## Deteksi Kepribadian Melalui Margin Pada Tulisan Tangan Menggunakan Random Forest
Agung Gumilang 1 , Soffiana Agustin 2 1.2 Universitas Muhammadiyah Gresik, Jl. Sumatera No.101, Gn. Malang, Gresik, Indonesia E-mail: agunggumilang716@gmail.com 1 , soffiana@umg.ac.id 2
Abstract - Graphology in handwriting is a technique for assessing a person's personality by examining various  aspects  of  their  handwriting.  Each  individual's  handwriting  is  unique  and  has  its  own characteristics, making it analyzable through a grapho-test. Graphology is used in various fields such as talent identification and employee placement. The challenges faced include the grapho-test being time- consuming, costly, and finding efficient ways to detect character through handwriting while achieving accurate results. Research applying artificial intelligence in the field of graphology has been conducted by several researchers, but most have used multiple characteristics such as margin, slant, text size, and letter shape  without  classifying  them  into  a  single characteristic,  resulting  in  less  accurate  outcomes. Therefore, this study presents a model for applying computer vision in graphology, focusing on a single characteristic,  namely  margin,  and  classifying  it  into  four  classes:  wide,  narrow,  widening,  and narrowing. Personality is classified using the random forest method, and based on the test results, it is known that the random forest method provides 95% accuracy, demonstrating better performance and yielding accurate handwriting detection results without the need for a psychology expert.
Keywords - handwriting, personality, computer vision, random forest
Intisari -  Grafologi  pada  tulisan  tangan  merupakan  teknik  menilai  kepribadian  seseorang  dilihat  dari berbagai  aspek  seperti  tulisan  tangan.  Tulisan  tangan  setiap  orang  bersifat  unik  dan  memiliki karateristiknya,  sehingga  dapat  dianalisis  dengan  melakukan grafo-test .  Grafologi  digunakan  dalam berbagai bidang seperti penentuan minat bakat dan penempatan karyawan. Permasalahan yang terjadi adalah grafo-test membutuhkan waktu yang lama, biaya yang tidak murah dan bagaimana cara untuk mendeteksi karakter lewat tulisan tangan dengan waktu yang efisien dan mendapatkan hasil yang akurat. Penelitian yang menerapkan kecerdasan buatan dibidang grafologi sudah dilakukan beberapa peneliti, akan  tetapi  sebagian  besar  menggunakan  beberapa  karateristik  seperti  margin,  kemiringan,  ukuran tulisan,  bentuk  huruf  dan  tidak  diklasifikasikan  kedalam  satu  karateristik  dengan  hasil  yang  kurang akurat. Oleh karena itu, pada penelitian ini memberikan model penerapan computer vision dalam bidang grafologi yang berfokus pada satu karateristik yaitu margin dan diklasifikasikan kedalam empat kelas seperti lebar, sempit, melebar menyempit. Kepribadian diklasifikasikan menggunakan metode random forest , berdasarkan hasil pengujian diketahui metode random forest memberikan akurasi 95% memiliki kinerja  yang  lebih  baik  dan  memberikan  hasil  dari  pendeteksian  tulisan  tangan  yang  akurat  tanpa perlunya ahli psikologi.
Kata Kunci - tulisan tangan, kepribadian, visi komputer, random forest

## I. P ENDAHULUAN
Grafologi merupakan cabang ilmu pengetahuan dalam menginterpretasikan karakter dan kepribadian  seseorang  melalui  tulisan  tangan.  Karakter  atau  kepribadian  seseorang  merujuk pada kumpulan sifat, perilaku, sikap, dan pola pikir yang membentuk identitas unik individu tersebut. Ini adalah kombinasi dari berbagai faktor internal dan eksternal yang mempengaruhi cara seseorang berinteraksi dengan dunia sekitarnya dengan cara bereaksi terhadap situasi yang berbeda. Tes kepribadian merupakan sebuah metode uji untuk  mengukur sifat unik yang ada dalam diri seseorang [1]. Hal ini menjadi salah satu alasan mengapa penting dalam memahami kepribadian seseorang dengan melakukan tes kepribadian lewat tulisan tangan,  manfaat yang
diperoleh  dari  tes  kepribadian  antara  lain  dapat  menyesuaikan  diri  dengan  lingkungan  kerja, kecocokan penempatan pegawai, dan dapat berinteraksi dalam hubungan sosial. Permasalahan yang terjadi adalah tes kepribadian membutuhkan waktu yang lama dan biaya yang tidak murah, Salah satu tes psikologi yang digunakan untuk mengetahui kepribadian adalah grafo-test yaitu dengan menganalisis tulisan tangan [2].
Tulisan  tangan  merupakan  hasil  dari  pikiran  sadar  dan  alam  bawah  sadar  manusia  yang menggambarkan atau mencerminkan karakter kepribadian manusia. Terdapat beberapa aspek dalam mengidentifikasi kepribadian seseorang lewat tulisan tangan salah satunya margin  [3]. Margin merupakan sebagai penanda bagaimana seseorang menulis naskah pada halamannya menunjukkan pendekatan terhadap dunia. Margin menggambarkan pikiran alam bawah sadar dalam mengontrol diri dalam kehidupan. Margin merupakan jarak yang diambil oleh penulis dari tepi kertas dan dibedakan menjadi margin atas, kanan dan kiri. Dalam prakteknya, margin tulisan tangan yang terbentuk ada yang lurus ada yang semakin melebar atau menyempit pada margin kiri,  kanan  dan  ada  juga  yang  tidak  beraturan. Margin Kiri  dalam grafolog identik dengan masa lalu, sedangkan margin kanan identik dengan masa depan sedangkan margin atas menggambarkan diri seseorang dan orang lain [4].
Penelitian untuk mengenali kepribadian melalui aspek margin telah dilakukan [5, 6, 7, 8, 9, 10] dimana margin dapat menunjukkan respon penulis pada masa lalu dan masa yang akan datang. Selain itu penggunaan margin dalam penentuan kepribadian dijadikan patokan untuk mengukur sifat introvert, ekstrovert, kepemimpinan dan lainnya.
Penelitian  sebelumnya  menyatakan  bahwa grafo-test masih  menggunakan  pengukuran secara  manual  dengan  menggunakan  penggaris,  hal  ini  tentu  tidak  efisien  waktu  serta keakuratannya  tidak  dapat  dipastikan  dalam  mengidentifikasi  karakter  atau  kepribadian seseorang
Penelitian  sebelumnya  menyatakan  bahwa  grafo-test  masih  menggunakan  pengukuran secara manual dengan menggunakan penggaris. Metode ini  melibatkan pengukuran berbagai aspek  tulisan  tangan  seperti  margin,  tinggi  huruf,  kemiringan,  dan  jarak  antar  kata  secara manual. Teknik ini memiliki beberapa batasan spesifik seperti pengukuran manual memerlukan waktu  yang  cukup  lama  untuk  setiap  sampel  tulisan  tangan  terutama  ketika  menganalisis sejumlah data besar, setiap aspek tulisan tangan harus diukur satu per satu dengan penggaris, yang  memakan  waktu  dan  tenaga,  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lengkap,  analisis  manual memerlukan  berbagai  langkah  tambahan  seperti  pencatatan  dan  perhitungan,  yang  semakin memperlambat  proses,  pengukuran  manual  rentan  terhadap  kesalahan  manusia,  baik  dalam membaca  skala  penggaris  maupun  dalam  menentukan  titik  awal  dan  akhir  pengukuran, interpretasi  hasil  pengukuran  bisa  sangat  subjektif,  tergantung  pada  siapa  yang  melakukan pengukuran, dua grafolog mungkin mendapatkan hasil yang berbeda dari sampel tulisan tangan yang  sama.  Batasan  spesifik  ini  menunjukkan  bahwa  metode  grafo-test  manual  tidak  hanya tidak efisien waktu tetapi juga kurang dapat diandalkan dalam mengidentifikasi karakter atau kepribadian seseorang. Dengan perkembangan teknologi, metode otomatis berbasis kecerdasan buatan dan visi komputer dapat menawarkan solusi yang lebih efisien dan akurat untuk analisis tulisan tangan, mengurangi atau menghilangkan banyak dari batasan yang ada dalam metode manual  tradisional.  Sehingga  dilakukan  perancangan  sistem  identifikasi  kecenderungan perilaku dengan menggunakan metode Optical Character Recognition dan klasifikasi. [6]. Dalam  Visi  Komputer,  tulisan  tangan  akan  diubah  menjadi  matriks  yang  berisikan pembangkitan  nilai  piksel  dari  tulisan  tangn.  Deteksi margin dilakukan  dengan  menghitung jumlah  piksel  dari starting  point dengan  awal  kalimat.  Namun,  penelitian  ini  hanya  melihat margin kiri pada tulisan tangan berupa paragraf dalam lembaran kosong [5].
Penelitian ini dibuat untuk menjadi solusi agar tes kepribadian bisa tetap berjalan dengan formula  dasar  dan  bisa  mendapatkan  hasil  yang  lebih  cepat.  Adapun  tujuan  khusus  dari penelitian ini adalah membangun aplikasi pengenalan tipe kepribadian melalui tulisan tangan
berbasis Computer  Aided  Grafology ,  memberikan  alternatif  teknologi dalam  bidang  ilmu psikologi. Dengan melihat latar belakang tersebut,  penelitian ini mengusulkan sebuah teknik visi komputer dalam mendeteksi jenis margin menggunakan Random Forest.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Penelitian  ini  berkontribusi  signifikan  terhadap  pengetahuan  yang  ada  dengan memperkenalkan aplikasi visi komputer dalam analisis grafologi, suatu pendekatan yang belum banyak diimplementasikan secara luas dalam studi sebelumnya. Keunikan penelitian ini terletak pada  fokusnya  yang  spesifik  terhadap  satu  karakteristik  tulisan  tangan,  yaitu  margin,  yang kemudian diklasifikasikan ke dalam  empat kategori: lebar, sempit, melebar, dan  menyempit. Sebelumnya, sebagian besar penelitian grafologi menggunakan berbagai karakteristik seperti margin,  kemiringan,  ukuran  tulisan,  dan  bentuk  huruf  tanpa  fokus  pada  satu  aspek  spesifik, yang  sering  menghasilkan  hasil  yang  kurang  akurat.  Dalam  penelitian  ini,  metode random forest digunakan  untuk  klasifikasi  kepribadian  berdasarkan  analisis  margin,  dan  hasil  uji menunjukkan bahwa metode ini memberikan akurasi hingga 95%. Hal ini menunjukkan bahwa pendekatan  baru  ini  tidak  hanya  meningkatkan  efisiensi  waktu  tetapi  juga  keakuratan  dalam mendeteksi  kepribadian,  tanpa  memerlukan  intervensi  ahli  psikologi.  Penggunaan  teknologi visi  komputer  dan  metode random  forest dalam  analisis  grafologi  merupakan  inovasi  yang belum  pernah  diuji  secara  menyeluruh  sebelumnya,  menjadikan  penelitian  ini  unik  dan membuka jalan bagi aplikasi lebih lanjut dari teknologi canggih dalam bidang grafologi.
A. Personality
Personality atau kepribadian menurut psikologi merupakan suatu organisasi yang dinamis dari sistem psikofisik individu yang  menentukan tingkah laku dan pemikiran yang khas dari individu tersebut. Kepribadian juga merupakan suatu bidang studi empiris, dan bukan sebagai dasar  untuk  melakukan  penilaian  baik  atau  buruk  suatu  perilaku.  Namun  kepribadian  juga dalam pengertian populer dapat dikategorikan menjadi dua yaitu: keterampilan atau kecakapan sosial  dan  kesan  yang  paling  menonjol  yang  dimiliki  seseorang  terhadap  orang  lain  [8,  7]. Personality dapat dianalisis dengan menggunakan media tulisan tangan. Analisis tulisan tangan sejak  tahun  1871  adalah  ilmu  berdasarkan  psikologi  dan  statistik  yang  mengkaji  ciri  -  ciri konkrit  tulisan  tangan  untuk  mengetahui  profil  psikologi  penulis.  Analisis  tulisan  tangan menjelaskan bahwa penulisan adalah refleks otak, sehingga dapat memperlihatkan kepribadian dan kerangka pikiran seseorang. Analisis tulisan tangan telah terbukti dalam berbagai aplikasi, seperti profil kerja.
Tubuh, mental, dan emosi seseorang berkontribusi pada proses menulis. Otak manusia bertanggung jawab atas fungsi tubuh yang sadar dan tidak sadar. Otak juga bertanggung jawab  atas  gaya  tulisan  tangan  seseorang.  Grafologi  adalah  bidang  yang  mempelajari karakter  dan  kepribadian  seseorang  melalui  gaya  tulisan  tangan  dan  tanda  tangan  (San, 2016). Ini tidak melihat kualitas tulisan atau isi tulisan (San, 2016) [11].
Teknik-teknik dalam  grafologi digunakan untuk mendapatkan gambaran kepribadian seseorang,  antara  lain  tentang  pola  berfikir,  rasa  percaya  diri,  produktifitas,  emosi,  dan tanda-tanda  lainnya  termasuk  factor-faktor  yang  dapat  menghambat  perkembangan seseorang  sehingga  bisa  dilakukan  pencegahan  sedini  mungkin.  Selain  digunakan  untuk diri  sendiri  tes  kepribadian,  juga  bisa  digunakan  untuk  memahami  orang  lain.  Dengan mengenal kepribadian seseorang dapat lebih menggali potensi dan bakat.
B. Margin
Margin adalah  sejumlah  ruang  yang  ditinggalkan  oleh  penulis  di  sisi  kiri  atau  kanan halaman,  atau  bagian  atas  atau  bawah  halaman.  Margin  merupakan  titik  mulai  menulis  di lembar  kertas  kosong,  dengan  mengasumsikan  sejumlah  ruang  pada  lembar  kertas.  Margin dapat  mendefinisikan  masa  lalu  dan  masa  depan,  penyesuaian,  kecerdasan,  kecepatan,  dan
kejujuran. Margin memiliki berbagai jenis, yaitu margin atas, bawah, kiri, kanan. Penelitian ini berfokus pada pengukuran margin kiri yang dibentuk. Margin kiri adalah tepi bagian kiri atas tempat  penulis  memulai  tulisannya.  Ketidaksadaran  diri  dalam  memilih  titik  awal  penulisan menunjukkan kepribadian yang berbeda sesuai kategori jenis margin yang ditampilkan. Ragam jenis  margin  ditampilkan  pada  gambar  1.  Adapun  makna  grafologi  dari  jenis  margin ditampilkan  pada  tabel  I.  Salah  satu  penggunaan  teknologi  dalam  mendeteksi  kepribadian melalui margin adalah dengan menggunakan teknik visi computer [12, 13].
Gambar 1. Jenis Margin pada Tulisan Tangan (a) Normal (b) Lebar (c) Melebar (d) Tidak ada Margin (e) Sempit (f) Menyempit
T ABEL I M AKNA U KURAN M ARGIN Y ANG T ERBENTUK P ADA T ULISAN T ANGAN Jenis Margin Indikasi Normal (15% dari lebar kertas) Penulis dapat menyikapi masa lalunya dengan wajar, jadi bahan evaluasi, dan jadi penyemangat  untuk  hidup  yang  sekarang.  Menunjukkan  keseimbangan,  rasa estetika  yang  baik,  kehidupan  normal  dan  sederhana,  teratur,  harmonis. Pengendalian diri berlebihan Lebar (antara 15% - 25%  dari lebar kertas) Dermawan,  ekstroverssi,  ramah,  inisatif,  mudah  mengambil  Keputusan,  boros, suka pamer Melebar Penulis berusaha meninggalkan masa lalunya terutama pengalaman - pengalaman buruk  agar  tidak  memengaruhi  dirinya  sekarang  dan  nanti.  Menunjukkan kedermawanan, keberanian, insiatif, ekstroversi, optimis, antusias Sisi  negatifnya:  buang  -  buang  uang,  waktu  dan  tenaga  tidak  sabaran,  mudah gugup, impulsive, sembrono Tidak ada Margin Urgensi ekonomi, rasa malu, intoversi, kurang sentuhan social, kurang selera dan rasa  estetika.  Ketidak  percayaan,  Tabungan  kehati-hatian.  Egois,  kejam, kepribadian tidak terlalu ramah Sempit (10% dari lebar kertas) Penulis punya kemauan dan usaha untuk meninggalkan masa lalu, upaya bergerak maju  untuk  masa  depan  lebih  baik,  tetapi  terkadang  masih  teringat  masa  lalu. Hemat, hati-hati, rasa malu, introversi, keterikatan pada keluarga tinggi Menyempit Penulis mempunyai masa lalu yang membebani dirinya sampai kini, bercermin pada masa lalu dalam bertindak. Kurang sentuhan sosial, kurangnya selera dan rasa  estetika,  tidak  mudah  percaya,  egosentris,  depresi,  kehati  –  hatian,  terlalu ramah. Takut akan masa depan, cenderung hidup hemat
Penelitian  Akbar  (2020)  dengan  judul  “ Perancangan  Sistem  Identifikasi  Kecenderungan Emosional  Optimis  Dan  Pesimis  Individu  Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital ”  mendapat kesimpulan  sistem    yang    bertujuan    untuk    mengidentifikasi    pola    tulisan    tangan  melalui margin untuk mengetahui  kecnederungan  emosional  optimis  dan  pesimis  individu.  Suatu sistem tentu memiliki kekurangan dan kelebihan.  Pada  sistem  ini  memiliki  kelebihan  yaitu dapat    mendeteksi    pola    tulisan    tangan    dengan    akurasi    sebesar  90,47%.    Sedangkan, kekurangannya  adalah   sistem  masih  belum  bisa  membaca  garis  dasar  tulisan   tangan sesusai dengan data sampel yang asli hal ini di pengaruhi pada nilai sudutdan pengambilan data melalui kamera handphone .

## C. Binary
Penelitian  ini  mengubah  citra  rgb  menjadi  biner  untuk  mengurangi  beban  komputasi. Proses ini dilakukan menggunakan otsu yang berbasis pada histogram nilai intensitas keabuan citra. Dalam pengolahan citra digital, metode Otsu digunakan mengubah citra menjadi bentuk yang  sederhana  yang  terdiri  dari  dua  nilai.  Nilai  1  (putih)  sebagai  latar  depan  (objek)  dan  0 (hitam)  untuk  latar  belakang  ( background )  dengan  menggunakan  suatu  nilai  ambang ( threshold ) secara otomatis. Piksel yang memiliki derajat keabuan lebih kecil dari nilai ambang yang ditentukan akan diberikan nilai 0, sementara piksel yang memiliki derajat keabuan yang lebih besar dari batas akan diubah menjadi bernilai 1 [15].

## D. Komplemen
Komplemen dalam pengolahan citra merujuk pada operasi yang mengubah nilai intensitas piksel menjadi nilai yang berlawanan. Pada citra biner, piksel dengan nilai 0 diubah menjadi 1 dan sebaliknya. Pada citra grayscale atau citra berwarna, setiap nilai intensitas piksel diubah menjadi nilai maksimum minus nilai intensitas tersebut [16]. Adapun rumus dari complement sebagai berikut [17]:
1. Komplemen citra biner :
Setiap piksel dengan nilai 0 diubah menjadi 1, dan sebaliknya.
𝐵 ′ (𝑥, 𝑦) = 1 − 𝐵 (𝑥, 𝑦)
di mana 𝐵 ( 𝑥 , 𝑦 ) B(x,y) adalah nilai piksel pada koordinat ( 𝑥 , 𝑦 ) (x,y) dalam citra biner.
2. Komplemen citra grayscale :
Setiap nilai intensitas piksel 𝐼 ( 𝑥 ,) diubah menjadi nilai maksimum minus nilai intensitas tersebut. Untuk citra dengan intensitas 8-bit, nilai maksimum adalah 255.
𝐼 ′ (𝑥, 𝑦) = 255 − 𝐼 (𝑥, 𝑦)
di mana 𝐼 ( 𝑥 , 𝑦 ) adalah nilai intensitas pada koordinat ( 𝑥 , 𝑦 ) dalam citra grayscale.
3. Komplemen Citra Berwarna (RGB)
Setiap kanal warna (R, G, B) diubah secara independen dengan menggunakan rumus yang sama seperti pada citra grayscale.
𝑅 ′ (𝑥, 𝑦) = 255 − 𝑅 (𝑥, 𝑦) 𝐺 ′ (𝑥, 𝑦) = 255 − 𝐺 (𝑥, 𝑦) 𝐵 ′ (𝑥, 𝑦) = 255 − 𝐵 (𝑥, 𝑦)
di mana 𝑅 ( 𝑥 , 𝑦 ) 𝐺 ( 𝑥 , 𝑦 ) dan 𝐵 ( 𝑥 , 𝑦 ) adalah nilai intensitas pada kanal merah, hijau, dan biru pada koordinat ( 𝑥 , 𝑦 ).

## E. Morfologi
Inti operasi morfologi melibatkan dua larik piksel. Larik pertama berupa citra yang akan dikenai operasi morfologi, sedangkan larik kedua dinamakan sebagai kernel atau structuring element [18, 19]. Operasi morfologi yang sering digunakan dalam adalah [20]:
1. Dilasi
Operasi  dilasi  biasa  dipakai  untuk  mendapatkan  efek  pelebaran  terhadap  piksel  yang bernilai 1. Operasi ini dirumuskan seperti berikut:
A  B = {𝑧| [(𝐵̂) 𝑧 ∩ 𝐴] ∁ 𝐴}
Dalam hal ini,
𝐵̂ = {𝑤|𝑤 = −𝑏, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑏 ∈ 𝐵} (𝐵) 𝑧 = {𝑐|𝑐 = 𝑎 + 𝑧, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑎 ∈ 𝐴} z=(z1, z2)
2. Erosi
Operasi erosi mempunyai efek memperkecil struktur citra. Operasi ini dirumuskan seperti berikut:
A  B = {𝑧|(𝐵) 𝑧  𝐴}
3. Opening
Operasi  opening  adalah  operasi  erosi  yang  diikuti  dengan  dilasi  dengan  menggunakan elemen penstruktur yang sama. Operasi ini berguna untuk menghaluskan kontur objek dan menghilangkan  seluruh  piksel  di  area  yang  terlalu  kecil  untuk  ditempati  oleh  elemen penstruktur.  Dengan  kata  lain,  semua  struktur  latardepan  yang  berukuran  lebih  kecil daripada  elemen  penstruktur  akan  tereliminasi  oleh  erosi  dan  kemudian  penghalusan dilakukan melalui dilasi. Definisi operasi opening seperti berikut:
A  B = ( A  B )  B
4. Closing
Operasi  closing  berguna  untuk  menghaluskan  kontur  dan  menghilangkan  lubang-lubang kecil. Definisinya seperti berikut:
A • B = ( A  B )  B
Jadi,  operasi  closing  dilaksanakan  dengan  melakukan  operasi  dilasi  terlebih  dahulu  dan kemudian diikuti dengan operasi erosi.

## F. Ekstraksi Fitur Geometri
Ekstrasi Fitur Geometri merupakan cabang matematika yang berhubungan dengan posisi sebuah benda dalam ruang bangun. Penelitian ini mengmbil nilai koordinat dari bounding box yang terbentuk untuk dijadikan fitur dalam mengenali jenis margin. Geometri koordinat disebut juga sebagai geometri analitis. Fitru berbasis geometri telah digunakan dalam mendeteksi huruf breille dan memberikan hasil pengenalan yang cukup baik, yaitu sebesar 75% [21].

## G. Random Forest
Random  Forest adalah  metode  pembelajaran  mesin  yang  kuat  dan  serbaguna  yang digunakan  untuk  tugas-tugas  klasifikasi  dan  regresi.  Metode  ini  termasuk  dalam  kategori ensemble learning , yang  menggabungkan prediksi  dari beberapa  model untuk  meningkatkan akurasi  dan  stabilitas  hasil.  Pada  intinya, Random  Forest terdiri  dari  sejumlah  besar  pohon keputusan ( decision trees ) yang dilatih pada sub-sampel acak dari dataset asli dan menggunakan subset acak dari fitur-fitur yang tersedia.  Teknik ini memanfaatkan dua konsep utama, yaitu bootstrap sampling dan pemilihan fitur acak, untuk menciptakan pohon-pohon yang saling tidak berkorelasi  dan  mengurangi  risiko  overfitting  dengan  menggabungkan  prediksi  dari  banyak pohon. Adapun rumus random forest sebagai berikut [22] :
1. Gini Impurity (untuk klasifikasi) :
Salah  satu  cara  untuk  menentukan  split  terbaik  dalam  pohon  keputusan  adalah  dengan meminimalkan Gini impurity. Rumus Gini impurity untuk node 𝑡 adalah: 𝐺𝑖𝑛𝑖(𝑡) = 1 −   ∑ 𝑝 𝑖 2 𝐶 𝑖=1
Di mana 𝐶 adalah jumlah kelas dan 𝑝𝑖 adalah proporsi sampel yang termasuk dalam kelas 𝑖 pada node 𝑡 .
2. Reduction in Variance (untuk Regresi):
Untuk regresi, split terbaik sering kali dipilih dengan meminimalkan varian dari nilai-nilai yang dihasilkan. Varian di node 𝑡 dapat dihitung dengan:
𝑉𝑎𝑟(𝑡) = 1 𝑁 𝑡 ∑(𝑦𝑖 − 𝑦) 2 𝑁 𝑡 𝑖=1
Di mana 𝑁𝑡 adalah jumlah sampel di node 𝑡 , 𝑦𝑖 adalah nilai target untuk sampel 𝑖 , dan  y adalah rata-rata dari nilai target di node tersebut.
Random forest melakukan klasifikasi dengan membangkitkan beberapa pohon keputusan secara  acak.  Setiap  pohon  Keputusan  akan  melakukan  klasifikasi  dan  menghasilkan  kelas prediksi. Dari hasil prediksi tersebut kemudian dilakukan voting (hasil kelas terbanyak) dalam memutuskan  memberikan  hasil random  forest .  Proses  klasifikasi random  forest ditampilkan pada  gambar  2.  Model  yang  dihasilkan Random  Forest memberikan  hasil  yang  lebih  baik dibandingkan dengan penggunaan mesin pembelajaran lain [23, 24].
Gambar  1.Ilustrasi Model Random Forest

## H. Metode Penelitian
Penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  dataset  dari IAM-handwriting  dataset yang telah disesuaikan, yaitu dengan mengambil 100 data tulisan tangan yang dikelompokkan dalam 4 kelas, yaitu lebar, melebar, sempit dan menyempit. Pemilahan data latih dan data uji dilakukan menggunakan 10 k-validation . Secara umum, tahapan penelitian ditampilkan pada gambar 1.

## Gambar  2. Tahapan Penelitian
Penelitian  dimulai  dengan  menganalisis  kondisi  citra  ( pre-processing ) bertujuan  untuk mengubah citra rgb menjadi biner dan memperbaiki kualitas citra agar proses analisis berjalan dengan baik. Selain itu, tujuan dari langkah pre-processing adalah untuk mendapatkan objek tulisan tangan agar dapat diekstraksi ciri untuk kemudian dilakukan pengenalan. Ekstraksi fitur yang digunakan dalam penelitian ini berbasis geometri, yaitu mengacu pada posisi objek secara spasial.  Setelah  didapat  fitur  dari  objek  tulisan  tangan,  kemudian  dilakukan  klasifikasi menggunakan Random  Forest (RF)  untuk  mendapatkan  kelas  prediksi.  Untuk  mengukur ketepatan hasil prediksi digunakan alat uji akurasi menggunakan matrik konfusi.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Margin dapat dikenali dari jarak antara tepi kertas hingga awal goresan tulisan tangan. Hal ini  memudahkan  pendeteksian  margin  dengan  menggunakan  pendekatan  visual  berbasis geometri.  Untuk  itu  penelitian  ini  menggunakan  perhitungan  pada  citra  di  bidang  spasial. Berikut hasil dan pembahasan pada tiap tahapan penelitian yang dilakukan:

## A. Pre-processing
Citra  pada  dataset  IAM  handwriting  berupa  citra  rgb  dengan  ukuran  2479x3542  piksel. Citra ini terdiri dari bagian atas, tegah dan bawah. Bagian atas berisikan identitas lembar kerja dan  teks  kalimat  yang  akan  disalin.  Bagian  tengah  berisi  tulisan  tangan  dan  bagian  bawah berisikan tulisan Note. Dataset IAM ditampilkan pada Gambar 4 (a). Penelitian ini mengambil 25  citra  yang  mempunyai  keragaman  margin  berbeda,  sehingga  didapat  100  citra  secara keseluruhan.  Kemudian  untuk  mengurangi  kompeksitas  komputasi,  dilakukan  pemotongan pada bagian tengah yang hanya berisi tulisan tangan seperti pada gambar 2 (b).
Gambar  3. Pengambilan dataset Citra (a) citra asli (b) area pemotongan dataset
Selain memotong citra, pada tahap pre-processing dilakukan pengubahan citra rgb kedalam biner. Hal  ini  dilakukan  untuk  menghemat  komputasi.  Hasil  dari  konversi  rgb  ke  biner ditampilkan pada gambar 5 (a). Citra biner hanya terdiri dari 0 dan 1, dimana matlab mengenali nilai  1  (putih)  sebagai  objek  sedangkan  0  (hitam)  sebagai background .  Operasi  pengubahan citra rgb menjadi biner dilakukan menggunakan metode otsu.
Pada citra dataset yang digunakan tulisan dilakukan menggunakan alat tulis berwarna gelap pada kertas putih, sehingga ketika dilakukan pengubahan ke biner, objek akan berwarna hitam dan  background  berwarna  putih.  Hal  ini  menyebabkan  kondisi  terbalik  pada  analisis  citra, sehingga diperlukan proses pembalikan dengan melakukan komplemen. Hasil komplemen citra ditampilkan pada gambar 5 (b).
Gambar  4. Hasil Pre-Processing (a) Hasil Biner (b) Hasil Komplemen

## B. Ekstrasi Fitur
Setelah  dilakukan  komplemen,  objek  yang  berwarna  putih  merupakan  representasi  dari huruf-huruf  yang  ditulis  tangan.  Margin  merupakan  jarak  antara  tepi  kertas  dengan  awal permulaan penulisan. Tahapan penelitian ini fitur yang digunakan adalah margin kiri. Fitur yang digunakan diilustrasikan pada gambar 4. Fitur akan diambil dari nilai posisi x dan y pembentuk bounding  box .  Untuk  itu  sebelum  mengekstraksi  fitur  berbasis  geometris  dilakukan penggabungan antar huruf dalam kata atau dalam satu baris kalimat. Untuk itu dilakukan proses morfologi dilasi. Pada penelitian ini dilasi dilakukan menggunakan struxturing element berupa disk  dengan  ukuran  besar.  Hasil  dilasi  ditunjukkan  pada  gambar  7  (a).  setelah  itu  dilakukan ekstraksi fitur dengan menghitung centroid yang merupakan titik pusat objek. Dari centroid ini kemudian dibangkitkan bounding box yang mencakup satu objek dalam bentuk persegi empat, seperti pada gambar 7 (b).
Gambar  5. Ilustrasi fitur berbasis geometris yang akan dilakukan
Gambar  6. Ekstraksi Fitur berbasis Geometri (a) hasil dilasi (b) penentuan centroid dan bounding box
Bounding box memberikan efek kotak pembatas yang mengelilingi objek (dalam hal ini tulisan tangan)  yang  mewakili  koordinat  atas-kiri  ( top-left ),  koordinat  bawah-kanan  ( bottom-right ) atau dapat mewakili oleh pusat, lebar, tinggi kotak.
Setelah  didapat  bounding  box  tiap  objek,  ekstraksi  fitur  melakukan  pemilihan  untuk mengambil nilai (x,y) pada baris awal dan baris akhir saja yang akan disimpan sebagai feature- set, seperti  ditampilkan  pada  gambar  6. Feature-set inilah  yang  digunakan  pada  tahapan klasifikasi untuk menentukan jenis margin.
Gambar  7. Ilustrasi pengambilan Feature-set

## C. Klasifikasi
Proses klasifikasii dilakukan menggunakan random forest , dimana seluruh citra dilakukan ekstraksi fitur dan diberi label. Random forest dilakukan dengan membagi data latih dan data uji menggunakan 10 k-validation. Pembagian kelas dilakukan berdasarkan ciri geometris yang didapat seperti pada gambar 7. Pada penelitian ini citra dibagi dalam 4 kategori jenis margin, yaitu:  sempit,  menyempit,  lebar  dan  melebar. Random  forest dibangun  dengan  3 random features hasil random fores memberikan ketepatan prediksi sebanyak 95 data dari 100 data yang digunakan. Hasil akurasi dihitung dengan membandingkan jumlah data yang prediksi kelasnya sesuai dengan kelas aktual (benar) terhadap jumlah seluruh data.

## 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 × 100%
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 95 100 × 100% = 95 %
Secara keseluruhan didapat akurasi sebesar 95%. Hasil akurasi pada tiap k (10 k-validation) ditampilkan pada tabel II.

## T ABEL
III

## HASIL AKURASI TIAP K
Nilai k (k-validation) Akurasi 1 9 2 10 3 10 4 10 5 9 6 10 7 9 8 10 9 8 10 10 TOTAL 95

## D. Evaluasi
Tahapan  penelitian  selanjutnya  adalah  mengevaluasi  sistem  dengan  cara  mengukur ketepatan hasil  prediksi yang dikerjakan pada tahap klasifikasi menggunakan random forest . Dalam mengukur kinerja sistem digunakan matriks konfusion 4 kelas yang dapat memberikan gambaran keakuratan hasil klasifikasi di tiap kelas seperti ditampilkan pada tabel III.
T ABEL IIIII

## M
ATRIKS K ONFUSI Prediksi Kelas Lebar Melebar Menyempit Sempit Lebar 24 0 0 1 Melebar 1 25 0 0 Menyempit 0 0 24 0 Sempit 2 0 1 22
Matriks  konfusi  adalah  matrik  yang  menggambarkan  hasil  prediksi  terhadap  masing-masing kelas. Dari matriks konfusi dapat diketahui komponen akurasi tiap kelas sepeti pada tabel 4.

## T
ABEL IVV

## P ERHITUNGAN K OMPONEN M ATRIK K ONFUSI
Komponen             Kelas Matrik Konfusi 1 2 3 4 Rata-rata TruePositif (TP) 24 25 24 22 23.75 False Positif  (FP) 3 0 1 1 1.25 False Negatif  (FN) 1 1 0 3 1.25 True Negatif  (TN) 72 74 75 74 73.75
Dari matrik konfusi tabel IV, dapat dihitung nilai precission dan recall dari pengujian yang telah dilakukan. Precission menunjukkan tingkat keakuratan dari model klasifikasi pada tiap kelas yang  terdeksi  benar  pada  masing-masing  kelas.  Perhitungan  Nilai  Precission  dilakukan menggunakan rumus berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 =

## 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑥 100%
Recall,  disebut  juga  sebagai  Sensitivitas,    menunjukkan  tingkat  keakuratan  dari  model klasifikasi. Perhitungan Nilai Recall atau Sensitivitas  dilakukan menggunakan rumus berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 =

## 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑥 100%
Selain  itu,  dari  matriks  konfusi  ini  juga  dapat  diketahui  nilai  spesifisitas.  Nilai  Spesifisitas menunjukkan ketidak adaan hasil prediksi pada kelas tertentu. Spesifisitas juga dikenal sebagai rerata True Negatif, dihitung menggunakan rumus:

## 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 + 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑥 100%
Untuk menghitung hasil evaluasi sistem (performance) dari 4 kelas tipe marginpada penelitian ini, dihitung dahulu pada masing-masing kelas kemudian dirata-rata. Hasil performance sistem ditampilkan pada tabel V.
T ABEL V M AKNA U KURAN M ARGIN Y ANG T ERBENTUK P ADA T ULISAN T ANGAN Komponen                           Kelas Matrik Konfusi 1 2 3 4 Rata-rata Precission = TP/(TP + FP) 0.89 1 0.96 0.96 0.951353 Recall = Sensitivitas = TP/ (TP+FN) 0.96 0.96 1 0.88 0.950385 Specivicitas = (TN)/ (TN + FP) 0.96 1 0.99 0.99 0.983377

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian ini mengusulkan ekstraksi fitur berbasis geometri dan klasifikasi random forest untuk mendeteksi margin. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan 100 dataset dari IAM- handwriting  dataset dengan  membagi  data  latih  dan  data  uji  menggunakan 10  k-validation . Penelitian ini mengenali margin dalam 4 kelas, yaitu lebar, melebar, menyempit dan sempit. Secara  umum,  penelian  ini  memberikan  akurasi  sebesar  95%  dengan  nilai Precission = 95,135%, Recall dan Sensitivitas sebesar  95%  dan Spesivisitas sebesar  98,34%.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  metode  ekstraksi  fitur  berbasis  geometri  dapat  mengenali  jenis  margin dengan  baik  dan random  forest mampu  mengklasifikasikan  jenis  margin  dengan  akurat. Meskipun  hasil  penelitian  ini  menunjukkan  performa  yang  sangat  baik,  terdapat  beberapa batasan  yang  perlu  dipertimbangkan  untuk  memberikan  gambaran  yang  lebih  seimbang  dan kredibel  seperti  penggunaan  dataset  yang  lebih  besar  dan  lebih  beragam  bisa  membantu meningkatkan keakuratan dan reliabilitas model, faktor lain yang dapat mempengaruhi akurasi metode adalah variasi dalam tulisan tangan yang disebabkan oleh kondisi psikologis dan fisik penulis,  jenis  alat  tulis,  dan  permukaan  tempat  menulis.  Penelitian  ini  belum mempertimbangkan  variabel-variabel  tersebut,  yang  bisa  memberikan  pengaruh  signifikan pada  hasil  analisis,  dibandingkan  dengan  studi  sebelumnya  yang  menggunakan  berbagai karakteristik  tulisan  tangan  tanpa  fokus  khusus,  penelitian  ini  menunjukkan  peningkatan akurasi  dan  efisiensi  dengan  fokus  pada  satu  karakteristik  spesifik,  yaitu  margin.  Metode random  forest yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  memberikan  hasil  yang  lebih  akurat dibandingkan  dengan  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  sebelumnya  yang  seringkali memberikan  hasil  yang  kurang  andal.  Berdasarkan  temuan  ini,  ada  beberapa  saran  untuk penelitian  selanjutnya  seperti  :  menggunakan  dataset  yang  lebih  besar  dan  lebih  beragam, memasukkan variabel tambahan seperti kondisi psikologis dan fisik penulis, jenis alat tulis, dan permukaan  tempat  menulis,  menjelajahi  metode  klasifikasi  lain  seperti  deep  learning  yang mungkin  memberikan  performa  lebih  baik  dalam  analisis  yang  lebih  kompleks. Mengembangkan  dan  menguji  metode  ekstraksi  fitur  yang  lebih  canggih  yang  bisa mengidentifikasi lebih banyak karakteristik tulisan tangan secara otomatis dan lebih akurat.

## R EFERENSI
[1]   W. H. P. L. B. M. D. D. J. J. H. M. H. C. J. .. &. R. B. Bleidorn, “The policy relevance of personality traits.,” American Psychologist, , p. 74(9), 2019.
[2]   K. A. &. W. R. Safitri, “Aplikasi Pengenalan Pola Tulisan Tangan Menggunakan Metode Support  Vector  Machine,” Prosiding  SEMNAS  INOTEK  (Seminar  Nasional  Inovasi Teknologi), pp. 201-206, 2020.
[3]   S.  G.  N.  K.  &.  K.  M.  Singh,  “Feature  extraction  and  classification  techniques  for handwritten Devanagari text recognition: a survey,” Multimedia Tools and Applications, 82(1), pp. 747-775, 2023.
[4]   S.  K.  T.  K.  P.  H.  M.  &.  A.  S.  A.  Yadav,  “A  review  of  multimodal  human  activity recognition with special  emphasis on  classification, applications, challenges and future directions.,” Knowledge-Based Systems, 223, 106970., 2021.
[5]   M. G. Nugrapratama, “Pendeteksi Kepribadian Berdasarkan Pengenalan Tulisan Tangan Menggunakan Support Vector Machine,” Doctoral  dissertation,  Universitas  Komputer Indonesia), 2020.
[6]   T. B. P. H. F. T. S. &. A. P. Ekasanti, “Perancangan Sistem Identifikasi Kecenderungan Perilaku  Self  And  Confident  Dan  Inferiority  Dengan  Pengolahan  Citra  Digital Menggunakan  Metode  Optical  Character  Recognition.,”  dalam e-Proceeding  of Engineering , Bandung, 2020.
[7]   P. D. D. &. S. M. Conia, “Gambaran Pemahaman Teori Psikoanalisis Dan Implikasinya Dalam Pendidikan Pada Mata Kuliah Karakteristik Dan Kompetensi Usia Dewasa Pada Mahasiswa Bimbingan Dan Konseling Fkip Untirta.,” In National Conference on Applied Business, Education, & Technology (NCABET), pp. 547-555, 2021.
[8]   A.  Magfiroh,  “Pengenalan  Kepribadian  Seseorang  Melalui  Bentuk  Tulisan  Tangan Menggunakan  Metode  Radial  Basis  Function  Neural  Network  (RBFNN),” Zeta-Math Journal, 7(1), pp. 34-41, 2022.
[9]   Mariana,  “Handwriting  &  Graphology,”  20  June  2022.  [Online].  Available: https://handwritinggraphology.com/graphology-analysis-margins-page/.
[10]  S. H. D. E. C. I. R. &. R. F. Fatimah, “Personality features identification from handwriting using  convolutional  neural  networks.,” International  Conference  on  Information Technology, Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE), pp. 119-124, 2019.
[11]  D.  S.  Prasetyono,  Bedah  Lengkap  Grafologi,  VI  penyunt.,  Yogyakarta:  DIVA  Press, 2012.
[12]  W.  T.  H.  &.  U.  F.  Wijaya,  “Metode  Grid-Double  Block  Untuk  Deteksi  Margin  Kiri Tulisan  Tangan  Pada  Aplikasi  Grafologi.,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer,, p. 69, 2018.
[13]  U.  &.  R.  N.  Rosyidah,  “Analisis  Kepribadian  Melalui  Tulisan  Tangan  Menggunakan Metode  Support  Vector  Machine,” Journal  of  Informatics  and  Computer  Science (JINACS), 2019.
[14]  Admin,  “Handwriting  &  Graphology,”  Handwriting  &  Graphology  Analysis,  20  June 2016.  [Online].  Available:  https://www.handwriting-graphology.com/graphology- analysis-margins-page/. [Diakses 10 February 2021].
[15]  I. D. &. K. A. Kurniawati, “Implementasi Algoritma Canny Dalam Pengenalan Wajah Menggunakan Antarmuka GUI Matlab,” ResearchGate, Surabaya., 2017.
[16]  D. P. &. G. A. B. Adi, “Deteksi Emosi Wicara pada Media On-Demand menggunakan SVM dan LSTM.,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi),, 2020.
[17]  R.  L.  &.  H.  M.  Hasanah,  “Deteksi  Lesi  Acne  Vulgaris  pada  Citra  Jerawat  Wajah Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering.,” Indonesian  Journal  on  Software Engineering (IJSE), 2022.
[18]  A. Kadir dan A. Susanto,  Teori dan Aplikasi PengolahanCitra, Yogyakarta, Indonesia: Andi Publisher, 2013.
[19]  R.  C.  Gonzalez  dan  R.  E.  Woods,  Digital  Image  Processing,  2  penyunt.,  New  Jersey: Prentice Hall, 2002.
[20]  A. Susanto, “enerapan operasi morfologi matematika citra digital untuk ekstraksi area plat nomor kendaraan bermotor.,” Pseudocode, pp. 49-57, 2019.
[21]  S.  S.  A.  &.  E.  E.  Agustin,  “Pengenalan  Huruf  Braille  menggunakan  Radially  Average Power Spectrum dan Geometri.,” Jurnal Inovtek Polbeng Seri Informatika, 8(1), pp. 25- 36, 2023.
[22]  Tedyyana, Agus & Ghazali, Osman & Purbo, Onno. (2024). Model Design of Intrusion Detection  System  on  Web  Server  Using  Machine  Learning  Based.  10.4108/eai.21-9- 2023.2342879..
[23]  M. A. M. V. F. &. A. E. E. Amrustian, “Studi Komparasi Metode Machine Learning untuk Klasifikasi  Citra  Huruf  Vokal  Hiragana.,” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA, pp. 905-912, 2021.
[24]  Y. W. S. P. &. M. S. Sitorus, “Analisis Deteksi Malware Android menggunakan metode Support Vector Machine & Random Forest.,” eProceedings of Engineering, 2021.