  own characteristics.  All  text  is  basically  the  same,  starting  from  psychomotor  movements  that  someone does. Whatever the text form, graphology has a role to analyze from some visible form. Graphology in general can be seen from the size of writing,  writing style, the slope of writing, the distance between words  or  between  letters,  the  size  of  writing,  and  writing  pressure.  This  thesis  discusses  how  a software recognizes a digital image pattern in the form of handwriting recognition using Least Square Classifier  method  to  determine  introvert  or  extrovert  personality  characters.  Handwritten  image  is done  segmentation  to  get  the  feature  vector  average  of  writing  pressure.  While  the  centroid  and bounding box gives the characteristic distance between letters and spacing. The test was conducted on 20 handwriting samples with the image format *.bmp. Feature of vector testing is then classified into two classes:  if  entering  class  -1  is concluded  as extrovert  personality  and  if  class  1  is concluded  as introvert personality. Identification perfomance using Least Square Classifier methode reached 80%.
Keywords: bounding_box ; extrovert;  feature_vector; introvert; least_square_classifier.

## 1. PENDAHULUAN
Pengenalan karakter sudah banyak diteliti oleh berbagai kalangan, salah satunya pengenalan
tulisan tangan. Grafologi
merupakan  cabang  ilmu  pengetahuan  psikologi yang dipakai untuk menginterpretasikan karakter  dan  kepribadian  seseorang  melalui tulisan tangan. Ketika menulis, terjadi kolaborasi  antara  gerakan motorik dan  kondisi psikis,  hal  ini  disebut psikomotor .  Pada hakikatnya  saat  menulis,  seseorang  sedang mengadakan  kontak  emosi  dan  intelektualitas. Pengenalan  karakter  seseorang  melalui  tulisan tangannya,  biasanya  secara  manual  dilakukan oleh  seorang  grafolog  yang  berpengalaman, diperlukan misalnya dalam rangka tes psikologi.
Penelitian ini dilakukan untuk membangun suatu  aplikasi  identifikasi  karakter seseorang  berdasarkan  tulisan  tangannya,  yang ditujukan  sebagai  alat  bantu  untuk  identifikasi secara otomatis berbantuan komputer.
Pengenalan tulisan tangan terbagi menjadi  dua  kategori,  yaitu online system dan offline  system .  Pada online  system ,  data  tulisan tangan  diperoleh  melalui  suatu  perangkat khusus seperti touch screen pada tablet PC dan smartphone .  Pada  penelitian  ini,  dibangun pengenalan tulisan tangan berupa offline system yang tidak memerlukan suatu  perangkat khusus melainkan  bekerja  pada  citra  tulisan  tangan yang  diambil  melalui scanner atau  sejenisnya. Tulisan  tangan  dapat  dijadikan  suatu  citra ( image )  yang  dapat  diolah    dengan metode image  processing kemudian  diklasifikasikan dalam beberapa pola untuk mengidentifikasikan jenisnya.  Bagaimana  desain  suatu  perangkat lunak  terhadap  citra  tulisan  tangan  yang  dapat secara  langsung  menginterpretasikan    tulisan tangan  untuk  menentukan  karakter  kepribadian seseorang sebagai introvert (kepribadian tertutup) atau ekstrovert (kepribadian terbuka).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pengenalan  tulisan  tangan  sudah  banyak diteliti  berbagai  kalangan.  Supatman  (2010) melakukan  penelitian  dengan  judul  Identifikasi Citra Tulisan Tangan dengan Metode Alihragam Gelombang Singkat Untuk
Memprediksi  Kematangan  Emosional.  Dalam penelitian  ini  membahas  penggunaan metode alihragam  gelombang  singkat  sebagai pre- processing citra yaitu dengan dekomposisi citra 2D maka dihasilkan citra akhir dan divectorkan sebagai feature vector . Feature vector selanjutnya dijadikan vector masukan Learning
Vector Quantization untuk memprediksi kematangan  citra  tes  dari  tulisan  tangan  yang baru.
Kanta  (2013)  dalam  penelitian  dengan judul  Pengenalan  Pola  Huruf  Hijaiyah  Tulisan Tangan  Menggunakan  Logika Fuzzy dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation . Metode  pengenalan  yang  diangkat  dalam  tugas akhir  ini  menggunakan  logika fuzzy dimana sebuah  huruf  dibagi  menjadi  beberapa  bagian yang  disebut segment untuk  menemukan parameter  titik  awal,  titik  ujung  dan  titik percabangan. Sedangkan untuk proses klasifikasi menggunakan metode  jaringan syaraf tiruan
propagasi-balik
( backpropagation ).
Adeney  dan  Korenberg  (2000)  dengan judul  “ Target  Adaptation  to  Improve  the Performance  of  Least-Squared  Classifiers ”, Queen’s  University,  penelitian  ini  bertujuan untuk  menjelaskan  sebuah  metode  untuk memilih  target  yang  sedemikian  rupa  sehingga mengurangi  efek  yang  tidak  diinginkan  dari kriteria jumlah error kuadrat.
Parametasari,  Adiwijaya  dan  Atmaja (2012) dalam Pengenalan Huruf Alfabet Tulisan Tangan Mengunakan Modified Direction Feature dan Jaringan Saraf
Tiruan
Backpropagation .  Sistem  pengenalan  huruf alfabet dengan menggunakan Modified Direction  Feature dan  jaringan  saraf  tiruan Backpropagation menghasilkan  kesimpulan bahwa kedua metode ini dapat digunakan untuk mengenali tulisan tangan berupa huruf alfabet . Sulaeman,  Harsani  dan  Qur’ania  (2016) dalam  Identifikasi  Karakter  Manusia  Melalui Tulisan  Tangan  Dengan  Mengunakan  Metode Analisis  Texture dan  M edian  Filter Berbasis Web . Tujuan dari penelitian identifikasi karakter manusia  melalui  tulisan  tangan  adalah  untuk mengetahui  karakter  seseorang  berdasarkan ilmu  grafologi,  menggunakan  metode analisis tekstur untuk  mengetahuai  nilai  ekstraksi  ciri dari citra tulisan tangan, serta memperbaiki dan mengambil  nilai  tengah  pada  citra  tulisan tangan  menggunakan  metode median  filter , proses  identifikasi karakter menggunakan metode jarak Euclidean .

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Langkah-langkah dalam identifikasi tulisan  tangan  untuk  menentukan  kepribadian terbuka (extrovert) dan  kepribadian  tertutup (introvert) dalam  penelitian  ini  ditunjukkan dalam blok diagram Gambar 1.
Gambar 1. Diagram blok penelitian

## 3.1 Akusisi
Proses  akusisi  data  dilakukan  dengan mengambil sample tulisan  tangan  pada  kertas putih A4 80 gram yang diberikan ruang 12 x 10 cm  ditulis  menggunakan  pensil  2B  dengan jumlah  data  50  orang.  Dari  tulisan  tangan tersebut  di  buat  citra  dengan  jalan  melakukan scanning terhadap  tulisan  tangan  menjadi  file *bmp.  dengan  resolusi  200  dpi.  Selain  men- scan tulisan  tangan  tersebut  dengan  bantuan psikolog  di  Fakultas  Psikologi,  Universitas Mercu
Buana Yogyakarta
untuk menginterprestasikan  tulisan  tangan  tersebut menjadi kelompok kepribadian tertutup ( introvert )  dan  kepribadian  terbuka  ( extrovert ) yang digunakan sebagai data pelatihan (learning).

## 3.2 Resizing
Citra  hasil  akusisi  kemudian  dilakukan resize untuk  mengubah  ukuran  lebar  dan  tinggi sebuah  citra.  Proses resize menjadi  penting karena  ukuran  yang  terdapat  pada  citra  terlalu kecil dan tidak selalu sama oleh karena itu agar tidak  ada  perbedaan  ukuran  dan  mengganggu kinerja  sistem  untuk  proses  lebih  lanjut.  Pada penelitian  in  citra  di resize menjadi  100  x  500 piksel  untuk  memudahkan  pemrosesan  citra pada tahap penelitian dan pengenalan.

## 3.3 Grayscale
Proses  segmentasi  citra  mengunakan grayscale dan threshold .  Salah  satu  tahapan segmentasi yang digunakan pada tahapan dalam sistem  pengenalan  adalah  mengubah  citra warna  menjadi  citra grayscale ,  hal  ini digunakan untuk menyederhanakan model citra. Citra  berwarna  terdiri  dari  3  layer  matrik  yaitu R-layer,G-layer dan B-layer .  Segmentasi  citra
dengan teknik peng-ambangan intensitas (threshold) . Nilai yang lebih kecil daripada nilai ambang  diperlakukan  sebagai area pertama  dan yang  lebih  besar  daripada  atau  sama  dengan nilai ambang  dikelompokkan sebagai area yang kedua.  Area  yang  tidak  ada  tulisan  tangan diubah  menjadi  hitam  dan  tulisan  yang terdeteksi diubah menjadi warna putih.

## 3.4 Erosi
Proses ini akan  menghasilkan objek yang menyempit (mengecil). Lubang pada objek citra juga akan tampak membesar seiring menyempitnya  batas  objek  tersebut.  Proses erosi membandingkan setiap pixel citra masukan  dengan  nilai  pusat  tapis (kernel) dengan  cara  melapiskan (superimpose) tapis dengan  citra  sehingga  pusat  tapis  tepat  dengan posisi pixel citra  yang  diproses.  Jika  semua pixel pada  tapis sama  dengan  semua  nilai pixel objek (foreground) citra maka pixel masukan di set  nilainya  dengan  nilai pixel  foreground ,  bila tidak  maka  masukan pixel di  beri  nilai pixel background .

## 3.5 Bounding Box
Citra  hasil  erosi  selanjutnya  dilakukan proses bounding  box .  Proses  yang  digunakan dalam identifikasi tulisan tangan ini mengunakan  kotak  pembatas  berorientasi  pada objek.  Dimana  objek  yang  terdeteksi  pada angka  1  akan  dicari  titik center- nya,  kemudian dari  titik center tersebut  dicari  areanya.  Area yang  sudah  diketahui  kemudian  diberi  kotak pembatas ( bounding box ). Dari proses bounding box kemudian  diambil  cirinya,  dari  ciri-ciri yang  sudah  diambil  dijadikan feature  vector. Proses bounding box dapat dilihat  pada gambar 2.

## 3.6 Least Square Classifier
Identifikasi  citra  tulisan  tangan  dalam penelitian  ini  menggunakan  metode Least Square Classifier ( LS  Classifier ) adalah sebuah metode  klasifikasi  yang  mengestimasi vector parameter  w  dan  mengambil classifier  linear yang  terbaik  berdasarkan vector parameter  w. Pada classifier ini  tidak  diperlukan  asumsi sebaran data yang linear separable .
Gambar 2. Flowchart bounding box
Keterangan:
− Segmentasi citra = citra yang didapat dari proses segmentasi
− m =  panjang vector baris
− n =  panjang vector kolom
− x = vector matriks baris baru − y = vector matriks baris baru − Xmax = vector baris citra terjauh sumbu y − Xmin = vector baris citra terdekat sumbu x − Ymax = vector kolom citra terjauh sumbu y − Ymin = vector kolom citra terdekat sumbu x − N = banyak data
Gambar 3. Least square classifier flowchart
Keterangan:
− w = nilai bobot − X = data latih yang sudah diaugmentasi
− x = data uji yang sudah diaugmentasi
− y = vector yang  menyatakan  kelas masing-masing data latih
Proses  pelatihan Least  Square  Classifier dalam penelitian ini menggunakan 30 data citra yang dikelompokkan dalam 2 kelas, setiap kelas terdiri  dari  15  data  citra.  Data  tersebut  akan digunakan  untuk  mengestimasi  besaran  w. Dengan C dipilih sama  dengan 0 atau C = 0, X adalah vector data  pelatihan, I adalah  matriks identitas, dan y adalah vector yang  menyatakan kelas  masing-masing  data  pelatihan  yang bersesuaian.  Sehingga  formula  w  menjadi persamaan 1.
𝑤 = (𝑋 𝑇 𝑋) −1 𝑋 𝑇 𝑦 (1)
Setelah  hasil  tersebut  diperoleh,  maka  akan digunakan  untuk  mengidentifikasikan du (data uji) dengan menggunakan persamaan 2.
𝑤 𝑇 𝑥 > (<)0 (2)
Yang  artinya  jika 𝑤 𝑇 𝑥 > 0 maka  data  masuk kelas +1, dan jika 𝑤 𝑇 𝑥 < 0 data masuk kelas - 1.  Untuk  mengidentifikasikan  data  uji,  maka
terlebih  dahulu  data  uji  diaugmentasi  menjadi satu dimensi lebih tinggi. Mengimplementasikan persamaan (2), w dikalikan  dengan  data  x,  apabila  hasilnya kurang  dari  0  maka  masuk  ke  kelas  -1 (extrovert) ,  apabila  hasil  lebih  dari  0  maka masuk  ke  kelas  1 (introvert) .  Nilai  w  pada pengujian ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai W No Ciri Nilai w 1 Tekanan tulisan 0.0001 2 Rerata tekanan tulisan 0.0202 3 Jarak antar huruf -0.4903 4 Std deviasi jarak antar huruf 0.0153 5 Jarak spasi -0.3341 6 Std deviasi jarak spasi 0.1679

## 4. PEMBAHASAN
Citra  hasil  akusisi  kemudian  melalui proses pre-processing ,  citra  tulisan  tangan dilakukan resize 100  x  500  agar  citra  yang dilakukan segmentasi hasilnya maksimal. Setelah  proses resize ,  citra  diambil  cirinya dengan menggunakan grayscale untuk mengambil  2  ciri  yaitu  tekanan  tulisan  dan rerata piksel. Proses pemgambilan ciri selanjutnya  dilakukan  setelah  citra  tulisan tangan  dilakukan  proses  erosi  dan bounding box .  Citra  tulisan  tangan  akan  diberi  kotak pembatas  setiap  citra  yang  terbaca  nilai  1. Setiap  huruf  akan  dicari  titik center- nya, kemudian setelah  diketahui  titik  pusatnya,  citra akan  diberi  kotak  pembatas  sesuai  lebar  dan tinggi  citra  tersebut.  Dari  proses bounding  box ini akan  diambil  4  ciri  yaitu:  jarak  antar  huruf, standar  deviasi  jarak  antar  huruf,  jarak  spasi, dan standar deviasi antar spasi.
Dalam  proses  pelatihan  dan  pengujian, data  yang  digunakan  adalah file gambar berukuran 100 x 500 piksel dalam format.*bmp.  Data  yang  digunakan  untuk pelatihan  yaitu  30  data  citra.  Akusisi  citra tulisan tangan ditunjukan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Citra tulisan tangan
Hasil citra erosi ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 5. Citra hasil erosi
Citra hasil bounding box ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil bounding box
Data  citra  kemudian  diekstraksi  dan disimpan  dalam  bentuk  *.txt  yang  dijadikan data  pelatihan.  Setelah  mendapatkan  nilai w , data pengujian diklasifikasi menggunakan Least Square  Classifier .  Lalu  data  pengujian  yang sudah  diaugmentasi  dikalikan  dengan w , apabila  nilai  z  <  0  maka  masuk  kelas  -1 (extrovert) dan  apabila  nilai  z  >  0  maka  masuk kelas 1 (introvert). Pengujian  menggunakan  20 data tulisan tangan diperoleh hasil 16 data dapat diidentifikasi  dengan  benar,  sedangkan  4  data yang  lain  terjadi  kesalahan  atau error .  Dengan demikian,  dalam  penelitian  ini  dicapai  kinerja setinggi 80%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  Identifikasi  Citra  Tulisan Tangan untuk Menentukan Karakter
Kepribadian Introvert atau Extrovert dengan Metode LS Classifier menghasilkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Kinerja  sistem  identifikasi  tulisan  tangan dengan  metode Least  Square  Classifier dengan  memakai  6  ciri  yaitu  tekanan tulisan,  rerata  piksel,  jarak  antar  huruf, standar deviasi jarak antar huruf, jarak spasi dan standar deviasi jarak spasi. Keenam ciri tersebut  dijadikan feature  vector untuk diklasifikasikan  ke  dalam  dua  kelas,  kelas kepribadian introvert dan  kelas  kepribadian extrovert.
2. Hasil  pengujian  dengan  20  data  tulisan tangan  adalah  16  dapat  diidentifikasi dengan  benar  sedangkan  yang  4  terjadi kesalahan.  Persentase  dari  hasil  pengujian tersebut adalah 80%.

## 5. UCAPAN TERIMA KASIH
Dengan  segala  kerendahan  hati,  penulis menyampaikan ucapan terimakasih yang mendalam kepada: 1. Bapak Supatman, S.T., M.T., selaku Dekan Fakultas Teknologi Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta.
2. Mas  Ishaq  Matondang  atas  bantuannya untuk  menginterprestasikan  data  tulisan tangan.

## DAFTAR PUSTAKA
Adeney, & Korenberg. (2000). Target Adaptation to Improve the Performance of Least Sguared Classifiers.
Amend,  K.,  &  Ruiz,  K.  (2014). Dasar-dasar lengkap  Analisis  Tulisan  Tangan.
Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Kadir,  A.,  &  Susanto,  A.  (2013). Teori  dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta: Andi. Kanta. (2013). Pengenalan Pola Huruf Hijaiyah Tulisan  Tangan  Menggunakan  Logika
Fuzzy  dengan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation.
Moorey,  T.  (2008). Amazing  You  -  Grafologi.
Jakarta: Matahati.
Parametasari,  Adiwijaya,  &  Atmaja.  (2012).
Pengenalan  Huruf  Alfabet  Tulisan Tangan Mengunakan Modified Direction  Feature  dan  Jaringan  Saraf Tiruan Backpropagation.
Prasetyo,  E.  (2012). Pengolahan  Citra  Digital dan Aplikasinya Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi.
Prasetyono.  (2012). Bedah  Lengkap  Grafologi.
Yogyakarta: Diva Press. Qur'ani,  D.  Y.,  &  Rosmalinda,  S.  (2010). Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization Untuk Aplikasi Pengenalan Tanda Tangan.
Sulaeman,  Harsani,  &  Qur'ania.  (2016).
Identifikasi  Karakter  Manusia  Melalui Tulisan  Tangan  Dengan  Mengunakan Metode  Analisis  Texture  dan  Median
Filter Berbasis Web.
Supatman.  (2010).  Identifikasi  Citra  Tulisan
Tangan Menggunakan Metode
Alihragam  Gelombang  Singkat  Untuk Menentukan  Kematangan  Emosional.
SNPPTI  2010 (hal.  74-80).  Jakarta: Universitas Mercu Buana.
Yulistiono,  S.,  &  Manga,  J.  (2016). Komputasi Proses  Teknik  Kimia  Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: DEEPUBLISH.