## 
Abstrak – C itra Tanda tangan merupakan sesuatu yang unik  dimiliki  Seseorang.  Citra  digital  tanda  tangan menghasilkan  suatu  pola  citra  yang  dibangun  melalui proses  analisis  ciri.  Analisis  ciri  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  Ekstraksi  ciri,  yang  menggunakan metode  rata  –  rata  jarak Euclidean  Distance dan  pusat massa.  Ciri  yang  diperoleh  dibagi  menjadi  data  training dan data pengenalan. Keputusan yang diharapkan adalah tanda tangan dapat diverifikasi dengan menguji data citra pelatihan  dengan  data  pengenalan  menggunakan  metode Fuzzy  logic .  Uji  unjuk  kerja  digunakan  untuk  mengukur tingkat kesalahan dan pengukuran keberhasilan penentuan  verifikasi.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  dari  pengujian  yang  di  bagi  menjadi  15data  valid dan 30 data forgery, menghasilkan suatu nilai FAR 30%, FRR  60% dan diperoleh tingkat akurasi sebesar 68,89%
Kata  Kunci  — Citra  tanda  tangan,  verifikasi,  unjuk kerja, fuzzy logic

## I. P ENDAHULUAN
ola tanda tangan banyak diterapkan dalam berbagai bidang  khususnya  bidang  keamanan.  ini  tanda tangan  merupakan  ciri  khas  yang  bisa  memudahkan seseorang untuk bisa berinteraksi dengan baik, maupun memperbaiki  hal  yang  harusnya  lebih  diperhatikan. Tanda tangan adalah sebuah sign dari pemiliknya yang akan  dengan  mudah  membaca  kepribadian  maupun karakter  seseorang  [1].  Pengenalan  pola  ( pattern recognition )  bertujuan  untuk  menentukan  kelompok atau kategori pola berdasarkan  ciri  – ciri yang dimiliki oleh pola tersebut. Pengenalan pola terdiri dari beberapa tahapan  besar  yang  meliputi  :  pengumpulan  data  citra, pre-proccessing ,  analisis  pola  ( pattern  analysis )  dan pengambilan keputusan ( decision ). Tahap pengumpulan data  terkait  dengan  berbagai  teknik  akuisisi  data  citra digital  beserta  teknologi  yang  digunakan.  Tahap pre- proccessing meliputi proses konversi jenis citra dari true color  (RGB)  ke grayscale atau  ke  citra  biner,  reduksi ukuran piksel , reduksi noise citra, dan segmentasi citra. Tahap  analisis  pola  dapat  berupa  proses  seleksi  ciri, kompresi  ciri  atau  ekstraksi  ciri.  Tahap  pengambilan keputusan  dapat  berupa  klasifikasi  pola,  seleksi  pola, pengenalan pola, verifikasi pola [2].
Pola  adalah  suatu  entitas  yang  samar  yang dapat  diberi  nama  seperti  :  citra  sidik  jari,  tulisan tangan, sinyal suara, wajah, urutan DNA, dan lain-lain. Fitur adalah atribut dari pola yang mendeskripsikan ciri-
Arief  Bramanto  Wicaksono  Putra  adalah  Dosen  Teknologi Informasi, POLNES (email: ariefbram@gmail.com)
Mardhiyah  Huurin  HP  adalah  Peneliti  Muda,  Alumni  Teknologi Informasi POLNES (email:pudtriemhhelf@gmail.com)
ciri pola dalam berbagai entitas tergantung dari polanya. Umumnya,  fitur  dari  suatu  pola  dijital  adalah  berupa lebar atau tinggi obyek, intensitas warna, dan lain-lain. Fitur juga dapat berupa sekumpulan pengukuran secara statistik dari pixel - pixel yang ada yang dapat didasarkan pada  posisi pixel ,  warna pixel ,  jarak  antar pixel ,  dan lain-lain[3]. Tanda  tangan  yang  dilindungi  dengan sistem  yang  baik  akan  menguntungkan  banyak  orang, dalam  penelitian  ini  identifikasi  dan  verifikasi  tanda tangan  dikembangkan  dengan  konsep  teori  grafik. Dengan  menggunakan  sistem  arsitektur  yang  dibagi menjadi  tiga  modul  yaitu  data  akuisisi,  ekstraksi  fitur, dan  proses  identifikasi.  Norma  grafik  digunakan  untuk pengklasifikasian objek dengan cepat, lalu membandingkan setiap nilaiyang dihasilkan dari norma grafik  dengan  nilai  yang  sudah  disimpan  didalam database.  Sistem  ini  melaporkan  94,25%  akurasi identifikasi [4]
Berdasarkan acuan penelitian yang berkaitan tentang  verifikasi  pola  tanda  tangan,  percobaan  pada penelitian ini membahas tentang pengenalan pola tanda tangan  yang diawali dengan pengumpulan data, akusisi citra, preprocessing, segmentasi,  ekstraksi  ciri.  Hasil yang  diharapkan  adalah  sebuah  keputusan  untuk melakukan  verifikasi  kemiripan  yang  diuji  dengan menggunakan  metode  unjuk  kerja False  Acceptance Rate  dan  False  Rejected  Rate sebagai  pengukuran tingkat kesalahan.
Ruang  lingkup  pengolahan  citra  dan  model pengenalan  pola  berbasis  statistik  merupakan  landasan deduktif  dalam  membangun  sebuah  kerangka  konsep penelitian  yang  menjelaskan  proses  data  empiris  tanda tangan maka dalam penelitian ini memilih model kontur tanda  tangan  sebagai  objek  yang  akan  diamati  dengan bentuk citra dijital. Penelitian secara eksperimen dengan kajian  simulatif dilakukan pada bagian  pemotongan di tahapan pre processing, bagian ekstraksi fitur di tahapan image  analysis ,  dan  bagian  verifikasi  menggunakan fuzzy  logic di  tahapan decision .  Kerangka  Konsep penelitian ini disajikan dalam gambar 1 dibawah ini :

## Verifikasi Pola Tanda Tangan Dosen IT POLNES Menggunakan Fuzzy Rule Base
P
Arief Bramanto W.P., Mardhiyah Huurin H.P.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Data  mentah  berasal  dari  data  yang  diambil menggunakan scanner dengan pengaturan resolusi yang sama,  cara  pencetakan  dengan  ukuran  dan  peletakan yang  sama, noise akan  diperbaiki,  dan  jika  gambar melebihi template matching yang telah disediakan akan dilakukan cropping. Sehingga  dari  jumlah  data  mentah yang  diambil  akan  terpilih  beberapa  data  relatif  lebih baik.
Variabel  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini adalah  format  citra,  ciri,  komponen  pengujian  citra  uji dengan citra latih, dan komponen unjuk kerja.  Analisis data pada penelitian ini dibagi menjadi dua tahap yaitu untuk  data  pelatihan  atau  data  yang  digunakan  untuk memperoleh ciri  dan  data  pengujian  yang  terdiri  dari valid image dan forgery image.
Solusi  masalah  terdiri  dari  dua  tahapan  utama  yaitu Membangun prototype ciri  dan  Menguji  citra  uji  atau yang  selanjutnya  disebut Guess  Signature  Pattern (GSP) dengan Original Signature Pattern (OSP).
Tahapan diatas dibangun dalam bentuk flow diagram seperti ditunjukan pada gambar 2 berikut
Citra  yang  diolah  berasal  dari  data primary yang diakuisisi kemudian dikumpulkan dalam suatu raw data storage Selanjutnya  data  citra  dijital  tersebut  akan melalui tahap pre-processing yang terdiri dari [5] :
1. Pembacaan data dari raw data collection
2. Melakukan color  transformation dari  RGB  to grayscale
3. Menghilangkan derau ( noise filtering ) dengan filter Gaussian
4. Melakukan konversi type dari uint8 ke double 5. Melakukan cropping ( reduce  pixel )  untuk menghilangkan kesalahan informasi
6. Melakukan edge detection untuk memperoleh citra dengan basis warna hitam putih ( binary ) Pada  tahap  ekstrasi  fitur,  masing  masing  basis mengeluarkan  fitur  khusus  yang  berupa Center  Of Gravity dan  Rata-rata  Jarak Euclidean  Distance. Hasil dari ekstrasi fitur ini diolah sehingga  memperoleh fitur yang diharapkan.
Pengujian  yang  di  gunakan  untuk  solusi  klasifikasi pada tahap keputusan menggunakan fuzzy rule based , di tunjukan dalam gambar 3 berikut :
CITRA UJI IMAGE ACQUISITION PRE- PROCESSING PATTERN SEGMENTATION FEATURE EXTRACTION TEST FINAL FEATURES OF TRAINED WITH FUZZY LOGIC PRECENTAGE ACCURATION Gambar 3. Pengujian Citra Uji Dengan Fuzzy Logic
START PRELIMINARY RESEARCH DATA COLLECTION SEGMENTATION (EDGE DETECTION) CENTER OF GRAVITY END CROPPING RESIZING CONVERTING TO GRAYSCALE IMAGE DATABASE TEST FINAL FEATURES OF TRAINED WITH FUZZY LOGIC RAW DATA STORAGE FINAL FEATURES OF TRAINED EUCLIDEAN DISTANCE FEATURE EXTRACTION NOISE FILTERING (GAUSSIAN) CONVERTING TO BINARY CONVERTING UINT8 TO DOUBLE PRE PROCESSING IMAGE AQUISITION Gambar 2. Diagram Alir Penelitian KEMIRINGAN TULISAN TEKANAN PENULISAN JARAK PINGGIRAN TULISAN JARAK BARIS TULISAN GARIS DASAR TULISAN UKURAN TULISAN TANDA TANGAN TIPE TULISAN KECEPATAN TULISAN HURUF UNIK ZONA PENULISAN PENGOLAHAN CITRA (IMAGE PROCESSING) DECISION PRE- PROCESSIN G AKUISISI CITRA PATTERN RECOGNITION PATTERN VERIFICATION PATTERN CLASSIFICATI ON RULE BASED PATTERN ANALYSIS IMAGE SEGMENTATION REDUCING/ CONVERTING GRAYSCA LE 16-BIT IMAGE 8-BIT IMAGE PIXEL BASED REGION BASED EDGE BASED CLUSTERING BASED OBJECT BASED APPEARANCE BASED FEATURE SELECTION FEATURE COMPRESSION FEATURE EXTRACTION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FUZZY LOGIC DATA IMAGE CROPPING BINARY RESIZING NOISE FILTERING
Gambar 1. Kerangka Konsep Penelitian
GSI  ( Guess  Signature  Image) yang  diperoleh  akan digunakan  sebagai  data  uji raw ,  kemudian  melalui tahap pre-proccessing dan pattern  segmentation ,  fitur dari Guess Signature Pattern (GSP) diperoleh melalui proses  ekstraksi.  Fitur  yang  diperoleh  kemudian dikenali  dan  diuji  kemiripan  terhadap  ciri  latih  yang telah  diperoleh.  Pengukuran  unjuk  kerja  menggunakan metode FAR ( False Acceptance Rate ) dan FRR ( False Rejectance Rate )

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
A . Akuisisi Dan Pre Processing
Pada penelitian kali ini menggunakan sensor garis yang melakukan  pencitraan  satu  arah.  Sensor  ini  berupa deretan sensor yang disatukan dalam satu baris sehingga dapat  melakukan  akuisisi  sumbu  x  secara  bersamaan. Untuk mengakuisisi  citra  keseluruhan,  sensor digerakkan  searah  sumbu  y.  Objek  yang  menjadi penelitian utama kali ini adalah tanda tangan dari Dosen TI  yang  sudah  dipilih,  untuk  saat  ini  baru  digunakan sampel  tanda  tangan  sederhana  untuk  mensimulasikan proses  ini.  Metode  dalam  mengambil  objek  adalah dengan  menggunakan Scanner yang  hasilnya  berupa citra  digital.  Tahapan  proses  akuisisi  disusun  seperti berikut :
1. Mengumpulkan  tanda  tangan  dengan  mengisi kotak  tanda  tangan  yang  telah  disediakan, sebanyak 20 tanda tangan.
2. Kondisi  pencahayaan  mengikuti  default scanner dengan menggunakan resolusi 300 dpi.
3. Scan  data  dengan  menggunakan  kertas  A4 dengan tanda tangan sudah ada di kotak tanda tangan.
4. Format  yang  dipilih  adalah  PNG,  untuk ekstensi file dari RAW scanner Canon MP230.
Hal ini disajikan dalam gambar 6 berikut:
Data  citra  yang  telah  di scan akan  diolah  kedalam proses preprocessing .  Akan  diambil  10  sampel  tanda tangan  untuk  di  ambil  ciri,  yang  hasilnya  ditunjukan dalam Gambar 7 berikut :
Pada  tahapan pre  processing ini,  hasil  akuisisi  akan diproses  dengan  menggunakan  bantuan  program komputasi  dan  simulasi.  Berikut  proses  yang  telah dilakukan :
1. Pembacaan data akuisisi
2. Konversi warna Image dari RGB ke grayscale
3. Proses filtering
4. Convert to Binary
5. Convert type to Double
6. Cropping Image
7. Resizing image
Flowchart Preprocessing yang dibangun ditunjukan oleh gambar 8 dibawah ini :
Pembacaan    data  citra  yang  berada  di  data collection. Akan  menjadi  sebuah    array  akan  tersimpan  di penyimpan sementara aplikasi simulasi yang digunakan. Pada proses ini, citra yang terbaca masih dalam bentuk truecolor (RGB)  yang  berdimensi  3  yaitu  [baris  kolom komponen  RGB].  Sebelum  proses  selanjutnya  ukuran matriks juga perlu diketahui dengan menggunakan :
>> size(image); ans = 550   442     3 Setelah data citra dibaca selanjutnya  yang dilakukan adalah  melakukan  konversi  warna  untuk  mengurangi kompleksitas  gambar  dan.  Citra grayscale memiliki warna  dari  warna  hitam,  keabuan  dan  putih.  Cara mendapatkan citra grayscale adalah dengan mengambil rata – rata nilai R, G, B. Variabel gray menyimpan hasil konversi  array  citra  yang  sudah  dibaca  sebelumnya. Hasil  konversi  ke  dalam  citra  grayscale  tidak  terlalu terlihat  oleh  kasat  mata,  karena  hanya  berwarna  hitam putih.
Proses  filtering  untuk  menghilangkan noise yang tidak  di  inginkan  di  ruang  lingkup  data  yang dibutuhkan.  Pada  penelitian  kali  ini  digunakan  Filter Gauss (h) yang sudah disediakan oleh Matlab : h=fspecial(‘gaussian’,h size , sigma);
Gambar 8. Flowchart Pre Processing ORIGINAL IMAGE Akuisisi Data Collection Baca data RGB Image Deteksi tepi canny Konversi ke gray Noise Filtering Cropping BW Image Konversi type image ke double Gray Image PRE-PROCESSING Tanda tangan Konversi ke binary Pola tanda tangan Pola tanda tangan Pola tanda tangan Data pelatihan Gambar 7. Citra Dijital Hasil Akuisisi Gambar 6. Tahapan Akuisisi
dalam Filter Gauss secara default nilai h size adalah [3 3] yang  merupakan  vector  baris  dan  kolom,  dan  nilai deviasi sigma adalah positif 0.5
Dengan  tujuan  memperoleh  tepi  objek  agar  bisa dianalisis dengan mudah, image dengan jenis citra biner dengan  setiap  piksel  hanya  dinyatakan  dengan  sebuah nilai dari dua buah kemungkinan (yaitu nilai 0 dan 1). Nilai 0 menyatakan warna hitam dan nilai 1 menyatakan warna  putih,  dapat  memudahkan  dalam  pemrosesan citra  digital.  Proses convert  to  binary adalah  sebagai berikut. :
 Sebelum  konversi  ke  citra  biner,  citra  awal sudah dalam bentuk grayscale .
 Dalam  proses  konversi  dapat  menggunakan metode  otsu  yaitu  menggunakan  fungsi graythresh pada  matlab.  Fungsinya  adalah untuk  menolak  semua  piksel  yang  bernilai bukan  0  dan  1  atau  mengkonversi  citra grayscale ke biner Proses  aritmatika  pada  matriks  tidak  akan  bisa dikalkulasi  jika  tidak  memiliki  tipe  kelas  yang  sudah ditentukan  oleh  matlab,  sehingga  gambar  harus  diubah mejadi  tipe  data double terlebih  dahulu  menjadi  tipe data  bilangan  riil  berpresisi  ganda  sehingga  proses aritmatika pada matriks bisa dilakukan Proses  cropping  merupakan  bagian  yang  paling penting untuk  mendapatkan data citra  yang  maksimum dengan memotong tepi koordinat X dan Y pada image, yang hasilnya berupa pola citra yang mempunyai X dan Y yang maksimum. Syntax yang digunakan pada proses ini menggunakan fungsi imcrop yang sudah disediakan oleh  matlab.  Sebelum  menggunakan  fungsi  imcrop, yang dilakukan adalah membuat fungsi cropping.m :
1. Memperoleh ukuran citra. A=var1; [brs kol]=size(A);
2. Mencari koordinat batas atas dari obyek for i = brs:-1:1 for j = kol:-1:1 if A(i,j)==0 kor1=[i,j];
end end end
3. Mencari koordinat batas bawah atas dari obyek for i = 1:brs for j = 1:kol
if A(i,j)==0 kor2=[i,j];
end end end
4. Mencari koordinat batas kanan dari obyek for i = 1:kol for j = 1:brs
if A(j,i)==0
kor3=[j,i];
end end end
5. Mencari koordinat batas kiri dari obyek for i = kol:-1:1 for j = brs:-1:1 if A(j,i)==0 kor4=[j,i];
end end end
6. Menggunakan  fungsi  imcrop  pada  matlab untuk  menggabungkan  koordinat  yang  dicari sebelumnya.
crop =imcrop(A,[kor4(2) kor1(1) kor3(2)-kor4(2) kor2(1)- kor1(1)]);
Ukuran  setiap  gambar  sangat  bervariasi  setelah proses cropping image . Lalu tinggi dan lebar dari tanda tangan  juga  sangat  bervariasi  setiap  orangnya.  Bahkan tanda  tangan  yang  dimiliki  oleh  satu  orang  juga  bisa memiliki  ukuran  yang  bebeda.    Untuk  mendapatkan tujuan  penelitian  yaitu  verifikasi,  diperlukan  ukuran citra yang sebanding. Dalam hal ini ukuran asli dari data citra sebelum dan sesudah cropping harus diketahui :
Tabel 1. Ukuran Citra asli Mr.X
citra Nama Size Awal Size cropping 1 Mr. X 555 x 558 536x463 2 Mr. X 557 x 556 373x513 3 Mr. X 557 x 556 338x473 4 Mr. X 558 x 555 196x453 5 Mr. X 558 x 554 427x467
Dari beberapa sampling data, maka ukuran citra yang akan diseragamkan  menggunakan rerata nilai baris dan kolom  citra  hasil  cropping  maka  diperoleh  keputusan untuk melakukan resize menjadi 200 X 240 piksel Proses yang digunakan dalam memperoleh tepi objek sehingga  objek  dapat  di  teliti  lebih  detail  dengan menggunakan Deteksi tepi, disini metode yang dipakai adalah  metode Canny. Deteksi  tepi  canny  dapat mendeteksi  tepian  yang  sebenarnya  dengan  tingkat kesalahan  minimum.  Operator Canny didesain  untuk menghasilkan citra tepian yang optimal. Metode Canny juga dikalkulasi menggunakan Gaussian filter, dan juga metode ini menggunakan dua ambang untuk mendeteksi tajam  atau  lemahnya  tepi,  dan  termasuk  tepi  yang terlemah di output hanya ketika terhubung ke tepi yang tajam
B . Analisis Ciri
Analisis  ciri  memiliki  input  berupa  citra  dan  memiliki output  berupa  hasil  pengukuran  terhadap  citra tersebut.Pada  penelitian  kali  ini,  citra  tanda  tangan dianalisis untuk mendapatkan ciri nilai tanda tangan dari
Gambar 9. Tahapan Cropping Batas atas Batas bawah Batas kanan Batas kiri
citra biner hasil dari deteksi tepi.  Teknik mendapatkan ciri ini adalah dengan menggunakan ekstraksi ciri, yaitu mengukur besaran kuantitatif ciri di setiap piksel. Fitur atau  yang  juga  disebut  dengan  ciri  adalah  semua  hasil pengukuran  yang  bisa  diperoleh  dan  merupakan karakteristik  pembeda  dari  objek  fitur  dapat  berupa symbol  warna,  numerik  seperti  berat,  atau  gabungan dari  keduanya.  Fitur  dapat  dinyatakan  dengan  variable kontinu,  diskret  atau  diskret-biner.  Fitur  biner  dapat digunakan  untuk  menyatakan  ada  tidaknya  suatu  fitur tertentu. fitur yang baik memiliki syarat berikut :
1. Mudah dalam komputasi
2. Mampu  sebagai  pembeda  dan  memberikan keberhasilan tinggi dalam pengenalan
3. Besarnya  data  dapat  diperkecil  tanpa menghilangkan informasi yang penting.
Karakteristik fitur yang baik sebisa mungkin memenuhi persyaratan berikut :
1. Dapat  membedakan  suatu  objek  dengan  yang lainnya.
2. Memperhatikan kompleksitar komputasi dalam memperoleh  fitur.  Kompleksitas  komputasi yang tinggi tentu akan menjadi beban tersendiri dalam menemukan suatu fitur.
3. Tidak terikat ( independence ) dalam arti bersifat invariant  terhadap  berbagai  transformasi (rotasi,  penskalaan,  penggeseran,  dan  lain sebagainya).
Jumlahnya sedikit, karena fitur  yang jumlahnya sedikit akan  dapat  menghemat  waktu  komputasi  dan  ruang penyimpanan  untuk  proses  selanjutnya  (proses pemanfaatan fitur) [6].
Untuk  mengukur  ciri  tekstur  ini,  suatu  citra  harus mengalami proses deteksi tepi. Pada penelitian ini, citra deteksi  tepi  dipeoleh  dengan  deteksi  tepi  berdasarkan turunan  pertama.  Konsep  dasarnya  adalah  dengan memanfaatkan  perbedaan  nilai  suatu  piksel  dengan piksel  tetangganya.  Kali  ini  yang  digunakan  adalah operator Canny .  Setelah  melalui  proses Canny  edge detection, ekstraksi ciri dilakukan dengan dua cara yaitu dengan menghitung Euclidean distance dan pusat massa yang selanjutnya disebut Centroid Of Gravity (COG).
a. Euclidean Distance. Euclidean Distance adalah metrika yang paling sering  digunakan  untuk  menghitung  kesamaan dua  vector. Euclidean  distance menghitung akar dari kuadrat perbedaan dua vektor. Rumus dari Euclidean Distance :
Pada  proses  ekstraksi  ciri  disini,  semua  tanda tangan  yang  sudah  melalui  preprocessing  dan segmentasi,  lalu  dihitung  rata  –  rata  baris  dan kolom  dari  setiap  piksel  satu  tanda  tangan sehingga  hanya  ada  satu  nilai Euclidean distance untuk  setiap  citra  tanda  tangan. Dengan  menggunakan  tools  matlab  fungsi untuk Euclidean  distance sudah  tersedia  dan ciri disimpan dalam database.
>>ed =
mean(mean(dist(im_canny))); >> ed = 2.9161 Dist merupakan fungsi dari Euclidean distance , mean pertama  digunakan  untuk  merata  – ratakan  kolom  piksel,  lalu mean terakhir digunakan untuk  merata  – ratakan baris piksel agar  mendapatkan  satu  nilai  ciri  untuk  satu tanda  tangan.  Selanjutnya  hasil  rata  - rata Euclidean distance yang  sudah  didapatkan disimpan  kedalam variable yang  sudah disiapkan.
b. Centroid Of  Gravity Pusat  massa    atau  sentroid  ( centroid )  lazim ditemukan  dengan  menggunakan  nilai  rerata koordinat  setiap  piksel  yang  menyusun  objek Pada proses ekstraksi ciri dengan menggunakan  pusat  massa,  nilai  yang digunakan  adalah  hasil  dari  menghitung  jarak terpanjang  antara  pusat  massa  dan  titik  dalam kontur  (Dmax)  dan  menghitung  jarak terpendek  antara  pusat  massa  dan  titik  dalam kontur  (Dmin)  [7].  Dengan  menggunakan fungsi implementasi pusat massa yaitu :
1. Memanggil fungsi centroid.m dan
inbound_tracing.m untuk memperoleh pusat  massa  dan  memperoleh  kontur  yang telah  terurutkan  dengan  menggunakan algoritma pelacakan kontur Moore [px, py] = centroid(BW); U = inbound_tracing(BW); U(length(U),  = [];
2. Menyatakan nilai rerata, terkecil, terbesar, dan jum_piksel awal rerata = 0;
terkecil = 99999999; terbesar = 0; jum_piksel = length(U);
3. Mendapatkan nilai panjang dan rerata piksel
for j = 1 : jum_piksel panjang = sqrt((U(j,1)-py)^2 + (U(j,2)-px)^2); rerata = rerata + panjang;
4. Mendapatkan nilai jarak terbesar, jarak terkecil, rerata if panjang > terbesar
terbesar = panjang;
end if panjang < terkecil terkecil = panjang; end end
rerata = rerata / jum_piksel; dmaxmin = terbesar / terkecil; dmaxmean = terbesar / rerata; dminmean = terkecil / rerata;
Dengan  menggunakan  fungsi  tersebut, ekstraksi  ciri  yang  dihasilkan  sudah disimpan dalam database sebagai berikut : %Ciri  1  tanda  tangan  dosen  dengan pusat massa terbesar_pak_X1 =   terkecil_pak_X1 =
78.3970               77.0295 maxmin_Pak_X1 =   maxmean_pak_X1 = 1.0178               1.0088 minmean_pak_didi1 = 0.9912

## IV. U JI V ERIFIKASI P OLA
A. Data Uji ( Guess Signature Pattern )
Pada  penelitian  ini,  data  pengujian  yang  digunakan sejumlah 30 buah tanda tangan dari 3 orang dosen JTI, yang terdiri dari 5 data acuan ( training) dan 5 data uji (pengenalan). Data pengujian dikelompokkan menjadi :
 Valid data, terdiri dari 10 data, 5 data menjadi data acuan dan 5 lainnya menjadi data uji.
 Forgery data, terdiri dari 15 data pengenalan yang akan diuji dengan 5 data acuan.
Selanjutnya adalah menentukan data image yang akan dijadikan  5  OSP (Original  Signature  Pattern) yang terdiri dari Valid Data dan 15 GSP (Guest Signature Pattern) yang terdiri dari Valid data dan Forgery data Dalam  penelitian  ini, valid  data adalah  nilai  ciri  hasil dari  rata  –  rata Euclidean  distance (ED)  dan COG . Diambil sample sebanyak  3  orang  dan  memiliki valid data sebanyak 10 tanda tangan.
Tabel 2. Valid Data Mr.X Nama Mr X ED COG Valid Data 1  3.3265  1.0019 2  3.1990  1.0045 3  3.1990  1.0070 4  3.1260  1.0086 5  3.4350  1.0086 6  3.5889  1.0093 7  3.3531  1.0097 8  3.0685  1.0099 9  2.9161  1.0178 10  3.1606  1.0225 Tabel 3. Valid Data Mr. Y Nama Mr. Y ED COG Valid Data 1  3.1939  1.0039 2  4.0396  1.0040 3  4.0992  1.0050 4  3.1702  1.0065 5  3.1819  1.0033 6  3.0434  1.0046 7  3.9141  1.0048 8  4.1752  1.0039 9  4.1597  1.0039 10  3.7059  1.0064 Tabel 4. Valid Data Mr.Z Nama Mr. Z ED COG Valid Data 1 3.9062  1.3909
2 3.9242  1.3994 3 3.9344  1.0187 4 3.9471  1.4861 5 3.9568  1.4470 6 4.0236  1.0279 7 4.0454  1.0143 8 4.0796  1.0569 9 4.0863  1.4915 10 4.1399  1.3312
Dalam penelitian ini, forgery data adalah nilai ciri hasil dari rata – rata Euclidean distance (ED) dan COG tetapi menjadi  data  pengenalan  atau  data  yang  akan  diujikan dengan  data  acuan.  Diambil sample sebanyak  3  orang dan  memiliki forgery  data sebanyak  5  tanda  tangan yang di ambil dari masing masing valid data perorangan Tabel 5. Forgery Data Mr. X Nama Mr. X ED COG GSP / Forgery Data 1 3.5889  1.0093 2 3.3531  1.0097 3 3.0685  1.0099 4 2.9161  1.0178 5 3.1606  1.0225 Tabel 6. Forgery Data Mr. Y Nama Mr. Y ED COG GSP / Forgery Data 1 3.0434  1.0046 2 3.9141  1.0048 3 4.1752  1.0039 4 4.1597  1.0039 5 3.7059  1.0064 Tabel 7. Forgery Data Mr. Z Nama Mr. Z ED COG GSP / Forgery Data 1 4.0236 1.0279 2 4.0454 1.0143 3 4.0796 1.0569 4 4.0863 1.4915 5 4.1399 1.3312
B. Verifikasi GSP Menggunakan Fuzzy Rule Based
Tahapan  verifikasi  GSP  dimaksudkan  untuk menentukan  kemiripan  GSP  dengan  OSP  yang  telah dilatih.  Proses  verifikasi  dengan  ciri  yang  diperoleh akan  diuji  dengan  bantuan Fuzzy  Rule  Based, yang dijelaskan seperti dibawah ini :
Tahap pertama yang dilakukan adalah menetapkan nilai minimum,  maksimum  dan  rata  –  rata  hasil  verifikasi
dengan cara statistik yaitu dengan mengurangi nilai data pengenalan dengan rata – rata data training dengan hasil selisih  absolut.  Data  minimum,  maksimum  dan  rata  – rata hasil selisih di tunjukkan dalam tabel berikut :
Tabel 8. Nilai ciri Min, Max, dan Rerata data training
Rerata ED Min max Rerata Mr X 3.126042  3.434951  3.257084 Mr Y 3.170217  4.099195  3.536960 Mr Z 3.906194  3.956799  3.933740
Tabel 9. Nilai ciri Min, Max, dan Rerata data training
Rerata COG Min max Rerata Mr X 1.001915  1.008637  1.006130 Mr Y 1.003281  1.006537  1.004546 Mr Z 1.018742  1.486098  1.348434
Lalu  membuat table jarak untuk tiap data valid/forgery terhadap nilai  minimum,  maksmum, dan  rata  rata hasil pelatihan  dengan  cara  statistik  yaitu  mengurangi  data pengenalan  atau  GSP  dengan  nilai  minimum, maksimum, dan rata – rata hasil selisih data training.
Tabel 10. Tabel jarak untuk masing masing data pelatihan dengan contoh 1 data pengenalan Mr Y Menggunakan ED
Min Max Rerata Ket. Mr X 3.1260  3.4350  3.257084 valid Mr Y 3.1702  4.0992 3.53696 forgery Mr Z 3.9062  3.9568 3.93374 fogery GSP Mr Y  Min Max Rerata Ket. 3.043404  0.0826  0.3915 0.21368 valid 3.043404  0.1268  1.0558  0.493556 forgery 3.043404  0.8628  0.9134  0.890337 forgery
Tabel 11. Tabel jarak untuk masing masing data pelatihan dengan contoh 1 data pengenalan Mr Y
Menggunakan COG Nama Min Max Rerata Ket. MR X 1.001915 1.008637 1.00613 valid Mr Y 1.003281 1.006537 1.00455 forgery Mr Z 1.018742 1.486098 1.34843 forgery GSP Mr Y Min Max Rerata Ket. 1.00464 0.0027 0.0040 0.001491 valid 1.00464 0.0014 0.0019 0.000094 forgery
1.00464 0.0141 0.4815 0.343794 fogery
Dari  tabel  diatas  maka  denganmenggunakan  aturan fuzzy  mamdani,  maka  diperoleh  hasil  pengujian kemiripan sebagai berikut :
Tabel 11. Hasil Verifikasi GSP Valid Data MR. Y

## Terhadap Data Latih
Normalisasi ED Normalisasi COG Rata-Rata statistik FIS Hasil 0.33179 0.00314 0.16746 0.780 Sangat Mirip 0.09600 0.00355 0.04978 0.737 Kurang Mirip 0.18855 0.00375 0.09615 0.809 Sangat Mirip 0.34094 0.01162 0.17628 0.748 Kurang Mirip 0.09643 0.01641 0.05642 0.795 Sangat Mirip Tabel 12. Hasil Verifikasi GSP Forgery Data MR. Y Terhadap Data Latih Normalisasi ED Normalisasi COG Rata- Rata statistik FIS Hasil 0.21368 0.00149 0.10759 0.81100 Sangat Mirip 0.65699 0.00135 0.32917 0.50000 Kurang Mirip 0.91813 0.00222 0.46018 0.50000 Kurang Mirip 0.90264 0.00221 0.45243 0.50000 Kurang Mirip 0.44879 0.00031 0.22455 0.50000 Kurang Mirip 0.76654 0.02181 0.39417 0.50000 Kurang Mirip 0.78829 0.00815 0.39822 0.50000 Kurang Mirip 0.82253 0.05072 0.43662 0.50000 Kurang Mirip 0.82920 0.48540 0.65730 0.50000 Kurang Mirip 0.88281 0.32505 0.60393 0.50000 Kurang Mirip
Tahapan selanjutnya setelah diperoleh hasil pengujian
GSP  terhadap prototype ciri.  Maka  diperlukan pengukuran unjuk kerja tingkat keberhasilan ( Performance  Acceptance ).  Unjuk  kerja  suatu  sistem pengenalan  pola  dapat  diukur  berdasarkan  nilai kesalahan  yang  terjadi  dan  dapat  pula  diukur  dari seberapa  besar  tingkat  kesuksesan  pengenalan  pola. Unjuk kerja pada model klasifikasi dapat dilihat dengan dua  model  kesalahan  yakni False  Acceptance  Rate ( FAR  )  atau  rasio  kesalahan  penerimaan  dan False Rejection  Rate ( FRR )  atau  rasio  kesalahan  penolakan [8].
Dalam  unjuk  kerja  model  klasifikasi  maka  perlu dilakukan  perhitungan  untuk  pencarian True  Positive Rate  (TPR),  False  Positive  Rate(FPR),  dan  True Negative  Rate  (TNR) [9].  yang  dijabarkan  sebagai berikut
 TPR juga biasa disebut dengan sensivity, atau rasio ketepatan,  rumus  nya  adalah match  valid  image selanjutnya  disebut True  Positive (TP)  dibagi jumlah valid image (P)
TP TPR =

## P                                                           (4)
 FPR  juga  bisa  disebut  alarm  kesalahan  atau  rasio ketidak  tepatan,  rumus  nya  adalah unmatch  valid image selanjutnya  disebut False  Positive (FP) dibagi jumlah forgery image (N)
FP
FPR = N                                                              (5)
 TNR juga bisa disebut specificity ,  rumusnya adalah match  forgery  image selanjutnya  disebut True Negative (TN) dibagi jumlah forgery image (N) . TN TNR = » TNR = 1- FPR N (6)
Selanjutnya  adalah  memperoleh  FAR  dan  FRR,  serta Accuracy [9] yang dijelaskan berikut :
 False  Acceptance  Rate adalah  nilai  dari False Positive Rate , dinyatakan dengan persamaan seperti berikut :
FAR = FPR (7)
 False  Rejectance  Rate adalah  nilai  dari False Negative Rate , persamaan nya adalah : FRR = 1- TPR (8)
 Accuracy yang  selanjutnya  disebut  Acc,  adalah prosentase  ketepatan  keberhasilan  total  pengujian terhadap prototype ciri, persamaan yang menyatakan nya adalah : (TP + TN) Acc = ×100% (P + N) (9)
Pada  percobaan  pengujian  unjuk  kerja  GSP,  maka diperoleh  nilai  FAR,  FRR  dan  Acc  yang  ditunjukkan dalam contoh tabel dibawah ini :
Tabel 13. Tabel Unjuk Kerja Mr Y
Mr Y GSP True Positive (TP) False Positive (FP) True Negatif (TN) False negatif (FN) Mr Y P1 0 1 P2 1 0 P3 0 1 P4 0 1 P5 1 0 Mr X N1 0 1 N2 0 1 N3 1 0 N4 1 0 N5 0 1 Mr Z N6 1 0 N7 1 0 N8 0 1 N9 1 0 N10 1 0 Total 2 3 6 4 P 5 N 10
Untuk  mendapatkan  hasil accuracy yang  dilakukan adalah menghitung FPR dan  FRR. Dari proses learning yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  sehingga didapatkan
P total = P Mr x + P Mr Y + P Mr Z N total = N Mr X + N Mr Y + N Mr Z TP total = TP Mr X + TP Mr Y + TP Mr Z FP total = FP Mr X + FP Mr Y + FP Mr Z TN total = TN Mr X + TN Mr Y + TN Mr Z FN total = FN Mr X + FN Mr Y + FN Mr Z
Sehingga diperoleh : FAR = 30%,FRR =  60%  dan Accuracy 68.89%

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Dari  hasil  perancangan,  analisis,  implementasi  dan pengujian    sistem  maka  dapat  disimpulkan  hal-hal sebagai berikut :
 Ciri  masing  -  masing  tanda  tangan  dibangun dengan  menggunakan  metode  ekstraksi  ciri yaitu dengan menghitung rata – rata Euclidean distance dan Centroid Of Gravity .
 Dalam  implementasi  verifikasi  dengan Fuzzy Rule  Base, Ciri  dari  rata  –  rata Euclidean distance yang  disebut  ED  dan  COG  diambil rata  –  ratanya  sebagai  input.  ouput  yang dihasilkan  adalah  sangat  mirip,  kurang  mirip dan  tidak  mirip,  dengan  penyelesaian  metode fuzzy inference system metode mamdani.
 Dengan  menggunakan  uji  unjuk  kerja didapatkanlah  nilai  presentase  FAR  sebesar 30%,  FRR  sebesar  60%  dan  tingkat  akurasi sebesar  68.89%  dengan  pengujian  data sebanyak30
VI. D AFTAR P USTAKA
[1] Ludvianto,  B. Analisis  Tulisan  Tangan ,  PT  Gramedia  Pustaka Utama, Jakarta, 2011
[2] Wicaksono  Putra,  A.B. Rancang  Bangun  Prototype  Ciri  Citra Kulit  Luar  Kayu  Menggunakan  MetodeVCG .  Jurnal  EECIS Vol.8 No.1 (19-26), 2014
[3] T.  Acharya,  A.  K.Ray, Image  Processing  :  Principles  and Applications, Wiley Interscience . Jhon Wiley & Sons Inc., 2005
[4] Niles  Y.C.,  Rupal  P.,  Umesh  B.,  Bhupendra  M.  C. SignaTure RecogniTion & VerificaTion SysTem Using PropagaTion Neural NeTwork .  International  Journal  of  IT,  Engineering  and  Applied Sciences Research (IJIEASR), Volume 2, No. 1,2013.
[5] Gonzales RE,  Woods RE, Digital Image  Processing Edisi Ke 2 , New Jersey : Prentince Hall, Inc, 2002
[6] Dharma  Putra, Pengolahan  CiTra  DigiTal :  Andi  Offset, Yogyakarta, 2010.
[7] Kadir,  A.,  Susanto  A. Teori  Dan  Aplikasi  Pengolahan  Citra Andi Offset, 2013
[8] R Syam,M  Hariadi,  M Hery Purnomo, Penentuan Nilai Standar Distorsi  Berminyak  Pada  Akuisisi  Citra  Sidik  Jari, Jurnal MAKARA Teknologi Vol.15,No.1,(55-62), April 2011
[9] Marcel S, Fundamental in Statitiscal  Pattern  Recognition ,  Idiap Research  Institute  Martigny,  Switzerland,  Senior  Researcher, www.idiap.ch/ ~ marchel , 22 May 2013