## PENGENALAN POLA TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION
Barry Ceasar Octariadi 1) , Yulrio Brianorman 2)
1,2) Teknik Informatika/Teknik,Universitas Muhammadiyah Pontianak
1,2) Jln. Jend. A.Yani No.111, Pontianak Email: 1 barry.ceasaro@unmuhpnk.ac.id, 2 y.brianorman@unmuhpnk.ac.id

## Abstrak
Tanda-tangan  merupakan  fitur  biometrik  yang  dapat digunakan  untuk  memverifikasi  identitas  seseorang. Penelitian ini menyajikan pengenalan pola tanda tangan menggunakan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation  (JST-BP)  pada  100  contoh  tanda- tangan.  Dimana  hasil  pengenalan  pola  akan dibandingkan akurasinya dengan metode Support Vector Machine  (SVM). Menggunakan  ekstraksi  ciri  vertical splitting,  horizontal  splitting  untuk  mendapatkan  nilai sudut dan nilai jarak sebagai ciri dari standa tangan yang selanjutnya  akan  di  proses.  Klasifikasi  Jaringan  saraf tiruan dengan metode pembelajaran  jaringan saraf tiruan backpropagation (JST-BP). Jaringan saraf tiruan dengan metode  pembelajaran  Backpropagation  yang  digunakan terdiri dari 100 input, 3 hidden layer dan 2 output, fungsi pembelajarannya  menggunakan  resilient  backpropagasi. JST-BP    memiliki  akurasi  dalam  memverifikasi  sebesar 98.5%  Pada  tanda-tangan  Traced,  JST  dengan  metode backpropagation  masih  dapat  mmgverifikasi  dengan akurasi  82% sedangkan  SVM  memiliki  akurasi  dalam mengidentifikasi  sebesar  94.5%.  Pada  tanda-tangan Traced  ,  JST  dengan  metode  backpropagation  masih dapat mengidentifikasi dengan akurasi 74%, sedangkan untuk  SVM  tanda-tangan  baru  tidak  bisa  diidentifikasi dengan akurasi 51 %.
Kata kunci : Tanda-tangan, Jaringan saraf tiruan Backpropagation, vertical horzontal splitting, support vector machine

## 1. Pendahuluan
Tanda tangan ( signature ) adalah sebuah tanda ( sign ) atau symbol yang merupakan versi miniature dari pemiliknya. Tanda  tangan  bukanlah  sembarang  tanda  atau  symbol, tetapi  merupakan  symbol  yang  secara  legal  dan merupakan  gambaran  asli  dari  pemiliknya.  Dalam kehidupan  sehari-hari,  tanda  tangan  digunakan  sebagai identifikasi dari pemiliknya dan keberadaan tanda tangan dalam  sebuah  dokumen  menyatakan  bahwa  pihak  yang menandatangani,  mengetahui  dan  menyetujui  atau pengesahan seluruh isi dari dokumen.  Pembubuhan tanda tangan sering dijumpai pada kegiatan administrasi instansi Pemerintahan  maupun  swasta,  seperti  pada    perbankan, yaitu: transaksi penarikan uang secara tunai, penyetoran, kliring  giro  dan  transaksi  lainnya.  Pada  saat  mengenali
suatu  tanda  tangan  secara  visual  memang  cukup  mudah untuk  dilakukanya,  dan  jika    banyak  dokumen  yang  di validasi berdasarkan tanda tangan pihak yang berwenang maka hal ini akan membutuhkan waktu yang lebih banyak dan  apabila  dilakukan  oleh  satu  orang,  maka  akan membinggungkan karena harus mencocokan setiap tanda tangan pada arsip yang satu dengan yang lainnya. Hal ini menarik  perhatian  peneliti  untuk  melakukan  penelitian yang  akan  membuat  suatu  aplikasi  identifikasi  tanda tangan  yang  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan komputer,  sehingga  akan  menghemat  waktu  jika dibandingkan  secara  manual.  Pencocokan  karakteristik tanda tangan dengan pemiliknya dapat dilakukan dengan menggunakan  komputer,  sehingga  akan  menghemat waktu jika dibandingkan dengan dilakukan secara manual. Dalam  penelitian  ini,  pendekatan  baru untuk  identifikasi tanda  tangan  didasarkan  pada  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation (JST-BP). Backpropagation merupakan algoritma  umum  dari  jaringan  saraf  tiruan.  Pada  proses pembelajaran  algoritma Backpropagation termasuk kategori  metode supervised  learning. Metode  pelatihan menggunakan algoritma ini dapat menghasilkan keseimbangan  antara  kemampuaan  jaringan  untuk mengenali  pola  yang  digunakan  selama  pelatihan  serta kemampuan  jaringan  memberikan  respon  yang  benar terhadap pola masukan serupa namun tidak sama dengan pola yang dipakai selama pelatihan.
Dengan  jaringan  saraf  tiruan  Bacpropagation  ini, beberapa  contoh  tanda  tangan  akan  diberikan  untuk dilakukan proses pembelajaran atau pelatihan (trainning) agar nantinya JST ini dapat melakukan proses pengenalan ketika  menerima  input  tanda  tangan  yang    akan  diuji (testing).
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [1] kinerja  sistem  identifikasi  menggunakan  Jaringan  Saraf Tiruan Backpropagation .  pada  pelatihan  yang  berbeda efisiensi  tahapan  ditemukan  di  atas  lebih  dari  95% keberhasilan.  Dalam  penelitian  [2]  untuk  masalah identifikasi tanda tangan otomastis telah mendapat sedikit perhatian  dibandingkan  dengan  masalah  verifikasi  tanda tangan  manual.  Penelitian  ini  menyajikan  sebuah verifikasi  tanda  tangan  seseorang  dengan  mencocokan tanda tangan yang ada di database.dengan menggunakan metode  Backpropagation  (BP)  bahwa  sistem  aplikasi memiliki  persentase  95%  tingkat  keberhasilan  untuk mengidentifikasi  tanda  tangan  dari  pengujian  data terlatih,sementara  itu  memiliki  hanya  88%  persentase
tingkatkeberhasilan  dari  pengujian  dari  bagian  luar database..Dan pada penelitian [3], Backpropagation (BP) digunakan  untuk  memverifikasi  dan  mengklasifikasikan tanda penelitian mengevaluasi sistem kinerja dan tingkat verifikasi 94,27%.

## 2. Metode Penelitian
Pengenalan  tanda  tangan  dengan  metode  Jaringan Saraf Tiruan Bacpropagation

## Gambar 1. Rancangan Pengenalan Tanda Tangan
Pada rancangan sistem pengenalan tanda tangan Gambar 1. adalah gambaran umum dari proses yang akan dilakukan  oleh  Support  Vector  Machine  dan  Jaringan Saraf Tiruan Bacpropagation. Yang dimulai dari
• Responden
Responden  terdiri  dari  100  orang  responden  yang memberikan 3 tanda tangan pada setiap orangnya. Setiap contoh  tanda  tangan  dikoleksi  pada  kotak  tepi  dengan ukuran  7x4  cm,  dengan  menggunakan  alat  tulis  dan menggunakan  kertas  putih.  Setiap  kertas  berisikan  tiga buah  kotak  contoh  tanda  tangan  yang  nantinya  akan  di scan  dan  disimpan  agar  contoh  tanda  tangan  tersebut dapat digunakan untuk referensi selanjutnya.
• Data
Setelah di-scan, dengan menggunakan tools. Image yang terdapat  pada  kertas  diolah  terlebih  dahulu  dengan memotong  gambar-  gambar  tersebut  sehingga  gambar dengan ukuran 300x100 pixel, kemudian gambar tersebut diperbaiki  tingkat  kontrasnya.  Gambar-gambar  tersebut nantinya merupakan input data dan data uji yang berupa citra tanda tangan.
• Proses Pelatihan
Setelah citra digital berupa citra tanda tangan telah siap di  proses,citra  akan  dikenakan  proses  pra-pengolahan yang terdiri dari proses konversi rgb menjadi grayscale, lalu  dilakukan  penapisan  menggunakan  Median  Filter untuk membuang derau salt&pepper yang timbul ketika proses scan  paper .  Masih  dalam  tahap  pra-pengolahan, proses  dilanjutkan  dengan  segmentasi  menggunakan algoritma  Otsu  untuk  mendapatkan  bagian  objek ( foreground ) yakni bagian tanda tangan, kegiatan ini akan menghasilkan  citra  biner.  Kemudian  proses  dilanjutkan dengan  penipisan  ( thinning )  agar  didapat  tanda  tangan yang  lebarnya  1  piksel.  Proses  berikutnya  yang  masih merupakan bagian dari pra-pengolahan adalah centering , yakni proses yang menempatkan objek tepat di koordinat tengah dari citra. Proses ini didasarkan pada nilai Center of Gravity atau Pusat Titik Massa tanda tangan. Proses ini sangat  penting  untuk  proses  ekstraksi  ciri  karena merupakan  koordinat  referensi  untuk  mendapatkan  ciri dari  semua  citra  tanda  tangan.  Ukuran  citra  hasil  pra-
pengolahan tidak berubah yakni 300 x 100 piksel. Preprocessing akan menghasilkan citra yang telah bersih dari noise sehingga citra sesuai dengan yang diinginkan dan  dilakukan proses ekstraksi ciri untuk mendapatkan fitur-fitur  yang  merupakan  representasi  dari  setiap  citra tanda  tangan.  Setiap  citra  tanda  tangan  akan  memiliki vektor ciri berukuran 1 x 120. Setelah didapat fitur maka selanjutnya adalah proses pelatihan atau training dengan JST-BP.
• Proses Pengujian
Setelah didapat hasil dari pelatihan atau training dengan Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation yang  berupa representasi  dari  setiap  kelas  ,akan  dilakukan  pengujian dengan  data  uji.  Sebelum  dilakukan  pengujian,  data  uji terlebih dahulu dipreprocessing dan selanjutnya dilakukan pengujian dengan Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation dengan  membandingkan  hasil  training  dan  data  uji, diketahui data uji masuk di kelas yang mana dari hasil data training  Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation sebelumnya.
• Hasil
Setelah  dilakukan  proses  preprocessing,  ekstraksi ciri,pelatihan,pengujian  akan  didapat  sebuah  citra  tanda tangan  yang  sesuai  dengan  hasil  proses  pelatihan  dan proses  pengujian  pada    Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation

## 2.1 Rancangan Preprocessing
Proses  Prepocessing  adalah  pemrosesan  awal  bertujuan untuk mengolah citra agar dapat diambil karakteristiknya.Tahap  dalam  pemrosesan  awal  dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Proses Preprocessing
Pertama  yang  dilakukan  adalah  membaca  tanda  tangan yang diambil dari bank Data Sampel Tanda Tangan.Yang seterusnya akan dikonversi menjadi gray scale. Citra warna diubah menjadi citra gray scale format BMP berukuran  300x100 piksel. Tujuan pembuatan  citra  gray scale  adalah  menyederhanakan  perhitungan  dengan mengubah  representasi  nilai-nilai  komponen  RGB  pada koordinat piksel,sebuah citra yang hanya mempunyai nilai derajat  keabuan  yang  biasanya  disebut  citra grayscale . Proses ini dilakukan dengan persamaan (1) dengan matrik berdimensi MxNx3 menjadi MxNx1[4].
Grayscale = 0,299R+0.587G+0,114B (1) Filter dengan Median  Filter bertujuan untuk menghilangkan noise atau derau pada citra misalnya jenis salt  and  pepper  noise atau  bisa  disebut  dengan  derau impulse.  Dimana  Median  Filter  ini  dikenakan  kepada piksel  citra  tanda  tangan  yang  sudah  di  deteksi  sebagai noise.
Segmentasi  dengan  menggunakan  Metode  Otsu  Metode
Otsu  ini  didasarkan  pada  histogramnya.  Histogram menunjukkan  sebarang  nilai  intensitas  dari  tiap  piksel pada  citra  dalam  1  dimensi.  Jadi  sumbu  x  biasanya menyatakan  level  intensitas  yang  berbeda  sedangkan sumbu  y  menyatakan  jumlah piksel  yang  memiliki  nilai intensitas tersebut. Dengan menggunakan histogram kita bisa  melakukan  pengelompokan  terhadap  piksel-piksel dalam  citra.  Pengelompokan  ini  didasarkan  pada  nilai ambang batas atau threshold . Nilai threshold ini menjadi objektif atau tujuan dari metode Otsu. Dasar dari metode Otsu adalah perbedaan intensitas dari piksel-piksel yang dipisahkan  dalam  kelas-kelas  tertentu.  Sebuah threshold yang  mampu  memisahkan  kelas-kelas  sehingga  piksel- piksel antar kelas memiliki nilai intensitas yang berbeda maka threshold tersebut  dikatakan  sudah  optimal.  Jadi tampak bahwa metode Otsu ini segmentasinya didasarkan pada nilai intensitas dari piksel-piksel pada citra. Penipisan  citra  ( Thinning )  yang  dimaksudkan  untuk mengubah citra menjadi hanya berukuran satu piksel saja. Pada  proses  ini  data  citra  tetap  dipertahankan  keutuhan kurva  citra  dan  sekaligus  tidak  mengubah  ukuran  citra dengan  menghapuskan  piksel-piksel  yang  terdapat  pada ujung-ujung citra.
Setelah  dilakukan Thinning dilakukan  centering  ketika kita menulis sebuah karakter yang akan digunakan sebagai inputan data, kadang kita lihat tulisan cenderung berada pada  satu  sisi  tertentu.  Untuk  itu  inputan  data  tersebut harus ditempatkan ditengah pada suatu form tertentu. Hal ini bertujuan untuk memfokuskan objek inputan data. Setelah  dilakukan  proses grayscale,  median  filter, segmentasi dengan metode otsu, penipisan ( thinning ) dan terakhir dilakukan centering dihasilkan sebuah citra tanda tangan  2  dimensi  dengan  ukuran  300x100  pixel  dengan format BMP dan disimpan ke database untuk selanjutnya dilakukan proses ekstraksi ciri.
Setelah  didapat  hasil prepocessing pada  setiap  tanda tangan  dari  semua  proses  dari prepocessing disimpan  di data  base  dengan  folder  ‘preproc_input’  dan ‘preproc_train’.

## 2. 2  Rancangan Proses Ekstraksi Ciri Tanda Tangan
Gambar 3. Proses Ektrasi Ciri [5]
Pada Gambar 3 hasil dari Prepocessing sebelumnya yaitu proses grayscale, median filter, segmentasi dengan metode otsu , Thinning dan terakhir dilakukan centering dihasilkan sebuah  citra  tanda  tangan  2  dimensi  dengan  ukuran 300x100  pixel  dengan  format  BMP  dan  disimpan  ke database untuk selanjutnya dilakukan proses ekstraksi ciri. Selanjutnya  dilakukan  proses  ekstrasi  ciri  dengan berdasarkan  2  feature Feature  points  based  on  vertical splitting dan  horizontal splitting, Feature points based on vertical  grid  and  horizontal  grid. Pertama  dilakukan dengan  me-load  atau  memanggil  folder  ‘preproc_input’ dan  ‘preproc_train’,  diproses  ekstraksi  ciri.  Setekah didapat  citra  yang  akan  di  ekstraksi  ,  selanjutnya
ditemukan center of gravity yang mana citra ditempatkan di tengah atau center pada window yang telah ditentukan, agar mempermudah proses dalam ekstraksi ciri.
Titik tengah dari citra merupakan koordinat referensi yang akan  digunakan  untuk  mendapatkan  CoG  ( Center  of Gravity ) lanjutan  yang  akan  digunakan  sebagai  bagian dari  proses  pengambilan  ciri  citra.  Pada  proses menemukan CoG berdasarkan vertical splitting , langkah awal adalah dengan membagi citra menjadi 2 bagian kiri dan  kanan  menggunakan  garis  vertikal  (tegak)  terhadap koordinat dari titik tengah citra. Proses menemukan CoG selanjutnya dilakukan dengan langkah – langkah dengan persamaan (2) dan (3)[5].
XCG =   Σ 𝑋 W/ΣW (2)
YCG =   Σ 𝑌 W/ΣW (3)
1. Feature points based on vertical splitting.
Pada proses vertical splitting , langkah awal  menemukan CoG berdasarkan vertical splitting dengan membagi citra menjadi  2  bagian  kiri  dan  kanan  menggunakan  garis vertikal (tegak) terhadap koordinat x dari titik tengah citra. Ini  adalah  prosedur  untuk  menghasilkan  fitur  poin berdasarkan  pembelahan  secara  vertical,  dengan menggunakan persamaan (2) dan (3). Pada (V 0 ) ditandai sebagai titik tengah atau CoG dari citra tanda tangan. Ini  adalah  prosedur  untuk  menghasilkan  fitur  poin berdasarkan pemisahan vertical.
Input : Citra  tanda tangan Output  :  Fitur Vertikal  poin: V 1 , V 2 , V 3 , V 4 ,  ........ V 29 , V 30 . Langkah-langkahnya adalah:
a) Membagi  gambar  dengan  garis  vertikal  melewati koordinat  x,CoG  (V0)  dengan  membagi  gambar menjadi  dua  bagian  yaitu  bagian  kiri  dan  bagian kanan.
b) Cari  CoG  V 1 dan  V 2 untuk  kiri  dan  kanan  secara bersamaan.
c) Membagi  bagian  kiri  dan  kanan  dengan  garis horizontal  melewati  koordinat  y  melalui  V 1 dan  V 2 untuk  membagi  dua  bagian  menjadi  empat  bagian: Atas-kiri,  bawah-kiri  serta  atas-kanan  dan  bawah- kanan yang  mana memperoleh fitur poin V 3 , V 4 dan V 5 , V 6 .
d) Dilakukan kembali membagi setiap bagian dari citra melalui  CoG  secara  vertical  melewati  koordinat  x untuk  memperoleh  fitur  poin  V 7 ,  V 8 ,  V 9 ,  V 10 ,  V 11 , V 12 , V 14 .
e) Lalu  dilakukan  kembali  membagi  setiap  bagian sekali  lagi  secara  horizontal  melewati  koordinat  y untuk  mendapatkan  semua  fitur  poin  V 15 ,V 16 ,V 17
,V 18 ,V 19 , V 20 , V 21 , V 21 , V 23 , V 24 , V 25 , V 26 , V 27 , V 28 ,
V 29 , V 30 . Ditunjukan pada Gambar 4.
Gambar 4. Feature points based on vertical splitting [6]
2. Feature points based on horizontal splitting
Mirip  dengan vertical  splitting, langkah  awal  dari horizontal splitting adalah dengan membagi citra menjadi 2  bagian  atas  dan  bawah  dengan  menggunakan  garis horisontal (mendatar) terhadap koordinat titik tengah. Ini adalah  prosedur  untuk  menghasilkan  fitur  poin berdasarkan  membelah  secara  horizontal.  Dengan menggunakan persamaan (2) dan (3). H0 ditandai sebagai titik tengah atau CoG dari citra tanda tangan. Proses  menemukan  CoG  selanjutnya dilakukan  dengan langkah  –  langkah  dengan  persamaan  (2)  dan (3).Dijelaskan  x  dan  y  adalah  jumlah  koordinat  dan  w adalah jumlah yang hitam pada sebuah citra tandatangan. Proses  CoG  akan  digunakan  setiap  menentukan  titip pusat(CoG)  apakah  itu  secara  vertical(yCG)  maupun horizontal (xCG).
Ini  adalah  prosedur  untuk  menghasilkan  fitur  poin berdasarkan pemisahan horizontal. Input : Gambar tanda tangan Output  : Fitur Horizontal poin: H 1 , H 2 , H 3 , H 4 , ........ H 29 , H 30 . Langkah-langkahnya adalah:
a) Membagi citra secara horizontal melewati koordinat y melalui CoG (H 0 ) yang membagi citra menjadi dua bagian yaitu  bagian atas dan bagian bawah.
b) Cari  CoG  dari  H 1 dan  H 2 untuk  bagian  atas  dan secara bersamaan.
c) Membagi  bagian  atas  dan  bawah  dengan  garis vertikal melewati koordinat x dengan melalui H 1 dan H 2 untuk  membagi  dua  bagian  menjadi  empat bagian:  kiri-atas,  kanan-atas  serta  kiri-bawah  dan bagian  kanan-bawah  yang  mana    memperoleh  fitur poin H 3 , H 4 dan H 5 , H 6 .
d) Dilakukan kembali membagi setiap bagian dari citra melalui CoG secara horizontal melewati koordinat y untuk memperoleh Fitur poin H 7 , H 8 , H 9 ,H 10 ,H 11 ,H 12 ,H 13 ,H 14 .
e) Lalu  dilakukan  kembali    membagi  setiap  bagian sekali  lagi  secara  vertical    melewati  koordinat  x untuk mendapatkan fitur poin H 15 , H 16 , H 17 , H 18 , H 19 , H 20 , H 21 , H 22 , H 23 , H 24 , H 25 ,H 26 , H 27 , H 28 , H 29 , H 30 . Ditunjukan pada Gambar 5.
Gambar 5. Feature points based on horizontal splitting ([6]
3. Hitung Jarak ( Euclidean distance )
Setelah didapat hasil dari Feature points based on vertical
splitting dan  horizontal splitting sebanyak 60 vektor lalu dihitung  jarak  antar  titik  –  titik  tersebut  terhadap  titik tengah  citra  menggunakan  perhitungan  jarak Euclidean distance yang  ditunjukkan  oleh  persamaan  (4).  Nilai perhitungan jarak tersebut akan dijadikan ciri pertama dari tanda tangan[6]. Dapat dilihat pada Gambar 6.
𝑑(𝑥, 𝑦) = √(𝑥 1 − 𝑥 2 ) 2 + (𝑦 1 − 𝑦 2 ) 2 (4)
Gambar 6. Feature points based on vertical grid and horizontal grid [6]
4. Hitung Sudut
Ciri  selanjutnya  didapat  dengan  menghitung  sudut  yang terbentuk antara titik tengah dengan titik – titik CoG yang diperoleh melalui proses vertical splitting dan horizontal splitting .  Ciri  ini  disebut  dengan vertical  grid dan horisontal  grid . Rumus  menghitung  sudut  ditunjukkan oleh persamaan (5),(6),(7)[6]. Ditunjukan  pada Gambar 7.
𝜃 𝑖 = 𝑐𝑜𝑠 −1 ( AB 𝐴𝐶 ) (5)
𝐴𝐵 =   √(𝑥 1 − 𝑥 2 ) 2 + (𝑦 1 − 𝑦 2 ) 2 (6)
𝐴𝐶 = 𝑦 2 − 𝑦 1 (7) 𝐴𝐶 = 𝑥 2 − 𝑥 1 (8)
Gambar 7. Feature points based on vertical grid and horizontal grid [6]
Langkah  dalam  mendapatkan  nilai  sudut,  hanya mengkalkulasi  jarak AB  dan AC.  Panjang AB  dihitung dengan  jarak  Ecludiean.  Panjang  AC  dihitung  dengan mencari titik koordinat C terlebih dahulu. Pencarian titik koordinat  C  berbasis  pada  titik  koordinat  B.  Titik koordinat  x  pada  titik  B  diganti  dengan  0  sehingga menjadi (0,y) pada vertical splitting. Kemudian, pencarian titik koordinat C juga berbasis pada titik koordinat B untuk horizontal  splitting.  Koordinat  y  pada  titik  C  diganti dengan  0  sehingga  menjadi  (x,0).  Untuk  mendapatkan jarak AC dirumuskan seperti persamaan (7) untuk vertical splitting  dan  Jarak  AC  untuk  horizontal  dirumuskan seperti persamaan (8).
Langkah pencarian nilai sudut itu akan menghasilkan ciri kedua dengan dimensi 1 x 60. Dengan demikian, vektor ciri yang dihasilkan berukuran 1 x 120. Selanjutnya vektor tersebut akan digunakan untuk klasifikasi dari ciri masing- masing setiap citra tanda tangan. Ciri yang didapat akan disusun  ulang  sebelum  dimasukkan  ke  dalam  database. Bentuk penyusunannya adalah dengan meletakkan secara selang-seling  60  nilai  pertama,  yaitu  hasil  perhitungan
jarak ecludiean berdasarkan vertical splitting ditempatkan pada urutan ganjil sedangkan hasil dari horizontal splitting pada  urutan  genap,  ( 𝑉𝑒, 𝐻𝑒 ).  Untuk  60  nilai  kedua,  ciri vertical grid (sudut yang diperoleh antara titik tengah dan titik-titik vertical splitting ) diletakkan pada urutan ganjil seperti  61,  63,  ...,  119.  Sedangkan  cirri horizontal  grid (sudut yang diperoleh antara titik tengah dan titik – titik horizontal splitting ) diletakkan pada urutan genap seperti 62,  64,  …,  120.  Sehingga  urutan  untuk  ciri  kedua  ini berbentuk ( 𝑉𝑔, 𝐻𝑔) ). Bentuk akhir dari semua ciri yang telah disusun ulang adalah [𝑉𝑒 1 , 𝐻𝑒 1 , 𝑉𝑒 2 , 𝐻𝑒 2 , 𝑉𝑒 3, 𝐻𝑒 3 … … … 𝑉𝑒/𝐻𝑒 𝑛 ] dan [𝑉𝑔 1 , 𝐻𝑔 1 𝑉𝑔 2 , 𝑉𝑔 2 , 𝑉𝑔 3, 𝐻𝑔 3 … … … 𝑉𝑔/ℎ𝑔 𝑛 ] dengan total  120  ciri.  Yang  selanjutnya  akan  digunakan  untuk klasifikasi  dari  ciri  masing-masing  setiap  citra  tanda tangan.  Setelah  diproses  ekstrasi  ciri  dari  setiap  tanda tangan  akan  disimpan  dalam  data  base  dengan  nama ‘ciri_input’ dan ‘ciri_train’ dengan format .math.

## 2. 3.  Rancangan Proses Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
Sistem  Identifikasi  tanda  tangan  yang  dibuat memiliki  beberapa  proses  yang  akan  dijalankan  ketika program berjalan, adapun yang akan berjalan pada sistem adalah proses preprocessing, proses pembelajaran, proses pengujian,proses postprocessing.Proses identifikasi tanda tangan dengan JST Backpropagation ini ditunjukan pada Gambar 8 .

## Gambar 8. Rancangan Proses Jaringan Saraf Tiruan bacpropagation
Pelatihan  propagasi  balik  meliputi    3  tahap. Tahap pertama adalah tahap maju, dimana pola masukan dihitung  maju  mulai  dari  lapis  masukan  hingga  lapis keluaran  menggunakan  fungsi  aktivasi  yang  ditentukan. Tahap  kedua  adalah  tahap  mundur,  yaitu  selisih  antara keluaran jaring dengan target yang diinginkan merupakan kesalahan yang terjadi. Kesalahan tersebut dipropagasikan mundur,  dimulai  dari  garis  yang  berhubungan  langsung dengan  unit-unit  di  lapis  keluaran.  Tahap  ketiga  adalah modifikasi  bobot  untuk  menurunkan  kesalahan  yang terjadi[5].
Gambar 9 . Arsitektur Propagasi Balik[7]
Pada  Gambar  9 Arsitektur  Jaringan  Syarat  Tiruan  (JST)
yang  digunakan  pada  aplikasi  ini  adalah  JST Backprogation. BP yang didesain merupakan BP standard tanpa  momentum.  Pada  Gambar  9  merupakan  model Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation ini neuron diorganisasikan  ke  dalam  struktur  data  yang  kita  sebut layer (lapisan), layer yang ada pada Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation yang  digunakan  mengunakan  lapisan banyak  ( multilayer ),  terdiri  atas  3  yaitu input ,  3  1unit tersembunyi  ( hidden  layer ),  dan  1 output juga  terdapat bias yang diberikan pada unit-unti tersembunyi dan output Input  layer  (lapisan  masukan)  terdiri  atas  100  variabel input sel. Jumlah sel hidden layer (lapisan tersembunyi) 3 dengan jumlah node pada hidden layer sebanyak 45 node. Jumlah node pada hiden layer ditentukan dengan cara trial and  error, dimana  jumlah  node  yang  terlalu  sedikit menyebabkan  proses  pelatihan  tikan  akan  menghasilkan bobot yang stabil, namun jumlah node yang terlalu banyak akan menyebabkan proses pelatihan menjadi lebih lambat, dalam arti hasil pembelajaran yang tercepat dan terbaik itu lah akan yang menentukan jumlah node pada hiden layer tersebut. , sedangkan output layer(lapisan keluaran) terdiri dari 1 unit sel.
Pada  proses  backpropagation  ini  mempunyai  dua  prose penting yaitu feed forward dan backward. Feed Forward digunakan  dalam  proses training yang  mana  dilakukan perhitungan  aktivasi  yang  didapat  dari  perkalian  nilai input dan weight (bobot). Hasil dari nilai aktivasi dijadikan nilai input oleh layer yang berada didepanya. Sedangkan backward pada  proses  ini  dilakukan  perubahan  nilai weight (bobot) supaya nilai output yang dihasilkan sesuai keinginan. Selain perubahan bobot, pada proses ini juga dilakukan  perhitungan  nilai error .  Nilai    error  ini merepresentasikan tingkat kesalahan yang dari backpropagation.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  pembuatan  aplikasi  identifikasi  tanda  tangan dibagi menjadi beberapa tahap, antara lain:
1. Tahap preprocessing Pada  tahap  ini  citra  tanda  tangan  yang  telah disesuaikan ukurannya dalam hal ini 100x300 piksel kemudian citra di proses konversi rgb to gray,Median Filter,Metode  Otsu,Thinning  dan  centerring  .Proses preprocessing ini bertujuan untuk mendapatkan hasil citra  yang  lebih  baik  dari  tanda  tangan  yang digunakan  dalam  proses  estraksi  ciri,  pelatihan  dan pengujian,ditunjukan proses prepocesing pada Table 1.
Tabel 1 Hasil Prepocessing Citra Tanda Tangan
2. Tahap ekstrasi ciri
Pada tahap ini dilakukan setelah proses Preprocessing , ekstraksi  ciri  bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi- informasi penting dari pola suatu citra. Proses ekstrasi ciri dengan  berdasarkan  2  feature Feature  points  based  on
Start Load gambar asli (database) Ekstraksi Ciri Load gambar uji (database) Preprocessing Preprocessing Pengujian JST- BP Hasil Bobot Akhir Pembelajaran JST BP Pengujian JST BP Hasil Keputusan Hasil Pembelajaran Pembelajaran JST BP Ekstraksi Ciri X1 Z1 Y1 X2 Z2 Y2 X45 Z45 Y45 1 1 Input1 Input2 Input100 Hiden Layer Hidden Layer Hiden layer bias bias Output('1') Tanda tangan Benar Output('0') Tanda tangan Palsu
vertical splitting dan  horizontal splitting, Feature points based  on  vertical  grid  and  horizontal  grid, ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2 Hasil Ekstrasi Ciri
3. Tahap pelatihan dan pengujian
Pada  pelatihan  citra  tanda  tangan  ini  dilakukan dengan  data  pelatihan  menggunakan  100  data  untuk input dan 100 data untuk pelatihan yang mewakili setiap sampel  tanda  tangan.  Dan  hasil  pelatihan  membentuk jaringan Backpopagation.
Pada  pelatihan  jaringan  saraf  tiruan  backpropagation, penelitian ini  penulis melakukan trial and error untuk mendapatkan  nilai  performance  yang  baik  dengan mendekati nilai goal 0.0001, ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel 3 Hasil uji coba
Pada Tabel  3,  jumlah node pada hiden layer ditentukan dengan  cara trial  and  error, dimana  jumlah  node  yang terlalu sedikit menyebabkan proses pelatihan tidak akan menghasilkan  bobot  yang  stabil,  namun  jumlah  node yang terlalu banyak akan menyebabkan proses pelatihan menjadi  lambat,  dalam  arti  hasil  pembelajaran  yang tercepat dan terbaik itu lah akan yang menentukan jumlah node pada hiden layer tersebut. Disini  penulis memilih dengan jumlah node pada hiden layer 1 dengan jumlah 40 node, hiden layer 2 dengan jumlah  45 node dan hiden layer3 dengan  jumlah  40  node  .  Demikian  juga  jumlah epoch 100 hingga mendapat nilai performance 0.000195 dengan tempuh lama waktu pembelajaran 0:07:49.
Pada pengujian ini dilakukan dengan menggunakan 100 tanda tangan pada setiap citra tanda tangan yang dilatih. Proses pengujian ini dilakukan untuk melihat identifikasi dari  citra  tanda  tangan  tersebut  dengan  bermacam- macam sample. Hasil dari pengujian adalah apakah citra tanda  tangan  dikenali  sesuai  dengan  kelasnya  sebagai kelas  lain  yang  terdapat  dalam  jaringan  syaraf  tiruan Backpropagation .
Tabel 4 Hasil Pengujian Jst-Backpropagation (JST-BP) dan Support Vector Machine (SVM)
Untuk mendapatkan tingkat  akurasi pengenalan dalam setiap pengujian Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation
jaringan  saraf  tiruan backropagation digunakan  rumus pada persamaan(8):
Σ𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 Σ𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑈𝑗𝑖 x 100% (9)
Dimana jumlah data citra yang berhasil dikenali dengan tepat di bagi dengan jumlah data citra tanda tangan yang diuji dikalikan 100% akan mendapatn kan hasil akurasi. Berdasarkan Tabel 4. pengujian JST dan SVM diatas, di uji setiap user 2 sampel tanda tangan dimana jumlah user nya 100 user yang memberikan tanda tangan, penerapan JST  dengan  metode  backpropagation  memiliki  rata-rata dalam mengidentifikasi 197 data  yang berhasil dikenali dari  200  sampel  tanda  tangan  uji  sehinga  akurasinya sebesar 98.5% sedangkan SVM memiliki rata-rata dalam mengidentifikasi mengidentifikasi 189 data yang berhasil dikenali    dari  200  sampel  tanda  tangan  uji  sehinga akurasinya  sebesar  94.5%.  Berdasarkkan  nilai  rata-rata error,  JST  dengan  metode  backpropagation  memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan SVM untuk mengidentifikasi tanda-tangan yang diujikan, akan tetapi waktu yang  diperlukan JST dengan metode backpropagation  untuk  proses  pembelajaran  lebih  lama bila dibandingkan dengan SVM.
Tanda tangan yang akan dikenali diperoleh dari beberapa jenis tanda tangan dari orang yang berbeda, dan kemudian menguji  jaringan  maka  tanda  di  buat  beberapa  variasi diantaranya dengan cara di trace1 (meniru tanda tangan asli  dengan  tanda  tangan  tiruan  atau  tidak  asli),tanda tangan trace2 (meniru tanda tangan asli dan menambahkan  pola  garis  pada  tanda  tangan  asli), trace3 (meniru tanda tangan asli dan menghilangkan pola garis pada tanda tangan asli).Seperti terlihat pada Tabel 5.

## Tabel 5 Sampel Tanda Tangan Pengujian
Hasil  pengujian  tanda-tangan  untuk  sampel  yang  tidak diketahui  atau  tidak  dilatihkan  dalam  proses pembelajaran baik menggunakan metode JST dan SVM pada sistem identifikasi tanda-tangan dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Hasil Uji Coba Tanda Tangan JST-BP dan SVM
Berdasarkan Tabel 6 hasil pengujian tanda-tangan untuk sampel  yang  tidak  diketahui  atau  tidak  dilatihkan, terlihat  bahwa  dengan  menggunakan  metode  Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation tanda tangan baru masih bisa  di  identifikasi  memiliki  rata-rata  dalam mengidentifikasi 32 data yang berhasil dikenali  dari 39 sampel tanda tangan uji sehinga akurasinya sebesar 82% sedangkan  untuk  SVM,  tanda  tangan  baru  tidak  bisa
diidentifikasi  dengan  baik  dengan  rata-  dalam mengidentifikasi 19 data yang berhasil dikenali  dari 39 sampel tanda tangan uji sehinga akurasinya sebesar 48%. penulis dan editor akan dilakukan melalui Open Journal System dan email.

## Daftar Pustaka
[1]. Arora,  A.Choubey,  A.S.,  Offline  Signature Verification  and  Recognation  using  Neural Network,  International  Journal  of  Science  and Research (IJSR),India , Agustus 2013
[2]. Hidayanto,  A.,  Isnanto,  R.R.,  Buana,  D.K.W., 2008, Identifikasi  Tanda-Tangan  Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Perambatan - Balik(Backpropagation) , Jurnal Teknologi , Vol. 1, No. 2, Desember 2008
[3]. Sisodia,  K.  Anand,  S.M,  Offline  Handwritten Signature  Verification  Using  Artificial  Neural Network Classifier, International Journal of Recent
Trends in Engineering, Vol2,No.2,November 2009 [4]. Thiang, 2005, “Pengenalan Huruf Braille dengan Menggunakan  Hamming  Network” ,  Prosiding Seminar  Nasional  Soft  Computing,Intelligent System  and  InformationTechnology  ,  Surabaya, Universitas KristenPetra.
[5]. Chauhan,  M.S.,  Nath,  D.,2007, Offline  Signature Verification  Scheme  using  Feature  Extraction Method, Computer Science and Engineering,2007.
[6]. Raja,  K.B.,Prashanth,  C.R., Offline  Signature
Verification  Based  on  Angular  Features , International Journal of Modeling Optimization,Vol2,No.4, August 2012. [7]. Kusumadewi, S, Artificial Intelligence (Teknik dan Aplikasinya) , Graha Ilmu,Yogyakarta, 2003.
[8]. Hsu,  Chih-Wei.,  Chih-Jen  Lin.,  2002. “A Comparison  Methods  for  Multi-class  Support Vector  Machines” .  IEEE  Transactions  on  Neural Networks, Vol.13, No.2, 415-425.