VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Terdapat beberapa cara dalam menguji keabsahan identitas seseorang, salah satunya adalah tanda tangan. Tanda tangan adalah salah satu karakteristik identitas yang dimiliki oleh setiap orang. Untuk mengetahui benar atau tidaknya tanda tangan seseorang dibutuhkan sebuah sistem yang dapat melakukan verifikasi tanda tangan. Sistem yang dibangun menggunakan Filter Gabor untuk ekstraksi ciri dan metode Support Vector Machine (SVM) untuk pencocokan tanda tangan. SVM dapat dijelaskan secara sederhana sebagai usaha mencari hyperplane/fungsi pemisah terbaik yang berfungsi sebagai pemisah antara dua buah class yaitu class -1 dan +1. Untuk data seperti ini, data dipetakan kedalam ruang vector yang berdimensi lebih tinggi, sehingga kedua class dapat dipisahkan secara linear oleh sebuah hyperplane. Pada klasifikasi SVM hanya beberapa data yang berkontribusi saja yang digunakan, data yang digunakan disebut support vector. Pada penelitian ini dilakukan 2 jenis pengujian, dimana jenis pengujian pertama memasukan nama asli pemilik tanda tangan dan jenis pengujian kedua dengan memasukan nama yang bukan pemilik asli tanda tangan. Pada 2 jenis pengujian tersebut masing-masing dilakukan 60 kali pengujian dari 20 orang dimana setiap orang dilakukan 3 kali pengujian. Hasil pengujian pencocokan didapat persentase sebesar 73,34% untuk jenis pengujian yang pertama dan 76,67% untuk jenis pengujian yang kedua.
APA Style
. (2018).VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) ().Teknik Informatika:FTI
Chicago Style
.VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) ().Teknik Informatika:FTI,2018.Text
MLA Style
.VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) ().Teknik Informatika:FTI,2018.Text
Turabian Style
.VERIFIKASI TANDA TANGAN MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) ().Teknik Informatika:FTI,2018.Text
