## Pengenalan Kepribadian Seseorang Melalui Bentuk Tulisan Tangan Menggunakan Metode Radial Basis Function Neural Network (RBFNN)

## Alfin Magfiroh
Universitas Islam Madura, anniflapheen12@gmail.com
DOI 10.31102/zeta.2022.7.1.34-41

## ABSTRACT
Humans are created with a variety of different characters and characters, so that the personality  that  is  formed  is  very  diverse  according  to  the  character  and  character  of  each person.  With  a  variety  of  personalities,  it  appears  that  there  are  differences  in  quality  and quantity between humans from one another in the view of society. There are various ways to get to know a person's personality, one of which is through handwriting with specific letters of the alphabet. In this study, handwriting is limited to the letter 't' only and has been generated from 26 images of 't' training which were previously processed using the PCA method, there are 10 images according to the type 't' 1 and 16 images according to the type 't ' 2nd and no image matches the 3rd 't' type.
.
Keywords: Personality, PCA, RBFNN, Handwriting

## ABSTRAK
Manusia  diciptakan  dengan  berbagai  watak  dan  karakter  yang  berbeda,  sehingga kepribadian yang terbentuk pun sangat beragam sesuai dengan watak dan karakter masing- masing  personal.  Dengan  berbagai  macam  kepribadian  itulah  tampak  adanya  perbedaan kualitas dan kuantitas antara manusia satu dengan lainnya dalam pandangan masyarakat. Ada berbagai cara  untuk mengenal  kepribadian  seseorang, salah satunya melalui  bentuk tulisan tangan  dengan  huruf-huruf  alfabet  spesifik.  Pada  penelitian,  tulisan  tangan  hanya  dibatasi pada huruf ‘t’ saja dan telah dihasilkan dari 26 citra ‘t’ training yang sebelumnya diproses menggunakan metode PCA, terdapat  10 citra sesuai dengan jenis ‘t’ ke-1 dan 16 citra sesuai dengan jenis ‘t’ ke-2 dan tidak ada citra yang seuai dengan jenis ‘t’ ke-3.
Kata Kunci : Kepribadian, PCA, RBFNN, Tulisan tangan

## 1. PENDAHULUAN
Kepribadian  merupakan  salah  satu  modal utama  dalam  mengukur  tingkat  kesuksesan  manusia dalam  menjalankan  kehidupan,  karena  dengan kepribadian  tersebut  manusia  dapat  menunjukkan hal-hal  khusus  dari  dirinya  yang  berbeda  dengan manusia  yang  lain.  Dengan  kata  lain,  kepribadian menjadi  tolok  ukur  dalam  menentukan  kualitas seseorang di mata manusia lainnya  (Gomma, 2006).
Seiring dengan perkembangan zaman, berbagai  macam  cara  membaca  kepribadian  terus bermunculan  baik  melalui  bentuk  bahasa  verbal (ucapan/lisan)  maupun  non  verbal  (bahasa  tubuh) mulai  dari  ekspresi  wajah,  cara  berpakaian,  bentuk tulisan  tangan  dan  banyak  lainnya  (Pratama,  2015). Ketertarikan bentuk tulisan tangan untuk menggambarkan kepribadian seseorang telah diungkapkan  oleh  Aristoteles  lebih  dari  2000  tahun yang  lalu,  sehingga  pada  tahun1622  seorang  ahli fisika  dan  Profesor  Filosofi  Universitas  Bologna menerbitkan sebuah buku mengenai analisis karakter melalui  bentuk  tulisan  tangan  yang  saat  ini  lebih dikenal dengan istilah grafologi (Achsinfina, 2008).
Saat ini, grafologi banyak dimanfaatkan dalam dunia  kriminalitas  dan  dunia  manajemen.  Sebagai salah  satu  contoh  penerapannya,  dalam  dunia perusahaan  yang  akan  merekrut  banyak  karyawan, tidak  mungkin  tulisan  tangan  akan  dianalisis  satu persatu  oleh  orang  yang  ahli  dalam  waktu  yang singkat, oleh karena itu diperlukan sebuah teknologi program  komputer  yang  dapat  mempermudah penganalisaan tersebut. Salah satu teknik pengenalan pola bentuk tulisan tangan ( handwriting recognition ) yang  saat  ini  masih  sangat  akurat  digunakan  pada program  komputer  adalah  algoritma  jaringan  saraf tiruan Radial  Basis  Fuction yang  sebelumnya dilakukan pengekstraksian citra untuk menghilangkan noise nya  menggunakan  metode Principal Component Analysis (Hidayat, 2014). Jaringan  syaraf  tiruan  atau Neural  Network (NN) telah  digunakan  secara  luas  dalam  bidang pengenalan  pola  dan  pada  umumnya  menunjukkan kelebihan dibandingkan dengan metode pembelajaran lainnya, sifat generalisasi dan kemampuan  adaptasinya,  serta  kekuatan  khasnya dalam  melakukan  pemetaan  secara non  linear . Metode  Jaringan  Syaraf  terus  dikembangkan  sejak tahun  1940-an  sampai  tahun  1988  dikembangkan menjadi  fungsi  radial  basis. RBF merupakan  model NN dimana  jarak  antara  vektor input dan  vektor output merupakan input fungsi  aktivasi  dari  lapisan tersembunyi (hidden  layer) . RBF memiliki  tiga lapisan  yaitu  lapisan input ,  lapisan  tersembunyi (hidden  layer) dan  lapisan output .  Lapisan  tersebut saling  terhubung  lapisan input menuju  lapisan tersebunyi (hidden  layer) bersifat non-linear dan lapisan  tersembunyi (hidden  layer) menuju  lapisan output bersifat linear pada  lapisan  ini  model radial basis function ( RBF ) bekerja (Juliaristi, 2014).
Radial  Basis  Function  Neural  Network (RBFNN)  telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai penelitian, misalnya penelitian dengan menggunakan pemodelan radial basis function telah dilakukan oleh Jariah et  al, (2008)  tentang  pengenalan  pola  tanda tangan  menggunakan  metode moment  invariant dan jaringan  syaraf radial  basis  function. Penelitian  ini menghasilkan error pelatihan  sebanyak  12%  dan akurasi  klasifikasi  pengenalan  mencapai  80%. Sedangkan  untuk  data  pengujian error yang  terjadi 20%    dengan  akurasi  80%.  Penelitian  yang  terbaru dilakukan  oleh  Juliaristi  (2014)  untuk  peramalan dengan model Radial Basis Function Neural Network pada  data  kasus  demam  berdarah  di  D.I.Y  yang menghasilkan MAPE dan MSE training masing- masing 0,4919% dan 5.144, MAPE dan MSE testing 0,786% dan 11.348% .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Kepribadian
Kepribadian  dalam  bahasa  Inggris  disebut
“ personality ”,  yang  berasal  dari  bahasa  latin “ persona ”, yang berarti topeng. Kata persona lambat laun  menjadi  istilah  yang  mengacu  pada  gambaran sosial  atau  peran  tertentu  pada  diri  individu.Istilah kepribadian dalam pengertian populer dapat dikategorikan menjadi dua, yaitu: keterampilan atau kecakapan  sosial  dan  kesan  yang  paling  menonjol yang  dimiliki  seseorang  terhadap  orang  lain (Sunaryo, 2002).
Contoh  kepribadian  yang  termasuk  pada kategori  pertama  adalah  si  A,  orangnya  kaku  dan keras sehingga tidak dapat menjalin hubungan yang harmonis dengan temannya. Contoh kategori kedua, misalnya  anak  memiliki  kepribadian  pemberani, penakut, pemalu, periang, agresif, atau penurut. Pada umumnya  kepribadian  individu  digambarkan  secara dikotomi, yaitu ke dalam kepribadian baik dan buruk (Asterina, 2012).

## 2.2 Grafologi
Grafologi  adalah  suatu  ilmu  yang  didasarkan pada hubungan antara pikiran bawah sadar seseorang dan  tulisan  tangan  sebagai  dua  jalan  yang  saling berhubungan.  Hubungan  tersebut  menghasilkan tulisan tangan yang mereflesikan pikiran bawah sadar seseorang.  Grafologi  juga  merupakan  alat  tes  multi bahasa  karena  tidak  menganalisis  isi  tulisan  dari tulisan  sehingga  penggunanya  sangat  leluasa  untuk menentukan  karakter,  seperti  kejujuran,  kestabilan emosi,  kemungkinan  bertindak  kasar,  dan  tingkat emosi.  Keakuratan  analisis  grafologi  di  atas  90  % (Achsinfina, 2008).
Pengenalan  Bentuk  Tulisan  Tangan  huruf Alphabet Spesifik ‘t’. Huruf t dapat menggambarkan sikap seseorang terhadap suatu profesi, terhadap citra diri  yang  ditampilkan  dan  merupakan  huruf penghargaan  pada  nilai  diri  dan  harga  diri.  Huruf  t juga  menggambarkan  antusiasme,  keteguhan  hati,
dan  motivasi.  Bar  dari  huruf  t  dapat  merefleksikan sikap  perilaku  seseorang pada  suatu  waktu  terhadap pemikiran  karir  dan  juga  harapan.  Bentuk  dan deskripsi  huruf  t  dapat  dilihat  pada  Tabel  1 (Rachmawati, 2011).
Tabel 1 Bentuk dan Deskripsi Huruf t t-bars Nama Deskripsi t-bar horizontal Individu  yang  tenang dan dapat mengendalikan diri dalam berfikir dan bertindak t-bar up turned Individu  yang  optimis, dinamis, dan termotivasi, memiliki pribadi  yang  semangat, percaya diri, dan antusias t-bar  down turned Individu yang suka bergantung  pada  orang lain,  mudah  putus  asa dan pasrah

## 2.3 Citra Digital
Citra  digital (digital  image )  adalah  citra kontinyu f(x,y) yang  sudah  didiskritkan  baik koordinat  spasial  maupun  tingkat  kecerahannya. Setiap  titik  biasanya  memiliki  koordinat  sesuai dengan posisinya dalam citra. Koordinat ini lazimnya dinyatakan  indeks u dan v hanya  bernilai  bilangan bulat  positif,  yang  dapat  dimulai  dari  0  atau  1 (Supatman,  2010).  Satuan  atau  bagian  terkecil  dari sebuah citra disebut piksel. Umumnya citra dibentuk dari  pesegi  empat  yang  teratur  sehingga  jarak horizontal dan vertikal antara piksel satu dengan yang lain  adalah  sama  pada  seluruh  bagian.  Piksel  (0,0) terletak  pada  sudut  kiri  atas  citra,  dimana  indeks u bergerak  ke  kanan  dan  indeks v bergerak  ke bawah. Untuk  menunjukkan  koordinat  (m-1,n-1) digunakan posisi kanan bawah dalam citra berukuran m x n piksel. Hal ini berlawanan untuk arah vertikal dan horizontal yang berlaku pada sistem graﬁk dalam matematika  yang  diperlihatkan  pada  persamaan berikut:
𝑓(𝑥, 𝑦) = [ 𝑓(0,0) 𝑓(0,1) 𝑓(0, 𝑚 − 1) 𝑓(1,0) 𝑓(1,1) 𝑓(1, 𝑚 − 1) 𝑓(𝑛 − 1,0) 𝑓(𝑛 − 1,1) 𝑓(𝑛 − 1, 𝑚 − 1) ] 2.3.1 Ekstraksi Ciri Principal Component Analysis (PCA)
Principal Component Analysis (PCA) pertama kali  ditemukan  oleh  Turk  pada  tahun  1991  yang digunakan  untuk  pengenalan  citra  wajah.  PCA merupakan metode untuk menemukan pola dari data dalam dimensi banyak. Fungsi dari PCA adalah dapat mengkompres  data  dengan  cara  ekstraksi  fitur  data tanpa menghilangkan informasi-informasi dalam data tersebut.  PCA  lebih  banyak  digunakan  untuk
keperluan ekstraksi fitur citra, dimana jumlah piksel dari  citra  jauh  lebih  besar  dibandingkan  dengan jumlah  data  sampel  yang  digunakan.  Untuk melakukan  proyeksi  sampel  matriks  dari  citra pelatihan, setiap citra pelatihan disusun dalam bentuk vektor baris (Hardiansyah, 2015).
Proyeksi  pada  PCA  merupakan  representasi himpunan data X ke dalam bentuk vektor eigen dari matriks varian-kovarian dari X . Vektor eigen dengan nilai eigen yang  besar  mempunyai  peranan  penting dalam  proses  perubahan  pada  nilai  matriks  piksel. Dengan cara membuang nilai eigen yang mendekati nol  tidak  akan  menyebabkan  hilangnya  informasi data atau hanya kehilangan informasi yang minimum.
PCA  memerlukan  masukan  data  yang mempunyai  sifat zero-mean pada  setiap  fiturnya. Sifat zero-mean pada  masing-masing  fitur  data  bisa didapatkan  dengan  mengurangi  semua  nilai  rata- ratanya.  Set  data X dengan  dimensi  M  x  N  dari persamaan  (1),  dimana  M  dan  N  adalah  baris  dan kolom.
𝑋 = | 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 21 𝑥 22 … 𝑥 1𝑁 … 𝑥 2𝑁 ⋮ ⋮ 𝑥 𝑀1 𝑥 𝑀2 ⋱ ⋮ … 𝑥 𝑀𝑁 | ( 1 )
Untuk fitur ke -j , dari persamaan (1) dicari nilai rata-ratanya sesuai dengan persamaan (2)
𝑥̅ 𝑗 = ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑛 𝑖𝑗=1 𝑛 ( 2 )
Langkah  selanjutnya  yaitu  semua  nilai  pada kolom  tersebut  dikurangi  dengan  rata-ratanya,  dan dirumuskan sebagai berikut:
𝑋′ 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 − 𝑥̅ 𝑗 ( 3 )
dengan 𝑋′ = 𝑥′ 𝑖𝑗 i = 1,2,….M j    = 1,2,….N 𝑥̅ 𝑗 = nilai rata-rata ke- j Selanjutnya dilakukan proses untuk mendapatkan matriks kovarian dari matriks 𝑋′ , yaitu C dengan menggunakan rumus berikut:
𝐶 = 1 𝑀 𝑋′𝑋′ 𝑇 ( 4 )
dengan 𝑋′ 𝑇 adalah matrik transpos dari 𝑋′ . Pada matriks C , elemen ke- ij adalah hasil kali elemen  baris  matriks 𝑋′ dengan  kolom  matriks 𝑋′ 𝑇 . Sifat-sifat  yang  dimiliki  oleh  matriks C adalah sebagai berikut:
a. C adalah matriks simetris bujur sangkar berukuran
b. Bagian  diagonal  utama  (dari  kiri  atas  ke  kanan bawah)  adalah  nilai  varian  masing-masing  fitur sesuai dengan indeks kolomnya.
c. Bagian  selain  diagonal  utama  adalah  kovarian  di antara pasangan dua fitur yang berkesusaian.
Jadi, matriks C merepresentasikan kovarian di antara  semua  pasangan  semua  pasangan  yang mungkin dari fitur data set matriks 𝑋′ . Nilai kovarian merefleksikan noise pada fitur.
Dari  persamaan  (4)  nilai eigen dan  vektor eigen dari  matriks  kovarian  dihitung  dengan menggunakan persamaan karakteristik berikut ini:
|𝐶 − 𝜆𝐼| = 0
(𝐶 − 𝜆𝐼)𝑣 = 0 ( 5 )
dengan C adalah matriks kovarian, I adalah matriks identitas, 𝜆 adalah nilai eigen , dan v adalah vektor eigen . Nilai eigen yang terbesar yang berkorespondensi  terhadap  nilai  vektor eigen yang terbesar  dipilih  menjadi Principal  Component (PC). Dari  persamaan  (5)  vektor eigen yang  disusun  dari yang terbesar ke yang terkecil dipilih menjadi vektor fitur yang terdapat pada persamaan (6)
𝑉𝐹 = (𝑒𝑖𝑔 1 , 𝑒𝑖𝑔 2 , … , 𝑒𝑖𝑔 𝑛 ) ( 6 )
Untuk mencari Principal Component dengan 𝑋′ sebagai rata-rata dihitung dari persamaan (3) dan (5) dengan rumus sebagai berikut:
𝑃𝐶 = 𝑋 ′ × 𝑣 ( 7 )
Langkah  berikutnya  melakukan  transformasi data dari persamaan (7) dan (.4) untuk menghasilkan PCA dengan X sebagai data awal.
𝑃𝐶𝐴 𝑑𝑎𝑡𝑎 = 𝑃𝐶 𝑇 × 𝑋′ 𝑇
( 8 )
2.4 Jaringan Saraf Tiruan Radial Basis Function (RBF)
Jaringan syaraf tiruan metode fungsi basis radial merupakan  JST  yang  memiliki  2  tahap  pelatihan. Pada  tahap  awal,  parameter  fungsi  basis  ditentukan secara  cepat  dengan  menggunakan unsupervised method yang  hanya  memerlukan  data input saja. Tahap kedua pelatihan ini adalah membawa hasil dari unit tersembunyi ke unit output secara linear . Fungsi basis radial merupakan fungsi yang  bergantung  pada jarak    antara    data    dengan  suatu      pusat    data (Juliaristi, 2014) .
Model  RBFNN menggunakan  fungsi  basis sebagai  fungsi  aktivasi  untuk  setiap neuron pada lapisan  tersembunyi.  Beberapa  fungsi  radial  basis adalah sebagai berikut (Sutijo, 2008):
• Fungsi Multiquadratic ∅(𝑥) = (𝑥 2 + 𝜎 2 ) 1/2
• Fungsi Inverse Multiquadratic
∅(𝑥) = 1/(𝑥 2 + 𝜎 2 ) 1/2
• Fungsi Gauss
∅(𝑥) = 𝑒𝑥𝑝(−𝑥 2 /2𝜎 2 ) Dengan x adalah norm  Euclidean antara vektor input x dengan pusat neuron tersembunyi  . Fungsi  aktivasi  yang  biasa  digunakan  dalam RBFNN adalah fungsi Gaussian. Berdasarkan fungsi basis  Gaussian,  maka  diperoleh  persamaan  sebagai berikut:
∅ 𝑗 (𝑋) = 𝑒𝑥𝑝 (− ‖𝑥−𝑐 𝑗 ‖ 2𝜎 2 2 ) ( 9 )
Dengan 𝑥 𝑖 : variable input ke- i, i = 1,2,….., p 𝑐 𝑗 : pusat neuron tersembunyi ke- j , j = 1,2,… m 𝜎 :  standar  deviasi  pusat/ center neuron tersembunyi
𝜎 = ( 1 𝑛 − 1 ∑(𝑐 𝑖 − 𝑐̅) 2 𝑛 𝑖=1 ) 1 2 ⁄
( 10 )
Arsitektur jaringan RBF terdiri dari lapisan input , lapisan tersembunyi, dan juga lapisan output . Contoh arsitektur Jaringan RBF dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Arsitektur JST RBF
Pada Gambar 2.6 di atas, terdapat komponen  vektor input  x , m buah  fungsi  basis sebagai fungsi aktivasi neuron tersembunyi dan satu buah output . Output yang  dihasilkan  dari  model RBFNN merupakan  kombinasi linear dari  bobot {𝑤 𝑗 } 𝑗=1 𝑚 dengan fungsi aktivasi ∅ 𝑗 (𝑥) dan dirumuskan sebagai berikut:
𝑦 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑚 𝑗=1 ∅ 𝑗 (𝑋) ( 11 )
dengan m : banyak fungsi aktivasi neuron tersembunyi
𝑤 𝑗 : bobot output ke-j ∅ 𝑗 (𝑥) : fungsi aktivasi neuron tersembunyi ke-j X : [x 1 x 2 …… x p ] yang merupakan vector

## 2.4.1 Struktur Jaringan RBF
1. Input Layer Input layer adalah bagian dari rangkaian jaringan syaraf  tiruan radial  basis  function sebagai  masukan untuk untuk melakukan proses pertama. Input layer ini membaca data dari faktor luar yaitu keluaran plant (unit sensor)
2. Hidden Layer Pada bagian ini terjadi aktivasi perumusan dalam pembentukan  system  algoritma  yang  dilakukan dalam  jaringan  RBF.  Lapisan  kedua  adalah  lapisan tersembunyi  dari  dimensi  yang  lebih  tinggi,  yang melayani suatu tujuan pada fungsi basis dan bobotnya dengan nilai yang berbeda (Nugroho, 2012).
Algoritma LMS ( Least Means Square) merupakan  salah  satu  algoritma  yang  digunakan
(2
.5)
Volume 7 No. 1, Desember 2021 - Mei 2022
untuk  pembelajaran  atau update bobot  jaringan.
Algoritma ini banyak digunakan karena kesederhanaan  prosesnya  dan  kemudahan  dalam komputasi.  Algoritma  LMS  akan  meminimalkan fungsi  rata-rata  kuadrat error .  Secara  matematis, algoritma LMS dituliskan sebagai berikut (Nugroho, 2012):
𝑤 𝑘+1 = 𝑤 𝑘 + 𝛼 ∗ 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 ( 12 )
Pada hidden layer ini selain memuat bobot juga memuat fungsi basis. Pada jaringan RBF fungsi basis ini  identik  dengan  fungsi Gaussian sesuai  dengan persamaan  (9) 3. Output Layer
Hasil  dari  penjumlahan  dan  perkalian  antara bobot  dengan  fungsi  basis  akan  menghasilkan keluaran  yang  disebut output  layer . Output  layer merespon  dari  jaringan  sesuai  dengan  pola  yang diterangkan  pada input layer.  Transformasi  dari ruang  masukan  ke  ruang hidden  unit adalah non linear ,  sedang  transformasi  dari  ruang hidden ke ruang keluaran adalah linear (Nugroho, 2012) .

## 2.4.2 K-Means Clustering
Algoritma K-Means diperkenalkan oleh J.B Mac Queen pada tahun 1976. Metode ini mempartisi data ke dalam cluster sehinggga data yang memiliki karakteristik  sama  akan  dikelompokkan  ke  dalam cluster yang  sama  dan  data  yang  mempunyai karakteristik  berbeda  akan  dikelompokka  ke  dalam kelompokyang lain (Uktarini, Arieshanti, & Saikhu, 2012).  Algoritma K-Means dicari  menggunakan Euclidian  distance seperti  pada  persamaan  (13) berikut:
𝑑 = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑐 𝑗 ) 2 𝑁 𝑗=1 ( 13 )
3. METODE PENELITIAN
3.1 Algoritma RBF
Adapun algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis  Function adalah  sebagai  berikut (Nugroho, 2012):
Proses pelatihan:
Langkah 1   :  Menentukan  fungsi  basis  yang  akan digunakan Langkah 2   :  Menentukan  center  tiap node pada hidden layer
Langkah 3   :  Menyediakan  bobot  sebanyak node pada hidden layer Langkah 4 : Inisialisasi bobot w =[0 0 0…….0]
Set  laju  konvergensi 0 < 𝛼 < 1 ,  menentukan maksimal dan MSE maksimal Langkah 5 : Untuk setiap sinyal latih, selama epoch <= 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑎𝑙 epoch dan atau MSE < = maksimal, kerjakan langkah 6-10 Langkah 6   :  Hitung  keluaran  node  pada hidden layer dari persamaan (9)
Langkah 7
:  Hitung  keluaran  jaringan  RBF
sesuai dengan persamaan (11) Langkah 8
:  Hitung  kesalahan  ( error )  antara sinyal  terhadap  d  dengan  keluaran  RBF y sesuai dengan persamaan (14).
error = d-y ( 14 ) Langkah 9 : Update bobot-bobot  fungsi  basis dan bobot basis dengan metode LMS dari persamaan (12)
Langkah 10: Hitung MSE = akar dari jumlah kuadrat error
MSE = 1 𝑁 ∑ (𝑑 𝑗 − 𝑦) 2 𝑁 𝑗=1 Dengan 𝑜 𝑗 adalah output jaringan dan 𝑡 𝑗 adalah target Langkah 11 : epoch = epoch +1

## Proses pengujian
Langkah 1
: Hitung keluaran node pada hidden layer dari persamaan (9)
Langkah 2 :  Hitung  keluaran  jaringan  RBF sesuai dengan persamaan (11)

## 3.2 Proses PCA dan RBF
Dari  persamaan  (1-8),  maka  dapat  diperoleh  nilai PCA center dan  PCA  data training dengan  rincian sebagai berikut:
PCA_Center = Citra Testing 1.0e+12 *
1.0809 + 0.0000i   1.4932 + 0.0000i   1.5255 - 0.0000i PCA_Data_Training =
1.0e+12 * Columns 1 through 5
1.1913 + 0.0000i   1.9165 - 0.0000i   1.0277 - 0.0000i 1.0812 + 0.0000i   1.7377 - 0.0000i Columns 6 through 10
1.3097 - 0.0000i   1.1010 - 0.0000i   1.7724 + 0.0000i 2.1534 + 0.0000i   2.4525 - 0.0000i Columns 11 through 15
2.2149  +  0.0000i      1.4035  +  0.0000i      1.0293  + 0.0000i   1.5156 + 0.0000i   1.7178 + 0.0000i Columns 16 through 20
1.5781 + 0.0000i   0.9841 - 0.0000i   1.5295 + 0.0000i 1.4641 + 0.0000i   1.4174 - 0.0000i Columns 21 through 25
1.8329 + 0.0000i   1.3278 - 0.0000i   2.0175 + 0.0000i 1.4960 + 0.0000i   0.9453 + 0.0000i Column 26
2.3305- 0.0000i
Dari 3 PCA center dan 26 PCA traininig, maka citra  dapat  diproses  menggunakan  metode  RBF. Langkah  awal  dalam    proses  ini  adalah  dengan menentukan  fungsi  basis  yang  akan  digunakan. Dalam  hal  ini  fungsi  basis  yang  digunakan  adalah fungsi basis Gaussian.
Selanjutnya  menentukan center tiap node pada hidden layer . Pada penelitian ini banyak center
Volume 7 No. 1, Desember 2021 - Mei 2022
( 𝑐 𝑖 )  yang  akan  digunakan  berjumlah  3 center yang berasal dari 3 macam tulisan tangan berupa huruf  ‘t’ yang dijadikan perbandingan untuk 26 data training . Berdasarkan hasil PCA, 𝑐 1 = 1,0809, 𝑐 2 = 1,4932, dan 𝑐 3 = 1,5255.
Langkah  selanjutnya  yaitu  menginialisasi bobot 𝑤 secara random dengan nilai acak antara 0 dan 1,  kemudian  set  laju  konvergensi 0 < 𝛼 < 1 . Learning rate pada penelitian ini ditentukan, 𝛼 = 0.1 dengan maksimal epoch 100.
Langkah  selanjutnya  yaitu  mencari  nilai 𝜎 (standar deviasi) dengan persamaan (10) untuk dapat menghitung keluaran node pada hidden layer sesuai persamaan (9).
Untuk X 1 (Data PCA training ke- 1) = 1,1913 Diketahui: 𝑐 1 = 1,0809
𝑐 2 = 1,4932 𝑐 3 = 1,5255. 𝑐̅ = 1,0809 + 1,4932 + 1,5255
3 = 1,3665
Hasil  dari 𝑐 1 , 𝑐 2 , 𝑐 3 dan 𝑐̅ dimasukkan  pada persamaan (10), sehingga diperoleh 𝜎 =
( (1,0809−1,3665)2+(1,4932−1,3665)2+(1,5255−1,3665)2 2 ) 1 2 ⁄
= 0,2475 Maka dapat dicari nilai ∅ 1 (𝑋), ∅ 2 (𝑋), ∅ 3 (𝑋) dari persamaan (9)
∅ 1 (𝑋) = 𝑒𝑥𝑝 (− 1 2 ( 𝑋
1 − 𝑐 1 𝜎 ) 2 ) = 𝑒𝑥𝑝 (− 1 2 ( 1,1913 − 1,0809 0,2475 ) 2 )
= 2,6188
∅ 2 (𝑋) = 𝑒𝑥𝑝 (− 1 2 ( 𝑋 1 − 𝑐 2 𝜎 ) 2 ) = 𝑒𝑥𝑝 (− 1 2 ( 1,1913 − 1,4932 0,2475 ) 2 )
= 1,9743
∅ 3 (𝑋) = 𝑒𝑥𝑝 (− 1 2 ( 𝑋 1 − 𝑐 3 𝜎 ) 2 ) = 𝑒𝑥𝑝 (− 1 2 ( 1,1913 − 1,5255 0,2475 ) 2 )
= 1,8066 Langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung  keluaran jaringan RBF dari persamaan (11) 𝑦 1 = 𝑤 1 ∅ 1 + 𝑤 2 ∅ 2 + 𝑤 3 ∅ 3 = 0,1 . 2,6188+ 0,1 . 1,9743+ 0,1 . 1,8066 = 0,63997 Menghitung  kesalahan error antara  sinyal terhadap  d  dengan  keluaran  RBF  y  sesuai  dengan persamaan  (14). d diperoleh dari hasil jarak euclidian minimal,  yaitu  jarak  antara  data  ke-i  dengan center ke-j dengan persamaan (13) 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 1 = |𝑋 1 − 𝑐 1 |
= 0,1104 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 2 = |𝑋 1 − 𝑐 2 |
= 0,3019 𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘 3 = |𝑋 1 − 𝑐 3 | = 0,3342 Dari persamaan (9), antara jarak 1, 2, dan 3, nilai minimum diperoleh dari jarak 1 dengan nilai 0,1104. Maka dapat diperoleh nilai 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 . 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝑑 1 − 𝑦 1 =   −0,52957
Selanjutnya  update  bobot-bobot  fungsi  basis dengan metode LMS sesuai dengan persamaan (12). Metode ini berfungsi meminimalkan fungsi rata-rata kuadrat error . 𝑤 𝑘+1 = 𝑤 𝑘 + 𝛼 ∗ 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 = 0,047043 Langkah  selanjutnya  menghitung Mean  Square Error (MSE)
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑁 ∑ (𝑑 − 𝑦) 2 𝑁
𝑗=1 = 0,0419

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  proses  manual  Pengenalan  kepribadian dapat disimulasikan dengan MATLAB R2013a. Hasil GUI untuk pengenalan kepribadian dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Tampilan GUI Pengenalan Kepribadian
Dari tampilan GUI tersebut, dengan meng input kan data ‘t’ dari citra training dan mengisi kolom sesuai dengan ketentuan max epoch = 100, dan learning  rate =  0,1,  selanjutnya  citra  ‘t’  dapat diproses sehingga menghasilkan ‘t’ sesuai karakteristik  yang  telah  ditentukan  sebelumnya sesuai  dengan  Tabel  1.  Contoh  hasil  pengenalan tersebut  dapat  dilihat  pada  Gambar  4  dengan input citra ke-16.
Gambar 4 Hasil Pengenalan Tulisan Tangan ‘t’ jenis ke-2
Dari 26 citra tulisan tangan yang diperoleh, maka dapat diketahui hasil PCA sekaligus hasil pengenalan kepribadian  dengan  Metode Radial  Basis  Function Neural Network (RBFNN). Hasil simulasi pengenalan  kepribadian  seseorang  melalui  bentuk tulisan tangan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Hasil Pengenalan MATLAB NO Citra Hasil PCA Hasil RBFNN (Jenis ‘t’ ke-) 1. 1.1913 1 2. 1.9165 1 3. 1.0277 1 4. 1.0812 1 5. 1.7377 1 6. 1.3097 1 7. 1.1010 1 8. 1.7724 2 9. 2.1534 1 10. 2.4525 2 11. 2.2149 2 12. 1.4035 1 13. 1.0293 2 14. 1.5156 2 15. 1.7178 2 16. 1.5781 2 17. 0.9841 1
18. 1.5295 2 19. 1.4641 2 20. 1.4174 2 21. 1.8329 2 22. 1.3278 2 23. 2.0175 2 24. 1.4960 2 25. 0.9453 2 26. 1.3305 2
Keterangan:
1  =  Individu  yang  tenang  dan  dapat  mengendalikan diri dalam berfikir dan bertindak
2 = Individu yang optimis, dinamis, dan termotivasi, memiliki pribadi yang semangat, percaya diri, dan antusias
3 = Individu yang suka bergantung pada orang lain, mudah putus asa dan pasrah

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa metode Radial Basis  Function Neural Network dapat mengenal  kepribadian  seseorang  melalui  bentuk tulisan tangan ‘t’ dengan 10 citra sesuai dengan jenis ‘t’ ke-1 dan 16 citra sesuai dengan jenis ‘t’ ke-2 dan tidak ada citra yang seuai dengan jenis ‘t’ ke-3 dengan masukan hasil PCA 26 citra training .
Untuk  penelitian  sekanjutnya  disarankan  untuk data  yang  akan  dipakai  tidak  hanya  beracu  kepada huruf  saja,  bisa  saja  menggunakan  kemiringan, tekanan , ataupun arah tulisan.

## DAFTAR PUSTAKA
Gomma, A. B. (2006). Melejitkan Kepribadian Diri. Sukoharjo: Samudera. Achsinfina.  (2008). Menguak  Rahasia  Tulisan Tangan. Jakarta: Puspa Populer. Hidayat,  I.  (2014).  Pengenalan  Bentuk  Tulisan
Tangan  "i"  dan  "t"  untuk  Memprediksi Karakter Psikologi Seseorang Menggunakan  Algoritma  Jaringan  Saraf Tiruan Propagasi Balik. In Skripsi. Jakarta: Universitas Pendidikan Indonesia. Hardiansyah, B. (2015). Pengenalan Ekspresi Wajah Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Kohonen Self. In Tesis. Surabaya: ITS. Juliaristi,  F.  (2014).  Peramalan  Banyak  Kasus Demam Berdarah di DI Yogyakarta dengan Model  Radial  Basis  Function  Neural Network.
In
Skripsi. Yogyakarta: Universitas Negeri Yogyakarta. Nugroho, M. A. (2012). Adaptive Genetic Algorithm (AGA)  R adial  Basis  Function  Neural Network (RBFNN)  untuk  Klasisikasi  .  In Skripsi. Surakarta:  Universitas  Sebelas Maret. Hardiansyah, B. (2015). Pengenalan Ekspresi Wajah Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan Kohonen Self. In Tesis. Surabaya: ITS. Jariah,  A.,  Irawan,  M.  I.,  &  Mukhlash,  I.  (2011).
Pengenalan Pola Tanda Tangan Menggunakan Metode Invariant dan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Radial  Basis Function. Prosiding  Seminar  Nasional Penelitian,  Pendidikan  dan  Penerapan MIPA (p.  87).  Yogyakarta:  Universitas Yogyakarta. Juliaristi,  F.  (2014).  Peramalan  Banyak  Kasus Demam Berdarah di DI Yogyakarta dengan Model  Radial  Basis  Function  Neural Network. In Skripsi. Yogyakarta: Universitas Negeri Yogyakarta. Pratama,  Y.  (2015). 1  Menit Bisa  Membaca  Wajah, Pikiran,  dan  Karakter. Yogyakarta:  Real Books. Sunaryo.  (2002). Psikologi  untuk  Keprawatan. Jakarta: Penerbit Buku Kedokteran EGC. Supatman. (2010). Identifikasi tulisan tangan dengan Metode  Alihragam  Gelombang  Singkat untuk Memprediksi Kematangan Emosional. SNPPTI 2010 (p. 75). Yogyakarta: SNPPTI. Sutijo,  B.  (2008).  Jaringan  Saraf  Tiruan  Fungsi Radial basis untuk Pemodelan Data Runtun Waktu. In Disertasi. Yogyakarta: UGM. Uktarini,  R.,  Arieshanti,  I.,  &  Saikhu,  A.  (2012). Pengembangan
Perangkat Lunak Menggunakan Metode Radial Basis
Function  Network Untuk  Prediksi  Penyakit Kanker Payudara. ITS