## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Identifikasi Tanda Tangan Online Menggunakan Metode Ekstraksi Fitur Bentuk Global dan Lokal
Cahyawati Diah Kusumarini 1 , Fitrianingsih 1,* , Betty Suswati 2
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia
2 Fakultas Teknik Industri, Informatika, Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia Email: 1 cahyawati@staff.gunadarma.ac.id, 2,* fitrianingsih@staff.gunadarma.ac.id, 3 betty_s@ staff.gunadarma.ac.id Email Penulis Korespondensi: fitrianingsih@staff.gunadarma.ac.id
Abstrak −Tanda tangan online telah menjadi salah satu bagian dari biometrik yang banyak digunakan untuk mengidentifikasi seseorang, karena setiap orang memiliki tanda tangan yang berbeda dan setiap tanda tangan memiliki karakteristik fisiologi yang  unik.  Per-masalahan  utama  dalam  identifikasi  tanda  tangan  online  adalah  adanya  inkonsistensi  bentuk  tanda  tangan seseorang  saat  menuliskan  tanda  tangan  di  atas  permukaan.  Diperlukan  analisis  khusus  tentang  ciri-ciri  utama  yang  bisa digunakan  untuk  mengantisipasi  inkonsistensi  tersebut  sehingga  tanda  tangan  seseorang  dapat  teridentifikasi  secara  tepat. Penelitian ini bertujuan mendapatkan fitur yang dapat digunakan untuk memudahkan proses identifikasi pemilik tanda tangan. Penelitian ini menggunakan metode berdasarkan fitur bentuk global dan fitur bentuk lokal. Fitur bentuk global digunakan untuk menjaring kandidat tanda tangan yang teridentifikasi memiliki bentuk global yang sama atau similar. Setelah itu, fitur bentuk lokal  digunakan  untuk  mengukur  similaritas  bentuk  detil  dari  setiap  kandidat  tanda  tangan  tersebut.  Uji  coba  dilakukan menggunakan data primer berjumlah 60 tanda tangan yang dikumpulkan dari 12 responden. Setiap responden memberikan lima tanda tangan yang dibagi menjadi, tiga tanda tangan sebagai data latih dan dua tanda tangan sebagai  data uji. Hasil uji coba terhadap metode dan algoritma yang diusulkan menunjukkan tingkat akurasi identifikasi sebesar 96.67%. Hal ini menunjukkan bahwa metode ekstraksi dari fitur bentuk global dan fitur bentuk lokal dapat digunakan untuk pengembangan sistem biometrik pengenalan tanda tangan online.
Kata Kunci: Arah Segmen; Fitur Bentuk Global; Fitur Bentuk Local; Identifikasi; Jumlah Segmen; Tanda Tangan Online
Abstract −Online signatures have become one part of biometrics that is widely used to identify a person, because each person has a different signature and each signature has unique physiological characteristics. The main problem in identifying online signatures is the inconsistency in the form of a person's signature when writing a signature on a surface. Special analysis is needed regarding the main characteristics that can be used to anticipate these inconsistencies so that a person's signature can be identified correctly. This research aims to obtain features that can be used to facilitate the process of identifying signature owners. This research uses a method based on global shape features and local shape features. Global shape features are used to capture signature candidates identified as having the same or similar global form. After that, local shape features are used to measure  the  detailed  shape  similarity  of  each  signature  candidate.  The  trial  was  carried  out  using  primary  data  totaling  60 signatures collected from 12 respondents. Each respondent provides five signatures which are divided into three signatures as training  data and two signatures as test data. The test results of the proposed  method and algorithm show an identification accuracy rate of 96.67%. This shows that the extraction method from global shape features and local shape features can be used for the development of an online biometric signature recognition system.
Keywords : Online Signatures; Global Form Features; Local Form Features; Identification; Number  of Segments; Segment Direction

## 1. PENDAHULUAN
Biometrik dapat didefinisikan sebagai ciri-ciri biologis manusia yang dapat digunakan untuk mengenali seseorang (rekognisi). Sistem pengenalan biometrik biasanya dikembangkan untuk dua tujuan utama, yaitu identifikasi dan verifikasi. Sebuah  sistem  biometrik dapat dibuat berdasarkan ciri-ciri  fisik atau tingkah  laku seseorang. Sistem biometrik  yang  didasarkan  pada  ciri-ciri  fisik  yang  meliputi  wajah,  sidik  jari  dan  iris  adalah  unik  untuk  setiap orang dan stabil untuk jangka waktu tertentu, sehingga cirri-ciri ini cukup akurat dan dapat diandalkan untuk tujuan identifikasi setiap individu. Sebaliknya, ciri-ciri tingkah laku seperti suara, gaya berjalan, dan tandatangan dapat saja berubah dalam jangka waktu tertentu dan dapat ditiru dengan canggih oleh para pemalsu [1].
Tanda  tangan  merupakan  salah  satu  teknik  keamanan  tertua  untuk  mengidentifikasi  seseorang,  karena setiap orang memiliki tanda tangan yang berbeda dan setiap tanda tangan memiliki karakteristik bentuk dan cara penulisannya  pun  berbeda.  Ada  dua  pendekatan  analisis  biometrik  tanda  tangan,  yaitu  pendekatan  online  dan offline.  Pendekatan  offline,  dikenal  sebagai  pendekatan  statis,  menggunakan  data  tanda  tangan  berupa  image. Tanda tangan, yang telah ditorehkan diatas sebuah kertas, diakuisi menggunakan kamera atau scanner sehingga dihasilkan  citra  tanda  tangan.  Sebaliknya,  pada  pendekatan  online,  dikenal  sebagai  pendekatan  dinamik,  tanda tangan diakuisisi  mengunakan alat digital seperti  tablet dan  touch pad [1]. Tanda tangan  yang ditorehkan pada permukaan  tablet  direkam  langsung  oleh  komputer.  Data  setiap  titik  pada  permukaan  tablet  yang  dilalui  oleh goresan  pena  tanda  tangan  yang  direkam  adalah  koordinat  posisi,  tekanan  dan  kemiringan.  Data  ini  dapat memberikan  informasi  bentuk  global  dan  bentuk  local  serta  informasi  tentang  bagaimana  tanda  tangan  itu terbentuk mulai dari awal hingga akhir penulisan.
Suatu sistem identifikasi biometric tanda tangan online yang efektif, harus didukung oleh fitur bentuk tanda tangan  yang  bersifat  unik  atau  fitur  yang  dapat  membedakan  tanda  tangan  setiap  individu.  Sistem  ini  akan membandingkan  dan  mengidentifikasi  setiap  tanda  tangan  query  berdasarkan  kesamaan/kemiripan  fiturnya

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
terhadap fitur tanda tangan  yang telah terdaftar dalam  basis data, sehingga dapat menjawab pertanyaan:  "Siapa pemilik tanda tangan tersebut” [2]. Teknik ekstraksi fitur secara umum dibagi menjadi dua bagian, yaitu ekstraksi fitur bentuk global dan bentuk lokal. Pada ekstraksi fitur bentuk global, olah data dilakukan pada keseluruhan data matriks  yang  ada,  sedang  ekstraksi  fitur  bentuk  lokal  merupakan  sesuatu  yang  menggambarkan  karakteristik penulisan secara detil. Sebagian besar sistem pengenalan tanda tangan yang ada memiliki lima tahap utama yaitu: akuisisi data, pre-processing, ekstraksi fitur, identifikasi dan evaluasi kinerja [3]. Tahap ekstraksi fitur merupakan tahap yang sangat penting dan paling menentukan keberhasilan keseluruhan identifikasi tanda tangan [4]. Hal ini menunjukkan bahwa pemilihan fitur yang tepat dan metode ekstraksi fitur yang baik adalah menjadi kunci utama yang menentukan performance dari sistem biometric tanda tangan.
Iranmanesh pada penelitiannya  menggunakan  fitur tanda tangan berupa  jumlah pen-up, pen-down  dan tekanan  pena  pada  setiap  titik  [1].  Performance  metode  identifikasi  tanda  tangan  yang  diusulkannya  memiliki akurasi 93.1 %. Data dikumpulkan dari 200 pembuat tanda tangan dan 8000 tanda tangan yang terdiri dari tanda tangan asli dan palsu. Akurasi hasil yang didapat ini dikarenakan Iranmanesh tidak melakukan proses normalisasi, sehingga  tidak  independen  terhadap  perubahan  ukuran  atau  efek  zooming.  Nagbhidkar  melakukan  penelitian verifikasi tanda tangan menggunakan data posisi pena (posisi x dan y) dari titik-titik yang membentuk tanda tangan [5]. Dari data posisi pena dihitung fitur sudut pergerakan pena dan untuk mengurangi variabilitas posisi pena dan sudut posisi pena,  dilakukan proses  normalisasi dan resampling. Selain  itu Nagbhidkar  menggunakan  fitur  low frequency sub-band signal (aproksimasi Discrete Wavelet Transform) parameter posisi pena dan parameter sudut pergerakan  pena.  Tingkat  keberhasilan  sistem  pengenalan  tanda  tangan  online  ini  adalah  sebesar  95%  [5]. Impedovo  dalam  penelitiannya  mengusulkan  penggunaan  fitur-fitur  yang  mengambarkan  detil  dinamika  tanda tangan  dan  fitur-fitur  parameter  konvensional  seperti  jumlah  stroke  dan  pergeseran/perpindahan  tempat  [6]. Penelitian mengenai identifikasi tanda tangan online menggunakan vector quantization dan dynamic time warping [7].  Saleem  dan  Kovari  (2021)  dalam  penelitiannya  juga  mengusulkan  sistem  verifikasi  tanda  tangan  online berdasarkan  frekuensi pengambilan sampel  yang  bergantung pada penanta tangan [8].  Ciri tanda tangan online yang  digunakan  adalah  fitur  bentuk  lokal,  dimana  tanda  tangan  dibagi  menjadi  bagian-bagian.  Selanjutnya, masing-masing  bagian  dari  tanda  tangan  tersebut dihitung  fitur  kecepatan  lokal,  percepatan  lokal,  tekanan  dan posisi  lokal.  Kemudian  pada  proses  verifikasi,  pencocokan  tanda  tangan  dapat  dilakukan  dengan  hanya menggunakan domain  yang paling  stabil  yang  mewakili setiap segmen tanda tangan. Metode ini  menghasilkan tingkat akurasi verifikasi tanda tangan online sebesar 80%. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi tanda tangan online  dengan  menggunakan  ekstraksi  fitur  bentuk  global  dan  ekstraksi  fitur  bentuk  lokal.  Namun,  bila  kita mengacu pada bagaimana mata manusia menganalisis dan membedakan bentuk antara dua tanda tangan, dimana fitur yang menjadi acuan adalah tidak saja berupa fitur bentuk global, tetapi juga fitur bentuk local atau bentuk detil. Untuk itu paper ini mengusulkan dua hal : pertama adalah penentuan fitur global dan fitur local apa saja yang dapat lebih tepat membedakan tanda tangan setiap individu, dan kedua adalah metode ekstraksi fitur-fitur tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian seperti terlihat pada Gambar 1 terdiri dari akuisisi data tanda tangan, preprocessing, segmentasi dan ekstraksi fitur (feature extraction) yang dilakukan ekstraksi fitur bentuk global dan ekstraksi bentuk local yang hasilnya dimasukan ke dalam basis data untuk mengidentifikasi tanda tangan.
Gambar 1. Skema Umum Metode Ekstraksi Fitur Global dan Fitur Local Tanda Tangan Online

## 2.2 Akusisi Data
Jenis dan spesifikasi tablet digitizer yang digunakan adalah Wacom Tablet Digitizer model Cintiq 12 WX (model DTZ-1200W) dengan data read 136 point per seconds. Tablet digitizer terhubung ke komputer sebagai alat yang digunakan  untuk  proses  akuisisi  data.  Ada  12  responden  yang  terlibat  dalam  proses  ini.  Setiap  responden menuliskan lima kali tanda tangan diatas tablet digitizer dan terekam langsung oleh  komputer. Setiap titik tanda tangan yang ditorehkan diatas tablet akan direkam data posisinya sesuai dengan posisi titi koordinat(x,y) display tablet, data pressure (tekanan pena), dan milli (kemiringan pena). Gambar 2 memperlihatkan contoh tanda tangan yang terekam. Gambar 2-a adalah dua tanda tangan dari orang yang sama dan gambar 2-b merupakan tanda tangan dari dua orang yang berbeda. Pada gambar pertama, bentuk tanda tangannya terlihat cukup kompleks dan terdapat inkonsistensi bentuk antara keduanya.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
(a)                                                              (b)
Gambar 2. Contoh tandatangan online (a) dari orang yang sama dan (b) dari dua orang yang berbeda

## 2.3 Pre-processing
Permukaan tablet digitizer yang licin menjadi salah satu kendala dalam proses akuisisi data tanda tangan. Hal ini dapat  mengakibatkan  inkonsistensi  bentuk  tanda  tangan  seseorang  dan  menimbulkan  noise.  Untuk  itu  tahap preprocessing menjadi penting untuk dilakukan sebelum proses analisis fitur tanda tangan. Tahap ini diawali oleh proses  smoothing  untuk  menghilangkan  atau  meminimalkan  noise.  Sejumlah  smoothing  filter  :  finite  impulse response filters (FIR) dan infinite impulse responsefilters (IIR) telah dikembangkan untuk memfilter noise yang ada  pada  data  signal  dan  citra  [9],  [10],  [11]  dan  [11).  Proses  smoothing  pada  penelitian  ini  menggunakan smoothing  filter IIR Madenda  [12].  Secara matematis,  filter  ini diberikan pada persamaan (1), dimana  filter  ini tidak saja mengandung parameter pengatur efek noise , tetapi juga memiliki parameter pengatur efek blur . Filter ini bekerja secara optimal pada nilai  parameter = 0.50 dan = 0.75. Bentuk implementasi digital dari filter  ini  diberikan  pada  persamaan  (2).  Pemfilteran  terhadap  signal/kurva  tanda  tangan  x(n)  dilakukan  secara bersamaan pada dua arah  yang berlawanan  y + (n) (dari kiri ke kanan) dan  y - (n) (dari kanan ke kiri). Variabel  n menyatakan posisi titik data tanda tangan yang sedang dianalisis.
h(x) = K 2 e −α|x| (1 − 1 2 cos(αβ|x|) + 1 2β sin(αβ|x|) (1)
y + (n) = a 0 x(n) + a 1 x(n − 1) + a 2 x(n − 2) − b 1 y + (n − 1) − b 2 y + (n − 2) − b 3 y + (n − 3) (2)
y − (n) = a 3 x(n + 1) + a 4 x(n + 2) + a 5 x(n + 3) − b 1 y − (n + 1) − b 2 y − (n + 2) − b 3 y − (n + 3) (3)
y(n) =   y + (n) − y − (n) (4)
Dimana
𝐾 2 =
1+(1+2 𝑐𝑜𝑠(𝛼𝛽))(𝑒 −2𝛼 −𝑒 −𝛼 )−𝑒 −3𝛼 0.5+1.5=2𝑐𝑜𝑠 (𝛼𝛽))(𝑒 −𝛼 −𝑒 −2𝛼 )+ 1 𝛽 𝑠𝑖𝑛 (𝛼𝛽)(𝑒 −𝛼 −𝑒 −2𝛼 )+0.5𝑒 −3𝛼 (5)
𝑎 0 = 0.5𝐾 2 , 𝑎 1 = 𝐾 2 𝑒 −𝛼 (0.5 − 1.5 𝑐𝑜𝑠(𝛼𝛽) + 0,5 𝛽 𝑠𝑖𝑛(𝛼𝛽)) , 𝑎 2 = 𝐾 2 𝑒 −2𝛼 (1 − 0.5 𝑐𝑜𝑠(𝛼𝛽) − 0.5 𝛽 𝑠𝑖𝑛(𝛼𝛽)) , 𝑎 3 = 𝐾 2 𝑒 −𝛼 (1 − 0.5 𝑐𝑜𝑠(𝛼𝛽) + 0,5 𝛽 𝑠𝑖𝑛(𝛼𝛽)) , 𝑎 4 = 𝐾 2 𝑒 −2𝛼 (0.5 − 1.5 𝑐𝑜𝑠(𝛼𝛽) − 0,5 𝛽 𝑠𝑖𝑛(𝛼𝛽)) , 𝑎 5 = 0.5𝐾 2 𝑒 −3𝛼
𝑏 1 = 𝑒 −𝛼 (1 + 2 𝑐𝑜𝑠(𝛼𝛽)) , 𝑏 2 = 𝑒 −2𝛼 (1 + 2 𝑐𝑜𝑠(𝛼𝛽)) , 𝑏 3 = −𝑒 −3𝛼 (6)
Gambar 3 memperlihatkan tahapan prapemrosesan yang dilakukan pada penelitian ini dalam hal ini adalah proses  smoothing.  Dari  data  input  berupa  posisi  titik-titik  tanda tangan  pada  koordinat  Y,  kemudian  dilakukan penghilangan noise menggunakan filter IIR.
Gambar 3. Tahapan Proses Pra-pemrosesan
Gambar  4  memperlihatkan  contoh  hasil  smoothing  filter  pada  dua  tanda  tangan.  Gambar  3-a  dan  3-c merupakan input tanda tangan dan gambar 3-b dan 3-d adalah hasil smoothing filter. Tampak pada dua hasil ini bahwa noise sudah dapat diminimalkan (misalnya pada bagian tanda tangan yang diberi lingkaran merah).
(a) (b)
(c) (d)
Gambar 4. (a) dan (c) adalah tanda tangan Original (b) dan (d) hasil proses smoothing filter (β = 0.75 dan α=

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 2.4 Segmentasi
Proses segmentasi yang dimaksud dalam penelitian ini adalah membagi tanda tangan menjadi beberapa bagian, sehingga  dapat  lebih  memudahkan  proses  analisis  dan  ekstraksi  fitur  bentuk  tanda  tangan.  Hal  yang  menjadi pertanyaan  adalah  mengacu  pada  informasi  apa  dan  bagaimana  melakukan  segmentasi  terhadap  tanda  tangan tersebut  ?  Bila  kita  mengamati  pergerakan  tangan  setiap  individu  saat  membubuhkan  tanda  tangan,  maka  kita melihat  umumnya  pergerakan  itu  ke  atas  dan  ke  bawah  sambil  mengarah  maju  ke  depan  dan  kadang-kadang kembali kebelakang kemudian ke depan lagi. Disamping itu, ada individu yang membubuhkan tanda tangan dari awal hingga akhir secara kontinue tanpa jedah, dan ada pula yang melakukannya dengan satu atau beberapa kali jedah (tidak secara kontinue). Peristiwa adanya jedah ini disebut sebagi stroke.
Dalam [12] [16] menggunakan informasi pergerakan tangan ini sabagai dasar untuk melakukan segmentasi tulisan tangan online. Perubahan koordinat y dari satu titik ke titik berikutnya menjadi indikator pergerakan naik atau turun sedang pergerakan koordinat x memberi informasi pergerakan ke depan atau ke belakang. Perubahan koordinat y dari titik terendah (nilai minimal) ke titik tertinggi (nilai maksimal) diasumsikan sebagai dua titik batas segmentasi, demikian pula sebaliknya perubahan koordinat y dari titik-titik tertinggi (nilai maksimal) ke terendah (nilai minimal) menjadi dua titik batas segmentasi. Hal ini bermakna bahwa semua titik pembentuk tanda tangan yang berada diantara dua titik batas tersebut merupakan bagian dari segmen yang sama.Gambar  5 menunjukkan skema algoritma segmentasi  yang terdiri dari tiga proses  yaitu :  pertama adalah penentuan kandidat  posisi titik berupa nilai y maksimum dan minimum local, kedua adalah eliminasi titik-titik y non-maksimum & non-minimum lokal [17].

## Gambar 5. Skema Tahapan Proses Segmentasi Tanda Tangan Online
Gambar  5  memperlihatkan  satu  contoh  hasil  proses  segmentasi  tanda  tangan.  Gambar  5-a  adalah  tanda tangan  hasil  filtering  sebagai  input  proses  segmentasi.  Gambar  5-b  menunjukkan  kandidat  posisi  titik-titik segmentasi  sepanjang  koordinat  x  dimana  tinggi  garis  pada  titik  tersebut  menunjukkan  nilai  maksimum  dan minimum koordinat  y. Gambar  5-c  merupakan  hasil eliminasi titik-titik  yang diidentifikasi  bukan sebagai  nilai maksimum  dan  minimum  koordinat  y  yang  sebenarnya  (non-maksimum&non-minimum  lokal).Mengacu  pada titik-titik  ini  lah,  segmentasi  tanda  tangan  dilakukan  dan  hasilnya  terlihat  pada  gambar  5-d.  Pada  contoh tanda tangan ini diperoleh 19 segmen, dimana setiap segmen ditandai dengan warna yang berbeda. Jumlah stroke dan jumlah segmen yang terbentuk dapat dijadikan sebagai fitur global dari setiap tanda tangan tersebut.
(a) (b)
(c) (d)
Gambar 6. Hasil Proses Segmentasi  (a) Input tanda tangan  (b) Hasil proses penentuan posisi nilai maksimum & minimum local koordinat y (c)Hasil eliminasi non-maksimum & non-minimum lokal dan (d) Hasil segmentasi.

## 2.5 Ekstraksi Fitur (Feature Extraction)
Tahap berikutnya  yang dilakukan pada penelitian ini adalah proses ekstraksi  fitur. Ekstraksi  fitur adalah proses pengambilan ciri-ciri atau karakteristik suatu objek untuk membedakan dengan objek yang satu dengan yang objek lainnya [18]. Setiap tanda tangan pasti  mempunyai ciri-ciri  yang berbeda dengan tanda tangan  lainnya. Ciri  ini dijadikan  paramater  untuk  membandingkan  ciri  yang  sama  pada  objek  yang  berbeda.  Pada tahap  ini  dilakukan analisis karakteristik/fitur tanda tangan secara global dan analisis karakteristik tanda tangan secara lokal. Tahapan ekstraksi fitur digambarkan pada gambar 6.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Ekstraksi ciri memainkan peran yang sangat penting dalam  identifikasi tanda tangan online. Dalam tahap ekstraksi ciri, diambil beberapa fitur diskriminan yang akan digunakan untuk membedakan tanda tangan asli dan palsu. Keberhasilan tingkat pengenalan sangat tergantung  pada pemilihan fitur-fitur yang ada pada sebuah tanda tangan.

## 2.5.1 Ekstraksi Fitur Bentuk (Global Feature Extraction)
Pada analisis fitur global, olah data dilakukan pada keseluruhan data matriks yang ada. Analisis fitur global adalah proses untuk menentukan besarnya jumlah stroke dan jumlah segmen tanda tangan yang utuh (tidak tersegmen). Stroke tanda tangan merupakan gerakan tangan manusia dalam menulis  mulai dari pena diletakkan sampai pena diangkat.  Jumlah  stroke  dihitung  dari  berapa  kali  seseorang  meletakkan  dan  mengangkat  pena  dalam  sekali goresan penulisan tanda tangan. Pada penelitian ini, nilai stroke dilihat dari informasi nilai tekanan yang terekam saat seseorang menuliskan tanda tangan diatas tablet digitizer. Nilai tekanan yang menandai sebuah stroke dimulai atau diakhiri adalah pada tekanan lebih kecil dari 200. Jadi jika terdapat informasi nilai tekanan lebih kecil dari 200 artinya ada perubahan stroke.
Gambar 8 . Flowchart Penentuan Stroke Suatu Tanda Tangan
Jumlah segmen dalam sebuah tanda tangan dihitung dari perubahan nilai koordinaat y dari maksimum ke minimum  atau  dari  minimum  ke  maksimum  sepanjang  stroke  pada  tanda  tangan,  yang  sudah  melalui  proses eliminasi titik-titik yang diidentifikasi bukan sebagai nilai maksimum dan minimum koordinat y yang sebenarnya (non-maksimum dan non-minimum lokal).
Gambar 9 . Dua Tangan dari Responden yang Sama dan Letaknya pada Sumbu x dan y

## 2.5.2 Ekstraksi Fitur Bentuk Lokal (Local Feature Extraction)
Selain analisis karakteristik global, penentuan ciri juga dapat dilakukan dengan melakukan analisis karakteristik lokal yang dilakukan secara lokal pada setiap segemen yang terbentuk dari hasil proses segmentasi.  Fitur lokal merupakan sesuatu yang mengambarkan karakteristik penulisan setiap segmen, salah satunya adalah arah segmen.
Untuk mengenali pola dari tanda tangan, dibutuhkan adanya ciri-ciri khusus. Ciri yang bagus adalah ciri yang  memiliki  daya  pembeda  yang  tinggi,  sehingga  pengelompokan  pola  berdasarkan  ciri  yang  dimiliki  dapat menghasilkan keakuratan yang tinggi. Chain code adalah metode yang melakukan penelusuran sinyal tanda tangan dengan panduan arah mata angin [14].

## 1     6     2     6     1     5     1     5     1     6     1     5     3     7     3     0     0
Gambar 10 . (a) Tanda tangan seorang responden dengan 17 jumlah segmen (b) Acuan arah mata angin (c) Arah penelusuran awal (d) Hasil chain code tanda tangan responden
Setiap tanda tangan yang sudah di segmen, selanjutnya diproses untuk mendapat arah mata angin dari setiap segmen. Panjang urutan chain-code untuk setiap tanda tangan berbeda, tergantung dari berapa jumlah segmen pada tanda tangan  tersebut.  Nilai  chain  code  akan  berkisar  antara  1  sampai  8,  tergantung  pada  arah  mata  angin  dari setiap segmen tanda tangan. Algoritma  yang  dilibatkan  meliputi Learning Vector  Quantization,  deteksi  tepi Sobel,    dan    ekstraksi    fitur    Local    Binary    Pattern  untuk  mengidentifikasi    tanda    tangan.  Hasil    penelitian

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
menunjukkan,    jumlah    data    citra,    iterasi,    dan  learning    rate  mempengaruhi    akurasi    dan    waktu    proses identifikasi. Dari  percobaan  yang dilakukan pada parameter yang berbeda-beda, akurasi yang didapat adalah 68% [13]

## 2.6 Identifikasi Pemilik Tanda Tangan
Proses identifikasi tanda tangan adalah proses mengenali pemilik tanda tangan. Proses ini akan mencari kesamaan fitur dari  input tanda tangan kueri terhadap  fitur tanda tangan  yang tersimpan di  basis data dengan mengatahui jumlah segmen dari tanda tangan input [19] [20]. Tanda tangan di basis data yang memiliki jumlah segmen yang memiliki jarak tertentu dengan jumlah segmen tanda tangan yang dicari saja yang dinyatakan memiliki kemiripan dan dijadikan sebagai kandidat tanda tangan untuk proses selanjutnya. Pseudocode dari tahapan mencari kesamaan fitur jumlah segmen antara tanda tangan yang dicari dengan tanda tangan di basis data adalah sebagai berikut: 1. Untuk x = 1 sampai end of data.jumlah_segmen Jika (data_tes.jumlah_segmen <= data.jumlah_segmen) a = a+1; idx_nb[a] = x; Akhir jika Akhir x 2. Jika (a = 0) label_hasil_tes = ’tidak teridentifikasi’ index_hasil_tes = 0 jika tidak proses mencari kesamaan nilai arah segmen

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Ekstraksi Fitur Bentuk Global
Pada proses segmentasi tanda tangan online, setiap segmen yang dihasilkan selalu berada pada dua titik ayunan gerakan tanda tangan dari atas ke bawah (turun) atau dari bawah ke atas (naik). Hal ini ditandai oleh perubahan naik turunnya nilai koordinat Y sepanjang goresan tanda tangan. Perubahan naik turunnya nilai koordinat Y yaitu perubahan nilai koordinat Y dari maksimuml ke minimum atau dari minimuml ke maksimuml. Segmen-segmen yang terbentuk mengikuti kaidah tersebut ditampilkan dengan perubahan warna yang dimulai dari penulisan awal tanda  tangan  sampai  akhir  dari  tanda  tangan.  Hasil  segmentasi  tanda  tangan  online  dapat  dilihat  pada  contoh Gambar 10 dengan memiliki 20 segmen, terdiri dari: warna biru (1,7,13,17), warna cyan (2,8,14,18), warna hitam (3,9,15), warna magenta (4,10,16), warna merah (5,11,19) dan warna hijau (6,12,20).

## Gambar 11. Hasil Segmentasi
Dari data koordinat setiap titik dan tekanan pada setiap titik tersebut disepanjang penulisan sebuah tanda tangan, diperoleh beberapa ciri atau karakteristik dari tanda tangan.Fitur tanda tangan dikelompokan menjadi dua yaitu kelompok fitur global dan kelompok fitur local.Tabel 1 menampilkan data hasil ekstraksi fitur global dari 60 tandatangan sampel dari 12 orang penulis.
Tabel 1. Hasil ektraksi ciri global tanda tangan online dari 12 orang responden
JUMLAH STROKE JUMLAH SEGMEN Data-1  Data-2 Data-3 Data-4 Data-5 Data-1 Data-2 Data-3 Data-4 Data-5 R1 5 6 3 3 4 20 16 18 18 21 R2 5 4 4 3 5 27 25 24 26 26 R3 6 6 6 6 6 21 20 20 21 18 R4 3 7 4 6 4 23 23 23 21 23 R5 4 2 3 3 4 17 12 17 12 13 R6 6 5 5 5 3 35 35 31 33 29 R7 2 4 2 3 3 19 20 20 17 18 R8 2 2 3 2 2 16 13 13 17 17 R9 6 4 4 5 6 16 15 17 15 17 R10 2 2 2 2 2 36 31 31 29 31

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
JUMLAH STROKE JUMLAH SEGMEN Data-1  Data-2 Data-3 Data-4 Data-5 Data-1 Data-2 Data-3 Data-4 Data-5 R11 6 6 7 6 5 21 21 21 21 21 R12 2 3 2 2 2 13 14 15 15 13
Angka-angka di atas menunjukkan nilai-nilai fitur global untuk seorang responden.  Dari tabel 1 di atas, terlihat bahwa seorang penulis mempunyai jumlah stroke dengan kisaran yang hampir sama dalam menulis tanda tangan, seperti responden 7 (R7) yang mempunyai jumlah stroke berkisar antara 2 sampai 4 dan responden 9 (R9) yang mempunyai jumlah stroke antara 4 sampai 6. Nilai-nilai fitur jumlah stroke tersebut sekaligus menunjukkan bahwa antara seseorang dengan orang lainnya mempunyai perbedaan. Begitu juga untuk fitur jumlah segmen yang mempunyai kisaran nilai tertentu untuk seseorang seperti responden 7 (R7) yang mempunyai jumlah segmen antara 17 sampai 20 dan responen 9 (R9) yang  mempunyai  jumlah segmen antara 15 sampai 17. Dari contog tersebut terlihat nilai-nilai fitur jumlah segmen untuk setiap orangnya juga mempunyai kisaran nilai yang berbeda. Hal ini menunjukkan bahwa ditinjau dari nilai-nilai yang ada pada karakteristik kedua fitur tersebut yaitu jumlah stroke dan jumlah segmen, maka fitur-fitur tersebut dapat digunakan untuk mengidentifikasi pemilik sebuah tanda tangan. Adanya perbedaan nilai pada fitur jumlah stroke dan jumlah segmen, sangat dipengaruhi licinnya permukaan alat yang digunakan untuk akuisisi data pada  saat pengambilan data dengan cara menuliskan tanda tangan diatas tablet digitizer.
Dari hasil ekstraksi fitur global tersebut akan dilihat lebih ciri lebih detil dari tanda tangan seseorang, karena itu diperlukan ekstraksi fitur lokal. Proses ekstraksi fitur global, salah satunya menghasilkan nilai jumlah segmen dari setiap tanda tangan. Dari nilai jumlah segmen ini kemudian  didapat fitur lokal tanda tangan yaitu arah dari setiap segmen tanda tangan.

## 3.2 Hasil Ekstrraksi Fitur Bentuk Lokal
Kode rantai yang didapat pada penelitian ini adalah konversi arah kurva hasil segmentasi ke dalam kode rantai. Panjang urutan chain code untuk setiap tanda tangan berbeda, tergantung dari berapa jumlah segmen pada tanda tangan tersebut. Nilai chain  code akan  berkisar antara 0 sampai 7, tergantung pada arah  mata angin dari setiap segmen tanda tangan. Setelah proses konversi kode  rantai, data kode rantai ini disimpan sebagai informasi arah pada  basis  data.  Gambar  12  adalah  hasil  segmentasi  dan  kode  untuk  11- (a) tanda tangan  ke-4 responden  ke-2 (R2.4) dengan jumlah segmen 26, dan gambar 11- (b) tanda tangan ke-2 responden ke-2 (R2.2) dengan 25 jumlah segmen.
(a) (b)
Gambar 12. Hasil segmentasi dan kode rantai (a) Tanda tangan ke-4 responden 2 (R2.4) dengan 26 jumlah segmen (b) Tanda tangan ke-2 responden 2 (R2.2) dengan 25 jumlah segmen
Tabel 2 menunjukkan ektraksi ciri lokal tanda tangan online, terlihat bahwa jumlah segmen dari seorang responden  mempunyai  nilai  yang  hampir  sama.  Hal  ini  artinya  fitur  jumlah  segment  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi seseorang. Contoh responden 1 (R1) mempunyai jumlah segmen antara 15-18, responden 3 (R3) mempunyai  jumlah  segmen  berkisar  antara  11-15.  Ketidaksamaan  jumlah  segmen  dari  seorang  responden disebabkan  karena  permukaan  tablet  untuk  menulis  tanda  tangan  yang  licin.  Sedangkan  arah  kurva  seseorang cenderung sama, seperti responden 1 (R1) selalu mempunyai arah penulisan kurva pertama tanda tangan ke arah kanan, sedangkan responden 5 (R5)  arah penulisan stroke pertama selalu mengarah ke kiri. Sedangkan untuk fitur kecepatan  dan    jumlah  stroke  terlihat  nilai  yang  hampir  sama,  sehingga  dua  fitur  ini  dapat  digunakan  untuk identifikasi tanda tangan seseorang.
Tabel 2. Hasil Ektraksi Ciri Lokal Tanda Tangan Online dari 3 Orang Responden
Arah Segmen Responden ke-1 Responden ke-2 Responden ke-3 R1-1 R1-2  R1-3  R1-4  R1-5 R2-1  R2-2  R2-3  R2-4  R2-5  R3-1  R3-2 R3-3 R3-4 R3-5 1 6 1 1 6 1 1 5 1 1 6 1 1 6 1 1 6 2 6 2 7 1 5 1 1 5 1 1 5 1 2 6 2 2 6 2 1 6 2 5 2 6 2 6     2 6     2

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Arah Segmen Responden ke-1 Responden ke-2 Responden ke-3 R1-1 R1-2  R1-3  R1-4  R1-5 R2-1  R2-2  R2-3  R2-4  R2-5  R3-1  R3-2 R3-3 R3-4 R3-5 6 0 6 2 6 2 6 1 7 1 0 1 5 0 0 3 6 7 2 6 2 6 1 6 1 6 1 5 3 6 6 2 6 2 6 2 6 1 7 1 6 1 5 2 6 7 2 6 1 6 1 7 1 6 3 6 1 5 3 6 6 0 6 2 6 2 6 1 7 1 3 0 1 5 0 0 2 6 6 2 6 1 6 1 6 1 0 1 6 2 6 1 5 1 6 1 5 0 5
0 0 0 2 6 1 6 1 6 1 6 1 6 2 6 1 5 1 6 2 5 0 5 0 7 6 2 6 1 6 1 6 1 6 1 6 2 6 1 6 1 7 2 5 0 5 6 2 6 1 6 1 6 1 6 1 6 2 6 1 6 1 7 2 5 0 4 0 0 6 2 6 1 6 1 6 1 7 1 6 2 5 0 6 0 7 2 5 0 5 0 7 6 2 6 2 6 2 7 2 7 2 7 2 4 2 6 2 6 2 6 2 6 2 6 3 0 0 7 2 7 2 5 2 6 2 6 6 2 6 2 6 2 0 2 6 2 7 2 4 2 6 2 6 2 6 2 6 2 6 2 7 2 6 2 7 3 4 2 6 2 4 6     2 6 3 7 2     6 1 7 2 6 2 6

## 3.3 Hasil Identifikasi Pemilik Tanda Tangan
Tahap awal dari tahap identifikasi adalah menguji jumlah segmen data kueri dengan jumlah segmen semua data di basis data, jika terdapat data tanda tangan di basis data yang jarak jumlah segmennya lebih kecil sama dengan dua maka data tanda tangan tersebut dimasukkan sebagai kandidat. Tabel 3 menunjukkan hasil pengujian semua data terhadap jumlah segmen. Hasil Pengujian membagi total jumlah benar sebanyak 52 dengan  total seluruh data sebanyak 60 menghasilkan akurasi sebesar 86.7%
Tabel 3. Hasil Pengujian Ekstraksi Fitur Jumlah Segmen
Responden Jumlah Data Teridentifikasi Benar Responden ke-1 5 3 Responden ke-2 5 5 Responden ke-3 5 4 Responden ke-4 5 5 Responden ke-5 5 5 Responden ke-6 5 5 Responden ke-7 5 4 Responden ke-8 5 3 Responden ke-9 5 5 Responden ke-10 5 4 Responden ke-11 5 4 Responden ke-12 5 5
Setelah itu, arah segmen dari data kueri tanda tangan diuji dengan arah segmen kandidat tanda tangan yang didapat  dari  proses  sebelumnya.  Untuk  mendapatkan  pemilik  tanda tangan  dari  data  kueri  maka  dihitung  jarak terdekat dari arah segmen data tanda tangan kueri terhadap arah segmen data tanda tangan kandidat. Penghitungan jarak dilakukan dengan jarak Manhattan. Semakin kecil jarak antara data kueri dengan data kandidat, artinya tanda tangan kueri  mempunyai kemiripan  yang tinggi dengan tanda tangan kandidat. Jarak terkecil dari tanda tangan kueri dengan tanda tangan kandidat diambil sebagai pemilik tanda tangan. Tabel 4 menunjukkan hasil identifikasi pemilik tanda tangan berdasarkan fitur yang digunakan.
Tabel 4. Hasil Identifikasi Tanda Tangan Online berdasarkan Jumlah Segmen dan Arah Segment
Responden Jumlah Data Teridentifikasi Benar Responden ke-1 2 1 Responden ke-2 3 3 Responden ke-3 3 3 Responden ke-4 2 2

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Responden Jumlah Data Teridentifikasi Benar Responden ke-5 3 3 Responden ke-6 3 3 Responden ke-7 3 3 Responden ke-8 2 2 Responden ke-9 3 3 Responden ke-10 2 2 Responden ke-11 2 2 Responden ke-12 2 2
Pengujian identifikasi pemilik tanda tangan menggunakan fitur bentuk global dan bentuk lokal terhadap 30 data tanda tangan menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi. Dari 30 data yang kueri yang diuji, hanya satu data tanda tangan yang tidak teridentifikasi pemiliknya atau salah mengidentifikasi pemiliknya, sehingga orang yang bersangkutan  harus  melakukan  kembali  memasukkan  tanda  tangan  kueri.  Jika  dilihat  satu  data  yang  salah mengidentifikasi pemiliknya ini mempunyai jarak yang sangat jauh yaitu tanda tangan ke-4 dari responden ke-1 (R1.4)  dikenali  sebagai  tanda  tangan  ke-5  dari  responden  ke-9  (R9.5)  dengan  jarak  Manhattan  206.  Pengujian identifikasi terhadap fitur global dan lokal yaitu jumlah segmen dan arah segmen, menghasilkan tingkat akurasi sebesar 96.67%.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  fitur-fitur  yang  paling  tepat  yang  dapat  digunakan  untuk  dijadikan sebagi  ciri  dari  tanda  tangan  seseorang.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  fitur-fitur  yang  diusulkan  dapat mengidentifikasi  pemilik  tanda  tangan  dengan  benar  adalah  fitur  jumlah  stroke,  jumlah  segmen  dan  arag segmen.Fitur-fitur ini untuk tanda tangan orang yang sama mempunyai nilai-nilai hampir sama dan mempunyai nilai  yang  berbeda  untuk  tanda  tangan  orang  lain,  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  ciri  dari  tanda  tangan seseorang untuk menentukan pemilik tanda tangan.  Penelitian dapat dikembangkan dengan  menambahkan  fitur yang  diekstraksi  agar  nilai  keakuratan  sistem  meningkat,  yaitu  dengan  menambahkan  fitur  jumlah titik  potong secara  keseluruhan  pada  analisis  karakteristik  global  dan  fitur  jumlah  titik  potong  setiap  segmen  pada  analisis karakteristik lokal karena bisa saja terjadi jumlah titik potong pada tanda tangan satu orang dengan orang lainnya sama  secara  global  tapi  titik  potong tersebut terletak  pada  segmen  yang  berbeda.  Fungsi  dari  proses  ini  adalah untuk  mencari  lebih  detil  ciri  atau  karakteristik  dari  tanda  tangan  seseorang,  untuk  membedakan  tanda  tangan seseorang dengan orang lain.

## REFERENCES
[1] V. Iranmanesh, S. M. S. Ahmad, W. A. W. Adnan, S. Yussof, O. A. Arigbabu, and F. L. Malallah, “Online Handwritten Signature Verification Using Neural Network Classifier Based on Principal Component Analysis,”  Sci. World J., vol. 2014, 2014, doi: 10.1155/2014/381469.
[2] T.  Fotak,  M.  Bača,  and  P.  Koruga,  “Handwritten  Signature  Identification  Using  Basic  Concepts  of  Graph  Theory,” WSEAS Trans. Signal Process., vol. 7, no. 4, pp. 145–157, 2011.
[3] R.  Jana,  R.  Saha,  and  D.  Datta,  “Offline  Signature  Verification  using  Euclidian  Distance,”  Int.  J.  Comput.  Sci.  Inf. Technol.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  707–710,  2014,  [Online].  Available:  http://www.ijcsit.com/docs/Volume 5/vol5issue01/ijcsit20140501153.pdf
[4] S.  Pal,  U.  Pal,  and  M.  Blumenstein,  “Signature-Based  Biometric  Authentication,”  Comput.  Intell.  Digit.  Forensics Forensic Investig. Appl., 2014, doi: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-05885-6_13.
[5] K. P. Nagbhidkar and P. V. Bagdi, “Online Signature Verification on Smart Phone Using Discrete Wavelet Transforms,” IORD J. Sci. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 1–6, 2015.
[6] D. Impedovo and G. Pirlo, “Automatic signature verification: The state of the art,” IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part C Appl. Rev., vol. 38, no. 5, pp. 609–635, 2008, doi: 10.1109/TSMCC.2008.923866.
[7] M. Faundez-Zanuy, M. Diaz, and M. A. Ferrer, “Online Signature Recognition: A Biologically Inspired Feature Vector Splitting Approach,” Cognit. Comput., 2023, doi: 10.1007/s12559-023-10205-9.
[8] M. Saleem and B. Kovari, “Online signature verification using signature down-sampling and signer-dependent sampling frequency,” Neural Comput. Appl., vol. 0123456789, 2021, doi: 10.1007/s00521-021-06536-z.
[9] S. Castan, J. Zhao, and J. Shen, “Optimal Filter for Edge Detection Methods and Results,” Comput. Vis. - ECCV 90 First Eur. Conf. Comput. Vision. Antibes, Fr. April 23-27, 1990. Proc., pp. 13–17, 1990, doi: 10.1007/BFb0014845.
[10]  J. Canny, “A Computational Approach to Edge Detection,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., no. Desember, 1986, doi: 10.1109/TPAMI.1986.4767851.
[11]  R. Deriche, “Using Canny ’ s Criteria to Derive a Recursively Implemented Optimal Edge Detector,”  Int. J. Comput. Vis., pp. 167–187, 1987.
[12]  S. Madenda, R. Missaoui, M. Paindavoine, and J. Vaillancourt, “An Enhanced Detector of Blurred and Noisy Edges,” Signal Process. Image Enhanc. Multimed. Process. Springer, Boston, MA, pp. 127–140, 2014, doi: 10.1007/978-0-387- 72500-0.
[13]  E.  Y.  Hidayat and M. F. Radiffananda, “Pengenalan Tanda Tangan Menggunakan Learning  Vector Quantization dan Ekstraksi  Fitur  Local  Binary  Pattern,”  CogITo  Smart  J.,  vol.  5,  no.  2,  pp.  123–136,  2019,  doi:

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
10.31154/cogito.v5i2.180.123-136.
[14]  P. Gouton, Hayet Laggoune, R. K. Kouassi, and Michel Paindavoine, ”Ridge-line optimal detector”, Optical Engineering, vol. 39, no. 6, pp. 1602-1611, 2000.
[15] Widodo, Suryarini. “Segmentation Handwriting Character On-line Using Characteristics Changes of Coordinate Y Value”, Disertasion, Gunadarma University. 2009.
[16] Munggaran, Lulu Chairani.  “Development of Handwriting  Recognition and  Evaluation  Algorithms to  Measure Child's Writing Skills”, Disertasion, Gunadarma University. 2009.
[17]  Acharya Tinku, Ray Ajoy K. “Image Processing, Principle and Application”. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. 2005.
[18]  Bahlmann,  Claus.  “Advanced  Sequence  Classification  Techniques  Applied  to  Online  Handwriting  Recognition”. Dissertasion. University of Freiburg, Germany. 2004.
[19] Shamsuddin, M. & Mohamed, A. (2008), ‘Online signature slant feature identification algorithm’, WSEAS Transactions on Computer Research 3, 121–130. S
[20]  B.C.  Octariadi  and  Y.  Brianorman,  "Pengenalan  Pola  Tanda  Tangan  Menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation", Jurnal Teknoinfo, Vol 14 No. 1, pp. 15-21 , 2020.