0422116603 - Asep Nana Hermana , ST.,MT. Dosen Pembimbing 1 Nur Fitrianti Fahrudin, S.Kom., MT. Dosen Pembimbing 2 Irwan Pramudya Kusumastian / 15-2012-068 Penulis

Tanda tangan dianggap sebagai alat identifikasi yang baik, yaitu tanda tangan seseorang tidak dapat dicuri maupun dipinjamkan kepada orang lain. Kelemahan sistem manual dalam identifikasi tanda tangan adalah pemeriksa tanda tangan harus teliti dalam melakukan pencocokan untuk menghindari kesalahan. Oleh karena itu untuk mengatasi kelemahan identifikasi tanda tangan secara manual, proses identifikasi tanda tangan perlu dilakukan secara otomatis dengan sistem komputer sehingga diharapkan mempermudah dalam identifikasi tanda tangan seseorang. Pada penelitian ini peneliti menggunakan metode Two Dimensional Linear Discriminant Analysis (TDLDA) dan Hidden Markov Models (HMM) untuk pengenalan tanda tangan dengan sistem komputer. Metode TDLDA untuk ektraksi fitur citra tanda tangan dan metode HMM untuk identifikasi citra tanda tangan. Pengujian dilakukan dengan mengumpulkan 30 sampel tanda tangan dari 10 orang dimana setiap orang dilakukan 3 kali pengujian. Evaluasi dilakukan untuk mengukur kinerja sistem. Disimpulkan metode TDLDA dan HMM dapat digunakan untuk identifikasi tanda tangan dengan tingkat akurasi 76,62%.