## Support Vector Machine Method for Recognizing Patterns in Signatures
Sastya Hendri Wibowo 1 , Rozali Toyib 2
1, 2 Dosen Tetap Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu Jl. Bali Kota Bengkulu, telp (0736) 22765/fax (0736) 26161; e-mail: sastyahendriwibowo@umb.ac.id , rozalitoyib@umb.ac.id
(received : Juni 2022, revised : Agustus 2022, accepied : Oktober 2022)
Abstract — The use of signatures is currently widely used to verify  the  validity  of  various  financial  transactions.  Check sheets,  credit  cards  and  various  other  documents  use  a signature  to  identify  a  person's  validity.  Identification technology  for  signature  pattern  recognition  is  included  in biometrics that uses natural human behavioral characteristics. The  problem  formulation  in  this  research  is  how  to  design  a signature  pattern  recognition  application  using  the  Support Vector Machine method.  The  goal  to be  achieved  is  to  build a system that can detect the type of signature forgery based on the Support  Vector  Machine  method.  Provides  convenience  in recognizing  a  person's  signature  pattern  so  that  information about  the  owner  of  the  signature  can  be  known.  The  method used  in  this  research  is  rapid  application  development  (RAD) which consists of analysis of signature forgery detection, system design,  implementation  and  system  testing.  The  results  of  the system research. Applications for detection of signature forgery types  based  on  the  Support  Vector  Machine  method  are  the results of Matlab processing on image processing and artificial neural  networks  are  usually  stored  in  the  *.mat  extension because  image  processing  variables  and  artificial  neural networks are numeric.
Keyword: Application; Signature; SVM; Pattern. I ntisari — Penggunaan tanda tangan saat ini banyak digunakan untuk  memverifikasi  keabsahan  berbagai  transaksi  keuangan. Lembar  cek,  kartu  kredit  dan  berbagai  dokumen  lainnya menggunakan  tanda  tangan  untuk  mengidentifikasi  keabsahan seseorang.  Teknologi  identifikasi  untuk  pengenalan  pola  tanda tangan termasuk dalam  biometrik yang menggunakan karakteristik  perilaku  alami  manusia.  Rumusan  masalah  dalam penelitian  ini  adalah bagaimana  merancang  aplikasi pengenalan pola tanda tangan menggunakan metode Support Vector Machine. Tujuan yang ingin dicapai adalah membangun sistem yang dapat mendeteksi  jenis  pemalsuan  tanda  tangan  berdasarkan  metode Support  Vector  Machine.  Memberikan  kemudahan  dalam mengenali pola tanda tangan seseorang sehingga dapat diketahui informasi  tentang  pemilik  tanda  tangan  tersebut.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  rapid  application development (RAD) yang terdiri dari analisis deteksi pemalsuan tanda  tangan,  perancangan  sistem,  implementasi  dan  pengujian sistem.  Hasil  penelitian  sistem.  Aplikasi  pendeteksi  jenis pemalsuan  tanda  tangan  berdasarkan  metode  Support  Vector Machine  merupakan  hasil  pengolahan  Matlab  pada  pengolahan citra dan jaringan saraf tiruan biasanya disimpan dalam ekstensi *.mat karena variabel pengolahan citra dan jaringan saraf tiruan bersifat numerik..
Kata Kunci : aplikasi, tanda tangan, svm, pola

## I. PENDAHULUAN
Penggunaan tanda tangan saat ini banyak digunakan untuk  memverifikasi  keabsahan  berbagai  transaksi keuangan. Lembar cek, kartu kredit dan berbagai dokumen
lainnya menggunakan tanda tangan sebagai tanda pengenal sah  seseorang.  Namun  hingga  saat  ini,  pengecekan  valid atau tidaknya suatu tanda tangan masih banyak dilakukan secara  manual.  Pengenalan  secara  manual  cukup  sulit untuk membedakan berbagai jenis pemalsuan tanda tangan, yaitu  pemalsuan  acak,  pemalsuan  sederhana,  dan pemalsuan terampil [1]-[2]-[3].
Pengenalan pola yang memadai merupakan salah satu bidang pengenalan pola yang berkembang saat ini, dimana penerapannya  dapat  diterapkan  di  berbagai  bidang, terutama di bidang keamanan (security system) seperti izin penarikan  uang  di  bank,  validasi  cek  dan  seterusnya  [4]- [5]-[6].  Verifikasi tanda  tangan  pada  lembar  cek, absensi mahasiswa, dan transaksi kartu kredit sangat penting dalam menentukan  sah  atau  tidaknya  tanda  tangan.  Namun, hingga saat ini, pengecekan sah atau tidaknya suatu tanda tangan masih banyak dilakukan secara manual, menggunakan  ahli  analisis  dokumen  yang  memiliki keahlian  menangani  tulisan  tangan.  Metode  ini  memiliki banyak  kekurangan,  termasuk  memanfaatkan  teknologi untuk mengenali pengenalan pola tanda tangan, termasuk biometrik yang menggunakan karakteristik perilaku alami manusia,  karena  tidak  mungkin  untuk  memverifikasi semua tanda tangan secara manual dengan sejumlah kecil profesional,
Untuk mengatasi permasalahan diatas maka diperlukan  suatu  sistem  pendeteksi  tanda  tangan  yang dapat  mendeteksi  identitas  seseorang  secara  otomatis berdasarkan tanda tangannya. Permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan
Pada penelitian ini dibangun sistem pengenalan tanda tangan  berbasis  support  vector  machine  yang  dapat memverifikasi  tanda  tangan  dan  mendeteksi  pemalsuan
tanda  tangan.  Sehingga  dapat  ditentukan  apakah  tanda tangan tersebut sah atau tidak.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Indetifikasi
Pada  umumnya  identifikasi  tanda  tangan  dapat dilakukan  secara  manual  yaitu  dengan  menandatangani pada saat transaksi dengan tanda tangan yang sah [[7]-[8]- [9].
B. Pola Tanda Tangan
Sistem manual memiliki kelemahan dimana pemeriksa  tanda  tangan  kurang  teliti  dalam  melakukan [10]-[11]-[12].
C. Mesin Fektor
Pengenalan  pola  Mesin  Vektor  Dukungan  dalam
Klasifikasi  telah  menunjukkan  keunggulan  dibandingkan metode  lain,  baik  dalam  kemampuan  generalisasi  dan kemampuan  beradaptasi,  serta  kekuatan  khasnya  dalam pemetaan non-linier [13]-[14]-[15].
D. Metode Support Vector
Metode  Support  vector  machine  (SVM)  atau  biasa disingkat SVM [16]-[17]-[18].SVM merupakan salah satu teknik  klasifikasi  dalam  teori pembelajaran  statistik  yang telah  banyak  diterapkan  dalam  masalah  pengenalan  pola seperti pengenalan wajah dan suara [19]-[20]-[21].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
A. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah  metode  pengembangan  Rapid  Application
Development (RAD) yang terdiri dari:
1. Analisis deteksi jenis pemalsuan tanda tangan
Proses  pengenalan  tanda  tangan  masih  banyak menggunakan  manual,  manual  dalam  konteks  hanya melihat dan mencocokkan pola tanda tangan dengan tanda tangan asli.
2. Desain sistem
Data  yang  digunakan  dalam  pola  tanda  tangan dicetak  pada  kertas  A4  dan  digunakan  sebagai  database lengkap dengan data pribadi.
3. Implementasi dan pengujian sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  setelah  perancangan aplikasi  pengenalan  pola  tanda  tangan  menggunakan metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  selesai  dibuat. Proses pengujian pada setiap menu diuji untuk memastikan program dapat berjalan sesuai fungsinya dengan baik.
B. Flowchart

## Gambar 1. Flowchart algoritma SVM

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAAN

## A. Hasil
User  Interface),  adapun  langkah  dalam  pembuatan support  vector  machine  pada  matlab  adalah  sebagai berikut :
1) Dalam pengenalan pola tanda tangan, terlebih dahulu membagi  class  SVM  pada  matlab,  class  dibagi menjadi 2 bagian yaitu train dan target.
2) Data  train  dapat  dilihat  pada  gambar  2  dibawah  ini, data tersebut disimpat dengan ekstensi *.dat sehingga dapat dipanggil pada command windows pada matlab.

## Gambar 2. Data Train
3) Data target dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini,
data tersebut disimpat dengan ekstensi *.dat sehingga dapat dipanggil pada command windows pada matlab.

## Gambar 3. Data Target
4) Data  train  dan  data  taget  di  panggil  pada  command
windows  matlab  supaya  persamaan  support  vector
machine berupa fungsi dengan nama svmtrain.

## Gambar 3. Persamaan Fungsi SVM
5) Hasil fungsi dapat digambarkan dalam grafik, terlihat
jelas  pemisahan  class.  Jika  nilai  1  maka  pola teridentifikasi, sedangkan jika nilai 0 maka pola tidak teridentifikasi. Adapun hasil grafik dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Fungsi SVM Training dan Target
Gambar 5. Grafik SVM
Berdasarkan  gambar  diatas,  mencari  hyperplane terbaik yang berfungsi sebagai pemisah dua buah class pada  input  space.  Beberapa  pattern  yang  merupakan anggota dari dua buah class : +1 dan –1. Pattern yang tergabung  pada  class  –1  disimbolkan  dengan  bentuk kotak,  sedangkan  pattern  pada  class  +1,  disimbolkan dengan bentuk lingkaran.
6) Data  fungsi  SVM  kemudian  disimpan  dan  akan dipanggil  pada  tampilan  GUI  dengan  pengenalan gambar pola tanda tangan, adapun hasil penyimpanan fungsi dapat dilihat pada gambar 6.

## Gambar 6. Penyimpanan Fungsi
File dengan ekstensi *.mat merupakan file hasil olah Matlab sebelumnya (image processing, jaringan syaraf tiruan, dan lain-lain). Biasanya hasil oleh ini disimpan dalam  file  dengan  instruksi  save  dan  diberikan ekstensi oleh matlan mat.
7) Setelah data tarining, data target, dan pemisahan class selesai maka melanjutkan pada GUI. Adapun tampilan
GUI support vector machine untuk pola tanda tangan dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Tampilan GUI
Gambar 8. Tampilan Tidak Ditemukan Pola.
Teknik  SVM  digunakan  untuk  menemukan fungsi  pemisah  (klasifier)  yang  optimal  yang  bisa memisahkan dua set data dari dua kelas yang berbeda.
Penggunaan teknik machine learning tersebut, karena performansinya yang meyakinkan dalam memprediksi kelas suatu data baru.
Masalah  klasifikasi  ini  bisa  dirumuskan  set parameter (w, b) sehingga f(xi) =< w, x > +b = yi untuk semua  i.  Teknik  SVM  berusaha  menemukan  fungsi pemisah (klasifier/hyperplane) terbaik diantara fungsi yang tidak terbatas jumlahnya untuk memisahkan dua macam obyek. Hyperplane terbaik adalah hyperplane yang  terletak  di  tengah  tengah  antara  dua  set  obyek dari dua kelas. Mencari hyperplane terbaik ekuivalen dengan memaksimalkan margin atau jarak antara dua set  obyek  dari  kelas  yang  berbeda.  Jika  adalah hyperplane-pendukung  (supporting  hyperplane)  dari kelas  dan  hyperplanependukung  dari  kelas,  margin antara dua kelas dapat dihitung dengan mencari jarak antara kedua hyperplane-pendukung dari kedua kelas.
Secara spesifik, margin dihitung dengan cara sebagai berikut :

## Gambar 9. Margin Klasifier
Proses  pengujian  aplikasi  pengenalan  pola  tanda tangan  menggunakan  metode  Support  Vector  Machine (SVM)  dilakukan  pada  metode  blackbox  testing.  Yaitu meneliti  kode-kode  program  yang  ada,  dan  menganalisa ada kesalahan atau tidak.
Proses Yang Diuji Skenario Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Data Training Pembuatan dat training dengan ekstensi *.dat Pemanggilan load traning.dat pada  windows matlab berjalan Sesuai  yang diharapkan Data target Pembuatan data target dengan ekstensi *.dat Pemanggilan load  target.dat pada  windows matlab berjalan Sesuai  yang diharapkan Pemanggila n data training  dan data target Pemanggilan  data training.dat dan target.dat pada matlab Pemanggilan load training.dat dan load target.dat pada windows matlab berjalan Sesuai  yang diharapkan Pemisahan fungsi SVM Pemanggilan fungsi classifier SVM  pada  matlab dengan perintah App_SVM=svmtr ain(training,target, ’showplot’,ttrue) Akan menampilkan grafik classifier SVM Sesuai  yang diharapkan Grafik SVM Pada grafik terlihat jelas pemisahan  margin pada class target.dat berdasarkan  data training.dat Sesuai  yang diharapkan Penyimpna nan hasil proses training Data  training  dan data  target  akan tersimpan dan dapat dipanggil pada matlab Sesuai  yang diharapkan

## V. K ESIMPULAN
Hasil  pengolahan matlab  pada  pengolahan  citra  dan jaringan  saraf  tiruan  biasanya  disimpan  dalam  ekstensi *.mat  karena  pengolahan  citra  dan  jaringan  saraf  tiruan merupakan  variabel  numerik,  sehingga  menghasilkan aplikasi  yang  dapat  membantu  pengguna  dalam  upaya mendeteksi  tanda  tangan  dan  sistem  ini  layak  untuk digunakan sehingga sehingga dapat memberikan kemudahan dalam mengenali pola tanda tangan seseorang sehingga dapat diketahui informasi tentang pemilik tanda tangan tersebut

## D AFTAR P USTAKA
[1] D. Hübschmann et al. , “Analysis of mutational signatures with yet another  package  for  signature  analysis,” Genes  Chromosom. Cancer , vol. 60, no. 5, pp. 314–331, 2021, DOI: 10.1002/gcc.22918.
[2] Zakiyah,  R.  A.  Insyirah,  and  A.  Maulana,  “Kajian  Yuridis Keberadaan  Tanda  Tangan  Yang  Dibuat  Dengan  Menggunakan Alat  Pemindai  (Scanner)  Dalam  Sebuah  Perjanjian,”  pp.  1–60,
2019.
[3]  P. Goswami, M. M. Singh, and K. T. Rahman, “Digital Signatures,” in EAI/Springer  Innovations  in  Communication  and  Computing , 2021.
[4] A. Lindberg, “Developing theory through  integrating  human and machine pattern recognition,” J. Assoc. Inf. Syst. , vol. 21, no. 1, pp. 90–116, 2020, DOI: 10.17705/1jais.00593.
[5] B.  Yegnanarayana,  “Artificial  neural  networks  for  pattern recognition,” Sadhana , vol. 19, no. 2, 1994, DOI: 10.1007/BF02811896.
[6] D.  De  Ridder,  J.  De  Ridder,  and  M.  J.  T.  Reinders,  “Pattern recognition in bioinformatics,” Brief. Bioinform. , vol. 14, no. 5, pp. 633–647, 2013, DOI: 10.1093/bib/bbt020.
[7] R.  Tolosana et  al. ,  “SVC-onGoing:  Signature  verification competition,” Pattern Recognit. , vol. 127, p. 108609, 2022, DOI: 10.1016/j.patcog.2022.108609.
[8] C. Horscroft, S. Ennis, R. J. Pengelly, T. J. Sluckin, and A. Collins,
“Sequencing era methods for identifying signatures of selection in the genome,” Brief. Bioinform. , vol. 20, no. 6, pp. 1997–2008, 2019, DOI: 10.1093/bib/bby064.
[9] V. M. Janik, S. L. King, L. S. Sayigh, and R. S. Wells, “Identifying signature  whistles  from  recordings  of  groups  of  unrestrained bottlenose dolphins (Tursiops truncatus),” Mar. Mammal Sci. , vol. 29, no. 1, 2013, DOI: 10.1111/j.1748-7692.2011.00549.x.
[10]  J.  Sita,  B.  Found,  and  D.  K.  Rogers,  “Forensic  Handwriting Examiners’ Expertise for Signature Comparison,” J. Forensic Sci. , vol. 47, no. 5, 2002, DOI: 10.1520/jfs15521j.
[11]   dan A. Laila Azkia, Risky P, “This is an open-access article under the CC–BY-SA license,” vol. 1, no. 2, pp. 86–95, 2021.
[12]  B.  Found  and  D.  K.  Rogers,  “Investigating  forensic  document examiners’  skill relating to opinions  on  photocopied  signatures,” Sci.  Justice  -  J.  Forensic  Sci.  Soc. ,  vol.  45,  no.  4,  2005,  DOI:
10.1016/S1355-0306(05)71667-1.
[13]  D. J. Bernstein, N. Duif, T. Lange, P. Schwabe, and B. Y. Yang, “High-speed  high-security  signatures,” J.  Cryptogr.  Eng. ,  vol.  2, no. 2, pp. 77–89, 2012, DOI: 10.1007/s13389-012-0027-1.
[14]  A.  Verma,  “Forensic  Method  to  Verify  the  Genuineness  of  a Disputed Signature,” Int. J. Res. Advent Technol. , vol. 8, no. 1, pp. 1–4, 2020, DOI: 10.32622/ijrat.711201903.
[15]  D. H. Duong, W. Susilo, and V. C. Trinh, “A new approach to keep the privacy information of the signer in a digital signature scheme,”
Inf. , vol. 11, no. 5, pp. 1–13, 2020, DOI: 10.3390/INFO11050260.
[16]  R. Sonmez and B. Sözgen, “A support vector machine method for bid/no-bid decision making,” J. Civ. Eng. Manag. , vol. 23, no. 5,
pp. 641–649, 2017, DOI: 10.3846/13923730.2017.1281836.
[17]  Y. Wang, L. Tang,  P. L. Chang, and Y. S. Tang, “Separation of convective  and  stratiform  precipitation  using  polarimetric  radar data with a support vector machine method,” Atmos. Meas. Tech. , vol. 14, no. 1, pp. 185–197, 2021, DOI: 10.5194/amt-14-185-2021.
[18]  X.  Han,  J.  Pan,  and  A.  T.  Devlin,  “Remote  sensing  study  of wetlands  in  the  Pearl  River  Delta  during  1995–2015  with  the support vector machine method,” Front. Earth Sci. , vol. 12, no. 3,
2018, DOI: 10.1007/s11707-017-0672-x.
[19]  Mu’adzah, T. L.  Ahmad, and  A. N.  Kusumawati, “L Iterature R Eview,” J. Bisnis Digit. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–11, 2020.
[20]  A. I. Kadhim, “Survey on supervised machine learning techniques for automatic text classification,” Artif. Intell. Rev. , vol. 52, no. 1, 2019, DOI: 10.1007/s10462-018-09677-1.
[21]  C.  L.  P.  Gupta,  A.  Bihari,  and  S.  Tripathi,  “Human  protein sequence  classification  using  machine  learning  and  statistical classification techniques,” Int. J. Recent Technol. Eng. , vol. 8, no. 2, 2019, doi: 10.35940/ijrte.B3224.078219.