SPACE HANDWRITING RECOGNITION AS GRAPHOLOGY ANALYSIS MATERIAL BASED ON IMAGE PROCESSING)
Galang Rizki Akbar S¹, Achmad Rizal², Litasari. W.s S Psi³
¹Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom
Abstrak
Grafologi (graphology) merupakan cabang ilmu pengetahuan psikologi yang dipakai untuk menginterpretasikan karakter dan kepribadian seseorang melalui tulisan tangan. Ketika kita menulis terjadi kolaborasi antara gerakan motorik dan kondisi psikis, hal ini disebut psikomotor. Dalam hal menentukan spasi, seorang grafolog kemungkinan besar menggunakan kesan dalam menentukan jarak spasi, atau bahkan bisa saja orang yang baru belajar mendalami grafologi, menggunakan penggaris tetapi hasilnya tidak presisi dengan kondisi sebenarnya. Mesin tidak mempunyai sense atau menilai berdasarkan kesan dalam menarik kesimpulan terhadap sesuatu, tetapi memiliki tingkat kemampuan perhitungan yang tinggi.
Pada tugas akhir ini dibuat sistem pengenalan spasi tulisan tangan berupa program aplikasi menggunakan pengolahan citra yang berfungsi untuk mengidentifikasi spasi menjadi 4 kelas yaitu sedang, lebar, sempit dan tidak teratur. Tulisan tangan yang diidentifikasi dalam tugas akhir ini berasal dari tulisan tangan orang yang kemudian gambarnya diambil menggunakan scanner. Pada prosesnya dilakukan 3 tahapan. Pada tahap preprocessing dilakukan proses resize, gray scale, BW dan inverse BW, pada tahap segmentasi dilakukan pemisahan region pada tiap karakter yang akan dideteksi, dan yang terakhir tahap ekstraksi ciri dan klasifikasi.
Pengujian dilakukan dengan mengambil sample 32 citra tulisan tangan. Hasil akurasi terbaik adalah 87,5%.
Kata Kunci : : Grafologi, tulisan tangan, pengolahan citra, spasi
Abstract
Graphology is a psychology which used to knowing character and individually someone from their handwriting. When we write, there is a collaboration between motor movement and physics condition, these called psychomotor. In terms of determine the space, a graphologist is likely use an impression in determining the space, or even just common people who are new to graphology, using a ruler but the results are not quite precise with actual conditions. Machines do not have the sense in judgment based on the impression to conclude about something, but have a high level of calculation.
In this final project a space handwriting recognition system is designed in the form of an application program using the image processing that serves to identify the space into 4 classes, which is narrow, normal, wide and irregular. Handwriting identified in this final project comes from the handwriting that its image was captured using a scanner. In the process carried out 3 stages. In the preprocessing stage the process that carried out is resize, gray scale, inverse BW and BW, In segmentation stage the process that is carried out is region separation at each character which will be detected. And in the last step is character recognizing and classifying. The testing process is done by processing 32 handwriting image. The best accuracy result is 87.5%.
Institut Teknologi Telkom Galang Rizki111060094
BAB I PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Grafologi (graphology) merupakan cabang ilmu pengetahuan psikologi yang dipakai untuk menginterpretasikan karakter dan kepribadian seseorang melalui tulisan tangan. Ketika kita menulis terjadi kolaborasi antara gerakan motorik dan kondisi psikis, hal ini disebut psikomotor. Pada hakikatnya saat menulis kita sedang mengadakan kontak emosi dan intelektualitas. Ilmu ini sangat menarik dan berguna untuk banyak orang dalam memahami diri atau orang lain. Dalam melakukan analisis tulisan tangan, diperlukan suatu keterkaitan antara gerak, ruang dan bentuk.
Ahli grafologi dalam pengenalannya terhadap tulisan tangan tentunya harus fleksibel dan memiliki sense tersendiri dalam menarik keputusan untuk mengkategorikan individu sebagai suatu karakter. Dalam hal menentukan spasi, seorang graphologist kemungkinan besar menggunakan kesan dalam menentukan jarak spasi, atau bahkan bisa saja orang yang baru belajar mendalami grafologi, menggunakan penggaris tetapi hasilnya tidak presisi dengan kondisi sebenarnya. Mesin tidak mempunyai sense atau menilai berdasarkan kesan dalam menarik kesimpulan terhadap sesuatu, tetapi memiliki tingkat kemampuan perhitungan yang tinggi.
Spasi pada sebuah teks menunjukan bagaimana kita bereaksi terhadap lingkungan. Tugas akhir ini merupakan simulasi untuk mengetahui jarak spasi tulisan tangan sebagai bahan acuan penilaian kecenderungan seseorang bereaksi terhadap lingkungan berbasis pengolahan citra. Input yang diberikan adalah hasil scan offline handwriting, kemudian sistem deteksi spasi mengenali polanya melalui tahapan proses, hasil scan tulisan tangan diolah menjadi gambar dalam format .jpg, kemudian dari info-info pixel yang terkandung di dalamnya didapatkan suatu jarak spasi tertentu yang diharapkan dari hasil tersebut kita dapat mengetahui sejauh mana seseorang bereaksi terhadap lingkungannya.
1.2 Rumusan Masalah
1. Bagaimana membentuk sebuah sistem pengambilan gambar tulisan tangan agar dapat diproses secara cepat.
2. Bagaimana pembuatan program aplikasi penentuan jarak antar kata tulisan tangan.
1.3 Tujuan
1. Menguji performansi sistem (akurasi dari hasil implementasi) dengan membandingkan hasil sistem mesin dengan hasil analisis tulisan tangan secara manual.
2. Menganalisa performansi program aplikasi yamg telah dibuat.
1.4 Batasan Masalah
Batasan–batasan masalah yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah: 1. Citra tulisan tangan berformat “.jpg”.
2. Hasil dari sistem bukan merupakan hal yang mutlak, karena dibutuhkan kesatuan unsur (bentuk, ruang dan gerak) untuk melihat karakter seseorang, sistem hanya menentukan kecenderungan responsibilitas emosional individu terhadap lingkungannya saja dengan melihat spasi pola tulisan tangan berdasar database yang ada.
3. Tulisan tangan dalam file gambar terletak dalam satu baris, tidak naik turun dan tidak miring seperti ini:
4. Tidak menganalisis tulisan tangan yang terlalu mengandung unsur gambar, angka, dan code lain selain huruf alphabet, karena dapat menjadikan keambiguan terhadap hasil deteksi spasi tulisan tangan.
5. Tulisan tangan di tulis pada selembar kertas A4 (210x297mm) tidak bergaris dan tanpa noda dengan spesifikasi berat 80 g/m2, warna putih Super High White 167CIE.
6. Tulisan tangan ditulis menggunakan ballpoint. 7. Software yang digunakan yaitu Matlab R2008a.
Institut Teknologi Telkom Galang Rizki111060094
1.5 Metode Peneltian
Metode yang dilakukan dalam penyusunan Tugas Akhir ini meliputi : 1. Studi Literatur.
Mengumpulkan data melalui studi literatur dari buku-buku referensi dan jurnal yang terkait. Studi literatur merupakan tahap pendalaman materi, identifikasi permasalahan dan teori yang berkaitan dengan permasalahan dalam Tugas Akhir ini.
2. Sampling
Mengambil sample pola tulisan tangan yang sudah dianalisa secara langsung sebagai bahan pembelajaran kecerdasan buatan.
3. Perancangan Dan Realisasi.
Setelah studi literature dilakukan, kemudian dilanjutkan dengan proses perancangan dan implementasi atau perealisasian dari teori-teori ke algoritma pemrograman tersebut.
4. Pengukuran.
Mengukur apakah hasil interpretasi dari sistem memiliki keserupaan dengan hasil analisa langsung.
5. Analisis
Dari hasil pengukuran yang diperoleh, maka akan dianalisis apakah sudah sesuai dengan spesifikasi pada saat perancangan. Hal ini diperlukan untuk mendapatkan gambaran kuantitatif terhadap performansi algoritma pemrograman yang dibuat.
1.6 Sistematika Penulisan
Secara umum sistematika penulisan tugas akhir ini adalah sebagai berikut : BAB I : PENDAHULUAN
Pada bab ini dibahas tentang latar belakang masalah, permasalahan yang terdiri atas rumusan dan batasan permasalahan, tujuan, metodologi penyelesaian masalah dan sistematika penulisan. BAB II : LANDASAN TEORI
Bab ini berisi teori dasar yang menjelaskan konsep pengolahan citra, proses pengenalan tulisan tangan, grafologi dan algoritma yang digunakan untuk implementasi sistem.
Perancangan, pemodelan sistem, pengembangan aplikasi, dan interpretasi algoritma dibahas di sini.
BAB IV : ANALISA
Mengambil sejumlah sample untuk digunakan sebagai bahan pembelajaran kecerdasan buatan, pengujian aplikasi programming dan penganalisaan performansi algoritma yang diterapkan ini. BAB V : KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini berisi kesimpulan dan saran dari hasil analisa yang telah dilakukan.
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
1. Akurasi tertinggi adalah 87,5% dengan parameter yang disimulasikan threshold BW 0.8, resolusi 2000 x 1500, threshold baris 170, threshold huruf 4, batas minimum pixel huruf 10, batas maximum pixel huruf 30, batas maximum pixel spasi 40, batas minimum pixel baris 10, batas maximum pixel baris 35, threshold selubung 12.
2. Apabila merubah salah satu parameter maka idealnya parameter yang lain juga dirubah.
3. Program aplikasi ini lebih akurat untuk spasi yang teratur.
5.2 Saran
1. Untuk penelitian kedepannya diharapkan dapat memperhitungkan nilai huruf “m” secara keseluruhan.
2. Menggunakan metode lainnya untuk performansi sistem spasi yang lebih baik. Terutama untuk mendeteksi spasi yang tidak teratur.
3. Membuat simulasi untuk mengenali dan mempelajari unsur grafologi lainnya.
4. Membuat program aplikasi yang real time.
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)
[1] Abdia Away, Gunaidi. 2006. The Shortcut of MATLAB Programing. Bandung: Informatika Bandung.
[2] Ch. Wijaya, Marvin ; Prijono, Agus, Pengolahan Citra Digital Menggunakan MATLAB Image processing toolbogx. Bandung : Informatika Bandung.
[3] Ch. Wijaya, Marvin dan Agus Prijono. 2007. Pengolahan Citra Digiital Menggunakan MATLAB. Bandung : Informatika Bandung.
[4] Fitria, Whielda. Tugas Akhir. 2010. Desain Dan Implementasi Sistem Penerjemah Huruf Jepang Kana (Hiragana-Katakan) Ke Huruf Latin Berbasis Pengolahan Citra Digital Dan Jaringan Syaraf Tiruan Self-Organizing Map (SOM) Menggunakan Webcam. Jurusan Teknik Telekomunikasi IT Telkom Bandung.
[5] H. Soemantoro, Achsinfina, Mengenal Potensi Anak Melalui Tulisan Tangan, Grasindo, Jakarta (2009).
[6] Indriani, Desy. Tugas Akhir. 2010. Pengenalan Pola Tulisan Tangan Offline Sebagai Bahan Analisa Grafologi Berbasis Pengolahan Citra. Jurusan Teknik Telekomunikasi IT Telkom Bandung.
[7] Matlab Course 2nd Session. 2010. Institut Teknologi Telkom.
[8] McNichol, Andrea. 2004. Biarkan Tulisan Tangan Berbicara. Jakarta : Abdi Tandur.
[9] R. Helmi, Dyan, Menguak Rahasia Tulisan Tangan & Tanda Tangan,Visimedia, Jakarta (2008).
[10] Rosette Taufik, Mita. Mia Midiani dan Riza Nugriati Rosadi. Kenali Potensi Diri & Pola Komunikasi Melalui Analisa Tulisan Tangan.
Workshop : Graphology The Beginner Course, Bandung, 2010.
[11] Rosette Taufik, Mita. 2010. Step by Step Menganalisis Karakter & Potensi Melalui Tulisan Tangan. Jakarta : Tangga Pustaka.
