Tanda tangan merupakan salah satu ciri dari setiap orang. Biasanya tanda tangan digunakan pada surat pernyataan, atau pun transaksi yang berhubungan dengan hal keuangan, baik penjualan barang maupun pembelian barang. Hal itu menjadi bermasalah jika suatu transaksi gagal karena adanya pemalsuan tanda tangan, tentu saja hal tersebut sangat merugikan, sehingga sangat penting untuk melakukan identifikasi tanda tangan. Untuk menentukan suatu tanda tangan asli atau palsu tersebut digunakan metode Hebbian Learning. Dengan menggunakan Hebbian Learning dan Support Vector Machine tanda tangan akan diekstraksi cirinya lalu dibandingkan dengan tanda tangan uji untuk mengklasifikasikan tanda tangan uji asli atau palsu. Hasil dari proses ini akan menyatakan cocok atau tidak cocok suatu tanda tangan. Bentuk tanda tangan mempengaruhi kombinasi parameter Hebbian Learning untuk mencapai tingkat akurasi yang baik. Dari hasil uji yang dilakukan menunjukkan bahwa sistem dapat mengenali tanda tangan dengan ketepatan rata-rata 91% untuk 5 orang data sampel.
CITATION STYLE
Lubis, J. H. (2018). ANALISA TANDA TANGAN DIGITAL MENGGUNAKAN HEBBIAN LEARNING DAN SUPPORT VECTOR MACHINE. JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama), 2(2), 1–8. https://doi.org/10.59697/jtik.v2i2.654
Mendeley helps you to discover research relevant for your work.