Analisis Citra Digital Untuk Ekstraksi Ciri Kemiringan Dan Ketebalan Tulisan Tangan Berdasarkan Grafologi Konvensional

Authors

  • Ragil Karnoto Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Patmi Kasih Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Muh Aris Saputra Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/gcj37374

Abstract

Grafologi konvensional memanfaatkan karakteristik fisik tulisan tangan sebagai sumber informasi, namun proses pengukurannya masih banyak dilakukan secara manual sehingga rentan terhadap subjektivitas. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan pengolahan citra digital untuk mengekstraksi ciri kemiringan dan ketebalan tulisan tangan secara otomatis. Dataset yang digunakan terdiri dari 108 citra tulisan tangan yang berasal dari empat kelompok data, yaitu EKONOMI, KESEHATAN, SOSHUM, dan TEKNIK. Tahapan penelitian meliputi preprocessing citra menggunakan grayscale, Gaussian blur, thresholding, dan edge detection, dilanjutkan dengan segmentasi baseline serta ekstraksi fitur. Kemiringan tulisan dihitung menggunakan metode PCA Orientation, sedangkan ketebalan tulisan dihitung menggunakan Pixel Density Analysis. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh citra berhasil diproses dengan tingkat keberhasilan 100%. Nilai rata-rata kemiringan tulisan sebesar 13,44° dan rata-rata ketebalan tulisan sebesar 0,007839. Selain itu, waktu komputasi rata-rata metode PCA Orientation sebesar 0,02065 detik per citra. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang digunakan mampu menghasilkan data karakteristik tulisan tangan secara cepat dan konsisten.

Keywords:

pengolahan citra digital, PCA Orientation, Pixel Density Analysis, tulisan tangan.

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

[1] S. Mukherjee and I. Ghosh, “Automated Personality Analysis from Handwriting: A

Systematic Survey,” SN Computer Science, vol. 6, 2025, doi: 10.1007/s42979-025-04150-7.

[2] I. Maulana, I. Y. Mustofa, D. P. Pamungkas, and C. I. Isniawan, “Identifikasi Kepribadian

Dari Tulisan Tangan Menggunakan Euclidean Distance,” Prosiding Seminar Nasional

Inovasi Teknologi, 2023.

[3] S. B. Bhaskoro, R. A. Pratama, and S. A. H. Darmawan, “Deteksi dan Interpretasi Tulisan

Tangan Bahasa Indonesia melalui Pemrosesan Citra dan Optical Character Recognition

(OCR),” JTRM (Jurnal Teknologi dan Rekayasa Manufaktur), vol. 7, no. 1, pp. 48–64, 2025,

doi: 10.48182/jtrm.v7i1.193.

[4] F. Syah et al., “Implementasi CNN untuk Penerjemahan Bahasa melalui Pengenalan Citra

Tulisan Tangan,” Jurnal Dinamika Informatika, vol. 13, no. 2, 2024.

[5] D. T. Susetianingtias, D. Pernadi, E. Patriya, and R. Arianty, “The Implementation of

Artificial Neural Network (ANN) on Offline Cursive Handwriting Image Recognition,”

ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 14, no. 1, pp. 63–73, 2022, doi: 10.33096/ilkom.v14i1.1113.63-

73.

[6] D. T. Susetianingtias, R. Arianty, and E. Patriya, “Pembentukan Model Recurrent Neural

Network dan Connectionist Temporal Classification pada Pengenalan Kata Tulisan Tangan

Offline,” Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, vol. 3, no. 2, pp. 172–183, 2023.

[7] I. Kurniastuti et al., “Improved Edge Detection Using Morphological Operation and Adaptive

Thresholding for Image Segmentation,” Journal of Electrical Engineering, Electronics,

Informatics, and Medical Engineering, vol. 7, no. 1, 2025.

[8] “Segmentasi Teks pada Citra Tulisan Tangan Kalimat Menggunakan Metode Connected

Component,” Jurnal Teknosains, 2024.

[9] N. Khunafa Qudsi et al., “Identifikasi Citra Tulisan Tangan Digital Menggunakan

Convolutional Neural Network (CNN),” 2023.

[10] S. Mahadevkar, S. Patil, and K. Kotecha, “Enhancement of Handwritten Text

Recognition Using AI-Based Hybrid Approach,” MethodsX, vol. 12, 2024, doi:

10.1016/j.mex.2024.102654.

[11] I. Riadi et al., “Identifikasi Tulisan Tangan Huruf Katakana Jepang Dengan Metode

Euclidean,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika), vol. 4, no. 1, pp. 29–37, 2020.

[12] R. Lu et al., “Correction of Slanted Text Pictures Based on Modified OpenCV,” Taiwan

Ubiquitous Information, vol. 6, no. 2, 2021.

Downloads

Published

2026-07-20

How to Cite

Analisis Citra Digital Untuk Ekstraksi Ciri Kemiringan Dan Ketebalan Tulisan Tangan Berdasarkan Grafologi Konvensional. (2026). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 10(2), 1095-1103. https://doi.org/10.29407/gcj37374