## SISTEM BIOMETRIKA IDENTIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN MODEL PERCEPTRON

## I Made Gede Sunarya
Program Studi Pendidikan Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Kejuruan Universitas Pendidikan Ganesha Email : imadegedesunarya@gmail.com

## Abstrak
Tanda  tangan  merupakan  bukti  pengesahan  yang  paling  sering  dipakai dibandingkan dengan bukti-bukti pengesahan yang lain. Baik transaksi jual beli, proses penarikan  maupun  penyimpanan  uang  pada  bank,  penandatanganan  ijazah, persertifikatan tanah maupun proses administrasi lain yang kesemuanya membutuhkan keabsahan  yang  dibuktikan  dengan  ditandatanganinya  suatu  dokumen  administrasi. Penelitian ini bertujuan untuk Merancang dan mengimplementasikan sistem biometrika tanda  tangan    dengan  metode  jaringan  syaraf  tiruan  model  perceptron  dan  Mengukur tingkat keakuratan dari sistem biometrika tanda tangan  dengan metode jaringan syaraf tiruan model perceptron. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan perceptron. Penelitian ini dilakukan dengan 5 langkah yaitu (1) penentuan tujuan dan batasan dari sistem, (2) analisis dan perancangan yang menjelaskan tentang kebutuhan sistem dan hal-hal yang dirancang, (3) penerapan program yang menerapkan konsep  jaringan  syaraf  tiruan  dalam  melakukan  proses  pembelajaran  dan  identifikasi, (4)  menguji  program  yang  dibuat,  menguji  apakah  masih  mengandung  kesalahan  atau tidak  jika  masih  ada  kesalahan  akan  diperbaiki  sehingga  tidak  terjadi  kesalahan,  (5) implementasi yang merupakan proses pemakaian sistem atau penggunaan sistem untuk proses  pembelajaran    dan  proses  identifikasi  terhadap  data  sebenarnya  (citra  tanda tangan). Pengujian dilakukan dengan menghitung persentase dari data yang memberikan nilai  benar  pada  proses  testing  dibagi  dengan  jumlah  keseluruhan  data  uji.  Jaringan syarat tiruan perceptron dapat digunakan untuk mengenali citra tandatangan. Perangkat lunak  yang  diimplementasikan  mampu  mengenali  citra  tanda  tangan  dengan  benar sebesar 72% untuk data yang sudah dipakai untuk training, 70% untuk data baru, 71 % untuk data keseluruhan.
Kata kunci : biometrika, tandatangan, perceptron

## 1.  PENDAHULUAN
Tanda  tangan  merupakan  bukti  pengesahan  yang  paling  sering  dipakai dibandingkan  dengan  bukti-bukti  pengesahan  yang  lain.  Baik  transaksi  jual  beli, proses  penarikan  maupun  penyimpanan  uang  pada  bank,  penandatanganan  ijazah, persertifikatan  tanah  maupun  proses  administrasi  lain  yang  kesemuanya membutuhkan keabsahan yang dibuktikan dengan ditandatanganinya suatu dokumen
administrasi. Pengenalan tanda tangan  dapat dilakukan dengan pandangan mata, atau secara  manual  dengan  membandingkan  tanda  tangan    yang  sudah  ada,  tetapi identifikasi  tanda  tangan    menggunakan  cara  ini  dapat  tertipu  dengan  keahlian seseorang  dalam  memalsukan  tanda  tangan  dan  kurang  telitinya  seseorang  dalam memperhatikan tanda tangan  tersebut.
Keterbatasan  fisik  manusia  (kelelahan,  ketidakcermatan  dan  gangguan pendangan  mata)  dapat  mempengaruhi  hasil  interpretasi  dari  sebuah  tanda  tangan. Disisi  lain  terlibatnya  ahli  forensik  tanda  tangan  yang  mempunyai  spesialisasi otentikasi  biasanya  hanya  untuk  proses-proses  transaksi  besar  maupun  untuk dokumen-dokumen yang sangat penting. Dengan demikian, diperlukan sistem bantu untuk mengidentifikasi tanda tangan  seseorang untuk membantu mengurangi beban manusia  dalam  menentukan  keabsahan  dari  sebuah  tanda  tangan.  Identifikasi  tanda tangan  adalah cara untuk mengetahui siapa pemilik tanda tangan  yang sebenarnya, pada  tugas  keempat  ini  identifikasi  keabsahan  sebuah  citra  tanda  tangan  akan dilakukan dengan metode jaringan syaraf tiruan model perceptron.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1  Konversi Citra Greyscale ke Citra Biner
Citra biner adalah citra yang hanya mempunyai dua nilai derajat keabuan yaitu hitam (0) dan putih (1). Citra biner merupakan citra yang banyak dimanfaatkan untuk keperluan pattern recognition seperti pengenalan angka, huruf maupun tandatangan. Piksel-piksel  objek  bernilai  1  dan  piksel-piksel  latar  belakang  bernilai  0. Pengkonversian  citra  greyscale  menjadi  citra  biner  dilakukan  untuk  alasan-alasan sebagai berikut:
1. Untuk mengidentifikasi keberadaan objek, yang direpresentasikan sebagai daerah (region)  di  dalam  citra.  Misalnya  kita  ingin  memisahkan  objek  dengan  latar belakangnya.  Piksel-piksel  objek  dinyatakan  dengan  nilai  1  sedangkan  piksel lainnya dengan 0;
2. Untuk  memfokuskan  pada  analisis  bentuk  morfologi,  yang  dalam  hal  ini  piksel tidak terlalu penting dibandingkan bentuknya;
3. Untuk menampilkan citra pada piranti keluaran yang hanya mempunyai resolusi satu bit, yaitu piranti penampil dua aras atau biner seperti pencetak (printer);
4. Mengkonversi  citra  yang  telah  ditingkatkan  kualitas  tepinya  ke  penggambaran gari-garis tepi.
Untuk  mengubah  suatu  citra  greyscale  menjadi  citra  biner,  prosesnya  yaitu mengubah  kuantisasi  citra.  Untuk  citra  dengan  derajat  keabuan  256,  maka  nilai tengahnya adalah 128 sehingga untuk mengubah menjadi citra biner dapat dituliskan:
Jika x < 128 maka x = 0, jika tidak maka x = 255 ...................................(1)
Artinya  jika  di  bawah  nilai  ambang  128  maka  nilai  derajat  keabuannya  akan dijadikan 0 dan jika dia atas nilai ambang 128 maka nilai derajat keabuannya akan dijadikan  1,  sehingga  citra  greyscale  akan  menjadi  citra  biner  yang  mempunyai  2 nilai 0 dan 1 [4]

## 2. 2 Identifikasi Tandatangan
Tandatangan adalah sesuatu yang ditulis tangan oleh seseorang yang digunakan sebagai  identifikasi  orang  tersebut.  Tandatangan  seseorang  biasanya  selalu  berubah
sesuai  dengan  tahapan  usianya,  namun  biasanya  tandatangan  seseorang  mulai memiliki  bentuk  yang  stabil  setelah  umur  20  tahun  dan  kembali  mengalami perubahan  setelah  menginjak  usia  tua  atau  sekitar  lima  puluhan,  biasanya tandatangan tersebut mengecil dan melemah. Namun selalu terdapat persamaan yang bisa diamati. Suatu tandatangan tidak mungkin 100% sama dengan tandatangan yang lain,  walaupun  dibuat  oleh  orang  yang  sama,  kecuali  difotocopy  yang  berarti pemalsuan tandatangan.
Pengenalan yang berhubungan dengan tulisan tangan termasuk tandatangan yang dikategorikan  ke  dalam  pembagian  yaitt  secara  on-line  dan  off-line.  Pengenalan secara  off-line  dilakukan  dengan  memfokuskan  informasi  pada  kertas  yang  sudah ditulis  terlebih  dahulu,  kemudian  dilakukan  proses  digitasi  dengan  menggunakan scanner.
Proses  on-line  memfokuskan  pengolahan  informasi  pada  saat  dilakukannya proses  penulisan.  Proses  ini  membutuhkan  alat  khusus  seperti  digitizer  yang  dapat menghasilkan  informasi  yang  lebih  banyak.  Selanjutnya  tandatangan  tersebut  bisa digunakan untuk proses identifikasi [4].

## 2.3  Pengenalan Pola
Setiap  informasi  (isyarat),  apakah  isyarat  yang  disajikan  di  kawasan  spasial, waktu,  atau  frekuensi,  mempunyai  pola  dengan  ciri-ciri  tertentu.  Ciri-ciri  tersebut digunakan  untuk  membedakan  suatu  pola  dengan  pola  lainnya.  Contohnya  pola isyarat jantung, pola isyarat ucapan, pola isyarat citra [4].
Pola-pola  tersebut  tidak  selalu  mudah  dikenali  secara  visual  maupun  auditif, untuk  itu  diperlukan  ekstraksi  ciri  untuk  pengenalan  pola.  Metode-metode  ini  akan mengenali pola berdasarkan ciri-ciri  yang dikandung oleh informasi. Secara umum, pengenalan  pola  ( pattern  recognition )  adalah  suatu  ilmu  untuk  mengklasifikasikan atau  menggambarkan  sesuatu  berdasarkan  pengukuran  kuantitatif  fitur  (ciri)  atau sifat utama dari suatu objek.
Pola  sendiri  adalah  suatu  entitas  yang  terdefinisi  dan  dapat  diidentifikasikan serta  diberi  warna.  Pola  bisa  merupakan  kumpulan  hasil  pengukuran  atau pemantauan  dan  bisa  dinyatakan  dalam  notasi  vektor  atau  matriks.  Fitur  (feature) adalah  semua  hasil  pengukuran  yang  bisa  diperoleh  dan  merupakan  karakteristik pembeda dari objek fitur dapat  berupa simbol  seperti warna, numerik  seperti berat, atau  gabungan  keduanya.Vector  fitur  (features  vector)  adalah  gabungan  atau kombinasi dari beberapa fitur dan dinyatakan sebagai vektor kolom. Banyaknya fitur pembentuk vektor fitur disebut dengan dimensi dari vektor fitur. Ruang fitur (feature space)  adalah  ruang  yang  dibentuk  oleh  vektor  fitur  dan  merupakan  cara  untuk memvisualisasikan distribusi vektor fitur. Scatter plot adalah pemetaan dari beberapa vektor fitur ke dalam ruang ciri. Proses pengenalan pola dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Proses umum pengenalan pola

## 2. 4  Jaringan Syaraf Tiruan Model Perceptron
Perceptron  merupakan  salah  satu  metode  pembelajaran  terawasi  ( supervise learning  method )  dalam  jaringan  saraf  tiruan  (JST).  Umumnya,  perceptron digunakan untuk  mengklasifikasikan suatu  pola tertentu.  Pada dasarnya,  perceptron yang  memiliki  satu  lapisan  akan  memiliki  bobot  yang  bisa  diatur  plus  sebuah  nilai ambang  ( threshold ).  Algoritma  yang  digunakan  oleh  aturan  perceptron  ini  akan mengatur parameter-parameter bebasnya melalui proses pembelajaran.
Nilai  threshold  (Ө)  pada  fungsi  aktivasi  adalah  non  negatif.  Fungsi  aktivasi dibuat dengan tujuan untuk memisahkan antara daerah positif dengan daerah negatif .Model  jaringan  perceptron  ditemukan  oleh  Rosenblatt  (1962)  dan  Minsky-Papert (1969). Model tersebut merupakan model yang memiliki aplikasi dan pelatihan yang paling baik pada era tersebut.  Arsitektur dari jaringan perceptron ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2 Arsitektur jaringan Perceptron
Algoritma dari perceptron adalah: 0.Inisialisasi semua bobot dan bias.
(Agar perhitungan menjadi sederhana, set bobot sama dengan nol) Set learning rate (α) dengan 0 < α ≤ 1;
(Agar sederhana, set α = 1) 1.Selama kondisi berhenti bernilai false, lakukan langkah-langkah berikut:
i.Untuk setiap pasangan pembelajaran s-t, Kerjakan:
a)set input dengan nilai yang sama dengan vektor input.
Xi = Si;
b)Hitung respon untuk unit output:
c)Perbaiki bobot dan bias jika terjadi error: Jika y ≠ t maka: wi(baru) = wi(lama) + α * t * Xi b(baru) = b(lama) + α * t Jika tidak, maka wi(baru) = wi(lama) b(baru) = b(lama) ii.Tes kondisi berhenti. Jika tidak terjadi perubahan bobot pada (i) maka kondisi berhenti akan bernilai true. Namun jika masih terjadi perubahan maka kondisi berhenti akan bernilai false.

## 2. 5  Sistem Biometrik Tanda Tangan
Biometrika atau biometrics berasal dari kata bio dan metrics. Bio berarti sesuatu yang hidup, dan metrics berarti mengukur. Biometrika berarti mengukur karakteristik pembeda (distinguishing traits) pada badan atau perilaku seseorang yang digunakan untuk  melakukan  pengenalan  secara  otomatis  terhadap  identitas  orang  tersebut, dengan  membandingkannya  dengan  karakteristik  yang  sebelumnya  telah  disimpan pada  suatu  database  [3].  Biometrik  merupakan  pengembangan  dari  metode  dasar identifikasi dengan menggunakan karakteristik alami manusia. Perbandingan tingkat akurasi  teknologi biometrik dengan mengacu perbandingan antara kesalahan proses identifikasi  dengan  ketepatan  proses  identifikasi  dalam  kondisi  yang  acak  dapat dilihat pada Tabel 1 [5].
Tabel 1 Perbandingan keakuratan sistem biometrika

## 3.  METODOLOGI PENELITIAN
3. 1  Tahapan Tahapan-tahapan yang dilakukan pada tugas ini adalah :
1. Tahap pertama, penentuan tujuan dan batasan dari sistem
2. Tahap  kedua,  analisis  dan  perancangan  yang  menjelaskan  tentang  kebutuhan sistem dan hal-hal yang dirancang
3. Tahap  ketiga,  penerapan  program  yang  menerapkan  konsep  jaringan  syaraf tiruan dalam melakukan proses pembelajaran dan identifikasi
4. Tahap  keempat,  menguji  program  yang  dibuat,  menguji  apakah  masih mengandung  kesalahan  atau  tidak,  jika  masih  ada  kesalahan  akan  diperbaiki sehingga tidak terjadi kesalahan
5. Tahap  kelima,  implementasi  yang  merupakan  proses  pemakaian  sistem  atau penggunaan sistem untuk proses pembelajaran  dan proses identifikasi terhadap data sebenarnya  (citra  tanda  tangan).  Pengujian  dilakukan  dengan  menghitung persentase  dari  data  yang  memberikan  nilai  benar  pada  proses  testing  dibagi dengan jumlah keseluruhan data uji.
3.2  Arsitektur
Gambaran umum dari sistem yang  dibuat dapat dilihat pada Gambar 3.
Responden
PELATIHAN/ TRAINING PENGUJIAN/ TESTING HASIL PELATIHAN KEPUTUSAN Pernah Dilatih Tidak Ya

## Gambar 3 Gambaran umum sistem
Rincian dari langkah-langkah yang akan dilakukan dalam tugas ini dapat dilihat pada gambar 4. Penjelasan dari Gambar 4 tahapan rinci adalah sebagai berikut:
Input  citra  tanda  tangan,  tanda  tangan  dibuat  dalam  sebuah  kertas  putih  tanpa garis kemudian dilakukan proses scanning dan pengubahan ukuran citra menjadi 60x60 piksel dengan format bitmap (.bmp).
Proses pre-processing , terdiri dari tiga tahapan yaitu:
1. Grayscalling , proses grayscalling dilakukan dengan menjumlahkan nilai R,G,B setiap piksel citra dibagi dengan tiga.
2. Binerisasi,  proses  binerisasi  dilakukan  dengan  memberikan  sebuah  ambang batas  ( threshold )  untuk  menentukan  setiap  piksel  menjadi  warna  hitam  atau putih.
Ekstraksi  ciri,  ekstraksi  ciri  dilakukan  dengan  membagi  citra  tanda  tangan menjadi  matriks  MxN,  dalam  tugas  ini  digunakan  matriks  ukuran  6x6.  Tiap  sel  dari matrik  dihitung  nilai  persentase  nilai  hitamnya,  kemudiam  digunakan  sebuah  nilai threhold untuk menentukan nilai  yang mewakili sell tersebut (0 atau 1).Proses percept ron, proses perceptron diawali dengan menetukan nilai parameter awal yaitu bobot awal, target,  laju  pemahaman,  threshold.  Input  dari  proses  ekstraksi  ciri  digunakan  sebagai data  masukkan  dan  dilakukan  proses  sesuai  dengan  algoritma  perceptron.  Setelah
ditemukan keadaan yang konvergen, yaitu nilai target sesuai dengan nilai output, maka proses ini berhenti.
Penyimpanan bobot akhir, bobot yang telah didapatkan disimpan dalam sebuah tabel dalam database.
Pencocokan, proses ini dilakukan dengan melakukan pencocokan input dari citra testing dengan menggunakan bobot yang telah disimpan.
Mulai PROSES TRAINING Pre-Processing : 1. Grayscaling 2. Binerisasi Input citra tanda tangan Ekstraksi ciri 1. Membagi citra menjadi matrik MxN (6x6) 2. Menghitung persentase piksel hitam 3. bilangan biner sepanjang 36 bit
Proses Perceptron:
-Penentuan parameter awal (laju pemahaman, threshold, bobot awal, target) Penyimpanan Bobot Akhir Mulai PROSES TESTING Pre-Processing : 1. Grayscaling 2. Binerisasi Input citra tanda tangan Ekstraksi ciri 1. Membagi citra menjadi matrik MxN (6x6) 2. Menghitung persentase piksel hitam 3. bilangan biner sepanjang 36 bit PENCOCOKAN Cocok dengan Target? Sebagai data baru? Proses Training Selesai tidak Ya Ditemukan pemilik tanda tangan Ya tidak Gambar 4 Rincian proses identifikasi

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Proses Pengenalan Tandatangan
Proses  pengenalan  citra  tandatangan  terbagi  menjadi  2  tahap,  yaitu  proses training data  dan  proses testing .  Pengenalan  dilakukan  terhadap  5  tandatangan orang  yang  berbeda,  dengan  masing-masing  orang  membuat  9  buah  tandatangan (lampiran  1).  5  tandatangan  dari  masing-masing  orang  tersebut  akan  digunakan sebagai  data  training,  sedangkan  4  citra  tandatangan  masing-masing  orang  akan digunakan dalam proses testing. Proses training yaitu proses untuk menyimpan data fitur dari citra tandatangan pada basisdata yang kemudian akan digunakan sebagai input  dalam  proses  training  jaringan  syaraf  tiruan  perceptron.  Sebelum  proses ekstrasi  fitur, dilakukan  proses preprocessing terhadap  citra. Proses preprosessing yang dilakukan adalah proses grayscaling dan binerisasi. Setelah dilakukan proses preprocessing, maka dilakukan proses ekstraksi fitur.
Proses  perceptron  dilakukan  dengan  menggunakan  program  aplikasi  Matlab 7.0. Gambar 5 merupakan gambar proses pendefinisian jaringan perceptron (input, target).

## Gambar 5 Pendefinisian Perceptron
Setelah  pendefinisian  jaringan  perceptron  kemudian  dilakukan  proses  train  sebagai berikut:
>> net=train(net,p,t) TRAINC, Epoch 0/100 TRAINC, Epoch 25/100 TRAINC, Epoch 50/100 TRAINC, Epoch 75/100 TRAINC, Epoch 100/100 TRAINC, Maximum epoch reached. Hasil yang diperoleh dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6 Epoch Training
Bobot yang diperoleh dari proses training perceptron dalam Matlab digunakan sebagai bobot untuk pengenalan tandatangan.

## 4.2. Pengujian Perangkat Lunak
Pengujian dilakukan dengan melakukan testing terhadap 45 citra tanda tangan (9 citra X 5 orang). Hasil testing terhadap keseluruhan data dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Pengujian Perangkat Lunak
NO NAMA
CITRA
PENGENALAN
BENAR SALAH ORANG LAIN TIDAK DIKENAL 1 AdiPratama1 AdiPratama2 AdiPratama3 AdiPratama4 AdiPratama5
AdiPratama6 AdiPratama7 AdiPratama8 AdiPratama9 Derwin Derwin Derwin
Derwin Ignatius Ignatius Ignatius Ignatius Ignatius 2 Agus1 Agus2 Agus3 Agus4 Agus5 Agus6 Agus7 Agus8 Agus9 √ √ √ √ √ √ √ Ignatius √ 3 Derwin1
Derwin2 Derwin3 Derwin4 Derwin5 Derwin6 Derwin7 Derwin8 √
√ √ √ √ √ √ Ignatius
Derwin9 Ignatius 4 Ignatius1 Ignatius2 Ignatius3 Ignatius4 Ignatius5 Ignatius6 Ignatius7 Ignatius8 Ignatius9 √ √ √ √ √ √ √ √ √ 5 Wayan1 Wayan2 Wayan3 Wayan4 Wayan5 Wayan6 Wayan7 Wayan8 Wayan9 √ √ √
√ √ √ √ √ √
Keterangan  :  Citra  nomor  1  sampai  5  untuk  masing  masing  orang  digunakan dalam proses training .
Capture contoh gambar dalam proses testing dapat dilihat pada Gambar 7

## Gambar 7 Contoh hasil akuisisi citra tandatangan
Berdasarkan Tabel 2,  dapat dilihat secara umum terdapat beberapa kesalahan identifikasi.  Untuk  mengetahui  keakuratan  pengenalan  tanda  tangan,  dilakukan dengan  cara  menghitung  persentase  dari  pengenalan  citra  yang  berhasil  dilakukan. Pengujian dilakukan dengan tiga kombinasi data yang berbeda, yaitu data yang sudah ditraining, data yang belum ditraining (data baru) dan data keseluruhan.
4.2.1 Data yang sudah ditraining Perhitungan persentase dari data yang sudah ditraining adalah :
= = 72%

## 4.2.2 Data yang baru
Perhitungan persentase dari data yang baru adalah :
= = 70%
4.2.3 Data keseluruhan
Perhitungan persentase dari data yang sudah ditraining adalah :
= = 71%

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  di  atas,  maka  dapat  dibuat kesimpulan sebagai berikut:
1. Proses  pengenalan  citra  tandatangan  dilakukan  dengan  cara  melakukan preprocessing pada citra tandatangan, kemudian melakukan ekstraksi fitur (cell matrix  6x6),  dilakukan  training  dengan  perceptron  (matlab),  pencocokan  data testing dengan menggunakan bobot hasil pelatihan perceptron.
2. Jaringan  syarat  tiruan  perceptron  dapat  digunakan  untuk  mengenali  citra tandatangan.
3. Perangkat  lunak  yang diimplementasikan mampu mengenali  citra tanda tangan dengan benar sebesar 72% untuk  data  yang sudah dipakai  untuk  training, 70% untuk data baru, 71 % untuk data keseluruhan.
Untuk  memaksimalkan  hasil  yang  diperoleh  dalam  proses  identifikasi tandatangan, terdapat pemikiran dari penulis sebagai berikut:
1. Nilai  pada  cell  matrix  tidak  dithreshold  menjadi  0  atau  1,  tetapi  dihitung persentase dari piksel hitam pada masing-masing cell.
2. Dilakukan proses fitting (pemotongan) dilakukan secara otomatis pada aplikasi.
3. Diterapkan  pembelajaran  backpropagation  dengan  multi  layer  perceptron  pada proses training.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Munawaroh S., 2010, Pengolahan Citra Digital untuk Menentukan Umur Kayu Jati, Tesis, Program S2-Ilmu Komputer, Universitas Gadjah Mada
[2] Sutoyo,  T.,  Mulyanto.,  Suhartono,  V.,  Dwi,  O.,  Wijanarto,  2009,  Teori Pengolahan Citra Digital, C.V. Andi Offset (Penerbit Andi), Yogyakarta
[3] Putra, D., 2010 Pengolahan Citra Digital, Penerbit Andi, Yogyakarta
[4] Wardoyo,  S.,  2009,  Identifikasi  Tandatangan  Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan,  Tesis  Program  Studi  Teknik  Elektro,  Universitas  Gadjah  Mada, Yogyakarta
[5] Hidayanto,  H.,  dkk,  2008,  Identifikasi  Tanda-Tangan  Menggunakan  Jaringan Saraf Tiruan Perambatan-Balik (Backpropagation), Jurnal Teknologi, Volume. 1 Nomor 2 , Desember 2008, 100 - 106