Aplikasi Pengenalan Pola Tulisan Tangan Menggunakan Metode Support Vector Machine
DOI:
https://doi.org/10.29407/inotek.v4i1.197Abstract
Tulisan tangan merupakan hasil dari pikiran sadar dan bawah sadar manusia yang menggambarkan atau mencerminkan karakter kepribadian manusia. Tulisan tangan menyimpan informasi yang dapat mengidentifikasi sifat, perkembangan jiwa dan tingkat kesehatan seseorang. Dalam cabang ilmu psikologi, ilmu yang mempelajari karakter kepribadian seseorang dengan cara menganalisa tulisan tangan disebut grafologi. Pada penelitian ini akan dibangun sistem identifikasi pengenalan pola tulisan tangan seseorang menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Proses pembelajaran pada SVM bertujuan untuk mendapatkan hipotesis berupa bidang pemisah terbaik yang tidak hanya meminimalkan empirical risk yaitu rata-rata eror pada data pelatihan. Dari penelitian ini diperoleh Nilai output dari klasifikasi Support Vector Machine sehingga menghasilkan output sesuai dengan yang diharapkan. Aplikasi ini menerapkan metode Support Vector Machine yang dilakukan dari data pengujian dengan tingkat akurasi keberhasilan 85% dari 50 data uji dalam pengenalan pola tulisan tangan.
Keywords:
Grafologi, SVM, Tulisan Tangan##plugins.themes.default.displayStats.downloads##
References
Ludvianto, Bayu. 2013. Analisis Tulisan Tangan, Grapo for Success. Jakarta: PT.Gramedia Pustaka Utama..
Dwikarna, Sapta. 2014. Practial Handbook of Graphplogy Pedoman Praktis Membaca Karakter Melalui Tulisan Tangan. Daerah Istimewa Yogyakarta: PT. Kanisius (online). https://repository.unpar.ac.id/handle/123456789/123
Kadir, Abdul, Adhi Susanto. 2013. Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta: Andi.
Handhayani, Teny. 2017. Identifikasi Melalui Pola Tulisan Tangaan Menggunakan Algoritma Support Vector Machine. Jurnal Muara. Vol. 1. Sains Teknologi, Kedokteran, dan Ilmu Komputer. Universitas Tarumanagara. https://journal.untar.ac.id/index.php/jmistki/article/view/432/377.
Widiarsono , Teguh. 2005. Tutorial Praktis Belajar Matlab. Jakarta : Ramadhan (online). https://www.academia.edu/9275126/Tutorial_Praktis_Belajar_Matlab.
Putri, Nydia Amelia, Gelar Budiman, Yuli Sun Hariyani. 2015. Analisis dan Implementasi Identifikasi Kepribadian Melalui Tulisan Tangan Pada Sistem Operasi Android Berdasarkan Pengenalan Pola. e-proceeding of Engineering:Vol.2.https://openlibrary.telkomuniversity.ac.id/pustaka/104302/analisis-dan-implementasi-identifikasi-kepribadian-melalui-tulisan-tangan-pada-sistem-operasi-android-berdasarkan-pengolahan-citra.html.
Nugroho, Anto Satriyo, Arief Budi Witarto, Dwi Handoko. 2003. Support Vector Machine Teori dan Aplikasinya dalam Bioinformatika (online). http://asnugroho.net/papers/ikcsvm.pdf
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2020 Karinda Ayu Safitri, Resty Wulanningrum
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Copyright on any article is retained by the author(s).
- The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
- The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
