©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 138

## J-INTECH (Journal of Information and Technology)
Terakreditasi Kemendikbud SK No. 204/E/KPT/2022 E-ISSN: 2580-720X || P-ISSN: 2303-1425

## Identifikasi Tanda Tangan Dengan Menggunakan Metode Convolution Neural Network (CNN)
Dechy Deswita Indriani S 1* , Elya Juni Arta Sinaga 2 , Grace Oktavia 3 , Hermawan Syahputra 4 , Fanny Ramadhani 5 1,2,3,4,5 Ilmu Komputer, Universitas Negeri Medan, Jl.Willem Iskandar Psr.V Medan Estate 20222, Indonesia.
*Email Korespondensi:
dechydeswitaindriani@mhs.unimed.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi model Convolutional Neural Network (CNN) dalam  identifikasi  tanda  tangan.  Metode  CNN  dipilih  karena  kemampuannya  dalam  mengekstraksi  dan menganalisis fitur-fitur visual kompleks dari gambar tanda tangan. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari kumpulan gambar tanda tangan yang dibagi menjadi set pelatihan dan pengujian. Model CNN yang diusulkan terdiri dari beberapa lapisan konvolusi, pooling, dan fully connected yang dioptimalkan untuk tugas klasifikasi. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model CNN mencapai kinerja yang sangat baik dengan akurasi sebesar  0.97, yang menunjukkan tingkat akurasi  dan ketepatan yang tinggi dalam  pengenalan tanda tangan. Dengan  hasil  ini,  CNN  terbukti  sebagai  metode  yang  efektif  dan  andal  untuk  identifikasi  tanda  tangan, memberikan  kontribusi  signifikan  dalam  bidang  verifikasi  identitas  berbasis  biometrik.  Temuan  ini  membuka peluang  untuk  aplikasi  lebih  lanjut  dalam  sistem  keamanan  dan  autentikasi  yang  membutuhkan  pengenalan tanda tangan otomatis.

## Kata Kunci: Citra; Convolutional Neural Network; Identifikasi; Tanda Tangan

## Abstract
This  research  aims  to  develop  and  evaluate  a  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  model  for  signature identification. The CNN method is chosen for its capability to extract and analyze complex visual features from signature images. The data used in this study consists of a collection of signature images divided into training and testing  sets.  The  proposed  CNN  model  comprises  several  convolutional,  pooling,  and  fully  connected  layers optimized for classification tasks. Evaluation results indicate that the CNN model achieves excellent performance with an accuracy of 0.97, demonstrating high accuracy and precision in signature recognition. With these results, CNN proves to be an effective and reliable method for signature identification, making a significant contribution to the field of biometric identity verification. These findings open opportunities for further applications in security and authentication systems requiring automatic signature recognition.
Keywords: Convolutional Neural Network; Identification; Image; Signature

## 1. Pendahuluan
Dalam perkembangan digital saat ini, teknologi informasi esensial dalam kehidupan kita, dengan tanda tangan digital menjadi elemen kunci untuk memastikan keaslian dan integritas dokumen elektronik  (Rukmana, Dwi Savitri, and Adelvina Padha 2021). Namun, peningkatan penggunaannya juga meningkatkan risiko keamanan, termasuk pemalsuan tanda tangan digital yang dapat merugikan secara ekonomi dan reputasi (Husna and Novia Rizki 2023).
Saat ini, banyak pihak masih mengandalkan metode arsip tradisional dan laporan tertulis harian yang kurang efektif  dan  efisien  mengigat  volume  informasi  yang  bertambah  seiring  kemajuan  teknologi(Anggraeni  and
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
Pertiwi 2022). Dalan konteks laporan kriminalitas dan kepolisian, terdapat peluang untuk mengembangkan sistem yang lebih  maju.  Tantangan  ini  diperberat oleh banyaknya kasus yang masuk dan menumpuk tanpa terselesaikan, yang tanpa sistem peringatan dapat menghambat proses kerja dan menimbulkan penumpukan kasus di kantor (Sari and Prasetyo 2019).
Dengan  bertambahnya  penggunaan  tanda  tangan  digital,  masalah  keamanan  pun  meningkat,  termasuk pemalsuan tanda tangan (Lubis 2020). Kasus pemalsuan tanda tangan memang sering terjadi di Masyarakat, namun kurangnya pemahaman mengenai konsekuensi yang mungkin timbul dari tindakan memalsukan tanda tangan sehingga membuat Sebagian orang masih berpikir bahwa memalsukan tanda tangan adalah cara yang efektif dalam keadaan mendesak (Husna and Novia Rizki 2023). Pelangaran hukum pemalsuan tanda tangan adalah bentuk kejahatan yang sering terjadi menggunakan alat tertentu atau tidak (Issue et al. 2018). Masalah pemalsuan tanda tangan masih belum sepenuhnya dipahami oleh masyarakat termasuk oleh aparat penegak hukum (Simanjuntak and Putra 2022).
Tanda  tangan  merupakan  bentuk  karakteristik  unik  dari  setiap  individu  (Turmudzi  and  Setyati  2021).  Hal tersebut mencakup berbagai macam gaya penulisan, lekukan, karakteristik khusus lainnya. Pengenalan tanda tangan  penting  karena  memiliki  beragam  aplikasi  bidang,  seperti  dalam  keamanan  untuk  memverifikasi keaslian dokumen dan transaksi online , tanda tangan asli dan palsu dalam investigasi criminal (Saputra et al. 2022).  Oleh  karena  itu,  pengembangan  teknologi  menggunakan  metode Convolution  Neural  Network (CNN) untuk memproses tanda tangan menjadi sangat penting dalam berbagai konteks (Lubis 2018).
Algoritma Convolution  Neural  Network (CNN)  sangat  popular  dalam  kalangan deep  learning (Umam  and Handoko 2020) karena faktor terpentingnya adalah dalam hal ekstraksi fitur yang dapat dilatih sesuai tugasnya, sehingga memungkinkan untuk mengenali objek baru dalam membangun jaringan yang sudah ada (Suartika E. P, I Wayan, Wijaya Arya Yudhi 2016). Proses ini melibatkan penyajian data latihan dalam bentuk gambar digital tanda tangan Bersama label yang sesuai, seperti identitas individu yang menulis. Pada tahap ini, citra tanda tangan yang ingin diidentifikasi akan di proses ke dalam model CNN dan model akan memberikan prediksi tentang individu yang paling sesuai dengan gaya tanda tangan tersebut.  Dengan demikian, melalui penerapan CNN dapat menciptakan sistem otomatis tanda tangan seseorang dengan akurasi yang tinggi berdasarkan pola- pola yang telah dikenali oleh model selama proses pelatihan (Jannah, Walid, and Hoiriyah 2022). Algoritma CNN tidak  hanya  mampu  menganalisis  tanda  tangan  dalam  bentuk  citra  statis,  tetapi  juga  mampu  menangkap dinamika proses penandatanganan, seperti tekanan, kecepatan dan urutan Gerakan tangan yang seringkali sulit dipalsukan(Wita and Liliana 2022).
Beberapa  peneliti  telah  melakukan  penelitian  mengenai  pengklasifikasian  citra  menggunakan  metode Convolution  Neural  Network (CNN)  dalam  lima  tahun  terakhir  (Mawaddah,  Armanto,  and  Setyati 2021)(Nugroho,  Fenriana,  and  Arijanto  2020)(Kasim  and  Nugraha  2021).  Dengan  dukungan  dari  berbagai penelitian  yang  telah  dilakukan,  pendekatan  ini  dapat  menjadi  landasan  kuat  bagi  pengembangan  sistem keamanan tanda tangan digital dimasa depan. Metode ini dipilih karena metode Convolution Neural Network (CNN) memiliki kemampuan dalam mengenali objek baru dalam memproses citra tanda tangan oleh karena itu tujuan dari penelitian ini untuk mengembangkan dan mengevaluasi model Convolutional Neural Network (CNN) dalam identifikasi citra tanda tangan

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  merupakan  pendekatan  sintetis  dimana  dalam  penelitian  ini  digunakan  teknik  CNN ( Convolutional Neural Network ) untuk mengenali setiap data yang ada.
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 140

## Gambar 1. Alur Penelitian (Data diolah oleh peneliti, 2024)
Adapun alur penelitian dilakukan seperti berikut. Studi literatur melibatkan pengumpulan data yang dilakukan dengan mengambil, menganalisis dan evaluasi  sumber sumber informasi yang relevan dengan topik penelitian terbaru. Dalam penelitian ini  sumber-sumber yang digunakan berupa buku, jurnal ataupun tulisan ilmiah yang terpercaya.
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan dalam dalam format png. Pengumpulan data dilakukan secara langsung yaitu melibatkan penggunaan kamera  digital untuk  menangkap gambar  objek yang diteliti. Terdapat 15 responden dengan masing masing responden memberikan sebanyak 10 tanda tangan, seluruh data berjumlah 150 data. Kemudian data gambar tersebut akan di proses hingga layak untuk diolah.
Data  citra  tanda  tangan  yang  telah  dikumpulkan,  memiliki  ukuran  awal  yang  berbeda  beda.  Maka  perlu dilakukan image resizing agar semua citra memiliki resolusi yang sama. Seluruh citra diubah kedalam resolusi 100x100 pixel.
Tabel 1. Image Resizing  (Data diolah oleh peneliti, 2024) Sebelum Sesudah
Pada  data  citra  tanda  tangan,  dilakukan  teknik  augmentasi  data  seperti  rotasi, flipping ,  dan zooming untuk meningkatkan ukuran data dan meningkatkan generalisasi data.

## Gambar 2. Sebelum dan sesudah rotasi citra (Data diolah oleh peneliti, 2024)
Data citra yang diperoleh masih memiliki banyak noise (gangguan) yang akan mempersulit pengolahan data citra. Untuk mengatasi hal tersebut, dilakukan noise reduction dengan menghapus background pada citra tanda tangan.
Gambar 3. Sebelum dan sesudah Noise Reduction (Data diolah oleh peneliti, 2024
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
Konversi Array ke Numpy  m erupakan  langkah  mengubah  struktur  data  efisien  untuk  komputasi  numerik. Langkah  ini  memastikan  bahwa  data  sesuai  dengan  format  yang  dibutuhkan  oleh  sebagian  besar library machine learning dan deep learning . Normalisasi adalah langkah untuk menskalakan data fitur sehingga berada dalam  rentang  tertentu  dalam  hal  ini  dari  0  hingga  1.  Dengan  membagi  nilai  pixel  gambar  dengan  255,0. Normalisasi membantu model machine learning bekerja efektif dan efisien.
Metode  CNN  diaplikasikan  dalam  pengenalan  tandatangan  dengan  mengolah  gambar  tandatangan  menjadi fitur-fitur penting melalui lapisan konvolusi dan pooling . CNN kemudian menggunakan lapisan Fully Connected untuk mengklasifikasikan tandatangan berdasarkan pada pola yang telah dipelajari.
Pada tahapan training (pelatihan) data , akan dilakukan pelatihan model CNN ( Convolutional Neural Network ) yang dirancang untuk mengetahui dan membedakan citra tandatangan yang diklasifikasikan kedalam beberapa kelas  tertentu.  Banyaknya  data  citra  yang  digunakan  dalam  pelatihan  yaitu  120  dari  total  150  data,  atau sebanyak  80%.  Model  CNN  akan  dilatih  untuk  mengenalidan  membedakan  berbagai  kelas  tanda  tangan berdasarkan fitur –fitur visual yang di ekstraksi dari data pelatihan tersebut. Setelah pelatihan, sisa 20% data akan digunakan untuk mengevaluasi akurasi dan kemampuan generalisasi model terhadap data baru.
Testing (pengujian)  merupakan  tahapan  akhir  dari  perancangan  model  pada  penelitian  ini.  Untuk  menguji ketetapan klasifikasi model CNN yang sudah dilatih sebelumnya, akan dijalankan proses testing atau pengujian. Prosesnya dimuat dalam gambar berikut.
Gambar 4. Alur Tahap Testing (Data diolah oleh peneliti, 2024)

## 2.4. Evaluasi dan kesimpulan
Evaluasi  model  CNN  dalam  pengenalan  tandatangan  melibatkan  pengukuran  kinerja  dengan  menggunakan metric seperti akurasi, presisi, recall dan F1 –Score , serta analisis Confussion Matriks .

## 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =
𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 142
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁

## 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁

## 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
Langkah  ini  memastikan  model  mampu  menggeneralisasi  dengan  baik  terhadap  data  baru  dan  mendeteksi overfitting .

## 3. Hasil
Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah  sebanyak  150  citra  dengan  total  15  kelas.  Dataset  dibagi menjadi data training dan data testing, dengan perbandingan 80:20. Untuk mengidentifikasi citra tanda tangan, diterapkan algoritma Convolutional Neural Network untuk mengekstraksi fitur pada citra.
Sebelum fitur diekstraksi oleh CNN, citra tanda tangan di pre-processing terlebih dahulu untuk meningkatkan kualitas  citra. Pre-proces sing  citra  yang  dilakukan  adalah image  resizing dan noise  reduction .  Berikut  akan ditampilkan citra sebelum pre-processing dan setelah pre-processing dalam tabel.
Tabel 2. Pre-processing Citra (Data diolah oleh peneliti, 2024)
Kelas Sebelum Pre-processing Setelah Pre-processing
Dechy Elya Grace Bright Aron
Dataset divisualisasikan dalam 10 baris dan 4 kolom.
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)

## Gambar 5. Visualisasi Dataset (Data diolah oleh peneliti, 2024)
Model Convolutional Neural Netwo rk dalam penelitian ini dibangun menggunakan Keras dengan TensorFlow sebagai backend . Model dimulai dengan lapisan konvolusi pertama (32 filter, kernel 15x15, padding ‘Same’ , aktivitas ReLU ) yang menerima input gambar berukuran 100x100 piksel dengan 3 saluran warna ( RGB ), diikuti oleh lapisan pooling dengan ukuran 2x2. Selanjutnya, model memiliki tiga set lapisan konvolusi dan pooling dengan filter yang meningkat (64 dan 96 filter) dan kernel 3x3, semuanya menggunakan padding ‘Same’ dan aktifitas ReLU . Setelah lapisan konvolusi, fitur gambar diratakan ( flatten ) menjadi vektor 1D yang kemudian diproses  oleh  dua  lapisan dense ,  yaitu  lapisan  pertama  dengan  512 neuron dan  aktivitas  ReLU,  dan  lapisan kedua dengan 15 neuron dan aktivitas softmax untuk menghasilkan output klasisfikasi 15 kelas.
Pada  proses training atau  pelatihan,  data  yang  digunakan  adalah  sebanyak  120  citra,  atau  80%  dari  total keseluruhan data, dengan 140 epochs.
Gambar 6. Visualisasi Kurva Loss Pelatihan (Data diolah oleh peneliti, 2024)
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 144
Gambar 6 menampilkan visualisasi kurva dari loss pelatihan. Pada awal pelatihan, kurva pelatihan dan validasi memperoleh  nilai los s  yang  cukup  tinggi,  terutama  pada  kurva loss validasi.  Namun,  seiring  dengan bertambahnya epoch , nilai loss secara umum mengalami penurunan untuk kedua kurva, hal ini menunjukkan bahwa model bekerja dengan baik pada data pelatihan dan validasi.

## Gambar 7. Visualisasi Kurva Akurasi Pelatihan (Data diolah oleh peneliti, 2024)
Gambar  7  menampilkan  visualisasi  kurva  dari  akurasi  pelatihan.  Pada  awal  pelatihan,  kurva  pelatihan  dan validasi  mengalami  fluktasi  yang  cukup  signifikan,  terutama  pada  kurva  akurasi  validasi  yang  mengalami penurunan yang cukup drastis. Namun, seiring berjalannya epoch , akurasi pelatihan dan validasi secara umum mengalami peningkatan, meskipun terdapat variasi yang fluktuatif. Hingga pada epoch ke 140, kedua kurva mencapai akurasi yang tinggi dengan nilai melebihi 0.95, yang membuktikan bahwa model yang dibangun telah belajar dengan baik.

## 4. Pembahasan
Pada proses testing , data yang digunakan adalah sebanyak 30 citra, atau sebanyak 20% dari keseluruhan data.
Tabel 3. Testing (Data diolah oleh peneliti, 2024) No Kelas Prediksi 1 Elya Elya 2 Elya Elya 3 Irfan Irfan 4 Irfan Irfan 5 Kalpin Kalpin 6 Kalpin Elya 7 Angel Angel 8 Angel Angel 9 Arie Arie 10 Arie Arie 11 Daniel Daniel 12 Daniel Daniel 13 Gifari Gifari 14 GIfari GIfari 15 Hapni Hapni 16 Hapni Hapni
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
17 Aron Aron 18 Aron Aron 19 Dechy Dechy 20 Dechy Dechy 21 Grace Grace 22 Grace Grace 23 Hafizh Hafizh 24 Hafizh Hafizh 25 Michael Michael 26 Michael Michael 27 Bright Bright 28 Bright Bright 29 Nadiah Nadiah 30 Nadiah Nadiah
Pada saat testing , terdapat satu citra yang salah prediksi. Ada beberapa hal yang dapat menjadi alasan kesalahan prediksi tersebut yakni data prediksi untuk ‘Kalpin’ dan ‘Elya’ memiliki kemiripan yang tinggi dengan gambar dari segi visual maupun fitur yang di ekstraksi. Parameter seperti ukuran filter, jumlah filter, dan jumlah lapisan dalam model CNN mungkin perlu diatur ulang atau ditingkatkan untuk menangkap lebih banyak fitur spesifik dari setiap kelas.

## Gambar 8. Confusion Matrix (Data diolah oleh peneliti, 2024)
Berdasarkan gambar 8, dapat disimpulkan bahwa model CNN yang dibangun menunjukkan kinerja yang sangat baik,  dengan  sebagian  besar  prediksi  berada  pada  diagonal  yang  menunjukkan  prediksi  yang  benar.  Hanya terdapat satu kesalahan prediksi, yaitu dari 'Kalpin' diprediksi sebagai 'Elya'. Tidak ada kesalahan prediksi yang sangat signifikan, yang menunjukkan bahwa model mampu mengenali sebagian besar kelas dengan akurasi tinggi.  Ini  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  performa  klasifikasi  yang  cukup  baik  pada dataset yang diberikan.
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 146

## Gambar 9. Akurasi (Data diolah oleh peneliti, 2024)
Pada  gambar  9,  ditampilkan  data  laporan  dari  klasifikasi  yang  telah  dilakukan,  sehingga  memperoleh  nilai precision 0.98, recall 0.97, dan f1-score 0.97. Sehingga akurasi rata-rata dari model CNN dalam penelitian ini adalah sebesar 0.97 atau 97%.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  peneliti  berhasil  membangun  model  Convolutional  Neural Network  (CNN)  untuk  mengidentifikasi  citra  tanda  tangan  dengan  memperoleh  akurasi  yang  tinggi,  yaitu sebesar 0.97 atau 97%. Penelitian ini hanya menggunakan data sebanyak 150 citra, dengan 15 kelas, sehingga peneliti berharap agar penelitian berikutnya dapat menggunakan jumlah data yang lebih besar, dan kelas yang lebih banyak agar model Convolutional Neural Network yang dilatih menjadi lebih baik lagi.

## Referensi
Anggraeni, Rully, and Ega Pertiwi. 2022. “Sistem Informasi Berbasis Web Untuk Pelaporan Kriminalitas Dan Monitoring  Kinerja Pada  Seluruh  Polsek Di  Wilayah  Kabupaten Madiun A  Web-Based Criminality And Office Performance Monitoring System At Police Stations Of Madiun Regency.” J-Intech 10(1):37–46.
Husna, Lenny, and Sestri Novia Rizki. 2023. “Pemanfaatan JST Pengenalan Keaslian Pola Tanda Tangan Untuk Pencegahan Tindakan Pemalsuan Tanda Tangan.” Jurnal Teknik Informa Tika Unika 08(01):2657–1501.
Issue, Volume, Copyright Lamlaj, Akibat Pemalsuan, and Tanda Tangan. 2018. “LamLaj.” 3(2):119–28. Jannah,  Raudlatul,  Miftahul  Walid,  and  Hoiriyah  Hoiriyah.  2022.  “Sistem  Pengenalan  Citra  Dokumen  Tanda Tangan Menggunakan Metode CNN (Convolutional Neural Network).” Energy - Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Teknik 12(2):1–8. doi: 10.51747/energy.v12i2.1116.
Kasim, Nanang, and Gibran Satya Nugraha. 2021. “Pengenalan Pola Tulisan Tangan Aksara Arab Menggunakan Metode  Convolution  Neural  Network.” Jurnal  Teknologi  Informasi,  Komputer,  Dan  Aplikasinya  (JTIKA  ) 3(1):85–95. doi: 10.29303/jtika.v3i1.136.
Lubis, Adi Utama Pandapotan. 2020. “Analisis Yuridis Pertanggungjawaban Notaris Terhadap Pemalsuan Tanda Tangan Oleh Penghadap Dalam Akta Autentik.” Jurnal SOMASI (Sosial Humaniora Komunikasi) 1(1):116– 28. doi: 10.53695/js.v1i1.36.
Lubis, Juanda Hakim. 2018. “Analisa Tanda Tangan Digital Menggunakan Hebbian Learning Dan Support Vector Machine.” JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) 2(2):1–8. doi: 10.59697/jtik.v2i2.654.
Mawaddah,  Udkhiati,  Hendrawan  Armanto,  and  Endang  Setyati.  2021.  “Prediksi  Karakteristik  Personal Menggunakan  Analisis  Tanda  Tangan  Dengan  Mengggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network (Cnn).” Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika 15(1):123–33. doi: 10.35457/antivirus.v15i1.1526.
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
Nugroho, Pulung Adi, Indah Fenriana, and Rudy Arijanto. 2020. “Implementasi Deep Learning Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Pada Ekspresi Manusia.” Algor 2(1):12–21.
Rukmana, Rubiyanti, Nandita Dwi Savitri, and Yuliana Adelvina Padha. 2021. “Peran Notaris Dalam Transaksi
Perdagangan Berbasis Elektronik.” Jurnal Komunikasi Hukum (JKH) 7(1):495. doi:
10.23887/jkh.v7i1.32324.
Saputra,  M.  Billy,  S.  H.  Mh,  Program  Studi,  Magister  Kenotariatan,  Program  Pascasarjana,  and  Universitas Jayabaya. 2022. “Pertanggung Jawaban Ppat Sehubungan Dengan.” 1(11):2431–44.
Sari, Amy Kartika, and Koko Wahyu Prasetyo. 2019. “Sistem Informasi Administrasi Perkara Hukum Perdata Pada  Kantor  Advokat  (Studi  Kasus :  Buyung  &  Partners).” J-Intech 7(02):115–19.  doi:  10.32664/j- intech.v7i02.437.
Simanjuntak,  Sondang  Irene,  and  Mohamad  Fajri  Mekka  Putra.  2022.  “Akibat  Hukum  Terhadap  Pemalsuan Tanda  Tangan  Yang  Dilakukan  Karyawan  Notaris  Tanpa  Sepengetahuan  Notaris  Yang Mempekerjakannya.” Jurnal Komunikasi Hukum (JKH) 8(1):67–80. doi: 10.23887/jkh.v8i1.43874.
Suartika E. P, I Wayan, Wijaya Arya Yudhi, Soelaiman Rully. 2016. “Klasifikasi Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Pada Caltech 101.” Jurnal Teknik ITS 5(1):76. Turmudzi,  Muhammad,  and  Endang  Setyati.  2021.  “Identifikasi  Penulis  Berdasarkan  Pola  Tulisan  Tangan Menggunakan  Convolutional  Autoencoder  Dan  KNN.” JEECOM  Journal  of  Electrical  Engineering  and Computer 3(1):8–13. doi: 10.33650/jeecom.v3i1.1548.
Umam,  Chaerul,  and  Lekso  Budi  Handoko.  2020.  “Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Untuk  Identifkasi Karakter Hiragana.” Prosiding Seminar Nasional Lppm Ump 0(0):527–33.
Wita,  Deviana  Sely,  and  Dewi  Yanti  Liliana.  2022.  “Klasifikasi  Identitas  Dengan  Citra  Telapak  Tangan Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN).” Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) 6(1):1. doi: 10.30872/jurti.v6i1.7100.