## Pengenalan Signature (Tanda Tangan) Menggunakan Extrime Learning Machine (ELM)

## Dailami Firdaus
Dhionfirdaus94@gmail.com Universitas Jember Dodi Setiabudi dodi@unej.ac.id Universitas Jember Catur Suko Sarwono

## Catur.teknik@unej.ac.id
Universitas Jember Abstrak
Tanda tangan merupakan bentuk yang paling banyak digunakan untuk  identifikasi  seseorang.  Keberadaan  tanda  tangan dalam _ sebuah  dokumen  menyatakan  bahwa  pihak  yang menandatangani,  mengetahui,  dan  menyetujui  seluruh  isi  dari suatu  dokumen.  Salah  satu  teknik  yaitu  analisis _ psikofisiologis masih _ membutuhkan tulisan tangan dari individu - yang - diindikasi _ sebagai  pemilik _ tanda  tangan,  dan - individu  yang - dianggap  pelaku  pemalsuan  tanda _ tangan.  Metode  analisa tulisan - tangan  itu  digunakan  sebagai  pembanding.  Hasil  analisa metode  ini _ lemah  jika  tidak _ dilakukan  oleh  grafolog _ atau psikolog.  Hal  lain  yaitu _ analisis _ tanda-tangan _ secara  mekanis biasanya  menggunakan  peralatan  khusus.  Analisanya  lebih mengerucut pada hal yang berkaitan - dengan - pemalsuan mekanis.  Maka  proses  pembacaan  tanda  tangan  yang  dapat meringankan  kinerja  manusia  menggunakan  metode Image Processing dan Neural  network merupakan  sebuah  sistem  yang dapat  membaca  pola  tanda  tangan  seseorang  mengunakan pengolahan  citra  digital  dan Extreme  Learning  Machine (ELM) dan  merupakan  salah  satu  solusi  yang  dapat  digunakan  untuk megurangi angka kasus pemalsuan tanda tangan (signature).
Kata  Kunci —  Neural  Network, Extreme  Learning  Machine (ELM)
Abstract
Signature  is  the  most  widely  used  form  of  identification.  The existence of a signature in a document states that the party who signed,  knew,  and  approved  the  entire  contents  of  a  document. The  psychophysiological  analysis  technique  still  requires  the handwriting  of  the  person  considered  to  be  the  owner  of  the signature,  and  the  person  suspected  of  falsifying  the  signature. The  handwriting  is  used  for  comparison.  The  results  of observations in this way can be weak if not done by psychologists or  graphologists.  Whereas  a mechanical  signature  check  usually uses special equipment. This observations put more emphasis on matters  relating  to  mechanical  counterfeiting.  So  the  signature reading process that can alleviate human performance using the Image  Processing  and  Neural  Network  method  is  a  system  that can  read  a  person's  signature  pattern  using  digital  image processing  and  Extreme  Learning  Machine  (ELM)  and  is  one solution that can be used to reduce the number of cases signature forgery.
Keywords — Neural Network, Extreme Learning Machine (ELM)

## I. PENDAHULUAN
Tanda  tangan  ( Signature )  merupakan  hasil  dari  proses menulis  seseorang  yang  bersifat  khusus  sebagai  substansi simbolik.  Tanda  tangan  merupakan  bentuk  yang  paling banyak  digunakan  untuk  identifikasi  seseorang.  Fungsi  tanda tangan  sendiri  adalah  untuk  pembuktikan.  Dalam  kehidupan sehari-hari,  tanda  tangan  digunakan  sebagai  identifikasi  dari pemilik tanda tangan. Keberadaan tanda tangan dalam sebuah dokumen  menyatakan  bahwa  pihak  yang  menandatangani, mengetahui, dan menyetujui seluruh isi dari suatu dokumen.
Berdasarkan  hukum  di  Indonesia,  tanda _ tangan  yang ditulis  pada  surat  atau  dokomen  penting  bisa  mewakili  diri dari  orang  yang  bersangkutan. Tanda _ tangan dianggap _ lebih bernilai  hukum dan  sangat  penting artinya,  sehingga  seorang hakimpun  bisa - memvonis  seseorang - ke  dalam penjara. Bahkan  selembar  kertas cek bisa ditukar dengan uang kontan dan  masih  banyak  contoh  peran  tanda  tangan. Berdasarkan penjelasan  tentang  arti  penting  dari  sebuah  tanda  tangan (secara  hukum  bisa - mewakili --- seseorang  individu), banyak sekali oknum yang mengambil kesempatan untuk memalsukan identitas tanda tangan orang lain.
Tidak  ada  lembaga  pendidikan  atau  semacamnya  yang mengajarkan  seseorang  untuk  merancang  tanda  tangan  untuk dirinya  sendiri.  Setiap - individu - menciptakan  atau  merancang tanda tangannya sendiri. Salah satunya yaitu dengan mencoba corat-coret  di  kertas  kosong.  Ketika remaja,  keragu-raguan dalam membuat - tanda tangan - muncul. Seiring jalannyawaktu - tanda - tangan  masing  masing  orang  akan mengalami-banyak perubahan,  salah  satunya  yaitu - faktor usia.  Faktor  lain  yaitu karena  perubahan  status  (pernikahan  atau  sosial).  Menurut Anna  Koren,  tanda  tangan  masing  masing  orang  dapat berubah  seiring  berjalannya  waktu  dan  selama  yang bersangkutan masih hidup. Sedangkan Margaret Gullan-Whur berpendapat,  perubahan  yang  mendadak  pada  tanda  tangan seseorang  mungkin  saja  karena  faktor  sengaja  yaitu ketidakpuasan  penampilan  rancangan  tanda  tangan,  yang  hal tersebut  mengungkapkan  ketidakpuasan  terhadap  diri  sendiri. Hal  ini  sering  terjadi  khususnya  pada  usia  remaja.  Tetapi setelah  menginjak  usia  dewasa,  sulit  untuk  mengubah  format tanda tangan tanpa mengubah bagian lain.
Selanjutnya  John  Nimpoeno  berpendapat,  bahwa  terdapat dua  teknik  yang  dapat  di  aplikasikan  untuk  menentukan tingkat  kepalsuan  sebuah  tanda  tangan  yaitu  teknik  mekanis (melibatkan  peralatan  tertentu)  biasanya  menggunakan
peralatan -- khusus.  Pengamatannya  lebih  menekankan  pada -- hal-hal  berkaitan  dengan -- pemalsuan  mekanis.  Selanjutnya yaitu  teknik  psikofisiologis  (meminjam  kaidah-kaidah  yang berlaku - dalam  grafologi  tapi - secara  terbatas).  Pada  teknik analisis  psikofisiologis  masih-dibutuhkan  tulisan  tangan  dari orang - yang dianggap sebagai - pemilik - tanda tangan - dan orang -- yang  dicurigai -- memalsukan  tanda  tangan.  Tulisan tangan  itu -- dipakai  untuk -- pembanding.  Hasil  pengamatan cara  ini -- bisa  lemah  kalau -- tidak  dilakukan --- oleh  psikolog atau  grafolog. Tiap  tanda  tangan  individu  memiliki  informasi yang menarik, tetapi tidak dapat dipelaskan dari tulisan tangan. Seseorang  tidak  pernah  ada  yang  membuat  tanda  tangannya sendiri yang identik, berapapun tanda tangan yang akan dibuat. Tanda tangan dibuat dengan kesadaran penuh oleh pemiliknya, dikatakan  secara  terus  menerus  sehingga  membuat  formula yang  baku.  Hal  tersebut  diikuti  dengan  doktrin–doktrin  yang menjelaskan  makna  dari  stimulan  yang  dimaksud.  Pada  saat yang  sama  seseorang  mulai  memikirkan  bentuk  huruf  yang akan ia buat. Pada proses tahap awal tentu banyak cacat yang dialami oleh orang tersebut. Setelah melalui beberapa proses, seseorang  akan  dapat  mengenali  lebih  banyak  huruf  dengan ragam  varian  makna  yang  ada.  Seiring  berjalannya  waktu seseorang  akan  menjalankannya  dengan  reflek  atau  naluri tanpa perlu banyak berpikir.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  penulis  mempunyai gagasan  bahwa  proses  pembacaan  tanda  tangan  yang  dapat meringankan  kinerja  manusia  menggunakan  metode Image Processing dan Neural  network yang  berjudul  “Pengenalan tanda  tangan  (signature)  menggunakan Extreme  Learning Machine (ELM)”.  Sebuah  sistem  yang  dapat  membaca  pola tanda  tangan  seseorang  mengunakan  pengolahan  citra  digital dan Extreme  Learning  Machine (ELM) . Penelitian  ini  lebih fokus  pada  proses  pengolahan  citra  digital  dan Extreme Learning  Machine menggunakan software Atom  yang berbahasa program Python . Langkah-langkah yang digunakan untuk menganalisa permasalahan tersebut dan selain  itu perlu juga  diamati  mengenai  hambatan-hambatan  yang  terjadi sehingga dapat meningkatkan kinerja alat tersebut.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Dalam memecahkan masalah pada penelitian yang diamati dibutuhkan  langkang-langkah  untuk  menguraikan  pendekatan dan  model  dari  masalah  tersebut.  Pada  tahap  penelitian  ini meliputi  beberapa  tahap  mulai  dari  persiapan  alat  dan bahan- bahan  yang  nantinya  akan  disusun  sesuai  rancangan. Selanjutnya studi literatur terhadap objek dan penelitian yaitu pada penelitian ini tentang pengujian pembacaan tanda tangan berbasis Extreme  Learning  Machine (ELM)  dengan  mencari literatur  dari  buku  maupun  internet,  serta  dari  penelitian- penelitian  sebelumnya.  Setelah  mempelajari  cara  kerja  dan fungsi  semua  alat  dan  sistem  yang  digunakan,  langkah selanjutnya  membangun  system  perancangan  penelitian. Proses  selanjutnya  adalah  pengujian  sistem  sampai  benar- benar  sesuai.  Kemudian  dilakukan  pengambilan  data  yang telah selesai dirancang.
Gbr. 1 Blok Diagram Proses Pengambilan Data Base dan Pengujian Objek
Objek yang akan digunakan sebagai data base discan agar dapat menghasilkan file yang nantinya akan di olah di aplikasi Atom.  Kemudian  file  tersebut  di  ekstrak  menjadi  nilai  Black and white menggunakan teknik image processing. Setelah itu hasil  dari image  processing tersebut  ditraining  oleh Extreme Learning  Machine (ELM)  menjadi  nilai  bias  dan  biner  yang nantinya  digunakan  sebagai  data  base  pengujian  objek. Setelah  tahap  pengambilan  database,  gambar  yang  akan  diuji kecocokannya berdasarkan database discan untuk menghasilkan  file  gambar.  Kemudian  file  gambar  tersebut diproses  dan  diuji  oleh Extreme  Learning  Machine (ELM) apakah  cocok  dengan  database  yang  telah  didapatkan.  Jika nilai hasil yang diuji tidak sama dengan database, maka sistem akan  mengulang  proses  tersebut.  Jika  nilai  hasil  yang  diuji sama  dengan  database,  maka  pengujian  objek  (tanda  tangan) tersebut berhasil / sukses.

## III. H ASIL DAN PE MBAHASAN
Penelitian ini membutuhkan pengambilan data subjek yang bertujuan sebagai database penelitian. Database tersebut yang nantinya akan ditraining dan kemudian diuji oleh sistem ELM (Extreme Learning Machine).
Subjek yang diambil sebagai database yaitu 10 orang, yang terdiri  dari  9  orang  laki  laki  dan  1  orang  wanita.  Rata  rata umur  subjek  yang  digunakan  sebagai  database  yaitu  diantara 20 tahun sampai 30 tahun. Semua
Pada  setiap  subjek  dibutuhkan  data  sebanyak  10  tanda tangan.    Tanda  tangan  yang  akan  diuji  yaitu  dengan menggunakan  bolpoint  dengan  tinta  warna  hitam  dan menggunakan media kertas karton putih berukuran F4 dengan berat  80  Gram  untuk  setiap  lembar  kertas.  Kertas  dengan kriteria  tersebut  digunakan  agar  hasil  tanda  tangan  subjek
yang  akan  diuji  tidak  gampang  rusak  ketika  proses  tanda tangan itu sendiri.
Gbr. 2 Sampel Subjek 01
Subjek  yang  telah  tanda  tangan  pada  selembar  kertas tersebut  kemudian  kertas  di  scan  untuk  memperoleh  data gambar. Setelah data gambar diperoleh dalam bentuk file, tiap tanda  tangan  akan  di  potong /  crop menjadi  satu  bentuk  file tanda  tangan.  Jadi,  tiap  subjek  akan  mempunyai  total  20  file gambar tanda tangan yang kemudian akan digunakan sebagai database penelitian. Program pada penelitian ini menggunakan open CV. Secara struktur  atau  urutan  pemrosesan  gambar  asli  diubah  yang pertama  adalah  di  jadikan  hitam  putih  terlebih  dahulu, kemudian resize dengan dimensi  400  x  100  pixel.  Setelah  itu data akan menjadi biner.
Gbr. 3 Data Black White Author 1
Gbr. 4 Data ResizeAuthor 1
Didalam  ELM  struktur  dimulai  dari  100  neuron  sampai dengan  maksimal  3000  neuron  dengan  interval  100  neuron tiap  kenaikannya.  Tujuan  dari  penggunaan  neuron  yang bervariasi adalah untuk mengetahui pengaruh akurasi terhadap jumlah neuron ELM.
Gbr. 4 Grafik Akurasi Subjek 1
Gbr. 5 Grafik Akurasi Subjek 2
Gbr. 6 Grafik Akurasi Subjek 3
Gbr. 7 Grafik Akurasi Subjek 4
Gbr. 8 Grafik Akurasi Subjek 5
Gbr. 9 Grafik Akurasi Subjek 6
Gbr. 10 Grafik Akurasi Subjek 7
Gbr. 11 Grafik Akurasi Subjek 8
Gbr. 12 Grafik Akurasi Subjek 9
Gbr. 13 Grafik Akurasi Subjek 10
Pada  gambar  grafik  yang  diperoleh  dari  pengujian  data subjek  10  diatas,  akurasi  diambil  pada  200  neuron  hingga 3000  neuron  dan  setiap  akurasi  diambil  setiap  rentang  100 neuron.  Setelah  program  dijalankan,  terlihat  bahwa  rata-rata akurasi  yang  didapatkan  adalah  0,827.  Dari  hasil  pengujian nilai  akurasi  terhadap  data  subjek  10,  titik  nilai  akurasi tertinggi  berada  pada  rentang  200  neuron,  2500  neuron,  dan 2600  neuron  yaitu  bernilai  0,933.  Sedangkan  titik  nilai terendah  berada  pada  rentang  2800  neuron  yaitu  bernilai  0,6. Dari  hasil  grafik  akurasi  yang  dihasilkan,  dapat  disimpulkan bahwa akurasi data tanda tangan subjek 10 cenderung kurang stabil.

## IV. KESIMPULAN (PENUTUP)
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  dan  pembahasan  yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Program  sistem  ELM (Extreme  Learning  Machine) yang digunakan untuk pengujian tingkat klarifikasi tanda tangan asli atau tidak, telah berhasil. Nilai akurasi yang dihasilkan pada penelitian ini adalah 0,758850516.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  penelitian  ini,  dapat dikatakan peubahan jumlah neuron atau perubahan struktur ELM (Extreme  Learning  Machine) dapat  berpengaruh terhadap perubahan nilai akurasi database yang digunakan. Hal itu terbukti dengan terjadinya kenaikan dan penurunan nilai  akurasi  secara  signifikan  pada  setiap  perubahan rentang  neuron  (pada  beberapa  data  tanda  tangan  subjek yang  diuji).  Akan  tetapi  ada  beberapa  data  tanda  tangan yang  cenderung  stabil  nilai  akurasinya,  yaitu  pada  data subjek 03, subjek 05, dan subjek 08.

## R EFERENSI
[1] Chavez-Hurtado,  J.L.    &  Cortesfregoso,  J.H.,2013.  Forecasting Mexican inflation using neural networks.  23 rd International Conference on  Electronics,  Communications  and  Computing,  CONIELECOMP 2013, pp.32–35.
[2] Handika,  I.P.S.,  Giriantari,  I.A.    &  Dharma,  A.,  2016.    Perbandingan MetodeExtreme  Learning  Machine  dan  Particle  Swarm  Optimization Extreme Learning Machine untuk Peramalan Jumlah Penjualan Barang.
TeknologiElektro, 15(1), pp.84–90. [3] Hidayat,  R.    &  Suprapto,  2012.  Meminimalisasi  Nilai  Error PeramalandenganAlgoritma  Extreme  Learning  Machine  (ELM). OptimasiSistemIndustri, 11(1), pp.187–192.
[4] Hill,  T., Connor, M.O.    &  Remus, W., 1996.  Neural  Network  Models for Time Series Forecasts Management Science, 42(7), pp.1082–1092.
[5] Huang,  G.    ET  AL,  2015.    Trends  in  extreme  learning  machines:    A review. Neural Networks, 61, pp.32–48. Available at: http://dx.doi.org/10.1016/j.neunet.2014.10.001
[6] Huang,  G.  Bin,  Zhu,  Q.Y.  &  Siew,  C.K.,  2006.  Extreme  learning machine: Theory and applications.  Neurocomputing, 70(1–3), pp.489– 501.
[7] Sugianto,  N.A.,  Cholissodin,  I.    &  Widodo,  A.W.,  2018.  Klasifikasi Keminatan  Menggunakan  Algoritme  Extreme  Learning  Machine  dan Particle Swarm Optimization untuk Seleksi Fitur (StudiKasus: Program Studi  Teknik  Informatika  FILKOM  UB).  Jurnal  Pengembangan Teknolog iInformasi dan IlmuKomputer, 2(5), pp.1856–1865.